DISCOVERY
AI STRATEGY / PRODUCT DELIVERY / FRACTIONAL CTO
AI導入を、構想で止めない。
何を作るべきかの整理から、AI機能を備えたシステムの開発・導入まで。
事業と技術の間に立ち、案件ごとの専門チームで実装を完遂します。
MASAHIRO OKAMURA
岡村 匡洋
株式会社ライトアップ フラクショナルCTO
株式会社MAKE A CHANGE CEO
20+ YEARS IN
TECH & BUSINESS
TECH & BUSINESS
1位
Amazon ベストセラー
20年以上
技術・事業・マネジメントの実務経験
PMP
国際標準のプロジェクト推進力
1億円規模
大規模プロジェクトのマネジメント
2冊
生成AI・開発の専門書を刊行
2.3万人
国内最大級AIコミュニティ「AI駆動開発勉強会」の主要運営メンバー
DELIVERY STRUCTURE
任せられる理由を、
体制で示す。
岡村が相談窓口で終わらず、構想・要件・品質をつなぐ責任者として参画。案件に必要な機能を組み合わせ、開発しきるためのチームを編成します。
DEFINITION
要件定義・検証
実現性、データ、リスクを先に検証DELIVERY
開発・品質管理
AIを活用しながら人が品質を担保ADOPTION
導入・改善
現場定着と継続的な改善まで支援PROJECT OWNER
岡村が構想と開発をつなぐ
事業側の意思決定と技術側の実装を分断せず、スコープ・品質・リスクを一貫して管理します。
AI-DRIVEN CORE TEAM
案件要件に応じてチームを編成
プロダクト、デザイン、フロントエンド、バックエンド、AIの各機能を、要件に合わせて組み合わせます。
SPECIALIST REVIEW
専門領域を外部知見で補強
ローカルLLMやAIセキュリティなど、難易度の高い領域は専門家レビューを組み込める体制を設計します。
PUBLICATIONS
Amazon ベストセラー1位の実践力と知識
最新ツールの紹介にとどまらず、現場で使える開発プロセスとして体系化した2冊。
BOOK 01
ゼロからわかる
生成AI駆動開発入門
生成AI時代の開発を、手を動かしながら体系的に学べる実践書。
AMAZON ベストセラー 1位
BOOK 02
新入社員からエンジニアまで使える！
バイブコーディング入門
文章で指示し、業務アプリを作る。非エンジニアにも届くノーコード実践書。
ブックファースト新宿店 PCランキング 5位
SPEAKING
豊富な登壇実績を有する。
「AI駆動PM」「仕様駆動開発」などをテーマに、1,000〜2,000名規模のイベントで登壇。東京だけでなく、神戸・香川・札幌など全国へ実践知を届けています。
AUDIENCE1,000〜2,000名規模
AREA東京・神戸・香川・札幌
COMMUNITY
2.3万人
国内最大級AIコミュニティ「AI駆動開発勉強会」の主要運営メンバー
月2〜3回の勉強会と年2回のカンファレンスを通じ、全国へAI駆動開発の実践知を届けています。
コミュニティを見る
DELIVERY TRACK RECORD
受託開発の実績
大規模案件のデリバリー、国際標準のPM力、SaaS事業の売却。構想を事業成果まで届け切った実績です。
LARGE-SCALE DELIVERY
1億円規模
PMとして大規模案件をデリバリー
最大1億円規模の受託開発をPMとして推進。予算・品質・納期を管理しながら、多様な関係者をつなぎ、合意形成からリリースまで完遂しました。
構想 / 要件定義 / 開発 / リリース
GLOBAL CERTIFICATION
PMP
PMの国際資格を保持
プロジェクトマネジメントの国際資格PMPを保有。経験則だけに頼らず、世界標準の体系に基づいてリスク・スコープ・ステークホルダーを管理します。
PMI認定 / 国際標準 / プロジェクト統括
SAAS BUSINESS
企画 → 売却
HR Tech SaaS「パルラビ」を一気通貫で遂行
HR Tech SaaS「パルラビ」の企画・開発・運用を担い、最終的な事業売却まで遂行。プロダクトを作るだけでなく、事業成果まで届け切った実績があります。
企画 / 開発 / 運用 / 売却
PROJECT DELIVERY
AIとプロジェクトを、
現場の成果へ。
大規模開発のマネジメント
最大1億円規模の開発案件をPMとしてリード。多様な関係者をつなぎ、合意形成からデリバリーまでを推進。
AIプロダクトの実装
「教科書AIワカル」をはじめ、RAG、業務AI、HR Techなどの企画・設計・開発を支援。
AI駆動組織への変革
AI駆動開発・AI駆動PMをテーマに、顧問、研修、伴走支援を通じて組織の実装力を高める。
TECHNOLOGY FOCUS
AI機能と
Webプロダクトを、
同じチームで。
技術は目的ではなく、事業を動かすための手段です。React／Next.jsを軸に、AI機能とプロダクト開発を分断せずに進めます。
WEB PRODUCT
React / Next.js
顧客向けWebサービスから業務システムまで。速さだけでなく、運用・改善を続けられる設計で構築します。
UI設計 / フロントエンド / API / クラウド連携React／Next.js開発ページを見るAI INTEGRATION
LLM / RAG / 業務AI
社内データや既存業務へAIを接続。検証だけで終わらせず、実際に使われる機能としてプロダクトへ組み込みます。
AI機能設計 / RAG / データ連携 / 評価この領域について相談するPRODUCT DELIVERY
構想から運用まで
要件が曖昧な段階から入り、検証、開発、リリース、改善までをひとつのプロジェクトとして推進します。
企画 / 要件定義 / 開発 / 導入・改善この領域について相談するEXPERT NETWORK
専門領域は、
チームの外まで含めて設計する。
AI案件に必要な知識は、ひとりや一社だけで完結しません。要件に応じて、社外専門家のレビューを組み込める体制を整えます。
01LOCAL LLM
ローカルLLM・実行基盤
モデル選定、閉域環境での運用、性能・コスト要件を専門的な観点からレビュー。
02AI SECURITY
AIセキュリティ
データの取り扱い、権限、脅威モデルなど、AI特有のリスクを開発前から確認。
03DOMAIN ADVISORY
業務・業界の専門知
対象業務に応じた専門家の視点を加え、現場で機能する要件と運用へ落とし込みます。
PHOTO
EXPERT 01LOCAL LLM
氏名・経歴
掲載準備中
ローカルLLM・実行基盤
PHOTO
EXPERT 02AI SECURITY
氏名・経歴
掲載準備中
AIセキュリティ
PHOTO
EXPERT 03DOMAIN ADVISORY
氏名・経歴
掲載準備中
業務・業界の専門知
社外専門家・アドバイザー候補の選定と掲載許諾を進めています。氏名・経歴・プロフィール写真は、許諾取得後に順次公開します。
PROJECT CONSULTATION
何をAIに
任せるべきか。
構想中でも、要件が曖昧でも構いません。現在の課題と実現したいことを伺い、開発の進め方と必要な体制を整理します。
- 01相談内容を確認
事業課題、予算、時期を把握します。
- 02実現性と進め方を整理
AIの適用範囲と検証すべき論点を整理します。
- 03体制・概算の検討へ
必要なチームとプロジェクトの組み立てをご案内します。
AI OKAMURA / IN DEVELOPMENT「AI岡村に相談する」窓口を準備中
案件内容への簡易回答と概算整理を行い、そのまま営業担当へ連携できる窓口を検討しています。
PROFILE2026
MASAHIRO OKAMURA
岡村 匡洋
株式会社ライトアップ フラクショナルCTO
株式会社MAKE A CHANGE CEO
エンジニア・プロジェクトマネージャーとして20年以上の経験を持つ。事業と技術の両面から、AIを活用したプロダクト開発と組織変革を推進。
HR Tech SaaS「パルラビ」の企画・開発・売却を経験。国際資格PMPを保有し、執筆・登壇・コミュニティ運営にも取り組む。
AI DEVELOPMENT & CAREER
経歴詳細
生成AIを組み込むプロダクトや業務システムを中心に、課題整理、仕様策定、設計、開発、リリース、運用まで支援します。技術を導入すること自体ではなく、事業と現場の成果につながる進め方を設計します。
掲載する実績と技術領域には、岡村自身が担当したものと、岡村が責任者として組成した専門チームで支援したものを含みます。案件ごとに、岡村と各専門メンバーの担当範囲を設計します。
01
開発実績
01
AI対話型学習サービス「教科書AIワカル」
教科書に基づく個別最適な学習を支援。要件整理から設計、実装まで一貫して支援しました。
プレスリリースを見る02
経営ログ分析AI「Elliot（エリオット）」
会議・商談・日報などのログをAIで横断分析し、経営・営業・企画への示唆を自動で届けるサービスです。
プレスリリースを見る03
AIインタビュアー
医療・ヘルスケア領域で、ヒアリング、深掘り、要約、レポート作成を一つの流れに統合しました。
04
RAG・社内データ活用
社内知見や業務データを検索し、回答や業務判断を支援するシステムを設計・開発しました。
05
AIエージェント・AIクローン
社員が相談できるAIクローンや、業務フローと人の承認を組み合わせるAI機能を開発しました。
06
生成AIによる業務支援
忘れ物検索、配送ルート提案、マーケティング支援、DBリプレイス調査PoCなどを支援しました。
07
AI駆動PM・開発プロセス改善
要件レビュー、WBS、進捗・テスト可視化、E2Eテスト、仕様駆動開発の導入を支援しています。
08
Web・モバイル・業務システム
iOS学習・ヘルスケア・スケジュール共有アプリ、ARサービス、顧客・物件管理などの業務システムを開発しました。
02
得意な技術領域
生成AI全般
生成AIを利用したアプリ、RAG（検索拡張生成）、AIエージェント、MCPサーバー、リアルタイムAI対話、AI駆動開発、仕様駆動開発
LLM・クラウド基盤
OpenAI・AnthropicなどのAPI連携、Amazon BedrockなどのクラウドAI基盤、AWS、Firebase、Cloud Functions
システム設計・開発基盤
アーキテクチャ、API、負荷、権限、ログ、UI/UX、Docker、Git
Web・業務システム
Python、Django、PHP、CakePHP、Laravel、ASP.NET、MySQL
モバイル・AR
Swift、Objective-C、RxSwift、Realm、ARKit、Unity、Vuforia
プロジェクト設計
仕様策定、工数見積、顧客折衝、価格調整、チーム管理、品質・納期・コスト管理
03
対応可能な開発分野
生成AIを組み込むWebアプリ・業務システム
AI対話、要約、レポート生成、業務支援などを既存業務へ組み込みます。
RAG・社内データ活用
社内や業務固有のデータを検索し、権限に応じた回答や判断支援につなげます。
AIエージェント・業務自動化
AIが実行する範囲と人が承認する範囲を分け、業務フローへ組み込みます。
PoC・新規事業開発
実現性、業務インパクト、セキュリティ、品質を評価し、本開発の判断材料をつくります。
AI駆動PM・内製化支援
会議、要件、WBS、進捗、テストの改善から、現場で継続利用できる体制づくりまで支援します。
Web・iOS・業務システム開発
AIの有無にかかわらず、新規開発、既存改修、内製化、運用改善に対応します。
04
プロジェクトにおける役割
- 01
課題とAI活用余地を整理
業務、利用者、データ、期待効果を整理し、AIを使う妥当性を判断します。
- 02
優先順位と検証方法を設計
実現性、業務インパクト、投資対効果、セキュリティ、品質で候補を評価します。
- 03
技術・基盤を選定
LLM、クラウド、既存システムとの接続方法を比較し、要件に合う構成を提案します。
- 04
PM・チームリード
顧客折衝、仕様、体制、品質、納期、コストを管理し、専門メンバーを組成します。
- 05
本開発・運用・定着へつなぐ
PoCで終わらせず、リリース後の改善、AI活用、内製化まで支援します。
05
開発に対する考え方
AIを使う目的から設計する
技術の導入自体を目的にせず、事業課題と利用者の行動を起点にします。
小さく試し、複数の観点で評価する
動く試作品を使い、実現性、効果、セキュリティ、品質を確認してから本開発へ進みます。
AIに任せる工程と、人が判断する工程を分ける
定型処理や支援にAIを活用し、顧客課題、仕様、品質、重要操作は人が判断します。
- 上流から運用・定着まで分断しない
- 品質、納期、コストを早い段階で可視化する
- リリース後も利用状況を見ながら改善する
06
これまでの経歴
2007—2014
Web・業務システム開発
2007年〜2014年までベンチャーSIer3社でプログラマー・SEとして従事。PHP、ASP.NETなどを用いた多数のエンタープライズ案件（大手携帯キャリアの顧客管理システム、大手不動産会社の業務システム、大手ゲーム会社および大手スポーツメーカーの業務システム開発）に携わりました。
2015—2020
フリーランスのエンジニア・PMとして活動。AIプロダクトのPMも務める
独立後、Web、iOS、ARの企画・設計・開発・運用を経験。AIプロダクトPMとして、提案、顧客折衝、価格調整、最大10人程度のチーム管理も担当しました。
2021—現在
法人を設立。HR Tech SaaSを自社開発 → サービス売却 → AIネイティブ企業として新規事業をスタート
AI受託開発、AI顧問、PM支援を行う開発会社の代表取締役として、生成AIアプリ、業務システム、AI駆動PMの導入支援を率いています。2022年12月〜2023年7月には、日本の老舗Web3企業の日本法人の代表取締役を務めました。
LLM & SECURITY APPROACH
セキュリティ方針・開発ポリシー
LLMの選び方やデータの扱いは、システムの用途とお客様の要件によって変わります。利用するサービスの契約、プラン、モデル、設定を確認し、設計、実装、テスト、運用へつなげます。
01 / FOUNDATION
直接APIかクラウド基盤か、要件から選びます
OpenAI・AnthropicなどのAPIを直接利用する構成と、Amazon Bedrockなどのクラウド基盤を利用する構成には、それぞれ特徴があります。データの機密性、保管・処理リージョン、既存クラウド、ネットワーク、アクセス制御と監査ログ、データ保持条件、性能、コスト、運用体制を比較し、お客様の要件に合う案を提案します。
02 / DATA CONDITIONS
「学習されるか」だけでなく、保持と利用条件まで確認します
入力、出力、添付ファイル、ログのうち、何を外部サービスへ送り、どこで処理・保存し、いつまで保持するかを整理します。「学習に利用されない」「保存されない」「閉域で利用できる」と一律に判断せず、契約、プラン、モデル、API、ネットワーク構成、オプトイン、保持設定、例外条件を確認します。
03 / RAG & AGENT
AIの誤りと攻撃を、起こり得るものとして設計します
RAGでは、元の文書を見られる人だけが検索結果や回答にもアクセスできるよう、閲覧権限の引き継ぎを設計します。プロンプトインジェクション、機密情報の外部送信、事実と異なる回答を前提に、入力の制御、権限制御、根拠確認、出力チェック、ログと監視を用途に応じて組み合わせます。
04 / HUMAN APPROVAL
重要な判断と操作は、人へ戻します
AIエージェントには必要以上に強い権限を与えません。外部送信、削除、権限変更、本番反映など、影響の大きい操作は人が確認・承認する設計を検討します。AIが生成したコードも人がレビューし、通常のコードと同じ基準でテストします。
05 / DEVELOPMENT & OPERATIONS
開発して終わりにしません
案件の要件に応じて開発・検証・本番を分け、秘密情報をコードへ埋め込まない方法を検討します。公開前に権限、エラー時の動作、ログ、復旧手順を確認し、公開後の監視、障害時連絡、権限管理、外部サービス変更への対応範囲を合意します。
BEFORE DEVELOPMENT
開発開始前に一緒に確認すること
- 業務目的とAIの役割AIへ任せる範囲、人が判断する範囲、許容できる誤り
- データと利用権限情報の種類、利用目的、提供権限、送信先、保存先、期間、削除方法
- LLM・基盤の選定条件直接APIかクラウド基盤か、リージョン、ネットワーク、ログ、性能、コスト
- リスクと責任分担避けたい事故、お客様・開発側・外部サービス事業者の担当範囲
- 確認と運用受入条件、人の承認が必要な操作、監視、障害時連絡、保守
必要な技術と対策は、実現したいこと、扱うデータ、既存環境によって変わります。まずは目的と条件を伺い、AIを使う範囲、開発方法、リスク、運用を一緒に整理します。