いつも笑顔なのが特徴であり、チャームポイントも笑顔としている。性格は明るく、元気でよく変顔をするという。AKB48グループで憧れのメンバーは島崎遥香で、好きな楽曲は「12月のカンガルー」「ハステとワステ」「希望的リフレイン」。さっしーこと指原莉乃の事を慕っており、宇宙で1番大好きと公言している。なお、松岡は千葉県の出身であるが、松岡の母の実家は高祖父の代から北九州市戸畑区で酒店を経営し、店舗は現在も松岡の祖父母と叔父が経営しており店舗に併設した角打ちに松岡のカレンダーを貼っているという。
HKT48加入前にダンスを13年間習っており、ダンスチーム「デートコース」所属時代に、オールジャパンスーパーキッズダンスコンテスト関東予選優勝、全国大会ファイナリストの経験がある。2014年9月に『バイトAKB48 プロジェクト』に合格し、バイトAKBとしての活動を開始。翌年2月28日に開催された「バイトAKB 素敵な思い出をありがとう公演 〜最後の本気バイト、劇場で見てください!!〜」をもって、雇用契約期間満了に伴いバイトAKBとしての活動を終了。2015年5月10日、有明コロシアムで開催された『第2回AKB48グループ ドラフト会議』で、HKT48チームHに1巡目で指名される。同年8月30日、HKT48ひまわり組「パジャマドライブ」公演でHKT48劇場公演デビュー。2016年3月30日にマリンメッセ福岡で開催された『HKT48春のライブツアー サシコ・ド・ソレイユ 2016』最終公演において、研究生からの昇格と新たに発足するチームTIIに配属することが発表された。翌4月13日発売のHKT48の7thシングル「74億分の1の君へ」で、初めて表題曲の選抜メンバーに選ばれた。次作シングル「最高かよ」（2016年9月7日発売）では加入1年2か月目にして初のセンターポジションを務めた。ドラフト会議出身者が表題曲のセンターポジションを務めるのはNMB48の須藤凜々花（「ドリアン少年」）以来2例目。同年11月16日発売のAKB48の46thシングル「ハイテンション」で、初めてAKB48のシングル選抜メンバーに選出された。
2003年7月、オートトレーディングはMGローバーと正規輸入契約を結び、修理・部品供給を含めた全国販売網を構築した。しかし2005年4月にMGローバーは経営破綻し、輸入・販売業務は6月15日で終了。ローバー事業に対する先行投資が回収されないままMGローバーの倒産に至ったため、オートトレーディングルフトジャパンの資金繰りに大きな打撃を与えた。
2000年から2001年にかけてベンチャーキャピタルなどからの増資を受けて、チェッカーモータース株式会社、アレーゼ名古屋株式会社などのフィアット系正規販売店網を買収した。その後、株式会社アレーゼ名古屋と大阪、神戸、福岡の自社販売店を神戸市の株式会社クインランドに売却、さらにチェッカーモータース株式会社の株式67%を投資会社日興アントファクトリー株式会社に売却してインポーター事業に注力する。2003年にはカー用品大手、株式会社オートバックスセブンの資本参加を受けて財務体質の強化を図っていたが、MGローバーの本体の新車投入計画がスケジュールどおりに進まないことが経営に影響していた。2005年3月22日の日刊スポーツの記事によれば、「経営していた輸入車販売業オートトレーディングルフトジャパンがこのほど中古車買い取り大手ガリバーインターナショナルに買収されることになり、2005年3月末で社長職を退く」となっていた。しかし、ガリバー社との関係は交渉の過程での接触にとどまり、また筆頭株主が南原竜樹からVTホールディングスに変更されるという話も、MGローバー破綻によって流れた。MGローバーの破綻はオートトレーディングルフトジャパンの経営に打撃を与え、一時的に自社ウェブサイトが閉鎖されるなど会社が休眠状態に陥っていたが、会社規模を縮小して再開。Sunseekerの日本正規代理店としてクルーザーの販売を行い、また株式投資ソフトZEUS（ゼウス）の代理店業務を開始するなど、新たな展開を図っている。最近では、2006年12月から、自動車販売ノウハウをフランチャイズ化したAT-1を始動。2007年2月に第一回目のAT-1導入研修を開催した。近年ではほかにも人材派遣など多角化している。
アルゴリズム解析とは、アルゴリズムの実行に必要とされるリソース（時間や記憶領域）量を見積もることである。多くのアルゴリズムは任意長の入力を受け付けるよう設計されている。アルゴリズムの「効率」や「複雑さ」は一般に、入力長からそのアルゴリズムを実行するのに必要なステップ数（時間複雑性）や記憶領域サイズ（空間複雑性）への関数として表される。アルゴリズム解析は計算複雑性理論の重要な一分野である。計算複雑性理論では、与えられた計算問題を解くアルゴリズムが必要とするリソースを理論的に見積もる。この見積もりにより効率的なアルゴリズムを設計する指針が得られることがある。アルゴリズム解析ではふつう、漸近的（asymptotic）な意味で複雑性を見積もる。すなわち、ある程度大きな入力長の際の複雑性関数を見積もる。このためにO記法、Ω記法、Θ記法が用いられる。例えば、二分探索のステップ数は入力サイズの対数に比例し、これを O(log(n)) と表記したり、「対数時間」と称したりする。このような漸近的な見積もりを用いるのは、同じアルゴリズムでも実装の違いにより差が出るのを捨象するためである。異なる妥当な実装による効率の違いは定数倍に留まる。この定数を隠れた定数（hidden constant）と呼ぶ。漸近的でない正確な効率がわかる場合もあるが、そのためには「計算モデル」と呼ばれるアルゴリズムの特定の実装を仮定する必要がある。計算モデルはチューリング機械のような抽象化された機械を使うか、個々の命令の実行時間が変化しないと仮定することが多い（例えば実際のコンピュータではキャッシュにヒットするかしないかでは大きく実行時間が異なるが、アルゴリズム解析では一般にそれを無視する）。例えば、二分探索で N 個のソートされた数から探索する場合、1回の参照を一定の単位時間でできるとした場合、回答を得るまでに最大で log₂ N+1 単位時間を要する。