株式会社Elithの社員が上位入賞、データ分析コンペで高度な技術力を証明

2026/02/06

タグ: プログラミング・ゲーム・アプリ; 報道発表

データ分析コンペティションで5位と11位を獲得

株式会社Elithは、atma株式会社主催、チューリング株式会社共催のデータ分析コンペティション「#23 Turing × atmaCup 2nd」において、当社社員が上位入賞を果たしたことを発表した。本コンペティションは2026年1月16日から1月25日にかけて開催され、282チームが参加、2,216件の予測結果が提出される高い競争性を有する大会となった。

永澤氏と藤原氏が多数の参加者を抑えて入賞

今回の入賞結果は、永澤氏が5位、藤原氏が11位という成績である。いずれも多数の参加者が集う中での上位成績であり、Elithにおけるデータ分析・機械学習分野の技術力の高さを示す結果となった。

atmaCupとは実務者が集うハイレベルな大会

atmaCupは、atma株式会社が主催するデータ分析コンペティションだ。主催者より提供されるデータをもとに、限られた時間の中で分析・予測モデルを構築し、その精度を競う形式が特徴で、データサイエンス分野の実務者・研究者が多数参加するハイレベルな大会として知られている。第23回大会は、チューリング株式会社との共同開催として実施された。

走行画像からの位置推定という高難度課題に挑戦

本コンペティションでは、実際の走行シーンから取得したカメラ画像と、匿名化処理を施したマスク領域画像、および位置データ（緯度・経度）が提供される。参加者はこれらのデータをもとに、位置情報が未知の走行画像に対する位置推定モデルを構築し、その精度を競った。

3次元構造復元技術で精度を向上

永澤氏によると、今回のコンペティションでは、与えられた画像に類似する画像をデータベースから探し出し、その位置情報をもとに推定する手法が主流だったという。ただ、この方法だけでは完全に正確な位置を特定することはできない。そこで、後処理として画像から3次元構造を復元する技術を用いて位置を補正した。さらに、車載カメラのデータであることに着目し、道路がほとんど直線であることを利用して補正の方向を制限することで、精度を大きく向上させることができたとコメントしている。

複数モデルの特徴量結合で安定した精度を達成

藤原氏は、画像検索の最新手法を幅広く試行したという。特に印象的だったのは、CNNベースとViTベースのモデルが驚くほど異なる検索結果を返すことだ。この直交性を活かし、6モデルの特徴量を結合・PCA圧縮した後、距離制約付きの重み付き平均で座標を算出するパイプラインを構築した。End-to-Endの回帰モデルではなく、検索と統計的後処理というアプローチで安定した精度を達成できたことは大きな学びであったとしている。