合同会社オーロラ・ラボ のCTO（森 広志）について
Policy
- 技術難易度の高いチャレンジングなニーズに対応する。
- ロジカルシンキングを用いた分かり易い説明。
- プロジェクトメンバーのスキル向上を重視する。
Work Experience
ミッションクリティカルな大規模システム開発を多数経験。
開発メンバー500人規模のプロジェクトでのDBAチームリーダー、開発メンバー100人規模のプロジェクトでのデータ連携基盤リードアーキテクトを担当。
経験年数は約25年以上。
データ基盤 構築プロジェクト
- データ連携基盤構築
- データウェアハウス構築
- 基幹系システムのアプリケーションDBA
- データ仮想化基盤構築
技術コンサルティング
- データ連携基盤導入
- データウェアハウス導入
Areas of Expertise
大量データを扱い複雑で難易度の高い技術領域を専門分野とする。パフォーマンスチューニングや複雑な技術課題の解決を得意とする。
例えば以下のような経験がある。
- 200トランザクション/秒を扱うデータベースの統計情報の設計や実行計画の最適化
- ETLのクラスタ化とマルチスレッド化
- 数百億件を扱うデータウェアハウスのアーキテクチャ設計
- 高可用性が求められるデータ連携基盤のアーキテクチャ設計
下記のとおりデータ基盤の重要技術であるDB、ETLについて高い知見を持つ組織で原理から学んだ。
- 前職の日本IBMでは、RDBについてスキルを習得。※RDBは1970年代にIBMによって作られた。
- 前々職の三菱電機インフォメーションネットワークでは、ETL(Informatica)についてスキルを習得。※Informaticaは2000年頃に三菱電機インフォメーションネットワークによって日本語版製品化が行われ日本での販売が開始された。
Skills
パフォーマンスチューニング
データ連携基盤
- アーキテクチャデザイン
- 設計／構築
データベース
- アーキテクチャデザイン
- 設計／構築
WordPress
- 基盤導入
- サイト制作
Certifications
- ORACLE MASTER Platinum Oracle Database 11g
- データベーススペシャリスト試験(IPA)
- Google Cloud Certified Professional Data Engineer
- AWS Certified Data Analytics – Specialty
- LPIC-3: 304 (Virtualization and High Availability)
- 証明書：https://ma.educo-j.or.jp/caf/Xamman/certification EDUCO-ID：LPI000288257、認定コード：ktful6pff7
- Project Management Professional (PMP)
- TOEIC800
Portfolio
1. 掲示板系WEBサイトの分類機能
掲示板系WEBサイトの投稿をVertex AIで分析してスパム投稿を識別する。また、テーマに無関係な投稿を判別できるように要約する。
使用技術：Python、GCPのBigquery、Vertex AI
2. 色彩理論に基づいたメイクを学べるアプリ
デザイナーの妻がパーソナルカラー診断を得意としている。 妻が企画、デザイン、イラストを担当し、私がプログラム作成を担当して、本アプリを作成した。 下記のとおり、ゲーム感覚のイメージではあるが、妻が美大で学んだ色彩理論に基づいている。
使用技術：Javascript
3. Bigqueryの大量データ生成スクリプト
Bigqueryは大量データを処理するが性能検証用にテストデータを作成するのは大変である。 そこで、Bigqueryで大量データを生成するSQLを作成した。 SQL一発で作成するので非常に高速。またシンプルなので柔軟にカスタマイズ可能。
使用技術：Bigquery
GitHub - data2coordi/pub_bigquery_generate_data: Bigqueryテストデータ生成 - 1億件を10秒で！ -
4. Bigqueryの性能検証
Bigqueryの性能を検証しました。 基本的内容に加えて公開されていないようなAdvancedな部分にも踏み込んでいます。 検証環境や検証用のSQLも下記で説明しているのでご活用ください。
使用技術：Bigquery
5. AI活用によるパーソナルカラー診断の自動化（プロトタイプ）
デザイナーの妻がパーソナルカラー診断を得意としている。 パーソナルカラーに関するWEBサイトを運用していて、自動でパーソナルカラー診断が できるアプリを作成することとなった。 精度が十分でなくプロトタイプの状態でペンディング中だがポートフォリオ目的に公開することにした。
使用技術：Javascript、機械学習モデル
6. Bigqueryの統計情報のクエリプランへの影響の検証
DWH系のDBはマシンパワーに依存する。クエリプランはパーティションやクラスタキーに よってのみ決まる製品もある。 一方、多くのRDBはオプティマイザが統計情報からデータ傾向を把握し、緻密なクエリプラン を作成する。 Bigqueryはどの程度、統計情報を考慮してクエリプランを決めているのか検証する。
使用記述：Bigquery、クエリプラン、統計情報
Career History
2023 – ：オーロラ・ラボ（CTO&Data Engineer）
妻（CEO）と共に合同会社オーロラ・ラボを設立。
2022 – 2023：日本IBM（Data Engineer）
データ仮想化基盤構築プロジェクトでDeveloperチームのリーダーを担当
- 特徴：グローバルプロジェクト
- 成果：海外と日本でグローバルにデータを連携するシステムを構築
2017-2022：日本IBM（Database Engineer）
大規模基幹システム刷新プロジェクトでDBAチームリーダーを担当
- 特徴：超大規模プロジェクト。PJメンバーは500人規模
- 成果：統計情報の設計／生成、実行計画最適化、パフォーマンスチューニング、DB論理モデリング、DB物理モデリング
2014-2017：三菱電機インフォメーションネットワーク（Data Engineer）
新規基幹システム構築プロジェクトでデータ連携基盤リードアーキテクトを担当
- 特徴：大規模プロジェクト。PJメンバーは50人〜100人規模
- 成果：データ連携基盤の標準化、クラスタ化。マルチスレッド化による処理時間の改善。
〜2014：三菱電機インフォメーションネットワーク（DWH Engineer）
データ基盤アーキテクトとして、データ基盤の導入支援、データ基盤の構築、パフォーマンスチューニング等を担当