代表メッセージ
「家庭教師のフィット」代表の大橋です。私は、自身の家庭教師としての現場経験と、京都大学・大学院での学び、そしてIT業界でのプラットフォーム構築の知見を融合させ、現代のご家庭に最適化したマッチングサービスを立ち上げました。
代表プロフィール
学歴
岐阜県立大垣北高校卒業。京都大学工学部電気電子工学科を経て、同大学院情報学研究科システム科学専攻を修了。
研究実績
大学院ではAI(人工知能)の研究に従事。AIセキュリティ分野において、査読付きの学術雑誌論文(ジャーナル論文)を筆頭著者として3本執筆し、国際的に権威のある学術誌(IEEE等)に掲載されました。 データの客観的な分析と、システムの安全性を担保する技術を専門としています。
キャリア
国内大手ITメガベンチャーにて、数百万人が利用する大規模プラットフォームの新規構築・運用を経験。変化し続けるビジネス要件に迅速に対応しつつ、同時に極めて高い堅牢性が求められるシステム設計の最前線に携わってきました。
指導実績
学生時代より5年間にわたり家庭教師として伴走。不登校・通信制の生徒さんから、最難関医学部受験生まで幅広く担当。また、高校の非常勤講師(学校教師のサポート)として1年半勤務した経験を持ち、学校教育の現場課題にも深く精通しています。
なぜ、エンジニアの私が「家庭教師サービス」を創ったのか
私は大学時代、家庭教師として多様な生徒さんと向き合う中で、教育業界が抱える大きな課題を肌で感じていました。それは、「生徒と先生のミスマッチ」という、誰にも悪意がないのに誰も幸せになれない構造です。
当時はその課題を解決したいという想いはありましたが、それを形にする具体的な手段を持ち合わせていませんでした。 その後、大学院での研究やITメガベンチャーでの「修行期間」を経て、数百万人のユーザーを安全に繋ぐプラットフォーム構築の技術と、AIセキュリティの専門知識を得たことで、ようやく長年の想いを実現する準備が整いました。
「場」を創るプロとして。教育の負をテクノロジーで解消する
IT業界で、一般のカスタマーと企業様を最適に繋ぐ仕組みづくりに携わる中で、私はある確信を得ました。それは、「自らが現場で活動する喜び以上に、裏方として双方が安心して出会える『場』を築き、支えることで、より多くの方々の課題を解決できる」という手応えです。
かつての個人契約は、匿名の掲示板や運任せの紹介など、不確実性の高いものでした。私はこれらを、理系的なアプローチと指導現場で培った感覚の融合によって変えたいと考えています。
具体的には、AI研究で培った「統計的な分析力」と、システムの安全性を追求し続けてきた「エンジニアとしての倫理観」。そこに、教育者としての「生徒の心の機微への理解」を掛け合わせました。これにより、個人契約の経済性と、プロの視点による安心感を両立させた理想の教育環境を目指しています。
健全な「利益分配」が、教育の質を守る
最後に、私たちの収益モデルについても少しお話しさせてください。
私たちは、毎月の授業料に対する中間マージンを一切いただかず、採用決定時の紹介料のみをいただくモデルを選択しています。(紹介料の詳細についてはこちら)
ビジネスとしては、継続的に中間マージンを徴収する方が利益は大きくなります。しかし、指導開始後に価値提供を行う主体はあくまで「先生」であり、本サービスはそのご縁を支えるサポーターに過ぎません。
先生の努力が100%報酬として還元され、ご家庭の負担も最小限に抑えられる。この「健全な利益分配」こそが、質の高い先生が集まり、生徒が成長できる最高の環境を作ると信じています。
テクノロジーを、一人ひとりの「最高のご縁」のために。「家庭教師のフィット」は、これからも誠実で透明な教育プラットフォームであり続けることをお約束します。
【参考資料:代表の研究・論文実績】
代表の大橋は、AI(人工知能)の安全性と堅牢性をテーマとした研究に従事。筆頭著者として執筆した以下の査読付き学術雑誌論文(ジャーナル論文)が、国際的な学術誌(IEEE等)に採録・掲載されています。
- Deep Adversarial Reinforcement Learning With Noise Compensation by Autoencoder.
- Deep Adversarial Reinforcement Learning Method to Generate Control Policies Robust Against Worst-Case Value Predictions.
- Orthogonal Adversarial Deep Reinforcement Learning for Discrete- and Continuous-Action Problems.
※すべてAIセキュリティ分野における査読付きの筆頭著者論文。
家庭教師のフィット