最終更新日：2023/01/31
今、データ分析コンペが熱い！
人工知能（AI）の発展に伴い、データサイエンスの分野はますます盛り上がりを見せています。同時に、企業や研究者から出される課題に対して、世界中のデータサイエンティストたちが競い合う「データ分析コンペティション」 の数も増えてきました。
コンペの参加者たちは、 機械学習などの分析技術を駆使して、課題をクリアする最適解の発見を目指します。最も良い成果を上げた参加者には賞金が授与され、課題を出した企業がそのアルゴリズムを買い取るようなしくみになっています。コンペは実力試しになるだけでなく、上位成績を収めることで仕事のオファーにつながる場合もあります。
データ分析コンペティションプラットフォームの中で最も有名なのは「Kaggle」ですが、実はKaggle以外のプラットフォームもいくつか存在します。この記事では、そんな世界のデータ分析コンペティションプラットフォームを一覧でご紹介します。いずれのプラットフォームも、日本から無料で参加可能なので、ご興味お持ちの方はぜひチャレンジしてみてください。（情報は2021年12月8日時点のものになります）。
国内外の主要データ分析コンペプラットフォーム
Kaggle
運営元：Google （米国）
特徴：世界最大規模のデータ分析コンペティションプラットフォームである
コンペ数：開催中21件、終了480件
登録者数：500万人以上
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：会員登録をしたのち、各コンペティション詳細ページの「Join Competition」をクリックする
URL：https://www.kaggle.com/
Signate
運営元：株式会社SIGNATE（日本）
特徴：日本語のプラットフォームなので、英語が苦手でも参加できる
コンペ数：開催中2件、終了57件
登録者数：約6万人（のべ参加者数）
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページからデータをダウンロードする
URL：https://signate.jp/
Nishika
運営元：Nishika株式会社（日本）
特徴：2019年12月にオープンした、日本語で参加できるプラットフォームである
コンペ数：開催中2件
登録者数：記載なし
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページの「コンペに参加」をクリックする
URL： https://www.nishika.com/
DrivenData
運営元：DrivenData Inc.（米国）
特徴：社会課題の解決に特化したプラットフォームである
コンペ数：開催中9件、終了41件
登録者数：記載なし
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページの「Join the competition」（ログイン時は「Compete!」）をクリックする
URL： https://www.drivendata.org/
CrowdAnalytix
運営元：CrowdANALYTIX（インド）
特徴：データサイエンティストコミュニティ活用企業が主催のデータ分析コンペである
コンペ数：開催中0件、終了126件
登録者数：約26000人
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページの「JOIN NOW」をクリックする
URL：https://www.crowdanalytix.com/
Tianchi Big Data Competition
運営元：Alibaba（中国）
特徴：電子商取引に関するコンペが多いプラットフォームである
コンペ数：開催中10件、終了42件
登録者数：記載なし
参加資格：Alibaba Cloudアカウント所有者で、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページの「JOIN NOW」をクリックする
URL：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList
Analytics Vidhya
運営元：Analytics Vidhya（インド）
特徴：目立った賞金はなく、自分の技術力を試す・学習する・純粋に楽しむためのプラットフォームである
コンペ数：開催中17件、終了286件
登録者数：100万人以上
参加資格：会員登録し、規約に同意した人
参加方法：各コンペティション詳細ページの「REGISTER」をクリックする
URL：https://datahack.analyticsvidhya.com/
ひとまず以上です。また見つけ次第、追加いたします！
まだコンペに参加する自信がない場合は？
「データサイエンスを始めたばかりで、まだコンペに参加する自信がない…」という方は、機械学習の基礎を理解することで、自信につながると思います。
アイブンでは、AIの基礎理論に関する記事も公開しているので、ぜひご活用いただければと思います！
▷ G検定・E資格対策シリーズ
日本ディープラーニング協会が主催する、AI人材を目指す人向けの試験「G検定」「E資格」を受験したライターが、試験対策や学習内容を解説する特集です。
▷ 機械学習の基礎理論解説シリーズ
東大生ライターのじゅんぺーが、機械学習理論の名著である『パターン認識と機械学習(通称PRML)』を読みながら、各基礎理論を一つ一つ解説する特集です。
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