Upon the company's expansion into Tokyo, I took part in the founding of an electronic device rental business that offered Apple Watches, iPads, and MacBooks. In addition to providing the hardware, I proactively proposed the integration of accompanying software solutions. Leveraging data from healthcare applications worn by participants via Apple Watch, I utilized machine learning techniques to extract and categorize relevant and irrelevant data, thereby supporting researchers in making faster and more informed decisions. Moreover, I advocated for the identification of alternative data sources by detecting patterns and regularities within machine-learned data that existing applications could not originally capture. This approach contributed to the project's phased advancement from both hardware and software perspectives. After completing the product setup and building a software prototype, I also served as an external advisor to help establish a dedicated team capable of utilizing these tools effectively. Framing the initiative under the concept of "Integration into Lifestyle," the project emphasized not only a research-oriented perspective but also a user-centric approach. It aimed to draw insights not just from business-time activities, but also from private-time behaviors. By visualizing similarities and differences through machine learning, I played a role in shaping the overall strategic direction of the project. Additionally, I designed a feedback loop based on collected data, enabling real-time suggestions and promoting behavioral change. This transformed the system from a passive monitoring tool into an active, user-supportive technology with a clear focus on enhancing quality of life.

東京進出と同時に創業した電子機器レンタル会社にて、アップルウォッチやiPad、MacBookを提供すると同時に、それらのハードウェアと組み合わせる形式でのソフトウェアの連携についても申し出た。アップルウォッチを身に付けた被験者から、ヘルスケアアプリによるデータを機械学習で抽出すると共に必要・不必要なデータ群に分別・分類し、研究者の意思決定や予測を従来より迅速に行うための支援に従事。さらに、既存アプリでは抽出できないデータ群についても、機械学習より得られるデータからパターン化し、規則性を見つけ出すことで代替データとして取り扱うことを提言するなど、ハード及びソフトの両面において段階的な進化をクライアントプロジェクトに及ぼした。そして、プロダクトの設定とソフトのプロトタイプの構築を完了した段階で、それらを活用し得るチーム形成のための組織構築においても外部アドバイザーとして就任。本プロジェクトとチームメンバーを包括した枠組みのコンセプトを「ライフスタイルへの浸透」とし、研究者目線だけではなく徹底的なユーザ目線を取り入れることを目的とし、従来のビジネスタイムで得られるデータと知見だけではなく、プライベートタイムからの恩恵も抽出、次いで機械学習による類似性と相違性を可視化することでプロジェクト全体の方向性を示す役割を果たした。加えて、収集データに基づくフィードバックループを設計し、リアルタイムな改善提案や行動変容の促進機能を実装することで、単なる観察ツールにとどまらず、能動的にユーザのQOL向上へと貢献する支援型テクノロジーの方向性を明確にした。