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取材/記事

2026.03.09 / ビジネス+IT
カオナビの地道すぎた「データ基盤整備」、1人の志から始まった「執念の改革」予算なし、人なし、理解者なし、そんな八方ふさがりの状態からデータ基盤を整備。たった3年で「データ利用者6割」を実現した地道な改革の軌跡。
取材/記事

2026.06.18 / データのじかん
オープンデータ「第2世代」を切り拓く!第4回「データ界隈100人カイギ」5人のトップランナーが語る活用のリアルウイングアーク1st主催「データ界隈100人カイギ」第4回のイベントレポート。人的資本データ活用をテーマに、比較・参考値が確認できる環境整備と企業の職場改善モチベーション向上への取り組みを紹介。
取材/記事

2026.05.01 / カオナビ技術広報 note
「会社のため」が「自分のため」にもなる。アウトプットから始まる三方よしの成長サイクル社内データ基盤をゼロから構築し、登壇活動を通じて会社・個人・業界がともに成長する「三方よし」のサイクルを実現した事例。カジュアル面談数が5〜6倍増加するなど採用面での成果も。
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2025.11.06 / Data Engineering Summit 2025
データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図 〜AIの前にやるべきこと〜Data Engineering Summit 2025でのセッション。データ基盤ゼロから3段階を経て投資獲得に至るプロセス、Snowflakeの導入、ディメンショナルモデリング、するとAI活用への展望を解説。
イベントページ登壇

2026.04.14 / DevOpsDays Tokyo 2026
DevOpsエンジニアは、なぜ「データ」で越境したのか?:サイロの摩擦を溶かし、組織を繋ぐデータマネジメント立ち上げのすすめDevOpsエンジニアとしての「俯瞰力とパイプライン意識」をデータマネジメントに応用し、組織のサイロを溶かして情報の非対称性を解消した実践例を紹介。
イベントページ登壇

2026.03.19 / データ界隈100人カイギ vol.4 オープンデータ会
人的資本開示を「義務」から「武器」へ。4000社のオープンデータを耕した「人的資本データnavi」の想い人的資本開示を「義務」から「武器」へ変えるビジョンと、約4,000社の有価証券報告書をLLMで構造化した「人的資本データNavi」の裏側を解説。
イベントページその他
登壇

2025.11.04 / Data Engineering Summit 前夜祭
データモデリングにもUnit Testみたいのないの? / Bringing Unit Test-like Confidence to Data Modeling with AIData Engineering Summit 前夜祭 登壇資料。AI Agent(Claude Code)とMCP(Snowflake MCP)を活用し、ソフトウェア開発のユニットテストのような即時フィードバックサイクルをデータモデリングに持ち込む手法を解説。
イベントページ登壇

2025.10.30 / kaonavi Tech Talk #21
データとAIで明らかになる、私たちの課題 ~Snowflake MCP, Salesforce MCPに触れて~kaonavi Tech Talk #21 登壇資料。MCP導入を通じて、データ構造の不備がAI의精度を下げている実態を浮き彫りにし、AI活用を機にしたデータ基盤改善の重要性を説く。
イベントページ登壇

2024.04.16 / DevOpsDays Tokyo 2024
カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅DevOpsDays Tokyo 2024でのセッション。データマネジメントの実例として、本番ログの可視化からデータスチュワードとの協業を通じた価値提供まで、実践的なプロセスを紹介。
イベントページブログ
技術ブログ
Qiita
2025.05.01 / Qiita
データ活用の裾野を広げる:mcp-snowflake-serverの導入とデータ分析の変化への期待Model Context Protocol (MCP) を活用した Snowflake サーバーの導入事例。SQLを書けない層へのデータ接点を増やし、データの民主化を加速させる可能性について考察。
技術ブログ
Qiita
2024.12.02 / 株式会社カオナビ Advent Calendar 2024
AI活用による人的資本データ収集の効率化に挑戦アドベントカレンダー記事。LLMを用いて有価証券報告書から人的資本情報を抽出するプロセスと、精度向上のための具体的なプロンプト技術を共有。
Main Job
2023/01 ~
Kaonavi.Inc,
データマネジメント組織の立ち上げ、データ活用戦略立案、データ×AI活用
ゼロから構築したデータ基盤が全社に広がり、3年でデータ利用率60%に到達。利用者数は今も増加中です。
社内データのサイロ化を解消し、データ活用のための戦略を立案。さまざまなデータをさまざまな組織へと提供することでデータを価値に転化する活動を立ち上げ・推進。
- 社内の意思決定をデータドリブンなものにする文化醸成に寄与。
- またAI活用にも従事しているため、データ×AIで価値を生み出すための施策を実施。データのさらなる活用方法を模索。
📝 記事カオナビの地道すぎた「データ基盤整備」、1人の志から始まった「執念の改革」 - ビジネス+IT🎤 登壇データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図 〜AIの前にやるべきこと〜 - Data Engineering Summit 2025🎤 登壇DevOpsDays Tokyo 2024 - カオナビのユーザー利用実績をアウトカムにつなげる旅 | ConfEngine📝 記事データ活用の裾野を広げる:mcp-snowflake-serverの導入とデータ分析の変化への期待 #LLM - Qiita
データ組織データマネジメントデータエンジニアリングデータスチュワードpythonMCP ServerSQLSnowflakeAWS CDKGoデータサイエンティスト検定G検定プロダクトマネジメントRevenue Ops開発生産性
AIを活用したプロダクト開発・業務効率化
上場企業4,000社分の有価証券報告書をAIで構造化しデータベース化
LLMを活用した非構造化データの構造化、およびそれを用いたプロダクト開発を推進。
- 上場企業4,000社の有価証券報告書から人的資本情報をAIで抽出し、データベース化する「人的資本データNavi」の開発に従事(フロントエンド実装も担当)。
- EDINETのCSVデータでは不十分な項目や、テキスト処理の過程で数字が繋がってしまうといった技術的困難に対し、PDFベースでの前処理とLLM抽出を組み合わせ、さらに人の目によるチェックを介在させるハイブリッドな運用で高精度なデータベースを構築。
- 人的資本開示を「義務」で終わらせず、自社の現在地を把握し改善につなげるためのデータとして活用してもらえるようなプロダクトを目指した。
- このほか、データ集計・分析・可視化ツールの開発も担当(TypeScript, React, Recoil)。
📄 資料人的資本開示を「義務」から「武器」へ。4000社のオープンデータを活用したビジョン - Speaker Deck📝 記事AI活用による人的資本データ収集の効率化に挑戦 - Qiita🔗 サイト人的資本データNavi
LLMGPTClaudePythonRAGデータ構造化(非構造化データ)人的資本経営TypeScriptReact
開発プロセスにおけるボトルネック・待ち時間のムダの削減
月30,000回実行されるCIパイプラインの実行時間を20分から10分に半減
制約理論(TOC)の考え方をもとに、開発プロセス上のボトルネックとなっている工程を特定し、待ち時間・ムダの削減に取り組んだ。
GitLab CI Pipeline実行時間短縮LeadTime短縮制約理論 (Theory of constraints, TOC)フロー効率リソース効率
2018/02 ~ 2022/12
Recruit Co., Ltd.
業務/開発プロセス改善
工数を半減させながら、アウトプット量を2倍に拡大
重要KPIを1.45倍に改善
ビジネス目標に沿った業務プロセスの改善を実施。
- KGIを念頭に、担当するチームにおいて「現状把握〜課題設定〜目標設定〜指標の計測の装着〜実施〜振り返り」まで包括的に立案。
LeadTime短縮Value Stream Mapping (VSM)Kanban制約理論 (Theory of constraints, TOC)フロー効率リソース効率
開発統括・PjM
モノリシックな基幹システムに複数事業・決裁ラインが乗る環境で、部門横断の調整を担当
- プロジェクト:モノリシックな基幹システムの上に複数事業・決裁ラインが乗る中、各事業のステークホルダーとの調整、要員計画、予算策定、スケジュール管理、リスク管理、システム移行計画などを実施。
- 開発統括リーダー:複数チームのプロジェクト・エンハンスを統合した案件管理やリスクマネジメント等のガバナンスを実施。統制後にプロセスの無駄を洗い出し、プロセス改善の旗振りをおこなう。
スクラムマスター・開発ディレクター
- チームリーディング:チーム内での議論の推進、指針の決定(またはその補助)、課題提起と改善を実施。イニシアチブを取って旗振るか、フォロワーシップを情勢するかは都度その内容と状況を鑑みて実施。
- エンジニアとしての経験を活かし、ROIが高いと見込まれる施策から優先順位をつけて実行し、プロセス改善に貢献。
プロセス改善クネビンフレームワークScrumアジャイル
2013/04 ~ 2018/01
SEPTENI CO.,LTD.
ソフトウェアエンジニア
在籍5年間で6言語・5フレームワークを横断し、複数の広告系プロダクトを開発
ネット広告代理店のエンジニアとして勤務。ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発はもちろん、プロセス装着やUnitテスト装着などの業務も担当。
- 広告画像効果計測ツール(Scala, Play Framework, JavaScript, Vue.js, Vuex)
- 広告キャンペーンマネジメントツール(Scala, Play Framework, TypeScript, Angular)
- 広告キャンペーンマネジメントツール(Java, Seasar2)
- 広告計測ツール(Ruby, Ruby on Rails, RSpec)
- ゲーム開発、ゲームディレクター負荷軽減ツールの発案・開発(PHP)
- UnitTest装着推進(JUnit)
プロセス定義・装着
- Gitプロセスの装着(GitHub, bitbucket):SVN管理からGitへの移行、ブランチ戦略の基礎のレクチャー
- Scrumの導入推進(JIRA, confluence):Scrumのフレームワークのレクチャー、トラッカーまわり含めた実務の設計
Side Job
2018 ~
Webサイト分析・CVR改善提案
- Google Analytics, Google Search ConsoleからサイトのPVや流入を分析し、コンバージョン(CV)を阻害しているページや導線を特定。CVR改善に貢献。
- エンジニアとしての経験を活かし、実装難易度からROIが高いと見込まれる施策から優先順位をつけて提案・実行。要件定義・実装伴走にも対応可能。
- 大手食品会社のECサイトでの改善提案実績あり。
Webシステム開発
Webシステムの開発に加え、ドメイン設定・サーバー準備・データベース構築まで一括して対応。納品・保守いずれもご相談可能。
- コーポレートサイト(JAMStack, TypeScript, GatsbyJS, React, Netlify, Contentful, Graphql, Google Search Console, Google Analytics)
- アフィリエイトブログ(JAMStack, TypeScript, GatsbyJS, React, Netlify, Contentful, Graphql, Google Search Console, Google Analytics, Google Adsense)
- 入稿システム構築とAPI実装(TypeScript, React, Contentful)
- 個人サイト・ポートフォリオサイト(JAMStack, TypeScript, GatsbyJS, React, Netlify, Contentful, Graphql, Firebase Functions, Firebase Storage, Google Search Console, Google Analytics)
- その他、要件に応じた各種Webシステムの開発・運用実績多数。
LPページ制作
- デザインカンプをHTML/CSSで忠実に実装し納品。
- LP制作やメディア入稿用ページ制作など、多数の実績。
Certification
2025 ~
個人情報保護士
2024 ~
G検定 | ジェネラリスト検定
2024 ~
データサイエンティスト検定™︎ リテラシーレベル
2021 ~
ITIL® Foundation Certificate in IT Service Management (ITIL 4 Edition)
2015 ~
Certificated ScrumMaster®
2009 ~
基本情報技術者試験
Hobby
long ago ~
フットサル、卓球、ダーツ、ガジェット、自作キーボード、美味しいお店開拓、辛い料理、ゲーム
Skill
データエンジニア / データストラテジスト
ディメンショナルモデリング (Star Schema)データパイプライン設計データマネジメント (DAMA-DMBOK)データ活用方針策定AI Agent × データ活用 (MCP)SnowflakePythonSQLApache Airflow (MWAA)AWS (S3, Lambda, etc...)
プロセス改善・スクラムマスター・PjM
LeadTime改善スクラムKanbanValue Stream Mapping (VSM)制約理論 (Theory of constraints, TOC)フロー効率リソース効率
エンジニア
Domain Driven Design (DDD)Repository PatternFlux (Redux, Vuex, etc...)JAMStack (SSG)Atomic Designスプラウトメソッド (Sprout Method)TypeScriptJavaScriptReactReduxGatsbyJSGraphQLFirebaseNetlifyContentfulGitLab CI/CDGoogle Apps Script (GAS)BigQuery (GCP)Google AnalyticsGoogle Search ConsoleGoogle AdsenseMySQLRedisVue.jsVuexScalaspecs2 / ScalaTestPlay FrameworkJavaJUnitSeasar2RubyRSpecRuby on RailsPHPPHPUnit
PdM・Webディレクター
Google AnalyticsGoogle Search ConsoleWeb Vitals (Lighthouse, PageSpeed Insight)Core/Why/What/HowCVR改善提案要件定義複数チームの統括チームリーディング
Stance
PdM、PjM、スクラムマスター、プロセス改善、エンジニア、データストラテジスト、データエンジニア、AI活用など、プロジェクトに応じて必要な役割を担いながらキャリアを積んできました。
組織の課題解決につながることであれば、未経験の領域でも0から学び、挑戦し続けたいと考えています。