BLOCKSなんだけど、先日大幅リニューアル。以前ブログで紹介した使い方も、具体的にどうやったらいいのかを、動画解説付で載せました。実現方法みんな試してみてね。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。