職務履歴

2017年6月25日現在

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株式会社ドリコム

職務概要

2014年4月~2015年1月

  • 学習アプリケーションにおける学習継続効果を高める要因調査
  • 社内向け競合動向調査アプリケーションの開発
  • ソーシャルゲームにおける収益効果を高める要因調査

ゲーミフィケーションアプリのユーザー学習継続分析

2014年4月~2014年6月

英語学習アプリケーション「えいぽんたん」利用ユーザーの行動分析を実施した。

特に、ユーザーの学習継続、イベントが学習におよぼす効果の分析を実施

  • 分析用データ基盤: MySQL
  • 分析用プラグラミング言語: R

営業支援データ管理システムの開発

2014年6月~2014年8月

Web広告媒体の広告出稿状況を一元管理するためのWebアプリケーションを開発した。

営業人員がメモを記載したファイルをアップロードする構成。
Excelファイル共有体制が、Webアプリケーションで情報共有する体制に移行した。

  • 開発人員: 1人
  • 開発言語: R
  • Webフレームワーク: Shiny

ブラウザゲームの分析支援

2014年8月~2015年1月

ブラウザゲーム「陰陽師」のイベント効果測定、アイテム追加施策提言、分析レポート管理を実施。

  • 分析人員: 1人
  • プロジェクト人員: 4名
  • 分析用データ基盤: MySQL
  • 分析用言語: R

株式会社Insight Tech

職務概要

2015年2月 ~ 現在

  • Webサービス「不満買取センター」の投稿向けの自然言語解析エンジンの開発
  • 分析用サーバー管理
  • 投稿文から得られる示唆の調査
  • 研究連携活動の立案と実施

不満投稿分析ダッシュボードシステム開発

2015年2月~2015年5月

収集した不満投稿文群のデータ観察を支援する分析ダッシュボード開発。
三澤はレイアウト構成設計、ワイヤフレーム設計、DB設計、バッチ集計プログラムの開発を実施した。

  • プロジェクト人員: 5名
  • 開発人員: 3名
開発情報
  • バッチ集計プログラム: Python
  • 集計情報用DB: Postgresql
  • Webフレームワーク: Scala, Play2

京都大学 黒橋・河原研究室との技術連携主導

2015年5月~現在

中長期ビジョン達成に必要な要素技術から、三澤が連携を提案。プレスリリース
三澤は構文解析技術の実務応用試行を担当

分析基盤用サーバーの設置・管理

2015年6月~現在

分析バッチプログラム、ジョブを動作させるためのサーバーの運用・保守を担当。
クラウド環境のコストを削減するため、オフィス内で3台の計算機を運用している

  • 計算機構成: UNIX(Ubuntu 2台, CentOS 1台)
  • ジョブ管理: Jenkins
  • テキストクラスタリングシステム

    2015年6月 ~ 2015年11月

    集計作業を支援するためのLDAクラスタリングシステムを制作した。

    三澤はクラスタリングシステムのバックエンドジョブプログラムを開発。
    パラメータチューニングなどを指向し、クラスタリングアルゴリズムの実務精度検証も実施した。
    精度検証の試行結果については言語処理学会年次大会で発表した

    • プロジェクト人員: 最大4名
    • 開発人員: 2名

    研究向けデータセット公開

    2015年10月~現在

    中長期ビジョン達成に必要な要素技術から、三澤は研究向けにデータセットの公開を提案。
    データセット公開に至るまでのすべての過程を主導した。 プレスリリース

    公開したデータセットの内容は論文として発表した。

    意見/キーワード抽出基盤の開発

    2016年2月~2016年7月

    テキストから意見情報を獲得・キーワードを発見し、検索利便性を向上させるプロジェクトに従事。
    三澤はWikificationを実施するシステムを実装した。

    • 開発人員: 3名
    • 開発言語: Python
    • Wikication用辞書DB: Redis

    汎用的情報抽出システムの開発(インターン指導)

    2016年8月~2016年9月

    不満買取センターの投稿情報を教師データとして、汎用的なテキストから情報抽出するシステムの開発にあたった。
    三澤は、インターン2名分の開発プランを作成し、インターン1名のメンタリングにあたった。
    インターン生は留学生だったため、メンタリングは英語で実施した。

    意見/キーワード抽出基盤の実用化

    2016年10月~2016年12月

    開発段階のコードを安定的に運用させるためのリファクタリングを実施、社内Web APIとして運用に載せた。

    • 開発・リファクタリング言語: Python
    • ライブラリ: Flask
    • 運用体制: Dockerによる仮想環境
    • 開発人員: 1名

    機械学習向け辞書資源の公開

    2017年1月~現在

    企業ブランディングの観点から、辞書資源の一般公開を提案。
    辞書資源の公開にいたるまでのすべての過程を担当した。 プレスリリース

    汎用的情報抽出システムの社内Webアプリケーション化

    2017年1月~2017年2月

    インターン生と共に開発した汎用情報抽出システムをWebアプリケーション化した。
    Webアプリケーション化により、非プログラマのチームメンバー全員がシステムを利用できるようになった。

    • 開発・リファクタリング言語: Python
    • ライブラリ: Django
    • 運用体制: Dockerによる仮想環境
    • 開発人員: 1名

    意見フレーズクラスタリング / 可視化のプロトタイプ開発

    2017年2月~2017年4月

    情報抽出システムから抽出した意見フレーズをクラスタリング/可視化するシステムのプロトタイプ開発。
    文脈意味情報を考慮したクラスタリングのために、LSTM auto-encoderモデルを構築した。

    • 開発言語: Python, Javascript
    • ライブラリ: Keras
    • 可視化: D3.js
    • 開発人員: 1名

    意見/キーワード抽出基盤の社内Webアプリケーション化

    2017年4月~2017年6月

    ビジネスニーズを考慮した上で、可視化部分を改善、Webアプリケーション化までを実施。

    • プロジェクト人員: 4名
    • 開発人員: 1名
    • 開発・リファクタリング言語: Python, Javascript
    • ライブラリ: Django
    • 運用体制: Dockerによる仮想環境
    • フロントエンド: D3.js, JQuery