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ホーム >報道・広報 >報道発表資料 >地理空間情報を活用したデータ分析コンペティションを今年度も開催します ～不動産売買価格の予測モデル構築をテーマに、国土数値情報の活用可能性をさらに拡げる～ 地理空間情報を活用したデータ分析コンペティションを今年度も開催します ～不動産売買価格の予測モデル構築をテーマに、国土数値情報の活用可能性をさらに拡げる～ ・データサイエンティスト等の高度IT人材による地理空間情報の利用シーン拡大を目的とし、「不動産売買価格の予測モデル構築」をテーマとした、「第２回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」を開催します。（実施概要は別紙１を参照ください。） ・令和６年度、国土交通省初のデータ分析コンペティション「第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ～国土数値情報編～」（詳細は別紙２を参照ください。）を開催し、総勢1,500名超が参加し大成功を収めまし
タイトル通りです。AIエージェントの性能も上がってきたので、AIエージェント頼みでデータ分析コンペやったら、結構いいところまでいけるのでは？（あわよくばメダルくらい取れちゃうのでは？）と思いやってみた結果です。 最初に結論ですが、自分のレベルの使いこなしでは全然駄目でした。atmaCup #20 in collaboration withUdemy Predict the Introverts from the Extroverts 今後の記録のために、やったこと含めて記録を残しておきたいと思います。 前提条件 条件としては以下ですが、そんな厳密ではなくて雰囲気です。AIエージェントとしてClaude Codeを使用 MCPサーバ使用 kaggle-mcp-server（自作） gemini-google-search ArXiv MCP Server どうしても人間がやらないといけ
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こんにちは、データサイエンティストの市村です。この記事はウォンテッドリー アドベントカレンダー2025夏の11日目の記事です。本記事では、2025年3月に開催されたデータ分析コンペティションに、平日朝4:30から挑戦するという取り組みの実践記録を紹介します。 「データ分析コンペに参加したいけど、平日は時間が取れない」や「データ分析コンペに限らず、朝の時間をもっと有効活用したい」といった悩みを抱える方にとって、新しいヒントになるような内容をお届けできれば幸いです。 なぜ朝に取り組もうと思ったのか 朝4:30から始まるコンペ期間中の1日 気合いではなく仕組みに頼る早起き 早起きは早寝から 強制力を味方につける 目的を明確にする 得られたメリットとコンペの結果 集中力の向上 生活リズムの安定 コンペの結果仕事への応用 おわりに なぜ朝に取り組もうと思ったのか2025年3月、データ分析コンペテ
Kaggle の お絵描きコンペこと 「Drawing with LLMs」 が、日本時間2025年5月28日に終了しました。本記事では、コンペ終了後の振り返りとして、概要と上位入賞チームのアプローチをまとめました。 コンペ概要 入出力の例 このコンペでは、「あるテキストが与えられたときに、そのテキストに出来るだけ忠実なSVGを生成すること」が目標でした。また、従来のコードコンペティションとは異なり、初めて Kaggle Package による提出形式が採用されたコンペでした。最近の LLM の高いテキスト生成能力と、SVGもテキスト形式で表現されるという性質から、運営の意図としても、（タイトルの 'LLM' にあるように）最先端LLMを活用したお絵描き対決が想定されていたと思われます。 LLM によって書かれたユニコーンのイラスト 忠実さの評価については、後述する評価指標セクションで詳し
「WHY?LINEヤフー」シリーズでは、LINEヤフーで働く多様な社員のストーリーをお届けしています。今回ご紹介するのは、未経験からわずか2カ月半でデータサイエンスの世界的コンペティション「Kaggle（カグル※1）」で銅メダルを獲得した西田です。 農学部出身でありながら、ITエンジニアとしてヤフー（現LINEヤフー）に入社した異色の経歴を持つ彼女が、なぜ今回データサイエンスの世界に飛び込んだのか。短期間でメダルを獲得できた秘けつとは？ 挑戦の背景や、彼女が描くこれからの目標について聞きました。 （※1）Kaggle： 世界中のサイエンティストやデータアナリストが最適な分析モデルを競い合う、予測モデリングと分析手法関連のコンペティション。上位入賞するとメダルが授与される。 西田 瑛絵（にしだ あきえ） Service Infrastructureグループ インフラ統括本部 Service
こんにちは、AI・機械学習チームの氏家と農見です。 エムスリーでは、東京のみならず福岡・関西など全国各地にメンバーがおり、開発を進めています。 ただ、チーム全員での交流も大事ということで、AI・機械学習チームでは四半期に一度のペースでチーム全員で集まって様々なイベントを開催しています。 今回は、そのイベントの最新版として機械学習コンペを開いたので、その様子をご紹介します！ 当日の様子 ちなみに、前回はGameDayと称して、開発環境で人為的に発生させた障害に対して、その対応のシミュレーションをしました。 こちらの記事で当日のワイワイした雰囲気を感じていただけるので、ぜひこちらもご覧ください！ www.m3tech.blog チーム内機械学習コンペ チーム内機械学習コンペをする目的 コンペの流れ 提供データ 事前準備 当日の流れ 解法紹介 ユーザーごとのバイアスを特徴に入れる 記事のタグ情報
「何かに挑戦したいけれど、時間や体力に余裕がない」 「自分のキャリアが停滞している感覚がある」育児や介護など、家庭の事情によりフルタイムで働けない方の中には、こう感じている人も少なくないかもしれません。ですが、そんな状況の中でも、小さな一歩から勉強を始め、成果を出した人がいます。LINEヤフー株式会社で人事総務として働く高橋今日子さんです。2人の乳幼児を育てつつ、データサイエンス未経験から約5カ月の猛勉強を経て、データを活用して予測モデルの精度を競う世界的なコンペティションKaggleで金メダルを獲得しました。「まとまった時間がなくても、新しい挑戦はできる」と話す高橋さん。その軌跡についてインタビューしました。 きっかけは「自分の力でデータを活用したい」という思いから ――高橋さんは人事総務として働かれています。一見すると、データサイエンスの世界からは遠い場所にいるようにも感じますが、な
Eedi - Mining Misconceptions in Mathematics 4th place solution
はじめに この記事は2024/12/13まで開催されていたKaggle Eedi - Mining Misconceptions in Mathematicsコンペを題材に、限られたリソースでどこまでスコアを上げることができるのかLateサブで検証してみた内容をまとめたものです。 Eediコンペは数学の質問テキストと不正解のペアに対して、その不正解の背景にある誤解（Misconception）を予測するNLPタスクで、ソリューションにはLLMが多く活用されたコンペでした。本記事では割愛しますがタスク詳細や上位ソリューションについては、kutoさんの「Eediコンペ上位解法まとめ」がとても分かりやすいので、ぜひそちらを参照ください。 モチベーション RTX3090x1で金圏スコアを再現し、潤沢な計算リソースが無くても昨今のNLPコンペで金メダルを取れる可能性があることを証明したいというのが
機械学習のフレンズが大好きなKaggleでChessAIのコンペが始まっています。 https://www.kaggle.com/competitions/fide-google-efficiency-chess-ai-challenge/ 優勝賞金は$15,000。わりともらえます。将棋AIの大会でもここまで高額な賞金の大会は近年は見かけません。 しかし、実行環境はRAMが5MiBしかありません。Stockfishはそのままでは動きません。(たぶん) ここで動くChessAIを書くだけでも骨が折れそうです。 また、投稿できるファイルサイズは(すべてのファイルを圧縮した合計が)64KiBまでです。この制限もかなり厳しいですね。 (これ以上書くとヒントになりそうなので、詳しいことは大会終了後に書きます。) また、Kaggle世界ランク2位のガチ強豪であるc-numberさんのチームも参加
はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、入門者向けの「RAG」の開発手法を解説します！ もしもPythonを使ったことがない方は、下記のZenn本を参考にしてください。 また、RAGについての基礎知識を学びたい方は、下記のZenn本を参考にしてください。 さらに、RaggleというRAGの精度を競うコンペを開催しているため、ご興味のある方は、こちらのコンペを通して、RAGのスキルアップにご活用ください！ なんと1位の人には、賞金30万円も付与されます🏆 それでは、早速解説をしていきます！ この記事の内容を習得すれば、Raggleに応募できる状態になるため、ぜひ皆さんもRaggleのコンペに挑戦していただけたら幸いです^^ 全体の流れ
特許庁は11月22日、AIを活用した画像検索技術を募るコンペティションを26日に始めると発表した。最も優秀な成績を収めたAIは表彰の上、特許庁の特許審査システムに搭載する。特許庁がAIに関するコンペティションを開催するのは初という。 参加者は、大量の画像の中から、お題となる商標画像と類似する画像を見つけ出すAI（予測モデル）を開発し、その精度を競う。学習に使うデータは特許庁が提供。参加資格は無く、個人でも団体でも参加できる。 特許庁は現在、商標審査にAIを活用した画像検索ツールを試験導入している。検索精度は一定の評価を得ているが、部分的に類似している画像の検索には改良の余地があるという。コンペティションの実施で、画像検索ツールの精度向上に加え、優れた技術やアイデアを持つ人材の発掘、イノベーションの促進なども期待する。 関連記事 経産省、GitHubで民間から意見募集 AI巡る契約書などの見
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