グローバル企業としてビジネス環境の変化に対応できる技術力が求められる中、社員の技術力向上は競争力に直結する重要な課題です。NTTデータでは、技術者同士のコネクションを醸成し互いに刺激を受けながら技術力を磨く場を創るため、「Global AI Challenge」を開催しました。

Global AI Challenge 概要

Global AI Challengeは、データサイエンティスト向けのデファクトスタンダードなプラットフォームであるKaggle上でAIスキルを競うコンテストです。テーマはCOVID-19による経済的影響の予測。参加者は、衛星画像やコロナ患者数などのデータを元に、未来の石油価格を予想するAIモデルを構築し、最も高い予測精度を出した人が優勝する仕組みです。COVID-19の影響でリアルなイベント開催が難しい状況の中、グローバル横断の技術者交流機会を創出すべく、オンラインで全ての工程が完結する新しいコンテスト形式にて新設したイベントです。各国から参加した社員が、個人あるいはチームで意見交換しながら課題に挑戦しました。インプットに使用した衛星画像データは産学連携の一環として大学から提供いただいており、本コンテストで優秀な予測精度を出したAIモデルは、学術研究へのフィードバックあるいはオープンソースとして公開するなど、社会貢献に役立てる予定です。

図1：AI Challenge開催ページ

図2：参加者が自身のノウハウなどの情報を投稿する様子

受賞者インタビュー（1）

私のAIモデルでは、LSTM（Long-short term model）というニューラルネットワークを用いました。時系列予測に複数の手法がある中でLSTMを用いた理由は、学習データ量が多いことと、長期的な周期をとらえやすいと考えたからです。
モデルの予測対象は、今回のコンペの評価対象である75日移動平均でなく原油価格そのものとし、予測結果から75日平均を算出する方式を取りました。
また、1日単位ではなく週単位で平均をとったものを学習データとして用いることで、暴落等の異常値の影響を少なくするように工夫しました。

受賞者インタビュー（2）

石油価格に影響を与える可能性のある複数の外部ソースがあるため、予測対象が非常にデリケートでした。すべてのソースをサポートデータとして取り入れることはほぼ不可能で、さらに時系列を扱うため、他の機械学習タスクと比較して難しいプロセスでした。
その中で、ディスカッションやノートで参加者相互に行われた課題に対する意見やお試し結果の提示などが大変役に立ちました。
世界中の人々と出会い、考えやアイデアを共有する良い機会であり、貴重な経験になりました。

図3：優勝者が作成したAIモデルによる予測結果と、実際の石油価格の比較