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情報機構さん主催のセミナーを3月9日に実施します。

機械学習、データ分析、いずれも同じですが、データから何かしらの意味を抽出するには、前処理（特徴変換）が欠かせません。

これまでいろいろな経験を活かして、このデータの前処理ノウハウについてセミナーをやらせていただきます。

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さて、先日、ある方とお話しして、なるほど、と思ったことがあったのでシェアします。その方は、いろいろな会社のコンサルティングを受けているようでしたが、そのなかでコンサルティングのパターンがいくつかあると言います。

　一番オーソドックスなのは、ソリューションを提示するケース。まあ、医者で例えれば、具合の悪い患者さんを診断して、原因を特定して、処方（手術、処方箋）するといったところでしょうか。会社でも、たとえば、業績の悪化という事象に対して、その要因を特定して、処方（リストラ、売り上げ拡大）するのは一般的ですよね。

　一番ダメなのは、我田引水パターン、クライアントそっちのけで自社の製品・ソリューションにつなげる、これもシステム系だとあるあるですよね。ニーズもないまま、うちの製品買ってくださいといったヤツ。

　で、最後に一番良かったのが、「気づかせる」コンサルティングだという。コンサルタントは、とくにソリューションも提示しなければ、売り込みもしない、ただ、クライアントの話を聞く。そして、聞くだけじゃなくて、いろいろ角度を変えて聞いたり、変化球を投げたりして、クライアントに「あ、そうなんだ」と気づかせる。

子供の教育と同じで、人から、ああだこうだ言われるよりも、自分で気づいたことを実行した方が、やる気になりますよね。ちなみに、かのピーター・ドラッガーもコンサルティングの際、まさにこの方式を実践していたといいます、なので、この方式を自分は勝手にドラッガー式コンサルティングと呼んでいます。

　で、これはコンサルタント・クライアントの関係だけではなくて、同僚との関係、上司部下との関係、家庭との関係、コミュニケーション全般の話ですよね。自分の意見を押し付けるのではなくて、相手に気づかせる、常にこうありたいものです。

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12月12日、18日ともう5年近くもやらせていただいているインプレスさんとセミナーを実施します。
今回は、インテージさんのご協力もあり、実際のスマホアプリ接触データを利用したケーススタディを実施予定です。申し込み受付中です！

https://academy.impress.co.jp/event/datascientist201912/

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１０月１２日、台風１９号が東日本に大きな被害の爪あとを残しました。千曲川の氾濫等、今回、被災された方には一日も早い復興、日常生活への復帰を心からお祈り申し上げます。

　さて、台風１９号で思ったのは、東京そして日本のresilienceです。resilienceは、日本語に訳しにくくて、回復力、対応力ですが、発生した事象に対して柔軟に対応・リカバーすること、強いて言えば、這い上がること、と理解しています。

　たとえば、東京は４００年前、江戸として幕府の拠点になってから、川を中心に街を構築してきました。川はモノ・人を運ぶのに便利な反面、台風のような災害に影響を受け、ときには壊滅的な被害をうけます。そして、川に限らず、東京は何度も壊滅的な被害を受けました、関東大震災、東京大空襲、そして、最近では東日本大震災、「もうダメだ」と思ったときは何度もあったと思います。実際、自分も東日本大震災の計画停電はしんどかったです。でも、あきらめずにresilienceで何度も這い上がり、その田保に強くなってきました。

　そして、企業も都市に似ていると思います。企業は長くやっていると「もうダメだ」という瞬間があります。でも、そうした艱難辛苦に逃げることなく正面から立ち向かい、あきらめずにresilienceで這い上がる、そうした会社は立ち直って、そして、強くなって、ちょっとやそっとのことじゃ潰れなくなると思います。

　というわけで、resilience、何度も這い上がることが強くなる、そんなことを学びました

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新著が出版されます、タイトルは「よくわかる最新機械学習の基本と仕組み」です。今週末くらいから書店に並ぶそうです。これで自分の著書はデジタル版も入れて11冊目になりました、「よく書くねぇ」、と人に言われますが、音楽とか絵とかがダメな自分にとって書くことは、自分を表現する唯一と言っていい手段なので、これからもニーズがある限り続けていきたいです。

　で、今回はこれまでの蓄積もあるしすぐ終わるだろうと最初は高を括っていましたが、結局、今回もこれまでと同様もしくは最大の難産でした。去年の量子コンピュータでは、その過程を旅と表現しましたが、今回の機械学習は険しい山の登攀でした。機械学習の場合、ディープラーニングなど数学的に難しいトピックがあり、それを数学を使わず説明するには自分がハラオチするまで理解する必要があり、そのために原典の論文を読んだり、ソースコードを読んだり（これは長い間大学にいた賜物ですね、今更ながら感謝してます）して難所をクリアし、納得できるレベルまで辿り着きました。

　この登攀過程は、本当に脳に汗をかくというくらいの経験で、土日は悩み考えすぎて、夢にも出てくるくらいでした。ただ、こうした悶絶も決して無駄ではなく、とくに今回はディープラーニングについて深く考える機会がありました。自分の結論は、ディープラーニングは、人間ならびに生物の脳をシミュレーション、広い意味で自然現象を利用したいわゆる自然コンピューティングという話と理解しました、ディープラーニングの結果がブラックボックスであることは、自然コンピューティングなので、ある意味当たり前なのかと。これまでの機械学習とディープラーニングのすみわけはできそうな気がしています。こうしたことをいろいろ考えて、難所を乗り越えた結果、ボリュームは前回の量子コンピュータの倍（３００ページ）くらいなりました、が、お値段は1800円（税抜）とこの手の本では割とお買い得感があると思います。

　最後に登攀といっても、ソロクライマーのように一人で登るわけではなく、多くの方のご協力によるものです。ありがとうございました！この場を借りて深く御礼申し上げます。

次は白紙ですが、何か面白いテーマが見つかったら、チャンレジしたいと思います！

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これまでセミナーを開催させていただいております情報機構さんで以下のセミナーを開催します。

Pythonが多いですが、tidyverseに代表されるようにRもやりやすい点はあります。

今こそ「R」実習で学ぶ＞統計・データ分析の基礎とノウハウ

＜今こそ「R」実習で学ぶ＞統計・データ分析の基礎とノウハウ

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稲盛さんの新刊「心。」に染み入る話がありました。

　京都の小さな町工場からスタートした京セラが創業して初めての注文が松下電器（パナソニック）。で、当時は、ほとんど名前が知られてなかった京セラに注文してくれたことに感謝する反面、品質・価格はとても厳しく、とくに価格については毎年厳しい値下げ要求があり、それに応えるには並々ならぬ努力が必要だったといいます。

　他の業者は、これに対して「下請けいじめ」と不平不満をこぼす一方、京セラは毎年注文を頂けること、それによって鍛えられていることに感謝しました。そして、一見、無茶にみえる注文でも採算が取れるように知恵を絞り、努力を重ねた結果、京セラが米国に進出した際、他社にくらべて、圧倒的に安くてよい製品ということで、広く受け入れられたという。

　これはIT系でも当てはまる話かと。無茶な注文とブラックとの線引きは難しいところですが、不平不満をいわず、ポジティブに取り組む、これは大事で、そして、無茶な納期でもちゃんとやってくれる、こういう会社は信頼されますよね。

　会社の財務だけを見るのではなく経営者に会って、経営者の考え方を知るべし」　ー　昔、アナリストをやっていたとき、よく言われました。たぶん、こういう心がけを見るべしということなんだと思います。

　というわけで、一見、無茶と思われることでも、きちんと検討して、知恵を絞って、不平不満を言わず、ポジティブに取り組む、これは大事ですね。

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　さて、アポの間に時間があったので、上野の国立西洋美術館松方コレクション展にいってきました。あまり絵は詳しくはないのですが、松方コレクションを扱った原田マハ「美しき愚か者たちのタブロー」が面白くて、いつか行かねば、と思っていきました。

　川崎造船の社長であった松方幸次郎が２０世紀初めにロンドン、パリで集めたコレクション、モネ、ルノワール、ゴッホをはじめとした当時では世界有数の規模でしたが、関東大震災後の昭和恐慌、戦争等でコレクションが散逸。戦後、吉田茂のタフネゴによってフランス政府からの寄贈返還が決まり、今回はオルセー美術館所蔵のゴッホ「アルルの寝室」もお目見えでした。

　吉田茂は、当時フランス所蔵の松方コレクションの寄贈返還のネゴのさい、「返してほしい」とは言わず、日本にフランス文化を宣伝するいい機会だ、というネゴでこのコレクションの寄贈返還が決まったといいます。で、そこから６０年経ちましたが、いまでもこれ当てはまりますね。

　ここのところ、パリにいく機会がないですが、コレクションからパリの華やかさが伝わってきて、パリに行きたくなりました、いつか凱旋門賞と一緒にオルセーも行きたいですね。ま、自分は絵はあまりよくわかりませんが、日本酒・ワインと同じでその背景を知ると深みが出てくるというか、知るのが楽しくなりますね。

　さて、ビジネスという点から、もう一点。３年近く前ですが、倉敷の大原美術館にいきました。大原美術館も松方コレクションと同じ時期、印象派の画家と直接コンタクトして絵画を集めます。で、前者の松方コレクションは散逸、後者の大原コレクションは無傷とはいかないまでも残りました、関東大震災、昭和恐慌、太平洋戦争、条件はほぼ同じで、この差はなんだろうと。

　自分の仮説は、レバレッジだと思っています。松方幸次郎は、コレクション購入に際して自宅を担保に出す、さらには母体の鈴木商店から借り入れるなどレバレッジを効かせたといいます。一方、大原コレクションの場合は、大原家が児島虎次郎という岡山出身の画家のパトロンとして、そこまでレバレッジを効かせずコレクションを集めたという理解です。

　ただ、松方コレクションのおかげで国立西洋美術館が完成し、こんな素晴らしいコレクションをみる機会があるので、どちらがよいかは難しいですね。いずれにせよ、身の丈を知り、レバレッジを抑えるというのはビジネスという観点からは重要かなと思いました。

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　さて、最近は昔の本を読むことが多く、新刊はひさびさですが、『FACT FULLNESS』は多くの学びがありました。いわゆる、出色の出来栄え、と言うに相応しいと思います。

　テーマは世界をどう見るかことで、我々は意識せずに先進国、途上国のように分断して考えたり、世界の人口はひたすら増え続けるといった将来を直線で考えたり、一つの例がすべて当てはまるように考えたり、「色眼鏡」をかけてモノをみていると。

　むしろ、こうした思い込みを乗り越えて、データをもとに世界を正しく見るべし、という話と理解しました。データをためる・使うのは大事だけど、じゃあ、どう使うのか。やっぱり、世界を正しく見るためだと思います。

　これは世界だけではなくて、ビジネスでも同じですよね。たとえば、会社で上司が「アイツは使えない」という思い込みで判断するのではなくて、データ・事実にもとづいて正しく世界を見る、どの世界でも共通の話なんだと思います。

　あるいは、日本の場合、「外人」は思い込みが多い気がします。まあ、もともと島国ということもあるんでしょうが、我々は髪の色が違うと「外人」って思い込みがちですよね。でも、見た目はアメリカ人だけど、日本語しか話せない、ZIP！の朝ごはんジャーニーに出演しているマーティンは外人じゃないですよね。あと、中央競馬で最近は外国人騎手が増えていますが、一言に外国人騎手といっても日本で免許をもっているD・デムーロ騎手、C・ルメール騎手は短期免許で来日する外国人騎手ではなくて日本人騎手と言うべきですね。

　いずれにしても、こうした思い込みは、誰にもある話で、だからこそデータに基づくファクトフルネスが大事で、よい刺激になりました。自分が思うに、本のクオリティは、かけた時間に比例すると思っています（だから、自分が書く時もとことん時間をかけるわけですが）。たとえば、今年映画化されるピアノコンクールの名作『蜜蜂と遠雷』は構想１２年、取材１１年、執筆７年もかけた名作です。『FACT FULLNESS』も著者ハンス・ロスリングという一人の人生そのものの経験がすべて詰め込まれていて、それが何とも言えないコクになっていると思います。事あるごとに読み返そうと思います。