📌 はじめに
機械学習や統計の手法を学ぶとき、毎回調べ直したり、情報を整理したりするのって大変じゃないですか？
特にPCA（主成分分析）のような「定番だけど深い」手法は、資料によって説明がバラバラで、初学者にとってはつまずきやすいところでもあります。
そこで今回、「手法理解 試験プラクティス」と題して、PCAの学習を自動化する仕組みを構築しました。
使用したのは以下の3つのツール：
- Web教材を自動収集する Genspark
- PDF教材からAIが解説を作る Notebook LM
🛠 学習自動化の流れ
1. Gensparkで資料を自動収集
まず、Gensparkに以下のような指示を出しました：
「PCAについて学べる高品質な記事・教材・論文などを50件収集してください」
結果として、書籍、ブログ、スライド、コード解説など多様なリソースが集まりました。
🔗 実際のGensparkの結果はこちら
👉 Gensparkエージェント結果（50リンク）
2. PDF化してAidriveに保存
収集した50件の資料は、ブラウザの印刷機能などを使ってすべてPDF化。
その後、クラウドストレージ Aidrive の /主成分分析（PCA）/ フォルダに一括保存しました。
今後、再学習や他のモデルでの応用にも再利用できます。
3. Notebook LMで自動解説を生成
保存したPDFを、GoogleのAIリーディングツール Notebook LM に読み込ませました。
Notebook LMは複数の資料を統合的に理解し、質問に対して自然言語で回答してくれます。
以下のようなプロンプトを使って解説を自動生成しました：
これらの資料をもとに、PCAの定義・用途・数式・使いどころ・Pythonでの実装例を初心者向けに説明してください。
🔗 実際のノートはこちら（ここから音声解説を聞けます）：
👉 Notebook LM - PCAノート
🧠 実際にやってみた感想
- 調べる時間が一気に削減された
- 教材の偏りが減って、多角的に理解できる
- Notebook LMが意外と「本質を抽出」してくれていて分かりやすい
🔮 今後の展開
この仕組みは、PCAに限らずいろんな手法に展開可能です：
- k-means, LDA, t-SNEなどの次元削減
- SVM, Random Forestなどの分類系
- LSTM, ARIMAなどの時系列モデル
さらに応用すれば、以下も自動化できます：
- 理解度チェックのクイズ生成
- 課題解説やコード添削
- スライド作成補助や授業前予習