AI人材開発プラットフォーム，「ひろしまQuest」に登録いただいている方々のうち，成績優秀者を集めたハンズオン勉強会が開催されました！

ひろしまサンドボックス推進協議会の会員であれば無料でe－ラーニングが受講できます！ぜひこの機会にAIを学んでみませんか？以下は１２月２１日に行われた勉強会のレポート記事です。ぜひご覧ください。

ひろしまQuestについてはこちら
https://hiroshima-sandbox.jp/hiroshima-quest.html
前回の記事についてはこちら
https://local-iot-lab.ipa.go.jp/article/hiroshima-pref-iot-1912111007.html

ひろしまQUEST START！
今後、市場拡大する先端IT（ビッグデータ、AI/IoT等）に必要な人材は、国の調査によると２０２０年に４.８万人が不足する予測。また、超高齢社会の到来が必至の中、データドリブン経営による省エネ経済を目指す動きは必須だといえる。このため、これからのデジタル・トランスフォーメーション（DX）を担うデジタルネイティブ層をターゲットとした人材の活躍の場を構築することを狙うのが「ひろしまQuest」だ。今年度はプレQuestと位置付け、オンライン学習を通じてコミュニティを形成。その後、ハンズオンでグループ対抗のデータ分析プロジェクトを実施する。そしてアイディアソンを通じて課題の設定と解決の道筋を生み出す力を育成するという流れだ。初日の今日はオンライン学習を終え、多数の応募から選ばれた参加者が集まり、無作為に結成されたチームで協力して課題に対して取り組みをスタートした。




2014年後半のJ1及びJ2全試合の観客動員数を予測せよ!
参加者は事前にオンライン学習をしてはいるものの、全員がデータサイエンスに関する専門家ではない。ハンズオンの前半は、グループワークに先立って高田氏によるデータ前処理に関する基本知識のレクチャーが丁寧に行われた。概念や言葉をしっかりと理解した上で実際のプログラミングに臨むという流れだ。また、重要なのはデータ分析を武器に現状分析からAIアルゴリズ ム開発までを担う専門家であるデータサイエンティストと一言で言っても、構成する能力は人それぞれ強弱がある。それを踏まえ、各々の強みを見出し、チームで協力することにより、精度の高いアウトプットが実現できる。今回だされた課題にチームで向き合うことは、そういった多角的な検証を実践の中で経験できる機会になる。そして、ひろしまQuestの特徴でもある「コンペ形式」となることのメリットも大きい。参加者は自分たちのチームの出した解の精度をタイムリーかつ客観的に知ることができる。こうした適度な緊張状態の中で力を合わせて課題に取り組むことで、一人では気付くことのできない視点を発見したり、改めて自分の強みに気付くこともできる。今回の課題は「2014年後半のJ1及びJ2全試合の観客動員数を予測する」というもの。2012~2014年シーズン前半の試合及びそれに関連するデータを学習データにして、結果を予測するという回帰問題。予測の元になる学習データは必ずしも整理されておらず、データの結合・加工が必要になっていて、さらに影響を与える変数を仮説立てしながら予測モデルを検討していくことになる。


集まった未来のAI人材、平均年齢は28歳！
課題を出されてから、各チームはそれぞれ独自の方法で検討を進め始めた。あるチームは１つのPC画面をみながら議論をしたり、またあるチームは黙々と各人のPC画面に向かってチャットツールで活発に意見交換をして分析をすすめたりと、それぞれのチームの個性を生かしながら課題に取り組んでいた。年齢も普段所属する組織も全くことなるメンバーで構成されたチームとは思えないほど、円滑なコミュニケーションが取られている様子は広島におけるAI人材の未来の明るさを感じさせるものであった。グループワークの終盤では、各チームごとにDay２までに集まる機会を相談したり、役割分担を決めるなど、事務局が呼びかけるまでもなく自発的に行動する参加者たちの熱気で会場は最後まで活気に満ちていた。次回は2020年1月18日（土）。中間発表の時間も設定されており、各チームごとの取り組みの進捗やアプローチの方法を共有する時間も用意されている。チーム内のリソースと学んだ知識を生かし課題に向き合ってきた結果がスコアという数値結果で明らかになる日でもある。今日にも増して、各チームの熱い議論と大きな発見が生まれる場になることは間違いないだろう。


 （レポート本体はこちら）
https://www.pref.hiroshima.lg.jp/soshiki/259/hiroshimaquest01.html