Kaggle Competitions Master
独学で機械学習を始め、2ヶ月間の集中的なコンペティション参加を経て到達。金1・銀6・銅3、世界ランキング最高157位。コミュニティの知見に支えられた成果です。
Current focus
AI開発とチームづくり
株式会社ElithでEngineering Managerを務めています。プロジェクト推進、技術選定、設計・実装、コードレビュー、チーム開発の改善を横断的に担当しています。 公開できる活動として、Kaggle、GPU Mode、AtCoder、研究発表、OSS/AI評価への貢献を中心に整理しています。所属企業や顧客に固有の情報、未公開の業務内容はこのページでは扱いません。
Selected work
コンペと研究で磨いてきた技術
Kaggleでの成績
- Automated Essay Scoring 2.0: 7位 / 2,706チーム
- Image Matching Challenge 2025: 15位 / 943チーム
- AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 1: 41位 / 1,161チーム
GPU Modeでの成績
GPU Mode Sprint Competitionで、grayscale_v2 A100暫定3位・B200暫定4位、vectorsum_v2 A100暫定2位。実用的な低レイヤ性能改善に取り組んでいます。 grayscale_v2 vectorsum_v2
AtCoder AHC
AtCoder Heuristic Contest Rating 最高1784。 Profile
ICLR WorkshopとAI評価
信頼できるAIシステム、評価設計、safety case、制約下でのふるまいの測定に関心があります。
garakへの貢献
AI脆弱性・評価ツールへのOSS貢献。公開活動と、所属企業・顧客に関わる非公開業務は切り分けています。
Technology
開発を支える技術
ML / DL
PyTorch, BERT, LoRA Fine-tuning, OCR, AI Safety, AI Red Teaming, Prompt Engineering
Web
FastAPI, Next.js, React
Languages
Python, C++, TypeScript, JavaScript, Dart / Flutter
Infrastructure
GCP, Docker, Firebase, Elastic Cloud
Writing and talks
研究と技術の記録
NON-MONOTONICITY AND CATASTROPHIC RISK OF PROMPT INTERVENTIONS IN ADVERSARIAL LLM CONTROL
Koki Inoue, Naoya Takashima, Hayato Fujihara, Shuya Higuchi, Kota Shimomura, Ryuta Shimogauchi, Takayoshi Yamashita. ICLR 2026 Workshop ICBINB.
GPU最適化ノート
コンテスト形式の低レイヤ最適化から得た知見を整理する予定です。
AI評価とSafety Case
AI評価、red teaming、実装時の証拠設計に関する公開資料を整理する予定です。