中田怜（Ryo Nakata）

生成AI活用研修 / データ基盤・技術検証 / コンテンツSEO・GEO設計 — 業務委託・フルリモート

AIを事業に組み込もうとする組織が最初にぶつかる壁は、だいたい同じです。実装できるエンジニアはいるが現場の言葉が話せない。現場は動かせるが自分では作れない。導入はしたが、誰も使いこなせていない。この3つを一人で埋められる人材は、まだ多くありません。

Apple Retailで13年、Creative Proとして技術が専門外のお客様に写真・動画などの創作スキルを「Today at Apple」ワークショップで直接教え続けました。教えることの土台はさらに前、スターバックス時代の新人トレーニング担当から積み上げています。社内トレーニングもリードし、スタッフの育成も担当してきました。「技術を、知らない人が使える形に変えて渡す」。これが本職です。

その伴走の筋肉のまま、現在はClaude Code（Anthropic社のAIコーディングエージェント）とMCP（Model Context Protocol）を使い、AIシステムの設計・実装・本番運用を一人で担っています。エンジニアでもコンサルでもなく、教えることを本職にしてきた人間が、自分でも作れるようになった。ここが強みです。

できること

生成AI活用研修・導入伴走

非エンジニアのチームに、ChatGPT/Claudeを実務で使える形にして渡します。「AIっぽさ」を消すプロンプト設計や、経営陣の抽象的なフィードバックを具体策に翻訳する壁打ちが得意です。単発研修・継続伴走どちらも対応。

データ基盤・技術検証

スクレイピング・名寄せ（entity resolution）・API連携を伴うデータパイプラインの設計から本番運用まで。ローカルLLM/GPUのベンチマークや技術選定を実測データで検証する仕事にも対応します。

コンテンツSEO・GEO設計

検索上位表示だけでなく、生成AIに引用される構造（LLMO/GEO）まで設計します。2020年から約6年、実際に上位表示・被引用を継続している実績があります。

実績の裏付け

Apple Retail 13年（Creative Pro）Today at Appleワークショップ運営・社内トレーニングリード。スターバックスでの新人トレーニング担当も経験。
AIエージェント本番運用Claude Code + MCPによるAIシステムの設計・実装・継続運用。小売33店舗・約49万件規模のデータパイプライン単独運用実績。
ローカルLLM/GPU実測検証LM Studio上での7B/14B/32Bモデル比較、8GB VRAM制約下でのコンテキスト長・量子化選定など、実機ベンチマークの実績。
個人運営メディア・データサービスAstro / Tailwind CSS / Cloudflare Pagesによる静的サイト構築、金融庁EDINET API連携の構造化データサービスを個人で設計・構築・運営。

まずは今の課題をお聞かせください。

業務委託（個人事業主）・フルリモート対応。単発のスポット相談から継続伴走まで、規模に応じてご相談可能です。