2月24日、日本科学未来館にて、2024年5月期『データサイエンティスト育成講座』『生成AI・機械学習エンジニア育成講座』、2024年7月期『気象データアナリスト養成講座』『HRアナリスト養成講座』の卒業生による卒業発表会が開催されました。卒業発表会は、受講生一人ひとりが自ら研究テーマを決め、半年以上にわたって学んだ成果を発表する場です。卒業生たちは、所属先企業のビジネス課題や社会的に注目されるテーマなど、自身が直面している課題をもとに研究に取り組みました。
今回は、特に優秀と評価された5名の卒業生による発表をご紹介します。
PVおよび機械使用率予測を用いたピークシフト施策
【気象データアナリスト養成講座】
本研究では、気象データを活用してコインランドリーの混雑と電気代の課題を解決する方法を探りました。機械学習で使用率を予測し、空いている時間に割引を適用する施策を提案。また、太陽光発電（PV）の導入による電力コスト削減もシミュレーションしました。
顧客の行動変容を促す着眼点が優れており、PV導入の費用対効果を丁寧にシミュレーションするなど、ビジネスインパクトを意識した提案が光りました。
記事タイトルとX(旧Twitter)の反響からPVを稼ぎそうな記事を予測する
【データサイエンティスト育成講座】
記事タイトルとX（旧Twitter）の反応データを分析し、どのような記事がより多く読まれるかを予測する手法を提案しました。過去の投稿データを基に、読者の関心を引くタイトルの特徴を分析し、最適なモデルを構築。結果として、単語の特徴を活かした手法が最も高精度であることが判明しました。
独自のインプレッションスコアの定義や、LLMとTF-IDFの比較など、多角的なアプローチが評価されました。実務的な応用の可能性も広がる内容で、今回の最優秀発表に選ばれました。
データサイエンス学習補助アプリのご紹介
【データサイエンティスト育成講座】
データサイエンスの学習を効率化するためのアプリを開発しました。Kaggleの優秀なコードを自動取得・要約し、自分のコードと比較できる機能を搭載。どこを改善すればよいかを提案し、短時間でスキルアップを目指せます。
今後は、ChatGPTとの連携や、より精度の高いコード選定を進め、学習支援の質を向上させる予定です。興味を引くUI設計や、Kaggle銀メダル獲得という具体的な目標設定が評価されました。
試合分析におけるポイント獲得パターン分析
【データサイエンティスト育成講座】
テニスの試合データを分析し、どのようにポイントを獲得・失点しているかを可視化しました。AI技術（YOLO）を活用し、プレーヤーやボールの動きを識別しながら、フォアハンドやバックハンドなどのショットを分類。分析の結果、フォアハンドは得点源である一方、ミスも多いことが判明しました。
趣味とデータ分析を結びつけ、YOLOモデルを活用した実践的な取り組みが評価されました。物体検知を用いた動作分析はユニークで、アノテーションの工夫も光るポイントでした。
ストレス耐性トレーニングアプリケーション
【生成AI・機械学習エンジニア育成講座】
ストレス耐性を高めるためのトレーニングアプリを開発しました。ユーザーの入力に対してAIがユーモアを交えたフィードバックを生成し、ストレス対処力を向上させることを目的としています。
プロンプトエンジニアリングや画像認識技術を活用し、システムを構築。アプリケーション開発の完成度や、Docker・GCPを活用した環境構築のスキルが評価されました。
皆様、長期にわたる学びの成果を存分に発揮した素晴らしい発表でした。惜しくも発表者に選出されなかった方も含め、卒業生の皆様の今後の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2025年4月27日（日）に開催予定です。どなたでもご参加いただけますので、皆様のお申し込みをお待ちしております！
