石塚 崚斗

こちらは日本語のポートフォリオです。

ABOUT

こんにちは。zukaです。

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BACKGROUND

学歴(留学含む)

2015.4 – 2019.3
京都大学 総合人間学部 認知情報学系

学部1〜2年次は教養科目と教職課程を履修。
学部3年次はヘブライ語やイタリア語をはじめとする第二外国語と認知言語学を履修。
学部4年次は音源分離と電子透かしに関する研究に従事。

2018.9 – 2018.12
ダナン大学 VNUK 国際ビジネス論専攻

学部3年次に京都大学の交換留学プログラムを利用。
社会主義国家の一つであるベトナムで国際ビジネス論・リーダーシップ論・文化論を学ぶ。

2019.4 – 2021.3
京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻

大学院2年間は統計的機械学習を専攻。
音声認識や画像認識で重要な技術である自己注意機構を音楽情報処理に応用する研究や,
深層生成モデルの文脈で認識タスクの定式化を行う研究に従事。

就業経験(インターンシップ含む)

2019.08
野村総合研究所

マルチクラウドインテグレーション部門に参画。
社内の検索エンジンの利便性を向上させるためにランク学習を導入する業務に携わる。

2019.08 – 2019.09
ソニー株式会社

音声信号処理のR&Dセンターにて異常音検知の研究に従事。
教師なし学習を用いて背景雑音を除去する技術の開発に携わる。

2019.09
株式会社リクルート

新規事業立案計画の短期集中コンテストに参加。
美容にまつわる新しいサービスの可能性を模索。

2019.10 - 2021.03
OngaACCELプロジェクト研究補助

「次世代メディアコンテンツ生態系技術の基盤構築と応用展開」と題する研究に従事。
前衛的な機械学習の技術を用いて音楽を認識・生成するプロジェクトを補佐。

2021.04 - 現在
株式会社リクルート

2021.04 - 2022.03

アルバイト・パート求人のポータルサイト「タウンワーク」のバックエンドを担当。
エンジニアリングや開発プロセスの基礎を学ぶ。

2022.03 - 2024.03

HR領域の新規プロダクトでSREチーム立ち上げに従事。
QCDを制約とする最適化ゲームとしてAWS基盤構築を学ぶ。

2024.04 - 現在

HR領域の新規プロダクトでインフラ〜フロントまで一気通貫して担当。
ビジネス要求をアウトカムとして実現する手段を学ぶ。

2021.09 - 現在 (一時休職中)
株式会社FiT

機械学習エンジニアとして次世代型ジムとシステムの開発に従事。
スマートなユーザ体験を実現するための手段を模索。

資格

IPA

  • 基本情報技術者 [2019.05]
  • 応用情報技術者 [2020.12]
  • 情報処理安全確保支援士 [2022.12]
  • 情報セキュリティマネジメント [2024.06]
  • ネットワークスペシャリスト [2024.07]

検定・ベンダー資格・その他

  • 統計検定1級 [2023.12]
  • Java SE 11 Programmer I [2024.05]
  • Java SE 11 Programmer II [2024.05]

スキー

  • SAJ 2級 [2016.02]
  • SAJ 1級 [2016.03]
  • SAJ テクニカルプライズ [2017.02]
  • SAJ クラウンプライズ [2017.03]
  • SAJ 準指導員 [2020.02]

AWS

  • Cloud Practitioner [2023.01]
  • Solutions Architect - Associate [2023.05]
  • Developer - Associate [2023.06]
  • SysOps Administrator - Associate [2023.06]
  • Solutions Architect - Professional [2023.07]
  • DevOps Engineer - Professional [2023.07]
  • Machine Learning - Specialty [2023.07]
  • Data Analytics - Specialty [2023.07]
  • SAP on AWS - Specialty [2023.07]
  • Database - Specialty [2023.07]
  • Advanced Networking- Specialty [2023.08]
  • Security - Specialty [2023.08]

主な受賞等

アカデミック

  • 第82回情報処理学会全国大会 [2020.03]
    • 学生奨励賞
  • 第129回音楽情報科学研究会 [2020.11]
    • 学生奨励賞
  • 第83回情報処理学会全国大会 [2021.03]
    • 学生奨励賞(共著)
  • 統計検定1級 統計数理 [2023.12]
    • 優秀成績賞

スキー

  • 第7回全国学生サマースキー大会 [2017.08]
    • 個人ピスラボの部 1位/団体 6位
  • 第40回関西学生基礎スキー大会 [2018.03]
    • 男子個人 1位/男子団体 1位
  • 第26回京都府スキー技術選手権 [2019.01]
    • 男子一般 5位
  • 第46回全国学生岩岳スキー大会 [2019.02]
    • 男子団体 5位
  • 第40回五竜学生基礎スキー大会 [2020.02]
    • 男子個人 3位

プログラミング

Advanced

Business

Enjoy

Papers

国際雑誌・国際会議(査読あり)

  1. Ryoto Ishizuka, Ryo Nishikimi, and Kazuyoshi Yoshii:
    Global Structure-Aware Drum Transcription Based on Self-Attention Mechanisms.
    Signals (ISSN 2624-6120), August 2021.
    [DOI] [arxiv]
  2. Ryoto Ishizuka, Ryo Nishikimi, Eita Nakamura, and Kazuyoshi Yoshii:
    Tatum-Level Drum Transcription Based on a Convolutional Recurrent Neural Network with Language Model-Based Regularized Training.
    Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), December 2020.
    [pdf] [arxiv] [slide] [video]
  3. Takehisa Oyama, Ryoto Ishizuka, and Kazuyoshi Yoshii:
    Phase-Aware Joint Beat and Downbeat Estimation Based on Periodicity of Metrical Structure.
    International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), November 2021.
    [pdf]
  4. Moyu Terao, Yuki Hiramatsu, Ryoto Ishizuka, Yiming Wu, and Kazuyoshi Yoshii:
    Difficulty-Aware Neural Band-to-Piano Score Arrangement Based on Note- and Statistic-Level Criteria.
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), January 2022.
    [IEEE]

国内発表(査読なし)

  1. 石塚 崚斗, 錦見 亮, 中村 栄太, 吉井 和佳:
    大局的構造に基づく正則化を用いた
    自己注意機構付き深層ドラム採譜.
    第 128 回 情報処理学会 音楽情報科学研究会 MUS-129-3, 2020.
  2. 石塚 崚斗, 錦見 亮, 中村 栄太, 吉井 和佳:
    事前学習済み言語モデルによる正則化を用いた
    深層ニューラルネットワークに基づく
    ドラム採譜.

    第 129 回 情報処理学会 音楽情報科学研究会 MUS-128-8, 2020.
  3. 石塚 崚斗, 錦見 亮, 中村 栄太, 吉井 和佳:
    深層音響・言語モデルの統合に基づく
    ドラム採譜.

    第 82 回 情報処理学会全国大会 講演論文集, 5S-05, 2020.
  4. 大山 偉永, 石塚 崚斗, 錦見 亮, 吉井 和佳:
    拍節構造の周期性に基づく深層ビート推定.
    第 83 回 情報処理学会全国大会 講演論文集, 2021.
  5. 寺尾 萌夢, 石塚 崚斗, 錦見 亮, 吉井 和佳:
    ポピュラー音楽に対する難易度に応じた
    深層ピアノ編曲.

    第 83 回 情報処理学会全国大会 講演論文集, 2021.

Presentations

講演・登壇

  1. FIFOキューで実現する Spring Bootの非同期処理とその性能評価方法.
    Japan Java User Group Cross Community Conference (JJUG CCC) Spring, 2024.
    [Slide]
  2. Webエンジニアとして中学生に伝えたいこと.
    学校名非公開, 2023.
  3. 3つの軸で楽しむ.
    学校名非公開, 2022.
    [Slide] [Q&A]
  4. 3つの軸で生きる.
    学校名非公開, 2021.
    [Slide] [Q&A]
  5. 英語学習のすゝめ
    ー翻訳こんにゃくのある世界ー

    東京都立産業技術高等専門学校, 2021.
    [Slide]

学内発表・社内LT

  1. マイクロサービスの落とし穴.
    AWS Summit Japan After Party, 2024.
  2. AWSで画像リサイズAPIを作ろう.
    AWS GameDay, 2023.
    [Slide]
  3. Self-Attention-Based
    Drum Transcription
    with Pretrained Language Models.

    修士論文公聴会, 2021.
  4. 大局的構造に基づく正則化を用いた
    自己注意機構付き深層ドラム採譜.

    第15回ICTイノベーション, 2021.
  5. 複素NMFによる位相スペクトルの解析と
    音楽電子透かしへの応用.

    卒業論文発表, 2019.

Web

よく読まれているブログ記事

オリジナルコンテンツ販売

メディア掲載

  1. Recruit Engineers Advent Calendar 2022 [link]
  2. Recruit Engineers Advent Calendar 2021 [link]

RESEARCH INTERESTS

自動ドラム採譜

楽曲の自動採譜や音楽の自動生成は,創作活動や耳コピの補助などといった応用が考えられ,古くから盛んに研究されてきました。特に,ドラムに焦点を当てた自動ドラム採譜という研究分野は,ドラムが楽曲の音楽的な構造を支える基盤であることから非常に重要なタスクの一つとして知られています。従来の手法は,スペクトログラムという音響的な情報のみにしか着目していないことに加え,DNNを学習するためのペアデータが十分な量用意することが難しいため,しばしば音楽的に不自然な推定を行ってしまいます。そこで,我々の研究では,十分な量のドラム譜で事前学習した音楽的な妥当性を評価する言語モデルをDNNベース認識器の学習時に用いることで,音楽的な妥当性を担保したドラム採譜を実現します。

音源分離

私たち人間は,騒がしいパーティーの最中でも自分の名前が呼ばれれば,すぐに反応することができます。これは「カクテルパーティー効果」と呼ばれていて,音源分離と非常に密接な関係にあります。従来から,非負値行列因子分解を利用した音源分離の手法が盛んに研究されてきました。深層学習が興隆してきた今でも,非負値行列因子分解は第一線で活躍している領域が多いです。一般に,音源分離タスクは解くことが困難な不良設定問題であることが多く,いかに多くの事前知識や関連する情報を取り入れるかがキモになっています。例えば,音の時間-周波数という情報に限らず,位相 (場所) や音色の情報などを取り入れようとする動きも見られています。音源分離は,音声認識などの前処理で利用されるなど応用の可能性も幅広く,多くの分野で必ず必要とされるであろう研究の一つといえます。

データハイディング

データハイディングは,デジタルコンテンツを対象にして密かに情報を忍び込ませる技術のことを指します。電子透かしは,埋め込みの対象となる情報が大切な状況で利用される技術です。例えば,市販のCDに著作権情報を忍び込ませるような技術を指します。一方で,埋め込む情報自体が重要な場合に利用される技術がステガノグラフィです。もちろん対象データは音だけでなく,画像や無線のように幅広い応用を見据えて研究が行われています。しかし,データハイディングは攻撃耐性やセキュリティの観点からまだ実用化に至る例は少ないといえます。機械学習の発展が寄与しきっていないため,今後の発展が期待できる分野です。

ACTIVITIES

基礎スキー

学生生活の全てを
捧げたスポーツ

スキーサークルの主将を務めていました。「このチームを歴史上で一番強いチームにする」という目標を掲げて個人・チームともに鍛錬を積みました。結果としては,確かな技術を受け継いでくれた先輩方や優秀な後輩,そして至らない自分を支えてくれた同期のおかげて,48年史上初の関西大会男女総合優勝を果たすことができました。

スキーには自分の学生時代の全精力を捧げたため,ほとんどの思い出がこのサークルに詰まっているといっても過言ではありません。現在は指導員の資格を取得するために理論と実技の勉強をしています。

個人メディア運営

様々な出会いに
つながったブログ

複数のWebメディアを運営しています。その中でもメインとなるのが「Beginaid」というサイトです。これは「Beginners」と「Band-aid」という2つの言葉が由来となっており,孤独な初心者を手助けするというコンセプトのもと,2018年8月から運営をスタートしました。

2021年3月現在では,総記事数は1000以上になり,毎月3万人以上の方々がサイトを訪れています。主な内容としては,学術論文の要約や再現実装,ベトナム留学の体験記事,英語学習のノウハウのアウトプットなど多岐に渡ります。

京都大学情報学研究科知能情報学専攻の過去問解答販売では累計40部以上の売り上げがあり,知能情報学専攻以外への進学などもzoom面談やオンライン添削などを通して数多く相談させていただきました。その結果,2020年度は以下のような合格者を輩出することができました。ブログを通して多くの方の力になれたことは大変嬉しく思っています。本当におめでとうございます。

2020年度合格実績
  • 京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻
    1名
  • 京都大学 情報学研究科 社会情報学専攻
    2名
  • 神戸大学 人間発達環境学研究科 人間環境学専攻 数理情報環境論コース
    1名

ちなみに,母体の初期ブログを現在は以下の4つのサイトに解体中です。手のひらをモチーフにしたロゴで統一されており,4つのサイトがグラデーションで繋がるようなイメージを元に作成しました。

Beginaid

雑記ブログです。
留学体験記や
英語学習ノウハウ等。

Codaid

コードブログです。
競プロ関連が
多いです。

Academaid

学術関連のブログです。
機械学習関連の
アレコレが多め。

Skiaid

スキーブログです。
博士と動物が出てくる
ゆるふわ系サイト。

学習塾

「本当の教育とは何か」
という命題と
真剣に向き合った4年間

学部生時代の4年間は学習塾で働いていました。京大生+社会人数人で運営を行なっている組織で,個別指導から集団指導まで様々な内容を手がけています。自分は主に,小学生の集団指導や定例ミーティングのあり方を抜本的に見直していました。

理念は「自ら学び、自ら考える」生徒の育成で,単なる受検指導を超えて本当に生きる力を育てられるように指導や運営を行いました。具体的な業務内容も幅広く,教材作成から入試分析,100人規模の生徒を相手にした授業・プレゼンなど,たくさんの経験を積ませてもらいました。周りが優秀である環境に身を置くことの貴重さを痛感しました。

ベトナム留学

多様性を受け入れることの
大切さ

4年生の夏〜冬にかけて,ベトナムのダナンに留学しました。リーダーシップ論や国際ビジネス論などを学ぶと同時に,経済成長が著しい社会主義国家としてのもどかしさ文化の垣根を超えた交流の難しさを体験することができました。

京大生として初めて先方に留学生として受け入れてもらったため,ダナン大学との架け橋的な存在となることが目標でした。そのために,現地では日本語を学びたい学生向けの講座や,日本文化の紹介などを積極的に行いました。結果として,2019年秋学期には先方から留学生が初めて3人来ることになり,自分の想いが国境を超えて形となる経験ができました。

OTHERS

オリジナルアプリ

「Trailog」という名前のアプリです。
トレーニングのログや体重の推移を記録できます。

その他プロジェクト

ディジタルコンテンツ
販売&学習サポート

アレクサ
スキルアワード2019

PRML
解答解説

擬似EternityII
Solver and 可視化

LIKE

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    • くりぃむANN/オードリーANN/霜降りANN/星野源ANN/佐久間ANN0/月の兎/肥溜めラジオ/有田脳/佐藤と若林の3600/炎上喫煙所/無限まやかし/タダバカ/お互いさまっす/電電電話/Aマッソのヤングタウン/CROSSPOD/銀シャリのおトぎばなし/5点ラジオ/山添寛のサクラバシ919/バナナムーン/D.C.GARAGE
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    • 選手・指導者としてスキーの楽しさを伝えていきたい
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    • 筋肥大が趣味
    • プロテインはGoldgymのクッキー&クリームを無調整豆乳に溶かして飲む

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