学術研究
解釈可能なグラフ知識追跡を用いたLLMベースの英語学習支援フレームワーク
グラフアテンションネットワーク(GAT)による知識状態の高精度な診断と、大規模言語モデル(LLM)の推論を融合。「なぜ間違えたのか」を可視化する、説明可能(Explainable)なパーソナライズ教育AIアーキテクチャの研究開発。
LLMGKT (Graph Knowledge Tracing)GATEdTechPythonPyTorch
リリース:2026年
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北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST) M1。
自然言語処理 × フルスタックエンジニア × 個人事業主。
趣味:
写真撮影
料理
システム作り
アニメ
ゲーム
最新のLLMとWeb技術を駆使し、学術的な理論を実用的なビジネスソリューションへ実装させることを得意としています。
ビジネスソリューション
仮想空間で急成長する有償サービス市場において、高機能かつ安価な「予約・シフト管理システム」が不足しているという課題を解決するため、実店舗レベルの高度な運用や権限管理にも耐えうるSaaS型予約基盤をゼロから独自開発しました。
リリース:2026年
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ビジネスソリューション
企画立案、投稿スケジュール、複数アカウント配信、反応データ分析までを一気通貫で自動化。
リリース:2026年
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