From:山極綾子
楽しく研究を進めているとき、ふと我に返って気になること。
「この研究って、実際にビジネスで使えるのだろうか」
例えばとあるデータがポジティブかネガティブかを評価する機械学習モデルを考えるとします。
機械学習はあくまで今あるデータからルールを学習するものなので、
事前に人間が評価したデータを与える必要があります。
研究ではもちろん研究者が（時にはお金をかけて）データを集めればいいだけなのですが、
例えばこの研究の目的がお客様にとってポジティブな文章を伝えたいと思ったとき。
どうすればお客様の意見を聞くことができるのか、という点から考える必要があります。
一方で、ビジネスでやりたいことが機械学習には絶対無理！なことももちろんあります。
ドラえもんのように何でもできるロボットが欲しいと思っても今の技術では難しいですし、
人間にも判断できないような難しい問題を解くことができる機械学習も、
そもそもデータを与えることができないため作成できません。
機械学習の理論と、実際の活用場面。
その双方を知っている必要があると言えます。
ところで、理論と現場を両方知っている人が重宝されるのは、何も機械学習だけではありません。
実はゴルフ場の建築においても同じ事だというのです。
【ゴルフコース設計家の右腕「フォアマン」と「シェイパー」】
https://blog.people-resource.jp/foreman_and_shaper/
賢者の人事 企業と人材をつなぐ人事情報メディアより
設計がメインであった人が現場を知ってより魅力的な設計ができるようになり。
現場がメインであった人が設計を知って、より設計者の意図を汲むことができるようになったり。
双方を知ることでいい影響があるのは、どの分野でも変わらないのかもしれません。
山極綾子
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