DeepRacer Championship Round1 （re:Invent2023）を振り返る

## はじめに
株式会社NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部の@nttd-kashiwabarayです。2022年に引き続き、2023年のDeepRacer Championshipも<B>ファイナリストに選出</B>いただき、大会に参加してきました。本日は<B>DeepRacer Championshipの概要</B>と<B>Round1</B>の模様をお届けしたいと思います。

## DeepRacerとは
DeepRacerとは、強化学習に対応した 1/18 スケールの完全自律型レースカーで、楽しく強化学習を学ぶことができるサービスとなります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/8e73026f-c462-8b12-4c88-5dcfc10e18bd.png)

## DeepRacer Championshipとは
DeepRacer Championshipは毎年re:Inventの中で開催される世界大会となります。各国の<B>Summitサーキットを勝ち抜いたレーサー</B>や、<B>毎月のVirtual Raceを勝ち抜いたレーサー</B>が集結し、世界一を目指して競います。なんと今年のDeepRacer Championshipの<B>優勝賞金総額は43,000 USD</B>で、<B>優勝者には20,000 USD</B>が授与されます。

2023年のファイナリストは以下のページで紹介されております。

https://blog.deepracing.io/2023/11/24/2023-aws-deepracer-championship-finalists/

※参考までに2022年のファイナリストは以下となり、有名なレーサーの方々は毎年常連となっております。

https://blog.deepracing.io/2022/11/22/aws-deepracer-2022-championship-finalists/


## DeepRacer Championshipのルール
DeepRacer Championshipは3つのRoundとFinal Championship Race（＋ワイルドカードレース）で競います。<B>1日目は1st Roundとワイルドカードレースが行われました</B>。

<B>■Round1</B>
Round1はバーチャルレースで開催されます。昨年はすべて実機のレースでしたが、<font color = red><B>今年はバーチャルレースで開催</B></font>されるという点が昨年からの大きな変更点となります。また、昨年はファイナリスト50名から上位30名が次のRoundへ進出できましたが、今年は各リージョンから上位5名が次のRoundへ進出できるという点も昨年からの変更点となります。

ルールは3分間×2回の走行の中で、1周のベストラップの速さを競います。ライブレースで行われ、世界に配信が行われていました。また別の記事で紹介できればと思いますが、ライブレースにおいても実機レース同様にスピードのコントロールを実施することができます。

<B>場所</B>：Brooklyn　Bowl
<B>日時</B>：11月27日（月）9:00-14:00（現地時間）
<B>トラック</B>：Ecpedition Super Loop, 時計回り
<B>レース形態</B>：タイムトライアル
<B>ランキング方法</B>：1周のベストラップ
<B>レーススタイル</B>：3分×2回の試行
<B>リセットペナルティ</B>：3秒　※コースアウト時のペナルティタイム
<B>進出条件</B>：各地域におけるトップ5名のレーサー

<B>■ワイルドカードレース</B>
ワイルドカードレースは一般参加の方も参加できるレースとなり、このレースからFinal Championship Raceまでは実機のレースかつ同じコースで行われます。コース自体は昨年と同じとなりますが、昨年が反時計回りだったのに対して、今年は時計回りになっている点が異なります。

<B>場所</B>：Venetian Expo
<B>日時</B>：11月27日（月）16:00-19:00（現地時間）
<B>トラック</B>：re:Invent2022 Championship Track, 時計回り
<B>ランキング方法</B>：1周のベストラップ
<B>レーススタイル</B>：2分×1回の試行
<B>進出条件</B>：トップ2名のレーサー

<B>■Round2</B>
Round2は基本的にワイルドカードとは大きくは変わりませんが、Round2に進出したレーサーがそれぞれ2回の試行を実施し、トップ8名がRound3に進出する形となります。昨年は3分×1回の試行かつ1周のベストラップだったのに対して、今年は少しルールが変更となっております。

<B>場所</B>：Venetian Expo
<B>日時</B>：11月29日（火）14:30-17:00（現地時間）、11月30日（水）11:00-14:00（現地時間）
<B>トラック</B>：re:Invent2022 Championship Track, 時計回り
<B>ランキング方法</B>：1周のベストラップ
<B>レーススタイル</B>：連続3週のベストアベレージタイム
<B>進出条件</B>：トップ8名のレーサー

<B>■Round3</B>
Round3からトラックなどの変更はないのですが、2回負けたら終わりのトーナメント形式へと変更となります。各レーサーが1回の試行を実施し、タイムの遅かったレーサーが2回目の試行を実施し、対戦相手のタイムを超えることが出来なかったら、1回目のタイムが速かったレーサーは2回目の試行を実施せずに次に進み、もしタイムを超えることが出来たら、1回目タイムが速かったレーサーが2回目を実施するという形になります。最終的に決勝進出者は3名となります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/186e0d65-64ec-e07f-fc6e-c368758e17f9.png)


<B>場所</B>：Venetian Expo
<B>日時</B>：11月30日（水）11:00-18:00（現地時間）、
<B>トラック</B>：re:Invent2022 Championship Track, 時計回り
<B>ランキング方法</B>：1周のベストラップ
<B>レーススタイル</B>：2分×2回の試行
<B>進出条件</B>：トップ3名のレーサー

■Final Championship Race
Final Championship Raceは昨年と同様にコース<font color = red><B>1周の1回勝負</B></font>となります。これまでのレースから大きく変更となる点は1周勝負という点です。これまでのレースは2分という与えられた時間の中でタイムを出せばよかったのですが、こちらのレースでは1周勝負となるので、コースアウトせずにかつベストの走りをする必要があります。

<B>場所</B>：Venetian Expo
<B>日時</B>：11月30日（水）-18:00（現地時間）
<B>トラック</B>：re:Invent2022 Championship Track, 時計回り
<B>ランキング方法</B>：1周のベストラップ
<B>レーススタイル</B>：シングルローリングラップ（試行回数1回（最大90秒））

## Championshipに向けた学習
私がファイナリストに決定したのが11月14日夜で急ぎトレーニングを開始しました。ただし、レース前日に思わぬ落とし穴が。通常のDeepRacerのモデル作成における評価では問題なく走っていました。が、今回はライブレースで行われるということで1度ライブレースで作成したモデルを試してみると、コースアウトを頻発・・・。しかも、通常ならコースアウトしない箇所でコースアウトをするという事態に…。
結局分かった原因は<B>ローカルトレーニング時に利用するmodel_metadata.jsonファイルのバージョンが最新ではなかったこと</B>が判明しました。<B>利用していたバージョンは4でしたが、最新は5</B>ということで、最新盤を利用しなかったことが原因でライブレースでは走らないという事態になりました。幸い残り半日で元々作成していたモデルをベースにcloneを実施し、レース直前までトレーニングすることで、<B>タイムは落ちたものの、何とか完走するモデルに</B>はなりました。常にバージョンのチェックを実施し、最新のものを活用することをおすすめします。

## Round1
Round1のAPリージョンおよび全リージョンの結果は以下の通りとなります。リージョンによってタイムはややばらつきがあり、22秒台でも通過できないNAMERリージョンやEUリージョンはハイレベルでした。

![23334_0.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/80e4645d-2656-6be2-5f39-800e0e429256.jpeg)

![IMG_1308.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/ea49cb5a-30ab-b1c1-03f3-65d8a84e3236.jpeg)

■APリージョンの結果
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/5f69798e-d5d7-cd94-1325-b5513ab009cd.png)
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参照元：DeepRacer公式Slackチャネルの速報結果より

■全リージョンの結果
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/38919495-6506-34b4-c956-596625943ead.png)

参照元：https://www.twitch.tv/videos/1988833036

## おわりに
本日はDeepRacer Championshipの1日目の模様を記事にさせていただきました。2日目以降も後日記事にさせていただきます。今年もいい成績を残せず残念でした。トレーニング時のトラブルがあり、24秒台は出せたかなという一方で、そのタイムが出せていたとしても通過ラインには遠く及ばず。そしてこの2秒の差には大きな壁があるので、これからこの差を少しずつ埋められるようにトレーニングしていけたらと思います。来年は3年連続のファイナリストを目指すとともに、DeepRacer Championshipで良い結果が残せるように頑張りたいと思います。
なお、DeepRacer Championshipはレース自体はみんな真剣に実施しているものの、みんな和気あいあいと活気があり、とても楽しく過ごせます。また<B>憧れのレーサーとも気軽に会話できるのもDeepRacer Championshipの醍醐味の1つ</B>かなと思います。

## 仲間募集

NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

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<details><summary>2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト）</summary>

データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。
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<details><summary>3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー</summary>

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お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804

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<details><summary>4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト《管理職/管理職候補》</summary>
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=898

</details>


## ソリューション紹介

<details><summary> Trusted Data Foundationについて</summary><div>

～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～
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最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。

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<details><summary> TDF-AM（Trusted Data FoundationⓇ - Analytics Managed Service）について</summary><div>

～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～
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TDFⓇ-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。

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<details><summary>NTTデータとTableauについて </summary><div>

ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。

これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau

</div></details>


<details><summary>NTTデータとAlteryxについて </summary><div>
Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。

Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/alteryx

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<details><summary>NTTデータとDataRobotについて </summary><div>
DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。

NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

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<details><summary> NTTデータとInformaticaについて</summary><div>

データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica

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<details><summary>NTTデータとSnowflakeについて </summary><div>
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。

NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/snowflake

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