生成AIを使えるかどうかはイシューではない - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Summilux 1.4/50 ASPH, Leica M10P @Chinkokuji Temple, Munakata, Japan 昨日のLLM（large language model 大規模言語モデル）議論の続きをもう少し書いてみようと思う。 kaz-ataka.hatenablog.com DS協会のスキル定義委員会ではIPAと協働し、2年に一度、データサイエンティストのスキル標準を見直し、改訂版を発表している*1。今年は奇しくも改訂年だったのだが、この春、わずか数ヶ月前に華々しく登場したChatGPTを目の前にしつつ、生成AI領域においてデータ×AIプロフェッショナル（データサイエンティスト DS）の場合、求められるスキルはどうかわるのか、という議論を随分とした。 データサイエンティスト協会 10thシンポジウム スキル定義委員会発表資料（2023年10月20日） 生成AIは
この国ではファクトや論理より空気のほうが重い - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Chinkokuji-temple, Munakata, Fukuoka, Japan Leica M10P, 1.4/50 Summilux, RAW 先日、富山県の県立高校の先生、約2,000人の前でお話する機会があった*1。年に一度の合同研修の日ということだった。中高の教育システムとはあまりcompatibleではなかった僕のような人間が、先生方の前で話して欲しい、と頼まれる日が来るとはとかなりオドロキだったが、旧知の教育委員会の先生に１年も前からご依頼され、お受けせざるを得なかった案件でもあった。 自分が高校生だったら、先生方に何をわかっていてほしいだろうかということを考え、世の中について、必ずしも正しく理解されているとは思えない、理解されているなら現在のような教育になっていないだろうと思ういくつかのポイントになると思うことをお話した。 曰く、世界は人口調整局面にあり、人口が減るこ
DXとは何か？ - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Summilux 50/1.4, RDPIII, Leica M7 @Lake District, UK 月曜日の夜、データサイエンティスト協会（以下DS協会）スキル定義委員会で「DXって何？」という話が出た。 DS協会スキル定義委員会は、これまでもデータサイエンティストのミッション、定義、求められる3つのスキルの整理（2014）に始まり、この類のものとしては恐らく世界初と思われるデータサイエンティストにもとめられるスキル要件を洗い出したスキルチェックリスト（2015 ver.1/2017 ver.2/2019 ver.3）、IPAと共同でのタスクリスト（2017 ver.1/2019 ver.2） *1、最近ではデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）などを生み出してきたDS協会の中核的な委員会だ。*2 *3 このメンツから出てくる「DXって何？」というのは、当然のことながら
そろそろ全体を見た話が聞きたい２ - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
2010年の年末に『イシューからはじめよ』を出版した。何ヶ月か後、歴史的な大地震（いわゆる311）が来た。大津波の死者・行方不明者は無数、フクシマは爆発する、東京は計画停電が始まるしで、何がなんだか訳のわからない不安と混乱が世の中を覆い尽くしていた。随分目先のしかも全体観のない議論ばかりが行われていて不毛だと感じ、10日あまり経ったところで課題の全体観を俯瞰したブログエントリを書いた。 kaz-ataka.hatenablog.com 今見てもそれほど大きな違和感がない。初動、その後の対応の残念さ、せっかくの刷新にもうまく繋げられたとは言い難かったことも明らかになっているのだが、それは一旦おいておこう。 ＿ いま僕らを襲っているのは歴史的には人類最大の死因の一つ、疫病だ。 拙著『シン・ニホン』が2月20日に世に出たときはまだ中国と日本のダイヤモンド・プリンセス号にほぼ閉じた話だったが、現在
一冊の本をまとめました、、『シン・ニホン』 - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
2015年春ごろから、急に国の仕事に巻き込まれるようになった。現在、大学と会社*1の仕事が表向きメインではあるが、データサイエンティスト（DS）協会のスキル定義委員会、理事会らの活動に加え、かれこれ10ほどの公的なロールがある。毎週のように講演や取材対応もある*2。その記事確認も結構重い。恥ずかしながら、実は今もいくつも溜まっている。 国関連では、その時折で重い仕事があるが、今は高等教育を受ける人全部にデータ×AIリテラシーを、という話をインプリするための仕事が特に重い*3。 こんな生活なのであなたは何が本職なのかと聞かれることも多いが、本職というのはどういう意味なのだろうか、というのが僕がいつも思っていることだ。 僕的には、2018年の年末にその年の対外的な活動を総括したブログエントリで書いたとおり、 未来に賭けられる国にするということ 未来を生み出す人材を一人でも多く生み出すこと 今の
「知る」ことと「わかる」こと - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, Summilux 50/1.4, RDP III, @ Tuscany, Italy 「知る」ことと「わかる」ことは違う。そんな話をこの間、大学を出て入社したばかりの新人の子とした。まっすぐで、頭のいい子だ。 その二つってどう違うって思う？ そう聞くと、その子は、 「知る」というのはその言葉を知っていること、 「わかる」というのは人に説明できること、 かな、と自信なさげに言った。 ー 悪くはない。けど、それは僕の理解とは違うんだ。、、僕はそう言った。 「知る」というのはあくまで他人事（ひとごと）として、そのことを知ること。「わかる」というのは自分がその感覚も含めて、自分の感覚を通じて理解することだ、と。 いくら説明できても実体のない「知っている」は沢山ある。*1 例えば、痛いという感覚、これは痛い目に遭わないと到底理解できない。観念論で、「痛さとはつらさを感じるような不
ヨーロッパは旧世界ではなく新世界だった - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, F1.4, 50mm Summilux, RDPIII @Lake District, England, UK 昨夜、パラパラと見ているとNature発の目を疑うようなニュースが飛び込んできた。 "The earliest unequivocally modern humans in southern China" Nature (2015) doi:10.1038/nature15696 ヨーロッパには現生人類（ホモ・サピエンス、クロマニヨン人）は4万5千年年前までいなかったことが知られているが、アジア（今の中国南部）には少なくとも８万年前、もしかすると12万年前にすでに疑いようもなく現生人類といいきれる人間たちががいたというのだ。 ではなぜヨーロッパにいなかったのかというと、ヨーロッパにはネアンデルタールたちが大量に住んでいて入れなかったのではないかという。 え”っ
圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ
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