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Next Driven / 個人事業主 / ソフトウェアエンジニア千葉県
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Kento Toriumi

Next Driven / 個人事業主 / ソフトウェアエンジニア

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Python6年→AI領域

Python / Django REST framework を主軸とするソフトウェアエンジニアです。API・DB・非同期処理・テスト・CI/CD を含むバックエンド開発を中心に、TypeScript / React / Next.js、Expo によるモバイルアプリ、クラウド基盤まで横断して設計・実装・運用しています（2026年7月時点で業界歴6年）。

Ambition

In the future

一人の技術者とAIハーネスで、極小チームでも強い組織を回せることを、自分の体で実証したいと考えています。

Next Driven2 years

個人事業主 / ソフトウェアエンジニアPresent

- Present

フリーランスのソフトウェアエンジニアとして、Webサービスの開発・保守と、生成AIシステムの構築・運用保守を経験しています。要件整理、アーキテクチャ設計、実装、テスト、CI/CD、インフラ、本番リリースまでを一貫して担当し、複数社による共同開発では技術方針の策定と関係者との合意形成をリードする立場を担ってきました。

  • 金融機関向け生成AIサービスの運用保守（単独担当・稼働率10%）

    上記の移行を完了させた実績から、長期の運用保守（2027年1月まで予定）を引き継ぎました。委託元との技術的な窓口、要望のプランニング・スケジューリング、調査・設計・実装・本番リリースまでを一人で完結する体制です。 ・モデル更新の検証: 新しいモデル世代への更新候補を開発・ステージング環境で検証し、機能モードごとの結果を整理して関係者へ報告 ・WAF誤検知への対応: 誤検知を調査し、安全なアプリケーション側のトークン生成方式への変更と、開発環境での回帰確認・単体検証を実施 ・DB保守の検討: PostgreSQLの統計情報取得とインデックス張り替えの要否を調査し、確認用SQLと回答案を作成 ・引用表記の不具合対応: 汎用チャットで引用マーカーが本文に混入する事象を調査し、エージェント指示と初期作成スクリプトを修正して本番リリース ・クラウド資源の整理、貸与端末の初期化・セットアップ、CLIツール導入依頼への対応 ・技術的な質問への回答、保守要望の整理、優先順位付け、計画・進捗共有を一人で担当 ■ PM業務のAIハーネス化 保守フェーズのPM業務をAIと進めるため、GitとMarkdownを正本とする案件運用ハーネスを自ら設計・運用しています。 ・案件概要、アーキテクチャ、前フェーズの履歴、体制、外部リポジトリ参照を context として分離（前フェーズのコードは参照専用とし直接編集しないルールを明記） ・クライアントとのやり取りを日付・話題単位で記録し、依頼をタスクへ変換。クライアント向けメッセージのテンプレートと文体ルールを規約化 ・タスクごとに概要、ゴール、状態、調査メモ、検証用スクリプト、報告案、未解決事項を持たせる構成 ・AIコーディングエージェントに読ませる規約を集約し、案件の文脈・作業ルール・コミュニケーション規約・参照範囲を明文化 使用技術: Azure運用（WAF、リソース管理）、PostgreSQL保守、CI/CD、uv、Markdown・Gitベースの案件運用管理

  • 中古車販売向けAI価格推定のデータ分析・設計支援（稼働率30%）

    中古車販売店向け統合プラットフォームに追加される、データ分析・AI価格推定モジュールの立ち上げに参画しました。既存の価格算出はルールベースで、これをAIによる推定へ移行したいという要望に対し、データ理解、価格へ影響する属性の分析設計、再利用可能な分析ハーネスの構築を担当しました。 ■ 課題設定 「どの変数が価格にどれだけ影響するか」を明らかにすることが起点でした。それまでは単一カラムごとの推測にとどまっており、複数変数が絡む推定へ進めたいという要望があったこと、また車種によって変数の効き方が変わる（走行距離は一般に価格を押し下げるが、長距離走行が前提の車種では下がりにくい）という前提があり、車種ごとの特性を踏まえた設計が必要でした。 ■ 担当したこと ・クラウドDWH上のデータ構造と品質を調査し、価格へ影響する属性を段階的に分析する設計を作成 ・車種別、車種横断、ボディタイプ別、国産／輸入別の粒度で分析し、データ量に応じたフォールバック階層を設計（車種固有値を優先し、不足時はより広い集計へ段階的に落とす） ・車両仕様や利用状況など複数の属性について、価格補正値の算出、レア仕様の判定、補正値の加法性、信頼度区分を検証 ・異常値・欠損を除外し、サンプル件数に応じた信頼度を付与する分析フローを実装 ・分析依頼をフェーズに分割し、SQL、Python、CSV、チャート、レポートとして再利用可能な成果物に整理 ・レポートは「エグゼクティブサマリー」と「分析詳細」の2部構成とし、意思決定者が先にサマリーだけを読める形に。追加分析の候補も自ら提案 ・対象を初期の上位数車種から200車種規模へ拡大 ■ 分析AIハーネス ・AIコーディングツールのMCP接続でクラウドDWHへ直接つなぎ、自然言語からクエリ・分析・出力までを回せる環境を構築 ・車種入力からDWHクエリ、品質確認、補正値集計、CSV出力、要約までをカスタムコマンドとして定型化 ・ドメイン知識、DB設計、AI仕様をドキュメントに切り出し、分析依頼ごとの作業ログとあわせてリポジトリに蓄積 ※ 分析・設計支援までを担当しており、本番AIモデルの学習・サービス実装・運用は担当範囲外です。 使用技術: SQL、Amazon Redshift（MCP接続）、Python（分析・可視化・PDF生成）、CSV、Git、Markdown、AIコーディングツール

  • 金融機関向け生成AIチャット基盤の移行（稼働率50%）

    セキュリティ要件の高い金融機関向け生成AIチャット基盤について、提供終了が決まっていた旧AIアシスタント基盤から、クラウドAIエージェント基盤への全面移行を担当しました。委託元はAIスタートアップで、体制はPM1名・エンジニア1名。設計、実装、単体テスト、結合テスト、インフラ構築、本番作業までを自ら提案しながら進めました。 ■ 技術検証 ・移行先の候補を比較し、プレビュー版の安定性、仕様変更リスク、情報量を含めて評価したうえで方針を決定 ・素のPythonコードで、汎用チャット、ファイル検索（RAG）、コードインタプリタ、Web検索が新基盤で実現できることを個人環境で先に検証してから既存アプリケーションへ適用 ・ストリーミングイベントの仕様が公式ドキュメントに揃っていなかったため、SDKの実装を読んでイベント種別を洗い出し ■ 実装 ・ストリーミングのイベントハンドラを全面的に書き換え（メッセージ生成、差分更新、実行ステップ、エラー処理、画像出力、ファイルパス、引用番号） ・ファイルアップロード処理を新基盤のAPIに合わせて置き換え ・アシスタント作成スクリプトを、新基盤のエージェント作成スクリプトとして再構築 ・モデル世代の切り替えで発生した不具合（トークンクォータの割り当て設計、引用番号の文字化け、特定モデルでのWeb検索エラー、2通目以降のファイル添付）を、切り分け・再現・クラウドベンダーへの問い合わせを含めて対応 ■ テスト ・pytestによる単体テストと手動確認を組み合わせたハイブリッド構成を設計・実施。イベントハンドラは初期化、初回・2回目以降のメッセージ生成、完了・不完全時のエラー処理まで観点を洗い出して網羅 ・結合テストを新基盤向けに置き換え、テスト専用のサービスプリンシパルに必要最小限のロールを割り当ててインフラ疎通を確認する構成に ■ インフラ・リリース ・旧リソース、モデルデプロイ、プライベートエンドポイント、プライベートDNSゾーンの削除・切り替えを含む基盤更新手順を作成し、本番作業を実施 ・作業前のDBスナップショット取得、クォータの割り当て変更、削除順序と復旧手順を含む手順書を用意 ・ステージング移行、最終受入前の調整、本番リリースまでを推進 使用技術: Python 3.11、Chainlit、Azure AI Foundry Agent Service、Azure Identity / Storage / App Service、プライベートエンドポイント、PostgreSQL、SQLAlchemy（asyncio）、asyncpg、Alembic、Docker、Azure Pipelines、pytest、pytest-asyncio、pre-commit

    -

キクレン4 months

開発全般担当Present

- Present

1on1における傾聴スキルを、AIとの音声ロールプレイ、自己評価、AIフィードバック、再練習を通じて磨くB2B向けWebプロトタイプを、知人と開発しています。あわせて、AIコーディングエージェントの自律性を安全に高め、人間の介入を必要な判断へ集中させる開発ハーネスを設計・実装しています。

Fullfii（フルフィ）6 years

開発全般担当Present

- Present

相談者と認定済みの聞き手をつなぐCtoC相談サービス「Fullfii（フルフィ）」を、大学在学中に非エンジニアの知人と立ち上げ、少人数チーム（PM1名・エンジニア1名）で開発・運用しています。唯一のエンジニアとして、iOS / Android アプリ、Web公開ページ、REST / WebSocket API、非同期処理、監視、CI/CD、ストア配布まで開発全般を一貫して担当しています。

  • AI開発ハーネスの構築

    少人数チームでAIコーディングエージェントを安全に使うための運用基盤を、自ら設計・構築しました。設計レポートを起点に、実コードと照合して仮定を修正したうえで段階導入しています。 ・横断コンテキストのSSoTとしてhubリポジトリを新設し、各リポジトリとhubの規約ファイルを2階層で参照する構成に ・ドメイン用語、業務ルール、アーキテクチャ、PII境界、CLI接続手順、リリース・インシデント・オンボードのプレイブックをhubに集約。PII境界は明示的な同意を運用ルールに組み込み ・横断的な意思決定をADRとして8件記録（hub採用、外部連携方式、エージェント認証、PII境界、データ処理契約、ナレッジベース選定、課題管理の移行可否など） ・外部連携をMCPからCLIへ統一する判断を実施（理由はトークン効率とセットアップの単純化） ・段階的導入を Phase 0（最小成功体験）〜 Phase 4（部分的なバックグラウンド常駐）として設計し、常駐自律を最終フェーズに配置。最初は完全な人間トリガーとレビューに限定 ・Phase 0 では実在のバグ（時間差計算の精度欠落が課金へ影響する不具合）を題材に、Issue起票 → AI補助で Red→Green 実装 → PR → 人間レビュー → マージまでを通し、退行がないことをCI同等環境で確認して完了 ・撤退・見直し条件（一定期間AI補助のPRが出なければ構成を見直す）をあらかじめ明文化 使用技術: Claude Code、Codex CLI、gh CLI、Notion CLI、AGENTS.md、ADR、GitHub Issues / Projects

  • アーキテクチャ概要

    【バックエンド】: DjangoとDRF(Django Rest Framework)で開発されたREST APIです。バックエンドで管理するOpenAPIからTypeScriptで記述されたAPIクライアントを自動生成しています。その他、Celeryでワーカーを構築し、生成AIや定期ジョブの実行を行っています。 【フロントエンド(iOS, Android)】: Expoによるクロスプラットフォーム開発です。Expo Routerでルーティングを実装し、TanstackQueryによるサーバステート管理、その他ステート管理に専用ライブラリ、ローカルDBにRealmを用いています。 【フロントエンド(Web)】: Next.js (App Router)、Tailwind CSS 【インフラ】: API・ワーカーはAWS ECS on Fargate/EC2でコンテナ運用、ExpoはEASを活用したビルドパイプラインを構築してWebライクな開発を実現しています。Next.jsはVercelにホスティングしています。これらはCircleCIやGitHubActionsでCI/CD構築をしています。静的ファイル等はCloudfrontでCDN配信しています。 【監視】: Grafanaでログ・メトリクス監視、Redashでビジネス監視をしています。ともにECSにセルフホスティングしています。

  • 累計登録者数
    90000人
  • 実績（一部抜粋）

    ・Sqaure SDKを用いたクレジットカード支払い機能の設計実装（Expo未対応のためパッチ対応を行う） ・iOS, Android両OSのアプリ内課金（消耗型・自動更新サブスクリプション型）の設計実装 ・iOS, Android両OSのPush通知機能の設計実装 ・OAuthによるGoogle・Appleソーシャル認証の設計実装 ・Agora SDKを用いたビデオチャット機能の設計実装 ・アプリ内広告(Google Admob)を視聴して成果報酬を付与する機能の設計実装 ・アプリ内ポイントをギフトコードや別サービスポイントに変換する機能の設計実装 ・WebSocketを用いたメッセージ等のデータ同期の仕組みの設計実装 ・S3に保存されたビデオチャットのHLSファイルをセキュアに配信する仕組みを構築 (Cloudfrontを用いたCookie認証) ・Universal Links (iOS), App Links (Android) によるモバイルアプリ・Web間のシームレスな遷移を実現

About 株式会社オープンエイト

株式会社オープンエイト3 years

プロダクト開発部

-

エンジニアとして新卒入社。主にバックエンドのAPIの設計および実装・保守を担当、フロントエンドの実装も手掛けました。 体制はPM約3名、スクラムマスター1名、ソフトウェアエンジニア約10名、QAエンジニア約5名、SRE約3名、案件全体約20名（スキルシート記載時点）。

芝浦工業大学

工学部・情報工学科

研究「JavaScriptにおける非同期処理に対応した層活性手法」 https://www.issj.net/conf/issj2020-papers/pfiles/c5.pdf

  • Fullfii フルフィ（iOSアプリ）
  • Fullfii（SNSサービス開発）

    悩みを共感してくれる人と一対一で繋がるFullfii(フルフィ)という相談専用チャットアプリを開発しました（下記ポートフォリオにも記載しております）。高校時代の友人との共同プロジェクトで私は開発全般を担当しました。2020年11月にVer.1をリリースし、現在運用中です。

    -
  • ヲタピック（Webアプリ個人開発）

    自分が好きなアイドル（櫻坂46・日向坂46・欅坂46）の画像を効率よく閲覧・保存ができるヲタピックというWebアプリケーションを個人で開発しました（下記ポートフォリオにも記載しております）。2020年2月にデプロイを開始し、現在でも運用・定期的な機能追加アップデートを続けています。おかげさまで毎日200~300人のユーザが訪問、月8万PV以上をあげ、検索順位1位ワードもいくつか獲得しております。バックはDjango REST framework、フロントはReactを主に使って開発しています。 当初、Web完全初心者だった私はバック・フロント合わせてDjangoで作成をしており、運用をしておりました。当時はレンタルサーバに勝手に敷居の高さを感じており、ラズパイにCentOSを入れて運用していました。結果的にそれが修羅の道になったのはいい思い出です。何もかも初めてのデプロイ作業は、Web一連の開発を自分ひとりで担う今思えば素晴らしい体験だったと思います。初デプロイまで4ヶ月程かかりました。 それからWeb技術についてますます興味を持っていった私は、調べていくうちにSPAが最近では主流になっているという情報を得ました。良い実践環境を持っていた私は、それまでのコードを90%書き換え、バックはWebAPI、フロントはReactで完全分離する大型アップデートを加えました。このアップデートは１ヶ月程かかりました。 他にもDocker導入、Google Analytics・Google Search Console・Twitterを使ったマーケティング、Twitterの自動ツイート(bot)など、技術を学びながら楽しく開発を進めていくことができました。 このサービス開発を通じて都度調べて学んでいく、そんな良い循環が生まれ、サービスと共に自らも成長しているという体験が得られました。

    -
  • proative.net
    【完全版】Scratch3.0入門講座-⑤ブロックの形編-
About 株式会社LITALICO

株式会社LITALICO2 years

メンター（クラスディレクター）(Intern)

-

株式会社LITALICOのワンダー事業部が展開しているLITALICOワンダーというプログラミング教室で2年間弱メンターアルバイトをしておりました。 そこでは主にScratchやUnity、EV3などを教材ツールとして用いていて技術的なスキルアップもありましたが、それよりも特性を持ったお子さんとの関わりを

Skills

  • Python

    0

  • JavaScript

    0

  • iOS

    0

  • Git

    0

  • Java

    0
  • C, CSS, React and 30 skills

Publications

Accomplishments / Portfolio

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