AIを使った職業に携わりたいと考えているのであれば、ぜひ抑えておきたいのがSIGNATEです。
SIGNATEは国内のプラットフォームであり、AI開発コンペティションとして活気があります。
この記事では、SIGNATEのコンペの特徴や種類を解説いたします。
また、Kaggleとの違いについても紹介するので、転職に向けてチャレンジしたい方はぜひ参考にしてみてください！
AI開発コンペティション「SIGNATE」
SIGNATEとは、株式会社SIGNATEが運営しているコンペティションサイトです。
2018年4月に開始し、まだ新しいサービスではありますが、国内でも大手企業が多数参加しており活気があります。
データ分析に関するコンペが行われており、上位に選ばれたデータサイエンティストは賞金が獲得できます！
また、ここでの結果はAIエンジニアとしての実績にもなるため、自己アピールとしても有効的です。
コンペティションへの参加は無料のため、初心者でも気軽に参加しやすいのも嬉しいですね！
SIGNATEではどんなコンペが開催されている？
AI開発のコンペと言っても、初心者の方はどんなコンペかいまいちピンとこないという方も多いかもしれません。
SIGNATEでは、過去には以下のようなコンペが開催されていました。
- 地域の川の推移の予測を立てるアルゴリズムを作成
- 車両前方の画像および全方位の点群データから、3D物体検出を行うアルゴリズムを作成
- 水深・水温等の環境条件のデータから、海草藻場の被度の予測データを作成
こちらのコンペは全会員が参加できて、なおかつ上位には懸賞金が手に入ります。
SIGNATEの数々のコンペの中でも、最も活気のあるコンペですね！
初心者向けのコンペだと、最初の10分間の対戦データからPCゲームの勝敗を予測するといった比較的ライトなものもあります。
こちらは賞金はありませんが、初心者の腕試しには最適な難易度となっています。
未経験でAIエンジニアを目指す方であれば、まずはこちらの参加を目標に取り組みましょう！
SIGNATEの主な参加企業
SIGNATEのコンペを主催している企業は、
- 株式会社SUBARU
- 三菱UFJフィナンシャル・グループ
- 経済産業省
- 防衛装備庁
など大手企業や国、自治体も積極的に参加しています！
それだけ、機械学習へのスキルに需要があり、将来性の見込みを感じているということですね！
SIGNATEの使い方
では、早速SIGNATEの使い方について見ていきましょう。
ヘッダーには、以下の3項目があります。
- Competition
- Learning
- Articles
この章では、この3項目についてご紹介します。
Competition
「Competition」では、現在参加可能なコンペティションを探すことができます。
開催中になっているコンペティションを選んでチャレンジしてみましょう。
中でも、懸賞付きに掲載されているものは上位に入賞したら賞金が貰えるため、モチベーションになることでしょう。
そのほかにも、学生限定のものや称号ごとに参加資格が設けられているものなどもあり、ライバルと腕を競えるようになっています。
過去に開催されたコンペティションや練習問題も用意されているので、初心者の腕試しにもちょうど良いでしょう。
Learning
「Learning」では、コンペティションで上位に入賞するために欠かせない基礎知識を学ぶことができます。
Pythonやpandasの基礎知識など初心者向け講座の一部は無料になっているので、初心者はそこからチェックしてみると良いでしょう。
有料のものでは、ディープラーニングや評価関数などの基礎知識だけでなく、AIを実装するための具体的なスキルを学ぶこともできます。
自分のレベルによって気になるものがあれば、有料の講座で学ぶのも良いですね。
Articles
「Articles」では、SIGNATE社が投稿した記事を確認できます。
SIGNATEのコンペティションで入賞した方のインタビューや参加者インタビュー、特別対談など様々な情報が載っています。
コンペティションにチャレンジしていたり、機械学習分野において活躍している方を参考にしたい場合はぜひご覧ください。
記事はログインしなくても無料で読むことができるため、気軽に読めるのも嬉しいですね。
SIGNATEのコンペの種類
SIGNATEでチャレンジできるコンペの種類は、全部で5種類あります。
完全に初心者向けから実践的なコンペまで、自分のレベルに合わせてチャレンジできるので腕を磨くのには最適なプラットフォームと言えます。
ここからは、SIGNATEのコンペの種類について解説していきます。
①懸賞金付きコンペ
SIGNATEの中で実績を作りたいのであれば、企業や自治体が主催している懸賞金付きコンペに参加するのがおすすめです。
コンペによっては、登壇発表があるものもあるので、上位に入賞すれば更に実績としてアピールしやすいでしょう。
懸賞金はコンペによって様々ですが、防衛装備庁が主催しているコンペで1位になれば、なんと賞金120万円が獲得できるようです！
国内のみでライバルも比較的少なく、頑張れば入賞できる可能性もあるので、より学習意欲も上がりますね！
②学生限定コンペ
参加者を学生限定にしたコンペです。
こちらは、頻繁に行われているわけではありませんが、同じようにAIエンジニアを目指す学生と腕を競えます。
新卒でAIを使った業務に就職したいと考えている方は、ぜひ参加してみることをおすすめします！
また年に2回、学生データサイエンティストのトップを決める「Student Cup」も開催されているので、ぜひ腕試しに参加してみるのも良いでしょう。
③称号限定コンペ
SIGNATEは、コンペでの成績に応じて獲得できる7つの称号があります。
この称号を持っている人のみが参加できるコンペが、称号限定コンペです。
称号限定コンペで、特に開催が多いのが「Beginner・Registered限定コンペ」になります。
Beginnerは、投稿1回以上したユーザーに与えられる称号です。参加したコンペがランク圏外だったとしても、チャレンジすれば称号が与えられます。
Registeredは、SIGNATEに本登録したユーザーの称号です。まだ参加経験がないユーザーに与えられます。
上位入賞者やメダル獲得の実績があるユーザーがいないので、初心者でも参加しやすいでしょう。
また、参加者同士で競い合うのではなく、自分の好みのテーマに好きなタイミングで取り組めるので初めての実践にもおすすめです！
④SOTA Challeng
SOTA Challengeでは、過去に終了済みのコンペに再び参加することができます。
期間は元のコンペと同じ日数で開催されており、期日になるとちゃんと自分のスコアが表示されるので自分の実力もチェックすることができます。
過去に参加した経験があるコンペでも、1回までなら再度参加ができるので自分の成長を確かめる目的としても有効的と言えます！
⑤練習問題
締め切りが設定されていない、初心者向けの練習問題にチャレンジすることができます。
手書き文字の認識や写真の表情の認識、未来のデータの予測など機械学習において初心者向けのお題が多いです。
練習問題の種類が豊富に揃っているので、初めてAIの世界に触れる方はまずは練習問題をこなすのがおすすめです。
コンペの参加方法
ある程度機械学習の知識が身に付いたら、いよいよSIGNATEのコンペティションに参加してみましょう。
コンペティションの参加から結果発表までの流れは、以下の通りになっています。
- 開催中のコンペティションを選ぶ
- 参加規約へ同意する
- 各データをダウンロードする
- 学習モデルを作成する
- 提出用ファイルを投稿する
- 評価の確認をする
Kaggleと異なり、全て日本語で記載されている手順に沿って進めるため参加しやすいのが嬉しいですね。
①開催中のコンペティションを選ぶ
「Competition」からコンペティションを選びましょう。
懸賞付きコンペや学生限定コンペなど様々な枠があるので、自分に合ったものを選択します。
初心者の方でも気軽にできる練習問題もあるのでご安心ください。
②参加規約へ同意する
チャレンジするコンペティションの右側に「投稿」というボタンがあるので、そちらをクリックします。
クリックすると参加規約が表示されるので、内容をよく確認しましょう。
内容について問題なければ「コンペティション参加規約に同意する」にチェックを入れて「参加する」をクリックしましょう。
③各データをダウンロードする
上に表示されてある「データ」を選択すると、コンペティションに必要なファイルが表示されます。
このダウンロードのアイコンから各データをダウンロードしましょう。
また、データ説明として、目的変数や投稿方法が記載してあるので、忘れずにチェックしておく必要があります。
④学習モデルを作成する
ここからは、ダウンロードしたデータを使用して学習モデルを作成していきます。
上に表示されてある「説明」を選択すると、評価方法やルールなどが記載してあるので必ず確認しておきましょう。
⑤提出用ファイルを投稿する
完成したらいよいよ投稿しましょう。
投稿ファイルはCSVなので間違えないように注意が必要です。
上に表示されてある「投稿」ボタンをクリックすると作品を投稿できる画面に遷移します。この画面から、提出用のCSVファイルを選択して投稿しましょう。
ただし、投稿できる回数は1日5回までなので、それ以上修正したい場合は明日になってしまうので余裕を持って投稿しましょう。
⑥評価の確認をする
投稿が完了すると、上に表示されてある「投稿済みファイル」タブから暫定評価を確認することができます。
また「リーダーボード」タブを選ぶと、投稿結果の順位も確認することができます。
現在自分が何位にいるのかが分かるので、今後はこの評価を見ながらどんどん精度を上げていきましょう。
SIGNATEとKaggleの違いは？
AIのコンペに参加できるプラットフォームで有名なのがKaggleです。
SIGNATEに辿り着いた方であれば、Kaggleも知っている方は多いのではないでしょうか。
SIGNATEとKaggleの大きな違いは、規模数です。
SIGNATEは日本の企業が運営しているのに対し、KaggleはGoogleが運営しています。
そのため、Kaggleは全世界のエンジニアが参加できるようになっており、世界中の人がコンペに参加可能です。
登録ユーザーは約100万人以上といわれており、数多くのエンジニアと交流ができます。
SIGNATEのメリット・デメリット
SIGNATEの最大のメリットとしては、全て日本語で記載されていることです。
Kaggleは全世界に向けたサービスのため、英語のみでしか対応していません。
ですので、SIGNATEは英語が苦手でも参加しやすく、課題に対しての理解をしやすいと言えます。
また、日本のみなので参加人数が少なく、上位を狙いやすいのもメリットです。
しかし、上位入賞者の実装内容が載っていないのはデメリットでしょう。
他で知識や経験をインプットする必要があるため、同時に別の学習も行っていく必要があります。
Kaggleのメリット・デメリット
Kaggleは世界のプラットフォームということもあり、規模数がトップレベルなのが最大のメリットです。
世界中のトップクラスのAIエンジニアと交流することができるため、知識や経験が身に付き勉強になることが多いでしょう。
また、上位入賞者のエンジニアのコードが見れるため、コードをチェックしながら自分で実践してみることも可能です。
上位のスキルを勉強しながら、自分なりに工夫して実践に落とし込めるのはKaggleの見逃せないポイントです。
しかし、Kaggleは英語のみの対応なので、英語が読めないとコンペの参加が辛いのがデメリットと言えます。
英語が苦手な方であれば、ユーザーとの交流もままならない可能性もあるでしょう。
SIGNATEでの実績は転職に有利？
SIGNATEでの実績は転職に有利に働くでしょう。
大手企業のコンペも多く、主催者の知名度も高いことから面接でも説明がしやすくスキルのアピールにもなりやすいです。
メダルの獲得は、上位獲得経験の指標にもなるため未経験でも印象を与えることも可能です。
SIGNATEは、Kaggleよりも比較的難易度が低いため、トップクラスの企業を目指すのであればKaggleで同時に実績を作っておくことをおすすめします。
エスタイルでは実績があれば未経験でも転職が可能！
当メディアを運営しているエスタイルでは、未経験からのAIエンジニアを募集しています！
9割以上が未経験からのスタートなので、周りとスキルや知識を教え合いながら成長することができます。
ぜひSIGNATEで機械学習のコンペにチャレンジして、実際に職業に活かしたいと思ったらぜひご応募ください！
皆様からのご応募お待ちしております！
もっとエスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
