この記事は、@Seine_A_Shintani（新谷正嶺 / 中部大学 新谷研究室）が2025年度にQiitaで公開した記事を、分野別にたどりやすく整理したリンク集です。
2025年度は、以下のようなテーマで記事を書いてきました。
- Python / 機械学習の基礎
- 生成AI / LLM / AI2L
- MLOps / OOD / 運用設計
- 統計 / 情報理論
- 横断インフォマティクス
- 研究室DX / Excel / 教育
- 生物物理 / サルコメア / 心筋研究
まず読むならこの8本
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機械学習は“内挿に強く外挿に弱い”を図で理解する — LightGBM vs 線形回帰
- 「なぜ本番で外すのか？」に最短で触れられる、機械学習の入門記事です。
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- Pythonの魅力を、研究・教育・実務まで見渡して整理した1本です。
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AI2L入門：完成物にブラックボックスを残さないための基本ルール（Day 1）
- 生成AIを「便利さ」だけでなく「説明可能性と運用」で考えたい方におすすめです。
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NotebookLMでつくるインフォグラフィックス入門 — ○○インフォマティクス記事を「一目で分かる」図解にする
- 「伝わる技術記事」の作り方に興味がある方に刺さると考えます。
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- モデルを作るだけでなく、壊れ方まで考える視点が手に入ります。
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- 統計でつまずきやすい概念を、最短距離で整理できます。
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横断インフォマティクス入門 — Materials / Process / Bio / Chemo の現状とこれから
- 分野を横断して「○○インフォマティクス」を見渡したい方に向いています。
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Zディスク蛍光でサルコメア長をnm精度で測る（SL-nanometry入門）
- 研究紹介・生物物理の代表作として、研究室の世界観がよく分かる1本です。
興味別に読むための導線案内
生成AI・LLMから入りたい方へ
- まずは AI2L入門：完成物にブラックボックスを残さないための基本ルール（Day 1）
- 次に DNA入門＋AI2Lの考え方：安全側の設計をどう実務に落とす？
- さらに Humanity’s Last Exam（HLE）とは何か――TruthOwlは DNA +16.9%改善、総合得点も +1.6% 改善（平均は -1.9%）松尾研LLM開発コンペ2025の学びと、医療教育への活かし方
- 実践寄りなら NotebookLMでつくるインフォグラフィックス入門 — ○○インフォマティクス記事を「一目で分かる」図解にする
Python・機械学習を基礎から追いたい方へ
- Pythonで広がる世界：言語としての特徴と科学計算の魅力
- 機械学習は“内挿に強く外挿に弱い”を図で理解する — LightGBM vs 線形回帰
- 「データリーク」を最小実験で体験する（CVが突然良くなる理由）
- 外挿の見抜き方：学習域外を“検知”してアラートする
統計の土台を固めたい方へ
- 尤度と確率は何が違うのか？ダミーデータで直感的に理解する
- p値と信頼区間は何が違うのか？ダミーデータで直感的に理解する
- 標準偏差と標準誤差は何が違うのか？図とシミュレーションで整理する
- KLダイバージェンスはなぜ距離ではないのか？
学際・○○インフォマティクスを俯瞰したい方へ
- 横断インフォマティクス入門 — Materials / Process / Bio / Chemo の現状とこれから
- マテリアルズインフォマティクス入門 — データ駆動材料開発の現在地
- 医療インフォマティクス入門 — 電子カルテとAIで変わる医療のいま
- インフォマティクス入門 — 「データから意思決定まで」をつなぐ学際領域の現在地
研究室・生物物理の連作を追いたい方へ
分野別リンク集
生成AI・LLM・AI2L
- DNA入門＋AI2Lの考え方：安全側の設計をどう実務に落とす？
- Humanity’s Last Exam（HLE）とは何か――TruthOwlは DNA +16.9%改善、総合得点も +1.6% 改善（平均は -1.9%）松尾研LLM開発コンペ2025の学びと、医療教育への活かし方
- 東大松尾研 LLM開発プロジェクト2025 SFT（QLoRA 4bit / 2エポック）だけで DNA を +16.9% 伸ばせたわけ― DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑32B を使った最小限の改修と、その効果のメカニズム
- 〖超入門〗1枚の画像から “着彩3Dメッシュ” を作る：SPAR3D ハンズオン（Colab 付き）
- AI2L入門：完成物にブラックボックスを残さないための基本ルール（Day 1）
- 2025年12月2日版 ChatGPT（無料版）の基本と、AI2L流の使い方（Day 2）
- NotebookLMでつくるインフォグラフィックス入門 — ○○インフォマティクス記事を「一目で分かる」図解にする
Python・機械学習の基礎
- Pythonで広がる世界：言語としての特徴と科学計算の魅力
- sympy の
lambdifyでつなぐ「数式」と「数値計算」 - 機械学習は“内挿に強く外挿に弱い”を図で理解する — LightGBM vs 線形回帰
- マルチパーセプトロンはなぜ XOR を解けるのか— 1ニューロンで AND/OR、2層3ニューロンで XOR、そして多ユニットで境界はどれだけ複雑になる？
- 半加算器と全加算器をニューラルネットで作ってみる — 2次元の決定領域で学ぶ論理回路と MLP
- 破砕粉や河原の石のサイズはなぜ対数正規分布になるのか？
- 結局Pythonは遅いのか？を“最小ベンチ”で決着：プロファイル→ベクトル化→Numba
Transformer / LLM実装を手で理解する
MLOps・OOD・統計・情報理論
運用・OOD・評価設計
- 「データリーク」を最小実験で体験する（CVが突然良くなる理由）
- 欠損の扱いで結論がひっくり返る：MCAR/MAR/MNARをダミーで再現
- 外挿の見抜き方：学習域外を“検知”してアラートする
- しきい値設計入門：q=0.99はいつ危ない？（誤警報と見逃しのトレードオフ）
- IsolationForestで“学習域外”を検知する（距離を捨てる）— 最小実験つき
- Conformal Prediction入門：予測区間で“外挿っぽさ”を可視化する（最小実験つき）
- データドリフト vs コンセプトドリフト：何が変わると何が壊れる？（最小実験）
- 過学習とデータリークは何が違うのか？CVが良すぎるときに疑うべきこと
統計・情報理論
横断インフォマティクス連作
- 横断インフォマティクス入門 — Materials / Process / Bio / Chemo の現状とこれから
- マテリアルズインフォマティクス入門 — データ駆動材料開発の現在地
- プロセスインフォマティクス入門 — 製造現場データで品質と効率を高める
- 医療インフォマティクス入門 — 電子カルテとAIで変わる医療のいま
- 都市インフォマティクス入門 — 都市データとAIで「まち」を理解する
- ジオインフォマティクス入門 — 地理空間データとAIで世界を読む
- 環境インフォマティクス入門 — データとAIで地球環境を“見える化”する
- 農業インフォマティクス入門 — データとAIで「つくる」をアップデートする
- スポーツインフォマティクス入門 — データとAIで競技力と観戦をアップデートする
- 宇宙インフォマティクス入門 — 宇宙ビッグデータとAIで宇宙を理解する
- 金融インフォマティクス入門 — データとAIで「お金のしくみ」を理解する
- ビジネスインフォマティクス入門 — 事業を「データと仕組み」で動かすための情報学
- インフォマティクス入門 — 「データから意思決定まで」をつなぐ学際領域の現在地
- バッチ効果を“図で腹落ち”させる — 研究データ×機械学習でハマりやすい落とし穴
Excel・教育・研究室運営・実務設計
- 〖参加者募集〗Qiita Advent Calendar 2025 を6本同時開催 — Excel / Python / 生成AI(AI2L) / 横断インフォマティクス / 研究室限定2本
- Excelは研究室の「共通ライブラリ」になれるか？ .basモジュールで育てるデータサイエンス環境
- Excel関数でつくる「軽量データサイエンス環境」 教育・研究の現場で本気で使うための設計メモ
- Excel VBAでつくる「研究室ミニ・データ基盤」 成績・アンケート・実験データをつなぐ自動化パイプライン
- Excel業務DXの「設計思考」をまとめる意思決定ガイド 〜ツールを選ぶ前に、Excelを分解しよう〜
- 大学教員こそコードレビューを：研究コードと教育コードを「査読」して再現性と引き継ぎを救う
- 大学教員のための「研究室DX」入門：DXは“経営の言葉”だからこそ、研究室運営で明るく効かせる
- 決済実装は「技術」より先に「設計」と「責任」が来る —— 社会人がオンライン決済を導入するときの意思決定とチェックリスト（PAY.JPを例に）
生物物理・心筋・研究室連作
- Zディスク蛍光でサルコメア長をnm精度で測る（SL-nanometry入門）
- Ca²⁺局所と単一サルコメア長を同時に観る：YC‑Nano140
- 拍動心で“ナノ”を測る：in vivo cardiac nano‑imaging
- 温めると現れるHSOs：加熱誘起の高周波自発振動
- 顕微熱パルスが薄いフィラメントを起動する
- SPOC波をどう再現するか：束化筋原線維のモデル化
- 拡張期の心壁を走る波：超音波計測とモデル
- 心壁パルス波を記述する：Lamb波の単純分散式
- “隣のサルコメア”に伝わる：受動弾性とメカニカル通信
- 3状態パワーストロークモデルで読む自発振動
- Ca²⁺で誘発されるサルコメア・カオスの観測
- Hilbert解析で見える“hole”：位相と振幅が語る波の像
- Chaordic Homeodynamics：サルコメア“周期×カオス”の生理的意義
時系列でざっくり追いたい方向け
2025年9月
- DNA入門＋AI2Lの考え方：安全側の設計をどう実務に落とす？
- Humanity’s Last Exam（HLE）とは何か――TruthOwlは DNA +16.9%改善、総合得点も +1.6% 改善（平均は -1.9%）松尾研LLM開発コンペ2025の学びと、医療教育への活かし方
- 東大松尾研 LLM開発プロジェクト2025 SFT（QLoRA 4bit / 2エポック）だけで DNA を +16.9% 伸ばせたわけ― DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑32B を使った最小限の改修と、その効果のメカニズム
- 〖超入門〗1枚の画像から “着彩3Dメッシュ” を作る：SPAR3D ハンズオン（Colab 付き）
2025年10月
2025年11月
- 〖参加者募集〗Qiita Advent Calendar 2025 を6本同時開催 — Excel / Python / 生成AI(AI2L) / 横断インフォマティクス / 研究室限定2本
- Pythonで広がる世界：言語としての特徴と科学計算の魅力
- AI2L入門：完成物にブラックボックスを残さないための基本ルール（Day 1）
- マルチパーセプトロンはなぜ XOR を解けるのか— 1ニューロンで AND/OR、2層3ニューロンで XOR、そして多ユニットで境界はどれだけ複雑になる？
- 半加算器と全加算器をニューラルネットで作ってみる — 2次元の決定領域で学ぶ論理回路と MLP
- Zディスク蛍光でサルコメア長をnm精度で測る（SL-nanometry入門）
2025年12月
- 2025年12月2日版 ChatGPT（無料版）の基本と、AI2L流の使い方（Day 2）
- NotebookLMでつくるインフォグラフィックス入門 — ○○インフォマティクス記事を「一目で分かる」図解にする
- sympy の
lambdifyでつなぐ「数式」と「数値計算」 - 横断インフォマティクス入門 — Materials / Process / Bio / Chemo の現状とこれから
- Excelは研究室の「共通ライブラリ」になれるか？ .basモジュールで育てるデータサイエンス環境
- 拍動心で“ナノ”を測る：in vivo cardiac nano‑imaging
- Chaordic Homeodynamics：サルコメア“周期×カオス”の生理的意義
2026年1月
- 大学教員のための「研究室DX」入門：DXは“経営の言葉”だからこそ、研究室運営で明るく効かせる
- 「データリーク」を最小実験で体験する（CVが突然良くなる理由）
- 欠損の扱いで結論がひっくり返る：MCAR/MAR/MNARをダミーで再現
- 外挿の見抜き方：学習域外を“検知”してアラートする
2026年2月
- しきい値設計入門：q=0.99はいつ危ない？（誤警報と見逃しのトレードオフ）
- IsolationForestで“学習域外”を検知する（距離を捨てる）— 最小実験つき
- Conformal Prediction入門：予測区間で“外挿っぽさ”を可視化する（最小実験つき）
- データドリフト vs コンセプトドリフト：何が変わると何が壊れる？（最小実験）
- 結局Pythonは遅いのか？を“最小ベンチ”で決着：プロファイル→ベクトル化→Numba
- 〖microgpt〗学習時KV cacheを“誤解ゼロ”にする：推論だけの仕組みじゃない（勾配まで最小実験で確認）
2026年3月
おわりに
2025年度は、
- 初学者に開かれた基礎記事
- 実務や研究でそのまま使える運用記事
- 学際分野を俯瞰する整理記事
- 研究室の専門性が見える論文紹介
が並行して積み上がった1年でした。
気になる分野から、ぜひ辿ってみてください。