Hidenari Yuda / 湯田英也

Hidenari Yuda / 湯田英也

Software Developer

Tokyo, Japanhidenariyuda@gmail.com

2022年よりWebエンジニアとして活動を、HRTech領域を中心にベンチャーで長期インターンや業務委託での開発を経験してきました。

2025年から、受託開発事業を始め、SaaS、AIツール、社内ツールなどを要件整理から設計・実装・運用まで支援してきました。

Links

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Work

合同会社DMM.com

正社員 / フロントエンドエンジニア

個人事業主

ソフトウェア・AIプロダクト開発 / 営業AIエージェント / 採用効率化SaaS / LinkedIn効率化 / スカウト・求人変換RPA など

アンドイーズ株式会社

長期インターン / 人材紹介会社向けのSaaSプロダクトの開発にて、フロントエンド、バックエンド、インフラ、営業改善まで幅広く担当。

Education

同志社大学

2021/04 - 2026/03

Skills

Frontend

TypeScript, React, Next.js, App Router, Tailwind CSS

Backend

Go, Python, Echo, FastAPI, Django, Node.js

Infrastructure / Data

GCP(Cloud Run, Cloud SQL, Cloud Load Balancer, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage, Firebase etc), AWS(Lambda, S3, EC2 etc), Docker, PostgreSQL, MySQL, Cloudflare, Supabase, DDD, gRPC

Client Work & Case Studies

受託開発事例

要件整理から設計・実装・運用まで支援した案件を、担当範囲と成果が追いやすい形で整理しています。

IT業界1 member, 5 months

法人向けAI業務アシスタントSaaS

社内ナレッジ、業務ツール、モデル設定をワークスペース単位で管理し、部署ごとの業務アシスタントを運用できるマルチテナント基盤。

担当
プロダクト設計、実装、インフラ、運用設計まで担当。
成果
フロントエンド、バックエンド、インフラを含む企業向けフルスタック基盤を構築し、部署ごとの業務アシスタントを運用できる状態にした。
技術
Next.js, FastAPI, PydanticAI, GCP, Terraform
製造業1 member, 5 months

製造業向けAI Agent SaaS

仕様書・議事録・設計資料などの業務文書を読み込み、要件整理、タスク分解、図解生成、レビュー支援につなげる、Teams / Azure連携のエンタープライズ向けAI Agent。

担当
AI Agent設計、Teams / Azure連携、認証認可、ワークフロー実装を担当。
成果
業務文書の解析から要件整理・タスク化・レビュー支援までを、Teams上の同じ画面で扱えるエンタープライズ向けAI Agent基盤を構築。
技術
Azure, Teams App, Entra ID, TypeScript, Python
IT業界1 member, 3 months

営業リスト作成・送信自動化AIエージェントツール

リスト作成、企業調査、担当者情報の確認、送信までを一つの流れにまとめた営業支援ツール。

担当
業務要件の整理から実装、運用改善まで担当。
成果
10,000件超のリスト作成と、1日500件規模の送信運用に対応
技術
Next.js, Node.js, FastAPI, Supabase, GCP
医療業界1 member, 2 months

多国籍従業員向け音声AI日報システム

多国籍の従業員が母国語で録音した日報をテキスト化・翻訳し、管理者が日本語で状況確認とフィードバックを行えるSaaS。16言語に対応。

担当
要件整理、画面設計、音声処理、権限管理、運用設計を担当。
成果
従業員の変化を早期に把握し、面談前の状況確認に使える運用を整備
技術
Next.js, Supabase, OpenAI, Gemini, Terraform
不動産業界1 member, MVP phase

空間ステージングAI合成SaaS

完成前/空室物件の写真に家具参考画像・テキスト指示・手書き位置指定を重ね、不動産媒体に載せやすいモデルハウス風画像を作るSaaS。

担当
要件整理、LP、ワークスペースUI、DB、生成ワーカー、運用画面を一通り実装。
成果
不動産媒体掲載向けに、元画像比率を維持したPNG生成、1社あたり1日100枚規模の処理、ワークスペース/契約/クレジット管理に対応するMVPを構築。
技術
Next.js, Supabase, OpenAI, Vercel, PostgreSQL
製造業1 member, MVP phase

海外SNS翻訳・承認・投稿管理アプリ

国内向けの日本語投稿を、海外6ロケール向けに翻訳・確認し、Instagram/Facebookへの投稿予約まで進める業務アプリ。

担当
要件整理、画面、DB、翻訳フロー、投稿連携、運用手順まで担当。
成果
海外SNS投稿の準備、確認、予約、公開状況の確認を同じ画面で進められるMVPを整備。 国別タイムゾーン、画像アップロード、投稿失敗時の手動復旧導線、監査ログまで含め、日々の運用に乗せやすい形にした。
技術
Next.js, Supabase, Cloudflare, Gemini, Meta Graph API
人材業界1 member, 3 months

候補者起点の求人開拓・アポイント支援ツール

候補者に合う求人企業を探し、提案先リスト作成から送信準備までを支援する業務ツール。

担当
業務フローの整理、検索・照合ロジック、送信導線の実装を担当。
成果
3ヶ月でMVPをリリースし、実案件で検証できる状態まで整備
技術
Next.js, Node.js, FastAPI, Supabase, GCP
IT業界1 member, 2 months

SNS運用分析基盤の構築

口コミやSNSデータを定期収集し、店舗・サービスごとの傾向や改善テーマを確認できるデータ分析基盤。

担当
分析基盤構築・データ分析
成果
週次レポートで店舗・サービスごとの傾向を確認できるようになり、改善テーマの優先順位を決めやすくなった。
技術
Vertex AI, Gemini, BigQuery, Kubeflow
IT業界1 member, 3 months

採用スカウト効率化SaaS

採用基準、候補者情報、送信テンプレートを紐づけ、候補者確認からスカウト送信までの作業を短縮するサービス。

担当
要件整理、媒体連携、判定ロジック、送信導線の実装を担当。
成果
月間送信数1,000件達成
技術
Next.js, Node.js, Supabase, OpenAI
エンタメ業界1 member, 2 months

アーティストデジタルトレーディングカード マーケットプレイス

アーティストのデジタルトレーディングカードを販売するマーケットプレイスを開発。

担当
商品設計、管理画面、決済、在庫管理、購入者向け画面を担当。
成果
固定費ほぼゼロでMVP運用を開始し、3段階のレアリティカード作成フローを構築
技術
Next.js, TypeScript, Supabase, Stripe
教育業界1 member, 6 months

キャラクター日本語学習プラットフォーム

キャラクターとの会話練習とミッション型の進行で、日本語学習を続けやすくするプラットフォーム。

担当
プロダクト設計、実装、運用を担当。
成果
要件定義からMVPリリースまで6ヶ月で開発完了
技術
Next.js, Django, LangChain, Whisper, GCP
IT業界1 member, 2 months

LinkedIn運用自動化サービス

LinkedInでの見込み客獲得に必要なリスト作成と接点づくりを支援するサービス。

担当
画面設計、DB設計、外部連携、運用改善を担当。
成果
見込み客獲得にかかる作業を月10時間以上削減
技術
Next.js, React, Supabase, GCP
人材業界2 members, 2 months

求人掲載変換業務の自動化RPAツール

媒体ごとに異なる求人掲載フォーマットを、社内ルールに沿って変換するRPAツール。

担当
変換ルール整理、画面、処理ロジック、運用調整を担当。
成果
変換作業工数75%削減、処理速度5倍向上
技術
React, Python, LangChain, OpenAI, GCP
IT業界1 member, 1 month

月5000件のフォーム営業をリスト作成から自動化

企業リスト作成、問い合わせ先確認、フォーム送信までをまとめて扱う営業支援ツール。

担当
検索条件、データ収集、送信処理、運用ログの設計・実装を担当。
成果
月間数千件の送信を自動化
技術
FastAPI, PostgreSQL, OpenAI, Playwright
IT業界2 members, 4 months

月3,000件の採用スカウト送信自動化ツール

媒体上の候補者確認から文面調整、送信までを支援するRPAツール。

担当
媒体操作、ジョブ管理、送信処理、運用監視を担当。
成果
返信率を維持しながら、月間送信数2,000件達成
技術
Go, Docker, GCP
IT業界4 members, 2 years 9 months

人材紹介会社向けCRM開発

人材紹介会社の求人・求職者・企業情報・連絡履歴を一元管理し、LINE等のチャット業務も自動化するCRM。

担当
要件定義、設計、CRM本体、外部連携、業務自動化、インフラまで横断して担当。
成果
2022年2月から2024年10月まで、要件定義、フロントエンド、バックエンド、DB、インフラ、外部連携を横断して担当。
技術
Go, Next.js, MySQL, GCP, Firebase
IT業界2 members, 6 months

人材紹介会社向け求人シェアプラットフォーム開発

人材紹介会社が扱う求人情報を一元管理し、検索・共有・推薦状況の確認を支援するプラットフォーム。

担当
要件定義、設計、画面、API、DB、認証、インフラを横断して担当。
成果
求人情報を一元管理し、検索・共有・推薦状況の確認を同じ業務画面で行える基盤を構築。
技術
Go, Next.js, MySQL, GCP, Firebase
IT業界1 member, 2 months

カスタマーサポートプラットフォーム

ナレッジ検索チャットと受信トレイ（チケット管理）を統合した、マルチテナント対応のカスタマーサポート基盤。

担当
画面設計、ナレッジ検索、受信トレイ、権限管理、インフラを担当。
成果
問い合わせ対応、ナレッジ検索、顧客情報管理、レポート確認を一つの画面で扱えるサポート基盤を構築。
技術
Next.js, Supabase, Vercel AI SDK, LangChain, Stripe
金融業界1 member, 1 month

グローバルFintech SaaS

Plaid・Slack・Google Workspaceと連携する財務データ管理SaaSのバックエンド技術的負債を解消し、開発基盤を再構築。

担当
バックエンドリファクタリング・DevOps整備
成果
マイグレーション履歴の再現性確保、GitHub Actionsによる自動テスト導入、ステージング環境の設計提案まで行い、継続開発しやすい基盤を整備。
技術
FastAPI, Supabase, AWS, GitHub Actions
法律業界5 members, 8 months

契約書検証AIエージェント

リーガルテック分野における業務効率化を目的として開発した、弁護士向けの契約書検証AIエージェント。

担当
要件整理から設計・実装・納品まで一貫して担当。
成果
月間10万件以上の契約書レビューを処理し、弁護士および関連業務の大幅な効率化に貢献した。
技術
React, Python, Pinecone, LLM
IT業界5 members, 6 months

社内向け社長AIエージェント

経営方針や社長の考えを全社に浸透させることを目的とした、社内専用のチャットボット。執行役員への問い合わせ対応の効率化や、新入社員のオンボーディング負荷の削減にも寄与するAIエージェント。

担当
要件定義から設計・実装・リリース・運用まで一貫して担当。
成果
社内サーベイにおいて、チャットボット導入後の社員満足度が15%向上。新入社員のメンター対応コストを17%削減した。
技術
React, Python, RAG, LLM
環境業界1 member, MVP phase

廃油回収業務向けApple Watchアプリ

回収ルートの確認、回収量の記録、完了報告を手元で完結できるwatchOSアプリ。iPhoneアプリ・バックエンドと同期し、オフライン記録にも対応。

担当
要件整理、watchOS / iOS実装、オフライン同期設計を担当。
成果
ドライバーが車内・屋外でもApple Watchから回収記録と次の回収先確認を行えるMVPを構築し、紙やスマホ操作に頼っていた現場記録を手元で完結できる状態にした。
技術
Swift, SwiftUI, WatchKit, Core Data, CloudKit
製造業1 member, PoC phase

自動車メーカー向けMBDシミュレーションAI基盤

MATLAB / Simulinkの制御モデルとシミュレーションをAzure / Kubernetes上で並列実行し、仕様策定段階での動作確認、パラメータ探索、コード自動生成までを支えるMBD / CAE基盤。

担当
シミュレーション基盤、MBD / CAEワークフロー設計、MATLAB / Simulink連携を担当。
成果
仕様策定の段階で制御モデルの動作を確認できるようになり、モデリング段階で大部分の不具合を発見・修正。ソフトウェア実装後の手戻りを最小限に抑え、評価シチュエーションを広げて信頼性を高められる基盤を整備した。
技術
Azure, Kubernetes, MATLAB, Simulink, Python

Operating Principles

受託開発では、少数で高速に複数プロダクトを立ち上げるため、技術選定、業務モジュール、ターゲット、売り方を以下のような形で意識していました。

業務工数削減

営業自動化、リスト探索、フォーム・メール・SNS自動化、翻訳などをモジュール化し、案件ごとに組み合わせて提供。

ログイン、アカウント管理、権限管理、管理画面などの汎用機能もテンプレート化し、初期構築の工数を圧縮。

結果として、スピーディーかつ安価に提供できることを強みに案件開拓していました。

技術選定

ミニマムな開発は TypeScript、Next.js App Router、Tailwind CSS、Supabase、PostgreSQL、Vercel に集約。

大きめの開発は TypeScript、Next.js、Python、FastAPI、Google Cloud に寄せ、Cloud Run、Load Balancer、Cloud SQL、Cloud Storage などを利用。

使う技術を絞ることで、初期構築、デプロイ、保守、障害対応の口数を減らしました。

ターゲット選定

人材紹介、HR領域、不動産などに集中し、業務フローや意思決定構造の理解を開発品質に転換。

小規模法人には初期費用を抑えた段階的な導入を提案し、導入の心理的ハードルを下げました。

技術だけでなく、業務理解、営業文脈、運用設計まで含めて付加価値を出すことを重視しました。

立ち上げ方

受託開発の立ち上げでは、最初から純粋なSaaSに寄せすぎず、BPO / BPaaSとして人力運用を含めて開始。

使ってくれるユーザーを捕まえてから、または実際に課題として依頼されてから開発することを意識。

CodexやClaude Codeで高速にMVPを作れるようになっていたため、ざっくりとした要件からプロトタイプを作り、実物を見せながら営業・ヒアリングする形にしていました。

先に業務を回し、勝ち筋が見えた部分だけをプロダクト化する順番で無駄な開発を減らしました。

Development Experience

アンドイーズ株式会社 / 2022/02 - 2024/09

HRTechスタートアップでの長期インターン

人材紹介会社向けCRMシステムと、周辺の業務自動化ツールを担当しました。営業部門と要件を整理しながら、画面、API、DB、外部連携、RPAまで広く実装しています。

Backend
Go, Echo, sqlx
Frontend
React, Next.js, TypeScript, Recoil, MUI
Infra
MySQL, Docker, Google Cloud(Firebase, Cloud Run, Artifact Registry, Cloud Load Balancer, Cloud SQL, Cloud Pub/Sub, Gmail API)
Integrations
LINE Login, Messaging API, SendGrid, Firebase Auth

担当したこと

  • 営業部門と協力し、必要な機能と画面を定義。
  • 求人と応募者データの作成、更新、管理ページを開発。
  • 入力された応募者情報から履歴書および職務経歴書を生成する機能を実装。
  • 応募者とのコミュニケーションのため、LINE LoginとMessaging APIを連携。
  • クリーンアーキテクチャとドメイン駆動設計を用いて、GoとDockerでREST APIを開発。
  • スカウティング媒体からのエントリーメールをGmail APIで取り込み、応募者データのインポートを自動化。
  • スカウティング媒体への定期スカウト送信RPAを構築。
  • 必要に応じてDBテーブル・カラムの追加、修正を実施。
  • メール認証およびGoogle認証によるFirebase Authを実装。

スカウトRPA機能をreach内のオプションとして追加する提案では、業務理解、技術選定、実装リソースの調整を並行して進める必要がありました。

業務フローから要件定義する

人材紹介のスカウト業務をインプットしたうえで営業担当と話し、実装可能なことと難しいことを事前に調査して期待値を調整しました。

Goでのブラウザ操作とバッチ運用

JSやPythonに比べてGoのブラウザ操作ライブラリは選択肢が限られるため、スター数やメンテ頻度を見ながら選定し、必要に応じてライブラリの実装も読みました。

長時間処理時・失敗時のバッチサーバー挙動、DockerにChromiumを入れる際のフラグ調整なども検証しました。

メンバーとリソースの調整

他のインターン生には依頼内容を明確にし、完璧主義になりすぎず、コア機能と並行して使えるリソースを分担しました。

営業・開発メンバーと連携し、実装予定の3ヶ月後に間に合うように進行しました。