Approach
より良くするために、
AIを学び、使い、確かめる。
仕事の現場や日々の活動の中で感じた課題を、自分の手で解決する。そのために、AIを独学で身につけ、使ってきました。深層学習による画像認識から、いまは生成AIを組み込んだ開発へ。技術が進むたびに、課題への向き合い方も、解決の方法も変わってきました。
AIが今より優秀になっても、何を課題として捉え、どう問い、どこで確かめるかで、得られる結果は変わると考えています。技術そのものを目的にせず、課題に合う方法を選び、動く形にして、実際に使いながら改善する。製造、設計、AI、ソフトウェア。異なる領域で得た知識を課題に応じてつなぎ直し、その接続から、新しい解き方や次の取り組みのきっかけを生み出していく。
Projects
View all実際に回した記録です。
外観検査AIの内製開発
精度より先に、評価の設計をやり直した
冷間鍛造部品の外観検査を自動化するプロジェクト。2年間実用水準に届かなかった状態から、評価指標の作り直しと教師なし異常検知への転換で、見逃しゼロを保ったまま過検出を44.2%から5.8%まで下げました。同時に「実験室では勝てるが現場では負ける」ドメインシフトの壁にも突き当たっています。
AI / 画像認識 · 2026
44.2%→5.8%
過検出率（見逃しゼロを維持）
CAD操作のAI自動化
図面からモデル、そして検収まで通す
金型設計の実務をAIから自動操作する検証プロジェクト。図面を読んで3Dモデルを起こし、検収まで一気通貫で回すパイプラインを構築しました。手戻り率は70%から15%へ。ただし「全ての検査に合格したのに、加工できない図面を納品した」という失敗が、このプロジェクトで一番の学びになっています。
業務自動化 / CAD · 2026
70%→15%
手戻り率
自分用の開発基盤をつくる
依存ゼロで、スマホから全部を見る
抱えているプロジェクトの進捗を自動で集めて表示するダッシュボードと、生成したレポートを外出先から読むための閲覧ハブ。どちらもPythonの標準ライブラリだけで書き、フレームワークもビルド工程も使っていません。メール表示を25秒から0.46秒にした話や、iOSの音声許可に苦しんだ話を書きます。
個人開発 / ツール · 2026
25s→0.46s
メール表示の応答時間
作らないという判断
ECを作り直す前に、売上を分解した
妻が営むフラワーショップのECを、全面的に作り直す計画を立てていました。設計はほぼ固まっていましたが、着手前に売上データを分解したところ、ボトルネックはサイトではないと分かりました。作らずに済ませた判断の記録です。
データ分析 / 意思決定 · 2026
9,047件
再集計した注文データ