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北海道情報大学 / 通信教育部 経営情報学部 システム情報学科
私の強みは、強い知的好奇心と学び続ける姿勢です。大学3年次に、このまま卒業しては大学院進学も難しく、また自分にはまだ知らないことが多すぎると痛感しました。もっと深く学び、自分が研究したい分野を見つけるために、1年間の休学を決断しました。
1. AIを業務に取り入れること : コード生成やレビュー、設計ドキュメントの作成など、日常の開発業務にAIを積極的に使い、自分の生産性を高めたい。また、自分だけでなく職場の仲間にもAI活用を広げていきたい。
特定のスキーマをもつNotionデータベースに、行動記録（ログ）を記録し、そのサマリーをLLMで作成するプログラムです。 Google Cloud Cloud Run 向けに書かれており、エンドポイントを叩くことで、Gemini APIを通じて、サマリーが生成される仕組みです。
Git のコミットメッセージや Pull Request を自動生成するための CLI ツールです。 ユーザーはリポジトリ内でコマンドを実行することで、AIを利用してメッセージを生成できます。目的は、開発者が手作業でメッセージを考える手間を省き、統一感のあるコミットログや PR を効率的に作成できるようにすることです。 Git のワークフローと統合された形で使える点が特徴になっています。 -------------------- 使用技術: このプロダクトは、Python 3.8 以上で開発されており、依存関係管理には高速なパッケージマネージャ「uv」を採用しています。pyproject.toml で明確に依存関係を定義し、開発環境の再現性と効率性を高めています。 requests gitpython rich typer toml pytest pytest-mock pytest-cov pre-commit ruff -------------------- 工夫点: git commit や gh pr create の主要オプションをそのまま受け付けるため、既存のワークフローを変更せずに利用できる コマンド実行前に必ず生成された内容をユーザーに提示し、確認・編集を経てから反映する設計になっている コミットメッセージや PR 説明文を LLM により一定の形式で整形し、履歴の一貫性を保てる プロンプトを ~/.config/git-scribe/ 配下で system 用と user 用に分け、役割指示とプロジェクト固有の指示を独立して管理できる git-scribe init コマンドで設定ディレクトリと雛形ファイルを生成し、API キーを config.toml に集約できる Pull Request 作成時にレビュアー、ラベル、マイルストーン、ドラフト指定などの属性を付与できる 依存関係管理と実行環境構築に uv を採用しており、セットアップやテスト実行を効率化している rich により CLI 出力を視認しやすくしている PyPI に公開しているため pip を使って簡単にインストール可能
瀬戸口 駿介さん
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このたび、1年間の任期で Google AI 学生アンバサダーに選出され、日本全国から集まった500名の学生の一員として活動することになりました。 私は、Gemini のような生成AIが情報の発見や理解を助ける強力なツールになると考えています。現代社会では、日常の作業やビジネスの運営から、専門的な知識を求められる重要な場面に至るまで、情報を見つけて評価する力が欠かせません。 アンバサダーとしての活動を通じて、AIを活用して複雑な情報の中から最適な答えを導き出し、より良い意思決定につなげるための実践的な方法を探り、共有していきたいと思います。この経験は、知的システムを専門とするソフトウェアエンジニアを目指す私にとって、大きな一歩になると考えています。 主な取り組みは以下のとおりです。 • ワークショップや勉強会の企画・開催 • Gemini を使った実践的な事例や知見の共有 • 学生コミュニティを代表して Google へのフィードバック提供
ソフトウェアエンジニアリング協会に所属し、エンジニアリングの能力を鍛える訓練に取り組んでいます。協会について : https://www.swe.or.jp/
北海道情報大学 / 通信教育部 経営情報学部 システム情報学科
特定のスキーマをもつNotionデータベースに、行動記録（ログ）を記録し、そのサマリーをLLMで作成するプログラムです。 Google Cloud Cloud Run 向けに書かれており、エンドポイントを叩くことで、Gemini APIを通じて、サマリーが生成される仕組みです。
