山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した個体差の機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を、栃木県那須町で模索中。元PGRD (Pfizer Global R&D) Clinical Technologies, Director。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。趣味は農作業。
近く公開予定の新シリーズについて、企画趣旨や物語の概要などを、今回と次回第75回の2回に分けて説明します。「ニュース屋台村」の読者の皆様も、想定読者になった気持ちで読んでいただけるとうれしいです。
◆タイトル案
「おいしいデータの家庭料理」
◆企画趣旨
データ技術は、発展途上にある。データ技術の専門家ではない人びとが、「データ」を好きになって、「データ」を使うビジネスで収益を得ながら、データ技術の研究開発に投資する、社会・経済の好循環を作りたい。「データ」が好きになれば、個体差が大きくて、しかも複雑に変動する、意味不明なデータの謎解きに挑戦したくなるだろう。意味不明なデータから仮説を作って、計画的にデータを取得し、「データ」を使うビジネスの構想を実現してゆく。
「データ」を使うビジネスの可能性は、無限にあるので、地域の小さいビジネスの連鎖反応が、大きく社会・経済を変革してゆく。若い世代が、そのような変化を体験することが、新しいデータ技術の最良の学習方法だと思う。筆者も、1982年ごろの新入社員時代に、米国SAS社の統計解析ソフトを実務で使う経験をさせていただいた。そして「データ」が好きになった。
これからは、機械学習と人工知能（AI）の時代になる。機械学習の学習を考えていて、「データ」の学習と食事がよく似ていることに気づいた。読者の皆様に、「データ」をおいしくする家庭料理で、「データ」を好きになってもらいたい。
◆想定読者
新しいデータ技術に興味がある、高校生や大学生。地域のデータを、地域の活性化につなげる試行錯誤をする実務家。
◆目次の案
1 はじめに; データをおいしくする家庭料理
1.1 おいしいデータは栄養たっぷり
1.2 地域のデータをおいしくする
1.3 データの学習と食事
2 データの料理法
2.1 生データのしたごしらえ
2.2 データは発酵するのか
2.3 データの調理器具
2.4 データの献立表
2.5 データのフルコース
2.6 おいしいデータは、地域と人びとを健康にする
3 機械学習の学習
3.1 データをおいしく下処理してから機械学習する
3.2 機械と一緒にデータを学習する
3.3 機械と一緒にデータを使うビジネスを考える
3.4 楽しくデータの学習をする
3.5 データの学習は冒険でもある
3.6 機械と一緒にデータを使うビジネスの冒険をする
4 まばらでゆらぐデータの家庭料理
4.1 まばらでゆらぐ生活と経済のデータ
4.2 生活と経済を豊かにするデータの家庭料理
4.3 まばらでゆらぐデータの調理法
4.4 まばらでゆらぐデータで健康になる
4.5 データを使った生活と経済の予測
4.6 生活と経済のリスクを生きのびる
4.7 たくさんの小さな試行錯誤による適応
5 よりあいグループと社会
5.1 よりあいグループ（地域や家族）のデータ
5.2 よりあいグループのよりあいグループ
5.3 機械と学習するよりあいグループのデータ
5.4 よりあいグループのデータは廻る
5.5 よりあいグループのデータの周辺
5.6 よりあいグループのデータを予測する
5.7 よりあいグループのデータで社会問題を解決する
6 おわりに；生活と社会の近未来
6.1 ほとんど色即是空・空即是色な（まばらでゆらぐ）世界
6.2 まばらでゆらぐ人びとの地域社会
6.4 データでつながる、地域のNPOから国際NGO連合まで
◆類似の書籍および参考書
『データ思考入門』（荻原和樹、講談社現代新書、2023年）
『データのつながりを活かす技術』（技術評論社、2025年）
『生のデータを料理する：統計科学における調査とモデル化』（日本評論社、1999年）
『はじめてのAI（やさしく知りたい先端科学シリーズ6）』（創元社、2020年）
『データサイエンス（やさしく知りたい先端科学シリーズ10）』（創元社、2022年）
◆表紙のイメージ
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
『みんなで機械学習』は中小企業のビジネスに役立つデータ解析を、みんなと学習します。技術的な内容は、「ニュース屋台村」にはコメントしないでください。「株式会社ふぇの」で、フェノラーニング®を実装する試みを開始しました。
コメントを残す