レポートの提出フォームはこちら↓


コンペ開催期間を2016年1月22日（金）まで延長致しました。
授賞式が2016年2月7日（日）になりました。

第１回　IoTビッグデータ分析コンテスト

〜IoTビッグデータから新たな物語を紡ぐのは誰だ？〜


【コンテスト趣意】
IoT/ビッグデータによる産業活性化を目的として、
革新的なデータ分析事例・アイデアを広く公募します。

第一回のテーマは「観光」

2020年東京オリンピックにむけ、訪日外国人観光客の増加が予想され、
大きな経済効果が期待されています。
また、地方活性化の点でも観光産業は重要なテーマです。
今回は過去の観光宿泊者数実績データ・SNSデータ・気象データ、
ロケーション付きSNSデータ・為替データを中心に、
複数部門の分析コンテストを開催いたします。
本コンテストでは、普段接触する機会の少ない
産業界の実際的な課題・データを対象にデータ分析を行うことにより、
優秀なデータサイエンティストの発掘や、
優れた分析者の技術からの学びによる人材育成効果もあわせて期待します。

表彰部門

今回のコンテストでは、14都市全体の観光宿泊者数の予測精度を競う総合部門と、
個別のテーマに沿った予測を競う個別部門3部門を設定いたしました。

※総合部門と個別部門に分かれていますが、応募自体は1度で全ての部門の評価が行われます


【総合部門】
総合部門では、予測精度を極限まであげることを目的とします。
全国の主要観光地14都市の観光宿泊者数予測を行っていただきます。
トップモデラーがどのようなアプローチで高精度モデルを構築するのか。
最先端技術の適用を期待します。
・評価
14都市（函館市・仙台市・金沢市・富山市・東京都中央区・箱根町・湯河原町・熱海市
　　　　・伊勢市・京都市・出雲市・広島市・長崎市・石垣市）それぞれの
観光宿泊者数に対する予測精度（A）の高さを評価します。
想定として最高予測精度を達成した分析者１名を入賞とします。
詳細は評価方法をご参照ください。

【個別部門】

＜個別部門１ : 地域部門＞
本部門では、地域特性に即した予測モデル構築および説明変数の設計を目的とします。
日本全国に存在する観光地は、それぞれに独自の魅力を有し、
訪れる人々の動機付けも様々です。
観光地が、より魅力的な価値を提供するために、
観光の背景にデータで迫ることは重要と考えられます。
日本の代表的な観光エリア「伊豆・箱根エリア」の観光宿泊者数予測を通じて、
同地域の持つどのような特性が観光客を魅了しているのかを解明することに挑戦します。
・評価
伊豆箱根エリア（箱根町・湯河原町・熱海市）の観光客宿泊者数の予測精度（A）
およびモデリングアイデア（B）を評価します。
想定として予測精度上位10名の中で、モデリングアイデアの優れた分析者１名を入賞とします。
詳細は評価方法をご参照ください。

＜個別部門２ : 交通部門＞
本部門では、交通特性に即した予測モデル構築および説明変数の設計を目的とします。
2016年3月に北海道新幹線新青森・新函館北斗間が開業することで注目されるエリア「道南エリア」。
道南エリアの観光需要予測を見据えて、
今回は先輩「北陸エリア」の北陸新幹線延長後の観光宿泊者数予測を行っていただきます。
北陸新幹線延長により金沢・東京間は２時間台で接続。大きな経済効果をもたらしました。
一方で、開業前より北陸エリアへの観光数が減った都道府県も存在します。
このような交通がもたらす観光客数への影響を検討します。
・評価
金沢市・富山市への観光宿泊者数予測精度（A）およびモデリングアイデア（B）を評価します。
想定として予測精度上位10名の中で、モデリングアイデアの優れた分析者１名を入賞とします。
詳細は評価方法をご参照ください。

＜個別部門３ : インバウンド部門＞
本部門では、インバウンド特性に即した予測モデル構築および説明変数の設計を目的とします。
オリンピックイヤー2020年に向け、訪日外国人客は2000万人を見込んでいます。
日本の経済成長・地方活性化の大きなチャンスと考えられます。
本部門では海外からの観光客数を正確に予測することで、機会損失を減らし、
おもてなし度を高めるアプローチを期待します。
・評価
14都市への海外からの観光宿泊者数予測精度（A）およびモデリングアイデア（B）を評価します。
想定として予測精度上位10名の中で、モデリングアイデアの優れた分析者１名を入賞とします。
詳細は評価方法をご参照ください。

※インバウンド（inbound）とは、外から入ってくる旅行、一般的に訪日外国人旅行を指します。


応募について
部門毎に分かれていますが、応募フォームは１つのみです。
特定の部門だけに応募をしたい場合も、日付と全ての予測値が揃ったフォーマット（全２９カラム）
でご応募下さい。（該当カラムのみに数値をいれ、他カラムは適当な値とする等）

提出ファイルにおける各部門に対応するカラムは以下です。

総合部門：１～１４カラム
個別部門１(地域部門)：４，５，８カラム
個別部門２(交通部門)：６，７カラム
個別部門３(インバウンド部門)：１５～２８カラム

※詳しい提出フォーマットについては、ダウンロードページをご参照下さい。

応募ファイル概念図

レポートについて
個別部門での評価においては、モデリングアイデアを評価するため、
モデリングに関するレポートを提出いただきます。
コンペ開催期間中に、最低1回のレポートを提出いただかないと、
個別部門の審査対象となりません。

レポートファイルの拡張子は .ppt .pptx .doc .docx .pdf です。
レポートのフォーマットは基本的に自由ですが、
データダウンロードページにある、提出レポート概要（report.pdf)
を参考に作成し応募してください。


コンペ参加の流れ

データ概要

予測の対象とする地域は、以下の14都市です。

・北海道函館市
・宮城県仙台市
・東京都中央区
・神奈川県箱根町
・神奈川県湯河原町
・富山県富山市
・石川県金沢市
・静岡県熱海市
・三重県伊勢市
・京都府京都市
・島根県出雲市
・広島県広島市
・長崎県長崎市
・沖縄県石垣市


学習用のデータは、以下のデータが与えられます。
学習用データの期間は、2014年6月1日～2015年5月31日です。


■観光実績データ（観光予報プラットフォーム）
・全国14都市の日別宿泊者実績（日別）
・全国14都市の観光に関連するインフラの件数

■SNSデータ（提供：株式会社ホットリンク　クチコミ@係長）
・観光及び、予測対象都市に関連する語句が含まれる投稿の日別件数

■気象データ
・全国49拠点の気象データ（提供：株式会社NTTドコモ　環境センサーネットワーク）
・全国36地点の気象データ（気象庁発表）

■ロケーション付きSNSデータ（提供：株式会社ナイトレイ）
・対象とする14都市内でのSNS投稿件数を日毎に集計したもの

■為替データ(http://fx.sauder.ubc.ca/data.html)
・日毎の対円為替

予測対象期間は、2015年6月1日～2015年11月30日です。
予測用のデータは、予測対象期間に対応する下記のデータです。

■SNSデータ
■気象データ
■ロケーション付きSNSデータ
■為替データ

※ここで提供されているデータ以外にも、予測モデルに有用であると思われるデータを、
　分析者が自由に収集して利用することが可能です。
　但し、以下の条件を満たすデータのみを使用してください。
　・オープンに取得可能
　　　誰でも取得可能
　　　金銭がかからずに使用可能
　・第三者の権利を侵害しない

また、「内閣官房まち・ひと・しごと創生本部」が提供する
地域経済分析システム(RESAS)には、
観光に関する統計・データを閲覧・分析できるメニュー「観光マップ」があります。
人口移動動向や、地域観光資源、外国人訪問分析等、
本コンペの分析に役立つ情報が多数掲載されています。
こちらも併せて活用することで、より質の高い分析を目指してください。

開催期間

　2015/12/15～2016/1/15

賞品・特典

■各部門賞　各部門入賞者１名にいずれか１つの賞が授与されます。

＜総合部門＞
【デジタルマーケティング賞】
　・協賛：ソフトバンク株式会社
　・賞金10万円

＜個別部門１（地域）＞
【観光予報プラットフォーム賞】
　・協賛：観光予報プラットフォーム
　・神奈川県湯河原温泉、お好きな旅館に2名様ご招待
　※対象は宿泊代（１泊２食）に限り、上限は税込で総額10万円までとなります。
　※宿泊代以外、交通費・飲み物代などはお客様の負担となります。
　※対象期間は受賞日から2016年4月25日までの期間となります。
　※希望日が満室の場合があります。

＜個別部門２（交通）＞
【トレジャーデータ賞】
　・協賛：トレジャーデータ株式会社
　・IoT分野におけるセンサーデータや各種ログデータを蓄積・分析するためのプラットフォーム、
　　トレジャーデータサービス スタンダードプラン1年間分を無償にてご提供、ご利用いただけます。
　・賞金10万円

＜個別部門３（インバウンド）＞
【OBC賞】
　・協賛：株式会社オービックビジネスコンサルタント
　・Surface Pro 4 - 128GB / Intel Core i5
　・Surface Pro 4 Type Cover (ブラック)


■入賞者賞　入賞者全員に賞が授与されます。
※産総研AIセンター賞は入賞者とAIセンターとの希望・調整・検討により決定します。

【さくらインターネット賞】
　・協賛：さくらインターネット
　・「さくらのクラウド」30万円分（約3ヶ月間相当）を無償提供
　※手続きの詳細は、コンテスト終了後、該当する方々にご連絡いたします。

【マイクロソフト賞】
　・協賛：日本マイクロソフト株式会社
　・開発に必要な開発ツールやクラウド環境、技術サポートを
　　3年間無償で提供するプログラム「BizSpark」を提供
　・3年間で最大27,000USドル分の Microsoft Azure を無償提供
　・70万円相当の Visual Studio Enterprise with MSDN を無償提供

【プロフェッショナルデータサイエンティスト賞】
　・協賛：株式会社オプトホールディング
　・プロフェッショナルデータサイエンティスト認定（DA Certificated Professional Data Scientist）
　・賞金：5万円

【産総研AIセンター賞】
　・協賛：国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人工知能研究センター
　・産業技術総合研究所人工知能研究センターの計算資源・人的資源・データ・プログラムが活用可能
　・産業技術総合研究所人工知能研究センターによる技術サポート (*注)
　・客員研究員・技術研修員のポジションを検討
　　*注：（国）産業技術総合研究所の技術相談、技術研修等の制度を用いて技術サポートを行う予定です。
　　　　　具体的にどのような受入形態・期間等になるかは、受賞 者と人工知能センターとの相談により決定します。

評価方法

以下の各部門テーマにおいて
A：定量評価、B：定性評価
によるデータ分析コンテストを開催します。

A. 定量評価
指標：予測精度
　以下の評価関数により評価用実績データと応募予測データの乖離を評価します。

　Mean Absolute Scaled Error(MASE)
MASEが0.0に近いほど優れた予測と評価します。

B. 定性評価
指標：説明性・納得性
　外部データの利用、説明変数の解釈、変数寄与率の解釈、
　モデリングのストーリー性、探索的分析、可視化表現等を評価します。

各部門テーマと評価指標
■総合部門
　　テーマ：総合観光宿泊者数予測
　　評価指標：Ａ
■個別部門
　　個別部門１ : 地域部門
　　　　テーマ：伊豆箱根エリア観光宿泊者数予測
　　　　評価指標：Ａ、Ｂ
　　個別部門２ : 交通部門
　　　　テーマ：新幹線開業後観光宿泊者数予測
　　　　評価指標：Ａ、Ｂ
　　個別部門３ : インバウンド部門
　　　　テーマ：訪日外国人観光客宿泊者数予測
　　　　評価指標：Ａ、Ｂ
　
　個別部門については、予測精度上位10位以内で、モデリングアイデアの優れた分析者1名様を審査のうえ入賞者といたします。

定量評価指標：MASE

y : 実測値
f ：予測値
h : 予測対象のサンプル数
n : 学習対象のサンプル数

ルール

応募の際は、応募ファイルフォーマットに含まれる全ての値を記述したファイルで応募してください。
（特定の部門だけに注力する場合でも、当該部門以外の予測も記述してください。）

個別部門での評価においては、モデリングアイデア定性評価のため、
モデリングに関するレポートを提出いただきます。
コンペ開催期間中に、最低1回のレポートを提出いただかないと、
個別部門の審査対象となりません。

予測を行う際に利用する説明変数は、予測の対象とする日時より以前のもののみを使用してください。
予測対象日当日の情報は利用可能とします。
予測対象日より未来の情報を利用したモデルは審査の際に失格といたします。


応募は１参加者あたり1日に5度までとします。

※順位確定の際に以下の情報を提出いただくことを想定しています。
　モデリングの際にご留意ください。

　・各説明変数の予測モデルへの寄与度
　・学習の際に乱数を利用したモデリングの場合乱数のシード
　　（再現性確保のため、固定シードでのモデル推定を推奨します。）

謝辞

本コンペに使用するデータを提供いただきました、各企業様に感謝申し上げます。

気象データ : 株式会社NTTドコモ

SNSデータ : 株式会社ホットリンク

ロケーション付きSNSデータ：株式会社ナイトレイ