Kaggleとは?使い方やメリットなどを分かりやすく解説!
最終更新日:2024/02/06
近年は多くの企業がAIを導入し始めており、それに伴いAIを扱える人材への需要も高まっています。しかし、AI人材として採用されるためには実戦経験が求められることも少なくありません。そのため、実戦経験を積むためのトレーニングが行える場を探している人も多く存在するのですが、実際に学んだことを実践できる場というのは少ないのが実情です。
しかし、最近は「Kaggle」というサービスでトレーニングを行えるようになり、多く注目を集めています。今回は、このKaggleというサービスの使い方やメリットなどを詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。
データ分析コンペについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
データ分析コンペとは?定義や目的から国内外のコンペ一覧まで紹介
Kaggleとは?
Kaggle(カグル)とは、Kaggle社が2010年から提供を始めた予想モデリングおよび分析手法関連プラットフォームです。2017年にGoogleがKaggle社を買収したことで、Google傘下の企業となりました。
そんなKaggleは、コンペ形式で提供されているサービスであり、まず企業などが「AI技術を活用する必要がある課題」を投稿し、Kaggleに登録しているユーザーがその課題を自らの知識で解き、ベストなモデル構築を目指していくという仕組みです。
そして、提出した課題に関してはすべて採点が行われ、ランキング形式で点数がサービス上に掲載されます。課題の提出期間が終了し、見事ランキング1位を獲得したユーザーには、課題を掲載した企業への無償利用権と引き換えに賞金を受け取ることができるわけです。
そのため、AI人材としての経験を積んでいきたい人にとって、報酬を得ながら経験を積むことができる貴重なプラットフォームといえるでしょう。もちろん、AIの専門知識を持つ担当者がいない企業にとっても課題をスムーズに解決できるため、双方にとってメリットのあるプラットフォームといえるのです。
なお、Kaggleで行われているコンペの種類はさまざまで、アメリカ国土安全保障省が掲載した「空港のセキュリティースクリーニングの認識アルゴリズム」を競い合うコンペであったり、日本であればメルカリが掲載した「販売者への自動価格提案アルゴリズム」を競い合うコンペだったりと、多種多様なコンペが掲載されています。そして、これらのコンペにはすべて無料で参加できるという点も大きなポイントといえるでしょう。
Kaggleは初心者でも気軽に利用できるのか?
AI(機械学習やディープラーニング)を勉強し始めたばかりの人の場合、いきなりコンペに参加するというのはハードルの高い行為のように感じられてしまうかもしれません。しかし、KaggleはAIの勉強を始めたばかりの人にも優しく設計されているため、安心して取り組むことができるでしょう。
たとえば、初心者向けの機能のひとつとして「Kernels(カーネル)」というものが存在します。Kernelsでは、各データセットに他のユーザーが構築した予測モデルのコードや説明などが丁寧に記載されています。
あくまでも一例ですが、「このコンペのデータではAの事前処理をデータセットに加え、Bのモデルを用いて予測したらCの精度が出ました」といったように、初心者でもしっかりと理解できるように説明が付け加えられているものも多いため、まだ勉強を始めたばかりの人でも理解を深めながら取り組んでいくことができるのです。
また、「Discussion(ディスカッション)」という機能も備わっており、ここでは世界中のデータサイエンティストや機械学習実装者とコミュニケーションをとることができます。最新のモデリング情報であったり、これまで上手くいかなかったデータセットの処理方法であったりと、最先端の知識や知恵を入手することもできますので、初心者にとっては特にメリットの大きい場所といえるのではないでしょうか。
Kaggleの登録方法
(参照:Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community)
Kaggleは登録方法もシンプルなので、これからKaggleで経験を積んでいきたいとお考えの方は、ぜひこの機会に登録してみてはいかがでしょうか。
登録方法は、まずResister(日本語翻訳モードの場合は登録)をクリックして、Googleアカウントを所持している場合にはそのアカウントを使って登録しましょう。この方法であれば、「Resister with Google」をクリックし、登録したいアカウント名を入力するだけなので、わずか数十秒で登録できます。
メールアドレスで登録する場合には少し手間がかかりますが、それでも非常に簡単なので特に心配は要りません。「Resister with your email」をクリックし、メールアドレス・パスワード・名前を入力するだけです。
そして、登録完了後は「Sign in」からログインすればサービスが利用できるようになりますので、ぜひ登録してみてはいかがでしょうか。
ちなみに、KaggleのアカウントはYahooやFacebookのアカウントと連携させることもでき、連携させればYahooやFacebookのアカウントでもログインできるようになります。これらのサービスを利用されている方は、連携も済ませておくと良いでしょう。
Kaggleの各機能
(参照:Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community)
Kaggleに設けられている機能について詳しくみていきましょう。
・Compete(コンペ)
kaggleのメインともいえる、コンペに参加することができる機能です。1つのコンペにつき1日5回までという制限が設けられていますが、書いたコードは採点してもらうことができるため、積極的に利用してみましょう。なお、コンペの応募期間終了後は他のコードを確認することもできるため、自分のコードと比較しながら改善点を探していくという方法も有効です。
・Dataset(データセット)
さまざまなデータセットを見たり使用したりすることができる機能です。エンジニアにとってコードを書く作業はもちろん大切ですが、それと同時にデータセットを使いこなす能力も求められます。そのため、さまざまなデータセットのコードを見て仕組みを理解することも大切になるでしょう。
・Discussion(ディスカッション)
先ほどもご紹介したように、データサイエンティストや機械学習実装者とコミュニケーションを図ることができる場です。分からないことを質問したい場合やAIについての議論に参加したい場合などに有効活用できるでしょう。
Kaggleの活用がエンジニアとしての可能性を広げる
今回は、Kaggleの使い方やメリットなどを詳しくご紹介しました。実践の場が少ないエンジニアにとって、非常に大きなメリットがあるプラットフォームであることがお分かりいただけたのではないでしょうか。
Kaggleでの経験を積むことで、よりエンジニアとしての可能性を広げることもできますので、ぜひこの機会に有効活用してみてください。
AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説
業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。
メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。
AI・人工知能記事カテゴリ一覧
AI・人工知能サービス
- 生成AI
- 画像生成AI
- ChatGPT
- AI研究開発
- LLM
- DX推進
- おすすめAI企業
- チャットボット
- ボイスボット
- 音声認識・翻訳・通訳
- 画像認識・画像解析
- 顔認証
- AI-OCR
- 外観検査
- 異常検知・予知保全
- 自然言語処理-NLP-
- 検索システム
- 感情認識・感情解析
- AIモデル作成
- 需要予測・ダイナミックプライシング
- AI人材育成・教育
- アノテーション
- AI学習データ作成
- エッジAI
- IoT
- JDLA
- G検定
- E資格
- PoC検証
- RPAツール
- Salesforce Einstein
- Watson(ワトソン)
- Web接客ツール
- サプライチェーン
- メタバース
- AR・VR・デジタルツイン
- MI
- スマートファクトリー
- データ活用・分析
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
- テレワーク・リモートワーク
- マーケテイングオートメーション・MAツール
- マッチング
- レコメンド
- ロボット
- 予測
- 広告・クリエイティブ
- 営業支援・インサイドセールス
- 省人化
- 議事録自動作成
- 配送ルート最適化
- 非接触AI
業態業種別AI導入活用事例
今注目のカテゴリー
AI製品・ソリューションの掲載を
希望される企業様はこちら