楊 天楽YO TENRA

関西大学大学院の修士課程で学びながら、BaseconnectでAIエンジニアのインターンをしています。
身近な困りごとから課題を整理し、解決策を考え、ソフトウェア・データ・AIを使って役立つものをつくっています。

まず記録を整理し、繰り返す作業に使えるツールをつくることが好きです。衣服の管理、食事の記録、研究で扱うニュースデータの整理も、ツールをつくるきっかけになりました。過去の記録や判断を次の作業に生かし、何度も同じことをする手間を減らし、次に何をするかも分かりやすくしています。

Baseconnect

同じ考え方を、仕事にも

約320時間3か月間の合計。後半1.5か月の約180時間を含みます
190件のPR本人が作成し、同僚のレビュー後にマージ
38件データ修正タスク
精度 40%台→85%
カバレッジ 30%台→75%
特定のデータ項目での精度・カバレッジ

業務と役割

Baseconnectでは、企業データの抽出と品質改善に取り組んでいます。顧客に提供する本番データの問題を調べ、データを生成する仕組みの改善につなげています。3か月間に作成した190件のPRが、同僚のレビューを経てマージされました。繰り返し起きる誤りには、再利用できる修正ツールをつくり、既存データの修正も自分で実行しています。あわせて、同じ誤りを防ぐために、データの生成処理にも修正を提案しています。調査と実装にはAIの支援を受け、課題の整理、業務とリスクの判断、検証、修正の実行は自分で担っています。

本人の業務記録を集計した数値です(2026年10月)。

2026年6月初旬〜9月初旬に担当した、企業の部署・組織情報の項目での数値です。人による作業とAIの支援を組み合わせ、精度は40%台から85%、カバレッジは30%台から75%になりました。

精度は「正しく抽出した件数 ÷ 抽出した総件数」、カバレッジは「抽出した総件数 ÷ 正解データの件数」で算出しています。

毎日使っているツール

資格の勉強、服選び、食事の記録を、もう少し手軽にしたい。そんな思いから、日々使う3つのアプリをつくりました。各プロジェクトで、機能や操作デモ、実際の画面を紹介しています。

個人開発をすべて見る

研究でも、問題を整理する

課題を整理し、データとツールの組み合わせを考えて取り組んだ、2つのプロジェクトです。

課題を整理し、使って確かめられるものをつくる

実際に使う人が何に困っているのかを考えるのが好きです。解決したい課題を整理してからツールをつくり、使って確かめながら改善していきます。

Holly Travelでは、業務要件をまとめ、開発チームと調整してシステムづくりを進めました。現在はAIの支援を受けて開発し、自分で動作を確認しながら、実装や改善にも直接関わっています。

複数のタスクを同時に進めるときは、目標と優先順位を決め、必要な背景を伝え、各部分を組み合わせて動作を確かめます。何をつくるかを考え、自分でつくって試す。その両方に関わりながら、アイデアを役立つものにしていく過程を楽しんでいます。

ゲーム仲間のフォーラムづくりが、最初のきっかけ

中学生の頃、Discuz!をFTPでサーバーに設置し、ゲーム仲間が集まるフォーラムをつくりました。ツールとルールを使って物事を整理し、使いやすくすることに、その頃から興味がありました。

資料を整理し、続きから進める

就職活動でも、経歴・実績と出典を整理し、文案や進捗の記録につなげる。変更箇所と次の手順を残し、AIとの作業を続きから進める。

資料と進捗の管理例を見る

これから取り組みたいこと

今後は新しいプロダクトの可能性を探る仕事にも関わり、実際のニーズを基に、使って確かめられるプロトタイプをつくっていきたいと考えています。

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