PROOF OF WORK / CASE STUDIES

作ったものと
確認できる証拠を見せる

AI・Web・業務自動化の代表実装を、課題 → 実装 → 現在確認できるEvidenceの順でまとめています。

代表Case Study

数ではなく、何を解決するために作り、どこまで確認できているかが分かる実装を優先しています。

AI / RAG

RAG Knowledge Base

課題：社内資料があっても、必要な箇所をすぐ探せず、AI回答の根拠も確認できないと実務では使いにくい。

実装：PDF取込、分割、ベクトル検索、出典付き回答、資料にない質問への回答抑制まで実装した公開RAGデモ。

Evidence：公開デモあり。AI開発会社のFounderが独立して実際に試し、引用の扱いと資料外質問への抑制を具体的に評価。

Next.js / Gemini / Supabase pgvector / PDF解析

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マルチモーダルAI / 業務フロー

Field Report AI

課題：現場作業後に、写真・音声メモ・観察内容を改めて整理し、顧客提出用レポートを作る負担が残る。

実装：現場入力をAIで構造化し、人の確認を挟んで報告書PDFへつなげるWebアプリ。

Evidence：Build・Launch・Distribution完了。Product Hunt、Contra、Upwork Portfolioへ展開済み。第三者利用・有料売上は現時点で未確認。

JavaScript / Cloudflare Pages & Functions / Gemini / PDF

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Localization QA / Chrome Extension

LocaleStress

課題：翻訳で文字列が長くなった時やRTL表示で、実際の画面にoverflow・切れ・配置崩れが起きるまで問題を見つけにくい。

実装：表示中のページをその場で文字伸長・RTL化し、overflowやviewport外へのはみ出しを検査してJSONレポートを出せるChrome拡張。

Evidence：公開MVP、公開GitHub Repository、ダウンロード可能なReleaseあり。ページ内容やレポートをサーバーへ送らないlocal-first設計。

Chrome Extension / JavaScript / Local-first QA

公開MVPを見る →

社内業務自動化 / Orchestration

Web Agency OS

課題：見込み客1社をLead探索、サイト診断、デモ、営業管理、QAへ進めるたびに同じ情報を手入力し、引き継ぎミスが起きる。

実装：5つの独立ツールを共通Lead IDでつなぎ、1社の画面からAudit → Demo → Outreach → Sales → QAを進める統合レイヤー。

Evidence：実装済みの社内システム。外部顧客への導入実績としてではなく、業務統合・自動化の設計Evidenceとして掲載。

Next.js / TypeScript / SQLite / HTTP連携 / CLI QA

CRM / 営業・納品管理

Sales / Client OS

課題：案件が取れない原因がLead不足ではなく、返信・期限・Next Actionの抜けになることがある。

実装：Lead → Outreach → Deal → Client → Production → Maintenanceを一つの流れで管理し、Active案件にはNext Actionを必須化したCRM。

Evidence：Pipeline、Next Action、Metrics、Filter、Export、Validation、Lead import、Client conversionを自動テスト。

Next.js / TypeScript / SQLite / Zod / Vitest

Web / AI / API

KAISEI GLOBAL Web + AI/DX

課題：サービスサイトは説明ページだけでなく、多言語、問い合わせ、FAQ、AI案内、API連携まで一体で機能する必要がある。

実装：日英ページ、問い合わせ導線、FAQ、AI案内、バックエンド/API連携を含む自社Webプロパティ。

Evidence：現在公開中。KAISEI GLOBAL自身の営業・運用基盤として利用。

Next.js / React / TypeScript / Cloudflare / Supabase / Gemini / Resend / Drizzle

Webサイトを見る → ・ AI/DXサイトを見る →

有料クライアント実績

自主開発だけでなく、実際に依頼を受けて納品・支払いまで完了した案件も、公開可能な範囲で匿名化して掲載しています。

有料クライアント案件 / Fiverr

日本語Localization / Functional QA

対応：日本語版の学習プラットフォームをエンドユーザーとして通しで検証し、Localization・UI文言・入力Validation・コンテンツ表示・機能挙動をQA。

納品：Evidence付きの最終QAレポートとして10件のIssueを整理し、6つの学習フロー完了まで確認して納品。

Evidence：2026年8月に完了した実有料案件。Fiverr上で注文完了・支払いsettledを確認済み。クライアント名、内部URL、テストユーザー情報は非公開。

第三者からの独立Feedback

AI開発会社のFounderがRAG公開デモを実際に試し、回答が引用箇所に結びついていることと、資料にない質問へ無理に答えない設計を具体的に評価しました。同じFeedbackの中で、Field Report AIについても、現場作業後のレポート作成という実務上の手間を減らす現実的なアイデアだと評価されています。

これは公開プロトタイプへの独立Feedbackであり、有料顧客の推薦文や導入実績としては扱っていません。