修士研究 — 条件付き拡散モデル・分散共分散予測
東京理科大学 経営学研究科
条件付き逆拡散スコアマッチング（CDSM）を設計し、金融リターンの共分散構造予測に適用しました。
- 文献調査、モデル設計、Python実装、実験の再現・検証を一貫して担当
- FX29、Industry49、iShares14を用いて既存の共分散予測手法と比較
- 実証実験を通じて予測精度と安定性の向上を確認
01 / 資格・認定
資格と認定
資格を選択すると、発行機関のサイトで確認できます。
↗ORACLE MASTER Silver SQL Oracle AI Database 26ai
Oracle · 2026年8月取得
↗GitHub Foundations 認定
GitHub · 2026年7月取得 · 2028年7月まで有効
認定ID: BO754B-08ED34
↗AWS 認定クラウドプラクティショナー
Amazon Web Services Training and Certification · 2026年6月取得 · 2029年6月まで有効
↗統計検定 2級
一般財団法人 統計質保証推進協会 · 2026年5月
↗データサイエンス教育プログラム Level 4（専門レベル）ビジネスコース
東京理科大学 · 2025年3月
02 / 概要
私が提供できる価値
私の強みは、問題解決力と未知の課題に対する研究力です。研究テーマの設定、文献調査、分析手法の選定から、実装、実験の再現・検証まで主体的に進められます。外国語文献から理論を理解してコードに落とし込み、データから信頼できる知見を導くことを大切にしています。
バックエンド
データ分析
機械学習
開発環境
03 / 経験
業務・研究経験
業務・研究経験
ティーチング・アシスタント（TA）
大学講義・学習支援
受講者の理解度に合わせた説明を行い、授業運営と学習支援を担当しました。
- 学生からの質問対応と授業中の補足説明を実施
- 模範解答の作成、採点補助、教員・他TAとの連携を担当
金融数学・定量研究
学部研究プロジェクト
インデックス投資のポートフォリオ構築手法を研究し、複数手法をExcelで実装・比較しました。
- リスクとリターンの観点から構築手法を実証的に評価
- データ構造、線形代数、確率統計、経済学、投資学、C言語、SQLの基礎を修得
学歴
2024年4月 — 2026年4月
東京理科大学
大学院 経営学研究科 · 経営学専攻（修士課程）
AIを活用した時系列データ分析を研究し、拡散モデルによるノイズ除去・予測・スライディングウィンドウ共分散推定に取り組みました。
2023年3月 — 2024年4月
東京理科大学
経営学部 経営学専攻 · 学部研究生
経営学、データ分析、定量的手法に関する大学院研究の準備に取り組みました。
2021年1月 — 2023年3月
京進ランゲージアカデミー新宿校
日本語課程
上級日本語を学び、日本での大学院進学に向けた準備を行いました。
2015年9月 — 2019年6月
蘇州大学
数学科学学院 · 金融数学学科
金融数学、数学理論、機械学習を学び、厳密な論理的思考力、独学力、構造的な問題解決力を身につけました。
04 / プロジェクト
主なプロジェクト
Conditional Denoising Score Matching (CDSM)
時間領域・フーリエ領域の条件付き拡散モデルを用いたスライディングウィンドウ共分散推定を扱い、金融時系列データ上で古典的統計手法と比較するPython研究コードベースです。
論文・修士研究のためのデータ準備、学習、ベースライン、評価指標、可視化を再現可能な形で提供します
設備点検管理システム（EIMS）
フィールドエンジニアが設備点検結果を登録し、管理者が設備・担当・記録をリアルタイムに把握できる、ロールベースのFlask Webアプリです。
Blueprintによるモジュール設計、認証・権限制御、設備・アカウント・点検CRUD、トランザクションサービス、MySQL/TiDB Cloud接続、Alembic、Docker、HTTP統合テストを実装
05 / お問い合わせ
新しい機会やプロジェクトについて
ぜひお話ししましょう。
採用機会、プロジェクトのご相談、技術交流などがありましたら、メールまたはGitHubからお気軽にご連絡ください。