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株式会社データグリッド / ソリューション事業部リード AIエンジニア
AI OCRを主力製品とするベンチャー企業のMLチームにて、製品のAI研究開発におけるテクニカルリードとして活躍してきました。コードコミット量はMLチーム内でNo.1で、社内のCEO賞も受賞しました。会社が上場した後、AIの社会実装過程で直面した課題から、短期間かつ低予算でAIの精度を劇的に向上する仮想技術（CGxGamexAI）をコア技術とするバーチャルAI工房を創業しました。現在は、コッカラスの精神で、データグリッドで、AIエンジニアやってます。
2029年〜：シリーズ0から始めるCxO子供塾VC(Venture capital) 2028年〜：人事部異動 2024年〜2027年：? x AIのベンチャー企業のフルスタックエンジニア+仮想技術主任。 2022年〜2023年：バーチャル大規模データセット作成用のパイプライン「VBDP (VirtualBigDatasetPipeline).v.1」の研究開発。 -clear
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リードAIエンジニア
短期間低予算のAI開発を実現するために、ミニマムサンプルを技術ブログを執筆しています。くわえて、バーチャル大規模データセットを作成するパイプライン「VBDP(VirtualBigDatasetPipeline)」を開発しています。
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各種AIモデル開発。学習データを作成するアノテーション作業の作業効率化。
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上場後、エンジニア部門に転部し、バックエンドエンジニア・インフラエンジニア・ミドルウェアの導入など、幅広い開発プロジェクトに携わる。
MLチームのテクニカルリードとして、常にメインプロダクトのAI研究開発を担当しました。AIに対する情熱を持ち、非エンジニアにも分かりやすくAIを解説するセールスエンジニアの役割も果たす。
魚の写真から名前を特定するAndroidアプリの共同研究開発に取り組みました。当時は、周囲に教えてくれる人がいないために、参考論文の引用論文の引用論文まで読み漁りました。従来手法よりも高い精度を達成して、所属していた大学内で初めてDeepLearningを導入しました。
Deep Learning
野田 明良、及川 智が+1
AI
野田 明良、及川 智が+1
バーチャルAI工房株式会社 / 代表
VBDP（VirtualBigDatasetPipeline）を使用し、外観検査AI用大規模CGデータセットを開発しました。このデータセットは、10万パターン（＝1000アイテムx20プラグインx5色）を超える約35万画像で構成されています。汎用性の高い検証データセットも作成しました。商用環境での適用可能性を高めるため、17のカテゴリと32の異常パターンから成る約1600枚の独自収集データセットを用意しています。リアルオープンデータセットのを追加学習した比較実験においても、CGデータセットのほうが精度が高いことを確認しました。
ken.ieice.org
