Solving Problems with Code

既存の家計簿アプリではカップル間の細かい費用分担や、清算状況の可視化が不十分で、手動計算の手間が発生していた。

専用のUIを設計し、LLM（Gemini APIやQwen3-VL等のローカルLLM）によるレシート画像認識を導入。入力の完全自動化を試みた。

煩雑な入力作業を大幅に削減。精算額が正確になり、支払いに関するコミュニケーションミスをほぼゼロにした。

交際相手のステータス、費用、スケジュール等を統合管理する既存アプリが無く、複数ツールを跨ぐ不便があった。

Flutterによる一括管理アプリを設計。SQLiteによるオフライン対応に加え、LLMを用いた相性診断やアドバイザー機能を試行実装した。

コストや交際期間の可視化により、戦略的かつ効率的な婚活の意思決定を可能にした。

大手金融機関で今後のシステム開発や運用はクラウド環境でも行う構想があり、最新のGitOpsモデルにおける運用の勘所や技術的障壁を検証したいという要望があった。

複数のOSSを組み合わせ、宣言的なデプロイを実現。最新イメージの自動検知から認証を通したデプロイまでの一貫したフローを構築。

クライアントの満足度が非常に高く、技術実証を通じてその後の新規プロジェクト獲得に大きく貢献した。

スマートフォンゲームにおいて、Tabキー移動等の標準的な操作が不可能なUI環境下での、膨大な単純作業（強化・売却）が負担となっていた。

OpenCVを用いた高度な画像認識により、座標に依存しない操作を実現。WebUIから操作対象を選択できる動的な管理システムを構築した。

完全放置での自動周回を実現。ゲームプレイ時間を本来の楽しむべき要素のみに集中させることに成功した。