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私の著書「原論文から解き明かす生成AI」が技術評論社より本日発売です。
Transformer・GPT・拡散モデル・（推論時含む）スケーリング則など、生成AIの土台を原論文を読み解くことで理解しようという、類書が少ないタイプの本になっています。
是非読んでみてください！
Yohei KIKUTA / 原論文から解き明かす生成AI 8月18日発売
Yohei KIKUTA / 原論文から解き明かす生成AI 8月18日発売
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Yohei KIKUTA / 原論文から解き明かす生成AI 8月18日発売
@yohei_kikuta
2025/08/18 著書の「原論文から解き明かす生成AI（技術評論社）」が発売です gihyo.jp/book/2025/978-
I work at , but opinions are my own.
Yohei KIKUTA / 原論文から解き明かす生成AI 8月18日発売’s posts
ついに著者も「原論文から解き明かす生成AI」を手に入れました。なかなか良い本ですねこれは。
レビュワーや献本先の方々にも順次届いて読み始めてもらってるので、発売日の 20250818 辺りに感想なども発信してもらえると思います！
知人向けに機械学習アルゴリズムの勉強のための資料をまとめた。
コードは書かないけど、アルゴリズムの理解に関してはなんとなくではなく典型的な機械学習関連業務で通用する水準まで到達したい、という人向け。
yoheikikuta.github.io/study_ml_algor
転職活動の結果、AWS Japan に入社することになりました。2025年10月1日入社です。
転職活動においてお世話になった方々、どうもありがとうございました。
再びフルタイム労働という荒波に立ち向かっていきたいと思います。
仕事を辞めて無職になりました。転職ではなくて無職へのクラスチェンジです。最長一年くらい好きなことをやる生活を送るつもりです。
その後再就職をする予定ですが、その際の候補探しも兼ねて色んな会社に話を聴きに行きたいとかも考えています。よろしくお願いします。
yoheikikuta.github.io/retirement/
機密文書を公開しました。
一年間無職をするのに必要な金額は 300 万円くらいです。
自由に使える現金が 300 万円くらいあるあなた、レッツトライ！
yoheikikuta.github.io/unemployee_pow
求職活動の結果、Ubie 株式会社に入社することになりました。
なかなかに長いですが、振り返りとしてブログを書きました。
ついに働くぞ！
データエンジニア、機械学習エンジニア、アプリエンジニアや SRE も絶賛募集中なので、興味ある人はご連絡ください！
yoheikikuta.github.io/joinning_ubie/
日本語 Wikipedia で BERT with SentencePiece を学習して公開した、というブログを書きました。
コードもモデルも全部公開しているので、好きに使ってみんなで色々なタスクを解いていってください。
不具合などを発見した場合は issue か Twitter で教えてください。
yoheikikuta.github.io/bert-japanese/
久々のブログとして、DeepSeek-R1 の technical report を読んだというブログを書いた。
面白かったのでだいぶ長くなってしまった。
DeepSeek-R1 で使われている先行研究で提案された Group Relative Policy Optimization (GRPO) なども勉強できたので良い機会になった。
AlphaFold の nature の論文読みメモを書いた。論文読みメモを書いたの久々だ。
AlphaFold には実に様々な知見が集約されてるので追えてないところもたくさんあるが、ドメイン知識の必要ないモデリング部分を中心に自分が興味あるところを読んだ。いや〜凄いねこれは。
Deep Learning with Python を読んだ。良い本だったのでちゃんとブログを書いた。
(Kerasで) deep learning を扱いたい初学者〜中級者が読む、という観点でこの本より良い本を知らない。
Keras そのものの実装とか内部の話を知りたい、という人は想定読者ではない。
yoheikikuta.github.io/DLwithPython/
NIPS2017に参加して個人的に面白かった深層学習の話題についてまとめました。汎化性能、GANの学習の収束性、新しいモデリングの方向性、に関していくつかの論文を解説しています。口頭発表用で説明不足なところもありますが、何かコメントなどありましたらぜひぜひ。
Gemini Diffusion でテキスト拡散モデルが話題になり、そう言えば自分は（離散の）テキスト拡散モデルについて知らなかったなと思い、Large Language Diffusion Models を読んで理解した。
「実務で機械学習案件に携わってきた人がどんな理論的トピックを扱ってきたか」ということに関して、自分の場合をまとめてみた。
コードはGitHubに上がるし研究は論文になるが、こういう話を読むことはあまりない気がするので、色々な人のものを読んでみたいなと思う。
yoheikikuta.github.io/work_history/
BERT w/ SentencePiece で日本語専用の pre-trained モデルを学習して、さらに fine-tuning で具体的なタスクを解いたという話を書きました。
クックパッドの 5 DAY R&D インターンで自分が担当した機械学習理論と画像分析の講義資料を公開しました。
講義資料は LaTeX で作成したので、GitHub の repository に pdf をアップしました。
私が執筆した「原論文から解き明かす生成AI」が 2025/08/18 に技術評論社から発売されます。
ブログにどういう概要とか内容について書いてみたので、興味ある人はぜひ読んでみてください！
ぜひよろしくお願いします！！！
会社を退職して無職になりました（5年半ぶり2度目）。
無職の引力が凄い。
無職期間に生成AIモデルの基本的理解を深めるための本を書こうと思っていて、興味ありそうな出版社に繋いでくれる人がいたらぜひご連絡ください。
内容に関してはブログにちょっと書いてます。
ついに就職（転職）活動をすることにしました。
機械学習エンジニア/リサーチャーのポジションで求職中です。
関係各位の方々、よろしくお願いします。
詳しくはブログで！
yoheikikuta.github.io/looking_for_jo
クックパッドで機械学習を使った研究開発をしたいという人がいたらDMかリプライ下さい。新卒でも中途でもウェルカム。
新規手法のサービス実装とか論文執筆とか学会参加とか自由にできます。
機械学習に限らずスマートスピーカーを使ったサービス開発とか食文化研究もやってますのでこちらも是非。
NIPS論文読み会の発表資料上げときました。
GANの収束性に関するいくつかの論文の説明です。なんかあったら何でも聞いて下さい。まだまだ理解しきれてないところもあるのでツッコミも歓迎。
speakerdeck.com/diracdiego/201
#nips2017reading
「機械学習をやるなら線形代数が重要」みたいな話はよく聞くが、具体的な内容の議論をあまり観測しないので、自分の考えはどうかちょっとまとめてみた。この辺は他の人はどう思ってるのか意見を聞いてみたいなぁ。
yoheikikuta.github.io/linear_algebra/
Deep research が自分が昔書いた論文を拾えるかを試したけど、そこそこ誘導したにも関わらず拾ってくれなかった。
反AI派に宗旨替えします。AIを許すな。
自分たちが勉強した機械学習関連の技術的内容を雑に発信していく #hikifunefm を始めました。
第0回は hikifune\.fm とは何かを話し、第1回は ACL2020 のドメイン特化の pre-training に関する論文を紹介しています。
第0回: anchor.fm/yoheikikuta/ep
第1回:
書籍「原論文から解き明かす生成AI」を学生にプレゼントします。
大学院生や意欲のある学部生にも読んでもらいたいですが、金銭的に購入が簡単ではない人もいると思うので、そういう人が対象です。
詳しくはブログをご覧ください。
※著者の自腹なので数に限りがあります
いきなり腰がめちゃくちゃ痛くなって、尿意と残尿感があるので AI受診相談ユビー を使ったら尿路結石と出た。震えながら病院に行ったらマジで尿路結石の可能性大だった（レントゲンで微妙に見えるか？というくらいの小ささではあったけど）。
あがが…
子が産まれたことを契機に人生の質が変わったという振り返りブログを書きました。
生活は大きく変わって、子育てと仕事しかしていない生活だけど、面白いことに（？）仕事のパフォーマンスは向上しました。
yoheikikuta.github.io/life_has_chang
書籍「原論文から解き明かす生成AI」のサポートページに演習問題の解答をすべて載せました。
（GitHub 上の数式レンダリングの問題でやや見にくいところがあります）
演習問題を解いてる人は、ぜひ最後の問題まで解いて解答をご覧ください。きっと感動すると思います。
BigQuery を使って分析することが多いので、分析する際の tips を何度かに分けてブログにまとめていこうと思います。
part1 はエディタとして何を使うかとか実行結果の連携などについて書きました。みなさんはエディタとして何を使っていますか？
yoheikikuta.github.io/BigQuery_tips_
メンバーもだいぶ増えたこともあり、Ubie におけるデータ関連業務の説明資料を更新しました！
まだまだメンバー募集中ですので、興味のある方はぜひカジュアル面談をしましょう〜
note.com/ubie/n/n454a0d
Replying to
25000円払ってタクシー移動だ！（自分もやらかしたことあり
Remote Development with VS Code を試してみた。
とりあえず Remote-Containers の機能を試してみて、ローカルに container を立ててその中で Python プロセスを実行して VSCode のデバッガでデバッグしてみた。
俺が欲しかったのはこれだ〜！という感じで良い。
yoheikikuta.github.io/vscode_remote_
発売後1ヶ月経って、ようやく自分の足で書店に並んでるのを拝んできた。
宣伝のために、立ち読みしながら「うわあ、なんてクールな本なんだろう！！！」って独り言を言ってきました。
著書「原論文から解き明かす生成AI」ですが、発売日から3日で増刷が決定しました！
著者としてはそんなにたくさん対象読者がいるのかと新鮮な驚きと若干の戸惑いがありつつも、読んでもらえるのはとても嬉しいです。
興味があるけどまだ読んでいないという人はぜひどうぞ！
Quote
技術評論社販売促進部
@gihyo_hansoku
【本質としくみを理解する】菊田遥平さん 執筆の『原論文から解き明かす生成AI』が早くも第2刷の増刷決定！理論レベルからしっかり理解したい方におすすめ。本書は，原論文レベルまで深く踏み込んで解説し，読者が技術の核心部分を理解できるよう導く一冊です。gihyo.jp/book/2025/978-
甘利さんの講演を聞いた。明晰でパワフル。
歴史の話も面白かったが、何よりも今興味を持っていることや取り組んでいること（例えばランダム行列の固有値解析とディープラーニングの関係や自然勾配法の現実的な計算に向けた発展）の話に感動した。いつまでも新しいことを切り拓いていく意志を感じる。
#hikifunefm 第 16 回を公開しました。
タンパク質の立体構造予測で驚くべき性能を示した AlphaFold について、計算科学的アプローチでタンパク質を研究している さんと議論する回です。
2 時間 12 分という長編の録って出しですが、とても面白いのでぜひどうぞ！