気付かないうちに株が上がっていたお話

From:山極綾子

「やまぎー（私のあだ名です）さ、この前の月曜日スーパー行ってたでしょ」

確かにその日は買い物行った気がします～。

近くにいらしたんですか？全然気づかなかったです！

「そうなんだよ～。僕は車で行ってたから、気付かないだろうなあと思ったけど」

…もしかして私、変なことしてました？

「いやいや、全然！

むしろ、車の前を横切るときに少し小走りしてくれて。

最近そうやってくれる人少ないよね、って話をしていた直後のことだったから、

タイミングよくてびっくりしちゃった。」

（（地元、こっわ（怖い）！！！！！））

先日、通っているボクシングジムにて、オーナーさんとお話していた時の話です。

もう1年ほど通っているのもあり、

すごくフランクに話してくださるようになったのですが、それはさておき。

なんと、近所のスーパーに買い物に行ったその時の行動を、見られていたというのです。

今回はたまたま自分の株が上がる結果に終わりましたが、

家の近くでは変な行動はできないなと、肝を冷やしてしまいました。

変な行動してなくて、本当に良かった…。

ところで、怖いものは他にもたくさんあります。

例えば先週の暑さは本当に命の危機を感じるものでしたし、

私にとっては、機械学習の研究の進歩スピードは恐怖以外の何物でもありません。

東京大学の進路振り分けでも、最近は機械学習分野に進む難易度が一番高くなっているとか。

世界規模で、多くの研究者が寄ってたかって研究しているため、

ものすごいスピードで新しい研究が発表されています。

新しい研究の理解には基礎や過去の研究をフォローすることももちろん重要ですし、

必然的に学ぶ内容の取捨選択が必要になります。

上記のような情報量の多さもまた、企業が新しく機械学習や統計による分析やモデルを導入する

障壁になるのかもしれません。

今あるデータから何がわかるのか。

どんな手法が考えられるのか。

数ある手法の中で、何を使うのが良さそうか。

なにがしかの目的を達成するには、どんなデータを集める必要があるのか。

そう言った課題について、データ分析の観点からお手伝いをできないか、

現在検討をしております。

始めます際には、メルマガを通じて皆さまに、いの一番にお伝えさせていただきます！

山極綾子

P.S.

今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！

「こういった課題を解決できたら嬉しい！」などありましたら、

ぜひお聞かせいただけましたら嬉しいです。

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