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technobibi · テクノビビ

AIエンジニア Applied AI Engineer

AIを組み込んだシステムで業務を自動化し、ソフトウェア開発そのものもAIで自動化しています。

  • 2026年12月からバンクーバーを拠点に活動します
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一人で開発・運営している「いこストック」

  • 1位App Store 旅行カテゴリ
  • 11位App Store 総合
  • 1万公開初日のインストール
  • 約3万インストール（2026年9月）

一人で作って運営しているアプリ

iOS & ANDROID01 / 02
いこストックの実際のiOS画面。場所・カテゴリの絞り込みと、抹茶スタンド・夜の水族館・秋のビールフェスの3件のカードを表示
いこストックSNSに散らばる行きたいお店をまとめてストック

公開中 · iPhone・Androidアプリ

いこストック

Android版リリース

SNSに散らばる行きたいお店をまとめてストック。 みんなで旅のしおりに。地図で見返したり共有したりしておでかけを計画

行きたい場所の保存・地図表示・共同プランニング

PRODUCT IMPACT

1位旅行カテゴリ11位App 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、現在のインストール数は約3万。

ランキングの記録

日本の App Store の旅行カテゴリ無料ランキングで、いこストックが1位、GO が2位に表示されている画面
日本の App Store 無料ランキング・旅行カテゴリ 1位
日本の App Store の総合無料ランキングで、Threads の次の11位にいこストックが表示されている画面
日本の App Store 無料ランキング・総合 11位
公式サイト App Storeで見る Google Playで見る
iOS & ANDROID02 / 02
ふたりがショッピングリズムを使う絵。「ティッシュが無くなりそう！」「帰りに買ってくるね！」と話し、定期購入品と買い物リストの画面を持つ
ショッピングリズム定期購入品も毎日の買い物もまとめて管理

公開中 · iPhone・Androidアプリ

ショッピングリズム

定期購入品も毎日の買い物もネットショッピングもまとめて管理 家族で共有できて「無駄な買い物」や「買い忘れ」も防止 面倒なストック管理は不要。買う間隔を覚えてちょうどいいころにお知らせ

定期購入品の管理・買い物リスト・家族で共有

PRODUCT IMPACT

153位ショッピングカテゴリ

App Storeショッピングカテゴリで153位を記録。

ランキングの記録

日本の App Store のショッピングカテゴリ無料ランキングで、ショッピングリズムが153位に表示されている画面
日本の App Store 無料ランキング・ショッピングカテゴリ 153位
公式サイト App Storeで見る Google Playで見る

アプリの一覧を見る

AIエージェントで開発する仕組み

人がIssueを書き、AIエージェントがレビュー済みのPRまで進めます。

Issue駆動のAI開発2026年8月時点の設計

  1. Issue人

    要件・ゴール・受け入れ条件・対象外を、人が書く。

  2. 計画AI

    AIが Issue を読み、機能とテストを設計し、作業の順番を決める。

  3. 実装AI

    Claude Code が、テストを先に書いてから実装する（TDD）。

  4. 検証AI

    テスト・静的検査・画面の確認を行い、受け入れ条件ごとの結果を証跡に残す。

  5. レビューAI

    実装とは別のセッションで、Claude と Codex が差分をレビューする。

  6. PR とマージAI → 人

    PR は危険度で分かれる：

    • 新機能・マイグレーション・認証 → 人がレビューしてマージ
    • それ以外 → 分類器が問題なしと判定すれば自動マージ（PRの約35%）

マージのあとは GitHub Actions でデプロイ。

  • ハーネスの設計エージェントが計画・実装・検証・レビューまで自走。
  • 安全な自動マージ新機能・マイグレーション・認証まわりは、決まった規則で必ず人のレビューへ。それ以外は、静的検査とAIによる分類器で危険度を判定し、問題のないリファクタリングや軽微な修正は自動マージ。PRの約35%が自動化され、浮いた時間を重い変更のレビューに回している。
  • CI/CD（デプロイとマイグレーション）マージのあと、GitHub Actions でデプロイとマイグレーションを自動で実行。マイグレーションは人のレビューを通ったものだけ。
  • 脆弱性への対応CVE の検知から、修正パッチの作成・検証・開発環境へのデプロイまでを自動化。本番には自動で入れない。2025〜26年に公式のパッケージに悪意あるコードが入る事件が続いたことと、公式の修正でもまだ安定している保証がないため。
  • エラーから修正までSentry のエラーから、修正PRを自動で作成。

用途ごとのモデル

実装・エージェントの実行
Claude Code
コードレビュー・セキュリティレビュー
主に Codex（レビューの精度が高い）。検証として Grok、Gemini、Sakana Fugu にもレビューさせたところ、それぞれ他のモデルにない指摘を出した
画像・動画
Gemini

オープンソース

  • flutter/packages #12998 · Flutter チームの承認済み（取り込み待ち）image_picker_ios で、画像を保存できない不具合を見つけて修正。
  • master-llm · 現在は停止中タスクごとに精度・クラウド費用・時間を測り、ローカルLLMと Claude 単体を比べる評価ハーネスを作った。その上に、安く済むタスクをローカルLLMへ振り分ける仕組みを設計（タスクを意味のベクトルにし、似た過去のタスク〈kNN〉でどちらが成功したかから判断する）。振り分けを作る前で、開発は止まっている。

GitHub でほかのコードを見る

経歴 — Java のバックエンドから AIエージェントまで

  1. 現在ソフトウェア・AIエンジニア（業務委託）

    顧客向けに、AIエージェントを組み込んだシステムの新規開発と、開発の自動化（顧客名は非公開）。自社アプリの開発・運営も。

  2. それ以前Webエンジニア

    Java と Go のバックエンドを中心に Web 開発。AIを使わない基礎から。

主な経験

  • 手作業だった広告の入稿を、Google Ads API などで自動化するシステムを開発（AIによるレギュレーションチェックも組み込み）。別々に管理されている、広告の生成と料金の運用のシステムと連携し、入稿の自動化サービスを担当。顧客の毎月80時間の作業を5時間に（工数約94%削減・導入前後に顧客が計測）。顧客から名指しで感謝された。AWS と GCP を Workload Identity Federation でつなぎ、ECS の IAM ロールで GCP のサービスアカウントとして認証して Google Ads API に接続。長く使える鍵もリフレッシュトークンも持たない構成にした。入稿とは役割の違う YouTube へのアップロードは、インフラもデータベースも分けた独立したサービスとして切り出し、データ連携のサービスを通して入稿側からアップロード先の URL を参照できるようにした
  • 要件定義から設計・実装・テスト・リリース・運用まで、一人で担当
  • AIエージェントで開発を自動化する仕組みを作り、チームの開発に導入。ハーネスとループの設計、レビューAIによって、レビュー・テスト・デプロイを自動化し、PRの約35%が自動マージに
  • AWS・GCP でのクラウド構築と運用、Terraform によるインフラのコード化
  • Amazon Cognito で Google アカウントのログイン（OAuth 2.0 / OpenID Connect）を導入。複数の個人プロダクトでも Apple・Google でのログインを実装
  • 個人プロダクトで、写真から文字を読み取る機能と、音声を文字起こしして買い物リストに入れる機能を実装（ショッピングリズム）
  • 5名のチームのリード
  • 100人を超える大規模なチームでの開発
  • 300万会員・年間数億レコードの POS システムの保守。基盤の違う電子マネーのシステムと、API で連携
  • マルチテナントの行政向けパッケージの設計・スクラッチ開発

顧客名と詳細は非公開です。

技術

AI・エージェント

  • Claude Code
  • Codex
  • 複数モデルのレビュー
  • LLM の評価

バックエンド

  • Java
  • Spring
  • Go
  • Python（FastAPI）
  • MySQL

Web・フロントエンド

  • TypeScript
  • React
  • Next.js

クラウド・インフラ

  • AWS（ECS）
  • GCP
  • Docker
  • Terraform
  • GitHub Actions（CI/CD）

セキュリティ・認証

  • OAuth 2.0 / OpenID Connect（Amazon Cognito・Supabase Auth）
  • Workload Identity Federation（AWS・GCP 間）

モバイル · いこストック・ショッピングリズム

  • Flutter
  • iOS・Android
  • 13言語への対応

バックエンド · いこストック

  • Supabase
  • Postgres
  • TypeScript

東京からバンクーバーへ

テクノビビ（technobibi）は、個人で開発・運営するときの名前です。プログラミングスクールで一から学び、案件に参加しながら、自分のプロダクトも作ってきました。Webエンジニアから始まり、現在はAIエージェントの開発、開発フローの自動化、モバイルアプリの個人開発まで、幅広く手がけています。2026年12月からバンクーバーを拠点に活動します。X（@techno_bibi）でも発信しています。

経験
エンジニア5年目（その前にプログラミングスクールで7か月）
言語
日本語（母語）、英語（GitHub・Slack での文章の作業は英語で対応できる。会話は初級・学習中。フィリピンで3か月の語学留学）
いま
読書記録アプリ「Novelco」の公開準備中

ご連絡はメールで

contact@techno-bibi.com

日本語・英語のどちらでもお返事します。

GitHub X カナダの採用担当の方へ（英語のプロフィール）

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、ショッピングリズム
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