製薬・ゲーム・物流の3業界で約7年。現在はNTU（シンガポール）応用AI修士課程で、LLM・RAG・エージェントを使ったシステムを作っています。出力の根拠を人が検証できる形にすることを重視しています。

Bilingual (JP/EN). I build practical AI systems where technical implementation meets domain knowledge — with a focus on making the system's reasoning verifiable, not a black box.

• 🎓 応用AI修士（NTUシンガポール・2026年修了見込）｜ M.S. Applied AI @ NTU Singapore (2026)
• 🧭 医薬品の副作用評価・日英翻訳 / ゲームのデータ分析 / 物流業界での業務効率化・自動化 ｜ ex-Pharmacovigilance · Game Analytics · Process Automation
• 🌏 日本語ネイティブ・英語ビジネスレベル ｜ Native Japanese / Business English

pv-rag-assistant — 副作用報告の一次評価支援 / Pharmacovigilance triage assistant 症例報告を読み、重篤性（ICH E2A）・既知／未知・因果関係の評価案を根拠付きで作成し、担当者が確認・承認するワークフロー。報告漏れにつながる過小評価を出さないことを最優先に設計し、合成症例の評価で過小評価0件。デモ公開中（登録不要）。 Drafts seriousness, expectedness and causality with the evidence behind each verdict, for a human to approve — 0 under-calls on its gold set. Live demo, no sign-up. LangGraph FastAPI Next.js Chroma Docker AWS App Runner

where-rag-breaks — RAGがどこで壊れるかの検証 / A benchmark for where classical RAG breaks 答えが本文テキスト以外（セルの塗り色・グラフ画像・暗号化ファイルなど11チャネル）にある正解ラベル付き合成コーパスで、古典的RAG・エージェント・ハイブリッドの3方式がどこで壊れるかを同条件で比較。コーパス規模を変えた際の挙動の違いまで測っている。 Measures which information channels break classical RAG, using a synthetic corpus with automatically-derived ground truth — and what an agent fixes, what it does not. Python BM25 + embeddings uv pytest

equity-research-agent — MCPベースのリサーチエージェント / MCP-based research agent 3つのMCPサーバーを連携させて株式リサーチレポートを自動生成。データ取得失敗時は副系統へ自動フォールバックし、出典タグを付けて検証可能な形で出力する。 Orchestrates three MCP servers into an equity-research report, with automatic fallback to a secondary data source and source-tagging so the output stays auditable. MCP (FastMCP) Python Plotly pytest

applied-ai-sms-spam-pytorch — NLPをゼロから実装 / NLP from scratch PyTorchで一から組んだBiLSTMと、ファインチューニングしたDistilBERTを比較。精度だけでなく、誤り方の違いとトレードオフまで検証した。 A BiLSTM baseline built from scratch vs. a fine-tuned DistilBERT, compared on error patterns and trade-offs — not just accuracy. PyTorch HuggingFace

実務 / Professional: VBA · SQL / BigQuery · Power BI

個人・学術 / Personal & academic: Python · FastAPI · LangChain / LangGraph · OpenAI API · Chroma (RAG) · MCP (FastMCP) · PyTorch · Next.js / TypeScript · Docker · AWS (App Runner) · Git · pytest