
東京大学 工学系研究科 / 地盤工学 × Physics-Informed AI
Web開発会社の代表として、営業から要件定義・実装・納品後の改善提案までを一貫して担う経営を実践。顧客満足度を最優先とした開発により紹介案件を多数創出。東大松尾豊研メンバーにより構成されたベンチャーキャピタルdeep30から出資を受け、AI受託開発会社の創業メンバーとして最高技術責任者かつ共同代表を経験。
ソフトウェアエンジニアとしてKotlin・Flutterを用いたアプリ開発に従事する傍ら、研究者として音声強調をはじめとした深層学習モデルの開発に注力。損失関数設計に基づくファインチューニング手法の比較・信号処理パイプラインの構築・実環境音声を用いた性能評価を行い、理論と実装の双方に精通する。また、前職でAI受託開発ならびにコンサルティングも行う。
現在は代表取締役として、顧客対応・事業開発・プロダクト戦略を統括し、物理制約AIによる「効果が見えるAI活用」の実現を推進する。
埼玉大学にて地盤工学分野の博士号を取得後、東京大学工学系研究科に特任研究員として在籍。研究テーマは降雨誘発型地滑り・土砂崩壊の物理メカニズム解明に始まり、物理制約付き機械学習・氷河後退予測AIへと拡張。
主要成果として、液状化地盤上の盛土3次元動的挙動解析に関する論文が英国土木学会(ICE)のGéotechnique Letters誌に採択され、ICE Telford Premium Prize(最優秀論文賞)を受賞。数値解析と実験データを組み合わせた物理AIモデル(Physics-Informed ML)の実装を複数のGitHubリポジトリとして公開している。
現在は最高技術責任者として、物理モデルとAIの統合による「データ不足でも機能する予兆保全AI」の開発と、斜面・土砂崩壊リスク定量化システムの事業化を統括する。