敢闘賞：小山 孔次 三菱ＵＦＪ銀行 梅田支店
「コンペ参加を出発点にして、データ分析のスキルをさらに高めたい」
ベストスコア0.98052(提出112回)
（三菱ＵＦＪ銀行 梅田支店 小山 孔次）
※所属部店はコンペ参加当時
—参加理由を教えてください
大学は文系出身で、入行してからも5年間ずっと法人営業をしてきたので、数学や情報系についてはまったく縁がありませんでした。ただ、IT分野には興味があったので、業務の傍らPythonを勉強していました。コンペが開催されることを知り、自分にどれくらいの実力があるのか、腕試し的な意味も込めて参加しました。実務経験がまったくなかったので不安も大きかったですが、データ分析のスキルは今後必ず武器になると思っていたので、まずは経験を積んでいこうという思いで参加を決意しました。
—コンペ期間中に感じたことを教えてください
まず、e-ラーニングのコンテンツが非常に充実していることに驚きました。Pythonの勉強はしていましたが、半分趣味のような感覚でWebアプリ開発中心でしたので、機械学習については初学者とあまり変わらないレベルでした。e-ラーニングで初めて学んだ内容も多々あり、その学びがなければ、コンペで戦うのは相当苦しかったのではないかと思います。実際にコンペが始まると、最初は思うような精度が出ず、とても苦しみました。試行錯誤を繰り返し、コンペ期間の3分の2ほどが過ぎた頃にようやくまともな精度が出るようにはなりましたが、結局最後まで上位層の方たちと張り合えるような精度を出せなかったのは残念でしたね。自分なりに精度を上げるためにいろいろなサイトを調べたり、工夫をしたりしたつもりでしたが、最後まで差を埋められず、やはりまだまだ実力差があるんだなと痛感しました。
—本コンペで得られた成果を教えてください
e-ラーニングで新たな知識を得られたことはもちろんですが、コンペ期間中に開催された参加者向けセミナーでも、精度を向上させるための工夫や対応方法など、学ぶことが多くあり、非常に勉強になりました。独学ではなかなか気付けないような、いろいろな視点からモデルの精度向上を図るための工夫があるということを知れたのは、今回大きな学びだと思っています。
最初は周りのレベルについていけるか、という不安が大きかった中でスタートしたコンペでしたが、自分なりに試行錯誤しつつ、最後まで自力でやり通せたことは大きな経験になりました。また、今回のコンペを通じてKaggleやSIGNATEといった外部のコンペティションについても知る機会を得られたので、さらに知識を付けて思い切ってチャレンジしてみようと思います。もちろん、このコンペの第2回があれば、自分がどれくらい成長できたかを測るという意味でも、ぜひ参加したいです。
—今後、本コンペでの経験をどう活かしていきますか
データ分析やAI・機械学習などの技術を活用して既存の業務効率化を図ることや、新たなビジネスモデルを開拓していくことは、今後業務を進めていく上でより重要になってくると考えています。私はこの4月にグループ内のシステム会社に出向したので、今後業務を進めていく中で、今回学んだ知識を活かせる場面を探していきたいと思っています。
デジタル人材・データサイエンティストの育成
意欲ある従業員・コア人材の発掘・育成に大きな成果
MUFGでは、役員も含めた全行員を対象にデジタルリテラシーを向上させるためのプログラムを実施しており、コア人材を育成するための選抜プログラムや、意欲ある従業員の発掘・育成にも注力しています。あわせて、データサイエンティストの育成とAI・データ分析の推進にも取り組んでいるところです。
今回のコンペでは、AIモデルの精度を競うことで、デジタル人材として成長していきたいという高い意欲と、その努力の結果を目に見える形で確認できました。また、グループ横断で開催することで、データサイエンティストを発掘・育成するだけではなく、従業員のモチベーションアップやネットワーキングにもつながり、MUFGとしてのDX加速にも意義のあるものであったと考えています。
参加者からの反響も非常に大きく、第2回の開催については、規模を拡大して開催する方向で検討を進めています。
（MUFGデータサイエンスコンペ運営事務局）
