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SIGNATEにて、データ分析コンペティション「渋滞予測チャレンジコンテスト」が開始。
[23/01/25]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜モデリング部門は今年のGWの渋滞予測！高速道路のデータを活用した新規サービスアイデアも募集〜
AI開発・運用、DX人材育成サービスを提供する株式会社SIGNATE（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：齊藤 秀、以下 SIGNATE）は、データサイエンスプラットフォーム「SIGNATE(R)」にて、東日本高速道路株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：由木 文彦、以下NEXCO東日本）と東京大学大学院情報学環（所在地：東京都文京区、学環長：山内祐平、以下 東京大学）主催のデータ分析コンペティション「渋滞予測チャレンジコンテスト」を、本年1月25日（水）より開始いたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/38674/101/resize/d38674-101-dc3c539b3d05e517e430-0.png ]
コンペティションページ（https://signate.jp/competitions/932）
■コンペティション背景
ビッグデータを活用した渋滞予測の精度向上を目的として、革新的なデータ分析事例・アイデアを募集します。NEXCO東日本がより安全・安心な交通の未来を作るために取り組んでいることの１つが渋滞予測です。渋滞に関する研究は、発生原因・緩和の方法などが見つかっているものの、予測を行う実務では長年の経験に則した予測を行っています。
今回のコンテストは、トラカンデータ※１に加え、新たに高速道路のお出かけ予定情報である「ドラぷら」ルート検索データ※２を利用した渋滞予測のコンテスト（モデリング部門）となります。
また、トラカンデータやドラぷらルート検索データを活用した新規サービスを募集するコンテスト（アイデア部門）も同時に行います。
※１ トラフィックカウンターによって計測される速度や交通量のデータ。首都圏近郊では概ね２km間隔で埋め込まれており、車の速度や状態などから高速道路が渋滞しているかどうかを判別しています。
※２ ＮＥＸＣＯ東日本ＨＰ ドラぷらで、お客さまが出発・到着インターチェンジを選んで高速料金・ルートの検索を行った結果のデータです。
■コンペティション概要
＜開催概要＞
名称 ：「渋滞予測チャレンジコンテスト」〜高速料金・ルート検索データを活用した高速道路の渋滞予測高度化への挑戦〜
主催 ：NEXCO東日本、東京大学大学院情報学環
副賞 ：【モデリング部門】精度賞：1位 40万円, 2位 25万円, 3位 10万円,モデリング賞：25万円、【アイデア部門】グッドアイデア賞：20万円 × 2
参加資格：コンペティション参加規約及び特約事項に同意した方
応募期間：2023年1月25日(水) - 2023年3月31日(金)
サイト ：https://signate.jp/competitions/932
＜課題＞
モデリング部門：高速道路（関越道・館山道）における渋滞の有無を1時間毎に予測するアルゴリズムを作成し、2023年4月1日〜5月7日の指定日の渋滞を予測
アイデア部門：高速道路をテーマとした、データを活用した新規サービスの提案
■SIGNATEとは（https://signate.co.jp/）
SIGNATEは“Empowering Your Potential” をミッションに掲げ、DXにおける「人が足りない」という社会課題の解決をめざすベンチャー企業です。約84,000人（2023年1時点）のAI/データ分析人材が登録する国内最大のデータサイエンスプラットフォーム『SIGNATE(R)』とデータサイエンススキルが学べる『SIGNATE Quest』を運営し、企業・行政機関とのマッチングを通して個人に対し「成長」と「活躍」の機会を提供するほか、組織のDXを加速するDX人材育成クラウド『SIGNATE Cloud』や、オープンイノベーション形式でAI開発/データ分析に挑む『SIGNATE Competition』、国や地方自治体のDX/AI人材発掘・育成プロジェクトなど複数の事業を展開しています。
■会社概要
[画像2: https://prtimes.jp/i/38674/101/resize/d38674-101-bce2c1ed4e1a867db6e6-2.png ]
社 名 ： 株式会社SIGNATE（SIGNATE Inc.）
本 社 ： 東京都千代田区神田錦町2-2-1 KANDA SQUARE（WeWork内）
資本金 ： 2.8億円（資本準備金1.8億円含む/2022年8月1日時点）
代表者 ： 代表取締役社長 齊藤秀
URL ： https://signate.co.jp/
■Press Releaseに関するお問い合わせ
株式会社SIGNATE 広報担当 田辺
Tel：03-4361-2454
E-mail：info@signate.co.jp
AI開発・運用、DX人材育成サービスを提供する株式会社SIGNATE（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：齊藤 秀、以下 SIGNATE）は、データサイエンスプラットフォーム「SIGNATE(R)」にて、東日本高速道路株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：由木 文彦、以下NEXCO東日本）と東京大学大学院情報学環（所在地：東京都文京区、学環長：山内祐平、以下 東京大学）主催のデータ分析コンペティション「渋滞予測チャレンジコンテスト」を、本年1月25日（水）より開始いたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/38674/101/resize/d38674-101-dc3c539b3d05e517e430-0.png ]
コンペティションページ（https://signate.jp/competitions/932）
■コンペティション背景
ビッグデータを活用した渋滞予測の精度向上を目的として、革新的なデータ分析事例・アイデアを募集します。NEXCO東日本がより安全・安心な交通の未来を作るために取り組んでいることの１つが渋滞予測です。渋滞に関する研究は、発生原因・緩和の方法などが見つかっているものの、予測を行う実務では長年の経験に則した予測を行っています。
今回のコンテストは、トラカンデータ※１に加え、新たに高速道路のお出かけ予定情報である「ドラぷら」ルート検索データ※２を利用した渋滞予測のコンテスト（モデリング部門）となります。
また、トラカンデータやドラぷらルート検索データを活用した新規サービスを募集するコンテスト（アイデア部門）も同時に行います。
※１ トラフィックカウンターによって計測される速度や交通量のデータ。首都圏近郊では概ね２km間隔で埋め込まれており、車の速度や状態などから高速道路が渋滞しているかどうかを判別しています。
※２ ＮＥＸＣＯ東日本ＨＰ ドラぷらで、お客さまが出発・到着インターチェンジを選んで高速料金・ルートの検索を行った結果のデータです。
■コンペティション概要
＜開催概要＞
名称 ：「渋滞予測チャレンジコンテスト」〜高速料金・ルート検索データを活用した高速道路の渋滞予測高度化への挑戦〜
主催 ：NEXCO東日本、東京大学大学院情報学環
副賞 ：【モデリング部門】精度賞：1位 40万円, 2位 25万円, 3位 10万円,モデリング賞：25万円、【アイデア部門】グッドアイデア賞：20万円 × 2
参加資格：コンペティション参加規約及び特約事項に同意した方
応募期間：2023年1月25日(水) - 2023年3月31日(金)
サイト ：https://signate.jp/competitions/932
＜課題＞
モデリング部門：高速道路（関越道・館山道）における渋滞の有無を1時間毎に予測するアルゴリズムを作成し、2023年4月1日〜5月7日の指定日の渋滞を予測
アイデア部門：高速道路をテーマとした、データを活用した新規サービスの提案
■SIGNATEとは（https://signate.co.jp/）
SIGNATEは“Empowering Your Potential” をミッションに掲げ、DXにおける「人が足りない」という社会課題の解決をめざすベンチャー企業です。約84,000人（2023年1時点）のAI/データ分析人材が登録する国内最大のデータサイエンスプラットフォーム『SIGNATE(R)』とデータサイエンススキルが学べる『SIGNATE Quest』を運営し、企業・行政機関とのマッチングを通して個人に対し「成長」と「活躍」の機会を提供するほか、組織のDXを加速するDX人材育成クラウド『SIGNATE Cloud』や、オープンイノベーション形式でAI開発/データ分析に挑む『SIGNATE Competition』、国や地方自治体のDX/AI人材発掘・育成プロジェクトなど複数の事業を展開しています。
■会社概要
[画像2: https://prtimes.jp/i/38674/101/resize/d38674-101-bce2c1ed4e1a867db6e6-2.png ]
社 名 ： 株式会社SIGNATE（SIGNATE Inc.）
本 社 ： 東京都千代田区神田錦町2-2-1 KANDA SQUARE（WeWork内）
資本金 ： 2.8億円（資本準備金1.8億円含む/2022年8月1日時点）
代表者 ： 代表取締役社長 齊藤秀
URL ： https://signate.co.jp/
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株式会社SIGNATE 広報担当 田辺
Tel：03-4361-2454
E-mail：info@signate.co.jp
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