From:山極綾子
「この度は大変申し訳ございませんでした！お怪我はございませんでしたか？」
「本社の方で調べさせていただいたところ、
初期不良であるとの結論になりまして、
追ってお客様には新品のものをお送りさせていただきたいのですが、
よろしいでしょうか？」
先日メルマガでお伝えした、たった3か月で壊れた靴について、
嬉しい続報がありました。
曰く、これは製品側の初期不具合であること。
曰く、消費者である私に非はないため、新品に交換してもらえること。
「ぜひお願いします～！」
「製品ですし、不具合はあると思っていますので、お気になさらないでください」
表向きはそんなことを伝えつつ、
内心「そりゃそうだよね！」と思っていたりしました。
3か月程度しか使っていないにもかかわらず縫い目からほつれていってしまうのは、
どう考えても設計上想定された耐久性とは思えません。
きっと新しいものに変えてくれるだろうと思いつつ、やっぱり不安もあったので、
無事そのご連絡をいただけたときはかなりほっとしました。
不安から解放され、ほくほくしていたのですが、
この感覚に何か覚えがあり、ふと考え込んでしまいました。
きっと大丈夫だろうと思いつつ感じる不安感。
どこで感じたんだろうか…と思い返してみれば、
それは研究のための実験を回しているときでした。
ちゃんと学習されるかな…。
学習されて欲しいな…。
そんな風に祈りながらPCとにらめっこしていることがあります。
というのも、AI、すなわち機械学習ははあくまで、
与えられたデータからルールを学習するものです。
そして困ったことに、人間とは違い、
「このデータに共通するルールはないかもしれない」
ということには気づけません。
あくまで目の前のデータを上手く説明できるルールを学習するだけなのです。
私が誤った設定をしていたら。
得られた結論は不適切かもしれませんし、
そもそも学習がうまくされないかもしれません。
例えば、企業の経理の情報から、成長率をモデル化しようと考えたとします。
何も考えず過去得られるすべてのデータを追加情報なしで与えてしまうと、
高度経済成長期のある企業の成長率と、
リーマンショックなど様々な要因があった元での企業の成長率を、
同じ視点からモデル化しようとしてしまうことすらあります。
順調に上がっていくものと、下がってしまったもの。
その二つを一度にモデル化しようと思えば、その間を取って、
「成長率は0」という結論を出してしまうこともあるかもしれません。
つまり、AIに入力されるデータが適切であることは、
人間が保証してあげる必要がある、と言えます。
とりあえず企業に蓄積されたデータを、
なんとなくディープラーニングに入れてみよう！
ディープラーニングって、すごいらしいし！
…そのような方法では意味のある結論が得られないのは、
当たり前のことのように思えます。
山極綾子
P.S.
いかにうまくデータを与えるか。
AIに関するブログなどでは方法論ばかりが取りざたされますが、
その前準備の段階が出来ていなければ全て台無しになってしまいます。
それこそ、人間の腕の見せ所に違いありません。
P.P.S.
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