NENEKOLAB

ゆうか

NENEKOLAB.DEV

化学メーカーで生産技術・DX推進を担う20代のエンジニア。

大学では応用化学(無機材料)を専攻し、半導体材料の成膜条件探索にベイズ最適化を活用した。プログラムの構築から有効性の検証まで自分の手で回した経験が、「材料 × データ」という今の軸の原点になっている。現在は製造データの分析やデータ基盤の構築を主戦場に、マテリアルズインフォマティクス(MI)を自分の専門として深めている。

このサイトは、学んだこと・手を動かして確かめたことの記録だ。主に次のテーマを扱う。

  • MI・データ分析 — 材料データの扱い方、ベイズ最適化、機械学習の実務での落とし穴
  • 生成AIの活用 — AIコーディングなど、個人の生産性を底上げする使い方の検証
  • インフラ・セルフホスト — 自宅サーバー(Ubuntu / Docker / VPN)の構築と運用の記録
  • 製造現場のDX — データ基盤やノーコードツールを現場に根付かせる中で得た実践知

書くうえでのルールは一つ。「動いた」で終わらせず、なぜそう動くのかまで掘り下げる。便利なツールほど中身はブラックボックスになる。原理を一段深く理解しておくことが、応用の利く知識への最短ルートだ。

大切にしていること

  • 「なぜそうなるのか」を説明できること。化学を好きになった理由も、データ分析にのめり込む理由も、突き詰めればここにある。だからこのサイトでも、手順の紹介だけでなく、背後にある仕組みや考え方まで言葉にする。
  • 学び続け、作る側にいること。知識は取り込むだけでは自分のものにならない。読んだら手を動かす。作ったものは公開する。このサイト自体がその実践の場だ。
  • 選んだ道を正解にすること。「正しい選択をする」ことより、「選んだ選択肢を自分の手で正解にする」ことに力を注ぐ。

普段のこと

コンディション維持の要はサウナと筋トレ。週末は登山や書店巡りに出かける。言語学など専門外の本も、「なぜそうなっているのか」を説明してくれる学問なら分野を問わず面白く読める。作業は家より図書館やカフェ——場所を変えた方が捗るタイプ。

このサイトについて

記事の内容はできる限り自分で手を動かして検証しているが、環境やバージョンによって挙動が異なる場合がある。その点はご了承いただきたい。どこかの記事が、あなたの「なぜ?」を一つ解消するきっかけになれば嬉しい。

このブログは、うまくいった話だけでなく、いかなかった話も含めて書き残すことを方針にしています。更新情報は RSS で配信しています。