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対応領域
| 大学数学(基礎) | 線形代数・微積分・確率統計・離散数学といった基礎から、暗号理論に必要な代数 (群論・環論・体論)・数論まで。大学生・大学院生の学習支援や、社会人のリスキリングにも 対応します。楕円曲線暗号の数学的背景や ABC予想と楕円曲線の関係のような、 厳密さを保ったまま実際に手を動かせるレベルまで掘り下げた解説が可能です。 |
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| 大学情報学 | アルゴリズムとデータ構造、計算理論、オペレーティングシステム、ネットワーク、データベースなど、 情報学の基礎領域全般。情報系学生の学習支援はもちろん、非情報系からのキャリアチェンジ・ リスキリングの相談にも対応します。 |
| AI活用 | LLMを用いた業務効率化の検討、生成AIの導入支援、AIを組み込んだソフトウェア開発ワークフローの 構築。脆弱性解析でAIが優位に立てる領域と、 まだ人間の判断が必要な領域を正直に切り分けた上で、実際の業務にどこまで組み込めるかを 一緒に検討します。 |
| セキュリティ診断 | Webアプリケーション・ネットワークの脆弱性診断、YARAルール等マルウェア検知ルールの設計・ レビュー、セキュリティ製品の技術評価。実際にシールドガードで発生した YARAルールの誤検知を自ら発見・修正した経験に基づき、検出ロジックの「本当に効くルール」と 「誤検知を生むだけのルール」を見分ける視点で診断します。 |
| システム/ソフトウェア開発 | Rust・TypeScript・Vueなどを用いたアプリケーション開発、既存システムの技術的負債の解消、 開発初期のアーキテクチャ設計支援。MVP開発・プロトタイピングから、技術顧問としての 継続的な伴走まで対応します。シールドガード自体が、検出エンジン(Rust)からGUI(Tauri/Vue)、 決済・ライセンス発行基盤(Cloudflare Pages Functions)まで一気通貫で開発した実例です。 |
WHY ME
実際に手を動かしている根拠
コンサルティングでは「話を聞くだけ」ではなく、実際にコードを書き、数式を導出し、 製品としてリリースしてきた経験に基づいてお話しします。判断の根拠は、以下の 技術ブログで公開している内容からご確認いただけます。
- YARAルールとは？マルウェア検知の仕組みと落とし穴 — 自社製品で発生した誤検知の実例と修正
- 楕円曲線暗号の深い話：リーマン・ロッホの定理から加法則を導く — 暗号数学を厳密に扱える証拠
- 量子計算機とは？フォールトトレラント量子計算と各社の開発動向 — 最新の業界動向を追う姿勢
- 開発者情報・使用OSS — 開発者本人の情報と、シールドガードの技術的な成り立ち