はじめに
今年も無事に一人アドカレを完走できそうです！
この記事ではまとめとして、一人アドカレの記事25件全てをNano Banana Proを用いて図解します。Nano Banana Proの理解力は非常に高く、記事の内容を的確に表現した図解が出力されました。興味を惹く記事があれば、ぜひご覧ください。
図解方法
- 記事URL.md で記事をマークダウン化
- コンテキスト長節約のため参考文献などを一部削除
- Nano Banana Proに下記のシンプルなプロンプトを入力し図解
下記の記事を図解する画像を生成してください。
{Article}
記事①: Kagglerの自作PC入門！
記事②: NVIDIA GPUの温度をPythonで取得する方法
記事③: あまり知られていない「LBスコアの小数点第4位以下」の話
記事④: よくある『ChatGPT』の表記ゆれリスト
記事⑤: Nano Banana Proは画像からフォーマットそのままで翻訳することができる
記事⑥: 【書籍紹介】『MCP入門――生成AIアプリ本格開発』
記事⑦: GitHubを用いた論文まとめのちょっとしたTips
記事⑧: LLMが出力したテキストのリストから最も良いテキストを選択する方法
記事⑨: 非公式ベンチマーク"CodeGolfBench"を開発した話
記事⑩: PLaMo APIで多言語翻訳してみた！
記事⑪: 自作ベンチマークでGPT-5.2, Gemini 3, Claude Opus 4.5を評価してみた！
記事⑫: 小さなPythonスクリプトでタスク実行を自動化しよう！
記事⑬: OpenAI Prompt Optimizerの使い勝手がかなり良い
記事⑭: lingua-language-detectorで手軽に言語判定しよう！
記事⑮: Kaggle MAPコンペを用いたGemma 3の性能評価
記事⑯: 【初心者向け🔰】最新のAIモデルを手軽に評価する方法5選
記事⑰: ポストClaude Code時代におけるEDA
記事⑱: 【2025年12月版】主要LLM APIの基本的な使い方まとめ（OpenAI/Google/Anthropic/xAI)
記事⑲: LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）に参加してみた！
記事⑳: LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）で遭遇した「進研ゼミ現象」まとめ
記事㉑: DeepSeek-R1でテキストクラスタリングしてみる
※数値や分布は実際のものと異なります
記事㉒: Kaggle MAPコンペのオリジナルデータと合成データの比較
※スコアの数字や分布図は実際のものと異なります
記事㉓: 【書籍紹介】『Claude CodeによるAI駆動開発入門』
記事㉔: Article2Image: 一人アドカレを完走したので全記事を図解してみた
記事㉕: コンペの復習方法について
完走した感想
おかげさまで今年も一人アドカレを完走することができました！
記事を読んでくださった方々に感謝申し上げます。
2023年は生成AIカレンダー（カレンダーはこちら）、2024は幅広いカレンダーに参加（振り返り記事はこちら）する作戦で取り組みました。今年も2024年と同様のスタイルです。
2025年を振り返ると、Kaggleに数多く参加した一年でした。AIが何でも教えてくれる時代でも価値がある記事とは何かを常に考えています。その一つの答えとして、経験が伴った実践知を書くことがあると思います。Kaggleに参加する過程で得た実践知を多少なりとも還元できて良かったです。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
ハッピーメリークリスマス！🎅良いお年を～！🎍