2024年 Python / データ分析 / 生成 AI 関連の人気Qiita記事150選

# はじめに
どうもこんにちは。kunishou です。2024 年も残すところ明日のみになりました。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか？

今年も毎年恒例ですが、年末の暇な時間を使って Python / データ分析 / 生成 AI 関連の人気 Qiita 記事 150 選を作成し記事にしました！

年末年始の空いている時間に、本記事で 2024 年の Python / データ分析 / 生成 AI 関連のトレンドを振り返っていただけたら幸いです。

- 過去の記事はこちら

https://qiita.com/kunishou/items/5e29e06e6669b05dc022

https://qiita.com/kunishou/items/2c46cf71c62a22945288

# モチベーション
Qiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングであるため、WEBに関するもの等、掲載されている技術分野の範囲が広く、興味のあるPython/データ分析関連の記事はあまり載っていません。そこで今回は、 **Qiita公式が実施しているようなランキングの集計をPython/データ分析関連記事のみに絞って実施してみました。** 

https://qiita.com/Qiita/items/d7b6c538545bfa922475

# 集計方法

## 集計期間：2024年1月1日～2024年12月29日

上記期間に投稿された記事でいいね数が30以上のものをまず抽出。抽出された約1,000記事を、私のほうで目視で、タイトルや記事に付けられたタグを基に Python / データ分析 / 生成 AI 関連の記事かをどうかを選別し（タグが Python、機械学習、統計学、ChatGPT など）、選別された記事のいいね数の上位記事を今回掲載しました。なお、タグに「 Python 」と付いていても Python との関連が低いと思われる記事については今回の記事選定からは外しています。

## 昨年からの変更点
- 昨年は、「Python/データ分析関連記事の 100 選」と「 ChatGPT 関連記事の 50 選」に分けていましたが、「 ChatGPT 関連記事の 50 選」を「 生成 AI 関連記事の 50 選」に変更し、プロプライエタリな生成 AI モデルやローカル LLM 、RAG や LangChain などの記事もこちらに入れるように変更しました。

# Python / データ分析カテゴリ 100 選
:::note warn
PCからの閲覧でないと表が見づらいです（スマホの場合、横画面での閲覧推奨）。
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|No|投稿日|タイトル|タグ|いいね数|user_id|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|2024-05-05|[PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05）](https://qiita.com/SFITB/items/c3361979b86f441993ff)|Python<br>Webアプリケーション<br>Reflex<br>Streamlit<br>|1291|[SFITB](https://qiita.com/SFITB)|
|2|2024-10-28|[【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる](https://qiita.com/eureka-ai/items/6c55e3b6d9617ae58afa)|機械学習<br>AI<br>|1256|[eureka-ai](https://qiita.com/eureka-ai)|
|3|2024-04-16|[『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて...いたら見つかりました](https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad)|機械学習<br>winny<br>金子勇<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|920|[kanekanekaneko](https://qiita.com/kanekanekaneko)|
|4|2024-11-02|[【公式】レトロゲームエンジンPyxelを使わない理由が見つからない](https://qiita.com/kitao/items/eae53dd47c663b497352)|Python<br>ゲーム制作<br>Pyxel<br>|907|[kitao](https://qiita.com/kitao)|
|5|2024-07-13|[「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」](https://qiita.com/CinnamonSea2073/items/cec093f5a9298aadcdc1)|Python<br>初心者<br>まとめ<br>ドキュメント<br>裏技<br>|793|[CinnamonSea2073](https://qiita.com/CinnamonSea2073)|
|6|2024-11-17|[Pythonでのデバッグ、print()からic()に置き換えよう！](https://qiita.com/ryosuke_ohori/items/11b2ad43f1ae50f25cf5)|Python<br>プログラミング<br>debug<br>デバッグツール<br>|788|[ryosuke_ohori](https://qiita.com/ryosuke_ohori)|
|7|2024-11-22|[東大・東大生が公開しているエンジニアが読むべき資料まとめ](https://qiita.com/KNR109/items/853c8d8fe36ede1cc453)|Python<br>JavaScript<br>AWS<br>アルゴリズム<br>データサイエンス<br>|784|[KNR109](https://qiita.com/KNR109)|
|8|2024-08-25|[2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊](https://qiita.com/aokikenichi/items/0e064ecd3824fab9424d)|本<br>機械学習<br>データ分析<br>データサイエンス<br>|704|[aokikenichi](https://qiita.com/aokikenichi)|
|9|2024-11-13|[【最新版】大学が公開しているエンジニア向け学習資料まとめ](https://qiita.com/KNR109/items/01e534dbef73ca626946)|Python<br>プログラミング<br>AI<br>エンジニア<br>ChatGPT<br>|694|[KNR109](https://qiita.com/KNR109)|
|10|2024-06-28|[しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき　〜セキュア意識の高い会社編〜](https://qiita.com/ak-sasaki0919/items/e05bc3962d3540ce481f)|Python<br>ポエム<br>自動化<br>業務効率化<br>PowerAutomate<br>|677|[ak-sasaki0919](https://qiita.com/ak-sasaki0919)|
|11|2024-03-25|[人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック](https://qiita.com/KanNishida/items/e2e926bb194fd280c6d9)|データ分析<br>学習<br>|669|[KanNishida](https://qiita.com/KanNishida)|
|12|2024-08-26|[Python理事会が古参開発者を追い出して開発者コミュニティが騒動に](https://qiita.com/rana_kualu/items/0369ab4e1df50bc37d7e)|Python<br>pep<br>PSF<br>Tim_Peters<br>|621|[rana_kualu](https://qiita.com/rana_kualu)|
|13|2024-04-19|[金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた](https://qiita.com/pocokhc/items/f7ab56051bb936740b8f)|Python<br>機械学習<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|607|[pocokhc](https://qiita.com/pocokhc)|
|14|2024-04-07|[ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた](https://qiita.com/aokikenichi/items/644d03d403e3520e66ab)|機械学習<br>データ分析<br>キャリア<br>データサイエンス<br>データサイエンティスト<br>|527|[aokikenichi](https://qiita.com/aokikenichi)|
|15|2024-10-20|[Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く](https://qiita.com/yukky_memo/items/6e1c7fa08b9b91278886)|Python<br>初心者<br>機械学習<br>Kaggle<br>深層学習<br>|520|[yukky_memo](https://qiita.com/yukky_memo)|
|16|2024-12-13|[【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選](https://qiita.com/ymiya14/items/15d2f25ea6491f0d07f6)|Python<br>初心者<br>|486|[ymiya14](https://qiita.com/ymiya14)|
|17|2024-02-14|[Pythonでリストを多用しがちな新人に贈りたい、array/tuple/set/queueの魅力と使い分けフローチャート](https://qiita.com/fujine/items/42cddf1cd13aedc6c4b8)|Python<br>array<br>初心者<br>tuple<br>set<br>|459|[fujine](https://qiita.com/fujine)|
|18|2024-05-20|[驚くほどキレイな三次元シーン復元、「3D Gaussian Splatting」を徹底的に解説する](https://qiita.com/scomup/items/d5790da25a846e645de1)|Python<br>機械学習<br>数学<br>3D<br>最適化<br>|458|[scomup](https://qiita.com/scomup)|
|19|2024-07-25|[可読性の高いコードを書くための実践ガイド](https://qiita.com/nucomiya/items/54d716729ffa47312f0d)|Python<br>リーダブルコード<br>コードの書き方<br>|420|[nucomiya](https://qiita.com/nucomiya)|
|20|2024-07-20|[ 2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/3f48b48c95b63f6d6ab7)|Python<br>機械学習<br>データ分析<br>ライブラリ紹介<br>|417|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|
|21|2024-04-30|[Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる](https://qiita.com/ShotaOki/items/3198eb695e1c6aa8cdaa)|Python<br>AWS<br>高速化<br>boto3<br>bedrock<br>|409|[ShotaOki](https://qiita.com/ShotaOki)|
|22|2024-01-08|[新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック](https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9)|Python<br>機械学習<br>pandas<br>データ分析<br>ibis-framework<br>|399|[kunishou](https://qiita.com/kunishou)|
|23|2024-02-20|[SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術](https://qiita.com/SimonLee/items/a878f721975370b45883)|MySQL<br>SQL<br>MySQL8.0<br>|350|[SimonLee](https://qiita.com/SimonLee)|
|24|2024-11-03|[Pyxelでレトロゲームを個人制作してSteamで10,000本売れた話](https://qiita.com/shiromofufactory/items/7f5c44b55343bf90651b)|Python<br>steam<br>Pyxel<br>レトロゲーム<br>|336|[shiromofufactory](https://qiita.com/shiromofufactory)|
|25|2024-04-20|[初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話](https://qiita.com/Koukyosyumei/items/8f8b06a97bf8e17098aa)|Python<br>C++<br>GitHub<br>機械学習<br>OSS<br>|323|[Koukyosyumei](https://qiita.com/Koukyosyumei)|
|26|2024-06-11|[レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説](https://qiita.com/birdwatcher/items/b60822bdf9be267e1328)|機械学習<br>MachineLearning<br>推薦システム<br>レコメンド<br>Recommendation<br>|286|[birdwatcher](https://qiita.com/birdwatcher)|
|27|2024-12-15|[エンジニア向け数学・統計知識総復習【50選】](https://qiita.com/nem_Nuco/items/3a3b17a2a709a6697410)|アルゴリズム<br>数学<br>競技プログラミング<br>統計学<br>データサイエンス<br>|286|[nem_Nuco](https://qiita.com/nem_Nuco)|
|28|2024-02-07|[みんなに長く使われるダッシュボードで押さえるべき4つのポイント](https://qiita.com/IkuyaM/items/c109dc0870151595b278)|データ分析<br>可視化<br>データサイエンス<br>ダッシュボード<br>|281|[IkuyaM](https://qiita.com/IkuyaM)|
|29|2024-04-16|[PandasからPolarsへ移行した方がいいのか](https://qiita.com/inoshun/items/30e4e78cbf221bf11a86)|Python<br>pandas<br>データサイエンス<br>Polars<br>|271|[inoshun](https://qiita.com/inoshun)|
|30|2024-08-04|[機械学習で競馬の回収率140%超を達成：開発までの話](https://qiita.com/umaro_ai/items/d1e0b61f90098ee7fbcb)|機械学習<br>AI<br>競馬<br>lightgbm<br>|270|[umaro_ai](https://qiita.com/umaro_ai)|
|31|2024-02-09|[【Mamba入門】Transformerを凌駕しうるアーキテクチャを解説（独自の学習・推論コード含む）](https://qiita.com/peony_snow/items/649ecb307cd3b5c10aa7)|Python<br>画像処理<br>自然言語処理<br>SSM<br>mamba<br>|251|[peony_snow](https://qiita.com/peony_snow)|
|32|2024-02-25|[Pythonでコードに意図を込める方法](https://qiita.com/suikabar/items/29cdc4a2bf1214f0966c)|Python<br>リーダブルコード<br>EffectivePython<br>ロバストPython<br>|243|[suikabar](https://qiita.com/suikabar)|
|33|2024-05-07|[データサイエンティストはテストコードを書いてコーディング規約を守ろう](https://qiita.com/Hidetoshi_Kawaguchi/items/27a6b77af3a5fcb62b10)|Python<br>テスト<br>データサイエンティスト<br>|233|[Hidetoshi_Kawaguchi](https://qiita.com/Hidetoshi_Kawaguchi)|
|34|2024-06-25|[【SQL】GROUP BYしたときにSELECTできるのは3種類だけやで](https://qiita.com/Terao-Takumi/items/ddab768281fded632503)|MySQL<br>SQL<br>Window関数<br>GroupBy<br>|228|[Terao-Takumi](https://qiita.com/Terao-Takumi)|
|35|2024-07-15|[「Python標準ライブラリのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」](https://qiita.com/CinnamonSea2073/items/2cae34c3dd7ff86d0950)|Python<br>初心者<br>まとめ<br>ドキュメント<br>裏技<br>|218|[CinnamonSea2073](https://qiita.com/CinnamonSea2073)|
|36|2024-05-16|[Dockerのコンテナイメージサイズを1/10以下に軽量化してみた](https://qiita.com/SBS_Takumi/items/9e3c3e5bdc0aaa6cab1d)|Python<br>Docker<br>dockerfile<br>docker-compose<br>Poetry<br>|214|[SBS_Takumi](https://qiita.com/SBS_Takumi)|
|37|2024-11-28|[AIエンジニアって名乗れるとカッコいいので、この記事を読んでください【機械学習を解説】](https://qiita.com/nako_GEEKOFFER/items/7aaf6d2fd16ddcfee711)|機械学習<br>AIエンジニア<br>|203|[nako_GEEKOFFER](https://qiita.com/nako_GEEKOFFER)|
|38|2024-05-08|[本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力](https://qiita.com/Cartelet/items/76e4eb83c0a02a6da13f)|Python<br>機械学習<br>kan<br>Kolmogorov-Arnold_Networks<br>|200|[Cartelet](https://qiita.com/Cartelet)|
|39|2024-12-23|[2024年版 Python標準ライブラリ完全網羅ガイド](https://qiita.com/ddd_nnuco/items/0873a5f286049ba46265)|Python<br>初心者<br>ライブラリ<br>Python3<br>コーディング<br>|197|[ddd_nnuco](https://qiita.com/ddd_nnuco)|
|40|2024-09-04|[単純なのに間違える！？Pythonコードの落とし穴](https://qiita.com/nucoyuyu/items/c6f433226f680eb6a95e)|Python<br>プログラミング<br>|193|[nucoyuyu](https://qiita.com/nucoyuyu)|
|41|2024-02-08|[【Python】Plot系ライブラリ全統一した](https://qiita.com/Hanjin_Liu/items/f708a007ea8bb737ab43)|Python<br>matplotlib<br>plotly<br>PyQtGraph<br>Bokeh<br>|187|[Hanjin_Liu](https://qiita.com/Hanjin_Liu)|
|42|2024-10-26|[PyMuPDFが進化！PDFデータ抽出の超強力ライブラリ爆誕「PyMuPDF4LLM」](https://qiita.com/ryosuke_ohori/items/a21637537dfdd6d209a9)|Python<br>PDF<br>AI<br>PyMuPDF<br>LLM<br>|182|[ryosuke_ohori](https://qiita.com/ryosuke_ohori)|
|43|2024-01-19|[【駆け出し必見】Webサービスを作る時に役に立ったサイト](https://qiita.com/Iccyan21/items/ac2bf11ea165a0d4bb1b)|Python<br>Django<br>初心者<br>React<br>個人開発<br>|174|[Iccyan21](https://qiita.com/Iccyan21)|
|44|2024-11-27|[ポケポケに登場する確率分布](https://qiita.com/Isaka-code/items/bbca509d857925c3669a)|Python<br>確率分布<br>統計学<br>確率<br>ポケモン<br>|171|[Isaka-code](https://qiita.com/Isaka-code)|
|45|2024-02-27|[未経験から医者辞めてエンジニアになった話](https://qiita.com/ikora128/items/14f8740cc582af6e7fa5)|Python<br>AI<br>未経験エンジニア<br>StableDiffusion<br>医師<br>|169|[ikora128](https://qiita.com/ikora128)|
|46|2024-03-23|[機械学習による株価予測](https://qiita.com/pyman123/items/70406028c7607102ad83)|Python<br>機械学習<br>|166|[pyman123](https://qiita.com/pyman123)|
|47|2024-01-17|[高効率なSQLクエリの書き方](https://qiita.com/SimonLee/items/04878ca0f071f096aedb)|SQL<br>oracle12c<br>oracle19c<br>|159|[SimonLee](https://qiita.com/SimonLee)|
|48|2024-03-18|[インデックスを理解したい](https://qiita.com/kntr0116/items/649ea41afa09743d74c4)|SQL<br>DB<br>インデックス<br>|157|[kntr0116](https://qiita.com/kntr0116)|
|49|2024-04-10|[Pythonで理解する電気回路](https://qiita.com/qwer123123/items/b4ae6432ced3eb8c632a)|Python<br>電気回路<br>|157|[qwer123123](https://qiita.com/qwer123123)|
|50|2024-07-21|[写真から超リアルな3D空間をどうやって復元するか? 「3D Gaussian Splatting」学習の徹底解説](https://qiita.com/scomup/items/92716342a3ef0b915e0c)|Python<br>機械学習<br>数学<br>3D<br>最適化<br>|157|[scomup](https://qiita.com/scomup)|
|51|2024-01-10|[実務に役立つSQLのテクニック集](https://qiita.com/SimonLee/items/dde1be7c94969697780a)|SQL<br>oracle12c<br>oracle19c<br>|156|[SimonLee](https://qiita.com/SimonLee)|
|52|2024-10-30|[Python 3.13がリリース！AIと機械学習に変革を齎す！](https://qiita.com/ryosuke_ohori/items/a77184e135d49a5deda9)|Python<br>機械学習<br>AI<br>|155|[ryosuke_ohori](https://qiita.com/ryosuke_ohori)|
|53|2024-09-15|[Pythonで作るポップなポモドーロタイマー](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/556e0277017677cef68a)|Python<br>GUI<br>ポモドーロ<br>Tkinter<br>|153|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|
|54|2024-02-06|[[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた](https://qiita.com/aguilarklyno/items/9a1c1a6f5e478c81c725)|Python<br>プログラミング<br>データ分析<br>Finance<br>|151|[aguilarklyno](https://qiita.com/aguilarklyno)|
|55|2024-04-25|[Go、Rust、Pythonで実装したAPIサーバーの負荷試験比較](https://qiita.com/sergicalsix/items/6a334811626187b99147)|Python<br>Go<br>Rust<br>負荷試験<br>Postman<br>|151|[sergicalsix](https://qiita.com/sergicalsix)|
|56|2024-11-17|[OCRはもう不要？視覚的特徴とテキストを高精度に捉える！次世代マルチモーダルAIモデル『MPLUG-DOCOWL2』登場！](https://qiita.com/ryosuke_ohori/items/34581692852b8b406139)|Python<br>機械学習<br>AI<br>OCR<br>LLM<br>|151|[ryosuke_ohori](https://qiita.com/ryosuke_ohori)|
|57|2024-12-09|[小さなテーブルへのALTER TABLE一撃でサービス停止。そこから学んだ惨事を繰り返さないためのルール作り](https://qiita.com/shuCrane/items/94d3038b5feaf614778f)|MySQL<br>RDS<br>キャッシュ<br>障害<br>DDL<br>|149|[shuCrane](https://qiita.com/shuCrane)|
|58|2024-09-24|[【Python】VSCodeで関数の引数名を表示する神機能](https://qiita.com/eycjur/items/bb67d5927755658786c8)|Python<br>tips<br>VSCode<br>VisualStudioCode<br>Functions<br>|143|[eycjur](https://qiita.com/eycjur)|
|59|2024-03-20|[[python / pandas] DataFrame を扱う人が覚えておきたい、ちょっとレアな便利技16選](https://qiita.com/siruku6/items/4bd337d80d7aaceae542)|Python<br>pandas<br>DataFrame<br>|142|[siruku6](https://qiita.com/siruku6)|
|60|2024-05-22|[[小ネタ] SQLの GROUP BY / ORDER BY には数字 (1, 2...) を指定しよう](https://qiita.com/ssc-ksaitou/items/4587f8ac62b04a009dd4)|MySQL<br>SQLServer<br>PostgreSQL<br>oracle<br>SQLite<br>|141|[ssc-ksaitou](https://qiita.com/ssc-ksaitou)|
|61|2024-04-29|[ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成](https://qiita.com/yasukikudan/items/dd9cf9425ef9a4fa77b7)|DeepLearning<br>PyTorch<br>活性化関数<br>誤差逆伝播法<br>ED法<br>|136|[yasukikudan](https://qiita.com/yasukikudan)|
|62|2024-04-18|[pythonでリストを生成するときにlist()と[]どっちを使うか？](https://qiita.com/inetcpl/items/9fd9fb4bfcb39663dcd5)|Python<br>list<br>|131|[inetcpl](https://qiita.com/inetcpl)|
|63|2024-08-04|[Python並行・並列処理を整理する (入門)](https://qiita.com/t_shi/items/cc9861f382240ed2cf7c)|Python<br>初心者<br>入門<br>パフォーマンス<br>データサイエンス<br>|126|[t_shi](https://qiita.com/t_shi)|
|64|2024-10-15|[いつの間にかPythonが軟派な言語ではなくなっていた～ロバストPython～](https://qiita.com/NSS_FS_ENG/items/1f4243f83e5a7fa8cf37)|Python<br>mypy<br>型アノテーション<br>ロバストPython<br>|126|[NSS_FS_ENG](https://qiita.com/NSS_FS_ENG)|
|65|2024-05-25|[PythonのDockerfileをセキュアにするためのベストプラクティス](https://qiita.com/sugiyama404/items/3f28f06008f15d4f4ae7)|Python<br>初心者<br>Docker<br>IaC<br>ベストプラクティス<br>|122|[sugiyama404](https://qiita.com/sugiyama404)|
|66|2024-09-09|[Python FastAPIで構築する実用的データ統合パイプライン: 天気・交通APIを例にしたジェネレータ活用術](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/1b14a404d7e24dfe8d24)|Python<br>ジェネレータ<br>データ可視化<br>FastAPI<br>APIデータ統合<br>|119|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|
|67|2024-12-25|[画像処理初学者が画像処理と向き合ってみた](https://qiita.com/Yosyamura/items/6b088148ea1054b4a459)|Python<br>画像処理<br>OpenCV<br>Python3<br>|119|[Yosyamura](https://qiita.com/Yosyamura)|
|68|2024-11-02|[【個人開発】プログラミング初心者がDjango（Python）で作った「家計簿アプリ」をHerokuでリリースするまで（ゲストモードによるログイン可能）](https://qiita.com/QuesterX/items/fa4da8a6124a0f553b01)|Python<br>Django<br>Heroku<br>初心者<br>個人開発<br>|117|[QuesterX](https://qiita.com/QuesterX)|
|69|2024-04-22|[ED法への生理学的な考察](https://qiita.com/obgynengine/items/cd31cf9d03949d5aadbf)|機械学習<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|116|[obgynengine](https://qiita.com/obgynengine)|
|70|2024-10-09|[Python3.13正式リリースが出ました！](https://qiita.com/t3tra/items/152b6023e47c5b09bffe)|Python<br>Python3<br>Python3.13<br>|116|[t3tra](https://qiita.com/t3tra)|
|71|2024-08-12|[Pythonのアドホック分析の型を考える](https://qiita.com/suikabar/items/f713412977743e08d5bf)|Python<br>データ分析<br>JupyterNotebook<br>|115|[suikabar](https://qiita.com/suikabar)|
|72|2024-10-29|[SQL+Markdownだけでデータ可視化できるOSS Evidenceを使ってPerfumeの楽曲分析をしてみる](https://qiita.com/yam_dr/items/c6d73c0694e68e8b8223)|SQL<br>データ分析<br>BIツール<br>データエンジニアリング<br>|114|[yam_dr](https://qiita.com/yam_dr)|
|73|2024-02-22|[競プロでよく使うけど空で書けないフレーズ](https://qiita.com/do_an/items/e5a202cac4fc69fe849d)|Python<br>AtCoder<br>初心者<br>|112|[do_an](https://qiita.com/do_an)|
|74|2024-02-10|[Streamlitの後継者を求めて②](https://qiita.com/inoshun/items/a41542cec039184aedbb)|Python<br>初心者<br>Webアプリケーション<br>Streamlit<br>streamsync<br>|111|[inoshun](https://qiita.com/inoshun)|
|75|2024-01-21|[【Python】お手軽に顔認証を実装する①](https://qiita.com/k-keita/items/e27e4eefc8c009ecdeab)|Python<br>機械学習<br>DeepLearning<br>認証<br>深層学習<br>|110|[k-keita](https://qiita.com/k-keita)|
|76|2024-03-14|[【個人開発】無料DBを求めてPlanetScaleからNeonに移行したら快適だった話](https://qiita.com/nuko-suke/items/e940ff8ccde35d09f668)|MySQL<br>PostgreSQL<br>neon<br>個人開発<br>PlanetScale<br>|110|[nuko-suke](https://qiita.com/nuko-suke)|
|77|2024-04-25|[金子勇さんのED法の解説と弱点、行列積を使用した効率的な実装](https://qiita.com/Cartelet/items/a18e32348adc0c689db4)|Python<br>機械学習<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|108|[Cartelet](https://qiita.com/Cartelet)|
|78|2024-04-23|[金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた](https://qiita.com/deep_samurai/items/dc261d8133eb85f50a97)|Python<br>機械学習<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|108|[deep_samurai](https://qiita.com/deep_samurai)|
|79|2024-12-18|[あなたはいくつ解けますか？データベース分野を徹底解説 【基本情報・応用情報】](https://qiita.com/sghr525/items/5afaa28fc851bc7f860e)|初心者<br>入門<br>応用情報技術者試験<br>DB設計<br>基本情報技術者試験<br>|108|[sghr525](https://qiita.com/sghr525)|
|80|2024-03-10|[画像のdiffをとる（追加:青, 削除:赤で見やすく可視化）](https://qiita.com/fr0077/items/901d27d19432665b745f)|Python<br>画像処理<br>OpenCV<br>diff<br>|107|[fr0077](https://qiita.com/fr0077)|
|81|2024-07-11|[Pythonが遅い理由とその対策](https://qiita.com/wooooo/items/5cf5598393dbeeed7f38)|Python<br>Spy<br>CPython<br>Gil<br>memhive<br>|107|[wooooo](https://qiita.com/wooooo)|
|82|2024-05-19|[Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計](https://qiita.com/KariControl/items/669a4cc53fbac296eeca)|Python<br>機械学習<br>PID<br>制御工学<br>ベイズ最適化<br>|106|[KariControl](https://qiita.com/KariControl)|
|83|2024-03-20|[データ解析用ライブラリ](https://qiita.com/inoshun/items/0f3630a1f3828d477acd)|Python<br>pandas<br>データ解析<br>データサイエンス<br>|100|[inoshun](https://qiita.com/inoshun)|
|84|2024-04-25|[ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた](https://qiita.com/pocokhc/items/f4387c099a28a69df918)|Python<br>機械学習<br>ED法<br>誤差拡散法<br>|100|[pocokhc](https://qiita.com/pocokhc)|
|85|2024-08-21|[uvが良いので今日から暫く使ってみます](https://qiita.com/moritalous/items/569e0910413e0835520c)|Python<br>UV<br>virtualenv<br>pyenv<br>Poetry<br>|100|[moritalous](https://qiita.com/moritalous)|
|86|2024-05-26|[【超初心者向け】Pythonのテストの書き方（pytest, unittest）](https://qiita.com/KENTAROSZK/items/ae40bd509d0c114c3519)|Python<br>テスト<br>unittest<br>pytest<br>テストコード<br>|99|[KENTAROSZK](https://qiita.com/KENTAROSZK)|
|87|2024-06-24|[高校生が文化祭に3日でWeb受付システムを爆速単独開発することになった話](https://qiita.com/CinnamonSea2073/items/a233d614ee31b493b8e1)|Django<br>個人開発<br>文化祭<br>デスマーチ<br>経験談<br>|99|[CinnamonSea2073](https://qiita.com/CinnamonSea2073)|
|88|2024-02-06|[パソコン暖房の性能を実験で測定する！](https://qiita.com/Nyanyan_Cube/items/1468a2faecea0002bb01)|Python<br>ネタ<br>物理<br>実験<br>|97|[Nyanyan_Cube](https://qiita.com/Nyanyan_Cube)|
|89|2024-03-09|[【Flet入門】Fletとは？ローカルでFlet開発を始める](https://qiita.com/y_kato_eng/items/de5214d2540a9a8f693d)|Python<br>Flet<br>|97|[y_kato_eng](https://qiita.com/y_kato_eng)|
|90|2024-05-02|[だから僕はAI投資の夢をあきらめた](https://qiita.com/nagasunari/items/04c379890215ee95b34c)|Python<br>データ分析<br>AI<br>株価<br>新卒エンジニア<br>|97|[nagasunari](https://qiita.com/nagasunari)|
|91|2024-08-26|[Python初心者がマスターしておきたい辞書の活用テクニック10選！](https://qiita.com/fujine/items/6c4c9dcdca10c6c09d52)|Python<br>初心者<br>辞書<br>|97|[fujine](https://qiita.com/fujine)|
|92|2024-08-16|[元 paiza アルバイトが解説する S,A,B,C,D 全 25 問！](https://qiita.com/ryusuke920/items/6fb099aa643bec3c32ca)|Python<br>C++<br>paiza<br>競技プログラミング<br>paiza×Qiitaコラボキャンペーン<br>|97|[ryusuke920](https://qiita.com/ryusuke920)|
|93|2024-10-09|[生成AIをモジュール化したらアプリの新しい可能性が見えてきた](https://qiita.com/ysk91_engineer/items/b047c879602d4fb8e62d)|Python<br>GitHub<br>個人開発<br>OpenAI<br>生成AI<br>|96|[ysk91_engineer](https://qiita.com/ysk91_engineer)|
|94|2024-03-14|[Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！　改善点、変更点まとめ](https://qiita.com/DevPairWM/items/78b78fb5231de2980871)|Python<br>numpy<br>Python3<br>|92|[DevPairWM](https://qiita.com/DevPairWM)|
|95|2024-04-14|[LightGBMをGPUで回すと結果の再現性が得られない](https://qiita.com/tetsuro731/items/7d298ede424c2d7cf8c4)|GPU<br>機械学習<br>lightgbm<br>|90|[tetsuro731](https://qiita.com/tetsuro731)|
|96|2024-12-08|[Kaggle画像コンペでやっていること①](https://qiita.com/Kmat67916008/items/7aaa41be4e25bace43dc)|機械学習<br>ニューラルネットワーク<br>Kaggle<br>|90|[Kmat67916008](https://qiita.com/Kmat67916008)|
|97|2024-10-25|[AIモデルを構築して日経平均株価を予測してみた](https://qiita.com/kinopy513/items/7ec37b9bab24d6e20192)|Python<br>機械学習<br>データ分析<br>AI<br>株価<br>|88|[kinopy513](https://qiita.com/kinopy513)|
|98|2024-01-28|[チャート見るのがだるいのでTradingViewを使って自動売買してみた件：Bitget編](https://qiita.com/danieltanaka/items/eaf04fd3f847966bc9d9)|Python<br>Flask<br>Bitcoin<br>crypto<br>TradingView<br>|86|[danieltanaka](https://qiita.com/danieltanaka)|
|99|2024-01-06|[プログラミング１年目の2023年に勉強した技術・書籍の振り返り](https://qiita.com/masamichi2004/items/f3a8a9c4ebaa0928d7ff)|Python<br>プログラミング<br>Vue.js<br>エンジニア<br>|84|[masamichi2004](https://qiita.com/masamichi2004)|
|100|2024-06-07|[画像grepツールを作ってみた](https://qiita.com/UTA_v005/items/d8bc4f84ef25c55fe0f3)|Python<br>grep<br>OCR<br>|83|[UTA_v005](https://qiita.com/UTA_v005)|

※ 完全に宣伝ですが私が投稿した過去記事もNo.22にランクインしていました（良かったら見てみて下さい）。
[「新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック」](https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9)

# 生成AI カテゴリ 50 選

|No|投稿日|タイトル|タグ|いいね数|user_id|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|2024-06-30|[エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック](https://qiita.com/b-mente/items/93ea3d9a4fc33a76b949)|Python<br>初心者<br>AI<br>ChatGPT<br>CodeInterpreter<br>|1785|[b-mente](https://qiita.com/b-mente)|
|2|2024-02-26|[GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話](https://qiita.com/watanabe-tsubasa/items/12dc7ba9a6de55e8afd9)|Python<br>linebot<br>GoogleCloud<br>FastAPI<br>GPT-4<br>|1158|[watanabe-tsubasa](https://qiita.com/watanabe-tsubasa)|
|3|2024-03-19|[RAGの実装戦略まとめ](https://qiita.com/jw-automation/items/045917be7b558509fdf2)|Python<br>AI<br>rag<br>ChatGPT<br>|792|[jw-automation](https://qiita.com/jw-automation)|
|4|2024-07-17|[【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】](https://qiita.com/nqdior/items/1bef77d46e199f8ec97c)|Python<br>生成AI<br>ChatGPT<br>GPT-4<br>CodeAGI<br>|505|[nqdior](https://qiita.com/nqdior)|
|5|2024-05-06|[話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！](https://qiita.com/minorun365/items/4c5dba1de7977c386249)|ローコード<br>生成AI<br>Dify<br>|494|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|
|6|2024-11-26|[生成AIで会社の要件定義プロセスを100倍高速化した話](https://qiita.com/Umeco_co/items/8a434b0e72202d4532ca)|Python<br>AI<br>要件定義<br>DX<br>生成AI<br>|467|[Umeco_co](https://qiita.com/Umeco_co)|
|7|2024-08-07|[RAG入門: 精度改善のための手法28選](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/0949aaac17f7b0a4c807)|Python<br>rag<br>langchain<br>LLM<br>|460|[FukuharaYohei](https://qiita.com/FukuharaYohei)|
|8|2024-01-07|[ChatGPTを社内に配ってもあまり使われない本当の理由](https://qiita.com/jw-automation/items/cf8ffc7a0edab512d917)|AI<br>DX<br>業務効率化<br>生成AI<br>ChatGPT<br>|459|[jw-automation](https://qiita.com/jw-automation)|
|9|2024-09-22|[生成AIにTOEIC®リスニング問題を無限に生成してもらい、スコア900超え達成した話](https://qiita.com/readiness_/items/3a03e525344aca6d58c2)|Python<br>AI<br>TOEIC<br>個人開発<br>ChatGPT<br>|431|[readiness_](https://qiita.com/readiness_)|
|10|2024-04-01|[AIによる爆速開発：画面設計からプログラミングまで自動化！？](https://qiita.com/ssc-yshikeda/items/d9a6ba46c897aae186a4)|AI<br>GPT-4<br>Uizard<br>UISketcher<br>|394|[ssc-yshikeda](https://qiita.com/ssc-yshikeda)|
|11|2024-07-20|[【178選】エンジニア必見！最新AIサービス完全ガイド](https://qiita.com/K3n_to_n17/items/471b4cfc573c099def1a)|まとめ<br>AI<br>生成AI<br>|276|[K3n_to_n17](https://qiita.com/K3n_to_n17)|
|12|2024-03-27|[1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた](https://qiita.com/ot12/items/5665f73f4d90d2600000)|AI<br>ノーコード<br>StableDiffusion<br>生成AI<br>ChatGPT<br>|274|[ot12](https://qiita.com/ot12)|
|13|2024-03-05|[GPT-4よりすごいらしいClaude 3が気になったあなたへ](https://qiita.com/moritalous/items/8266f0c4bea6514713f7)|AWS<br>bedrock<br>GPT-4<br>claude<br>claude3<br>|269|[moritalous](https://qiita.com/moritalous)|
|14|2024-03-01|[AWSの生成AIで社内文書検索！ Bedrockのナレッジベースで簡単にRAGアプリを作ってみよう](https://qiita.com/minorun365/items/24dfb0ea3afde6ed0a56)|AWS<br>ハンズオン<br>bedrock<br>生成AI<br>KnowledgeBaseForAmazonBedrock<br>|269|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|
|15|2024-06-27|[「よーしパパ、Ollama で Llama-3-ELYZA-JP-8B 動かしちゃうぞー」](https://qiita.com/s3kzk/items/3cebb8d306fb46cabe9f)|LLM<br>ELYZA<br>ollama<br>Llama-3-ELYZA-JP-8B<br>|242|[s3kzk](https://qiita.com/s3kzk)|
|16|2024-01-27|[机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S）](https://qiita.com/n_kats_/items/c6424c2209dbcbb82976)|論文読み<br>ChatGPT<br>LLM<br>NGK<br>|241|[n_kats_](https://qiita.com/n_kats_)|
|17|2024-03-05|[GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみた](https://qiita.com/tatsuki-tsuchiyama/items/21a77f764ea3a07ab901)|Python<br>AWS<br>Azure<br>OpenAI<br>GoogleCloud<br>|238|[tatsuki-tsuchiyama](https://qiita.com/tatsuki-tsuchiyama)|
|18|2024-02-08|[【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】](https://qiita.com/A7_data/items/f485df92af79bad7ab07)|AI<br>ChatGPT<br>LLM<br>|220|[A7_data](https://qiita.com/A7_data)|
|19|2024-10-12|[教科書・本を自動生成するツールをChatGPTで作ってみた](https://qiita.com/hook125/items/c6f7ea1135ac8608d606)|LaTeX<br>GoogleColaboratory<br>ChatGPT<br>langchain<br>LLM<br>|217|[hook125](https://qiita.com/hook125)|
|20|2024-05-14|[GPT-4o の画像認識能力がすごい！カロリー推定アプリを作ってみる](https://qiita.com/sakasegawa/items/45947b0a1c1abb963d0a)|画像処理<br>画像認識<br>GPT-4o<br>カロリー推定<br>|216|[sakasegawa](https://qiita.com/sakasegawa)|
|21|2024-09-05|[RAGは検索エンジンが命！Azure AI Search初心者入門](https://qiita.com/yamazombie/items/4d31d3c39717164ec805)|Python<br>Azure<br>プログラミング<br>初心者<br>生成AI<br>|205|[yamazombie](https://qiita.com/yamazombie)|
|22|2024-10-23|[LLMでPCを操作！？Claudeの新機能「computer use」を早速試してみた](https://qiita.com/hedgehog051/items/eddcf26ad5d1dc8086d5)|bedrock<br>vertex<br>claude<br>ComputerUse<br>|193|[hedgehog051](https://qiita.com/hedgehog051)|
|23|2024-04-08|[OpenAIのライバル:Cohereが最高にイケている件](https://qiita.com/sergicalsix/items/d5c7a0a420a213309bfc)|生成AI<br>LLM<br>Cohere<br>|189|[sergicalsix](https://qiita.com/sergicalsix)|
|24|2024-02-17|[【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】](https://qiita.com/A7_data/items/24b8148c65a2efa5b97b)|AI<br>ChatGPT<br>LLM<br>|188|[A7_data](https://qiita.com/A7_data)|
|25|2024-10-09|[新入社員が２人で生成AIアプリを作った話 〜開発から特許出願まで〜](https://qiita.com/kyuko/items/d2708709827411feb292)|インターン<br>アプリ開発<br>音声<br>kag<br>生成AI<br>|178|[kyuko](https://qiita.com/kyuko)|
|26|2024-04-06|[LLMアプリ開発の必須ツール？！Langfuseがすごい！](https://qiita.com/moritalous/items/76ba9f2ad200df335d07)|bedrock<br>Streamlit<br>langchain<br>LLM<br>langfuse<br>|172|[moritalous](https://qiita.com/moritalous)|
|27|2024-03-01|[【論文丁寧解説】BitNet b1.58とは一体何者なのか](https://qiita.com/tech-Mira/items/67dec9c5a5f025d2727a)|Microsoft<br>アルゴリズム<br>大規模言語モデル<br>LLM<br>BitNet<br>|167|[tech-Mira](https://qiita.com/tech-Mira)|
|28|2024-06-21|[GPT-4oを超えた？ Claudeの最新モデル3.5が登場！ AWSのBedrockで早速使ってみた](https://qiita.com/minorun365/items/cd46235d5e446b1f41c5)|bedrock<br>生成AI<br>Anthropic<br>claude<br>|149|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|
|29|2024-03-30|[生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？](https://qiita.com/HIsui0921/items/3708fdb95e263d5fab98)|Python<br>勉強法<br>プログラミング初心者<br>生成AI<br>ChatGPT<br>|148|[HIsui0921](https://qiita.com/HIsui0921)|
|30|2024-03-11|[ChatGPTで覚えておくと便利なMarkdown記法5選](https://qiita.com/kouz496/items/adcf8c4dfabf192e1d34)|Markdown<br>プロンプト<br>ChatGPT<br>|140|[kouz496](https://qiita.com/kouz496)|
|31|2024-10-04|[GraphRAGを使った生成AIチャットアプリを作ってみた](https://qiita.com/ssfujita/items/65a952f299190f4c1e6a)|OpenAI<br>rag<br>生成AI<br>langchain<br>LLM<br>|137|[ssfujita](https://qiita.com/ssfujita)|
|32|2024-07-16|[生成AIは日本語の画像をどこまで理解できるのか？](https://qiita.com/yamazombie/items/b7b76ea3f0103fc0f41b)|初心者<br>ポエム<br>エンジニア<br>生成AI<br>ChatGPT<br>|133|[yamazombie](https://qiita.com/yamazombie)|
|33|2024-11-23|[AIの女の子がわいわい競馬予想するシステムを個人展示したら倍率2000倍の馬券が当たってしまった (2)マルチエージェント構造編](https://qiita.com/oktamajun/items/7c848302339662dd58c3)|マルチエージェントシステム<br>競馬予想<br>LLM<br>複合AI<br>CAIS<br>|132|[oktamajun](https://qiita.com/oktamajun)|
|34|2024-12-09|[VSCode+ChatGPTより爆速になれるAIエディタ【Cursor】無料プランあり](https://qiita.com/small_island/items/e6cd373ba4f9b124e848)|AI<br>VSCode<br>cursor<br>OpenAI<br>ChatGPT<br>|131|[small_island](https://qiita.com/small_island)|
|35|2024-04-21|[【Bedrock×Lambda】高精度なハイブリッド検索RAGをサーバレスで実装（Slack連携も可）](https://qiita.com/Naoki_Ishihara/items/662d70a9bd0dc3a8c9ce)|AWS<br>lambda<br>rag<br>bedrock<br>claude<br>|130|[Naoki_Ishihara](https://qiita.com/Naoki_Ishihara)|
|36|2024-07-23|[新卒エンジニア向けの生成AI研修（ハンズオン編）の教材を公開します](https://qiita.com/minorun365/items/7ea8351e7390da28a73d)|新人教育<br>ハンズオン<br>OpenAI<br>bedrock<br>生成AI<br>|127|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|
|37|2024-01-22|[AIエディターCursorを使い始める手順と基本的な使い方を、丁寧にまとめただけの記事。](https://qiita.com/ryamate/items/94a6170c4661242b4c1c)|初心者<br>エディタ<br>AI<br>cursor<br>|126|[ryamate](https://qiita.com/ryamate)|
|38|2024-10-21|[AIエージェントによる業務ヒアリングの自動化](https://qiita.com/jw-automation/items/7dd88bb70e0d25e7b06b)|Python<br>AI<br>ChatGPT<br>langchain<br>LLM<br>|126|[jw-automation](https://qiita.com/jw-automation)|
|39|2024-01-13|[Cursorエディタで開発を爆速化しよう！](https://qiita.com/railgun-0402/items/717f44df9d68d77309f1)|AI<br>VisualStudioCode<br>cursor<br>githubcopilot<br>ChatGPT<br>|125|[railgun-0402](https://qiita.com/railgun-0402)|
|40|2024-08-03|[「生成AIエージェント」の実装入門（LangChain版とLangGraph版を対比）](https://qiita.com/YutaroOgawa2/items/cb5b1db9f07a1c4f3f54)|Python<br>DeepLearning<br>GoogleColaboratory<br>langchain<br>LLM<br>|122|[YutaroOgawa2](https://qiita.com/YutaroOgawa2)|
|41|2024-09-23|[ PythonとLLMで作る！カレー好きのための知識グラフQAシステム](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/30f8330bef60eea5d942)|Python<br>初心者<br>NLP<br>カレー<br>知識グラフ<br>|122|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|
|42|2024-03-05|[GPT-4を超えた？ Claude 3が登場！ Bedrockにも来ました。](https://qiita.com/minorun365/items/e6f3aa71f5e1bdf21139)|AWS<br>bedrock<br>生成AI<br>Anthropic<br>claude<br>|118|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|
|43|2024-04-10|[日本語LLM 9種を量子化して回答内容を比較調査してみた](https://qiita.com/wayama_ryousuke/items/50e36d0dcb37f8fb7dd8)|量子化<br>LLM<br>|117|[wayama_ryousuke](https://qiita.com/wayama_ryousuke)|
|44|2024-11-23|[AIの女の子がわいわい競馬予想するシステムを個人展示したら倍率2000倍の馬券が当たってしまった (3)キャラ実装編･上](https://qiita.com/oktamajun/items/31d9eb46a4937decb67a)|マルチエージェントシステム<br>競馬予想<br>LLM<br>プロンプトエンジニアリング<br>|110|[oktamajun](https://qiita.com/oktamajun)|
|45|2024-03-20|[Chat Vectorを使って日本語LLMをチャットモデルに改造する](https://qiita.com/jovyan/items/ee6affa5ee5bdaada6b4)|Python<br>自然言語処理<br>PyTorch<br>huggingface<br>LLM<br>|109|[jovyan](https://qiita.com/jovyan)|
|46|2024-09-14|[Cursor の無料版を使い続ける場合の設定](https://qiita.com/7shi/items/2e8e3ed2c39e3dc4ee22)|cursor<br>GEMINI<br>copilot<br>|108|[7shi](https://qiita.com/7shi)|
|47|2024-02-05|[ChatGPTのfine-tuningで俺botを作ってみた話](https://qiita.com/jonesjones/items/74e28be43596878e7aaa)|Python<br>FineTuning<br>ChatGPT<br>ChatGPT-API<br>|106|[jonesjones](https://qiita.com/jonesjones)|
|48|2024-05-18|[AIは仕事ではなく仕事力を奪う？](https://qiita.com/kaku3/items/37a43cfa143361f50315)|ポエム<br>教育<br>AI<br>pm<br>新人プログラマ応援<br>|104|[kaku3](https://qiita.com/kaku3)|
|49|2024-06-08|[Open WebUI (Formerly Ollama WebUI) がすごい](https://qiita.com/moritalous/items/1cad6878ea750d18747c)|AWS<br>Docker<br>bedrock<br>litellm<br>OpenWebUI<br>|102|[moritalous](https://qiita.com/moritalous)|
|50|2024-07-26|[オライリー本「AWSではじめる生成AI」日本語版の宇宙最速レビュー🚀](https://qiita.com/minorun365/items/2236da75c9387873cdf0)|AWS<br>書評<br>オライリー本<br>生成AI<br>|101|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|

# タグ別記事数ランキング
※ いいね数が 30 以上の記事のタグ数を集計し上位 37 位までを掲載（合計 53 タグ）

|ランク|タグ名|記事投稿数|ランク|タグ名|記事投稿数|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|Python|160|26|Docker|6|
|2|LLM|45|26|Pyxel|6|
|2|ChatGPT|45|26|FastAPI|6|
|4|AI|44|31|VSCode|5|
|5|機械学習|41|31|画像処理|5|
|6|生成AI|38|31|cursor|5|
|7|初心者|27|31|統計学|5|
|8|bedrock|22|31|Kaggle|5|
|9|OpenAI|21|31|DeepLearning|5|
|10|AWS|18|37|Poetry|4|
|10|データ分析|18|37|StableDiffusion|4|
|12|claude|15|37|PyTorch|4|
|12|langchain|15|37|Django|4|
|12|rag|15|37|GEMINI|4|
|15|データサイエンス|13|37|React|4|
|16|Python3|12|37|GPT-4o|4|
|17|Streamlit|11|37|JavaScript|4|
|18|ED法|10|37|Databricks|4|
|18|GPT-4|10|37|エンジニア|4|
|20|SQL|9|37|競技プログラミング|4|
|20|誤差拡散法|9|37|AtCoder|4|
|22|個人開発|8|37|数学|4|
|23|アルゴリズム|7|37|ゲーム制作|4|
|23|Dify|7|37|Azure|4|
|23|プログラミング|7|37|Webアプリケーション|4|
|26|MySQL|6|37|GitHub|4|
|26|pandas|6| | | |

### 参考：2023年

<details><summary>結果を表示</summary><div>

|ランク|タグ名|記事投稿数|ランク|タグ名|記事投稿数|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|Python|251|22|SQL|10|
|2|ChatGPT|221|22|Docker|10|
|3|AI|73|22|深層学習|10|
|4|OpenAI|68|22|Excel|10|
|5|初心者|58|28|個人開発|9|
|6|機械学習|56|28|DeepLearning|9|
|7|記事投稿キャンペーン_ChatGPT|42|28|統計検定|9|
|8|GPT-4|40|28|AWS|9|
|9|データサイエンス|35|32|CognitiveSearch|8|
|10|LLM|34|32|プログラミング|8|
|11|langchain|32|32|AzureOpenAIService|8|
|12|データ分析|30|32|NLP|8|
|13|gpt-3|24|32|JavaScript|8|
|14|統計学|20|37|PyTorch|7|
|14|自然言語処理|20|37|matplotlib|7|
|14|Azure|20|37|ディープラーニング|7|
|17|プロンプトエンジニアリング|15|37|Slack|7|
|17|Python3|15|37|Streamlit|7|
|19|pandas|14|37|Transformer|7|
|20|新人プログラマ応援|13|37|競技プログラミング|7|
|21|ポエム|11|37|VSCode|7|
|22|プロンプト|10|37|kubernetes|7|
|22|数学|10| | | |

</div></details>

## 傾向分析（by ChatGPT）

### 2024年の傾向 
 
1. **AI関連の多様化と継続的な関心** 
2024年もAIや機械学習関連のタグが目立ちます。「LLM」「ChatGPT」「AI」「生成AI」など、生成型AIや大規模言語モデル（LLM）への関心が引き続き高いことが示されています。また、新しく「bedrock」や「claude」「rag」などのタグが登場しており、新技術や新プラットフォームが注目されていることがわかります。
 
2. **Pythonの圧倒的な人気の継続** 
Pythonは2023年と同様に1位を維持していますが、記事投稿数が大幅に減少（251 → 160）している点が注目されます。全体的に投稿数が分散化し、他のタグに注目が分散していることがうかがえます。
 
3. **初心者向け記事の継続的な需要** 
「初心者」タグが7位にランクインしており、初心者向けの技術コンテンツが依然として需要が高いことが分かります。
 
4. **生成AI関連技術の注目** 
「生成AI」「OpenAI」「LangChain」など、生成型AIやその関連技術に注目が集まっています。特に「生成AI」は2023年にはランキング外でしたが、2024年には上位に入っています。
 
5. **技術の広がりと分散化** 
投稿数が減少したタグが多い一方で、新しいタグが増加しており、技術のトピックが広がりを見せています。「Pyxel」「cursor」「GEMINI」など、比較的ニッチな技術やツールもランキングに入っています。

### 2023年の傾向
1. **Pythonと機械学習の強い関心**
Pythonと機械学習は上位に位置しており、これらの技術の人気が高かったことがわかります。

2. **初心者向けのコンテンツ**
「初心者」が高ランクで、この年も初心者向けのコンテンツが注目されていました。

3. **DeepLearningの注目**
「DeepLearning」が5位にランクインしており、深層学習への関心が高かったことがわかります。

4. **多様な技術の関心**  
「自然言語処理」「データサイエンス」「統計学」といった多様な技術的な話題がランクインしています。 

### タグ別投稿記事数ランキングの2023年と2024年の違い 
 
1. **GPT関連の変化** 
2023年は「ChatGPT」が2位（221記事）、「GPT-4」が8位（40記事）、「gpt-3」も13位（24記事）に入っており、GPT関連タグが注目の中心でした。2024年は「ChatGPT」が同じく2位（45記事）を維持していますが、投稿数は大幅に減少し、他のGPT関連タグ（GPT-4など）はランクを下げています。
 
2. **新しい技術やツールの台頭** 
2024年は「bedrock」「claude」「rag」「Dify」など、新しい技術やツールがランキングに登場しています。一方で、2023年にランクインしていた「記事投稿キャンペーン_ChatGPT」「gpt-3」などはランキングから外れています。
 
3. **投稿数の分散化** 
2023年は上位のタグが非常に高い投稿数を誇っていたのに対し、2024年は投稿数が分散化している傾向があります。これは、新しいテーマやツールへの関心が多岐にわたっていることを示しています。
 
4. **クラウド関連タグの変化** 
2023年は「Azure」や「AzureOpenAIService」がランキングに入っていましたが、2024年にはこれらが大きく順位を落としています。一方で「AWS」はランキングを維持しています。
 
5. **ニッチ技術やテーマの台頭** 
「Pyxel」「cursor」「ED法」「誤差拡散法」など、2024年はより専門的な技術やテーマがランキング入りしています。これは、特定のコミュニティやニッチな技術に注目が集まっていることを示します。

# ベストオーサーズランキング
いいね数が30以上の記事のいいね数を著者別に集計し、上位25位までを掲載しています。

左列： Python / データ分析カテゴリ　|　右列： 生成 AI カテゴリ

|No|user_id|いいね数|No|user_id|いいね数|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|[KNR109](https://qiita.com/KNR109)|1478|1|[b-mente](https://qiita.com/b-mente)|1785|
|2|[SFITB](https://qiita.com/SFITB)|1327|2|[minorun365](https://qiita.com/minorun365)|1449|
|3|[ryosuke_ohori](https://qiita.com/ryosuke_ohori)|1276|3|[jw-automation](https://qiita.com/jw-automation)|1377|
|4|[eureka-ai](https://qiita.com/eureka-ai)|1256|4|[watanabe-tsubasa](https://qiita.com/watanabe-tsubasa)|1158|
|5|[aokikenichi](https://qiita.com/aokikenichi)|1231|5|[moritalous](https://qiita.com/moritalous)|727|
|6|[CinnamonSea2073](https://qiita.com/CinnamonSea2073)|1110|6|[nqdior](https://qiita.com/nqdior)|570|
|7|[kanekanekaneko](https://qiita.com/kanekanekaneko)|920|7|[sakasegawa](https://qiita.com/sakasegawa)|477|
|8|[kitao](https://qiita.com/kitao)|907|8|[Umeco_co](https://qiita.com/Umeco_co)|467|
|9|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|836|9|[FukuharaYohei](https://qiita.com/FukuharaYohei)|460|
|10|[pocokhc](https://qiita.com/pocokhc)|761|10|[readiness_](https://qiita.com/readiness_)|431|
|11|[scomup](https://qiita.com/scomup)|689|11|[A7_data](https://qiita.com/A7_data)|408|
|12|[ak-sasaki0919](https://qiita.com/ak-sasaki0919)|677|12|[ssc-yshikeda](https://qiita.com/ssc-yshikeda)|394|
|13|[KanNishida](https://qiita.com/KanNishida)|669|13|[yamazombie](https://qiita.com/yamazombie)|338|
|14|[SimonLee](https://qiita.com/SimonLee)|665|14|[K3n_to_n17](https://qiita.com/K3n_to_n17)|276|
|15|[rana_kualu](https://qiita.com/rana_kualu)|621|15|[hedgehog051](https://qiita.com/hedgehog051)|274|
|16|[inoshun](https://qiita.com/inoshun)|589|16|[ot12](https://qiita.com/ot12)|274|
|17|[fujine](https://qiita.com/fujine)|556|17|[oktamajun](https://qiita.com/oktamajun)|242|
|18|[yukky_memo](https://qiita.com/yukky_memo)|520|18|[s3kzk](https://qiita.com/s3kzk)|242|
|19|[ymiya14](https://qiita.com/ymiya14)|486|19|[n_kats_](https://qiita.com/n_kats_)|241|
|20|[nucomiya](https://qiita.com/nucomiya)|420|20|[tatsuki-tsuchiyama](https://qiita.com/tatsuki-tsuchiyama)|238|
|21|[ShotaOki](https://qiita.com/ShotaOki)|409|21|[sergicalsix](https://qiita.com/sergicalsix)|234|
|22|[kunishou](https://qiita.com/kunishou)|399|22|[Naoki_Ishihara](https://qiita.com/Naoki_Ishihara)|232|
|23|[Cartelet](https://qiita.com/Cartelet)|390|23|[hook125](https://qiita.com/hook125)|217|
|24|[suikabar](https://qiita.com/suikabar)|358|24|[Tadataka_Takahashi](https://qiita.com/Tadataka_Takahashi)|211|
|25|[shiromofufactory](https://qiita.com/shiromofufactory)|336|25|[ksonoda](https://qiita.com/ksonoda)|186|

# おわりに
いかがでしたでしょうか？2024年の Python / データ分析 / 生成 AI 関連の人気記事を見ることでデータサイエンス界隈でこの1年にどんな技術が話題になったかを振り返ることができたかと思います。特に生成 AI 関連では昨年までは ChatGPT や GPT-4 がたくさんの注目を集めていましたが 2024 年には 他の生成 AI モデル やローカル LLM 、RAG などへの関心も高まっているように感じました。2025年もまたあっと驚くような技術が出てきてワクワクさせてくれると思うと今から非常に楽しみですね（個人的には動画生成 AI や AGI が登場するのかに注目しています）。

私も、来年も引き続き知見や面白い技術をたくさん共有していければと思っています。

ともて短い記事でしたが読んでいただきありがとうございました。それでは皆さん良いお年を！

# おまけ
今回、150選の記事を紹介しましたが、いい数30以上で150選に入らなかった記事も以下にまとめているのでこちらも是非ご覧下さい（150選に入る記事は初学者向など多くの人に好まれる記事も多い印象ですが、150選外の記事は中上級者向けの有益な記事も多数見受けられました）。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1N_d5p4IgUGS2D7TPs9IXYNrV9lYLqP1d/edit?usp=sharing&ouid=115033865412121769009&rtpof=true&sd=true