機械学習・深層学習が実現する
新たな価値ある
体験提供を目指して


  • 濱田 晃一

    東京大学大学院にて量子統計場の理論 (理論物理)の研究で博士号取得後、ベンチャー企業を経て2010年DeNAに入社。ソーシャルゲーム部門のデータマイニングチーム立ち上げ、Mobageプラットフォーム全体の機械学習を活用したサービス開発を経て、現在はDeNA全サービスを対象に、機械学習・深層学習を活用した新たな体験提供の挑戦を行っている。プライベートで主催している "データマイニング+WEB@東京 (TokyoWebmining)" では定期的なMeet-upを開催。著書に "Mobageを支える技術"。

DeNA入社前の経歴

行動解析のベンチャー企業にて、企業内行動を対象に、機械学習を活用した解析手法やシステムの開発・適用を行っていました。プライベートでも機械学習の実活用の裾野を広げることを目的としたコミュニティも主催・運営しており、「蓄積データを活用し、より多くの人々の活動をよりよいものにしたい」という想いがありました。
DeNAでは2010年当時に既にユーザー数が2,000万を超えサービス更新・洗練も数日のスパンで行われており、大規模な機械学習を活用することでより多くの人々へ価値ある体験提供ができるのではないかと考え、DeNAを選びました。


現在の仕事

DeNAの全サービスを対象に、機械学習・深層学習活用したサービス開発を行っています。
DeNAは利用ユーザー数が数千万人を超える複数のサービスを運営しており、1日に50億件を超える行動ログが集まります。大規模なユーザーから集まる行動ログ・ソーシャルグラフ・テキスト・画像などを用いて、機械学習を活用して数千万人のユーザー1人1人に対して各人の興味・個性・つながりにあった体験を提供するために、新たな価値ある体験設計から、機械学習・深層学習の研究開発、サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計・連携データ設計、および分散アルゴリズムの設計・実装・サービス提供までを行っています。
最近は深層学習を活用し、ファッションやマンガのスタイル・テイスト表現学習、画像生成、エンタメ対話など、感性や創作に関する各種体験提供の挑戦も行っています。

DeNAのよいところ

「新たな価値提供に挑戦し続ける」風土が好きです。
挑戦する際、価値はありそうだが実際にどのくらい価値があるのかは提供してみないとわからないことも多いため、わからないことは試してみる・挑戦してみるようにしています。
また、実は事前に効果の定量見積もりができるものは、類似の提供が既にあり見積り程度の効果しかでないことが多いため、それよりも「価値はありそうだがまだ前例なく、どのくらいの効果があるのかわからない」ものほど挑戦することにしています。


趣味・余暇活動

2010年2月からデータマイニング・機械学習の実活用の裾野を広げることを目的としたコミュニティ "データマイニング+WEB@東京 (TokyoWebmining)" を主催しており、毎月機械学習の実活用に関するノウハウ共有・議論を行っています。6年半の活動の中で開催したMeet-upは約60回、現在登録者は1,500人を超えました。


将来のビジョン

深層学習の認識能力は人を超え、より知能的なタスクを含む挑戦も行えるようになってきており、機械学習・深層学習は、価値提供のポテンシャルはさらに大きくなってきています。
また、PFDeNA設立により、これまでDeNAで取り組めていなかった新たな事業領域へも価値提供の場が広がってきました。
これからも機械学習・深層学習活用したさらなる価値提供の挑戦を続けていきたいです。

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