-
画像・動画の背景除去をGPUで高速化したデスクトップアプリを開発（推論とエンコードを並列化）
画像背景除去（rembg）と動画背景除去（Robust Video Matting）を1つのネイティブアプリに統合し、DirectML による GPU アクセラレーションに対応させました。約1,670行／30コミット。
ONNX Runtime + DirectML の推論パイプラインを FP16 で高速化し、動画では推論とエンコードを並列化して待ち時間を削っています。出力は ProRes 4444 / WebM alpha に対応し、そのまま合成素材として使える形にしました。
「AIツールを使う」のではなく「AIの処理を自分の環境に組み込んで、速度と品質を詰める」側の作業です。切り抜き・加工のパッケージは、この延長にあります。ONNX Runtime + DirectML／GPU推論の最適化（FP16）／動画エンコード並列化／Python／デスクトップアプリ開発
-
音声・ブラウザ・ターミナルをAIエージェントに統合した業務ダッシュボードをフルスタック開発
複数の作業ツールを行き来する手間をなくすため、音声文字起こし・Webブラウザ操作・ターミナル・ファイル管理・AIエージェント操作を単一のWeb UIに統合した業務ダッシュボードを設計・開発しました。フロント約12,400行／サーバー約6,200行、REST API 17エンドポイントを1人で担当しています。
Anthropic Claude API と MCP（Model Context Protocol）を用いた対話型エージェントを実装し、ブラウザ操作・ファイルアクセス用のMCPツールサーバーも自社開発しました。Playwright + CDP によるWebページの自動操作、Express.js + SQLite によるAPI基盤、Whisper API による音声文字起こしまでを含みます。
課題は「AIに個別の作業をやらせると、その場は動いても全体の設計が壊れていく」点でした。実装前に"何があっても壊してはいけない条件"を文書化し、そこから外れる変更を弾く形にすることで、長期運用に耐える構成を保っています。現在も日常業務を動かし続けている実運用システムです。Claude API／MCPサーバー開発／Playwright + CDP／Express.js + SQLite／Whisper API／React + TypeScript
-
24時間稼働する金融系システムの安定運用を支える監視基盤を設計・開発（異常検知から通知までを自動化）
金融領域で24時間稼働するシステムについて、稼働状態・処理結果・実行履歴を一元的に取得する監視基盤を設計・開発しました。処理ロジック本体は別の担当で、私は「止まったことに誰も気づけない」状態をなくす監視側を受け持っています。
常駐プロセス管理（systemd）で監視そのものが落ちない構成にし、異常を検知した時点で通知が飛ぶようにしています。復旧の判断に必要な情報を、その通知の中で完結させることを重視しました。
ここで扱った問題は、自動化ツール全般に共通します。動かすことより「静かに壊れたことに気づく仕組み」のほうが、運用では効きます。稼働中の自動化ツールを毎日点検するパッケージは、この経験をそのまま形にしたものです。常駐プロセス設計（systemd）／稼働監視・異常検知／通知連携／ログ収集・集約／Python
-
IT関連企業の顧客情報管理システムを要件定義から開発し運用まで担当
IT関連企業の顧客情報管理システムを、要件定義から設計・開発・公開まで一貫して担当しました。
営業担当の方が外出先からでも顧客の対応履歴を確認・更新できるようにすることが目的で、それまで紙とExcelに分散していた情報をWebシステムに集約しています。
要件が固まりきらない状態からのご相談だったため、動くものを早めにお見せして、使っていただきながら詰めていく進め方を取りました。公開後も運用を続けながら改善を重ね、現在も保守を継続しています。
納品して終わりではなく、動かし続けるところまでを前提に設計する。この考え方は、現在のAIエージェント開発・業務自動化の案件でも変えていません。要件定義／データベース設計／Webシステム開発／サーバ構築・運用／保守・改善