Okatsu / ossudesu — care worker, building with AI
介護福祉士として14年。現場のシフトも記録も、まだ人の手で回っている。それを自分でコードにしている最中です。
7 PROJECTS / 2025—2026
介護の需給データを、AIエージェントが使える「道具」として公開するMCPサーバー。道具の説明文に全国値を埋め込み、呼ぶ側のモデルを変えても答えがぶれないようにした。ローカル7B・9B・Claude Haiku 4.5の3通りで評価済み。
ショートステイの勤務表を制約最適化で作る。職員17名のうち変則勤務10名をCP-SATで解き、日勤のみ7名は別に解く。ハード制約15。ペナルティの重みは、実績シフトを再現できるかどうかで決めた。
ショートステイの空床が出たとき「どこの誰に声をかけるか」を助けるアプリ。記録文からのAI抽出と、連絡文の下書きをLLM-as-judgeで採点。本番とevalが同じプロンプト定義を読む構成にしてある。
e-Statの公開データで、市区町村ごとの介護の需給ギャップを出した。1,571保険者について、特養の定員が要介護3以上の認定者にどれだけ足りているかを比べ、地図とダッシュボードにした。
ショートステイの予約・入浴計画・稼働レポートをまかなう業務システム。既存の介護システムでは手が届かなかった細かい所を、現場14年の視点から設計・実装した。データはすべて架空。
金沢競馬1年分・のべ8,827頭で「予測して馬券で勝てるか」を検証した。有望に見えた仮説を学習期間とテスト期間を分けて一つずつ潰し、単純な手法では市場を上回れないと結論づけた記録。
公開データでコホート分析とRFM分析を実装。同じ集計を pandas と SQL(DuckDB) の2通りで書き、両者の結果が完全に一致することを確かめた。解説記事つき。