データ分析コンペとは?定義や目的から国内外のコンペ一覧まで紹介
最終更新日:2024/11/29
ビッグデータの普及や自社のビジネスにかかわる情報入手経路の多様化により、これまで以上にデータ分析の重要性が高まっています。
単純に情報を収集するだけではビジネスに生かすことはできないため、いかに収集したデータを効果的に活用できるかが、自社の成長につながるポイントです。
しかし、適切なデータ分析を行うには、さまざまな知識や経験、技術が欠かせません。そこでデータ分析の技術向上や優秀なデータサイエンティスト獲得を実現させるためにおすすめなのがデータ分析コンペです。
今回はデータ分析コンペの概要、社内コンペと公募コンペの違いから、国内外のメジャーなデータ分析コンペを紹介します。データ分析に本格的な取り組みを検討している企業担当者はぜひ、参考にしてください。
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データ分析コンペとは
データ分析コンペとは、あらかじめ決められた課題に対し、機械学習や統計学、情報処理分野の知見などを用いて分析を行い最適解の予測精度を競うコンペティションです。
現在、国内外で複数のデータ分析コンペを行っているプラットフォームがあります。企業が人材発掘や課題解決、ブランディングなどを目的としてプラットフォーマーに資金を出し、コンペを開催するのが一般的です。
また、社内にいるデータサイエンティストの技術力向上を目指して開催されるクローズドなコンペもあります。
データ分析コンペの種類
前述したように、データ分析コンペは、プラットフォーマーが開催し、国内外にいる多くのデータサイエンティストが参加する公募コンペと社内だけで行われる社内コンペの大きく2つに分けられます。それぞれの概要は次のとおりです。
社内コンペ
社内コンペを行う目的は、社内にいるデータサイエンティストの技術力向上。そして、新たな人材発掘です。具体的には、社内でのデータを上手く活用できていない課題を集め、コンペ形式で課題解決を競う形で行います。
コンペ形式で行うことにより、競争心が生まれ最適解が導き出しやすくなったり、集合知により短期間で解決策が生まれたりするのがメリットです。
また、社内に広く告知することで、現在はデータ分析にかかわっていない社員から最適解が提出されるケースも少なくありません。これにより、新たな人材発掘が実現するのも社内コンペを行う目的の一つです。
公募コンペ
公募コンペとは、企業や団体、大学などがプラットフォームを利用して広く内外から提出した課題に対する予測精度を競い合うコンペティションです。
プラットフォームは国内外に複数あり、開催者は自社の課題や開催趣旨に適したプラットフォーマーを選び、資金を出すことでプラットフォームを利用できるようになります。
開催者にとっては、課題解決や優れた人材の発掘、自社のブランディングなどが目的です。参加者にとっては、自身の技術力の確認、アピールのほか、賞金が出るケースもあり、賞金目当てで参加する場合もあります。
国内のデータ分析コンペ一覧
データサイエンティストやデータ分析コンペというと海外の方が活発に活動しているイメージがあるかもしれません。
しかし、現在、日本国内でも多くのプラットフォームが存在し、活発にデータ分析コンペが開催されています。ここではそのなかでも主なプラットフォームを見ていきましょう。
SIGNATE
SIGNATEは、株式会社SIGNATEがデータ分析コンペ、AI/データ分析人材求人、AI/データサイエンスを実践形式で学べる講座などを提供する日本最大のプラットフォームです。
企業、団体、省庁などさまざまな開催者が多くのコンペを開催しています。また、コンペは、「懸賞付き」「学生限定」「練習問題」「SOTA(極限の精度・知見の共有を目的としたコンペ)」などカテゴリ別に整理されていて、参加者は目的に応じて好きなコンペに参加可能です。
また、開催者側が選んだ参加者のみによるクローズドコンペ開催も可能なため、公募コンペだけではなく、社内コンペや社内研修としても利用できます。
Marketing Analysis Contest
野村総合研究所が開催するデータ分析コンペです。2022年7月現在、「マーケティング分析コンテスト2022」が開催されています。
コンテストの内容は、同研究所が調査を行った消費者マーケティングデータの提供を受け、データ分析による斬新なビジネスの法則やマーケティング指標を導き出すものです。
上述したデータ分析コンペのように、自社が開催者となって行うものとは異なります。ただ、グループでの参加も可能なため、自社のデータ分析能力向上を目的として参加されてみてはいかがでしょう。
PHMC データチャレンジコンテスト
株式会社電通国際情報サービスが主催する、製造業のデータサイエンティストを対象にしたデータ分析コンペです。
日本の製造業におけるPHM(Prognostics and Health Management)の取り組み拡大、活性化を目的とし、具体的な課題は、バッテリーの残寿命予測分析です。所属勤務先が日本の製造業であれば誰でも参加可能で、勤務先企業もしくは個人で参加できます。
マーケティング分析コンテスト同様、開催者側ではなく、自社のデータサイエンティスト育成、ブランディング目的での参加がおすすめです。
atmaCup
atmaCupとは、atma株式会社が提供するオンサイトデータコンペのプラットフォームです。一般的にデータ分析コンペは、Web上で課題が発表され、参加者はそれぞれの場所でデータ分析を行います。
しかし、atamaCupは、実際に会場に集まり、準備されたテーマに沿って分析・予測を行い、その精度を競うコンペです。
参加者全員が同じ条件のもとに短時間で予測を行うため、通常のデータ分析コンペに比べ、参加者のスキルが如実に結果に表れるのが特徴といえるでしょう。
ProbSpace
ProbSpaceとは、株式会社ProbSpaceがデータ分析コンペ、参加者によるコミュニティなどを提供するプラットフォームです。
データ分析コンペでは、「論文の被引用数予測」「スパムメール判別」「宗教画テーマの分類」「米国株式市場将来株価予測」など多様なコンペがあります。
開催されているコンペの数はそれほど多くはないものの、参加者同士によるディスカッションができるプラットフォームはほかにはあまりありません。コンペも賞金が出るものが多く、参加者側にはメリットの大きいプラットフォームといえるでしょう。
海外のデータ分析コンペ一覧
日本国内のデータ分析コンペプラットフォームに続き、海外のデータ分析コンペプラットフォームを紹介します。
Kaggle
Kaggleは、Googleが提供するデータ分析コンペのプラットフォームです。世界でもっとも有名でプラットフォームで、日本にも多くの参加者がいます。
海外のデータ分析コンペというと日本からの参加はかなり敷居が高いと思いがちですが、初心者向けに丁寧な説明が添えられているコンペも多いのが特徴です。
開催者は主に海外の企業や団体ですが、過去には日本企業が開催者となったコンペもあります。また、参加者同士が情報交換を行える掲示板、自作のデータセットを公開する機能など、多様なサービスがあり、開催側、参加側どちらにもメリットのあるプラットフォームです。
DRIVENDATA
DRIVENDATAとは、アメリカに本社を構えるDRIVENDATA LABSが提供するデータ分析コンペのプラットフォームです。主に国際開発、健康医療、地球環境、教育など社会貢献にかんするテーマが中心となっています。
社会貢献に関心のある企業であれば、開催ではなくコンペに参加することで、社会貢献につながるとともに、自社のブランディングにも大きな影響を与えるでしょう。
AIcrowd
AIcrowdとは、スイスに本社を構えるAIcrowdが提供するデータ分析コンペのプラットフォームです。
スイスの会社でありながらも、開催者としては、Facebook、Spotify、Microsoft、IBMなどアメリカ企業が多く、日本からもSONYが開催者として参加しています。コンペの内容は、ゲームやAIに関するものも多く、
Analytics Vidhya
Analytics Vidhyaは、インドに本社を構えるデータ分析コンペのプラットフォームです。
対象はインドのデータサイエンティストで、データ分析コンペのほか、インドのトップ企業での有償インターシップの紹介。ほかにも、AIスキルを磨くためのプログラムの提供、機械学習やPython入門などのオンライン講座などを行っています。
Tianchi
Tianchiは、中国のAlibaba Cloudが提供するデータ分析コンペのプラットフォームです。海外の多くの企業や政府との連携により、さまざまなコンペを開催しています。
多くのコンペは賞金が出るようになっていますが、初心者向けのコンペも多く、練習として使用可能なデータセットも提供されているため、海外のデータ分析コンペに参加したい企業、個人にはおすすめといえるでしょう。
データ分析コンペで腕を磨こう
企業にとってデータ分析コンペは、自社の課題解決や優秀な人材の獲得に大きな効果を発揮します。また、社内コンペでは、データ分析にかかわっていない社員の才能発見にも貢献するでしょう。
さらに、開催者としてだけではなく、参加者としてもメリットは少なくありません。自社のデータサイエンティストの技術力向上や上位入賞することでのブランディング効果もあり、新たな雇用創出につながるケースもありえるでしょう。
開催、参加どちらであってもさまざまなメリットを得られるデータ分析コンペ。企業として積極的に参加されることをおすすめします。
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