氏名：開示前
■背景
製造業向きに、技術的知見を活かしながら、AIの画像認識技術を用いたDXを推進しています。
また、GPT-4Vをはじめとする生成AIのスキルをいかし、新規顧客開拓をしています。GPT-4Vを用いたデモを定期的に行っています。
主な活動内容は下記です。
①MANUFACIA-ADT（弊社のAI画像解析ソフト）による解析・レポーティング・検証報告を実施
②エンジニアと議論を重ねて、顧客に新規提案を実施
③DXに関するプレゼンを実施し、自らの経験を社内に共有
④GPTに関するデモを実施
■話せること
AI技術全般、生成AIの動向など
氏名：開示前
私は、2014年から2年ほど、IT企業において、SEとして業務を推進していました。その後、大学院の博士後期課程に進学し、2019年に博士(工学)を取得しました。卒業後、1年間、ポスドクとして、国の研究機関にてAIに関する研究活動を行いました。研究活動を終了したタイミングで、民間のIT系ベンチャー企業に就職し、ITエンジニアとして、AI技術に関連するプロジェクトを推進しました。その後、コンサルタントとして、東証一部上場企業などで経験を積み、現在に至ります。現在は、副業でエンジニアとしても経験を積んでおり、コンサルティングからデリバリーまでの全ての過程の業務を完遂することができます。
■背景 Borzoi AI株式会社のCEOを務める一方で、電気通信大学で客員准教授としてAIの社会実装を目指しています。新卒でセコム株式会社の研究所に入り、監視カメラ用の異常検知アルゴリズムの開発に携わりました。その後、アメリカのメリーランド大学で機械学習・コンピュータービジョンの博士号を取得しました。卒業後、米国のアップル本社でAI開発者として画像認識AI、生成AI、ディープラーニングを駆使した製品を複数リリースしました。 ■話せること AI技術の実装から企業経営、そして学術研究に至るまで、幅広い経験を持っています。以下のようなトピックについて具体的かつ実践的なアドバイスを提供します。 1. AI技術の開発と実装： 私のキャリアの多くはAI技術の開発に費やされました。セコムでは監視カメラ用の異常検知アルゴリズムを開発し、アップルでは画像認識AIや生成AI、ディープラーニングを活用した製品を手掛けました。これらの経験を基に、AI技術の開発プロセスや実装のベストプラクティス、そして技術的な課題の克服方法について具体的なアドバイスができます。 2. イノベーションと新規事業開発： 企業が新しい技術を取り入れ、イノベーションを推進するための戦略についてもアドバイスが可能です。AI技術を活用した新規事業開発のアイデア創出から、実行計画の策定、そして市場投入までのプロセスについて具体的な支援を提供します。成功事例を交えながら、実践的なアプローチをお伝えします。 3. キャリアと人材育成： 企業がAI技術を導入・発展させるためには、適切な人材育成が不可欠です。AI技術者の採用、育成、そしてキャリアパスの設計についても具体的なアドバイスを提供します。人材のモチベーションを高め、継続的な成長を促す方法についてもお話しします。
■背景 私は製造業業界のロボット制御システムを開発する分野において、 機械学習関連の業務に６年間携わってきました。 特にコンピュータビジョンと呼ばれるコンピュータに画像を理解させるという分野にて、 技術の研究開発やソフトウェアの開発にソフトウェアエンジニアとして携わっておりました。 また、自分が立ち上げた会社にて、約１年間事業をやっており、 受託開発と新規事業開発に約１年間、取り組んでおります。 新規事業開発では、ChatGPTや画像生成AIを用いたプロダクトの開発や、 画像生成AIの研究開発を行っております。 受託開発では、画像生成、ChatGPT、コンピュータビジョンの受託案件を2社様より受けております。 ■話せること - ChatGPTを活用したソフトウェア開発の効率化のご相談に乗れます。ChatGPTをフル活用してソフトウェア開発をしている経験があります。 - ChatGPTを用いたアプリケーション開発の相談やChatGPTの限界についてご相談に乗れます。ChatGPTをフル活用している経験と、ChatGPTを用いたアプリケーションを開発している経験があります。 - コンピュータビジョンや機械学習分野でのAI開発のご相談に乗れます。機械学習分野の経験があります。 - コンピュータビジョンや機械学習分野のアプリケーション開発のご相談に乗れます。この分野でのアプリ開発経験があります。
■背景 主に画像処理技術開発・製品開発に従事し、共願を含め米国特許約50件権利化している。特に画像からの3次元再構成技術や深層学習によるシーン解析、物体検出の開発を主導しています。 ■話せること 画像処理ベースのAI機能開発における以下のような課題解決のお手伝いをさせてください！ ・顧客価値探索のコツ ・データ収集・アノテーションのコツ ・AI学習や性能向上のコツ ・製品化における品質保証のコツ ■実績 主な実績は以下のとおりです。 2019年-現在 腹腔鏡胆嚢摘出手術（通称：ラパコレ）において、手術の安全性・効率向上のために、深層学習を活用して内視鏡映像から手術ステップをリアルタイムに認識・予測する要素技術を確立した。同技術は米国マサチューセッツ総合病院（以下MGH）とマサチューセッツ工科大学（以下MIT）との共同開発であり、同分野でトップカンファレンスであるICRA2021にて発表済みである。同開発においてMGH・MITの医師・研究者を含む10名程度の開発メンバーをMGHの客員研究員兼プロジェクトリーダー（以下PL）としてマネジメントしながら、手術ステップの認識・予測技術の製品化のために、医学的に価値のある各手術ステップの区切り方の再定義や、認識精度の向上など課題に取り組んでいる。 2014年-2018年 大腸内視鏡検査において見落とされている2割のポリープの見落とし低減のために、深層学習を活用して大腸内視鏡映像からリアルタイムに大腸ポリープを検出する技術を確立した。同技術はEndoAIDとして上市済みであり、当社初のAI技術として差別化に貢献している。また、同開発において10名程度の開発メンバーをPLとしてマネジメントしながら、種別や形状、内視鏡映像上での見え方など非常に多種多様なポリープを安定して検出するという難課題を深層学習で解決し、製品化につなげた。 2012年-2014年 小腸カプセル内視鏡検査において、医師が1時間以上かかっている読影時間を短縮するために、小腸カプセル内視鏡映像の要約技術の製品化に従事した。同開発において、上市に向けた複数施設による医師主導型クリニカルスタディを運用した。同技術はOmniModeとして上市済みであり、小腸カプセル内視鏡の差別化技術として貢献している。また、同開発において2～4名の開発メンバーをPLとしてマネジメントしながら、要素技術を製品化するための作りこみと、医学的有用性の検証を完遂した。 2003年-2010年 ヒトの見守りシステム構築のために、天井に設置された複数の監視カメラ映像から複数の部屋にまたがる複数の人物頭部の軌跡を3次元的に追跡可能な技術を確立した。同技術は米国パデュー大学の学生・ポスドクを含む約10名の開発メンバーとの共同研究であり、複数の論文が掲載されている。また、同開発において、3年間米国パデュー大学に客員研究員として赴任し、グローバルな共同研究のマネジメントに従事した。 2003年-2005年 自動車の運転支援のための、車載ステレオカメラ映像からのリアルタイム物体（車両）検出および物体までの距離計測技術を確立した。同開発において、当時としては一般のPCで1秒間に10フレームの処理が可能な非常に高速なアルゴリズムの開発に成功した。 2002年-2003年 気管支内視鏡の病変までの挿入支援（ナビゲーション）のために、CT画像からの気管支3次元再構成および病変までのルート探索技術を確立した。 1999年(入社年度)-2003年 物体形状の3次元再構成のために、ステレオ画像からの距離計測技術を確立した。同検討により一般のデジカメで撮影された画像から人物の顔の形状をサブミリオーダーで計測可能な技術の開発に成功した。