KONDO YUTA YUTAKONDO1205

👋 Hi, I'm 近藤悠太 (Kondo Yuta)

Edge AI / Embedded / IoT Engineer
センサー取得からエッジ推論、通信、可視化、そして自律エージェントによる意思決定まで一気通貫で実装するエンジニアです。

「仕組みで現場を変える」をテーマに、
現場で実際に使えるシステムを設計から実装まで開発しています。

🚀 What I Build

Edge AI systems for real-time anomaly detection and inspection
Embedded systems with sensors, BLE, microcontrollers, and on-device inference
Communication-aware architectures that send only the data that truly matters
End-to-end implementations from device-side processing to API and dashboard
LLM multi-agent systems that turn raw field data into risk assessments, work orders, and reports
Security tooling for AI-generated code review and vulnerability detection

🧠 Core Strengths

課題を構造化し、仕組みとして解決できる
ハード × ソフトを横断し、実装までやり切れる
「動く」だけでなく、現場で使える形まで設計できる
AIに任せきりにせず、人が承認・判断できる形（Human-in-the-loop）まで設計できる

🔧 Tech Stack

Edge AI / Signal Processing

Sony Spresense
TensorFlow Lite / TensorFlow Lite Micro
Random Forest
FFT / 振動・音響解析
Feature engineering / lightweight inference

Embedded / IoT

BLE / ELTRES
センサ制御
マイコン実装
microSD logging
リアルタイムデータ取得・保存設計

LLM / Agentic AI

Azure OpenAI / Semantic Kernel
Multi-agent pipelines（Planner / Generator / Evaluator など）
RAG（Azure AI Search）
Human-in-the-loop / 承認・監査ワークフロー

Backend / Cloud

Python / Node.js / TypeScript
FastAPI / Java 21 / Spring Boot / Spring Security
AWS SAM / Azure Container Apps
API設計 / イベント駆動アーキテクチャ

Security & Tooling

SARIF / Static Analysis
VS Code Extension / Chrome Extension
MCP（Model Context Protocol）サーバ
GitHub Actions CI/CD
Astro / Cloudflare Workers

Frontend / Visualization

Next.js / React
Webダッシュボード
データ可視化
現場向けUI設計

📌 Research Projects

⭐ EdgeOps-Command-Agent

点検データを「意思決定」まで変換するマルチエージェント基盤（Azure）

センサ値・写真・保全ログを入力に、8つのエージェントが連携（データ検証 → 信号解析 → 画像点検 → マニュアルRAG → 根本原因分析 → アクション計画 → What-if試算 → ガバナンス承認）
リスク評価・作業指示・管理レポートを自動生成
FastAPI + Semantic Kernel + Azure OpenAI、Azure AI Search / Cosmos DB / Container Apps
Human-in-the-loop：作業指示・レポートは必ず人の承認を通す（AIは助言、決定は人）
20シナリオ × 4深刻度を 108項目のポリシーチェックで検証（100% pass）

→ 異常を「検知」して終わりにせず、「次に何をすべきか」まで届ける

pdm_edge

Spresense × 加速度 / 音響センサによるエッジ異常検知システム

4ch波形（accX / accY / accZ / mic）を入力
FFTによる特徴量抽出
Random Forestによる軽量分類
学習済みモデルをSpresense向けヘッダへ変換し、マイコン側で推論

→ クラウドに依存しないリアルタイム異常検知を実装

⭐ DroneInspector

狭小空間インフラ点検向けのエッジAIドローン研究

撮像 → 画質ゲート → 分類 → 証跡コミット → 5状態の監督制御を Spresense 上で一本化
使えないフレームを黙って通さない設計（再撮像は N_max=2 で飽和、安全停止はラッチして解除コマンド待ち）
索引を保存しない証跡ストア — 走査による再構築が 40/40 試行で完全回復、実ケーブル抜き 18/18 で整合
6層の入れ替え比較（E1–E6）で、6つのうち5つが直感と違う挙動を示すことを実測
測定・解析の一次資料を research/ に公開（STPA + FMEA / Simulink・Stateflow / 飛行SIL / 外部画像検証）。未測定項目と台上条件という限界も明記

→ 「検出できたか」だけでなく「その判定を信じてよいか」まで設計する

anomaly-event-api

異常検知結果をイベントとして扱うサーバーレスAPI

画像アップロード・異常検知・Grad-CAM説明・イベント保存・ダッシュボード可視化を一体化
MobileNetV2転移学習による推論
local / AWS の両モードで同じ操作感を保つ構成
NEW / CHECKING / RESOLVED の運用ステータス設計（AWS SAMベース）

→ 現場データを、リアルタイムに価値へ変換する仕組み

⭐ Eltres_CO2_Mapping

Spresense + ELTRESによるCO2濃度マッピングシステム

CO2濃度と位置情報を交互に送信
CLIP Viewer Lite API からMATLABで取得
Webダッシュボードまで含めて可視化（都市部 ≈800ppm と郊外の差を実測）
Sensing Solution Hackathon 2024 制作

→ センサデータを"見える価値"に変えるIoTシステム

🛠 Selected Works

VibeGuard — Security Tooling

AI生成コード向けセキュリティ診断基盤 — 公式サイト

開発中（VS Code）・閲覧中（Chrome）・マージ前（GitHub Actions / CLI）の3段階で同一解析コアを使用
11言語85ルール（単一ファイル74 + ファイル横断11）、SARIF形式で出力（GitHub Code Scanning連携）
決定論的な自動修正7件 — うち「読まずに適用してよい」と宣言できるのは1件だけ。残りは needs-review として明示し、直す判断は人に残す
MCPサーバ — AIエージェントがファイルを書く「前」に同じエンジンへ問い合わせ、ALLOWED / REFUSED を返す
PR差分のみをスキャンし、新規追加された危険行だけを指摘
公式サイトのルール数・バージョン・検出例は、すべてリポジトリから自動生成（手で書いた数値はサイト上に1つも無い）
SES2026 / CSS2026 に向けて評価を進行中

→ AI時代のコード品質を、開発フロー全体でガードする

zumen_llm_docker — LLM × 図面

図面解析タスクをLLMで半自動化する実験基盤

図面画像から要約・所見・注意点・次アクションを生成
FastAPI + htmx、SQLiteでプロンプトのバージョン管理
mock / openai互換のプロバイダ切替（Docker / Dev Container）

→ LLMを実務の図面ワークフローに組み込む検証環境

travel_app_patch — LLM Multi-Agent

Maison Passage: 片道航空券2枚で組み立てる海外旅行プランナー

海外旅行を「2枚の片道航空券」として検索するプレミアムプランナー
Codex の Planner / Generator / Evaluator マルチエージェントハーネスをローカルで運用
Next.js + TypeScript + Skyscanner API
specs/spec.json を唯一の正とし、Sprint 10（多地域コリドーの現実性）まで進行

→ LLMエージェントを、実際に使える旅行体験へつなぐ

Mountain-Supply-System — Business System

山小屋補給品の在庫・受注・売上管理システム

Java 21 / Spring Boot / Spring Security
商品マスタ、入出庫履歴、注文ヘッダと明細、ユーザー認証を分離した正規化設計
JOIN・GROUP BY を中心とした集計SQL（在庫は履歴のLEFT JOINで動的算出）
JUnit 5 によるテスト

→ 実務水準の設計と実装力を示す業務システムミニプロジェクト

my-portfolio

自分の技術領域と開発テーマを整理したポートフォリオサイト

Next.js 16 / React 19 / TypeScript / Tailwind CSS 4
研究 / 開発テーマの整理と可視化
GitHubプロフィールとの接続を意識した設計

🔍 Current Focus

エッジAIによる異常検知・損傷検出
通信制約を前提にした省通信データ設計
点検データを意思決定（作業指示・レポート）まで変換するマルチエージェントAI
センサ / 推論 / 通信 / API / 可視化をつなぐ実運用志向のシステム開発
AI生成コードの品質・安全性の担保

🌱 Philosophy

I believe good engineering is not only about making something work.
It is about designing systems that can actually be used in the real world.

だからこそ私は、
「どう動くか」だけでなく、「どう使われるか」まで設計することを大切にしています。

センサ取得、エッジ推論、通信、API、可視化、そして自律エージェントによる意思決定までを横断し、
必要な情報だけを送る省通信設計と人が承認・判断できる運用設計を、
ひとつの体験として組み立てています。

📫 Contact

GitHub: https://github.com/YUTAKONDO1205
Portfolio: https://kondo-yuta-my-portfolio.vercel.app/
VibeGuard: https://vibeguard-site.kondo-yuta-02.workers.dev

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