From:山極綾子
「tell me what you want ~ ♪」
お気に入りのTwiceの楽曲を聞きながら、峠道をドライブ。
気分よく歌っていたのに、突然止まってしまいました。
なんで！？
よく考えたらここは、町と町をつなぐ峠道。
周りにあるのは雪と山と白樺の木と。
そして鹿が何頭か。
確かに、この辺りに電波を引く必要性はあまりなさそうです。
オンラインで音楽を聴いていたために、電波が圏外になったその時、
音楽が止まってしまったようでした。
基本的にどこでも使えるインターネット。
でもよく考えれば、人があまりいないところに電波を引く必要はありません。
場所によってその強度を変えるのは、よく考えれば当たり前のことです。
後は、大きなイベントの時には各携帯会社社員の方が通信機器を背負って、
通信可能量を増やしていたりしましたが。
いずれにしても、場所に合わせて変わるのは何も通信容量に限った話ではありません。
機械学習の手法に、ガウス過程、というものがあります。
こちらはデータがガウス過程と呼ばれる確率過程に則って発生すると仮定する手法です。
…が、詳しいことは置いておいて、どんなことができるのかと言いますと。
新しいデータを得たら、それに合わせて、「データは大体この辺りにあるだろう」
と推定する範囲を狭めていく…といったような推定ができるようになります。
最初は全くよくわかっていなかったものについて、例えば
東京では通信速度がXくらいあるから、その近くの神奈川は同じくらいあるはずだ。
実際に神奈川の通信容量を測ってみると、Xよりはちょっと小さいYくらいだったから、
東京から距離が離れる静岡になるともう少し通信容量が小さいかもしれない…。
（本当のところは全く分かっておりません。例え話ですのであしからず…）
そんなように、ある程度推定に幅を持たせて、手元にあるデータから推定することができます。
この手法、とても便利なのですが、問題点がいくつかあります。
そのうちの一つ。
区間の端っこは、データが取れないためにあやふやなままになってしまう、と言うことです。
東京には多くの人がいるため、それらの情報を集めればかなり正確な
通信容量のデータが得られます。
いっぽうで、私が圏外になってしまったようなエリアでは、
そもそも人が少ない（おそらく住んでもいない）地域なため、
通信容量の平均値を確信度高く推定することができません。
沢山の人がいればデータが集まって、より正確な情報が取れる。
ひょっとしてこれは、人事の世界でも言えるのかもしれません。
山極綾子
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