著者が行った講演をるびま向けにまとめました)。不可能だ」と思ったことでしょう。機械学習はできないのでしょうか。作ろうとする人がいない。機械学習や統計分析の仕事において実用的に使える道具がありません。あるじゃないか」と怒られるかもしれませんね。組み合わせても、機械学習や統計分析の仕事を現実的な効率と品質でやっていくことは不可能です。機械学習や統計分析のために使える道具は存在しないと考えています。連携が不十分であり、かなりの頑張りを要求されることになります。オープンソースソフトウェアなので、プルリクエストを送って少しずつ実用的なものにしていけば良いと考える人がいるかもしれません。そのような行動を取れる人はそうすれば良いのですが、仕事で機械学習や統計分析をやる必要がある多くの人にとって、主目的は「道具を作ること」ではありません。多くの人の主目的は「まともな道具を使って仕事を完了させること」です。機械学習や統計分析においては、道具を使う場合と作る場合とで、要求されるスキルセットが大きく違う問題があります。そのため、道具を使う側の人間が必ずしも実用的な道具を実装できるわけでは無いのです。「品質が信用できない」という問題も抱えています。やっている人がいない」ことです。利用者が少ないので利用例も乏しくなり、公開されている情報も皆無です。このようなライブラリの多くは開発が継続していないことが多いです。このような状況ではライブラリを全く信用できないため、利用時に実装を精読して問題がないかどうか実験を通して調査する必要があります。あると私は考えています。前節で述べた「使える道具がない」ことです。労働市場に関する要因で、相互に関係しています。求人が多い」ことです。無くてはならないプログラミング言語です。上の日本語の情報源も豊富に存在しています。使っている人が多くなるのは当然のように思えます。能力者を募集しています。言語を扱えることが最低条件だからです。言語の利用者を増やす要因にもなりますから、さらに利用者が増える循環が作られています。機械学習や統計分析を頑張ってやろうとする人なんて現れません。機械学習や統計分析ができない最後の理由は「道具を作ろうとする人がいない」です。節の繰り返しになりますが、この分野においては道具を作ることが目的の人が少なく、しかも使われないものを作りたい人も少ないでしょう。「自分で使うため」とか、「自分で作って学ぶため」などの理由で、あまり一般的には使えないシンプルなツールを作ろうとする人はいても良いと思います。コミュニティの状況です。目は、数値配列やグラフィックス機能など、基礎となる機能を提供するライブラリの定番が存在しないことです。そのため、何かを作り始める前に、現在どのようなライブラリが存在して、それぞれがどんな機能を提供していて、それらの実装はどのくらい信用できるのかを調査しなければならないのです。面倒臭くてやってられませんね。ために自分で作ったものを仕事で使える機会がほとんど無いことです。プライベートで機械学習や統計分析をやる機会があるとしても、仕事で使い慣れている環境を使う方が良いと考える人は多いでしょう。機械学習や統計分析ができない理由は、互いに大きく関係し、強い負のサイクルを形成していることが分かります。やる人を集める必要があります。独自の生態系を作る」道です。道具をそのまま利用する」道です。道具をそのまま利用する」道だと判断しました。はじめとする言語間ブリッジを開発し始めました。側に見せることが可能になります。側に見せる機能は未実装です)。これらの機能によって次のことが可能になります。利用可能な領域はデータサイエンスに限定されません。はまだ開発が始まったばかりです。発生させることがよくあります。そのため、実運用での使用はオススメしません。簡単な機械学習やデータの可視化を試すことは既に可能です。ディレクトリにまとめています。使って利用する例を置いています。インテグレーションも提供しています。利用して簡単に試すことができます。名付けられたコンテナが起動します。rubydata/pycallそして次のようなメッセージが表示されるはずです。その周辺ライブラリについて紹介しました。ようにデータサイエンスに強い言語とのブリッジも開発しています。この分野に興味がある方は、今後の開発の動向に期待していてください。