Curriculum-Vitae

システムバックアップソフトウェアの開発 (2014/11～2016/06)

富士通製システムバックアップソフトウェア SystemcastWizard Professional/Datacloing Wizard の開発、及びリリース後のサポート業務を実施。特に、VMware vSphere 仮想化環境対応を主担当として実施。

• 仮想マシンのバックアップ/構成復元を数クリックで実現する機能を開発
• 業界初の Raw Disk Mapping (RDM) 対応を実現
• 部内に有識者がいない状況、かつ自身もまったく経験がない分野だったが、地道な実機調査で納期内の開発を達成

参考:

• FUJITSU Software SystemcastWizard Professional V6.0 強化ポイント
• FUJITSU Software DatacloningWizard for Server V6.0 強化ポイント

Deep Learning 技術を用いた REST API の開発 (2016/11～2017/03)

「Zinrai プラットフォームサービス」にて提供するサービスのうち、画像系 REST API の開発に参加。一般画像分類、シーン分類、物体検出など。

• Python/Flask を用いた REST API の仕様策定、教師データの作成、及びモデルの学習を担当
• 当時の最新手法の導入、教師データ収集/アノテーションツールの作成により、他社と遜色ない性能を実現

参考: Zinrai プラットフォームサービス

Deep Learning 技術のコンサルティング、PoC、及び顧客システム開発 (2016/07～)

お客様業務のヒアリングから機械学習モデルの作成、場合によっては顧客システムの開発まで一貫して実施。「とりあえず業務の改善がしたい」「流行の Deep Learning 技術をなにか業務に取り入れたい」といった曖昧な案件も経験。

参考:

• 道路陥没を防ぐ川崎地質の路面下空洞探査に富士通の AI 技術を活用
• Zinrai導入支援／構築／運用サービス

Deep Learning技術を活用した外観検査装置の開発 (2018/08～2018/11)

Deep Learningによる画像認識技術を応用した、工場ライン向け外観検査装置を開発。撮影方法を工夫し、カメラ1台のみで様々な異常の検出に対応。

参考: AI外観検査機をIoT/M2M展秋で初披露

機械学習技術のコンサルティング、PoC、及び顧客システム開発 (2018/08～2020/02)

お客様業務のヒアリングから機械学習モデルの作成、顧客システムの開発まで一貫して実施。主に製造業を対象として、顧客ドメイン知識の理解を要する案件を多数経験。

参考: SkyAI

Deep Learning技術を用いた内視鏡 AI 製品の研究開発

内視鏡画像から病変を検出する AI モデルの開発を担当。特殊なカメラの特性や医療機関毎のバイアスを意識した画像処理・モデル開発を実施。

• データ管理 / アノテーションツール
• 医師の判別スキルを測定するツールの開発 (薬機申請支援)

参考: 早期胃がんに特化したAI搭載の内視鏡画像診断支援ソフトウェアを発売

医療機関との共同研究

内視鏡を扱う医療機関と共同で、論文発表及び将来の製品開発に向けた共同研究を実施中。他社では実績がない領域での、難易度の高いモデル作成を行う。

参考: ACHIEVEMENTS | INFORMATION | AIメディカルサービス

開発基盤の構築・運用

モデル開発で利用するオンプレ開発基盤の構築及び運用を実施。DGX A100 を含むGPUサーバ (GPU約20台)、その他ストレージなど。製品で利用するモデルの継続的改善、開発環境管理、及び薬機申請に向けたエビデンス取得のため、MLOps 基盤 (MLflow) を導入。

写真アルバムサービスにおける各種機械学習モデルの作成・運用 (2021/03～進行中)

家族向け写真アルバムサービス「みてね」で運用されている各種機械学習モデル(顔検出器など)の改善や開発プロセスの整備、数年前から運用されている機械学習システムの技術的負債解消作業など。

写真アルバムサービスのバックエンド開発 (2022/10～進行中)

家族向け写真アルバムサービス「みてね」におけるバックエンド開発 (Ruby on Rails)。主に「1秒動画」機能や各種レコメンド機能など。