Professional / 仕事

I work on cloud infrastructure and operations for enterprise production systems — including financial-sector environments — with a focus on reliability, maintainability, and repeatable delivery.

金融系を含むエンタープライズ領域の本番システムを対象に、クラウド基盤・運用を中心として、信頼性、保守性、再現性のあるデリバリーを重視しています。

My strength is not chasing complicated stacks, but turning practical requirements into systems that teams can operate safely.

強みは、複雑な技術スタックを追うことではなく、現実の要件を安全に運用できる仕組みに落とし込むことです。

Current Focus / 最近やっていること

AI Agent Validation / AIエージェント検証

I explore how coding agents can support practical system development without relying on confidential production data.

機密情報を入れない前提で、Claude Code、Amazon Bedrock、AWS、ローカルLLMなどを使い、AIエージェントが実務開発にどこまで使えるかを検証しています。

I also plan and run AI pilot programs and internal PoCs in enterprise environments.

エンタープライズ領域での AI 関連パイロット・社内 PoC の企画・推進にも取り組んでいます。

Purchaser-side Engineering / 発注者側の技術判断

I care about estimating, reviewing, and challenging vendor proposals in an AI-assisted development era.

AI前提の開発時代に、見積妥当性、品質リスク、アーキテクチャ上の勘所を発注者側で判断できる状態を目指しています。

Personal Knowledge Ops / 個人タスク管理

I use external memory and task ledgers to keep work, learning, product ideas, money, and family life from becoming one vague backlog.

Google Drive、Claude、ChatGPTを外部記憶として使い、仕事、学習、個人開発、資産、家庭のタスクを棚卸ししています。

How I Work / 進め方

Small Systems, Real Feedback / 小さく作って実反応を見る

I prefer shipping small, working systems over polishing abstract plans.

抽象的な構想だけで止めず、小さく動くものを出して、実際の反応を見ながら改善します。

Docs as Control Surface / ドキュメントも制御面

Roadmaps, changelogs, verification notes, and gotchas are treated as part of the product, not as afterthoughts.

ロードマップ、変更履歴、検証メモ、落とし穴の記録も、後付けの事務作業ではなくプロダクト運用の一部として扱います。

Confidentiality Boundary / 機密境界を分ける

I separate public experiments from confidential work, especially when testing AI-assisted workflows.

AI支援開発を試すときほど、公開できる検証と業務上の機密情報を明確に分けます。

Projects / 個人開発

Development Notes / 開発メモ

Selected notes from building and operating TankTaktix in the open.

TankTaktix の開発・運用からの抜粋メモ。

  • Zero-downtime production cutover from Render to a self-managed VPS (Caddy, systemd, manual GitHub Actions deploys), keeping Render as an instant-deploy test environment / 本番を Render から自己管理 VPS(Caddy / systemd / GitHub Actions 手動デプロイ)へ無停止切替。Render は push 即反映のテスト環境として継続
  • Funnel telemetry (join 19 → first move 9 → first shot 7) exposed an onboarding gap, fixed with a three-step in-match hint flow / 実測ファネル(入室19→初移動9→初射撃7)から操作発見の課題を特定し、3段階オンボーディングヒントを導入
  • Launch trailer recorded by an AI agent playing real matches on the live server via headless Chrome / 公開告知動画は AI が実サーバーで対戦しながら headless Chrome で自動撮影

MTG Token Finder

Local web tool for MTG feature-match broadcast prep — not a card search but a field prep sheet. It crawls current-format tournament decklists and lists the physical tokens, emblems, copies, and face-down helpers to pull from bulk.

フィーチャー卓の配信準備で、バルクのトークン束から必要な現物を抜き出すためのローカル Web ツール。現環境の大会デッキリストを巡回し、トークン・紋章・物理コピー・裏向き補助を探しやすい順に並べます。

MTG Broadcast Assist Prototype

Prototype that helps MTG broadcast operators pick likely card images from commentary, board OCR, hand notes, and chat hints — with a Preview → Take Live workflow and EN / JA / KO display switching.

実況・盤面OCR・ハンド公開メモ・チャット由来のヒントからカード候補を提示し、Preview → Live の流れで配信画面へ反映する放送オペレーター支援プロトタイプ。EN / JA / KO 表示切替に対応。

About / このサイトについて

I work in cloud and infrastructure delivery, helping teams move from manual operations to repeatable, observable systems.

クラウド・基盤領域で、手作業に寄りがちな運用を、再現性と可観測性のある仕組みに変えることに関心があります。

Outside work, I build small software projects and study AI-assisted workflows to keep learning through hands-on design, release, and feedback.

仕事の外では、小さなソフトウェアを作り、AI支援ワークフローを試しながら、設計・公開・フィードバックのサイクルを通じて学んでいます。