本学学生がNVIDIA学生アンバサダーとしてワークショップで研究発表しました

本学理工学研究科ビジネスデータサイエンス専攻博士前期課程1年の中村隼さんが、2026年8月29日(土)に東京工科大学八王子キャンパスで開催された「2026年度SUMMER NVIDIA学生アンバサダーワークショップ」において、NVIDIA学生アンバサダーとして研究発表を行いました。

NVIDIA社は、画像処理半導体（GPU）の開発を強みとし、AIや自動運転領域を牽引する米国の大手IT企業です。
同社は人材育成にも注力しており、AIやデータサイエンスの最新の動向を共有することに意欲を示し、技術的なスキルで様々なタスクを実践することができる学生の育成を目的とした「NVIDIA学生アンバサダープログラム」を実施しています。中村さんはこのプログラムに参加しており、現在、9大学43名の学生が参加しています。

「NVIDIA学生アンバサダーワークショップ」は、学生アンバサダーが中心となり、NVIDIAの先端技術を活用した研究・開発の成果を発表するイベントです。AI、データサイエンス、デジタルツイン、ロボティクスなど、多様な分野の実践的な取り組みを通じて、先端技術のさまざまな応用可能性が紹介されました。

中村さんは「データサイエンス」のチームに所属しております。同チームでは、世界中のデータサイエンティストが参加するデータ分析コンペティションのプラットフォーム「Kaggle」で過去に出題された課題を題材として、より精度の高いデータ分析やモデル構築の方法、GPUを活用した分析の高速化などについて検討しています。

データ分析コンペティションでは、構築したモデルの性能を評価・改善するために、条件を変えながら繰り返し計算を行う必要があります。そのため、GPUを適切に活用して計算時間を短縮し、より多くの検証を効率的に行うことは、精度の高いモデルを構築し、コンペティションで上位を目指すうえでも重要となります。

今回、中村さんの所属するチームは「Kaggleで学ぶ、GPU時代の実践データサイエンス」と題して研究発表を行いました。発表では、ユーザーの嗜好に応じて商品やコンテンツなどを推薦する「レコメンド」をテーマとして、機械学習による分析モデルを構築しました。さらにKaggleのコンペティションで上位となった分析手法との比較を行いながら、高い予測精度を得るために必要な要素の検証を行いました。加えて、GPUを用いることで、構築したモデルによる計算をどの程度高速化できるのかについても検証を行いました。発表後の質疑応答では多くの質問が寄せられるなど、高い関心を得ていました。