視覚と記憶を刺激する：グラフの粒度とPreattentive Attributes

Tableau Data Saber Ord. 2Visual Best Practice

Mar 25st, 2025
Data Otaku: Aoki Takashige

DATA Saber - Journey of Expanding Data Intelligence

Self Introduction

会社としての楽天と同い年で、楽天入社から4年目で、現在は市場企画部でOMO(Online Merge with Offline)を担当
データの制約から普段はBig Queryなどを多用しており、多様な側面で今回の講義ができれば！

Reference

前の人生ウォーターフォールは下記の参考文献を参考に作成
Storytelling with Data　A Data Visualization Guide for Business Professionals　（Wiley）

STORYTELLING WITH DATA(P) [ COLE NUSSBAUMER KNAFLIC ]

[My Community Point] Import Python in Tableau Public

Pythonのヒストグラム付き散布図がカッコよかったので、ダッシュボードで真似して作ってみたり
下記はポケモンのゲーム内の能力の分布を散布図とヒストグラムで一元化し、探索・比較できるようにしたもの

ビジュアライゼーション：「ダッシュボード」の目的と型

データをまとめる目的に応じて、ダッシュボードは一般化・大別できる
Data Driven Cultureを重んじるSaberはデータ担当者に限らないチームへの貢献と巻き込みも重要！

目的	共有先	型	態度
課題解決 KPIモニタリング	上司	説明型	明確な意見
仮説検証 トレンドの把握	チーム	探索型	中立的

説明型のビュー・ダッシュボードの作例

地球温暖化のVizで、温暖化が進んでいることが簡潔に伝えられている

Case Study: Story Telling Dashboard

ユニクロは株主への手紙として、毎年、競合とのKPI比較を示しているそうな
株主は経営層からのレポートラインで、出資という明確な意見・目的に対する説明型の資料といえる

youtu.be

Case Study: Exploratory Dashboard

探索として利用できる財務分析用の「バフェット・コード」はTableauでも作れそうなダッシュボード構成
グラフのシートが複数種あるほか、主要数値の計算値も上部にまとめられており、目的は中立的

https://www.buffett-code.com/company/4755/

グラフの粒度

グラフの目的・利用シーンによって、適切な粒度も変化する
プレゼンする場合は複雑でも口頭でフォローできるが、共有する場合はフォローできないのでシンプルに作るのがベター

視覚と記憶の力

視覚から記憶へ： 目から入る情報は脳で処理され、短期記憶を経て長期記憶へ。画像や物語は記憶を強化し、定着を促進。視覚的な手がかり（前注意的特性）は、見るべき場所を誘導し、情報処理を効率化します。(by ChatGPT)

[Preattentive Attributes]

[Preattentive Attributes] Ord. 2 恒例ゲーム Ph. 1

「2」が下図でいくつあるか数えて！
コメントで早押し！！！

Creating effective visualizations with pre-attentive properties | by Ajayraj | Whatfix Design

[Preattentive Attributes] Ord. 2 恒例ゲーム Ph. 2

「2」が下図でいくつあるか数えて！
コメントで早押し！！！

[Preattentive Attributes] Ord. 2 恒例ゲームをもっと遊びたい人は

Typically, tasks that can be performed on large multi-element displays in less than 200 to 250 milliseconds (msec) are considered preattentive.

Perception in Visualization

もともと認識しやすい属性

ビジュアル分析はもともと認識しやすい属性を活用して、人を最も効果的な方向へと導きます。もともと認識しやすい属性とは、注意処理を行う脳の器官に情報が送られる前に、ほぼ即座に視覚的に処理できる情報です。以下のものがもともと認識しやすい属性です。

ビジュアル分析を利用する理由 - Tableau

データ尺度の種類

間隔尺度には温度(℃)や西暦なども含まれ、恣意的な(絶対的でない)ゼロの定義があり、やや社会的
比尺度は比例尺度ともいい物理的な指標が多く、絶対温度(K)は比例尺度になり、四則演算が適用できる

カテゴリデータ	名義尺度	意味を区別するための数字	数字は意味を区別しているだけ	例　１：男性　２：女性
カテゴリデータ		順序尺度	順序関係を表している数字	数字は意味を区別し、さらに順序関係も表す	例　１：満足　２：どちらともいえない　３：不満
数量データ	間隔尺度	等間隔に並ぶ得点となっている数字	数値の差を計算できる	例　好感度など（０～１０で１点刻みで回答）
数量データ	比尺度	等間隔に並ぶ得点で、絶対的な原点がある数字	比率を計算できる	例収入額など

Data StaRt データ・スタート | データと変数の尺度

ディメンションとメジャー

ディメンションには、定性的値 (名前、日付、理的データなど) が含まれます。ディメンションは、データの分類、区分、詳細の表示に利用できます。ディメンションはビューの詳細レベルに影響します。
メジャーには、測定可能な数値と定量的な値が含まれます。メジャーはデフォルトで集計されます。メジャーをビューにドラッグしたとき、Tableau はそのフィールドに集計を適用します。

ディメンションとメジャー、青と緑 - Tableau

メジャー追加のTips

右クリックでドラッグすると
即座にドロップフィールドが開かれて選択できる！

データ尺度に対する適切なチャート

グラフ化するデータ尺度の種類に応じて、適切なグラフが存在している
不適な選択をすると、データ比較がしづらく、メッセージの混乱を招いてしまう

視覚的なベスト プラクティス - Tableau

目的に応じたチャート選択

目的に応じたTableau基本機能でできるチャートガイド
またデータ尺度と分析目的は関連する

定量分析の３つの型 ：「シート」の型の応用

３つの型は、２軸で掛け合わせる事ができる
パターンはたったの９通り！どんなチャートにするかは、この表から選ぶだけ！

イシューからはじめよ［改訂版］ 知的生産の「シンプルな本質」 [ 安宅和人 ]

Case Study: Python Graph Category

本講義の考え方はTableauに限らず、Excel、Think-Cell、Pythonなどでも同様
分布はヒストグラムや箱ひげ図、相関は散布図やヒートマップが一般的

順位は棒グラフやロリポップなど
時系列は線グラフが基本で、面グラフもしばしば

Python Graph Gallery

デザインの選択を誤るとどうなるか

認知負荷がかかり分かりにくく、追加説明を求められたり、結局相手に伝わらなくなり、相手も決まりの悪さを感じる
アクセシビリティ(例えば色弱、弱視)という観点でもわかりやすさは重要

デザインの敗北事例集～人に伝わらないデザインは死ぬ～｜かじさん＠旅するWebマスター

悪いグラフ

悪いグラフは枚挙にいとまがないが代表的なものは下記で、3D円グラフは特に最悪

色以外はTableauにおいては、幸いむしろ変に作る方が難しい場合が多い：逆にExcelなどでは意識付けが必要

1. 3Dグラフ
   1. グラフの見る角度が歪み、棒の高さや円の角度から数値を正確に受け取ることが難しくなる
2. 円グラフ
   1. そもそも角度は人間が苦手な指標なので、穴を設けてドーナツグラフで長さを訴えかけた方が伝わりやすい
   2. 同様に面積に依拠するグラフも避けた方がいい場合が多い
3. 色の多いグラフ
   1. そもそも人間が認識・判別しやすい色はさほど多くないので、色の多様は避けるべき
   2. カテゴリがどうしても多い場合は、その他大勢として色の濃淡で分類しておくと無難
   3. グラフの目的・メッセージでハイライトしたい部分にのみ色をつけて、他はグレースケールにすると伝わりやすい
   4. 赤をポジティブ、青をネガティブという場合も多いが、印象づけたい片方のみの色付けでいい場合も多い
4. 棒グラフの幅
   1. 太すぎると横の棒に干渉して見づらい
   2. 細すぎても存在感が薄い
   3. 程々の太さが望ましい

Case Study: Area Chart

グラフ・ビジュアライゼーションとしては、時系列で比例尺度の金額をカンパニーに分類して面グラフにしている

Case Study: Bar & Line Chart

金額の推移は棒グラフにしつつ、率の変化(中央)は線グラフにしている
このスライドでは時系列を同じ形式にすることよりも、数値の種類でグラフを使い分けることが選択されている

Case Study: Histogram(?)

絶対数にすると釣鐘型の人口ピラミッドになるのを嫌ってか、縦軸は年代ごとの利用率の表現という妙技
概念的には年代別の利用分布のヒストグラムであり、YoY比較を棒グラフで加えているのがテクニカル

2024年度決算短信・説明会資料｜楽天グループ株式会社

公平・適切なViz地図とは

界隈ではしばしば話題に挙がる印象の選挙関連の作図(とイデオロギー対立)
Vizの種類によって印象が異なる：面積だと共和党有利、人口だと民主党有利に見え、公平な方法が模索されている

日本地図Viz

先人の伝説的師匠らもデフォルメ化した日本地図を取り組んでいたり

金の油彩画と立体作品：二条城でのアンゼルム・キーファー展体験

pytho.hatenablog.com

4/19, 4/20に1泊3日で行ってきた。
まずは二条城「アンゼルム・キーファー：ソラリス展」について

金の油彩画

和風

油彩系が特に好きだった
金を絵の具や金粉をふんだんに使いつつ、他の色は黒や緑青色の風合いで厳か。
二条城という場所性も非常に合っていた。
金と黒というのがおそらく意図的だと推測しているが典型的に蒔絵っぽい。
それでいて構図や表現は全然異なるのだが。
この辺の大胆さとか含めた部分は典型的に狩野派的か。
いずれも大型の作品で近くで質感を確かめようとすると全体の構図・表現がぼやける。
そこにもどかしさもあるが、それが作者の意地悪なところなのかもしれないと思ったり。

CMF

また緑青色は絵の具でも作れるだろうが、間近で見たところ釉薬でも使っているのか独特の風合いだった。
端的に言えばとても鉄っぽい風合い。
CMFがいい。デジタルな時代にアンチテーゼにも感じる。
風合いといえば、入口の作品は実際に陶器と思しきものが貼り付けられていた。
玄関入って左手には乳母車を貼り付けたものも。
これらが材料性を強調している。
一方で正面作品には石のようなものも複数貼り付けられていた。
これは表面に独特の凹凸があり、よく見ると発泡スチロールのようだ。
当然のように話していたが、キャンバスという「油彩画」という枠組みの中でここまで徹底的までに3D的な作品・作風も珍しかろう。
また陶器や石風の貼り付けは和風な雰囲気ともマッチしている。
乳母車は西洋的、現代的だが、錆びたものを使うことで色合いがセピアっぽくなることで落ち着いた雰囲気で主張がほどよく弱く調整されている。

立体作品

退廃性・ノスタルジー

乳母車をキーに別の立体作品への言及もできる。
錆と共有したテーマ性を持たせているのか退廃性が特徴になっている。
使われる商品は中古品のゴミのようなものばかりで、それらの価値を対照的に高めようとしている試みを感じる。
金床のようなものとハンマーのセットで今にも破壊しそうな雰囲気を出していたり。
ヒマワリのような花が花弁を散らした様子を強調したり。

女性性

また芸術家あるあるな感じではあるが、女性性への執着というかよく見られる表現もあった。
この手の作品はまだ噛み砕けない。
さらに女性で言えば、乳母車もそうしたメタファー的なものを連関させる。
女性のような彫像も多くあった。
片方のセットは理系的な世界観の表現であることは明らかだ。
モーメント、二重らせん構造、万有引力、次元あるいは化合物。
なんとなく直感的に思うのはこうした歴史にほとんど女性が関連していない点だ。
その手を逆手にとった表現という可能性は有り得そうだ。
彼女らもそのポテンシャルを秘めていたんだぞというような、安直すぎるか。
その点、庭のセットは一段と解釈性が難しかった。
頭の部分が何なのか判然ともしない。

麦畑のインスタレーション

インスタレーションでは麦の表現もよかった。
黄金色ともしばしば直喩されるが、そうした文脈が狙われた可能性もありそうだ。
実際にもともと暗い室内に設置されているが窓際だと俄然明るくなる。
見る角度によって視覚効果が変化するのも面白い。
偽物ではあるが植物の力強さも感じさせる。
セットで作られたであろう油彩もこちらは緑から青に変わっていて、違った爽やかさがあっていい。
そう金、黒、青緑のバランス感がよかった。
金で黄色系が足りているので残るは青か赤だが、赤だとキツさみたいなものがあっただろう。
あるいは単に派手過ぎたかもしれない。

データと予測がもたらす未来

AI経済の勝者 [ アジェイ・アグラワル ]

最近呼んだこちらの書籍が面白かったので久しぶりにまとめる。
ここのところ、面白いものにあってもまとめる時間に乏しかった。
通勤時間は減って作業時間は確保できるはずなのだが、その分はほぼそのまま労働時間になってしまっている。。

さてAIに関する書籍だが、その内容自体がネットの情報も相まってか、概要・要旨自体は割りとまとめられてしまっている。
こうなるとベストセラーはジレンマに陥っていきそうだ。
ただよくよく読んでみると具体的な言及は少ないし、やはりハルシネーションっぽく抽象化で避けようとしているようにも見える。

Summary

「Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence」（権力と予測：破壊的経済学としての人工知能）の内容を日本語でまとめます。この本は、AI、特に機械学習が経済に与える影響を、経済学の視点から分析しています。

中心的な主張：AIは「予測」のコストを劇的に下げ、それによって経済の構造と権力構造を根本的に変える。

主なポイント:

予測の民主化: AI、特に機械学習は、これまで高価で専門家しかできなかった「予測」を、安価で手軽に利用できるようにした。これは、まるで電気が産業革命を加速させたように、AIが経済に大きな変革をもたらす可能性を示唆する。
予測と意思決定: 経済活動の多くは、将来の予測に基づいて行われる。AIによる予測精度の向上とコスト低下は、在庫管理、需要予測、リスク評価、人材採用など、あらゆる意思決定プロセスを最適化する。
補完性と代替性: AIは、人間の労働を補完する側面と代替する側面の両方を持つ。単純なルーチンワークはAIに代替される一方、創造性や高度な判断力を必要とする仕事は、AIによって強化される。
データと権力: AIの性能は、学習データに大きく依存する。そのため、大量のデータを保有する企業や組織は、AIの分野で圧倒的な優位性を持ち、市場における権力を増大させる。
不確実性とリスク: AIによる予測が常に正確とは限らない。誤った予測に基づく意思決定は、大きな損失や社会的な不公平を生み出す可能性がある。AIの利用には、倫理的な配慮とリスク管理が不可欠である。
市場構造の変化: AIの普及は、市場の寡占化を加速させる可能性がある。少数の巨大企業がAI技術とデータを独占し、競争を阻害するリスクがある。
政策の必要性: AIの恩恵を最大限に引き出し、リスクを最小限に抑えるためには、政府による適切な政策介入が不可欠である。データプライバシーの保護、AI倫理の確立、労働市場の変化への対応などが重要な課題となる。

結論:

「Power and Prediction」は、AIが単なる技術革新ではなく、経済の根幹を揺るがすほどの変革をもたらす可能性を指摘しています。AIの普及は、効率性向上や新たな価値創造をもたらす一方で、権力集中、不確実性の増大、倫理的な問題など、様々な課題も引き起こします。これらの課題に対処し、AIの恩恵を広く社会に行き渡らせるためには、経済学的な視点からの深い理解と、適切な政策対応が不可欠であると著者は主張しています。

Powerd by AI

How to use AI as solution

1. Point solution
2. Application solution
3. System solution

定義、命名がいいのか、この点もAIは予備情報の入力なくとも、なかなかいい感じにまとめてくれる。
ここの話は要点で、個人的にも非常に納得感があるところだった。

個別の業務課題にAIを用いるのも重要で、まず足元はそこからということになるのだが、特に企業の戦略レベルで検討した場合は不十分で、システムとして組織の在り方を変えるAI利活用が重要になるという話だ。
これはしばしばイノベーションのジレンマ的だ。

弊社でもAI活用を検討してはいるものの、ポイントソリューションの導入すら怪しく、全社的に利用できているのは議事録などの要約にとどまる。
データ分析もコーディングなどの部分でAIは非常に強力なものの、そもそも利用・監督側の人間の理解力が追いついていない場合もしばしばで、オーバースペック的なのか全社的な活用としては不十分な印象だ。

そのためシステムソリューションは考えるレベルにも到達できていない。
実際、別部署や管理職で検討しているかもしれないが、個人的には弊社に懐疑的だ。
年齢層が高くなると新技術との距離が生まれるのも相性が悪い。
かといって私がリードできるほど、ドメイン知識やビジネス理解が高いわけでもない。
ここは優秀なエンジニア系の同世代Upper GenZが起業していくブルーオーシャン的な気もする。

Amazonではそうした企画検討もありそうとのことだ。
それが「ship then shop」というサービスで、レコメンドの超高度版だ。
レコメンドは現状はECサイトのTOPページなどにIDの購買履歴などに基づき関連性の高そうな商品を掲載している。
ここから受注を取ろうとしているわけだが、この商流を変える形で、高度にレコメンドされるものは受注される前に配送してしまうというまさかの発想（発送）である。
確かにユーザーの判断を飛ばせる分、心理学的にもUX的にも非常に挑戦的である。
ただレコメンドAIの精度が低いと無駄に送料のみがかかってしまう。
そのためまだ特許を取得しただけで、実用化には至っていないようだ。

ただデパートなどでは試供品を配っていたりするので、似たような形でメーカーに費用負担させて試供品を送るような形式はあり得るかもしれない。
メーカーとしても新規開拓のマーケ費として説明がつくし、ユーザーも届いて価格が無料か超安価なら、面倒でクリックしていなかった人が商品を試してくれやすそうな気がする。

あるいは欠品は機会ロスになっているが、それをトラックしているので、再入荷時に自動的に送りつけるというのもありかもしれない。

「Power and Prediction」という書籍の中で、これらの用語が具体的にどのように使われているかによって意味合いが変わる可能性がありますが、一般的に以下のように理解できます。

Point solution (ポイントソリューション): 特定の、非常に狭い範囲の問題やニーズを解決するために設計されたソリューション。例えば、特定のタスクを自動化するAIツールや、特定の業界に特化した予測モデルなどが該当します。汎用性は低いですが、特定の課題に対しては高い効果を発揮します。

Application solution (アプリケーションソリューション): 特定の業務プロセスや機能（例えば、顧客関係管理（CRM）、サプライチェーン管理（SCM）、人事管理（HRM）など）をサポートするために設計されたソリューション。複数のポイントソリューションを統合し、より広範なニーズに対応します。AIを活用したアプリケーションソリューションは、特定の業務領域における意思決定を支援したり、効率化を図ったりするために用いられます。

System solution (システムソリューション): 組織全体の様々な業務プロセスや機能を統合的にサポートするために設計された、最も広範なソリューション。エンタープライズリソースプランニング（ERP）システムなどが該当します。AIを活用したシステムソリューションは、組織全体のデータを統合的に分析し、戦略的な意思決定を支援したり、組織全体の効率性を向上させたりするために用いられます。

要するに、これらの用語は、ソリューションが対象とする範囲の広さを示すものであり、ポイントソリューションが最も狭く、システムソリューションが最も広くなります。AIの文脈では、これらのソリューションにAI技術が組み込まれることで、予測、自動化、最適化などの機能が強化されると考えられます。

Powerd by AI

またここでの分類のポイントとして、アプリケーションソリューションまでは自立性を担保しているという点がある。
システムソリューションとなると、他を大きく変更しないと成り立たないのが大きな障壁というわけだ。

What to use AI for customers

上記に関連して、大前提としてAIの理解も重要になる。
これは著者の前著にも関連するらしい。
個人的な理解としては、AIはとどのつまり道具に過ぎないという点だ。
予測を返してくれる高度な関数とも言えるが、AI自身は洞察のレベルまでは返してくれない。

この点を踏まえて、委託する業務の種類を分類するのが重要だ。
判断材料となる数値計算のような高度な予測などの情報収集は行ってくれるが、どれだけAIが高度化しても構造上、結局責任を伴った判断は人間が必要ということだ。

第一三章 グレートデカップリング(大分断)

質問:あなたのAIは顧客に何をしますか。

回答:顧客に洞察を提供します。

スタートアップの創業者が創造的破壊ラボのメンターにこう回答するたび、私たち著者が一ドルを受け取るなら、そのうち金持ちになれるだろう。

私たち著者にとって、洞察はマイナスのトリガーワード 〔何かのきっかけになる言葉〕である。洞察を思い浮かべるのは、AIの進化が創造する価値についての考え方が間違っているからだ。新しいAI予測を「洞察」と結びつけるのは、「予測で何をしたらよいかわからない」と認めるようなものだ。

冒頭の質問に対しては、「AIは的確な予測によって意思決定を改善させる」と答えれば正解になる。意思決定が改善されてこそ、AIには価値が備わる。AIによる価値創造という新しい機会がもたらす成果は、意思決定の改善に尽きる。

第15章　新しい判断

図15-2 判断とコントロール よりアレンジ

	意思決定に関するコントロール 集中が多い	意思決定に関するコントロール 集中が少ない
判断を下す人　同じ	顧客サポート 雇用	医用画像
判断を下す人　異なる	クレジットカード フリント市の鉛製給水管	ウーバーのドライバー 気象予報

フリント市の給水管は難しい問題として例示されている。
昔に設置されたものが鉛製の可能性があり、中毒の懸念から交換が必要になる。
ただ部材などの詳細な情報が残されておらず、どこにそのような管が埋まっているかわからない。
そこで工事時期の記録などからAIによる推計のアプローチが行われ、効率的な交換が進められた。

しかし全員が納得・理解するわけでもなく、可能性が低く工事の少なかった地域から不満が上がった。
そこで本件の政治性が急速に高まり、経済非合理な工事が行われ、結局可能性の高い地域は中毒リスクを増した。
これは選挙に関連した行政の対応だったが、司法側が是正に入ったらしい。

同じセルのクレジットカードは不正検知の仕組みだ。
感度が高いと本人の普通の決済が妨げられるし、感度が低いと不正リスクが高まる。

いずれもAI活用で改善はできるが、実用性の部分でコントロールが難しい。
個人的にクレカはユーザーごとにリスク許容度を設定すれば無難そうだ。
水道管などの政治的な問題はAIがあろうともゲーム理論的な側面もあり極めて難しい。

集中が少ない場合は一気に推進させることが難しいので、良くも悪くも変化は比較的穏やかになる。

結論としてAIがコントロールの集中を高める場合があり、特にその場合にリスクが高くなることがあるので注意が必要との注意が要旨だ。

第17章 白紙状態

保険業界の例。

さて早速話は逸れるが、日本の保険業界は結構厳しいものがあると思っている。
ビックモーターの件やカルテルなど。
そもそも日本人一般において、金融リテラシー教育の敗北から保険への考え方も怪しいところだ。

そもそもこの多様でデータドリブンな今日において、誰もが画一的な料金体系というのが成り立つのだろうか。
もちろん健康保険などでは年齢・性別と既往歴が聴かれるが、それは主に保険に加入できるかのスクリーニングでしかない。
健康診断結果や生活習慣、年収でより柔軟な価格設定がなされるべきだ。
そして資本主義的な側面から、保険料を低減させるというインセンティブによって、適切に病院に行くなどの健康管理が行われるべきだ。

火災保険も同様で、以前に立地・ハザードマップに基づく算定がされるビジネスモデルが生まれたと聞いてやっとかと思った。

ただ規制が厳しくなければ、Tech Insureが新規参入して旧体制を資本主義的に破壊してくれそうにも思う。

あなたのビジネスに必要な最小限の意思決定は何か

1.ミッション	多くの人にとって住宅は、最も貴重な資産である。それが壊滅的な損害を受けても所有者が安心できる状況を提供しなければならない
2.意思決定	マーケティング: マーケティングの対象を決定する	アンダーライティング：価格(保険料)を決定する	保険金請求:保険金を支払うかどうか決定する
3.予測	各見込み客を対象に、 保険料を支払う意思を持っているか予測する	住宅所有者が保険金を請求する可能性を掛け金に応じて予測する	提出された請求が妥当で、支払うべきである可能性を予測する
4.判断	保険を購入しない人物をターゲットにした場合のコストと、購入したはずの人物をターゲットにしなかった場合のコストを決定する	戦略を設定する(成長、収益性)。価格を低く設定しすぎた場合のコスト(損失)と、 高く設定しすぎたときのコスト(顧客を失う)を決定する	正当な保険金請求を拒んだ場合のコスト(顧客が不満を持つ、悪い評判が立つ)と、違法な請求を受け入れた場合のコスト(無駄な出費)を決定する

図17-2 AIシステム・ディスカバリーキャンバス:住宅保険

閑話休題、本題に話を戻す。
現状の各組織にあわせて、使うべき予測のユースケースと意思決定が網羅されている。
しかし会社・サービスとして考えたときに、他部署の判断の余波が副次的に発生する。
このため既存の枠組みで縦割りで考え続けることもまたリスクの側面がある。

その他：法律関係

どのあたりで言及されていたか曖昧なのだが法律への言及も興味深かった。
法律も自然言語で書かれているので、コードAIと同様に法務への理解度も極めて高くなるだろう。
少なくとも六法などを学習させれば、法学部卒業でもなければ勝ち目はない。

それはそれとして、現状は不確実性の部分にヘッジをかけて立法してきたような印象がある。
ただAIの理解力が上がることで、法律の概念や意味合い自体が変わる可能性もありそうだ。
今後はAIで事前の洗い出しが進化し、法案作成時の明確性・具体性の要求水準が高まるかもしれない。

社会的には曖昧な部分が減って安定性は増すが、不確実性による多様化が阻害され画一化に向かうような危険もあるかも。

参考

Check what's new, why it matters and some food for thought on "Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence", by Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb

瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアーの魅力

西で気になる企画展があるので、GW付近にまとめて周りたい。

二条城「アンゼルム・キーファー：ソラリス展」

開場時間
9:00AM ～ 4:30PM

展示会概要 | アンゼルム・キーファー SOLARIS
京都市：二条城「アンゼルム・キーファー：ソラリス展」の会期及び料金等の決定

安藤忠雄展｜青春

開館時間
10:00−18:00

安藤忠雄展｜青春

リシェイプド・リアリティ：ハイパーリアリズム彫刻の50年

せっかくなのでこちらも気になるが、これらを近畿圏で1日内の旅程に組み込むとやや大変そう
当日のスケジュール次第か
Reshaped Reality｜人・命への考察〈ベイエリア〉 – Study：大阪関西国際芸術祭 2025｜大阪府・関西

瀬戸内国際芸術祭

直島は「直島新美術館」の開館に合わせて夏季に訪れる予定なので、今回は別の島を1つくらい巡る方針

ローカル性の高めなイベントで交通もやや不便なので、ツアーの安定感へのありがたみは強い
ただ交通費が入っているとはいえ、全体的にツアー料金は高めで強気に見える

豊島×島のお誕生会 ＜瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアー＞

4/20(日)、5/5(月・祝）
おひとり様　19,900円

https://takamatsuu.com/tour/739275

いい意味で村の社会、ローカルコミュニティを強く感じられそうなコト消費
塩田千春は魅力的なアーティストだが最近見たのでありがたみは相対的に低め
pytho.hatenablog.com

軽く調べた感じ、飛び入り参加的なのもあまり問題なさそうなので、そう考えると値段と自由度からツアーでない方が無難そう

女木島×女木島名画座上映会 ＜瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアー＞

4/29(火・祝）
おひとり様　17,800円

https://takamatsuu.com/tour/739299

改装映画館が面白そうだが、それを見るだけならわざわざツアーで行かなくてもいい気がする
島の中ではアクセスしやすそうだし

【瀬戸大橋エリア】春限定！瀬居島と五色台周辺満喫の旅 ＜瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアー＞

4/23(水)、30(水)、5/7(水)、14(水)、21(水)
おひとり様　11,800円

https://takamatsuu.com/tour/739242

四国本島内なのでツアーのメリットを感じにくいところではある

昼食は瀬居島の漁師が振る舞う郷土料理「鯛そうめん」です。

これはなかなか魅力的に映る

小豆島

小豆島は芸術祭に限らず観光地に恵まれているので、行き先の取捨選択が特に難しくなる
小豆島に行くなら上記の関西系とは別にしないと、日数的にも厳しい面もある
寒霞渓、吉田ダムほか

土庄港／迷路のまち周辺

開館時間
屋外展示作品

休業日 夏・秋会期のみ公開（会期中無休）

山 | 作品 | 瀬戸内国際芸術祭2025

秋会期が非常に良さそう
第34回 オリーブ収穫祭 | 道の駅 小豆島オリーブ公園 公式サイト

【小豆島】満喫！里山と岬をめぐる旅 ＜瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアー＞

4/25(金)、5/2(金)、16(金)、23(金)
おひとり様　14,900円

https://takamatsuu.com/tour/739213

【小豆島】必見！アジアのアート探訪の旅 ＜瀬戸内国際芸術祭2025公式ツアー＞

4/19(土)、22(火)、26(土)、5/3(土)、10(土)、13(火)、17(土)、20(火)、24（土）
おひとり様　14,900円

https://takamatsuu.com/tour/734372

香川県庁舎

丹下健三建築として近所のこちらも見逃せない
また高松が主要な拠点になっているので、サンライズ瀬戸も活用できればしたいところでもある

最終的な旅程

4/19はほぼ始発で新横浜から京都駅まで向かい二条城から
その後大阪まで新快速？で移動して安藤忠雄展
時間があれば大阪港にも出向く

宿泊地は保留中だが大阪市内は万博が懸念されるので、神戸・姫路・岡山あたりか

翌日の4/20は誕生会のイベントも見据えた日程
この日はスケジュールの自由度は低いが、その分価値のある旅行になりそうだ

ラ・マル せとうち

岡山駅10:11
宇野駅11:16
La Malle de Bois（ラ・マル・ド・ボァ）│観光列車の旅時間：JRおでかけネット

豊島連絡船

宇野港12:00
家浦港12:25

家浦港18:40
宇野港19:19

頭を観光列車の合わせると現地の自由時間は減るが、それでも6時間あれば十分にも思える
豊島の旅程の練り具合によっては、朝イチで島入りするのもありかもしれない
あとは食事の時間をどう当てるか次第だ

サンライズ瀬戸

岡山駅22:34
東京駅7:08

岡山での時間が結構あるので、夕食は岡山近辺で済ませたほうが総合的にはアドか

やはり効率を考えると、わざわざ高松まで海を越える合理性を見いだせない
特に今回は近畿がセットになっているので、明確に感じるかも

一応、詰め込みまくっているが、これで土日で行きたいところは最低限回れそうな感じ

映画鑑賞の贅沢な時間

最近のライブの細々したところを整理しておこうかと

CAÑIZARES y MAESTROS JAPONESES

1/9
@Blue Note Tokyo

フラメンコ系を中心に組みつつ、その表現手法が豊かで面白かった
ギターソロ、トリオといったもっぱら聴かせる演目から始まりつつ、中盤からはボーカル入りの曲、フラメンコの踊り付きの曲もあって飽きのこない構成だった
ダンスもタップダンスみがあって音楽的
合いの手も入り、盛り上がりは最高潮だった

youtu.be

クラシック・ヨコハマ 若い命を支えるコンサート

1/13

公演場所
横浜みなとみらいホール
指揮者
角田鋼亮
共演者
亀井聖矢（ピアノ）服部百音（ヴァイオリン）
主な演目
ブラームス／ヴァイオリン協奏曲ニ長調Op.77

ブラームス／ピアノ協奏曲第2番変ロ長調Op.83

料金
全指定席　6,000円 　舞台後方P席　4,000円

クラシック・ヨコハマ 若い命を支えるコンサート - 神奈川フィルハーモニー管弦楽団

アンコール
服部
エルンスト：魔王
亀井
ショパン：ノクターン第8番 Op.24-2
服部＆亀井
ストラヴィンスキー：ペトルーシュカより

亀井はやはりピアノ協奏曲はめちゃくちゃ強い
一般的には逆にソロよりこっちのほうが上がるし難しそうだが
あわせる方が楽とかあるのかも

服部さんのバイオリンは初めて聴いたがこれも圧巻だった
特にアンコールでの魔王の迫力が凄い

youtube.com

チャンネル見たら同じ組み合わせは既にあったのね
youtu.be

SIX

1/19

これも社割
席は最後尾のブロックでまずまず
まあコスパ的にはよし
来日版を観劇
日本キャスト版は鈴木愛理とか出るとか

イギリス王室という話だけ知っていたが
クズ男の王に対する妻たちの物語で、現代的なフェミニズムも感じさせる
このリベラル的雰囲気はRENTにも似ている
RENTは3年くらい前に見に行った記憶だが記事を残していなかったらしい。。

政治的な部分も込みでうまくパロディにしつつ、現代的に冒頭の１代目は盛り上がる曲を持ってきつつ、４代目には落ち着く曲を持ってきて、構成的にもうまい
が、冒頭と最後の合唱と各人のソロで、途中休憩なしで短めだったで、やや物足りなさはあった

角野隼斗 全国ツアー 2025 “Human Universe”

2/22

セトリは数曲を順不同的に書かれていた
入れ替わるようなこともあるのかと思ったが、そういうことはなく、好きな順番でメドレーするという感じだった
もっと行って帰っての方がらしさが表現されると思うが、今回はそういう面が鳴りを潜めるというかおとなしめだった

オリ曲等は武道館で聴いていたが、やはり何度聴いてもいい
特にHans Zimmerを生で聴けたのがよかった

pytho.hatenablog.com

帰りは追い台湾を日本橋高島屋で

映画「ブルータリスト」

2/28
話題になっているこちらを
正直、コンテンツの洪水となっている今日、YouTubeや映画を倍速再生することもしばしば
それと対照的に３時間超えの映画を休憩ありで等速で見ること自体が贅沢な時間の使い方だった
なんだか逆説的な感覚

またこの時間的な贅沢さとアスペクト比の小さな画面、戦後を中心に描いた題材などが、ノスタルジックな経験を想起させる
ナチス、建築、芸術、労働、宗教、移民、レイプなどテーマもそれぞれに程よく分散されつつ、時間の余裕も相まってか丁寧に描写されている

会社で夕食を済ませてから終電間際までの上映を見たが、せっかくの長いコンテンツだったし、せっかくならプレミアムシアターの使い所だったか