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株式会社クラウンデータ / CEO、データサイエンティスト
新卒で AI スタートアップに入社し、データサイエンティストとしてビッグデータの分析、AI を使ったシステム開発 などのプロジェクトに従事しました。入社 3 年目には最年少かつ最短で AI 開発部門の部長に昇進しました。
・今後日本で需要が急速に拡大されると注目されているデータサイエンティストにとって不可欠なインフラを作っていきます。 ・データサイエンティストが日本で人気の職業になってほしい。
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代表
データサイエンティスト・コンサルタントとして各社様のご支援
【プロジェクト概要】。 ・データ分析を行っている部門にて、新規のデータ分析案件の対応、AI 予測モデルの開発プロジェクトでの PM、データサイエンティスト業務。 【担当内容、フェーズ】 ・過去数年の生命保険関連データの分析と資料作成 ・新規で開発する AI モデル開発の要件定義、データ分析、モデル作成 【環境、技術】 言語：Python 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：3 名
【プロジェクト概要】。 ・AI を搭載したプロダクトの販売を拡大化するための戦略構築。 ・営業資料の作成から、提案作成、プレゼンの実施。 ・既存ユーザーへの報告資料の作成、分析業務。 【担当内容、フェーズ】 ・市場調査、競合分析、営業資料の作成 ・営業活動の実施 ・サービス利用者への報告資料の作成とデータ分析 【役割】 データサイエンティスト兼コンサルタント 【規模】 プロジェクト要員：3 名
【プロジェクト概要】。 ・ヘルスケアアプリを運営している会社にてコロナウイルスが利用者の健康にどのような影響を与えているのかを調査。 ・過去数年に渡るアプリの利用履歴などを分析 【担当内容、フェーズ】 ・データの分析業務 ・要件定義と資料作成 【環境、技術】 言語：Python、SQL 【役割】 データサイエンティスト 【規模】 プロジェクト要員：4 名
データサイエンティストとして事業を伸ばすことに従事
【プロジェクト概要】 ・最も効率よくコンバージョンを獲得するためにどこにどれだけ予算を配分するのかを計算するアルゴリズムを開発。 【担当内容、フェーズ】 ・要件定義と使用するデータの選定 ・アルゴリズムの選定とコーディング 【環境、技術】 言語：Python 【役割】 データサイエンティスト兼 AI エンジニア 【規模】 プロジェクト要員：1 名
【プロジェクト概要】 ・Facebook 広告の配信を最適化するサービスを開発できるのかの検証。 【担当内容、フェーズ】 ・要件定義と使用するデータの選定 ・アルゴリズムの選定とコーディング 【環境、技術】 言語：Python 【役割】 データサイエンティスト兼 AI エンジニア 【規模】 プロジェクト要員：1 名
【プロジェクト概要】 ・リスティング広告の配信時の無駄をなくし、よりよい配信を行うためのサービスの検証。 ・組合せ最適化を用いて、配信のシュミレーションを実施。 【担当内容、フェーズ】 ・要件定義と使用するデータの選定 ・アルゴリズムの選定とコーディング 【環境、技術】 言語：Python 【役割】 データサイエンティスト兼 AI エンジニア 【規模】 プロジェクト要員：1 名
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データサイエンティストとして事業を伸ばすことに従事
【プロジェクト概要】 ・売り上げを予測し、アルバイトのシフトの無駄をなくす目的。 ・各店舗の店長の業務の中で時間が取られる業務をなくしていく。 【担当内容、フェーズ】 ・プロジェクトの要件定義とデータ分析 【環境、技術】 言語：Python 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：3 名
【プロジェクト概要】 ・定義が曖昧で定量化が困難な子供の成長を AI によって定義。 ・学習時の子供の行動を AI によって捉えることができるか挑戦。 【担当内容、フェーズ】 ・プロジェクトの要件定義とクライアントの期待値コントロール ・画像認識アルゴリズムの選定 【環境、技術】 言語：Python OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：2 名
【プロジェクト概要】 ・分譲マンションの売買価格を過去の取引データから予測する AI の開発。 ・営業マンが売買の予想価格がないとお客さんに具体的な提案ができないという課題を解決。 ・すでに持っている統計の手法を用いた古いアルゴリズムなので、その予測精度を上回る。 【担当内容、フェーズ】 ・クライアントの課題のヒアリングと結果の説明 ・ビッグデータの分析と予測 AI の設計と検証 【環境、技術】 言語：Python、SQL OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト 【規模】 プロジェクト要員：2 名
・プログラミング経験無しから、新卒でデータサイエンティストとして入社 ・新卒3年目にデータサイエンス部の部長に就任し、管理業務も経験
【プロジェクト概要】 ・ Youtube 広告の効果測定を計測したデータを用いて、「こういった広告はこんな効果がある」といった AI モデルを構築し、広告作成を行うクリエイターの業務支援。 【担当内容、フェーズ】 ・AI モデルの構築 ・クライアントへの進捗報告 【環境、技術】 言語：Python、SQL OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：4名
【プロジェクト概要】 ・TVCM のコンテンツを作成する部署から、「コンテンツの内容だけで TVCMを評価したい」といった要望をいただき、TVCM の画像データのみから CMの認知率を予測する AI モデルを開発。 【担当内容、フェーズ】 ・ニューラルネットワークの構造決定 ・説明変数の作成手法の決定 ・クライアントへの進捗報告 【環境、技術】 言語：Python、SQL OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：3 名
【プロジェクト概要】 ・世界の有望企業の情報を集めることに注力しているクライアントに対し、業務を効率化する AI システム開発。 ・システムは Python による自然言語処理、クローリング、クラスタリングがメイン。 【担当内容、フェーズ】 ・システム設計、手法の決定 ・クライアントへの進捗報告 【環境、技術】 言語：Python、SQL OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト兼 PM 【規模】 プロジェクト要員：10 名
発光生物の遺伝子の研究
メダカを使って遺伝子の研究をしていました
ExaWizards Inc. / データサイエンティスト
【プロジェクト概要】 ・分譲マンションの売買価格を過去の取引データから予測する AI の開発。 ・営業マンが売買の予想価格がないとお客さんに具体的な提案ができないという課題を解決。 ・すでに持っている統計の手法を用いた古いアルゴリズムなので、その予測精度を上回る。 【担当内容、フェーズ】 ・クライアントの課題のヒアリングと結果の説明 ・ビッグデータの分析と予測 AI の設計と検証 【環境、技術】 言語：Python、SQL OS：Linux 【役割】 データサイエンティスト 【規模】 プロジェクト要員：2 名
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