Peakers Hitachi Cup – 道路交通量予測コンペハッカソン 優秀賞 西川 貴章さん 早稲田大学創造理工学部 社会環境工学科

2019年9月25日、株式会社日立製作所とPeakersの共同開催でPeakers Hitachi Cup – 道路交通量予測ハッカソン- が行われた。本イベントは、コンペティション形式の個人戦ハッカソンだ。課題はアメリカの道路交通量のオープンデータを用いて、モデルを作成し、交通量予測を行うというもの。日立製作所からは3名のメンターが参加し、学生からの疑問や質問に対してアドバイスする形でサポートした。

本課題はデータのボリュームがかなり大きく、前処理や取り扱いの段階で苦戦した方も多かった。しかし、最終的には半数以上の参加者がMAE（mean absolute error）20~30までの間に集中（交通量の全体平均は187程度）。第一位はPeakersでの事前検証でも超えられなかったMAE20.0の壁を突破し、19.16を記録するハイレベルな争いとなった。今回は参加者の中でも特にスコアが高かった、上位3名の優秀者にインタビューを行った。

Peakers Hitachi Cup第一回にも参加した西川さん。その時は機械学習の経験が浅かったこともあり、メンターに付きっきりで教えてもらい課題をこなしていたという。それから自主学習を重ね、１ヶ月かからずにスキルを習得。今回は見事３位という結果を残した。粘り強さが強みの西川さんはどんなアプローチで課題に挑んだのか。

工夫された点は？

周りの人を見ていると2つのアプローチがありました。1つは1位の方が採用されたハイパーパラメータを使うやり方で、僕が採用したのはもう1つの、特徴量エンジニアリングを中心にした方法です。1位の方の手法は知らなくて、できませんでした。工夫したのは、サンプリングをして最初のデータ容量を小さくすることで、扱いやすいデータにするという点です。いくつサンプルを取ってくればいいのかというところで、たくさん試行錯誤しました。

第1回からの短期間で、好成績を残せた秘訣は？

現在はアルバイトでプログラミングをしているのですが、前回の経験を生かし、アルバイト先の方に色々と教わり自主学習をしました。結果を見て、自分もまさか！　と思いました。でも、機械学習って、初心者が悪戦苦闘しているうちに芽が出てくるということが多いような気がします。そもそもプログラミングを学び始めたのも、ついこの間のことなんですよね。やる気を出せば誰でも瞬く間に力をつけられるのが、この道の面白さだと思います。打ち込む作業はとても地味なんですが、その先にある、自分がやりたいことが実現できたときの達成感が楽しくて続けられるのかなと思います。

今後はどんなハッカソンに出てみたいですか？

構造物を扱うハッカソンに興味があります。大学で土木を学んでいて、今回参加しようと思ったのも、交通計画という大学での研究にど真ん中のテーマだったからです。振動のデータから構造物の寿命などを予測するといった課題にチャレンジしてみたいですね。

日立製作所に対する印象は？

家電メーカーのイメージが強かったので、機械学習に関してどのような取り組みをしているか知りませんでした。インフラシステムを扱っていることは知っていましたが、こんなにも幅広いジャンルのことに取り組まれていることを知り、イメージが大きく変わりました。メンターさんも、すごく優しかったです！　何度も質問してしまいましたが、丁寧に教えていただきました。今回の結果も、メンターさんのおかげです。

今後取り組んでいきたいことを教えてください。

今後AIと5G通信が普及していく中で、そこにインフラが対応できるのかがすごく興味があります。たとえば、車1台1台にAIを積んだら、膨大な通信量になりますよね。一方で人があまり車を運転しない時間には、それほど通信が行われない。そういった時間ごとの変化に対してインフラ側を最適化するのにもAIが使われるという話を聞きました。すごく興味を持ったので、詳しく勉強したいと思っています。