筆者らのデータ分析チームは、「KDD Cup 2015」というデータ分析の国際大会で2位に入賞しました。第4回までで、「オンライン無料講座からの離脱者を予測する」という処理全体について、筆者らの取り組みと思考について説明してきました。今回は少し目線を変えて、競技をやり抜くためのチーム運営について、筆者らがどんなことを考えて、どう行動したのかを競技の時間軸に沿って紹介します。
競技におけるチーム運営は、実務とは大きく違うため、日常業務での経験はあまり役に立ちません。モデルの要件や、チームの規模と体制、活動予算などが、競技によってそれぞれが異なるため、それらに合わせて運営スタイルも変える必要があるからです（表1）。最も大きな違いは、競技活動が自主勉強扱いである点と、役割分担があいまいな体制である点です。結果、各メンバーの主体性やモチベーションがパフォーマンスに強く影響するチーム構造になります。
表１：データ分析における業務と競技の違い拡大画像表示
加えて今回、筆者らFEG（金融エンジニアリング・グループ）とNSSOL（新日鉄住金ソリューションズ）の合同チームは、実務ではあまり取り得ない規模だったため、体制と進め方は手探り状態でした。こうした辺りも含め、正直にお伝えししましょう。
競技開始前
合同チームのための大義名分を立てメンバーの負担を減らす
これまでFEGとNSSOLは、それぞれが個別にKDD Cupに参加してきました。今回、合同チームになったきっかけは、競技とは無関係で、NSSOLが開発しているデータ分析サービス「Data Veraci（ダータヴェラーチ）」の検証でした。Data Veraciの特徴は、弊社の顧客を含め、遠隔地のメンバーと共同でデータを分析するための環境を提供することです（図1）。そこで、東京にいるFEGと横浜にいるNSSOLを遠隔地にいるメンバーとみなし「KDD Cup 2015を実証実験の題材にしよう」ということにしたのです。
図１：「Data Veraci」を使って遠隔地からの共同作業を実現拡大画像表示
こうした理屈を付けることで、競技参加が単に業務外の自主勉強活動ではなく、会社の研究開発活動の一部になります。今回の例でいえば、データ分析作業そのものは自主勉強だとしても、機器やモジュール設定などITの課題解決は実証実験のための業務となり、1日を有効に使えます。FEGにとっては、IT部分はNSSOLがサポートするためデータ分析に専念できるというメリットも生まれます。
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