DEEP KICK.com : Kaoru Honda, Data Science / Time Series Data Analysis / Deep Learning

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データサイエンティスト・データアナリストの本多郁の研究・業績・ビジネスについて紹介しているサイトです。時系列データ分析とDeepLearning / MachineLearning による予測モデル開発および気候変動問題について研究・ビジネス支援を行っています。

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News

• Kaggle Competitions – “H&M Personalized Fashion Recommendations“にソロで参加し、Bronze Medal 取得。

プロフィール

• 1972年7月　神戸市生まれ
• 1991年3月　兵庫県立星陵高等学校卒業　

Keywords

ビッグデータ分析, 機械学習, 深層学習, 時系列データ分析, 画像認識, データ可視化, 地理空間情報分析, 気象データ分析, 衛星データ活用, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Light-GBM, R, Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Statsmodels, GIS, Computer Visualization, 宿泊・ホテル経営、観光マーケティング分析, 売上予測, 顧客クラスター分析

IT以外の専門・関心のある分野

気候変動、IPCC、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、地球史（氷河期・間氷期、第四紀）、宇宙開発、ドストエフスキー研究

所属学会

日本気象学会、人工知能学会、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」
• 現在、京都大学大学院 博士課程に在籍中

経歴

• 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。制作業の傍ら、技術書執筆、雑誌連載など多数執筆。
• 2004年、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。
• 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・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・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。引き続き、データサイエンティストの仕事と学業を両立させるべく、日々チャレンジを継続中。

研究分野 / Research Interests

• 情報科学・データサイエンス・時系列データ分析・AI活用（特に機械学習・DeepLearningによる予測モデル開発）
• GIS（地理空間情報システム）と防災システム
• 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

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

• 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（平滑化）
  • 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推定
  • Google Trendsキーワードデータを用いたキーワード間の因果推定の可視化
• 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、その他多数。

講演・発表

• 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
• 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（Keras, TensorFlow）
• GISを活用したデータ分析と可視化

SNS

• Twitter (@deepkick)
• Github (@deepkick)
• Kaggle (@Kaoru Honda)
• ヤマレコ（登山SNS）
• Yamap（登山SNS）
• Flickr (@kaoru_hayashi)

現在進行中のプロジェクト

• github.com/deepkick
• SkyWalking
• Visualization of the number of Covid19 infected people
• Python of meteorology
• IPCC_AR6_note
• GPX_analysis 
• Hanalee Villa Kouri

趣味

• 登山
• ボルダリング
• ランニング
• テニス
• 時系列データ分析の研究
• DeepLearningの研究
• iOSアプリ開発の研究
• Kaggle
• 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
• 沖縄本島北部の自然探訪（ヤンバル・島めぐり）
• 写真撮影
• ピアノ
• Evangelion
• ドストエフスキー
• YouTube
• Macでの開発歴27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

• “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。心にグサッときましたよ、これは。だから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。この言葉がグサッと胸に来る間は。
• “もしかすると、一寸先は闇ではないかもしれない。”
  • RNNを使った時系列データの予測技術の開発に取り組んでいる。それはビッグデータから将来を予測する技術に強く惹かれるから。その技術を単なる資本主義型経済開発ではなく、プラネタリー・バウンダリーを前提とした「地球にとって持続可能な経済成長」に役立てられると思うから。