メンバー紹介 / MEMBERS

少人数だから、 一人が最後まで見る。

株式会社トーウェイ・イノベーションは、2022年の創業以来、トヨタ自動車株式会社、株式会社JERA、東日本電信電話株式会社など、日本を代表する企業のAI活用を支援してきました。

少人数のチームです。だからこそ、一人ひとりが顧客の現場に入り、課題の発見から本番稼働までを一貫して担っています。ここでは、その現場に立っているメンバーを紹介します。

01

鄭 列安 Liean Zheng

代表取締役
Cloud · AI/RAG · Architecture
経歴

2006年にソニーへ入社し、モバイルデバイスおよび監視カメラ向けの組込みシステム、デバイスドライバー、アプリケーション開発に従事。2016年にアクセンチュアへ移り、製造業・官公庁向けにクラウド基盤構築やシステム開発案件のRFP作成、見積り、開発の立ち上げからデリバリーマネジメントまでを一貫して担当しました。2022年6月に独立し、当社を設立しています。

担当していること

会社全体の経営と事業の方向づけ。あわせて、現在も技術リードとして案件に入っています。直近では大手電力向けにGCPを用いたAIナレッジ検索基盤を、大手通信向けにSlack連携のAIチャットボットを設計・開発しました。いずれもLangChainによるRAGアーキテクチャを組み、Chunk設計、ベクトル検索、プロンプト設計を通じて回答精度を作り込んでいます。

技術スタック
  • Azure
  • AWS
  • GCP
  • アーキテクチャ策定
  • CI/CD(Azure DevOps)
  • Python
  • TypeScript
  • C#
  • Java
  • C/C++
資格
  • Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
  • Azure AI Engineer Associate
  • Azure Administrator Associate
  • Azure Developer Associate
  • DP-200 / DP-201
  • DA-100(Power BI)
  • 基本情報技術者
メッセージ
組込みから始まり、コンサルティングファームで大規模案件のデリバリーを見てきました。そこで一番もったいないと感じたのは、現場を知らないまま決まった要件が、そのまま作られていくことです。当社がForward Deployedという働き方をとっているのは、その反省からです。顧客の隣に座り、何が本当の問題かを自分の目で確かめてから作る。AIは道具として十分に強くなりました。あとは、どこに使うかを見極められる人がいるかどうかだと思っています。
02

許 永文 Xu Yongwen

Senior Manager
PM · Cloud · Delivery
経歴

中国の情報系大学を卒業後、ソフトウェアエンジニアとして従事。Azure・AWSのPaaSを基盤としたWeb/インターフェースシステムの開発を数多く経験し、Azureを用いたIoTシステム構築やデータ分析基盤の構築にも携わってきました。通信、金融、ITインフラ業界が主なフィールドです。トヨタコネクティッドのバックオフィスAPIをAzureへ移行するプロジェクトではPMとして参画。官公庁外郭団体の基幹システム刷新では、要件定義から入り、オンショア/オフショア混成の開発チームをリードしてデリバリーマネジメントを担当しました。

担当していること

事業戦略およびプロジェクト戦略の策定と実行。プロジェクトのスコープ、スケジュール、コスト、品質、リスクを一体で管理し、顧客の要件を満たす成果物を届けるところまで責任を持ちます。顧客・社内関係部門・外部パートナーとの調整、チームのマネジメント、経営層への報告も担当領域です。

技術スタック
  • Azure
  • AWS
  • LangChain
  • Python
  • C#
  • Java
  • React
  • Kubernetes
  • Docker
  • CI/CD(Azure Pipelines)
資格
  • Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
  • Azure AI Engineer Associate
  • Azure Data Scientist Associate
  • Azure Data Engineer Associate
  • Azure IoT Developer Specialty
  • Azure Developer / Administrator Associate
  • MCSD: App Builder
  • MCSA: Web Applications
  • ITIL Foundation
メッセージ
大規模なシステム刷新では、要件定義の段階で決めたことが、最後まで効いてきます。だからこそ、顧客の業務を理解しないまま設計に入ることはしません。オフショアを含むチームをまとめてきた経験から言えるのは、良い成果物は良い問いから生まれるということです。AI案件でも同じで、モデルを選ぶ前に、その業務が本当にAIで解ける形になっているかを確かめるところから始めます。
03

戎 浡 Rong Bo

リードエンジニア
Architecture · MLOps · CI/CD
経歴

東京都市大学を卒業後、システムアーキテクトとして主に金融・保険業界で活躍。大規模プロジェクトにおけるシステムアーキテクチャとクラウドソリューションの設計・実装に携わってきました。大手銀行のネットバンキングシステム再構築ではフロントエンドアーキテクチャ(Angular)の設計・開発を、保険会社向けシステムのAWS再構築ではバックエンドアーキテクチャ(Spring)の設計・開発を担当。CI/CDパイプラインの設計と構築により、開発からデプロイまでを自動化し、リリースサイクルの短縮を実現しました。2025年4月に当社へ入社しています。

担当していること

各プロジェクトのデリバリ戦略と実行計画の策定、およびその遂行。プロジェクトの品質管理と改善施策の実施、外注ベンダーを含むチームの管理を担っています。社内ナレッジを対象としたRAG型AIチャットボットの構築では、Azure AI Searchによる検索基盤の設計と、Azure Functions上で動くFastAPIバックエンドの開発を担当しました。

技術スタック
  • Azure
  • AWS
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Kubernetes
  • Docker
  • CI/CD(Jenkins、GitLab)
  • React
  • Angular
  • TypeScript
  • FastAPI
  • Python
  • Spring
  • Java
  • Gin
  • Go
  • Prometheus
  • Grafana
資格
  • Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
  • Azure AI Engineer Associate
  • Azure Administrator Associate
  • Azure Fundamentals
メッセージ
金融と保険という、止められないシステムを扱ってきました。そこで身についたのは、動くものを作るだけでは足りない、という感覚です。誰が引き継いでも直せるか、障害が起きたときに原因までたどり着けるか。AIを組み込んだシステムでも、そこは変わりません。むしろ、精度が揺れる部分があるからこそ、監視と改善の仕組みを最初から設計に入れておく必要があると考えています。
04

肖 陽 Xiao Yang

エンジニア
SAP · Generative AI · Cloud
経歴

華東理工大学を卒業後、ソフトウェアエンジニアとしてHSBC銀行、SAP SEに勤務。IBM AS/400、SAP R/3、SAP HANA Cloudプラットフォーム上で、複数の大規模なIBM・SAP製品の開発に携わりました。株式会社JERAのCXプロジェクトでは、発電所の建設地を分析するシステムについて、Azure AKSおよびFunction App上で稼働するフロントエンド・バックエンドの開発を担当。データベーススキーマ設計、Azure DevOpsでのタスク管理、コードレビュー、テスト、デプロイまでを受け持ちました。

担当していること

SAPソリューションとクラウドアプリケーション基盤の設計、および生成AI領域の開発。大規模言語モデルを用いたエージェント実装のほか、Stable Diffusionによる画像・動画生成、LoRAモデルの学習と推論APIの開発まで手がけています。

技術スタック
  • Azure
  • Aliyun
  • AWS
  • PyTorch
  • CUDA
  • 大規模言語モデルエージェント
  • Stable Diffusion
  • Python
  • PHP
  • ABAP
  • JavaScript
  • HTML5
  • SAP Fiori
  • Swift
  • Java
  • Scrum
資格
  • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate(AI-102)
  • Azure AI Fundamentals(AI-900)
  • Project Management Professional(PMP)
  • ITIL v3 Foundation
  • SAP Certified(BC100 / BC400 / HA100 / HA400 / SM100)
メッセージ
基幹システムから生成AIまで、幅の広い仕事をしてきました。SAPのような重厚な仕組みと、Stable Diffusionのような動きの速い技術は、一見まったく別物に見えます。ただ、どちらも「業務のどこに置けば効くのか」を考える点は同じです。新しい技術が出るたびに手を動かして試すようにしているのは、その勘所を持っておきたいからです。
05

王 子健 Zijian Wang

エンジニア
Backend · RAG · Enterprise Systems
経歴

京都情報大学院大学 応用情報技術研究科を卒業後、システムエンジニアとしてJavaを中心としたWebアプリケーション開発に従事。フロント(JSP/JavaScript)からサーバーサイド(Java)まで一貫して対応してきました。生命保険業界向けの請求・申出受付系システムでは、給付金請求のオンライン完結や各種契約手続きの受付基盤を担当。固定資産管理システムでは、仕訳カスタマイズを中心にバッチ開発、データ移行、障害調査・改修まで受け持ちました。サブリーダーとして、オフショア開発の進捗・課題管理や成果物レビューも担当しています。

担当していること

プロジェクトの実行計画の策定から開発、品質管理および品質向上施策の実施まで。社内向けRAGシステムの構築では、Azure AI Searchを用いた検索基盤と、Azure Functions上で稼働するFastAPIバックエンドの設計・開発を担当し、運用設計と移管までを行いました。

技術スタック
  • AWS
  • Azure
  • Python
  • Java
  • JavaScript
  • JSP
  • HTML5
  • Oracle
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQL Server
  • R
資格
  • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
  • Azure Developer Associate
  • Azure Fundamentals
  • DP-200
  • TOEIC 760点
  • 日商簿記3級
メッセージ
保険や会計といった、間違いが許されない業務システムを作ってきました。仕様の裏にある業務ルールを理解しないと正しく動くものにならない、というのはその頃に覚えたことです。いま担当しているRAGシステムでも、検索の精度を上げる作業は、結局のところ「利用者が何を知りたいのか」を理解する作業でした。技術は変わっても、やることの芯は同じだと感じています。
私たちの働き方 / HOW WE WORK

場所と時間は、 自分で決める。

フルリモートとスーパーフレックス制を採用しています。コアタイムはありません。直近の実績では、9割以上の社員が在宅勤務をしています。

働く場所と時間を自分で決められる代わりに、成果で評価します。年1回の評価制度があり、業績と貢献度を公正に評価したうえで処遇に反映します。

年間休日は125日、完全週休2日制です。時間外労働は事前承認制とし、実施した労働には法令に基づく割増賃金を支給します。固定残業代制は採用していません。

外国籍のメンバーには、日本国内で就業するために必要なビザ発給プロセスを全面的にサポートしています。

採用情報 / JOIN US

一緒に働く仲間を 探しています。

顧客の現場に入り、AIで何を解けるかを自分の目で確かめ、動くものを作って本番まで届ける。その働き方に関心のある方は、ぜひご連絡ください。

募集職種を見る

ご応募・お問い合わせは info@tuweii.com までお願いします。