アイデアを
動かす

小さく作り、速く試し、深く育てる。
AI時代の高速プロトタイピング工房。

実際に使われているもの

製造業、業務システム、Webサービス。実際の現場で使われているものたちです。

作って、出して、改善する。

多くのプロダクトは、このリズムを何度も回すことで磨かれ生き残る。サイクルの短さが質に直結。
01 SPOT

課題を見つける。

自分や、近くにいる人のリアルな小さな問題や楽しみを発見する。

工房に持ち込む前の段階。
02 SKETCH

AIで高速に試作する。

AIを最大限活用し、 数時間〜数日で動く形まで持っていきます。完璧を目指さない。動くことが目的。

1~2日
03 SHIP

実際に公開する。

まずは小さく出し、使われ方を観察します。

目安は 2~4 週間。
04 LISTEN

改善を繰り返す。

使われたものだけを伸ばし、使われないものは捨てます。

使い捨てOK

「小さく」「速く」「深く」

AIによって開発速度が大きく変わった今、まずは動くものを作り、 実際に使われながら育てていく。 そんな開発スタイルを大切にしています。
原則 01 / 03

まずは小さく、触りたくなる形で。

完璧なものを作る前に、まずは触ってイメージできる形まで持っていく。AIを使って高速に試作し、 反応を見ながら改善していきます。

原則 02 / 03

速さは、いま最大のレバレッジ。

思いついたら、まず動かす。長く考え続けるより、まずは実際に動くものを作る。

原則 03 / 03

表面だけでは終わらせない

見た目だけではなく、運用、検索、データ構造、改善導線まで考える。長く使われるものほど、細部の積み重ねが重要。

使っている技術スタック

流行を追いかけず、業務に効くと判断した技術だけを長く使っています。安定運用と新しい挑戦のバランスを意識した構成です。
L
バックエンド

Laravel

業務システム・Web アプリのバックエンド構築に使う PHP フレームワーク。認証・DB 連携・ジョブキューなど業務に必要な機能が揃っていて、新規開発でも既存改修でも安定して動かせます。

インフラ

AWS

本番インフラを支えるクラウド。EC2 / S3 / RDS / CloudFront を中心に、用途・規模・予算に合わせた構成を組みます。

モデル層

Gemini

Google の AI モデル。文章生成・要約・分類タスクに利用。応答が速くコストも抑えられるため、業務での AI 活用と相性が良い。

V
ML 基盤

Vertex AI

Google Cloud の AI 基盤。Gemini を業務システムから安全に呼び出す経路や、認証・課金の統合に使います。

BQ
データ基盤

BigQuery

大量データを高速に分析できるデータウェアハウス。アクセスログ・業務データの集計、ダッシュボード基盤に利用。

コンテナ

Docker

開発環境と本番環境を同じ構成で動かすためのコンテナ技術。「自分の環境では動いた」を防ぎ、移行や再構築をスムーズに。

F
クライアント

Flutter

iOS / Android アプリを 1 つのコードで作れるフレームワーク。スタートアップの初期リリースや、両 OS 対応を最短で実現したい場面に。

C
ペア

Claude Code

Anthropic 製の AI コーディングアシスタント。実装の下書き・リファクタ・テスト生成を高速化。短納期での品質確保に欠かせない相棒です。

活動履歴

作業日誌。コミット、たまにエッセイ。
全アーカイブ · 0 件