从东京到香港，再到广州，我始终在思考同一个问题：怎样用数据、工具与产品方法，让全球化运营更高效，也更可复制。 From Tokyo to Hong Kong and Guangzhou, I have kept returning to one question: how can data, tools, and product thinking make global operations more efficient and repeatable? 東京、香港、広州と拠点を移す中で、一貫して考えてきたことがあります。データ、ツール、プロダクト思考をどう活用すれば、海外運営をより効率的で再現性のあるものにできるか、という問いです。
本科在上智大学读地域与国别研究，习惯用跨文化的视角看市场。研究生在香港大学读中国发展研究，从政策、城乡规划、GIS 空间分析到大数据分析，第一次系统地学会"用数据回答问题"。这两段教育给我留下的，是中英日三语的工作能力，和对不同市场结构的本能敏感。 I studied Area & International Studies at Sophia (Tokyo), where I learned to look at markets through a cross-cultural lens. Then a Master's in China Development Studies at HKU — policy, urban-rural planning, GIS, and big data. That's when I first learned, systematically, to answer questions with data. What stayed with me: working fluency in Chinese / English / Japanese, and an instinct for how different markets are structured underneath. 学部は上智大学で地域・国際研究を専攻し、異文化の視点で市場を見る癖がつきました。修士は香港大学の中国発展研究で、政策・都市農村計画・GIS・ビッグデータを学び、初めて体系的に「データで問いに答える」ことを身につけました。残ったのは、中・英・日3言語の業務遂行能力と、各市場の構造に対する直感的な感度です。
毕业后我一头扎进游戏发行和 ACG 行业，做的是最一线的海外运营。从《阴阳师：百闻牌》的头部 IP 增长，到从 0 到 1 搭建产品的全球 GTM 体系，再到主导 20+ 场海外众筹（成功率 90%+，远超行业 30-40% 平均）。这三年多我学到的最重要的事是：每一个看起来"靠经验和直觉"的运营决策，背后都可以被拆解成可被产品和 AI 工具承载的逻辑。 After graduating I went straight into game publishing and ACG — frontline overseas operations. I drove growth for top-tier IPs like Onmyoji: 100 Tales, built global GTM systems from zero, and led 20+ overseas crowdfunding campaigns (90%+ success rate, against an industry average of 30–40%). The biggest thing 3+ years have taught me: every "experience-driven" or "intuition-based" ops decision can be broken down into logic that product and AI tools can carry. 卒業後はゲーム配信とACGの業界に飛び込み、最前線の海外運営を担当してきました。『陰陽師百聞牌』のような大型IPの成長、0→1のグローバルGTM体制構築、20件超の海外クラウドファンディング(成功率90%超、業界平均30〜40%)を主導。この3年余りで得た一番大切な学びは——「経験」や「勘」に見える運営判断のすべては、プロダクトとAIツールに載せられるロジックに分解できる、ということです。
现在，我希望把这些一线经验沉淀为对用户、场景与商业结果的判断，继续向 AI 产品方向发展。 I am now translating that frontline experience into stronger judgment about users, use cases, and business outcomes as I move toward AI product roles. 現在は、現場で得た経験をユーザー、利用シーン、事業成果への判断力に変え、AIプロダクト領域でのキャリアを目指しています。