コロナワクチン接種レポート その2
From:山極綾子
「コロナにかかるよりはきっとマシ」
「ただの熱だから、大丈夫」
先日、コロナワクチンの2回目を受けてきました。
そして予想通り、副反応に苦しめられてきました。
接種から数時間、打った方の腕が上がらなくなる。
そして夜感じる悪寒。
これは絶対に、熱が上がる予兆…と二十数年の人生経験から感じたのもつかの間、
ついに熱が39度の大台へと乗ってしまいました。
「きっと、コロナウイルスにかかるよりは辛くないから」
「いや、絶対そうだから」
「大丈夫大丈夫。いつか下がるし。」
ネットで見ていた情報を思い出しつつ、自分を励まします。
熱に耐えるのに自分に言い聞かせなければいけないなんて、久しぶりの経験でした。
多分、高校生時代の新型インフルエンザ以来な気がします。
今回の副反応、きっと高熱が出るだろうなあ、と予測していました。
というのも、以下の情報を持っていたからです。
①自分自身、一回目の接種の時に38度台の熱が出た
②1回目よりも2回目の方が副反応は強い（ことが多い）
これらの情報を組み合わせれば、1回目の時よりも重い症状が出ることはほぼ自明でした。
そして、実際にそのようになりました。
副反応にならない人もいるらしい、などという楽観視は全くしていませんでしたので、
そのための準備をしていたことが本当に良かったなあと思います。
というのも、名付けて引きこもりセットともいうべき、
飲み物やお菓子、レトルト食品を用意していたのです。
実は、今回私が副反応を予測したような手法を使う機械学習の学習方法があります。
例えば「オンライン学習」と呼ばれるものがそれです。（厳密に言うと違うのですが）
オンライン学習では今回私が自身の1回目接種の時の情報を使ったように、
最新の情報を使って学習を行います。
つまり、顧客に何かを推薦するモデルを組むとき、顧客の最新の購買行動を使って
モデルを予測する、といったイメージです。
元々予想されていた
「20代は副反応が出やすい」
「1回目よりも2回目の方が副反応が重くなりやすい」という情報に加えて、
「1回目は熱が出た」という最新の情報を使ってモデル（予測）を更新することで、
より信頼度を高く予測できた、と言えます。
新しい情報がどんどん増えていく昨今、最近のデータを上手く使うことで、
より使えるAIを作れるようになるかもしれません。
山極綾子
P.S.
最近の情報を使う機械学習と言えば、確率的な予測についても同じように行われることもあります。
実力が拮抗していると考えられる二つのチームは今シーズン、どちらが強いか？
を予測するために、元々は同じくらいと予測し、
直近の試合結果を使って勝率を更新していく…ということが考えられます。
そうしないと、たまたま3連勝、などが起きた際に、
その二つのチームの強さを誤って評価してしまう可能性があります。
（3連勝したチームが圧倒的に強い、という結論になりかねません）
実はあなたが日常的に使っている考え方が、AIを進化させるカギになっているかもしれません。
P.P.S.
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