現場の「判断」を速く、確かに。
── 現場DXを"使われる形"で実装する

大学で電気工学を学んだのち、重工業系企業で電気制御設計としてキャリアをスタートしました。 実機・現場・保守・安全に向き合う中で、製造業・建設業の価値は「現場の判断と実行」が支えていることを体感しました。

設備設計・改善プロジェクト・品質向上施策に従事する中で、なぜなぜ分析（RCA）やリスクアセスメントを実務で活用してきました。 これらの手法は、後にGenbaCompassのブログで発信しているテーマそのものです。

現場では、理屈だけでは動かないことが多々あります。 時間制約、人員制約、安全制約、教育の制約。さらに、熟練者の暗黙知に依存した業務があまりにも多い。 この"制約の塊"こそが、現場DXの前提条件だと考えるようになりました。

2015年頃にAIという言葉が広がり始めた時期、「これはいずれ現場の中核になる」と感じ、プログラミングと機械学習を独学で学び直しました。 机上の理解ではなく、実際に動くものを作ることを重視し、業務と並行しながら実装を積み重ねました。

会社がIoT領域へ舵を切ったタイミングで新規部門の立ち上げに参画し、以降は現場データやAIを活用する領域で、要件定義・設計・実装・運用設計までを一貫して担当してきました。