2025年の振り返り：それでも前に進んでいる

杭州から蘇州へ、バックエンド開発からAIのフルスタック開発へ。2025年の仕事、勉強、趣味、暮らしを振り返る。

今は2026年1月1日の午前4時。みなさん、あけましておめでとう。新年最初の一本を吸っている。年越しをどう過ごせばいいのかもわからず、一緒に過ごす人も見つからなかった。午後5時には仕事が終わったのに、何をすればいいのかわからなくて、ずっとゲームをしていた。せめて自分でおいしいものでも食べようと思って、夜食を食べに出かけた。帰ってきても、やっぱりやることが思いつかない。まあ、2025年の振り返りでも書こう。毎年書いているし、遅かれ早かれ書くことになる。出てくるものがクソみたいな文章でも、とにかくアウトプットしよう。365日、毎日夜更かししていた気がする。寝るのは2時か3時、そうでなければ徹夜。Q3には社畜なりの転職もして、行きたかった会社に入り、やりたかった仕事をするようになった。街も変わった。3年以上住んだ杭州を離れて蘇州へ。「上に天堂あり、下に蘇杭あり」と言うけれど、その両方に住むことになった。

掘金へのチェックインは365日皆勤。毎日出社して席に着くと、まず掘金を開いてチェックインする。もう習慣になった。みなさん、お疲れさまでした。2025年に、乾杯。

仕事

Q1〜Q3を振り返る：1社目で何をしたか

アプリの改修タスクを完了。 それ以外の時間はプロジェクトに関する準備をしていた。ほぼ流されるままに過ごしていた。

プロダクトの継続開発： アプリ4本。大半は大規模言語モデル関連のサービスか、TTS音声の機能。MiniMax、Gemini、GPT-4o mini。

GitLab AI Code Reviewの構築。
Appleのサブスクリプションプランのオファーコード設定。
サーバーコストの最適化。本番サーバーのメモリ、ディスク、CPUなどの構成を下げ、使っていないマシンを停止。
「短縮URLの仕組みと実装」の資料を作成し、部内で共有。

昇格審査： 1月24日、金曜日に合格。職級はシニア開発者に上がったのに、給料は上がらなかった。

xxxxプロジェクトに付きっきりで、Q3の丸々1四半期は残業続きの10106。毎日朝10時に出社して夜10時に退勤、隔週で土曜出勤。毎日リリース対応に追われていたけれど、振り返ると何にそんなに忙しかったのかもわからない。安定して改修を回し、APIとドキュメントを期限どおりに出し、予定どおりにリリースする。それ以外はただの作業要員で、ほかに何か貢献できたわけでもなかった。

..................（ほかにもあったかもしれないけれど、記憶力が悪くて全部忘れた。）

9月末、30日に退職。 last day、最後の日。午前中は会議と引き継ぎ。昼にはチームのほかの2人にコーヒーをおごって、18時半の退勤まで待った。3年間一緒に過ごしたみんな、さようなら。

Q4を振り返る：2社目で何をしたか

チームの雰囲気が本当にいい。運がよかった。最初の半月は業務を覚えて、早くなじめるようにする期間だった。

ミートアップに参加： Milvus、A2A、RAG、Dify関連の発表。 crazywoola.github.io/dify-x-milv… github.com/milvus-io/m…

11月と12月： フルスタック開発を全力で進めた。Next.jsのAIデジタルヒューマンプラットフォーム、いくつかの業務のリリース支援、いろいろなMCP/RAG、ReActサービスの推論ロジック構築。...........（1万字省略。とても書ききれない。）

Next.jsの社内勉強会： React、Next.js、TypeScript、Ant Design X、ahook。

月次の振り返り：
自分が作ったものは、ほかの人も再利用できるか。
個人の振り返りでは、プロジェクトの細部よりも将来のビジョンを重視する。AI機能の再利用など、長期的な計画を考える。
AIコーディングのコツを共有する。
なぜNodeを選ぶのか、今後どうするのか。自分で考え、プロジェクト全体のオーナーになる。
部門のビジョン、開発効率。将来はユースケースを計画するだけの観点ではない。
xxを整備し終えたら、その中の副作用に関係する部分をプラットフォーム上のツールにできないか。

1社目： 仕事はきつくなかったけれど、業務の要求に価値を感じず、会社の雰囲気もひどかった。毎日深夜3時、4時まで円円先生の講座を見て、夜更かしばかり。住環境も本当に悪かった。防音がひどく、上の階のバカがずっと変な音を立てていた。退去まではあと2か月。賃貸で敷金を取るのも嫌だし、退去したのに返してくれないのも本当に嫌だ。E類人材補助にも制限があった。自如は賃貸証明を出すのが確かに速くて、そこは文句を言うこともない。次の部屋もたぶん自如で探すと思う。でも、ルームシェアは本当につらい。

毎日眠れず、不眠状態だった。防音性能が本当に悪くて、うるさすぎる。外の車や風の音だけじゃない。上の階で椅子を動かす音、歩き回る音。3月に別の部屋へ引っ越したけれど、そこもうるさかった。この住宅団地に問題がある。毎日内装工事をしていて、エレベーターもずっと交換工事。うるさすぎる。

2社目： 社員証も持つようになった。仕事の忙しさはまあまあで、残業も受け入れられる範囲。毎日1杯のコーヒーで命をつないでいる。帰宅後は深夜2時、3時まで遊んでから寝る。入社したばかりの頃は、慣れるまでの時間が必要だった。チームの同僚はほとんど喫煙者で、自分も吸うので、すぐに打ち解けた。リーダーもすごくいい人だけど、プレッシャーもかなりかけてくる。毎日タバコに誘われて、今後の計画、何をするか、どうやるか、何をしてほしいかを話す。話していると、リーダーはAIの新しい事業や、個人開発者のような動き方に関心があるんだと感じる。毎日話題のプロダクトを見たり、プロダクトのコミュニティを巡ったりしている。フロントエンドはできるか、とも聞かれた。わりと自由な感じで、OKRも自分で決める必要がある。プロジェクトに合わせて自分で考え、自分でやる。彼が決めてもこちらがやらなければ意味がないと思っているらしい。放任気味の育て方だ。

曖昧だったプロダクト要件の議論から、今の業務のアルファ版リリース、いろいろな業務を接続していく過程まで、本当にたくさん指導してもらった。同僚にはフロントエンドの規約も教えてもらった。チームの懇親会も何度かあり、会社のハッカソンや年会、毎週のさまざまな勉強会も面白い。

部門全体の雰囲気もいいと思う。誰とでも話ができるし、みんなそこまで過剰に競い合っていない。自分のチームにはフルスタックの人が多い。

この前見た言葉を覚えている。とても役に立った。「業務上の難しさの80%は、実は高度に抽象化された専門用語と業務ドキュメントの不足が原因だ。多くのことが開発者同士の口伝えに頼っている。」

もう少し時間をかけて、実装をきちんと仕上げ、事故を起こさないこと。事故が起きてから慌てて対応しても、もう遅い。助けを求めることを覚える。設計レビューには同僚を呼ぶ。複雑な要求もチャンスだ。うまく仕上げれば、とてもいい印象を残せる。

今後のキャリアは、少しAIアプリケーション開発に寄せていきたくなった。縦に深掘りできる業務領域を一つ見つけて、腰を据えて取り組みたい。

日本語

年初の五十音から始めて、文法 → 『新版中日交流標準日本語』初級上 → 初級下 → 『藍宝書』→『緑宝書』→ 単語、MOJi → リスニング → 直前の過去問演習 → 円円先生のN2直前対策講座（向こうは12月に開講していて、自分は2か月以上遅れている。TRY!と語彙の試験直前対策の新しい本を2冊買った。今日、日曜に届いたので、遅れを取り戻そう）→ 『新版中日交流標準日本語』中級上下 → 長くて難しい文 → 精聴。

7月6日の日曜日、浙江大学のキャンパスでN2を受けた。半年勉強して、いきなりN2受験。仕事をしながらの勉強だった。結果は不合格だったけれど、過程は本当に楽しかった。2026年も地道に力をつけて、12月にまた受ける。頑張るぞ。

ゲーム：スマホゲームをいろいろ遊んだが、どれも下手

アークナイツ： 毎日起きたらすぐアークナイツを開き、素材を受け取って任務をこなす。もう何をやってるんだか。毎日周回。198元のパックを買って、選択枠はM3、医療、特大クラス。

NARUTOのスマホゲーム： 毎日ログインしてスタミナを消費。途中、試験と転職活動でしばらく休んだ。

王者栄耀： 高校から今まで遊んでいて、もうすぐ10年になる。

雀魂： 毎日友人戦や大会戦を少し打っている。雀魂の記録としては、ずっとサブアカウントで連勝の実績を狙っていた。難しすぎる。四麻で10回連続2着以内。まず四麻を片づけて、そのあと三麻をやろう。後半はメインアカウントで段位戦を打たなくなった。週末や普段の空いたときには天街の近くでリアルの日本式麻雀を打った。蘇州に来てからも、1回対面で打ちに行った。

最近は数日、LoLのスマホ版『ワイルドリフト』を遊んだ。なかなかいい。

一緒に遊ぶ人いませんか😁

料理

春節明けに仕事へ戻ってから、2月に始めた。鍋を69元、炊飯器を158元で買った。こうして計算すると、すぐに大きな節約になるわけではない。時間を積み重ねる必要がある。最初に必要な道具をそろえて、長く使って初めて価値が出てくる。まあ、悪くはなかった。何か月かは自分の食べたい料理を作った。江西の炒め米粉も試してみた。まあまあ、食べられる。今は鍋も炊飯器もどこに放り込んだかわからない。作る時間なんて全然なくて、毎日デリバリー、デリバリー。

エレキギター

Q1とQ2はずっとバンドアニメを見ていた。『ぼっち・ざ・ろっく！』を見た後遺症だ。TagimaやFenderの、ちょっと二次元っぽいカラーリング、シングル・シングル・ハムバッカーの構成は確かにかっこいい。自分はそんなに詳しくないけれど。今あるアコギだって放置してほこりをかぶっている。買っても同じことにならないか。またほこりをかぶるだけで、ただ新鮮さが欲しいだけなのか？

対面のレッスンに申し込んだ。3月10日から6月22日まで、毎週日曜の午後に授業。土曜日にエレキギターの体験レッスンへ行ってみた。30分、あっという間。基礎、コード、音程、拍子。そのあと、ヴィンテージホワイトのTagima 635 ProとYamaha THR10アンプを3,600元で買い、さらに1,700元の対面レッスン。5,000元以上が消えた。

メロディ、リズム、ハーモニー、タブ譜、数字譜、スケール、ハンマリングとプリング、音程、ストローク、コード、5つのポジションのスケール位置、ガンズ・アンド・ローゼズ、ウルトラマン、スライド（始点と終点がある、始点だけある、どちらもない、の3種類）＋スケール、ハンマリングとプリング＋スケール、ラの運指パターンでのハンマリングとプリング練習、チョーキング、『Don't Say Lazy』、コード＋ストローク＋ミュート。ガンズ・アンド・ローゼズ、ウルトラマン、『Don't Say Lazy』『Starir to Heaven』など。99元でACG関連の教材をいくつか買い、Guitar Pro 8をインストールしてp8ファイルを読み込んだ。このソフトは本当にいい。自動再生ができるし、選んだ部分のループ再生もできる。

7月から今まで、もう触っていない。本当に忙しい。2026年は新しい曲を覚えよう。

筋トレ

ベンチプレス、ショルダープレス、バーベルスクワット、レッグプレス、シーテッドロー、バーベルカール、ケーブルのトライセプスプッシュダウン。小紅書でやり方を探して、一緒にやってみた。長くは続かず、やったりやらなかったり。やっぱり健康には気をつけないと。自分もそろそろ健康診断に行くべきだ。たぶん数値は問題だらけだろう。毎日タバコ、酒、夜更かし。健康的な生活習慣が一つもない。

通勤：Ninebotの電動スクーター

バイクは買えなかったけれど、通勤用にNinebotの電動スクーターを買ったら結構便利だった。3,900元くらい。前に買ったShoelのヘルメットとInsta360を合わせて、両方とも出番ができた。それからA🌟のグローブも買った。かっこいい。いいね、いいね。主な理由は、最初の1週目と2週目に地下鉄で通勤してみたら疲れすぎたこと。家から駅まで少し距離があり、会社から駅までも少し距離がある。リュックを背負っていると肩まで痛くなって、もう無理。いっそ電動スクーターを買おうと思った。

バイクだとナンバー登録が問題になるし、危ないし、信号だらけだ。会社には停める場所もあるけれど、まあいいや。買うかどうかはまた今度考えよう。電動スクーターでも何回事故に遭ったかわからない。そうだ、支付宝で保険に入らなきゃ。ずっと先延ばしにしていた。前に買ったXDSのロードバイクも、数百元で売ってしまった。

アニメ：生きるということは、つらさと楽しさを繰り返すこと

葬送のフリーレンとある科学の超電磁砲けいおん！第1期ぼっち・ざ・ろっく！
Fate/stay night [Unlimited Blade Works] 第1期転生したらスライムだった件
CLANNAD、86―エイティシックス―、進撃の巨人、咲-Saki- 阿知賀編、名探偵コナン隻眼の残像
サマータイムレンダ、響け！ユーフォニアム、薫る花は凛と咲く、とらドラ！
やはり俺の青春ラブコメはまちがっている。、ジョジョ、斗破蒼穹、DEATH NOTE、小林さんちのメイドラゴン
エヴァ、ReLIFE、劇場版鬼滅の刃
凡人修仙伝、遮天

技術

個人の技術学習。思いつくまま書いたメモで、実際にはまだまだたくさんある。

大規模言語モデルとAgent

Q3にはオープンソースのWeCloneを見ていた。友人が作者で、勧めてくれたものだ。主にチャット履歴からデジタル分身を再現するもので、小規模モデルをファインチューニングしてローカルにデプロイする。Qwen2.5-7B-Instructを使い、SFT段階でLoRAによるファインチューニングを行う。特定の業界分野におけるモデルの知識を強化するためだ。可視化できるLLaMA-Factoryという、中国で特に人気のあるファインチューニングフレームワークもある。AutoDLでマシンを借りれば、自分でも試せる。補うべき理論知識はかなり多い。

Spring AIやLangChain4jで作られたオープンソースのAgentプロジェクトも見ていたし、LangChainとLangGraphのプロジェクトもいくつか探して読んでみた。多かったのはRAG＋単一Agentの設計。よりよい設計としてはマルチエージェント構成がある。各Agentを独立したアプリケーション＋ツールセットとして開発し、前段で意図を分類してルーティングする。そこにタスク計画Agentを加えてタスクを分解し、直列・並列で実行する部分を分析する。

線形回帰、損失関数、ニューラルネットワーク、CNN、RNN、確率的言語モデル、ファインチューニングと凍結、強化学習、ニューラル言語モデル、Transformer、BERT、GPT。【再帰型ニューラルネットワーク】5分でRNNを理解する、3Dアニメでわかりやすく解説—bilibili

www.cnblogs.com/nickchen121… 事前学習済み言語モデルの過去と現在。

Agentの概念、プロンプトエンジニアリング、Function Calling、思考の連鎖。

LangChain： PromptTemplate/FewShot、LCELによるオーケストレーションとストリーミング出力、MessageHistory/Redisによる履歴管理、マルチモーダルの画像入力、@toolによるカスタムツール、RAGのインデックス作成・検索・生成。これらで可観測性のあるLLMサービスを構築してデプロイする。LangServe/CLI/Swagger/RemoteRunnable、Smithのトレース監視、verboseログを使い、invoke/batch/streamとasyncioの並行呼び出しに対応する。Streamlit側ではStreamlitCallbackHandlerでストリーミング結果をまとめ、一つの文として表示できる。

LangGraph： マルチエージェントのグラフオーケストレーションシステムを構築する。x種類の機能ノードとStart/End、条件付きエッジ、戻りエッジを設計し、LLMで分類・ルーティングしてstateへ書き込む。checkpointer＋storeを組み合わせて短期・長期のコンテキストを実現する。高徳地図のMCPツールチェーンとRedisのベクトルDBを接続し、対聯のCSV → embedding_model:text-embedding-v1でRAG／生成を行う。さらにinterrupt()による人の承認と、time-travelによる再生デバッグにも対応する。

大規模言語モデルのファインチューニング手順

github.com/hiyouga/LLa… LLMの学習・ファインチューニングを一通り行えるツール。SFT、RLHF、DPO、LoRA/QLoRAに対応し、全工程を可視化できる。 github.com/xming521/We… docs.astral.sh/uv/getting-… github.com/microsoft/L… github.com/unslothai/u…
github.com/ml-explore/… Apple公式の機械学習ライブラリ。Apple Silicon（M1/M2/M3）向けに最適化され、LLMの推論と学習に使う。 github.com/hiyouga/LLa… 効率的なLoRA/QLoRAのファインチューニングライブラリ。Hugging Face PEFTより速く、GPUメモリも節約できる。【2-3】LLaMA Factory：インストールと基本的な使い方—bilibili
全パラメータのファインチューニング、QLoRA。LLMの全パラメータを調整する。性能の上限が高く、複雑なタスクに向いている。元の能力が劣化する。
LoRA（Low-Rank Adaptation）：並列の経路に学習可能な低ランク行列AとBを追加し、学習時にはAとBだけを最適化する。
QLoRA（Quantized LoRA、量子化）：量子化技術を導入し、非常に少ないGPUメモリでもLoRAに近い性能を得られる。

フロントエンドとツールの実践

フロントエンドでは、ずっとNext.jsでフルスタックのReactプロジェクトを書いている。Vueのフルスタックフレームワーク、Nuxt.jsも試してみようと思った。Vueは触ったことがない。Next.jsとNuxt.jsは、ReactとVueのエコシステムにいる「兄弟」のようなものだ。どちらもサーバーサイドレンダリング（SSR）と静的サイト生成（SSG）を簡単にするために生まれたフレームワーク。Vueを使うなら、Nuxt.jsは最高の相棒になる。SSR/SSGを最初から使えて、Vueプロジェクトでも高いパフォーマンスとSEOの最適化を実現しやすい。

Nuxt 3でオンラインのマインドマップ機能を持つmindsheetというプロジェクトをさっと作った。* mind-elixir= 5.3.8ライブラリを使って、xmind/jsonのインポート、エクスポート、パスデータのオンライン表示を行う、ちょっと遊ぶための簡単なデモだ。本当によく似ている。server/api層でバックエンドのロジックを書くところは同じで、フロントエンドを全部Vueコンポーネントに置き換える感じ。

最近Claude Skillsが話題だけど、Function CallingやMCPとは何が違うのだろう。本質的にはどれもモデルの能力を広げるものだけれど、重点が違う。Claude Skillsは、説明、例、コードをパッケージにしてClaudeに特定分野の専門知識を持たせる、新しいプラグイン型の拡張方法だ。Claude Skillsは本当に必要なときだけ読み込まれ、普段はほとんどコンテキストを使わないので、トークンを効率よく使える。単なるプロンプトより柔軟で、単純な関数呼び出しより体系的なやり方になっている。

draw.ioで図を描くのもなかなかいい。文章から直接フローチャートにできるし、Mermaidのテキストから直接変換することもできる。ただ、無料で使えるのは1日10回だけ。複雑すぎるロジックだと、使っているモデルの能力次第になる。たとえばDeepSeekで生成した結果は、あまりよくなかった。

Google AI Studioで作品を2つ、3つ作って遊んだ。どれもNext.jsを使っている。一つは、画像や音楽を自由にアップロードできるクリスマスツリー。GitHubに自動でプロジェクトを作り、Vercelを関連付けて無料デプロイした。 traegrandluxury-interactive-christm.vercel.app/。Alibaba Cloudでドメインを買い、CloudflareでドメインのDNSを設定したら、中国国内からもそのままアクセスできる。 www.hakusai.top/。もう一つはアイコンにサンタ帽をかぶせるもの。Klingと即夢を見てみたけれど、どちらも透かし入りで、会員にもならないといけない。もういい、自分で作ろう。Gemini-2.5-flash-image。

最近「80点の危機」という言葉を見た。大規模言語モデルを使えば、80点のサイトは簡単に作れる。でも、本当に公開して運用したい、顧客がお金を払いたいと思うものにしたいなら、95点、場合によっては100点まで仕上げる必要がある。モデルを使って0点から80点のサイトを作るのは実は簡単で、何文か伝えればできてしまう。でも80点から95点、100点にするのは、ものすごく難しい。もう「AIの後始末エンジニア」という職種まで出てきている。AIにフロントエンドを書かせていると、身にしみる。 next-ai-draw-io.vercel.app/ github.com/DayuanJiang… github.com/nuxt/nuxt github.com/SSShooter/m…

Gemini 3 Proで作った簡単なハート型の花火。アクセス先： mystic-fireworks.vercel.app/ — ソースコード： github.com/hakusai22/M…。プロンプト：忘れた。

アルゴリズム関連で、今後やりたいこと。どこで見た目次だったか忘れた。
プロンプトインジェクション／Transformerの原理、Attentionの仕組み／RAG評価、人による評価＋機械による評価／再現率と適合率／ragaflow／画像・表／マルチモーダル／HyDE／Rerank／ハイブリッド検索／self-llm && happy-llm && Tiny LLM Universe。
基礎の中心：TransformerアーキテクチャとAttentionの仕組み／Hugging Face Transformersライブラリ／LoRA、P-tuningによるファインチューニング技術。
デプロイの最適化：ONNX RuntimeとTensorRT-LLM／モデルの量子化と端末上でのデプロイを学ぶ／推論の高速化と精度のバランス。
深い実践：PyTorchの分散学習／LangChainアプリケーション開発／KaggleやHFのコンペへの参加。
マルチモーダル開発：CLIP、Stable Diffusion、Whisper／マルチモーダル融合のプロジェクト。

AIコーディング

従来の開発の流れは、多くの場合： 要件分析 → 技術選定 → 実装 → テスト・デプロイ。

AI時代の開発の流れは： 業務理解 → 問題の定義 → 方式設計 → AIと協働する開発 → 品質管理。

Next.jsはAIに自動生成させやすいことと、いわゆるSEOの最適化以外に、サーバーサイドレンダリングの利点が思いつかない。

AIコーディングではTrae Pro、Cursor、Qoder、Copilot、Codexなどを使った。結局、CursorでClaude 4.5を使うのが一番快適だった。ほぼ毎週、Cursor Proのアカウントを一つ使い切る感じ。今はCopilotのOpusアカウントに切り替えた。

普段のツールはCursor／Copilot、モデルはClaude Sonnet 4.5／Opus 4.5。

先に断っておくと、自分にはフロントエンドの開発経験がない。初めて書くフロントエンドのプロジェクトで、そのフロントエンドコードの90%はAIが生成したものだ。フロントエンドがわからない人でも、MVPや要求されたタスクを素早く仕上げられる。AIコーディングはすごく勧めたいし、使うのも好きだ。すぐに反応が返ってくる達成感がある。でも、生成されたコードがクソコードの山かと言われると、たぶんそうなんだと思う。序盤のAIは速いけれど、クソコードの山を作るのはもっと速いから。

どれだけ優れたアーキテクチャでも、クソコード化する運命は避けにくい。要求は変わり続ける。設計したアーキテクチャは昔の要求に向けたもので、新しい要求が増えるにつれて、古い構造では少しずつ対応できなくなり、リファクタリングが必要になる。

面接の準備

ずっと仕事をしながら、並行して面接の準備をしていた。

LaTeXの構文、履歴書の修正： www.overleaf.com/ github.com/billryan/re…

Q3は調子もあまりよくなかった。毎日起きたら出勤、退勤したら寝たい。Hollisの面接コンテンツや通話形式の配信を見て、資料にまとめて再利用していた。

自分の語雀に、プロジェクトの知識点とHollisの定番面接問題をまとめる、そんな感じ。

LeetCode Hot 100 Python／Java版

1万字省略...........（DMで話しましょう。）

だいたい飛書＋語雀で資料をまとめている。

オフラインイベント：Traeハッカソン

11月22日、土曜日、蘇州。コーディング時間は午後1時過ぎから4時まで。Trae ProのSOLOモードを使って、ゼロからプロジェクトを作った。3時間しかないし、大きなものは作れない。それなら日本語の五十音サイトにしよう。会場のホテルのネットはほぼ使えず、自分のモバイル通信も遅かったので、隣にいた「干中学」先生のテザリングを使わせてもらった。Next.js、Tailwind CSS、Ant Design、DeepSeekで作ったページで、十分使える。最後はVercelにデプロイ。Traeに連携機能が内蔵されていて便利だった。ただ、SOLOモードはやっぱり遅すぎて耐えられない。サイトはこちら。 traekanastudio1ssw.vercel.app/。機能は仮名と、AIが生成する例文・単語。自分は発表すらしなかった。最後に優秀賞をもらえたのは、デプロイしたからかもしれない。ほとんどの人はデプロイしていなかった。優秀賞の賞品はパーカーだった。