プロフィール
インタラクティブな認知実験プロトタイプを通じて、AI が認知層として存在し続けたとき、人がどう情報を取得し、タスクを実行し、ワークフローを構築するのかを探ります。
各実験は新しい認知インタラクションの方式を示しています。ツールではなく、未来のソフトウェアへの問いです。
研究テーマ
- 認知インタラクション実験 — インタラクティブなプロトタイプで、新しい情報取得とタスク実行のあり方を示す
- AI 認知層の研究 — AI が持続的な認知基盤となったとき、人のワークフローはどう変わるか
- 検収者の役割 — AI がコードを書くとき、人は問題を定義し、検証を設計し、リリースを決める
実験ツール
- プロトタイプ構築: Bun, TypeScript, WebView, Mustache
- 認知層: LLM API, Prompt Engineering, RAG, Agent
- インフラ: GitHub Actions, VPS, Webhook
経験領域
認知実験プロトタイプ — マルチバリアント生成器や AI コード検収チェックリストなど、各プロトタイプが未来のワークフローに関する仮説を検証。
AI Agent エンジニアリング — プロダクション対応のマルチエージェント編成システムの設計・実装。
LLM 導入と最適化 — モデル選定、プロンプト設計、RAG パイプライン構築。