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その日の朝、洗濯物を干しに庭に出たら、竹垣に沿って下向きに咲くベル形の小さな白い花を見つけた。集合住宅の1階にあるわが家の庭は広さ6畳ほどの小さな庭で、毎朝洗濯物を干しに出ているからいつでも目にとまりそうなものだが、この日は日差しを浴びて花びらの白色がひときわ鮮やかで健気（けなげ）に映ったから気になった。リビングからスマホを持ち出して写真に撮って3つのAI（人工知能）を使って調べてみたら、白いイングリッシュ・ブルーベルだろうとわかった。深い青紫色の同種の花はウォーキングの途中に見かけることはあったが、白色は珍しいという。

朝からなんとなく得した気分になり、その写真をさっそく「ニュース屋台村」のフェイスブックにアップロードした（2026年4月17日付）。定年退職して、はや3年余。無職の年金生活を続けているが、これまでのところ心身ともに健康で、安穏な毎日である。 記事全文>>

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2.4　データの献立表

筆者の食生活は、健康を意識した朝食に始まり、昼食は仕事の都合で外食が多く、夕食は家族や友人との楽しみの場だ。計画的な献立は朝食だけともいえる。データの献立表は、どの程度計画的で、どうすれば健康的になるのだろうか。アルパカキャラと一緒に考えてみよう。 記事全文>>

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2.3　データの調理器具

「Google Gemini実況中継（その3）プログラムコードの作成から解放される日」（2025年8月4日、※引用1）において、「PositronとGeminiでRコードを生成/実行する」という記事を書いたことがある。当時は、筆者の仕事用パソコンで評価していた。筆者の40年間の仕事は、SAS社のシステムを用いるデータマネジメントと統計解析だけれども、PythonとRも統計解析の学習用に使っている。特に、薬物動態解析のNONMEMというプログラムでは、RのRStudioのお世話になっていた。PositronはRStudioの会社が開発したシステムで、RとPythonの両方をサポートしている。Positronをインストールする段階で、Positronの動作に必要なシステムは、すでに実用段階になっていた。GoogleのGeminiと連携すれば準備完了だ。

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2.2　データは発酵するのか

前稿（https://www.newsyataimura.com/yamaguchi-164/ ）では、フェナの「データも発酵するのかしら」という質問に、フェノじいは「旧式なコンピューターの中にあるデータは、変化しないように、厳重に蓄積されていた。最近のAI（人工知能）コンピューターでは、データをどんどん食べて、上手に動作できるように、蓄積したデータを分解して、並べ直している。膨大な量のデータを、おいしくなるように発酵させているようなものだな。その発酵のプロセスが、あまりにディープで、よくわからない。酒造りの杜氏（とじ）は、経験と勘で発酵をコントロールして、おいしいお酒を造っている。AIの酒も、おいしいからといって飲み過ぎると、高い税金を払うことになり、酔っぱらってしまうぞ」と、酒造りの話でごまかしていた。AI技術を発酵技術の話にすり替えただけだ。そもそも、データを「食べる」のはコンピューターだけなのか。 記事全文>>

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2　データの料理法
言葉は、人類にとって、おそらく最大で最高の社会共有財産だ。データは、その言葉を乗り越えて、人類の近未来を切り開いてゆくための、知的生産手段であって、人類絶滅を回避する、最後の希望だと考えている。
以前連載したデータ論「スモール・ランダムパターンズ・アー・ビューティフル」では、データを技術との関連で議論した。機械学習技術における、データサイエンスの発展という、安易な希望があった。現在は、『スモール・イズ・ビューティフル』（エルンスト・F・シューマッハー、講談社学術文庫-730、原著1973年）に近い立場で、巨大で独占されたAI（人工知能）ビジネスが、人類社会の未来を破滅に導くと、以前より悲観的に考えるようになった。
言葉（はっぱ）よりも根っこで人びとの生活を支えているのは、食事であり料理法だ。「おいしいデータの家庭料理」に、最後の希望をつないでいる。 記事全文>>

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1.3　データの学習と食事

今回のデータ論は、以前連載したデータ論「スモール・ランダムパターンズ・アー・ビューティフル」を推敲（すいこう）して、わかりやすく実施可能にすることを目指している。データとしては地域データに限定して、地域データの個体差を「スモール・ランダムパターンズ」として機械学習することから始める計画だ。

「スモール・ランダムパターンズ・アー・ビューティフル」の到達地点からふり返って、より現実的で悲観的な目標に前進しようとしている。AI（人工知能）ビジネスの現状が、悲観的なものであったとしても、近未来への希望を失わないようにして、先回りするという作戦は同じだ。 記事全文>>

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1.2　地域のデータをおいしくする

「データ」を和訳すると、所与または与件という哲学用語になってしまう。カタカナのデータよりもわかりにくい。そもそも、データとは何か、わかっているようでわからない。

データと情報は似ているように見える。生データをおいしく料理したら、言葉で理解できる情報になるけれども、情報をデータにするためには、情報の信頼性を確認する必要がある。

データに関する難しい話は、専門家に任せておこう。本論では、データに関する聞いたことがない話、もしうまくいったら、中小企業でも役立つかもしれないアイデアなど、気楽に楽しめるような話をしたい。
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1.1　おいしいデータは栄養たっぷり

AI（人工知能）幻想の中で、のんびり生きるアルパカキャラの仲間たち。しかし、AIビジネスはデータを食べて急成長している。インターネットに公開されている言語データは、ほぼ食べ尽くされて、都会的なLLM（大規模言語モデル）の摩天楼（まてんろう）ができ上がった。

アルパカキャラが食べるデータは、数字のデータで、ほとんど意味不明だけれども、栄養はたっぷりある。おいしい食べ方を工夫して、注意深く、仲間の人びととAI技術を先回りしよう。

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