三木 大輔

AI & ロボティクスインプリメンター

三木大輔

1982年生まれ、千葉県出身。青山学院大学大学院修士卒（電気電子工学専攻）。NTTドコモ（ワイヤレス研究所）と3年間の共同研究を経て、2007年JR東日本入社。18年間、信号通信技術者として鉄道システムの設計・開発から研究開発支援まで幅広く従事。
過酷な屋外環境での課題解決に向け、軌道回路の等価回路化、鉛蓄電池の長寿命化、AI計算メカニズムの明示化など多様な技術課題に挑戦。信号通信の枠を超え、電気化学、材料工学、数理統計まで学びの領域を拡張。
2025年8月より株式会社MMOLにAI & ロボティクスインプリメンターとして参画。基盤技術の調査から応用技術の実装まで一貫して担当。「働き手不足や時間不足をデジタル技術で解決し、人々の心豊かな人生に繋がる余白を生み出したい」という理念のもと、幅広い技術知見を活かして社会課題の解決に邁進。アイスホッケー歴40年超。
入社後、Japan Mobility Show 2025｜Tokyo Future Tour 2035でVISIONOID株式会社が手掛けるロボットミュージカルのテック・操作支援を行うなど、フィジカルAIにも力を注いでいる。

私の専門領域は、

AI・システム実装の実務推進（調査〜設計〜実装〜運用まで一気通貫）
AIツール・データの業務活用支援（現場で使える形への落とし込み）
技術課題の構造化・原因切り分け・解決推進
実装・データ・運用の橋渡し　です。

お客様とプロジェクト推進のために、私が大切にしていること

・本質から考える（手段を目的にしない）こと。
AIやツール導入ありきではなく、「何を解決すべきか」から整理します。

・技術を構造から理解し、現場で成立させる。
モデルや仕組みをブラックボックスとして扱わず、原理・データ・制約を踏まえて実装に落とし込むことができます。

・安全性 / 再現性 / 信頼性を前提に設計する。
特にフィジカルAI領域では、不確実な挙動や異常系といった理論と現実のズレを織り込み
それでも現場で安全・安定に動く形に落とし込みます。

・小さくても確実に前に進める
PoCで終わらせず、現場で使われる形まで着実に推進します。

・知見を属人化させず、再現性ある形で共有する
専門性と分かりやすさのバランスを取りながら、組織知として展開します。

以下のような課題をお持ちの企業様は
ぜひご相談ください！

・AIやシステムを導入したいが、
　構成・設定・権限などが複雑で進まない
・技術課題が発生しても、原因が分からず前に進まない
・AI導入後、運用が安定せず現場に定着しない

これまでやってきたことを要約してご紹介

前職にて18年間、信号通信技術者として鉄道システムの設計・開発から研究開発支援まで幅広く従事。
総工事費100億円規模の自治体プロジェクトの信号通信設備設計を担当。
「安全と時間を決して取り引きしない」という安全最優先の原則のもと、安定性・サービス品質の追究を現場で体得。

お客さまの命を預かる社会インフラとして、「過去の事故の反省に基づく経験工学」、「フェールセーフ思想に基づく『究極の安全』」を軸に、過酷な屋外環境下での技術課題解決に取り組んできました。

MMOLでは、AI・システム・ロボティクス領域において、基盤技術の調査・理解から実装・運用まで一貫して担当。

■ AI分析・データ基盤領域
AI分析機能の検証・実装を担当
データ構造設計およびBigQueryを活用した分析基盤構築を実施
→AIを“使える分析基盤”として成立させる実装を推進

■ AIアシスタント／業務支援領域
ブランド固有データと社内ナレッジを活用したAIアシスタントを構築
LLMの特性を最大限に引き出すRAG構成（ベクトルDB、Web検索）を構築
数値計算タスクに対してCode Interpreterを活用し役割分離を設計
→AIの特性を踏まえた“現実的に使える構成”を設計・実装

■ システム設計領域
販促アプリにおけるガジェットとデータを統合したシステム全体設計を担当
複数の実現可能な構成を提案
→複雑な要件を整理し、現実的かつ拡張性のあるシステム構成へ落とし込む設計

■ フィジカルAI・ロボティクス領域
Japan Mobility Show 2025にてロボットミュージカルのテック・操作支援を担当
音声認識・対話・ロボット制御における実運用上の課題を把握・整理
フィジカルAI・ロボット自律制御を見据えたローカル環境を構築
→AIと物理世界を接続する領域での実装・運用知見を蓄積

■ その他応用領域
レーシングカーへの電気電子機器実装支援
車両整備特化型AIアシスタントの試作提供
→分野を問わず、工学的視点から課題を捉え、実装レベルまで具体化して、継続的に伴走