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Data and AI systems architect with a VLSI research background, designing large-scale enterprise platforms across multiple industries.
VLSIの研究背景を持つデータ・AIシステムアーキテクト。複数業界にわたる大規模エンタープライズプラットフォームを設計・構築する。
Earned a Ph.D. from Waseda University (Engineering, 2022), with research focused on VLSI circuits and system simulation. Joined IBM Japan in 2020, spending two years working across both research and industry before completing the doctorate.
早稲田大学でVLSI回路とシステムシミュレーションを研究し、博士号 (工学、2022年) を取得。2020年に日本IBMへ入社し、約2年間にわたり研究と実務を並行して進め、博士課程を修了した。
Designs and delivers scalable, secure data platforms that power analytics and AI capabilities in enterprise environments — spanning data infrastructure, business intelligence, and production AI systems across finance, government, manufacturing, and retail.
現在は、エンタープライズ環境における分析・AIを支えるスケーラブルかつセキュアなデータプラットフォームの設計・構築に携わっている。データ基盤、ビジネスインテリジェンス、AIに関わる領域で、金融、官公庁、製造、流通など多様な業界のシステム開発を経験してきた。
Particular interest lies in the architecture of data and AI systems and how they evolve as foundational infrastructure for modern enterprises.
特に、データ・AIシステムのアーキテクチャが現代エンタープライズの基幹インフラとしてどのように進化していくかに強い関心を持っている。
Research interests include stochastic computing, VLSI design, image processing, machine learning, and error correction.
ストカスティックコンピューティング、VLSI設計、画像処理、機械学習、誤り訂正などの分野において研究に取り組んだ。
Designing and building data platforms and AI systems in enterprise environments, grounded in the academic research above.
エンタープライズ環境におけるデータプラットフォームおよびAIシステムの設計・構築。上記の研究分野がアーキテクチャ設計の基礎となっている。
Senior IT Specialist at IBM Japan, delivering enterprise systems across a wide range of industries including financial services, government, manufacturing, and retail.
日本IBMにてシニアITスペシャリストとして、金融・官公庁・製造・流通など幅広い業界のエンタープライズシステム開発に従事。
Most recently, served as Application Team Lead and Architect on a large-scale AI system development project for a financial institution. Led the definition of AI governance requirements aligned with regulatory standards and designed a multi-cloud architecture spanning AWS, Azure, and GCP. Directed development across a multi-team structure, establishing clear decision-making processes and enabling autonomous team execution. Brought in mid-project to stabilize and restructure struggling initiatives, successfully delivering them on schedule.
Leverages English proficiency developed through early years in the United States and research presentations at international conferences to lead stakeholder engagement and development management in global projects.
直近では金融機関向けAIシステム開発プロジェクトにおいて、アプリケーションチームリード兼アーキテクトとして参画。法令に準拠したAIガバナンス要件の定義、およびAWS/Azure/GCPを横断するマルチクラウドアーキテクチャの設計を主導した。複数チームにまたがる大規模体制において開発をリードし、メンバーが自律的に動ける体制構築と意思決定プロセスの整備を推進した。
また、課題を抱えたプロジェクトへの途中参画において体制を立て直し、期限内に完遂した実績を持つ。幼少期の米国在住経験と国際会議での研究発表で培った英語力を活かし、グローバルプロジェクトにおけるステークホルダーとの折衝と開発管理も担った。