【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

TL;DR

• オープン参加OK（誰でも参加）：
  1) Excel, 2) Python, 3) 生成AI(AI2L) 4) 横断インフォマティクス の4本で記事募集中。
• 研究室メンバー限定（参加は研究室Slack経由）：
  5) AI2L実践録（研究室限定）, 6) HSOs/S4C & Chaordic Homeodynamics（研究室限定）
• 参加方法は空き日を選ぶ→自分の記事URLを登録するだけ（3ステップで解説）。
• 主催：@Seine_A_Shintani（中部大学 新谷研究室 / Shintani Lab）
• 期間：2025-12-01 ～ 2025-12-25（※枠が空いていれば過去日付でも参加OK）
  ※空き枠への予約投稿は2025-10-31より可。
  ※人気カレンダーはページを増やしますので遠慮なく投稿して下さい。
• 参考：AI to Learn（AI2L）プレプリント DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435

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1. 4つの「誰でも参加OK」カレンダー

1-1. Excel Advent Calendar 2025 — Excelは“最も身近なプログラミング環境”

• 参加リンク：https://qiita.com/advent-calendar/2025/excel
• 対象：学生・研究者・社会人・教育関係者
• 歓迎トピック（例）
  • 関数の裏技：FILTER / LET / LAMBDA など
  • Python連携：Excel Labs, pywin32, xlwings
  • VBA/マクロ自動化：日次業務の省力化、小さなRPA
  • 授業・研究現場のデータ処理事例、可視化・統計
• 投稿ヒント
  • 「表計算を越えるExcel」の観点で再現手順とサンプルをセットに
  • 5–10分で読める小ネタでもOK（式断片・関数組み合わせ・検証結果など）

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1-2. Python Advent Calendar 2025 — 「このコード、地味に便利！」を持ち寄る

• 参加リンク：https://qiita.com/advent-calendar/2025/python
• 対象：開発・教育・研究・趣味まで幅広く
• 歓迎トピック（例）
  • pandas / numpy / matplotlib のTips
  • ChatGPT API / LangChain などLLMアプリ構築
  • Streamlit / FastAPI / Flask でのWeb化
  • 授業・実験データ解析の実践（再現ノートブック歓迎）
• 投稿ヒント
  • 「入出力の最小例」「ベンチ or Before/After」「落とし穴」をセットに
  • 教育活用は教材化（notebook/colab）のリンクがあると読者がすぐ試せます
    • 参考１： 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
    • 参考２：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？

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1-3. AI2Lオープン実践録 — 生成AIを安全に使う（だれでも参加OK）

• 参加リンク：https://qiita.com/advent-calendar/2025/ai2l-llm-use
• コンセプト：AIは学びの手助けに使い、最終成果物は人が理解できる形にする（AI2L）
• 参加ルール（シンプル）
  1. 機密や個人情報は投稿しない（必要ならダミー化・匿名化）
  2. 出力はうのみにせず、最終チェックは人間
  3. できれば成果物の形（コード・手順・図表）を残す
  4. 同じ記事を他のカレンダーにも登録してOK（研究室版など）
• 歓迎例：
  • 仕事や研究、授業で役立った小さな工夫
  • うまくいかなかった点と改善（失敗談の振り返り）
  • 安全に使うための決めごと（入力前チェック、出力の見直し）
  • お金や時間の節約（短いプロンプト、キャッシュ、軽量化など）
• 書き方の目安
  • 今日のゴール → 手順（3–5ステップ） → 結果（良かった点・注意点） → 素材リンク → 次の一歩
• 参考：AI to Learn（AI2L）プレプリント DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435

1-4. 横断インフォマティクス Advent Calendar 2025 — Materials × Process × Bio

• 参加リンク：https://qiita.com/advent-calendar/2025/informatics
• 趣旨：Materials / Process / Bio といった分野横断の「○○インフォマティクス」を再現可能な手順で共有。
• 歓迎トピック（例）
  • 横断：時系列異常検知、ベイズ最適化、実験計画(DoE)、知識グラフ、因果・評価設計
  • 共有基盤：Python/Colab、Notebook再現、軽量化・キャッシュ、コスト最適化
  • 安全運用（AI2L）：機密/個人情報の扱い、レビュー/検収フロー、再現手順の提示
• 投稿ヒント
  • Notebook/スクリプト＋前処理〜評価〜運用の橋渡しを簡潔に
  • Python/AI2L/専門カレンダーへの重複登録OKで露出を最大化

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2. 研究室メンバー限定の2カレンダーの紹介

2-1. AI to Learn（AI2L）実践録：ブラックボックスを残さない生成AI運用 25

• カレンダー：https://qiita.com/advent-calendar/2025/ai2l
• 柱（やさしい説明）
  • ブラックボックスを残さない：完成物（コード/手順）は人が読んで再現できる形に
  • アカウンタビリティ：結果＋根拠・前提を記録
  • 情報保護：個人情報・機密は使わない（使う場合は匿名化等）
  • Green AI：省エネ・低コスト（軽量モデル／短いプロンプト／キャッシュ）
• 運用：研究室内レビュー（前日17:00締切）＋必要に応じオープン版へ重複登録可

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2-2. 中部大学 新谷研究室：HSOs/S4C と Chaordic Homeodynamics

• カレンダー：https://qiita.com/advent-calendar/2025/shintani-lab
• 趣旨：査読付き原著 25報を1日1本取り上げ、背景・方法・主要結果・生理/工学的意義を要約。
• 章立て
  • 第1章｜計測技術の礎（Day 01–05）
    • SL nanometry／Ca＋SL同時計測／in vivo ナノ・イメージング／温度ナノシート／DET膜リアルタイムSEM
  • 第2章｜サルコメア振動と波の発見（Day 06–10）
    • 加熱誘起HSO／熱パルス活性化／SPOC波モデル／心壁伝搬波／Lamb波分散
  • 第3章｜モデルと相互作用（Day 11–15）
    • 3状態パワーストローク／受動弾性と力の通信／液晶的バイオモーション／高圧効果／リズム恒常性
  • 第4章｜カオスとホメオダイナミクス（Day 16–18）
    • 温度×カオス／Ca²⁺×カオス／位相・振幅解析（“hole”挙動）
  • 第5章｜応用と医工融合（Day 19–24）
    • 薄フィラメント制御とFrank–Starling ／ Ti表面改質・CaTiO₃・ヨウ素放出・骨再生
  • フィナーレ（Day 25）
    • Chaordic Homeodynamics の総括

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3. 参加方法（3ステップ）

1. カレンダーを開く：空き日の一覧を確認
   • オープン枠 → EXCEL / Python / AI2Lオープン実践録：だれでも参加OK 生成AIを安全に使う/ 〇〇インフォマティクス
   • 研究室限定 → 研究室Slackの固定メッセージから該当リンクへ
2. 空いている日付を選ぶ：自分の投稿予定日にチェック
3. 記事URLを登録：当日までに公開／下書きを公開に切替（※枠が空いていれば過去日付でもOK）

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4. 書き方テンプレ（コピペOK・最小構成）

以下のテンプレを使うと、5–10分で読める実践記事が作りやすいです。

# タイトル（例：Excel LAMBDAで1行クリーナーを作る）
## 今日のゴール
- この投稿でできるようになること（1–3点）

## 手順（3–5ステップ）
1)
2)
3)

## 結果（良かった点・注意点）
- Before/After や ベンチ（秒/行数）など

## 素材（コード/データ/図表）
- GitHub/Colab/スプレッドシートなど

## 次の一歩
- 応用案、関連カレンダー、参考リンク

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5. 想定投稿例（インスピレーション用）

• Excel
  • FILTER×UNIQUE×LETで1行レポート生成
  • LAMBDAで教務用の再利用関数を共通化
  • xlwingsでWord/PowerPoint自動差し込み
• Python
  • pandasのクエリ表現×groupbyの落とし穴まとめ
  • FastAPIで研究ノートAPIをつくる（Token/ロール最小）
  • Streamlitで授業用ダッシュボード（課題自動採点の雛形）
• AI2L（オープン/研究室）
  • プロンプト最小化（$n$件処理の時間$T$を$~T\approx T_{\mathrm{手作業}}-30%$相当に短縮、のような実測提示）
  • 出力検収フロー（チェックリスト＋Diffベースの校正）
  • 軽量化/キャッシュ（APIコストと品質のトレードオフ）
• 横断インフォマティクス
  • DoE×ベイズ最適化で条件探索（Notebook最小例＋再現用データ）
  • 知識グラフ×実験記録で因果の仮説管理（クエリ例つき）
  • 時系列異常検知（管理図/EWMA/CUSUMとMLの併用、しきい値運用のコツ）

※ 数式はQiita上で $...$ 形式で表記できます（例：$~T\approx a\cdot n + b$）。

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6. よくある質問（FAQ）

• Q. 小ネタでもいいですか？
  A. 大歓迎です。5–10分で読めるTipsが最も喜ばれます。

• Q. 機密・個人情報は？
  A. 投稿しません。必要なら匿名化・ダミーデータに置き換え、AI出力は人間が最終チェックします（AI2Lの基本方針）。

• Q. 同じ記事を複数のカレンダーに登録してもいい？
  A. AI2L（オープン）ではOKと明記しています。Excel/Pythonにも内容が適合する場合は併記歓迎です。

• Q. 当日に間に合わない場合は？
  A. 枠が空いていれば過去日付に遡って参加OKです。まずは公開→あとから追記でも大丈夫です。

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7. おわりに

「学びの手助けとしてAIを使い、完成物は人が理解できる形に」
この方針（AI2L）を共通言語に、Excel・Python・生成AI・横断インフォマティクスの現場知をわかりやすく・安全に・再現可能な形で共有していきましょう。
みなさんの“地味に効く”実践をお待ちしています！

• 主催：@Seine_A_Shintani（中部大学 新谷研究室 / Shintani Lab）
  研究室HP：https://sites.google.com/view/shintani-lab/
• 参考：AI to Learn（AI2L） DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435

更新履歴

• 2025-11-04：初版公開
• 2025-11-07：第2版公開(横断インフォマティクス追加)