株式会社松尾研究所 シニア・リサーチャー（2022年7月より現職）。
「ディープラーニング × 脳・神経科学」（NeuroAI）の分野にて、基礎研究とビジネス化を推進中です（詳細は以下のインタビュー記事にて）。
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明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016 年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017 年 4 月に株式会社電通国際情報サービスに入社。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、教育案件、コンサルティング・受託案件、アジャイル・スクラムでの自社ソフトウェア開発をリード（2017年4月～2022年6月）。
早稲田大学 グローバルエデュケーションセンター非常勤講師（2019年度～2021年度）、日本ディープラーニング協会 委員（2018年～）、Microsoft 認定トレーナー（MCT：Microsoft Certified Trainer、2022年～）なども務め、AI関連技術の書籍を多数出版しています。
- Microsoft MVP（Most Valuable Professional）【AIカテゴリー】(2022年) ※現在はMVP ALUMNI
- スクラムマスター（Scrum.org Professional Scrum Master I） [Scrum.org 小川紹介ページ]
- Qiita技術ブログ [すぐる（小川雄太郎@電通国際情報サービスISID）]
- Qiita技術ブログ [YutaroOgawa2]
- 小川の出版書籍一覧 [Amazon.com 小川紹介ページ]
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【表彰】Microsoft MVPアワード【AIカテゴリー】（22年2月） [プレスリリース]、[MS MVP 小川紹介ページ]
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【表彰】Qiita表彰プログラム：10,000Contribution以上を獲得、SILVER賞（22年1月） [表彰ページ]、 [Qiita 小川記事]
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【出版】アジャイルとスクラムによる開発手法 ~Azure DevOpsによるプロフェショナルスクラムの実践（22 年 6 月）
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【翻訳版出版：中国本土向け_簡体字版】つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorch による実践プログラミング（20 年 4 月）
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【連載】「SoftWare Design：scikit-learn で学ぶ機械学習アルゴリズム」（共同執筆）（18 年 5 月号～ 19 年 1 月号）
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【連載】マイナビ出版の IT サイト Manatee にて連載「作りながら学ぶ強化学習 -初歩から PyTorch による深層強化学習まで」（18 年 1 月～ 4月）
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【寄稿】PyTorch公式Medium：PyTorch を用いたディープラーニング実装の学習方法 Part 1 ～ Part 3（20 年 8 月）
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【事例記事】Microsoft事例紹介のインタビュー記事掲載「Azure Machine Learning と PyTorch の活用により、テキストデータに埋もれた価値を引き出す電通国際情報サービス（ISID）」（21 年 5 月）日本語版記事、英語版記事
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【動画講義】経産省 JMOOC 動画講義「AI 活用人材育成講座（活用講座）～ AI は社会でどう活かされるのか？～」にて、2 講座の講師を務める（21 年 3 月）、【業務/領域別に見る AI 活用】生産・製造 品質管理・品質向上に活用される AI、【業務/領域別に見る AI 活用】生産・製造 新規商品開発に活用される AI、
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【イベント発表】DLLAB 強化学習 Day 2021、「Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法」, 大串, 小川,（21 年 1 月）⇒ 発表スライドはこちらから
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【イベント発表】Deep Learning Digital Conference(DLL3 周年と CDLE との初･合同記念イベント)、「AI・ディープラーニングを駆使して、「G 検定合格者アンケートのフリーコメント欄」を分析してみた」（20 年 8 月）⇒ 発表スライドはこちらから
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【イベント発表】第 46 回 Machine Learning 15minutes! Broadcast、「SIer で自然言語処理 AI 製品をアジャイル開発した際の試行錯誤」（20 年 8 月）⇒ 発表スライドはこちらから
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【イベント発表】DLLAB 自然言語処理ナイト、「NLP ソリューション開発の最前線」（20 年 7 月）⇒ 発表スライドはこちらから
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【イベント発表】TechPlay 進化する SIer の最前線！、「AI テクノロジー部の研究開発と製品開発事例」（19 年 12 月）⇒ 当日レポートと発表スライドはこちらから
- 【イベント発表】DLLAB Engineer Days Day2: Conference、「BERT による文書系 AI の取り組みと、Azure を用いたテーブルデータの説明性実現！」（19 年 10 月）⇒ 発表スライドはこちらから
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【非常勤講師】早稲田大学・グローバルエデュケーションセンター非常勤講師。講義「AI ビジネスクリエーション」を担当（19年～21年）
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【教育】東京学芸大学の「情報教育とキャリア形成」科目にて、講義「AI 系教育ビジネスの提供状況と今後身につけるとよいスキルの紹介」_2020 年 11 月、講義スライド
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【教育】東京学芸大学の「情報教育とキャリア形成」科目にて、講義「AI・人工知能の概要とビジネス事例の紹介」_2018 年 11 月
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【教育】早稲田大学・講義「イノベーションとテクノロジー実践アルファ」にて「AI・機械学習のビジネス事例と継続的・効果的に機械学習プロジェクトを生み出す方法」_2018 年 10 月
- 2002 年 4 月 - 2007 年 3 月: 明石工業高等専門学校 電子情報工学科 卒業
- 2007 年 4 月 - 2010 年 3 月: 東京大学工学部 精密工学科 卒業
- 2010 年 4 月 - 2012 年 3 月: 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 修士課程 修了
- 2012 年 4 月 - 2016 年 3 月: 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 博士課程 卒業
- 2016 年 3 月博士号（科学）取得
- 2016 年 4 月 - 2017 年 3 月：東京大学 先端科学技術研究センター 特任研究員
- 2017 年 4 月より：SIer の技術本部・開発技術部に所属
- 2019 年 9 月より：同上・AI テクノロジー部に所属
- ワーキングメモリに関わる脳波・脳血流の計測・解析
- 遅延微分方程式で記述される神経集団モデルの縮約手法開発と、ワーキングメモリ活動に伴う脳波位相同期現象の解明
について研究を行ってきました。
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Ogawa, Y., Kotani, K., & Jimbo, Y. (2014). Relationship between working memory performance and neural activation measured using near‐infrared spectroscopy. Brain and behavior, 4(4), 544-551.（被引用数32）
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Ogawa, Y., Yamaguchi, I., Kotani, K., & Jimbo, Y. (2017). Estimating the parameters of neural mass models including time delay and nonlinearity using a particle filter: a preliminary study toward model‐based EEG analysis. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 12(6), 899-906.（被引用数0）
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Ogawa, Y., Yamaguchi, I., Kotani, K., & Jimbo, Y. (2017). Deriving theoretical phase locking values of a coupled cortico-thalamic neural mass model using center manifold reduction. Journal of computational neuroscience, 42(3), 231-243.（被引用数1）