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南澤 健一自己紹介・活動紹介

約22年にわたり法務事務に携わった後、現在は青森県弘前市を拠点に、岩手県(岩泉・葛巻)にある家業の不動産・森林管理に携わっています。 実務上の課題と新しい技術への関心から、生成AI・Web・データ処理を使った個人開発を続けており、COTENデータベース事業のボランティア活動にも参加しています。

経歴・現在地

約22年にわたり法務事務に携わり、文書・資料管理、庶務・会計などの実務を経験しました。 法令や各種資料を読み込み、事実関係、手続、関係者の主張を客観的・構造的に整理する業務に長く携わってきました。

現在は弘前市を拠点に、岩手県(岩泉・葛巻)にある家業の不動産・森林管理に携わっています。

また、COTENデータベース事業のボランティア活動に参加し、歴史資料の解釈・構造化・正規化、PDFからLLM・Pythonを経由したExcel処理、Googleスプレッドシートを扱う作業支援Webツールの開発、AI出力の検証方法やプロンプト改善に関わっています。

扱ってきたこと・実装してきた機能

実務課題の解決やデータ処理のために、主に以下の処理・ツールを実装・検証してきました。

1. PDF・画像資料のAI解析・構造化

登記、固定資産、森林関係資料等の文書をAIへ送り、項目単位の構造化データに変換。 原文にない推測を避ける出力設計、プロンプトの調整、モデル比較および出力結果の検証を行っています。

2. 形式の異なる資料の正規化・照合・統合

表記揺れやフォーマットの異なるデータを正規化し、所在情報などを手掛かりに同一の土地・建物や関連データへ紐付ける処理を構築しています。

3. Web業務ツールの作成

一覧表示、検索、編集、集計、登録、ファイル出力など、実務で必要な操作を行うWebインターフェース。 Googleスプレッドシートやデータベースをバックエンドにした作業画面を構築しています。

4. 認証・権限管理・データ保護

利用者認証、権限別アクセス制御、非公開ストレージの管理、PostgreSQL RLS(行レベルセキュリティ)などを組み込んだ構成を実装しています。

5. Pythonによるデータ処理・Excel連携

PDFやAI出力をPythonで整形し、pandas や openpyxl 等を用いたExcel出力や大量の表データ処理を行っています。

主な利用技術・環境

Next.js / React / TypeScript / Python / Streamlit / pandas / openpyxl / PostgreSQL / Supabase / Google Sheets API / Redis / Upstash / Vercel / Gemini API / Claude API / Git / GitHub

開発スタイルについて

現在の実装は生成AI(ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor等)との協働を前提としています。課題の整理、仕様検討、AIへの指示、型チェック・ビルド・動作検証、実装の採否判断、公開・運用は自身で一貫して担当しています。ソフトウェアエンジニアとしての職務経験・チーム開発の経験はありません。

背景・開発の出発点

岩手県(岩泉・葛巻)における家業の資産・契約管理が、個人開発の直接の出発点です。

管理対象の実務規模
  • 山林: 約2,000ha
  • 不動産: 約230筆
  • 賃貸契約: 約20件
  • 林業契約: 約15件

登記、固定資産、森林簿、各種契約書など、形式も管理主体も異なる資料が分散しており、これらを照合・整理しないと全体像を把握しにくいという実務上の課題がありました。 この課題を解決するため、紙やPDFのデータ化、フォーマットの統一、照合処理を自ら作り始めたことが活動の原点です。

今何を試しているか

最近は、自分がAIと一緒に開発してきた経験を、他の人の実際の業務課題にも生かせないか試しています。

ただし、AIを使うこと自体を目的にはしていません。実際の課題や実現したいことを題材に一緒に試し、その人や事業にとってAIが本当に役に立つのか、取り入れるかどうかを判断するための材料を増やすことを重視しています。試した結果が「AIで小さな道具を作る」でも、「既存のExcelを少し直す」でも、「今回はAIを使わない」でも構いません。

進め方は次のとおりです。

  1. 1.実務課題の整理
  2. 2.AIと一緒に小さな道具(ツール)を試作
  3. 3.実際の業務で使ってみる
  4. 4.使った結果をもとに修正する、または見送りを判断する
  5. 5.続ける場合は、本人がAIと協働して改修を続けられる状態へ

まずは少人数で、需要と自分に担える範囲を確かめている段階です。

想定される対象例

  • Excel・PDFを使った手作業の効率化
  • 情報の整理、検索、分類、集計処理
  • PDF・画像資料からのAI抽出・構造化
  • ExcelデータとPDF資料の照合・AI補完
  • 大量の表データを扱う小規模Webツールの作成
  • Pythonによるデータ整形・自動化処理

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