AI ideas
get better when people share them.
JTPA is a Bay Area community where Japanese technology professionals bring what they are learning and building with AI. It does not need to be polished. Share a question, a note, a small discovery, or a project in progress.
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JTPA Community Hub: A community platform for running AI meetups
Yudai YaguchiWhy I Built It Bay Area AI / JTPA activities can easily become scattered across many tools: event announcements, RSVPs, presenter info, slide sharing, check-in, project showcases, blog posts, Q&A, and polls. Organizers need a reliable way to manage events, while members need one place to find upcoming events, past materials, and what others are building. I built this as a unified community hub for AI meetup operations. The Showcase feature you are reading now is part of the same platform. What It Does JTPA Community Hub is a web application for running the Bay Area AI / JTPA community. It includes: - Event listings, event detail pages, RSVPs, and waitlists - Presenter registration, talk titles/abstracts, and slide or recording links - QR-code check-in for event day attendance - AI project Showcase submissions, admin review, comments, and likes - Member blog posts, Q&A, guides/notes, and community polls - Google sign-in, public profiles, and member dashboards - Admin tools for events, reviews, attendee CSV export, and roles - Japanese and English localization The goal is not just a public website. It is an operational backbone for a recurring AI meetup and a place where knowledge can accumulate over time. How It Works The app is built with Next.js 16 App Router and React 19, hosted on Firebase App Hosting. Firestore stores data, Firebase Auth handles Google OAuth, and Firebase Storage stores project images, event assets, and presentation files. A key design choice is that almost all Firestore reads and writes go through the server. Server Components load page data, and Server Actions handle RSVPs, submissions, approvals, comments, likes, and check-in. The browser does not directly write application data to Firestore. Authorization is centralized in helpers such as , , and . Large files use a different path: images and slides upload directly from the browser to Firebase Storage. After upload, a Server Action records only the metadata in Firestore, so Cloud Run does not proxy heavy file transfers. How I Used AI to Build It Most of the implementation was developed with Codex and Claude Code. I did not treat AI as a black-box "build the whole app" button. I broke the product down feature by feature and gave the AI the relevant code, constraints, expected behavior, and verification commands. The typical loop was: 1. I defined the need, such as waitlisted RSVPs, QR check-in, or reviewed project submissions 2. I asked AI to read the data model, Server Actions, Firestore rules, and UI patterns 3. AI proposed a plan, and I checked authorization, data consistency, and failure cases 4. AI implemented a small change 5. I ran , , , and rules tests, then fed CI or review feedback back into AI AI was especially useful for expanding consistent patterns: Firestore schemas, Server Actions, admin screens, Markdown editors, i18n copy, tests, and docs. Once a pattern existed, AI helped apply it to events, projects, posts, Q&A, polls, comments, and likes. The parts that still needed strong human control were security, permissions, moderation workflow, product decisions, and UX. I treated AI-generated code as a draft, especially around who can perform an action, what happens if a write fails, and whether a pending or rejected submission can become public. What Was Hard The hardest part was balancing a simple community-facing experience with the strictness required by an operations tool. Members should see a clean site, while the system still handles RSVP counts, waitlists, presenter counts, attendance counts, approval status, ownership, roles, and file permissions correctly. QR check-in was a good example. It needed event-specific validity windows, login redirects back to the QR URL, duplicate check-in protection, admin corrections, and cumulative attendance counts. Next.js 16 also has meaningful changes compared with older versions, so it was important to make the AI read local docs and APIs instead of relying on stale assumptions. What I Learned The most important lesson was that AI coding works best when constraints are clear. Prompts like "read this file," "follow this pattern," "keep this authorization boundary," and "run these tests" were much more effective than vague requests. AI can speed up implementation dramatically, but it does not replace product judgment. Decisions such as which content requires review, whether Q&A should publish immediately, and what event attendees should provide need to come from people who understand the community. What's Next Next, I want to add AI-powered summaries for posts and Q&A, automatic event recap drafts, recommendations for relevant projects or guides, and better analytics for organizers. The long-term goal is to make community knowledge easier to find and reuse after each meetup ends.
manabiQ: 社内のマニュアルやSOPを、AIでスマホ対応の短時間トレーニングに変換する新人教育・オンボーディング支援サービスを、バイブコーディングで作りました。
@kazuookumura何故作ったか AIシステム開発のビズデブ（事業開発）活動をしている中で、私を含め多くの人が、もともとの基礎知識が無いために案件化しない、ということが頻発していました。そこで当初は、AIに関する基礎知識講座を作るつもりでした。 しかし、お客様のお話を聞いているうちに、特に流通・小売の領域では、AI以前の問題として従業員の入れ替わりが激しく、同じ研修を高頻度でやり直していることを知りました。しかもベテランを現場から外して新人に教えるので、教える側のコストも大きい。「すでに手元にあるマニュアルを、初出勤前にスマホで終わる研修に変えられないか」——その繰り返し作業を肩代わりしたくて作りました。 何を作ったか ・PDF・Word・テキスト、Google Drive・OneDrive の資料をアップロードすると、AI がクイズ付きの5〜15分のコースを自動生成する SaaS です。 ・受講者はマジックリンクを開くだけ（アプリ不要）でスマホ受講でき、日本語・英語・スペイン語をワンクリックで切り替え。管理者はクイズの結果で「誰が現場に出る準備ができたか」を把握できます。 工夫したところ ・Gemini呼び出しが混雑で失敗しても少し間隔を空けて自動で再試行する仕組みを入れ、生成が途中で止まらないようにしています。 ・言語を TypeScript に統一: フロントもバックエンドも同じ TypeScript（Node）で書けるので、言語を行き来せずに済み、少人数でも開発が速い。 ・AI生成しっぱなしでは大きな誤りが出てしまうので、「元資料との整合性チェック＋人の承認(HITL)」をセットにしてみました。 ・コスト最適化: 通常は軽くて速い Gemini Flash を使い、簡単な処理では Gemini の「思考モード」をOFFにしてトークン（＝コスト）を節約するようにしました。 ・セキュリティ：全API を「認証→レート制限→入力検証→処理→ログ無害化」という同じ順序にしたことで、漏れが減り、あとの管理がラクになった気がします。 仕組み モデル: Google Vertex AI / Gemini 2.5 Flash 生成パイプライン（Agentic）: 資料抽出 → コース構成 → 各モジュール本文 → クイズを段階生成 整合性チェック（Fidelity Check）: 生成結果を元資料と突き合わせ、捏造（ハルシネーション）や抜け漏れを検出 Human-in-the-Loop: 公開前に人が確認・編集・承認 多言語対応：英、日、スペイン語 Text-to-Speech 読み上げ サポートチャットにも AI（RAG） を活用 技術スタック Next.js 16 / React 19 / TypeScript、Firebase Auth・Firestore 決済 Stripe インフラ Google Cloud Run / Cloud Build / Artifact Registry（Docker, node:20-alpine） です。 今後やりたいこと ・SMS対応（今はいちいちメールソフトを開けてリンクをクリックしないといけないのでめんどくさい。） ・Gusto、BambooHR、日本だとsmartHR、freeeなどの中小企業向けの人事・労務プラットフォームと連携し、新入社員を登録した瞬間にオンボーディング研修が自動で始まる流れを作っていきたい。
![Thumbnail for 株取引で予想が当たるYoutuberを見つける [株取引自動化 Part2]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fjtpa-main.firebasestorage.app%2Fo%2Fprojects%252Fs20K36xPeMfgZrVuuIYKnMvxDO12%252F1781293156428-%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588_2026-06-12_12.38.36.png%3Falt%3Dmedia&w=3840&q=75)
株取引で予想が当たるYoutuberを見つける [株取引自動化 Part2]
@jinMarket Sentiment Explorer (2) 何故作ったか 株式市場について様々なYoutubeチャンネルが存在しているが、予想が当たるYoutuberを見つけたかった 何を作ったか 毎日指定した Youtube Channelを巡回し最新のtranscriptを取得し、Claude Codeに内容を分析させ、市場の今後のセンチメントを数値として把握できるようにする。次に実際の各セクターのその後の値動きを数値化し、両者の相関を計算することで予想の当たりやすさを数値化する。 仕組み Youtube Channelを巡回しtranscriptを取得します。こちらは別記事で詳細を解説しています。 フローチャートは下記のようになっています。この右側部分が本プロジェクトでの解説記事になります。 Claude CodeとChat GPTに手動で対話せさながらS&P500の各ティッカーをどれかのセクターに振り分ける まず、S&P500の各ティッカーシンボルとその該当セクター分けのリストを作ります。リストはClaude CodeとChat GPTでそれぞれに作らせ、2つのリストをそれぞれのエージェントに渡して検討させながら最終的に一つのリストを作成します。 基準日からの値動き率 (セクタームーブメント)を計算する Yahoo Financeで毎日のティッカーシンボルの終値を取得し、各セクターごとに各ティッカーの時価総額を用いて加重平均し、各セクターのインデクス価格を計算します。さらにはある日から2週間の各日の終値を加重平均し、基準日からその後どれだけ株価が動いていたかをセクタームーブメント指数として計算しておきます。 (ドットマーカー付きのグラフがセンチメント、実線だけのグラフがその後２週間のムーブメント) Youtuberの予想センチメントと、その後の値動きの相関を計算する その後、現在ある45日分のデータセットを使って各セクターごとにあるyoutuberが予想や所感を述べた場合に -100 100までのセンチメントが計算され、それに対して後日の値動き（ムーブメント指数）との相関を計算します。 どうやって作ったか、難しかったポイントなど 基本的に全てClaude CodeあるいはCodexに頼んでコードを書いてもらっています。 GUIはPythonでそのままコードが書けるようにStreamlitを使いました。 （これは後に後に分析されたセンチメントと実際の値動きの相関を分析するためにpythonのライブラリを使いたかったため） コツとしては、アルゴリズムを全てパラメーター化することでパラメータ探索を行い、データが溜まってきたところで随時アルゴリズムの最適化を行えるようになっています。 システム維持費用が高い Claude Code ($20/mo) システム開発、Daily Report 作成 Codex ($20/mo) システム開発、各video transcript/tweetからのセンチメント／リスク算出 Twitter API ($60/mo) Tweet 取得 (1日250件程度) 計 $100/mo 作ったことで得られたインサイトなど それなりに自分が感じていた所感と同じような結論が数値で得られた (このyoutuberは当たらないと感じていたら負の相関が示された) ただし、一部直感に異なる数値が得られているところもある 計算されたセンチメントを使って今後の株価変動を予想する場合、各セクター平均での結果の相関係数が 0.4だった。思ったよりも良い結果 予想の当たるYoutuberに高い荷重をかけてそれで予想システムの精度が上がるか検証したが、平均的な精度としては上がらなかった。 （予想が当たらないYoutuberでもオーバーフィッティングを妨げる効果がある？） 45日分程度のデータではまだまだ信頼度が低い 今後やりたいことなどがあれば とりあえずのシステムは完成したのでまずはよりデータを集めることに専念して、データが集まったところでセンチメントの予想アルゴリズムをエージェントに自動で修正させてるようにしたいです。 数千の人格がその状況でどう動くかをマルチエージェントを使ってシミュレーションする技術があるのでそれと繋げてみたいですね。 https://github.com/666ghj/MiroFish
情報取得／解析エージェントアルゴリズム最適化![Thumbnail for 最新のニュース/Youtube/Tweetを毎日取得してエージェントに解析させる [株取引自動化 Part1]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fjtpa-main.firebasestorage.app%2Fo%2Fprojects%252Fs20K36xPeMfgZrVuuIYKnMvxDO12%252F1781246657091-sentiment.png%3Falt%3Dmedia&w=3840&q=75)
最新のニュース/Youtube/Tweetを毎日取得してエージェントに解析させる [株取引自動化 Part1]
@jinMarket Sentiment Explorer 何故作ったか 毎日通勤中に株式市況情報のYoutubeチャンネルを複数見てチェックしていたが、これを自動化したかった 何を作ったか 毎日指定した Youtube Channel, Website, X accoutを巡回し最新のtranscript/記事/Tweetを取得し、Claude Codeに内容を分析させ、市場のセンチメントを数値として把握できるようにし自分の代わりに毎日の分析を行わせます。 具体的にはそのセクターが上がると予想される期待の強さ（センチメント）と、現時点で不確定であるネガティブ要因（リスク）を分析します。 (一ヶ月の各セクターごとの分析された市場センチメント変化) 仕組み Youtube ChannelやXのアカウントを巡回しtranscriptや内容を取得します。一日に120件程度のyoutube チャンネル、250件程度のツィートを取得します。 現状でトータル1万件のvideo/news/tweetを取得しました。 (取得したyoutubeチャンネルのtranscriptの例) その後、それぞれに下記のようなプロンプトを使って各セクターの今後の予想やリスクを数値として取得します。 (得られたセンチメントデータの例。多数のセンチメントをあるアルゴリズムを使ってまとめあげてその日のセンチメントを算出する) 最終的に直近2週間のセンチメント変化＋各youtube Channel/ツィートのサマリを全てエージェントに読ませてサマリーレポートを作成します。 ... (サマリーは長いので省略) さらに11種類の各種経済指標も毎日取得させ、それぞれの日次、週次、月次の変化も分析させてレポートを作成させます。 作成された経済指標サマリの例: こうして得られた各種情報に自分の現在のポートフォリオをAIが読める形(CSV)にしておき、Claude Codeに与えて運転中に音声で相談ができるシステムになりました。 フローチャートは下記のようになっています。（後半の"予想が当たる"YoutuberやXアカウントの算出” は別の記事で解説しています） どうやって作ったか、難しかったポイントなど 全てClaude CodeあるいはCodexに頼んでコードを書いてもらっています。 GUIはPythonでそのままコードが書けるようにStreamlitを使いました。 （これは後で分析されたセンチメントと実際の値動きの相関を分析するためにpythonのライブラリを使いたかったため） コツとしては、センチメント分析などでLLMを走らせたい場合にAPIを使うと非常に高くついてしまったため、CodexやClaude Codeをヘッドレスモードで呼び出して処理させている点です。これによって5h/1weekの復活枠を使って非常に安価に($20/mo)大量のトランスクリプト分析と日本語への翻訳を実現しています。 作ったことで得られたインサイトなど 今まで一日に3-4チャンネルのYoutubeを見るのが限界だったが、一気に120チャンネル以上網羅的にチェックできるようになった。英語のチャンネルも日本語にで読めます。 システムの設計にはソフトウェアエンジニア的なコツが必要 Youtuberは一般的にXユーザーよりも楽観的 バイアスのかからないシステムを組むことは非常に難しい 今後やりたいことなどがあれば 元々のフィーリングとして、全ての情報を数値として集約し予想を行わせる機械学習モデルでは限界があると感じていました。今回はセンチメントデータを数値としてまとめつつ、元の記事のサマリーや経済指標変化などは大量のテキストとして保存し混ぜて使うことに一定の手応えを得ることができました。 このまま企業の決算情報DBやチャート情報解析スキルと組み合わせることでより高度な資産運用エージェントの構築を目指そうと思っていますw。
情報取得／解析エージェント大量テキスト解析