多田有里（Yuri Tada）のポートフォリオ — 研究・実績・スキルのまとめ
個人サイトの内容を、そのまま読める形でこちらにもまとめました。
武蔵野大学 データサイエンス学部 3年（2028年卒予定）
AI研究者 × フルスタックエンジニア目指せ、最強のAI人材。
About
武蔵野大学データサイエンス学部に在籍しています。幼少期から「なぜ？どうして？」と物事の本質を追い求める探究心が強く、それが論理的思考力とAI研究の原点です。
大学入学と同時に初めて自分のPCを手にし、プログラミング・機械学習・クラウドインフラからハードウェアまで、誰に言われるでもなく勝手に学び続けています。ハッカソン優勝・LT登壇・学会発表・R&Dインターン・技育展参加など、学外でも実績を積み上げています。
キーワード： データサイエンス ／ LLM・MCP ／ 3D研究 ／ フルスタック ／ ハッカソン優勝
| エンジニア歴 | イベント参加 | ハッカソン | 研究テーマ |
|---|---|---|---|
| 3年+ | 16回（うち登壇 4回） | 8回（うち受賞 6回） | AI超フルスタック |
原点：制限されてきた知識欲
昔から物を作ること、厳密には工夫することが好きでした。ただ、家ではPCを触らせてもらえなかったため、中学では学校のPCを使う部活を自分で創設しました。大学で初めて自分のPCを買ったとき、それまで制限されてきた知識欲が一気に爆発しました。
幼少期からPCに触れてきた人たちとの経験値の差を埋め、そうした面々と張り合えるエンジニアになりたい。学ぶことは義務ではなく、取り戻すことに近い感覚です。手を広げる量の多さも、ここから来ています。
Philosophy — 大切にしている考え方
「技術 × AI × 構造化思考で、誰も見たことない解を出し続ける。」
01. 「なぜ？どうして？」の探究
表面的な「何か」ではなく、根本にある「なぜ」を突き詰める。この問いが、AI研究・システム設計・問題解決すべての原点です。思考に時間をかけるのは弱さではなく、欠陥を先回りして潰すための投資だと考えています。
「なぜ」「どうやって」に加えて、**「その皺寄せはどこに来るのか」**まで問うのが癖です。たとえば「なぜ15GB程度のVRAMで100B超のモデルが動くのか。どう圧縮しているのか。その代償はどこに出るのか」というように、身近な疑問も構造で理解しようとします。
02. 全レイヤーを制覇する
フロントエンド・バックエンド・インフラ・機械学習・ハードウェア。全てのレイヤーを理解してこそ、真の設計ができる。核心は「LLMを組み込んだシステム設計」——その一点で誰にも負けないオールラウンダーを目指しています。
03. 構造から逆算してウルトラCを
構造化力は、物事を正しく捉えるためだけの力ではありません。要素と関係を解きほぐした先には、まだ誰も試していない組み合わせが見えてきます。構造を掴み、そこから「イメージを放射」させて逆算する。だから、想定の外にある一手——ウルトラCを設計できます。
前提をひっくり返して第一原理から組み直すことも好きです。「絵は結局、色と線の情報の集まり」と捉えて、ピクセルではなく線を生成するモデルを考える。「今のLLMは卓球のラリーではなく、毎回ホームランを打って話を収束させてしまう」と捉えて、対話モデルのあり方を考える、といった具合です。
自分のアイデアにも懐疑的であること
思いついたアイデアほど疑います。「学習データが違うと対照実験として成立するのか？」と自分の実験設計に突っ込みを入れ、成果が出なければボツにする判断も含めて舵を切ります。一方で、思考を途中で放棄して結論にすることはしない、と決めています。
Research — 研究
3D空間のMCP自然言語制御における幾何学的ハルシネーションの解決
2025年〜2026年3月｜DEIM2026 ポスター発表
- PROBLEM： LLMは言語データに偏りすぎており、3D空間という非言語領域への進出が遅れている。形状の崩れや矛盾（幾何学的ハルシネーション）が大きな壁になっている。
- APPROACH： MCP（Model Context Protocol）を用いてLLMと3Dソフト（Blender等）を接続。自然言語インターフェースを通じた3D空間の直感的制御を実現する。
- VISION： プログラミングもモデリングも不要。言葉で語りかけるだけで誰もが3D空間を創造できる——「創造の民主化」を技術で実現する。
論文タイトル：「Model Context Protocolを用いた二層知識継承による建築制約を持つ屋内シーン生成の自律的品質保証」
DEIM2026（日本データベース学会）のインタラクティブセッションで発表し、LayerX の参加レポートで「面白かった発表」4件のうちの1件として紹介されました。
過去の研究 — 旅に特化した統合バックエンドの提案
2024年｜学科賞受賞
旅行という複雑なユースケースに最適化した新規SNSのあり方・構造・デプロイ手法を研究。バックエンド設計の観点から新しいアーキテクチャを提案し、学科賞を受賞しました。
バックエンド設計 SNSアーキテクチャ API設計
これから取り組みたいこと
最近は、画像生成（線画・レイヤー分離）や脳型アーキテクチャへ関心が広がっています。脳は部署ごとに入出力とタイミングが異なる、という見方から、モジュールの自動結合や重みの多重化など、今の生成AIのアーキテクチャに新しい何かを提示したいと考えています。
その先にある大きな目標は、人間と同じ心を再現することです。
Works — 主な実績
ハイライト
| 時期 | 種別 | 内容 |
|---|---|---|
| 2024.06 | 🏆 受賞 |
Progateハッカソン powered by AWS — 企業賞受賞 「画像からキーワードをあてる逆アキネーター」を開発。逆転の発想が評価され、企業賞を受賞。 |
| 2024.07 | 🎤 登壇 |
Progate ユーザーLT会 — 登壇 自らの開発アプローチと学習経験を発表。アウトプットを通じて自分の現在地を客観視し、エンジニアネットワークを構築。 |
| 2024.12 | 🏆 受賞 |
学内研究コンペ — 学科賞受賞 「旅に特化した統合バックエンドの提案」が評価され学科賞を受賞。バックエンド設計の論理性と実装可能性が高く評価された。 |
| 2025.11 | 🎪 イベント |
技育展2025 オンライン予選大会 — 参加 国内最大規模の学生エンジニアの祭典に参加。研究・開発成果を広く発表し、各界エンジニアとの交流を深めた。 |
| 2025.12 | 🏆 受賞 |
学内ハッカソン — 最優秀賞 「開発環境そのものへのアプローチ」という独自の視点と技術力が評価され、一般的なSNS系アプリとは一線を画すプロダクトとして最優秀賞を受賞。 |
| 2026.02 | 💼 キャリア |
R&Dインターン開始（週3日） ATS（採用管理システム）のR&D部門にジョイン。ビジネス価値を損なわず技術レベルを高める実装に挑戦中。 |
| 2026.03 | 📄 学会 |
DEIM2026 — ポスター発表 MCPによるText-to-3D生成の自律的品質保証をポスター発表。LayerXの参加レポートで「面白かった発表」4件の1件として紹介された。 |
| 2026.07 | 🏆 受賞 |
学内ハッカソン — 優秀賞 学部の年次発表会を運営ごと作り直したポータルシステム「MIRAIS」を3名チームで開発。代表として全体設計とバックエンドを担当した。 |
| 2026.07 | 🎤 登壇 |
学内LT会 — 登壇 後輩に向けて、ハッカソンで実際に何が起きるのかと、アイデアをどう考えて形にしていくのかを話した。 |
| 2026.08 | 🎤 登壇 |
MEET STAGE in Tokyo vol.1 — LT登壇 第1回のLT交流会で登壇。Claude Maxで自律AI組織を作った顛末と、そこから辿り着いた「ループエンジニアリング」を発表した。 |
| 2026.09 | 🏆 受賞 |
技育博2026 Vol.2 — 企業賞2冠（SHIFT・DeNA） 学内DXポータル「MIRAIS」を携え、約150チームから選抜された51チームの1組としてソロ出展。3時間半ピッチを重ね、株式会社SHIFT様・株式会社DeNA様の2社から企業賞をいただいた。 |
その他の参加イベント
| 時期 | 内容 |
|---|---|
| 2025.03 | 技育祭2025【春】 — 第一線のエンジニアの講演から、技術選定とキャリアの考え方を持ち帰った。 |
| 2025.04 | サポーターズミートアップ＠東京 — 初めてエンジニアの集まるイベントに参加。この時の出会いが、後のLT会への積極的な参加につながった。 |
| 2025.05 | エンジニアサマーインターンEXPO（5/16） — 各社の技術スタックと開発体制を横並びで比較し、インターン選びの軸を固めた。 |
| 2025.05 | Progate BAR「実務経験どうはじめる？」 — 実務経験をどう積み始めるかというテーマで、先を行く学生・社会人と議論した。 |
| 2025.06 | ソニー × サイバーエージェント × NTTデータ 合同セミナー — 3社の開発文化と求める技術像の違いを直接聞いた。 |
| 2025.06 | エンジニアサマーインターンEXPO（6/7） — 前回で固めた軸をもとに、応募先を絞り込むための具体的な質問を持ち込んだ。 |
| 2025.06 | 技育CAMP2025 ハッカソン Vol.4 — 「勝手に方言変換SNS」を開発。投稿が自動で別方言に翻訳されるユーモアとLLM活用を組み合わせた。 |
| 2025.06 | Progate BAR「アプリのアイデアを語ろう」LT会 — アイデアの出し方と、それをプロダクトに落とすまでの距離感について話し合った。 |
| 2025.07 | Progate BAR「好きな技術やツールの話をしよう」LT会 — 自分が触っていない領域の熱量に触れ、技術の選び方そのものを学び直した。 |
| 2025.08 | Progate BAR「生成AI時代、どう使いこなす？！」 — ツールとしてのAIと、開発体験を壊さない使い方について議論した。 |
| 2025.11 | Progate BAR「AI×成長！」LT会 — AIを前提とした学習の進め方と、そこで何が自分の実力として残るのかを話した。 |
| 2026.06 | DeNA × AI Talks #8 — 画像認識AIの開発舞台裏から、研究の精度と事業として成立させる要件のずれ方を学んだ。 |
| 2026.08 | プロダクトマネジメントわいわい会 — エンジニアの外側から、何を作るかを決める仕事の考え方を聞きに行った。 |
| 2026.09 | Google Gemini Day — 技術の深さではなくアイデアと手数で課題をハックする、普段とは毛色の違うコミュニティを観察しに行った。 |
| 2026.09 | Findy テック文化祭 — 学生LT11本と意思決定ワークショップ。「トレードオフとは何を諦めるかを決める力」という観点から、自分の判断軸を棚卸しした。 |
Projects — 主なプロダクト
MIRAIS — 未来創造発表会 統合ポータル（代表作）
学部の年次成果発表会を、準備から表彰までひとつの導線に統合したポータルシステム。3名チームの代表として全体設計とバックエンドを担当しました。
- 20テーブルのデータモデル
- LLMによる企業と研究テーマのセマンティックマッチング
- 歩き回れる3Dバーチャル展示会場
- 表彰選定アルゴリズム
これらを、外部の商用サービスに依存しない前提で実装しています。学内ハッカソン優秀賞、技育博2026 Vol.2 企業賞2冠（SHIFT・DeNA）。
FastAPI Next.js PostgreSQL React Three Fiber LLM / 埋め込み Docker
Blender VFX — 実写合成
Blenderを用いて、VFXの合成技術を自分の手で全て実践しました。実写映像のカメラトラッキングから、CGオブジェクトの配置、実写に合わせたライティングと影の作り込み、レンダリング、そして最終合成までを一人で通しています。
Blender VFX / 合成 カメラトラッキング 3DCG レンダリング
野球投球のファウル確率予測
打席・選手情報から、その投球でファウルになる確率を予測する機械学習アプリ。LightGBMで精度を追求しました。
React FastAPI Python LightGBM scikit-learn
→ コード：https://github.com/yuritada/GW_2_app_flask
勝手に方言変換SNS
投稿した発言が自動で別方言に翻訳されてしまう面白SNS。技育CAMPハッカソンで開発しました。
Next.js FastAPI PostgreSQL Render Vercel
→ コード：https://github.com/yuritada/dialect-sns
Skills — 技術スタック
| 分野 | 技術 |
|---|---|
| Frontend | React, Next.js, Vue.js, TypeScript, HTML5, CSS3, JavaScript |
| Backend | Python, Node.js, FastAPI, SQL / PostgreSQL, PHP |
| AI / Data Science | Machine Learning, LLM / RAG, MCP, LightGBM, scikit-learn, Pandas, MLflow, Optuna |
| Cloud & Infra | AWS (Amplify, Lambda), Docker / Compose, Cloudflare, Vercel, Render |
| Hardware & Tools | Linux / ROCm, Blender, Git, GitHub |
| 学習中 | Java, C++ / C#, Go, Unreal Engine |
Education & Career — 経歴
| 期間 | 内容 |
|---|---|
| 2024 – 2028（予定） |
武蔵野大学 データサイエンス学部 統計学・機械学習・データビジュアライゼーションを中心に学習。AIシステム開発と3D空間研究を専攻。 |
| 2026 – 現在（週3日） |
R&Dインターン — 採用管理システム開発 ATS（採用管理システム）のR&Dに参加。ビジネス価値を保ちながら技術レベルを引き上げる実装に挑戦。ユーザー課題を想像しながら、複雑さを抑えた高度な処理設計を追求している。 |
| 2025年8月 |
NAISインターン 短期インターンシップにて、実務でのデータサイエンス・エンジニアリングを経験。実際のプロジェクトを通じた知識の実践と、チーム開発プロセスを学んだ。 |
| 2024 – 現在 |
エンジニアリング自己学習 ハッカソン・Kaggleコンペ・Progate BARへの参加など、継続的な実践を通じてフルスタックエンジニアとしてのスキルを磨いている。 |
Working Style — 一緒に働くときの私
- 勝ちにいく。 ハッカソンでは「必ず優勝できる企画とプレゼン」を目標に置き、審査員ごとの反応までシミュレーションして準備します。
- まずやってみる。 Unity、3Dモーション、イラスト、SLMのフルスクラッチ実装など、気になったものはまず手を動かして確かめます。
- AIを参謀として使い倒す。 「厳しめに評価して」「情報元を示して」と壁打ち相手に使い、自分の考えの穴を先に潰します。
- 教えるのが好き。 結論 → 気になった点 → 解説の順で資料にまとめ、後輩や友人に伝えています。
- チームでの理想像。 時に下からチームを支え、時に全体を上へ引っ張る人間でありたいと思っています。
- 目指すエンジニア像。 幅広い技術のつながりを理解した、フルスタック／フルサイクルのエンジニアです。
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