東北大学データサイエンスカレッジとは？
「東北大学データサイエンスカレッジ」は、社会に新たなデータサイエンス産業を興すことで未来の発展に貢献するDX人材を育成するため、東北大学が本年度から開講しています。
そこでは、東北大学の教員が民間企業からの参加者に直接指導するオンラインでの実践トレーニングコースなど、多くのリスキリングプログラムを実施しています。
当社においてもデータサイエンスへのニーズが高まっていることから、研究開発センターにおけるデータサイエンススキルの獲得・向上を図り、それを研究に活用してくことを目的に、所員2名が実践トレーニングコースに参加しました。
カリキュラムの概要
データ分析手法の理解とビジネス応用の具体例を知る実践的ケーススタディPBL（Project Based Learning）によるオンライン授業形式で行われ、期間はトータルで10ヶ月間です。
データ処理に必要なプログラミング言語としては、ビックデータの処理に必要なプログラムが既に用意され、活用しやすい「Python」を用いました。
前半は、データ分析や機械学習について学び、プログラム 実習を行いました。また、分析結果の解釈の仕方について、教授や学生との議論を通じて学びました。
後半は、自社データを活用した実習として、スマートメータデータを活用・分析して料金メニューの評価を行いました。
自社保有データ分析の概要
宮城支店管内の80万件、2年4カ月分のスマメデータから「時間帯、契約メニュー毎の電気料金単価の変動に対する電力使用量の増減」を分析し、料金メニューの評価を行った結果です。
グラフ縦軸の指標は、例えば
指標「1.0」： 料金単価 1％上昇 ⇒ 使用量 1％減少
指標「1.2」： 料金単価 1％下降 ⇒ 使用量 1.2％増加
を意味しています。
評価の結果は以下の通りです。
今後の課題と取り組み
当社では、データ分析によるお客さまニーズの深掘りや電力設備のスマート保安等、データサイエンス活用のニーズが高まっています。本講義で得られた機械学習による分析技術をこれらの研究に活用し、電気事業の収益性の強化とスマート社会の実現に貢献していきます。
「東北大学データサイエンスカレッジ」の受講内容については、以下リンク先の研究開発センタートピックスに詳しく掲載しています。「東北大学データサイエンスカレッジ」のほかにも、研究開発センターの各研究グループやグループ企業の研究開発への取組みを紹介していますので、ぜひご覧ください。
ポータルサイト – 研究開発センター (tohoku-epco.co.jp)
S-WING ポータルサイト – home (sharepoint.com)
