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データ分析のための数理モデル入門を読んだ

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仕事でも日常生活で使う家電やiPhoneのような通信端末でも、テクノロジーとかかわらずにいることはできない感じがする。仕事においては、便利なアイテムを導入しようと提案するにしても、なぜそれが適切だと判断できて、現状からどんな効果が期待されるのかを示せなければ相手にされない。日常においては、AI搭載と謳っている機器を使わないにしても、iPhoneのような通信端末を使う以上はGoogle検索の偏りについて理解していなければ、自分が入力した言葉が日本国内用に制限された結果なのだと知らずに過ごすこととなる。

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たとえば、プライベートネットワークでアメリカのサーバを経由するなどしてアクセスしない限りは、日本からのアクセスに最適化されるなどだろうか。ここで誰にとっての最適化なのか考えてみると、提供者側にとって、なのではと思っている。日本語で情報を集めている人に知ってもらいたいことが自動で表示されるような仕組みになっているのだろう。

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そうはいっても、いままで自宅で個人用PCすらセッティングしたことのなかった私にとっては、IT研修もすんなり身につけることはむずかしい。けれども避けていたら10年後においつけない状況となりそうな感じがしているので、とっつきやすそうなタイトルで初学者向けと明記してある本をいくつか読んでみることにした。わたしがいまのところ、ぼんやりとわかっていることは、あらゆるデータからたくさんの計算をコンピュータがして、導きだした答えを人間が認知できる形で出力するらしいということだ。人間が認知できる形とは、Googleスピーカーでいうところの音声だったり、PCモニターで表示される文字や色などのことだと思う。

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では、そのデータの取り方は適切なのか。要求と課題は何なのか。そもそも問いは適切なのか。そこが最も重要かつ設定が易しくない部分だと感じる。そして、設定が適切でないことにあとから気がついても大規模なデータを収集したあとに、振り出しに戻る時間はどうなるのだろうか。コミュニケーションの道具としての言語やスマートウォッチのようなデジタルデバイスを使うと、使いやすさのあとにふと浮かぶことがある。それは、私はこれらを使って何をしたいのかということだ。使用者はこれらをつかって何ができるのか、という機能の説明はスマートウォッチのメーカーサイトに詳細がある。けれども、まわりに使用者が増えてなんとなく興味をもってなんか便利そう、という薄ぼんやりした感覚でいる人もまだまだ多いのではないかとも感じる。