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AI & デジタル変革 · プロセス分析から、実際に使えるAIツールまで

Alexey Berezka

産業の現場にAIを取り入れ、自分のAIは作る過程ごと公開しています。

Kyoceraの車載・産業部門での仕事は、社内コンサルティングとエンジニアリングです。まず実際に業務を担う人たちへのインタビューとプロセスマップ、次に、Microsoft 365 Copilot、Claude、OpenAIなど、課題に合ったAIツールづくり。その前はZFで3年以上、安全クリティカルな車載ソフトウェアを開発していました。確実に動くと確かめられるまでコードを出さない現場です。

5+
年の業界経験
200+
オーケストレーションするAIエージェント
~95%
LLMコスト削減
7,964
RAGインデックス内のファイル

本番で構築・運用しているAIシステム

デモではありません。これらはすべて、私自身のインフラ上で毎日稼働しています。

🤖
本番で24/7稼働

JARVIS - マルチエージェントAIオペレーティングシステム

課題 汎用チャットボットは答えるだけで、行動しません。私が求めたのは、自分のツール群を横断して実際の複数ステップのタスクを計画・実行するアシスタントでした。
アプローチ 音声入出力(Whisper)、メール、カレンダー、スマートホームのツールを備えたセルフホスト型システムで、200以上の専門エージェントへ作業を振り分けるメタオーケストレーターを搭載 - 自律的に計画・委任・実行します。
Python Claude API Whisper MCP Docker
📈
モデルコストを約95%削減

DeepSignal - 自律型LLMパイプライン

課題 LLM駆動の市場分析は強力ですが、高コストで脆く - 容易に予算を超過し、信頼しづらいものです。
アプローチ 市場・ニュースデータを取り込み、LLM分析を実行し、スケジュールに沿って手作業ゼロでシグナルを配信するエンドツーエンドのパイプライン - ベンダー中立のモデルアダプターとshadow-evalによる本番ゲートを備え、バックテストと54エージェントによる敵対的レビューで堅牢化しています。
Python LLMOps Eval gating Telegram API
🔎
7,964ファイル · 1秒未満

ハイブリッドRAGナレッジシステム

課題 キーワード検索は意味を取りこぼし、純粋なベクトル検索は文脈を幻覚します。LLMの根拠付けには、いずれか単独では不十分です。
アプローチ 7,964個のソースファイル(78,764チャンク)を対象にした検索拡張生成(RAG)。密ベクトル(bge-m3)、疎なFTS5、クロスエンコーダーのリランカーを組み合わせ、常駐デーモンで提供し、1時間ごとに再インデックスします。速く、根拠があり、引用できる回答を返します。
RAG bge-m3 FTS5 Reranker
🏗️
ベンダー移行可能なスタック

セルフホスト型AIインフラとMCP

課題 単一のクラウドやモデルベンダーへのロックインは、技術上だけでなく事業上のリスクです。
アプローチ Hetzner上の完全な本番スタック - Docker、nginx、systemd、CI/CD(GitHub Actions)、FastAPIサービス、独自のModel Context Protocolサーバー - LLMバックエンドとデータが既定で移行可能であるよう設計しています。
Docker nginx systemd CI/CD FastAPI
🌐
30言語 · 稼働中

ウェブデザイン & 開発

課題 個人サイトは、対応するどの言語でも自然に読めて、しかも安いスマホでも速く表示されなければなりません。
アプローチ このサイト:Hugoで30言語に対応し、言語ごとに自然に読める文章とSEOを用意。問い合わせAPIとアクセス解析はセルフホストで、デプロイ前には毎回ビルドチェックを行います。
Hugo i18n SEO Nginx

🔬 KIT研究 - AI導入の意思決定モデル

KITでの修士論文(2026年9月提出、学位は2026年10月取得予定):製造業の中小企業に対し、AI画像処理を導入する価値が実際にどこにあり、どこにないかを示す多基準意思決定モデルです。専門家インタビュー、定量分析、AHPモデリングに基づき、勘に頼ったAI判断を再現できる方法に置き換えます。過去の論文:成層圏気球ゴンドラの電子機器(Ing., UWB Plzeň 2021)、宇宙機追跡のための多スケール位相測距(B.Sc., RTU 2018)。

KIT HECTOR School MCDM インダストリー4.0 AI導入 SME Research
📋専門家インタビュー
🎤定量分析
📈MCDM / AHP

工場の現場からAI導入まで

AI Engineer - Digital Transformation 2026年5月 - 現在

Kyocera Automotive and Industrial Solutions

ドイツ・ディーツェンバッハ

重点:社内コンサルティング(プロセス分析とインタビュー、AIツールの評価、ガバナンスと定着支援)と、Copilotエージェント・フローの開発。2026年5-9月はワーキングスチューデント、2026年10月からフルタイム。

AI導入 デジタルトランスフォーメーション インダストリー4.0
Executive M.Sc. 課程 2024 - 2026

Karlsruhe Institute of Technology

KIT HECTOR School

KIT HECTOR SchoolのExecutive修士課程(90 ECTS、約20か月)。働くエンジニアのためのKITのテクノロジー・ビジネススクールです。修士論文は2026年9月に提出済み、学位は2026年10月に取得予定です。カリキュラムは、エンジニアリングの深さ(デジタルプラットフォーム、AI、ソフトウェア、セキュリティ)とマネジメントの幅(戦略、意思決定、財務、イノベーション)を組み合わせたもので、専攻はAutonomous Robotics(スマート製造とインダストリー4.0)です。技術の判断についての考え方が変わりました。「技術的に何ができるか」ではなく、「戦略・能力・リスクを踏まえて何が正しいか」を問うようになりました。

戦略 情報システム 意思決定理論 デジタルトランスフォーメーション
組み込みソフトウェア開発者 2019 - 2023

ZF Pilsen

商用車部門 - Tier 1自動車サプライヤー

規制対象かつ安全クリティカルな環境で、量産ECU向けの組み込みソフトウェアを納品。HiLテストパイプラインの自動化により検証サイクルを25%短縮。

C/C++ HiL/SiL Jenkins Git CAN
エンジニア 2017 - 2018

Typhoon Research & Production Association

航空気象システム

航空気象モニタリング用の計測システムに携わりました。文書の正確さが厳しく求められる規制環境での仕事です。

PCB Design MATLAB Electronics
データ分析エンジニア 2016 - 2017

Stream

アナリティクス & データ

顧客セグメンテーションのための予測モデルと自動レポーティングパイプラインを構築 - アナリストの手作業を40%削減。

SAS Python SQL ETL

扱う技術

AI & 機械学習
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Agentic AI / Multi-Agent
🔗
RAG / Vector Embeddings
📐
Prompt Engineering
📈
LLMOps / Eval
⚙️
MCP Protocol
🧰
Claude Agent SDK
✨
GPT-5 / Gemini 2.5
🏠
Ollama / Local LLM
🎤
Whisper STT
🛡️
EU AI Act / GDPR
📊
MCDM / AHP
エンジニアリング & 開発
🐍
Python
🔧
C / C++
🗄️
SQL
📡
CAN / Embedded
📈
SAS / ETL
🔬
MATLAB
インフラ & DevOps
🐳
Docker
🌐
Nginx
🚀
Hetzner VPS
🔀
Git / CI-CD
⚡
n8n / Automation
📦
Telegram API

AIの取り組みの多くはスライドで終わります。私は日々の業務に組み込み、定着するまで付き合います。

Alexeyです。DietzenbachのKyocera Automotive and Industrial SolutionsでAIとデジタル変革に取り組んでいます。2026年5月から9月まではワーキングスチューデント(Werkstudent)、2026年10月からはフルタイムです。仕事の大半は社内コンサルティングです。実際に業務を担う人たちに話を聞き、仕事が本当はどう回っているかを図にし、どのAIツールが合うかを検証し、AI利用のルールづくりを手伝います。そのうえで作ります。Microsoft 365 Copilot、Claude、OpenAIなど、合うAIツールを選んで、本当に役立つところに。自分の時間には、自作のAIを公開しながら作っています。Claude、OpenAI、Perplexityをつなぐパーソナルアシスタント、トレーディングシグナルのML研究、そしてこのサイトです。どれも自分のサーバーで毎日動いています。

KITでは、製造業が実際にどうAIを導入しているかをテーマに修士論文を書きました。製造業の中小企業がAI画像処理を導入するかどうかを判断するための意思決定モデルで、ベンダーの宣伝文句ではなく、専門家インタビューと実際の判断基準に基づいています。2026年9月に提出し、学位は2026年10月に取得予定です。この研究のおかげで、AIにできること・できないことを正直に見られています。

AIの前は、ZFで3年以上、安全クリティカルな車載ソフトウェアを書いていました。その前は航空向け計測システムとデータ分析に携わっていました。どちらの分野でも、実際の条件下で確実に動くまで何も出しません。それが今の私の基準です。デモだけでなく、本番に耐えるAI。画面を離れると、ジムにいるか、旅に出ているか、次の実験をしています。使う言語は4つ(EN · RU · DE · CZ)です。

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年経験
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言語
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業界
AB
拠点 ドイツ・マンハイム
学歴 B.Sc. RTU · Ing. UWB Plzeň · KIT修士課程(学位取得予定 10/2026)
研究 製造業のAI導入(KITでの修士論文)
言語 RU 母語 · EN C1 · CZ C1 · DE B2
ステータス KyoceraでAI & デジタル変革 · 自分のAIを公開で開発

私を研ぎ澄ますもの

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ジムと自己規律 - ほぼ毎日トレーニングしています。

📷

写真 - 撮影し、Instagramで共有しています。

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3Dプリントとデザイン - 実用的なプリントと、MakerWorldで公開しているSTLモデル。

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言語 - ロシア語、英語、ドイツ語、チェコ語;次はイタリア語。

I write down what I build, most nights

Vibes per Token is my build-in-public journal on AI, agents and automation. What shipped, what broke, what it cost. English and Russian on Telegram.

See the journal

両方の言語を話せるエンジニア

私はサーバールームと役員会議室の間に立っています。コードを書き、インフラを保護し、データパイプラインを設計でき - そのうえで、経営層に対し、平易なビジネス用語で、コスト・リターン・リスクの所在を説明します。EUのデータ境界の上に構築し、GDPRとEU AI Actを後付けではなく設計上の制約として扱うAIです。

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本番で構築する
このページのすべては、デモ用のサンドボックスではなく、私自身のサーバーで毎日稼働しています。
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責任ある・EU対応
GDPR、EU AI Act、データ主権を初日から考慮しており、後付けではありません。
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ベンダー中立
移行可能なスタック。データとロジックが単一のモデルやクラウドに縛られることはありません。

Instagramでの暮らしと仕事

AB
@alexey.berezka
AIビルダー · 3Dプリント · マンハイム暮らし 🇩🇪
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ドイツ・マンハイム在住