深い技術理解を、チームの仕事に活きる言葉と実践へ。
Furious Greenは、AIの仕組みを深く理解し、ビジネス部門にも開発チームにもわかりやすく伝えることで、日々の業務に結びつくAI活用を支援しています。
私たちの考え方
技術への理解を通じて、人がより創造的に働ける社会へ
AIを一部の人だけの専門技術やブラックボックスのままにせず、仕組みと特性を理解して日々の仕事に活かせる人を増やすことで、組織と社会の持続的な成長に貢献します。
研究の知見と開発現場の実践を、チームの業務につなぐ
学術的な裏付けのある技術知識とソフトウェア開発の経験を活かし、チームの業務に合わせた研修・ワークショップと継続的なアドバイザリーを通じて、自ら試し改善し続けられる力を支えます。
「なぜそう動くのか」がわかると、AIの使い方は変わる。
私はブラジルの国立大学で計算機科学を専攻して卒業後、2007年に文部科学省の国費外国人留学生として来日し、奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）で自然言語処理（NLP）の修士号を取得しました。その後、CyberAgent、クックパッド、Google、Unityといった国内外のテクノロジー企業でソフトウェアエンジニアとして開発に携わり、小売テック企業ではエンジニア組織の統括も経験しました。
多くの企業の皆様とお話しする中で感じるのは、AIへの関心や期待があっても「自分の仕事のどこに使えるのかわからない」「試してみたが、どう改善すればよいかわからない」というギャップです。
Furious Green合同会社は、このギャップを埋めるために2021年に設立しました。専門的な技術の仕組みを、相手の業務や経験に合わせてわかりやすく伝えること。そして、ビジネス部門の業務活用から開発チームの技術理解、継続的なアドバイザリーまで、それぞれの現場に寄り添いながら実践を支えることを大切にしています。
研究・学術活動
実務での支援と並行して、大学との共同研究や学術コミュニティでの活動を通じて、対話システムや自然言語処理に関する技術検証を続けています。
神奈川大学 情報学部 システム数理学科との共同研究（2025年）
「チャットボットにおけるペルソナ抽出方式・検証技術の検討」をテーマに、対話の高度化に向けた共同研究開発を実施。対話中にユーザーのペルソナ属性を動的に抽出・管理し、応答生成に反映する音声対話チャットボットの設計・実装を担当しました。
研究の背景と課題
従来の定型応答や一問一答型のチャットボットでは、長期的な対話の中で相手の関心や背景に合わせた自然な会話を維持しにくいという課題がありました。本研究では高齢者向けの雑談対話を題材に、対話を通じて相手の人物像（ペルソナ）を動的に捉える仕組みを検討しました。
設計・実装アプローチ（Furious Greenの担当領域）
リアルタイム音声対話（WebRTC・音声認識・音声合成）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた対話システムを設計・実装。発話の応答速度を損なわないよう、対話の裏側で非同期にユーザーの属性や関心事を抽出・スコアリングし、システムプロンプトへ動的に反映する構成を採用しました。
検証プロセスと実務支援への還元
複数の仮想ペルソナと対話シナリオを用い、対話ターンごとの属性抽出精度や応答の変化を体系的に検証しました。こうしたコンテキスト設計、非同期の状態抽出、出力の評価・改善の知見は、開発チーム向けの技術研修や継続的なAIアドバイザリーにも直接活かされています。
所属学会・コミュニティ
人工知能学会 (JSAI)、ACM (Association for Computing Machinery)、AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)、IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
会社概要
| 会社名 | Furious Green合同会社 (Furious Green LLC) |
| 設立 | 2021年6月 |
| 代表者 | 代表社員 ダラローザソアレス・フランシスコ |
| 法人番号 | 6020003019971 |
| 適格請求書発行事業者 登録番号 | T6020003019971 |
| 所在地 | 〒220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい3-7-1 オーシャンゲートみなとみらい 8階 |
| 事業内容 |
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オーシャンゲートみなとみらい
みなとみらい線「みなとみらい駅」徒歩2分
チームの状況に合わせた支援について、まずはご相談ください。
研修とアドバイザリーのどちらが適しているか決まっていなくても構いません。業務内容やいま感じている課題をお聞かせください。