Kaggleは機械学習の問題を公開コンペティションに変えた

企業は価値に変えたいデータを蓄積しているが、データサイエンティストは希少であり、組織は人材の獲得に苦労している。Kaggle.comは代替手段を提供する。企業が機械学習コンペティションを主催し、参加者が賞金を目当てに予測モデルを構築するのだ。

2020年のHICSSの研究では、10件の専門家インタビューに加え、Kaggleからクロールしたデータを用いて、組織がコンペティションをどのように活用しているかを理解しようとした。その結果、参加者と議論したり最先端のアプローチを学んだりするといった実際の利点が確認された一方で、コンペティションは典型的なデータサイエンスプロジェクトのタスクのごく一部しかカバーできないことも指摘された。

この研究は、データサイエンスコンペティションを主催する際に組織が認識する成功に影響を与える12の要因を3つのカテゴリーに分類して特定し、クラウドソーシングが人材採用に勝るのはどのような場合かについての枠組みを提供している。

コンペティションを通じてモデルをクラウドソーシングする

群衆は社内チームよりもはるかに大きく、多様である。

明確な評価指標があれば、組織はモデルを客観的に比較できる。

コンペティションは社内チームに最先端のアプローチに触れる機会を与える。

主催にかかるのは賞金だけで、給与や人件費はかからない。

専門知識が希少で高価なら、人材ではなくソリューションを買うべきだ。明確な指標を備えた適切に範囲を定めたコンペティションなら、群衆に作業を任せられ、その過程で自社チームも学べる。

Kaggleはデータサイエンスコンペティションの参照マーケットプレイスとなり、世界中の企業や研究者がモデルの調達、アプローチのベンチマーク、人材の採用に利用した。その後、2017年にGoogleに買収された。