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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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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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