2024年10月～12月に開催されたAI・データサイエンスのコンペティションに、「情報学課題解決実習2B」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 情報学科の2年次生が参加しました。
- 開催期間：2024年10月9日～2024年12月13日
- チーム名：yosshi_kun
- 参加学生：吉岡 大和さん（リーダー／人工知能専攻）、宇野 涼介さん（人工知能専攻）、三橋 航さん（情報工学専攻）、兪 イ豪さん（情報工学専攻）
- 最終順位：223位／528位（学生・社会人合計）
- コンペ概要：国土交通省として初開催のデータコンペ。GIS データのひとつである「国土数値情報」は、整備開始から50年、一般公開から20年以上の歴史を持つ国土に関する基礎的な地理空間情報。近年は民間企業での利用も拡大し、年間ダウンロード数は200万件以上（令和5年度）。
- タスク内容：国土交通省のオープンデータ「国土数値情報」と民間企業のデータを活用し、不動産の賃料・賃貸価格の予測モデルを構築。
- 開催期間：2024年11月1日～2024年12月5日
- チーム名：yuino
- 参加学生：⼩野 勇正さん（リーダー／人工知能専攻）、汪 煦東さん（情報工学専攻）、岡村 悠吾さん（情報メディア専攻）
- 最終順位：学生順位66位、全体順位298位／862位（学生・社会人合計）
- コンペ概要：SMBCグループは掲げるビジョンにもとづき、環境問題をはじめとした5つの日本社会の課題の解決に取り組んでいる。このコンペをきっかけに、データ分析だけでなく、社会課題解決にも関心を持ってもらいたい。産業活動による温室効果ガス（GHG）の適切な予測・管理は持続可能な社会の実現に不可欠だが、施設にはGHGの報告義務がない。
- タスク内容：アメリカの大気観測施設の位置情報データ、有害物質（TRI）排出量データ、GHG排出量データ、および必要に応じて外部データを活用し、特定の施設における「2014年のGHG排出量（GHG_Direct_Emissions_14_in_metric_tons）」について機械学習を用いて予測。
