CDLEハッカソン2020 審査結果発表

CDLEメンバーを対象とした「CDLEハッカソン2020」は、初のオンライン開催となり、
2020年7月23日から2020年8月31日にかけて開催され、2020年10月14日に表彰式を行いました。

CDLEハッカソン審査結果

【アイデア部門】

■最優秀賞

氏名:髙木 幸雄 様
作品名:「オンライン学習支援AI」
 

■優秀賞

チーム名:Black Rabbits
作品名:「知の聖堂」

■ HUAWEI賞


氏名:三木健太朗 様
作品名:Deep Coaching


チーム名:THSS
作品名:「みんなちゃんと理解してる? 」

■BayCurrent賞


氏名:中浜義直様
作品名:「環境リサイクル E-ラーニング」


チーム名:AI TopRunner@CUBE
作品名:「ディープラーニングによるテクニカルライティング研修」

【予測性能部門】

■最優秀賞

氏名:木村 克行 様
最終スコア:0.548515123491628
(※2位とのスコア差:0.00119831299638296)

■優秀賞

氏名:鈴木 淳哉 様
最終スコア:0.547316810495245

審査員による講評

齊藤 秀 氏

・株式会社SIGNATE 代表取締役社長CEO /CDO (Chief Data Officer)
・筑波大学 人工知能科学センター 人工知能基盤研究部門  数理アルゴリズム分野 客員教授
・国立がん研究センター研究所 希少がん研究分野 客員研究員

アイデア部門は、多数の興味深いアイデアに触れることができました。産業実装を考えることの大事さを再認識しました。一方で、新しさやユーザーメリット、実現性の観点から、もう一歩高いレベルを期待したいと思います(励ましをこめて)。
予測性能部門は、141人、25チームの方々が参加し、1位の座を巡って激戦となりました。入賞者の方々も実際、手を動かすことで高精度なDeepLearningの実装の勉強になったという感想があり、意義深い結果につながったと思います。
DeepLearningの社会普及フェーズにあるなか、広く可能性と学びが得られる活動であったと思います。なにより継続が大事なので、一緒に盛り上げていきましょう!

Shixiang Shane Gu 氏

・グーグルブレイン研究員
・JDLA有識者会員

多彩なアイデアを審査でき楽しかったです。近代日本の機械・電気工学を築き上げた“物づくり”の精神をプログラミングやAI/MLにも取り入れられれば強みになります。特に何かを極める+システム化するのは世界一だと思います(システム化=抽象化=パターン認識=機械学習:)。日本の強みを軸としながら、世界的・長期的問題(SDGなど)を視野に入れられればより面白いと思います。

森 正弥 氏

・デロイトデジタル 執行役員
・株式会社メルカリ R4D 顧問
・JDLA顧問

アイデア部門には多彩なAI活用のアイデアが集まりました。プレゼン動画も見応えがあるものが多く、優劣をつけるのが難しかったです。その中でも単純な画像認識や音声認識の適用というものではなく、複数のAIモデルを組み合わせてクリエイティブな総合的学習を促していく提案や、社会課題の解決を絡めた提案が光りました。
AIをソリューションとして適用していくこと自体も非常に価値あることですが、それによりどう社会課題の解決に近づくか、また、人間の創造性を引き出していくかは重要なポイントです。応募いただいたアイデアにあるようなAIの活用が今後進んでいけばと思っています。

山下 隆義 氏

・中部大学 工学部情報工学科 准教授
・JDLA有識者会員

コロナ渦の中、ディープラーニングを活用したe-learningの重要性が高まっています。大学や高校、小中学校ではオンラインでの講義を一部実施しています。しかしながら、学習効果は対面授業よりも下がっているのが事実です。また、移動制限もあり、特に海外に行くことが難しく、さまざまな体験ができない状況です。いかに学習者の学習効果を高めるか、魅力的な体験をどのようにするかという観点でのアイデアが多数提案されており、すぐに実用化してもよいのではないかというのもありました。応募されたアイデアの中から実用化されるものがでてくることを期待しています

最終選考選出者・チーム

【アイデア部門】

以下10作品が一次審査通過いたしました。(順不同・敬称略)

エントリー氏名/チーム名作品タイトル
中浜 義直環境リサイクル E-ラーニング
三木 健太朗Deep Coaching
髙木 幸雄オンライン学習支援AI
THSS異世界を学んでみたら’せかいさいきょう’になれるサイト
U-RIVAAI Recipe(AIR)による愛あ~る料理
THSS没頭e-learning
えんちゃんハンズフリーのeラーニング
BEYOND EDUCATIONAI脱出ゲーム ~義務教育からの脱出~
Black Rabbits知の聖堂
清水 昇市eラーニング用学習コンテンツを効率よく作成するシステム「文選君」

【予測性能部門】

以下10名が入賞となりました(順不同・敬称略)

エントリー氏名/チーム名
阿部田 将史
遠藤 啓太
小原 秀夫
北 祐樹
木村 克行
庄司 勝哉
重松 康祐
鈴木 淳哉
圖師 秀幸
中野 翔太

CDLEハッカソン2020実施概要

主 催JDLA
運 営JDLA WGチーム
概 略G検定/E資格の知識を活用したデータ活用アイデア創出およびAIモデル開発
期 間2020年7月23日(木)~2020年10月17日(土)
表 彰最優秀賞、優秀賞(アイデア部門・予測性能部門各1本ずつ計4本)、企業賞
参加者JDLA Deep Learning for GENERAL/ENGINEER
審査員
(氏名五十音順)
齊藤 秀 氏 (株式会社SIGNATE 代表取締役社長CEO /CDO [Chief Data Officer])
佐藤 聡 氏 (connectome.design株式会社 代表取締役社長)
Shixiang Shane Gu 氏 (グーグルブレイン研究員)
南野 充則 氏 (株式会社FiNC Technologies 代表取締役CEO)
森 正弥 氏 (デロイトデジタル 執行役員/株式会社メルカリ R4D 顧問)
山下 隆義 氏 (中部大学 工学部情報工学科 准教授)
スポンサー<協賛スポンサー>
華為技術日本株式会社、株式会社ベイカレント・コンサルティング
<リソーススポンサー>
株式会社SIGNATE、日本マイクロソフト株式会社、Musashi AI株式会社、株式会社ウェザーニューズ

大会審査基準

①産業・社会的なインパクト
誰の何の問題を解いているのかが明確で、その影響度が十分に大きいこと
②先進・独自性
アイデアや実装方法、データへのアプローチがユニークであること
③実現性 
データ活用が適正か、E-ラーニングとして実用性があるか 
④ディープラーニングの観点
データの収集が見込め、ディープラニングの精度も期待できそうか