生成AIの活用事例｜最先端を学ぶエンジニアが "今" 発信を始める理由

こんにちは！
エンジニアの中田裕貴です。

私は現在、AI事業の拡大を目指して活動しています。
その一環として、このたび技術系のブログを始めることにしました！
実際に記事を書き始める前に、

「なぜブログを始めようと思ったのか？」

「どんな情報を発信していくのか？」

といった想いや背景をお伝えできればと思います。
この記事では、以下のような内容を中心にお届けしていきます。

1. なぜ技術ブログを書くのか？

これまでVitalizeでは、地方創生や社内イベントに関するブログ記事を中心に発信してきました。
それは、「日本を活性化する」というミッションのもとに創業した会社だからです。

「せっかく会社をつくるなら、地方創生事業を通じて地域を盛り上げ、少子化を止める一助になりたい」
そんな想いから、創業メンバー5人で会社を立ち上げました。

ただ、地方創生を継続的に推進していくためには、安定した資金と事業基盤が欠かせません。
そこで私たちは、ビジネスエンジニアリング事業を基盤とし、その収益によって地域に貢献できる仕組みをつくってきました。
ありがたいことに、この基盤事業は順調に成長し、2024年には売上14.5億円を達成するまでになりました。

しかし一方で、本業であるシステムエンジニアリングサービスに関連する技術的な情報発信については、これまであまり取り組めていなかったのが正直なところです。
そこで今回、「技術そのものにも光を当て、しっかりと発信していこう！」という想いから、この技術ブログを立ち上げることにしました！

2. 中田ってどういう人？

私は現在、Vitalizeでエンジニアとして勤務する傍ら、北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）の修士課程にも在籍しています。
主に機械学習や情報科学を学びながら、実務と学術の両面から技術力を磨いています。
以前ブログでも取り上げてもらっているので、ぜひ読んでみてください。

また、多摩支店長として、支店の運営やチームマネジメントにも携わっています。

私はもともと、新旧問わず技術や面白い取り組みにワクワクするタイプです。
この技術ブログも、そんな好奇心を大切にしながら、楽しんでコツコツと発信していけたらと思っています。

3. 技術ブログで届けたいこと

このブログでは、以下のような方々に向けて情報を発信していきます。

・ これから本格的にエンジニアとしてのキャリアを歩みたいと考えている方

・ 独学やプログラミングスクールで学習中の方

・ 現場での開発経験を積みながら、スキルアップを目指している方

そんな皆さんに役立つような、学びや気づき、現場でのリアルな経験などをシェアしていければと思っています。

✍️ 予定している記事を一部紹介！

・ 生成AIの最新動向と技術的活用法
　ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及する中で、エンジニアとしてどう向き合い、どのように使いこなすべきかを整理・考察します。

・ Amazon Bedrockを使ってみたレポート
　実際に触れてみて感じた「できること・できないこと」、そして応用の可能性について、具体例とともに紹介します。

・ 業務で生成AIを使う際の注意点
　倫理や著作権の話だけでなく、生成AIの技術的な仕組みに立ち返った「なぜその注意が必要なのか？」を掘り下げます。

・ ウォーターフォールとアジャイルの違いと向き合い方
　現場で迷いがちな「どちらで進めるべきか？」に対して、SE視点からの考え方や実践上のポイントを整理します。

・ わかりやすい文章の書き方（テクニカルライティング）
　技術文書・設計書・報告書などを書く際のコツや、伝わる言葉選びについてまとめます。

・ 技術書の読書レビューと実務への応用
　最近読んだ本の感想と、「業務でどう活かせるか？」という視点での学びを紹介します。

日々の業務や学習を通じて得た知見をもとに、実践的なノウハウや気づきを発信していきます。
「こんなテーマも知りたい！」というリクエストがあれば、ぜひお気軽にお寄せください。
技術ブログが、読んでくださる皆さんにとってちょっとしたヒントや、新しい視点との出会いの場になれば嬉しいです。

4. 次回予告

記念すべき初回記事のテーマは、ここ2年で急速に注目を集めている
LLM（大規模言語モデル）の社内導入事例についてご紹介します。

取り上げるのは、私自身が社内で初めて導入したツール「Dify」です。

ノーコードで、ChatGPTのようなAIアプリが誰でも作れる時代！？


そんな夢のようなことを可能にするのが「Dify」。でも実際どうなの？
ということで…

この記事では、以下のような視点から正直にレビューしていきます。

・ Difyってどんなツール？何ができる？

・ 現場での活用シーンは？どう使いこなせる？

・ 活用の可能性と限界は？


また、LLMまわりの技術として、個人的に注目しているツールやサービスを少し紹介。

• Manus
• Cline
• Devin
• Second Me

今後、実際に使ってみたうえで、それぞれの技術的な特徴や活用方法についてもブログで取り上げていけたらと考えています。
さらに、LLMに限らず、SVM／k-means／決定木／PCA／重回帰分析などの、いわゆる「古典的」な機械学習アルゴリズムも大好きなので、そういった領域にも引き続き触れながら、LLMとの違いや相互補完的な使い方についても探っていきたいです。
私自身、AI学習や機械学習の分野を得意としており、等身大の視点から、現場に活かせるヒントを発信していければと思います！

4. 最後に

今後は、技術的な観点からの情報発信も積極的に行い、技術ブログを充実させていく方針です。
ブログを続けていくこと自体が、私にとってひとつのチャレンジ。
実際、多くの方が数回で更新を止めてしまうとも言われています。
だからこそ、まずは「10回書き続ける」ことを目標に掲げ、コツコツ発信していくつもりです。
どうか温かく見守っていただけると嬉しいです。

そしてもし、 「中田と一緒に働いてみたい！」 「Vitalizeって面白そう！」 そう思ってくださった方がいらっしゃいましたら、 ぜひお気軽にご連絡ください。

まずはカジュアルに、お話しできるのを楽しみにしています！