経験
- 教育系IT企業（共同研究員/PL）：3名体制で社内ナレッジ向けプライバシー配慮RAGを構築。
- 成果はFIT 2025（情報処理学会, 2025年9月）で発表。 → 発表資料
川越 航太
肩書き
AIアプリケーションエンジニア / Agent・RAG・Backend
FastAPI×RAG×マルチエージェントを設計〜運用まで。
大学でLLMを用いたAIエージェントの研究をしています。Art/Designのバックグラウンドを活かし、優れたUI/UXと堅牢なバックエンドロジックを両立したエージェント開発が得意です。
現在の研究
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スキル
バックエンド / AI
Python
経験5年全主要プロジェクトのコア言語。FastAPI/Flask/DjangoからAIエージェント開発まで一貫対応
FastAPI
経験1年Browser-Agent・Chat-Core・Gemini3ハッカソン等、採用プロジェクト最多のフレームワーク
LangChain
経験2年Life-Style-AgentでFAISS/LangChainと組み合わせたRAGシステムを構築
LangGraph
経験1年Symphony Agent ConductorでブラウザとIoTを連携するマルチエージェントを設計
フロントエンド
TypeScript
経験1年文化祭サイト・Chat-CoreでTypeScriptを用いたフルスタック開発
React
経験1年Gemini3ハッカソン・Chat-Core等、複数のSPAをReactで開発
Next.js
経験半年学園祭サイト(App Router)・Chat-CoreでSSR/SSGサイトを構築
データ
PostgreSQL
経験2年Chat-Core・Scheduler AgentでのDB設計と運用
Redis
経験1年Chat-Coreでキャッシュサーバーとして利用
インフラ
Nginx
経験2年リバースプロキシ・SSL終端・負荷分散を本番環境で運用
Docker
経験4年全主要プロジェクトをDocker Composeでコンテナ化。Browser-AgentではnoVNCも構成
GitHub Actions
経験1年自動テスト実行やデプロイ確認のためのCIワークフローを構築
pytest
経験1年FastAPIプロジェクトでpytestを用いたユニットテスト・APIテストを実装
AWS EC2
経験1年EC2インスタンス上でWebアプリケーションのデプロイ・運用を実施
AWS VPC
経験1年サブネット・セキュリティグループ・ルーティングなどVPCネットワークを構築
フロントエンド
HTML
経験5年ポートフォリオ・文化祭サイト等、全主要プロジェクトのマークアップを担当
CSS
経験5年ポートフォリオサイトでアニメーション・グリッド・変数管理によるUI構築
JavaScript
経験4年FS-QR・IoT Agent等のWeb UIでDOMと非同期処理を実装
Tailwind CSS
経験半年複数のWebプロジェクトでユーティリティファーストのスタイリングを採用
Bootstrap
経験4年本ポートフォリオサイト等でグリッドシステム・コンポーネントを活用
フレームワーク・ライブラリ
Flask
経験5年よろずの窓口で利用
Django
経験半年MemoScribeでDjango 5・pgvector・Celeryを組み合わせたRAG搭載秘書アプリを開発
Transformers
経験1年松尾研LLMコースでLlama 3.1のLoRA SFT・DPOの実装とファインチューニングを実施
PyTorch
経験1年実践的なモデル開発でLlama 3.1のLoRA SFT・DPOファインチューニングを実施
TensorFlow
経験1年ディープラーニングプロジェクトで画像分類モデルの構築・学習に使用
OpenCV
経験1年コンピュータビジョンアプリでリアルタイム画像処理・カメラ入力を実装
データベース・サーバー
MySQL
経験4年本番DB設計・インデックス最適化・クエリチューニング
Gunicorn
経験2年PythonアプリのWSGIサーバーとしてNginxと連携運用
Ubuntu
経験4年開発・本番環境のメインOSとして継続使用
その他・資格
Git/GitHub
経験4年全プロジェクトで活用。ファインチューニング済みモデルとデータセットをHFで公開
Hugging Face
経験1年Llama-3.1-8B-Freedom_v3モデルと数学推論データセットをHugging Faceで公開
TOEIC
715点TOEIC 715点
Projects
Chat Core
Chat CoreはFastAPIバックエンドとTypeScriptフロントで構成されたチャットサービスです。LLM連携で会話支援を行い、メモ・プロンプト共有、認証・管理機能、チームコラボやテンプレ共有をサポート。PostgreSQLとDockerで運用し、環境変数で秘密を管理します。more
FastAPI
Next.js
PostgreSQL
Redis
Tailwind CSS
Docker Compose
Browser-Agent
Browser-AgentはGemini系LLMとChrome DevTools(CDP)を組み合わせたエージェントです。FastAPI＋SSEでUIに進捗配信する対話型ブラウザ自動化を行います。WebArenaベンチマーク実行、構造化データを保持するスクラッチパッド、noVNC表示やバッチ実行をサポートします。more
FastAPI
browser-use
CDP
SSE
noVNC
Docker Compose
Scheduler-Agent
Scheduler-AgentはFastAPIとReactで構築された個人向けルーチン管理サービスです。日々のルーチンやステップ、カスタムタスクを管理し、LLM連携チャットで計画作成やモデル選択ができます。more
FastAPI
React
Vite
MCP
PostgreSQL
Docker Compose
Symphony-Agent
Symphony-Agent-Conductorは、複数エージェントを計画・実行・レビューするオーケストレーターです。FastAPIとLangGraph/ChatOpenAIを使い、ブラウザ/IoT/ライフアシスタント連携とSPAフロントエンドを備え、短期／長期メモリを軽量なJSONで管理します。more
FastAPI
LangGraph
MCP
React
Vite
Docker Compose
Life-Style-Agent
FastAPIとFAISSで構築したRAG型ライフスタイル相談サービス。会話履歴と要約を保持し、HuggingFace埋め込みで関連文書を検索、応答と出典を返す。UI/MCPでエージェント連携やDocker運用に対応。データ取り込みとFAISS再構築スクリプトを備え、秘密情報はsecrets.envで管理。more
FastAPI
RAG
FAISS
MCP
LangChain
Docker Compose
IoT-Agent
IoT-Agentは、FastAPIバックエンドとReactフロントエンドで構成されています。チャット操作でエッジ機器（Jetson、Raspberry Pi等）にジョブを配信・管理します。デバイステストやハードウェア連携を容易にするIoT運用プラットフォームです。more
FastAPI
React
Vite
MCP
Redis
Docker Compose
よろずの窓口
Llamaを使って、会話から旅の計画を立てて予約までしてくれるサービス。 漠然とした考えから、AIとの会話で旅行の計画を立てていくことができます。おすすめを提示してくれたり最適なルートを選んでくれます。more
React
Vite
Flask
PostgreSQL
Redis
Docker Compose
FS-QR
ファイルをアップロードして、QRコードやID, Passwordからダウンロード可能。 すぐに小さなファイルを隣の人と共有することを目的に作成しました。大学などで、メッセージは交換していないけれどグループワークをしたいときなどに便利です。more
FastAPI
MySQL
Redis
Jinja2
WebSockets
Docker Compose
経歴・活動
研究・学業・主要コンペ実績の要点です。
学歴
- 神奈川工科大学 情報学部（2021年4月 - 2026年3月卒業見込）。
- University of North Alabama 交換留学（2023年6月 - 2024年5月）：成績優秀者に選出（2023秋、GPA 3.75）、AI最終課題クラス1位。
- 主要履修: AI/HCI・UX/Design I・II。制作: project-kk.com/design。
活動歴
- NCSP'26（ハワイ・ホノルル開催）において、AIエージェントオーケストレーションに関する研究成果を英語で口頭発表。 → 発表資料
- 松尾研 LLM最終PJ：LoRA SFT + DPOモデルで上位5%。
- Gemini 3 東京ハッカソン 2026：Gemini と Nano Banana を活用したミステリゲームを、7時間の制限時間以内に完成させた。
ブログ
Blog Highlights
About Me
現在、さまざまな種類のLLMを活用したWebアプリケーションを開発しており、 RAGを用いた検索システムの構築や、ReActアーキテクチャの実装、メモリ機能の更新によるパーソナライゼーションなど、エージェント構造の研究・開発に取り組んでいます。さらに、ブラウザ操作エージェント、IoTエージェント、それらを統合するオーケストレーションシステムの研究・開発を進めています。これらの取り組みを通してAIエージェントを社会実装し、人々の余暇時間を増やし、人と人とのコミュニケーションがより活発になる社会の実現を目指しています。