Jevはどこで使うべきか？ LLM・機械学習・ルールベースとの使い分け
はじめに 2026年9月、TypeSafe AIからJevという新しいAIモデルが公開されました。 JevはLLMのように文章を生成するモデルではなく、分類・判定・スコアリングなどの意思決定に特...
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このプロンプトをAIエージェントに貼り付けて、Kaggleのベースラインを作ろう！
はじめに 3年ほど前に、「Kaggleのハードルを下げたい！」という記事を執筆しました。あの頃から時は流れ、強力なAIエージェント（Claude Code、Codex、Cursorなど）の普及に...
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Kaggle公式MCPサーバーをClaude Codeから使う方法
はじめに この記事では、Kaggle公式MCPサーバーをClaude Codeから使う方法を紹介します。 Kaggle公式MCPサーバーの公式Documentには、なぜかClaude Codeに...
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Kaggle MAPコンペのオリジナルデータと合成データの比較
はじめに 先日、Kaggleの『MAP - Charting Student Math Misunderstandings』（通称 MAPコンペ）に参加し、7位チーム金メダルを獲得しました。 私...
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Article2Image: 一人アドカレを完走したので全記事を図解してみた
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...
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コンペの復習方法について
はじめに 私は、機械学習の本質は損失関数だと考えています。この記事では、Kaggleを通して成長するための損失関数、すなわち「コンペの復習方法」についてまとめます。 大前提ですが、私自身コンペの...
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【書籍紹介】『Claude CodeによるAI駆動開発入門』
紹介する書籍 概要抜粋 2025年5月末に一般リリースされたAnthropic社が提供している「Claude Code」は、コマンドライン上で動くLLMによるAIコーディングエージェントです。こ...
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ポストClaude Code時代におけるEDA
はじめに データ分析において、EDA（Exploratory Data Analysis：探索的データ分析）は依然として成果を左右する重要なポイントだと考えています。一見突拍子もない発想に見える...
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Kaggle MAPコンペを用いたGemma 3の性能評価
はじめに 先日、Kaggleの『MAP - Charting Student Math Misunderstandings』（通称 MAPコンペ）に参加し、7位チーム金メダルを獲得しました。この...
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DeepSeek-R1でテキストクラスタリングしてみる
はじめに この記事では、LLMを用いてテキストデータを2次元に投影し、クラスタリングを行います。 LLM: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（Paper, Hugging...
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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！
元々この記事のタイトルは『自作ベンチマークでGPT-5.1, Gemini 3, Claude Opus 4.5を評価してみた』でした。公開の前日にGPT-5.2がリリースされたため、急遽GPT...
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【初心者向け🔰】最新のAIモデルを手軽に評価する方法5選
最新のAIモデルが登場した際に、手軽に評価する方法を5つ紹介します！ 画像認識能力、論理的思考、感性と、様々な角度からAIを評価できるようにジャンルに多様性を持たせました。 記事中では具体例とし...
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LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）で遭遇した「進研ゼミ現象」まとめ
はじめに 先日、LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）に参加し、35位/244チームとなりました！ コンペの内容紹介・自身の取り組み・最終結果発表後の考察 は下記の記事をご覧頂...
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【2025年12月版】主要LLM APIの基本的な使い方まとめ（OpenAI/Google/Anthropic/xAI)
共通のセットアップ この記事では、4つの主要 LLM API を“最短のコード”で動かすことを目的にしています。 まずは、この記事で使う前提条件を整理します。 前提条件 各APIキーが環境変数（...
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LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）に参加してみた！
はじめに 先日、LLM Securityコンペ（#21 atmaCup）に参加し、35位/244チームとなりました！ この記事では、atmaCupのディスカッションページで共有した自身のソリュー...
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PLaMo APIで多言語翻訳してみた！
PLaMoとは PLaMo（Preferred Language Model） は、日本を代表するAI企業である株式会社Preferred Networks（PFN）が開発・提供しているLLMで...
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lingua-language-detectorで手軽に言語判定しよう！
lingua-language-detectorとは？ lingua-language-detectorは、テキストがどの言語で書かれているかを判定してくれるライブラリです。これは、テキストデー...
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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
はじめに LBスコアが小数点第3位までしか表示されないコンペがあります。そのようなコンペにおいて、消えたLBスコアの小数点第4位以下について気になったことはありませんか？ この記事では、Kagg...
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小さなPythonスクリプトでタスク実行を自動化しよう！
はじめに この記事では、小さなPythonスクリプトを使って"ちょっと便利なタスク実行ツール"を作る方法を紹介します。 特定のスクリプトを定期実行したい場合や様々な機械学習実験を（寝ている間など...
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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
はじめに LLMは確率的なモデルであるため、同じ入力でも異なる出力を生成することがあります。この性質を活用して複数回推論を行い、最良の結果を選ぶことで、推論性能を向上させることができます。 この...
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