株式会社ナビタイムジャパン / ルートG 交通情報PJ メンバー・PM補佐・スクラムマスター
渋滞予測データの精度改善
最も利用頻度の高い渋滞予測データを過去のユーザの走行実績データから予測と誤差のある箇所の原因を調査し、原因解決のための対応を行い予測データの精度改善を行なった。 誤差の原因は多種多様で効率が良く精度向上が見込める課題を見つけ出し、施策を行った。 全体の5~8%程度の精度改善を実現できた。
吉川 尚
宮城県
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吉川 尚
膨大なデータから課題発見・解決まで一通り経験しており、データを触ることが得意です。 また、スクラムマスターを担当し、チーム内でより良い成果を出すためにどうすれば良いのかを考えることが得意です。
Ambition
In the future
基本的には自社のサービスをより良くしていきたい気持ちが強いです。 その中でデータを活用し、課題を解決していく工程に携わりたいです。 また、仕事と子育てを両立した働き方をしたいため、リモートワークでの仕事に携わっていきたいです。
サイバーコム株式会社
メンバー
半導体装置のソフトウェア開発に携わっています。
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株式会社G-gen3 months
クラウドソリューション部 メンバー
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Google Cloud を用いたデータ分析基盤の構築を担当していました。
- 行政サービスのクラウド利用コスト分析基盤の構築
AWS, Google Cloud, Azure, Oracle の費用可視化ダッシュボードをLooker Studioにて作成。 AWS, Azure, Oracle のコストデータは、他PJと連携しデータ収集方法や設計を主導で検討しつつ進めた。
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株式会社ナビタイムジャパン4 years
ルートG 交通情報PJ メンバー・PM補佐・スクラムマスター
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ユーザログなどの交通データを活用した渋滞予測の研究開発、規制データを活用した新規コンテンツの提供に携わっていました。 チーム内ではスクラムマスターを担当しており、成果を出すための良いチーム作りを担当していました。
- 渋滞予測データの精度改善
最も利用頻度の高い渋滞予測データを過去のユーザの走行実績データから予測と誤差のある箇所の原因を調査し、原因解決のための対応を行い予測データの精度改善を行なった。 誤差の原因は多種多様で効率が良く精度向上が見込める課題を見つけ出し、施策を行った。 全体の5~8%程度の精度改善を実現できた。
- - カーナビ経路探索に信号の待ち時間を考慮
オープンデータとなっている全国の信号制御データから各信号のおおよその待ち時間を算出するロジックを実装、データ化を行った。 これにより、経路探索による運転にかかる所要時間を約5％程度ではあるが正確に算出できるようになった。
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ルートG、道路データPJ メンバー
地図上にある道路や規制情報などのデータ整備や、利用可能な情報を他PJと連携し、新機能を作成していく
金沢工業大学4 years
工学部・情報工学科
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情報工学に関する基礎の部分を主に学びました。 機械学習を用いた野球の配球予測をテーマに研究を行いました。