自小学二年级接触 NEC PC-6601 上的 BASIC 以来,我创办了主机托管事业,全面转向移动端,优化大规模系统,如今则实现 AI 智能体 ── 每逢时代更迭便转向主流技术,同时从设计到实现、运维都亲临一线的技术人。

第一次接触计算机是在小学二年级,距今约40年前。此后,从主机托管到移动端、云,再到 AI ── 每逢时代更迭我都转向主流技术,却从未离开过一线。接下来,请容我用自己的话来回顾。
最初的电脑,是父母买回来的 NEC PC-6601。那时甚至还没有「启动操作系统」这种概念,一开机 BASIC 便启动,屏幕就等着你输入程序 ── 想让它做点什么,就只能自己写代码。从第10行开始一行一行地敲下指令,屏幕便如我所想地动起来。那份手感,正是一切的起点。
接下来入手的,是富士通率先搭载 CD-ROM 的 FM TOWNS。不久后我便开始逐一挑选配件、自己组装电脑。哪个部件负责什么、瓶颈出在哪里,都通过亲手实践来理解 ── 这种从内部认识硬件的感觉,后来成了我设计服务器与网络的根基。
远渡美国,在大学主修 IT 管理。学的不只是技术本身,还有如何把它组织成事业、如何让它运转。创造的能力,与作为经营立足的能力 ── 能在早期就把这两者立为自己的轴心,为日后的创业埋下了伏笔。
最初的创业是在美国。我一台一台地组装能同时使用日语和英语环境的电脑,从销售到导入后的支持都亲自承担。把操作系统、网络、服务器,乃至用户真正的困扰视为一个连贯问题的视角,正是在这里养成的。这便是 EarthLink Network Co., Ltd. 的起点。
从支援一台台个人电脑的工作,转向提供支撑服务的基础平台本身。我先创办了 Linux 主机托管事业,随后又在日本较早地投入 Windows 主机托管,还被 Microsoft 作为案例介绍。在不能宕机、不能变慢的紧张感中,我用身体记住了可用性与运维,正是这段时期。
当时它还不是 Adobe、也不是 Macromedia,而是 Allaire 的产品 ── 我在国内较早地提供了搭载 ColdFusion 的租用服务器,并进一步拓展到独立服务器业务。这种为每种用途设计最优配置的经验,成了此后承接开发与咨询的基础。
「希望你来打造这套机制本身」这样的咨询越来越多,我便走向系统的承接开发。进而,选择哪种技术、风险在哪里、怎样构建才能长久使用 ── 逐渐拓展到支撑「动手之前的判断」的咨询。从「动手做的人」变为「决定怎么做的人」,角色又上了一个台阶。
从 C# 2.0 入门,到 ASP.NET、C# 3.0。同时在 All About 开设 C# 的连载专栏,把初学者容易卡住的地方用文字讲清楚。「创造」与「教学」并行的风格,正是在这个时期成形的。
持续保有 Microsoft 与 Cisco 的合作伙伴认定。尤其是 Cisco 的银牌合作伙伴,当时国内仅有19家左右,在 NEC、NTT 等大企业云集之中,以有限公司身份入选的唯有本公司。不看规模,而以技术与实绩来评价 ── 那份手感,至今仍支撑着我亲手深入技术的动力。
在 iPhone 开始普及之时,我判断移动端将成为下一个中心,便一举转移了开发的重心。用 Swift 之前的 Objective-C 编写应用,把公司内所有 Windows PC 全部换成 Mac。「一旦看准,就果断把全部押上」这种做法,与如今我面对 AI 的方式如出一辙。
我也涉足 Android,并运营教授两者的开发培训学校。在游戏行业崛起、PHP 的机制向智能手机迁移的时代,转向能一站式开发的 Unity。凭借从 2.0 时期便开始使用的经验受到青睐,我深入各家企业的一线,从导入支持一直做到 CI/CD 的自动化。
早在 Kubernetes 普及之前,我就构建了以 Docker 为核心的机制。推送功能分支后,专用环境便会自动启动,可在 branch.example.com 这样的独立子域名上进行验证 ── 让每个人都能拥有互不干扰的运行环境,也就是如今所说的预览环境,我在它还不普遍的时期便引入了各家企业。
在 jQuery 的鼎盛期,我便判断下一个是 React,早在十多年前就把重心移了过去。不只是实现,我还负责打造让团队以同一质量编写代码的开发规范,以及新人教育的设计。把一部分判断托付给机制的这种思路,后来与 AI 结合,延伸为「该把什么、交到哪一步」的划界思考。
我的专长是大规模系统的效率优化。不仅是拥有数千万会员的系统,面对游戏行业常见的「午休时一举飙升、结束后回落、下班后再次飙升」这类尖峰型流量,我设计过既不会因取平均值而崩溃 ── 又能贴合峰值、同时毫不浪费地收缩的最优网络架构。
无论哪个时代,我都不曾把要做的东西假手于人。从创业之初便亲自把自家网站设计到细节,如今公开的产品与网站,也都从外观到内里出自我手。QuickRec(通话录音的统一管理)、Heartmap(视线可视化)、WinManager(面向租用服务器运营商的管理与计费)等,自研产品我也一直在持续打造。
从 ChatGPT 时期便接触 AI,面对 Claude Code 这类智能体编程的登场,我确信这是「继互联网、iPhone 之后,更大的一次大爆炸」。在许多人还在观望的阶段,我便把方向转向了开发。以此前积累的全部为根基,如今我已在包括日本在内的世界各国,正式公开了18款产品群,以及作为其核心的多 AI 工作空间 Prompt Flow Studio。
只做设计、只写代码,是不够的。从需求定义到实现、基础设施、运维,再到质量保证 ── 跨越领域,自己验证、自己实现。这正是 Masayoshi Uehara 的工作方式。
从前端(React/TypeScript)到后端(C#/.NET/Python/Node)、移动端(Swift/Unity)。现代与遗留系统皆可横跨。
从服务器与网络设计,到 AWS/Azure/GCP、Docker/k8s、IaC,一站式搭建。
运用多个 LLM、智能体设计、RAG、质量门禁 ── 把 AI 嵌入实际业务的工作流。
高负载站点的负载均衡、数据库设计与优化、云成本优化 ── 不只是能跑,更要扛得住。
从需求定义、概要设计、数据库设计,到基于 PMP/CMMI 的大规模核心系统的管控与质量管理。
培训与团队引导的设计。不只是技术,也打造激发团队潜力的机制。
每当拓展所涉领域,为了把在一线获得的知识体系化,我便持续考取资格与认证。目的并非把头衔罗列出来,而是把它们作为与不同专业领域的人用共通语言交流、说明判断依据、推动项目前进的根基来运用。
我的学习不局限于网络、数据库、应用程序,而是横跨构成系统的各种技术。资格所涵盖的领域,与我实际承担过的工作广度相互重叠。
只是正确地实现,并不算完成。管理目的、预算、质量与风险,形成共识并接续到运维 ── 为此,除技术资格外,我还系统地学习了项目管理与个人信息保护。
人如何理解、学习并付诸行动 ── 为了学习这些,我在 NLP、疗愈、思维导图等领域也取得了资格。它们被运用于研讨会、企业培训、新人教育以及团队引导。
即便技术与计划都正确,仅凭这些团队也不会运转。以下是与资格无关、我在实务中承担过的角色。
了解技术、推进事业、驱动人与组织。为了不把这三者割裂开来处理,我同时珍视从资格中学到的体系,与在一线积累的经验。
正因为亲手驾驭过技术的每一层,我才看得清哪里该交给 AI、哪里该由人来判断。这条界线,我们正在自己公司里付诸实践。
需要的工具不假外求、自己动手写。正因如此才懂其内里,也才能准确划出交给 AI 的范围。
初稿可以让 AI 来做,但最终是否通过由人来定。判断本身,才成为核心工作。
自建质量门禁,没有证据就不许说「完成」,把反复出现的判断沉淀为流程。靠机制,而非靠提醒。