機械学習×働き方改革ハッカソン優勝チームインタビュー田中さん呉さん西森さん張さん徳永さん

2019年12月7日、エヌ・ティ・ティ・スマートコネクト株式会社（以下、NTTスマートコネクト）とPeakersの共催で「働き方改革×機械学習ハッカソン」が行われた。テーマはPCから収集した作業ログを機械学習で解析し、効率化や改善が必要な「無駄な作業」を洗い出すこと。14名の参加者が3チームに分かれ「無駄な作業」の定義づけから検出の実装、プレゼンまでを1日で実施。あらかじめ決められた規則に従って検出を行うのではなく、雑多なログを注意深く観察し「無駄な作業とは何か」という前提から自分たちで考えなければならないハイレベルな課題だった。

NTTスマートコネクトは既に、作業ログをAIで解析し自動で非効率な作業を可視化するツール「wakucone」（NTT西日本が同社のツールを用いて「おまかせAI 働き方みえ～る」として提供）を独自開発し、特許を出願中。今回は「wakucone」の企画や開発に関わるエンジニア・プロダクトオーナーら3人がメンターとして学生をサポートした。

提供されたデータは、実際のサービス運用の中で収集したある企業の1週間分のデータを今回のハッカソンのためにマスキング・編集した特別なもの。データ内には商品の発注や売り上げ管理、調査などさまざまな作業のデータが混在しているため、各レコードを見ただけでは何の作業をしているのかわからない。各レコードの関連性から作業をイメージし、いかにクリティカルな法則性を見つけて定義づけ・検出する必要がある。他ハッカソンやオンラインコンペではあまり体験することのできない形式で、どのチームも苦戦したもののとても有意義な機会だったとの声が大きかった。

審査の結果優勝となったのは、田中さんら5人のチーム。ファイルの移動を作業の区切りととらえ、作業ログを1104ブロックに分けて分析することで類似したタスクを抽出した。田中さんらは、このモデルを使って効率化が可能な作業が27.8％あると算出。実際の「wakucone」でも28％前後の作業が効率化可能と判断されるといい、メンターからは賞賛の声があがった。

「それぞれができることを生かし、チームワークよく課題に取り組めたのが勝因」と話す田中さんら5人に話を聞いた。メンバーは次の通り。

田中俊哉大阪工業大学工学部
呉錦涛龍谷大学国際学部
西森誠神戸大学大学院医学研究科
張順哲京都大学大学院経済学研究科
徳永一輝滋賀大学データサイエンス学部

優勝おめでとうございます。本日の感想を一言ずつお願いします。

田中：
優勝はもちろん嬉しいのですが、機械学習をやっている人と何かをつくる機会が欲しいと思って参加したので、多少なりとも知識がついて良かったなと思っています。私たちが出した27.8％という数字が実際の数字に近いと聞いて、驚きました。

呉：
今日の作業はほとんど他のみんなにやってもらって、何もできず、その中で優勝になってしまって恥ずかしいです。

一同：
そんなことないですよ笑

田中：
基本的に各人で作業する形だったのですが、呉さんはその中でわからないところを周囲と共有しながら、最大限の力を発揮して参加されていたと思います。

西森：
今はホッとしたという気持ちが一番大きいです。なかなかうまくいかず、途中では焦りの気持ちもありましたが、成果が出せて良かったです。

張：
初めての参加で緊張しました。周りの人の知識を吸収しながら自分が役に立てそうなところは意見を述べることができ、自分の成長を感じます。NTTスマートコネクトさんの事業にもとても関心を持ちました。

徳永：
優勝という成果はもちろん、一部ではあるもののチームに貢献できてよかったと思います。また、初めてPythonを使った特徴量エンジニアリングと分析を行なったのですが、その精度が思ったよりも良く、昨日まで全くできなかったことができるようになって純粋に嬉しいです。

今日の取り組みでよかったところを教えてください

田中：
あまり時間がありませんでしたが、それぞれの役割分担がうまくいきました。手持ち無沙汰になる人がなく、効率的に作業を進めることができました。チームワークのおかげで優勝できたと思います。

西森：
私も田中さんと全く同じで、チームワークがよかったと思います。

徳永：
5人もチームメンバーがいたので手が空いてしまう人が出るのではと思っていました。ですが、経験の浅い自分自身も含めみんなが活躍できて、それがとても嬉しかったです。

ハッカソンに参加してみて、勉強になったことはありましたか

呉：
機械学習を勉強し始めてまだ１カ月なのですが、どこまでできるかやってみようと思い参加しました。チームの役にあまり立てなかったかもしれませんが、いろいろなことを教えてもらい、勉強になりました。もっと勉強していきたいと思います。

張：
チームを組んで同じ課題に取り組むことで、一人で勉強していてはわからない部分に気付くことができました。また、他のチームの考えを聞くことで、別の可能性があることも知ることができます。オンライン学習などでは学べないことを勉強できました。

反省点はありますか

田中：
今回機械学習をきちんとやるのがほとんど初めてだったので、経験と知識が不足していたのが一番の反省点です。もっと知識があれば「無駄な作業」の詳細まで踏み込んだ、より深いアウトプットができたのではと思っています。

西森：
方針を決めるまでに時間がかかってしまいました。最初はデータをどう見たらよいかわからず、全く手探りの状態でした。今まで扱ったことがないデータで、実際の現場で扱われるデータの難しさを知りました。

張：
あまり主張ができなかったところです。私は経済学部の出身で、その知識が活かせるところもあったはずなので、もっと自分の意見をたくさん言うべきだったなと思っています。

徳永：
まだまだ、勉強が足りないと感じました。コードがうまく書けず、メンバーに頼ってしまったところもありました。今後も経験を積み、速く正確にコードを書けるようになりたいです。

NTTスマートコネクトさんにはどのような印象を持ちましたか

呉：
AIやプログラミングへの熱意と知識の高さを感じました。企業でエンジニアとして活躍するには、もっと勉強しなければならないと感じました。

田中：
会社名を聞いたことはあったのですが、これまで事業内容について具体的なイメージはありませんでした。今回のようなイベントは、話を聞くだけの企業説明会とは違って、具体的な仕事の一端に触れることができ、会社のこともよくわかるような気がします。有意義な経験ができました。

徳永：
非常に力強い、チャレンジ精神のある会社だとの印象を受けました。また、新入社員にも活躍する機会があるというところに魅力を感じました。

今後、どのようにAIと関わっていこうと思っていますか

田中：
私は今、サービスロボットのセンシングについて研究してします。AIやデータ分析の知識や経験は、当然、ロボティックスにも必要になっていくので、今回の経験を生かし、さらに勉強していきたいと思います。

呉：
まずはもっと基礎的な知識をつけたいです。コードが書けるようになって自分で何かを作れるようになったら、その先何がしたいかについてさらに考えたいと思います。

西森：
私は医者の立場から、医療にAIを活用できないかと考えています。AIについてもっと勉強して、地域医療に役立つAIプロダクトをつくるのが夢です。

張：
経済学部生ですが、周りの情報学部生から教えてもらって興味を持ち機械学習の勉強を始めました。最近は情報学部の教授と共同で経済学にAIを活用する取り組みを行っており、これをもっと推し進めていきたいと思っています。

徳永：
これから大学で本格的にAIやデータ分析について学んでいくのですが、AIがビジネスに与える影響についても関心があり、経営についても勉強しています。経営の意思決定に関わるAIを実現させたいです。