大学院生の渡邉润さんが情报処理学会第151回数理モデル化と问题解决（惭笔厂）研究会でベストプレゼンテーション赏を受赏！
2025.01.31
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データを活用して高卒採用を効率化する！
データサイエンス研究科データサイエンス専攻 博士前期課程2年の渡邉潤さんが、2024年12月9日～10日に関西大学千里山キャンパスで開催された「情报処理学会第151回数理モデル化と问题解决(惭笔厂)研究会」において、ベストプレゼンテーション赏（MPS研究会）を受賞しました。
渡邉 润さん（横浜市立大学 佐藤彰洋研究室にて）
受赏者
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
博士前期课程2年生
渡邉 润さん
指导教员
データサイエンス研究科
佐藤 彰洋 教授（情报科学）
受赏内容
情报処理学会第151回数理モデル化と问题解决(惭笔厂)研究会
ベストプレゼンテーション赏
発表题目
高卒採用のためのビッグデータと空间分析の统合アプローチ
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
博士前期课程2年生
渡邉 润さん
指导教员
データサイエンス研究科
佐藤 彰洋 教授（情报科学）
受赏内容
情报処理学会第151回数理モデル化と问题解决(惭笔厂)研究会
ベストプレゼンテーション赏
発表题目
高卒採用のためのビッグデータと空间分析の统合アプローチ
今回の発表内容について渡邉さんに解説していただきました。
本研究では、高卒人材获得竞争が激化する中、「データを活用し、公司の採用担当者にとって利便性が高く効率的な採用活动を支援する」をテーマに取り组みました。具体的には、公司の応募と勤务者に関する匿名化データと、厚生労働省が提供する高校别就职オープンデータを用いて、学校と公司の位置関係や就职率をもとに、过去の採用倾向を分析しました。その结果を踏まえ、人材採用モデルとして地理的条件や就职者数を考虑できる重力モデル＊1を応用し、新卒人材获得に成功する可能性が高い高校を特定する手法を提案しました。さらに、公司の採用担当者が実际に公司内で保有するデータを使用し、集积された高校别就职者オープンデータを组み合わせて利用することを想定した奥别产アプリケーション试作の作成に取り组みました。本研究を通じて、限られたデータの中でも効果的かつ効率的な採用活动を実现する可能性を示し、公司の人材获得に向けた新たなアプローチを提示できました。
本研究では、高卒人材获得竞争が激化する中、「データを活用し、公司の採用担当者にとって利便性が高く効率的な採用活动を支援する」をテーマに取り组みました。具体的には、公司の応募と勤务者に関する匿名化データと、厚生労働省が提供する高校别就职オープンデータを用いて、学校と公司の位置関係や就职率をもとに、过去の採用倾向を分析しました。その结果を踏まえ、人材採用モデルとして地理的条件や就职者数を考虑できる重力モデル＊1を応用し、新卒人材获得に成功する可能性が高い高校を特定する手法を提案しました。さらに、公司の採用担当者が実际に公司内で保有するデータを使用し、集积された高校别就职者オープンデータを组み合わせて利用することを想定した奥别产アプリケーション试作の作成に取り组みました。本研究を通じて、限られたデータの中でも効果的かつ効率的な採用活动を実现する可能性を示し、公司の人材获得に向けた新たなアプローチを提示できました。
作成したアプリケーションの画面
アプリケーションのブロック线図
渡邉 潤さんのコメント
今回このような賞をいただき、大変光栄に思います。データを活用して社会課題を解決することの楽しさと難しさの両方を実感しました。この研究成果を挙げることができたのも、指导教员の佐藤先生や研究室の皆さんと切磋琢磨してきたおかげです。ありがとうございました。
指导教员 佐藤 彰洋教授のコメント
本発表は、修士论文研究テーマとして2年间にわたり取り组んできたもので、全国の高等学校卒业者?就职者データと事业データを対象に、データ処理技术、混合正规回帰モデルによる统计数理的知识、アプリケーションソフトウェア开発とその実証的改善といった复合的なデータサイエンスの知识を统合した研究です。今回の受赏は、データサイエンスの能力を総动员して、自主的に研究に取り组んできた渡邉さんの努力の赐物であり、彼のデータサイエンス人材としての成长を示すものとして、とても嬉しく頼もしく感じています。
用语説明
*1 重力モデル：ニュートンの万有引力の法則を社会科学に応用したもので、人や物の移動量を説明するためのモデルや考え方。
今回このような賞をいただき、大変光栄に思います。データを活用して社会課題を解決することの楽しさと難しさの両方を実感しました。この研究成果を挙げることができたのも、指导教员の佐藤先生や研究室の皆さんと切磋琢磨してきたおかげです。ありがとうございました。
指导教员 佐藤 彰洋教授のコメント
本発表は、修士论文研究テーマとして2年间にわたり取り组んできたもので、全国の高等学校卒业者?就职者データと事业データを対象に、データ処理技术、混合正规回帰モデルによる统计数理的知识、アプリケーションソフトウェア开発とその実証的改善といった复合的なデータサイエンスの知识を统合した研究です。今回の受赏は、データサイエンスの能力を総动员して、自主的に研究に取り组んできた渡邉さんの努力の赐物であり、彼のデータサイエンス人材としての成长を示すものとして、とても嬉しく頼もしく感じています。
用语説明
*1 重力モデル：ニュートンの万有引力の法則を社会科学に応用したもので、人や物の移動量を説明するためのモデルや考え方。
