スーパーフォーミュラ を活用したデータサイエンティストの育成研修

ビッグデータの分析と、そこから得られた情報を様々な分野へ活用するデータサイエンティストの役割は、DX化を目指す日本でも非常に重要視されている。
各企業でもそうした人材の獲得、育成に力を入れているが、ここで、国内モータースポーツの最高峰である全日本スーパーフォーミュラ選手権（以下、 スーパーフォーミュラ ）の取り組みを紹介する。

先日、2024年シーズンの第1戦が開催された鈴鹿サーキットにて、データサイエンティストの育成研修が行われた。

主催したのは、 スーパーフォーミュラ を運営する（株）日本レースプロモーション（以下、JRP）。
パートナー企業である富士通（株）とさくらインターネット（株）の若手社員を対象に、前提知識のない未知のデータでも安定して、汎用的に求められる結果を出すスキルを磨く事を目的に実施された。

講師として招かれたのは、東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教で、（株）データビークルの顧問も務める統計家の西内 啓 氏。
さらにゲストとして、スーパーフォーミュラの2023年チームタイトルを獲得したチームMUGENより、チーフエンジニアの小池 智彦氏が迎えられた。

お題は「ラップタイムを予測する」。

用いられたのは、昨年の最終戦を戦ったスーパーフォーミュラマシンのテレメトリーデータで、それにはタイヤ温度や車速、ステアリングの操舵角、ブレーキやアクセル、ギアポジション、エンジンの回転数などといった様々な情報が含まれている。
さらに研修の趣旨に合わせるため、事前整理されたものではなく、あえて異常値や欠損といった、いわゆる不十分な要素のある実データが用意された。

まずは講師、ゲストのお話から分析方法を検討。
それを元に、データベースから結果を抽出するSQLの作成、結果出力まで進められた。

事前整理されたデータなら教科書通りでも結果は出せるが、実際に扱うデータは千差万別。
業務やシステム、運用形態、扱う人によって求められる結果は大きく変化する。
今回参加した受講者も未知の分野で難しい面があったはずだが、最終的には、実際のラップタイムの±0.3秒に迫る精度まで導き出している。
研修という枠内で考えたら驚きの成果と言えるだろう。

JRPではこうした学びが、あらゆる業界へ対応できるデータサイエンティストの育成に有用と考えており、対象を一般企業にも広げ、不定期ながら今後も、スーパーフォーミュラが行われる各大会で開催したい意向を持っている。

自社のDX推進や人材不足に悩まれているなら、一度研修希望を出されてはいかがだろう？
最後にJRPのプレスリリースより、講師、ゲスト、参加者の声を紹介する。

【東京大学大学院助教、株式会社データビークル顧問 西内 啓 氏】
現実のデータに触れることは良いデータサイエンティストを育成する上でとても重要であると同時に、参加者がこれを機にモータースポーツに関心を持ったり、レース観戦の解像度を上げることに繋がれば、産業界とモータースポーツ業界の双方にとって大きなシナジーとなると思います。

【TEAM MUGEN 15号車 チーフエンジニア 小池 智彦 氏】
サーキットでチームが実際にデータを確認する時間は限られており、人間だけではどうしても解析が追い付かないことが多いです。
このような研修でもっとシステム的に解析結果が出るようになれば、チームとしても価値があります。
「実はセンサーデータが正しくないケースに気づかずに分析してしまう」ことは新米エンジニアにありがちなミスであり、数字ばかり見るのは本当に危険で、限られた時間を無駄にしてしまいます。
実データを用いることは、こうした感性も養うことができると思います。

【受講者感想】
・もともとモータースポーツに興味があって、業務でも走行データを扱う機会があったが、実データを使ってより深く分析できたのが非常によかった。
・実データを使って価値のあるデータを見つける研修はとても面白かったし、業務に活かせると思う。
・実データを用いてSQLによる分析に触れられたことはもちろん、データアナリティクスの組み立て方、考え方を学べたのは非常によかった。

【文】
編者（REVOLT-IS）
【取材・写真協力/問い合わせ先】
（株）日本レースプロモーション（プレスリリース）