Arai Nobuaki

Madoka Sawa

鈴木 柊

開発チーム11名のチーム開発に実装担当として参加しました。

【技術】FastAPI（Python 3.12・3層構成）/ Vite + React 19 + MUI / PostgreSQL 16（Docker）/ SQLAlchemy 2.0 Async + Alembic / JWT（httpOnly Cookie）/ orval + TanStack Query / pytest

【担当】Scope 1の14機能9画面を実装しました。非マージコミットは58件、差分は約+77,300行、テストはbackend 852件 / frontend 524件です。Foundation 6本（FastAPI基盤、PostgreSQL Docker、フロント基盤、DBスキーマ、JWT認証、OpenAPI-orval連携）をほぼ単独で構築しました。

【主な実績】
・DB設計担当が未着手で実装が止まったため、メンター合意の上で先行して23テーブルのDBスキーマを仕様書から自力設計し、根拠をdraftに残して引き渡しました。
・JWT認証の設計要件（アイドル7日・絶対上限30日）を2カラム分割で表現し、SHA-256のみ保存・ローテーション・再利用検知で全失効する形にしました。
・orval設定ミスを発見しました。生成クライアントが共通処理を経由しておらず、Cookie送信も401リフレッシュも効いていませんでした。
・「緑のテスト」が嘘だった問題を修正しました。DB接続失敗がskipに吸収されていました。
・監査ログに「起きていないログイン失敗」が記録されるバグを、RED確認付きで修正しました。

チーム開発（実装担当）：安全文化サーベイ最適化サービス

ビルのご利用ガイド（PPTX/PDF/DOCX）を根拠に、AIが出典つきで回答するWebアプリを個人開発しました。

【技術】Next.js(App Router) / TypeScript / Supabase（PostgreSQL + pgvector）/ OpenAI API / Zod / Vitest / Vercel

【やったこと】RAGを自前実装しました。3形式から本文を抽出して正規化し、800文字・重なり100で分割し、1536次元で埋め込み、pgvectorでコサイン類似検索しています。

【品質】テストは363件（38ファイル）、受入テスト13本はすべてPassです。精度は自己採点せず、30問×2セットを別のAIに採点依頼しました。スコアは21/30から始まり、4回の改修で合格基準（27）を超える30/30・27/30に到達しました。現在はVercelで本番稼働中です。

【主な発見】
・構造化出力のフィールド順序がLLMの思考順序を規定していました。判定フィールドを回答文より前に置いていたため、正しい回答を生成しながら「見つからなかった」と判定する自己矛盾が起きていました。順序を入れ替えて正解数が18問から27問に上がりました。
・類似度の閾値は判別器になりませんでした。対照群が5件しかない状態で一般化しており、24件に増やすと関連群と分布がほぼ完全に重なりました。
・temperature未指定が測定を汚していました。
・チャンキングの見直しは、DBを一切変更せず副作用ゼロの実測だけで効果なしと判断し、撤退しました。

鈴木柊

鈴木柊

鈴木 柊

鈴木 柊

鈴木柊

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