株式会社Elithの社員がデータ分析コンペティション「#23 Turing × atmaCup 2nd」で上位入賞

株式会社Elithは、atma株式会社主催、チューリング株式会社共催のデータ分析コンペティション「#23 Turing × atmaCup 2nd」（開催期間：2026年1月16日〜1月25日）において、当社社員が上位入賞を果たしたことをお知らせいたします。

本コンペティションは一般公開型として開催され、282チームが参加、2,216件の予測結果が提出されるなど、高い競争性を有する大会となりました。その中で、当社社員が以下の成績を収めました。

■ 入賞結果

• 5位：永澤

• 11位：藤原
  

いずれも多数の参加者が集う中での上位成績であり、Elithにおけるデータ分析・機械学習分野の技術力の高さを示す結果となりました。

Elithでは、AI・データサイエンス領域における実務能力の向上を重視し、日々のプロジェクトワークに加え、社外コンペティションへの挑戦を通じた技術研鑽を積極的に推進しています。

今後もこうした取り組みを通じて、先端技術の社会実装およびクライアントへの価値提供に貢献してまいります。

■ atmaCupとは

atmaCupは、atma株式会社が主催するデータ分析コンペティションです。

主催者より提供されるデータをもとに、限られた時間の中で分析・予測モデルを構築し、その精度を競う形式が特徴で、データサイエンス分野の実務者・研究者が多数参加するハイレベルな大会として知られています。

第23回大会は、チューリング株式会社との共同開催として実施されました。

本コンペティションでは、実際の走行シーンから取得したカメラ画像と、匿名化処理を施したマスク領域画像、および位置データ(緯度・経度)が提供されます。参加者はこれらのデータをもとに、位置情報が未知の走行画像に対する位置推定モデルを構築し、その精度を競いました。

■ コメント

永澤（AIエンジニア）

今回のコンペティションでは、与えられた画像に類似する画像をデータベースから探し出し、その位置情報をもとに推定する手法が主流でした。 ただ、この方法だけでは完全に正確な位置を特定することはできません。  そこで、後処理として画像から3次元構造を復元する技術を用いて位置を補正しました。 さらに、車載カメラのデータであることに着目し、道路がほとんど直線であることを利用して補正の方向を制限することで、精度を大きく向上させることができました。  今後は、こうした技術を実務プロジェクトにも積極的に展開していきたいと考えています。  開催いただいた運営の皆様に、心より感謝申し上げます。

藤原（AIエンジニア）

画像検索（Visual Place Recognition）の最新手法を幅広く試行しました。 特に印象的だったのは、CNNベース（EigenPlaces）とViTベース（SALAD/BoQ/AnyLoc/EDTformer）のモデルが驚くほど異なる検索結果を返すことです。 この直交性を活かし、6モデルの特徴量を結合・PCA圧縮した後、距離制約付きの重み付き平均で座標を算出するパイプラインを構築しました。 End-to-Endの回帰モデルではなく、検索＋統計的後処理というアプローチで安定した精度を達成できたことは大きな学びでした。 素晴らしい機会をいただいた運営の皆様に感謝申し上げます。