50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡
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目処を立ててそれを実現させてしまうことがすごいなと。
自分もこんな風に新しい学びを取り入れていかなきゃ。
自宅学習の目標は1年で1000時間。「平日2時間、休日5時間やれば1週間で20時間。これを1年やればだいたい1000時間になる」
注目のコメント
はい、私も「え？副社長御自ら？？」と思いながら共同研究を楽しくさせていただきました。なんちゃってではなく、本気で勉強・実装されていました。
我々のところにご相談にいらしたときの予測性能は相関係数0.51でした。Yes/Noではなく、好意度という連続値を予測するので相関や平均誤差で評価します。お使いの手法も言い方は悪いですが「初学者の方はだいたいそこに落ち着きますよね」というようなものでした。そこからCNNを取り入れ、様々な工夫を施して最終的には相関係数0.65まで上がりました。低いと思われるかもしれませんが、アンケートの回答者同士の相関もだいたいそれくらいなのでそこそこ良いモデルになったと思っています。
記事中にも書いてありますが、私の信条は「ノウハウを持って返ってもらって、最終的には私達のお手伝いが不要になること」です。いわば、秘伝のタレのおすそ分け。我々で引き取って開発したら短期間でいいものができる可能性もありますが、それだと企業さんにノウハウが残らずに毎回こちらにご相談いただかないといけなくなります。遠回りのように見えますがこういうスタイルだとあとはご自身で研究開発ができるようになるので社会全体がハッピーになると思っています。統計の素養を持っているかどうかは、コーディングやプラグラムの実装とは別にして、プログラミングで実現したいことを理解している点でアドバンテージは有りそうですね。
セブンイレブン創業者の鈴木敏文氏も統計に精通してました。経営者がデータを使って意思決定する流れが生まれれば、一気にホワイトカラーもプログラミングくらいやるようになると思います。ただし、データを幾ら集めても過去の集積。
データを使って描いた可能世界を解釈(した上で意思決定)するには、統計の素養や確率の考え方などが経営者には必須ということですね。母数が少なく、同一の比較条件でない経営者の経験談は、AI以上に説明可能性が本来は求められるはず。
