【電力データから異常検知！】【21卒】 ディー・エヌ・エー AIスペシャリストの通過ES(エントリーシート) No.36262（近畿大学大学院/男性）（2020/7/15公開）

下記をPDFにしたものを提出． 1．研究内容 私は，企業との共同研究で，消費電力量のデータから生活状況の異常検知を行うサービスの開発に取り組んでいます．近年，独居高齢者の増加が問題となっており，高齢者の安否を遠隔から確認するための，システムの需要が増加していることが背景にあります． これまでには，冷蔵庫やテレビ等にセンサを設置して12分ごとの電力量を計測し，得られたデータから1日の生活リズムが正常か異常かを判定するシステムを開発しました．具体的には，正常なデータにもいくつかのパターンが存在するため，〇〇を用いて，〇〇し，〇〇を用いて，1日の生活リズムの異常検知を行っています．また，消費電力量が上昇する時間帯などがわずかにずれただけで，同様の特徴を持つデータでも，全く別のデータとして認識することが多々あるという問題点がありました．そこで，この問題に対処するため，〇〇を用いて〇〇を行ってから異常検知を行う形式としました．システムはサーバー上で動作しており，専用のアプリケーションから検知結果を確認することができます． 現在，共同研究先の企業との会議を重ねて，データの分析を行っており，今後特許の申請を行う予定となっております． 2．開発経験 2．1．MovieAnalyzer 個人開発で，映画同士の類似度を可視化するWebアプリを開発しました． Doc2vecを用いて各映画のあらすじのベクトルを求めて，PCAにより2次元に次元削減したものを表示することで可視化しています． 2．2．インターン 夏季休暇中に参加した，IT企業のインターンシップにおいて，3人1組で自分達でテーマを決めて，ビジネスチャットアプリのデータを用いて，1日の気温や気圧などの天候の情報から，その日の人の調子を予測するサービスを開発し，天候情報とチャットデータとの関連性の分析に取り組みました．結果として，個人でMVPを獲得することができました． また，同時期に参加した，Hackathonにて，与えられたデータから，企業や組織が抱える課題を解決することに取り組みました．具体的には5人1組で，指定の課題を解決するための仮説立て，データ分析，モデル構築，解決策の検討，及び発表を行いました．非常に時間が限られていたため，作業を分担して，私は仮説立て，モデル構築を，分析を行いました．結果として，私たちのチームは優勝することができました． 2．3．Kaggle最近始めたのですが，分類，回帰，画像などの様々な種類の分析に取り組んでいます． また，現在開催中のコンペKannadaMNISTにて，上位8%に入っています． 続きを読む