株式会社ふぇの代表取締役社長。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Pfizer Global R&D, Clinical Technologies、 Director。株式会社ダイセルと株式会社クレハの研究開発部門勤務。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。趣味は農作業。
◆成長点としてのデータ技術
クルマ社会からスマホ社会へ、社会を破壊する技術が新しい社会を創（つく）っている。創造的破壊そのものだ。世界におけるクルマとスマホの年間出荷台数は、大雑把に、それぞれ1億台と10億台で、10倍の差がある。クルマとスマホの個体が、集積して消費するデータの量は、たぶん10倍以上の差があるだろう。スマホの次に来るデータ技術の個体化は、100億人の個体から、直接データを集積するセンサーチップ技術かもしれない。 記事全文>>
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。
◆データ÷AI
「AI（人工知能）×データ時代」というサブタイトルの本（『シン・二ホン－AI×データ時代における日本の再生と人材育成』〈安宅和人、株式会社ニュースピックス、2020年〉）では、データ×AIが何度も記載されているけれども、その定義はない。筆者の理解では、AI×データとデータ×AIは異なる。AI×データとデータ×AIは、どちらも指数関数的な挙動を示すけれども、それは、AIもデータも、それぞれが指数関数的な挙動を示すからにすぎない。簡単に言えば、データが先なのか、AIが先なのかという問題なのだ。 記事全文>>
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。
◆ニュースはAIビジネスの話題ばかり
たぶん、株式市場はAI（人工知能）バブルなのだろう。しかし、AIバブルがはじけたとしても、AIビジネスが停滞したり、衰退したりするとは思えない。インターネットバブルがはじけて、怪しげな新興企業が破綻（はたん）したけれども、インターネット技術は発展し続けた。インターネットのセキュリティーについては、遅ればせながら、大企業で本格的な対応が始まった。インターネットのビジネス需要は確実に発展している。ただし、インターネットバブルがはじけたあとの重要な変化は、インターネットサービス会社の話題がニュースにならなくなり、コロナウイルスや人口問題など、より現実的な社会問題がニュースの主役となった。現在は、AIビジネスの話題がなくなれば、戦争のニュースだけになってしまう。戦争もAIバブルになっているので、AIビジネスの話題と同時期に、戦争の話題もなくなってもらいたいものだ。 記事全文>>
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。
◆ニュースとの接点：ASI時代の初等教育
人工知能（AI)は、囲碁将棋などのゲームだけではなく、コンピュータープログラムの作成やコンピューターシステムのセキュリティー問題点の発見など、人間の専門家よりも効率よく、かつ高度な仕事をこなすようになった。AIシステムをAIプログラマーが作成しているので、急速に進化する仕組みだ。強力な一つのAIシステムの一機能でしかないAIプログラマーは、多数のコンピューター言語に熟達し、AI翻訳はほぼすべての人間の言語を翻訳する。軍事作戦を含む、多くの政策立案にAIが活用されている。仕事の種類は限定されているとしても、AIの知能が人間の知能を超えるASI（人工超知能）の時代になったといっても過言ではない。
筆者はASIの推進者でも信奉者でもない。知能よりも、知性や個性が重要だと考えている。人間中心の価値観や自然観も、信用していない。しかし、ビジネスや軍事では、反抗的な知性や個性よりも、従順な知能のほうが重要であることも事実だ。人間中心ではない、文明社会を想像することも困難だ。 記事全文>>
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3 機械学習の学習
機械学習はAI（人工知能）の頭脳だ。そんな難しい技術を、専門家以外が学習する必要があるのだろうか。AIが人間の知能を超えて急速に進化しているのに、その頭脳を学習することなどできるのだろうか。
人間の言語活動は、高度に発達していて、多数の職業で言語の専門家が活躍している。日常生活だけであれば、言葉を自然に習得できる。それでも、小学校で国語を学習する。自分の言語に自覚的に向き合うことは、学習すること自体を学習しているともいえる。機械学習の学習は、AIがデータを学習することを学習する。機械学習の学習は、データの世界を体験することであって、データの世界への最初の冒険なのだ。 記事全文>>
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2.6 おいしいデータは、地域と経済を健康にする
日本の行政データは、近年急速に充実している。分野別や地域別に、使いやすく2次加工されたデータサービスも、有償無償、多種多様だ。しかし行政データを活用するためには、行政組織や制度を理解する必要がある。例えば犯罪データの場合は、都道府県別の警察の仕組みや、司法制度がとても複雑であるため、専門的な研究者でないと、公開されている犯罪データを活用することは困難だ。地域の治安のよさを比較する目的であれば、不動産業界や保険会社によって2次加工されたデータサービスを利用することが現実的だろう。しかし、治安の定義は、業界によって異なることに留意しよう。 記事全文>>
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2.5 データのフルコース
家庭料理としては、運動会やお花見のための手作り弁当が精いっぱいで、フルコース料理は論外だろう。しかし、特別な機会に、集落や仲間たちで一緒に食べる料理であれば、役割分担ができるので、大規模な宴会もありうる。筆者が経験した地域の宴会では、イタリア集落でのサッカーワールドカップ観戦と、山陰集落での結婚式が忘れがたい。ともに、夜通し続く宴会で、地域の幸と酒が、ふんだんにふるまわれた。フランス料理や中華料理のフルコースは、宮廷料理がオリジンで、豪勢ではあっても、人びとの宴会のようなエネルギーはない。
データのフルコースも、政府統計や購買記録のような、ビッグデータの料理だ。豪華に見えても、個別データには規制がかかり、データ収集のコストと、データ処理の手間の割には、使い勝手が悪い。ビッグデータの限界を乗り越えて、人びとが宴会料理を楽しむ、データのフルコース料理から発想してみよう。 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。
株式会社ふぇの代表取締役社長。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。
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>>
