400万人が利用する会社訪問アプリ
麗澤大学 / 国際総合研究機構 未来工学研究センター・開発研究員
修士号取得後、2020年に東京ガスiネットに入社、システムエンジニアとして、Webアプリケーションフレームワークの維持管理を行う。また同年より博士課程に進学し、機械学習とIoTによる持続的かつリアルタイムの都市データの取得・利活用の研究を行う。2023年7月よりティアンドエス株式会社にチーフエンジニアとして入社し、深層学習を用いたアプリケーション開発やチームマネジメントのサポートを経験した。2024年6月より、麗澤大
概要 私は学部2年生から現在に至るまでの約8年間、深層学習を用いたシステムの研究開発に携わり、AI技術の実用化に向けたスキルを磨いてきました。これまでに国内外の論文誌や学会での発表経験があり、複雑な技術やその意義をわかりやすく伝えるためのスライド作成やプレゼンテーションのスキル
研究員として下記プロジェクトに従事 ゴミ排出行動のリアルタイムセンシングおよびトレース技術を構築し、データを細粒度かつ大規模に収集。得られた家庭ゴミ排出量データを可視化し、ゲーミフィケーションを通じ個人のゴミ排出行動の変容を促すアプリ開発。
深層学習モデルをエッジでリアルタイム処理するための研究：動画の中で検出対象がないフレームを確率的スケジューリングにより効果的に選択し、計数精度の低下なく、不要なフレームの計算リソースを必要なフレームに割り当てるアルゴリズムの研究開発
チーフエンジニア（サブリーダー）として下記プロジェクトに従事 チーフエンジニア（サブリーダー）として、プロトタイプのアプリの研究開発、技術調査、資料作成、モデル検証。 担当業務
システムエンジニアとして下記業務に従事 • オンプレミスで稼働中のサービスのクラウド移行（Azure + Docker） • 社内製Webアプリケーションフレームワークの教育コンテンツ制作 - 設計からテストまで対応 • Webアプリケーションフレームワークの問い合わせ対応 • 老朽化した旧webアプリケーションフレームワークの対応
ゴミ計数アルゴリズムの改良及び細粒度ゴミ排出量センシングシステムの実証研究：物体検出モデルやトラッキングアルゴリズムを改良。ゴミセンシングシステムを実際藤沢市を走行する清掃車に導入し、一か月ほど実証実験を行う。また取得したデータを活用するためのプロトタイプの可視化アプリケーションを開発
細粒度ゴミ排出量センシング手法の研究：清掃車後方に取り付けられたドライブレコーダ動画をエッジデバイス上で動作する物体検出モデルをベースとしたゴミ袋計数アルゴリズム（DeepCounter)やGPSデータを合わせ細粒度なゴミ排出量データをセンシングするシステムの研究開発
慶應義塾大学 / 環境情報学部・環境情報学科・環境情報専攻
Kazuhiro Mikami, Yin Chen, Jin Nakazawa, Yasuhiro Iida, Yasunari Kishimoto, Yu Oya, “DeepCounter: Using Deep Learning to Count Garbage Bags, 2018”, In the IEEE 24th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA), pp.1-10, 2018, DOI: 10.1109/RTCSA.2018.00010
