会社概要
会社情報
- 商号
- 夢現技研合同会社（Mugen Giken LLC）
- 代表者
- 代表社員 田林 伸一郎
- 所在地
- 〒107-0062 東京都港区南青山2-2-15 WIN青山531
- 電話番号
- 090-4364-6896
- メール
- info@mugen-giken.com
- 法人番号
- 3010403032017
- 主な事業
- 図面・見積書・帳票を読み取るAIの開発（建設・製造の見積・積算・受発注業務向け）、生成AI・機械学習システムの開発と本番運用の支援
- 体制
- 代表1名が相談から設計・実装・運用まで担当。案件に応じて協力者と連携します。成果物は他社が引き継げる形で納品します（詳しく）
- 定款の目的
- 機械器具、コンピュータのソフトウェアおよびハードウェアの企画、研究、開発、設計、製造、販売、保守、リース、賃貸、輸入ならびにそれらに関するコンサルティング業務
- 取引形態
- 請負契約・準委任契約のいずれにも対応します。秘密保持契約（NDA）の締結、貴社所定の契約書式でのご契約も可能です。
実装するのは、この人間です
数理物理学で博士号を取得し、大学で研究と講義に従事したのち、IT業界に移りました。 以来、産業用ロボットの制御、製造業での全社MLOps基盤構築、金融領域での与信モデル運用と、 業種も技術領域も横断してシステムを作ってきました。
いま当社が最も深く手掛けているのは、図面・見積書・帳票を人が読んで打ち直している業務のAI化です。 建築部材の受発注業務で、図面・見積書・機器表を読むAI機能群を要件整理から本番提供まで担当し、 精度を指標の定義・分母・測定日・再現手順つきで報告する規約もつくってきました。
研究で身につけたのは、「言えることと言えないことを分ける」姿勢です。 AIがどこまで正しいかを測って説明し、正しくない部分を業務の中で安全に扱う。 この考え方を、個人情報を扱う採用・与信の業務や、AIで作ったシステムの本番化にも同じように適用しています。
開発スタイル — 曳光弾開発
薄くても一気通貫で動くシステムを最速で作り、そこから肉付けしていく進め方を標準としています。 半年の要件定義を経てから認識違いが発覚する、という事故が構造的に起きません。 生成AIのように「やってみないと分からない」領域ほど、この進め方が効きます。
経歴
- 2026 —
建築領域 / HR領域 — 事業会社
AIシステム開発
建築領域では、図面・見積書・帳票から設計・見積情報を抽出するAI機能を実装し、いずれも正解データを用意して精度を数値で報告できる状態に整備。HR領域では、採用面接の評価を支援する生成AI機能を企画から本番運用まで担当し、事前生成方式により主要機能の体感待ち時間をほぼゼロに短縮。
- 2022 – 2026
金融 — 与信・信用リスク領域
機械学習エンジニア
信用リスク予測モデルの改善とアルゴリズム刷新。推論エンドポイントの設計、Cloud Composer から Vertex AI Pipelines への基盤移行、CI/CD整備。数億レコード規模のBigQuery特徴量エンジニアリング。学習データから第三者不正レコードを除外するロジックの設計・実装、モデルリリース時の決議内容と実装の一致を保証するガバナンスフローの整備。
- 2021 – 2022
エンターテインメント — ゲーム事業
データサイエンティスト
ゲームユーザーの離脱・課金予測モデルの開発。MLモデルと同等精度のルールベースアルゴリズムを考案し、計算コストを大幅に削減。新規タイトル向けETL基盤の構築。
- 2019 – 2021
製造 — 自動車部品メーカー
機械学習エンジニア（正社員）
100名規模が利用する全社横断MLOps基盤の要件定義から構築。オンプレミスKubernetesクラスタとJupyterHubの導入、IaCによる運用省力化。工場外観検査AIの継続的学習パイプライン設計、超音波センサーによる障害物検知のFPGA実装。
- 2019
HR — 人材サービス
データサイエンティスト
スマホGPSデータを用いた来店検知・来店率推定アルゴリズムの開発。一部ユーザーしか追跡できないという制約に対し、部分観測データからの母集団推定ロジックを考案して解決。
- 2017 – 2019
産業機器・防災システム
シニアリサーチャー
産業用ロボットの遠隔操作システムをC++で実装。気象データを用いた災害リスク予測Web APIの開発。電気炉の温度最適化アルゴリズム設計とPLC連携。
- 2015 – 2017
北海道大学
専門研究員 / 非常勤講師
数理物理学（場の量子論の数学的定式化）の研究に従事し、定理の新規開発と論文執筆・対外発表を行う。微分積分学・複素解析学・位相空間論・線型代数学を講義し、期末アンケートで全150講義中3位の満足度評価。
保有資格・技術領域
Google Cloud
- Professional Cloud Architect
- Professional Data Engineer
- Professional Machine Learning Engineer
- Professional Cloud DevOps Engineer
- Professional Cloud Security Engineer
AWS
- Solutions Architect – Professional
- Solutions Architect – Associate
Kubernetes
- CKA (Certified Kubernetes Administrator)
- CKAD (Certified Kubernetes Application Developer)
その他
- E資格（日本ディープラーニング協会）
- 応用情報技術者
- 第一級陸上無線技術士
- 第1級アマチュア無線技士
- QC検定2級
- AI / 機械学習
- LLM・AIエージェント（Claude / OpenAI / Vertex AI, RAG, 評価設計）、PyTorch、LightGBM、scikit-learn、MLflow、Optuna、画像処理・物体検出（YOLO, OpenCV）、時系列分析、異常検知
- クラウド
- GCP（Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Composer, GKE）、AWS（SageMaker, Lambda, API Gateway, DynamoDB, CDK, IoT Core）
- インフラ / 基盤
- Kubernetes、Docker、Terraform、AWS CDK、Ansible、GitHub Actions、オンプレGPUサーバ設計、閉域ネットワーク設計、LTOテープストレージ運用設計
- アプリケーション
- Python（FastAPI, Flask）によるREST API設計・開発、サーバーレスアーキテクチャ、SQL（BigQuery大規模集計・チューニング）
- 言語
- Python（主言語）、SQL、Go / TypeScript / R / C++ / JavaScript（読み書き・既存改修）
- 数学・物理
- 数理物理、関数解析、量子力学、場の量子論（博士）。確率論・統計学・線型代数を用いたアルゴリズム開発と最適化