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データサイエンスラボ③(和歌山県データコンペチーム:最終審査会)

2022年01月18日イノベーション・ラボ

秋学期、「データサイエンス」ラボは、3つのチームに分かれて、公募型のデータ解析コンペティションに参加しています。「第5回和歌山県データ利活用コンペティション」(わかやまチーム)、「第 11 回スポーツデータ解析コンペティション」(スポーツチーム)、「令和3年度データ解析コンペティション(経営科学系研究部会連合協議会)」(経営チーム)の3つです。その「第5回和歌山県データ利活用コンペティション」が最終審査会を終えましたので、報告をします。

このコンペティションは、総務省統計局や統計センターと共に、「日本のデータ利活用拠点」を目指し、データ利活用に関する分析・研究や情報発信、人材育成、連携・支援に取り組んでいる和歌山県(和歌山県データ利活用推進センター)が、その取組の一つとして、次世代の日本を担うデータサイエンス人材を育成すべく、全国の高校生、大学生等を対象に、行政課題に対するデータを利活用した解決アイデアを募集するものです。今年で5回を数えます。

今年度のテーマは、「アフターコロナに向けたまちづくり」。応募者のゆかりのある地域の現状・課題をデータに基づき、分析し、アフターコロナの新しいまちづくりの施策を提案するものです。データを分析した、エビデンス(客観的証拠)に基づくことが要求され、政府統計のポータルサイト「e-Stat」、地域経済分析システム(RESAS)、各地方公共団体が公表している統計データなどの活用が求められます。
募集期間が2021年4月1日から10月22日でしたので、夏休み前からとりかかりました。

  • 7月:テーマ設定(地域は岡山県とする)
  • 8月:現地訪問(県内で活性化に成功しているといわれている地域を訪問)
  • 9月:資料収集と分析:空き家率の高さや外国人の観光消費額単価に着目し、空き家解消、観光収入増、周遊性、リピート客の確保、観光収入増、宿泊者数回復が見込めるということで、分散型ホテル導入がよいというストーリーを作り、その資料収集に励む)
  • 10月:資料作成(収集した情報を可視化、ストーリーに基づきパワーポイントにまとめる)
  • 10月21日:提出

公的データなど、さまざまなデータから、岡山県の特徴、問題点などを洗い出し、検討してできあがった提案は「地方創生×分散型ホテル―アフターコロナに向けた岡山県観光活性化の提案―」。「分散型ホテル」とは、町や村全体が1つの宿泊施設となって来訪客を迎えるもので、岡山県の特色と空き家の活用を見込むことができるという施策の提案です。締め切り前日の10月21日に、チーム名「チームおかりか」として提出しました。

そして、11月25日、1次審査結果が届きました。「通過!」、12月18日(土)の最終審査会に臨むことになりました。全国からの応募は95件、そこから高校生7チーム、大学生7チームがの大学生部門の1つに選ばれたわけです。

本番まで約3週間、会場掲示用のポスター作成と口頭発表準備にとりかかります。

  • 11月25日~12月17日:ポスター作成、口頭発表準備
  • 12月18日:最終審査会(和歌山県データ利活用推進センター|南海和歌山市駅ビル5階)

そして、最終審査会。4名全員で、和歌山へ出かけました。大学生の部は午後1時30分から。トップバッターです。発表は、YouTubeで生配信されましたので、他のメンバーは岡山で画面越しの応援をしました(実はこの日、もう1つのチームのコンペ中間発表会の日でもあり、ゼミ室からオンライン発表していました)。

審査員(名だたる方々が審査員をされています)や他大学のチームの眼前での発表、緊張しましたが、リハーサル通り、完璧な発表で、練りに練った提案ストーリーが聴衆に伝わったものと思います。発表後の質疑にもしっかり答えることができ、好意的な講評もいただきました。

全7組が終了し、審査のために休憩がとられた後、いよいよ結果発表です。高校生チームも一緒に表彰されます。
まず、NECさん、NTT西日本さん、楽天さんなど、8社の「協賛企業賞」の発表です。各賞、高校生または大学生の1チームが表彰されます。いずれも名前が呼ばれない。となると・・・。
次は、「データ利活用賞」。ここからは、各賞、高・大1チームずつです。呼ばれない・・・。あと2つ。
そして、「政策アイデア賞」、ここで呼ばれました。そうです。大賞に次ぐ、「政策アイデア賞」をいただきました。

大賞は慶応大学の大学院生の方々、大賞の高校生のチームの内容もさすがでした。(14チームの発表内容は、下記の結果のページでみることができます。)

初めての挑戦でしたが、提案をつくりあげる過程や県外へ出かけての発表はとてもよい経験になりました。特に、データをどう利活用するかについては大変勉強になりました。また、他チームの取り組みを見るにつけ、データ処理や統計手法の活用にはまだまだ奥があることを実感しました。

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