初めてKaggleに参戦してみた — ポケカ対戦AIで一時9位まで行って、落ちた話
初めてKaggleのコンペに出ました。題材はポケモンカードゲームの対戦AI。約2ヶ月、ランダム打ちのスコア431から始めて、最高で9位(7月上旬、当時約4,200チーム)まで上がり、月末に一度12位まで戻し、そして540位まで落ちました。 この記事は「初参戦でここまでやれた」という自慢ではなく(落ちてるし)、強い順位が出る仕組みと、それが崩れる仕組みを両方踏んだ記録です。機械学習コンペの中でも珍しい「環境が毎日変わる対戦型コンペ」で何が起きるか、これから初参戦する人の参考になれば。 なお開発体制が少し変わっていて、私はコードをほぼ書いていません。方針決定と采配を人間(私)がやり、実装はC...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI処理414件を失敗させた話 — モデルを指定しなかっただけで、75%が落ちた
自社メディアの記事要約を一括処理したところ、553件のうち414件が失敗しました。原因は「使うAIモデルを指定しなかった」こと。何が起き、どう仕組みに落としたかを、実際のコードとログで公開します。
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note投稿はどこまで自動化できるか — 品質チェックのコードと、「公開ボタン」の行方
弊社ではnote記事の投稿作業を半自動化しています。変換・品質チェック・画像生成・入稿は機械に任せ、判断は人に残す設計でした。ところが実物のスクリプトと運用メモを開いて確認すると、「人に残す」と決めたはずの公開ボタンまで自動化が進んでいました。線引きの現在地を、コードに書いてあることだけで正直に書きます。
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AIに濡れ衣を着せ、偽の経歴を信じ込ませようとした結果
身に覚えのない罪で責め立てる、ありもしない過去を事実として押しつける——Claudeの3世代（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5）に2種類の「揺さぶり」をかけました。全員が譲らなかった一線と、Haikuだけがつい漏らした反射的な「申し訳ありません」。AIの“折れなさ”を測った実験です。
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