1. きっかけ
これまで技術記事の投稿は“自分の技術力や知見がまだ足りないのでは”という不安から控えていました。しかし、近年のAIの進化で**発想力と言語化（プロンプト設計）**が成果に直結する場面が増え、アイデアと検証設計で不足を補える実感が持てるようになりました。
趣味のSora2投稿で小さな反応を積み重ねる中で、思考のフレーム／検証の回し方こそが価値だと再認識し、自信が生まれました。
そこでQiitaでは、動画そのものよりも**「作る仕組み」（ワークフロー/自動化/評価）を公開し、同じ課題に向き合う人が再現できる**形で知見を残していきたいと考えています。
2. 自己紹介
職種：データエンジニア / アプリケーション開発
好き：統計的な可視化、IQR分析、ログ基盤、Docker構成、LLMローカル推論
最近の興味：Sora2のプロンプト運用設計、Ollama/vLLM、gpt-oss-20b、Streamlit、PostgreSQL、EDINET API
価値観：実験→観測→改善を速く回す。**「誰でも同じ結果に辿り着ける」**状態に整える。
3. これから書いていくこと（連載の方針）
小さく作って早く学ぶ：要件を削ってまず動くものを作る→測る→直す
再現性の担保：Docker/venv、固定バージョン、サンプルデータ、ワンクリック起動
失敗も公開：詰まりどころ・ハマり・改善履歴をそのまま残す