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WORKS
IoTデバイスからWebシステム、AI統合まで、実際の現場や日常のなかで動く実用プロダクトを開発している。すべて1台の共有サーバーに同居して常時稼働している。
COLLECTION
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現場に導入・稼働中
NFC カードをかざすだけで打刻が完結し、Google スプレッドシートへ自動集計。 Python 標準ライブラリのみで構成し、Raspberry Pi 2 や旧 PC でも依存ゼロで動く。
現場に何も学習させないことを最優先に、Web アプリではなく NFC カード + キオスク常時起動の物理 UX を選んだ。給与計算・印刷まで自動化し、非力な Raspberry Pi 2 で動くよう pip 依存ゼロで組んだ。
現場に導入・稼働中
機械的な進捗管理ではなく、新人の手応えをメンターと共有する研修支援ツール。 Vue + Go を go:embed で単一バイナリに固め、SQLite のみでインフラ依存ゼロ。
進捗を機械的に数値化せず、本人の主観的な手応えを指標に据えた。メモリの限られた環境でも常駐できるよう、Go の単一バイナリに軽くまとめている。
現場に導入・稼働中
給餌棚の開閉を自動検知し、LINE で家族へ定時通知する家庭向け IoT。 Pico W → FastAPI → PostgreSQL 構成で、体重管理や設定変更まで LINE から完結。
家族が使うものなので新しいアプリは増やさず、通知も設定変更も既に使っている LINE 側に寄せた。通知は生活の中でうるさくならない量に抑えている。
開発者ポートフォリオ向けに、ビルド時自動同期で知識更新を不要にした受付チャットボット。 Zenn 記事の取り込みや Contact への誘導は、設定のオンオフだけで手軽に切り替えられる。
SQL は集計に強いが自由記述に答えられず、RAG はその逆で文面の根拠は示せても集計はできない。 帳票 PDF を Azure AI Document Intelligence で構造化し、LangGraph が質問を判定して SQL / RAG へ自動で振り分ける。
帳票 PDF から抽出した同一データを RAG と Text-to-SQL の両方に登録し、質問の性質でどちらの手法が適切かを実測ベースで比較できるようにした。
WinForms の密結合を解体し、.NET 8 Web API + React へ段階的移行。 LangGraph を独立追加し、自然言語で在庫・売上を照会できる AI エージェントを統合。
同じものを作り直すだけの移行ではもったいない。責務分離を終えた構造に Text-to-SQL エージェントを足し、担当者の Excel 手作業だった集計を、非エンジニアが自然言語で直接引けるようにした。
AutoPostBack・ViewState を解体し、.NET 8 Web API + React へ段階的移行。 SignalR を追加し、WebForms では不可能だったリアルタイム打刻監視を実装。
AutoPostBack を消すだけでなく、NFC 勤怠の運用で実際に起きていた退勤忘れに管理側が気づける仕組みを SignalR のリアルタイム監視で成立させ、移行を作り直す理由に変えた。
ターミナルで分散していた自動売買の運用導線を Web console に集約。 バックテスト・戦略選定・Live 監視まで、同じ画面から確認・操作できる。
INFRASTRUCTURE
複数の常時稼働デモを同居させるインフラ構成と、その稼働実態を確認できる。
GitHub ActionsからTailscale VPNを経由し、ホストのSSHポートを公開せずに自動デプロイする。
SQLiteの積極採用やファイルキャッシュの利用により、各アプリのメモリ消費を極限まで抑制。OSやコンテナの構成は NixOS でコード管理し、非力なVPSであっても高い再現性と長期の安定稼働を確保する。
公開ポートを開けず、Cloudflare Tunnel の外向き暗号化経路のみを通じて安全にHTTPS公開する。