LINEヤフーの研究開発

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 （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