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植盛 暁斗
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近畿大学 / 経済学部Japan
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植盛 暁斗

近畿大学 / 経済学部

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仁義八行

自己紹介としまして、私が「なぜ経済学部に籍を置きながらITを志す理由」について紹介させていただきます。

この先やってみたいこと

未来

AI社員の作成、ビジネススキル、インフラ技術の習得!!!!!!!!!

近畿大学4年間

経済学部

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ゼネフィ合同会社（長期インターン）4ヶ月

委託（長期インターン）

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・ECサイトのフロントエンドのエンドポイントの最適化と実装 ・Selffee(ゼネフィ合同会社が提供するai社員サービス)が利用予定のHTML→PDFに変換するサービスの作成 ・ECサイトにおける、DGFT（DGファイナンステクノロジー）が提供しているマルチ決済サービス「VeriTrans4G」のAPIを利用した、サブスクリプション作成機能全体の設計と実装

個人の実績

個人の実績

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  • やったね！
  • 動的トピック抽出機能・フォールバック定義によるAIニュース収集・配信システムの高度化

    1. プロジェクト概要 本プロジェクトでは、従来の「AIニュース収集・配信システム（Basic版）」が抱えていた拡張性と柔軟性の課題を解決するため、「汎用型DeepResearchシステム（Breadth版）」 へのフルリファクタリングを実施しました。 これにより、単なる「決まったキーワードの検索ツール」から、「あらゆるトピックに対応し、自律的に深掘り調査を行うAIエージェント」 へと進化しました。 2. 実装比較: Before (Basic版) vs After (Breadth版) Before: Basic版 (AInews_for_LINE) 「静的・固定的な自動化スクリプト」 ・仕組み: 3つの決まった検索窓口（基盤モデル、ビジネス、技術）で、固定のキーワード検索を行うだけ。 ・課題: 　　・応用が利かない: "AI News" 以外のトピック（例：半導体、医療AI）を調べたい場合、システム全体を作り直す必要がある。 　　・取りこぼしが多い: 検索キーワードが固定されているため、新しいトレンドや予期せぬ重要ニュースを拾えない。 　　・拡張コストが高い: カテゴリを1つ増やすだけで、複雑な配線作業とプロンプト修正が必要。 After: Breadth版 (General Purpose DeepResearch) 「動的・適応的なAIリサーチエージェント」 仕組み: AIがトピックを理解し、「今何を調べるべきか」を自ら計画（カテゴリ生成） して調査を実行する。 ・成果: 　　・完全な汎用性: 入力を "AI News" から "次世代自動車" に変えるだけで、その分野専用の調査レポートが生成される。 　　・高い網羅性: AIがその都度最適な検索クエリ（複合クエリ）を生成するため、ニッチな情報も逃さない。 　　・無限の拡張性: 調査カテゴリ数は設定一つで変更可能。システム構造を変えずに、調査の幅を自由に広げられる。

  • 画像スクレイピング

    プログラミング学習の一環と知的好奇心で「画像スクレイピングコード」をpythonで記述しました。 これは、pythonで記述した初めてのコードであり、初めてのプロジェクトです。サーバーに強い負荷がかからないように細心の注意を払って設計をしました。 事前に変数を変更することで、ディレクトリのパス、ディレクトリ名、スクレイピングする画像の名前を自在に変更できます。 ただし、当初はjavascript実装した動的な読み込み環境では正常に実行できません（意図しない画像がスクレイピングされるか、不発に終わります）そのため、javascript環境で実行できるように改善しました。 が、なぜか「pixiv」では正常に実行できませんでした。（結論：pixivのスクレイピング対策が強すぎるｗ）

スキルと特徴

  • セキュリティ

    0

実績

言語

  • 日本語 - ネイティブレベル
  • 英語 - 日常会話レベル
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