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。

△ 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