藤田肇の自己紹介

パーソナリティ

キャラクター

自分の意思と力で何かを成し遂げるプロセスを経て、達成感を得ることに生き甲斐を感じるタイプです。我が強く、自分で本当に納得しなければ絶対に人の言うことを受け入れません。逆に、自分で納得して一度決めたことは、トコトン貫く意志の強さを持っています。

目標が明確になり、その意義に納得すると、手段を選ばず達成に向かいます。いまより未熟だった若いころは、周囲の感情を考慮しないまま突き進む傾向にあったので、反感を買うこともしばしばありましたが、年を重ねて知恵をつけ、穏やかになりました。

ちなみに、16 personalities では「指揮官（ENTJ）」で、Wantedly の性格診断では「コマンダー」だそうです。

センス

このキャラクターが、「場を仕切る」という私のセンス（才能）を開花させました。汎用的なセンスですが、下記の３つが分かりやすく発動条件を満たすので、非常に得意です。

• ファシリテーション
• プレゼンテーション
• クライアント折衝

つまり、「コミュニケーションを牽引する」ところにセンスの本質があり、特に「専門知識を駆使する」という条件を追加で満たせば、鮮やかに才能が現れます。

以上を踏まえてこれまでのキャリアを振り返ると、以下の状況でパフォーマンスを発揮し、仕事で成果をあげてきました。

• ビジョナリーな経営者から課題と方向性が示され、それに納得すること
• 才能の発動条件を満たしながら、その方向性に沿って課題解決に取り組むこと

スキル

ビジネス

キャリアの過程で高度なビジネススキルを培ってきました。開発・研究の現場でマネジメントを担う各種マネージャーや、IT の専門知識を必要とするコンサルタントなどに適性があります。

• CTO 直下のマネージャとしてチームを統率した経験
• 仮説・検証を繰り返す科学的アプローチと論理的思考
• 人工知能・機械学習・データサイエンスに関する専門知識（博士号）
• 情報科学の素養とプログラミングの経験
• プロジェクトマネジメント・会議のファシリテーション
• エンジニア採用とチームビルディング（スクラムマスター）

エンジニアリング

現場の実務者（データサイエンティスト・機械学習エンジニア）に戻ることも視野に入れています。実務を離れて久しいですが、足腰の強いエンジニアリングスキルがあります。

• LAPRAS技術力スコア：3.47（上位17.27％）
• Findy スキル偏差値：73.4
• 言語・データベース・インフラ
• Python（Django / Tensorflow / Pandas / Numpy / scikit-learn 他）
• C / C++
• Matlab / R
• SQL（MySQL / Aurora / BigQuery / SQLite）
• AWS / GCP
• Git / GitHub

ちなみに、この自己紹介ページの OGP プレビューは、下記の構成で実現しています。

• フロントエンド：Javascript
• バックエンド：Python（Flask, beautifulsoup）
• インフラ：AWS（Lambda, API Gateway）

これを解説した記事は、こちら。

経歴

学歴

• 大阪大学 基礎工学部 情報科学科
• 奈良先端科学技術大学院大学 博士前期課程 情報生命科学専攻
• 奈良先端科学技術大学院大学 博士後期課程 情報生命科学専攻（専門は統計的機械学習）

職歴

• 住友ゴム工業株式会社（DUNLOP）
  データサイエンティストとして「タイヤ空気圧監視システム」の開発に携わりました。
• 株式会社FRONTEO
  研究開発チームのマネージャーとして、取締役CTOの直下で自然言語処理に関する研究開発のマネジメントやチームの体制強化に向けた各種の企画業務に従事しました。
• 株式会社ハート・オーガナイゼーション
  エンジニアリングマネージャーとして、開発チームの体制強化とパフォーマンス向上に向けた各種の企画業務に携わりました。
• 株式会社BuySell Technologies
  リサーチディレクターとして、取締役CTOの直下で研究開発チームの立ち上げとそのマネジメントを担いました。

より詳しい職歴などは、LinkedIn または Wantedly をご覧ください。

ポートフォリオ

15分で分かる人工知能と計算機科学の歴史

コンピュータサイエンスに関する専門知識を披露したくて書いた記事です。読んでいて飽きがこないように、コミカルなタッチで書くことを心がけました。

Python で実装して学ぶ正規化ガウス関数ネットワーク

正規化ガウス関数ネットワークは、30 年以上前に提案されたニューラルネットワークの１つです。統計数理に関する専門知識を披露したくて書きました。

機械学習を応用した日本株の自動売買プログラム

eスマート証券が提供する「kabu ステーション API」を利用して、日本株を自動で取引する Python プログラムです。取引する銘柄を機械学習で予測します。

出版

成果を生み出すテクニカルライティング

拙著の増刷が決まりました！

私が拙著で主張したいことは「適切な方法でうまく技術文書を書けるようになれば、研究開発で成果をあげられる」です。 出版元（技術評論社）のページで「はじめに」を試し読みできるので、ぜひどうぞ！

その他の出版

• 人工知能関連技術の発展に伴う特許実務の今後の変化, 日本弁理士会「パテント」, Vol.72, No.8, pp.77-85, 2019
• 人工知能エンジン「KIBIT」を用いた自然言語処理と特許調査への応用, 情報の科学と技術, Vol.67, No.7, pp.360-365, 2017
• 人工知能が支える先進医療～医療現場に人工知能を導入するヒント～, 野村ヘルスケアノート, No.17-01, 2017
• Model-based reinforcement learning for partially observable games with sampling-based state-estimation, Neural Computation, 19(11), 3051-3087, 2007
• A reinforcement learning scheme for a partially-observable multi-agent game. Machine Learning, 59, 31-54, 2005

その他、人工知能に関連する執筆多数

講演

• リクルートスタッフィング主催「トップエンジニアが実践する思考整理法～テクニカルライティングを用いた課題解決の基本」
• 日本弁理士会主催（継続研修講師）「人工知能に関連する技術・ビジネスの動向と今後の知財実務へのヒント」
• 朝日新聞社主催 AI FORUM 2018「AIの事業計画書を書くためのビジネスパーソン講座～貴社でAI事業を成功させるために必要なリテラシーとは～」
• ソフトバンクC&S主催 「AI事業の売上を決める企画・営業部隊の育成戦略」
• 技術情報協会主催「R&D部門の『働き方改革』と業務効率化、生産性向上の取り組み」

その他、人工知能／知的財産に関連する講演多数

アカウント

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趣味

吹奏楽

フルウィンド・管楽器アンサンブルのための作編曲、指揮・演奏指導

• 第31回朝日作曲賞に応募した作品
• 第35回朝日作曲賞に応募した作品

四柱推命

生年月日と出生時刻を教えていただければ鑑定しますので、ぜひご依頼ください（無料）

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兵庫県西宮市に住んでいます。

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