AI要約本稿は若者のAIリテラシーを育む実体験型ゲーム「Pokémon AI Adventure」を紹介する。RuleBotとDataBotを用い、ルールベースとデータ駆動の学習を比較し、Clue CardsやPackage Cardsでデータを組み立てる。ポケモンのデータとゲームプレイを計算機科学的対象として扱い、ルールとデータがモデル挙動に与える影響と信頼の形成を探る教育研究である。

AI要約本研究は1999-2026年のポケモンカードゲームのカード図像を対象に、視覚特徴を統計的に分析して鉱物の普遍的結晶テンプレートを同定した。PTCGのビジュアル表現を定量化し、現代AIモデルが診断的特徴を識別しづらい課題を指摘する。教育的活用として、カードを教材として活用する可能性を提案する。

AI要約ポケモンを題材に統計学の考え方を具体例とともに解説する記事である。命中率やひるみ、急所などの事象を確率分布で分析する実例を紹介する。

AI要約ポケモンの種族値をタイプ別に分析するPython実装の記事である。PokeAPIを用いてデータを取得しCSV保存と分析手順を実装ベースで示す。