教育と自然言語処理を横断する研究に取り組む．特に，大規模言語モデルを用いた自動作問を中心に研究しており，言語処理学会優秀賞，電子情報通信学会論文賞をはじめ，教育システム情報学会，人工知能学会先進的学習科学と工学研究会などの関連学会からも多くの学術賞を受賞している．さらに，科研費にも採択されており，教育と自然言語処理の双方において顕著な成果を上げている．
社内では，大規模言語モデルを活用し，業務効率化支援と学習者一人ひとりに最適な学習環境の実現に取り組んでいる．具体的には，教育的効果の高い問題を安定的かつ効率的に生成する自動作問技術や，人間の受験者を用いることなく問題の難易度を推定する手法の開発・運用を進めている．これらの取り組みにより，問題作成にかかる時間短縮などの業務効率化に貢献するとともに，学習者に対して適切な難易度の問題を継続的に提供することが可能となり，学習効果の向上にも寄与している．
現在，博士課程にも在籍中． https://researchmap.jp/YutoTomikawa