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立命館大学 情報理工学部 実世界情報コースのB4です。
実装にはAI（Claude Code・Codex）を使い、自分は課題の整理・要件決め・動作確認・運用を担当しています。Web開発は現在学習中です。
- 塾の入退室記録をDiscordから確認できるBotを作り、2026年7月から塾で使われています
- 研究室のチーム開発で、体感型VRグライダーシミュレータの制作に参加しました
- 海外インターン（インド・Sasken Technologies）で、車載向けの前方衝突警告を評価ボードで動かすチーム開発に参加しました
- HTML / CSS / JavaScript とWebの仕組みを書籍で学習中です
- AtCoderでPythonを使って問題を解いています
| リポジトリ | 内容 | 自分の担当と生成AIの担当 |
|---|---|---|
| takeda-log-discord-bot | 塾の入退室ログをDiscordで確認するBot（現在運用している版）。旧版は nyutai-discord-bot | 自分：課題の発見と機能の決定、サーバーの用意、日々の運用、不具合の切り分けと動作確認。AI：コードの実装、テスト、導入スクリプト |
| vr-glider-project-summary | 研究室のチーム開発で作った体感型VRグライダーの概要（コードは非公開） | 自分：メインゲームシーンの組み込みと調整、実機での試験、Gitでの統合。AI：メインゲームシーンのC#コードの生成 |
| sasken-fcw-internship-summary | 海外インターン（Sasken Technologies）の概要 | 下の「Forward Collision Warning on an Embedded Board」を参照 |
| seiseki-kanri | 大学の成績を登録してGPA/GPSを確認するFlaskアプリ | 生成AIを使って作成（2026年9月のコード整理と自動テストの追加を含む） |
- Python：AtCoder
- Bot・運用：Discord Bot、Playwright、Oracle Cloud、Linux / systemd（AIを使って構築し、運用しています）
- VR・デバイス：Unity、Meta Quest 3、ESP32（研究室のチーム開発）
- 組み込み：TI TDA4VM評価ボード、TI Processor SDK、Ubuntu（海外インターン）
- Webアプリ：Flask、SQLite（AIを使って作成した成績管理アプリ）
- 開発：Git / GitHub、SourceTree
- 学習中：HTML / CSS / JavaScript
塾の入退室ログを、普段使っているDiscordのスラッシュコマンドから確認できるBotです。
生徒ごとの直近1週間の入退室時刻と滞在時間を表示します。2026年7月29日から塾のDiscordサーバーで稼働しています。
自分が担当したこと
- 入退室の確認に手間がかかっている課題を見つけ、必要な機能（生徒名で検索して直近1週間の記録を見る）を決めた
- サーバーの用意、再ログインなどの日々の運用、不具合の原因の切り分けと動作確認
実装はAIを使って行いました。管理画面のCSV出力をPlaywrightで自動取得し、Oracle Cloud Always Free上で常時稼働しています。
取得したCSVは形式を検証してから差し替えるため、取得に失敗しても前回の正常なデータで応答を続けます。CSVの更新が止まった場合は、管理者のDMにだけ通知します。
- takeda-log-discord-bot（現在運用している版）
- nyutai-discord-bot（外部APIを使っていた旧版）
研究室のチーム開発で、身体の傾きで操作する体感型VRグライダーシミュレータを制作しました。
IMUセンサーによる姿勢入力、Unity、Meta Quest 3、ESP32との通信を組み合わせたシステムです。
自分が担当したこと
- メインゲームシーンの進行（カウントダウン、リング・チェックポイント・ゴールの判定、リザルト、サウンドなど）の作成と調整。C#のコードはAIで生成し、Unity上で組み込んで調整しました
- 子供向けモードなど、体験者に合わせた難易度や進行の調整
- Gitでのブランチ統合と、チームへのSourceTreeの使い方の共有
- Quest 3・センサー・ESP32をつないだ実機での試験と不具合対応
※研究室のPrivateプロジェクトのため、ソースコードは公開していません。
立命館大学の海外インターンシップで、インド・ベンガルールのSasken Technologiesに約4週間参加しました（2026年8〜9月）。
学生5名のチームで、走行映像から前方の車両を検出して衝突までの時間を推定し、警告を出すシステムを、Pythonで試作してからCに移し、TI TDA4VMの評価ボード上で動かしました。
自分が担当したこと
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ボード用SDKのセットアップ、Ubuntuでのビルド、評価ボードでの実行と動作確認
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メンバーのブランチの統合（Git）
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動画入力と警告処理（C）の、ボードの物体検出アプリへの統合。コードの編集には生成AIを使い、ビルドと実機での確認は自分で行いました
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英語での成果発表（評価ボードのセットアップ、個人の貢献、まとめを担当）
FlaskとSQLiteで作った、非公式の成績管理Webアプリです。AIを使って作成しました。2026年9月のコード整理と自動テストの追加も、生成AI（Claude Code）で行っています。
科目を登録してGPA/GPSや取得単位を確認でき、大学ポータルからコピーした成績表のHTMLを解析して一括登録できます。成績の取得・更新・削除はログイン中のユーザーのデータだけを対象にし、GitHub Actionsでpushのたびにテストを実行しています。
- seiseki-kanri
- デモ：seiseki-kanri.onrender.com（無料枠のため、初回表示に1分ほどかかる場合があります）