AI ENGINEER / PHYSICAL THERAPIST
現場の課題を、
AIが動く仕組みに変える。
理学療法士として医療現場で働きながら、LLM、RAG、ローカルAI、業務自動化を組み合わせたシステムを個人開発しています。
単なるAI利用ではなく、要件整理、設計、実装、検証、運用までを行います。
ABOUT
医療現場を知る、AIエンジニア。
現役の理学療法士。臨床経験10年以上。認定理学療法士（運動器）、修士。
医療現場での実務経験を活かしながら、AI・LLMを利用した業務改善システムを開発しています。技術ありきではなく、現場の課題と運用条件から逆算して構成を考えます。
- LLMアプリケーション開発
- RAG／文書検索システム
- AIエージェント／オーケストレーション
- ローカルLLM運用
- n8n等による業務自動化
- FastAPIによるAIバックエンド
- 音声認識／音声合成
- 画像生成AI
- 既存業務へのAI導入
SELECTED PROJECTS
主要プロジェクト
AIモデル単体ではなく、収集・検索・実行・失敗時の処理まで含めたシステムとして設計しています。
01 / ORCHESTRATION
Pitchi-work
複数のLLM、Worker、ツールを組み合わせて業務を完遂するAIオーケストレーションシステム。処理内容に応じてモデル・Worker・ツールを切り替え、失敗時のフォールバックまで含めて処理します。
02 / SEARCH & RAG
PTOTsearch
理学療法士・作業療法士向けの情報検索システム。全国自治体等の公開情報を大規模に収集・整理し、クロール、文書収集、重複排除、インデックス化、検索までの一連のパイプラインを開発しました。
03 / AI INTERFACE
Pitch-chat
シンプルなチャットUIから、ローカルLLM、画像生成、音声合成、業務オーケストレーション、各種AIツールを呼び出せる統合AIインターフェースです。
04 / CONTENT PIPELINE
AIコンテンツ生成パイプライン
記事や文章から、文章生成 → 音声合成 → 字幕生成 → 画像生成 → 動画生成までを自動化。個別処理だけでなく、工程間の受け渡しと再実行を含めて構成しています。
05 / LOCAL AI
ローカルAI環境
RTX 3060 12GB・RAM 64GBの一般向けハードウェア上で複数モデルを実運用。巨大GPUを前提とせず、GPU・RAM・CPUを組み合わせたモデル運用の構成設計と検証を行っています。
TECH STACK
技術スタック
AI / LLM
Qwen · OpenAI API · LLM-jp · llama.cpp · RAG
Backend
Python · FastAPI · REST API
Automation
n8n · Docker
Media AI
ComfyUI · Whisper · Irodori TTS · FFmpeg
Infrastructure
Linux · Docker · Tailscale · Git / GitHub
MEDICAL × AI
AI技術だけでは、医療現場の業務改善は難しい。
臨床現場では、個人情報、既存業務フロー、職種間連携、記録業務、制度上の制約などを考慮する必要があります。
医療職としての現場経験とAI開発経験の両方を活かし、導入して終わりではなく、実際に運用できる仕組みを設計します。
医療・介護事業所向け AI業務改善ミニPoCについて相談する →WHAT I CAN HELP WITH
対応できる相談
- 社内／院内資料をAI検索したい
- RAGを作りたい
- ChatGPTやLLMを業務に組み込みたい
- 定型業務を自動化したい
- ローカルLLMを導入したい
- AIエージェントを作りたい
- 音声／画像生成を業務フローに組み込みたい
- 既存システムとAIを連携させたい
- AI導入できそうな業務を一緒に整理してほしい
CONTACT
まだ要件が固まっていなくても、相談から始められます。
AIを使って何ができるか分からない段階でも構いません。
現在の業務や作りたいものを伺い、実現方法を一緒に整理します。
AI導入・開発について相談する