職務経歴書 / Resume

最終更新: 2026-05-13

プロフィール

Web アプリケーション開発を軸に、バックエンド・フロントエンド・インフラ・データパイプライン・LLM 活用まで広く手を動かすフルスタックエンジニア。「自分の課題を自分のコードで解く」スタンスで、本業の傍ら個人リポジトリを継続的に積み上げ、興味のあるドメインに小さなプロトタイプを当てて検証することを習慣にしている。

直近の活動量

スタンス

• 動くものを最短で作って試す
• 触ったことのある技術を広げるより、よく触る技術を深掘りする
• 「観察 → 通知 → 自動化」のパターンを生活と仕事の両方に積み上げる
• 個人プロダクトを実験場にし、検証後に業務へ持ち込む

現職

不動産テック領域の BtoB SaaS 企業（PropTech）でフルスタックエンジニアとして従事。社名・プロダクト名は本書では伏せる。

担当しているのは以下のいずれかで、社内のチケット駆動で機能追加・改修・運用改善を回している：

• Rails 製の API バックエンド（基幹サービスのデータモデルとビジネスロジック）
• Next.js 製のフロントエンドアプリ（エンドユーザー向け）
• 同じく Next.js ベースの管理コンソール（社内オペレーション・運用ツール）
• 埋め込み型ウィジェット（顧客サイトに組み込む JS 配信）
• 顧客サイト向けのチャットボット（LLM 連携を含む）
• 紹介プログラム / アライアンス連携機能

主要スキル

実務 + 個人開発の両方で日常的に書ける言語・フレームワークのみを記載。

言語

Web フロントエンド

• React 18 / 19、Next.js 14〜16（App Router / Server Components / Server Actions）
• Tailwind CSS v4、shadcn/ui、Radix UI、SWR、Zod、react-leaflet
• Astro 5（個人サイト・ブログ・LP・本リポジトリの HTML 出力）
• Vitest、Testing Library

バックエンド

• Rails 7.x / 8.x（Solid Queue / Solid Cable / Solid Cache、Kamal デプロイ、RSpec）
• FastAPI、AWS Chalice、Next.js API Routes
• PostgreSQL、Redis
• Python 3.11/3.12 を uv + ruff + mypy + pytest の組み合わせで書く
• Pydantic でのドメインモデリング

LLM / AI / Agents

• Anthropic SDK（Claude） / OpenAI SDK を直接叩くアプリ実装
• LangChain / CrewAI で小規模エージェントを試作
• Whisper（OpenAI / @remotion/openai-whisper）による音声書き起こし
• Google Cloud Text-to-Speech による発音教材の自動生成
• MCP（Model Context Protocol）サーバ の自前実装
• Claude Code のフック・スキル・サブエージェント を業務ワークフローに組み込み、コードレビュー・PR 作成・チケット起票を自動化

動画 / コンテンツ自動生成

• Remotion 4.x を使った動画生成パイプライン
• 「テキスト → TTS → Whisper による単語タイムスタンプ → React で字幕レンダリング → mp4 出力」を組み合わせて、TikTok / SNS への配信を自動化
• テンプレートを YAML / JSON で外出しし、データ駆動で量産する構成

ブラウザ拡張・自動化

• Chrome / Firefox 拡張（Manifest V3）: WXT、Plasmo を主に使用
• Playwright / mitmproxy でブラウザ自動化と通信解析
• Android 側の自動化: ADB、Appium、uiautomator2、Maestro
• マルチアカウント切替 UI、コンテナタブ管理サイドバー、Page Visibility API 介入など、ブラウザ UX 改善の試作経験

モバイル / デスクトップ

• Expo / React Native: 個人プロダクトの機能検証
• Flutter（Dart）: 学習用アプリのプロトタイプ
• Tauri、Electron、Nextron: 専用ブラウザの試作

インフラ / サーバーレス

• Terraform: AWS Lambda、API Gateway、CloudFront + S3、EC2 + Docker、EventBridge cron
• AWS Lightsail での Docker Compose 運用、AWS Chalice
• Kamal によるアプリデプロイ
• GitHub Actions: 定時実行（cron）、CI、Slack/Discord/LINE 通知のサーバーレス代替として活用

よく使うアーキテクチャパターン

個人 / 業務で繰り返し書いている、安定したテンプレ：

興味関心の領域

業務とは別に「自分の生活・学習・趣味の課題」を起点に小さなプロダクトを作るのが好きで、共通して 「観察 → 通知 → 自動化」 のパターンを各ドメインに当てている。各領域に投入している個人リポジトリ数を併記する：

1. SNS / X（旧 Twitter）自動化と運用支援 〔約 60+ 件〕

最も時間を投入している領域。マルチアカウント運用、Chrome / Firefox 拡張による UX 改善、Playwright / ADB / Appium による操作自動化、複数 API クライアントのラッパ整備、コンテナ分離・専用ブラウザの試作など、Web・拡張・モバイル・デスクトップを横断する経験を蓄積している。

2. 言語学習（韓国語・中国語・多言語）〔約 36 件〕

韓国語・中国語の学習者として、自分が欲しい教材・アプリ・コンテンツを自分で作っている。語彙データベース、カリキュラム整合性チェッカー、TTS + Whisper による発音教材生成、Remotion による解説動画の量産、モバイル / Web の学習 UI など、コンテンツパイプライン側の経験が厚い。

3. 米国株式市場の観察とスクリーニング 〔約 26 件〕

S&P 500 を対象に、テクニカル指標・移動平均タッチ・決算情報・市場センチメントなどを複数の角度から検知し、Discord / LINE に通知するパイプラインを Python + AWS Lambda で運用。yfinance / OpenBB / pandas / ta / Pydantic の組み合わせに慣れている。

4. AI エージェント / LLM 応用ツール 〔約 13 件 + スター 50+ 件〕

Anthropic / OpenAI / LangChain / CrewAI を使った小さなエージェントを継続的に作る。最近は Claude Code を CLI / フック / スキル / MCP として業務ワークフローに深く組み込む ことに時間を使っており、コードレビュー・PR 作成・タスク化を自動化している。スター先でも ai / llm / agents / mcp 関連が高頻度。

5. ブラウザ自動化 / Chrome・Firefox 拡張 〔約 7 件 + スター 15+ 件〕

WXT / Plasmo / Manifest V3 で拡張を書き、Playwright や mitmproxy で Web の挙動を観察する。字幕翻訳と単語抽出、コンテナタブ管理のサイドバー UI、バックグラウンド再生の維持、マルチアカウント分離など、ブラウザ UX 改善に強い興味がある。

6. 動画 / コンテンツ自動生成パイプライン 〔約 5 件〕

Remotion + TTS + Whisper + LLM を組み合わせ、学習コンテンツや市況コンテンツの動画を量産する個人パイプラインを運用。テンプレートを YAML / JSON で外出しし、データ駆動で量産する構成を好む。

7. 生活体験を改善する小さな道具 〔約 9 件〕

街の食べ歩きマップ、スポーツ施設の予約空き監視、公園情報の収集、外食ジャンルの口コミ集計など、自分が毎週使うもの を作って育てている。Next.js + Leaflet / React-Leaflet、Tailwind v4、Vitest などのモダンな Web スタックを試す場としても役立っている。

8. インフラ / IaC の素振り 〔約 10 件〕

Terraform / Lambda / Chalice / Lightsail / Kamal の最小サンプルを継続的に組み直し、Discord / LINE / Slack 通知を駆動する サーバーレス定時通知 のテンプレを使い回している。

9. コミュニティ・サークル運営の設計 〔少数〕

個人で関わるリアルコミュニティ（言語学習・趣味系）について、要件定義・差別化・KPI・運営ロードマップをドキュメント化したり、参加者属性データを分析するプロジェクトを試している。プロダクト企画寄りの素振り場。

ウォッチ中・学んでいる領域

スター済みリポジトリ約 734 件のトピック分布から見える、業務に持ち込みたい・学習中の領域：

• AI / LLM / エージェント — ai (47) / llm (19) / openai (18) / agents (14)。Claude / MCP / LangChain / CrewAI 周辺を継続フォロー
• コンテナ / IaC — docker (23) / terraform (21) / kubernetes (21)。k8s は本番運用の素振りとして学習中
• モバイル — react-native (26) / android (21) / ios (15)
• 金融ドメイン — finance (13) / trading 系
• データサイエンス / ML — machine-learning (19) / pytorch (17) / jupyter notebook (26)

価値観・働き方

• 動くものを最短で作って試す。要件を完全に詰めるより、まず動かして触ってみる。
• 触ったことのある技術を増やすより、よく触る技術を深掘りする。TypeScript / Python / Ruby は毎週書く。
• 個人プロダクトを実験場にする。新しい React のバージョン、Next.js の新機能、新しいテストランナー、新しい LLM API を、まず個人リポジトリで試してから業務に持ち込む。
• 観察 → 通知 → 自動化。Slack / Discord / LINE に飛ばす程度の小さな自動化を、生活と仕事の両方に積み上げる。
• チケット駆動を素直に回す。「やる」と決まったことを最後まで持っていく癖を大事にしている。

連絡先

ご連絡は、本書を共有しているプラットフォーム経由でお願いします。