否定意見ばかりで肯定意見を聞いていなかった話

From:山極綾子

「KDD（人工知能系のトップ学会）のBest Paper読んだ？めっちゃ面白いよ！」

「全然見てなかった…どんな話なの？」

「機械学習で学習されるパラメータの挙動を明らかにしようっていう話で…」

先日、大学学部時代の同期Nくんと話す機会がありました。

Nくんは修士卒でIT企業に入り、マネージャーになり、充実した日々を過ごしているようでした。

学部生時代、授業の課題を教えてもらったり

（そしてその成果を仲良しメンバーに共有したり）、

私の学部時代の成績において、かなりお世話になった方です。

彼曰く、「自分は機械学習が大好きなんだよ～」

少し話すだけで、信じられないくらいの知識を、それは楽しそうに説明してくれました。

大好きすぎて、お休みの時間はほとんど全て論文を読むのに充てているようでした。

話をいろいろ聞いている中で、基本は同意することばかりでした。

機械学習が楽しい！　同意です。

論文勉強になるよね。　同意です。

Kaggle、めっちゃ面白い！ビジネスで本当に大事！　…そうなの？

Kaggleとは、いろいろなデータを分析する、AIのコンペティションです。

精度を上げるための様々なアプローチをする中で、そこで得られた成果を

実際のビジネスに活かす…いうような方が非常に多いと聞いています。

実は先日まで、私はKaggleに対して、非常に懐疑的な考えを持っていました。

それ、本当に役に立つの？

理論とか考えず、ただ精度を上げようとしているだけじゃないの？

実は、私の周りには、Kaggleに対して否定的な感覚を持っている方が多かったのです。

そして恥ずかしいことに、Kaggleが大好きで、肯定的な意見を持っている人からの

お話を聞いたことがありませんでした。

私の意見は気づかないうちに、どんどん偏っていたようです。

色々な方の意見をまずは聞いてみて、視野を広くしなければいけないなあ…と

思わされた出来事でした。

山極綾子

P.S.

Nくんによると、Kaggleの面白さとして

「最終的な順位が決まるデータは、コンペ期間終了時までわからない」

「そのため、期間中の学習用データで精度が高く、良い順位をキープしていても、

最終的には箸にも棒にも掛からないことがある」

「実際のビジネスみたいで面白くない？」

ということを言っていました。

確かに、私たちがデータを使う目的は、これまであったデータを分析することではなく、

それにより未来のお客様に価値を届けることなはず…。

Kaggleをやるかやらないかは置いておいたとしても、

AIのためのAIにならないように、常に気を付けねば、です。

P.P.S.

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