案件概要

担当業務

①議事録要約におけるLLMのプロンプトチューニング
・データ/議事録を適切に要約できるよう、LLM（大規模言語モデル）のプロンプト設計・改善を行います。
・複数パターンのプロンプトを設計し、精度評価を実施します。
・OpenAI API, Claude, Google Gemini等の環境で実験し、成果物やレポートを作成します。

②議事録要約技術の自動評価手法に関する調査・実装・検証
・議事録の要約技術を自動的に評価する方法の文献・論文調査（例：ROUGE, BLEU, BERTScore等）を行います。
・調査結果をもとに必要な手法を選定・実装します。
・実データで評価手法の有効性を検証し、レポートを提出します。

③音声入力を用いたマルチモーダルLLM技術の調査・実験
・音声データを入力とした場合の感情推定技術に関する文献調査を行います。
・音声認識（Automatic Speech Recognition, ASR）技術・関連LLMのプロンプトチューニングを行います。
・マルチモーダル（テキスト+音声）への取り組み事例や最新研究調査を行います。
・調査結果をまとめ、必要なら試験的実装を行います。

開発環境

・OpenAI API, Claude, Google Gemini
・Automatic Speech Recognition, ASR

求めるスキル

必須スキル

・LLM（GPT, Claude等）や自然言語処理（NLP）についての基本的な知識・使用経験
・Python等でLLM API（例：OpenAI API）を用いた実装経験
・英語論文、文献リサーチ力（情報収集・整理・報告）
・Linux環境についての基本的な知識・使用経験

歓迎スキル

・音声認識（ASR）、感情推定技術に関する経験/知識
・要約や文章評価指標（例：ROUGE, BERTScore等）の理解・実装力
・マルチモーダルAI（テキスト＋音声）の技術動向への理解
・実データを使った検証・評価レポーティング経験
・プロンプトエンジニアリング、パラメータ調整の実践経験

求める⼈物像

・業務範囲外の技術/分野も主体的に調査・キャッチアップできる方です。
・担当範囲を超えた技術的な提案・問題点抽出を積極的に行っていただける方です。

その他

精算幅：140-180h
時期：2026年7月～
勤務形態：ハイブリッドワーク