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カンファレンス (国内) 社内コンペティションによる閉店拠点の予測

竹下 奈知子, 山口 修司, 笹谷 奈翁美, 坪内 孝太

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回) (JSAI 2023)

2023.6.9

閉店は日々発生している.サービスが保有する拠点データも日々閉店による更新が必要であり,情報の正確性を保つためには,閉店検知が重要となる.しかし,膨大な拠点データの中から閉店拠点を探し出すことは容易ではなく,機械学習を用いた閉店検知モデルを作成する必要がある.機械学習は多くの分野に浸透し,需要が高まってきている.一方で,技術者の不足が顕在化している.そこで本研究では,社内コンペティションという形式を取り,社内で広く参加者を募ることで,少ない工数で精度の高いモデルを作成できると考えた.多種多様な部署から18チームが集まり,本業の合間の時間を使ってモデルを作成した結果,約1ヶ月で十分な精度のモデルを作成でき,社内コンペティションの有用性が示された.

Paper : 社内コンペティションによる閉店拠点の予測新しいタブまたはウィンドウで開く (外部サイト)

PDF : 社内コンペティションによる閉店拠点の予測