ヤマト運輸は2月28日、POLと共同で、「ヤマト運輸5Daysデータコンペ」を2月14日～2月18日に開催し、データサイエンティスト志望の理系大学生・大学院生19名が参加したと発表した。
＜「ヤマト運輸5Daysデータコンペ」の告知＞
ヤマト運輸5Daysデータコンペは、デジタル人材の採用活動の一環として開催。このイベントは、同社に所属するデータサイエンティストとの併走型コンペティション。2020年1月に策定した経営構造改革プラン「YAMATO NEXT100」に基づく「データ・ドリブン経営への転換」を背景に、年間約21億個の荷物を取り扱うヤマト運輸にとって重要な「配送荷物量予測」をテーマとし、データ分析の精度を各チームで競った。学生たちは、本物の配送データに極めて近い「過去の配送データ1年分」をもとに天気や曜日など、予測精度を上げるために必要な外部データを検討し、それらを組み合わせて2021年9月から10月の2か月間の配送荷物量予測を行った。
＜「ヤマト運輸5Daysデータコンペ」の様子＞
＜コンペで使われた一場面＞
当日は、東京大学大学院、京都大学大学院、筑波大学大学院、慶應義塾大学大学院、東京理科大学、などに在籍する理系学生19名が参加した。
イベントは5日間にわたってオンラインで開催。初日のDay1では、ヤマト運輸の中林紀彦執行役員（DX推進担当）が、イベントの趣旨説明や学生が持っているヤマト運輸へのイメージ・質問に対して回答した。中林執行役員は「短い期間ですが、最終日の結果を期待しています」とコメント。その後、それぞれのチームに分かれ、データ分析に使う言語の設定から、外部データの策定、プログラミング作業などが進められた。
Day2～Day3では、チームをシャッフルした朝会を通じ、チーム外の学生とも積極的にコミュニケーションを取っていた。チーム作業では、中間報告に向けてプログラミングやプレゼン準備など、同社のデータサイエンティストがメンターとしてつきながら、学生たちが主体的に取り組んだ。
Day4の中間報告では、中林執行役員が、「実際に現場が予測結果をどう使用するのか想像して取り組んでほしい」とコメントした。
最終日のDay5では、各チームが導き出したデータ分析の成果をプレゼンテーションし、実際の配送荷物量との予測誤差を発表した。結果、予測誤差4.38％の高精度な成果を出したDチームが優勝した。審査員特別賞には、B、Eチームが選ばれた。中林執行役員による講評や、メンターによる模範解答後は、オンライン懇親会を行い、学生同士やヤマト運輸社員との交流の場となった。
総評として、中林執行役員は「各チームユニークなアプローチと発表だったので、とても楽しく発表を聞くことができた。審査員特別賞を受賞したBチームは、短時間でさまざまなアプローチ方法を考え、多面的にモデル評価しており、ヤマトのメンターからも評価が高いことが選んだ理由。同じくEチームは、唯一ビジネスインパクトを含めてデータ分析をしてくれた。予測精度の高いモデルを作成するだけでなく、その先にある人員や車両など経営資源の最適配置まで落とし込んでいくことが最終的な目標であり、初日からディスカッションしてくれたため、審査員特別賞に選んだ。今回のイベントは、データ分析に関わるスキルの習得だけでなく、ヤマト運輸のDXに関する取り組みや、DXに関わる社員をリアルに知ってもらうことを目的としていた。またサンプルデータではなく、事業で使っている本物のデータに極めて近いデータを使って、ビジネスに対してどうハンドリングしていくのかを学生のみなさんにも体験してもらいたいと考え実施したもの」と述べた。
■実施概要
開催日時：2月14日～2月18日の5日間 10:00～18:00
開催会場：オンライン
参加者：19名（7チーム編成）
概要：「配送荷物量予測」をテーマにデータ分析の精度を競うイベント
審査員：ヤマト運輸 中林紀彦 執行役員 DX推進担当
