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職歴

• 2025年7月 - 現在
  NTTドコモビジネス株式会社
  イノベーションセンター テクノロジー部門 AI グループ
  Advanced Specialist(Software, Research, Data Science)

• 2020年3月 - 2025年6月
  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
  Advanced Specialist(Software, Research, Data Science)

• 2019年9月 - 2020年3月
  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
  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)
  Advanced Specialist(Software, Research, Data Science)

• 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
  Engineer(Software, Research, Data Science)

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)

• 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)

• 2012年4月 - 2016年3月
  電気通信大学 / 学士(工学)

講義

1. データサイエンス実践基礎
   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(全14回)
   

2. 2024年度第5回レギュラー・ワークショップ「データ活用パターンによる未来シナリオ構想」
   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(全5回)
   

3. 2023年度第5回レギュラー・ワークショップ「データ活用パターンによる未来シナリオ構想」
   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(全5回)
   

講演

1. PandasAI is All You Need: Experience Interactive Data Analysis
   PyCon APAC 2025, 2025年3月. スライド
   Ryosuke Tanno, Yo Nakamura
   

2. 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. スライド
   丹野良介
   

3. 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 JP2024, 2024年9月. スライド
   丹野良介
   

4. 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 KAGOSHIMA2024, 2024年5月. スライド
   丹野良介
   

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 (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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

特許

1. 管理装置、管理方法および管理プログラム
   特開2020-057287

2. 判定装置、判定方法、及びプログラム
   特開2020-141221

3. 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
   特開2020-201910

4. 学習装置、学習方法および学習プログラム
   特開2021-060762

5. 算出装置、算出方法、算出プログラム
   特開2021-060736

6. 推定装置、推定方法、推定プログラム
   特開2021-060735

7. 学習装置、学習方法、学習プログラム
   特開2021-060734

8. 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
   特開2021-119545

9. 認証装置、認証方法、認証プログラム
   特開2021-152738

10. 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
    特開2022-015336

11. 学習装置、学習方法及び学習プログラム
    特許7208314

12. 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
    特開2023-027964

13. 学習装置、学習方法及び学習プログラム
    特開2023-030207

14. 推定装置、推定方法、推定プログラム
    特開2023-140349

15. 学習装置、学習方法、学習プログラム
    特開2023-164709

16. 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
    特許7381672

17. 算出装置、算出方法、算出プログラム
    特開2024-023796

18. 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
    特開2024-045464

19. 情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラム
    特許7586980

受賞歴

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

• 優秀インタラクティブ賞
  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) (2018年3月)

• 電気通信大学　学長賞（研究活動）
  国立大学法人 電気通信大学 (2018年3月)

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

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

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

• 電気通信大学 学長賞（研究活動）
  国立大学法人 電気通信大学 (2017年3月)

• Best Demonstration Award
  23rd International Conference on Multimedia Modeling(MMM2017) (2017年1月)

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

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

• 電気通信大学 学長賞（社会活動）
  国立大学法人 電気通信大学 (2014年3月)

資格

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

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

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

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

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

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

• 中学校教諭一種免許状(数学)
  東京都教育委員会 (2016年3月)

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

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

• 星空案内人 ® (準案内人) (The Astronomy Guide (Associate Guide))
  星空案内人資格認定制度運営機構