About — 石田尚幹

目的を見て
設計する力。

身近な不便や制約を見つけ、実用性と保守性を重視して課題解決に取り組んできました。機能を実装して終わりにせず、実際の利用者が安心して使い続けられる状態まで設計することを大切にしています。これまでに30件ほどのプロダクトを開発してきました。基本は個人開発ですが、チーム開発の経験もあります。

Experience

経歴

株式会社アルファ・オメガ

Software Engineer Intern

2026.7 —

インターンとして、社内向けローカルLLM基盤の開発中核、既存システムの再設計、社内のオンプレ・AI・CI・ネットワーク基盤を担当しています。技術面の判断を提案し、最終的な意思決定はTLと協働しています。

ローカルLLMエージェント基盤の開発中核

社内向けのLLMエージェント基盤を、全体アーキテクチャの設計から主要機能の実装まで担当し、技術面を主導しています。agent runtime / harness、context・knowledge・artifact・toolchainの内部設計を整理し、SGLangとQwen系モデルをコンテナ上で動かす推論環境をDGX Sparkに接続して運用しています。

  • SGLang
  • Qwen
  • Agent Runtime
  • Docker
  • DGX Spark
稼働中の業務システムの再設計

React製の既存業務システムに対し、大規模リファクタリングと技術的負債の解消、アーキテクチャ改善を進めています。CI / workflowの整備、依存関係の更新、リリース周りの改善、UI・機能追加に加え、monorepoやReact Native Webを含めた今後の構成も検討しています。

  • React
  • TypeScript
  • CI
  • DevEx
  • Monorepo
社内プロダクトの本番化

プロトタイプ段階だった社内プロダクトを、本番運用を前提に全面的に改修しています。設計と品質をproduction水準へ引き上げることが役割です。

  • Production
  • Refactoring
オンプレ環境とAIワークステーション

オンプレ機器とサーバーの管理、OSセットアップ、Linux環境のトラブルシューティングを担当しています。DGX Sparkは社内AIワークステーションとして構築・運用し、NVIDIA driver / CUDA / NVIDIA Container、GPUとUnified Memoryのリソース管理まで扱います。driverが壊れた際は原因調査・復旧・文書化を行いました。

  • Linux
  • NVIDIA / CUDA
  • Docker
  • DGX Spark
CI基盤と社内ネットワーク

GitHub Actionsの使用量削減のため、Mini PC上にDockerベースのself-hosted CI(lintからPlaywright E2Eまで、persistent cache付き)を設計し、障害時に再構築しやすく他人へ引き継げる運用にしています。Wi-Fiのchannel設計(2.4 / 5 GHz、DFS、AP間の重複解消、mesh、6 GHzの調査)やTailscale / ZeroTierによるリモート接続も整備しました。

  • GitHub Actions
  • Playwright
  • Tailscale
  • Wi-Fi
開発方針とリポジトリ設計

AGENTS.mdを含む開発方針への提案・改修、repo構成とmonorepo設計、generated codeの管理方針、CI/CD設計など、開発者が触りやすい環境づくりを進めています。

  • AGENTS.md
  • CI/CD
  • Monorepo

U-22プログラミング・コンテスト2025

Pyxis-CodeCanvas / Celeritas

2025.8 — 12

端末と現場運営、それぞれの制約を出発点に2つのプロダクトを設計・開発しました。いずれも制作で終わらず、現在も実際の現場で利用されています。

Pyxis-CodeCanvas

自分専用のPCを持たずiPadで開発していた経験から、高性能な端末がなくても本格的に開発できるブラウザIDEを開発しました。U-22プログラミング・コンテスト2025で経済産業大臣賞〈テクノロジー部門〉とアクセンチュア賞を受賞し、現在は中学校の部活動でも利用されています。

  • Browser IDE
  • iPad
  • U-22
Celeritas

出身高校のスポーツ祭運営を支援するWebシステムです。理想的な自動化に寄せすぎず、当日の急な変更を人が調整できる設計を重視しました。現在も母校の行事運営で利用されています。

  • Operations
  • Web App
  • Production
Philosophy

ソフトウェアをつくる人としての在り方。

コード生成AIの発展で、実装の速度は大きく向上しました。しかし、実装が速くなることは、必ずしも良い設計につながりません。コードはプロジェクトの目的、利用者の要求、過去の設計判断、将来の保守方針と結びついています。AIの出力が一見正しく動いても、責務として妥当か、後から変更しやすいか、安全性や性能を損なわないかは、人間が判断する必要があります。AIの弱点は知識の不足ではなく、文脈を広く保ち続けることの難しさにあると考えています。

強みとしていること

  • 目的から逆算し、妥協と断行を見極める設計判断力
  • AIに何を任せ、何を任せないかを判断する力
  • コードベース全体の構造を把握する力
  • 機能の責任範囲・境界を考える力
  • 問題の本質を整理し、抽象化する力

これから学びを深める領域

この半年はAIを活用した開発が中心になり、ゼロから細かいコードを書く力は相対的に弱くなったと感じています。一方で、AIに任せる範囲を判断する力や、コードベース全体を俯瞰する力は伸びました。今は次の領域の基礎を学び直しています。

アルゴリズムとデータ構造OS / ネットワーク低レイヤシステムセキュリティ工学C++ / Rust の読解

目指しているのは、AIより詳しくなることでも、ミクロな実装でAIと競うことでもありません。AIやフレームワークが扱う局所的な文脈を超えて、要件・設計・実装・評価・運用を連続的な視点で観察し、判断できる人材になることです。Web開発で得た実装経験を出発点に、計算機科学の基礎・低レイヤ・セキュリティ・ソフトウェア設計を学び、AIに適切なコンテキストを与え、その出力を批判的に評価できる力を伸ばしていきます。ミクロからマクロへ。

Beyond Code

コードの外で育ったもの。

  • 小中高で自然科学系の探求に取り組み、高校ではJR四国と連携した一般販売ツアーを企画。その成果を県で発表しました。
  • 友人と学校全体を巻き込む企画を立ち上げ、所属していた部活の人数は15倍になりました。チームや組織を動かす中で、コミュニケーション力とプレゼンテーション力を磨きました。
  • 趣味はヴァイオリン。関心を持ったことに広く挑戦してきた経験が、新しい領域へ踏み出す姿勢につながっています。
Technical Base

よく使う技術

Next.js を中心に Svelte / SolidJS / Astro / Nuxt、Rust・Swift も扱います。WebAssembly・Web Worker・Audio Worklet など Web の先端技術や、React の最適化にも取り組んできました。

TypeScriptReactNext.jsSvelte / SolidJSAstroNuxtSwiftRustWebAssemblyWeb WorkersAudio WorkletNode.jsGSAPFigma
Now

最近取り組んでいること。

  • 株式会社アルファ・オメガ インターン(2026.7 —)
  • 大阪府摂津市立中学校 部活動の技術顧問(教育委員会委託・不定期)