これは何？
12月28日、2021年の仕事を納めました。来年に向けて、2021年を“ざっくり”と振り返ります。
“ざっくり”といえば、好きだったざっくりシリーズ、いつの間にかYouTubeチャンネルが開設されていました。2021年に再会しました。オススメです。
2021年
「イノベーションを生み出すためにはとにかくいろんなことにチャレンジしないと！」というモチベーションで自らの興味の赴くままにいろんなことをしました。特に今年は本当にたくさんの書籍を読みました。「シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成」が読書をはじめるきっかけになりました。
この時代の日本で、どのようにデータ活用をしたらいいのか、それがいかに難しいのかなどを把握することができました。特に、機械学習という技術と社会実装とのハードルの高さを感じることができました。
「意思決定分析と予測の活用 基礎理論からＰｙｔｈｏｎ実装まで 」と「施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」で機械学習を使用する目的が「精度の高い予測をすること」ではなく「意思決定を促すこと」であると再認識しました。
「機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック」と「Interpretable Machine Learning」（日本語訳版）では機械学習の説明性について背景から手法までを学びました。
説明可能性の文脈で言われている手法に限らず、予測の根拠を提供するというのはサービスとして良いのではないかと考えていました。そんな背景もあり、学生時代の研究で使っていたアソシエーションルールマイニングという手法への再評価をしていました。
daikikatsuragawa.hatenablog.com
daikikatsuragawa.hatenablog.com
そして、説明可能性に関連して出会えた、現状を覆すサンプルを提供する「反実仮想説明」にとても興味を持ちました。
daikikatsuragawa.hatenablog.com
「意思決定分析と予測の活用」では理論による意思決定のモデル化を解説しています。また、「施策デザインのための機械学習入門」では反実仮想というアイデアに基づき、意思決定を促す施策の評価手法について解説しています。そして「機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック」と「Interpretable Machine Learning」でも紹介されているように意思決定を促す、結果に納得してもらうための手法があります。これらが「シン・ニホン」で挙げられたような課題を解決するヒントになったりしないかなと感じました。
まあ、とにかくいろんなことをやりました。
2022年
「「すぐやる人」と「やれない人」の習慣」という書籍があります。
この書籍ではゴールを設定してそれに向かって取り組む「逆算思考」、興味があるからやる「積み上げ思考」が紹介されています。その「積み上げ思考」に重きを置いた一年となった気がします。準備の年でした。それにより、逆算して取り組みたいと思えるゴールも見えて来ました。来年はやります。やる年。
現在は機械学習エンジニアとして研究開発に近いことをしています。とてもやりがいがある上、裁量のあるとてもありがたい環境です。せっかくのこの環境で成果を出すことを一番の目標としたいと思います。そして、この環境のうちにできることを試したいと考えています。
2022年は寅年です。「虎穴に入らずんば虎児を得ず」な感じでいきましょう。「虎の威を借る狐」、いや、虎になりましょうか🐯
