こんにちは、未来デザイン部です。
今年度の未来デザイン部は快進撃です！
なんと、すでに全国出場を決めているJAPAN AI CUPですが、中高生DS探究部門に続き、中高生予測部門においても優秀な結果を残した部員三人が、全国出場を勝ち取りました！
また、うち一人はすでに「優秀スコア賞」を獲得しています！！
現在は、3/27に東京で行われる最終審査会の準備で大忙しです。
ただ解法を説明するだけでなく、審査員に伝わりやすく、また興味深い提案ができるようなプレゼン作成を目指しています。
「一体なんの大会なんだ」という方のために、少しだけ、今回の大会の概要を説明します。
本大会は、「与えられた4万人分の１年間(2024/2~2025/1)のスーパーでの購買データを基に、１か月(2025/2)の間に4万人が再びスーパーに来るかどうか」を予測し、その正解率を競います。
「そんなのを自動で予測するモデルなんて作れるの？」と思う方もいらっしゃると思いますが、LightGBMやCatBoostと呼ばれる、予測に特化したAI（アルゴリズム）がありまして、これらを特訓してモデルを作成するのです。
先ほど、１か月の間に4万人の再訪予測をすると話しましたが、実は既に3万人分の答え（再訪したか）はこちらに与えられています。
「4万人分の１年間の購買データ」「3万人分の再訪結果」二つのデータを使用して、「残り1万人分の再訪を予想」し、その正解率で順位決定がなされます。（以下に図を用意しました。Geminiで生成）
この大会、「予測モデルの特訓方法」で差がつきます。
AI（アルゴリズム）に、単に購買データと正解を読み込ませるだけでなく、「どの特徴に着目させるか」といった指示が重要です。
例えば、「スーパーでお米を買う人は定期的に来る可能性が高いだろうから、米を買ったかどうかをAIに注視させよう」など、この着眼点によって、各個人が作成したモデルに強く個性が表れます。
因みに、肝心のスコアですが、「1.00000を満点」とした時に、「4位0.89788」「5位0.89787」というように、百分率にして0.001%台を争う、非常にシビアな世界でした。（私も一般部門に参加しましたが、最終0.89744で90位と…スコアが伸び悩み苦労しました）
今回、最終審査会に出場を決めた三人の解法も三者三様でした。如何に個性があり、興味深い発表を出来るかが受賞のカギになります。
頑張って参ります。生徒らに応援よろしくお願いいたします。（漆谷）
