LIVE / 2026·05·25 ─ 00:00:00 JST
SECTION § 02/WORKS
LiLseed — LLC ・ Est. 2022
§ 02 ─ Works ─ Products & Engagements

プロダクトと,
受託実績.

自社開発プロダクトから受託・研究案件まで。すべて自社VPS基盤または実環境で動いています。

§ 02.1 — CHILULU ● Running ─ Self-hosted VPS

CHILULU — an anonymous SNS for calmness.

感情の安らぎをテーマにした匿名ソーシャルアプリ。ドリフトボトル(流れるメッセージ)、HP制限、AIコンテンツモデレーション など、ユーザーの心地よい距離感を保つための独自UX哲学を実装しています。

独自の体験設計 —

01ドリフトボトル — 流れるメッセージで、特定の誰かに宛てない発信を可能に。

02HP制限 — 使い過ぎを防ぐ独自仕組み。心地よい距離感を保つ。

03AIモデレーション — AWS Rekognition と独自ロジックを組み合わせた多層的な健全性担保。

04AIキャラクター「チルルちゃん」 — Groq で 2 時間ごとに自動投稿し、コミュニティに静かな揺らぎを生む。

05運用基盤 — Google OAuth と Resend によるメール認証、Celery Beat による非同期ジョブ、IP 制限付き管理画面(Next.js 14)を分離デプロイ。

§ 02.2 — StemAtelier ● Running ─ Stem humanization pipeline

StemAtelier — humanizing AI-generated stems.

AI 生成音楽のステムを処理・人間化するためのオーディオパイプライン。basic-pitch による MIDI 変換、librosa による音声解析を組み合わせ、生成物に有機的な揺らぎを取り戻します。実験的取り組みとして MON Protocol の DCT 透かし埋め込みも内包。

主な機能 —

01ステム人間化 — AI 生成のステムにタイミング・強弱の揺らぎを与え、より自然な演奏感へ。

02MIDI 変換 — basic-pitch でオーディオを MIDI 化し、編集・再構成のための中間表現を生成。

03音声解析 — librosa を用いた特徴量抽出。ジャンル・テンポ・音色の傾向把握に使用。

04MON Protocol(実験) — G チャンネルのみへの DCT ベース電子透かし埋め込みを試験実装。

05並列制御 — asyncio.Semaphore(3) により、CPU リソースに合わせた同時処理数の制限。

§ 02.3 — LyricLab ● Running ─ Gemini 2.5 → Groq pipeline

LyricLab — prompts engineered for AI music..

SUNO 向けの音楽プロンプト生成ツール。アップロードされた音声を Gemini 2.5 Flash で解析しスタイル情報を抽出、その結果を Groq の openai/gpt-oss-120b に渡してプロンプト化する、2 段階パイプライン構成です。

パイプライン構成 —

01音声解析(Gemini 2.5 Flash) — アップロードされた音声からジャンル・ムード・楽器構成などのスタイル情報を抽出。

02プロンプト生成(Groq · gpt-oss-120b) — 抽出したスタイル情報を AI音楽生成ツールで再現可能なプロンプトに翻訳。

032 段階分離の意義 — マルチモーダル解析と高速テキスト生成を、得意分野ごとに別モデルへ委譲。

§ 02.4 — Discord Groq Bot ● Running ─ ~59 MB resident

Discord Groq Bot — a small, fast companion.

Discord 専用の AI 会話ボット。Groq API を呼び出し、サーバー上で即応的に応答を返します。常駐メモリは約 59 MB。「重い AI を、軽く運ぶ」ことを目指した最小実装。

設計指針 —

01軽量常駐 — Node.js プロセスを PM2 で管理。59 MB 前後の RSS で安定稼働。

02低遅延応答 — Groq の高速推論を直接叩く構成で、対話の体感速度を最優先。

03同居運用 — 他プロダクトと同じ VPS に同居しつつ、リソース競合を起こさない節度ある実装。

§ 02.5 — Engagement ● Completed ─ Analysis & Migration

レガシーソフトウェア解析・移行支援 — deep in the binary.

製造現場で長年稼働してきた専用ソフトウェアについて、動作環境の解析から仮想環境への移行、独自データ形式の調査まで一貫して実施。旧環境に依存した業務資産を、現代の環境でも継続利用できる形へ再構築しました。

取り組みの概要 —

01動作環境解析 — 旧 OS 環境の P2V 移行と VMware 上での再現。ハードウェア依存の認証フローを静的・動的両面から解析。

02バイナリ・認証フロー調査 — Ghidra による逆コンパイルと OllyDbg によるランタイムトレースで認証ロジックを解明。Python で互換実装を再現。

03独自データ形式の調査 — プロプライエタリなバイナリフォーマットを解析し、データ構造をドキュメント化。現代環境からのアクセスを可能に。

04仮想環境への移行 — 解析結果を踏まえた移行手順の確立と、現行 OS 上での安定稼働の実現。

§ 02.6 — Engagement ● Running ─ Client delivery

現場管理PWA — field operations, smartphone-first.

現場スタッフの出退勤・作業記録を、スマートフォンだけで完結させる現場管理PWA。外部クライアント向けの受託案件として設計・開発・デプロイまで一貫して担当。屋外・手袋着用・ネットワークが不安定といった現場環境を前提に、最小操作で使い切れるUIを実装しました。

設計の要点 —

01PWA 構成 — インストール不要でスマートフォンから即利用可能。オフライン対応も考慮した設計。

02現場最適UI — 手袋をしていても操作できる大きなタップターゲット、最小タップ数で記録完了できる導線設計。

03一貫したデリバリー — 要件定義・設計・実装・VPS デプロイまでをシングルハンドで完遂。

§ 05 — Sign off

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