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【情シス・DX】＜工数ご相談可/基本フルリモート可＞非構造化データ管理・生成AI活用基盤構築
案件によっては早期に募集停止となる可能性があり、応募ができない場合もあります。
ご応募と同時にHiPro Techサービス会員となります。
ご登録のメールアドレスには、HiPro Techから活動状況に応じた役立つメールをお送りすることがあります。ご了承ください。
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案件について
業務系アプリケーションエンジニア
機械学習・AIエンジニア
社内SE（アプリ）
社内SE（インフラ）
PM/PMO（パッケージ導入）
PM/PMO（アプリ）
PM/PMO（インフラ）
PM/PMO
ITコンサルタント（アプリ）
ITコンサルタント（インフラ）
ITコンサルタント
DXコンサルタント
パッケージ導入コンサルタント
上記の職種経験がなくてもスキルが一致すれば応募可能
週1日
週2日
週3日
週4日
週5日
1,000,000円
～
1,500,000円
/
月単価
長野県
諏訪市
・
フルリモート
受託サービス
業務内容
■現状
構造化データについては、これまでデータ統合基盤を構築し、主にGCP（BigQuery）上で一元管理・活用を進めてきた。
一方、非構造化データは共有サーバ・SharePoint Online等に点在しており、データ統合基盤上には乗っていない。
生成AI活用が全社的なテーマとなる中で、非構造化データをどのように収集・格納・管理・アクセスさせるかの方針が定まっていない。
非構造化データに関する中期計画は既に策定済みであり、2026年4月以降は基盤構築など具体的な実行フェーズに入る。
■あるべき姿
・構造化／非構造化データを問わず、生成AIが安全かつ効率的に利用できる「非構造化データ管理・活用基盤」が設計・構築されている状態
・GCP（BigQuery等）を中核としつつ、SharePoint Onlineやその他クラウドサービスとの連携も踏まえ、
どのデータをどこに置き、どのようにアクセス制御するかが明確になっていること
・RAG等の仕組みを活用して、社内文書やナレッジを生成AIで活用できる道筋が示されている
■業務内容
・非構造化データの現状把握（保管場所、フォーマット、量、アクセス権限、利用ニーズ）の整理支援
・GCPを中心とした非構造化データ管理・AI活用の選択肢調査、および同社にとっての適用可能性評価
・RAGを前提としたアーキテクチャ案（データ格納方式、インデキシング、検索方式、権限連携など）の設計支援
・GCPとSharePoint Online等との連携を含めた「一元化／仮想的統合」方針の検討
構造化データについては、これまでデータ統合基盤を構築し、主にGCP（BigQuery）上で一元管理・活用を進めてきた。
一方、非構造化データは共有サーバ・SharePoint Online等に点在しており、データ統合基盤上には乗っていない。
生成AI活用が全社的なテーマとなる中で、非構造化データをどのように収集・格納・管理・アクセスさせるかの方針が定まっていない。
非構造化データに関する中期計画は既に策定済みであり、2026年4月以降は基盤構築など具体的な実行フェーズに入る。
■あるべき姿
・構造化／非構造化データを問わず、生成AIが安全かつ効率的に利用できる「非構造化データ管理・活用基盤」が設計・構築されている状態
・GCP（BigQuery等）を中核としつつ、SharePoint Onlineやその他クラウドサービスとの連携も踏まえ、
どのデータをどこに置き、どのようにアクセス制御するかが明確になっていること
・RAG等の仕組みを活用して、社内文書やナレッジを生成AIで活用できる道筋が示されている
■業務内容
・非構造化データの現状把握（保管場所、フォーマット、量、アクセス権限、利用ニーズ）の整理支援
・GCPを中心とした非構造化データ管理・AI活用の選択肢調査、および同社にとっての適用可能性評価
・RAGを前提としたアーキテクチャ案（データ格納方式、インデキシング、検索方式、権限連携など）の設計支援
・GCPとSharePoint Online等との連携を含めた「一元化／仮想的統合」方針の検討
募集背景・課題
非構造化データが現状分散しており、どの程度集約すべきか／分散のまま論理的に統合すべきかの方針が整理されていない。
GCPの最新機能や、非構造化データ管理・AI活用サービスについての深い知見が社内に不足している。
生成AI活用に必要なRAG構成や前処理、データ品質・ガバナンス設計についての経験者も限られている。
その結果、「まずGCPで何ができるか」「どのような検証を行い、どのようなアーキテクチャを採用すべきか」という議論をリードできる人材がいない。
GCPの最新機能や、非構造化データ管理・AI活用サービスについての深い知見が社内に不足している。
生成AI活用に必要なRAG構成や前処理、データ品質・ガバナンス設計についての経験者も限られている。
その結果、「まずGCPで何ができるか」「どのような検証を行い、どのようなアーキテクチャを採用すべきか」という議論をリードできる人材がいない。
経験・スキルについて
必須となるスキル・ご経験
・GCP（BigQuery）を用いたデータ基盤構築経験
・非構造化データ（文書・ログ・画像等）を対象としたデータ管理・検索・AI活用基盤のアーキテクチャ設計経験
・RAG構成や生成AI活用プロジェクトにおける前処理・インデキシング・権限連携等の実務経験
・生成AI・非構造化データ基盤まわりは技術進化が速いため、最新情報のキャッチアップ姿勢／アップデート力も重視
■活動について
・工数は調整可能なため、ご希望をお知らせください。
・基本フルリモート可能、ピンポイントで長野県諏訪市の本社へ出張のご相談可能性あり。
・非構造化データ（文書・ログ・画像等）を対象としたデータ管理・検索・AI活用基盤のアーキテクチャ設計経験
・RAG構成や生成AI活用プロジェクトにおける前処理・インデキシング・権限連携等の実務経験
・生成AI・非構造化データ基盤まわりは技術進化が速いため、最新情報のキャッチアップ姿勢／アップデート力も重視
■活動について
・工数は調整可能なため、ご希望をお知らせください。
・基本フルリモート可能、ピンポイントで長野県諏訪市の本社へ出張のご相談可能性あり。
開発環境
開発言語
フレームワーク
サーバーOS/ネットワーク
案件ID:53599
案件によっては早期に募集停止となる可能性があり、応募ができない場合もあります。
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