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【インタビュー】当社社員の山本がKaggleコンペティションにてソロでのGoldメダルを獲得しました

こんにちは!
アクロクエストテクノロジーの栗原です。

今回は、世界最大規模のデータサイエンスプラットフォームのKaggleで開催された
コンペティション「Global Wheat Detection」にて、2,245エントリー中6位に輝き、
Goldメダルを獲得した山本さんにインタビューしていきます。

山本さんには、一年前にインタビューしたことがあるのですが、
Kaggle6位入賞ということで今回はコンペティションの感想や、
Kaggleに熱中する理由を中心に話を聞きました!

▼一年前の山本さんインタビュー記事(過去の経歴についてはこちらをご覧ください。)

- 6位入賞かつGoldメダル獲得、おめでとうございます!

ありがとうございます!
もっと上を目指していましたが、ひとまずソロでのGoldメダル、ほっとしました。

(結果のランキング - Private Leaderboard)

- ツイート見ましたが、ソロでのGoldメダルは今回が初でずっと狙っていたんですよね。

そうなんですよ!
これまでチームでGoldメダルを受賞したことはありましたが、
ソロでのGoldメダルはなく、ずっと欲しいなと思っていました。

Kaggleを始めて6年、とても嬉しいです。

(これまでのKaggleでの成績)

- 今回はどのようなコンペティションだったんですか?

世界中の小麦畑の画像が与えられ、その中から小麦の穂の位置を検出する問題でした。
小麦と一言でいっても、品種や地域により形が異なるため、
検出が難しいところがコンペのポイントでしたね。

小麦の穂の検出精度が向上することで、農家の収穫の品質が上がったり、
研究者が穂の密度やサイズを正確に計算できるようになります。

開催期間は3ヶ月ほどで、5月5日開始、8月4日に終了しました。
詳しくはこちらのブログで紹介しているので、ぜひ読んでみてください。

小麦物体検出のKaggleコンペティションGlobal Wheat Detectionで7位になりました - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは @tereka114 です。 先日まで開催された物体検出の コンペティション「Global Wheat Detection」で7位になり、ソロゴールドを獲得しました。 Kaggleはじめて6年目でようやく獲得できたので感慨深いです。 本記事では簡単にそのコンペの参加状況を記載します。 世界中の小麦の穂を画像から検出する コンペティションです。 小麦の穂の検出精度が向上することにより、農家の収穫の品質が上がったり、研究者が穂の密度やサイズを正確に計算できたりします。 コンペティションの開催
http://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2020/08/21/175617

また、結果はこのページから見れます。
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/leaderboard

- 苦労した点はありましたか?

学習データに入力されたものと異なる環境下での評価データで
きちんと推論して良い結果を出すという点が難しかったですね。

機械学習を実運用で使うときにあたって、
確実に直面する問題と同じだったので、工夫しがいがありました。

- 山本さんが難題も楽しみながら取り組んでいる様子が浮かんできますね。笑
さて、初のソロGoldメダルを獲得したわけですが、今後の目標はありますか?

あります!
自分自身の一つの実力の証明として、世界で200人ほどしかいないGrandMasterになることです。
ずっとそこを目指してやってきたので、今回のソロでのGoldメダルは特に嬉しかったですね。

GrandMasterになるには、あとGoldメダルが2枚必要。
先は長いかもしれませんが、少しずつ精進して成し遂げていきます!

- GrandMaster、まだまだ上を目指しているんですね!
山本さんがKaggleに熱中する理由はなんでしょうか?

大きく2つあります。1つ目は、「世界中の人が同じコンペにおいて自身の作品(アルゴリズム)を競う
というコンセプトが好きだからです。
世界トップレベルのデータサイエンティストとしのぎを削る毎日は、充実感に溢れています!そして2つ目は、実際の仕事に活きてくるからです。
仕事では、機械学習・データ分析プロジェクトリーダーを担当)

現在、機械学習は既存のシステムに組み込まれ、よりよいシステムにするために使われています。
例えば、機械学習を使うことで、流通における配送物の仕分けを効率的に行うことができます。

しかしそこで大事なのが、精度を上げること。

全く経験したことのない問題だと一から手探りで実験していくことになるので、
時間がかかってしまいますが、Kaggleのコンペティションで似た問題を解いていると
データの勘所や課題がわかるので、より適切なアルゴリズムを早くから選択できるようになります。

この先もKaggleに取り組みつつ、さらに会社の仕事や製品に活かしていきたいですね。

- 今後のさらなる活躍に期待しています!本日はありがとうございました!

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