Discover companies you will love
フリーランス
電気通信大学、栗原研究室にて実社会データのマイニングを担当。高校時代、高高度発光現象スプライトの発生原因の研究からデータの分析に興味を持った。電気通信大学に進学後コンピュータサイエンスコースを卒業し、修士課程にて栗原研究室で研究中。研究はサトウキビ育種家のデータマイニングによる知見抽出、社内オープンスペースの利用改善システム構築を行なっている。また、データ分析会社にてアルバイトとして働くことでスキルを磨いている。
今は、センサー、ログ、POS、アンケートなど、様々なデータの種類を分析してきて知見を貯めています。今後は、それらの分析で得た知見を生かして様々な社会課題を解決していきます。特に、アルバイトにて工場のセンサーデータの分析からの異常検知や予測モデルの構築を行なっており、そこで得た技術は色々なケースに適用できるのではと考えています。
データ分析 モデル作成 コンサルティング ウェブアプリケーション作成
・研究内容 サトウキビ育種家からのデータマイニングによる知見抽出 センサーデータを使った社内の働き方改革
データ分析とDeepLearningの実装
研究内容「twitterによるリアルタイムハッシュタグ推薦システムの構築」 バレーボールサークル
高高度発光現象スプライトの観測 ソフトボール部
サトウキビ育種家の種選抜における暗黙知抽出をテーマに研究を行っています。日本の農業技術は一部の熟練農家の方たちが担う部分が大きいです。そのため、高齢化や後継者がいないことで日本の高い農業技術が失われようとしています。その問題を解決するために、サトウキビの種を選抜する育種家がどのような判断で種の選抜を行なっているのかをデータマイニングを行い抽出する研究を行なっております。 分析には熟練育種家が選抜の際に記帳した決められた項目に関しての評価メモを用いており、計測した糖度や育種家の評価が書かれています。分析手法はニューラルネットワークやランダムフォレストに育種家の選抜を学習させ、説明変数の重みや重要度を分析することで、知見の抽出を試みています。また、結果をフィードバックすることで育種家が意識せずに行なっていた選抜基準(暗黙知)の抽出も目指しています。
近年、ワークスタイル変革の一環として社内にオープンスペースを設ける会社が増えつつある。オープンスペースを社内に設けることで、情報が接する場を作り、イノベーションの早出を促すことが目的である。現在は、iBeaconを社内に設置することでオフィスファシリティの利用状況と社員の働き方の可視化をすることができた。今後は、取得できたデータを分析することで社員の働き方改革を促すシステムの構築を行う。