From: 山極綾子
いつも対応してくださる事務のP〇さんからご連絡が来てる。
ふむふむ。経費精算で質問があるとな。
これは私だけじゃ判断付かないし、後で先生に確認しなくては…。
あ！先生！P〇さんから連絡なんですけど。
…あれ？P〇さんじゃない…Ｒ〇さんだ…。
先ほど来ていた事務連絡のメール。
余裕もありましたし、すぐにお返ししよう！のポリシーの元、速攻メールを返信。
「先生と相談するのでちょっとお待ちください」
そして先生と相談した時、気付いてしまいました。
Ｐ〇さんから連絡が来たと思ってたけど、Ｒ〇さんだった…！
なんと、二文字の名字で、二文字目が同じで、
一文字目がとっても似ている方からのメールだったのです。
しかもＰ〇さんはずっとお世話になっている方。
先ほどメールをくださったＲ〇さんは、
最近Ｐ〇さんのカウンターパート的な職に就かれた方です。
内容的にも勘違いしても仕方がない…！
そう思いはするものの、名前を間違えるのはいただけません。
急ぎ送信メールを確認します。
確認したところ．．．。
正しく「Ｒ〇さん」宛になってる！
ほっと一安心です。
落ち着いて考えてみると、いつも送られてきたメールへの返信では、
その方の署名やご挨拶をコピペする癖がついていて、それに救われたようです。
ミスをカバーしてくれる「癖」、万々歳です。
ミスをカバーしてくれると言えば、先日、機械学習モデルに助けられたことがありました。
研究発表を所属している大学院の先生方の前で行った時。
「このモデルって、ノイズがデータに入っていたらどうなるの？」
思ってもいなかった質問でした。
そして答えに窮するのつかの間。
モデルがそもそもノイズを許容するものになっていたため、事なきを経たのです。
私たちの周りにあるデータにはノイズがつきものです。
人の身長も、身長や年齢、遺伝だけでは測れない「ノイズ」がありますし。
スマホでクリックした商品の履歴も、
ふいに子供などが勝手に触ってしまっている可能性もあります。
複数人の情報が混ざってしまったクリックの履歴は「きれい」なデータとは言い難くなります。
ノイズへの頑健性。
これも一つの研究領域となっていますが、そちらの専門家でなくとも、
ノイズがあることは忘れてはいけないようでした。
山極綾子
P.S.
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