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<h2>はじめに</h2>

こんにちは！データサイエンスグループの森雅也です。2022年にDMM.comに新卒入社し、現在は検索Growthチームにて機械学習を用いた検索改善に取り組んでいます。今回は、DMM.comがプラチナスポンサーを務める『DEIM2023（第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）』の参加レポートを書いていきたいと思います。この記事では、DEIM2023の概要・DMM データサイエンスグループの発表内容・DEIM2023での活動内容をご紹介します！

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<h2>DEIM2023の概要</h2>

DEIMは、日本データベース学会・データ工学研究専門委員会・データベースシステム研究会が主催する、データサイエンスや情報マネジメントに関する幅広い研究テーマの議論・意見交換を目的としたフォーラムです。セッションは、画像処理や自然言語処理などの機械学習・深層学習を中心としたものから医療や音楽、料理などの特定ドメインに関する研究まで幅広いテーマが発表の対象です。またこれらのテーマは口頭での一般発表はもちろん、それらの内容をポスターとして掲示し、発表者と参加者がディスカッションできるインタラクティブセッション形式での発表があります。それ以外にも、学生企画のナイトセッションや大学教授らによるチュートリアル、学生や研究者の交流を目的としたネットワーキングなどが用意されています。

2020年から2022年までは新型コロナウィルスの関係で完全オンライン開催でしたが、DEIM2023は参加者を分散する目的でオンラインとオフラインの両方を取り入れた『直列ハイブリッド形式』が採用されました。これにより一般発表やナイトセッションはDay1〜Day3にオンライン会場で開催され、チュートリアルやインタラクティブセッションはDay4~Day5にオフライン会場で開催されました。

具体的なスケジュールは次の通りです。

<ul>
	<li>日程：2023年3月5日(日) ～ 3月9日(木)</li>
	<li>オンライン会場（DEIM2023 オンライン会議ポータル）
	<ul>
		<li>Day1：一般発表、ナイトセッション</li>
		<li>Day2：一般発表</li>
		<li>Day3：一般発表</li>
	</ul>
	</li>
	<li>オフライン会場（長良川国際会議場）
	<ul>
		<li>Day4：チュートリアル、ネットワーキング</li>
		<li>Day5：インタラクティブセッション</li>
	</ul>
	</li>
</ul>

私たちは、Day1のナイトセッション、Day3の一般発表、Day4のチュートリアル、Day5のインタラクティブセッションに参加しました。

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<h2>参加レポート</h2>

<h3>Day1（3/5）</h3>

初日は、日本データベース学会の学生企画であるナイトセッションに参加しました。私たちは第一部の&ldquo;私の企業のココがすごい!! ~開発や研究など，テック企業でのリアルな働き方を知ろう~&rdquo;に登壇しました。MLエンジニアとしてDMMで働く面白さを紹介したほか、学生のうちに学ぶべきことといったトークテーマでパネルディスカッションを行いました。

<h3>Day3（3/7）</h3>

3日目は、『1b-9: グラフ・構造データモデリング2』のセッションにて、&ldquo;DMM における検索・レコメンドの取り組み&rdquo;を発表しました。ここでは、特にDMM データサイエンスグループの検索Growthチームとレコメンドチームに焦点を当てながらチーム内での取り組みやAIの活用、それを実現するためのアーキテクチャを中心に紹介しました。また日々どのようなサイクルで施策を実施しているのかを解説しました。発表後に学生から質問もあり、とても有意義な時間になりました。

<h3>Day4（3/8）</h3>

<img alt="" height="600" src="https://image.dmm-corp.com/h97qbbgn3lfhmrjt78l54mdblkub" width="800" />

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4日目からは、オフライン会場（長良川国際会議場）へ移動して参加しました。この日はチュートリアル講演がメインで、私たちの知見を広げつつサービス改善にもつなげるような次の3つの講演に参加しました。

<h3>&ldquo;株価分析のための時系列データクラスタリング入門&rdquo;</h3>

時系列クラスタリングと次元削減手法の組み合わせによる、企業の足腰の強さを評価する方法を学びました。また実際に適用した事例をいくつかご紹介いただき、応用方法についてもよく理解できました。講演後も議論が活発に行われ、大変学びの多いチュートリアルでした。

<h3>&ldquo;グラフ深層学習のすゝめ。&rdquo;</h3>

グラフでどのようなタスクが解けるのか、グラフ深層学習(GNN)の基礎・応用について学ぶことができました。これまでのGNNの発展・動向について幅広く紹介されており、非常に面白い内容を聴講できました。またGNNの学習サイト『グラフ道場』を開設されており、コミュニティも今後大きく発展していくのではないかと思います。

<h3>&ldquo;平均値の差の検定と効果量: 実験結果の適切な報告の仕方&rdquo;</h3>

古典的な統計的仮説検定から並び替え検定などの発展的な統計的仮説検定までを分かりやすく解説いただきました。また多群間での検定時に発生する多重性の問題や多重比較法について、t値・p値だけでなくサンプルサイズに左右されない&quot;効果量&quot;を報告することの重要性についても学ぶことができました。

<h3>Day5（3/9)</h3>

<img alt="" height="600" src="https://image.dmm-corp.com/5oh98fxipibtvkjt01n3sess3im1" width="800" />

5日目は、午前の部にインタラクティブセッション1、午後の部にインタラクティブセッション2に参加しました。

ポスターの内容はDay3の一般発表と同じでしたが、DMMのサービスをディスプレイに映しながら具体的にどの部分に検索改善やレコメンドが導入されているかを説明することで、検索Growthチームとレコメンドチームの活動を一般発表よりも分かりやすく説明しました。ここでは午前と午後の部を合わせて50人前後の方が参加され、現地参加ならではの活発な議論を行うことができました。

また他社ブースにも参加しました。株式会社日立製作所様ブースでは、医療分野の研究について具体的な内容やデータの扱いに関する大変さなどをご説明いただき、非常に楽しい時間を過ごすことができました。また近くでブースを出展されていた株式会社LayerX様は、それぞれのサービスの強みやAIの活用について非常に分かりやすい説明でしたので、次回以降の説明の参考にしたいと思いました。

発表と聴講ともに勉強になることが多く、大変有意義な1日となりました。

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<h2>おわりに</h2>

DEIM2023では、DMMでの働き方や使用技術、DMMにおける検索・レコメンドの取り組み・AIの活用について発表させていただきました。今回はDMM データサイエンスグループにとって初めての学会参加でしたが、主催や運営の方々をはじめ、いろいろとご協力してくださった企業の方々のおかげで発表や議論を非常に楽しく行うことができました。またDMM データサイエンスグループの取り組みに「面白そう！」と興味を持ってくださった方も複数いたため、大変励みになりました。みなさま、ありがとうございました！

最後にDMM データサイエンスグループでは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！またDMMの雰囲気を感じつつ成長できるようなエンジニア向けのインターンシップもご用意しています！！ご興味のある方は、ぜひ下記の募集ページをご確認ください！！！

<a href="https://dmm-corp.com/recruit/intern/" target="_blank">https://dmm-corp.com/recruit/intern/</a>

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DEIM2023（第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）に参加しました！

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