DEEP KICK.com : Kaoru Honda, Data Scientist / Deep Learning / AI Engineer / Weather Data Analyst

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京都市に拠点を置くデータサイエンティスト・AIエンジニア・気象データアナリストの本多郁（Kaoru Honda）の研究・業績・ビジネスについて紹介しているサイトです。「脱炭素化社会に資する高度AIテクノロジーの社会実装」をライフワークとし、Deep Learning による予測モデル開発・画像認識モデル開発および社会実装について研究・ビジネス支援を行っています。

生成AIを中心とした非常に大きな変革の波、技術革新が始まっています。これから日本の企業経営やビジネスは、AIやデータ活用とどのように向かうべきか。非常に大きなテーマですが、AI開発に携わるエンジニア・気象データアナリスト・データサイエンティストとして、常に知識をアップデートし、さまざまな課題解決やAIの社会実装にチャレンジしていきたいと思います。「常に学び続けること。大きな変化やチャレンジ、そしてアップデートを心から楽しめる人生を！」のポリシーを実践しながら、この変化の激しい時代において、一つの組織や過去の実績に固執することなく、積極的に幅広い知識を学びながら働くこと（社会に還元すること）の両立、そしてビジネスと学術との連携を、しなやかに実践していけたらと考えています。

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News

• 2025年2月、岐阜大学工学部付属応用気象研究センター・気象データアナリスト養成プログラム修了。気象データアナリスト（第二期生）認定
• 2025年1月、東京大学大学院工学系研究科　松尾・岩澤研究室主宰の集中講義「大規模言語モデル 2024」修了
• 【最近の発表】岐阜大学・気象データ応用「気象データを活用した意思決定分析：直前予約を対象とした小規模ヴィラの稼働率向上戦略」
• 【最近の発表】岐阜大学・気象データ応用「顧客の経営効率化を目的とした時系列データの分析と中長期売上予測モデルの構築」
• 【最近の発表】岐阜大学・気象データ応用「経営効率化を目的とした宿泊施設経営データと気象要因の診断的分析」
• 【最近の発表】ManabiDXQuest2024（経済産業省）オンライン講演「AIエンジニアから見たキャリア考察」
• 【最近の研究】GLASS（Global to Local Attention for Scene-Text Spotting）による画像データからテキスト検出AIの研究（Text Spotting, Pytorch）
• 【最近の研究】Prophet, LSTM, GRU を使った中長期的な時系列データ将来予測モデルの構築（時系列データの将来予測モデル）
• 【最近の研究】GRIB2, xarray, cartropy を使った気象予測データのマップへのプロット・可視化の研究
• 【最近の研究】台風の衛星画像から最低中心気圧および最大風速を予測するDeep Learning ベースドモデルの開発（Keras/Pytorch）
• 【最近の研究】LightGlue (Local Feature Matching at Light Speed) による特徴点マッチングを使った物体位置ズレ検知の検討（Local Feature Matching, Pytorch）
• 【最近の研究】TEED（Tiny and Efficient Model for the Edge Detection ）をベースにしたエッジ検出AIモデルの開発（Edge Detection, Pytorch/TFLite/RaspberryPi/edgeTPU/エッジAI）
• 【最近の研究】PatchCoreをベースにした製造業における教師なし画像異常検知AIモデルの開発（Anomaly Detection, Pytorch/TFLite/RaspberryPi/edgeTPU/エッジAI）
• 2024年4月より、岐阜大学工学部付属応用気象研究センター・気象データアナリスト養成プログラムに参画（第二期生）→ 2025年3月修了。気象データアナリスト認定
• 2024年2月、京都大学 第17回 宇宙ユニットシンポジウム「PatchCoreをベースにした教師なし画像異常検知AIの開発」ポスター発表
• 2022年より、日本を代表する大手総合電機メーカー系列のイメージ＆センシング・ソリューション企業でのAI開発チームに参画。AI Developer としてコンピュータビジョン系AI開発プロジェクトの技術調査や開発支援を開始

プロフィール

Keywords

機械学習, Machine Learning, 深層学習, Deep Learning, 転移学習, Transfer Learning, CNN, ViT, Transformer, AI, 人工知能, Computer Vision, 時系列データ, 画像認識, 異常検知, 生成AI, エッジコンピューティング, RaspberryPi, データ可視化, 時系列データ, 地理空間情報分析, 気象データ分析, 衛星データ活用, Pytorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Light-GBM, R, Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, OpenCV, Statsmodels, GRIB2, xarray, cartropy, Prophet, AWS, EC2, Ubuntu, WSL, VSCode, Github, LLM, GPT, Patchcore, TEED, Lightglue, GLASS, Anomaly Detection, Edge Detection, Text Spotting, Prophet, LSTM, GRU, GIS, 宿泊・ホテル経営、観光マーケティング分析, 売上予測, 将来予測モデル, 顧客クラスター分析, 再生可能エネルギー, カーボンニュートラル, 数値予報GPV, 大規模言語モデル

IT以外の専門・関心のある分野

株式投資、マクロ経済、世界経済、気候変動、IPCC、再生可能エネルギー、GX、カーボンニュートラル、太陽光発電、洋上風力発電、スマートグリッド、防災情報システム、GIS、巨大災害、衛星データ利活用、観光マーケティング、沖縄の歴史、京都の歴史、ローマ帝国史、地球史（氷河期・間氷期、第四紀、人新世）、年縞、宇宙開発、ドストエフスキー、サルトル、カミュ

所属学会

日本気象学会、人工知能学会、WXBC（気象ビジネス推進コンソーシアム）、日本地球惑星科学連合

学歴

• 学士, 1995, 琉球大学教育学部
• 修士（情報学）, 2020, 京都大学大学院情報学研究科
  • 修士論文「上町断層帯地震を想定した徒歩帰宅者誘導計画に関する一考察」
• 岐阜大学工学部付属応用気象研究センター・気象データアナリスト養成プログラム（第二期生・2025年3月修了予定）
• 現在、京都大学大学院情報学研究科 博士課程に在籍中（研究テーマ：AI社会実装）

経歴

• 1995年、大学卒業直後に、とある新聞社主宰の懸賞論文入選で得た賞金で、秋葉原で偶然見かけた Apple Power Macintosh 6200/75 を購入する。これが Mac との出会い。インターネットに初めて接続し、感銘を受ける。
• 2000年、Web Design Studio – DEEP KICK.com を創業し、フリーランスWebデザイナー・システムエンジニア・コンテンツクリエイター・ライターとして独立。先端的な企業やアーティストと共同制作・コラボレーションを行い、コンテンツ開発・Webアプリ開発・ITテクノロジーコンサルティングを行う。Webコンテンツ制作業の傍ら、技術書執筆、雑誌連載など多数執筆。
• 2004年、個人で開発したFlashゲーム「スーパーチリタイマーズテニス」が、文化庁メディア芸術祭・エンタテイメント部門審査員推薦作品に選定
• 2015年、オープンデータの国土地理院地図タイルをベースに開発した登山時の道迷い遭難防止を目的とするiOSアプリ「SkyWalking」の開発をスタート。2016年3月にApp Storeで公開。企画からリリースまですべて個人で開発し、累計ダウンロード数は全世界で1万以上。2016年度・2017年度の国土地理院主催「防災アプリコンテスト」で防災アプリ賞を連続して受賞。
• 2017年、OpenCVベースのOCR機能（iPhoneカメラから数値を読み取る機能）をiOSアプリに実装したことがきっかけで、機械学習やデータサイエンスと出会う。
• 2018年、京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻博士前期課程（修士）に入学。最先端のデータサイエンス、統計学、Deep Learning、AI活用、防災・気候変動・地球環境・経営とイノベーション分野について学ぶ。
• 2019年、沖縄本島北部・古宇利島のヴィラ「Hanalee Villa Kouri」にデータサイエンティスト兼CIO（最高情報責任者）に就任。OTA対応・広報・企画・DXを推進。
• 2019年〜現在、データサイエンティストとして、中小企業のためのデータ分析プロジェクト支援を開始。Python全般・R・Google Colab・JupyterNotebook・Scikit-learn・Pytorch・Keras・Tensorflowなど。GISツールは、ArcGIS Pro・QGISなど。
• 2020年、京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻博士前期課程修了。修士（情報学）取得。同年、京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻博士後期課程に進学。
• 2021年、京都大学情報学ビジネス実践講座「イノベーション先端 ITコース」修了。
• 2022年、CMOSイメージセンサーの世界的シェアを持つ大手総合電子機器メーカー系列のイメージ＆センシング・ソリューション企業内のAI開発チームに参画。コンピュータビジョン系AI開発・AI基礎研究プロジェクトに従事。CNN, Transformerベースの最先端AIモデルに関する論文調査から、モデルの実装、異常検知・エッジ抽出・特徴点マッチング・テキスト検出などの分野における画像認識系AIモデル開発・原理検討業務の支援を行う。
• 2022年、京都大学情報学ビジネス実践講座「ビジネス経営 ITコース」修了。
• 2023年、BERT, VisionTransformer, ChatGPT など、LLMやTransformer系 Deep Learning モデルの応用研究を開始。
• 2025年3月、岐阜大学工学部付属応用気象研究センター・気象データアナリスト養成プログラム修了。気象データアナリスト認定。気象庁が配信する高度な気象情報（アメダス・ひまわり気象衛星データ・GPV・GRIB2など）をPython・WGRIB2・xarray で解析、cartropy でのマップレンダリングや matplotlib で可視化する手法を学びながら、ビジネスを始めたとした様々な分野に利活用するための時系列統計モデル・Deep Learning モデルを研究。

研究分野 / Research Interests

• 情報科学・データサイエンス・AI開発・AI社会実装（特に機械学習・Deep LearningによるAIモデル開発）
• 画像認識系AI開発（CNN, ViT）
• GIS（地理空間情報システム）
• 気象データ分析（気象データアナリスト）
  • GRIB2, cartropy, xarray, 数値予報GPV
• 時系列データ分析
• 気候変動・地球温暖化・脱炭素化社会・持続可能な開発・循環型社会・再生可能エネルギー・衛星データ利活用・宇宙ビジネス
• 経営とイノベーション・DX
• 観光 / 宿泊予約実績 / 経営データの分析とインサイト

最近のデータ分析 / 機械学習 / Deep Learning の研究・業務実績事例の紹介

• MicroSoft Power BI を使った宿泊予約データ分析ツールの開発指示（発注側として。パートナー企業と協業）
• GLASS（Global to Local Attention for Scene-Text Spotting）による画像データからテキスト検出AIの検討（Pytorch）
• Prophet, LSTM, GRU を使った中長期的な時系列データ将来予測モデルの構築と性能評価
• 統計モデルを使った、時系列データのトレンド・季節性・残差分解の可視化とインサイトの提供（Statsmodels / STL分解など）
• GRIB2, xarray, cartropy を使った気象予測データのマップへのプロット・可視化の研究
• 台風の衛星画像から最低中心気圧および最大風速を予測するDeep Learning ベースドモデルの開発（Keras/Pytorch）
• LightGlue (Local Feature Matching at Light Speed) による特徴点マッチングを使った物体位置ズレ検知の検討（Pytorch）
• TEED（Tiny and Efficient Model for the Edge Detection ）をベースにしたエッジ検出AIモデルの開発（Pytorch/TFLite/RaspberryPi/edgeTPU/エッジAI）
• DexiNed (Dense Extreme Inception Network for Edge Detection ) をベースにした汎用的なエッジ検出AIモデルの開発（Pytorch/TFLite/RaspberryPi/edgeTPU/エッジAI）
• PatchCoreをベースにした製造業における教師なし画像異常検知AIモデルの開発（Pytorch/TFLite/RaspberryPi/edgeTPU/エッジAI）
• Kaggle コンペティション“H&M Personalized Fashion Recommendations” に参加し、Bronze Medal 取得（290/2952 : Top 10%）。現在、Kaggle Competitions Contiributer。
• 過去のアメダス気象データ等の時系列データと連動するデータを目的変数とし、予測を行う機械学習 / DeepLearningモデルの開発
  • 観光客データや販売実績データ等から将来の売上予測モデル
  • 消費電力量予測モデル
  • 農作物収量予測モデル
• 過去の販売・予約データから有力な顧客属性を分類する顧客クラスター分析
• 「訪日外国人消費動向調査」等の観光データによる国別属性に着目したインバウンド顧客クラスター分析
  • どのエリアからの顧客が自社にとって重要なのかをデータから理解し、販売戦略の参考に
• Covid19 / 新型コロナ感染者数関連データの分析および可視化
• モバイル空間統計(NTTドコモ)等の時系列人流ビッグデータを用いたメッシュごとの人口分布の分析およびGISと連携した地図データへのマッピングおよび可視化
• オープンデータを用いた都市直下型地震を想定した帰宅困難者数の予測とシミュレーション
• アンサンブルカルマンフィルタによる時系列データの推定
  • 気象庁の時系列データを用いた都市の年平均気温の推定
  • 世界の年平均海面水温の推定
• Convergent Cross Mapping法を使った時系列データの因果分析
  • Google Trendsキーワードデータを用いたキーワード間の因果分析
• オンラインマンツーマンプログラミングレッスンのインストラクターとして、Pythonプログラミング、データサイエンス、機械学習などのプログラミングレッスンを30人以上、合計1000時間以上実施。また新人インストラクターへのアドバイスや面談なども100名以上に対してオンラインで実施。

受賞歴

• 国土地理院　防災アプリコンテスト　防災アプリ賞（2017）
• 国土地理院　防災アプリコンテスト　防災アプリ賞（2016）
• 文化庁メディア芸術祭・エンタテイメント部門審査員推薦作品（2004）

著書

【書籍】

• 「Papervision3Dではじめる Flash3Dアニメーション」（技術評論社）
• 「ActionScript クリエイティブテクニック」（エムディエヌコーポレーション）
• 「これからはじめる Flashの本」（技術評論社）
• 「Flash逆引きクイックリファレンス」（毎日コミュニケーションズ）
• 「FLASH MX 2004 悩み&トラブル撃退マニュアル」（ワークスコーポレーション）

【雑誌連載】

• 「月刊web creators」2008年9月号〜2009年2月号　「ActionScript 3 Technical Bible」
• 「月刊web creators」2006年2月号〜2008年8月号　「Flash Creative Technique」

その他のメディア掲載

• Web制作会社年鑑 2004（毎日コミュニケーションズ）
• Web Design Studio File 2005（エムディエヌコーポレーション）

など、その他著作・メディア紹介多数。

講演・発表

• 2025.01.30 : @岐阜大学・気象データ応用 PBL4「気象データを活用した意思決定分析：直前予約を対象とした小規模ヴィラの稼働率向上戦略」
• 2024.12.19 : @岐阜大学・気象データ応用 PBL3「顧客の経営効率化を目的とした時系列データの分析と中長期売上予測モデルの構築」
• 2024.11.24 : @岐阜大学・気象データ応用 PBL2「経営効率化を目的とした宿泊施設経営データと気象要因の診断的分析」
• 2024.09.21 : @ManabiDXQuest2024（経済産業省）オンライン講演「AIエンジニアから見たキャリア考察」
• 2024.02.10 : @京都大学宇宙総合学研究ユニット・第17回 宇宙ユニットシンポジウム「PatchCoreをベースにした教師なし画像異常検知AIの開発」
• 2020.02.21 : @京都大学防災研究所・研究発表講演会「上町断層帯地震を想定した徒歩帰宅者誘導計画に関する一考察」
• 2019.9.20 : CWMD 2019 @熊本大学「Human Behavior Analysis in the Northern Osaka Earthquake for Countermeasures of Obstructed Homeward Commuters」
• 2019.5.15 : 関西モバイルアプリ研究会「GPSロギングで遊ぼう！」
• 2018.12.5 : ICTDM 2018 @東北大学「Analysis on Population Change using Mobile Spatial Statistics in Northern Osaka Prefecture Earthquake 2018」
• 2018.7.3 : 京都大学地理学研究会 @京都大学「スマホでここまでできる!!! 地理空間情報の活用」
• 2016.7.9 : Cocoa勉強会関西 @グランフロント「地理空間情報×iOSアプリ」
• 2016.6.7 : @国土地理院「地理院タイルを使ったオフライン地図作成機能」
• 2007.11.29 : Designer meets Designers 02 @六本木ヒルズ「現場で使える ActionScript 実用テクニック」

IT教育分野

• Python プログラミング（Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn）
• JupyterNotebook, JupyterLab, Google Colab, VSCode
• データサイエンス・データ可視化の基礎
• 機械学習・DeepLearningの基礎理論・実装（Pytorch, Keras, TensorFlow）
• GISを活用したデータ分析と可視化

SNS

• Github (@deepkick)
• Yamap（登山SNS）

趣味

• 登山
• 水泳
• テニス
• Deep Learningの研究
• 気候変動・脱炭素化社会・エネルギー関連の国際会議ウォッチング（COP）
• 再生可能エネルギー普及・カーボンニュートラルの研究
• イギリス、ニュージーランド、北欧諸国のライフスタイル
• 旅行・京都探索・沖縄の離島探索
• 読書
• 京都の自然・歴史・寺社めぐり
• ピアノ
• Evangelion
• ドストエフスキー
• YouTube
• Macでの開発歴約30年（since 1995, Power Macintosh 6200〜）
  • 現在メインで使用しているMac: MacBook Pro（16 ihch、2021） M1 Max + Studio Display

哲学（座右の銘）

• “Stay hungry, stay foolish.”
  • 故スティーブ・ジョブズの有名な言葉ですが、「過去の成功を捨てること。身軽でいること。心から好きなことを見つけるまで立ち止まらないこと。自分には何もないと自覚すること。自分の心と直観に従うこと。多数派の信じることに反してでも、自分の心に従うこと。成功を捨ててゼロからやり直すこと。本当に好きなことを見つけるまで立ち止まらないこと。他人の人生を生きないこと。ドグマにとらわれないこと。」これを歯を食いしばって無理矢理にではなく、自然に身についている人になりたいものです。
• “The World will not be destroyed by those who do evil, But by those who watch them without doing anything.”
  • 相対性理論で世界を変えてしまったアルバート・アインシュタインが残した偉大な言葉です。「世界が滅ぶのは、邪悪な人々によってではなく、それを見ながら何もしなかった人々によってなのだ」と言っています。胸に突き刺さってくる迫力ある言葉です。私はそんな大したことはできませんが、後悔しないように自ら行動し、そういう勇気ある人を応援したいと思います。
• “Old soldiers never die, they just fade away.”
  • 「老兵は死なず。ただ消え去るのみ」。ダグラス・マッカーサーが引退するときに引用したとして、有名な言葉です。心からそう思っていつか引退できるように、今は日々、歩いたり、走ったり、泳いだり、いろいろ試行錯誤、トライ＆エラーをしています。