Beyond the Railway - 鉄道会社がデータ分析を始めて気付いた可能性 / Beyond the Railway - CX; Data Science encourages Corporate Transformation

2022年6月3日開催 Women in Data Science Tokyo @ IBM
KEYNOTE資料
Speaker: 隅倉 麻子　氏
データサイエンティスト

西日本旅客鉄道株式会社
デジタルソリューション本部
データアナリティクス

https://widstokyoibm2022.splashthat.com/

Transcript

1. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 西日本旅客鉄道株式会社 デジタルソリューション本部 データアナリティクス 隅倉 麻子 WiDS 2022 BEYOND the RAILWAY 鉄道会社がデータ分析を始めて 気づいた可能性
2. 本セッションのSNS投稿について SNS投稿： 全てOK OK: テキストによる文字のみの投稿 OK: スクリーンショットの画像/動画を含んだ投稿 ハッシュタグ: #WiDS2022 #WiDSTokyoIBM
3. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自己紹介 隅倉 麻子 Asako SUMINOKURA IT系採用でJR西日本に入社。天王寺駅、支社営業課、IT部を経て現在のデジタルソ リューション本部に至る。内4ヵ月間、株式会社ギックスに出向。 現在は顧客サービスに関するデータの分析を担当。大量データの可視化を中心とし た探索的分析手法により、事業部門の意思決定を支援する業務に従事。
4. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. Key Words データ分析組織 育成 キャリア 鉄分？ 事業会社
5. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
6. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
7. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. JR西日本とは 事業エリア - 西日本の2府16県 - 約1,200の駅を管理 - 連結子会社数 64社 収益構造 - 約53%が運輸事業 （コロナ前は60%超）
8. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. JR西日本グループデジタル戦略 デジタルソリューション本部 データアナリティクス - AIによるCBM(Condition Based Maintenance)の推進 - DIDMの推進による顧客体験価値の向上
9. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. ベンチマーク - 同じく関西の事業会社である 大阪ガス - 河本 薫氏（滋賀大学教授）により データ分析の リーディングカンパニーに https://www.osakagas.co.jp/company/tsushin/1269280_15288.html https://www.nhk.or.jp/professional/2018/0319/index.html
10. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
11. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. メンバー構成 内部 / 外部 職務範囲 案件プロデュース プロマネ (Business) 分析 (Data Scientist) 基盤 (Data Engineer) 企画・営業 開発・運用 JR西日本GのDX推進 汎用プロダクト （＝外部収益化） CBM マーケティング スタッフ部門 Manager Manager Manager
12. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. データサイエンス推進の仕組み 【確証的データ分析】 エンジニアリング分野に多い傾向 • 解決するための仮説が浮かんでいる場合 • データ分析で解くべき問題がデータと数式で 表現できるほど形式化され、かつ正確に記述 される 【探索的データ分析】 マーケティング分野が多い傾向 • そもそも何が問題か分からず、仮説すら浮かばない場合 • 膨大なデータを整理して可視化し、発見や気づきを得る • 間違った疑問に対して正しい回答を導くよりも、正しい 疑問に対して間違った回答を導くほうがマシ START 確証的データ分析 探索的データ分析 解決のための 仮説はあるか？ 仮説は 見つかったか？ NO YES YES NO ML Engineer Data Analyst
13. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
14. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 事業への実装に向けた社内各部門との連携 System Administrator AIセキュリティ 運用基盤構築 Business Designer 市場と科学が分かる人 意思決定に近い人 Data Owner データ整備従事者 データに明るい人 Business Designer 事業部門の課題設定及び 施策実施の支援者 Data Scientist/Engineer MLエンジニア データアナリスト 基盤盤エンジニア データを基に ソリューションをデザイン デザイン・データから ソリューションを創造 ソリューションの 実装・保守 事業部門 データアナリティクス IT部門・情報子会社
15. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
16. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自動改札機故障予測モデル - 磁気券搬送部を有する改札機が約2,000台存在。 - 年7回/台の定期点検を実施しているものの、年2回/台の故障が発生。 - 点検回数・故障発生件数を低減したい
17. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自動改札機故障予測モデル 総点検回数 26%～33%減 故障発生件数 18～23%減 ※導入エリアと非導入エリアで一台あたりの件数を比較 故障予測AIにより、少ない点検回数で故障件数も低減ができることを確認
18. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自動改札機故障予測モデル 改札機・券売機のデータは運用管理サーバーに集約。 週に一回自動アップロードし、クラウド上で推論実行。 結果は保守現場等の端末のブラウザにて確認する仕組みを構築。 運用管理 サーバ 大阪駅 a号機 京都駅 b号機 三ノ宮駅 c号機 故障予測AI 運用管理システム 稼働保守データ(csv) 週次アップロード JR西日本クラウド 保守区 スピーカー ブラウザで結果確認可能
19. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自動改札機故障予測モデル 一番の悩み・・・予測結果をどう解釈してもらうか？ - 運用当初は保守員からのクレームあり。 （械学習がブラックボックスでどこを見ればいいのかわからない、など…） - LIME, Shapley Value等を組み合わせ予測結果の解釈性を向上。
20. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 自動改札機故障予測モデル 2021年9月より全社展開 あわせて券売機・精算機の予測モデルも 全社展開
21. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
22. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. MaaS文脈における “顧客体験” の在り方 エキナカ エキソト 自宅 観光地/ ﾚｼﾞｬｰ施設 職場 ホテル ｼｪｱｻｲｸﾙ バス タクシー 鉄道 ﾚﾝﾀｶｰ/ ｶｰｼｪｱ 飛行機 特急／ 新幹線 MaaS：Mobility As A Servise ”行きたいところに、お得に・便利に移動できる顧客体験の提供“
23. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 移動・決済ログがMaaS顧客体験実現の鍵 顧客の移動・決済ログ お客様は どういう人？ どういう ご提案をすべき？ 反応は？ 響いた？ 何が好き？ どういう生活？ 行動パターンは？ 何を買いそう？食べそう？ どこに行きそう？ 頻度は？タイミングは？ 通知は見た？ クーポン使った？ レコメンドに従った？ 顧客への 直接アプローチ WESTER/ WESPO/ マイグル 等 エキナカ エキソト 自宅 観光地/ ﾚｼﾞｬｰ施設 職場 ホテル ｼｪｱｻｲｸﾙ バス タクシー 鉄道 ﾚﾝﾀｶｰ/ ｶｰｼｪｱ 飛行機 特急／ 新幹線
24. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 移動生活をサポートするアプリ“WESTER” 移動生活をサポートする機能 MaaSとしての 私鉄やバスなどを含む経路案内 AIを活用したスタンプラリー などのキャンペーン JR西日本の 様々な会員サービスと連携 その他、 複数機能を開発・実装 「WESTER」とは、移動生活を支えるJR西日本公式アプリ
25. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 株式会社ギックスが開発したスタンプラリーアプリケーションを実装。 ショッピングセンターや地域などの回遊促進を実現するスタンプラリーを提供。
26. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 京都サンガF.C.とのスタンプラリー実施 26
27. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. ICOCAを用いた旅客流動の分析 サンガスタジアム by KYOCERA - 亀岡駅から徒歩3分・京都駅→亀岡駅は約20分 電車利用のサポーター多の立地 - サンガスタジアムを訪れた旅客の回遊をICOCAから分析し、スタンプラリー設計 に活かしたい
28. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. ICOCAを用いた旅客流動の分析 28 - 当日の滞在地・時間の概況：2020年11月16日山形戦@サンガスタジアム - サンガスタジアムに滞在したと思われる旅客のうち、試合後に滞在があった旅客 多くが京都駅に滞在 ※本分析には、以下の特許出願技術が活用されています。特願2021-072703,特願2021-072665 滞在開始時刻 滞在終了時刻
29. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
30. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 組織の歩み 鉄道本部 技術企画部 システムチェンジⅢ FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021 着雪予測コンペによる人材発掘 GiXo業務提携① GiXo業務提携② 新幹線走行音異常検知 経産省主催コンペ優勝 自改故障予測実装 鉄道本部 技術企画部 データソリューション室 自動改札故障予測外販 監視カメラAI外販 21名 10名 4名 FY2022 37名 デジタルソリューション本部 データアナリティクス 外販体制 グループマーケティング 基盤担当 補強
31. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. SIGNATEでコンペを実施 2018年12月から 金沢支社でAIモデル稼働中 3位、8位入賞の即戦力社員が 現在、データアナリティクスで データサイエンティストとして活躍中
32. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. データサイエンティスト獲得方針 - 即戦力社員データサイエ ンティスト - 事業部門採用の社員に データサイエンティスト としてjoin (コンペ優勝 実績保有者3名在籍) - 当社にないケイパビリ ティを有した人材のjoin （鉄道総合研究所㈱から の出向受け社員在籍） - 現在実績なし、今後採用 できれば…） - 情報系に親和性有のIT系 採用社員 - 株式会社ギックスに出向さ せ、4~6箇月で促成栽培 即戦力採用 育成枠採用 中途採用
33. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. データサイエンス力育成の手段 - 経済産業省主催のデータサイエンスコンペ（物体検出&追跡コンペ） でDA/DS室社員コンビが優勝 - 業務時間の20%を投下、会社Azure GPU使用許可 - 本業貢献のウデを上げるための機会をつくりサポート 内発的な動機を駆動力にした実力アップ
34. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
35. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. ビジネス実装までの道のりが遠すぎた 分析マエ・ナカ・アト、見えないところにトラップが多すぎる。 魔の川 死の谷 ダーウィンの海 ビジネス実装・定着phase - 分析レポートが使われない - 実装sol.予算確保できず データ収集・データ分析Phase - データがすぐに手に入らない （承認スタンプラリー） - PDFに数値データが入っている - 精度が出ない - 意思決定に新たな条件が追加、再分析 根回し・課題設定Phase - 課題設定は良くても 上長承認が得られない - 複数の事業部門が関わり 全て回って説明・承認獲得
36. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. データを取得しやすく、活用できるような仕組みづくり - システムごとに異なるデータ授受の仕組み → 全社的なデータ取引の基本ルール策定 - 分析に使用するデータはクラウド上に蓄積 ダッシュボードへの反映やアドホックな分析の着手にかかる様々なコストを低減
37. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 目次 1. JR西日本のデータサイエンス組織とは • デジタルソリューション本部データアナリティクスGとは • 事業会社におけるデータサイエンス推進のしくみ • データ分析チームと事業部門との関係（役割分担） 2. 事例紹介 • 自動改札機故障予測 • WESTER x マイグルAIによるスタンプラリー 3. 事業会社がデータ分析を始めてみたら • データサイエンティスト、どうやって揃えるの？ • 社内のデータ活用、実際に手を付けてみたらどうだった？ • 社内向けのソリューションを作ってみた、どうなった？
38. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 駅構内監視カメラAI - ホームからの旅客の転落等、事故を未然に防ぎたい - 駅構内の監視カメラに行動推定AIを実装し、駅係員の注意が必要な旅客を検知 →駅係員に通知し、旅客の安全を確保
39. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 様々な優位性を有していた 完全内製データ分析によるセキュリティの高さ 7,500台のカメラ映像による高精度モデル 学習モデルは、 JR西日本管内に設置される7,500台のカ メラから得られるビッグデータを元に生成しており、高精度な 検知が可能。モデルを新規に学習する際も、データ収集の ハードルを下げることが可能。 カメラデータの前処理(アノテーション)からAIモデルの学習、精度 検証、実装まで、JR西日本Gの完全内製で実施するため、セ キュリティレベルの高いデータでも安心して実証実験可能。 “駅“というフィールドでの豊富な運用実績 京都駅、三宮駅といった、AIモデルにとって非常に厳しい条件下 でのフィールド試験、運用をクリアしており、様々な条件下で安 定した検知が可能。 要件定義・ データ収集 アノテーション モデル構築 精度検証 JR西日本にて実施 約7,500台
40. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. 内部ソリューションのみならず、外部収益化へ 引用：JR西日本 ニュースリリース 2021年10月 引用：MBSNEWS 2021年10月
41. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. Key Words データ分析組織 育成 キャリア 鉄分？ 事業会社
42. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. Key Words Summary データ分析組織 育成 キャリア 鉄分？ 事業会社 事業に応じ効率的なソリューション提供可能な組織を 多様なルートで人材を確保し、内発的動機を大切に データサイエンティストの活躍のフィールドは様々 BEYOND the RAILWAY ! 事業会社にとって保有するデータは最大の武器、想像以上の価値創出も
43. © West Japan Railw ay Company All Rights Reserved. Thank you, and any questions? contact_da@westjr.co.jp