DTM（Desk Top Music）で作曲に取り組んでいます。人間が音を知覚する特性を再現した「MFCC」という音響特徴量を使って音色を数値化し、多くのデータを一度に比較する際に用いられる「ネットワーク」を使って、音色の違いや類似性を視覚的に認識できるインターフェースを発明しました。プログラミングやデータ解析といった情報処理の専門知識を、大好きな音楽に活用できることが、研究のモチベーションにつながっています。

プログラミングについて学んでおり、地方議会の議事録などの記録を集め、それをExcelのマクロ機能やPython（パイソン）といったプログラミング言語を使ってデータベース化する研究に参加しています。これを活用できれば、議員の発言や条例が行政に及ぼした影響など、政治学の研究に有用な情報源となるはずです。私は本研究に携わる中で、データを適切な形で管理する力は、データを活用する力と同じくらい重要だと学びました。