株式会社 Delight● Now
2025.08 — 現在ソフトウェアエンジニア (インターン)
- C++ で書かれたメッシュソフトウェアの性能改善に従事。計算量とメモリ効率を意識したパフォーマンス最適化に取り組む。
- Fortran で温度・圧力・電位差が車体の膜付着性に与える影響をシミュレーションし、検証を実施。
C++Fortran
Portfolio — 2026
研究・インターン・コンペティション、
つくってきたものの記録。
9+
Languages
7
Projects
2
Internships
Kaggle 金メダル/NeuroGolf 2026
東京理科大学/Delight/Ollo/Kaggle/OR 学会/技育展
01Background
About me
- 東京理科大学 創域理工学部 情報計算科学科 に在籍
- 現在 株式会社 Delight で SWE インターン — C++ メッシュソフトの性能最適化 / Fortran シミュレーション
- 前職 Ollo（AI スタートアップ） で ML エンジニア — VideoMAE / AVION による動画分類とファインチューニング
- Kaggle・OR 学会・技育展 など、コンペティションとハッカソンに継続的に参加
- 興味があるのは 数理最適化, AI / ML, バックエンド, そして システムズ
- AI と最適化の境界で、現実世界の問題に挑むことに情熱を注いでいます
02Experience
Where I've built things
Ollo (AI スタートアップ)
2025.03 — 2025.06機械学習エンジニア (インターン)
- VideoMAE / AVION(LaViLa + VideoMAE) を用いたマルチラベル動画分類タスクに取り組む。
- PyTorch によるモデルのファインチューニングを行い、F1 スコアによる定量評価でモデル性能を改善。
PythonPyTorchVideoMAEAVION
03Projects
Selected work
ResearchOngoing — 研究
材質付き三次元再構成
SAM 3 × DMS-46 × 3D Gaussian Splatting による材質分布の蒸留と体積推定
SAM 3 が抽出した物体領域ごとに DMS-46 の 46 種類の材質確率を統合し、その材質分布を 3D Gaussian Splatting へ蒸留することで、各 Gaussian が形状だけでなく材質も保持する三次元表現を構築する研究。
→材質を保持した三次元モデルから、計測機器なしでの体積推定を目指す
SAM 3DMS-463D Gaussian Splatting微分可能レンダリングArUco
Product2025.11 — 技育展
River Agent
自己成長型 AI エージェント
AI がユーザのニーズに沿うクエストを生成し、自己成長を支援する自己成長型 AI エージェント。
→Fly.io にデプロイ・技育展で発表
Next.jsDjangoDockerOpenAIPostgreSQL
Productプロダクト
AI 塗り絵
子どもの夢を可視化する教育アプリ
子どもが将来の夢を AI キャラクターと対話し、夢に基づいた塗り絵を自動生成する教育アプリ。
→対話から塗り絵を自動生成／教育現場向け機能も実装
FlutterFastAPIOpenAI (GPT-4o, DALL·E 3)FirebaseDocker
Competition2025.11 — 2026.01
Kaggle Santa 2025
クリスマスツリーのパッキング最適化
Kaggle で開催されたクリスマスツリーのパッキング最適化コンペティションに参加。
→SA・GA・CMA-ES・DP を実装し比較
PythonC++Simulated Annealing
Competition2025.12 — 現在
Deep Past Challenge
4000 年前のアッカド語粘土板の機械翻訳
Kaggle で開催された古代アッカド語の機械翻訳コンペティションに参加。
→ByteT5 で古代アッカド語翻訳に挑戦
PythonPyTorchByteT5
Competition2025.10 — 現在
OR 学会データ解析コンペティション
POS データによる書籍販売数予測
書店 35 店舗の日別 POS 販売データを用い、ジャンル別の書籍販売数予測に取り組む。
→記号回帰で RF 同等精度＋高い解釈性を実現
PythonPySRRandom Forest
04Writing
Notes & writing
- Machine Learning·2025.09
VideoMAE で何が変わるのか — 自己教師あり動画学習の現在地
Ollo でのインターンを通じて触れた VideoMAE / AVION の設計思想と、マルチラベル分類における実践的なファインチューニング手法をまとめる。
- Systems·2025.10
C++ メッシュ処理の性能チューニング覚え書き
計算幾何学的処理を含むメッシュソフトウェアで、データ局所性と SIMD を意識した最適化を進める際の判断軸について。
- Research·2025.11
3D Gaussian Splatting に材質情報を持たせる
各 Gaussian が形状だけでなく材質を保持する表現をどう作るか。セグメンテーションと材質認識の出力を蒸留するときの設計上の勘所を整理する。
- Data Science·2025.12
記号回帰 PySR で解釈可能な予測モデルを作る
OR 学会コンペで使った PySR の使い勝手と、Random Forest と並列で動かしたときの精度/解釈性のトレードオフ。
05Contact
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