鈴木信弘（SNAMO）- AI時代の次世代検索最適化技術「レリバンスエンジニアリング」の実装者。GEO（Generative Engine Optimization）技術に基づく12,000文字級自動生成システムの開発者。Google Gemini・ChatGPT・Claude統合による企業向けマルチLLMアーキテクチャの設計者。
支払い処理、在庫管理、顧客分析機能を統合したスケーラブルなEコマースソリューション
報じられた事故の原因と同じ操作を、本物の API で試せる患者情報管理のデモ（架空データ）
3Dキャラクター2人がサイト内ブログをRAG検索しながら掛け合いで案内する音声対話AIデモ
PostgreSQL pgvector、OpenAI Embeddings、Claude AIを統合したベクトル検索システム。従来のSEOを超えた次世代AI検索対策を提供
エンタープライズレベルのシステム設計・開発経験。スタートアップから大手企業まで、多様な業界での実装実績があります
最新AI技術とフルスタックエンジニアリングで、業務自動化・コスト削減・効率向上を実現。企業の競争力強化を支援します
Google AI・AIMode対策に特化したフルスタックエンジニアとして、企業様のデジタル変革を技術面から強力にサポートいたします。
10年以上の開発経験を持つフルスタックエンジニアとして、Google AI・ChatGPT・Claude統合システムの設計・開発を専門としています。レリバンスエンジニアリング技術により、企業の競争力強化をサポートします。
職務経歴・学歴・資格・プロジェクト実績の詳細
多様な業界での企業向けシステム開発経験を活かし、各企業様の特性に合わせたGoogle AI統合ソリューションを提供いたします。
Google Gemini、ChatGPT、Claude等の最新AI技術を企業システムに統合し、競争優位性の確立をサポートします。
単なる技術導入ではなく、ROI向上と業務効率化を重視した戦略的なシステム設計を行います。
Google Gemini、ChatGPT、Claude統合による次世代Webアプリケーション開発
GEO（Generative Engine Optimization）対策技術の実装研究。2025年6月〜9月にGEO技術を集中実装し、AI検索エンジンに内容が正しく伝わる構造を実装。
Google Gemini・ChatGPT・Claude統合による企業向けAIシステムの設計・開発
現場の課題を技術で解決する業務システム開発。レガシーシステムのモダナイゼーション、IoT活用、AI導入を推進。
レリバンスエンジニアリング技術の実践的実装方法論とGEO対策技術の体系化
Google Gemini・ChatGPT・Claude統合による企業向けAIシステム設計の研究
これまでの私の様々な役割と組織での歩み
2024年3月 - 現在
SNAMO
AI統合開発、レリバンスエンジニアリング、業務システム開発・改善を専門とするフリーランスエンジニア。GEO対策、マルチLLM統合アーキテクチャ設計、企業DX支援を提供。
2017年6月 - 2024年3月
電気機器製造業
製造業における基幹システムの開発・運用。受注システム自動化、検品作業デジタル化、生産ライン可視化、AI活用不良品判定システムなどを単独または少人数チームで実装。
2010年1月 - 2017年6月
個人事業
Web開発、データ分析業務に従事
2006年10月 - 2009年12月
製薬業界
原材料・製品の品質チェック、分析機器を使用した品質分析、ISO14000・9000対応
各職場において、技術的な成長とチームへの貢献を重視し、常に最新の技術トレンドを学習しながら実務に活かしてきました。
Google AI統合開発における豊富な実績と、企業レベルでの技術導入経験を基盤とした確かなスキルセット
企業レベルでの実装・運用実績
企業レベルでの実装・運用実績
企業レベルでの実装・運用実績
Google AI統合開発における豊富な実績と、レリバンスエンジニアリング技術による競争力強化
検索アルゴリズム対応とSEO戦略の実装
分析データに基づく戦略的システム設計
効率的な開発プロセスと安定運用の実現
AI技術とフルスタック開発で取り組んだ制作実績です。3つは実際に操作できるデモ、2つは動いている仕組みの事例です。
Stripe決済・在庫管理・顧客分析を統合
報じられた事故の原因と同じ操作が、どこで止まるかを試せる（架空データ）
3Dキャラ2人が掛け合いでブログを案内する音声対話AI
鍵ファイルを持たず、変更はすべて記録に残る形でAIシステムを動かす
Google Cloud で作った考え方を Azure で作り直し、公開ゲームで確かめた
サービスの内容と意味の近い記事を、ベクトル検索のつながり（Fragment ID 間の類似度）から選んでいます。
AI×レリバンスエンジニアリングで、社内ナレッジは検索から解決へ進化する。エンティティ拡張、長文の構造化、ハイブリッド検索、RAGで根拠と次の一手を示せるため。まず社内文書を用語辞書と意味単位で整理し、BM25・ベクトル検索・RAGを小さく試す。
DXブログビジネスモデル変革は、製品のサービス化とデータ活用で攻めのDXへ転換することです。内製化とデータ民主化を進め、小さな実験を反復して現場の成果を事業成長につなげます。まず関係者で業務目的を合意し、MVPと短期KPIを定めて部門横断で小さく始めます。
DXブログビッグデータ分析によるマーケティング戦略は、CDPで顧客データを統合し行動起点で実行する。CDPでIDとリアルタイム情報を結合し、4分析と短期PDCAで個別施策を最適化できる。まず必要な顧客イベントを定義し、CDPに集約して小さな仮説のABテストを始める。
DXブログデータ統合の遅れは、クラウド移行・標準化・生成AI準備を段階的に進めて解消する。三重サイロとガバナンス不足が手戻りを生み、意思決定と業務効率を低下させるためだ。まずデータ資産を棚卸しし、SSOT構築と定義統一の優先順位を決める。
DXブログAIエージェント実装の現実解は、限定業務と人間の確認を組み合わせることです。幻覚や副作用、コスト、機密情報、権限を5要素で制御可能に設計します。まず検索や文書作成など低リスク業務を選び、高リスク操作に承認を設定します。
DXブログGemini・ChatGPT・Claudeを協働させると、AIの精度・信頼性・監査性を高められます。ルーターやアンサンブル、パイプラインで役割分担し、共通スキーマと監査ログで品質を管理します。まず目的と成功指標を定め、最小化データと共通スキーマで小規模なPoCを始めます。
DXブログDX推進は、CDOを核に組織・人材・文化を一体改革して進める。LMSとタレント管理を統合し、学習成果を評価・配置・内製化と結び付ける。まず役割別スキルと習得期限を定め、1〜3か月のOJTとMVP指標を設定する。
DXブログAI検索で自社と競合を比べるには、表示だけでなく引用元と説明内容まで確認する。同じ質問を複数AIで調べ、引用URL、競合、料金、制約の正確さを記録して差を分析する。主要AIと比較用の質問を決め、今日から検索結果に引用URLと表示内容を記録する。
Google AI の業務への組み込みと、AI検索に向けた情報設計について、よくいただく質問をまとめました。
Google Gemini API を企業の Web アプリケーションや業務システムに組み込み、文章の要約・分類、画像の読み取り、データの分析などを業務の流れの中で使えるようにする開発です。ChatGPT・Claude と組み合わせ、用途に合うモデルを使い分ける構成にも対応します。
AI検索の時代に向けた情報設計の技術です。従来のSEOに加えて、見出しの階層・Fragment ID・構造化データでページの内容を整理し、ページ同士の意味のつながりも設計して、Google の AI による概要や ChatGPT・Perplexity などの AI 検索に内容が正しく理解・引用されやすくします。
Google 検索の AI モードのように、AI が回答をまとめて示す検索に向けた対策です。ChatGPT・Claude・Gemini などの大規模言語モデルが情報を理解しやすいように、構造化データとページ内容の意味的な関連を整えます。
業務の自動化、データ分析の効率化、問い合わせ対応の負担軽減、意思決定の迅速化などが期待できます。効果は業務や会社によって異なるため、現状の課題を伺ったうえで、取り組む範囲と進め方をご提案します。
フリーランス案件（プロジェクト単位の開発・技術コンサルティング・保守運用）、正社員・契約社員、CTO・技術顧問の形でお受けしています。メール（24時間以内に返信）や、Zoom / Google Meet での無料相談（30分）からお気軽にご相談ください。
レリバンスエンジニアリング技術による企業DX推進をサポートいたします
企業のDX推進責任者・経営者様向けの専門相談窓口
秘密保持契約は企業ごとの条件で締結24時間以内に返信
平日 18:00-24:00
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