藤原 直樹

藤原 直樹

  • Python+数学講座
  • ディープラーニング講座
  • ケーススタディ実演講座

東京大学大学院工学修士(電気電子情報学科:多視点画像群からの補間情報圧縮)
1998年ソニー入社。研究所ではアルゴリズム開発・SW実装・HWプロト作成の全てに携わり、画像処理の見識を深めた。
2008年事業部異動とともに音声信号処理にも技術分野広げ、レコーダのおまかせチャプター開発にジョイン。nasneへのおまチャプ機能追加を担当。
2016年より技術分野拡張しaibo向けクラウドのチーム立ち上げに参画。チーム内ではテックリード&CloudAI担当。
入社時以降一貫して機械学習を道具とした技術開発を行っている。

データサイエンティスト・AI系エンジニアを目指したきっかけ

経験と勘から作ったアルゴリズムより機械学習で作った処理の性能が上回ったときに、精度だけでなく「やり直しの容易さ」に魅力を感じました。条件を少し変えてみる場合も機械学習ならデータをちょっと変更して学習し直すだけ。
夜通しや数日間かけた学習がうまくいったときに得られる、言うなれば『コンピュータを手下として活用した』という喜びがこの技術分野に居続ける原動力です。

初学者の方に教える際に工夫しているポイント

例えを活用し全体イメージを頭の中に定着させてから、詳細部分の説明をするよう工夫しています。
自分が新しい事を学ぶスタイルが、さらっと通読で全体イメージを掴み2周目精読で知識定着、という方法だからです。

AIの重要性について

大量データ処理こそがコンピュータを利用する最重要目的の一つだと思います。そしてデータ活用方法の最先端がAI分野です。
アルゴリズムだけで無くクラウド知識・ビジネス応用知識と必要知識範囲広いのは大変な面ありますが、逆に今後も需要落ちない魅力的分野だと思います。

受講者へのコメント

AI領域は進歩著しいので知識は絶えずアップデートし続けなければなりません。ですから一回全知識を頭に入れて終わりでは無く、入れ替えしやすく頭に定着させるのが肝要と思います。
長年この領域に携わってきた経験からそのヒントをお伝えしたいと思っています。