岡嶋裕史のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
テレビに出ていた著者のイメージって、“すごくにこやかな人”だったんだけど。
あのにこやかさの裏に、こんなシニカルで自由勝手な面を隠してたんだなぁーってw
そこがすごく面白くて好きだ(^^ゞ
最初に就職した会社の社長って、ものすごくアクの強い人で。
今で言うパワハラし放題みたいな人wだったんだけど、でも、そこには筋が一本ビシッと通っているから、社員の誰もが反論したくても、反論出来ないのはもちろん。
ものすごく優秀で、独特の勘のよさみたいなのも持っていたから、その社長が言っていることが一番目的に叶うことになる、というのは社員の誰もがわかっていた(自分は新入社員なので知らないw)。
だから、下手に反論して説教を長引かせるよりは言う通りにした方が結果的に楽、みたいな社内の空気があり、社員の誰もが持て余しつつも、社長を認めていて。
(頭が良すぎるから)ものすごく癪に障るところがある反面、ユーモラスな面も持ち合わせているから、意外とみんなから愛されているみたいな人だった(^^ゞ
そんな会社で働き出して、１ヶ月も経っていない金曜日の午後。
他の社員とミーティングしていた社長に呼ばれて、課題を出された。
課題の内容がどういうものだったかは憶えてないんだけど、要は「アイデアフラッシュをなるべく多く出してこい」みたいな課題だったと思う。
件の社長が直々に課題を出してくれたのだ。
認めてもらいたいし、褒めてもらいたいから、(一応はw)真剣にいろいろ考えた。
土曜の夜、確か２時間くらい、“思いつくまま”に30くらいのアイデアを出したんじゃなかったかな？
そして、月曜日。
もちろん、怒られた(爆)
自分が出したアイデアが書かれた紙を、社長は２分か３分くらい、じーっと見ていた。
でも、やにわにその顔をあげて。
ギロっと睨まれた(^_^;)
「キミはこのアイデアを出すのにどのくらいの時間を使った？」
「えーっと。３時間くらいですかねー」
とっさに、１時間ほどかさ増しした(^^ゞ
「３時間考えてこれか？」
「……」
もはや何も言えないw
その後は、やはり同じ課題を出されてた人が出したアイデアと比較されたんだったかな？
その辺は忘れちゃったけど、社長が最後に言った言葉は録音したみたいに憶えている。
「キミは考えるということがどういうことか、わかってないんじゃないか？」
人にとって、考えるということはかなりの苦痛で。
苦痛だから、大嫌いなんだと思う。
…と言うと、「考えることは好きだけどな」って思う人は多いと思う。
就職した時は自分もそう思っていた。
というか、あの会社にいた人って、みんな理屈っぽくって。
考えなくていいことまで、いちいち考えて、そこに理屈をつけるような人たちだった。
お客さんの会社にあった「思考のための部屋」というプレートがついた部屋(トイレw)こそなかったけど、とにかく、考えることが大好きな人ばかりが集まっている会社だった。
そんな会社だったが、その１年後。
誰もが考えることに疲れ果てて、解散した(・・;
★を４つにしたのは、著者が書いていることに「そうかなぁー」と思ったことがいくつかあったから。
というか、著者って、たぶん根本のところで自分とは違う考え方をしているんだなって思った。
最近、とみに思うようになったのだが、自分は便利とか合理的、快適、正解、お得、共感、あなたは悪くない……みたいなことや、そういうことを言っている企業や人が胡散臭くて、ものすごく嫌だ。
いや、面倒くさいのは嫌だし。
非合理的なことにつき合わされるのはまっぴらだ。
エアコンの効いた快適な部屋にいるのは大好きだし。
ケチだから、お得で正解！なことがいい(^^)/
ただ、日本国内だけ、気づけばデフレが20年以上続いていて。
世界と同じく、ちゃんとモノの値段が上がるようになると、その価格の高さにものすごい苦痛を覚えるように。
今まで不便や不快だったことが便利や快適なナニカによって解消されると、それまでは不便や不快と感じていなかったことが急に不便や不快と感じるようになってしまう、今の生活にウンザリしてきたのだ。
一方、著者は不便や不快が便利や快適なナニカによって次々と解消されていく世界を積極的に楽しんでいる人だ。
そこが相容れないんだよなぁー(^^ゞ
とはいえ、この本は面白い。
著者のあのにこやかな笑顔の裏にあるシニカルで自由勝手な面(←褒めてますw)で語られる、誰もが現在使っている便利や快適、合理的、正解、お得なことって、裏を返せばこういうことだよね？的な話がすごく面白いのだ。
そういえば、何のニュースだったかなぁー。
「問題になりそうでもとりあえず世に出しちゃって、問題になったら謝罪して引っ込めればいいというのがシリコンバレーの常識」みたいなことを言ってた人がいて、大いに納得しちゃったことがあったんだけど。
生成AIは言うに及ばず、ITサービスを何か一つでも利用している人なら、一度読んでみていい本だと思う。
もっとも、ITサービスというのは、この本を読んだり、考えたりしないからこそ、便利で快適でお得なんだけどね(爆)
これは『チャットGPTvs.人類』の感想でも書いたことだけど。
著者は、“一度退化してしまった機能は取り戻せない。だから、思考をやめてはいけない”、みたいなことを書いているけど、AIによる人の機能の退化というのは、これから起きる人の「進化」であるような気がするけどな。
それが進化なんだとしたら、それに反する個体は淘汰されてしまうわけだ。
であれば、思考をやめない人というのは淘汰される個体ということだ(^_^;)
なら、GAFA＋M様には逆らわない。アメリカには逆らわない。
GAFA＋M様のなすことは便利で快適で絶対正しいんだから、素直に囲い込まれて楽しく暮らす。
21世紀はそういう人だけが生き残るんだと思う(^^)/
おまけw
「１Xテクノロジーズ」という会社は年内(2024年中)にも、ヒューマノイドを量産する予定らしい。
もちろん、それが一家に一台(１人？)となるには、それなりに先のことなんだろうけど。
(ただ、リースみたいな形で一気に普及する可能性はあるだろう)
あれが身近にいる(ある？)ようになったら、人々は考えることを一気に手放すんじゃないかな？
だって、ヒューマノイドには生成AI機能はもちろん、今のスマホの機能(アプリ)までそっくりそのまま備わっているはずだ。
「この商品、すごくいいですって」、「これがこの値段ですよ。絶対お得ですって」、「フォロアー数1000万人のインフルエンサーも絶賛してますよ」、「美しいアナタに絶対お似合いですよ。これがアナタがこの商品を身につけた画像です」、「この商品をSNSにあげたら、５億いいねです」、「お金？ それなら◯◯金融で低利で借りられます」と背中をポンポン叩きながら、ヒューマノイドにそれを買うことをおススメされたら思考もなにもない。
人はその商品を買ったことに気づく間もなく、ヒューマノイドに次の商品をおススメされているはずだ(^_^;)
もっとも。
ヒューマノイドには、グーグル検索の機能も備わっているはずだ。
ということは、ヒューマノイドが何かひとこと言う度、いちいち広告が入るということだ(爆)
「今日の天気は晴れのち曇りです」
〈sheeinの通販。今、All 90％割引中！〉
「雨の確率は午前中が０％。午後は10％。夜は20％です」
〈葬式なら友引葬儀社。今ならお二人目無料！」
「明日の天気は晴れ」
〈どんな人でも絶対痩せられるサプリメント、「即身仏」！ 痩せる。それは涅槃…〉
ヒューマノイドが何か言っても、広告が多くて何を話しているのか全然わからない可能性は大いにある(^^ゞ -
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Posted by ブクログ
数式を使わないデータマイニング入門
隠れた法則を発見する
著：岡嶋 裕史
紙版
光文社新書 255
統計分析は、情報が高コストであった時代に確立された学問体系です
それは、できるだけ小さい情報量から、世界の姿を知ろうとする試みだと換言できます
一方、現代は巷に情報があふらかえっています
その差が指し示すのは、分析対象が深度を増すことであり、従来は分析対象にしなかった／できなかった情報も対象にできる
すなわち、対象の幅が広がることでもあります
本書は、社会システムの運用に欠かせない存在となったデータマイニングがどのようなものなのか、概要を説明する入門書です
気になったのは以下です
・データマイニングは行為の総称であって、そこで行われる分析手法は複数存在し、分析目的によって選択される
回帰分析
決定木分析
クラスタ分析
ニューラルネットワーク
・データマイニングでは、圧倒的な情報量を用いて分析を行う
・従来型の統計分析の弱点の一つに、分析を思い立ってからデータを収集しはじめなければ、ならない点があった
その過程で情報のスクリーニングが行われるし、そもそも情報収集に時間がかかり、タイムラグが発生してしまう
・すぐに役立つ情報でさえ保存できないのに、いつ役立つかもわからない情報を残しておく余裕はないのである
しかし、社会の急速な情報化によって情報機器がくまなく普及し、情報の保存コストは幾何級数的に低下した
一見無駄と思える情報を電子媒体上に取っておく余裕ができた
・こうして、企業をはじめ各組織体には、すぐに役立つか分からない情報、が蓄積されはじめた
・予測もしなかったデータ蓄積の増大は、分析家には朗報となった
すなわち、自由に使える情報が飛躍的に増大し、しかも、それをリアルタイムで入手できるようになったのである
・情報量と演算能力は車の両輪であり、どちらが欠けても適切な情報の利用ができないが、現代はその両方を安価に入手できる時代である
・従来型の統計分析が、規定した法則の事後検証を指向しているのに対し、データマイニングは多分に未来予測指向である
これも、利用できる情報の量と質が向上したことが大きい
・データマイニングにおけるマイニングは２段階のプロセスに分かれる
①大量の情報から隠れた法則を見つけ出すこと
②そこで見つかった法則のなかから、使えるものを探し出すこと
・さらに注意しておかなければならないのは、データマイニングはどんな局面にどのような法則が存在しているかを発見してくれはするものの、その原因を説明してはくれないことだ
・売れ筋商品と死に筋商品を峻別することで、不良在庫と欠品をなくす
・データウェアハウスの構築は、データマイニングの最初の一歩である
・ただ存在していればよいというものではない
きちんと整理され、すぐに取り出せる状態に維持しておく必要がある
・チラシをまく場所を変更したり、駐車場を拡充して顧客の定着をはかるなどの手段を講じることができる
・データの集め方
①行いたいデータマイニング用に、データを収集する
②現状で持っているデータを、データマイニング用に転用する
・そもそも、データ南下取っていない、という組織や人はとっても多いのである
・一般的にデータマイニングを行う場合、いかに多くのデータを取り込むかに意識が傾注される
それももちろん正しいのだが、どこで見切りをつけるのかも、同様に重要であることを理解しておきたい
・何が必要で何が不要なのかは、データマイニングを行う際の永遠のテーマである
・データマイニングは、おびただしい情報のなかから規則や法則を見つけ出してくれるが、そのほとんどは、役に立たない法則か、意味のない法則だと考えておいた方がよい
・各分析手法の得意な局面は、おおむね次のとおりである
分類 クラスタ分析、決定木分析、自己組織化マップ
関連発見 連関規則
予測 回帰分析、ニューラルネットワーク
・決定木を育てすぎると過学習になる
育ちすぎた決定木は、情報に過敏に反応してしまい、かえって正確な予測ができなくなってしまうことがある
・分けることは分かること
・先生が教えてくれるのが、教師あり分類
自分で考えるのが、教師なし分類
・クラスタ分析：あるデータのなかから、意味ありげなまとまりを見つけ出し、グループ化すること
・連関規則 Ａが起こると、Ｂが発生する
Ａの方を、ルールヘッド
Ｂの方を、ルールボディ と呼ぶ
・ＯＥＣＤプライバシガイドラインは、次の８原則から構成されている
①収集制限の原則
②データ内容の原則
③目的明確化の原則
④利用制限の原則
⑤安全保護の原則
⑥公開の原則
⑦個人参加の原則
⑧責任の原則
・情報を保有することが資産ではなく、リスクになってしまった
目次
まえがき
第１章 隠れた法則を見つける技法
第２章 ビジネスで使われるデータマイニング
第３章 データマイニングの手順
第４章 落としどころを探る―回帰分析
第５章 効率的に判断する―決定木
第６章 分けることは分かること―クラスタ分析
第７章 複雑な分類―自己組織化マップ
第８章 買い物かごの中身は？―連関規則
第９章 神経をまねしてみる―ニューラルネット
第１０章 データマイニングと情報管理
第１１章 監視社会とデータマイニング
参考文献
ISBN：9784334033552
出版社：光文社
判型：新書
ページ数：216ページ
定価：700円（本体）
発売日：2006年05月20日初版第1刷 -
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Posted by ブクログ
ブロックチェーンとは何か？という問いに対して、たいへん丁寧に説明がなされている一冊。
本書を読んだ上での私の理解が正しければ、第三者による複製が簡単に行えるインターネットの世界において、Winnyに代表されるP2P機能によって情報の信頼性を担保するための技術がブロックチェーンであり、その仕組みを利用している代表的なものがビットコインをはじめとする仮想通貨である、ということになる。
そのあたりの技術的な部分をイチから知りたい人にとっては格好の入門書になると思う。
本書の初版は2019年で、当時はブロックチェーンの技術がインターネットの登場以来の画期的なイノベーションとして業界内でかなり盛り上がっていたみたいだけど、今はどうなっているのかな。 -
Posted by ブクログ
ネタバレ生成系AIでは、ブラックボックスになっていてどのようなキーワードを入力するプロンプトエンジニアリングという技術が生まれている。
AIは説明可能なものは有用ではない。大きすぎて手におえない。
openAIのGPT３，3.5、４、LLM（大規模言語モデル）は、パラメータが2750億、100兆、ある。
アメリカの司法試験レベルでは、GPT３が下位10％、GPT４が上位10％に上がった。
特定分野に強いだけのものは弱いAI、なんでもできるものは強いAI。あらかじめ知識を入力したものはエキスパートシステム、機械学習が始まって飛躍的に性能が向上した。
4層以上になると深層学習と呼ばれる。
シンギュラリティは、そもそも人間の知性の定義ができていないので、よくわからない。
AIの第三次ブームは、幻滅期を経験していないので継続している。
AIの成果が正規分布するのなら、人間としては外れ値を狙うべき。
本当にロジックを備えているわけではない例はたくさんある。
ロジックがわからない成果物をやみくもに信じないこと。人間には検証能力が求められる。
web3はバズワード。もっともらしいが意味はあいまい。
WEBは情報発信の道を開いた。WEB2.0は、ブログなど簡単にできるよういなった。web３は、ビッグテックの支配から解放されたインフラ＝管理者がいなくても成り立つブロックチェーン技術を使うもの。
web2.0はアフィリエイトも管理者がいてこそのもの。
SNSは荘園制。仲のいい人達が集まった快適な空間。
一般利用者はレイジー（怠け者）である。面倒なことは嫌い。ビッグテックの支配から逃れるためにブロックチェーン技術を使えるか。今のWEB3は第二のビッグテックになるべく、web3の技術をまとっているだけ。
ブロックチェーン技術は、管理者が全員。ただし仲良しグループではない。お互いに監視する集団。ただし報酬がないと監視はできない。仮想通貨は、仮想通貨を与えることが報酬になった。
NFT＝非代替性トークン＝非代替とは、同じものではないという意味。ビットコインは代替えできる。絵画はできない。ブロックチェーン内でないと保証はできない。NFTの中に絵画や音楽があるわけではない。一般に普及するためには取引所が必要。
仮想通貨はビットコインをイーサリウムが追う状態。イーサリウムは、15秒で取引が終わる可能性がある。ブロックチェーン上でプログラムを動かす＝スマートコントラクト。
仮想通貨をいっぱい持っている人は不正をしない。
仮想世界で遊べるだけでなく、働ける、学べる、として登場したのがメタバース。将来的にはデジタルツインやミラーワールドのほうが大きくなるのではないか。
log4j＝オープンソースのロギングツールのバグ。オープンソースは無責任になった例。
PLATEAU＝国土交通省のプロジェクト。
イーサリウムは、スマートコントラクトの面が期待されている。
最小権限の法則＝権限を持つほど不正を働きやすい。
ビットコインは管理者がいない。ハッシュとマイニングで支えられている。電気代がかかる。
中央官庁の文書はブロックチェーンで管理できるといいのでないか。どのように報酬を与えるかが問題。
高速と低遅延は違う。5Gの特徴。5Gの同時多数接続がIOTを促進する。
クラウドサービスはバックアップではないので注意。
二段階認証と二要素認証。生体認証は、模倣が不可能ではないので決め手にならない。それに換えて2段階認証。二要素がないと意味がない。
周波数は高いほうが早いが回り込みが少ない。
衛星通信は低い衛星でないと通信の遅延があるが、衛星の数が多く必要。スターリンク。
アクティブラーニングはある程度の知識がないと機能しない。成績上位層には有効。論理的思考能力が必要。
プログラミングとは、問題の発見から解決までの道筋のこと。ちょっとした不便や不自由はやり過ごしたほうが楽。
「鍋を見ておく」は高度な技。
評価が想像力を潰す。評価が伴うと正解をさがそうとする。
DXの指標化が道を踏み外す原因。
BIは、タブローやPowerＢＩが使いやすい。
STEM＝サイエンス、テクノロジー、エンジニアリング、数学の略。STEAM（アートを加える）ともいう。 -
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Posted by ブクログ
『暗号通貨の経済学 21世紀の貨幣論』を読んでブロックチェーンについてより詳しく勉強したいと思い購入。
改めてビットコインの制度設計は良くできてるなぁと感心。報酬がなければ(その報酬が貨幣として価値が担保できるものでなければ)トランザクションの検証なんて面倒なこと誰もやらないなと思った。
ブロックチェーンの課題について論じられた第5章と終章が特に興味深かった。
ブロックチェーンの長所は不特定多数の信用ならない参加者がいてもデータの信頼性は保ちつつ運営できる点で、このうちどれか一つでも当てはまらなければ無理にブロックチェーン使わずに既存のサービス(リレーショナルデータベース)でも良いのでは、というのは世の中の多くのビットコインを使ったサービスに言えることだろう。 -
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Posted by ブクログ
実はweb3と聞いてもピンとこなかった。
非代替性トークン（NFT）、ブロックチェーンといった技術に裏付けられた新しいウェブのあり方ということである。
本書を手に取って、それがメタバースに繋がるものであるという記述を読んで、情弱の身としては、もしかしたら、これはオワコンなのかなと思ってしまった。
（ついこの間まではメタバース、メタバースと世の中では言っていたのに今やChatgpt一色だし。）
ちなみに、著者岡嶋さんの立場は、web３にそれほどの可能性hありませんよ、というものだ。
技術的な部分については、情弱仕様にブロックチェーンのしくみやNFTの用途などをわかりやすく書いてある。
本書にも出てくるが、これはもう技術の問題というよりは思想の問題だと感じる。
情報をすべての人が共有し、検証できるようにすれば平等だとか、一部のビックテックが総取りするありかたはよくないとか。
非中央集権的な技術のあり方に新しい可能性を見出し、人間を自由にするという理想を見出す人々がいる。
しかし、それは限られた技術的な知識と高い意識のある人々に限られている。
岡嶋さんのいうように、われわれ一般の人々はそのような自由の中で、自己責任と高いコストをかけていくことはできない。。
むしろ、ビッグテックのような企業に世話をしてもらって簡単に、安価にウェブの世界が利用できさえすればよい。
こうして、高邁な理想が崩れ、プラットフォーマーの一極支配または寡占ができあがる。
これをインターネットの創出のころから繰り返していて、きっと今回も同じような道筋をたどるだろう、というのが著者の読みである。
思想の問題ということだが…自由と民主主義の原理的な困難というテーマは、実は以前からある。
ICT技術がからむと、同じ問題がさらに増幅して見えてくるということなのだろうか。
なんかもう、ぐうの音もでない感じ。
この先、どんな社会になっていくのだろう。