経営者はオポチュニティを掴めているのか。高専卒業生のイノベーターの価値を見いだし、「高専スタンフォード計画」をスローガンに掲げている高専は現場の実装に強い。未踏スーパークリエイターの高専生の割合は13%、ハッカソンの優勝チームも40%。手を動かして結果を出す。官僚組織は決められたことの権化みたいに思われているがスーパーカオスでもある。リクルートの上司は問題があったら守ってくれた。そのおかげでできたプロジェクトがあるので感謝している。構造を守る側がそういうスタンスだとパフォーマンスがあがる。私が言える話でもないが、聞いた話では、トヨタの場合、治外法権の組織を別に作ってしまう、というのは良い。結果が出るまでのリードタイムを許容できるようにする。経営者などの工夫が必要な場面はある。自由な空間を作ってイノベーションを起こすという宣言を社長がする「デジタルガバナンスコード」が必要。スタートアップやスピンアウト系が増えているのはそれだから。自分で動いて作ってしまうのが早い。シリコンバレーではアライアンスが大事で、ゆるふわにつながりたいという人が多い。会社に所属するのではなく、契約にしてフラットにするケースが増えている。大企業では労働基準で働く時間制限もあるので燃え切れない人もいる。大企業に入らなければ良い(会場:笑)。若い人から変わっていくのでは。いう現実から規制を変えていくのが大事。人間関係が嫌だという人間はいないが、仕事がつまらないという人は多い。大手企業は優秀な人は多いので、仕事自体がチャレンジングであればもっと日本も成長できるはず。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。産学連携ゼミというこうとで滋賀大学の一期生と取り組んだ結果を説明する。企業が能動的に大学と連携していくべき。PBLに基づく教育基盤は大学連携でしか難しい。「課題発見をどう教えるのか?」=大学で数学に詳しい人が教えるのがうまいわけではない。ビジネスを持つ企業の人の方が教えるのがうまい可能性が高い。いって杓子定規に分けられないので、大学と企業が一緒に教育内容を考える必要がある。学生は問題と課題の違いが分かっていないことが多いので、そこから教える必要がある。企業への長期インターンをした方がいい。若いうちにビジネスシーンに触れられるから。企業にとってもメリットがあるはず。社内でやりたいという声が挙がったわけではない。実態として仕事が忙しいのにやってられないという状況だった。優秀なデータサイエンティストが2名も大学に教育者として派遣することに本当に価値があるのかという議論はある。人に依存しないサステイナブルなモデルを作っていく必要がある。予算がいただけるならば解消できるかもしれないが。学校法人から企業への対価がペイするものかというとそうではない。学生さんに任せられる業務を3割ぐらいに増やせるのなら、うまくいくのではないか。いった体制を作る方が現実的。複数の企業が参画できる点は、学生に刺激が与えられる点ではよい。いった学生はインテージにとっても人材採用の面で魅力的に見える。モチベーションと自信があれば学生は自走する。モチベーションを付けてやるのが大事。学生でプログラミングできてもアプリが作れないのが嫌で、アプリ実装サークルなどに入って、企業から時給5000円で請け負って、実践を学ぶ例などがある。いうおんは良いモデルだと思う。データサイエンスといっても領域はさまざま。企業が欲しい領域の人材と必ずしもマッチングできていない。データ分析やりたい人と機会学習やりたい人は違うので、ミスマッチが起きると、企業をすぐにやめていってしまう。人材の取り合いが起きている状況。企業は人材を逃したくないと思うので、社内副業制度を作っていくのが良いと思う。データサイエンスという用語は広義だが、採用時にその人の能力ややりたいことをきっちりと見極めるのは結構難しく、悩ましい。企業は総合職のような形で採用せざるを得ない。専門職を作っても将来的に変化していくので。課題設定の進め方のコツ。そこが核心で、私が得意なところで、大学が果たすべき分野だと思う。そのノウハウこそが日本の財産になる。カリキュラム作成でさんざんディスカッションした。産学協同で参画した三者の距離が遠かったことが、より良い議論につながった。滋賀大学では院を作ってリカレント教育にも力を入れ始めた。休職が必要なので、企業ではなかなか難しい面がある。ニーズはあるが、実現が難しいのが問題。リカレント教育のできる社会になるとよい。データサイエンスを習得できる場が増やせるとよい。最後のまとめとしては、企業としてもデータサイエンスの産学協同をサステイナブルにする必要がある。同じような企業が増えていけばよりやりやすい。リカレント教育は賛成だが、それを実現するには社内体制を整える必要がある。企業で産学連携のイメージができて、仲間がふえていくとよい。書籍紹介2013年1月出版の本ですが、本屋さんで平積みされていたので気になっていました。audiobook.jpでセールされたので聴いて&読んでみました。Kindle版もあります。2013/1/24オーディオブックの再生時間は7時間3分。本の概要を講義した動画も見つけました。51分28秒の動画「八嶋智人が『統計学が最強の学問』を講義する!」(ダイヤモンド社)「2015年1月20日までの限定公開」と書かれていますが、2020年1月26日時点でまだ視聴できるみたいです。YouTubeの「限定公開」となっているのでリンクは遠慮しておきます。視聴したい人は上記のリンク先を訪問してください。(3:52)身長サンプリング調査(6:09)あの格言は正しいのか(4:36)統計学にダマされるな!(7:26)エンドロール(2:56)概要紹介と感想この本の評価コメントを見ると、高い評価が多いですが、低い評価も一定数います。その理由は何となく分かります。この本に何を期待するかで、評価が全く変わるだろうなと思うからです。この本は、「統計学」がIT+ビッグデータにより使えるツールとなったことを事例を繰り出しながら力説します。それによって、それまで統計学を軽視してきた人たちに気付きを与えてくれます。一方で、統計学を鳥瞰図的に使い道をざっくりと示しています。この説明は、統計学を知らない人には難しく、知っている人には全く内容がない(=統計学の内容をかみ砕いて書いている)ようなレベル感になっています。そこが低評価の理由だと思います。低評価の理由について擁護しておくと、“ある程度”統計学を知っている人には頭の中が整理できたり、統計学がどうやって成り立ったのかという意味が理解できたりします。個々の知識でしかなかったものが、立体感を伴って全体像が浮かび上がってきます。いうか私はこれを読んで立体感を覚えました。低評価の内容も、読む人によっては高評価になり得るということです。「この本を聴いて/読んでみたい」という人は、そういったことを意識してから本を手に取った方が幸せだと思います。ちなみに目次は以下のようになっています。このうち、第3章までは全ての人が読んでみるとよい部分です。第4章以降は、統計学の知識が少しあった方がより理解しやすいです。エビデンスを探してみよう以下、引用しながら、私自身が気に入った内容をまとめていきます。統計学が最強の武器になるワケ冒頭でも「統計学がIT+ビッグデータにより(昔と比べて)使えるツールとなった」と記述しました。昔と比べて、統計学はあらゆる学問で必須ツールとなっています。それだけでなく、企業内でもデータが増えてきており、大量のデータから意味のある情報を抽出して分析するニーズが高まっています。それを私自身も身近に感じています。これについて筆者は次のように表現しています。どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる私自身も、ディープラーニングや機械学習を学ぶうえで統計学の知識を身に付ける必要性を感じて、統計検定2級を受験し、合格しました。Certificate」からの引用です)。2020年以降も右肩上がりで伸びるのは間違いないだろうと私は見ています。統計学の知識がないと、「全数調査しないとダメでしょ」という意見に普通なります。統計学は、「その必要はなく、ランダムサンプリングして調査すれば、かなり良い精度で推定できるよ」ということを明らかにしています。目次の見だしにある「1%の精度に数千万円をかけるべきか?」とは、全数調査とサンプリング調査では、(もちろんケースバイケースですが)精度にそれくらいの差しかないことがほとんどということを示しています。ランダム化Web業界では、「A/Bテスト」と呼ばれる比較検証をよくやりますよね。対象ページのAバージョンとBバージョンを用意しておいて、訪れる参照者ごとランダムにAかBかを見せて、どちらがより効果が出るかという手法です。これにより、より効果の高いサイトを作っていけます。これは統計学では「ランダム化比較実験」というフィッシャーが打ち立てた方法論なのだそうです。これをベースにロザムステッドが著したのが『実験計画法』です。これについて著者は次のように述べています。研究参加者をランダムに分けて、異なる状況を設定し、その差を統計学的に分析してしまえばいいのだから、これほどわかりやすく強力な研究方法はない「ランダム化比較実験」のランダムネスは統計学において非常に重要で、しかも強力です。ランダムネス(=ランダム化やランダムサンプリング)の有効性については観察や調査(先ほど示したサンプリング調査など)においても言えます。ランダム化に基づいて条件をコントロールする実験だけでなく、ただ何も手を加えずに調査を行う観察においても統計学は大きな力を発揮するのだ。著者は、疫学研究方面における「ランダム化」の価値を言及していました。90年台代前半の主要な医学雑誌に掲載された論文を比較検討した結果、疫学研究から示されたリスクの大きさは「ランダム化比較実験とあまり結果に差がない」である。その理由としては「高度な統計手法によって、適切な条件の調整を行うことはできているから」という考察がなされていた。中学や高校の試験で偏差値って出ますよね。そのグラフは釣り鐘状で、中央が一番多く、両端は少ない形になります。このように一般的な傾向として、データは中央に集まってくる、つまり「平凡への回帰」(ゴルトンによる)なわけです。その後、「平均値への回帰」(=平均値に近づく)とも言い換えられているそうです。このようなことが起こる理由について著者は次のように書いています。した「平均値への回帰」という現象が起こるかと言えば、それは身長だろうが知能だろうが、あるいは生物の特徴だけに限らず、この世のすべての現象がさまざまな「バラつき」を持っているからだ。バラつきを持つ事象には、回帰分析が必要だと論じています。ゴルトンとその弟子から我々が最も学ぶべきは、バラつきを持つ現象に対する理論的な予測がそれほどうまくいかないという点である。データをとって回帰分析を行い、その関係性を分析する必要があるのだ。回帰分析の注意点を示しています。回帰分析によって得られた「最もそれらしい予測式」を得ただけでは満足してはいけない。その予測式は最もデータとの誤差を最小化するように得られたものではあるが、依然として誤差が存在することには変わりないのだ。この誤差があることをどう考えればよいか。これに対して、再び(天才)フィッシャーがアイデアを提示したことを著者は説明しています。フィッシャーはこのように「無制限にデータを得られればわかるはずの真に知りたい値」を真値と呼び、たまたま得られたデータから計算された統計量がどの程度の誤差で真値を推定しているかを数学的に整理することで、無限にデータを集めることなく適切な判断が下せるという考えを示した。この後、回帰分析の基本用語として「信頼区間」や「p値(=有意確率値)」が紹介されます。次のように、こららの知識が統計学において非常に重要であることを示しています。このように、回帰係数の誤差や信頼区間(やp値)といった値を読み解けるようになれば、あなたの統計リテラシーはぐっとレベルアップする。以前に述べたようにデータ間の関連性を分析する、あるいはあるデータから何らかの結果を予測する、といった統計学の最も大きな目的のために用いられる手法のほとんどは、広義の回帰分析であるからだ。これを著者は「一般化線形モデル」のことであると説明しています(※ちなみに「一般線形モデル」という似て微妙に異なる用語があるとのこと)。一般化線形モデルという視点で見ると、T検定から回帰分析までさまざまな統計手法を、「基本的に同じ手法」として見なせると著者は主張しています。実際に1枚の図にまとめたのが、次の図です。「カイ二乗検定」は「適合度検定」を指していると思います。適合度検定はクロス集計表とカイ二乗検定を使います。「同様の小集団」つまり「層」ごとに区切って分析を行うことを層別解析と呼ぶと著者は説明しています。いつもきれいな層が取得できるわけでありませんよね。ある層の人数が多かったり少なかったりと、「層ごとに偏りがある」という問題が発生することがあります。これに対して著者は次のように説明しています。した問題に対して重回帰分析は威力を発揮する。「性別によって点数が平均的に何点異なるのか」を推定すれば、層別に分けなくてもよくなるのである。重回帰分析は、データの目的変数(結果変数)が気温のような連続値である必要があります。あり/なしといった二値などのカテゴリカルな値の場合は、ロジスティック回帰を使うことになります。著者はロジスティック回帰を次のように説明しています。0か1かという二値の結果変数を変換し、連続的な変数として扱うことで重回帰分析を行えるようにした、というのがロジスティック回帰の大まかな考え方である。因果関係の推論において、2つ以上の要因がある場合には交互作用が含まれる課題が生じることがあります。この場面で役立つのが傾向スコアです。著者は次のように説明しています。傾向スコアとは、興味のある二値の説明変数について「どちらに該当するか」という確率(=傾向を示す値)のこと「傾向スコア自体は、すでに紹介したロジスティック回帰によって簡単に得ることができる」そうです。統計学に対する言説は分野ごとに特徴があるとのことです。著者は、以下の6つを取り上げています。実体把握を行う「社会調査法」:「正確さ」を追究する(=偏りや誤差が可能な限り小さくなる推定値を効率よく求める)。:「妥当な判断」を求める(=p値に基づいて「原因」が見つかるなら、そこまでの正確さにこだわらない)抽象的なものを測定する「心理統計学」:目に見えない「抽象的なもの(心や精神など)」を測定する。因子分析を生み出した。回帰分析の他、パス解析を好む。質問紙尺度の作成に心血を注ぐ機械的分類のための「データマイニング」:「予測」に役立つ。マーケティングやデータ処理の「現場」で生まれた。1993年黎明期のバスケット分析は有名だが、統計的にはカイ二乗検定の方がより良い。人工知能もこの分野で、ニューラルネットワークやサポートベクタマシン、クラスター分析といった手法がある自然言語処理のための「テキストマイニング」:自然言語で書かれた文章を統計学的に分析すること。辞書を使って文章を単語に分ける形態素解析や、辞書を使わないN-Gramといった手法がある演繹に関心をよせる「計量経済学」:帰納(個別事例から一般法則を導く方法)に関心をよせる「統計学」とは目的が違う。演繹できないモデルは経済学の進歩に役立たないので、あらゆる手段を用いて当てはまりのよいモデルを作ろうとするまた、上記の分野をまたいで、「確率自体の考え方」について2つの対立軸を提示しています。