癖に助けられた話

From: 山極綾子

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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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