西内啓 Hiromu Nishiuchi
@philomyu
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統計家であり株式会社ソウジョウデータ代表取締役。東京大学助教を辞めてからこれまで日本の色んなところでデータサイエンス系プロジェクトをたくさんお手伝いしてきました。元Jリーグ アドバイザー(2015-2022)。内閣府EBPMアドバイザリーボードメンバー(2020-)。『統計学が最強の学問である』の著者。
東京都
Joined October 2011
『統計学が最強の学問である』のマンガ版が4/23に発売されます！お忙しいところムリいってうめの小沢さん妹尾さんに漫画お願いできたお陰で、ただのお勉強漫画とかじゃなく仕事でデータを使うとはどういうことかをエンタメに昇華できたと思います！ https://t.co/8Wf06AVVUx
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ーーーーー 生成AIとデータが氾濫する今の時代に、なぜ「統計学」が必要なのか？本当に役に立つのか？ そんな疑問を持つ方にはぜひ手に取ってほしい1冊です。 40万部以上の売り上げとなった『統計学が最強の学問である』のマンガ版だけあって、 統計学を学ぶモチベーションが一気に高まり、統計学を普段の生活や仕事でどのように活用すればよいのかのヒントが満載です。 ーーーーー がわかる！ 身につく！...
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AI使ってクリエイティブなことするのムリみたいなこと言う人たまにいるんだけど最近のAI、例えば「オセロのプレイヤーに2枚ずつ"中立"って石渡すことでゲーム性あげる方法一緒に議論しませんか？」とか無茶ぶりするとマジで細かい部分一緒に詰めてくれるので人類もっと無茶ぶり力つけた方がいい。
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「言っていることは正しいけどその言い方は反感を買う」みたいなこと言う人が過去に「正しさをオブラートに包んだ反感買いにくい発言」で態度改めたのかは個人的に興味あるところで、どっちにしろ事態改善しないなら正論直でぶつけてすっきりした方がまだマシって判断されてそうな人もたまに見かける。
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なお人生で初めてUSBを見た時は「これに全て統一されるのか！」って感動したけど、その後type-Bだminiだmicroだと出た時にはがっかりしたし、「バベルの塔作った罰今でも続いてるのかよ」とつっこんだ。
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タクシーにあるAnkerの充電器、謎に元のケーブルがUSB-Bの非対称なやつでそれにUSB-Cまたはlightningの変換かぶせる形状になってるけど、あれ絶対基本をUSB-Cにして必要な人だけlightningの変換するようにした方がいいと思う。薄暗い車内で変換ケーブルの向きどっち？って確認する時間ムダすぎでは。
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「心技体」て表現あるけど、色んな分野で成果あげてる大人全般、筋肉なり内臓なり認知機能なりの「体」がそもそも強く、それにより色んな「技」を学びやすく、それによって報われてる状態でも調子乗って身を持ち崩さない「心」があるかが大事みたいな感じで並べる順番逆じゃね？ってたまに思う。
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個人的な花粉症に関する経験則として鼻の中にあるものがサラサラか、ネバネバか、固体化してきてるかによって「そろそろシーズンも終わりかな…」って判断してたりするんですけど、あれが何かしら生理学的なメカニズムで説明できるかについていつか専門家に質問してみたいと思っている。
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自分がググった感じどんな感じの制度想定してそうかの資料見つからなかったので、詳しい人からの「いやそうじゃないよ、ここに公開されてるやつ読みなさい」みたいなご指導があればありがたく受けとめたい。
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最近聞く「給付付き税額控除」があんま理解できてないんですけど、基礎控除＋給与所得控除が178万円まであがるなら全国どこでも最低賃金であれフルタイムで働く人は恩恵なく、ひょっとして110万円の公的年金等控除あって収入源が国民年金80万円ちょいの高齢者狙い撃ちの政策だったりしません？
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さらに言うと「あなたがもっと議席持って欲しいと思ってた政党がこの低投票な小選挙区＆比例代表というルール上で最適な戦略取れてなかったのかもしれませんね」「得票のデータは報道で公開されてるのでどういうルールなら良かったかシミュ��ーションすると面白いかもですね」とかも思ってる。
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同じく「躍進してると報道されてる新しい野党」とかも得票率6-7％くらいのものなのでこれも95％くらいの人からは「どういうこと？」って見え方なのかもしれないし、結論「あなたの主観と結果のズレは低投票率と小選挙区＆比例代表制度由来では」「この機会に選挙制度について考えてみては」となる。
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今回の選挙の結果「なんでこんなことなったの？」って何回か聞かれたんだけど、大勝してる側も比例得票率36.7％とかなので逆に言えば選挙いった約3人に2人、何なら投票率自体56％なので最大で有権者の8割近い人視点で「自分が全く投票してないのに大勝ってどういうこと？」って認知になってるのかも。
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政治的な「正しさ」のすれ違い、大きく分けて少なくとも社会課題ごとの優先順位の話と、同じ課題解決するための効果や効率の話は区別した方がいい気がしてて、効果効率はデータと因果推論で明快に議論しやすい一方、異なる立場の人の課題の優先順位が異なることを愚かとかディスらん方がいいと思う。
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日本の選挙に関して長年一個だけ物申したいことがあるんですけど、投票して、選挙特番見て、投票した人の行く末にドキドキしたり、受かったことに喜んだり、落ちた原因に悪態ついたりしながら深夜や未明まですごすの、日曜じゃなくて土曜にした方がよくないすか。
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関節リウマチ、寒さと立ったり歩いたりする時間の長さと睡眠不足やストレスが増悪リスクで、悪化しだすと関節自体より全身のキツい消耗感が心配だと大学で習った気がするんだけど、総理がこれ持病なのにわざわざ真冬に選挙しはじめたの、政治的思想信条より先に「大丈夫なの!?」って感覚が先に来る。
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人類全般「Aが起こった」「その後Bが起こった」「ははーん！さてはAがB の原因だな？」って考えがちなとこあって、その自分の素朴な直感抑えつつ「マジで他の条件考慮してBが起こる状況とそうじゃない状況の違いって何なんでしょね？」って考えられるようになるかって教育大事だと思うのだ。
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個人的に「相乗効果のない味がいっぱい混ざってごちゃつくもの」が苦手なのでパフェも恵方巻きも好きじゃないんですけど、「豆を食べる」「縁起の良い方角向いて太巻きを食べる」って風習を合わせると、ひょっとして方角だけ気をつけて納豆巻き食べるのが正解だったりしませんか。
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我々の体温は筋肉から生まれてるわけなので、真冬の選挙で「外に立って元気に主義主張を発声し続けられるか度合い」は基本的に筋肉量と相関するし、女性とか高齢者候補に不利だよなーと生物学的なメカニズムに思いをはせながら駅前の選挙活動を目にしている。
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SNSでちょくちょく話題になるサイゼリアデート問題、男女間の違いってより価値観の衣食住のバランスの違いなのではという仮説があって、美味いもの食べたい/快適に過ごしたい/背景含め自分の絵面をよくしたいって価値観ズレてる相手と付き合うのストレスになるので速めにズレに気づくの大事そう。
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やべえ本当に1875年までのデータだけで学習させたLLM作った人出てきた。時間あったら手元で試してそれ以降の発見の何は答えられて何が答えられないのかめちゃくちゃ試したい。 https://t.co/BMQMeTlgbL
github.com
A LLM trained only on data from certain time periods to reduce modern bias - haykgrigo3/TimeCapsuleLLM
AIに創発的なことが出来るかって実験として「ヒストリカルLLM」みたいなもの作ったら面白いかなと考えてる。今の技術を使いながら元データはGoogle ScholarやGoogle Books由来の出版年で厳密に西暦何年までの知識しか知らないLLM作った時、聞き方によってはそれ以降の発見導出するんだろうか。
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固有名詞記憶苦手すぎて、例えばめちゃくちゃハマったお寿司屋さんの名前すら覚えておらず「最近めっちゃ美味しいお寿司屋さん見つけてちょくちょく行くんですよ！店名は覚えてないんですけどなんか東銀座で！血抜きの仕方が独特な技術らしくて！」みたいな会話してるし、Googleはこのタイプ救ってる。
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