📌 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：

🛠 学習自動化の流れ

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。

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。

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

この仕組みは、PCAに限らずいろんな手法に展開可能です：

さらに応用すれば、以下も自動化できます：