子供の頃からプログラミングが好きで、高校生の頃には自分で英単語暗記用のアプリを作っていました。
大学、大学院でもコンピュータサイエンスを専攻し、新卒でソフトウェアエンジニアの道へ進みました。

Indeedを退職後、Monoxerについて知る機会があり、そこで見たアプリが高校生の頃に作っていたものに非常に似た発想を持っていたことから、強い共感を覚えました。
また、学習データの解析はこれからという話を聞き、自分のスキルが生きる余地が大きいと確信し、迷いなく入社を決めました。

データ領域を担当するソフトウェアエンジニアとして、データエンジニアリングから機械学習まで幅広く担当しています。
データエンジニアリング領域で言えば、入社当時はデータ基盤がほとんどなかったので、まずデータウェアハウスの構築に取り組みました。
機械学習の領域では、現在取り組んでいる記憶度の推定アルゴリズムの改善がまさにそうだと言えます。

これらの業務を通じて、個々のユーザーに最適な学習時間や記憶定着に必要な回数を導ける基盤づくりに注力しています。

モノグサは初期において、優秀なメンバーの優れた仮説構築力により、データ活用が進まない中でも着実に成長軌道に乗ることができていました。

現在では学習データが蓄積され始め、分析によって意思決定の精度を高められる段階に移行しつつあります。
仮説駆動の強さに「データという根拠」を掛け合わせられる今のタイミングこそ、プロダクトの成長に大きく寄与できると感じています。

記憶は思考の道具です。何かを作ろうと机の前に立っても材料がないと作れないように、記憶した知識や情報は考える上で必要不可欠なものだと思っていますが、獲得するのに相応の時間がかかるのもまた事実です。

そして、時間は人にとって一番貴重なリソースです。記憶が効率的に短い時間で行われると、また別のことを記憶できたり、より深い思考ができ、人間の知的生産性は遥かに向上するはずです。

Monoxerによって、そしてこのMonoxer自体がデータを駆使して進化することによって、この世界観は実現できると確信しています。