要件を具体的な形にする
成果物に必要なこと、変えてよい部分、判断基準を書き出します。使える仕様は、暗黙の判断を減らしてくれます。
アートの方向性をビジュアル仕様にする →次の一歩を、 より明確に。
台北を拠点に活動するSean Syue（薛 文鈞）です。業務上のニーズ、技術的な判断、それを実現する人をつなぐ仕事をしています。研究での学び、プロジェクト支援、AI製品のマネジメント、自分でシステムを作る経験を重ねてきました。
経歴問題を研究することから、
問題を研究することから、
仕事を組み立てることへ。
生物学を学ぶなかで、根拠から考え、問題を分解し、仮説を確かめる習慣が身につきました。大学附属病院の研究助手として、報告書、研究計画の実施、統計分析を支援しました。
バイオテック企業では、営業・事務支援から製品・プロジェクト管理へ役割を広げました。データ分析、SOP、社内システムのテスト、中国語・英語・日本語での技術コミュニケーションでプロジェクトを支援しました。
Prometheus Lab AIでは、AI、エンジニアリング、ソフトウェア・ハードウェア連携、マーケティング、事業開発の担当者、経営層、外部パートナー間を調整し、要件、技術連携、進捗、提案、コンテスト提出物を担当しました。在籍中に製品がQualcomm Innovate in Taiwan Challenge 2025の決勝ラウンドへ進みました。
仕事への向き合い方の変化工程が何度も止まるなら、
工程が何度も止まるなら、
その構造を理解したい。
業務でn8nを使い、Ragic、Outlook、Excel、公開APIを連携し始めました。対象は事務、AIプロジェクト、マーケティングです。工程間を流れる情報と判断に注目し、引き継ぎ条件を明確にするようになりました。
2025年11月から2026年6月までは、方向性を見直し、次の仕事に備えるキャリア転換期間を設けました。その後、2026年7〜8月に企業向けCRM・KYC・案件管理システムに取り組みました。
最近は個人開発のソフトウェアとAI制作フローに取り組んでいます。AICCの職責設計、Tetherlockのアクセスルール、Heart Apartmentの会話の感触など、具体的な部分を通してアイデアを確かめています。
プロトタイプを作ることで、要件をより具体的に書くようになりました。フロー、データ構造、小さな実験を共有し、次の判断に具体的な根拠を持たせます。
仕事で大切にすること
私が気を配ること。
トレードオフを具体化する
使う場面に合わせて、絞り込んだ選択肢を比較します。キャラクターの返答を待つ人にとって、応答時間も対話の質も体験の一部です。
ゲーム用のローカルモデルを選ぶ →責任を明確にする
誰が作り、誰がレビューし、どの判断を人が担うかを定めます。引き継ぎも設計に含めます。
AICCの役割と職責 →結果に応じて方法を変える
チェックは役立ってこそ工程に残す意味があります。音楽の順位付けスクリプトが私の試聴判断を予測できなかったときは、結果を記録して方法を見直しました。
検証で有効性を示せなかったフィルター →AIとの協働
判断は自分で。実装はAIと。
個人のソフトウェアプロジェクトでは、コードの大半をAIが書いています。私は問題、アーキテクチャ、ルール、受け入れ基準を定め、実装を指示し、結果をレビューします。
創作では、ビジュアルや音楽の方向性を定め、生成された各版を比較し、体験に合うものを選びます。画像と音楽は、その工程を通じて選択・調整した生成素材です。
事例では、私の担当、検証した内容、残る限界を区別しています。うまくいかなかった選択も含め、判断の過程をたどれるようにしています。
実例：テストが失敗を検出できるか確かめる →これからニーズを、
ニーズを、
使えるシステムへ。
業務システム、ビジネスアナリシス、AI自動化の仕事を探しています。問題と要件の定義から、フロー設計、プロトタイプ、検証、導入まで関わりたいと考えています。
Business Analyst、Business Systems Analyst、Product Operations、Solutions Consultant、Automation Leadを中心に考えています。
AI SaaS、FinTech、B2B SaaS、DXに取り組むチームに関心があり、国際的なチームも歓迎です。業務のニーズを技術的な判断につなげ、関係者と調整してきた経験を生かしたいと考えています。
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