Joyz株式会社で第二言語としての英語学習に関する自然言語処理系の研究者兼エンジニアをやっています。学生時代は典型的な理系のそれであり、数理科学や自然科学に関することを主に学習・研究してきました。 千葉大学に在学中は、物性物理、特にカーボンナノチューブ等、カーボン系や有機半導体の電子状態に関する数値計算をスーパーコンピュータを用いて解析するということを研究していました。また、電子状態に関しては、数値計算だけでなく紫外光電子分光などを用いた計測も行っており、真空や実験機器の制御などもやっていました[1]。 実験データの解析に興味を持ったため、千葉大学から電気通信大学に博士前期課程で移りましたが、そこでは現在話題の統計的機械学習の基礎となる情報理論（シャノン理論）を主に研究していました。特にメインで取り扱っていたのは量子情報理論です。 情報理論は、データから得られる確率分布（経験分布）をもとに潜在的な状態を推定、近似し、その応用として情報伝達の効率を思考する理論ですが、量子情報理論ではこの確率分布の扱いが（古典）情報理論とは異なります。 詳細は省きますが、量子情報理論では確率分布はある条件を満たした行列とみなされます。もちろん、量子情報理論は古典情報理論を一般化した理論体系であるべきなので、上記の行列をある特殊な見方をすれば確率分布として考えることが可能です。また、古典情報理論で成り立つ定理のうち”一部”も量子情報理論では成り立ちます。一般化したために全ては成り立たないのです。 私は、博士課程を通して、この一般化のある意味弊害と言える部分を考察していました。つまり、量子系で成り立たず、古典系で成り立つ定理があった時に、何が原因で量子系で成り立たないのか、古典系という特殊化の何が効いて成り立つのかということをひたすら考察していました[2]。この時期を通して、物事を単純に捉える思考力や嗅覚を磨きました。 また、この時期に学生指導の一環として、機械学習や自然言語処理の一部を勉強・研究しそのうちいくつかは、実際に学会の口頭発表まで行くことができました。 現職に就いてからは、日が短いですが、自然言語処理や機械学習についてより深く思考する日が続いています。特に今の課題である「第二言語としての英語学習に関する自然言語処理」は通常扱われる「第一言語としての英語に関する自然言語処理」と比較すると”学習であるということでより誤りに重きが置かれ、また第一言語話者よりも誤りが多彩である”ということだけを見ても非常に難しく、それゆえ非常にチャレンジングな課題といえます。 また、この課題に関しては応用先を考えてみると、学生に対する学習エージェントや他の言語の学習等、途方もなくインパクトが大きいということがわかるでしょう。 現在は、この非常に大きな問題を小さな部分からではあっても少しずつ解決するために 日々情報収集と思考を繰り返しています。 [1] http://ci.nii.ac.jp/naid/130004674252 [2] http://arxiv.org/abs/1503.06914

NECグループの通信ソフトウェア会社に入社。 法務を1年経験後、人事に異動。 メインは若手層研修で、企画に加えて講師も担当。 都内で八百屋を経営するスタートアップに転職。 経営戦略室人事として、採用〜制度設計〜すべて担当。ひとり人事。 …のかたわら、店頭販売業務にも従事。 床に座りトウモロコシの袋詰めをしながら採用面接等、貴重な経験を積む。 医療系アプリを開発するスタートアップに転職。 人事メインで経理にも少し挑戦する…予定が、経理も結構がっつり経験。 最終的には人事業務のみになり、前職に続きひとり人事。 2018年11月、ジョイズ株式会社に人事として入社。