頑張れパソコン

From:山極綾子

データ分析が、さくさく出来たらとても嬉しいと思いませんか？

いつもそう願って、パソコンを見守っているのですが、

さくさく出来たためしがありません。

色々パラメータ調整したり、そもそも適切なモデルを考えたり・・。

それらに時間がかかることももちろんなのですが、一番の困りごと、

それは計算に時間がかかることです。

一度でうまくできないことがほとんどなので、

トライ＆エラーを繰り返したいのですが、

「トライ」の段階で、1時間以上かかることがざらにあるのです。

先日も、丸一日かけて行った結果に、不具合を見つけてしまいました。

かなり悲しい…

うそでしょ？と独り言ちながら、訂正を繰り返します。

このPC、頭が4つ（確か）あって、高性能なはずだけど、

それにすごく負荷をかけて頑張らせます。

ごめんね。

使う側がふがいないばっかりで…

データ分析、AIのすごいパワーで、あっという間に出来る！と思われがちですが、

実際は手間と時間がかかることが多々あります。

例えば、数年前にニュースになった、Googleが猫をみわけるAIを作成した時も、

Googleの保有する最先端コンピュータと、

最高の頭脳による効率化をもってしても、1週間かかったそうです。

と思いきや、画像加工アプリなどは、一瞬で人の顔を識別することもできます。

目はどこか？鼻は？唇は？輪郭は？といったパーツを見極め、

加工することすらお手の物です。

どうして時間がかかったり、かからなかったりするのでしょうか。

それは、機械学習が、ルールを学習するフェーズと、

それを活用するフェーズに別れていることが関係してきます。

ルールを学習するためにかかる時間が、かなりかかることが多いのです。

そして、それにかけられる時間やリソースも、企業によって異なります。

例えば、営業時間中に得られたデータを、

次の営業開始までの限られた時間で分析したいのか？

それとも、一週間かけて、期末レポートの形にすればいいのか？

意外と知られていないことですが、そういったところでも、

機械学習の活用には様々な制約が存在しているのです。

どんなことが得意で、どんなことが苦手なのか。

すぐできることは何で、逆に時間がかかるのはどの部分か？

それらを把握しなければいけないのは、

人間もパソコンも変わらないのかもしれません。

山極綾子

P.S.

色々なデータ分析企業が、人事のデータの分析に乗り出しています。

本当に必要な部分の分析に時間をかけているか？

人事のプロではない彼らには、どこが本当に重要な場所なのか、

伝わらないこともあるかもしれません。

依頼する側にも、ある程度の機械学習の知識がないと、

本当に有効な人事テックは実現しないように思います。

P.P.S.
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