データサイエンス学部 小林潤之介さんが「情报処理学会第87回全国大会」で学生奨励赏を受賞！
2025.04.18
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高卒新卒採用容易性の定量化と混合ポアソン回帰による重力モデルを用いた推荐システムの提案
データサイエンス学部4年の小林润之介さん（佐藤彰洋研究室所属）が、2025年3月13日～15日に立命馆大学大阪いばらきキャンパスで开催された「情报処理学会第87回全国大会」において、「高卒新卒人材の空间特性を定量化する指标の开発とその意思决定への利用の试み」を発表し、学生奨励赏を受赏しました。
受赏者
データサイエンス学部4年生（受赏当时）
小林 潤之介さん
指导教员
データサイエンス学部
教授（情报科学）
受赏内容
情报処理学会第87回全国大会
学生奨励赏
発表题目
高卒新卒人材の空间特性を定量化する指标の开発とその意思决定への利用の试み
データサイエンス学部4年生（受赏当时）
小林 潤之介さん
指导教员
データサイエンス学部
教授（情报科学）
受赏内容
情报処理学会第87回全国大会
学生奨励赏
発表题目
高卒新卒人材の空间特性を定量化する指标の开発とその意思决定への利用の试み
今回の発表内容について小林润之介さんに解説していただきました。
この研究では、公司の採用担当者がオープンデータと公司内の人事データを活用し、より効果的な意思决定を行える仕组みを开発することを目的としています。具体的には、高卒新卒採用を行う公司を想定し、高校卒业者の就职动向を分析し、採用しやすい地域を特定するとともに、採用数をより正确に予测できるモデルを构筑しました。この研究により、高卒新卒者の採用容易性を数値で示す指标を算出し、さらに、任意の地域と距离を设定して周辺の就职者数をインタラクティブに集计できる奥别产データアプリケーションを开発しました。
地図を用いた可视化の结果、大都市周辺では高卒人材の获得が比较的容易であることが明らかになりました。また、採用のしやすさは半径50办尘以内にある最も大きな都市の影响を受けることも示されました。
さらに、ポアソン混合モデル*１という手法を用いて、採用数と距离を説明変数として高校を採用度合いで分类する方法を提案しました。加えて、採用のポテンシャルがある高校を、予测モデルを用いて推荐することを行いました。今后は実环境でこの指标の有効性を评価することが课题となります。
この研究では、公司の採用担当者がオープンデータと公司内の人事データを活用し、より効果的な意思决定を行える仕组みを开発することを目的としています。具体的には、高卒新卒採用を行う公司を想定し、高校卒业者の就职动向を分析し、採用しやすい地域を特定するとともに、採用数をより正确に予测できるモデルを构筑しました。この研究により、高卒新卒者の採用容易性を数値で示す指标を算出し、さらに、任意の地域と距离を设定して周辺の就职者数をインタラクティブに集计できる奥别产データアプリケーションを开発しました。
地図を用いた可视化の结果、大都市周辺では高卒人材の获得が比较的容易であることが明らかになりました。また、採用のしやすさは半径50办尘以内にある最も大きな都市の影响を受けることも示されました。
さらに、ポアソン混合モデル*１という手法を用いて、採用数と距离を説明変数として高校を採用度合いで分类する方法を提案しました。加えて、採用のポテンシャルがある高校を、予测モデルを用いて推荐することを行いました。今后は実环境でこの指标の有効性を评価することが课题となります。
ー作成した指标の抜粋
作成したアプリケーションの出力结果の例
小林 润之介さんのコメント
今回このような赏をいただき、大変光栄に思います。研究を进める中で、データを活用した価値创造の难しさと楽しさを実感し、贵重な経験を得ることができました。１年间の研究を通じて成长し、このような结果を残せたのは、佐藤先生のご指导、そして研究室の皆さんと切磋琢磨してきたおかげです。
今回このような赏をいただき、大変光栄に思います。研究を进める中で、データを活用した価値创造の难しさと楽しさを実感し、贵重な経験を得ることができました。１年间の研究を通じて成长し、このような结果を残せたのは、佐藤先生のご指导、そして研究室の皆さんと切磋琢磨してきたおかげです。
指导教员 佐藤 彰洋 教授のコメント
今回受賞した小林さんは、データサイエンス学部の卒業研究テーマとして、高卒新卒人材の空間特性を考慮した定量化指標の開発と混合重力モデルの活用に１年間取り組んできました。経済産業省職業安定局が公開する全国約12,000校の高等学校便覧から性別ごとの卒業者数と就職者数に関するデータを集計し、MESHSTATS for Research＊2を用いた採用容易性指标を可视化できるアプリケーションソフトウェアの开発をしました。このアプリケーションを利用することで、日本国内における任意の场所で採用容易性を把握することが可能です。また、协力公司から提供を受けた従业员データと组み合わせることで、高卒新卒採用数を重力モデルとして算出する方法を実証しました。本研究では、公司人事担当者へのインタビューも行い、実データを用いた问题解决を试みています。データ収集、分析、モデリング、计算、解釈といったデータサイエンス分野の复合的能力が発挥された优れた研究であり、今后のさらなる発展が期待できます。
今回受賞した小林さんは、データサイエンス学部の卒業研究テーマとして、高卒新卒人材の空間特性を考慮した定量化指標の開発と混合重力モデルの活用に１年間取り組んできました。経済産業省職業安定局が公開する全国約12,000校の高等学校便覧から性別ごとの卒業者数と就職者数に関するデータを集計し、MESHSTATS for Research＊2を用いた採用容易性指标を可视化できるアプリケーションソフトウェアの开発をしました。このアプリケーションを利用することで、日本国内における任意の场所で採用容易性を把握することが可能です。また、协力公司から提供を受けた従业员データと组み合わせることで、高卒新卒採用数を重力モデルとして算出する方法を実証しました。本研究では、公司人事担当者へのインタビューも行い、実データを用いた问题解决を试みています。データ収集、分析、モデリング、计算、解釈といったデータサイエンス分野の复合的能力が発挥された优れた研究であり、今后のさらなる発展が期待できます。
用语説明
*1 ポアソン混合モデル：
複数のポアソン分布を組み合わせ、異なるグループのデータを説明するモデル。各グループの特性に応じた発生頻度（例: 採用数など）を表現することができる。
*2 MESHSTATS for Research：
メッシュ統計など各種データの利活用を容易とするデータ基盤。日本産業規格地域メッシュコード JISX0410の独自世界拡張である世界メッシュコードに基づき、全世界を矩形領域に分割したメッシュ統計データを利活用できる種々の要素技術を提供するクラウド型サービス。
*1 ポアソン混合モデル：
複数のポアソン分布を組み合わせ、異なるグループのデータを説明するモデル。各グループの特性に応じた発生頻度（例: 採用数など）を表現することができる。
*2 MESHSTATS for Research：
メッシュ統計など各種データの利活用を容易とするデータ基盤。日本産業規格地域メッシュコード JISX0410の独自世界拡張である世界メッシュコードに基づき、全世界を矩形領域に分割したメッシュ統計データを利活用できる種々の要素技術を提供するクラウド型サービス。
