25年以上、官公庁・金融・製造業の大規模業務システムに従事。Oracle / SQL Server の性能診断・チューニングを専門とし、実行計画・AWR/ASH・Wait Statistics からボトルネックを引き出す。直近では、AIエージェント・RAG・MCPサーバーを業務に組み込む設計・運用も行う。
「遅い」は推測で直さない。実行計画と待機統計を読み、原因を特定してから対策を打つ。その工程を「課題 → 計測 → 打ち手 → 成果」の順で開示します。
専門領域は 3 つ。いずれも「動かない・遅い原因をコードレベルで特定する」スキルが土台になっています。
| 形態 | 内容 |
|---|---|
| 準委任契約 | 週 5 日・フルリモート。継続的な改善・開発を担当 |
| スポット診断 | DB / PLM の性能ボトルネックを限定範囲で特定・レポート化 |
| 小口支援 | AI 活用・RAG/MCP 設計など、短時間のコンサル・実装 |
性能問題は「速そうに見える対策」から手を付けると外します。計測 → 待機分析 → 実行計画 → 適用の順に、証拠を積み上げてから改善します。
AWR / ASH（Oracle）や Wait Statistics（SQL Server）でシステム全体の負荷とピークを俯瞰し、時間帯・処理単位で切り分ける。
AWR / ASHどこで時間を消費しているかを待機イベントで分類。CPU 飽和・I/O 競合・ロック・スケジューラ競合を区別する。
Wait Statistics該当 SQL の実行計画を読み、全件スキャン・非効率な結合・索引不整合など、コードレベルの原因を突き止める。
Execution Plan索引設計・SQL 改修・処理集約を適用し、改善前後を同条件で再計測。効果を数値で確定させる。
Apply & Verifyこの 4 段階で回すことで、「効いたかどうか」を毎回数値で確認しながら、恒久対策まで積み上げます。
まずは現状の数字を見せてください。そこから、どこまで改善できるかを具体的に提案します。
30 分。現状の課題、環境、予算感、期間をヒアリング。ここでは診断も提案も行いません。
実行計画・AWR/ASH を確認し、ボトルネックを特定。改善方針と期待効果を数値付きで提案。
NDA 締結後、準委任またはスポット契約。Slack / Teams / Chatwork で週次進捗共有。
改善前後の処理時間・リソース使用率を比較しレポート化。次段の改善範囲を提案。
価格は品質と継続性を担保するための水準です。予算に応じて、スコープを調整することは可能です。
| 形態 | 料金 | 備考 |
|---|---|---|
| 準委任契約（週 5 日・フルリモート） | 月額 80〜90 万円（税別） | 精算あり。継続的な改善・開発を担当 |
| DB / PLM 性能診断パッケージ | 応相談 | 限定範囲の診断レポート + 改善提案書 |
| AI 活用・RAG / MCP コンサル | 応相談 | 設計・PoC・実装の範囲に応じて見積 |
25 年で身についた一番の癖は「まず測る」です。その理由と、いま最新技術に投資し続けている背景を書きます。
計測せずに「ここが遅い」と決めて動いた対策は、たいてい外れる。
官公庁・金融・製造業の大規模システムでは、体感や勘で当てた対策が空振りするたびに、止められない業務が止まりかけます。だから私は、実行計画・待機統計・OS リソースという“証拠”を先に取るやり方に切り替えました。原因を数値で特定してから手を打てば、対策は外れません。
この姿勢は AI 活用でも同じです。RAG の精度も、エージェントの効果も、印象ではなく評価指標で測る。だから最新技術も、話題だからではなく「実務で測って効くか」を自分で確かめてから取り入れています。
その実践として、7 部門を AI エージェントで構成する「1 人 AI カンパニー」を自ら運営し、MCP・ローカル LLM・RAG を日々検証しています。診断力と最新実装は、どちらも“測る”という一つの軸でつながっています。
現状のログ・実行計画・AWR レポートを見せてください。どこが本当のボトルネックか、具体的に提案します。
初回のカジュアル面談は無料です。まずは課題を聞かせてください。