従来の面談形式では、時間的制約や心理的ハードルが高く、十分なケアが難しく、従業員のメンタルヘルス問題が増加していた。

AIによる翻訳や感情分析を活用したメンタルヘルスケアアプリを開発。感情のアラート機能により従業員が気軽に相談できる環境を提供。

従業員のメンタルヘルス問題の早期発見を支援し、休職・離職率を低減

手作業での候補者選定・スカウト送信に多大な時間がかかっていた。 採用担当間のスカウト品質のばらつき、要件共有のリソースが課題となっていた。

スクレイピング・LLMを組み合わせたスカウト業務効率化AI SaaSを開発。 検索条件と送信メッセージテンプレートをテキスト入力だけで高精度な判定ロジックを構築し、スカウト業務の属人性を排除と効率化を実現。

月間送信数1,000件達成

小規模組織のため営業リソースが限られており、継続的な新規開拓が困難。 月間数千件規模のリスト作成・企業調査・送信に膨大な工数がかかっていた。

自然言語処理と独自スコアリングアルゴリズムにより、Web上の公開企業情報を横断検索し、ターゲット要件に合致する企業を自動抽出。 採用担当者の連絡先・お問い合わせフォーム・SNSアカウントまで自動収集し、テンプレートメールから月間数千件の送信を自動化。

10000件以上のリスト作成・500件/日の送信を自動化

小規模組織でのLinkedIn運用にリソースが割けず、継続的な発信が困難。 リストの作成やフォロー、いいね、コメントなどのエンゲージメント業務に多大な時間がかかっており、効果的な運用ができていなかった。

API・スクレイピング技術を組み合わせしたLinkedIn運用自動化SaaSプロダクトを開発。検索条件を指定するだけで、条件に合うユーザーを自動抽出し、フォロー・いいねを自動実行。プロフィール情報の自動収集とCSVエクスポートにも対応。

月間10時間以上の工数削減を実現

従来の日本語学習は単調になりがちで、継続的なモチベーション維持が課題。 また、実践的な会話練習の機会が限られており、知識はあっても話せないという問題があった。

JLPT N5→N1までを物語形式で学ぶミッション達成型ゲーミフィケーションを導入。 GPT-4oとWhisper APIを活用したリアルタイム音声対話、Live2Dによるアニメ風キャラクターとの没入感ある会話を実現。

要件定義からMVPリリースまで6ヶ月で開発完了

自社契約求人の過度な優先やシェアプラットフォームへの依存により、候補者にベストな提案ができない構造的限界があった。 成約率・就労継続率の高い「候補者ベースの逆アプローチ」は、リスト作成・企業調査・営業に膨大な時間を要し、現実的ではなかった。

自然言語処理と独自スコアリングアルゴリズムを組み合わせた、網羅的求人検索＋候補者起点の逆提案型アポイントツールを開発。 Web上の公開求人を横断検索し、候補者に最適な企業をマッチング。採用担当者の連絡先を自動収集し、カスタマイズされたメールをワンクリックで送信可能に。

3ヶ月で要件定義からMVPリリースしPoCすることができた

小規模な組織のため、営業リソースが限られており、継続的な新規開拓が困難。 月間数千件の送信のリスト作成・企業調査・送信に多大な時間とコストがかかっていた。

自然言語処理、独自スコアリングアルゴリズムを組み合わせて、網羅的求人検索＋送信を自動化するツールを開発。 Web上の公開企業をターゲット要件に基づいて横断的に検索し、生成した求人リストに紐づく採用担当者の連絡先・問い合わせフォーム・SNSアカウントまで自動収集。

月間数千件の送信を自動化

人材紹介会社向けCRMの開発。 営業部門と連携し、業務効率化とデータ管理の最適化が求められていた。

設計から実装までフルスタックに担当。 求人・応募者管理機能、履歴書自動生成、LINE連携、Gmail APIを用いた応募者データ自動インポート、スカウトメール送信RPAなどを開発。

2年半にわたり開発をリードし、CRMおよび業務自動化ツールを構築。