早起きが苦手じゃなくなる瞬間
From:山極綾子
おはようございます！
今週も良いことありますように！！
基本的に朝にすごく弱く、
寝坊して朝ご飯を食べ損ねることなど数えきれないほどある私ですが、
ときおり、朝にとても強くなる瞬間があります。
それは、楽しい予定が詰まっているときです。
今日はゴルフで5時起き！
ディズニーランドに、開園前に行きたいから7時には家でなくちゃ！
先日も、鬼滅の刃の映画、9時からの会を予約したから、早めに支度しよう！
と、化粧だけでなく髪にアイロンを当てる時間すら、
余裕で確保することが出来ました。
（パソコンの予測変換で、鬼滅の刃、一発で出るのですね。。。
トレンド恐るべし）
ところで、たとえば、その日の予定から、
起床時間を当てるAIを作ることはできるでしょうか。
ここでポイントになるのは、変数の数とデータの数です。
変数の数というのは、どういった要因が起床時間に影響を与えるか？
を考えることと言い換えることが出来ます。
例えば、朝に弱い私のような人と、朝に強い人では、
そもそもの起床時間が異なります。
他にも、前の日の就寝時間も大きく影響するでしょうし、
その時の気合の入り具合など、
簡単には定量的に測ることが出来ない要因も多数存在するはずです。
次にデータの数というのは、言葉通り、
どれだけのデータを集めることが出来るか？です。
しかもこの時重要なのは、まんべんなく集める必要があるということです。
朝に弱い人のデータだけを集めれば、
朝に弱い人の予測しかできないAIが完成しますし、その逆もしかりです。
正しく、すべての人の予測が出来るようになるには、
偏りなくデータを集めることが必要になります。
おまけに、AIの学習においてとても困ることとして、
「たまたま寒くて起きてしまった」というような
イレギュラーが起きることが挙げられます。
そのようなイレギュラーの影響を取り除くためには、
さらに多くのデータが必要になります。
イメージとしては、青い絵の具（通常のデータ）と
赤い絵の具（イレギュラーなデータ）を1対1で混ぜれば紫になりますが、
大量の青い絵の具の中に、ほんの一粒の赤い絵の具が混ざっても、
ほとんど色が変わらないことと同じです。
実は同じようなことが、人事のデータでも起こり得ます。
様々な特徴をまんべんなく考慮できるような、適切なデータの取得。
そして、イレギュラーを無視できるようなデータ数。
このどちらもそろえることが必要不可欠ですが、
あなたもご存知のように、人間を構成する要素が多岐にわたるため
たとえ数万人のデータが集まろうと、そう簡単に達成されることはありません。
どこまでAIを信頼していいのか？を常に考える必要がありそうです。
山極綾子
P.S.
データに含まれる異なる傾向のグループ（例えば、朝に強い人と弱い人）
を表現する方法は、実はとてもたくさんあります。
そしてそれらは、それぞれ得意な分野や長所が異なります。
どのモデルを適用するのが最も適切なのかを知るためにはやはり、
私たち人間の知識もまんべんなくある必要があるようです。
P.P.S.
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