From:山極綾子
あなたはNiziUというガールズグループをご存知ですか？
約一年間かけて行われたオーディションで選ばれた
9人組の女の子たちからなるグループです。
生まれてこの方、アイドルにはまったことが無かったのですが、
最近、彼女たちに完全にはまってしまいました。
先日ミュージックステーションに出演したり、テレビ出演が増えているので、
ご存知の方が増えているのではないか…と思うのですが、
（ファンとしては、少しでも知名度が上がったら嬉しいなあ、と思います。）
はまった理由は、朝の情報番組で流れていた、
彼女たちのオーディションを追ったドキュメンタリー？を見たことです。
オーディションを主催しているのが、日本のSonyと韓国の芸能事務所JYPの二社
ということで、韓国での合宿が行われていました。
10代の女の子たちが、ガールズグループになる、という夢のために、
親元を離れ、一生懸命努力している様子には、本当に感動させられました。
私も頑張らなきゃ！だらけている場合じゃない！と、
何度思わされたことでしょう…。
ところで、彼女たちがオーディションで取り組んでいたのは、
芸能事務所の先輩方の曲、つまり韓国語の曲です。
今まで韓国のものにはまったことがなかった私には、
全く韓国語の教養がありません。
ですが、あまりにも彼女たちにはまったことで、
韓国語の音楽を聴くようになってしまいました。
自分でも驚きです。
そしてさらにびっくりなことに、韓国語の歌詞を、
きちんと理解できるようになりたいと、韓国語の勉強すら、
しようと思うようになったのです。
実は、私は英語の勉強のために、
英語の音楽を聴いたりドラマを見たりしています。
ですがそれはあくまで、勉強のためであって、
ドラマや音楽が始まりではありません。
英語と韓国語では、
音楽を聴こうとするモチベーションが180度異なっているのです。
こういった、事象と原因の関係性を、因果関係と呼びますが、
そういった関係性を明らかにする分野が、機械学習にもあります。
ですが、私のこの音楽を聴く理由について、機械学習で因果を当てるのは、
とても難しいことでしょう。
なぜならば、音楽を聴くという事象と、勉強をするという事象について、
どちらが理由なのか？が場合によって変わるためです。
音楽を聴く時間と勉強時間、という二つの数値の相関を見ることが出来ても、
その因果関係をモデル化することは容易ではありません。
私たち人間には容易に理解できることでも、AIが苦手としていることは、
他にもまだまだありそうです。
山極綾子
P.S.
仕事においても、得意分野だったから業務効率が上がったのか、それとも、
必死に取り組んだことにより得意分野となったのか、
業務に取り組む本人は因果関係を把握していても、
AIからは簡単には判断が出来ません。
“得意”を予め明らかにしておくことが重要なのかもしれません。
P.P.S.
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