山本が「Kaggle Grandmaster」称号を取得しました！

山本は、2021年1月26日から8月10日に開催されたKaggleコンペティション『Hungry Geese』に参加、875チーム中11位となり、金（GOLD）メダルを獲得しました。この金メダル獲得により、山本はKaggle Grandmasterの称号を取得しました！

「Kaggle Grandmaster」は、世界16万人以上が参加するデータ分析コンペ「Kaggle」最上位ランクの称号です。同ランクを獲得するのは非常に難しく、この称号を持つ者は、世界でも232名、日本では20名程度しかいません（2021年8月Hungry Geese確定時）。

今回は、山本がKaggle Grandmasterになるまでの道のりや、実際のアクロクエストの仕事で活用できるのか？といった話を聞いてみたいと思います。

ー Kaggle Grandmaster 獲得、おめでとうございます！

ありがとうございます。
純粋にうれしい、、やっと取れた！！ という感じです。

Kaggle Grandmasterへの道のり

ー Kaggleを始めたのはいつからですか？

大学院時代に、研究室の先輩がKaggleをやっているのを見て、自分でもやってみたくなって。実際やってみたらとても面白かったんです。それ以来続けてきて、7年ほど経ちます。

― 7年間、継続してきたことも素晴らしいことですが、Grandmasterになるまで着実にランクアップしていったという事が凄いですよね！これまでを振り返って、何か苦労したところはありましたか？

Masterになってから、2年くらいコンペで金メダルが取れない時期があって、、、その時期も徐々に順位は上げ続けていましたが、今一歩金メダル獲得には届かなかったんです。それでも、常に、Kaggleのコンペには参加するようにして地道に積み重ねました。ギリギリで金メダルを逃して、負けて悔しいと思ったことも少なくはないのですが、ほぼ毎日続けて結果が残せてきたのは良かったと思っています。

　　 山本のKaggleでの戦績

Kaggleの経験を仕事に活かす

ー なるほど。やはりGrandmasterになるまでの道は、並大抵ではないですね！ところで、山本さんは機械学習エキスパートとして活躍していますが、アクロクエストでの仕事から、Kaggleでの活動に影響を受けたというものはありますか？

様々な機械学習の案件で提案に関わっているので、より機械学習をビジネス課題へ活用・応用していくといった面で刺激はあると思っています。あと、アクロクエストの教育制度（EDU）がとても役に立っています。コンペでは限られた期間の中で、実験を高速に繰り返さなくてはなりません。そのためには、効率の良い設計をすることがどうしても必要になります。こういう時にEDUで学んだ設計に関する知識を活用しています。開発は効率的になったし、何より実験で無駄がなくなった気がします。

ー そういうところで、EDUの制度が活きるのですね！逆に、Kaggleを続けてきたことは、仕事中では活用できますか？

コンペティションに参加すると、手法を自分自身で考え、使う経験を培うことができます。そのため、データにどのようにアプローチするべきか？どういうモデルを使えばよいのか？ということに気づく「嗅覚」が身につくようになったことで、案件での手法の選択や重要なポイントの把握をするのに迷わなくなりました。

日々、論文も執筆されており、手法も増え続けています。そのため、データ分析の選択の幅が広がりすぎて困る、という声をよく聞きますが、この嗅覚があると、そういう悩みはほとんどありません。

ー Grandmasterとしてこれから挑戦してみたいことは？

Kaggleを続けていきたいです。今後はもう少し学会、発表会の場で自分の得たものを還元していく事も増やしたいと思っています！自分だけではなく、Kaggleや機械学習を通してデータ分析を発展させることができると考えています。

Kaggle Grandmasterになってからも、機械学習の発展のため、まだまだ発信し続けたいという山本。アクロクエストの機械学習エキスパートとして、Kaggleでの経験を活かした提案は顧客からの評判も高く、今後もますます活躍が期待できそうです！！

Kaggle Grandmasterと、最先端技術を活用した仕事をしたいエンジニアの皆さん。
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