-
東大大学院でのマルチモーダル機械学習研究（画像認識×NLP）
■ プロジェクトの目的
東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻（修士課程）において、画像認識と自然言語処理を組み合わせたマルチモーダル機械学習の研究を実施。特に、テキスト並列コーパスが少ない環境での言語横断文書検索をテーマとした。
■ 体制・人数
中山英樹准教授（現・東京大学教授）の研究室に所属。少人数の研究グループの中で主体的に研究を推進。
■ 自分のポジション・役割
大学院生・研究者として、マルチモーダル機械学習（画像とテキストの統合学習）の研究設計・実験・論文執筆を担当。国際会議での発表も行った。
■ 目的を達成する上での課題
異なる言語間での文書検索において、言語をまたぐ並列コーパスが少ない「ゼロショット・少数ショット」環境での高精度な検索が困難であった。
■ 課題に対して取り組んだこと
画像を「ハブ」として利用し、英語・日本語のテキストを共通の意味空間に射影することで、テキスト間の並列コーパスなしに言語横断検索を実現する手法（Image-mediated learning）を開発。一般化正準相関分析（GCCA）を活用し、UIUC Pascal Sentence Datasetの日本語翻訳データセットも独自に作成・公開。
■ ビジネス上の成果
研究成果をEMNLP 2015（Empirical Methods in Natural Language Processing）に採択・発表。研究インターンとしてリクルートホールディングスに参加し、機械学習を用いたネイルレコメンドシステム開発でインターン優勝。修了後はリクルートに入社。Python, Caffe, Word2Vec, Deep Learning, 画像認識, 自然言語処理（NLP）, マルチモーダル学習, 言語横断文書検索, 機械学習研究
-
上場会社におけるMLエンジニア・プロジェクトリーダー
■ プロジェクトの目的
画像認識・自然言語処理・機械学習を活用したプロダクトを開発・提供する。
■ 体制・人数
機械学習エンジニアチームとしてプロジェクトごとに2〜7名の体制で推進。大規模組織の中でAI研究開発チームを組成。
■ 自分のポジション・役割
機械学習エンジニア 兼 プロダクトオーナーとして、画像認識に関する10件以上のプロジェクトをリード。ニーズヒアリング・企画・予算管理・チーム組成・開発・営業まで幅広く担当。
■ 目的を達成する上での課題
様々なドメイン（ブライダル・ネイル・不動産・飲食・車）での画像認識精度の向上と、APIとして外部提供できる汎用的なシステムの設計が必要だった。
■ 課題に対して取り組んだこと
コンバージョンの改善等。
■ ビジネス上の成果
コンバージョンの改善等。Python, Caffe, TensorFlow, AWS（EC2/S3/DynamoDB）, GCP（GAE）, ReactJS, 画像認識（Computer Vision）, 機械学習, プロダクトマネジメント, Web API開発
-
代表取締役（システム開発・不動産・民泊事業）
■ プロジェクトの目的
システム受託開発事業、不動産賃貸業、旅館・民泊事業を展開する法人として株式会社Luumを設立。HRTech、不動産Tech、建築Tech、AI・生成AIを活用した各種システム開発を行い、社会課題の解決と事業価値の創出を目的とする。
■ 体制・人数
代表取締役として創業。複数のプロジェクトを並行して推進し、外部パートナーと連携しながら事業を運営。従業員は30人ほど。
■ 自分のポジション・役割
代表取締役として経営全般を担当。プロダクトオーナー・技術責任者・プロジェクトマネージャーを兼務し、システム設計から実装まで幅広く対応。
■ 目的を達成する上での課題
多領域（IT・不動産・宿泊）にわたる事業の同時展開、および生成AI等の新技術を活用した付加価値の高いシステム開発の実現が課題。
■ 課題に対して取り組んだこと
HRTechでは生成AIを用いた転職エージェント支援マッチングプラットフォーム・スカウト文AI生成を開発。不動産Techでは土地建物の3D自動計算・AI道路情報分析・土地価格予測システムを構築。建築Techでは建築図面の検索・AI解析システムを開発。会計分野ではRAGを活用した会計事務所検索AIエージェントを実装。宿泊事業ではAirbnbを通じた民泊物件（渋谷・小岩等）を運営。
■ ビジネス上の成果
複数のAIシステム受託開発プロジェクトを完遂。不動産賃貸業では全国10棟以上の物件を運用中。民泊事業ではAirbnb評価4.75以上を維持。SaaS企業へのAI組織立ち上げ支援なども実施。Python, TypeScript, React, Next.js, AWS, GCP, 生成AI（OpenAI/Claude/Gemini API）, 不動産Tech, AI開発, プロジェクトマネジメント, 経営
-
スタートアップにおける執行役員・AI責任者・新規事業責任者（5名→650人規模へ成長）
■ プロジェクトの目的
弁護士・企業法務担当者向けのAI契約書レビュー支援システム「LegalForce」および契約書管理システム「Marshall（LegalForceキャビネ）」の研究開発部門を立ち上げ、自然言語処理・機械学習技術を活用したリーガルテックサービスの構築を目的とする。
■ 体制・人数
創業5名からスタートし、650人規模へと急成長。研究開発チームの組織設計・採用・マネジメントを担当。
■ 自分のポジション・役割
執行役員 兼 最高研究開発責任者（CRO: Chief Research and Development Officer）として、研究開発部門の立ち上げから組織運営まで全般を統括。後に執行役員 兼 イノベーション推進責任者として新製品の立ち上げを担当。
■ 目的を達成する上での課題
契約書は専門用語が多く、法的な文脈理解が必要なため、自然言語処理による高精度な情報抽出が困難。また、弁護士の業務フローに合わせたUX設計と、スケーラブルなシステムアーキテクチャの構築が必要だった。
■ 課題に対して取り組んだこと
自然言語処理・機械学習を活用した契約書情報抽出システムの研究開発を主導。Ruby on Rails/Python/GCP/AWSを使ったマイクロサービスアーキテクチャの設計・実装。学術論文の発表（LREC2020等）やカンファレンス登壇も実施。エンジニア組織の採用・育成・文化形成を推進。
■ ビジネス上の成果
AI契約書レビューシステム「LegalForce」を業界初としてローンチ。契約書管理システム「Marshall」も展開。会社は5名から650人規模に急成長し、リーガルテック業界をリードするサービスを確立した。Ruby, Python, Ruby on Rails, 自然言語処理（NLP）, 機械学習, Docker, Kubernetes, GCP（GCE/GKE/BigQuery）, AWS, PostgreSQL, MySQL