国立大学法人滋賀大学 様

滋賀大学の産学連携プロジェクトにセゾンテクノロジーが参画
DataSpiderでプログラミングの効率化と見える化を支援

滋賀大学と株式会社帝国データバンクの連携協定により、2019年7月に設立された「Data Engineering and Machine Learningセンター（以下DEMLセンター）」では、データ解析の精度を高めるために欠かせないデータ研磨・加工といったデータマネジメントをテーマに据え、オープンデータ等を用いた実際的＆学際的研究に取り組んでいる。だが、プログラミングによるデータ研磨・加工は効率が悪いうえに、卒業・修了で入れ替わるスタッフ間の引き継ぎなどが課題に。課題解決に向け白羽の矢を立てたのが、ノンプラグラミングでのデータ研磨・加工を実現する「DataSpider」であった。

お客様の課題

データ研磨・加工のプログラミング開発は、研究支援者（学生）にとってハードルが高いうえに、可読性が低く毎年のスタッフ入れ替わり時の引き継ぎが困難

導入効果

背景
データ研磨・加工プログラミング開発の効率と可読性の低さが課題に

このほかDEMLセンターでは、12名の研究員に加え、データ研磨の集中講義を受講し一定レベルのノウハウを取得した学生を20名近く研究支援者として雇用しているが、これらスタッフは年度ごとに大きく入れ替わりそれぞれ業務引き継ぎが発生。新任者は前任者のプログラムを解読することからはじめなければならず、極めて非生産的だ。短期間ですぐれたデータサイエンティストを育成しつつ成果をあげていくうえで、プログラミング開発の非効率性はもとより、属人的で極めて低い可読性も問題となっていた。

導入
プログラミングの効率化と見える化に向けてDataSpider活用を決定

一方、帝国データバンクから派遣され、データサイエンス教育研究センターの特任講師を務める大里 隆也 氏は、DEMLセンター開設の狙いについて「帝国データバンクが専門とする企業データ以外の、世の中一般の膨大なデータについて分析ノウハウを蓄積したいと考え、様々な企業や自治体と広くつながることのできる同センターの設立を働きかけました」と語るが、こうした実データはデータ形式などがバラバラで、分析を進めるうえでデータの研磨・加工という前工程は避けて通ることができない。このため、前述の手動でのプログラミング開発の効率や可読性の低さによる引き継ぎの難しさといった課題の解決を迫られる。

効果
DataSpiderによるフロー化でアルゴリズム改修が容易に

DEMLセンターでは、開設以降毎年、セゾンテクノロジーの協力を得て学生向けにDataSpiderを紹介するオンライン研修を実施しているが、講義で教わることのないDataSpiderのようなツールは学生にとっても新鮮に映り、好意的な意見が多いという。「特に、統計データ分析コンペティションなどに参加したことのある学生の場合、“チームで協力して作業することの重要性”を知っており、そうした学生からは、DataSpiderを利用すればチーム内での情報共有がスムーズにできて作業効率が上がりそう…といった声が出ました」（杉本氏）

2020年10月に成果を発表した、能勢鋼材株式会社（本社・大阪）との共同研究でも、データ研磨・加工の前処理において同製品が活躍。保有する15台のトラックによる一日平均250の配送先への配送最適化アルゴリズムを構築し、最適化ソフトウェアとして同社に納入している。この成果についても杉本氏は「ここで培った技術は、運送業はもとより、自社製品の配送業務を抱える企業にあまねく提供できればと考えています。その際、個社企業の条件に合わせたデータ研磨・アルゴリズムの調整が必要になってくると思いますが、ロジック部分をDataSpiderでフロー化することで、比較的容易に個社の都合に合わせることができるようになります」と語っている。