Kaggleとは？メリットや使い方・始め方について徹底解説！

機械学習やディープランニングを学んでいる方であれば「Kaggle」という言葉を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。しかし中にはKaggleがどんなものなのかを知らない方もいらっしゃるのでは。ここではKaggleの概要・メリット・具体的な使い方についてご紹介します。

公開日：2022年10月31日

Kaggle とは

Kaggleとは企業・政府・教育等の機関と共に機械学習やデータサイエンスに携わっているエンジニアのプラットフォームです。Kaggleは機械学習のコンペ形式のサービスとなっており、組織がデータ分析に関する課題をKaggleに投稿します。

Kaggleの会員は投稿された課題に対し適したモデルを構築して、精度を競い合います。投稿された分析モデルは順位付けされてスコアとして掲載されます。その際に提出されたモデルがランキング1位になった場合は賞金と引き換えに組織が買い取ってくれる仕組みです。

分かりやすく例えるとAI技術を必要とした企業と、AIの知識や技術・経験を積みたいエンジニアとのマッチングプラットフォームと考えると良いでしょう。

Kaggleを使う4つのメリット

企業が解決してほしい課題を解決することで賞金を得られると人気のKaggle。ここではKaggleを行うことで得られる4つのメリットについて解説します。

①無料で学習可能

Kaggleの機能には費用は一切かからず以下のすべてのサービスに無料で利用が可能です。

• コンペへの参加
• 開発不要で機械学習のコードを構築できるNotebook
• ユーザー同士で質疑応答ができる Discussions
• Pythonを使用したコーディング・モデリング

知識がない初心者の方でもデータサイエンスに関しての基礎を学習できるので、機械学習を始めてみたいという方はKaggleを初めてみると良いでしょう。海外サイトのためGoogle翻訳などを活用して英語に対応する必要がありますが、コミュニティ内でAIに関しての情報を交換できるのも嬉しいメリットの一つです。

②初心者でも参加できる

Kaggleはコンペ形式ということもあり初心者にとっては難易度が高いのでは？と心配になっている方も多いのではないでしょうか。Kaggleは初心者にとっても難しいものではありません。KaggleにはKernel（カーネル）という、コンペ時に他のデータサイエンティストが構築したコードが公開されています。初心者はKernelを見ながら、実際にコードを書くことで知識を深めることができます。

多くのコンペティションでは、他のユーザーが投稿した予測モデルに関してコードと説明が公開されており、先端の技術に触れながら学習できます。そのためKernelを使いKaggleで学習をすればするほどコードのスキルが向上します。

③100万人以上のユーザー数

Kaggler（カグラー）と呼ばれるKaggleに参加しているユーザーは全世界に100万人以上と言われています。AmazonやFacebook、Walmartなど世界的な有名な企業がコンペを実施するなど、規模の大きいプラットフォームに成長しています。

日本でもメルカリ、リクルートなどの日本企業がコンペ開催実績があるなど、認知度が高まっています。Kaggleにはディスカッション機能が備わっており、世界中で活動しているデータサイエンティストとコミュニケーションが取れます。そのため最新のモデリング情報やデータセットの処理方法など、参考にできるコードが大量に投稿されていることもメリットといえるでしょう。

④実践的なデータに触れることができる

Kaggleではコードの書き方に慣れていない初心者の方でも、他の参加者のコードを参考に勉強することができ、さらに自分のモデルと比べてどのように違うのかブラッシュアップもできます。

またプラットフォーム上には有名企業や政府などの組織団体が実際に利用している生のデータが公開されているのも大きなメリットの一つです。実践的なデータは実務外で触れる機会が非常に少ないため、初心者の方にとって最適な学習の場になるでしょう。また生のデータにはデータ欠損があるため、前処理の段階から実践的なスキルを身に付けることが可能です。

Kaggleの使い方

Kaggleのメリットが分かったことで実際に使っていきましょう。ここからは、Kaggleの登録方法・コンペの参加方法・使用可能な機能について詳しく解説いたします。

登録方法

Kaggleの登録方法は難しくありません。最初にKaggleのウェブサイトへアクセスします。続いて右上のRegisterボタンをクリックして、所有しているGoogleアカウント、もしくはメールアドレスを登録します。

Googleアカウントで登録すると右上のRegisterボタンをクリックして、登録したいアカウント名を選ぶだけで速やかに登録が完了できます。登録後は「サインイン」からログインするとサービスの利用ができます。

Googleアカウント以外にもFacebookやYahooアカウントでの連携ができます。

コンペに参加する

アカウントの登録ができたら早速コンペに参加してみましょう。コンペへの参加方法は簡単で5ステップで可能です。初心者の方が初めてコンペに参加する場合は、入門者向けであるタイタニックのコンペに参加するのがおすすめです。まずはデータの概況・種類・提出方法・評価基準が記載されている「Overview」の確認をします。

次に「Data」をクリックして、詳細な説明が記載されているデータをダウンロードします。続いて「Code」で他のKagglerが投稿しているコードを参考にして分析をしましょう。

分析が終了したら「Submit Predictions」より分析モデルを提出します。提出はKaggleAPIとファイルを直接アップロードする2通りの方法があります。提出が完了するとスコアが届くので、しっかりと確認しましょう。

そのほかの機能

Kaggleにはさまざまな機能を利用できます。機能は「Notebook」「Discussions」「Courses」の3つが有名です。

Notebook

クラウド上でプログラミングの実行・保存の開発環境が使用できます。またKaggleでは使用するデータ数が膨大であるため、PCのスペックが低いと計算ができないことがあります。Notebookを使うことで環境構築が不要かつ、開発環境に必要な最低限の機能を無料で利用できます。初心者の方でもしっかりとした環境下で学習できるのは大きなメリットといえるでしょう。

Discussions

参加者であるデータサイエンティストとコードに関する質問やバグの解決、アイデアの共有ができる機能です。KaggleのDiscussionsトップページを開き「Kaggle Forum」「Getting Started」「Product Feedback」「Question&Answers」「Datasets」「Learn」のフォーラムの中から必要なものを使用します。

Courses

Pythonの基礎や機械学習ライブラリの使い方などAI開発に必要な知識が英語で学べます。

　

Kaggleは世界的に有名な企業も参入しているプラットフォームですが、日本ではまだまだメジャーなものではありません。しかし日本語で紹介されている情報も増えてきており、参入している企業も多くなってきています。これからAIについて学びたいなどの意欲がある方は、ぜひ気軽に活用してみてはいかがでしょうか。

評価：★★★★★
Python初心者でも、実践的な知識が学べます。タイトル通り丁寧なレクチャーでした。

評価：★★★★★
基本的な内容から説明していただけて、必要なスキルを確認できました。
また、自分の目指す方向性も把握でき、ためになりました。