From:山極綾子
友人がキラキラした目で言うことには。
「ヤクルト1000、すっごくいいよ！」
「寝つきが良くなるし、何より目覚めがとってもいい」
「最近品薄になってるけど、見つけたらぜひ試してみて！」
そんなに言うなら試してみようか…。
そう思い立ちスーパーで探せども、人気の表れなのか一向に見つからないヤクルト1000。
ならばと、定期購入を始めてみました。
というわけで、最近は毎朝目覚めと共にヤクルトを飲んでいます。
…そういえば、子供の頃はよくヤクルト飲んでたなあ…。
ちっちゃい容器じゃなくて、大きいカップでたくさん飲みたいなあ。
そんなことを思い出しながら、美味しくいただいています。
肝心の効果はあったのかなかったのか。
結論から申し上げますと、「あるような気がする」が私個人の感想です。
（このメルマガは決してヤクルト1000の購入を勧めようですとか、
むしろネガティブキャンペーンをしようですとか、
そういった意図は一切ありませんのであしからずご了承ください。
あくまで個人の感想です。）
なぜ「気がする」というあいまいな表現になってしまったのか。
それは、ヤクルト1000を始めるその直前に、腸内デトックスという、
とてつもなく影響の大きい行動をしてしまったからです。
そもそも、ヤクルト1000がストレス緩和などに効く理屈として、
腸内環境を整えることがひとつ挙げられています。
そして確かに、腸内デトックスで腸が綺麗になったことで、
少なくとも私は自信のやる気の向上や集中力の向上をかなり感じました。
気がする、といったあいまいなものではなく、本当にかなり感じたのです。
ただ、問題もありまして。
そういった強烈な影響が直前にあったため、
ヤクルト1000の効果についてはあいまいになってしまいました。
やる気がある状態をキープできていることを考えると、
きっとヤクルトのおかげで腸が綺麗に保たれている…ような気がしないでもありません。
こういった、影響が強い一つの要因が入ってしまうことで、本来見たかった関係性が
見えなくなってしまうことは機械学習の分野でもたくさんあります。
例えば、モデルの評価を行うベンチマークセットとして有名なMovieLens。
このデータは、各ユーザがいろいろな映画を評価した履歴が入っており、
どうやってユーザの嗜好を分析するか、映画の分析をするか？
といったモデルの性能を測るために用いられています。
ただ、このデータには、かなり「このユーザは甘い評価を付けるか辛口な評価を付けるか」
といった影響が含まれているのです。
この影響を除くだけでも、評価値の推定精度がかなり上がったことを覚えています。
正しく評価を行うためには、そういったノイズになりうる影響を
きちんと除外する必要があるようです。
山極綾子
P.S.
目の前のことを評価するとき、何か大きいことに目を取られて、
本来気を付けるべきことが抜け落ちてしまう…ということは、
恐らく人間の間でもあるように思います。
気を付けたいなあと思う所存です。
P.P.S.
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