Peakers Hitachi Cup – クレジットカード不正取引予測ハッカソン- メンターインタビュー　株式会社日立製作所　顧志明さん

2019年9月20日、株式会社日立製作所とPeakersの共同開催でPeakers Hitachi Cup – クレジットカード不正取引予測ハッカソン- 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、海外のクレジットカード取引のオープンデータを用いてモデルを作成し、不正取引の予測を行うというもの。偏りが大きく、セキュリティ上詳細がわからないため取り扱いの難しいデータであったが、参加者それぞれが工夫を凝らし精度を磨き上げていった。その結果、F値での評価で2位と3位は0.8461ptの同率、1位と2位3位との差は0.01pt程度でかなりの接戦となった。

本ハッカソンに技術メンターとして参加したのが、日立製作所サービスプラットフォーム事業本部・デジタルソリューション推進本部・AIビジネス推進部の顧志明さんだ。現在はAIに特化した部署で活躍する顧さんだが、入社時はストレージなどを扱うハードウェア系の業務に従事。また大学では認知心理学を学んでいたという、バラエティ豊かな経歴の持ち主である。今回のハッカソンで、「AIは誰にでも開かれたオープンな分野である」と改めて感じたという顧さん。参加の感想や、上位入賞のポイントなどを伺った。

今回のハッカソンの率直なご感想をお聞かせください。

今日はメンターという形で参加できたのが新鮮でした。様々なバッググラウンドを持つ方が最先端の技術にどんどん取り組む姿が見られて嬉しかったです。文系の方も機械学習が専門でない方も、みなさん1日でやり遂げていて、AIの世界は誰でも参加できる大きな世界だなと思いました。実務ではコストなどもいろいろ考えなければならないですが、コンペは精度を上げることだけに集中して取り組めるのがいいですね。

上位入賞された方はどんな点が好成績に繋がったのでしょうか？

特に、特徴量をいろいろ作って取り組んでいた1位の方が印象に残っています。上位者は皆さん近い手法を使用していましたが、特徴量を作るところで差がついたと思っています。他にポイントだったのは、過学習を防ぐことができたかどうかです。例えば、初心者はオーバーサンプリングとクロスバリデーションのどちらを先に行うかでミスをしがちです。この場合、オーバーサンプリングを先に行ったほうがテストデータでは高い精度が出ます。ただ、過学習を起こしやすく、新しいデータで最終評価を行うと精度が大幅に落ちてしまうことがあります。やはりテストデータとトレーニングデータをどう分けて学習していくかは非常に大事で、みなさんそこに配慮しながら実装できていたなと思います。もちろん私からもアドバイスはしたのですが、きちんとそれを理解して調整してくれました。

AI事業に対しては、どのような思いをお持ちですか？

私は、いろいろな分野で技術を活用している点に惹かれて日立に入社しました。お客様の幅広い課題を日立の技術で解決するというのが日立の一番の強みで、これはAIでも同じです。

産業に強いという日立の強みを生かして、10年後はさまざまな産業分野ですぐに使えるようなクラウドAIを作り、業界をリードする存在になっていたいと思います。

これから入社する学生には、どんな活躍を期待しますか？

入社したらAIだけでなくいろいろな部署でいろいろな仕事を経験してほしいです。私も、大学院では機械学習を研究していましたが、入社後はストレージなどのハードウェアも担当しました。今思うと、このときに現場を経験していたことがとても良かったと思います。現場の人の気持ちや、プロダクトや品質に対する会社の思いがわかるようになるからです。こういう経験があると、AIに対する気持ちや姿勢も変わるので、ぜひいろんな仕事を経験してほしいです。