コンペプラットフォーム

機械学習コンペティションは Kaggle だけでなく、国内外の多様なプラットフォームで開催されています。 日本語対応のプラットフォームは言語面での負担が少なく、初心者でも参加しやすい特徴があります。 また、Kaggle 創設以前から国際学会併設のコンペティションも定期的に開催されています。

プラットフォームの抜粋

プラットフォーム	特徴	主要な言語
SIGNATE	日本最大のプラットフォーム	日本語
ProbSpace		日本語
Nishika	コンペサービスは 2026 年 3 月に終了	日本語
atmaCup	Kaggle Master による運営	日本語
Solafune	衛星データが対象	日本語
DrivenData		英語
AIcrowd		英語

Kaggle の概要

• 世界最大規模の機械学習コンペティション「Kaggle」に熱中する「Kaggler」と呼ばれる人々とは【デブサミ2018 夏】: Kaggle の概要や参加者コミュニティの様子を紹介した講演記事。
• Introducing Meta Kaggle for Code: A new open dataset for ML: Kaggle 内のソースコードを集めた公開データセットの発表。

コンペの選び方

• Kaggleの「おすすめコンペは何？」への答えを考えた: 参加するコンペを選ぶ際の判断基準や視点を整理した記事。
• ods.ai コンペ一覧（プラットフォーム横断）: 終了時期などの軸で並べ替え可能なコンペ横断まとめページ。
• 機械学習コンペプラットフォーム25選の紹介記事: Kaggle を含む 25 のプラットフォームの特徴や難易度をまとめた記事。
• Solafuneが資金調達を実施: 2020 年に第 1 回「衛星画像から空港利用者数を予測」コンペを開催した衛星データプラットフォームの資金調達発表。
• Nishika運営会社が総額8300万円の資金調達を実施: 求人メディア「Nishika Connect」への言及もある発表。
• Numeraiの紹介記事（Kaggleとの違い）: Kaggle 参加経験者向けに株価予測プラットフォームを紹介する記事。
• 「SpaceNet」4周年でユーザランキングを公開: 日本の Kaggle Grandmaster Kohei さんが 2 位にランクイン。

コンペの動向

• The State of Machine Learning Competitions 2025 Edition: 2025 年のコンペ開催動向の年次まとめ。データ種別ごとの主要手法の傾向や各プラットフォームの状況を紹介。

学会併設コンペ

KDD Cup や NeurIPS コンペのように、国際学会が主催または併設するコンペも Kaggle 以前から続く伝統的な形式です。研究とコンペの接点であり、成果が論文やワークショップ発表につながることもあります。開催報告や解法が論文として残ることも多く、個別の解法や参加録はコンペ解法に掲載しています。

• データ分析 学会コンペは”何か”の役に立つ: 学会コンペの魅力や参加意義、実務や研究への還元について語るスライド。
• 企画委員会だより〔第8回〕「学ぶ場」としてのコンペティションを考える: 人工知能学会誌への寄稿。「学ぶ場」としてのコンペの意義を論じる。
• Small Object Detection Challenge for Spotting Birds 2023: MVA2023 併設の小鳥検出コンペ。論文執筆枠と性能枠の 2 部門で構成。
• NTCIR-18: 情報アクセス技術の評価を目的に複数コンペが開催される国際会議。
• 「Wikipedia + 拡張固有表現」構造化プロジェクト（森羅プロジェクト）: Wikipedia 情報の構造化に取り組む学術的 AI コンペのプロジェクト。
• 「森羅2021-ML: 多言語分類タスク」開催ページ: 30 言語の Wikipedia 記事を約 220 の固有表現カテゴリに分類するコンペ。
• Inverse Scaling Prize: 言語モデルのサイズが大きくなるほど性能が悪化するようなタスク設計を問う、ニューヨーク大学研究チーム主催のコンペ。
• WAT 2022 翻訳データクリーニングコンペ: 学習設定を固定し、日英科学技術論文データのクリーニングによる翻訳性能を競う機械翻訳ワークショップ併設コンペ。