青木 悠飛

リードエンジニアとして、PythonとRを用いて個別モデルを統合し、従来モデルより柔軟で解釈可能な価格予測モデルを作成し、APIサービスをリリースした。

企業の決算書を自動的に取り込み、データベースに決算書を生成AIによってサマリーした結果を保存し、ユーザーに最短で企業情報を提供する機能の要件定義に従事

最近、esports市場規模が拡大している。そんな中で、劣悪な労働環境が問題となっている。例えば、長時間のゲームによって健康被害や選手寿命の短さである。esportsの上達を短時間で行うことができればよりよい環境でゲーム可能であり、esports市場の活性化につながると考えている。そこで、esportsの上達に関連する要因を調べることが効率的な上達法の発見につながると考え、esportsのパフォーマンスに影響する要因の分析を研究している。