近藤悠太VibeGuard を試す

Embedded × Edge AI

Sense.Decide.Share.

現場の信号を、使える判断へ。

Recognition · 実績実績 8 件 · 2024–2026
特別賞Microsoft Agent Hackathon2026'26 トレーニー採択SecHack3652026学生ポスター発表IEEJ C部門大会2025奨励賞IEEJ U-212025クレイン電子 BLEアドオンボード特別賞SPRESENSE Contest2025クレスコ ELTRES優秀賞SPRESENSE Contest2024LoRa活用アイデア賞SPRESENSE Contest2024JBAT Qanat Universe賞SPRESENSE Contest2024

Field-ready portfolio

研究、実装、公開までをひとつの流れとして見せる。

8受賞・採択・発表
4公開研究テーマ
5プロダクト配布面
4技術記事

Shipped Work

公開リポジトリだけでなく、Marketplace、拡張機能、運用ワークフローまで届く形にした制作を中心に据えています。
Security Tooling

VibeGuard

AI 生成コードの「通ってしまうバグ」を 3 地点で止める

書くとき（VS Code / Open VSX）・読むとき（Chrome）・マージ前（GitHub Actions / CLI）の 3 地点に同じ analyzer-core を配り、注入・秘密情報・認証スキップ・スタブ実装の混入を同一基準で止める診断基盤です。公式サイトの数値はすべてリポジトリから自動生成しており、コードは端末から出ません。

公式サイト
  • 解析コア共通化 — 同じ analyzer-core を 4 つの配布チャネルに載せ、判定を 3 地点で揃える
  • 85 ルール / 11 言語 — 単一ファイル 74 + ファイル横断 11。注入・認証・秘密情報・暗号・メモリ安全・組込 / RTOS を c / cpp / csharp / go / java / javascript / kotlin / php / python / ruby / typescript で網羅
  • 自動修正 7 件 — うち「読まずに適用してよい」と宣言できるのは 1 件だけ。残りは needs-review として明示し、直す判断は人に残す
  • 公式サイト公開 — ルール一覧・検出例・バージョンをリポジトリから自動生成。手で書いた数値はサイト上に 1 つもない
GitHub Marketplace (Action)VS Code MarketplaceChrome Web StoreOpen VSX Registry
TypeScript MonorepoSARIFGitHub ActionVS Code ExtensionChrome MV3
LLM Multi-Agent

EdgeOps Command Agent

点検データを「意思決定」まで変換する保全マルチエージェント

異常検知で終わらせず、センサ・画像・点検メモ・マニュアル・故障履歴を 8 エージェントで統合し、リスク判定・原因推定・作業指示・報告書まで一貫して変換する Azure ベースの保全 AI です。人間の承認（承認 / 修正依頼 / 却下）を前提とした Human-in-the-loop と監査ログを備えます。

  • 8 エージェント構成 — Intake → Signal → Vision → Manual RAG → Root Cause → Action → What-if → Governance
  • Azure OpenAI / Semantic Kernel / Azure AI Search による RAG とビジョン解析
  • SPRESENSE などのエッジ機器から Event Hubs 経由で取り込むエッジ連携
  • 承認・監査ワークフロー — Cosmos DB へ実行履歴を残し Teams へ通知
Microsoft Agent Hackathon 特別賞
Azure OpenAISemantic KernelMulti-AgentRAGFastAPI
LLM Multi-Agent

Maison Passage

片道航空券 2 枚で組み立てる海外旅行プランナー

海外旅行を「2 枚の片道航空券」として検索するプレミアム旅行プランナーです。Codex の Planner / Generator / Evaluator マルチエージェントハーネスをローカルで運用し、`specs/spec.json` を唯一の正としてスプリント単位で機能を進化させています。現在は Sprint 10（多地域コリドーの現実性とラベル整合）まで到達しています。

  • Planner / Generator / Evaluator の 3 役をローカルの Codex で反復実行し、PASS / FAIL レポートを成果物として残す
  • 複数月 × 滞在日数レンジの柔軟検索 — 最安の往路日付を選び、そこへ滞在レンジを足して復路を探す
Next.jsTypeScriptCodexMulti-AgentSkyscanner
Business System

Mountain Supply System

山小屋補給品の在庫・受注・売上管理

Java / Spring Boot / SQL / テストを一通り用いた、業務アプリケーション相当の小規模システムです。商品マスタ、入出庫履歴、注文ヘッダと明細、ユーザー認証を分離した正規化設計と、JOIN・GROUP BY を中心とした集計 SQL を組み合わせています。

  • 注文ライフサイクル — CONFIRMED → SHIPPED / CANCELLED を状態遷移として固定し、再操作は 400 で拒否する
  • 在庫は入出庫履歴から動的算出。キャンセルは ORDER_CANCEL として戻し入庫する
Java 21Spring BootSpring SecurityH2JUnit 5
LLM Workflow

Zumen LLM Docker Lab

図面業務を LLM で半自動化する実験基盤

図面画像からの説明生成、判定理由の文章化、プロンプトのバージョン管理、顧客別用語集、評価データセットの自動採点、監査ログまでを 1 つの FastAPI + htmx アプリにまとめた、図面 LLM ワークフローの実験基盤です。Docker / Dev Container で再現でき、LLM プロバイダは mock ↔ OpenAI 互換で切り替えられます。

  • プロンプトを SQLite に version 保存し、改善案をそのまま新 version として有効化できる
  • 評価データセットに JSON アサーションの自動採点を付け、active な prompt version で pass / fail を集計
FastAPIhtmxSQLiteDockerLLM

Research

このサイトの軸は、センサで拾った信号をエッジで読み、必要な情報だけを送り、公開しながら次の研究へつなげる流れです。

Research Flow

現場で信号を取り、軽量に判断し、通信制約を前提にデータを設計し、GitHub と Elchika で公開するまでの流れを、このサイト全体の軸にしています。
01
Sense現場で拾う

画像、振動、音響、位置情報のような信号を、実験だけで終わらない粒度で現場から取る。

02
Decide軽量に判断する

SPRESENSE 級の制約を前提に、特徴量設計や軽量モデルで判断をデバイス側へ寄せる。

03
Share公開して次へつなぐ

GitHub、Elchika、受賞歴まで含めて研究の流れを公開し、次のテーマに接続していく。

Positioning

研究と実装と公開を、ひとりで閉じる

研究の公開ループも、出荷した製品も、両方ある。組み込みエンジニアの多くは前者で止まり、AI エンジニアの多くは後者を持たない。

Most embedded engineers stop at the device. Most AI engineers stop at the notebook. I ship both ends.

24681099898信号の幅Signal Breadthエッジ制約下の実装Edge Constraint市場への到達Ship to Market公開研究の継続性Public Research運用接続Operationalization
近藤悠太一般的な組み込みエンジニア一般的な AI エンジニア
  1. 9信号の幅Signal Breadth画像・振動・音響・GPS+CO2・AI生成コード — 5 modalities
  2. 9エッジ制約下の実装Edge ConstraintSPRESENSE FFT + Random Forest + TFLite Micro + .tflite→C++ header
  3. 8市場への到達Ship to MarketVibeGuard live: GitHub Marketplace, VS Code, Chrome Web Store, Open VSX + 公式サイト
  4. 9公開研究の継続性Public Research4 Elchika 記事 + 受賞 6 件 + 電気学会 C部門発表 + SecHack365 '26 採択
  5. 8運用接続OperationalizationEdgeOps 8-agent + 承認/監査ワークフロー、anomaly-event-api の NEW/CHECKING/RESOLVED
インパクト

軌跡を、データで

2024 → 2026、4 つのモダリティ、6 件の受賞、4 つの配布チャネル。

制作のペース

記事と受賞を、3 年連続で積み上げ

024343202420252026進行中
累計 10 件

4 / 4 モダリティ稼働中

信号モダリティのカバー範囲

画像 + IMUImage + IMU
3
振動 + 音響Vibration + Audio
4
画像 + 運用Image + Ops
3
CO2 + GPSCO2 + GPS
5

4 マーケットプレイス · 1 codebase

VibeGuard の到達範囲

GitHub Marketplace (Action)
VS Code Marketplace
Chrome Web Store
Open VSX Registry
0テレメトリ送信なしコードは端末から出ない
0 telemetry · code never leaves the device

Recognition Archive

研究記事、コンテスト、学会発表、セキュリティ育成プログラムまで、公開された実績を年表として追えるようにしています。

Articles

2026.01.31SPRESENSEでインフラ点検向けのエッジAIドローン

カメラ、BLE、エッジAI、軽量ドローンを組み合わせ、機体側で判断するインフラ点検の可能性を探った作品です。

2026.01.31加速度・音響信号を活用した異常検知エッジAIモデルの構築

加速度と音響を 1 kHz で取得し、FFT ベースの特徴から軽量に異常兆候を判定する構成を整理した記事です。

2025.01.31SPRESENSEと振動解析による設備保全の最前線

LoRa と振動解析を組み合わせ、遠隔監視と設備保全をつなぐ実装としてまとめた作品です。

2025.01.31SPRESENSEとELTRES通信でCO2濃度をマッピング

ELTRES とセンシングを組み合わせ、都市部と郊外の CO2 濃度差を可視化した環境モニタリング研究です。

Awards

2026特別賞

Microsoft Agent Hackathon

2026'26 トレーニー採択

SecHack365

2025学生ポスター発表

IEEJ C部門大会

2025奨励賞

IEEJ U-21

2025クレイン電子 BLEアドオンボード特別賞

SPRESENSE Contest

2024クレスコ ELTRES優秀賞

SPRESENSE Contest

Contact — Philosophy

「どう動くか」だけでなく「どう使われるか」まで設計する

良いエンジニアリングは、ただ動くものを作ることではなく、現場で実際に使えるシステムを設計することだと考えています。そのため、センサ取得、エッジ推論、通信、API、可視化までを横断し、必要な情報だけを送る省通信設計と、運用へつなげるイベント設計をひとつの体験として組み立てています。お仕事・研究のご相談は GitHub からお気軽にご連絡ください。
GitHubコードと検証ログを残す公開リポジトリ

研究の途中経過まで含めて公開し、組み込み、機械学習、API、実験スクリプトを横断して整理しています。

Elchika背景と評価を日本語でまとめた制作ノート

課題設定、構成、評価、今後の展望を記事として残し、作品単位で読めるようにしています。

VibeGuard 公式サイト出荷中のプロダクトをそのまま読める公開サイト

検出ルール一覧、実際の検出例、リリース履歴を、リポジトリの中身から自動生成して掲載しています。

Featured shipping focusVibeGuard / EdgeOps Command Agent