2026.02/22 都議のノートPC

ある都議のノートPCが話題になっている。天板一面にアニメのキャラクターシールが貼られており、それを議場で使用している姿の写真をSNSに公開したところ、賛否両論出てバズっている。

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キャラクターシールの貼られたPCを前に笑顔の都議の写真を見た人で、好意的に感じた人とそうでない人に分かれている。

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好意的に感じた人は、シールがアニメだったことから日本が今海外に売り出している文化を愛する都議と感じたのかもしれないが、そうでない人はどのように感じたのだろうか。

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好意的に感じた人でも文化面から感じたのではなく、この都議の笑顔から好意的に感じたのかもしれない。一方好意的に感じなかった人は、議場という場所との不整合あるいはそれ以外の理由で嫌悪感を示したのかもしれない。

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このように、AとnotAに分かれていく事象について解析するときに、機械学習の手法として決定木が使われたりする。AIブームなので深層学習でパーセプトロンのアルゴリズムを持ち出す人もいるかもしれない。

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しかし、SNSでバズって様々な意見が出ているならば、意見の要素を取り出して、素直に多変量解析を行った解析で、情報の中に隠れている本質的な部分に迫ることが可能だ。

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データサイエンスの初期に多変量解析が主流だったが、今は猫も杓子も機械学習で問題を解こうとする。PCにシールを貼って喜んでいる都議の議論より、問題とすべきことかもしれない。

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現象の中に隠れている相関について、解析を始める前にまずよく観察することが重要だ。これは技術者が現象を捉える時に身に着けていなければいけないことで、議場でアニメいっぱいのPCを広げて喜んでいた都議が何か欠けている、と騒ぐことよりも大切だ。

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