Data Dreamers_紹介資料2025

金沢工業大学 夢考房 データサイエンスプロジェクト Data Dreamers 紹介資料

Data Dreamersとは 夢考房に所属する課外活動団体 Data Dreamers は夢考房所属のプロジェクト組織 → 正式名称は「夢考房データサイエンスプロジェクト Data Dreamers」 2023年春に研究夢考房「Start Up Project」という枠組みで発足 2024年春に夢考房プロジェクトへと昇格

Data Dreamersの活動目的 学内におけるデータ分析に関するプロジェクトの構築 1. データ分析を扱う技術向上の機会を得られる場の構築 2. オープン・クローズドな実データを扱った社会課題の解決 この二つのテーマを軸にした活動を通じて 社会課題を解決できるデータサイエンティスト の育成を目指す

データサイエンティストとは データ分析を通じて新たな価値を創出する仕事 高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用 者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作 ることができる者をいう。 （データサイエンティスト協会定款第2条より） データサイエンティストに求められる三つのスキル

プロジェクトの育成方針 三つのスキルをバランスよく鍛えることを目指す ビジネス力 • マナビDXクエストなどの企業協働&チームマネジメントで身に付ける • 企業との連携によって実務に即したビジネス力を身に着ける データエンジニアリング力・データサイエンス力 • コンペティションやハッカソン、GCI等への参加で身に付ける • 同じ目標を持つ仲間と学ぶことによって得られる相乗効果 データサイエンティストとしてのビジョンの明確化 • 先輩による内定者交流会を通じて就活時のノウハウを共有 • OBによる交流会を通じて将来のビジョンを明確化する

活動時間・場所 様々な場所で活動を実施 活動時間 コアタイム： 月曜 17:00～19:00 コアタイム外の活動時間は自由 活動場所 ・夢考房 2F ・Challenge Lab 2F ・教室 ・オンライン（Discord）

活動内容 コンペティションや コンテストへの参加 データ分析関連の イベントに参加 先輩・OBによる ノウハウの共有

プロジェクト組織構成 グループ活動により専門性を高める 学部2年： 38名 学部3年： 36名 学部4年： 21名 修士1年： 6名 修士2年： 4名 博士3年： 1名 計106名 顧問： 情報デザイン学部 環境デザイン創成学科 狩野剛 准教授 副顧問： 情報理工学部 知能情報システム学科 山本知仁 教授

活動の流れ 個々のニーズに応じた柔軟な活動を実施 定期活動 プ ロ ジ ェ ク ト 加 入 行政・オープンデー タ 新 入 生 教 育 スポーツデータ 金融データ アプリ開発 マルチモーダル LLM コンペ参加 不定期活動 ハッカソン等のイベントにはグループの垣根 を越えて参加

活動方法 Discordとnotionを活用して活動を実施 ● コンペ等のイベント情報や技術系記事などの共有にはDiscordを使用 ● イベント管理や進捗状況の共有などにはnotionを使用 → 情報の共有と参加者の可視化によって参加障壁を軽減

グループ選び 興味・関心のある分野に分かれて活動を実施 長期グループ 行政・オープンデータ 短期グループ データ分析・施策立案 金融データ 予測モデル・システム開発 スポーツデータ スポーツ系イベントの参加 LLM LLMアプリ開発・勉強会 アプリ開発 Webアプリ開発・運用 マルチモーダル AIシステム開発・勉強会 コンペ参加 コンペA コンペB コンペC コンペ等のイベントごとに プロジェクトを形成する

行政・オープンデータグループ データを収集・解釈・検証し、課題の解決に取り組む 昨年参加したコンテスト 主な活動 ・オープンデータ※１を可視化 （使用ツール：Tableau、Python) ・行政主催のデータコンテスト への参加 ※１主に国や地方公共団体が公開している 誰もが「二次利用可能」なデータ 「〇〇市 統計情報」 で検索🔎 「地方創生★政策アイデアコンテスト」 →自由に地域を選定して課題を見つけ、 分析し、解決策をスライドにして 提出 「学生データ分析AWARD」 →社会課題について取り上げ、 オープンデータを活用して解決策を 提案、発表

金融データグループ 金融データの解析・可視化・システム化に取り組む 活動内容と特色 参加した大会 現在取り組んでいること ・株の自動売買シミュレーション ・仮想通貨の自動売買シミュレーション ・有価証券報告書※1の可視化アプリ作成 （使用ツール：Jupyter Lab、Python） 第３回金融データ活用チャレンジ 金融データの解析に取り組むグループ 時系列データの知識を身につけたい人向け 実践形式で学ぶ ※１有価証券報告書：株式を発行する企業が、自社の事業や財務状況を 公表する書類 →生成AIを活用して企業のESGレポートや 統 合報告書に関連する質問に回答 Engineer Guild Hackathon →8人のチームで自動情報収集アプリの作成

スポーツデータグループ トラッキングデータを用いたデータ分析＆コンペ参加 主な活動 コンペ参加 ・サッカーに関するトラッキングデータを用 い、基本的なデータ分析について学習 （使用ツール：Jupyter Lab、Python) ・与えられたデータを使ってチームで分析 テーマを決定し、データ分析。ポスター発表 から報告書作成まで行う。 ・高校のサッカー部と連携して活動 データの可視化→データ分析 →ポスター発表→報告書作成 ・日本統計学会スポーツデータサイエンス分 科会主催のコンペに参加

LLMグループ 大規模言語モデルについて学び、活用する ● ● 大規模言語モデル(LLM)について学び、オリジナルのアプリを開発 自然言語処理や大規模言語モデルに関心がある人向け

アプリ開発グループ 実務レベルのモダンなアプリケーションの実装 & 運用 プロジェクト内で独自のデータを収集 し，分析するための基盤を作成 運用して得たデータを分析し，AIや機械学習に応用するチーム 活動内容 ● ● 得られる技術 データサイエンス学習管理システムの開発 ● アプリ開発の手法や技術への知見 python,データ分析を体系的に学べるシステムを作成データ ● 運用・保守を見据えた開発体制 から個々の学習状況やスキルを分析 ● UI / UX を意識したサービス創出 オフィシャルサイトの開発・運用 ● データ収集へのアプローチ 内外問わずData Dreamersの活動内容の周知を行う ● インフラ基盤技術への理解 アクセス数分析やSEO改善, デザイン改善など

マルチモーダルグループ AIモデルの実装とWebシステムへの統合 取り扱うAIモデル 活動内容 ● ● ● 画像モデル（ Vision） 様々なサービスに活用するためのAIモデルを ● 音声モデル（ Audio） 独自開発している。 ● 言語モデル（ Language） AIモデルを組み込んだ中長期開発 ● 生成モデル（ Generation AI） AIモデルの実装 実装されたAIモデルを活用した新規サービスの 開発を実施。 ● AIモデルに関する勉強会 AIの基礎から応用まで体系的に学ぶ。 例> 3次元物体認識 例> テキストから画像生成

コンペ参加グループ データ分析に関する総合力を養う 参加したコンペティション 活動内容 ● チームでKaggle・SIGNATEで開催されているコ ンペティションへ参加 （※ コンペごとにチームを形成し、終了後解散） 第２回NEXCO東日本 渋滞予測チャレンジコンテスト ➢ 第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ ➢ ● コアタイムを実施 → 1週間の進捗共有と 上級生（大学院生・学部3、4年生）から のフィードバック 交通量・ルート検索履歴のデータを用いて、高速道路にお ける渋滞の有無を予測するモデルを構築 国土数値情報や民間企業のデータを活用し、不動産の賃 料の予測モデルを構築 Rohlik Sales Forecasting Chalenge ➢ 過去の倉庫在庫の売上データを使用し、未来14 日間の選 択された倉庫在庫の売上を予測するモデルを構築

内定者交流会 OB・先輩との交流会を通じて知見を広げる ● 内定が決まった先輩方から、就活ノウハウや大学生活でどのような 行動を起こし、それがどのような成果に結びついたかなどを共有する ● 交流会の様子はアーカイブ化しており、いつでも見れるように整備 増田さん（NEC） 藤田さん（ソニー） 坂内さん（ソフトバンク）

就職実績 24卒～26卒の先輩たちの就職先 24卒 25卒 ×2 26卒

活動実績 これまでの主な活動実績について記載 2023年度 • GCI2023Summer（修了1名） • マナビDXクエスト（Gold修了2名） • Azure OpenAI Serviceハッカソン（優勝） 2024年度 • 第2回NEXCO東日本 渋滞チャレンジ予測コンテスト（メダル獲得7名） • Axell AI Contest（26位入賞） • 学生データ分析AWARD2024（3位入賞） • 第1回国土交通省 地理空間情報データチャレンジ（メダル獲得1名） • 第3回金融データ活用チャレンジ（メダル獲得2名）

さいごに 昨日より良い明日をデータサイエンスで ● Data Dreamersは社会課題を解決できるデータサイエンティストを一人でも多く 社会に送り込むことを目指している ● Data Dreamersに加入したすべての人々に「入ってよかった」と思ってもらいた い ● Data Dreamers出身メンバーたちでデータサイエンスの力で社会を変革させる