データサイエンスには様々な技法がある。例えば、既存のデータから目的とする値を予測する方法には重回帰式を用いる方法から機械学習や深層学習の手法まで様々である。
また、データの特徴量を解明し、分類する手法にしても、多変量解析や機械学習、深層学習、マハラノビスの方法など様々である。
深層学習の手法は、いわゆるAIであり、どのような問題にでも応用可能である。それでは、この手法一つを体得しておけばよいのか、というと、牛刀でリンゴの皮をむきにくいのと同様に使えないことは無いが、不便な場合がある。
例えば変数間に一次相関があるならば、多変量解析が圧倒的に使いやすい。変数間の関係が分からない場合でも変化が予想されるような、あるいは期待される変化があるならば、パーセプトロンを持ち出すまでもなく決定木で十分な場合がある。
あるいは重回帰式の工夫で2次以上の変数を導入し組み立てるという方法もある。このような回帰式が使いやすい場合もあるので手法の選択は経験知も必要になってくる。
昨日答えから考えると書いたが、これは故ドラッカーの正しい問題設定が前提となる。正しい問題の正しい答えをもとに解析しなければ、何をやっているのか分からない状態になる。実務においては正しい問題を解くことが一番大切なミッションである。AIの手法を前提にするとおかしなことが始まる。
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データ解析を行う時にデータサイエンスの手法を使用するのだが、これが統計手法から深層学習まで様々あり、まず何を使用するのか選ぶ段階が、初心者には高い障壁となる。
その前に、すでにデータがある場合とこれからデータを取得しようという段階でも手法が異なってくる。これを情報工学の先生に問い合わせても良い答えが返ってこない場合もあるかもしれない。
少なくとも専門書でデータサイエンス入門と名がついた本を見ると、入門になっていない本がすべてであることに気づく。１９７９年にタイヤの計量化問題を担当した時に、データサイエンスと言えば多変量解析の時代だった。
このような時代であっても、どのような手法を選んだらよいのか、問題を正しく把握していない先生に質問しても難解な答えしか返ってこない。実際に情報工学の一期生が同じ問題をグループで担当していても彼は答えられなかった。
そこで、奥野先生の名著「多変量解析」を１冊購入し、６人で分担して読み、手法の議論から始めている。この時すでに気づいたのだが、データサイエンスというスキルは技術者全員が身に着けているべきスキルである、ということだ。
実際にデータ解析をしたい人がどのような答えを期待しているのか、一番よく理解しているのである。すなわち、自分が欲しい答えから解析方法を考えてゆく、というのがデータサイエンスのコツである。
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今回の衆院選で新登場した中道の新リーダーが決まったのだが、ニュース報道を読んでいると、正しい問題を立憲民主党と公明党の方々が見ていないように思われる。
故ドラッカーは問題を解くにあたり、正しい問題を見出せば、８割解決できたようなものだ、と語っていた。しかし、立憲民主党と公明党だけでなく中道改革連合の方々も正しい問題が分かっていないようだ。
まず、中道という新しい党ができて、立憲民主党と公明党の立候補予定者がそこに結集し、選挙戦を戦って、大負けした事実がある。
ここで、何が問題かと言えば、有権者からの視点と立候補者の視点では異なってくるはずだ。有権者の視点でも支持者と非支持者でも視点が異なり問題が変わるはずである。
ある一般アンケートで半分近くが、立憲と公明に分かれた方が良い、と報道されたが、これは有権者全体の結果であり、中道の国会議員の視点とは異なる。むしろ、中道の党員にとって正しい問題を考えるために不要な結果である。
このようなアンケートを発表しているメディアは、中道のことを真摯に考えていないのかもしれない。中道の国会議員や立憲、公明の党員は、こうしたノイズに惑わされず、まず、事実を整理することから始めなければいけない。
事実を真摯に受け入れ、事実から正しい問題を見出す努力が重要である。間違った問題を設定したならば、そこから仮に正しい答えを導き出したとしても意味のない答えとなるだけでなく、党員にとって害となる答えになることは、ドラッカーに指摘されなくても理解できるだろう。
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下記内容で日刊工業新聞社主催のセミナーが2月25日に開催されます。詳細は次のURLでご確認、お申込みください。
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/7418
| １．固体の破壊力学 |
1.1 破壊とは
1.2 材料力学と破壊力学
1.3 Griffithの理論
1.4 線形破壊力学の要点
1.5 フラクトグラフィー
1.6 ワイブル統計
1.7 事例：セラミックスの破壊解析 |
| ２．高分子の破壊 |
2.1 高分子概論
2.2 高分子の破壊機構
a.エラストマーの破壊力学
b.クレイジング
c.事例：ポリ乳酸
2.3 高分子の劣化機構
ａ.化学劣化
ｂ.物理劣化
2.4 ケミカルアタック |
| ３．高分子の寿命予測 |
3.1 寿命予測概論
3.1.1.アレニウス式による寿命予測
3.1.2.多変量解析による簡便法
3.1.3.ラーソン・ミラー型による寿命予測
3.1.4.寿命推定試験
3.2 事例：免振ゴムの品質保証
3.3 事例：寿命予測の失敗例（高級カメラの事例）
3.4 事例：ゴムローラの初期故障 |
| ４．マテリアルズインフォマティクス |
4.1 データマイニングについて
4.2 事例：組立メーカーのクレーム解析
（コンパウンドメーカーの立場で解析）
4.3 タグチメソッド |
| ５．まとめ |
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今週18日に技術情報機構で表題のセミナーが開催されます。今回はAI時代の情報調査とテーマ企画を意識しながら講義いたします。
すなわち、本セミナーを受講されれば、高分子の難燃化技術について知識の獲得ができるだけでなく、技術の情報調査や企画をどのようにDXしたらよいのか具体的な難燃化技術を題材に講義を進行しながら解説します。
詳細と申し込みは、下記をご覧ください。
https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AG2602C8.php
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20年ほど前にメタマテリアルのブームがあったが、最近あまり騒がれていない。ロシアのヴェセラゴが６０年以上前に予言した負の誘電率の材料である。
３０年ほど前に帯電防止材料を開発していて、メタマテリアルを見つけた。帯電現象の解析にインピーダンスを用いて研究していた福井大学客員教授時代である。
当時電気化学の先生と共同研究していたので、この問題について結論はすぐに出た。早い話が、キワモノデータと評価されていると説明を受けた。すなわち、再現性が無かったり、測定法に問題がある場合ばかりであり、学会発表したりすると信用されなくなる、とのこと。
それでは今実験している系について研究発表は難しいのか尋ねたところ、インピーダンスに絶対値をつけて発表すればよい、とご指導くださった。そして発表時に絶対値の質問があったなら負になる場合の存在をさりげなく答えればよい、と発表の仕方も教えてくださった。
案の定、この研究について発表してもお約束のように絶対値としている点に質問は無かった。また、質問されても困ったので、先生のご指導で助けられたことになる。
その後、２０年ほど前に中間転写ベルトの量産が始まった時に、材料の改良研究も開始した。すなわち、カオス混合により、パーコレーションの制御がコンパウンド段階で可能となったので、それまで６年間研究された材料について見直しを始めたのだ。
その時もメタマテリアルが発見された。電気の専門家が材料評価をやっており、彼が血相を抱えて報告に来た。誘電率が負になったと慌てているのだ。
また、世間ではメタマテリアルが話題になり始めていたので彼の驚きもブームの影響があった。但し、レーザープリンターに使用したところ使い物にならなかったので、そのままボツにしたが、今改めてこの時の現象について見直しを始めた。
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少し前にAIのせいで自殺した息子の親が、AIの会社を訴えた、というアメリカのニュースが話題になっていた。ものすごい事件である。そもそも、人間関係の構築に現代人が苦労している話は昔からある。
人間関係で自殺した場合に、例えばそこにハラスメントがあれば、今の時代はアウトである。ハラスメント以外に洗脳支配などという怪しい事件もあった。
物騒な話はともかく、AIが友達になるかどうか、を考えてみたい。東日本大震災後に村上春樹の「色彩のない多崎つくると、彼の巡礼の旅」がベストセラーになっている。
この本の中で作者は、他人の物語の中に生きている自分や人は誤解されたまま生きることがある、傷は消えないが意味は変わるなど震災を経験した人へのメッセージを託している。
詳細は読んで鑑賞していただきたいが、この本では、友達関係の描写が、というよりも友達について当方も考えたことのない描写が出てくる。その友達関係があたかも名古屋の進学校で観察されたかのような書き方なので面白く読んだ。
さて、友達がどのようなものかは、表現が難しいが、配偶者とは異なる存在であることは確かである。時々友達関係の夫婦です、と自己紹介される人がいるが、少し悲しい。
当方にとって、AIは、やはり他人であって、そのような他人の言うことで死ぬとは考えられないのだ。そもそも友達にひどいことを言われても、それで死ぬまでには至らない。
AIで自殺した人がいるならば、AIと友達以上の関係を構築していた可能性が高いと思っているが、信じ難い関係である。AIとはせいぜい友達関係以下にしかならないように思っている。
AIの中に自己を投影することができるか実験してみたが、できなかった。また、AIに褒められてもさほど嬉しい気はしなかった。所詮AIは道具である。まだ友物となるほど進化していない。AIを友達と格上げしたなら友達に申し訳ないのである。
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これが難しい問題なのか、易しい問題なのか議論しても仕方がないのである。正しい問題は、今の時代の自民党に対抗する政党は、何をしなければいけないのか、ではないか。
選挙戦で非核三原則の堅持などを訴えていたが、国民の多くは、誰も当然正論である非核三原則の堅持が最も重要な問題とは考えていない。
国民の知的水準が上がりイデオロギーの時代は終わり、多くの国民は日々の問題解決に期待しているのである。これを単純にポピュリズムと片づけてはいけない。
立民党とルーツが同じ国民民主党は、そこに気づき、党勢を伸ばしてきた。このあたりの理解ができない国会議員など国民は不要と考えたのが、今回の選挙結果であると立民党は理解しなければ新しい体制立て直しなどできない。
今国民の目には、中道と国民民主党の差異が見えていない。少なくとも当方は中道と国民民主党二つの政党は一つにまとまればよいと思っている。
それを決断できるかどうかが、中道の新しいリーダーにかかっている。なぜ社会党が無くなったのか、そこをよく勉強してほしい。国民民主党は、国民から期待されているが、中道ははたしてどうなのか。
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今回の中道の大敗を受け、山尾氏がおもしろい解説をしていた。内容を読むと政治家の努力不足を国民が見透かした結果である、と述べているのだ。
https://news.yahoo.co.jp/articles/c6ef46de8ccf573f3f1ef590e863306926bfdc94
まさに当たっている、と思ったので上記にリンクを貼ったが、国民民主党に比較して旧立憲から国家観どころか今の問題をどのように解決してゆくのかという努力が見えていない。
政治家がどのような仕事の進め方をするのか知らないが、実務と変わらないとしたならば、業務の中間報告ぐらい丁寧にしなければいけない。
その他書き始めたら山尾氏と重複するのでやめるが、リーダーが「働いて、働いて、働いて、この国のために」といっている政党と比較されたなら、いくら新党でもかすんでしまう。
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自民党の予想以上の圧勝である。勝過ぎ、という声も出ている。一方中道は、１＋１が１となった大敗である。これは選挙前から、公明は比例のみ擁立する、と言われていたので、小選挙区を担当した立憲の責任というとらえ方ができなくもない。
また、中道で戦わず、立憲と公明という看板で戦ったなら、もっと悲惨な結果になっていただろうことは、多くの立憲の大物の落選から読み取れる。
意外だったのは国民民主の伸び悩みであるが、これは中道の影響ではない。やはり、小選挙区で確実に勝てる候補を立てなければだめなのだ。人材不足を国民は感じ取っている。
さて、現在の選挙区制度では勝ち負けが大きく変動する、と言われてきたが、１党で2/3以上の議席を占めたのは戦後初である。小選挙区で圧勝しての数値である。一方中道は小選挙区で国民と同レベルの数の候補者しか当選していない。
この結果は今回の選挙の特徴を端的に表している。小選挙区で勝てる実績をこれまで立憲は積み上げてこなかったのである。
例えば、東京１１区では、裏金問題で自民の議席が立憲に移ったのだが、今回下村博文氏が返り咲いている。創科学会の票が自民党に流れていた可能性が伺われるような得票数である。
都議会では公明と自民は必ずしも仲が良いとは言えない。しかし、自民と公明の選挙協力実績があるが立憲と公明は今回が初めてではないか。例えば、我が家の塀にはご近所つきあいから選挙のたびに公明党のポスターが貼られるので、今回は中道のポスターが貼られた。
しかし、小選挙区の候補者あくつ氏のポスターは貼られず、下村氏のポスターが貼られていた。ちなみに前回は公明の小選挙区の候補者のポスターと公明党のポスターが貼られていたのである。ご近所が勝手に貼ってゆくので、特に注意していないが、ちぐはぐ感が残った。
今回の選挙結果では、国政レベルの政党活動と地方自治の活動との不協和で生じる現象を見ているのかもしれない。
中道は、参議院と地方組織に立憲が残っている。これをどのように統合してゆくのかという問題が選挙前から言われていたが、大敗したことでこの問題はより複雑化した。選挙を単純な数値合わせと捉えた中道の大敗が示すことは、政治家は国民の声を充分に聴きながら活動せよという当たり前のことのような気がする。
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