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2022.04.18

片桐研究室の4チームが「NTTデータ数理システム学生研究奨励賞」受賞

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工学部経営工学科および工学研究科工学専攻経営工学領域 片桐研究室の4チームが、優れた数理科学領域の研究成果に対して表彰される「2021年度NTTデータ数理システム学生研究奨励賞」を受賞しました。

同賞は、株式会社NTTデータ数理システムのソフトウエア*を用いた学生の学術研究の支援・啓蒙および発表の場の提供を目的とし、同社が主催している公募型の研究奨励賞で、優れた数理科学領域の研究成果に対して表彰されるものです。本年度は2021年2月10日にオンライン開催された「数理システムアカデミックコンファレンス FY 2021」にて発表が行われ、73件の応募の中からそれぞれの賞が選出されました。

*対象ソフトウエア: Visual Mining Studio / Text Mining Studio / S4 Simulation System / Visual R Platform / BayoLinkS / Numerical Optimizer

受賞作品とコメント

佐藤翔さん(4年)
佐藤翔さん(4年)

【Visual R Platform 学生研究奨励賞 優秀賞】
佐藤 翔
<テーマおよび内容>
株価を用いた倒産予知モデルの構築
機械学習の手法を用いて企業の倒産を予知するモデルを構築しました。倒産を避けるためには、精度の良い倒産予知モデルの構築が求められています。そこで、財務諸表から得られるデータと株価のデータを用いたモデルを提案しました。株価のデータを取り入れることで予測精度の向上を確認することができました。
<受賞のコメント>
このような賞を頂けたことを大変光栄に思います。初めてのコンペティション参加で、試行錯誤の繰り返しでしたが、片桐英樹教授のご指導をはじめ、松丸正延客員教授や研究室の仲間の支えがあったため、最後までやりきることができました。賞に慢心せず、大学院も含めた残りの3年間でより良い研究成果をあげられるように精進します。

左から小林幸祐さん(修士1年)、太田和希さん(博士2年)、周暁棟さん(4年)
左から小林幸祐さん(修士1年)、太田和希さん(博士2年)、周暁棟さん(4年)

【Nuorium Optimizer 学生研究奨励賞 秀作
周暁棟/小林幸祐/太田和希
<テーマおよび内容>
クレーン搬送を伴うジョブショップスケジューリング問題の厳密解法に関する研究
少子高齢化と企業のDXに対する期待から、製品を効率よく生産するための生産スケジュールの自動作成は益々重要になります。本研究では、搬送作業を伴うジョブショップスケジューリング問題を組み合わせ最適化問題として定式化しました。
定式化することで、どの順序で製造・搬送するなどの生産スケジュールの自動作成を行うことができました。
<受賞のコメント>
秀作に選出していただき、日頃からご指導頂いている片桐先生に深く御礼申し上げます。今回の受賞を励みとして、今後の研究活動により一層精進していきたいと思います。

 

[後列]左から太田和希さん(博士2年)、岩田康典さん(修士1年)、北林幸樹さん(修士1年)、[前列]左から出水継さん(4年)、孫一軒さん(4年)
[後列]左から太田和希さん(博士2年)、岩田康典さん(修士1年)、北林幸樹さん(修士1年)、[前列]左から出水継さん(4年)、孫一軒さん(4年)

【VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 佳作】
出水継/孫一軒/岩田康典/北林幸樹/太田和希
<テーマおよび内容>
RandomForestを用いた法人向け仕出し弁当の需要予測
機械学習の手法を用いて、法人向け仕出し弁当の高精度な需要予測を行うための研究をしています。今回は、気温がお弁当の注文数に与える影響を売上データから分析し、分析から得られた特徴を予測モデルに取り入れました。
<受賞のコメント>
佳作に選出していただき、大変うれしく思います。この受賞を糧により研究に精進していきたいと思います。ご指導いただいた片桐先生、浅田さん、様々な相談に乗ってくれた研究室のみんな、研究データを提供していただいた企業の皆様に厚く御礼申し上げます。

左から太田和希さん(博士2年)、竹内ひまわりさん(修士1年)、劉雅婷さん(4年)
左から太田和希さん(博士2年)、竹内ひまわりさん(修士1年)、劉雅婷さん(4年)

【Text Mining Studio 学生研究奨励賞 佳作】
劉雅婷/竹内ひまわり/太田和希
<テーマおよび内容>
学校給食献立における通常食とアレルギー対応食の比較
学校給食では、通常食献立をもとにアレルギー対応食献立が作成されます。献立内容を考えている栄養教諭の業務負担を軽減させるために、通常食献立からアレルギー対応食献立へ変更するときの特徴を、実データを用いて分析しました。更に、共起ネットワークを用いて、通常食献立とアレルギー対応食献立に使用される食材の共起関係を分析しました。
<受賞のコメント>
この度は、佳作を受賞することができとても嬉しく思います。このような光栄な賞を受賞できたのは、片桐先生、浅田さんの丁寧なご指導をはじめ、様々な形で相談に乗ってくれた研究室の仲間のおかげです。深く感謝いたします。今後も更に分析を進め、現場の方に役立ってもらえるような献立を提案していきたいです。

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