1
/
5

岡田 孟典　実績+スキルなど（2017.2〜2019.12）

Takenori Okada
Takenori Okada
Other engineer
on 2019-03-02

最終更新: 2019/12/12 ☃

概要


年齢：　26（2019年12月現在）
スキル概略：　Python,JS(Vue,React等),Webライター,資料作成(提案書や精度レポート)　...ほか
現在の職業：フロントエンドエンジニア（フリーランス）

2019年3月頃までは、式会社レッジ（親会社：株式会社ビットエー）にて、
エンジニア、ライター、ディレクション補佐 をしていました。
提案書作成から、客先プレゼン、見積作成、実装、納品/請求事務処理まで、一貫で何でもマルチにやっていました。

エンジニア実績は、おもにAI PoC案件の企画・ディレクション 〜 実装にいたるまで、全般行っていました。データ前処理→DNNの学習→API化→フロントエンドまで一貫して経験したため、AIエンジニア/リサーチャーとも連携できることは強みだと思います。

最近では、インキュベーター兼コミュニティである KERNEL HONGO にも所属し、AIスタートアップのWebサービス開発に協力しています。

ライター実績は、PFN様やLeapMind CEO様等のインタビュー+執筆の実績があります。また、イベント登壇や、メディア掲載経験もあります。
直近では、Microsoft様主催「Microsoft Open Tech Night」にて対談形式のセッションを担当させていただきました。

2019.12.10

職歴はLinkedInを。

案件・執筆・登壇などの実績は、下記をご覧下さい。

特筆実績（～2019年上半期 ※公表できる物のみ）

1. [自然言語処理] RNN/TCNによる誤字脱字検知

Azure+Apache+Flask+Chainer/PyTorch+Vue.js

＜概要＞
実証実験として、ニューラルネットワークによって文章中から誤字を検知し、それを修正するシステムを開発。
会社立ち上げて間もない頃のAI PoCプロジェクトでした。世の中にAI PoCプロジェクト自体のナレッジがまだ少ないなか、ディレクション、レポーティング、開発まで行いました。

＜手法＞
RNNによって言語モデルを作成。入力単語Xnに対する、言語モデルの推論結果Ynと次の入力Xn+1を比較し、Yのなかから任意に指定した、許容閾値Kのなかに入ったもの（Y[0:K]）を正とし、許容閾値Kより下の順位の推論結果（Y[K:]）を誤字とする。（※なおYは、Softmax後の値を降順にソートしている） RNNによって、誤字と検知された単語Aは、正解の単語のDBのなかから検索をかけ、候補Cをいくつかあげる。その後、レーベンシュタイン距離アルゴリズムを用いて、候補群Cのなかから誤字Aともっとも近い単語Zを、誤字Aを単語Zに置換した。

カタカナの固有名詞に関しては、誤字検知と修正をおこなうことができた。
例：「ミュンヘン」→修正→「ミュヘン」

＜担当範囲＞
システム構築（サーバサイド+フロントエンド）、仮説立証〜実験の計画・実施ディレクション、対クライアント向レポーティング（パワポでの資料作成）
※　ネットワーク選定の調査・ネットワーク実装は、リサーチャーと協力

2. [画像認識] CNNによる社内顔出勤システム

Apache+Flask+Vue.js+Vuex
技術ブログ記事は下記

ビットエーでは、AIで顔判別し出退勤する社内システムをつくっています - BITA Tech Blog
こんにちは、ビットエー技術開発室（BITAデジマラボ兼務）の岡田です。私たち技術開発室では、新しい技術も積極的に取り入れるようにしています。たとえば、**そのうちの一つが "AI"です！**- 「AIってなんだろう？」- 「社内で活かすとしたら、どういう所に使えるだろ...
https://tech.bita.jp/article/9


＜概要＞
CNNとカメラを用いて、"顔"だけで出勤する社内システムを開発。
画像認識を身近な事に使うことができないか、という社内エンジニア内での課題感から開発。

＜詳細＞
CNNに同部署内の8人程の顔を学習させ、各クラス60%以上の正解率になるモデルを作成した（※ モデルは、GoogLeNetのファインチューニング）。ラズベリーパイでのDNN推論速度（9秒）と、サーバPCとの推論速度（1秒）を比較し、ラズパイ側にはUIだけを配置する形にした。
ラズパイ+WebUIから取得した、カメラ画像をbase64に変換し、サーバPCに配置したAPIにPOST、その画像をDNNに推論させ、その結果から「誰で出勤するか」を確認・その後出勤処理を行うシステムを構築した。ステート管理にはVuexを使用した。

3. [サーバサイド+フロントエンド] Webメディア『ledge.ai』の構築、フロントエンド設計

  • インフラ構築 EC2 + Cloud Front
  • WordPress構築
  • SASSとBEMによるCSS管理
  • Gitリポジトリと連携した継続的デプロイ、Laravel Mix(Webpackラッパー)による継続的ビルド
  • パフォーマンス・チューニング（効果：リニューアル前の10倍速。10秒台→1秒台 (2018年上旬時点の記録）
    • JSのconcat
    • ソースコードのMinify
    • レンダリングブロックの回避
    • 頻繁に参照する外部ドメインのdnsプリフェッチ
    • Cloud FrontによるWordPress出力結果のキャッシュ
    • 共通小解像度画像のbase64化
    • JPEGプログレッシブ圧縮の徹底


★ その他にも、実績あります。直接お話させてください

エンジニアスキル　(★のある物が経験長)

■Python (3.5 ~)　★

Flask,pandas,Jupyter
※ Chainer,PyTorchなどのDLライブラリも多少触れます。DNNをAPI化しデプロイ〜フロントUI実装まで経験有。

■HTML5 + CSS3　★

■JavaScript (ES5 + ES6)　★

Node.js,Express,jQuery

UI Framework
Vue.js,Vuex,Riot.js,React,React Native,Flux(Flux Utils),Angular(ただしVersion1.x)

AltJS, Transpiler, BuildTools
SASS,TypeScript,Babel,Webpack,Laravel Mix,Parcel

Desgin System
Material Design

■PHP

WordPress,CakePHP,Laravel

■Cloud

AWS　★
EC2,S3,Route 53,Cloud Front

Azure　★
Web Apps,VM,DataScienceVM,Blob Storage,Cognitive Services,Video Indexer,App Insights

GCP, IBM Cloud も少し経験有

その他

MySQL,Docker


SNS

Qiita：　https://qiita.com/okajax
GitHub：　https://github.com/okajax
connpass：　https://connpass.com/user/okajax/ （参加履歴などご参考ください）

メディア/講演の実績

インタビュー＋執筆

（いいね/はてぶ数は、ドメイン変更前のものはリセットされている記事もあります）

「現実世界とデータを結びつけることがカギ」Preferred Networksが挑む、人と機械が対話できる世界 | Ledge.ai
昨年10月、Preferred Networksが画期的なロボットの研究を発表しました。人間が『コレやっといて』と指示を出すだけで、ロボットが言葉を理解しピッキングをおこなうというもの。 過去のLedge.aiでの紹介記事はこちら ご覧のように『輪ゴムの箱を、 右上のボックスにうつして』といった、かなり細かい指示まで理解して動作します。 この仕組みは一体どうなっているのか？ ...
https://ledge.ai/preferred-picking-robot-interview/

△　インタビュイー：Prefered Networks　知的情報処理事業部事業部長　海野裕也 様、ビジネス開発　河合圭悟 様


一大旋風を巻き起こしたPaintsChainer　作者が語る裏側と、AIのリアルな話 | Ledge.ai
こんにちは、岡田です。 2017年1月、日本のAI史に残る重要な事件！...と言っても過言ではないような出来事がありました。 そう、「PaintsChainer」の登場です！ PaintsChainerとは 白黒の線画をアップロードすると、AIが勝手に着色してくれるというWebサービス。 公開とともに、国内外
https://ledge.ai/paints_chainer/

△　インタビュイー：Prefered Networks　米辻泰山 様


ディープラーニングを生活の当たり前に。LeapMindが日本から"世界標準"をつくりだす | Ledge.ai
webファースト・モバイルファーストの次は、『AIファースト』の時代と言われるぐらい、注目を集めるディープラーニング。 画像認識・自然言語処理といった領域の発展で、これまで難しかったことも、機械で認識可能になりました。ただ、まだまだ我々の生活の中に根付いてるとは言えません。高価なGPUが必要だったりと、かなり
https://ledge.ai/leapmind/

△　インタビュイー：LeapMind 代表取締役CEO　松田総一 様


誰でもAI開発できる時代の到来。SONY Neural Network Console誕生秘話 | Ledge.ai
8月にSONYが発表した『Neural Network Console』、GUIで誰でもAI開発ができてしまうその手軽さが とても話題になりました。 今回はそんなSONYに SONYが、このタイミングでAI開発ツールを出した目的・意図は？ 本当にビジネスの現場や、製品に使えるの？ ほかのライブラリとの比較は？ なぜWindowsだけなの？ などを伺ってきました。 今回、お話してくださるのは、 ソニー株式会社 R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 シニアマシーンラーニングリサー
https://ledge.ai/sony-neural-network-console-interview/

△　インタビュイー：
　ソニー株式会社 R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 シニアマシーンラーニングリサーチャー　小林由幸 様
　ソニー株式会社 R&Dプラットフォーム システム研究開発本部 AIコア技術開発部 マシンラーニングリサーチエンジニア　成平拓也 様
　ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 IoT事業部門 事業推進部 原山直樹 様


AI本格導入に向け検討へ。セブン銀行に聞いたAI実証実験の進め方。秘訣は「悩まずしぶとく、やってみる」 | Ledge.ai
みなさんご存知のセブン銀行、実はかなりAI活用を進めています。 既にプロジェクトは複数進行していて、長い期間のものだと既に2年も継続しているそうです。 中には、既に実証実験から本格導入検討へ進んでいるプロジェクトも。うまくいく秘訣は、実証実験に厳しい期限は設けず、トライアンドエラーを繰り返すことだそう。 今回
https://ledge.ai/sevenbank-interview/

△　インタビュイー：セブン銀行 常務執行役員セブン・ラボ担当　松橋 正明 様
（※こちらの記事は、東洋経済オンラインとYahoo!ニュースにも転載されました）


やってみた記事


機械学習アルゴリズム「CycleGAN」で若葉を紅葉に変えてみた | Ledge.ai
機械学習アルゴリズム「CycleGAN」は、GANでスタイル変換を行う手法のひとつ。このCycleGANで若葉から偽物の紅葉を作り出してみました。 人の目を欺く自然な画像を生成するAIの仕組み・実際の作成手順をご紹介します。
https://ledge.ai/cyclegan/

△ CycleGANでスタイル変換を行いました。季節に合わせ、紅葉をテーマに選定。リポジトリのソースコードを読んで、CycleGANの仕組みを理解し、解説をしました。


手作業からの卒業なるか。『THE AI』イベントアンケートをAIに分析させてみた | Ledge.ai
2017年から、レッジでは「未来ではなく、今のAIを話そう。」をコンセプトに、カンファレンスイベント『THE AI』を主催しています。 第1回は約500人、第2回は約750人の方にご参加いただきました。 しかし、イベントは開いて終わりではありません。アンケートの中から、参加者の満足度を分析したり、今後のための改善点を見つけ出したり、 多くの振り返り作業が必要 です。 そんな中、AIを前面に押し出したイベントを運営していながら、レッジの イベント運営業務はまだまだアナログなところが多いのも事実。 アンケート
https://ledge.ai/enquete-analytics-with-ai/

△ AzureのAIを使用して、実際のイベントアンケートデータを分析。AIならではのメリットや限界などのインサイトをまとめました。


その他

・バズ最高記録： Facebookいいね5,000・はてぶ800
・すべての記事は、こちらから

■インタビュイー/メディア掲載

AI記者、AI誤字脱字検知、画像処理AI──仕掛け人のレッジがビジネス拡大で直面した課題　解決のヒントは？
先ほど挙げたAI記者プロジェクトで実力が認められたレッジは、業種業界を問わない多種多様なAIプロジェクトを手掛けるようになる。17年5月にはAI記者のノウハウを活用した、アイドルのTwitterをAIで代行するというプロジェクト、17年6月にはパナソニックがリリースした「動いて喋るアニメFAQ-bot：結（ゆい）」のプロデュースと設計を担当。17年10月には、Web制作を手掛けるウェブライダ...
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1811/09/news005.html
「実は文章に自信がない」そんなWeb担当者を助ける文章校正ツール「文賢」が、AIで進化する！ | インタビュー
Webサイトの担当者は、文章に触れる機会が多い。会社や商品の説明文だったり、プレスリリースだったり、キャンペーンの告知文だったりとさまざまな文章を作成していることだろう。 しかし専門的なトレーニングを受けているわけではなく、「 実は文章に自信がない 」という人も多いのではないだろうか。 そんな人のために、「」という校閲・推敲ツールがある。このツールが、AI技術を使って誤字脱字チェックを導入する
https://webtan.impress.co.jp/e/2018/04/12/28675


・マイナビ出版『Web Designing　2017年6月号』内「実録！AI案件の依頼の現場」


■講演

・2019/12/10「Microsoft Open Tech Night #2 AutoML」スピーカー（日本マイクロソフト シニアクラウドソリューションアーキテクト、Azure AI シニアプロダクトマネージャーの方との対談セッション＋オーディエンスを交えてのQ&Aセッション）
・「WCAN」登壇（40分プレゼンテーション）
・「CSS Nite」地方版登壇（25分プレゼンテーション、Q&Aセッション）
・その他LTイベント＜機械学習系、CMS系、社内ハンズオン企画など＞


その他スキル/教養（おまけ）

・コンポーネント思想やデサインシステムの概念
・UI/UX認知心理学系の書籍を何冊か
・フォトショやXD
・セキュリティ知識多少有。OSSの脆弱性をGitHubで指摘した経験有
・クライアントに向けた提案書作成、プレゼンテーション
　（※ イベント登壇に使用した資料など、一部の資料であれば、お見せできます）

・法学の知識有(民法、労働法等)
・過去に統計学の基礎少し（RとSPSS経験あり）

以上

スキル エンジニア
Like Takenori Okada's Story
Let Takenori Okada's company know you're interested in their content