Engineer / Researcher / Dog Lover

略歴

概要

NTTドコモビジネス株式会社(旧:NTTコミュニケーションズ)の新規事業創出を担うイノベーションセンター所属のリサーチエンジニア。2018年の入社以来、ノーコードAI開発ツールのプロダクト開発と社会実装を中心に、深層学習・機械学習技術を活用した実環境課題の解決に取り組んでいます。また、大学・教育機関との連携によるAI/データサイエンス人材育成プログラムの設計・実施や、国内外での技術講演・コミュニティ活動を通じた知識共有とAI人材育成にも積極的に携わっています。

主な取り組み

  • ノーコードAI開発ツールのプロダクト開発と社会実装
  • 深層学習・機械学習技術を活用した実環境課題の解決とプロダクト開発
  • 大学・教育機関との連携によるAI/データサイエンス人材育成プログラムの設計・実施
  • 国内外での技術講演・コミュニティ活動を通じた知識共有とAI人材育成

研究活動
九州大学大学院システム情報科学府 博士後期課程に在籍し、人の学習プロセスを知識グラフとして表現し、その構造変化を時系列で分析する研究に携わっています。また、電気通信大学での修士課程では深層学習のモバイル実装に関する研究を行い、複数の国内学会・国際学会において受賞歴があります。

専門領域
深層学習、機械学習、コンピュータビジョン、時系列データ分析、知識グラフ、ノーコードAI開発、データサイエンス教育

所属学会

  • 日本教育工学会（JSET）(正会員、2026年1月 - )

職歴

  • 2020年3月 - 現在：NTTドコモビジネス株式会社（旧：NTTコミュニケーションズ株式会社）
    イノベーションセンター テクノロジー部門 AI グループ

  • 2018年4月 - 2020年3月：NTTコミュニケーションズ株式会社
    技術開発部 AI Technical Unit / ToT SV-SOC(Testbed検証網運用)
    ソリューションサービス部スマートファクトリー推進室(兼務)

  • 2016年2月 - 2017年3月：サインポスト株式会社
    共同研究者

学歴

  • 2024年10月 - 現在：九州大学 大学院システム情報科学府
    博士後期課程（在籍中）
    島田・大久保研究室
    指導教員：島田敬士 教授

  • 2016年4月 - 2018年3月：電気通信大学 大学院情報理工学研究科
    修士（工学）
    柳井研究室
    指導教員：柳井啓司 教授
    修士論文：「深層学習のモバイル実装に関する研究」

  • 2012年4月 - 2016年3月：電気通信大学 情報理工学部
    学士（工学）
    柳井研究室
    指導教員：柳井啓司 教授
    学士論文：「モバイルOS上での深層学習による画像認識システムの実装と比較分析」

主な実績・プレスリリース

  1. ノーコードAIツール「Node-AI」による水質予測モデル開発(2025年5月)
    中小産業廃棄物処理業の担当者が自ら高精度の水質予測モデルを開発
    [プレスリリース]

  2. 岩手大学との産学連携によるAI人材育成プログラム(2024年11月)
    学生のAIスキル定着を目的とした「データサイエンス実践基礎」講義を開始
    [プレスリリース]

  3. ノーコードAI開発ツール「Node-AI」提供開始(2021年10月)
    データ分析を行うAIモデルをノンコーディングで直観的に作成可能
    [プレスリリース]

  4. ごみ焼却施設における深層学習活用プロジェクト(2019年10月)
    日本初、稼働中のごみ焼却施設において、ディープラーニングを活用した蒸気量予測を実施
    [プレスリリース]

  5. NTT Communications OPEN INNOVATION PROGRAM(2019年8月)
    防犯カメラの映像を元にした顔認証やポーズ認証により、サーバーラック利用者がハンズフリーで解錠・施錠可能なシステムを開発
    [プレスリリース] [デモ紹介]

  6. ドライブレコーダーAI解析による交通事故検知システム(2018年10月)
    ドライブレコーダーの音声、映像、センサーデータをAIが解析し、交通事故における自動検知の精度向上に成功
    [プレスリリース]

講義

  1. データサイエンス実践基礎(2025年度)（全14回）
    岩手大学農学部附属畜産飼料総合教育研究センター（AFSeC）
    2025年11月 - 2026年2月 [詳細]

  2. データサイエンス実践基礎(2024年度)（全14回）
    岩手大学農学部附属畜産飼料総合教育研究センター（AFSeC）
    2024年11月 - 2025年2月 [詳細]

  3. データ活用パターンによる未来シナリオ構想(2025年度 第5回レギュラー・ワークショップ)（全5回）
    一般社団法人日本社会イノベーションセンター（JSIC）
    2025年9月 [詳細]

  4. データ活用パターンによる未来シナリオ構想(2024年度 第5回レギュラー・ワークショップ)（全5回）
    一般社団法人日本社会イノベーションセンター（JSIC）
    2024年9月 [詳細]

  5. データ活用パターンによる未来シナリオ構想(2023年度 第5回レギュラー・ワークショップ)（全5回）
    一般社団法人日本社会イノベーションセンター（JSIC）
    2023年9月 [詳細]

講演

国内講演

  1. Pythonで構築する人口移動ナレッジグラフ: GraphRagを用いた意味的地域検索への応用
    PyCon mini 東海 2025(2025年11月)[資料]

  2. そのグラフに「魂」は宿っているか? ~生成AI全盛期におけるデータ可視化手法とライブラリ比較~
    PyCon JP 2025(2025年9月)[資料]

  3. 岩手大学におけるＡＩ活用人材の育成
    岩手大学 COI-NEXT セミナー「畜産ミートアップ!」(2025年7月)[詳細]

  4. ノーコードデータ分析ツールで体験する時系列データ分析超入門
    PyCon mini 東海 2024(2024年11月)[資料]

  5. Re:PandasAI:生成AIがデータ分析業務にもたらすパラダイムシフト【増補改訂版】
    PyCon JP 2024(2024年9月)[資料]

  6. PandasAI:生成AIがデータ分析業務にもたらすパラダイムシフト
    PyCon Kyusyu KAGOSHIMA 2024(2024年5月)[資料]

国際講演

  1. Automate the External Boring Stuff with Python: Exploring Model Context Protocol (MCP)
    PyCon TW 2025(2025年9月)

  2. PandasAI is All You Need: Experience Interactive Data Analysis
    PyCon APAC 2025(2025年3月)[資料]

出版物

書籍・雑誌

  1. マルチモーダル深層学習によるドライブレコーダーデータの分類
    映像情報メディア学会誌、2020年1月号
    丹野良介 [掲載誌]

  2. CNNを用いた高速モバイル画像認識エンジンの自動生成フレームワーク
    画像ラボ、2017年4月号
    丹野良介、柳井啓司 [掲載誌]

論文 (査読なし)

  1. 大規模言語モデルを活用したノーコードツールによるAI人材育成での学習体験の向上
    第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM）、2024年3月（口頭・ポスター）
    丹野良介、坂本悠記、中村耀、杉本海人、切通恵介
    論文情報

  2. 物体検出タスクに対する教師なしセグメンテーションモデルを用いた画像データ拡張手法
    人工知能学会全国大会(JSAI), 2022年6月 (ポスター)
    市川裕人, 島田健一郎, 丹野良介, 泉谷知範
    論文情報

  3. プロセスデータおよび炉内映像Optical-Flowに基づくマルチモーダル深層学習によるごみ焼却プラントの蒸気量推定
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2021年7月 (ポスター, オンライン)
    丹野良介, 市川裕人, 島田健一郎, 木村大地, 泉谷知範
    論文情報

  4. 深層学習による複数の人物照合技術とスマートロックを組合せたキーレスソリューションの提案
    人工知能学会全国大会(JSAI), 2020年6月 (ポスター, オンライン)
    丹野良介, 浅野秀平, 柴田哲希, 岡本昌也, 大畑百合, 坂本晴人, 淺沼雅行, 川村晃一郎
    論文情報

  5. 時系列データ分析支援ツールNode-AIによる時系列分析の効率化と製造業の実課題への適用
    第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2020年6月 (口頭, オンライン)
    造酒裕貴, 切通恵介, 丹野良介, 内藤理大, 小川通公, 小澤暖, 伊藤浩二
    論文情報

  6. 危険運転シーン抽出のためのマルチモーダル深層学習技術
    第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2019年3月 (口頭・ポスター)
    丹野良介, 小澤暖, 伊藤浩二
    論文情報

  7. ドライブレコーダーデータを対象としたマルチモーダル深層学習
    第104回オーディオビジュアル複合情報処理研究発表会(AVM), 2019年2月 (口頭)
    丹野良介, 小澤暖, 伊藤浩二
    論文情報

  8. AR技術とモバイル深層学習を活用した食事カロリー量推定
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018年8月 (ポスター)
    丹野良介, 會下拓実, Jaehyeong Cho, 柳井啓司
    論文情報

  9. Web画像マイニングを用いたConditional Cycle GANによる食事画像カテゴリ変換
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018年8月 (ポスター)
    堀田大地, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司
    論文情報

  10. Chainer2MPSGraph: 高速深層学習モバイルアプリ作成のためのモデルコンバータ
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018年8月 (デモ)
    泉裕貴, 堀田大地, 丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  11. 大量のTwitter画像を用いたConditional Cycle GANによる食事写真カテゴリ変換
    人工知能学会全国大会(JSAI), 2018年6月 (ポスター)
    堀田大地, 成冨志優, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司
    論文情報

  12. AR DeepCalorieCam: AR表示型食事カロリー量推定システム
    第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2018年3月 (口頭・ポスター, 優秀インタラクティブ賞)
    丹野良介, 會下拓実, 柳井啓司
    論文情報

  13. Conditional GANによる食事写真の属性操作
    第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2018年3月 (口頭・ポスター)
    成冨志優, 堀田大地, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司
    論文情報

  14. Conditional GANを用いた大規模食事画像データからの画像生成
    電子情報通信学会 食メディア研究会(CEA), 2017年3月 (口頭)
    伊藤祥文, 丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  15. CNNによる複数品食事画像の同時カロリー推定とそのモバイル実装
    電子情報通信学会 食メディア研究会(CEA), 2017年12月 (口頭)
    會下拓実, 丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  16. CoreMLによるiOS深層学習アプリの実装と性能分析
    電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 2017年10月 (口頭)
    丹野良介, 泉裕貴, 柳井啓司
    論文情報

  17. Unseen Style Transfer Network
    Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU), 2017年8月 (ポスター, MIRUインタラクティブ発表賞)
    Ryosuke Tanno, Keiji Yanai
    論文情報

  18. ConvDeconvNetの効率的モバイル実装による画像変換・物体検出・領域分割リアルタイムiOSアプリ群
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2017年8月 (デモ, MIRUデモ発表賞)
    丹野良介, 泉裕貴, 柳井啓司
    論文情報

  19. 複数スタイルの融合と部分的適用を可能とするMulti-style Feed-forward Networkの提案
    人工知能学会全国大会(JSAI), 2017年5月 (口頭・ポスター)
    丹野良介, 下田和, 柳井啓司
    論文情報

  20. MultiStyle Transfer: 複数のスタイルの任意重み合成によるモバイル上でのリアルタイム画風変換
    第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2017年3月 (口頭・ポスター, 学生プレゼンテーション賞)
    丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  21. DeepXCam: CNNによるリアルタイムモバイル画像認識・変換アプリ群
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2016年8月 (デモ)
    丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  22. スマートフォン上でのDeep Learningによる画像認識
    人工知能学会全国大会(JSAI), 2016年6月 (ポスター)
    丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

  23. 80msで認識可能な深層学習による2000種類物体認識iOSアプリ
    画像センシングシンポジウム(SSII), 2016年6月 (デモ)
    丹野良介, 柳井啓司
    デモ動画

  24. iOS上のDeep Learningによる食事画像認識アプリ
    第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2016年3月 (口頭・ポスター, 優秀インタラクティブ賞, 学生プレゼンテーション賞)
    丹野良介, 柳井啓司
    論文情報

論文 (査読あり)

  1. L1-Norm Gradient Penalty for Noise Reduction of Attribution Maps
    Proc. of IEEE CVPR Workshop on Explainable AI（Long Beach, USA）、2019年6月（poster）
    Keisuke Kiritoshi、Ryosuke Tanno、Tomonori Izumitani
    論文情報

  2. Image-Based Estimation of Real Food Size for Accurate Food Calorie Estimation
    Proc. of IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR) (San Jose, USA), 2019年3月 (oral)
    Takumi Ege, Yoshikazu Ando, Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda, Keiji Yanai
    論文情報

  3. FoodChangeLens: CNN-based Food Transformation on HoloLens
    Proc. of International Workshop on Interface and Experience Design with AI for VR/AR (DAIVAR) (Taichung, Taiwan), 2018年12月 (demo)
    Shu Naritomi, Ryosuke Tanno, Takumi Ege, Keiji Yanai
    論文情報

  4. Real-Time Image Classification and Transformation Apps on iOS by “Chainer2MPSNNGraph”
    Proc. of NIPS WS on Machine Learning on the Phone and other Consumer Devices (MLPCD) (Montreal, Canada), 2018年12月 (demo)
    Yuki Izumi, Daichi Horita, Ryosuke Tanno, Keiji Yanai
    論文情報

  5. AR DeepCalorieCam V2: Food Calorie Estimation with CNN and AR-based Actual Size Estimation
    ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST) (Tokyo, Japan), 2018年11月 (demo)
    Ryosuke Tanno, Takumi Ege, Keiji Yanai
    論文情報

  6. Magical Rice Bowl: Real-time Food Category Changer
    Proc. of ACM Multimedia (ACM MM) (Seoul, Korea), 2018年10月 (demo)
    Ryosuke Tanno, Daichi Horita, Wataru Shimoda, Keiji Yanai
    論文情報

  7. Food Category Transfer with Conditional Cycle GAN and a Large-scale Food Image Dataset
    Proc. of International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa) (Stockholm, Sweden), 2018年7月 (oral)
    Daichi Horita, Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda, Keiji Yanai
    論文情報

  8. AR DeepCalorieCam: An iOS App for Food Calorie Estimation with Augmented Reality
    Proc. of the International Multimedia Modeling Conference (MMM) (Bangkok, Thailand), 2018年2月 (poster)
    Ryosuke Tanno, Keiji Yanai
    論文情報

  9. DeepCalorieCam: An iOS App for Dish Detection and Calorie Estimation
    Proc. of ICIAP International Workshops on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa) (Catania, Italy), 2017年9月 (demo)
    Ryosuke Tanno, Takumi Ege, Keiji Yanai
    論文情報

  10. Conditional Fast Style Transfer Network
    Proc. of ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR) (Bucharest, Romania), 2017年6月 (poster)
    Keiji Yanai, Ryosuke Tanno
    論文情報

  11. DeepStyleCam: A Real-time Style Transfer App on iOS
    Proc. of International Conference on Multimedia Modeling (MMM) (Reykjavik, Iceland), 2017年1月 (demo, Best Demonstration Award)
    Ryosuke Tanno, Keiji Yanai
    論文情報

  12. Caffe2C: A Framework for Easy Implementation of CNN-based Mobile Applications
    International Workshop On Mobile Ubiquitous Systems, Infrastructures, Communications, And AppLications (MUSICAL 2016) (Hiroshima, Japan), 2016年11月 (oral)
    Ryosuke Tanno, Keiji Yanai
    論文情報

  13. DeepXCam: Very Fast CNN-based Mobile Applications: Multiple Style Transfer and Object Recognition
    Proc. of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (Amsterdam, Netherlands), 2016年10月 (demo)
    Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda, Keiji Yanai
    論文情報

  14. DeepFoodCam: A DCNN-based Real-time Mobile Food Recognition System
    Proc. of ACM MM Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa) (Amsterdam, Netherlands), 2016年10月 (demo)
    Ryosuke Tanno, Koichi Okamoto, Keiji Yanai
    論文情報

  15. Efficient Mobile Implementation of A CNN-based Object Recognition System
    Proc. of ACM Multimedia (ACM MM) (Amsterdam, Netherlands), 2016年10月 (poster)
    Keiji Yanai, Ryosuke Tanno, Koichi Okamoto
    論文情報

特許

  1. 特開2024-091822 学習装置、学習方法及び学習プログラム（2024年4月出願、審査中）
  2. 特開2024-045464 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム（2024年2月出願、登録）
  3. 特開2024-023796 算出装置、算出方法、算出プログラム（2023年12月出願、登録）
  4. 特開2024-022591 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム（2023年11月出願、登録）
  5. 特開2023-164709 学習装置、学習方法、学習プログラム（2023年9月出願、登録）
  6. 特開2025-043150 情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム（2023年9月出願、登録）
  7. 特開2025-034904 情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム（2023年8月出願、登録）
  8. 特許7586980 情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム（2023年7月出願、登録）
  9. 特開2023-140349 推定装置、推定方法、推定プログラム（2023年5月出願、登録）
  10. 特開2023-030207 学習装置、学習方法及び学習プログラム（2023年1月出願、登録）
  11. 特許7381672 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム（2022年8月出願、登録）
  12. 特開2024-021223 ごみの攪拌方法及びごみの攪拌システム（2022年8月出願、審査中）
  13. 特開2024-021222 ごみの性状推定方法及びごみの性状推定装置（2022年8月出願、審査中・査定済）
  14. 特開2024-021221 ごみ焼却炉の燃焼状態推定方法、ごみ焼却炉の燃焼状態推定装置、ごみ焼却炉の搬送制御方法及びごみ焼却炉の搬送制御装置（2022年8月出願、審査中・査定済）
  15. 特開2024-021220 ごみの性状判定方法、ごみの性状判定装置、ごみ焼却炉の搬送制御方法及びごみ焼却炉の搬送制御装置（2022年8月出願、審査中）
  16. 特開2024-021219 ごみ焼却炉の燃切位置推定方法及びごみ焼却炉の燃切位置推定装置（2022年8月出願、審査中）
  17. 特開2023-173367 生成装置、生成方法及び生成プログラム（2022年5月出願、審査中）
  18. 特許7208314 学習装置、学習方法及び学習プログラム（2021年8月出願、登録）
  19. 特開2023-027964 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム（2021年8月出願、登録）
  20. 特開2023-005037 要因分析装置、要因分析方法、及びプログラム（2021年6月出願、登録）
  21. 特開2021-119545 学習装置、抽出装置、学習方法、抽出方法、学習プログラムおよび抽出プログラム（2021年5月出願、登録）
  22. 特開2022-015336 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム（2020年7月出願、登録）
  23. 特開2021-152738 認証装置、認証方法、認証プログラム（2020年3月出願、登録）
  24. 特開2021-060762 学習装置、学習方法および学習プログラム（2019年10月出願、登録）
  25. 特開2021-060736 算出装置、算出方法、算出プログラム（2019年10月出願、登録）
  26. 特開2021-060735 推定装置、推定方法、推定プログラム（2019年10月出願、登録）
  27. 特開2021-060734 学習装置、学習方法、学習プログラム（2019年10月出願、登録）
  28. 特開2020-201910 学習装置、抽出装置、学習方法、抽出方法、学習プログラムおよび抽出プログラム（2019年6月出願、登録）
  29. 特開2020-141221 判定装置、判定方法、及びプログラム（2019年2月出願、登録）
  30. 特開2020-057287 管理装置、管理方法および管理プログラム（2018年10月出願、登録）
  31. 特開2020-057290 監視装置、監視方法および監視プログラム（2018年10月出願、拒絶）

受賞歴

  1. 課題解決型人材育成コンテスト2022 優秀賞(2022年12月)
    一般社団法人データサイエンティスト協会 [記事]

  2. 電気通信大学 学長賞(研究活動)(2018年3月)

  3. 優秀インタラクティブ賞(2018年3月)
    第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2018) [詳細]

  4. MIRUインタラクティブ発表賞(2017年8月)
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017) [詳細]

  5. MIRUデモ発表賞(2017年8月)
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017) [詳細]

  6. 学生プレゼンテーション賞(2017年3月)
    第9回DEIM(第15回日本データベース学会年次大会)(DEIM2017) [詳細]

  7. 電気通信大学 学長賞(研究活動)(2017年3月)

  8. Best Demonstration Award(2017年1月)
    23rd International Conference on Multimedia Modeling(MMM2017) [詳細]

  9. 優秀インタラクティブ賞(2016年3月)
    第8回DEIM(第14回日本データベース学会年次大会)(DEIM2016) [詳細]

  10. 学生プレゼンテーション賞(2016年3月)
    第8回DEIM(第14回日本データベース学会年次大会)(DEIM2016) [詳細]

  11. 電気通信大学 学長賞(社会活動)(2014年3月)

資格

  1. Advanced Certified Scrum Developer℠(A-CSD℠)(2024年3月)
    Scrum Alliance

  2. Certified Scrum Developer®(CSD®)(2023年9月)
    Scrum Alliance

  3. Certified LeSS Basics(2023年8月)
    LeSS.works

  4. Registered Product Owner™(RPO™)(2023年3月) \n Agile Education by Scrum Inc.™

  5. Certified Scrum Master®(CSM®)(2022年2月)
    Scrum Alliance

  6. 高等学校教諭一種免許状(数学)(2016年3月)
    東京都教育委員会

  7. 中学校教諭一種免許状(数学)(2016年3月)
    東京都教育委員会

  8. 二級知的財産管理技能士(管理業務)(2016年1月)
    一般財団法人知的財産研究教育財団

  9. 三級知的財産管理技能士(管理業務)(2015年4月)
    一般財団法人知的財産研究教育財団

  10. 星空案内人®(準案内人)
    星空案内人資格認定制度運営機構