AIアプリケーションエンジニア
研究・CGの自力実装から，
AI活用アプリの設計・検証まで．
研究・CGは生成AIを使わず自力実装．現在の受託・OSSでは要件・設計判断と評価・検証を担当し，実装はAIエージェントへ委任しています．
BETA · ASK ABOUT MY WORK & ME
β版・品質検証中です．研究・作品・経歴に加え，公開資料にある経験・活動・開発の考え方も質問できます．資料にないことや私的な情報は対象外です．担当範囲や実績の説明にも誤りがあり得るため，必ず参照元をご確認ください．質問によっては回答できない場合もあります．
質問欄の表示にはJavaScriptが必要です．作品の詳細は各項目のリンクからもご覧いただけます．
この質問機能の設計・安全対策・検証は作品紹介で説明しています．
01 / RESEARCH
EIT（電気インピーダンストモグラフィ）触覚センサの計測・再構成．解析・シミュレーションのコードは，生成AIを使わず本人が実装しました．
電極で測った信号から接触分布を推定する逆問題に，シミュレーションデータで学習したCNN（Keras）を適用．1点接触シミュレーションで，空間分解能指標・位置誤差を従来法の約21%まで低減しました．
160mm角モデルでの比較．IROS 2022ワークショップ・SI2022でポスター発表．
16電極のシミュレーションで，最悪領域の空間分解能指標（HWHM）を等間隔配置比で19.2%低減．構想・設計・実験は共同で行い，結果の解析と論文初稿の執筆を担当しました．
筆頭論文を読む ↗A. Kojima et al.，Frontiers in Robotics and AI（2023）
02 / CLIENT WORK
LINE公式アカウントの問い合わせを，FAQ回答・予約フォーム案内・スタッフへの引き継ぎに分岐するシステムです．
改善手法：FAQ検索で回答生成に渡す検索結果の上限（Top-K）を4件 → 10件へ増加．FAQ自体と，公式サイト検索への切替条件は変更していません．
参照する関連情報を増やし，回答が満たした確認項目は13/26 → 21/26に増加．
公式サイトへの追加検索が7問中3問 → 0問に減少．追加検索を省けたことが短縮の要因と考えられます．
同じ7設問・26確認項目を変更前後で各1回比較（2026年8月2日，開発段階）．他の設問でも同じ改善を保証するものではありません．
個人情報の扱い：過去の応対14,051会話に対し，開発者PC上で正規表現とローカルLLMの多段検査による匿名化処理を実施．12,853件が機械検査を通過しました．見つかった置換漏れを型分類し，前処理ルールへ反映しています．
処理の改善：初回検査でNGとなった会話も，ローカルLLMで残った個人情報を特定・補修して再検査し，2,788件を回収．置換漏れの型を8種の正規表現ルールとして前処理に追加しました．機械検査の通過件数であり，完全な匿名化を保証する数値ではありません．
評価の補足：上記7設問の比較では，最大応答時間も28.8秒 → 9.0秒に短縮．この比較を含む応答検証全体が74種類・延べ約200回です．別途行った公式サイト全64ページとの照合では，プラン名の取り違え等を修正しました．このナレッジ修正を，上記数値の改善理由には含めていません．
対応範囲：予約確定・診断・登録外情報の推測回答・LINE上での個人情報収集は実装しないと仕様化．運用ログの利用者IDをハッシュ化し，Webhook署名検証を既定で有効にしています．関連動作をpytestで確認しています（395件はプロジェクト全体）．
構成技術：Python / FastAPI / Dify / RAG / LINE Messaging API / OpenAI Responses API．クリニック側にデモ用アカウントでの試用・確認を依頼中です．
施設を特定しない範囲で掲載許可を取得．顧客名・画面・利用者データは公開していません．
03 / HAND-CODED GRAPHICS
生成AIを使わず，描画の仕組みから実装した3作品です．Python版2作品はCGライブラリを使わずフルスクラッチで実装．GLSL版はC++／OpenGL上でフラグメントシェーダを記述しました．
Python / 生成AI不使用
光線を追跡して画像を生成する方式．レイと球の交差判定，材質，反射・屈折の再帰計算を自力実装しました．
Python / 生成AI不使用
光源から見た深さを比較して影を判定する方式．深度マップによる描画と，影の縞模様や浮きを抑えるバイアス調整を実装しました．
C++ / OpenGL / GLSL / 生成AI不使用
光線追跡に，CSG（立体の和・差・積で形状を構成）を組み合わせ，反射・屈折・透過を含む描画をフラグメントシェーダで実装しました．
このほか，制御・画像処理などの自力実装作品もその他の作品に掲載しています．
04 / AI-ASSISTED DEVELOPMENT
本人は企画・仕様・設計判断，レビューと実環境での検証・採否判断を担当．実装はAIエージェントへ委任しています．レビューは主に仕様・画面・動作を対象とし，必要に応じ一部のコード・ファイルを確認しています．
LINE × WEB / 公開プロトタイプ
読む・書く・論理の3分野から各1問，1日3問をLINEで学ぶサービス．出題・ヒント・講評と学習記録を，LINEとWebで共有します．
Next.js / TypeScript / PostgreSQL / LINE / Docker
生成問題の採否：Python問題はコード実行で解答を照合．選択式は正解を伏せた別のAIが解き直して一致を確認しました．計画250スロットのうち246問を採用し，最大3回で基準を満たさなかった4スロットは不採用．課題は手書き63問を含む計309問です．
品質確認：DB・APIキー不要の単体テスト226件．CIで型検査・lint・テスト・ビルドを実行し，Dockerワークフローでは本番と同じDockerfileのビルド，PostgreSQLへのマイグレーション，ヘルスチェックを確認します．
設計：LINEには先に短い返信を返し，生成後にプッシュ配信．学習レベルの昇格・降格にはしきい値差を設けています．4人格の担当AI，Googleログイン，教材カタログ145件，実績バッジ61種，設定時刻のリマインドを備えます．初回デプロイまで105コミット，MIT Licenseで公開．
React / Prisma / OpenAI API（Dify経由も選択可）/ GitHub Actions
PYTHON × FFMPEG / OSS
Pythonコードでタイムラインを記述し，FFmpegコマンドへ変換して映像を生成する動画編集DSL．掲載している解説動画も，このDSLで制作しました．
2026年7月，87オブジェクト・20論理コアPCでの計測．純粋な並列化だけの効果を示す比較ではありません．
MULTI-LLM × FLUTTER / 公開ベータ
Claude・Gemini・ChatGPT・Grokへ同じ質問を送り，回答の比較・相互批評・統合までを1画面で行うアプリ．利用者自身のAPIキーを使います（BYOK）．
Flutter / Dart / 各社公式API / FastAPI（開発用）
GitHub・CIを確認 ↗
RAG × AWS / β・品質検証中
このポートフォリオに組み込んだ質問応答AI（β・品質検証中）．公開資料と，公開用に承認した本人回答だけを検索し，出典付きで回答します．出典は，公開資料を番号付きリンク，本人提供情報をURLなしの注記として区別します．
2026年9月19日に開発を始め，9月29日にβ公開．9月30日に会話履歴8往復・次の質問候補・回答ナレッジ34文書へ更新しました．回答の誤りや未回答があり得ます．
Amazon Bedrock（Knowledge Bases / S3 Vectors）/ AWS Lambda（Python）/ API Gateway / DynamoDB / Vanilla JavaScript
質問欄で試す ↑
運用：工程ごとに権限を分けたIAMロールで操作．AWSを変更するスクリプトは既定で無通信とし，書込みの前後に状態を読み戻し，自動再試行はしません．ナレッジの更新は差分だけを条件付きで同期します．
検証：自動テストは，外部サービスを模擬してPython 1,164件・Node 43件（2026年10月3日時点）．本番のデータベースでも，検証用の記録に対して日次上限の40回目までの成功と41回目以降の拒否を確認しました．
状態：β・品質検証中です．上記は限られた条件での確認で，包括的な品質保証ではありません．回答は参照元とあわせてご確認ください．リポジトリは非公開のため，リンクは掲載していません．
Android版Chromiumを改造し，Google検索の結果へAIの評価コメントと再評価後の並び順を提示．ページ要約・選択文へのAI処理・Wikipediaの閲覧補助も統合した，非公開の個人検証用プロトタイプです．
本人の担当：機能のアイデアを考案．Chromium本体への組み込みを含む実装はほぼAIエージェントへ委任しています．開発中に認証情報の扱いの問題が再現テストで見つかり，構造を変更して同条件で再検証しました．
▶ 操作動画を見る（2倍速）05 / BACKGROUND
TA：東京大学大学院の有限要素法・物理シミュレーションの演習指導（2023年11月〜2024年1月，2024年11月〜2025年1月）．
資格：基本情報技術者 取得（2026年8月），G検定 取得（2026年9月），AWS Certified AI Practitioner 取得（2026年9月），GitHub Foundations 取得（2026年10月）．
プログラミング実績：AtCoder 水色（最高レーティング1541．2026年10月時点1541，上位4.24%）．paizaスキルチェック Sランク（最高レーティング1920）．
研究・自力実装と，現在のAIエージェントを活用する開発を区別して掲載しています．生成物をそのまま採用せず，検証できる仕様・評価基準を定めることを重視しています．
06 / ACTIVITIES
遊びや運営上の課題を数理・情報科学で考察し，実装へつなげる活動にも取り組みました．
キムワイプの箱をラケットにして卓球を楽しみ，論文や研究会といった科学界の文化も取り入れる「サイエンティフィック・スポーツ」のサークルです．競技や多彩なテーマの発表を通じ，文理・専門分野を越えた交流を大切にしています．
2019・2020年の2年間，会長を担当．駒場祭の体験会・大会運営，参加時間や連続勤務に配慮したシフト調整，学園祭運営との交渉，スポンサーとの連絡・報告，取材対応を行いました．
2022年の発表では，箱の3Dモデルから合成学習データを作り，既存のYOLOv5を転移学習．カメラで検出した位置・大きさをUnity内の操作へ反映する入力インターフェースを試作しました．
本人の担当：Blenderでの撮影スクリプト，合成画像生成のPythonスクリプト，Unity連携を自作．学習にはYOLOv5の既存機能を利用しています．
試作範囲は検出・入力連携までで，卓球ゲーム全体・オンライン対戦は未完成です．
2018〜2022年に4回の研究会で発表．2018〜2020年の4題は主に理論的考察，2022年は検出システムの試作です．
上に掲載したCG3作品以外の，制御・画像処理・AIクライアントなどの制作記録です．
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