Data & AI Systems Engineer。可視性、計測、エージェント的システムに取り組んでいます。
AI はいま、人と探しているもののあいだ、そして仕事とそれを動かすソフトウェアのあいだに入り込んでいます。答え、振り分け、記憶し、忘れ、そしていまや自分で動きます。たいていは、それが正しいかどうかを誰かが確かめる前に。私はその層をオリジナルデータで研究し、その中で動くツールを作っています。出発点はデジタルマーケティングの供給側でした。クロール、アナリティクス、自動化、レポーティング、マーケティングに見えていたものの下の配管です。本当の問題はマーケティングではありませんでした。可視性、計測、コントロール。それがずっと問題でした。AI はその問題を小さくしたわけではありません。もっと見えないところへ動かしたのです。
Beetroot が窓の杜で紹介 · オリジナルデータの研究 · 公開しているオープンソースツール
何が見つけられ、
信頼され、行動に
つながるかを決めるシステム
テーゼ
AI は二つのことを同時に変えています。人が情報を見つける方法と、仕事がソフトウェアの中を流れる方法です。
この変化は検索だけの問題ではありません。トラッキング、アトリビューション、コンテキスト、メモリ、ハンドオフ、信頼に関わります。人が選択する前に何を目にするかを決めるシステムです。
そのレイヤーに取り組んでいます。一部はリサーチです。何が変わるかを計測し、検証に耐えるものを公開します。一部はエンジニアリングです。コンテキストを保ち、失敗を可視化し、AI 支援の仕事を検査可能にするツールとワークフローを作ります。
フォーカス
記事
エージェントが数体を超えると、その定義はあなたが編集する設定であることをやめ、インフラになります。インフラのやっかいなところは、頭の中に収めきれなくなった時点から、宣言された状態と動いている状態が放っておけば乖離していき、それを誰も報告しないことです。直し方は、サーバーが学んだ規律です。集合をファイルとして宣言し、現実と差分を取り、適用したものを固定し、そして背後で起きた変更の上から適用することを、乗り越えて収束させるのではなく拒否します。ただし、見落としやすい落とし穴が一つあります。リコンサイラーが扱えるのは、あなたが宣言し忘れずにいたものだけです。
あるスパンを誰が書いたかは、ハーネスがすでに把握している事実です。そのスパンに従うのが安全かどうかは、そうではありません。ですから直しは、より賢い読み手ではありません。ツールとピアに、届いた経路である配管の立場ではなく、それらが本来そうである異物の立場を与えることです。
道具は、何ができるかを基準に最適化されます。ところがエージェントは、結果を予測できるか、そして答えが空で返ってきたときにそれを読めるかを基準に道具を選びます。この二つは別の性質であり、その隔たりこそが、より高機能な道具ほど手つかずのまま残りがちな理由です。
アーティファクト
同じレイヤーをめぐって作ったツール。メモリ、クリップボード、エージェントのハンドオフ、モニタリング。意味があるところはローカルファーストで、直接ぶつかった問題から作っています。
ワークフローのコンテキストを保つための、Windows 向けローカルファーストなクリップボード環境。AI 変換、OCR、スマート検索、無制限の履歴。クリップボードは一時的なものではなく、ワークフローメモリの一部であるという発想で作られています。
詳しく見る →
人と AI エージェントの間をつなぐクリップボード・ブリッジ。MCP 経由でクリップボードの状態を読み、書き、監視できます。エージェントネイティブなワークフローのための小さな相互作用プリミティブ。
詳しく見る →
ブラウザからエージェントへのハンドオフ用サーフェス。Webhook 経由でページをエージェントのワークフローに送信し、ブラウジングの瞬間のコンテキストを保ちます。
詳しく見る →
長期実行されるコーディングエージェントのためのスコープ付き永続メモリ。ローカルファースト、MCP ネイティブで、コンテキストをノイズに変えることなく 1 セッションを超えて存続します。
詳しく見る →
Claude.ai の制限を監視する小さな運用ツール。
詳しく見る →