【ボスゴリラーの野望X#研究】データを活用して美味しいクラフトビールをつくる構想
こんにちはボスゴリラーのこと井口です🦍
今回は、私の研究に少し触れたいと思います。
私は株式会社Mountain Gorilla（以降、MG）という製造業向けDXのサービスを提供する会社の代表をするかたわら、
滋賀大学大学院のデータサイエンス研究科で学生として研究もしています。
今回は、以下の流れで書きたいと思います。
1．どんな構想で研究をしているか？
一言で言うと”データを活用して美味しいクラフトビールをつくる研究”です。
なんのこっちゃ？という感じだと思いますが、クラフトビール醸造にはレシピデータが存在します。
これは、麦芽やホップと水をどれぐらいで配合したのか？どんな温度条件で、
どんなクラフトビールに仕上がったか？をこと細かく記録したものなのですが、蓄積されたデータを（ビックデータとでも言うのでしょうか？）美味しいクラフトビールに役立てる研究です。
データは一般社団法人ALFHAさんが提供する記醸（きじょう）くんというサービスに蓄積されたものを活用させて頂きます。
因みに、記醸（きじょう）くんはMGが提供する製造現場のDXサービス：カカナイのスピンオフ商品です。
良かったら、それぞれのサービスサイトを見てみてください。
もう少しだけ研究の構想を掘り下げたいと思います。まずは、研究の目的です。
日本酒の杜氏さんをイメージして貰えると分かり易いのですが、
超非効率な醸造条件の設定プロセスを改善したいと考えています。
じゃあ醸造条件の設定において何が課題だと考えているか？というと、
１つはイメージ通りのクラフトビールを再現すること。
もう１つは、醸造家のイメージ通りにつくられたクラフトビールがターゲットユーザーに刺さるか？という課題です。
これをどの様に解決するか？というのが研究のテーマなのですが、
二つの統計的な推定モデルを構築して解決しようしています。
醸造データは記醸（きじょう）くんのデータを活用して、ユーザーデータは新たに取得予定です。
２．現在は主に何をやっているのか？
実際のスケジュール（WBS）をみて貰った方が分かり易いと思います。
今はPythonという言語を使ってプログラミングを多くやっているフェーズです。
10年ぶりに本格的なプログラミングをしましたが、生成AIを使ってプログラミングをつくる感覚を身につけたいので、チャットGPTをめちゃ使っています。w
一昔前と教育コストを含めたスピード感が全然違うという実感と、
もはやプログラミングも専門職でなくなってきてることを実感しました。
日々の研究の進め方としては、朝の会社の始業までや休日が多いです。
1〜1.5時間ぐらいを確保しながら、研究をちょっとずつ進めています。
わからないことをネットや本で調べて、ハマってどうしても進められなくなったら、
担当教員にスラックして聴いて試してみるという感じですが、
かなりレスよくして頂いて助かっています。
あとは、周辺知識が圧倒的に不足しているので、
それを補完しながら研究を進めています。
今は、AICと呼ばれる統計的なモデルを評価する指標について勉強したり、
ディープラーニングの環境構築をしたりと基礎的なことをしています。
担当教員にお勧めして貰った本もちょっとずつですが、読み進めている感じですね。
同じゼミの学部生がやってくれている輪読発表なんかも勉強のためになっています。
3. 感じていることと今後
結構、地道で一歩ずつ積み上げていってる感じで楽しいですが、
会社代表の業務のかたわらで、研究の時間確保が難しくてもどかしいです。
ただ、これはこれで割り切ってやるしかないなと考えていますので、
業務で培ったスケジュール管理スキル？を駆使して、
超効率的プラスやり切りマインドで乗り越えたいと思います。
今後の研究ですが、そろそろユーザー評価のアンケートデータが出揃う頃なので、
ターゲットフィットの推定。つまり、レシピとターゲットの属性や評価などとの関係性を推定する部分に取り組みたいと思います。
ここでもPythonでのプログラミングを使いながら、
統計的なモデルを構築作業に進めていきますが、
担当教員にターゲットフィットについて面白いアイデアを頂いているのでこれを試すのが楽しみです。
あとは、それらを進めるに当たっての周辺知識の習得ですね。
事業の為の研究、研究の為の勉強という認識で、
実務家（ビジネスサイドの人間）として研究に臨んでいる姿勢は忘れずに進めて行きたいと思います。
最後まで読んでくれて有り難う御座います🦍
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