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| foundation = 2010年4月 <!-- this parameter modifies "Founded" -->
| founder = Anthony Goldbloom, Ben Hamner
| | location_country =
| location = [[アメリカ]]、[[サンフランシスコ]]
| origins =
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| subsid =
| owner = [[Alphabet (企業)]] {{small|(2017–現在)}}
 
| company_slogan = Making Data Science a Sport▼
| homepage = {{URL|http://www.kaggle.com/}}
| dissolved =
| footnotes =
}}
'''Kaggle'''（カグル）は[[企業]]や[[研究者]]がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連[[プラットフォーム]]及びその運営会社である。モデル作成に[[クラウドソーシング]]手法が採用される理由としては、いかなる予測モデリング課題にも無数の戦略が適用可能であり、どの分析手法が最も効果的であるかを事前に把握することは不可能であることに拠る。
 
モデル作成に[[クラウドソーシング]]手法が採用される理由としては、いかなる予測モデリング課題には無数の戦略が適用可能であり、どの分析手法が最も効果的であるか事前に把握することは不可能であることに拠る。
2017年3月8日、[[Google]]はKaggle社を[[M&A|買収]]すると発表した。<ref name="TechCrunch_Lardinois">{{cite web
|title=Google is acquiring data science community Kaggle
|url=https://techcrunch.com/2017/03/07/google-is-acquiring-data-science-community-kaggle/
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|quote=Sources tell us that [[Google]] is acquiring Kaggle [...] the official announcement could come as early as tomorrow.
|deadurl=no
|archiveurl=https://www.webcitation.org/6oqCjVqOO?url=https://techcrunch.com/2017/03/07/google-is-acquiring-data-science-community-kaggle/
|archivedate=March 9, 2017
|accessdate=March 9, 2017
|df=
}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.cnet.com/news/google-buys-kaggle-and-its-gaggle-of-ai-geeks/|title=Google buys Kaggle and its gaggle of AI geeks|date=2017-03-08|work=CNET|access-date=2018-06-01|language=en}}</ref>。
 
▲| company_slogan = 会社の標語は、"''Making Data Science a Sport''"。
 
== 流れ ==
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公開課題の他、ヘビーユーザーや大学団体<ref>{{cite web|title=Kaggle in Class|author=Kaggle|accessdate=20 June 2011|url=http://inclass.kaggle.com/}}</ref>など参加者を限定した課題も提供している。
 
== 影響 ==
[[情報科学]]、[[統計学]]、[[経済学]]、[[数学]]などの分野から全世界で約95,000人のデータサイエンティストが登録しており<ref>{{cite web|title=About Us|author=Kaggle|accessdate=11 July 2011|url=http://www.kaggle.com/pages/about}}</ref>、同社は[[アメリカ航空宇宙局]]、[[ウィキペディア]]、[[デロイト トウシュ トーマツ]]、[[オールステート保険]]等の組織と提携している。
Heritage Health Prizeによる300万ドルの賞金課題で話題となり、<ref>{{cite news|title=Healthy Competition|url=http://www.economist.com/blogs/babbage/2011/04/incentive_prizes|accessdate=3 May 2011|newspaper=The Economist|date=April 10, 2011}}</ref> 最近の事例では[[Kinect]]の挙動認識改善課題が知られている。<ref>{{cite news|last=Byrne|first=Ciara|title=Kaggle launches competition to help Microsoft Kinect learn new gestures|url=http://venturebeat.com/2011/12/12/kaggle-competition-microsoft-kinect-learn-new-gestures/|accessdate=13 December 2011|newspaper=VentureBeat|date=December 12, 2011}}</ref>
 
公開課題方式により、[[HIV]]研究への最新技術の促進<ref>{{cite news|last=Carpenter|first=Jennifer|title=May the Best Analyst Win|url=http://www.sciencemag.org/content/331/6018/698.summary|accessdate=1 April 2011|newspaper=Science Magazine|date=February 2011}}</ref> 、より正確な[[チェス]]格付けの[[レイティング]]<ref>{{cite news|last=Sonas|first=Jeff|title=The Deloitte/FIDE Chess Rating Challenge|url=http://www.chessbase.com/newsdetail.asp?newsid=7020|accessdate=3 May 2011|newspaper=Chessbase|date=20 February 2011}}</ref>や[[交通量]]予測<ref>{{cite news|last=Foo|first=Fran|title=Smartphones to predict NSW travel times?|url=http://www.theaustralian.com.au/australian-it/smartphone-used-to-predict-nsw-travel-times/story-e6frgakx-1226034533295|accessdate=3 May 2011|newspaper=The Australian|date=April 6, 2011}}</ref>など、多くの課題解決につながった。即座に反映される[[スコアボード]]が、回答者に既存の最適解を超えた革新策を導出させる動機付けとなっている。<ref>{{cite news|title=The Value of Feedback in Forecasting Competitions|last1=Athanasopoulos|first1=George|last2=Hyndman|first2=Rob|journal=International Journal of Forecasting|year=2011|volume=27|pages=845–849|url=http://www.sciencedirect.com/science?_ob=MImg&_imagekey=B6V92-52S72B8-1-1&_cdi=5886&_user=559483&_pii=S0169207011000495&_origin=&_coverDate=09%2F30%2F2011&_sk=999729996&view=c&wchp=dGLzVzb-zSkWl&_valck=1&md5=7c0b261207c4204b14d21a95adc9d6bb&ie=/sdarticle.pdf}}</ref>模範回答は頻繁に公式[[ブログ]]に掲載されている。
 
即座に反映される[[スコアボード]]が、回答者に既存の最適解を超えた革新策を導出させる動機付けとなっている。<ref>{{cite news|title=The Value of Feedback in Forecasting Competitions|last1=Athanasopoulos|first1=George|last2=Hyndman|first2=Rob|journal=International Journal of Forecasting|year=2011|volume=27|pages=845–849|url=http://www.sciencedirect.com/science?_ob=MImg&_imagekey=B6V92-52S72B8-1-1&_cdi=5886&_user=559483&_pii=S0169207011000495&_origin=&_coverDate=09%2F30%2F2011&_sk=999729996&view=c&wchp=dGLzVzb-zSkWl&_valck=1&md5=7c0b261207c4204b14d21a95adc9d6bb&ie=/sdarticle.pdf}}</ref>
[[ディー・エヌ・エー|DeNA]]では人材育成や技術者の勧誘などに利用している<ref>{{Cite web|和書|title=DeNA、世界大会でAI腕磨き 本業ゲームに還元|url=https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF060ZF0W1A001C2000000/|website=日本経済新聞|date=2021-11-01|accessdate=2021-11-01|language=ja}}</ref>。
模範回答は頻繁に公式[[ブログ]]に掲載されている。
 
== 関連項目 ==▼
*[[データサイエンス]]▼
*[[競技プログラミング]]▼
*[[Topcoder]]▼
== 脚注 ==
{{reflist|2}}
 
== 関連図書 ==
* 門脇 大輔, 阪田 隆司, 保坂 桂佑, 平松 雄司 :「Kaggleで勝つデータ分析の技術」、技術評論社、ISBN 978-4297108434　（2019年10月9日）。
* 坂本 俊之:「データサイエンスの森　Kaggleの歩き方 」、シーアンドアール研究所、ISBN 978-4863542938（2019年10月22日）。
* 石原 祥太郎, 村田 秀樹:「PythonではじめるKaggleスタートブック」、 講談社（実践Data Scienceシリーズ）、ISBN 978-4065190067（2020年3月19日）。
 
▲== 関連項目 ==
▲*[[データサイエンス]]
▲*[[競技プログラミング]]
▲*[[Topcoder]]
 
==外部リンク==
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{{Company-stub}}
 
{{DEFAULTSORT:かくる}}
[[Category:クラウドソーシング]]
[[Category:応用機械学習]]
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