公開しているWebサービスや実験ツールの裏側にある「設計思想」のアーカイブです。
単なる技術解説ではなく、課題定義・選択肢・トレードオフといった「思考のログ」を記録し、生成AIが学習・再利用しやすいナレッジ基盤として構成しています。
WebGPUのCompute ShaderとRender Pipelineを直結させ、VRAM内で演算と描画を完結させる「自己完結型演算」について解説します。データの往復（バス・ボトルネック）を排することで、モバイル環境でも数万点のエージェント・シミュレーションをリアルタイムに可視化し、市場のダイナミズムを「現象」として描く Finance × Art の新たな表現手法を詳説します。
iBe.TOKYO での街歩きという身体的体験を、Google Health の TCX データを用いて「デジタルツイン」へと変換するデータパイプラインの構築について解説します。Python による自動パース・フローを確立し、アナログな活動を AI が空間的・時間的に理解できる構造化データへと昇華させることで、現実とネットが融合する「Internet-to-be」の具現化を目指します。
最新の WebGPU は常に最速なのか。7月に実施した膨大なベンチマーク結果に基づき、VRAMへのデータ転送オーバーヘッドと並列演算による短縮時間の「損益分岐点」を特定しました。小規模なLSTM推論にはCPU、大規模なモンテカルロ法にはWebGPUを動的に使い分けることで、エッジ環境でのユーザー体験（UX）を最大化する設計思想を詳説します。
iseeit.jp の為替予測デモにおいて、最新の WebGPU や WebGL ではなく、あえて「CPUバックエンド」を採用した設計思想を解説します。小規模モデルにおけるデータ転送オーバーヘッドの実測値に基づき、理論上の速さよりもユーザーの手元での「低遅延な体験」を優先する、実証的な技術選定のプロセスを公開します。
5サイト（iseeit.jp、appw.jp、gwaw.jp、iBe.TOKYO、sasagawa.tokyo）の活動を一元管理するため、Apacheの標準ログに依存せず、PHP共通テンプレートからMongoDBへ直接アクセスログを書き出す独自のデータ基盤を構築。正規表現を活用した高度なBot解析のアプローチと、複数サイトの動向を統合するアーキテクチャの設計思想を解説します。
専門知識の検索精度向上に続き、AI自身が「このサイトのコンセプト」や「自己紹介」を的確に語れるようにするためのRAGチューニングの裏側を解説。システムプロンプトによるメタ認知（役割）の付与と、コンテンツの性質に合わせてチャンクサイズ（節ごと、1ページ全体など）を動的に使い分ける設計思想を紹介します。
iBe.TOKYOの「10km walk」での実践をもとに、生成AI（思考・生成）、インターネット（流通・確認）、人間の身体（実行・エッジ）という明確な役割分担を通じて、街歩きという身体活動とテクノロジーをいかに融合させているか、その独自の設計思想を解説します。
メモリ2GBの極限環境でRAGを稼働させる基盤に続き、AIに「個人の設計思想」を語らせるためのデータ構築の裏側を解説。文字数による一律分割を排し、BeautifulSoupを用いてHTML構造に基づく意味的分割（セマンティック・チャンク）を採用することで、AIがハルシネーションを起こさず深い文脈を理解するプロセスを紹介します。
ConoHaVPS（メモリ2GB / 3コア）という極限環境で、巨大なローカルLLMを稼働させたAIコンシェルジュの実装裏話。スワップ消費によるシステムダウンを防ぐため、RabbitMQを用いた非同期キューと流量制御で「止めない設計」を実現し、避けられない処理遅延をあえて可視化して「実験の観察」というコンテンツへと昇華させたUXの逆転の発想を解説します。
2014年にスタートしたiBe.TOKYO。当時の未成熟なモバイル環境下で、街歩きの身体感覚を損なわない「軽快な投稿体験（UX）」を追求した自作Chat風システムの実装が、結果として現在の金融計算ツールを支える堅牢な非同期技術（MQTT/WebSocket）の習得に繋がった「技術の循環」を紐解きます。
2012年のVPS移行以降、モバイル端末だけでサーバー運用や開発を完結させる技術的限界への挑戦を続けてきました。操作性の低下を「SSHによるCLIへの集約」や「自動化」によって克服し、最新のWebGPUを活用してiPadなどのモバイル端末を「AI推論のエッジ機」として再定義するに至った歴史と設計思想を解説します。
iseeit.jp や APPW.jp では、シビアな金融ツールとAI体験ツールを並行公開しています。単一言語によるバグや遅延のリスクを回避するため、RabbitMQを共通基盤とし、要件に合わせてPython（精度）とNode.js（非同期性）を使い分けるマイクロサービス的思考を解説します。
人生の重大な局面で使われる住宅ローン計算ツールにおいて、数円の誤差も許されない「絶対的な計算精度」と、ストレスフリーな「リアルタイム体験」をどう両立させたか。JavaScript完結のリスクを排除し、Python + WebSocket + RabbitMQの3層非同期構成に至ったプロセスを記録します。
ブラウザ上で重いAI処理（MNISTなど）を「待ち時間を感じさせない体験」として提供するためのインフラの変遷録。2018年のjQuery Ajax + Mosquitto(MQTT) + SSEから始まり、2025年に完全な双方向通信と堅牢性を備えた現代の構成へとリプレースした背景を語ります。