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SIGNATE とは？始め方や勉強方法、Kaggle との違いがわかる比較情報を解説！
データサイエンティストを目指す初心者、データサイエンティストとしてスキルアップをしたい中級者に役立つデータ分析プラットフォームが SIGNATE です。名前を聞いたことがあっても詳細がよくわからず、利用に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。データサイエンティストの育成事業を行う立場からすると、SIGNATE はデータ分析に関するキャリア形成に有力な手段です。データ分析の初心者・中級者が利用しない手はありません。そこで今回は、SIGNATE を使ってみようと思えるように、SIGNATE の概要をはじめ、サービスの種類や運営会社、始め方、独学の勉強方法などをご紹介します。データサイエンティストになりたい方や、データ分析の実績を作りたい方は、ぜひ SIGNATE の利用を検討してみてください。
SIGNATE とは？
SIGNATE は、社会で通用する AI 人材・データ分析人材を輩出する国内のデータサイエンスプラットフォームです。読み方はシグネイトです。
SIGNATE は複数のサービスで成り立っており、どのようなシステムなのか全体像が見えてこない方もいるでしょう。
まずは、サービスの種類やコンペ一覧の例、運営主体の会社概要についてご紹介します。
サービスの種類
SIGNATE は、SIGNATE Competition・SIGNATE 採用コンペティション・SIGNATE Partners・SIGNATE Quest などのサービスに分かれています。
それぞれのサービスの概要を簡単にまとめてみます。
【SIGNATE Competition】
SIGNATE Competition は、企業や行政が抱えるデータ課題にコンペ形式で参加できるサービスです。課題内容を確認して参加規約に同意したあと、データをダウンロードしてモデルを作成し、予測結果を投稿する流れです。
【SIGNATE 採用コンペティション】
SIGNATE 採用コンペティションは、データ課題のコンペに参加しながら企業の採用プロセスにエントリーできるサービスです。過去には、入賞報酬にインターンへの参加権利や、企業への新卒採用ルートが設定されたコンペが開催されました。
【SIGNATE Partners】
SIGNATE Partners は、AI・データ活用領域の副業・フリーランス案件に挑戦できるプロ人材向け案件紹介サービスです。コンペで培った実績を活かして企業の実課題解決の案件に参画できます。専任のサポートがクライアントと契約内容や単価交渉を代行してくれるので、プロジェクトに専念しやすいです。
【SIGNATE Quest】
SIGNATE Quest は、さまざまな業界が抱えるリアルな課題を疑似体験できる AI 開発の学習サービスです。動画やスライドで学んだり、実際にコーディングを試して実践したりできます。ブラウザ上で完結するため、環境構築も不要です。Quest とは別に AI・データサイエンスのスキル向上に役立つ Gym という基礎講座も受講できます。Gym で AI や Python の基礎を習得したあと、Quest で業界課題のデータ分析に挑戦するといった学習が可能です。
コンペ一覧の例
SIGNATE でデータ分析の実戦経験を積みたい方であれば、コンペでどのようなテーマが取り扱われているのか気になるところでしょう。
SIGNATE で行われるコンペの具体的なテーマ例を表にまとめてご紹介します。
| テーマ例 | 概要 |
|---|---|
| 物体速度検出 | 動画像データなどを活用して車の速度を予測するアルゴリズムの作成 |
| 渋滞予測 | トラフィックカウンターによって計測される速度や交通量のデータなどから高速道路の渋滞予測モデルを開発 |
| 文字判別 | 切り取られた行に書かれている読みづらい文字を認識するアルゴリズムを作成 |
| 魚群検知 | 空撮画像から魚群を自動で検知するアルゴリズムの開発 |
| 宿泊者数予測 | 気象条件や口コミ、流動人口データなどから公園周辺の観光宿泊者数を予測 |
いずれもデータ分析で社会をより良く便利にしていくための課題であることが明白です。SIGNATE のコンペに参加すれば、実用的なデータ分析スキルを習得できるでしょう。
運営主体の会社概要
SIGNATE の運営主体である会社は、株式会社 SIGNATE です。同社は、コンペティションという新たな課題解決ソリューションを展開している企業です。日本の DX 推進に貢献するための事業拡大に取り組んでいます。
会社概要は下記の通りです。
| 会社名 | 株式会社 SIGNATE |
|---|---|
| 所在地 | 〒 105-0001 |
| 東京都港区虎ノ門二丁目 2 番 1 号 住友不動産虎ノ門タワー 16F GROWTH 虎ノ門内 | |
| 設立年月日 | 2017 年 5 月 1 日 |
| 資本金 | 1 億円（2024 年 1 月 1 日時点） |
| 事業 | AI 開発/開発コンペティション運営/ビッグデータ解析/データサイエンス教育研究/データサイエンティスト採用支援/ビッグデータ活用事業コンサルティング/AI 関連ソフトウェア開発 |
SIGNATE という開発コンペティションサービスを運営しているほか、データサイエンス教育研究やデータサイエンティスト採用支援などの事業も行っています。
SIGNATE は、データサイエンティストに詳しい会社が運営していることから、データサイエンスを学ぶのに最適なコンペサービスといえそうです。
SIGNATE の簡単な使い方
SIGNATE の使い方はシンプルであり、公式サイトから各種サービスにアクセスできるようになっています。
公式サイトではトップページの上部に「Competition」「Career」「Learning」「Articles」のタブがあります。
コンペに参加したい場合は「Competition」、就職・採用・業務委託を希望する場合は「Career」、Quest・Gym といった学習サービスを利用する場合は「Learning」、SIGNATE に関する情報収集をしたい場合は「Articles」にアクセスします。
それぞれのタブについて登録前の簡単な使い方は下記の通りです。
Competition
Competition にアクセスすると、コンペでできることや、参加の流れ、コンペの仕組みなどを確認できます。
コンペに参加したい場合はページ内にある「挑戦してみる」のボタンを押しましょう。
Career
Career を押すと「就職/採用（新卒/中途）」「業務委託（フリーランス/副業）」の項目が表示されます。
【就職・採用が目的の場合】
採用コンペティションに参加したい場合は「就職/採用（新卒/中途）」を押します。採用コンペの参加方法や、過去の合同採用コンペ、新卒採用・中途採用コンペなどを確認可能です。
参加する場合は、参加方法の説明箇所にある「初めての方はこちらより登録を完了してください！」を押します。
【業務委託が目的の場合】
データ分析の案件を探している場合は「業務委託（フリーランス/副業）」を押します。紹介してもらえる案件のテーマ例や過去のプロジェクト、業務委託契約までの流れなどを確認可能です。
案件を紹介してもらいたい場合は「無料登録はこちら」を押しましょう。
Learning
Learning を押したあとに「Quest」を押します。Quest でできることや、学習スケジュール例、料金プランなどを確認可能です。受講を希望する場合は、「無料で受講してみる」あるいは「有料プランに申し込む」を押します。
なお、Learning の下にある「Quest」「Gym」のタブを押すと、具体的な講座の内容が表示されます。FREE 講座も用意されているので、気になった講座があれば試してみてください。
Articles
Articles を押すと、SIGNATE に関する最新情報の記事を閲覧できます。
コンペの表彰式や、入賞者インタビュー、コンペ開催事例など、SIGNATE とは何かがわかる情報が満載です。
学習開始から数か月でコンペに参加した方の体験談なども掲載されています。SIGNATE の利用に迷っている方の参考になるでしょう。
SIGNATE の始め方
SIGNATE でコンペに参加するときの始め方は下記の流れです。
ステップ 1．会員登録をする
ステップ 2．コンペを選んで内容を確認する
ステップ 3．規約に同意してデータをダウンロードする
ステップ 4．分析を開始する
ステップ 5．提出用ファイルを投稿する
ステップ 6．評価・順位を確認する
ステップ 7．入賞の手続きをする
引き続き、それぞれのプロセスを解説します。
ステップ 1．会員登録をする
まずは SIGNATE に会員登録をします。
会員登録の流れは下記の通りです。
① 公式ホームページの右上部分にある「会員登録」のボタンを押す
② メールアドレスとパスワードを入力する
③「私はロボットではありません」にチェックを入れる
④ 会員登録のボタンを押す
⑤ 確認コード（6 桁）を受信する
⑥ 有効時間 30 分以内に確認コード入力画面に入力してメールアドレス認証を完了させる
⑦ 認証完了後に本登録入力画面で必要事項を記入・選択する
本登録画面で入力・選択する内容は下記の通りです。
・誕生年
・社会人/学生
・最終学位
・卒業区分
・卒業（予定）年月または中途退学年月
確認コードが届かないときは迷惑メールフォルダやメール受信設定を確認します。
なお、Twitter や Facebook、Google などのボタンを押して会員登録することも可能です。
ステップ 2．コンペを選んで内容を確認する
SIGNATE のトップページ画面左上にある「Competition」を押したあと、すぐ下に表示される「Competitions」を押すと、コンペ一覧が表示されます。コンペ一覧はいくつかのジャンル別に分けられており、自分のスキルに応じたコンペを選べます。
コンペの種類は下記の通りです。
・入賞によって懸賞を獲得できる「懸賞付き」コンペ
・学生だけが参加できる「学生限定」コンペ
・過去に終了済みのコンペに再参加できる「SOTA（State-of-the-Art）」コンペ
・初心者が期限を気にせず参加できる「練習問題」
コンペに参加する前に内容を確認します。確認する主な内容は下記の通りです。
・コンペの目的や課題の内容
・評価に使用する関数
・入賞者の決定方法
・データの利用、実装方法などのルール
・コンペの開始日や終了日
・チーム結成の締切日
・参加者数
・総投稿回数
・入賞者への懸賞内容
・主要なデータの種類
ステップ 3．規約に同意してデータをダウンロードする
コンペのトップページ右側の「投稿」ボタンを押すとコンペの規約が表示されます。
内容を確認して問題がなければ「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」を押しましょう。
なお、コンペごとの規約に同意が必要であり、同意なしの参加は認められていません。本人確認が必要になるケースもあります。
「データ」タブを押して、各種ファイル名にあるダウンロードのアイコンを押すと、データをダウンロード可能です。データの説明や提出ファイルの形式なども見落としなくチェックしましょう。
ローカル環境にダウンロードせず、クラウド分析環境を利用するコンペもあります。
ステップ 4．分析を開始する
データのレコード数やタイプ、欠損値の有無などを確認してデータの性質を把握します。
クラスタリングや相関分析などの手法を用いて、変数間の関係や、作成する必要のある特徴量など、予測精度を高める仮説を生み出します。
データの基礎分析をしたら、学習データを加工してモデルを作成します。学習データにおける予測精度を評価して、期待できる予測の度合いを確認する流れです。
その後、モデルに評価データを入力して予測結果を求めて SIGNATE に投稿します。
仮説に基づき予測に寄与するであろう特徴量を生成してモデルを改良して精度を向上させます。
なお、モデルの作成には Google Colaboratory を活用可能です。無料ツールで環境構築の手間が不要なので導入しやすいでしょう。
ステップ 5．提出用ファイルを投稿する
提出用のファイルを投稿するときは、コンペページの画面右上にある「投稿」を押します。
ファイルを選択する画面が表示されたら、「ファイルを選択」で提出用ファイルを選択して、「投稿」を押します。
なお、1 日 5 回までしか投稿できません。上限に達したときは、毎晩 0 時に行われる投稿回数のリセットを待つ必要があります。
ステップ 6．評価・順位を確認する
投稿後はコンペページの「投稿済み」ファイルから評価を確認できます。
「リーダーボード」で自分と競合のスコアを確認しながら順位を把握することも可能です。
最終的に順位の逆転が起きる可能性もあるので、油断のないモデルの精度改善が重要になります。
コンペ終了時に、リーダーボードは自動で最終評価に切り替わり、最終順位が決定される流れです。
ステップ 7．入賞の手続きをする
最終結果の上位者には、最終順位確定後から 1 週間以内に、事務局から入賞候補者通知が送信されます。
案内に従ってソースコードや、予測ロジック、分析から得られた示唆、再現のための手順など、必要事項を記載して提出物を提出します。
事務局の審査に合格すると、権利譲渡等の契約を締結したあと、1 ～ 2 か月程度で懸賞金が振り込まれる流れです。
SIGNATE の勉強法【データ分析初心者編】
SIGNATE は、データサイエンティストを目指す初心者が、データ分析の基礎を習得するのに役立つだけでなく、データサイエンティストとして働く中級者が自分の実力を再認識してデータ分析スキルを極めるのに最適なプラットフォームです。
ただ、SIGNATE の学習機能は多岐にわたるため、勉強への活かし方に迷う方もいるかもしれません。
そこで、SIGNATE でデータサイエンティストのスキルを磨く勉強法をデータ分析初心者・中級者に分けて解説します。
まずはデータ分析初心者が知っておきたい勉強法からご紹介します。
Gym で AI と Python などを独学してみる
SIGNATE では、すでにご紹介した通り、AI に関するさまざまな知識を単元別に学べる Gym という基礎型のオンライン講座を提供しています。
データ分析の基礎となる講座として AI 入門や Python 入門などを受講可能です。
【AI 入門】
AI 入門は、AI に関する基礎知識を学べる講座です。AI の仕組みや歴史、機械学習との関係、AI の事例、AI クラウドサービス、データサイエンティスト、AI 開発の重要な要素であるデータなどについて学べます。
初心者からデータサイエンティストを目指すうえで、AI や機械学習などの全体像を知るのに適しているでしょう。
【Python 入門】
Python 入門は、データ分析の手段となる Python というプログラミング言語の基礎を習得できる講座です。四則演算や値を入れるための変数、文字列の操作、条件分岐、反復処理、関数など、プログラミング言語のルールを網羅的に学べます。Python を効率的に使いこなすためのライブラリを読み込む方法まで解説されています。
コードを入力しながら学ぶ講座なので、書籍によるインプット学習よりも効率的に Python の知識を習得しやすいです。
データサイエンティストに必要な Python の学習方法は、SIGNATE 以外にもさまざまあります。本や資格、開発ツールなどの利用にも興味がある方は下記の記事も参考にしてみてください。
データサイエンティストに必要な Python とは？学習方法や R・SQL とどっちを学ぶべきかを解説！
Quest を受講してみる
SIGNATE では、すでにご紹介した通り、業界の課題を想定した分析プロジェクトを疑似体験できる Quest という実践型のオンライン講座を提供しています。
実際の分析プロジェクトに見立てた疑似体験講座により、実践的な AI スキルを獲得しつつ分析の流れやモデルの改善方法を把握できます。
自動車環境性能の改善や、食品ロスの削減、債務不履行リスクの低減など課題のテーマはさまざまです。
クエストの最後にはゼロからモデル開発を行って精度を競える問題にも挑戦できます。
SIGNATE の練習問題に取り組んでみる
SIGNATE では、締め切りが無期限の練習問題に取り組むこともできます。通常のコンペと違って自分のペースで本格的なデータ分析課題に挑戦できるのが気軽です。
たとえば、J リーグの観客動員数を予測する練習問題があります。
過去の J リーグの各試合の観客動員数、チーム名、開催スタジアム、天候、出場メンバー、試合結果などのデータを活用して予測モデルを構築する課題です。
そのほかにも下記のような練習問題があります。
・お弁当の需要予測
・銀行の顧客ターゲティング
・タイタニックの生存予測
・スパムメールの分類
・毒キノコの分類
・音楽のラベリング
・山火事の焼失面積の予測
・自動車走行距離の予測
・ネット広告のクリック予測
・アヤメの分類
テーマが豊富なので、気になる練習問題も見つかるはずです。興味のある練習問題から取り組んでみると面白いでしょう。
SIGNATE の勉強法【データ分析中級者編】
データ分析初心者が SIGNATE を活用する勉強法をお伝えしました。
引き続き、データ分析中級者が SIGNATE を活用する勉強法をご紹介します。
懸賞付きコンペに参加する
市場価値の高いデータサイエンティストを目指すのであれば、競合よりも高度なデータ分析スキルを習得しなければなりません。本格的な競争を経験できる懸賞付きのコンペに参加してみましょう。
懸賞付きコンペでは、コンペ主催者が上位者に対して懸賞金を支払います。コンペのページでは、「社会人の方 1 位：〇円 2 位：〇円 3 位：〇円」のように懸賞金が公開されます。
限られた人数しか懸賞金を獲得できません。必然的に他者よりも高度なデータ分析スキルが求められるため、市場価値の高いデータサイエンススキルを習得できます。
上位入賞できるレベルになればデータ分析上級者を名乗れるようになるでしょう。
チームで参加する
SIGNATE のコンペはチーム参加が認められる場合もあります。
チームを組むことでほかのメンバーと議論ができるため、データサイエンスについて独学よりも理解が深まりやすくなります。
たとえば、ほかの分析者の視点から新たな分析アプローチに気づけたり、コーディングを含めて不得意な技術を補強したりできます。
周囲にコンペに興味がある方がいない場合は、外部のコミュニティに参加することなどを検討します。SNS に慣れている方であれば、自らコミュニティを作ってメンバーを募集するのもよいでしょう。
SIGNATE と Kaggle の違いを比較
国内では SIGNATE がデータサイエンスプラットフォームとして有名ですが、世界で有名なプラットフォームがあるのか気になった方もいるでしょう。
世界で有名なデータサイエンスプラットフォームとしては Kaggle（カグル）が挙げられます。
Kaggle は、世界中のデータサイエンティストがあらゆる課題について予測精度を競争するデータサイエンスプラットフォームです。データサイエンスに関する最新情報が発信されているほか、SIGNATE と同様にデータ分析で賞金を稼げるコンペが開催されています。
結論としてデータ分析初心者・中級者には、SIGNATE だけでなく Kaggle もデータサイエンスの勉強に役立ちます。
ただ、類似サービスであることから、どちらを利用しようか迷う方もいるでしょう。参考に SIGNATE と Kaggle の違いを比較表にまとめてみます。
| SIGNATE | Kaggle | |
|---|---|---|
| 登録者数 | 10 万人以上 | 1,900 万人超 |
| 利用規模 | 国内がメイン | 世界中 |
| 開始時期 | 2010 年 | 2017 年（会社設立） |
| コンペ | 国内の企業や団体が主に開催 | 世界中の企業や団体が主に開催 |
| 言語 | 日本語 | 英語 |
| 学習コースの料金 | Quest や Gym は基本的に有料 |
月額プラン：2,200 円（税込） 半年プラン：9,900 円（税込） 年間プラン：16,500 円（税込） | 基本的に無料 |
Kaggle のほうが歴史は長く、さらに世界中で使用されていることから、登録者数が圧倒的に多いです。SIGNATE とは違い、世界中の企業・団体がコンペを開催しており、テーマの種類が幅広い印象となっています。
ただ、Kaggle はプラットフォームが英語をベースとしているため、英語に不慣れな方であれば利用するハードルが高いです。無料の学習コースが用意されていますが、日本語ベースではなく人によっては使いづらいでしょう。
その一方で、SIGNATE の学習コースは日本人向けのコンテンツであり、Kaggle よりも学習しやすいです。一部無料ですが、基本的に有料プランに加入して学習する必要があります。
Kaggle と SIGNATE の特徴をふまえて臨機応変に使い分けると、データ分析の学習がさらにはかどるでしょう。
Kaggle のメリットや使い方、勉強法などは下記の記事で解説しています。データ分析初心者・中級者の方は、SIGNATE を含めて Kaggle の使い道も検討してみてはいかがでしょう。
Kaggle とは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】
SIGNATE の活用に迷ったら現役データサイエンティストに相談
SIGNATE はデータサイエンスを学ぶのに適したサービスですが、機能が多彩なのでうまく使いこなせない方もいるかもしれません。無理に活用すれば学習効果が薄くなるほか、有料コースに支払ったお金、コンペに参加した労力、時間などが無駄になる恐れもあります。
SIGNATE の活用に迷ったときは、ひとまず現役データサイエンティストに相談することも検討しましょう。
現役データサイエンティストであれば、データサイエンティストの仕事を始めるために必要なデータ分析の学習方法を熟知しています。アドバイスをもらえば現在の勉強方法が誤っているか判断しやすいです。
ビッグデータラボでは、現役データサイエンティストが一人ひとりの課題と目標に合わせた学習カリキュラムを提案しており、SIGNATE についても迷わず活用できるようになります。
無料相談を受け付けているので、SIGNATE を活用すべきか迷っている方や、ほかにどのような学習をすべきか悩んでいる方などは、気軽にお問い合わせください。
まとめ
本記事では SIGNATE の概要をはじめ、使い方や始め方、勉強法などを解説しました。
SIGNATE では、国内の企業・団体がデータ課題に関するコンペを開催しており、データ分析の実戦経験を積むのに最適です。
しかも、Python や AI の基礎などを学べる学習コースも用意しているため、データ分析初心者も利用しやすくなっています。懸賞付きコンペもあるので、中級者が競争して実力を試しながらデータ分析スキルを向上させることも可能です。
これからデータサイエンティストを目指す方や、データサイエンティストとして実績を積んでキャリアアップしたい方は SIGNATE の活用をぜひ検討してみてください。
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