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Kaggleは、 Google LLC傘下のデータサイエンティストと機械学習実務者のためのデータサイエンスコンペティションプラットフォームおよびオンラインコミュニティです。Kaggleでは、ユーザーはデータセットの検索と公開、Webベースのデータサイエンス環境でのモデルの探索と構築、他のデータサイエンティストや機械学習エンジニアとの共同作業、データサイエンスの課題を解決するためのコンペティションへの参加が可能です。[ 1 ] Kaggleは、医療研究において非倫理的で信頼性の低いデータの使用を促進したこともあります。
Kaggleは2010年4月にアンソニー・ゴールドブルームによって設立されました。[ 2 ] Kaggleの初期ユーザーの1人であるジェレミー・ハワードは2010年11月に加わり、社長兼チーフサイエンティストを務めました。 [ 3 ]また、創設会長を務めたニコラス・グルーエンもチームにいました。 [ 4 ] 2011年、同社は1250万ドルを調達し、マックス・レフチンが会長になりました。[ 5 ] 2017年3月8日、 Googleのチーフサイエンティストであるフェイフェイ・リーは、GoogleがKaggleを買収すると発表しました。[ 6 ]
2017年6月、Kaggleの登録ユーザー数は100万人を超え、2023年10月現在、194か国で1500万人以上のユーザーを抱えている。[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
2022年、創業者であるゴールドブルームとハムナーが役職を辞任し、D.スカリーがCEOに就任した。[ 10 ]
2023年2月、KaggleはModelsを導入し、Kaggleプラットフォームの他の部分との深い統合を通じて、ユーザーが事前学習済みモデルを発見して使用できるようにした。[ 11 ]
Kaggleでは、設立以来、数多くの機械学習コンペティションが開催されてきました。注目すべきコンペティションとしては、 Microsoft Kinectのジェスチャー認識[ 13 ]、マンチェスター・シティのサッカーAIの作成、 Two Sigma Investmentsの取引アルゴリズムのコーディング[ 14 ]、CERNでのヒッグス粒子の探索の改善[ 15 ]などがあります。
コンペティション主催者はデータと問題の説明を用意し、賞金を与えるか無報酬にするかを選択できます。参加者はさまざまな手法を試して互いに競い合い、最良のモデルを作成します。より良いベンチマークを達成し、新しいアイデアを刺激するために、作業はKaggle Kernelsを通じて公開されます。提出はKaggle Kernels、手動アップロード、またはKaggle APIを使用して行うことができます。ほとんどのコンペティションでは、提出物はすぐに採点され（非公開のソリューションファイルに対する予測精度に基づいて）、ライブリーダーボードにまとめられます。締め切り後、コンペティション主催者は賞金を支払い、「受賞作品を使用するための世界的、永続的、取消不能かつロイヤリティフリーのライセンス」、つまり開発されたアルゴリズム、ソフトウェア、および関連する知的財産権を、「別途指定がない限り非独占的」に取得します。[ 16 ]
Kaggleは公開コンペティションに加えて、Kaggleのトップ参加者に限定されたプライベートコンペティションも提供しています。Kaggleは、データサイエンスの教師が学術的な機械学習コンペティションを実施するための無料ツールを提供しています。[ 17 ] Kaggleはまた、データサイエンティストがFacebook、Winton Capital、Walmartなどの大手データサイエンス企業で面接を受ける機会を競う採用コンペティションも主催しています。
Kaggle のコンペティションは、HIV研究の推進[ 18 ] 、チェスのレーティング[ 19 ]、交通予測[ 20 ]などの成功したプロジェクトにつながっています。Geoffrey Hintonと George Dahl は、Merck主催のコンペティションでディープニューラル ネットワークを使用して優勝しました。Vlad Mnih (Hinton の学生の 1 人) は、 Adzuna主催のコンペティションでディープ ニューラル ネットワークを使用して優勝しました。これにより、この技術は Kaggle コミュニティの他のメンバーにも採用されました。ワシントン大学の Tianqi Chen も Kaggle を使用してXGBoostの威力を示しました。XGBoost はその後、 Kaggle コンペティションで優勝するための主要な方法の 1 つとしてRandom Forestに取って代わりました。
Kaggle コンペティションの結果に基づいて、いくつかの学術論文が発表されています。[ 21 ] その一因は、参加者が既存のベストプラクティスを超えて革新を続けることを促すライブ リーダーボードです。[ 22 ]優勝した手法は、Kaggle Winner's Blog に頻繁に掲載されます。
Kaggleは、プラットフォーム内での貢献と成果に基づいてユーザーを認識し、報酬を与えるための進捗システムを実装しました。このシステムは、初心者、貢献者、エキスパート、マスター、グランドマスターの5つのティアで構成されています。各ティアは、コンペティション、データセット、カーネル（コード共有）、ディスカッションにおける特定の基準を満たすことによって達成されます。[ 23 ]
最高位のKaggle Grandmasterは、ソロチームでの高順位を含む複数のコンペティションでトップにランクインしたユーザーに授与されます。2025年4月2日現在、2329万のKaggleアカウントのうち、2973がKaggle Masterステータスを、612がKaggle Grandmasterステータスを獲得しています。[ 24 ]
Kaggleには、データサイエンスと機械学習向けに設計された、Kaggle Notebooksと呼ばれる無料のブラウザベースのオンライン統合開発環境が含まれています。ユーザーは、 PythonまたはRでコードを記述および実行したり、データセットをインポートしたり、一般的なライブラリを使用したり、クラウド上でCPU、GPU、またはTPUでモデルを直接トレーニングしたりできます。この環境は、コンペティションへの提出、チュートリアル、教育、および探索的データ分析によく使用されます。[ 25 ] [ 26 ]
2025 年 12 月、 The Transmitterに「独占記事: Springer Nature が、とんでもないデータセットでニューラルネットワークをトレーニングした 40 近い論文を撤回、削除」というタイトルの記事が掲載された。 [ 27 ]問題のデータセットは、自閉症児と非自閉症児の顔写真を含む Kaggle にアップロードされた。このデータセットには 2,900 枚以上の画像が含まれており、これらの子供やその家族が医学研究での写真の使用に同意した可能性は低く、また、画像が研究用に倫理的に承認された可能性も低い。Springer Nature でこのデータセットを使用した論文は、科学文献から撤回された。少なくとも 90 の別の出版物が、このデータセットのバージョンを引用している。
2026年4月、Kaggle上でデータ出所不明のデータセットがさらに2つ特定され、Nature誌に「数十のAI疾患予測モデルが疑わしいデータで訓練された」というタイトルで掲載された。[ 28 ] [ 29 ]これらのデータセットは125の臨床予測モデルで使用され、そのうち少なくとも2つはインドネシアとスペインの病院で使用されており、データセットを使用した1つの論文は医療機器特許で参照されていた。2026年6月5日現在、これらのデータセットを使用した論文のうち5つが科学文献から撤回されている。
2026年5月、Kaggleの2つの画像データセットを使用した追加の研究論文がScientific Reportsで調査されている。Retraction Watchの記事「脳卒中と糖尿病の臨床モデルのトレーニングに使用された『滑稽なほどひどい』データセット」[ 30 ]では、シルベスター・スタローン（ランボー役）、ジョージ・クルーニー、アンジェリーナ・ジョリー、ダニエル・クレイグなどの有名俳優や子供たちの画像が含まれていることが指摘されている。同意なしにこれらの子供の画像を医学研究に使用することは非倫理的である。画像を逆検索したところ、一部の画像は脳卒中ではなくベル麻痺のものであることが判明した。データセットの1つはKaggleで利用できなくなっているが、もう1つはまだ残っており、画像が著作権の対象となる可能性があると記載されている。
Kaggleはコミュニティの自己申告メタデータと出所情報に依存しており[ 30 ]、「臨床予測モデル研究と臨床実践における信頼性の低いデータと不十分なデータ出所情報の証拠」で特定された脳卒中と糖尿病のデータセットの使用は完全に正当であり、利用規約に違反していないと述べています。[ 30 ] [ 29 ]
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