工学院大学 / 工学部電気電子工学科
研究(電子情報通信学会)
機械学習系の研究室に所属し、ボードゲームにおける公平な対戦環境の構築に関する研究を行いました。 五目並べにおいて先手の勝率が約67%と高い点に着目し、公平性に課題があると考えました。 そこで、禁じ手ルールの追加や対戦環境の設計、機械学習モデルの構築を行い、教師あり学習と強化学習を組み合わせた手法を提案しました。 その結果、特定の禁じ手が勝率に大きく影響することを明らかにしました。
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株式会社スリーシェイク
大学では機械学習系の研究室に所属し、ボードゲームを題材にした研究をしています。 趣味のWeb アプリ開発では、Go と TypeScript、Terraform ( AWS)でデプロイするところまでを一貫して挑戦しています。 最近ジムに通い始めたので、筋トレを習慣化するために、LINE Bot と LINEのOAtuhを使って、LINEからそのまま記録が取れる筋トレ管理webアプリを開発中です。
これまで個人開発やインターンを通じて、小さくても誰かの役に立つ機能をつくる楽しさを知りました。今後は、より多くの人々が日常的に使うサービスの開発に携わり、技術を通じて生活を少しでも便利にするプロダクトづくりに関わっていきたいと考えています。
現在は、機械学習や強化学習を用いたボードゲームAIの研究に取り組んでいます。対象としているのは五目並べで、先手に大きな優位性があるという問題に対して、先手に対する制限(禁じ手など)の導入や、学習データ・学習モデルの違いが先手の勝率にどのような影響を与えるかのシミュレーションを行い検証しています。
工学院大学 / 工学部電気電子工学科
機械学習系の研究室に所属し、ボードゲームにおける公平な対戦環境の構築に関する研究を行いました。 五目並べにおいて先手の勝率が約67%と高い点に着目し、公平性に課題があると考えました。 そこで、禁じ手ルールの追加や対戦環境の設計、機械学習モデルの構築を行い、教師あり学習と強化学習を組み合わせた手法を提案しました。 その結果、特定の禁じ手が勝率に大きく影響することを明らかにしました。