Research Profile
ソニーグループ株式会社にてAI・3D技術の研究開発に従事。 国内外のチームと連携しながらグローバルに研究を進めており、CVPRやAAAIなどのトップ国際会議への論文採択実績があります。 2025年より一般社団法人国際人工知能オリンピック日本委員会（JOAI）の理事も務めています。
3D技術の映像制作への応用を中心に研究開発に取り組んでいます。 海外拠点のチームとも連携しながらグローバルにプロジェクトを進めており、 CVPRやAAAIなどのトップ国際会議への論文採択実績があります。
一般社団法人 国際人工知能オリンピック日本委員会（JOAI）
法人の立ち上げから関わっており、国内大会の運営や日本代表の国際大会派遣、 中高生向けのAIアウトリーチ活動などに携わっています。 文科省・経産省とも連携しながら、AIを学ぶ中高生を応援する場づくりを進めています。
B^3-Segは、3D Gaussian Splattingベースのシーン表現に対して、 境界品質と学習効率を両立するバランス最適化を導入したセグメンテーション手法です。 粗い領域整合と境界の精密化を段階的に扱う設計により、複雑なシーンでも安定したマスク品質を実現し、 実運用を意識した精度と計算コストのバランスを達成しています。CVPR 2026に採択されました。
入力3Dシーンをテキスト指示に従って別の3Dシーンへ変換する、3D-to-3D編集タスク向けの 手法です。事前学習済みのImage-to-Image拡散モデルを各視点画像の最適化に利用しつつ、 元の3Dシーンを明示的な条件として与えることで、3D整合性と構造保持の制御性を高めています。 さらにdynamic scalingにより、幾何形状の変形強度を調整できる点が特徴です。
