間違えて500ml×24本×2箱注文してしまった話

From:山極綾子

あれ？これ、お隣さんの荷物じゃないよね…？

ある日家に帰ると、置き配を頼んでいた荷物が届いていました。

置き配は、Amazonなどの配送サービスで、

不在であっても家の目の前に荷物を配達しておいてくれるサービスです。

防犯的に完ぺき！なわけではないものの、周りの治安を信頼して、

割合と置き配で頼むことが多いです。

それはさておき、届いた荷物を見て、思わず首をかしげてしまいました。

なぜ、ウィルキンソン炭酸の段ボールが2つもあるのだろう？

念のため宛名を確認してみますが、あくまで書いてあるのは私の名前。

確かこの段ボールには、500mlの炭酸飲料が24本入っているはずです。

それが二つ…。

明らかに、一人暮らしの人が頼む量ではありません。

確かにいつかは飲むものなのでそれほど大問題ではありませんが、

届いてしまった理由を理解するのに苦しみます。

なぜ私は、こんなにたくさん注文してしまったのでしょうか。。。

記憶が確かならば、わざとたくさん頼んだ、ということもないはずです。

どこでこれほど間違えてしまったのか、本当に不思議です。

実は、インターネットで注文するようになってから、こういったミスをすごくしてしまいます。

ある時はコーヒーを淹れるためのフィルターを、20箱×100枚買ってしまったり

（これは友人に配りました）。

無駄にたくさん買ってしまうことが本当に多く、何とかして直したいポイントではあります。

実生活では「多すぎ」がもたらす問題はいくつもあるのですが、

機械学習の分野でも「多すぎ」が問題をもたらすことがあります。

例えばデータ数。

データが多ければいいモデルが学習できるのではないの？

確かに、基本的にはその答えはyesです。

そもそもデータが足りず、AIを学習できない場合も存在します。

ですが、無造作に多ければ多いほどいい、というわけでもありません。

必要なのは、質のいいデータです。

では、質のいいデータとは何か？

これは用いるモデルや、AIを使いたい対象分野によっても異なります。

AIを使いたい！となったら、データを集めることを避けては通れませんが、

この段階から、しっかりと設計することが必要不可欠なようです。

山極綾子

P.S.

多ければ多いほどいいわけではない例の一つとして、偏ったデータが多くても、

全体としての精度は落ちてしまうことがあります。

例えば世界全体の人間について分析したい時。

日本人のデータだけをたくさん集めてきても、それは日本人の特徴を表しているだけで、

世界全体を予測することはできないのと同じです。

とはいえデータ取得にかかるコストが膨大になることもありますし、

本当に難しい問題です…。

P.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！

メルマガの感想などありましたら、こちらからお聞かせ下さい。

嬉しく拝見しています。いつもありがとうございます！

↓

https://keieijinjipartnersytube.typeform.com/to/B8JjDrk5

—————————————————————-
【経営人事メールマガジン】
発行責任者：　山極毅（株式会社経営人事パートナーズ）
発行者住所：〒100-0005東京千代田区丸の内1-8-3丸の内トラストタワー本館20F
連絡先：https://keieijinji.co.jp/
メールアドレス：　strategic-membership-program■■keieijinji.co.jp(■■を@に置き換えてください)
—————————————————————-

↓バックナンバーはこちら↓
PC: https://04auto.biz/brd/BackNumber.htm?acc=keieijinji&bid=3
スマホ・ガラケー: https://04auto.biz/brd/BNMobi.htm?a=keieijinji&b=3

↓メルマガの新規登録はこちらから↓
PC: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/scenario13.htm
スマホ: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm
ガラケー: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm