概要
海のデータを自動取得し、時系列解析と機械学習を組み合わせて就航判定を行うシステムを構築。Webデータ自動取得から学習、推定まで、ビジネスに紐づいたデータ分析を示す実践的なプロジェクト。
1. データ取得
Webスクレイピングによる海のデータ自動取得
→
2. データ処理
時系列データの前処理と特徴量抽出
→
3. モデル構築
時系列解析と機械学習による予測モデル
→
4. 就航判定
モデルによる就航可否の自動判定
主な機能・工夫ポイント
1. Webデータ自動取得システム
定期的に海のデータを自動取得するシステムを構築
- Webスクレイピングによるデータ取得
- API連携によるリアルタイムデータ取得
- スケジューラーによる自動実行
- エラーハンドリングとリトライ機能
- データの整合性チェック
2. 時系列データ解析
海のデータの時系列パターンを分析
- トレンド分析（上昇・下降傾向の検出）
- 季節性の分析（周期性の検出）
- 異常値の検出と処理
- 時系列特徴量の抽出（ラグ特徴量、移動平均など）
- ARIMA / Prophetによる予測
3. 就航判定モデルの構築
機械学習モデルによる就航可否の判定
- 複数の特徴量を組み合わせた判定モデル
- 特徴量重要度の分析
- モデルの評価と検証
- 予測確率の出力
4. ビジネス価値の実現
実用的なシステムとしての価値
- 自動化による人的コストの削減
- データ駆動型の意思決定支援
- リアルタイムでの就航判定
- 予測精度の継続的な改善
手法・アプローチ
データパイプライン
- データ取得 定期的にWebから海のデータを取得し、データベースに保存
- データ前処理 欠損値処理、異常値検出、データの正規化
- 特徴量エンジニアリング 時系列特徴量（ラグ、移動平均、トレンドなど）の抽出
- モデル学習 時系列解析と機械学習モデルの組み合わせ
- 予測・判定 新しいデータに対して就航可否を判定
- 評価・改善 予測結果の評価とモデルの継続的な改善
成果
システム成果
- 気象・海象データの全自動取得〜前処理〜DB格納パイプラインの完工
- 時系列特徴量（ラグ・移動平均等）と Random Forest を活用した就航判定プロトタイプの構築
ビジネス価値
- 手動データ収集・判断にかかる工数の劇的な削減とデータ駆動型意思決定の自動化支援
- 気象変動に対する直感に頼らない定量的な就航リスク予測機能の実装
学び
-
データパイプライン設計
- 外部スクレイピングにおけるエラーハンドリングやリトライ処理など、堅牢なパイプライン構築の重要性
- 時系列データの欠損・外れ値補正および周期的トレンドの捉え方に関する実践知見
-
現場・ドメイン応用
- 海運・海象領域というドメイン特有の課題を機械学習モデルへと落とし込むエンジニアリング手法
- 予測ロジックを非エンジニアへ分かりやすく説明・レクチャーするためのナレッジ共有設計