FREELANCE ENGINEER / INDEPENDENT DEVELOPER

TOKYO, JAPAN · 2026

AIエージェント開発と、アプリ・
Webサービス。

フリーランスのソフトウェアエンジニア「テクノビビ」です。AIエージェント開発プロジェクトへ業務委託で参画しながら、AIエージェントの研究と、自社サービスの企画・開発・運営を行っています。

AI AGENT WORKFLOWAI × HUMAN
人間のIssueから、AIがPR提出まで

Issue駆動のAI開発

01 / IssuesHUMAN TASK

人間がタスクを記載します。要件・ゴール・受け入れ条件・スコープ外などを明確にし、AIが独立して作業できるIssuesに仕上げます。

02 / PlanAI TASK

AIがIssuesを読み取り機能・テスト設計。 まとめて実装・検証できる範囲と実行順を決めます。

03 / 実装AI TASK

実装担当のAIへ計画を引き継ぎ、TDDでテストとコードを作成します。

04 / 検証AI TASK

AIがテスト・静的検査を実行し、必要な画面や実際の動作も確認。完了条件ごとの検証結果を証跡として残します。

05 / レビューAI TASK

実装担当とは別の複数モデルのAIが、それぞれ独立したセッションで、完了条件と専門領域の観点から差分をレビューします。

06 / PR提出AI TASK → HUMAN TASK

完了条件を満たした変更をAIがPRとして提出。検証結果とレビューの証跡を添え、CIを確認。PRを人間がレビューします。※場合によっては自動マージ

ENGINEERING, END TO END.企画から、開発・運営まで。

01 SELECTED PRODUCTS

公開中のサービス

現在公開している自社サービスは、「いこストック」と「あさよむ テック」の2つです。

iOS APPLICATION01 / 02
いこストックの実際のiOS画面。場所・カテゴリ、4色の付箋と鎌倉のメモ「しらすを食べに行く」を表示
いこストック行きたい場所を、リストと地図に。

公開中 · iPhoneアプリ

いこストック

SNSやWebで見つけた行きたい場所を保存し、リストや地図で見返せるアプリです。ひとりのストック管理にも、複数人でのおでかけ計画にも使えます。

行きたい場所の保存・地図表示・共同プランニング

PRODUCT IMPACT

1旅行カテゴリ11App Store 総合

App Store旅行カテゴリ1位・総合11位を記録。公開初日に1万インストール・30万トラフィック、現在のインストール数は約3万。

WEB SERVICE02 / 02
あさよむテック.
ENJP
テックニュース最新論文
毎朝、最新技術を日本語要約で。

公開中 · Webサービス

あさよむ テック

エンジニア向けに、英語圏のテックニュース・最新論文を日本語要約で毎朝配信するWebサービスです。

英語圏のテックニュース・最新論文の日本語要約配信

英語圏の情報日本語要約毎朝配信
あさよむ テックを開く

このほか、アプリとゲームを開発中です。

02 EXPERIENCE

エンジニア経験4年でのプロジェクト経験

AI ENGINEERING

エンジニアリングの自動化

  • AI エージェントがソフトウェア開発の工程を自走するためのハーネス・ループ設計(Issue駆動でのPlan・設計・実装・検証・レビュー・PR提出までの自動化)

  • PRレビュワーにCI・静的検査・AIレビューを組み込み安全なものを自動マージ、危険なものは人間がレビューする CI/CD ゲート、

  • マージ後のデプロイとマイグレーション適用の自動化

  • CVE の検知から修正パッチの生成・検証・デプロイまでのパイプライン

  • Sentryでアプリケーションエラーを検出し、Issueの起票から修正PRの提出までを自動化

  • ビジネスサイドの課題から、要件定義・設計・実装・リリース運用までを独力で実施

  • AI を組み込んだシステムの開発

  • Claude Code、Codex を用いた AI ネイティブな開発

  • メガベンチャーのプロジェクトへの参画

  • Java から始まり、AI を使わない基礎からの開発

  • 5名のチームのリード経験

  • 100人を超える大規模チームでの開発

  • 年間数億レコード・300万会員を超えるPOSシステムの保守

  • マルチテナント行政システムのパッケージアーキテクト設計を担当

03 RESEARCH & TOOLS

取り組んでいる技術

個人研究のテーマは、モデルの使い分けと日本語命令の最適化です。現在は研究に十分な時間を割けていません。業務にAIを組み込むための整理、試作、実装にも対応します。

個人研究

ローカルLLMとクラウドモデルのルーティング

タスクを意味ベクトル化し、類似タスクの領域ごとに成功率・実行時間・クラウド枠消費を比較して、ローカルLLMとクラウドモデルへの振り分けを判断する研究・設計。評価ハーネスで比較データを収集する構成です。

評価ハーネス master-llm をGitHubで見る

日本語命令の最適化

敬語や婉曲表現を含む指示、前提が省略された指示から、モデルが実行できる形へ不足分を補完する研究。

MODEL STACK

用途に応じた使い分け

使用しているモデル

実装・エージェント実行
Claude Code、Codex
セキュリティレビュー・脆弱性検知(多モデル合議)
上記に追加して Grok、Gemini、Sakana Fugu
画像・動画の解析
Gemini(画像・動画の解析では、特に高く評価しています)

同じ対象を複数のモデルに独立して検証させ、一致と不一致を突き合わせることで、単一モデルの見落としを減らす、一致することで確信度を上げるという構成をとっています。

TECHNOLOGY STACK

プロジェクト・自社プロダクトで使う技術

参画プロジェクトや自社プロダクトの開発・運用で使用している技術です。

バックエンド
Go / Python(FastAPI)
Webフロントエンド
TypeScript / React / Next.js
モバイルアプリ
Flutter
インフラ・開発運用
AWS / GCP / Cloudflare / GitHub Actions / Terraform
エラー監視
Sentry

OPEN SOURCE

GitHubで公開しているもの

04 GET IN TOUCH

お問い合わせ

お仕事のご相談・サービスについてのお問い合わせはこちら
contact@techno-bibi.com メールで受け付けています。

BUSINESS INFORMATION

事業者情報

屋号
テクノビビ / technobibi
事業内容
AIエージェント開発、AIを用いたソフトウェアエンジニアリング、モバイルアプリ・Webサービスの企画、開発、運営
運営サービス
いこストック、あさよむ テック
所在地
〒150-0043
東京都渋谷区道玄坂1丁目10番8号
渋谷道玄坂東急ビル2F-C
メール
contact@techno-bibi.com
開発者のX
@techno_bibi
GitHub
github.com/technobibi