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髙 須 賀 匠

髙 須 賀 匠

フロントエンジニア/データエンジニア/データサイエンティスト
長岡技術科学大学 技術科学イノベーション専攻 1年 在学
機械学習理論研究室所属

大学の学祭の実行委員である情報局「NUTMEG」に所属し、学祭をWebアプリでDXしています。
それらの経験を活かして、様々なハッカソンや他団体のLT会にも参加しています。
また、機械学習理論研究室では気象データを扱い、気象予報コメントを生成するタスクの解決を行っています。

Works

AI総合研究所ホームページ

株式会社LinkX Japan様が運営するAI総合研究所の公式ホームページです。企業の信頼性を高めるために、シンプルかつ洗練されたデザインを採用しています。

担当箇所：フロント、バック、デザイン

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NUTMEG-Seeds

私が所属している団体「NUTMEG」内での技術の知見を共有しているWebアプリです。NUTMEGのイメージカラーであるオレンジをテーマカラーにしており、細部までデザインを凝っています。

担当箇所：フロント、PM

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Group-manager-2

長岡技術科学大学の学祭に登録する際にこのWebアプリを使います。PDF出力や統計データの表示など機能面に優れています。黒を基調としており、スタイリッシュなデザインです。

担当箇所：フロント、バック

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Communication-AI

生成AIと会話できるWebアプリです。会話部分は単純なシステムですが、デザインやアクセシビリティに配慮しており、あらゆるユーザーが使うことを想定した機能や設計を考えています。

担当箇所：フロント、デザイン

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Slack-message-finder

Slackのログをリアルタイムに取得して保存し、Slackライクなデザインのページで表示するWebアプリです。チャンネルの上下表示や、特定のユーザーの1週間の活動を知る機能があります。

担当箇所：フロント、バック

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Menter-management-app

メンター制度をサポートするWebアプリです。メンターとメンティーを紐づけて、メンティーの学習記録を確認することができます。管理者が管理するシンプルなWebアプリです。

担当箇所：フロント、バック

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Publications

ChatGPTによる天気図画像の認識性能検証

ChatGPTによる天気図画像の認識性能検証

共著者: 高野雄紀，渡邊正太郎，雲居玄道

天気図の認識は、記号の解釈と未来予測という2つの認知プロセスを必要とする複雑な画像認識タスクである。近年、マルチモーダルAIの進歩により、このような複雑なタスクを解決できる可能性が示されている。本研究では、マルチモーダルAIの一種であるChatGPTを用いて天気図画像の認識性能を検証し、より正確な認識を行うためのプロンプトエンジニアリングを提案する。天気図の認識は、大学共通入試問題にも出題されている問題である。天気図が認識できれば、自動採点や問題生成が可能となり、学習支援につながる。さらに、天気図から天気解説文を自動生成することも期待できる。そのため、天気図画像の認識は重要な課題であるが、局所的な気象データの時系列変化を認識するだけでなく、気圧配置などの大規模な気象パターンの情報や将来予測を認識する必要がある。本研究では、マルチモーダルAIであるChatGPT4-Visionを用いて、天気図画像の認識性能を検証する。大学入試問題の天気図に関する質問に答えられるか、天気図画像から天気解説文を生成できるかを調査する。タスクやプロンプト内の情報を変えて複数の実験を行い、生成された解説文の精度を評価することで、プロンプトエンジニアリングによる読解性能の向上を提案し、検証する。

引用URL

ChatGPTによる天気図画像からの天気コメント生成の検証

ChatGPTによる天気図画像からの天気コメント生成の検証

共著者: 高野雄紀，渡邊正太郎，雲居玄道

天気予報のテキスト（天気コメント）は、気象予報士が画像化された情報を解釈し、言語化することで作成される。天気コメントの自動生成に関する従来研究には、大規模な気象場の情報を含めることと、自然な文章を生成することという2つの課題がある。本研究では、マルチモーダルAIであるChatGPT4-Visionを用いて、地上天気図画像から天気コメントの自動生成を行う。プロンプトで示すタスクや与える情報量を変化させる実験を行い、出力されたコメントの精度を検証することで、マルチモーダルAIの天気コメント生成への応用可能性を探る。-Visionを用いて、地上天気図画像から天気コメントの自動生成を行う。プロンプトで示すタスクや与える情報量を変化させる実験を行い、出力されたコメントの精度を検証することで、マルチモーダルAIの天気コメント生成への応用可能性を探る。実験の結果、プロンプトを構造化し指示を明確化することや、段階的に実行するよう指示することが有効であることがわかった。また、Few-shot learningにより、ChatGPT4-Visionが新しい概念やパターンを理解し、一般化できることが示された。本研究の成果は、国民一人ひとりにカスタマイズされた天気予報の実現に寄与すると期待される。

Awards

大規模言語モデル_2024　修了
2025.01.30

大規模言語モデル_2024　修了

GCI_2024_summer　修了
2024.09.19

GCI_2024_summer　修了

令和5年度学生表彰_課外活動　受賞
2024.03.22

令和5年度学生表彰_課外活動　受賞

マネーの龍最終発表　支援金獲得
2024.02.20

マネーの龍最終発表　支援金獲得

技育展2023_決勝進出 CARTA HOLDINGS賞　受賞
2023.09.23

技育展2023_決勝進出 CARTA HOLDINGS賞　受賞

Skills

frontend

JavaScript

TypeScript

React

Next

Vue

backend

Rails

Python

Prisma

tools

Github

Figma

Git

Activity

  • |第48回情報理論とその応用シンポジウム_SITA2025　発表

  • |STI-gigaku_2025　発表

  • |NEDO - K-NIC潜在起業家フォローアッププログラム　終了

  • |NEDO - K-NIC潜在起業家フォローアッププログラム　開始

  • |日本気象学会2025年度春季大会　発表

  • |情報処理学会2025全国大会　発表

  • |株式会社LinkX Japan様 長期インターン　終了

  • |NEDO - NEP 開拓コース　参加

  • |株式会社ウェザーマップ様　アルバイト開始

  • |株式会社ウェザーマップ様　実務訓練終了

  • |大規模言語モデル_2024　修了

  • |日本気象学会2024年度秋季大会　発表

  • |株式会社ウェザーマップ様　実務訓練開始

  • |技育展2023 決勝　出場

  • |GCI_2024_summer　修了

  • |EasyChair_for_KES2024_IS11　登壇

  • |技育博2024_vol5　出場

  • |大規模言語モデル2024　受講

  • |技育CAMP2024 マンスリーハッカソンvol12　出場

  • |技術科学イノベーション専攻　合格

  • |EasyChair for KES2024_IS11　投稿

  • |GCI_2024_summer　受講

  • |令和5年度学生表彰_課外活動　受賞

  • |株式会社LinkX Japan様 長期インターン　開始

  • |技育祭2024　出場

  • |日本気象学会機関誌「天気」　短報提出

  • |技育博2024_vol1　出場

  • |マネーの龍最終発表　支援金19万円獲得

  • |本ポートフォリオ作成_CTA作成物

  • |技育CAMP2024 マンスリーハッカソンvol14 出場

  • |マネーの龍in長岡 出場

  • |スタイルアーツ主催 LT会　参加

  • |株式会社サイバーエージェント様_CA Tech Accel　参加

  • |JPhacks2023　出場

  • |技育CAMP2023 マンスリーハッカソンvol10　出場

  • |技育展2023_決勝進出 CARTA HOLDINGS賞　受賞

  • |技育展2023_予選　出場

  • |長岡技術科学大学_3年　入学

  • |新居浜工業高等専門学校_5年　卒業

  • |新居浜工業高等専門学校_1年　入学

Contributions

GitHub Contributions