堀江 真平

　修士1年の4月に、AI・データサイエンスプログラムへ参加しました。データサイエンティストとしての知識と技術を学ぶと共に、働くうえで重要なことの一つである、チームとしての活動を経験するため、このプログラムに参加しました。 　中間テストでは、データからマーケティングの施策を考えるというものでした。それぞれのデータが何を表しているかを理解するところから始め、少しずつデータ分析を進めることができました。一方でテストのゴールは施策を考えることだったため、チームでのミーティングを増やし、どのデータを用いると効果的かを話し合い続けました。その結果、データから短期と長期で複数の施策を用意することができました。 　最後のテストは、データからキャンペーンに参加する確度が高い顧客を予測するというものでした。初めはプログラムで学んだ実装技術を活かして、少しずつ精度を向上させることができましたが、途中から機械学習のアルゴリズムをいくら変えても上がらなくなってしまいました。その原因は、前処理の時にデータの特徴を抽出することができておらず、上手く予測できていないと考えました。そこでプログラムで学んだ内容だけでなく、関連サイトを巡回し本を読み漁ることで、別のエンコーディング方法や特徴量の生成法を調べました。更に複数の機械学習を組み合わせ新たな特徴量を生成することで、予測精度を大幅に向上させることができました。 　この出来事を通して、機械学習の実装法などデータサイエンティストに必要な能力だけでなく、チームとして方向性を明確にし、それに向け計画を立てる方法や、様々な媒体から情報を集め、問題を解決する術を学ぶことができました。