ありがたいことにニューラルネットワークは、重要度の低い因子を入れると、重要度が低いのを見抜いてくれる。(だからといって、なんでもかんでも与えると計算にめちゃくちゃ時間がかかってしまうんだけどね。)だから、因子の選別に神経質になるよりも、とにかく影響の強い因子を上手く見つけること。なると因子の見極めが重要なわけだ。販売数を予測するのであれば、なぜその商品を人は買うのかということに精通している必要がある。機械の効果を予測するのであれば、その機械がやっていることに精通していなければ、どんな因子が重要かなんてわからない。業務に対する深い知識が必要なのだ。その業務というやつは、お客さんの気まぐれな気持ちに左右されているかもしれない。天気や自然の影響を受けているかもしれない。ある小売店で、昼過ぎに雨が降ると売上が全く伸びなくなる。降水量を因子にして売上予測をしてみた。結果は、なんとなくモヤモヤした感じだったので、試しに日照時間を入れてみた。したら、なんと降水量よりもはるかに高い予測ができるようになった。何かの本で読んだんだけど、人間の脳は、新石器時代からあまり進化していないらしい。現代人は、新石器時代の人が感じるように感じ、新石器時代の人が行動するように行動しているらしい。日照時間が影響を与えているというのは、澄み切った青空で人は行動したくなり、曇り始めると行動を抑え始める。雨や暗闇は行動しない。長く食物連鎖の中間にいた人類は、捕食される生き物でもあったわけだ。新石器時代とかわらない意識があるのだとしたら、そういう感性があるのだとも言える。こんなぼくの想像が、真理をついているのかどうかはわからない。機械学習に取り組めば取り組むほど、こうした人間という生き物の心理とか、社会の感性というか、そういうことがとても重要だと思えるようになってくる。それは、つまり社会は経済の中にあるのではなく、経済が社会の中にある。いうことにつきるのだと思う。人は、経済合理性だけで動いているのではない。人という生き物の感性を理解すること。そこに最適な因子を見つけるヒントが隠されている。3.お金をかけたら負けそうやって機械学習を駆使して、いままで想像もできなかったような結果を出すことができたら、おそらくビジネスの価値は飛躍的に高まるかもしれない。100億円の価値を生み出すなら、30億円かけてもいいんじゃないかとか考える人がいるかもしれない。30億円でも60億円でもいいんだけど、競合企業が全く同じことを数千万円でやってしまったらどうなるんだろう。数億円のPOCが、数百万円で行えたらどうなんだろう。その段階で勝負があるんじゃないか。金額が大きく違うというだけではない。多額の金額を投資した仕組みは、たいていの場合コンピュータの仕組みだけでなく、関わっている体制も複雑だ。シンプルで柔軟な仕組みと、複雑で巨大な仕組みは、変化への対応速度でも大きく差をつけられてしまう。BLOCKSが実現していることぼくらは、未来は機械学習を必要としていると確信している。多くの人が機械学習を使えるような時代に向かいつつあるのだと思っている。機械学習はコモディティになっていくのだ。機械学習は、誰もが取り組めるものになっていなくてはならないのだ。専門家しか取り組めないような仕組みを、未来は受け付けないだろう。BLOCKSを使うには、学習データを準備するだけでいい。ある商品の過去の販売数と、その商品の売上に関連すると思われる因子を、CSVファイルにまとめるだけだ。そのCSVファイルをBLOCKSに見せれば、自動的に学習が行われる。ニューラルネットワークのチューニングは、BLOCKSが自動的に行う。隠れ層の数を調整したり、細かな数値を微調整しながら最適解を見つける作業もいらない。学習が終わったら、画面にブロックを置いて線でつなぎ、学習させたばかりのモデルを選択するだけ。初期費用無し、月々10万円から使える。話は冒頭の製造業社長の話。そんなことを説明して、それから言った。自分たちで取り組んでください。その結果は、ぼくらも真似ができない、誰のものでもない御社の財産になるはずです。なんとなく、開発してくれるならお金はいくらでも出す。いう雰囲気だったのに、ぼくらが突っぱねたと思われたかもしれないなと、その後も気になっていた。したら数週間後にメールが。なんと誤差0.03%で予測ができるようになったとのこと。BLOCKSサイトのドキュメントで勉強して、自力で取り組んで、自力で出した結果だ。なんか、とても嬉しかった。BLOCKSの周りには、そんな人たちがたくさんいる。BLOCKSを前に、自社製品のこと、利用者のこと、商品を買っていく人のこと、その生活、社会のこと。いうことをキチンと考え、因子を取り出し、BLOCKSに見せていく。驚くほどの高い精度で、商品や、人や、社会を予測していく。そんな人たちが多くなっていくってことは、未来って思ったより素晴らしいものになっていくんじゃないか。なんか、そんな風に思えてしかたない。ぼくら自身、BLOCKSから、教わっていることなんだよな。未来を見通すことは難しい。足を踏み入れたことのない場所で起きる、人間の気まぐれな行動を予見することなど、不可能だと思う方が普通だ。お昼になって昼食を取ることも、暑い日に飲み物を欲しくなることも、人間だったら当たり前。街にはお店があふれている。道路を渡ってまでは行きたくない。それでも、お気に入りの商品があれば行くのかもしれない。いえ忙しい日は、そんなことも言ってられない。人が何か行動を起こす背景には、数多くの要因が絡んでいる。それぞれの要因は、結果との単純な相関関係にあるわけではない。驚くほど沢山の要因が、デリケートに絡み合いながら、何かしらの行動に帰結しているのだと言える。画像を見せて、写っているものを判定する機械学習のコンテストがある。これまで様々な手法が試されてきたが、今は深層学習にかなうものがない状態になってきた。犬の写真を見せて犬だと判断するということは、柴犬を見せても、プードルを見せても犬だと判断できるということだ。全身が写っているものもあるし、体の一部だけかもしれない。判定する写真と犬との関係は、そんなに単純ではなく、犬と人間だけが呼んでいる生物に共通している特徴を、人間が教えること無く、コンピュータが計算によって捉え、正確に判断する。BLOCKSという機械学習サービスを始めた入り口は、このあたりにあった。売上の予測というと、もちろん数多くの統計的手法がある。いう手法を駆使するには、統計に関する知識が必要だ。深層学習で犬を見分けるには、機械学習に犬の写真を何枚も見せてあげるだけ。それだけで、どういう特徴があると犬だと言っているのかを、機械学習が計算によって割り出す。特徴に関するヒントを与えないで良い。これは上手くすれば、例えばある日の売上と、その日の売上に関連する因子を見せてあげることで、何もヒントを与えなくても正確に未来の売上を予測できるのではないか。深層学習なので、それぞれの因子がデリケートに絡み合い、因子の数が極めて多い。超多変量で、非線形なできごとの特徴を正確に掴み、予測する。いうことができるのではないか。goが実現しているもの以前から、GooDayの柳瀬社長と「店舗を無人化」することについてディスカッションをしていた。「無人」というところばかりが話題になっていることについて違和感があったからだ。goだろうということで、今回の出張に合わせて一緒に訪問してきた。結論としては、やっぱり見なければわからない。すばらしく良くできている。お店の立地だけど、ビジネス街の中。オフィスビルの一階にある。朝、通勤前に立ち寄るか、お昼に昼食を買うか、帰りに寄るか。店舗内は、お洒落な雰囲気。機能性だけの日本の店舗と比べると、店舗全体がバランス良くデザインされているせいなのか居心地が良い。商品としては、サンドウィッチやサラダなどを中心とした食品と飲料、お菓子、お酒など。サラダやサンドウィッチなどは、とても鮮度が高く、回転の良さと発注精度の高さが想定される。特筆すべきは、「行列がない」という点だ。「無人」という言葉に関心が集まりすぎているけれど、鍵はこの「行列がない」ということ。goでは、棚から商品をとって、持って帰る。