研究開発-大垣 慶介

研究開発 大垣 慶介 Ogaki Keisuke

2013年新卒

東京大学 情報理工学系研究科 電子情報学専攻

研究テーマ:機械学習

大学では、機械学習の研究をしていました。卒論では、自分の文字の書き方の癖を学習し、自分専用のフォントを作成する研究を。 修士では、普通のカメラではわからない細かな動きを、視線と頭の動きから、人の行動を認識する研究をしていました。 機械学習の研究を行う中で、どうしてもniconicoに投稿されるような動画・イラスト・音楽等のデータを使って研究をしたかったため、ドワンゴに応募しました。 niconicoのデータは、投稿データそのものに加え、タグやコメントなどのラベルも付いています。 また、そのコンテンツを楽しむ、ユーザー属性データ(年齢・性別・コメント・滞在時間etc)も、揃っており、機械学習の応用先として、大変魅力がありました。 また、プログラミング自体も好きだったため、研究対象としての魅力だけではなく、先端の機械学習を応用したサービスを作りたいという想いで入社しました。

機械学習を用いたオープンデータの公開

『nico-opendata』で機械学習の応用事例や技術デモを公開しています。 約40万件のニコニコ静画のイラストのデータセットや、ニコニコ動画コメント等のデータセットの利用申請することもできます。 機械学習・画像処理・自然言語処理の研究を行う方は、ぜひご覧ください。
https://nico-opendata.jp/

『nico-opendata』はコメントやイラストなど、独特なniconicoのコンテンツを研究者のために公開し、また、研究成果をniconicoサービス内で応用した事例を公開することで、研究のメインストリームから忘れられがちなサブカルコンテンツの研究を活性化させる取り組みです。 例えば、niconicoには、コメント一つとっても、崩れた日本語や、独自のテキスト表現(拍手を88888と表すなど)が多用され、日々新しい言語表現が生まれています。 単なるデータセットの公開だけではなく、実際に動くデモや解説を用意することで、より研究を活性化するように心がけて作りました。 現在、イラストタグ予想やセマンティックモーフィング(類似度の高い5つの画像を並べて表示)のデモを公開しています。

インタビュー風景その1

クリエイター支援につながる技術開発

niconicoには、レコメンド枠が複数箇所に設置されていますが、表示箇所ごとに異なるユーザーのニーズに合わせて、異なるアルゴリズムを混ぜ合わせて、 必要なコンテンツを推薦しています。現在、新たなレコメンドエンジンの基礎研究を行っており、コンテンツ検索や視聴をより快適にする技術を生み出せたらと考えています。 また、今後挑戦したいこととして、機械学習をベースにクリエイター支援につながる技術開発にも取り組んでいきたいです。 niconicoの場合、投稿されるコンテンツも、それを視聴しに来るユーザーの行動にも、十分な特徴があると考えており、それらの解析することにより、 投稿者と相性がいい視聴者をより近づけることができるのではと考えています。

インタビュー風景その2

ユーザーの価値につながる研究開発

自分が挑戦したいことと、ユーザーの価値につながることの両面から、自分が取り組むべき問題を考えることを忘れないようにしています。 研究開発は、ともすれば最新技術を世に出すことで満足してしまうのですが、その先のユーザーに喜んでもらえるサービスを具体的に描きながら研究をしています。 そのためには、デモやプロトタイプを早めに作り、サービス導入に向けてブラッシュアップしながら進めるように心がけています。 ドワンゴでは、チャットツール(slack)の利用が盛んで、良くも悪くも(?)いつまででも、議論に付き合ってくれる人たちがいるので、 技術トークが大好きな人にフィードバックをもらうこともあります。サービス開発と研究開発の両方の良さを兼ね揃えて働けるのは、ドワンゴならではだと思います。 こうした働き方に興味がある方は、ぜひセミナーなどで、オフィスに足を運んでみてください。

インタビュー風景その3