第65回日本学生科学賞で入選２等を受賞
2022.02.08
中高生対象の科学コンクールである「日本学生科学賞」で、高2の勝山翔紀、青山空弥の2名(グループ名「なんグル」)による共同研究が入選2等を受賞しました。この賞は、高校の部において上位20～30位程度に該当するものです。昨年第64回大会では中高合わせて3万2000件（それでもコロナ禍の影響で例年の半分程度）の研究が応募されるような国内最大規模のコンテストですので、その中でのベスト30は大変立派な成績です。
研究タイトルは「機械学習を用いた地下水位予測」です。機械学習の手法であるTransformerを用いて、地下水位予測をより容易に行うことを目的として行われ、先行研究に比べて大幅に高い精度で予測することに成功（石川県手取川扇状地域及び富山県氷見市、高岡市におけるデータを用いた予測）しました。物理部に所属しプログラミングを用いた研究が得意な勝山と、地学部に所属し地下水を研究している青山が協同し、お互いの得意分野をうまく融合させたことで得られた成果だと言えるでしょう。また、いくつもの都道府県、各自治体に連絡を取って、データを提供してもらえないかお願いしたり、専門家に研究についてのアドバイスを求めたりする主体性、行動力には目を瞠るものがありました。後輩たちの中からも、彼らに続く生徒が出てくることを大いに期待しています。
また、ご協力いただきました自治体の方々、研究に関するアドバイスをいただいた皆様に、この場をお借りして心よりお礼申し上げます。
勝山 翔紀のコメント
本研究で私は機械学習(Transformer)を地下水位予測に用いる方法を模索しました。
データの処理やモデルの作成に苦労しましたが、全国規模のコンテストで評価されたことを嬉しく思います。
しかしこの研究は地方自治体で実装されてこそ意義を持つ研究です。
なのでこの結果に満足せず、これからも実現に向けて頑張っていきます。
青山 空弥のコメント
本研究は「地下水位を予測する」ことが目標でした。地下水位予測は変化する水環境の監視・保全には欠かせない技術である一方、従来の手法は地方自治体にとって導入にかかる費用や技術面でハードルが高いとされています。僕たちは、機械学習を用いることでより容易に、汎用性の高い地下水位予測を行うことを目指しました。
僕は今まで新宿区内の地下水の研究をしていたのですが、同じ生徒会でプログラミングに長けている勝山から予測技術を使った研究をしてみないかとの誘いがあり、今回の研究に至りました。異分野融合の難しさは価値観や考え方の違いにあると思います。勝山とは研究の方針について食い違うことが何度もありましたが、そうした壁を乗り越えたからこそ、一分野だけでは行えない広い視野を伴った研究が出来たのだと思います。
また、本研究には多くの行政の方に数十年間に及ぶ地下水位データを提供して頂き、同時に第一線で活動されている立場からのアドバイスを多く頂きました。地下水位予測自体は外に出て調査を行うことはありませんが、こうした水資源管理に関わる多くの方のお話を聞けたことは、自分の人生にとって大変貴重な経験だったと思います。この場を借りて感謝するとともに、本研究を進展させることで、各行政が使用できるような地下水位予測システムを開発したいと考えています。
右から勝山翔紀、青山空弥
