朝倉・福田研究室の清水裕斗さん(修士2年)の研究が、(株)NTTデータ数理システム「2020年度学生研究奨励賞 最優秀賞」を受賞

（株）NTTデータ数理システムの「学生研究奨励賞」は、DX社会の担い手となる人材育成への貢献と学生の学術研究支援を目的として、2003年度に設立した公募型の研究奨励賞であり、優れた数理科学領域の研究成果に対して毎年表彰を実施しています。2020年度には68件の応募があり、その中から最優秀賞受賞者として、土木・環境工学系土木工学コース修士課程の清水裕斗さん（指導教員：福田大輔特定教授）の研究「降雨が都市鉄道の列車遅延拡大に及ぼす影響の分析」が選出されました。本研究では、東京都市圏の実際の列車運行データと気象庁が公開している降水データを統合し、ベイジアンネットワークによる確率推論を用いて天候が列車の遅延に及ぼす影響を分析しています。天気予報からリアルタイムでの遅延予測が実現できる可能性が示唆されたことが評価されました。

都市鉄道特有の複雑な運行ダイヤグラムのもとで降雨が鉄道の波及的遅延に及ぼす影響を実証的に明らかに

■背景およびNTTデータ数理システム学生研究奨励賞について

昨今、さまざまな業種・業界において事業戦略の実現に向けたデジタル・トランスフォーメーションへの取り組みが一層加速しており、その根幹となるデータサイエンス領域の取り組みの重要性が高まっています。また、その担い手となる数理科学に長けた人材の育成についても同様に重要性が高まっています。
このような中、NTTデータ数理システムでは学生の学術研究の支援と発表の場の提供を目的として2003年度より「NTTデータ数理システム学生研究奨励賞」を設立し、毎年、公募および表彰を実施しています。
本取り組みは公募型の研究奨励賞となり、応募いただいた学生（大学院生、大学生）には、当社で開発・販売しているデータサイエンス(データマイニング、テキストマイニング、統計解析、シミュレーション、数理最適化)のソフトウェアが無償で貸し出されます。学生は貸与されたソフトウェアを使用した研究を行い、9月（2020年度は12月）に研究成果を提出します。
優秀な成績を収められた学生には、最優秀賞、特別優秀賞、優秀賞、秀作、佳作等の各賞が授与され、最優秀賞を受賞した学生には、数理システムユーザーコンファレンス（NTTデータ数理システム主催,2020年度はアカデミックコンファレンス）で発表頂いています。
2020年度は68件の応募があり、最優秀賞、特別優秀賞、優秀賞等をはじめ数多くの優れた研究成果を表彰対象として選定いたしました。また、今年度は日本経済新聞社様から「日本経済新聞 記事データ」が提供され、本データを用いた研究も多数応募されました。
最優秀賞には東京工業大学の清水 裕斗さんの研究成果となる「降雨が都市鉄道の列車遅延拡大に及ぼす影響の分析」が選ばれました。東京メトロ東西線の実際の運行データと気象庁が公開している降水データから、ベイジアンネットワークによる確率推論を用いて天候が列車の遅延に及ぼす影響を分析し、天気予報からリアルタイムでの遅延予測が実現できる可能性が示唆されました。

~ 2021年2月1日発表 日本経済新聞電子版 （株）NTTデータ数理システムのプレスリリース内容より本文抜粋