山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得（薬理学）。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆制作ノート
英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなの機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前稿までは、「機械学習の学習」と題して、機械学習法の技術的内容について、筆者流の理解を展開した。機械学習法は、コンピューターがデータを学習する方法で、一般的に、データ解析の予測アルゴリズムを反復的に使って、データの前処理を自動化する技術として解釈できる。大ブレイクしたディープラーニングの技術内容も、同様に解釈できる。機械学習法は、データの前処理とデータ解析を一体化して、データサイエンティストによるプログラミングの負荷を大幅に削減している。しかし、個別的な大量のデータの場合は、データの発生場所に直結する特定の個人や組織が、データの意味や価値を試行錯誤しながら発見する必要があるので、みんなで探索的な機械学習することになるだろう。 記事全文>>
バンコック銀行執行副頭取。1977年東海銀行入行。2003年より現職。米国在住10年。バンコク在住25年。趣味：クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。
オフィス金融経済イニシアティブ代表。前NTTデータ経営研究所取締役会長、元日本銀行理事。日本銀行では、金融政策、金融市場などを担当したのち、2008年から4年間、金融システム、決済の担当理事として、リーマン・ショック、欧州債務危機、東日本大震災への対応に当たる。
