技術記事・設計リファレンス公開中
stock-analyzer-core（整合性基準設計・財務スクリーニング基盤）
外部APIの不完全な出力や通信エラーを前提に、システム全体のデータ整合性を自己修復しながら高速スクリーニングを実行するコアエンジン設計。
- 3層フィルタ（除外監査ファイル分離）による安全な銘柄スクリーニング
- Pandas MultiIndex / Polars Expression によるベクトル演算パイプライン
- 破損を前提としたSQLite3ウォームキャッシュ＆自動再構成
止まらない仕組みを
つくる
API制限で止まる夜間バッチ。終わらない手作業の集計。思いどおりに動かないAI。プロジェクトマネージャーとして現場を回してきた経験から、「止まる前提」で設計し、壊れても自分で立ち直る仕組みを形にしてきました。
- キャッシュによるAIトークン削減
- −90%
- 4,400銘柄の全データ処理
- 9分台
- Google検索1位を獲得したテーマ
- 11件
取り組んでいること
現場の「困った」に向き合ってきた3つの領域
- 01
Python データ収集・高速分析基盤
API制限・データ欠損・ロック破損でも「絶対に止まらない」自律データパイプライン
よくある課題
「外部APIの429レート制限で夜間バッチが止まる」「取得データの欠損や訂正で分析結果が狂う」「クラウド・Colab上のDBがロック破損して遅い」
取り組んだアプローチ
不完全な外部API出力を前提とし、差分キャッシュ・恒等式によるデータ再構成・Polarsベクトル演算・ローカルステージングを組み合わせた「自己修復型データ基盤」を構築。全4,400銘柄規模の財務・価格データ処理を10分以内で安定して完走させています。
- 0.03秒 (Polars) 4,000銘柄集計速度
- 9分台 全4,400銘柄パイプライン完走
- 7クエリ制覇 Google検索 1位・AI引用
使う技術 Python / Polars / Pandas MultiIndex / SQLite3 / DuckDB / EDINET API / yfinance / Google Colab
- 02
GAS × Google Workspace × Notion 業務完全自動化
手作業の集計・レポート・ツール間転記をゼロにする堅牢なサーバーレス自動化
よくある課題
「毎日スプレッドシートへ手動で数値を転記している」「NotionとGoogle Workspaceのデータが二重管理になっている」「既存GASスクリプトがブラックボックス化して保守できない」
取り組んだアプローチ
Google Apps Script (TypeScript / clasp) と外部API・Notion APIを連携し、データ収集から可視化ダッシュボード更新、定期通知までを完全自動化。ローカルエミュレータによる自動テスト環境も整備し、仕様変更に強い運用にしています。
- 3,742 PV GAS×MCPシリーズ累計
- 検索1位 & 7ストック Qiita統計自動化記事
- 0円〜 (Workspace内完結) ランニングコスト
使う技術 Google Apps Script / TypeScript / clasp / Google Sheets API / Notion API / REST Webhook / GitHub Actions
- 03
AIエージェント・MCPサーバー・ローカルLLM基盤構築
社内ツールをAIに接続するMCP開発と、暴走・トークン浪費を防ぐ制御プレーン設計
よくある課題
「AIエージェントに業務ツールを安全に操作させたい」「APIトークン消費量が膨大でコストが合わない」「機密データを外部に出さずローカルGPUで実用的なAI開発環境を動かしたい」
取り組んだアプローチ
Model Context Protocol (MCP) サーバーの独自実装から、Rust × Node.js による特権分離、ハッシュキャッシュによるAIトークン消費90%削減、コンシューマGPU（RTX 3060）でのSWE-bench 40.7%完走を実現した制御プレーンまで、実務で破綻しないAI基盤を実装・検証してきました。
- 40.7% 完走・検索1位 SWE-bench Lite (RTX 3060)
- 最大 90% 削減 AIトークン消費削減率
- Rust × Node.js 特権分離 境界防御・プロセス制御
使う技術 MCP (Model Context Protocol) / Rust / Node.js / TypeScript / Python / Local LLM / Ollama / Aider / systemd
私について
プロマネの視点で技術を選ぶ
会社では長くプロジェクトマネージャーとして、要件・予算・納期の折り合いをつけながら現場を回してきました。そこで身についたのは、報告や見積もりを鵜呑みにせず「それは本当に動くのか」「止まったとき誰が困るのか」を最初に確かめる習慣です。
いまはAIエージェントも“チームの一員”として扱い、同じ目でマネジメントしています。出てきた成果は必ず検証し、暴走やコストの膨張は仕組みの側で止める。そうした試行錯誤から得られた知見を集め、再現可能な形で技術記事やノートに見える化して発信しています。
- 止まる前提で設計する 外部APIの制限や欠損は「起きるもの」として扱い、自動で復旧する道筋を最初から組み込みます。
- 数字で確かめる 速くなった・安くなったは、処理時間やコストの実測データで検証します。
- 知見を集めて見える化する 現場の試行錯誤や泥臭いノウハウを抱え込まず、誰もが再現・活用できるドキュメントや記事として残します。
実績
Google検索上位を獲得した技術記事
実際に現場で起きた問題を解いた記事が、同じ問題に困っている人の検索に応えています。（2026-10-20 時点で確認）
| 検索キーワード | 結果 | 評価されたポイント |
|---|---|---|
| yfinance 429yfinance 日本株 欠損 | 2記事同時上位ランクイン | 累計PV 1位の看板記事と最新EDINET連携記事が、ともに検索上位に表示 |
| yfinance RSI MultiIndex 高速 銘柄 | 1位・2位独占（AI引用 [1],[2],[4],[5]） | 4,000銘柄のテクニカル指標計算・高速復旧でGoogle AI Overviewを独占 |
| EDINET 訂正有報 Python yfinance | Google検索 1位（AI最優先引用 [1]） | 30日スキャン＋差分キャッシュによる訂正有報の取りこぼし防止設計 |
| Polars Expression 銘柄 株価 Python | Google検索 1位（AI最優先引用 [1]） | 手続き型ループから宣言型Polars Expressionへの転換で0.03秒処理を実現 |
| yfinance Polars 債務超過 スクリーニング | Google検索 1位（AI最優先引用 [1]） | 独自考案の「3層フィルタ」アーキテクチャがGoogle AI回答にそのまま採用 |
| Colab Google Drive DuckDB SQLite 遅い ロック | Google検索 1位（AI最優先引用 [1],[2]） | 「データステージング設計」がGoogle AI回答の標準プラクティスとして採用 |
| Colab SQLite3 自己修復 キャッシュ | 1位・2位（AI引用 [1]〜[5] すべて自記事） | AI Overviewの引用枠（[1]〜[5]）がすべて自分の記事 |
| Colab "destination path already exists" git clone | 上位ランクイン（AI引用 [2]） | ノートブック再実行時の冪等性を担保するリポジトリセットアップ設計 |
| Qiita 統計 GAS スプレッドシート PV | Google検索 1位（AI最優先引用 [1]） | Qiita API × スプレッドシート × Notion連携による統計全自動化 |
| GAS MCPサーバー claspGAS エミュレータ AIエージェント MCP | 2記事同時上位ランクイン | GASをAIエージェントから自律開発・テストさせるMCPサーバー＆エミュレータ設計 |
| SWE-bench Lite RTX 3060 ローカルLLM | Google検索 1位（AI最優先引用 [1]） | RTX 3060（12GB VRAM）環境でのローカルLLM制御プレーン設計と40.7%完走記録 |
ツール・書籍
実践ノウハウを形にしたツールと書籍
準備中の書籍
- 日本株データ基盤・完全構築ガイド（EDINET × yfinance × Polars × Colab） Zenn Book / 実践テンプレート
- GAS × MCPサーバー × ローカルエミュレータによるAI自律開発環境構築パッケージ Zenn Book / 自律開発パッケージ
- コンシューマGPU（RTX 3060）で回すローカルLLM制御プレーン設計・実装ガイド Zenn Book / アーキテクチャ設計書
記事
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