東京大学 / 工学部システム創成学科
卒業論文「テキストマイニングを用いた地政学リスクの定量化」
卒業研究では、自然言語処理の一つWord2vecと新聞データを使って、地政学リスクを定量化して金融市場との関連性を調査するという研究を行いました。このような内容で、卒業論文を執筆した後、簡単にまとめたものを第30回 人工知能学会 金融情報学研究会に投稿しました。
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東京大学大学院(Graduate School, The University of Tokyo) / 工学系研究科システム創成学専攻
大学3年生の時にエンジニアリングのキャリアをスタートしました。初めは画像解析を専門とする機械学習エンジニアとして始まり、その後自然言語処理、ウェブ開発、クラウド技術といった技術領域を拡大してきました。未知の技術領域に積極的に取り組み、ゼロから素早くキャッチアップする能力が私の強みです
研究テーマ : 複数言語モデルを用いたナレッジグラフの構築と語義曖昧性解消
教養課程を経て専門の学科に配属後、シミュレーション、プログラミング・情報、経済、ビジネス、金融、材料力学といった多岐にわたる分野の授業を積極的に受けてきました。その中でも、プログラミング・情報とビジネスの授業に特に魅力を感じていました。 卒業研究では、人工知能が専門の研究室で金融市場のリスク定量化をテーマとした研究を行いました。
大学3年生の時に、私は電気自動車(EV)フォーミュラカーの設計と製作に取り組む学生団体「東京大学EVフォーミュラ UTEF」を設立しました。この団体は現在、「東京大学フォーミュラファクトリー UTFF」として活動を続けています。 私たちの主な活動は「学生フォーミュラ」と呼ばれ、これは自動車技術会が主催する学生競技の一つです。参加者は一からフォーミュラカーを設計・製作し、完成したマシンの性能やプレゼンテーションを通じて総合的に評価されます。 私はこの団体の初代代表として、EV製作に必要なパーツの調達、メンバーの募集、外部との交渉、ウェブサイトの運営など、チーム運営に必要な全ての業務を担当しました。この経験を通じて、リーダーシップと組織運営のスキルを磨くことができました。
採用と事務の業務に従事していました。具体的には、採用プロセスの構築、それに伴うアプリの統合、求人情報の作成、契約書のレビュー、展示パンフレットのデザインなどを行っていました。
東京大学 / 工学部システム創成学科
卒業研究では、自然言語処理の一つWord2vecと新聞データを使って、地政学リスクを定量化して金融市場との関連性を調査するという研究を行いました。このような内容で、卒業論文を執筆した後、簡単にまとめたものを第30回 人工知能学会 金融情報学研究会に投稿しました。