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私と安部晃生

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安部晃生氏はDATUM STUDIOの現CTOです。会社とは人。僕がDATUM STUDIOにいつか転職することがあれば、それは彼と働きたいからです。

ところで、彼は10月24日に不穏なツイートをしていました。

アカン。ブログは技術者にとって体積ゼロのアルバムです。アルバムを捨てるということは結婚式で流す“写真”がなくなるということです。困りますね?そこで、本記事では僕が彼の結婚式に呼ばれてスピーチを頼まれたと妄想し、彼の経歴にからめて僕が好きな“写真”を勝手に紹介します。

彼の出身は東京で幼少の頃から・・・Rに詳しかったと思います。名古屋大学では何かを専攻し、名古屋大大学院では遺伝統計学のご研究をされていました。偏見かもしれませんが、DNAの塩基配列を真摯になぶっていた人間は、バイナリを恐怖心なく読む変態優秀な人が多いです。塩基配列がバイナリみたいなもんですからね。彼も例外ではありません。その頃の写真はこちらです。

また生命系の研究者というバックグラウンドからMicrosoft製品(Officeなど)に触れる機会が多いと想像されます。しかし、彼は斜め上を行きます。MicrosoftのC#やF#や.NETに造詣が深く、R.NETという凄い変態パッケージを世に出します。Excel上でRの関数を使ってオートシェイプの図を描くとかできるみたいです。このような.NET FrameworkとRの連携は僕が知る限り日本では彼しか開発にかかわっていません。写真としてはこれこれこれがありますが、これらの丁寧な導入として、以下の書籍の5章(.NET FrameworkとRの連携 安部晃生)に情報がまとまっています。

また彼の専攻していた遺伝統計学は確率を使ったシミュレーションのお化けみたいなもんでして、当然ながら彼は確率や乱数やサンプリングに非常に詳しいです。これに関する良い写真はたくさんありますが厳選しました。

その後、彼は東京のとある機関で働きはじめてTokyo.Rに参加するようになります。僕もその頃からちょくちょくTokyo.Rに顔を出すようになり、二人は出会うことになります。2012年のことでした。馴れ初めみたいな文章になってしまいましたが、気にしないで先に進みます。たぶん数回しか会ってないけど、BUGS/Stan勉強会をやるように煽られて開催することになりました。彼は「煽った手前、発表もする」という立派な心構えで、乱数やサンプリングに特化した、Stanの使い方としては変態個性的な発表で毎回みなを楽しませてくれました。その頃の写真は以下です。

また、彼は趣味でRやF#を用いてCode IQの問題を解いたりしていました。「なんかCode IQ経由でオファーが来たから転職するわ~」と、技術力が高い人にありがちな転職への無関心さで、気づいたらどこかのSIer?になってました。銀座の高級寿司を一緒に食べに行ったのもこの頃です。

ある日Tokyo.Rで会ったら、珍しく名刺を配っていたので「?」と思ったら、なんと彼はDATUM STUDIOさんと結婚してCTOになっていました。DATUM STUDIOにとって、彼のようなスキルの高い人間をあっさり引き抜けたのは非常に幸運だったと思います。どんどん彼の給料上げたらいいと思います。

それからずっと獅子奮迅の活躍のようで、Tokyo.Rの発表も以前のような変態的専門的で聴衆を置き去るものから、世の中に需要のありそうなWebやAPIなどチャラいものへと変遷しており、逆に話題についていけなくなった父さんは少し悲しいです。以下が最近の写真になります。

あ、大切な写真を紹介し忘れていました。Rに関する写真です。僕のようなRを解析するためのツールとしてしか見てない人間とは異なり、彼はRをプログラミング言語として愛していることを感じさせてくれる写真です。これ見るともっと勉強しなくちゃなと思わせてくれます。Rが我々の縁となっているので、多めに紹介させてください。

この記事では紹介しきれませんでしたが、彼はプログラミングだけではなくインフラに関しても非常に明るいです。まあ化け物ですね。

最後にDATUM STUDIOのCTOの変遷を記念してモーフィング作ったので置いておきます。
a0.gif
本当はOpenCVを利用したalyssaq/face_morpherを使って、自動で顔を認識して自動でモーフィング動画を作りたかったのですが、どうもMac以外では動作検証できていないようで僕の環境ではエラーがとれずに動きませんでした。結局、WinMorphで手作業で作りました。aviからgifへの変換はopenAviToGifを使いました。WinMorphの使い方はyoutubeに数個動画があるので、それを参考にしました(例えばこれ)。今回はじめてモーフィング動画を作ったのですが、試行錯誤した経験から、以下を守ると素人でも綺麗な動画になりやすかったです。

  • 画像の大きさを揃えておく
  • 服・髪・背景ははじめになるべく取り除いて顔だけにしておく
  • 顔の向きはなるべく揃える(画像処理ソフトの左右反転などを活用する)
  • 対応付けの線は少なめ(目・眉・唇・鼻・あごなどの輪郭などの最小限のパーツ)にする

それでは安部晃生氏のさらなる活躍を期待しております!Enjoy!

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