※参加にあたっては 「SIGNATE Campus」に予めご登録をお願いいたします。
お知らせ(2021.10.11):
フォーラム活動賞、Web記事賞に関する説明を追加しました。詳細は各部門の「評価方法」ページをご参照下さい。
お知らせ(2021.10.26):
アフターイベント第一部(入賞者プレゼン含む)の参加受付を開始いたしました。入賞者の解法プレゼンが聞ける貴重な機会ですので、下記リンクより是非皆様お申し込み下さい!!
▼趣意
ビジネスを取り巻く環境が目まぐるしく変わる昨今、過去の経験だけを基に意思決定を行うのではなく、データ分析を基に意思決定を行うことの重要性が高まっています。今回のコンペティションの予測部門では、こうしたデータ分析を意思決定・オペレーション改善につなげる一例として、機械学習モデルによるシェアサイクルの台数予測を課題として設定していました。
一方、学生の皆様がこれから活躍されていくであろうビジネスの実務環境では、解決すべき「課題」自体が自明でないことが少なくありません。特定の課題に対してAIを適用するスキルと同様に、何が課題となっているのか?といった「問い」を立てる力も非常に重要です。
そこでアイデア部門では、今回のシェアサイクルサービスのデータから「何が課題となっているか」を読み取り、かつその課題に対して「どういった解決策が考えられるか」をレポートにまとめるタスクにチャレンジして頂きます。プログラミングやモデリングは経験がない...という方も、データから課題・解決策を探すトレーニングの場として、是非このコンペティションを活用頂ければ幸いです。
▼タスク説明
・アイデア部門では、配布データから読み取れるシェアサイクルサービスの課題点の説明、およびその解決策を提案するレポートの作成にチャレンジして頂きます。
STEP①:配布データや外部データをもとに、シェアサイクルサービスの課題点を抽出する
STEP②:①で抽出した課題点に対して、どのような解決策・改善案があるかを検討する
STEP③:①②で検討した内容をレポートにまとめて投稿する
(※レポートの提出方法については、ルールの「レポートの提出方法」欄をご参照下さい)
・機械学習モデルの構築・予測は必須ではありません。また、集計・分析を行うツールにも何ら制限はありませんので、ExcelやBIツールといった各種ツールで適宜グラフの作成を行うなどして、読み手に伝わりやすいレポート作成を行って下さい。
<アイデア部門の配布データについて>
・アイデア部門で配布するデータは、予測部門と同一のデータです。ある都市部でシェアサイクルサービスを展開しているA社に蓄積された、シェアサイクルの利用履歴、ステーション情報、気象情報等が含まれます。
・配布データ以外に、外部から取得したデータを利用して頂くことも可能です。
<レポートサンプル> ※レポートの構成やレイアウトはサンプルに合わせる必要はございません。