AWS DeepRacer Japan Championship Cupを振り返る

## はじめに
株式会社NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部の@nttd-kashiwabarayです。
先月末に開催されたAWS Summitは非常に盛り上がっていました。弊社でもブースを出展させていただいたり、パートナーセッションで講演させていただいたりさせていただきました。
本日はAWS Summitの中で開催された<B>AWS DeepRacer Japan Championship Cupの振り返りたい</B>と思います。本大会では優勝することは出来なかったですが、<b>レーサーとして解説を務めさせていただいたり</b>、予選ラウンドや決勝ラウンドで<b>何度か走行をさせていただき</b>、とても楽しめた大会でした。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/7b6c2db5-fc09-bd55-c4a6-e3aec9882ced.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/ccda1d3f-a704-01bd-8f85-a14d953a3d87.png)



## AWS DeepRacer Japan Championship Cup
例年、AWS Summitの中でDeepRacerのレースが開催され、優勝者などに年末に開催されるre:InventのDeepRacer Championshipへの出場権が与えられます（旅費などはAWS社にて負担いただけます）。
ただし、今年は世界的にSummitでのDeepRacerのレースは開催されておらず、<b>日本での独自開催</b>となります。なので、DeepRacer Championshipへの出場権を獲得することは出来ませんが、<b>優勝者はre:Inventの参加権利（旅費などはAWS社にて負担いただけます）を獲得</b>することができます。


## 大会ルール
大会ルールは以下の通りとなります。

・レース形式：タイムトライアル
・レース時間：2 分（2 分の走行のうちのベストラップを記録とします）
・使用するレーシングカー：AWS DeepRacer （シングルカメラのもの）
　※レーシングカーは主催者が用意したものをご利用いただきます
・レーストラック：Smile Speedway（反時計周り）

Smile Speedwayのコースは以下となります。タイムトライアルで、ルールは1人1レース2分の時間の中で、何度もコースを周回することができ、その中でのベストラップが記録されます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/32277129-f032-e37c-25b5-66088472139a.png)

大会は予選ラウンドと決勝ラウンドの2ラウンド制で行われました。<b><font color="red">モデルさえ持参していれば、誰でも参加することが可能</font></b>です。予選は6/20 12:00～6/21 15:00頃まで開催される予選の中で（混雑状況次第とはなりますが、何度か走行させることが可能）、上位6名が決勝ランドに参加することが可能です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/c92ece04-506a-2880-1a85-4430348688f6.png)

## レースのポイント
レースのポイントについて以下に3点記載をさせていただきます。

■レースコース
まずは今大会のコースですが、急なコーナーはなく、いかにスピードを上げて周回ができるかがポイントとなります。<b>今大会でコースアウトが多かったのが青枠部分</b>となります。以下に<font color="red"><b>赤枠部分でスピードを上げて、青枠部分でスピードをあまり落とすことなく周回できるかどうかが勝負の分かれ目</b></font>となります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/efd86ccf-c35f-2a2a-ee0f-79f976f1db6c.png)


■時間のレース時間の使い方
DeepRacerの大会中はいくつものマシン（DeepRacer）が用いてレースが開催されますが、当然<b>マシン毎にある程度の個体差</b>があったりします。なので、レースの中ではレース序盤（1周目～2周目にかけて）でマシンとモデルとの相性を確認しつつ、2～3周目あたりでスピードの上げ下げをうまく実施しながらタイムを上げていく必要があります。
※レースの中では</b>スピードの上げ下げだけは可能</b>となり、<b>スピードの上げ下げによって、ある程度タイムも変わってくる</b>部分があります（スピードはパーセンテージ表示となっており、だいたい50%から開始して、スピードの上げ下げを実施します）。マシンによっては同じモデルでも50%程度で走らせたものもあれば、80%前後での上げ下げを実施したマシンもありました。

■シミュレーション環境と実環境の違い
恐らくレースに参加されている方のほとんどがシミュレーションでは完走できるモデルで、それなりの良いタイムを出せているかと思います。ただし、実環境（実機）のレースにおいては、<b><font color="red">シミュレーション環境とは照明や壁の色、壁までの距離など様々な要素が異なる</b></font>ため、シミュレーション環境だけ走るようなモデルだと、実際の環境では完走できなかったりします。<b>いかに外乱に弱い形にならないように，ロバストな形で報酬関数を設計したり、学習をしたりすることがポイント</b>になるかなと思います。

## （参考）モデルの作成
モデルの作成は誰にでも簡単に実施できるので、ぜひ実施していただきたいと思います。以下の記事で簡単にモデルの構築の流れを説明しておりますので、もしよろしければ参考にしてみてください。

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/305855d9c8a1e888bc58

<b>実機の場合だと以下のようなサンプル例のモデルを活用してもそれなりに走る</b>のではないかと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/60df6065-0381-0016-634f-29af32b24832.png)

なお、DeepRacer Championshipに参加させていただいた時に、世界トップのレーサーの皆様にも色々と質問をさせていただきましたが、報酬関数の設計は人それぞれで、アクションスペースも「Continuous」を使われている方もいれば、「Discrete」を使っている方もいたり、様々でした。<font color="red"><b>つまり正解が1つではなく、いろいろな正解があるのもDeepRacerの魅力の1つ</b></font>だと思います。ぜひ試行錯誤しながら自分自身での正解を見つけていっていただければと思っています。以下にDeepRacer Championshipの模様はレポートしておりますので、こちらも興味のある方はご覧いただければと思います。

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/50b0b7db5725dd9ba63a

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/eaaf0cc0746dd4e8a434

## 大会の結果
予選ラウンドは2日間に渡り開催され、9秒台を出さなければTop10に入れないというレベルの高い大会となりました。予選ラウンドのリーダーボードは以下となります。親交のあるm45さん、barkingdogさんと一緒にtop3に名前が載ったのは感慨深いものがありました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/46cf6fc2-8fbd-9416-d731-0ac5ff2fe43e.png)

<b>決勝ラウンドのリーダーボードの写真を撮り損ねてしまった</b>のですが、予選ラウンドで6位、5位だったレーサーの方がそれぞれ1位、2位となり、私は3位という結果でした。上位3名にはトロフィーが贈られました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/bea6349e-785a-b0e3-8d00-3636fff02e9a.png)

## まとめ
今回もAWS Summitにてレースに参加させていただきましたが、大会自体のレベルも上がり盛り上がりがありましたし、レース解説を務めさせていただいたり、レースに何度か参加させていただいたり、<b>とても楽しむことが出来ました</b>。

<b>DeepRacer自体は誰でも簡単にモデルの作成が実施でき、モデルさえ持参すれば誰でもレースに参加できます</b>ので、ぜひ奮ってご参加いただければと思っています。自分自身で色々と考え、試行錯誤した末に思い通りに走行したときの喜びは格別ですし、<b>レーサー同士で色々とコミュニケーションをとる</b>ことで、それぞれのレーサーが考えていることも知れて、とても楽しいものになると思います。ぜひレース会場などで見つけた時はお気軽にお声がけいただければと思っています。

日本での公式の実機レースは本大会がラストかと思いますが、まだまだバーチャル大会は開催されておりますので、ぜひご参加いただければと思います。


## 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。

<details><summary>1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア)</summary>

クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer

</details>

<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。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist

</details>

<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>

DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
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

</details>

<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～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/
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。

</div></details>


<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～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am
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。

</div></details>


<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

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<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。

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

</div></details>

<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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