東京大学 / 工学部計数工学科
卒業論文(EJOR採録)
モジュラリティ密度最大化に対する高速な列生成法の設計と計算困難性の解析
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株式会社EQUES / CTO
学科同期かつ松尾研究所の同志であった岸とともに、 CTOとしてEQUESを創業。数理工学を専門とし、東京大学大学院情報理工学系研究科で博士課程。現在は数理統計とLLM(特に医療LLM)の研究。
数理情報分野の学術研究とAI事業開発の双方に取り組むことで、 アカデミアと産業界の橋渡しに貢献したいです。
- EQUES AI Lab. (アカデミック研究や共同研究を推進) - クリエイティブ・製造設計業務のAI活用支援 - ヘルスケア領域のAI開発 - GENIAC事業統括
OLMデジタル社のGENIAC事業「ANIMINS」に参画。 アニメ領域におけるComputer Vision技術の研究を推進中。
研究テーマ:数理統計学、医療LLM 日本統計学会 記念奨励賞・学生優秀発表賞・最優秀報告賞 Statistical Papers/Statistics&Probability Letters ACM SenSys×2/NeurIPS TS4H/NeurIPS DGM4H/NeurIPS AIM-FM ソフトバンクAI人材
研究テーマ:数理最適化 AI SUM全国大学ビジネスコンテスト 最優秀賞 European Journal of Operational Research採録(卒業論文)
東京大学 / 工学部計数工学科
モジュラリティ密度最大化に対する高速な列生成法の設計と計算困難性の解析