◆ 経歴

  • 2022.04 ~ 現在: 株式会社リクルート 【本業】

    • 旅行事業におけるプロダクトマネジメント・UI/UXデザイン・CRMに関わるデータサイエンス・データマネジメント業務に従事

  • 2021.06 ~ 現在: 半熟仮想株式会社

    • 業務委託としてECサイトや地方自治体へのデータサイエンスコンサル事業におけるデータ分析業務に従事

  • 2024.04 ~ 現在: 株式会社ELE

    • 業務委託として生成AIを用いた業務効率化に従事

  • 2024.6 ~ 現在: 東京工業大学(現 東京科学大学)

    • 非常勤講師としてビジネスの現場におけるデータサイエンスの活用に関する大学院生向け講義を担当

  • 2024.10 ~ 現在: 株式会社ぐらで (HPはこちら)

    • 受託業務等を管理するための会社を設立

◆ 興味

  • 人・企業・自治体・プロダクトの行動や振る舞いを正しく評価して意思決定を行うためのシステムや仕組みの構築
  • 技術領域：機械学習, 因果推論, 数理最適化, 評価指標設計, レコメンドシステム, 自然言語処理, 生成AI

◆ 学歴

  • 2013.04 ~ 2016.03 神奈川県立湘南高等学校
  • 2016.04 ~ 2020.03 東京工業大学 工学院 経営工学系 中田研究室
  • 2020.04 ~ 2022.03 東京工業大学 大学院 工学院 経営工学系 経営工学コース 中田研究室

◆ 研究成果

    【査読付き国際論文】
    • Yuki Hoshino, Ryo Matsui, Kota Ishizuka, Koya Ishikawa, Taiga Umetsu and Kazuhide Nakata: Hierarchical Bayesian recommendation model for inter-company collaboration using cross-industry questionnaire, 2022 IEEE 9th International Conference on Industrial Engineering and Applications ( ICIEA 2022) , Sanya, China, April 15-18, 2022.
    • Ryo Matsui, Suguru Yaginuma, Taketo Naito, Kazuhide Nakata: Confident Collaborative Metric Learning, IEEE International Workshop on Data Mining for Service ( DMS2021, held in conjunction with ICDM2021) , online, December 7, 2021. (論文リンク)
    【査読付き国内論文】
    • 東将己, 山根大輝, 原朋史, 梅津大雅, 馬嶋海斗, 松井諒生, 中田和秀: 育児Q&Aサイトにおける質問の時系列を考慮した複数の子供の月齢予測, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 68, No. 2, pp.75-84, 2023 (論文リンク)
    • 松井諒生, 住谷有規, 笹尾知広, 中田和秀: 反実仮想機械学習を用いたタクシーの乗車数予測と配置最適化, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 66, No. 2, pp. 66-74, 2021. (論文リンク)
    【口頭発表】 【卒業論文】
    • 修士 : ノイズに頑健な協調距離計量学習

      • webサービスにおける協調フィルタリングベースの推薦システムに関する研究。 ユーザー-アイテム間の関係性のみならず、ユーザー-ユーザー間およびアイテム-アイテム間の関係性も精緻に捉える推薦アルゴリズム協調距離計量学習(CML)を改良。 具体的には、学習に用いるインタラクションデータにノイズが含まれる状況でも機能するように拡張。 また、CMLをPytorchで実装したライブラリを公開。

    • 学士 : 集団的行列因子分解を用いた不均衡データのリレーショナルデータマイニング

      • 顧客の興味を自然言語で捉えるトピック抽出アルゴリズムに関する研究。 ある特定の顧客グループが特有に持つトピックを抽出できるアルゴリズム集団的行列因子分解を改良。 具体的には、学習時間の維持した上で顧客グループの不均衡性の考慮ができるよう前処理と損失関数を修正。

◆ OSS・公開ソフトウェア

  • PyTorchCML [GitHub, Pypi]

    • PyTorchCML is a library of PyTorch implementations of matrix factorization (MF) and collaborative metric learning (CML), algorithms used in recommendation systems and data mining.

  • PCMF [GitHub, Pypi]

    • 推薦システムや画像・テキストの解析など多岐にわたり適用される「行列因子分解（Matrix Factorization）」に基づいた手法． 既存の手法であるNMF（Non-Negative Matrix Factorization）の解釈可能性とCMF（Collective matrix Factorization）の拡張性を兼ね備えたモデルを実装

◆ 受賞歴

◆ プロダクト

◆ 登壇