渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前

初めてこのブログに来た方へ

自己紹介


これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。

はじめに


公式のプロフィールはLinkedInに掲載しております。


このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。


また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、いずれも特別に明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも無関係です。ブログ記事内容は予告なく公開後に改変されることがあります。改変した事実は明示されることもあれば明示されないこともあります。


このブログはあくまでも僕自身にとっての備忘録であり、利便を考えてweb上に公開しているだけという位置付けのものです。中にはその見かけとは全く別の真の目的をもって書かれた記事もあります。以上の点をご理解の上、お読み下さると有難いです。

id:TJOとは何者なのか


データサイエンティスト・機械学習（人工知能）エンジニアとは何か

データ分析を仕事にしたければ読むべき本は何か

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AI研究者の76%が「現在のAIの延長上にAGIはない」と考えている（AAAI 2025 Presidential Panel Reportより）

AI・人工知能 LLM 生成AI 論文 雑感

各技術系メディアでは既に報じられていますが、今年のAAAI*1で会長名によってリリースされた"AAAI 2025 Presidential Panel on The Future of AI Research"の内容が非常に示唆に富んでいたので、改めてやや仔細に読み解いてみようかと思います。


なお、元のレポートは結構なボリュームがありいきなり精読しようとするとしんどいので、NotebookLMにまとめさせたサマリーと論点に対応した原文の箇所を適宜読み返して自分で補いながら*2、つらつらと論じていくこととします。ということで、hallucinationsなどあればご遠慮なくご指摘くだされば幸いです。

*1:アメリカ人工知能学会：著名なトップ国際会議の一つ

*2:思ったよりもhallucinationsが多くて困った

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データサイエンティストがDJに転生した話

雑感 エイプリルフール


『コードとビートの狭間で』


第一章：覚醒


TXOは、自分の人生がこれほどまでに予測不可能になるとは、夢にも思っていなかった。東京大学で博士号を取得し、数年間ポスドクとして最先端の研究に没頭。その後、より実社会に近い分野での活躍を求め、外資系の巨大IT企業にデータサイエンティストとして転職した。年収は跳ね上がり、複雑なデータセットからインサイトを抽出し、ビジネス上の意思決定を最適化する日々は、知的な挑戦に満ちていた。彼の書くコードはエレガントで、導き出す結論は常に論理的かつ鋭かった。

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深刻な不具合のあるデータ分析は、大抵の場合データも実装コードも見るまでもなくそれと分かってしまう

データ分析 ビジネス 統計学 機械学習

しばらく前に、こんなことを嘯いたら思いの外反応が伸びたのでした。

日本社会にデータサイエンスが本格的に普及するようになって10年強が経ち、空前のDXブームで猫も杓子もデータ活用を喧伝するようになって5年ほどが経ちますが、それでもなお「専門家から見れば中身を調べるまでもなく深刻な不具合のあるデータ分析」が行われていて、挙げ句の果てにその結果や成果物が大手を振って歩いているというケースはチラホラ散見されます。


そこで今回の記事では、ケーススタディ的にそういった「データも実装コードも見るまでもなく深刻な不具合のあるデータ分析だと分かってしまった」事例を幾つか取り上げてみようと思います。その上で、それらの根底に共通する課題を探ってみることとします。

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