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私は将来的にEduTechの発展を支える取り組みに貢献し，教育の可能性を広げたいと考えている．また，新規事業を立ち上げる力を身につけ，教育分野におけるDX化のアイデアをさらに磨き上げたい．特に，個々の学習者の特性に応じたパーソナライズド学習環境の実現に興味がある．これまで，豪雨災害時の時空間人口予測モデルの開発や，音響と電波を用いたロボット開発に
大学院にて豪雨災害時の時空間人口予測モデルを作成している．災害発生後の72時間を最大限有効活用することが求められる中，救助隊は手探りで救助活動を行なっているのが現状である．私の研究では豪雨災害発生後72時間分の人口分布データの提供を目標としている．既存の方法として，モバイル空間統計というDOCOMOの携帯電話を基にした人口統計があるが，豪雨災害時は
学部時代では機械・情報・電気を広く学んだ．
減災に興味があり，ロボットの拡張可能性が無限大にある点に惹かれていた．
金沢工業大学 / 工学部ロボティクス学科
高校時代，私の所属していたサッカー部では試合にて各選手がGPSを付けていた．当時から私はデータ分析に興味を持っていたため，チームの連動度を評価するための分析手法を提案した．学生や先生に定評をもらったため，その分析方法を誰にでも簡単にできるようにするため，アプリ開発とものづくりをした．結果的に，当時高校サッカー全国2位だったチームからもオファーがあり，同様の分析を行っていた． 分析内容は至ってシンプルで，サッカー選手の基本配置とGPSからの走行距離データのみを用いる．それぞれの選手の走行距離を基本配置の標高として解釈し，選手間を滑らかに繋ぎ合わせると，等高線が描かれる．隣り合う選手の差分が多いほど，選手間の連動率が低かったと解釈できる． リンク先のyoutubeは，高校時代にアプリ開発の仲間を募集するために作成した．
