2024年の機械学習コンテスト最新動向！AI競争の最前線を徹底解説 🚀

機械学習（ML）コンテストは、データサイエンスやAIの最前線を知るうえで欠かせない存在です。
2024年には20以上の異なるプラットフォームで 400以上のMLコンテスト が開催され、賞金総額は 2,200万ドル を突破しました！💰

本記事では、
✅ 2024年に開催された主要な機械学習コンテストの動向
✅ 優勝したソリューションの技術トレンド
✅ 今後注目すべきコンテストの展望
について、徹底解説していきます！

MLコンテストに興味がある方は、ぜひ最後までチェックしてください！✨

📌 2024年のMLコンテストの現状とトレンド

🔥 賞金総額が倍増！

2024年のMLコンテストの賞金総額は 2,200万ドル を超え、2023年の 780万ドル から大幅に増加しました。
特に、「グランドチャレンジ」と呼ばれる 賞金100万ドル超え の大規模コンテストが再び注目を集めています。🏆

💡 MLコンテストの開催プラットフォーム

現在、MLコンテストはさまざまなプラットフォームで開催されています。
中でも Kaggle は、登録ユーザー 2,200万人以上、賞金総額 400万ドル以上 を誇り、最大のプラットフォームとしての地位を維持しています。

📊 2024年の主要MLプラットフォームと賞金総額

オープンソースの CodaLab は最多の 113のコンテスト を開催し、後継の Codabench もユーザー数が 4倍 に増加。
また、DrivenData は10周年を迎え、社会貢献系データサイエンスコンペの成長を促進しています。

🏆 2024年の優勝ソリューションに見る最新技術トレンド

🚀 Python + PyTorchが圧倒的に強い

MLコンテストの優勝チームで最も使われた技術は、
✅ Python（圧倒的に人気）
✅ PyTorch（ディープラーニング分野で最強）
✅ 勾配ブースティング（XGBoost、LightGBMなど）

また、特に LLM（大規模言語モデル）関連のコンテスト では 量子化 が推論や情報検索の精度向上に重要な要素となりました。

🤖 AutoMLの台頭と限界

AutoML（自動機械学習）パッケージは、一部のタスクで価値を示しましたが、
Kaggleグランドマスター級のトップレベルでは まだ完全には通用しない という結果に。
現状では、手動でのモデルチューニングが依然として勝敗を分ける要素 となっています。

🏅 2024年注目のMLコンテスト一覧

💻 AIサイバーチャレンジ（DARPA主催）

目的: AIを活用したサイバーセキュリティ向上
賞金: 1,400万ドル（準決勝で7チームが200万ドルずつ獲得）
開催場所: DEF CON 2024

📜 ベスビオチャレンジ

目的: X線と機械学習を駆使して、2000年前のパピルスの巻物を解読
資金提供: ナット・フリードマン、ダニエル・グロス
最新進捗: 自動化ツールの開発が進行中

📊 AI数学オリンピック

目的: 国際数学オリンピック（IMO）レベルのAIモデルを開発
賞金: 1,000万ドル
進捗: すでに数十万ドルの賞金が支払われ、現在第2回進歩賞コンテストが進行中

🧠 ARC賞

目的: 汎用AI（AGI）の推論能力を競う
賞金: 100万ドル以上
意義: 最先端のAI技術の進歩を示すバロメーターとされる

📈 今後の展望とMLコンテストの未来

MLコンテストは年々進化しており、2024年以降は 推論時間の最適化 や LLMを活用した自動化技術 がさらに重要になっていくと予想されます。

また、企業や非営利団体が主催するコンテストが増加 しており、
実世界の問題を解決するためのAI技術がますます求められるようになっています。

🏆 2024年 勝利したソリューションのトレンド

🐍 Pythonは依然として最強の選択肢

79の優勝ソリューションのうち、76はPythonが主な実装言語 でした。
Pythonが支配的であることは間違いありませんが、特定のタスクでは Rust、C++、R も活用されています。

✅ Rust : ルービックキューブ風のパズル最適化コンテストで使用
✅ R : スポーツ予測や農業データ分析で活躍
✅ C++ : Rustとともに、最適化系のタスクで採用

例えば、以下のようなコンテストではPython以外の言語が選ばれました。

このように、数学的な最適化問題や統計解析系のタスクでは、Python以外の言語が活躍する場面も増えています。

🛠 勝利したツールキット（ライブラリ）

Pythonのライブラリは、以下のカテゴリごとに使われました。
昨年と比較して、新しく注目されたライブラリには 🆕マーク をつけています！

🟢 データ処理

• NumPy（数値計算）
• pandas（データフレーム）
• polars 🆕（pandasより高速なデータフレーム処理）
• scipy（最適化）

📖 NLP（自然言語処理）

• Transformers（Hugging Face）（事前学習済みモデル）
• PEFT（パラメータ効率の良い微調整）
• TRL 🆕（強化学習を活用したLLMトレーニング）
• LangChain 🆕（LLM用ツールキット）
• SentenceTransformers 🆕（埋め込みモデル）

🖼️ 画像処理（コンピュータビジョン）

• OpenCV（画像処理の基本）
• TorchVision（PyTorch用の画像処理）
• Pillow（画像データ処理）
• Albumentations（画像のデータ拡張）
• timm（事前学習済みモデル）
• scikit-image（画像解析）
• segmentation_models.pytorch（セグメンテーション）

📊 モデリング（機械学習全般）

• scikit-learn（機械学習の基本）
• LightGBM（勾配ブースティング）
• CatBoost（勾配ブースティング）
• XGBoost（勾配ブースティング）

🧠 ディープラーニング

• PyTorch（ディープラーニング）
• TensorFlow（ディープラーニング）
• PyTorch Lightning（PyTorchの高レベルAPI）
• Accelerate 🆕（分散PyTorchを高速化）
• einops 🆕（テンソル操作の簡素化）

⚙️ その他の便利ツール

• TQDM（進捗バー）
• Joblib（並列処理）
• Optuna（ハイパーパラメータ最適化）
• psutil（システムツール）
• WandB（実験追跡）
• Shapely 🆕（幾何学的処理）
• Rasterio 🆕（地理空間データ処理）

特に、2024年に新しく人気が高まったライブラリは、
einops（テンソル操作）、TRL（強化学習によるLLM最適化）、Accelerate（PyTorchの分散処理） などです！🚀

🔥 PyTorch vs TensorFlow（vs JAX）

ディープラーニング分野では PyTorchが圧倒的な人気 を維持しています。
しかし、TensorFlowも前年比でややシェアを伸ばしており、JAXは依然として限定的な使用にとどまっています。

✅ ディープラーニングを使用した 60 の優勝ソリューションの内訳

• PyTorch：53件（88%）
• TensorFlow：7件（12%）
• JAX：1件（Superletsアルゴリズムで使用）

注目ポイント

• TensorFlowのほぼすべてのソリューションがKeras API経由で実装 されていた
• PyTorch Lightningの利用が3件、fastaiの利用が1件
• JAXは時系列データの変換（Superletsアルゴリズム）で1件のみ使用

結論として、ディープラーニング分野では依然としてPyTorchが最も強い ですが、
TensorFlow（Keras）も一定のニーズを保っています。

🏆 コンピュータビジョンの勝利アーキテクチャ | CNN vs Transformer

2024年のMLコンテストにおいて、ディープラーニングを用いたコンピュータビジョンのソリューションは 20件 ありました。
このうち、

• 12件はCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使用
• 5件はVision Transformer（ViT系）を使用
• 3件はCNNとViTを組み合わせたハイブリッドモデル

💡 なぜCNNがまだ主流なのか？
CNNは、計算効率と精度のバランスが良く、ハードウェア要件が比較的低いため、依然として多くの勝者が採用しました。
一方で、ViTは大規模なデータセットにおいて強力ですが、計算コストが高いため一部の課題に限られている のが現状です。

🔥 勝者が選んだモデルファミリー

特に U-Net（セグメンテーション） や ConvNeXt（一般的な画像分類） の採用率が高く、
コンピュータビジョンの基本技術としての地位を確立しています。

📝 事例：Zindi Arm UNICEF Disaster Vulnerability Challenge
このコンテストでは、「特定の屋根材を持つ家の数をカウントする」という課題に対し、
🏆 優勝チームはCNNを用いたオブジェクト検出（YOLO） と 回帰モデル（EfficientNet） を組み合わせたハイブリッド手法を採用しました。

💻 コンピューティングとハードウェアの最新トレンド

🖥️ 勝者の計算リソースの内訳

✅ 80%以上の優勝者がNVIDIA GPUを使用
✅ 1名のみGoogle TPUを使用（Google Colab経由）
✅ AMD GPUを使用した例はゼロ（研究論文の傾向と一致）

コンピュータビジョン分野では 高い計算能力が求められるため、NVIDIAの独占状態 が続いています。

🎮 人気のGPUランキング

特に NVIDIA A100 は2024年も最も人気があり、
次に RTX 4090 や RTX 3090 といったコンシューマー向けGPUが続いています。

💡 事例：クラウドGPUを活用したケース

• AI数学オリンピック の優勝者は 8xH100ノードを使用（1時間あたり$24）
• Kaggle LLM 20 Questions の優勝者は 最初はRTX 4090で開始 → 8台のRTX 4090をレンタル（$500）
• ClimSimコンテスト の優勝者は Google Colab（Pro）で$200の計算コストを負担

一方で、無料の Kaggle Notebooks や Colab（無料版） を活用した優勝者もおり、
💰 低コストでの優勝も十分可能であることが証明されています。

📊 データセットサイズとトレーニング時間

📂 MLコンテストにおけるデータサイズの傾向

✅ コンピュータビジョン系コンテストは巨大なデータセットが主流
✅ NLP（自然言語処理）や数学系は小規模データセットが多い

📌 具体例

• AIMO Progress Prize（数学系） → 10件のトレーニング例のみ
• DigiLut Challenge（医療画像） → 数TBの肺生検データ

🕒 トレーニング時間の傾向

• 比較的シンプルなモデル → 数時間（U-Net、EfficientNet）
• アンサンブルモデル（複数モデルの組み合わせ） → 数日
• 超大規模モデル（GPT-4など） → 数週間～数ヶ月

✅ Kelp Forest Segmentation チャレンジ
→ 12個のモデルを使用、それぞれ 3～6時間 トレーニング

✅ Youth Mental Health Narratives コンテスト
→ 最終モデルのトレーニングに10日間 を費やす

💡 省リソースで勝つ方法も存在！

• SNOMED Entity Linking Challenge の優勝者 → CPUのみで6分でトレーニング
• ICML 2024 Automated Optimization → GPT-4-turbo APIを使用し、学習なしで優勝

🏆 デコーダーモデル vs エンコーダーモデル

近年、トークンを1つずつ生成するデコーダーモデル（GPT系）が注目されていますが、
エンコーダーモデル（BERT系）も依然として多くのソリューションに採用されました。

✅ デコーダー（自己回帰）モデル

• Llama-3、Mistral-7B、Gemma-7B、Qwen2-72B、DeepSeek などが優勝ソリューションで使用
• 主にテキスト生成や質問応答で採用

✅ エンコーダー（双方向）モデル

• DeBERTaシリーズ（DeBERTaV3が人気）
• 主にテキスト分類や情報抽出で採用

📌 トレンド:
デコーダーモデル単体での利用も増えていますが、
✅ デコーダーモデルを使って 合成データを生成し、エンコーダーモデルを強化 する手法が急増！

📍 事例：Kaggle PIIデータ検出コンテスト
→ DeBERTaアンサンブルを使用し、MistralとGemmaで生成したデータを活用！

🔥 LLMの活用事例（優勝ソリューション）

1️⃣ AIcrowd | KDD Cup 2024

📌 モデル: Qwen2-72B
🛠 手法:

• LoRAを活用し、8xA100 GPUでトレーニング
• 推論時に4ビット量子化 & バッチ推論を活用 し、高速処理を実現

2️⃣ LMSYS | Chatbot Arena

📌 モデル: Llama3-70B + Qwen2-72B + Gemma2-9B
🛠 手法:

• 大規模モデル（Llama3-70B, Qwen2-72B）をLoRAで微調整
• 蒸留を活用し、より小さなGemma2-9Bに知識を転送
• 最終的にGemma2-9Bのみを8ビット量子化して推論

📌 ポイント:
LoRAや量子化を活用することで、
✅ 計算コストを抑えつつ、大規模モデル並みの性能を達成！

3️⃣ Kaggle | LLM 20 Questions

📌 モデル: Llama-3-8B-Instruct + Phi-3-small-8k-instruct + DeepSeek-Math
🛠 手法:

• 質問エージェントと回答エージェントを構築
• 複数のモデルを組み合わせ、質問と回答の最適化を実施
• 事前に質問テーブルを作成し、最適な質問を生成

📌 ポイント:
微調整なしで優勝！
事前学習済みモデルと高度な検索戦略を組み合わせ、計算コストを最小化。

🔍 RAG（検索拡張生成）の活用が急増！

検索拡張生成（RAG）は、
✅ 事前に情報を検索 → LLMの入力コンテキストに追加
という手法で、特に 専門知識が必要なタスク に強みを発揮。

📍 事例：Zindi | 通信ネットワーク向け LLM コンテスト

• 検索エンジン（ColBERT） + 生成モデル（Falcon-7.5B、Phi-2）を組み合わせて優勝！

📌 ポイント:
RAGを活用すると、
✅ LLMを微調整せずに、専門知識のある回答を生成できる！

⚡ 量子化・LoRAによる計算最適化

コンテストでは 計算リソースに制限がある ため、
✅ 量子化（モデルサイズを圧縮して推論を高速化）
✅ LoRA（微調整時の計算コストを削減）
が多くの優勝ソリューションで採用されました。

📍 事例：ARC Prize 2024（推論能力の限界に挑戦）

• Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base を LoRA + 4ビット量子化 で微調整
• Kaggleの制約内で、高精度な推論を実現！

📍 事例：AIMO Progress Prize

• AutoGPTQでモデルを8ビット量子化し、推論速度を大幅に向上！

📌 ポイント:
✅ LoRAと量子化を組み合わせると、GPUメモリの消費を大幅に削減可能！

🏆 数学と推論タスクの主要コンテストと優勝ソリューション

1️⃣ AI数学オリンピック（AIMO）

📌 概要:

• 数学の問題を解くAIモデルを競わせる
• 自然言語による数式解答タスク
• 優勝者には131,000ドルの賞金！

🏆 優勝ソリューション:

• チーム Numina が DeepSeekMath-Base-7B を微調整し、優勝！
• 大量の数学問題とソリューションを収集し、データ強化を実施
• 複数のGPUを使用し、強力な計算環境でトレーニング

📌 ポイント:
✅ 事前学習済みLLMを数学専用データで強化する戦略が有効！
✅ 問題解決に数値演算＋言語理解を組み合わせるのがカギ！

2️⃣ ARC賞（抽象的な推論タスク）

📌 概要:

• グリッドベースの抽象パズルを解くタスク
• 賞金総額100万ドル！
• 2024年の優勝者はチーム「ARChitects」

🏆 優勝ソリューション:

• グリッドを1次元シーケンスに変換し、LLMで予測
• 推論能力を高めるために特殊なデータエンコーディングを実施

📌 ポイント:
✅ 数学だけでなく、空間認識・推論スキルが求められる！
✅ LLMに適切な入力形式（トークン化）を設計するのが成功の秘訣！

🔍 数学・推論タスクでのLLM活用事例

📖 1️⃣ ICML 2024 | AI4Mathワークショップ

• 3つの数学推論タスクのうち、2つの優勝者がGPT-4 APIを使用！
• 独自のLLMトレーニングではなく、APIを活用する傾向が強化

📌 ポイント:
✅ 計算リソースが限られる場合は、LLM APIの活用が効率的！
✅ LLMの汎用性が向上し、数学タスクへの適用範囲が拡大！

📝 2️⃣ グローバル人工知能選手権大会（GAIC）

• 高校・大学・オリンピックレベルの数学問題400問を出題
• GPT-4-Turboを活用した2位チームがソリューションをオープンソース化！

📌 ポイント:
✅ LaTeX形式の問題処理が必要なため、数式解析能力が重要！
✅ LLMの数学性能は飛躍的に向上しており、GPT-4ベースでも高得点が可能！

📊 時系列データ・表形式データの最適モデル戦略

📌 勝利ソリューションの主要アプローチ

✅ ディープラーニングが支配的なNLPやCVとは異なり、GBDT（勾配ブースティング決定木）が最強！
✅ ディープラーニングベースの手法も一部使用されるが、GBDTの優位性が依然として強い

1️⃣ 勾配ブースティング決定木（GBDT）

📌 ポイント:
✅ LightGBM → トレーニングが速く、高精度
✅ CatBoost → カテゴリ変数処理が得意
✅ XGBoost → モデルの柔軟性が高い

2️⃣ 主要コンテストでの優勝戦略

🏆 Water Supply Forecast Rodeo（最大の時系列コンテスト）

📌 優勝ソリューション:

• CatBoost + LightGBMのアンサンブル！
• カテゴリ変数の処理能力が高いCatBoostを中心に採用
• トレーニング速度を重視し、LightGBMを補助的に活用

📌 ポイント:
✅ GBDTのアンサンブルが引き続き最強戦略！
✅ モデル選択はデータの特性（カテゴリ vs 連続値）に依存！

🏆 Optiver コンペティション（ライブ評価あり）

📌 Kaggleグランドマスター「hyd」の戦略:

• XGBoostではなくCatBoostを選択
• 理由：GPUメモリ使用量が少なく、ライブ評価期間中のトレーニングが高速！

📌 ポイント:
✅ リアルタイム更新が求められる環境では、メモリ効率の高いモデルが有利！
✅ GBDTの種類によって特性が異なり、適材適所の選択が重要！

🏆 表形式データにおけるディープラーニングの活用法

1️⃣ GBDT + ニューラルネットのアンサンブル

表形式データのコンテストでは、
GBDT（LightGBM、CatBoost、XGBoost） に ディープニューラルネット（DNN） を組み合わせるアンサンブル戦略が多くの優勝ソリューションで採用されました。

📍 事例：Home Credit コンペティション（信用リスク予測） 🏆 優勝者：SeungYun Kim

• LightGBM + CatBoost + Denselight（MLPのスタック）をアンサンブル
• 「GBDTはアンサンブルとして強いが、Denselightの方が単独で優れていた」とコメント
• FT-Transformer（表データ用Transformer）を試したが、Denselightを超える結果は出なかった

📌 ポイント ✅ GBDTとDNNを組み合わせると、精度向上が可能
✅ MLP（多層パーセプトロン）も依然として有力な手法
✅ FT-Transformerは期待されるが、まだ最適解ではない

2️⃣ ディープラーニングベースの表形式データモデル

ディープラーニング専用の表形式データモデルも登場していますが、
2024年のコンテストでは 事前学習済みモデルの採用はほとんど見られませんでした。

📍 注目モデル（未採用）

• TabPFN（表データ用基礎モデル）
• Moirai / Chronos（時系列データ用事前学習モデル）

📌 ポイント ✅ 事前学習済みの表データ専用モデルは、まだ主流になっていない
✅ ニューラルネットはMLP（DenselightやTabNet）が主流
✅ 現時点では、GBDTとのアンサンブルが最も成功率が高い！

📊 時系列データにおけるディープラーニングの活用

1️⃣ TransformerやRNNの活用事例

📍 事例：Optiver コンペティション（金融時系列データ） 🏆 優勝者のアプローチ

• Transformer + RNNを活用した時系列モデル
• 短期予測にはGBDT、長期予測にはディープラーニングを使用

📍 事例：Harmful Brain Activity Classification（脳波データ解析） 🏆 優勝者のアプローチ

• CNN（畳み込みニューラルネット）を活用
• 脳波データの時間的特徴を抽出し、分類精度を向上

📌 ポイント ✅ 短期予測（～数時間）はGBDTが有利
✅ 長期予測（数日～数ヶ月）はRNNやTransformerが有利
✅ 時系列データにもディープラーニングの活用が広がりつつある！

2️⃣ 事前学習済みの時系列モデルは未成熟

時系列データ向けの事前学習済みモデル（Moirai / Chronos）が登場していますが、
2024年の優勝ソリューションでは ほとんど採用されませんでした。

📌 ポイント ✅ 時系列データ用の事前学習モデルは、まだ実用性が低い
✅ TransformerやRNNは有効だが、GBDTを完全に置き換えるには至らない

📂 新世代のデータフレーム「Polars」の急成長

1️⃣ Polarsとは？

Polarsは Rustで実装された高速データフレームライブラリ であり、
Pandasよりも 速度とメモリ効率が大幅に向上 しています。

📍 事例：Optiver コンペティション（金融データ予測） 🏆 優勝者「hyd」

• PandasではなくPolarsを採用！
• 「すべての機能エンジニアリング実験をPolarsで記述」とコメント

📍 事例：Enefit コンペティション（エネルギー予測） 🏆 優勝者のアプローチ

• Polarsを使用してデータ処理を高速化
• Pandasよりもメモリ消費が少なく、計算が速い

📌 ポイント ✅ PolarsはPandasよりも高速＆メモリ効率が良い
✅ 機能エンジニアリングの主要ツールとして採用が増加！
✅ 特に大規模データを扱うコンペティションで有利！

🏆 2024年 AutoMLコンペティションの結果

1️⃣ Kaggle AutoML グランプリ

📌 概要:

• 表形式データを対象とした5つのコンテストを開催
• 各コンテストは24時間で完結
• 総合成績でトップ5チームに75,000ドルの賞金を分配
• F1スタイルのポイント制（1位: 25点、10位: 1点）

📍 結果:

• 1位：LightAutoML チーム
• 2位：AutoGluon チーム
• 3位：個人参加のRobert Hatch（AutoMLライブラリを開発していない独立競技者）
• 4位・5位：H2O Driverless AI

📌 ポイント:
✅ AutoMLツールの実力が証明されたが、人間の介入も必要だった！
✅ 優勝チームはLightAutoMLのみを使用したが、多くのチームはAutoMLと手動の組み合わせを採用！

📍 興味深い事実:
AutoGluon開発チームは、AutoMLグランプリ上位10チームのうち9チームがAutoGluonを少なくとも1回使用した ことを指摘。
つまり、単一のAutoMLライブラリに依存するのではなく、複数のツールを組み合わせることが最適解 になりつつある！

🛠 AutoMLで最も成功したツールは？

AutoMLツールの中でも、特に LightAutoML・AutoGluon・H2O Driverless AI が活躍しました。

🔥 主要なAutoMLライブラリ

📌 ポイント:
✅ LightAutoMLとAutoGluonが特に人気！
✅ 多くの競技者は、複数のAutoMLライブラリを併用して最適なソリューションを構築！

🤖 Kaggleグランドマスター級のAutoMLエージェントは誕生するのか？

近年、LLM（大規模言語モデル）の進化により、AIエージェントがKaggleグランドマスターに匹敵する可能性 が議論されています。

📍 2024年11月の研究論文：「LLMがKaggleグランドマスターに到達できるか？」

• LLMエージェントが、60以上のKaggleコンペに自律的に応募
• URLだけを与えられた状態で、AutoML技術を駆使してモデルを構築
• 表形式データ、NLP、コンピュータビジョンのタスクに対応

📌 研究結果の問題点:
✅ テスト対象のコンペは「お遊び用」のデータセットが多く、本格的なKaggleコンテストではない！
✅ 実際のKaggleコンペでは、公開リーダーボードへの「過適合」を防ぐ経験が必要！
✅ Kaggleグランドマスターの条件を満たすものではなく、論文の著者も「正式なグランドマスターとは言えない」と明言！

📍 Kaggleグランドマスター Bojan Tunguz のコメント:
「この研究結果は誤解を招くものであり、実際のKaggleグランドマスターには遠く及ばない。
理由は、エージェントが使用したデータセットの大半が『おもちゃのようなデータセット』だからだ。」

📌 ポイント:
✅ 現在のAutoMLエージェントは、まだKaggleグランドマスターの実力には達していない！
✅ 公開リーダーボードの過適合を避ける「経験値」が、人間にはまだ圧倒的に有利！
✅ 将来的にAutoMLエージェントが実戦レベルに到達する可能性はあるが、まだ時間がかかる！

🏆 外部データの活用事例と成功戦略

外部データを活用することで、提供データの少なさを補い、精度向上につなげることが可能 です。
しかし、必ずしも外部データを使用する必要はなく、適切な特徴量エンジニアリングだけで勝利するケースも あります。

📍 外部データを活用して優勝した事例

1️⃣ Solafune | Finding Mining Sites コンテスト（鉱山サイト検出）

🏆 優勝者の戦略:

• 提供されたデータはわずか1,000枚の画像のみ
• 100万枚の追加画像を収集し、外部データを活用！

📌 ポイント:
✅ データ不足のコンテストでは、大規模な外部データ収集が有利！
✅ 適切なデータソースを見つけるリサーチ能力も求められる！

2️⃣ Zindi | 農業用プラスチックカバー マッピング コンテスト

🏆 優勝者（Tevin Temu）の戦略:

• 外部データを一切使用せず、LightGBMを活用
• 提供データのみで高度な特徴量エンジニアリングを実施！

📌 ポイント:
✅ 外部データがなくても、適切な特徴量を作成すれば勝てる！
✅ データ収集に時間をかけるより、データの質を高める戦略も有効！

🎨 合成データ（生成AI）の活用とその効果

近年、生成AIを活用して合成データを作成し、トレーニングデータを増やす 手法が急増しています。
特に NLPや画像処理コンテスト では、合成データの活用が優勝のカギ となることが多いです。

📍 合成データを活用して優勝した事例

1️⃣ DrivenData | 宇宙船検出コンテスト

🏆 優勝者の戦略:

• 30万枚の合成画像を作成し、モデルを事前学習！
• 拡散モデルを活用し、背景をリアルに生成！
• 提供データで最終微調整（ファインチューニング）！

📌 ポイント:
✅ 提供データが少ない場合、合成データで事前学習するのが有効！
✅ 拡散モデルなどの生成AIを活用し、リアルなデータを作成！

2️⃣ Kaggle | AI数学オリンピック

🏆 優勝者の戦略:

• GPT-4を使って「推論パス」を生成！
• 生成データをフィルタリングし、数学モデルのトレーニングに活用！

📌 ポイント:
✅ NLP系タスクでは、LLM（大規模言語モデル）で合成データを作成する手法が増加！
✅ フィルタリングを行い、質の高いデータのみを使用するのが重要！

3️⃣ ARC Prize 2024

🏆 優勝者の戦略:

• 提供された数百のトレーニングデータを補うため、合成データを作成！

📌 ポイント:
✅ AIの推論タスクでは、合成データを活用することで学習データを増やせる！

🖥️ API経由のモデル（Claude・Gemini・GPT）の使用制限とその影響

最先端のAIモデル（Claude、Gemini、OpenAIのGPTシリーズなど）は、多くがAPI経由でのみ利用可能 です。
これにより、モデルプロバイダーは利用料を請求しつつ、モデルのコピーを防ぐ ことができます。

📍 APIモデルの活用事例

• 合成データ生成（GPT-4を使った数学問題生成など）
• 推論時にAPIを呼び出して回答を生成

📍 しかし、APIモデルには制約がある！

特に コードコンペティション（Kaggle Codeコンペなど） では、
🚫 外部APIを呼び出すことが禁止されていることが多い！

📍 事例：ARC Prize の評価システム

• 「プライベートリーダーボード」ではAPIが使用不可！
• 「セミプライベートリーダーボード」ではAPIが利用可能！

📌 ポイント:
✅ APIモデルは便利だが、コンペティションでは使用が制限される場合が多い！
✅ モデル提供者がハードウェアやソフトウェア環境をコントロールできる仕組みが増加！

🏆 AI数学オリンピック（AIMO） | 数学推論の未来

📌 概要
AIMOは、国際数学オリンピック（IMO）レベルの問題を解くAIモデルの開発を競うコンテスト です。

• 進歩賞に 500万ドル、最優秀賞に 500万ドル の賞金が用意されている
• 2024年に第1回進歩賞が開催され、263,952ドルが支払われた
• 整数解（0～999）を求める問題 に特化（証明は不要）

📍 結果

• 最高スコア：29/50（チーム Numina）
• 2位：22/50（CMU_MATH）
• 3位以下：20/50以上を達成したチームはわずか10チーム

🏆 AIMO 第1回進歩賞 | 優勝ソリューション

チーム Numina の戦略
1️⃣ 数十万の数学問題を収集し、大規模な学習データセットを構築
2️⃣ GPT-4 を使って追加の解答を生成し、不正解をフィルタリング
3️⃣ DeepSeekMath-Base-7B を 8xH100 GPU で微調整（全重みを更新）
4️⃣ 推論時に48個の候補を生成し、多数決で最終解答を選択
5️⃣ モデルを8ビット量子化し、推論コストを削減

📌 ポイント
✅ 数学問題のデータ拡張にGPT-4を活用（推論パスの強化）
✅ 外部ツール（シンボリックソルバー）との統合がカギ
✅ LoRAを使わずに全重みを微調整し、数学タスクに最適化

🏆 AIMO 第2回進歩賞（2025年3月25日締切）

• 賞金総額：200万ドル以上
• 問題難易度が全国オリンピックレベルに上昇
• 最高スコアは現時点で 31/50（チーム NemoSkills）

📌 変更点 ✅ 評価環境が4x L4 GPU（96GBメモリ）にアップグレード
✅ より新しいモデル（DeepSeek R1など）の使用が可能に

🧩 ARC賞 | 汎用AI（AGI）への挑戦

📌 概要
ARC（Abstraction and Reasoning Corpus）は、
2Dグリッドパズルの推論能力を競うコンテスト で、AIの汎用推論能力を測るバロメーターとされています。

• 賞金総額100万ドル（2024年は125,000ドルが支払われた）
• 人間レベルの推論能力（85%）には未達成（最高スコア：55.5%）

📍 ARCの特徴
✅ 非言語的なルール推論が求められる（AIがパターンを学習し、適用できるか）
✅ 従来のLLM（GPT系）が苦手な分野（言語的な補助なし）
✅ 2024年の進展で最高スコアが30% → 55.5% に向上

🏆 ARC賞 2024 | 優勝ソリューション

• トークン化されたグリッドを LLM で処理し、推論を強化
• 複数の解答を生成し、多数決で最適解を選択
• 既存のARCデータセットに加え、合成データを生成してトレーニング

📌 ポイント ✅ グリッドのパターン認識をLLMで強化
✅ 多数決と推論のフィルタリングで精度を向上
✅ ARC-AGIの企業研究が急増し、今後さらなる進展が期待される

🏆 ARChitectsの優勝ソリューション | AI推論の最前線

📌 1️⃣ 戦略の全体像

ARChitects のソリューションは、次のステップで構成されています。
1️⃣ トークン化（2Dグリッドを1Dシーケンスに変換）
2️⃣ モデルの微調整（Mistral-NeMo-Minitron-8B-Baseを強化）
3️⃣ 候補解の生成（深さ優先探索を用いた多様な解の生成）
4️⃣ 候補解の評価と選択（スコアリングによる最適解の決定）

📌 2️⃣ 技術的なポイント

🔹 トークン化：2Dグリッドを1Dに変換

• 各セルを1つのトークンに変換し、最大64トークン に制限
• 特殊トークン（改行・開始・終了トークン）を導入し、
  言語モデルが ビジュアルパターンを処理できるよう最適化

🔹 微調整：最適なAI推論モデルの構築

• Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base をベースに LoRA（低ランク適応） で強化
• 4ビット量子化 により、計算コストを削減
• Kaggleの評価環境（制限されたGPU環境）内での最適化

🔹 候補解の生成：深さ優先探索

• 8〜16種類の解答候補を生成 し、多様な解を試す
• 貪欲なデコードではなく、探索的なサンプリングを活用

🔹 候補解の選択：最も信頼性の高い解を採用

• 言語モデルが「最も自信のある」解を選択
• 80%の確率で正解を含む16個の候補から、最良の2つを選択（60.5%の精度）

📌 ポイント ✅ AIの推論を強化するために、モデルを「学習」させるだけでなく、
✅ 「探索」「選択」「スコアリング」のプロセスを組み合わせて最適化！

📊 ARC賞 2024 | LLMを活用した他の手法

ARCのような推論タスクに対して、LLM（大規模言語モデル）はどのように活用されているのか？

🔹 OpenAI o3（GPT系）の進化

• ARC-AGI-Pub（セミプライベートリーダーボード）で75.7%を達成！
• 「10000ドルの推論コスト」を使い、高精度な解を生成
• さらに172倍の計算コストをかけると、87.5%まで向上

📌 ポイント ✅ 現在の最先端モデル（GPT-4相当）でも、ARCの完全解決には至らず
✅ 計算リソースを増やせば精度は向上するが、現実的な制約がある

🔮 今後の展望 | ARC-AGI-2の登場

📌 ARC-AGI-2（2025年版）が登場予定！

• 「AIには難しく、人間には簡単な問題」を設計
• 初期データによると、OpenAI o3のスコアは30%未満に低下する可能性
• しかし、人間はトレーニングなしで95%以上のスコアを獲得できる

📌 ポイント ✅ AIの「推論能力」はまだ発展途上であり、人間の直感的推論には及ばない
✅ 今後の進展次第では、LLMが「本当の意味でのAGI（汎用AI）」に近づく可能性がある！

🏆 AIサイバーチャレンジ（AI Cyber Challenge） | サイバー防衛の未来

📌 1️⃣ DARPAが仕掛けるAI × サイバーセキュリティ

• 主催: DARPA（米国防高等研究計画局）
• 共同開催: Anthropic、Google、Microsoft、OpenAI など
• 目的: AIを活用して、脆弱性の発見と修正を自動化する
• 対象: Jenkins、Linuxカーネル、Nginx、SQLite3、Apache Tika などのオープンソースプロジェクト
• 賞金: 最終優勝チームに400万ドル（DEF CON 2025で決勝戦）

📍 2024年 準決勝の成果 ✅ 提出されたAIツールが 22種類の脆弱性を発見し、15種類を修正！
✅ SQLite3に実際の未発見のバグを発見する快挙を達成！
✅ AIが「脆弱性の特定」だけでなく、「修正」まで可能であることが証明された！

📌 ポイント ✅ AIがサイバーセキュリティの新たな防衛手段として有効であることを実証！
✅ 今後の課題は、「ゼロデイ攻撃」へのリアルタイム対応能力を強化すること！

📜 ベスビオチャレンジ（Vesuvius Challenge） | 2000年前の歴史をAIで復元

📌 2️⃣ 2000年前のパピルスの復元

• 目的: ベスビオ山の噴火で炭化した巻物（古代ギリシャの文献）を解読する
• 技術: X線断層撮影 & AIによる文字認識
• 賞金総額: これまでに約150万ドルが支払われ、今後も継続

📍 2024年の進展 ✅ 1つの巻物で5%以上のテキストを復元！
✅ 目標：「人間の手作業を4時間未満」に抑えながら、95%以上の精度で復元
✅ 2024年のグランプリ（4巻の90%以上を復元）は未達成

📍 2025年の新たな目標 🏆 「巻物全体を読んだ場合、20万ドル」
🏆 「巻物2、3、4の中で10文字以上を発見すると6万ドル」

📌 ポイント ✅ AIと人間の協力で、古代の知識を未来に蘇らせる！
✅ X線断層撮影と機械学習の組み合わせが、文書復元の新時代を開く！

🔮 AIと歴史、サイバーセキュリティの未来

🚀 AIサイバーチャレンジの意義

• AIが「攻撃」ではなく「防御」に活用される時代へ
• 実世界のシステム（Linux、Nginxなど）での実験が進む
• 将来的には企業や政府機関のサイバーセキュリティにAIが不可欠に

📜 ベスビオチャレンジの意義

• 歴史的な知識を復元し、人類の文化遺産を守る
• AIとX線技術の融合で、文字が失われた文献も復元可能に
• 「AIが古代の知識を発掘する」時代が到来

⏳ 推論時間のスケーリング | 計算資源を増やせば精度は向上するのか？

📌 1️⃣ 推論時間のスケーリングとは？

推論時間のスケーリング とは、推論に使用する計算リソースを増やすことで、AIモデルの出力精度を向上させる手法 です。
これは、「より多くの計算をすれば、より良い結果が得られる」 というトレードオフを利用しています。

📍 例：OpenAI o3 の推論スケールアップ

• 通常のo3モデル（計算コスト8,689ドル） → 75.7%の精度
• 172倍の計算を投入したo3モデル → 87.5%の精度

📌 ポイント ✅ 計算量を増やすと精度が向上することが確認されている！
✅ ただし、コストが指数関数的に増大するため、最適なバランスが課題！

💻 コンピューティング環境の進化 | KaggleのGPUリソース拡張

Kaggleなどのプラットフォームでも、AI競技者向けのコンピューティング環境が強化されています。

• K80 → P100 → 2x T4 → 4x L4（96GB VRAM）へ進化
• AIMO第2回大会では、4x L4の高性能GPUが提供される予定

📌 ポイント ✅ 機械学習コンテストでは、より高性能なGPUが利用可能に！
✅ 「推論時間のスケーリング」が今後さらに進む可能性あり！

🏆 2025年以降の注目コンテスト

1️⃣ AI数学オリンピック（AIMO）第2回大会

📌 概要

• 賞金総額：200万ドル以上
• より難易度の高い数学問題（全国オリンピックレベル）
• 「推論時間のスケーリング」が重要な要素に

📍 現在の最高スコア

• 31/50（チームNemoSkills）

📌 ポイント ✅ 前回のAIMOでは、GPT-4を活用したデータ拡張が成功
✅ 今回は、より最新のモデル（DeepSeek R1など）が活躍する可能性大！

2️⃣ ARC賞 2025（ARC-AGI-2）

📌 概要

• 推論能力を測る2Dグリッドベースのビジュアルパズルコンテスト
• 新データセット「ARC-AGI-2」登場予定
• AIの「直感的推論力」を試す究極のAGIテスト

📍 予測される変化

• 「AIには難しく、人間には簡単な問題」が追加
• OpenAI o3のスコアが30%未満に低下する可能性
• しかし、人間はトレーニングなしで95%以上を達成できる設計

📌 ポイント ✅ AIの推論能力がどこまで向上するかを測るベンチマーク！
✅ 汎用人工知能（AGI）に向けた新たなステップ！

3️⃣ Konwinski 賞（GitHubコード修正コンテスト）

📌 概要

• GitHubの問題を修正するAIモデルを競う
• SWE-Benchベンチマークを使用
• 90%以上の精度を達成したチームに100万ドル

📍 評価方法

• 2025年3月12日までの提出分を審査
• 「提出後3か月以内に解決された新しいGitHubの問題」が評価基準

📌 ポイント ✅ コード修正AIの実用性を測る重要なコンペ！
✅ ソフトウェア開発の未来を大きく変える可能性あり！

📌 まとめ | 2025年以降のAIコンテストの方向性

✅ 推論時間のスケーリングが、MLコンテストの勝敗を分ける時代へ！
✅ Kaggleなどのプラットフォームでも、高性能GPUの提供が進行中！
✅ AIMOやARC賞では、「直感的推論能力」がAIの新たな課題に！
✅ Konwinski賞は、AIがソフトウェア開発にどこまで貢献できるかの試金石！