Yuki Saito

空手教室に通い始める。長期間にわたり稽古を続け、後に指導する側としても空手に携わる。

Pythonに触れ、プログラミングの世界を知る。

AIについて本格的に学び始め、AI技術の学習と実装に取り組む。以降、技術の変化を追いながら、AIを継続的な専門領域の一つとして学ぶ。

心理学という分野を知り、認知心理学に関心を持つ。AIという「知能を技術から考える領域」と並行して、人間の認知や意思決定について考えるようになる。

仮面ライダーをテーマとしたコミュニティを立ち上げ、100人規模のグループを運営。個人の興味から始まった活動を、複数の人が参加するコミュニティへ発展させる経験をする。

父の仕事を通じて、情報セキュリティ要件の基本を学ぶ。システムは「動けばよい」のではなく、安全性や運用まで考えて設計する必要があることを知る。

不動産投資に関する業務の手伝いを開始。相続税路線価などの情報を調査しながら、収益性を考慮した物件調査に携わる。データや条件を整理し、投資対象を判断する経験を積む。

小説の執筆を始める。技術とは異なる側面から、人の感情や行動、物語について考えるようになる。

浪人生活を送る。

大学でサークルを設立。並行して、合計4つのサークル運営に携わる。

同年、TSアセットマネジメント合同会社の執行役員に就任。不動産管理業務にも携わる。

AIの開発・実験に関する業務に携わる。AWSの環境構築も経験し、AIだけではなく、それを動かすITインフラについても実践的に学ぶ。

並行して、空手講師としての活動を開始。

塾講師としての活動を開始。担当した生徒全員の成績向上を経験し、人によって理解の仕方や行動のきっかけが異なることを、教育現場で改めて認識する。

同年、情報商材を購入したことをきっかけに、その仕組みや内容を技術的に検証。販売時の説明と実際の内容に大きな乖離があると判断した経験から、情報をそのまま受け入れるのではなく、可能な限り自ら構造や根拠を確認し、信頼性を判断する姿勢を強く意識するようになる。

ITプロジェクトへ参画し、エンジニアリングの実務に携わる。C、Java、Pythonを用いたWebサービス向けAPIテストを担当。各言語の仕様を確認しながらAPIの挙動やレスポンスを検証し、不具合の報告や品質確認を行う。また、Pythonを用いた取得データのクレンジング・整形・構造化にも携わる。

農業IoT向けドローン開発では、実証実験環境の整備やAPIテストにも携わり、ソフトウェアだけで完結しない、現実の環境を含めた技術検証を経験する。

自治体への導入を想定したAPIの品質評価に携わる。テストの実施にとどまらず、検出した仕様上の問題に対する改善案の提示や、小規模な機能変更における要件定義まで担当。

その後、会員制ビジネス事業者向け基幹システムの導入支援に携わる。顧客独自の複雑な組織構造や報酬制度を整理し、システム要件へ落とし込む業務を経験。パッケージの標準機能では対応できない要件については、新規APIの要件定義、基本設計、テスト、導入まで一連の工程に携わる。

この時期から、単にコードやシステムを見るだけでなく、「現場の要望をどのように技術要件へ変換するか」を仕事の一部として扱うようになる。

基幹システムと連携する会員向けWebサイト・マイページの設計やUI改善を担当。複雑な報酬体系や会員情報を、利用者が理解しやすい形で提示するための情報設計やワイヤーフレーム作成などに携わる。

インボイス制度施行に伴うシステム対応では、制度上の要件を整理し、基幹システムの計算ロジックからWebフロントの表示・入力フローまでの対応に携わる。

6月からは個別指導塾の教室運営に従事。学習指導に加え、生徒・保護者へのカウンセリングやコーチング、講師のマネジメントなどを担当する。認知科学の考え方を指導設計へ取り入れ、生徒の特性や認知負荷、行動特性を考慮した教育環境づくりを行う。担当教室では高校志願校合格率89％などの実績を記録している。

AIを「人間の代わり」として考えるだけではなく、人間の認知や行動を理解したうえで使う必要性を強く意識するようになる。

教育現場における業務改革を推進。紙やアナログ管理が残っていた教室運営業務について、業務プロセスを整理・可視化し、勤怠管理・授業管理システムの比較検討、要件定義、導入、マニュアル作成、現場へのオンボーディングまで担当。ITツールを導入するだけではなく、実際に現場で使われ続ける状態まで含めたBPRに取り組む。

11月からは、生成AIを実際の業務へ導入する取り組みを本格化。Gemini APIを活用し、面談記録や学習データなどから、生徒ごとに最適化した学習方針資料を生成する仕組みや、対話内容から必要な情報を抽出・構造化する仕組みを開発・導入する。現場から出てくる抽象的な要望を、AIが扱えるデータ構造や処理ロジックへ変換し、プロンプト設計や資料生成ロジックの構築まで担当。

教育現場の運営と並行して、生成AIを実際の業務プロセスへ組み込む取り組みを継続。業務分析からAI導入要件の策定、プロンプトエンジニアリング、試験運用、出力品質の評価、フィードバックに基づく改善まで、一連のAI導入工程に携わる。

単発でAIを使用するのではなく、既存業務のどこにAIを配置し、どの情報を入力し、どのような形式で出力し、人間がどこで判断するのかという、AIを前提とした業務設計を行うようになる。

これまで取り組んできたAI、エンジニアリング、業務改善、認知心理学、教育の経験を横断し、Potenitas 主催 / Chief AI Officer（CAIO）として活動。

AIを単に導入するのではなく、人間の認知や組織の業務プロセスまで含めて設計し、実際に利用される仕組みとして実装することを専門領域とする。