2024年7月18日～9月1日に開催された「SIGNATE Cup 2024」に、「情報学課題解決実習2A」で安藤慎吾准教授のプロジェクト（SIGNATEコンペティション・チャレンジ・プロジェクト）を履修する情報学部 情報学科2年の小野勇正さん、三橋航さん、吉岡大和さんが参加しました。
SIGNATEは、2018年4月にオープンしたAI・データサイエンスのコンペティションサイトです。今回参加した本学のチームは、社会人も含めた全参加チーム中60％以内の順位、最終スコアは100点満点換算で82.27点（1位チームのスコアは84.67点）と善戦しました。
・チーム名：Masuruno
・最終順位：662位 / 1123チーム中（学生・社会人の合計）
・最終スコア：82.27点（100点満点で換算）
https://signate.jp/users/238636
https://signate.jp/users/203765
https://signate.jp/users/239941
■参加した学生のコメント
今回参加したコンペは「顧客データを元に成約率を予測する」というのがタスクでした。授業で取り組んだものとは違う部分もあったので、少し戸惑う場面もありました。しかし、学修した内容を応用して、ネットなどで調べながら取り組んでいきました。夏休み期間ということもありチーム全員で集まるのは難しかったのですが、私はリーダーとしてZoomなどで会議の場を設けたり、どのように進めていくかスケジュール管理をしたり、すべての会議に参加して積極的に進めるように努めました。正直なところ、今回まだまだやれることはあったのではないかと思っています。消化不良なところがあるので、次回参加するコンペではそのようなことがないようにしたいと考えています。
（小野 勇正さん／情報学部 情報学科2年 人工知能専攻、チームリーダー）
率直な感想としては「難しかった」です。最も大きな理由は、課題に対してどのようにアプローチすればよいのか明確に分からなかったことです。先生のアドバイスやチームメンバーとの情報共有でも解決できない問題が出てきたり、行き詰まることが多く、自分の実力や準備不足を痛感しました。チームとしては8割を超える位の成果を出すのが精一杯で、個人としても7.7割程度の結果に終わり、悔しい思いをしました。私個人が特に力を入れたのはデータの正規化です。データの表記ゆれを統一し、数値化することで正規化を行い、文字データについてはダミー変数に置き換えることで正解率の向上を目指しました。しかし、結果は前述の通りであり、特にモデルの部分では何をすべきかが十分に理解できませんでした。さらに、各メンバーのスケジュールが合わなかったことや、時間不足も難しさの一因となりました。全体を通して、満足のいく結果とはいえませんでしたが、SIGNATEのコンペの雰囲気や進行方法を学び、初めてチームでプロジェクトを進める経験ができたことは貴重でした。結果として、参加してよかったと感じています。
（三橋 航さん／情報学部 情報学科2年 情報工学専攻）
今回のデータ分析コンペを通じて、自分の取り組みの最低ラインを見極める力を身につけたいと感じました。当初は、序盤でモデリングを行い、その後に前処理や特徴量エンジニアリングを担当している小野さん達と合流し、進める予定でした。しかし、モデリングの精度を少しでも高めようとこだわりすぎてしまい、期限ギリギリまでその作業に取り組んでしまいました。その結果、特徴量エンジニアリングに十分な時間を割くことができず、改善の余地が残ったと感じています。
（吉岡 大和さん／情報学部 情報学科2年 人工知能専攻）
SIGNATE
SIGNATEは、2018年4月にオープンしたAI・データサイエンスのコンペティションサイトです。今回参加した本学のチームは、社会人も含めた全参加チーム中60％以内の順位、最終スコアは100点満点換算で82.27点（1位チームのスコアは84.67点）と善戦しました。
・チーム名：Masuruno
・最終順位：662位 / 1123チーム中（学生・社会人の合計）
・最終スコア：82.27点（100点満点で換算）
https://signate.jp/users/238636
https://signate.jp/users/203765
https://signate.jp/users/239941
■参加した学生のコメント
今回参加したコンペは「顧客データを元に成約率を予測する」というのがタスクでした。授業で取り組んだものとは違う部分もあったので、少し戸惑う場面もありました。しかし、学修した内容を応用して、ネットなどで調べながら取り組んでいきました。夏休み期間ということもありチーム全員で集まるのは難しかったのですが、私はリーダーとしてZoomなどで会議の場を設けたり、どのように進めていくかスケジュール管理をしたり、すべての会議に参加して積極的に進めるように努めました。正直なところ、今回まだまだやれることはあったのではないかと思っています。消化不良なところがあるので、次回参加するコンペではそのようなことがないようにしたいと考えています。
（小野 勇正さん／情報学部 情報学科2年 人工知能専攻、チームリーダー）
率直な感想としては「難しかった」です。最も大きな理由は、課題に対してどのようにアプローチすればよいのか明確に分からなかったことです。先生のアドバイスやチームメンバーとの情報共有でも解決できない問題が出てきたり、行き詰まることが多く、自分の実力や準備不足を痛感しました。チームとしては8割を超える位の成果を出すのが精一杯で、個人としても7.7割程度の結果に終わり、悔しい思いをしました。私個人が特に力を入れたのはデータの正規化です。データの表記ゆれを統一し、数値化することで正規化を行い、文字データについてはダミー変数に置き換えることで正解率の向上を目指しました。しかし、結果は前述の通りであり、特にモデルの部分では何をすべきかが十分に理解できませんでした。さらに、各メンバーのスケジュールが合わなかったことや、時間不足も難しさの一因となりました。全体を通して、満足のいく結果とはいえませんでしたが、SIGNATEのコンペの雰囲気や進行方法を学び、初めてチームでプロジェクトを進める経験ができたことは貴重でした。結果として、参加してよかったと感じています。
（三橋 航さん／情報学部 情報学科2年 情報工学専攻）
今回のデータ分析コンペを通じて、自分の取り組みの最低ラインを見極める力を身につけたいと感じました。当初は、序盤でモデリングを行い、その後に前処理や特徴量エンジニアリングを担当している小野さん達と合流し、進める予定でした。しかし、モデリングの精度を少しでも高めようとこだわりすぎてしまい、期限ギリギリまでその作業に取り組んでしまいました。その結果、特徴量エンジニアリングに十分な時間を割くことができず、改善の余地が残ったと感じています。
（吉岡 大和さん／情報学部 情報学科2年 人工知能専攻）
SIGNATE
