Abdul Rahman
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AI • コンピュータビジョン • エッジシステム • 日本 ⇄ GCC

Dr. Abdul Rahman Hafiz Abdul Ghani

日本 ⇄ GCC の架け橋として、国際パートナーシップと事業開発を推進しながら、AI・コンピュータビジョンを 実運用（エッジAI、マルチカメラ追跡、本人確認／セキュリティ・パイプライン）へ落とし込みます。信頼に基づく 協業パイプラインを構築し、具体的なプロジェクトと測定可能な社会的インパクトにつなげることが強みです。

実績 メディア 連絡する
拠点 京都（日本）
現在 AWL • Sr. BD Manager / GM • NEDO DTSU 主任研究者
地域 Japan ⇄ GCC (UAE)
言語 Arabic • English • Japanese
イベント会場でのプロフィール写真
博士（工学） 元 東京大学 松尾研究室 Wamda AI 創業者／CEO AWL（Sr. BD Manager / GM • NEDO DTSU 主任研究者）

プロフィール

日本とUAEで15年以上、研究の厳密さと実務でのデリバリーを両立させてきた、AI起業家・研究志向のエンジニアです。 企業・政府案件の現場に合わせて、技術を実装・運用へつなげます。

私ができること

  • エッジ運用のビジョンシステム構築（追跡、本人確認、映像解析）
  • R&D → 製品化（評価指標、検証、展開、運用）
  • パートナーシップの創出と実行（教育展開、コンサル、共同プロジェクト）
  • 日本–GCC間の協業推進（信頼構築、提携、実行）

研究（東京大学／松尾研究室）、プロダクトR&D（ExaWizards）、政府向けデリバリー（UAE）を経て、現在は AWLで日本国内の事業・製品化に活かしています。

注力領域

マルチカメラ・マルチ人物追跡（MCT） Face ID／ベストショット抽出 エッジAI（Jetson） アクティブビジョン／注意機構 政府・重要領域への導入 AI提携／市場開拓

実績

研究、起業、政府案件のデリバリー、グローバルBDでの主な成果。

UAE：政府案件のデリバリー

ドバイにて政府向けFace ID／映像解析案件を、少人数チームで要件整理から実装まで推進（実運用制約下）。

規模：およそUSD 0.4M（コンサル＋導入） • 参照：uxe.ai

Future100 選出

Wamda AI がUAEのFuture100に選出。 国家のイノベーション優先領域に沿った将来志向のAI能力構築が評価されました。

UAE Vision 2030に整合 • Future100（2024）リスト • wamda.ai

AWL（日本）— デリバリー＆成長

事業開発と製品化を推進。直近でシニアBDマネージャー／ゼネラルマネージャーに昇格し、NEDO関連の取り組みでは 主任研究者（NEDO DTSU／プロジェクトリード）としても責任を担っています。

  • エンタープライズ向けPoC推進とマルチステークホルダー調整
  • 日本 ⇄ UAEの協業機会（MoUレベル）とデリゲーション対応
  • MBZUAI／Khalifa Universityのインターン受入れ支援（日本）
  • JETRO UAE等のエコシステムパートナーと連携した市場開拓

クロスファンクショナルな実行力＋関係者調整 • awl.co.jp

経歴

R&D、プロダクト、起業、国際展開を横断して担ってきた主要ポジション。

  1. 2025 — 現在

    AWL（日本）— シニアBDマネージャー／ゼネラルマネージャー

    戦略的な事業開発と実行を統括し、エッジAIの製品化やマルチカメラ追跡システムを推進。2026年1月にシニアBD マネージャー／GMへ昇格し、NEDO関連では主任研究者（NEDO DTSU／プロジェクトリード）としても責任を担っています。

    • 評価指標、要件、プロダクトロードマップの策定
    • 日本・ベトナムのクロスファンクショナルチームを統括
    • 顧客向けPoC推進と本番導入に向けた計画策定
    • 国際協業機会の推進（日本 ⇄ GCC）
    • 大学連携（MBZUAI／Khalifa University）とエコシステム連携（JETRO UAE）
  2. 2019 — 2025

    Wamda AI（UAE）— 創業者／CEO

    注意機構に着想を得た“Sharp Vision”と、大規模な本人確認／追跡システムを中心に、コンピュータビジョンの スタートアップを構築。資金調達、国際特許、実運用での導入を推進しました。

    • ドバイでの政府案件デリバリー（Face ID／解析）と関係者調整
    • アクティブビジョン、追跡最適化、ベストショット抽出の特許ポートフォリオ
    • UAE／日本の展示会・イベントでのデモ／登壇（GITEX、Intersec、SusHi Tech など）

    wamda.ai • GCCで培った関係性を、日本拠点の研究機関との協業へ転換（必要に応じて助成・スポンサー資金も活用）。

  3. 2018 — 2023

    ExaWizards（日本）— リードAIエンジニア

    応用AIのR&Dとエッジ導入をリード。顧客課題を、動くPoCとプロダクト品質のシステムへ落とし込み、 教育・医療・セキュリティなど複数領域で実装しました。

  4. 2016 — 2017

    東京大学（日本）— プロジェクト研究員（松尾研究室）

    産学連携プロジェクトで深層学習・視覚認識の研究開発を担当。論文執筆に貢献し、学生指導も行いました。

  5. 2011 — 2014

    福井大学（日本）— 博士（工学）

    生体模倣のアクティブビジョン、3D認識、深層学習の研究。カルシウムイメージング等の神経活動解析との共同研究も実施。

公開実例（参考リンク）

研究→プロダクト→社会実装の実行力が伝わる、公開可能な参考例です。

エッジ試作 → プロダクト化

自宅での試作（エッジデバイス）から出発し、実サービスとして事業化した例（ExaWizards）。

NVIDIA記事 • プロダクト

マルチカメラ追跡 + Face ID

複数カメラ・複数人物の追跡と、本人確認パイプラインの実装例。

デモ動画

医療AIの共同研究

大阪大学との深層学習プロジェクト（公開記事）。

記事

論文・特許・登壇

参照リストはすべて本ページ内に掲載しています（ダウンロード不要）。

論文（査読あり）
  1. Nishanth Koganti, Abdul Rahman Abdul Ghani, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo (2018): Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstrations. Demonstrations Track, Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2018). Montreal, Canada, April 21–26, 2018.
  2. Abdul Rahman Abdul Ghani, Nishanth Koganti, Alfredo Solano, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo (2018): Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision, ICLR 2018, OpenReview: https://openreview.net/forum?id=rJxqQY0LM (U.S. Provisional Pat. Ser. No. 62674794, filed 22-MAY-2018).
  3. Abdul Rahman Abdul Ghani, K. Nishanth, Ai Nakajima, N. Kimura, P. Radkohl, S. Iwai, Y. Kawazoe, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo (2018): An Analysis of Human Gaze Data for Autonomous Medical Image Diagnostics, The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS 2018), Workshop.
  4. Abdul Rahman Hafiz and Hasan Al-Marzouqi (2016): Efficient Neural Network Training Using Curvelet Features, the 12th IEEE IVMSP Workshop 2016, Bordeaux, France.
  5. Abdul Rahman Hafiz, Al-Nuaimi Ahmed Yarub, Md Faijul Amin, Kazuyuki Murase (2014): Classification of Skeletal Wireframe Representation of Hand Gesture using Complex-Valued Neural Network, Neural Processing Letters, pp. 1–16.
  6. Abdul Rahman Abdul Ghani and Kazuyuki Murase (2014): A Cortex-inspired Episodic Memory Toward Interactive 3D Robotic Vision, Proceedings of Computational Intelligence for Human-like Intelligence (CIHLI), IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2014), Orlando, Florida, USA, December 9–12, 2014 (Nominated for best paper award).
  7. Abdul Rahman Hafiz and Kazuyuki Murase (2013): Semantic Spatiotemporal Memory Toward 3D Robotic Vision, RVSP 2013 Conference, Kitakyushu, Japan, December 10–12, 2013, pp. 238–241.
  8. Fady Alnajjar, Indra M. Zin, Abdul Rahman Hafiz, Kazuyuki Murase (2013): A Tree-Type Memory Formation by Sensorimotor Feedback: A Possible Approach to the Development of Robotic Cognition, Intelligent Control and Automation (ICA), Vol. 4, pp. 154–165.
  9. Abdul Rahman Abdul Ghani, Md Faijul Amin, Kazuyuki Murase (2012): Using Complex-Valued Levenberg-Marquardt for Learning and Recognizing Various Hand Gestures, IEEE IJCNN 2012 (IEEE WCCI 2012), Brisbane, Australia, June 10–15, 2012, pp. 3224–3228.
  10. Abdul Rahman Abdul Ghani, Md Faijul Amin, Kazuyuki Murase (2011): Real-Time Hand Gesture Recognition Using Complex-Valued Neural Network (CVNN), ICONIP 2011, Shanghai, China, November 14–17, 2011, Lecture Notes in Computer Science (Springer), Vol. 7062, pp. 541–549.
  11. Abdul Rahman Hafiz, Fady Alnajjar, Kazuyuki Murase (2011): A novel bio-inspired vision system: A step toward real-time human-robot interactions, Journal of Robotics, vol. 2011, Article ID 943137.
  12. Abdul Rahman Abdul Ghani, Kazuyuki Murase (2011): iRov: A Robot Platform for Active Vision Research and Education, AMiRE 2011 (Springer), Bielefeld, Germany, May 23–25, 2011, pp. 173–182.
  13. Abdul Rahman Hafiz, Md Faijul Amin, Hiroyuki Hase, Kazuyuki Murase (2010): Real-Time Hand Gesture Recognition Using Hand-Tree Representation, iFAN 2010, Tokyo, Japan, Sept. 25–26, 2010.
  14. Abdul Rahman Hafiz, Fady Alnajjar, Kazuyuki Murase (2010): A Bio-Inspired Dynamic Edge Detection Toward Natural Human-Robot Interaction, iFAN 2010, Tokyo, Japan, Sept. 25–26, 2010.
  15. Fady Alnajjar, Abdul Rahman Hafiz, Kazuyuki Murase (2010): HCBPM: An Idea toward a Social Learning Environment for Humanoid, WAC 2010 (ISORA2010), Kobe, Japan, Sept 19–23, 2010.
  16. Abdul Rahman Hafiz, Fady Alnajjar, Kazuyuki Murase (2010): A Novel Dynamic Edge Detection Inspired from Mammalian Retina toward Better Robot Vision, WAC 2010 (ISORA2010), Kobe, Japan, Sept 19–23, 2010.
  17. Fady Alnajjar, Abdul Rahman Hafiz, Kazuyuki Murase (2010): HCBPM: An Idea toward a Social Learning Environment for Humanoid Robot, Journal of Robotics, vol. 2010, Article ID 241785.
  18. Abdul Rahman Hafiz, Fady Alnajjar, Kazuyuki Murase (2009): A New Dynamic Edge Detection Toward Better Human-Robot Interaction, FIRA'09, Inchon, Korea, August 16–18, 2009 (Springer).
  19. Fady Alnajjar, Abdul Rahman Hafiz, Indra Bin Mohd. Zin, Kazuyuki Murase (2009): Vision-Motor Abstraction toward Robot Cognition, ICONIP 2009, Bangkok, Thailand, December 1–5, 2009 (Springer).
  20. Fady Alnajjar, Abdul Rahman Hafiz, Kazuyuki Murase (2009): A Novel Hierarchical Constructive BackPropagation with Memory for Teaching a Robot the Names of Things, ICONIP 2009, Bangkok, Thailand, December 1–5, 2009 (Springer). Winner of travel grant (top 15% of submissions).
  21. Fady Alnajjar, Abdul Rahman Hafiz, Indra Bin Mohammad Zin, K. Murase (2008): Vision-sensorimotor Abstraction and Imagination Towards Exploring Robot’s Inner World, IJCNN 2008, pp. 2419–2425.

同内容を1つのファイルで必要な場合は、別途共有できます。

特許
  • Active Vision System for Achieving Sharp Vision (UAE) — P6002246/2022. Attention-controlled camera system inspired by human foveal vision.
  • Intelligent Vision System and Methods (International) — AE WO2020075147 (Issued Oct 20, 2019). Foveated, attention-driven system using multi-resolution streams + deep learning.
  • Video Location Tags — P2021-168040A (Issued Oct 21, 2021). Maps subjects to 3D spatial models for precise position estimation.
  • Human Tracking Optimization (1) — P21003JP00. Coordinate-transform pipeline for robust person tracking under lens distortion.
  • Human Tracking Optimization (2) — 1022JP001022JP00. Improves tracking for crouching/partially visible subjects via 3D planar frames and partial-image extraction.
  • Best-shot Extraction Pipeline — P20036JP01. Multi-stage selection of optimal face images from streams (quality filtering, balancing, ranking).
登壇・展示（過去5年）
  • Mar 2025 — SusHi Tech Tokyo 2025 (Tokyo): Startup & innovation showcase with UAE delegation
  • Oct 2024 — GITEX Global 2024 (Dubai): Large-scale Face ID and edge AI systems for government applications
  • Jan 2024 — Intersec 2024 (Dubai): AI-based video analytics and face recognition for security and public safety
  • Oct 2023 — GITEX Global 2023 (Dubai): Large-scale face identification on edge devices for government applications
  • May 2023 — Expand North Star Roadshow – Japan Edition (AWS Startup Loft Tokyo): UAE–Japan startup ecosystem & market expansion
  • Feb 2023 — IDEX 2023 (Abu Dhabi): Wide-area surveillance and active vision AI system
  • Oct 2022 — GITEX Global 2022 (Dubai): Bio-inspired active vision camera system (Sharp Vision)
学歴・受賞・スキル

学歴

  • 博士（工学） 福井大学（2014）— 生体模倣アクティブビジョン（MEXT奨学金）
  • 修士（工学） 福井大学（2011）— ロボットビジョン（MEXT奨学金）
  • 学士 コンピュータ工学（UAE, 2006）

受賞・奨学金

  • 日本政府（MEXT）— 交換留学／修士／博士奨学金
  • UAE — 全額学費奨学金（高GPA）

技術スタック

Python C/C++ TensorFlow OpenCV MATLAB Unity iOS/Android Arduino

活動

  • 福井大学 国際学生会（UFISA） 事務局（2010–2014）

本ページは単体で完結する構成です。追加資料は必要に応じて共有します。

メディア

GCCでのアウトリーチを支える、受賞・露出・発信の一部（画像・動画は軽量化済み）。

UAEイベントでの受賞シーン

Future100（UAE）— 授賞シーン

公的な認知は、GCCにおける信頼構築と次の協業機会につながります。

Future100イベント会場のステージでの集合写真

Future100 — コミュニティ＆エコシステム

GCCでは関係性が成果を左右します。国家プログラムでの可視化は、提携やプロジェクトの入口を広げます。

国際プログラムと事業フォーカスをまとめたインフォグラフィック

インフォグラフィック — 要点サマリー

注力領域、国際プログラム、パートナーシップの流れを1枚で整理。

UAEでの日本–UAE協力に関する面談・訪問

UAE — 日本 ⇄ UAEの橋渡し議論

教育展開と国際案件創出の導線を中心に、日本–UAE連携を前進。

日本での日本–UAE協力に関する面談・訪問

日本 — UAE商工会議所フォローアップ

UAE商工会議所関係者と訪日し、協力関係を前進。日本–UAE連携を継続的な枠組みに。

連絡先

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