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◆個人と公共の中間にあるデータ

本シリーズ『おいしいデータの家庭料理』では、組織論もしくは組織のデータは、組織構造に依存して、ビジネスとしても取り扱いが難しいので、スコープ外としている。データ技術の実務としては、個人データを多数集積して、公開された公共データと組み合わせれば、多くの場合、技術的には十分な検討が可能になる。しかし、ネット上での犯罪や、ハゲタカファンドの暴走（※参考1：『プライベート・エクイティ資本主義が世界を食い尽くす』〈ブレンダン・バルー、東洋経済新報社、2026年〉）に対抗するためには、組織的な活動や組織のデータが不可欠だ。筆者としても、悠長に、悪徳の栄（さかえ）を座視できない気持ちになっている。組織のデータに、どうアプローチするのか、筆者の問題意識を素描しておきたい。 記事全文>>

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◆オルタナティブデータの中間技術と先端技術

本シリーズ『おいしいデータの家庭料理』も折り返し地点になった。ビジネスでおいしいデータは、すでに大企業に独占されているか、中小企業では入手困難と、諦めていないだろうか。諦めるのは、贅沢（ぜいたく）なレストランの料理だけにしておこう。家庭料理や田舎料理もおいしいし、多種多様で、健康的でもある。しかも、データの世界の探検は始まったばかりで、地図がない未知・未踏の世界だ。 記事全文>>

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◆エコロジーとエコノミー

産業経済（エコノミー）も地球環境（エコロジー）も、どちらも大切だけれども、両立させることは困難だ。産業革命以降の経済活動は、石炭や石油など、地球のエネルギー資源を、使い尽くそうとしている。現代のエコノミーとエコロジーは、どちらも地球規模のグローバルな問題を山積みにして、バラバラに発展している。政治的な論争では、右だ左だのと、エコノミーとエコロジーをゴチャマゼにして、政治家の損得感情の任せるままだ。 記事全文>>

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◆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>>

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◆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>>

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◆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>>

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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>>