機械学習評価、コンピュータビジョン、点群・3Dデータ処理、STEP/B-rep解析を中心に、再現可能な実験基盤と監査可能なPythonツールを実装しています。
Inefficiency Lab — 業務改善・AI開発・CAD/製造DX
- 主な領域: 機械学習評価、画像処理、点群・3Dデータ処理、STEP/B-rep解析、データ品質確認
- 開発経験: 技術調査、要件定義、設計、実装、レビュー、テスト、評価、導入、保守
- 公開成果物: CLI、公開API、pytest、GitHub Actions、CSV・JSON、評価図、監査レポート
| プロジェクト | 解決する問題と技術的な証拠 |
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| Few-Shot Anomaly PoC | 少数例の異常検知を採否判定まで検証。v0.1では正常画像20枚以内・CPU実行・異常ラベルを学習に使わない条件で2手法を比較し、事前固定基準により両手法を却下しました。v0.2ではDINOv2を加えた3方式について、label非開示のfinal-test 200枚でscore・classification・各600件のCPU latencyを固定し、各方式の先頭10件を最大絶対差0.0で再現しました。その後exact opaque IDでlabelを1回だけ結合し、ECC、Patch HOG、DINOv2のAUROCを0.6640、0.7147、0.7943、anomaly recallを0.13、0.16、0.34と記録しました。固定順序ではECCとPatch HOGがrecall、DINOv2がnormal FPRで最初に失敗し、全方式とプロジェクトをREJECTとして完了しました。閾値変更、重み付き総合点、画像内容による救済は行っていません。 |
| Point Cloud Playground | 点群処理を既知の真値で評価。NumPy・SciPyによる7種類の実験で重なり率と外れ値率を制御し、変換誤差、対応点精度、幾何学的被覆をCSVと比較図へ出力します。 |
| Research Notes | STEP仕様理解をPython解析器と形状計算・モデリングへ接続。v0.55.0まで55件の研究で文献調査、統制実験、結果、考察、制約を記録しています。v0.52では8形状群と4種類の変動を組み合わせた32条件を構築時とSTEP読込後に評価し、各段階で22件を受理、8件を拒否、軸整列前提を外れた2件を判定保留にしました。v0.53では36個の合成STEPを9形状系列単位で学習・調整・試験へ分け、5種類の漏えい検査を違反0件で固定しました。v0.54では限定規則、幾何量、面隣接グラフ、表形式の4方式を比較し、成功だけでなく確信した誤判断も記録しました。v0.55では基準面、寸法、スケッチ、形状操作、結果形状を版番号付き非巡回グラフとして表し、3形状を独立真値とSTEP往復で検証しました。読込STEPの穴候補は未確認のまま生成結果と分離しています。恒久的な位相命名、一般的な形状特徴認識、拘束条件解法、一般再計算、設計意図復元は未対応です。公開版は研究・教育・個人的実験向けのPolyForm Noncommercial License 1.0.0とし、商用利用は書面による別契約とします。 |
| 異常検知の固定基準評価 | 点群の同時感度分析 |
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- データ整形 — Data Cleaning Toolkit: Python標準ライブラリ、型付きPython API、JSONスキーマ、文書化した終了コードを備え、行単位の変更理由を監査JSONへ記録し、同じ入力から同じ内容のCSV・JSONを生成します。
- モデル評価 — ML Evaluation Workbench: 共通のデータ分割で3種類の分類器を比較し、6種類の実験と25件の代表比較から分割ごとの評価指標、行単位の予測、誤分類、評価図を生成します。
- 入力監査 — Image Dataset Inspector: JPEG・PNGを再帰的に検査し、読み込みエラー、画像サイズ、明るさ、コントラスト、ラプラシアン分散をCSVへ記録します。
- 手法比較 — Vision Playground: 二値化、ノイズ除去、輪郭検出、古典的な画像分割を、正解データ付きの合成画像と公開画像で165件の手法・条件評価にかけます。
機密性のある運用データや継続中の検証条件を含むため、以下の個人開発は非公開にしています。
- 時系列データ評価・運用基盤: 原データ・整形済みデータ・特徴量の分離、DuckDB、品質ゲート、入れ子型の時系列交差検証、確率校正、データリーク防止、CLI、定期実行、稼働監視を実装しています。
- 仮説検証・意思決定研究ラボ: 仮説、データ、成功・停止条件、実験、採否判断を接続し、情報源、固定スナップショット、データ仕様、検証条件、CSV・GeoJSON・レポート・運用手順書を管理しています。
- 業務台帳・ワークフロー自動化: Excel VBAで外部データ取込、既存入力を保持する台帳更新、業務ルールに基づく一覧作成、帳票出力、状態管理、処理ログ、管理者・利用者向け文書を実装しています。
- 再現性: コミット済みの入力と設定から、CLIで数値成果物と図を再生成
- 定量評価: 既知の真値、共通のデータ分割、制御したテストデータを使って条件間を比較
- 監査可能性: 行・分割・条件単位の結果と、入力・設定・判断根拠を保存
- 制約の明示: 統制実験の結果と外部への一般化可能性を区別
- 継続的な検証: pytestとGitHub Actionsで対応Pythonバージョンと主要インターフェースを確認