4月27日、日本科学未来館にて、2025年7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9月期『プロダクト・データアナリスト育成講座』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6名の卒業生による発表をご紹介します。
RNNを活用したユーザー行動シーケンスのクラスター分析2024
【データサイエンティスト育成講座】
ウェブサイトのユーザー行動ログをRNNで分析し、訪問者を7つのパターンに分類。各クラスタの特徴をもとに導線改善案を提案し、最大30％のCV増加をシミュレーションしました。講座外の技術にも果敢に取り組み、実務での展開を強く意識した姿勢が印象的でした。
ホテル口コミ評価の要因分析
【データサイエンティスト育成講座】
ホテル口コミデータを用いて、自社と競合の強み・弱みを定量的に可視化する分析を実施。BERTを活用したトピック・感情分析により、「朝食」「清潔さ」「コスパ」といった独自価値が評価されている一方で、「フロント対応」など基本品質の課題を明確化しました。分析設計の丁寧さと実務を見据えた構成が光る発表でした。
YouTube政策動画分析 ローカルLLMによる政策要約、BERTopicによる政策分類の自動化フローの確立、エンゲージメントとの関連性分析- 政党PR戦略の動画戦略提案-
【データサイエンティスト育成講座】
政党のYouTube政策動画を対象に、再生数や感情との関係を分析する仕組みを構築。ローカルLLMによる政策要約とBERTopicによる分類を組み合わせ、エンゲージメントと政策・感情の相関を統計的に検証しました。再現性と実装力を兼ね備えた分析プロセスについて、実務での活用可能性が高いと評価されました。
北アフリカL国における①新車購入客の初回入庫分析②正規ネットワーク不在地域の市場性分析
【データサイエンティスト育成講座】
北アフリカの新興市場を舞台に、自動車アフターサービスの利用実態と市場性を多角的に分析。新車購入後の無料点検入庫率を高めるための顧客満足度の影響を予測モデルで検証したほか、Google Map APIを活用して修理工場の分布を可視化し、未開拓地域の市場ポテンシャルを特定しました。
講師からは「現場に根ざした実務課題を、ビジネスユーザーにも説明しやすい形で可視化している」と高く評価され、最優秀発表に選出されました。
データサイエンスで最適化するYouTube 動画タイトル のススメー生成AI vs 予測モデルー
【データサイエンティスト育成講座】
YouTube動画の再生回数を左右するタイトルの最適化に挑戦。LightGBMと生成AIを比較し、実際に動画を投稿して再生数の違いを検証するという実践的な分析を行いました。生成AIの創造性と予測モデルの精度を組み合わせたハイブリッド運用の提案は、企画や運用改善への示唆に富んでおり、講師からは「探究心の強さと実装力の高さ」が高く評価されました。
H＆Mファッション購買データを用いた商品レコメンデーション
【データサイエンティスト育成講座】
H&Mの大規模購買データをもとに、ユーザーごとの好みに応じた商品レコメンドの実装に挑戦。協調フィルタリング手法を用い、類似ユーザーの購買傾向をもとに推薦を行い、MAP@Kによる精度評価を実施しました。の基本を丁寧に押さえた一方で、さらなる独自性や応用への発展が期待されています。
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6月22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！
