ふるさと納税ver2

From:山極綾子

ピンポーン♪

昨日出荷しましたメールが来たばっかりなのに、届くの早い！

白菜！立派！

美味しそうな卵もあるし、ほうれん草も小松菜も、サラダ菜も、ニンジンも…。

…野菜室、入りきらないけどどうしよう…。

先日、再び注文したふるさと納税の、野菜詰め合わせが届きました。

この前始めて頼んでみたのですが、普段であれば絶対買わないものが入っていたり、

珍しい食材が入っていることを知り、ちょっとばかしはまってしまいました。

例えばきくらげ。

多分、調理前のものを見たのは初めてだった気がします。

そもそも料理の仕方が分からない…！と思っていたら、

中にレシピが入っていて有難く思ったり。

あとは里芋。

一度かゆい思いをしてから、絶対にもう火が通っていない生のものは買うまいと

思っていたのですが、届いてしまったらどうしようもありません。

かゆくならないように頑張って皮をむき、美味しくいただくことが出来ました。

そして今回はそれらが届いた自治体とは別のところで頼んでみたのですが、

今度はオーソドックスなものがたくさん届きました。

そして冒頭にありましたように、あまりの量に、野菜室の容量オーバー。

しばらく部屋の中で休んでもらうことになりました。

美味しい野菜がたくさん食べられることに味をしめましたので、

来年以降もふるさと納税でお野菜を頼もうかと思っているのですが、

これ、どの自治体に頼むのが私にとっての正解なのでしょうか。

オススメの自治体を決めるのは、とても難しい問題です。

まず、評価基準が一意に決まっていません。

そのときどきの冷蔵庫事情もありますし、季節によっても欲しい野菜は変化します。

加えて、一番の問題は、届くまで何が入っているか分からないことです。

実際に来たものを見るまで、「この自治体で良かったのか？」を評価することはできません。

ところで、時間が経たないと評価が出来ないのは、機械学習でも起こり得ます。

データ分析では、手元にあるデータを正解としてモデルを学習することが多々あります。

でも本当に知りたいのは、今後起こる事象がどうであるか、です。

今のお客さんを分析して、将来商品を購入してくれそうなお客さんを知りたい。

どのくらい売り上げが上がるかを知りたい。

手元のデータだけに過剰に適合してしまっては、

本当に知りたい未来の情報に全く合わないことになってしまいます。

どのくらい汎用的なものになっているか、それが肝になってきそうです。

山極綾子

P.S.

手元にあるデータだけで汎用性を測る一つの方法としては、

データを「モデル学習用」「モデルのテスト用」といくつかのグループに分けて

学習する方法がとても一般的です。

その分け方も、比較的新しいデータをテスト用にしたり、まんべんなくテスト用にしたり、

いろいろな工夫の方法があります。

とてもとても奥の深い問題です。

P.P.S.

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