今、’シン二ホン’は、Kindleによると、約80%まで読了。

 

周りやレビューで、結構難しいとかいう声を聴くので、結構分厚いし時間かかるかなとかも思いましたが、正直実体験として知っていることも多いから、その分簡単に想像がついて先に進める。

 

私はProfileを読んでいただけばわかると思いますが、あまりそこらに転がっているアラシスではないので、

 

割とサクサク読める。

 

なんせ、1984年に、高校卒業後10年経ってからアメリカで学部の一年生から始め、そのままそこそこの州立大学で、Pure MathematicsのPhD.を取ってしまった人間なので。

 

さらに、そのあとも、卒業が丁度アカデミアの仕事が完全に蒸発した時期だったので、(友人のHarverd出身の英国人も、一年契約のPost Docしか取れなかったりした恐ろしい状態でしたから。)、一度は巨大コンサルにもぐりこんだものの、まったくなじめず、最終的に2006年以来、アメリカの本業はこのFinancial Plannerという状態ですし。

 

ただ、いつの間にか私以上に総合英語力のある日本人にまだ一度もあっていないという驚異的な英語力は身についてしまったし。(あ、これ勘違いしないでください。あくまで総合です。英文科の先生なら、読むほうの、特に文章表現とか、語彙とかはもちろん多いし、帰国子女の発音は私以上にNativeです。ただ、読む力と、書く力と、会話力とすべてあわせると、まだ自分より英語力のある人間にあったことがないのです。)

 

まあ、細かい日本人あるあるの微妙な文法間違いはあるし、最近老化のせいでとにかく耳が遠くなってきてるから、英語のヒアリングも落ちてきたし。

 

それでも、私のアメリカでのお客さんは全員アメリカ人で、このZoomやTeleconferrenceの状況でも、しっかりやってます。

 

そして、数学者にはなれなかったけど、数学者の卵にはなったので、数式がらみでも、構造でもかなり自然に飲み込めてしまうし。統計と確立とか取ってませんけど、数学的部分は和が一の積分の世界にしか見えないので、どうってことなかったし。

 

コンサルと、今の仕事の間でも、一度Big DataのStart Upに勤めていたこともあるから、Big Dataとかいっても、Dataサイズ以外はずいぶん数学的には雑でシンプルと思ったし。(最初面接に行った時に、知らない言葉がたくさん出てきたので、私は正直に知らないといった。ただ数学ベースならすべて自分で学習するので問題ないといった。実際、いろいろ偉そうな名前のものの実態は、数学的にはずいぶんの抽象度の低いものでした。)まあ、SASという統計ソフトの使い方は覚えましたが。

 

そういえば、あの会社の創立者って、確かJohns Hopkins大学で、AIの勉強していて、Phd終わる前に、会社始めたのですよね。

 

だから、あの頃ひととおり、AIの基本とかはかじったんだ。Neural Networkの基礎とか、後Fuzzy Logicなんてのもありました。

 

でも、この本を読んでいると指数関数的に進化したのはコンピュータの計算力と、データ構造やアルゴリズム、さらにAIに使いやすいProgramming Languageとかで、基本的な考え方でのブレイクスルーは、過去20年間ほとんどなかったんだ。

 

ともあれそのあとさらに、数学的なものは使わなくても、ある程度のサイズのデータをあれこれいじくりまくって、かってに分析して、何かしらの意味を見出すという作業も、出産の直後にPart Timeで働きだした会社で、単にどういうアウトプットが必要とされているか上司から与えられて、誰に助けてもらうこともないままやってました。

 

あの時の最大のクライアントは、全米の巨大ホテルチェーンの、団体Marketing 部門でした。

 

丁度、娘を妊娠した前後と、住んでいる近くで取ったお手軽MBAで、分析すべき指標だけはお勉強していたのでそれも使いましたが、結局一番クライアントに受けたのは、オリジナルのある種のPerformance Measure を作った時でしたね。

 

いや、アイデアはいたってシンプル。

 

データの変数をある程度まで絞って、さらに売り上げと、それ以外の変数の関係の重さを過去データに基づいてみて決めて、モデルを作るだけです。

 

このデータは、母数が以前のBig Dataの時と比べて、4-5桁ちいさかったので、全部エクセルでできましたよ。エクセルは1万いかないRecord数なら、本当に使い勝手が良くていろいろできて、実は楽しいのです。

 

中小企業こそ、もっとエクセルつかわなきゃ。

 

と、それは置いておいて、今度こそ安宅氏の極め付きの対談が、NewsPicksで見られるというので、私は思わずNewsPicksのサブスクに申し込んでしまいました。

 

こちらが、冒頭の無料版です。これはYoutubeで見ることができます。

 

 

 

いや、この無料部分の続きは面白くなるかもと期待して、とりあえずサブスク開始したのですが、

 

結果は、あまりに今一、後半かなり散漫でした。後、私としては安宅氏がいるところでそれほどArtの話とかしてほしくなかった。

 

それより、日本特有のオタク文化という名の

 

妄想力はどうなのよ

 

と一人でぶつぶつ文句を言っておりました。

 

私、アメリカで主に暮らすようになって30年以上たちますが、日本がバブルの後それなりにアメリカの表舞台に登場してきたのは、

 

1.任天堂

2.オタクが源泉の日本発コンテンツ

 

この二つだけですよ。実際知名度はともかく、日本人として一番愛されているのは任天堂元社長の、岩田聡さんですからね。

 

大体コロナ禍の真っ最中、日本発で一番話題に上るのは、

 

1.’あつまれ動物の森’

2.’死者が少ない’(私は絶対日本のマスクをはじめとする衛生習慣のせいだと思ってます。)

 

ともあれ、Videoの続きに少し苛ついて、今日午後のクライアントさんとのZoomMeetingがつながったものの、仕切り直しということになり、午後1時間半ほど’シン二ホン’を読んでました。

 

で、まあ思いついたのです。

 

私は、なんせ’異人’で、しかも’腐女子第一世代’でもあるので、’シン二ホン’がらみで、とにかく妄想というか、私なりの突っ込みやらアイデアを書いていこうと思います。

 

私が、このいかにも今風の頭のいいエリートオジサンである安宅氏の本を読んでみる気になったのは、彼のTED Talkで、最後に、

 

攻殻機動隊とドラえもんが出てきたからです。

 

で、’シン二ホン’は、子供や若者の未来や可能性についての分析提案はとてもしっかりしてるのですが、やはり、

 

女性のことはわかってないのね。

 

というわけで、私の連載は、おばさんとおばあさんといういまだに対して使われていない日本の最大リソース活用に焦点を合わせながら進めていきます。

 

 

みなさーん、草薙素子の推定年齢は70代ですよ、ババアですよ。

 

あと、プログラマーでもなかったのに、80過ぎでiPhoneアプリを作ったのも、日本人女性でした。

 

というわけで、シン二ホンでカバーされていない部分、でもシン二ホンに含まれるべき部分を私が勝手に妄想していきます。

 

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