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2023.02.14

片桐研究室の2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 片桐研究室の三年生、2チーム6名(生越莉乃さん、田中秀典さん、森稀那さん、渡辺聖月さん、山崎祐翔さん、山下侑一郎さん)が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。

*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

秀作

【受賞者】

山崎祐翔さん、山下侑一郎さん

【テーマおよび内容】

機械学習を用いた倒産判別の研究

企業の倒産は、多くのステークホルダー(利害関係者)に損害が出てしまうため、企業の倒産を予測することが重要となっています。
本研究では、「勾配ブースティング決定木」と「Support Vector Machine」という機械学習手法を用いて、建設業と不動産業それぞれで倒産予知モデルを2つずつ作成し、各業界の倒産予知において重要となる財務指標や、ハイパーパラメータの調節や手法が予測精度に与える影響について考察しました。

【受賞コメント】

この度は秀作に選出していただき、大変嬉しく思います。ご指導いただきました片桐英樹教授、松丸正延客員教授、浅田さん、研究室の先輩である太田さん、佐藤さんに厚く御礼申し上げます。また、今回のコンペティション参加で得た知識や経験を糧に、今後の研究活動に精進していきたいと思います。

佳作

【受賞者】

生越莉乃さん、田中秀典さん、森稀那さん、渡辺聖月さん

【テーマおよび内容】

ポストコロナを見据えたみなとみらい観光のデータ分析

観光業界は新型コロナウィルスにより大きな影響を受けました。観光需要回復のためには、観光客の新型コロナウィルスによる行動変化を分析することが重要になります。そこで、コロナウィルス感染拡大前とコロナ禍における訪問場所の特徴を、みなとみらいを訪れた観光客数の実データを用いて分析しました。コレスポンデンス分析を用いて、性別と年齢による行動特徴の違いを分析しました。その結果からみなとみらいにおける観光需要の変化を明らかにし、ポストコロナの観光需要を考察しました。

【受賞コメント】

佳作に選出していただき大変嬉しく思います。コンペティションに参加することが初めてで、観光という研究分野も研究室としては新しいこともあり、思うように進まないことが多かったです。そのような中でも賞を受賞できたのは、片桐先生のご指導をはじめ、浅田さん、様々な相談に乗ってくれた研究室の仲間の支えのおかげです。この受賞を糧に今後の研究に精進していきたいと思います。
また、研究データを提供していただいた企業の皆様に御礼申し上げます。

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