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岡田 孟典 実績+スキルなど(2017.2〜2019.12)

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


<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)

△ 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


△ インタビュイー:Prefered Networks 米辻泰山 様


△ インタビュイー:LeapMind 代表取締役CEO 松田総一 様


△ 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


△ 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


△ 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


・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