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STATEMENT

課題解決の方針を自ら創る。
実働型PMOとして伴走するコンサルタント。

熊本大学大学院で理学修士を取得後、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社にて5年間、製造・物流業界向けにプロセスシミュレーションを活用した生産ラインのデジタル化プロジェクトを20件以上推進。全ての案件を納期・予算内で完遂しプロジェクトマネージャーとして業務推進する傍ら、プリセールスから要件定義、開発、導入、保守運用、カスタマーサポートに至るプロダクトライフサイクルの全てのフェーズを担当しました。

現在はフューチャーアーキテクト株式会社にて、英語スピーキング試験の採点AI化プロジェクトに従事。採点エンジンの開発方針が不確実な超上流段階から参画し、0から1の構想策定や要件定義、精緻なデータ分析を主導。さらに、AIモデルの精度改善のみならず、ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）の思想に基づき人間をプロセスに介在させる業務フローの調整や設計を行うことで、人間採点者を超える精度かつ信頼性の高い自動採点システムの社会実装を実現しました。その専門性の高さは顧客からも極めて高く評価されています。

中島 大佑

Skills

プロジェクトマネジメント（PM）

・ プロジェクト管理　EVM（アーンドバリュー管理）を用いた進捗・コスト・課題の定量管理、見積策定および最適なリソース提案

・ 品質計画・保証　事前リスクの抽出およびレビュールート策定による納品成果物の品質担保

・ プレイングPM　複数案件の並行管理（マルチプロジェクト管理）をしながら自ら要件定義・基本設計・開発・テストを推進

コンサルタント & PMO

・ 技術翻訳・要件定義　抽象的なビジネス要件をAI（LLM等）やシミュレーションシステムの開発仕様へ精密に落とし込む変換力

・ ファシリテーション　顧客経営層、外部有識者、開発ベンダーなど利害の異なる複数関係者間の意思決定支援・合意形成

・ 業務・運用フロー設計　Human-in-the-Loop等の人間・AI協調プロセスや例外時エスカレーションフローの要件化・設計

・ ドキュメンテーション　比較検討・リスク分析など合意形成を迅速にするコンサルティングドキュメント作成

・ 業務キャッチアップ　初期フェーズでの迅速な業務ドメイン理解と現状課題の整理、0から1の構想策定支援

テクノロジー & 実務スキル

・ プログラミング　Python, SQL, VBA, Java, C, HTML/CSS, プロセスシミュレーター（Witness等）の実務経験

・ 生成AI・エージェント　LangChain, LangGraphを用いたエージェント構築、Claude Codeの実務活用、主要LLM（ChatGPT, Gemini, Claude）のプロンプト設計

・ デジタルマーケティング　LP設計・オウンドメディア運営、SEO対策による新規集客支援（約100件のリード獲得）

・ プリセールス・CS　技術提案・デモ実演・見積作成、および年間200件超の顧客サポート・問い合わせ管理

・ セミナー企画・運営　50名規模セミナーや100名規模ウェビナーの企画から運営までの一連の推進

語学力

・ IELTS Academic　Overall 7.0 (R: 7.0, L: 7.0, S: 7.0, W: 6.5)

・ 実用英語技能検定　1級 合格

・ Versant English Test　66点

・ TOEIC L&R / S&W　970点 / 340点

Career Roadmap & Projects

フューチャーアーキテクト株式会社

Client Value-growth Group (CVG) | シニアコンサルタント

2025.4 - Present
事業内容: ITを武器とした課題解決型のコンサルティングサービスを提供。お客様の経営課題を経営者の視点で共有し, 実践的なノウハウをもとにテクノロジーを駆使した情報システムを構築・サポート。
会社概要: 資本金: 4,000百万円 | 売上高: 759億93百万円(グループ連結) | 従業員数: 連結3,624名
プロジェクト実績
🕒 Future キャリアマップ (プロジェクト：2025.4 - Present)
2025.4 (入社) 2025.10 2026.4 2026.10
#1 英検採点AI
#2 製薬AIエージェント
#1 英語スピーキング試験の採点AI化プロジェクト 2025.4 - 2026.6
【担当フェーズ】 PMO（プロジェクト方針策定、要件定義、精度改善プロセス設計、採点基準のAI要件化および評価指標設計、LLMモデルの精度検証・改善プロセス実装、関係者（顧客・大学・AIベンダー）との調整・合意形成、経営層向け報告資料・意思決定支援ドキュメント作成）
【プロジェクト概要】 大手教育関連団体が実施する英語スピーキング試験において、採点自動化および採点品質の標準化を目的としたAIエンジン開発を推進。PMOとして開発方針が不確実な超上流フェーズから参画し、0から1の構想策定・要件定義・精度改善サイクルの設計までを主導。人間とAIを高度に協調させる業務フローを構築し、人間採点者を超える精度と信頼性を達成。
【実績・取り組み】
  • 0から1の構想策定と要件定義の主導: 開発方針や採点アルゴリズムが未確定の白紙状態から参画。既存の採点プロセスを可視化し、AI自動採点化のロードマップと具体的な開発要件定義を自ら主導して確立。
  • ビジネス要件からAI仕様への翻訳（技術翻訳）: 英語力とAI知見を融合し、学術的・多角的なスピーキング評価基準を正確に解釈。AIエンジン（LLM）向けのプロンプト設計や精度評価指標などの技術仕様へ精緻に翻訳・要件化。
  • ドメイン理解と定性・定量分析に基づく精度改善: 人間の採点データとAI出力値の乖離パターンの定量分析に加え、採点基準や暗黙知といった顧客業務の深い理解に基づく定性分析を主導。説明可能性を持たせたAIの出力を個別分析して推論誤りを特定・パターン化し、対応課題の優先順位付けを実施。さらに、採点基準（ルーブリック）に即した評価ができるようプロンプトの設計レビューと改善を繰り返すことで、人間採点者を超える高い評価精度を確立。
  • Human-in-the-Loop（人間・AI協調）に基づく業務フロー・運用設計: AI of 誤判定リスクを極小化するため、受験者の応答特性を検知するモジュールを共同開発。同モジュールが出力する値で閾値制御し、特定の応答特性を持つ回答のみを人間採点者へ自動エスカレーションする協調フローを設計。さらに、AI導入に伴う既存職員の業務プロセス調整や、導入後の人間採点答案数量の精緻なシミュレーションに基づく採点工数見積もりを行い、円滑な本番運用移行を実現。
  • 適切なプロセス設計による顧客経営層を含む複数ステークホルダーの合意形成: 顧客の経営層（常務理事等）や外部有識者（大学教授）、AI開発ベンダーが参画するプロジェクトにおいて、適切な報告ラインとエスカレーションプロセスを設計。タイムリーかつデータに基づく精緻な報告を行うことで迅速な意思決定を引き出し、遅延のない円滑なプロジェクト進行に寄与。
  • 顧客からの高評価: 採点基準への深い理解と専門性が評価され、試験実施機関職員より面接委員としての協力打診を受けるなど、実行・設計・調整の三軸を担う「実働型PMO」として顧客からも高く認知。
#2 大手製薬会社向け　AIエージェントによる業務効率化プロジェクト 2026.7 - Present
【担当フェーズ】 要件定義、アーキテクチャ設計、エージェント開発、RAG最適化
【プロジェクト概要】 顧客の創薬から開発プロセスにおける高難易度業務を対象に、AIエージェントを用いた業務の効率化・自動化を推進。プロセス全体の複雑度が高いため、既存のDify等のアプリケーションプラットフォームでは対応が難しい要件に対し、コードベースでLangChainやLangGraphを駆使した自律型AIエージェントの構築を実施。
【実績・取り組み】
  • （プロジェクト開始につき、今後実績を構築予定）

自己PR

1【PM力】納期・予算を100%遵守し、仕様検討から開発・保守まで全工程を牽引するマネジメント力

▍実践ストーリー　プロセスシミュレーターのシステム開発プロジェクトにおいて、要件定義、仕様検討、設計、開発、テスト、運用保守、教育までの全工程を担当。プロジェクトマネージャーとして20件以上のプロジェクトを管理し、全てを期限・予算内で完遂しました。また、自身も仕様検討や設計開発などの下流フェーズに作業員として積極的に関与し、チーム全体の作業効率向上を推進。複数プロジェクトを同時に管理しながら、顧客満足度を重視した円滑な進行を実現し、担当顧客の80%を継続案件に繋げました。

▍関連する認定資格　Google Project Management Professional Certificate
— プロジェクトライフサイクル、アジャイル、リスク管理、EVMなどグローバル標準PMO手法の体系的知識

2【データ分析能力】定性・定量的な乖離分析で「暗黙知」を可観測化し、AI精度を極限まで高める分析力

▍実践ストーリー　Futureでの英語スピーキング試験の採点AI化PJは、前例のない「人間の感覚（暗黙知）のAI化」という不確実性の極みからスタートしました。当初、AIの判定精度は低く、乖離原因の特定すら困難な状態でした。私はまず、顧客の実務的な採点基準や言語評価の暗黙知を徹底的にインプットし、人間の採点データとAI出力を1件ずつ突き合わせる地道なエラー分析を繰り返しました。この定性・定量的な分析改善ループを0から設計・構築したことで、人間採点者を超える評価精度と説明可能性を達成。暗黙知をデータとロジックに変換し、AIの社会実装を実現しました。

▍関連する認定資格　Google Data Analytics Professional Certificate
— データクレンジング、SQL/Rによる統計分析、可視化、データドリブン意思決定プロセスの専門能力

3【生成AI技術力】複雑なビジネスワークフローを紐解き、自律型AIエージェントとして社会実装する開発力

▍実践ストーリー　(プロジェクト開始につき、今後実績を構築予定)

▍関連する認定資格　IBM RAG and Agentic AI Professional Certificate
— LangChain/LangGraphによるエージェント構築、RAG最適化、Agenticワークフロー設計の実装力

4【インフラ構築力】高負荷なAI推論モデルに耐えうるマルチクラウド基盤の設計・実装力

▍実践ストーリー　(プロジェクト進行に伴い、今後実績を構築予定)

▍関連する認定資格
AWS: • Cloud Practitioner (CLF-C02) / AI Practitioner (AIF-C01)
• Solutions Architect – Associate (SAA-C03)
• Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01)
• Generative AI Developer – Professional (AIP-C01)
• Solutions Architect – Professional (SAP-C02) Azure: • Azure Fundamentals (AZ-900) / Azure AI Fundamentals (AI-901)
• Azure Administrator (AZ-104)
• Azure AI App and Agent Developer Associate (AI-103)
• Agentic AI Business Solutions Architect

履歴書

2026年6月30日現在
ふりがななかしま たいすけ
氏 名中島 大佑性 別男
生年月日1995年 5月 5日生（満 31歳）
現 住 所〒862-0949 熊本県熊本市中央区国府1丁目17番44号 ルミエール国府105
電話番号090-1086-1452E-mailt.nksm.666@gmail.com
中島 大佑
年月学歴・職歴
学 歴
20143大分県立 別府鶴見丘高等学校 普通科 卒業
20144熊本大学理学部理学科 入学
20183熊本大学理学部理学科 卒業
20184熊本大学大学院 自然科学教育部 理学専攻 入学
20203熊本大学大学院 自然科学教育部 理学専攻 卒業
職 歴
20204伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 入社（科学システム本部）
20253伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 一身上の都合により退職
20254フューチャーアーキテクト株式会社 入社（Client Value-growth Group）
現在在職中

履歴書（2）

2026年6月30日現在
年月免許・資格
20223実用英語技能検定 1級 合格
202410Versant English Test スコア：66点
202411一般社団法人生成AI活用普及協会 生成AIパスポート 合格
--IELTS Academic Overall 7.0 (R: 7.0, L: 7.0, S: 7.0, W: 6.5)
--TOEIC L&R 970点 / S&W 340点
通勤時間: -扶養家族（配偶者を除く）: 0人
配偶者: 有配偶者の扶養義務: 有
本人希望記入欄
貴社の規定に従います。（希望勤務地：熊本）