(アンチインデックス)インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。3回目の獄中婚というニュースを聞いて、なんであんなに木嶋佳苗を好きになる男が現れるのか疑問に思って読んでみた本。木嶋佳苗については、さんざん語りつくされているが、「もう一人の木嶋佳苗」といわれる「上田美由紀」については言及しているメディアはあまりない。本書は上田美由紀に焦点を当てたルポである。上田美由紀は木嶋佳苗とおなじく、端的に言えばデブ・ブス・中年であり男性が虜になるような外的要素は特にない。事件は鳥取県で発生したが、鳥取県という田舎で6人という人間が巻き込まれたというのも県警始まって以来の大事件だという。多くの男性が惹かれたのか男性として疑問に思い取材したという。・容疑者の元交際相手への突撃取材などジャーナリスト魂は感じる。本書を見る限りアポなし突撃ではなく、アポ取りのうえ丁寧な取材をしているようだ。結論として、なぜ上田美由紀という女に多数の男が惹かれたのかというと「居心地の良い空間を作るのが上手い」という一言に尽きるように思う。妻子持ちのキャップなどは、真面目ゆえに嘘(妊娠したなど)に振り回され死んでしまった(自殺or他殺の結論は出ていない)また、妻子持ち警察官も被害に合い死んでいる。妻子持ちといえど、油断は禁物であり俺はスナックなんぞに行かないぞと心に誓った。darkhorse12345679Tweet2019年05月02日AI(笑)が普及するためには以前、"AI(笑)プログラミングをしての感想"という記事の中で"プログラミングより「使えるデータ」を集める方が大事""業務適用へのハードルは高い"という事を書いた。これについて少し書いてみようと思う。業務で使うデータはその企業内の機密情報であることが多い。私がやったような画像認識を業務に応用しようとする場合は、ものすごい個人情報を含んだ画像を処理することになる。私が以前勤めていた銀行業界の業務の中で画像認識が必要な場面は・本人確認書類の確認(免許証、保険証etc)・印鑑照合がある。本人確認書類の確認について免許証を例にあげてみよう。金融機関に限らず、免許証などの公的書類で本人確認を行う業務は多い。今の業務フローだと、いちいち人の目で免許証の原本またはコピーを確認して、免許証番号や住所などをデータとして顧客管理台帳などに入力している。免許証自体はフォーマットが決まっており、いちいち人の目で確認しなくても免許証番号や有効期限、住所などの確認はAI(笑)を使って自動化できるように思う。ネット上に学習に必要な生の免許証画像データなどは出回っていないので、少なくとも自社で十分なデジタルの免許証画像データを持っている企業でないと、そもそもAI(笑)導入以前の問題である。運よく(?)自社で機械学習させるに十分な量の免許証画像データを保有していたとしよう。AIプロジェクトが上手く進行し99.9%の精度で免許証による本人確認業務が実装できたとする。99.9%の精度では「本人確認」という業務においては不十分である。法律上100%の精度での本人確認が求められているからだ。精度が99.999%であっても問題である。誤って本人識別をしてしまった0.001%に反社会的勢力が紛れ込んでいたら行政処分を受ける(銀行の場合)。いうことで、リスクを排除するには、AI(笑)だけでなく、人の目や別のシステムによるダブルチェック、トリプルチェックが必要となる。これでは何のためにAI(笑)を導入したのか訳がわからない。AI導入をする前より業務フローが増えるという訳の分からない事になる。・そもそも人間中心の業務設計をやめる・公的書類を完全にデジタル化(機械が読み取りやすいデジタルデータに)するなど、人間中心の社会を止める必要があると思うが、もちろんそんな事は不可能なのでAI(笑)はほとんどの職種で普及しないと思う。原理的に100%の精度を求められていない業務(トランザクションレンディングにおけるスコアリング)や、後から訂正すればOKな業務(些末なネット記事作成)には導入され普及するだろうが。「Amazonライブリンク」は提供を終了しました。