データサイエンティスト育成コース本講座~2020年6月期卒業発表会~

2021.01.28

スクール・講座

2021年1月24日(日)

2020年6月期「データサイエンティスト育成コース」卒業発表会を、今回もオンライン配信という形で実施しました。

2020年6月期の皆さん、7ヶ月間、お疲れ様でした。

この卒業発表会は、ご自身で決めた課題を、講座で学んだスキルを使って分析し、その成果を発表する場であり、この卒業発表をもって「データサイエンティスト育成コース本講座修了」となります。

今回、発表者は5名。テーマは以下の通りです。

No.テーマ
1.SaaSプロダクトにおける解約予測
2.児童書レコメンド機能の開発 ~図書館での子供が気に入る本探しを簡単に~
3.機械学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測
4.日次売上目標設定の自動化
5.言語学習者向け動画コンテンツの難易度推定

1.SaaSプロダトにおける解約予測

SaaSのような積み上げ式のストック型ビジネスにおいて、契約継続率向上は事業課題と言えます。そこで、解約防止のため、更新時期よりも前に契約接点を持つべきであると考えました。

しかし、限られた人的資源で全顧客に対して定期接点を保つことは難しいため、今回は、解約予測モデルの構築を行いました。個社におけるDXへの取り組みに関わる興味深い内容でした。

2.児童書レコメンド機能の開発

毎週お子さんの気に入りそうな本を見つけることに時間がかかり、もっと簡単に見つけられないか?という身近な課題から生まれたプロジェクトです。自然言語処理を活用し、児童書籍のレコメンドエンジンを作成しました。本の内容紹介情報を目視で確認し、特徴の設計からアウトプットの評価まで、試行錯誤を繰り返しながら丁寧に実施しています。次の展開を豊富に記載されていたので、今後の取り組みにも期待が出来る内容です。

3. 機械学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測

現在、世界各国で「脱炭素社会」の実現に向けた様々な取り組みが進んでおり、「電気自動車(EV車)の普及」もその中の1つです。しかし、現状は電池の価格が高いことによって、車両価格の高騰が起き、EV車の普及は思うように進んでいません。

そこで、車両価格を下げるための案として中古電池の利用を検討し、中古電池の劣化度合いを適切に評価できるモデルを構築し、長寿命・短寿命の電池を予測出来たという成果もしっかりと出されていました。

4. 日次売上目標設定の自動化

所属しているドラッグストアで売上の進捗管理を目的に、日割予算(日次の売上目標)を設定しています。その日割予算の作成を、予測モデル等を利用して自動化しました。ビジネスインパクトもイメージしやすいDXへの取り組みで、非常に面白い内容でした。最終的には予測モデルだけでなくそれを活用するアプリケーションを作成し、予算作成時間を削減することに成功されていました。

5. 言語学習者向け動画コンテンツの難易度推定

ハングル検定試験の合格を目指すため、YouTubeの韓国語学習動画の字幕データとハングル能力検定試験のデータを使用して、学習動画の難易度を推定するモデルを構築しました。これにより、自分のレベルに合った学習動画を見つけることができるようになりました。さらなるシステムの改善も目指されているとのことでしたので、今後の展開にも期待できる内容でした。

おわりに

5名とも7ヶ月間の学びの成果を存分に発揮いただいた発表でした。

7ヶ月間、本当にお疲れ様でした。皆様のご活躍をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。次回の卒業発表会は「卒業生」として是非、ご参加いただければと思います。