こんにちは、Heywaです。
これまでPyCaretとClaude Codeを使った「自動化の基本」や「デバッグ術」について解説してきましたが、今回はより実践的な内容に踏み込みます。
「ツールが便利なのは分かったけど、実際どんな場面で使えるの？」
そんな疑問にお答えするため、私が実際に副業や趣味のプロジェクトで活用している「PyCaret × Claude Codeの実践的ユースケース3選」をご紹介します。システム思考で課題を解決したい方の参考になれば幸いです。
ユースケース1：ボートレース（競艇）の着順予測システム
私が趣味と実益を兼ねて構築しているのが、ボートレースの着順予測システムです。公営競技のデータは「選手の実力」「モーターの性能」「コースの有利不利」「天候」など、変数が非常に多く、機械学習の格好の題材になります。
Claude Codeへの指示（プロンプト例）
「過去1年分のボートレースのレース結果データ（
boat_race_data.csv）を使って、1号艇が1着になる確率を予測する分類モデルを作って。PyCaretのclassificationモジュールを使い、AUCが最も高いモデルをチューニングして保存して。」
ここがAwesome！
ボートレースのデータは、カテゴリ変数（選手の級別、ボート場など）と数値変数（勝率、モーター連対率など）が複雑に混ざり合っています。通常なら前処理だけで日が暮れてしまいますが、PyCaretの setup() に投げれば、One-Hotエンコーディングや欠損値補完を全自動でやってくれます。空いた時間で「新しい特徴量（例：直近3節の平均スタートタイミング）をどう作るか」という上流の設計に集中できます。
ユースケース2：ブログ記事のPV（アクセス数）予測と改善
このブログ「Awesomeのある日々を求めて」の運営にも、機械学習を活用しています。過去の記事データから「どんなタイトルの長さ、キーワード、文字数の記事が読まれやすいか」を分析し、PVを予測するモデルです。
Claude Codeへの指示（プロンプト例）
「WordPressからエクスポートした記事データ（
blog_posts.csv）を使って、公開後30日間のPV数を予測する回帰モデルを作って。PyCaretのregressionモジュールを使い、plot_model(plot='feature')で『どの特徴量がPVに最も影響を与えているか』を可視化した画像（feature_importance.png）を出力して。」
ここがAwesome！
単にPVを予測するだけでなく、plot_model を使って「特徴量の重要度（Feature Importance）」を可視化できるのが最大のメリットです。「文字数よりも、タイトルに含まれる特定のキーワードの方がPVへの影響が大きい」といったインサイトが数分で得られ、次の記事作成の戦略に直結します。
ユースケース3：仮想通貨（DeFi）の異常検知アラート
私はDeFi（分散型金融）での運用も行っていますが、仮想通貨の価格や取引量は24時間365日、激しく変動します。そこで、PyCaretの「異常検知（Anomaly Detection）」モジュールを使って、相場の急変をいち早く察知するシステムを作っています。
Claude Codeへの指示（プロンプト例）
「直近1ヶ月のビットコインの1時間足データ（
btc_hourly.csv）を使って、PyCaretのanomalyモジュールで異常検知モデル（Isolation Forestなど）を作って。異常スコアが一定値を超えたデータポイントを抽出し、anomalies.csvとして出力するスクリプトを書いて。」
ここがAwesome！
異常検知は「正解ラベル」がない教師なし学習になるため、通常の機械学習ライブラリでは実装のハードルが少し上がります。しかしPyCaretなら、分類や回帰と全く同じ setup() → create_model() の流れで実装できます。これをCronやAWS Lambdaで定期実行し、異常を検知したらLINEやDiscordに通知を送るようにすれば、立派な監視システムの完成です。
まとめ：技術は「手段」、目的は「Awesomeな日々」
PyCaretやClaude Codeは、あくまで「手段」に過ぎません。重要なのは、「その技術を使って、自分の生活やビジネスのどんな課題を解決するか」です。
ADHDの特性を持つ私にとって、ルーチンワークや複雑なコーディングは鬼門ですが、これらのツールを使えば、自分の「アイデア」を最速で「形（システム）」にすることができます。
皆さんも、身近にあるデータ（家計簿、睡眠記録、仕事のタスク履歴など）を使って、まずは小さな予測モデルを作ってみてください。そこから、あなただけの「Awesomeな自動化ライフ」が始まるはずです。
