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◆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。

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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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