野球解説AI AgentをWebのプロダクトとして完成させました！ 本ブログは日本語版の解説記事です。 英語版は別途Mediumで「Bringing AI to Every Dugout — The Ambitious Quest to Build an AI Agent for All of Baseball」というタイトル*1で公開中です。 なお、スクリーンショットは海外版優先のため英語となっております。 日本語版のデモ動画はこちらをどうぞ。 youtu.be 日本語版は近日中にブログで公開する or Xでつぶやきます。 TL;DR 野球に関わるすべての人のバディとして、AI Agentが傍らにいる未来を実現したい。 以下はオリジナルコンテンツ（英語版と同等）をお楽しみください&最後に日本語版のみの結びを入れています。 TL;DR 野球をAIでいい感じにしようぜ — ファンも解説者もコ

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています @shinyorke（しんよーく）と申します。 最近はAi Workforceのデータ周りの基盤を作る仕事をしながら、個人としては野球解説AI Agentの開発を頑張っています。 本ブログでは、Ai Workforceのデータ周りの基盤のコンポーネントの一部であるELTの選定をどうしたかについて執筆します。 特に今回は、 マネージドサービス（Azure Data Factory、通称ADF）での構築・実装を検討していたが なぜ断念したのか ADF の代替として dlt + Container App Job を選んだ経緯と、実際どうだったか Azure Cosmos DB for PostgreSQL の Read Replica を相手にしたときに ハマった点と対策 を中心に共有できればと思います。 なお、以下

こういうネタです 野球AIエンジニア（本業はAIプラットフォームのSRE）の人です. この記事は日本時間2026/3/15（日）AM 9:00試合開始, WBC 2026準々決勝である, 「日本 VS ベネズエラ」を野球AI Agentに解説してもらおうという記事となります. 野球解説AI Agentが何者であるかについては以下のスライドと動画およびブログを御覧ください. speakerdeck.com youtu.be shinyorke.hatenablog.com AIモデルはGoogle Geminiを使っています. なおAI Agentの仕様上, 「2025年にMLBでプレー経験がある選手の評価」が基本となっているため. MLB未出場選手（マイナーはもちろん, サトテルらNPB含む） 村上, 岡本ら2026年からMLBでプレーする選手 は評価できません, あしからず. 以下おしな

この記事について 2月に結婚式をやりました。 披露宴の余興のために自分でLINEアプリを開発しフォトコンテストを開催したので、この記事ではそのアプリのシステム構成や技術的なこだわりポイント、および運用結果報告を書いていきたいと思います。 披露宴で流したエンディングLTより画像抜粋 余談 使用する環境・バージョン go version go1.24.0 darwin/amd64 2026年2月時点でのGoogle Cloud / momento / LINE Messaging APIの機能を用いています 読者に要求する前提知識 MUSTの知識はありませんが、以下を知っているとより楽しく読むことができます。 一般的なイベント駆動サーバーレスアプリケーションのインフラ構成およびオブザーバビリティ用語 Go言語 momento cache WebhookおよびLINE Messaging Pla

本発表では、野球AIエンジニアである発表者が個人開発した「野球解説者AI Agent」について解説します。 成績データ、セイバーメトリクス、トラッキングデータを活用し、生成AI（Gemini/Claude）とハイブリッドで実現したエージェントの仕様や、未対戦選手同士の「仮想対戦モード」のデモを紹介…

菅野投手がまさかのロッキーズ行きで驚いている人です. 以前のブログで「野球の解説を生成AIにしてもらう時代がもうすぐやってくる」なんて紹介をしましたが, 実用できそうかつ, 2/26に「Baseball Play Study〜野球解説者AI Agent」という場所でお話させていただくものができたので紹介します. ざっくりいうと, 「打者大谷は投手大谷からホームランを打てるか？」的な疑問をLLMとセイバーメトリクスでどうにかするアプリを作った. というお話になります. 結論を待てない方はすぐ下の動画を見てください（倍速再生で良いので）. youtu.be TL;DR セイバーメトリクスの知識 × LLM（Gemini）で「AIと人間の役割分担」を実現した仮想対戦予測機能, めっちゃ使えそうな予感. やったことは以下のとおりです. 根拠となる数字はセイバーメトリクスを元にした数理モデル,対戦シ

本業は生成AIとAzureをよく使うSRE, 個人的にはGoogle Cloudで野球AI Agent開発をしている者です. 昨年末〜今年の年初にかけて, Pythonのmarimoという「リアクティブノートブック的なFWで野球AI AgentのPoCやってます」というブログを書きました. shinyorke.hatenablog.com shinyorke.hatenablog.com こちらのアプリ, 生成AIのお陰で開発がガンガン進み. そろそろ外で登壇したり外部公開するのにクラウド使うかー, でも認証どうしよう？ というフェーズになりました（これは進捗している証拠なので良いこと）. すでに運用しているデータ基盤との兼ね合い（と自分の好み）でGoogle Cloud & Cloud Runを使い Basic認証ではなく, OAuth2など真っ当な方法で認証をかけ かつ, Terraf

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています@shinyorke（しんよーく）と申します。 最近入社1年を迎えました。社内外の皆様の応援とフォローのおかげです、いつもありがとうございます。 1年前は「事業部1人目のSRE」として、プロダクトや事業部のキャッチアップ、採用といった所に奔走していました（詳細はこちらのブログを参照）。 そして現在は新たにJoinしたSREメンバーとともにサイト信頼性エンジニアリングの実現に奔走しています。 本ブログでは、 現在のAi Workforce SREチームの紹介 今後どうしていきたいか（どういうSREと働きたいか） 以上2つのテーマでお送りいたします。 TL;DR Ai WorkforceのSREはチームとして奔走しています、Embedded SREとして楽しみたい方のJoinお待ちしております！ 目次 TL;DR 目次

ちょっとお休みで伊豆に行ってました（本編と関係ない） 新年2発目のブログです（一発目と新年挨拶はここ*1）. タイトル通り, 今年（2026年）の抱負と2025年の振り返りとなります. 毎年書いてる振り返りと抱負ですが, 今年はやり方をちょっと変えてBet AIしています. 振り返りはNotebookLMで2025年1年間のブログ記事（17本）をサマリーしてレポート化した物に自分で色々足したり引いたりしています. 抱負は上記の振り返り（NotebookLMによるまとめ）と自分のやりたいことを雑にClaudeで壁打ちして作成（したものを足したり引いたりしています）. AIと共に生きていくと決めたので, このやり方にお付き合いいただけると幸いです. TL;DR 2025年の振り返り 1. キャリアの話（現職） 2. アウトプットの手法がAIありきになった 3. 野球AI Agentプロジェクト

新年明けましておめでとうございます🎍 先年も大変お世話になりました&「技術」「野球」「キャリア」の三軸で2026年も頑張ってブログ書いたり喋ったりしようと思いますのでよろしくお願いいたします🙏 ここから本題です, このブログはざっくりいうと. 生成AIに野球選手の解説をさせるのは案外行ける&そんなAI Agent（のプロトタイプ）作ったよ！ という話を「なぜやったか」「どう実現したか」「この後どうする」の三軸でお話します. なおNotebookLMまとめはこちらです. このブログの要約 TL;DR 野球, もっというとスポーツデータ分析と評価はAIに担当してもらう, 「AIと人間の役割分担が進む未来」が近くに見えているぞ！ スポーツデータ分析, 観戦もBet AIという話です. デモ まずはデモを御覧ください, やってることはこんな感じ. 「2025年にホームランをたくさん打った打者」

pyspa Advent Calendar 202512/23のコンテンツです. 去年は「転職したやで」的な報告でネタが固まっていたのですが. 今年は決定的なネタに不足しており, 「近況報告」「技術ネタ」「書籍ネタ（これは前のエントリー）」から選ぼうと思っていましたが！？ shinyorke.hatenablog.com 職歴をAIに読み込ませて色々やった*1この話の続きで, 10年以上継続している老舗個人技術ブログである「Lean Baseball（このブログ）」をAIに評価してもらう 今年の記事の評価を客観的にしてもらう 上記の結果を公開することで「自分のブログのレベルを客観的に評価」「読み手にとっては一つのベンチマークとしてもらう」とかすると面白そう！ ...と, たった今思いついた&やったら案外楽しかったのでこちらでやってみようと思います. なお, 執筆はAIじゃなくて自分で書いて

私が2025年に読んでためになった・面白かった技術書を振り返るいつものコーナーです（ちなみに昨年はこれ）. ちなみにこの「技術書籍」コーナーは2017年から続いてます（長い*1） 今年2025年は来年2026年もアツい（であろう）, 「プラットフォームエンジニアリング（含むクラウド・SRE）」「キャリア」「生成AI」の三軸でお送りします. なおこのエントリーはもちろん自分が読んだ本の話かつ, 自分で執筆（not AI）および, 書評を書くと何かしらの疑義が生じる可能性*2ある書籍は省いております. TL;DR 情報のキャッチアップと実践はしつつも, 迷わず己の道を進みましょう&己の道を探す意味でも本は読もう. 色んな考え, 新しいもの, 書籍はあるのでインプットとアウトプットは続けよう, でも自分を見失うな. といった感じでしょうか. 対象読者 ソフトウェアエンジニアとして従事している方々

FastAPI + htmxが最強説 - Pythonエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 本題 どうも、LivetoonCTOのだいちです。 今回はスタートアップでプロトタイプ開発する時の技術選定について書きます。結論から言うと、FastAPI + htmxという組み合わせがモック開発において最も効率的で効果があると思います。 モックごときでReactを

※本記事は趣味ネタでありつつも, 「LayerX AI Agent ブログリレー 」53日目, 11/26のコンテンツとしてお送りいたします*1. 生成AIで野球データ分析と野球のお笑い*2をどうにかしたいアマチュア野球エンジニアこと@shinyorke（シンヨーク）です. 本業は生成AIプロダクトのSRE, 個人としては（シーズンの関係上）競馬*3と料理多め*4ですが相変わらず野球データサイエンス頑張ってます⚾️ shinyorke.hatenablog.com 7月に「生成AIを活用した野球データ分析〜メジャーリーグ編」と称して「とりあえずClaude Desktopと（個人開発した）MCP Serverおよび既存のプロダクト群でどうにかしたぜ！」というお話をさせてもらいました. この「生成AIで野球をどうにかする」プロジェクトは「LTのための一時的なコンテンツ」ではなく, 「2022

※刺激的なタイトルのブログですが, あくまで個人の実験で何かのアクションをこれからするわけではありません（特に現職関係者の方は驚かないでね）. G1それも限られた条件*1のみ馬券を買うマンです. 今年は謎に調子がいいです*2. ちょこっと昔（2023年）の話&最近縁あって再演させていただいた「自らを強いエンジニアにするための3つの習慣」という自分のエンジニアなキャリアの半生記っぽい話があって, 特にこの話を強めにさせてもらいました. CV（Curriculum Vitae, 職務経歴書）を常に更新しよう, 絶対に. shinyorkeが強いのか弱いのか, 3つの習慣（職歴を書く, 強いエンジニアを真似る, 代表作を持つ）は本当に大事なのかは個々人の意見に委ねるにしても. 転職をする/しない関係なく, 「自分の経歴, 歴史」と言える「職務経歴書」を更新する大切さは絶対に譲れないと強く思ってい

こんにちは、Ai Workforce 事業部でテクニカルプロジェクトマネージャーをしている Joe です。 今回ですが Observability Conference Tokyo 2025 のスピーカーとして参加させて頂きました！ https://o11ycon.jp/ まず、今回開催にあたって主導して頂いたオーガナイザー、スタッフとして開催を支えて頂いた皆様、スポンサーをして頂いた企業様によって素晴らしい会を開いてくださったことにお礼を申し上げます。 楽しすぎて写真撮るのを忘れていたのが最大の反省点です。 Observability Conference Tokyo 2025 とは？ Observability Conference Tokyo 2025 は、Observability に関する知見を共有するためのカンファレンスです。 これまで他のカンファレンスの中でオブザーバビリティ

良著でした本当におすすめです 今はSREを生業にしつつ, 個人では野球エンジニアリングwith AIに全ベットしている者です. この記事は「SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで」がめっちゃ良かったです！&迷えるSREのための羅針盤としておすすめですよ！ ...という感想話&自分のポエムとなります. SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで 作者:北野 勝久,近藤 健司,小林 良太郎,渡部 龍一,齊藤 拓朗,柘植 翔太,横山 達男技術評論社Amazon 現在SREをやっていて色んな悩みを抱えている方*1 SREとして何から手を付けたらよいかわからない方*2 ビジネスメンバー含む他者にSREの役割や存在をいい感じに説明したい方*3 上記に心当たりある方はぜひご一読いただけると良いかもしれません. ちなみにこのブログも生成AI（Cursor）の力を借りて執筆していますが安心し

本日（2025/9/6）で46歳になりました. プライベートも仕事もなんとかんとかいい感じに生きていけるのは, 友人, 職場の同僚, 両親に家族そしてこのブログを含めて応援してくださっている方々のおかげです. いつもいつもいつもありがとうございます🙇🏻（以上, ここまで去年のブログから使いまわしつつちょこっと変更） 毎年「誕生日」「年末年始」「GW前後（これはやらないときもある）」を「自分自身のキャリアの定点観測・振り返りの時期」と定義しているので, 45歳のPay-Off Pitch*1（振り返り） - イチ年間はどういう年だったか（近況報告も兼ねて） 46歳のFirst Pitch*2 - 所信表明とこの先のキャリアとかやることのはなし そういえばshinyorke, 家を買ってから暫く経つけど今どうなん? ← New! みたいな話をつらつらと書きます. 定点観測なので（私のパーソ

はじめに 技術選定やアーキテクチャ設計は簡単な仕事ではありません。 資格の勉強を通して各クラウドサービスの機能がわかるようになったから・プログラミング言語を勉強してアプリコードが書けるようになったからといって、では次のステップとしてアーキテクチャ設計ができるか？と言われると必ずしもそうではないことの方が多いのではないでしょうか。 このサービスを用いることでシステムの機能要件を問題なく満たせるという理由で技術選定した結果、全然パフォーマンスが出ない・コストがかかり過ぎるといった問題が発覚して、運用やビジネス遂行に支障をきたしてしまうこともあります。 このような失敗を未然に防ぎ、システムがその役割を十分に果たすために必要となるアーキテクチャを先んじて確実に見通し設計するには、私たちは一体どのようなことを学び、気をつければいいのでしょうか。 この記事では、アーキ設計・技術選定において大きな失敗を

こんにちは、みなさん！Model Context Protocol (MCP) サーバーの活用、進んでいますか？私は日々新しいMCPサーバーを試しながら、開発効率を高める方法を探求しています。 前回のMCP関連記事でも触れましたが、MCPは「AIアシスタントと外部サービスを繋ぐ架け橋」として、私たちの開発ライフを大きく変えています。Claude CodeやCursorなどのAI IDEが、GitHubやデータベース、APIツールと直接連携できる仕組みは、もはや現代の開発には欠かせませんね。 今回は、私が長期間テストして厳選したMCP Server 15選を紹介します。2025年の最新情報を元に、初心者から上級者まで幅広く使える優れたツールを集めました。それぞれの特徴と実際の使用感をお伝えしていきますね！ 一、開発・コード管理系MCPサーバー 1. GitHub MCP Server 用途：