Activity Timeline

2026.07.09 gwaw.jp

WebGPUで線形代数は速くなるか — 行列積からポートフォリオ最適化まで

📝 Developer's Note:
金融工学の計算基盤である線形代数（行列演算）を対象に、WebGPU による加速効果を検証しました。行列積の並列化手法やタイル化定石を整理し、ポートフォリオ最適化のような多変数演算をブラウザ上で実行する際の「演算密度」と「転送コスト」の損益分岐点を考察。Finance の数理モデルを ICT の最新 API で最適化する、実証的なプロセスを記録しています。

2026.07.08 iseeit.jp

確率的ライフプランニング・シミュレーター

📝 Developer's Note:
単一のシナリオによる予測ではなく、モンテカルロ法を用いて「無数のあり得る未来」をブラウザ上でシミュレートします。不確実性を排除するのではなく、確率分布として構造化して提示することで、将来の資産形成におけるリスクとリターンのバランスを直感的に理解できるよう設計しました。gwaw.jp で培った演算最適化技術を、人々のライフプランという最も身近で重要な意思決定シーンへ適用した実践例です。

2026.07.07 iseeit.jp

モンテカルロ老後資産シミュレーター

📝 Developer's Note:
単一の期待値に基づいた決定論的な利回り計算ではなく、不確実性を内包した「確率的ライフプランニング」を実現するための実用ツールです。gwaw.jp での WebGPU ベンチマーク成果を背景に、数千通りの市場シナリオをブラウザ上でシミュレートし、資産寿命の分布と「枯渇確率」を可視化します。Finance の数理と ICT の演算能力を駆使し、より強靭な意思決定を支援するエッジ・ソリューションを目指しました。

2026.07.06 gwaw.jp

WebGPU は本当に最速か — モンテカルロ資産シミュレーションで実測比較

📝 Developer's Note:
「最新API＝最速」という先入観を排し、モンテカルロ資産シミュレーションを題材にCPUとWebGPUの実効速度を徹底比較しました。VRAMへのデータ転送オーバーヘッドを考慮した「損益分岐点」を実測により特定。実用的なツール群において、どのタイミングで演算をGPUへオフロードすべきかという、設計思想の核心に触れる検証ログです。

2026.07.05 gwaw.jp

モンテカルロ資産シミュレーター with WebGPU

📝 Developer's Note:
三部作にわたるWebGPUの技術検証を経て、その並列演算性能を実用的な資産シミュレーションに結集させました。数万通りのシナリオをブラウザ上で瞬時に計算する「損益分岐点」を超えた処理により、サーバーレスで高いプライバシーを維持したまま、高度な金融推計をエッジ環境で提供します。まさに「Finance × ICT」の設計思想を具現化した実践的ツールです。

2026.07.03 gwaw.jp

WebGPUで学ぶモンテカルロ法③ 応用編エキゾチック・オプション

📝 Developer's Note:
WebGPUによるモンテカルロ・シミュレーションの応用編として、経路依存性を持つ複雑な「エキゾチック・オプション（バリア・オプション等）」の実装と検証を行いました。逐次処理では計算負荷が極めて高い金融モデルを、数万スレッドの同時実行が可能なGPU演算へオフロードすることで、エッジ環境（ブラウザ上）でも瞬時に公正価値を算出する「Finance × ICT」の実践的な最適解を提示しています。

2026.07.02 gwaw.jp

WebGPUで学ぶモンテカルロ法② 速度編 CPU vs WebGPU

📝 Developer's Note:
膨大な反復試行を要するモンテカルロ・シミュレーションを用い、CPUとWebGPUの処理速度をブラウザ上で直接比較検証しました。前回のFeature記事で示した「小規模モデルでのCPU優位性」に対し、演算負荷が高い場合にどのタイミングでWebGPUの並列性能が転送オーバーヘッドを上回るのかを可視化。実効性能に基づいたエッジAI・金融演算の最適解を導き出すための実践的ログです。

2026.07.01 gwaw.jp

WebGPUで学ぶモンテカルロ法① ヨーロピアン・オプション

📝 Developer's Note:
次世代グラフィックスAPI「WebGPU」の強力な並列演算性能を活用し、金融工学における重い演算処理であるモンテカルロ・シミュレーションをブラウザ上で高速に実行する試みです。これまでサーバーサイドに依存していた高度な計算をエッジ環境へオフロードすることで、「Finance × ICT」が目指す低レイテンシでインタラクティブなユーザー体験を追求しています。

2026.06.29 iBe.TOKYO

築地市場→押上（10km walk 2026）

📝 Developer's Note:
Google Healthのアクティビティ・データ（位置情報履歴）をパースし、独自の「アクティビティ・マップ」として自動生成するプログラムを実装・導入しました。身体的な「歩く」という活動をデジタルデータとして再定義し、可視化することで、「Internet-to-be」が目指す現実とネットの融合をより構造的に記録する試みです。

2026.06.05 iseeit.jp

為替 LSTM 予測＆アノマリー検出デモ

📝 Developer's Note:
「Finance × ICT」のコンセプトに基づき、時系列予測モデル（LSTM）による為替予測と、市場の急変や予兆を捉えるアノマリー検出を統合したデモです。単なる価格予測に留まらず、金融実務において不可欠な「リスク管理」や「不正検知」というセキュリティ的視点からAIをどう実装すべきか、その思考プロセスを形にしています。

2026.06.04 APPW.jp

LLM Benchmark Report — ConoHa VPS 2GB/3core

📝 Developer's Note:
メモリ2GBという制限されたVPS環境において、大規模言語モデル（LLM）がどの程度のパフォーマンスを発揮できるかを測定したベンチマークレポートです。PCレスなサーバー管理やエッジAI運用を支えるインフラとして、軽量モデルの推論速度やリソース消費の限界値を可視化し、今後の「AI-Assisted Activity Hub」の基盤選定に活かすための基礎データをまとめています。

2026.05.05 iseeit.jp

ポートフォリオ効率フロンティア可視化ツール

📝 Developer's Note:
現代ポートフォリオ理論（MPT）に基づく「効率的フロンティア」を、エッジサイド（ブラウザ）の演算のみで動的に可視化するツールです。「Finance × ICT」の実践として、複雑な資産配分シミュレーションをサーバーに負荷をかけず、手元で高速かつ直感的に体験できるように実装しています。

2026.05.04 iseeit.jp

DCF 企業価値簡易シミュレーター

📝 Developer's Note:
企業価値評価の基本となる割引キャッシュフロー（DCF）法を用いて、将来のフリーキャッシュフローから現在の企業価値を簡易的に算出するシミュレーションツールです。「Finance × ICT」の実践として、コーポレート・ファイナンスの複雑な理論をWeb上で直感的に操作・体験できるように実装しています。

2026.05.01 iseeit.jp

NISA / iDeCo 積立シミュレーター

📝 Developer's Note:
NISAやiDeCoといった非課税投資制度を活用した、長期的な資産形成のプロセスを可視化するシミュレーションツールです。「Finance（金融）」の理論を「ICT（情報通信技術）」の力でツールとして実装し、実践的な投資の意思決定をサポートします。

2025.07.16 iseeit.jp

住宅ローン計算ツール（Python + WebSocket + RabbitMQ）

📝 Developer's Note:
金融グレードの「絶対的な計算精度」をPythonのdecimalで担保しつつ、「リアルタイムなUX」をWebSocketで実現。堅牢性を高めるための3層非同期アーキテクチャの実装。

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