データの信憑性とは
農学ガチ勢TTです。農学ビギナーゆとです。
データ大好き、農食ラジオを始めていきます。お願いします。
お願いします。好きだよね、TTさん。
いや、ゆとさん好きじゃないの?
そんな好きじゃないかな。
そうでもない。俺だけか。
感覚の方が好き。
感覚の方が。
うん。あ、でも感覚とデータが一致したらめっちゃ気持ちいいみたいな。
あ、それは気持ちいいですね。
うん。
ということで、科学系ポッドキャストの日、7月。
お、久々な感じ。
ですね。
科学系ポッドキャストとして。
科学系ポッドキャストの日みたいなのに参加するのは、昨年の11月、発明というテーマ以来ですね。
社員マスカット。
そうね、その時は社員マスカットの話をしました。
懐かしい。
はい。で、一応、なんじゃそれっていう人のために補足しますと。
なんじゃそれとは、科学系ポッドキャストの日?
そうね、最初サイエントークのレンさんから、昨年の11月の発明のところから、
なんか科学系ポッドキャストでみんなで同じテーマ語って、プレイリストみたいなの作れませんかみたいな。
聞き回りできるようにしませんかっていうので、今言った発明、宇宙、論文。
宇宙とかもやってたんだ。
観察。
はい。
ということで、ここまで来てまして、今回のトピックが宇宙話、佐々木亮さん考案のデータですね。
データね。
ということで、私たちもデータの話をしたいんですが。
はい、データ。
どうしようか、もう本編に入りますと。
何のデータの話をするかってことね。
そうね、とりあえず例ですね。
データを何に使うかっていうと、なんか自分の判断に使うと思うんだよね、行動の。
例えば野球の打率が高いだったら、監督がそれを見て、この人を台打で出そうとかさ。
そういうジャッジにつながると思うんだけど。
自分だったら、ちょっと大振りをやめようかとか。
そうね、打率が低かったら。
うち子供が小さいんで、保育園か幼稚園かっていうところでデータを引っ張ってきたんですけど。
いい感じのデータが。
文部科学省が平成22年に出したデータで。
十何年前くらい?
そうね、わかんないけど。15年くらい前かな。
小学生に算数の問題で円柱の体積を求めようというのを出して。
その問題を出した時に、幼稚園出身の子供の方が保育園出身の子供よりも正答率が高かったらしいです。
つまり保育園より幼稚園の方が学力が高いので。
僕の子供を幼稚園にいければ頭が良くなるってことでいいですか?
良くないです。
良くないですか?
それはなぜ?
一個疑うのは幼稚園に通える環境にある両親っていうので、ある程度母集団が変わってくる。
15年前と今はまた違うけどね。
幼稚園がちゃんと教育的なことをしているだとしたらね、一理あるかもしれないしとか、それだけじゃ全然ダメじゃねっていう。
なるほどね。幼稚園に通わせて満足するなという。
感想ではある。
いやもうまさにその通りね。
俺このデータにたどり着く前に逆にこれを反証する論文みたいなのを読んだんだよね。日本語読みやすいやつだったんだけど。
これのデータは嘘だみたいなことを言ってて。
やっぱり今言ったように幼稚園に通っている子供の親っていうのはまず収入が高いですと。
幼稚園の学費っていうのが今調べたら月3万とからしいんだけど。
保育園は原則無料化。まあ給食費とか取られるけど7000円とか5000円とか。
まあそのぐらいの開きがあるというので。
まず幼稚園の親はお金持ちですと。お金持ちっていうのは教育に熱心ですと。
例えば読み聞かせをしてあげたりとか、頭子なしに怒らないとかっていうところがあるので。
これは幼稚園の方がいいとはこの絵だけで言い切れないということですね。
そうね。
っていうのは練習です。
はい、練習ね。ちょっと身近な例で。
そうですね。じゃあ本番です。
本番。
過去、農職ラジオでさ、心臓病が少ないフランス人っていうワードを出してるんですけど。
アントシアニー。
これどうすか?
心臓病が少ないフランス人。
でも本当にアントシアニーの効果かっていう意味だとは知らんけど別にそれはデータとして普通に出せるんじゃない?
死因の割合みたいな。
これに対するジャッジとして俺たちがフランスに移住すればいいとかフランス人になればいいわけじゃない?とりあえず。
そうだね。アントシアニーの効果もあれば違うかもしれないし、てか違う複合的なね。
そうそう。
かもしれないし体質かもしれないし。
そう。そうなんです。
人種的なね。
そうなんですよ。
ここで1個言いたい。言いたいこといっぱいあるうちの1個言っていいですか?
1個。
こういう、なんて言えばいいのかな?こういうデータを簡単に信じない方がいいということですね。
データの疑い
なんかデータっていうかもはやニュースとかでもそうだよね。
そうそうそう。
なんか入ってきた情報をさっきのTTさんで言うとお手本だよね。反証、逆を見てみるみたいなところ。
これあんまやんないわ逆は。疑うけどね。
なるほどね。
そうそう。だから幼稚園の問題も親があってのもあるし、フランス人の場合はそれはワインと結びつけるにはちょっと時期早々、早々なんじゃない?っていう。
じゃあワインを飲んでない人は不健康なんですか?って言うと、逆に健康かもしれないしね。
もっと健康でかもしれない。
てことでですね、俺はこういうデータあんまり好きじゃないですよね。
好きじゃない?
うん。
フランス人はワインを飲むく、アンタシアニがいいから心臓病が少ないみたいな。
そうとか、東北の人の方が寿命が短くて、それは漬物を食べてるからだとか。
はいはい。
塩分が多いとかね。ちょっとそれ単純すぎない?っていうのを思うので。
うんうん。
ここまで前置きです。
前置きちょっと伸ばしてもいい?
いいよ。まさかの科学系ポッドキャストの日には?にはせず。
まあまあまあ。いや、それ系で若干信じちゃってるのあるなと思って。
なになに?
新潟とか曇り多い地域とかだとちょっと性格とかに現れるみたいな。
それね、その問題ね。
ちょっと信じ気味。
いや、それも俺もちょっと、へーってなるんだよねやっぱり。
いや、そう、俺も疑いつつなんだけど。
それはね、ロシアとかがうつ病が多いとか。
そうそうそう。日が短いとかね。
そう、そうなのよ。
で、こういう風なデータを見てる限りは、永遠にクリティカルなデータにたどり着けないんだよな。
本質。
つまり対象実験ができないんだよ、これ。実験データじゃないんだよね、まず。
そうね、事実ひとつみたいな。
そうそうそう。
いや、ってことでね、じゃあ正しく証明するためには実験が必要なんですよね。
対象実験。
そう。
照らし合わせるやつね。
対象実験っていうのがあるんだけど、生物のデータの超基本みたいなところで、
例えば生物っぽいデータで言うと、身体に良いとか毒があるとか。
そういうのを証明する。
まあ、食べ物で言うと今みたいな感じ。
食べ物以外にも、何だろうな、あらゆる場面で。薬とかもそうか。
これも身体に良いみたいなもんか。
身体への反応っていう意味だと。
そうそうそう。っていうのはね、
近いね。
このワインを飲めば、フランス人は心臓病少ないからワイン飲めばいいみたいなところだけだとちょっとそれ言えないんだよね。
うんうん。
そう、なのでそのステップをお伝えしますね。
お伝えするんだ。ステップ。
ステップ。
はい。
3ステップっすね。ざっくり。
3ステップで?どっからどこまで?あれ?
例えば、この薬は身体に良いですとか。
はいはい。
この食べ物は身体に良いですとか。
はいはい。それを証明するために。
これにはなんか病気になる食べ物ですとか。
うんうん。この効果がありますみたいな。
じゃあ、一つ目何ですか?
わかんないか。
どういうアプローチなの?
ふん、ふんふんふん。実験ですね。
なにそれ、実験が対象実験みたいな名前がついて…なんかあんの?
もう大枠の総称の方が対象実験ってこと?
いや、対象実験はもう総称だね。
じゃあちょっとヒントというか、最後のステップだけは人を使った実験ね。
人体実験的な。
人体実験とは科学的には多分言わないんだけど、臨床実験とかって言うんだけど、その前に2ステップあるんだよね。
よくよく考えれば当たり前かみたいなところなんだけど。
あーなるほど。名前がわかんないけど、2番目がマウスとかってこと?その動物実験。
あーそう、まさにまさに。
で、その前は割と普通の研究、普通のいわゆる実験に近いというか、その辺をなんて言うんだろうっていう感じ。
なるほどね。
科学…科学実験。
科学実験?
え、じゃあラットを使ったのは科学実験じゃないの?
動物実験。
あー、いい、いい感じの理解度っすね。
あ、なんていうの?理屈みたいな。
あー。
理論上で正しさを示すみたいなのが最初にあって、それを動物で示…他の人間以外ので示して、人間で示すみたいな。
なるほどね。ほぼ合ってる。ほぼ合ってる。
実験によるデータの証明
ほぼ、ほぼ近づいた?
じゃあほぼ合ってるから、俺からはじゃあ補足をしつつ説明します。3ステップを。
3ステップ。
で、何にフォーカスするかっていうと、材料にフォーカスします。
え?
さっき言ってたのは人。
あー、そういうことか。
材料というか対象から。人、マウス。
実験対象みたいなね。
で、一番最初、これはですね、例えば細胞とか。
あー、めっちゃミクロになった。
そう、例えば、それこそ化学物質とかね。
つまりは試験管とか、そういう中でやる実験ですね。
はいはい、もうほんと実験室みたいな。
これをインビトロ実験と言います。
分かんなかったわ。
インビトロっていうね、よくね。
インビトロ。カタカナでいいの?
で、これビトロはね。
あ、英語。
あ、イン。
いいね。
中、中、内側。
VITROね。
VITRO。分かんないけど。
これはね、ちゃんと覚え方があってですね。
長崎県のお土産にビートロっていうのある知らない?
分かんない。
あ、分かんない。ビートロ。
ビートロってなんかガラスの風鈴みたいな、なんていうのかな。
えー、見たら分かるかな。
ビートロって言うんだけど。
あとポルトガル語でガラスのことビートロって言うんだけど。
ポルトガル語ね。長崎っぽいね。
そうそう。で、インビトロだからガラスの中でみたいな。
あー、なるほど。ガラスの中なんだ。
そうそう。
そういうことね。
試験館。
実験と言うと試験館の中で。
だから試験館の中で。
フラスコとか。
そう、フラスコの中で細胞が。
まあ細胞はフラスコだもんやねんけど。
増えたとか減ったとか。
例えば、じゃあ心臓の細胞をシャーレみたいなのに取ってきたとして。
あ、なるほど。
これが病気になるみたいな仕掛けがしてあって。
じゃあフランス人ワイン飲んでるからじゃね?って言ってワインを選んで。
ワインがある場合とない場合で対処実験をして。
その細胞が病気っぽくなったかとか増殖したかしなかったかとか。
ということをまず測ると。
なるほど。
うん。っていうところですね。
今ワインが体にいいか悪いかとかだったらいいんだけど。
うん。
例えば農薬が、新しく開発された農薬が体に影響どうなのかみたいな時に。
はいはい。
分かんないのに人でやるのやばいじゃん。
やばいね。
しかも長期的な視点が必要なやつってマジ全然想像つかないわ。
寿命がそれによって縮んじゃうとかさ。
逆に伸びますとか歌うやつでも。
そうね。だからそこも分かんないし、それこそそれって個人差あるくないってことになっちゃうので。
このインビトロ実験で結構ロジックを組み立てていくと。
うんうん。ロジカルにね。
なのでこれはもう細胞が増えた減ったとか成分が増えた減ったみたいな話なんで。
まあ1週間ぐらいで結果出るかな。
簡単なものだと。
だからすごくお気軽にできますね。
お気軽に。まあ一般ピーポーからしたらお気軽じゃないけどね。未知の世界。
細胞がとか。
だいたいここで学会発表とか1回できるよね。このインビトロで。
なるほどね。インビトロ世界で。
インビトロ実験からインビボ実験へ
そうそうそう。だから俺はやってたインビトロ実験は、そのとある成分を分解する構想の研究をしていて。
まずは構想わかんないけどなんかすげえこの葉っぱの中でこのジャスモン酸が分解されてるぞみたいなことが言われてて。
じゃあどんな構想なんだろう。で、それらしき構想を作って自分で。
それらしき構想。
そう。それとジャスモン酸を混ぜて分解するかみたいなことをやったんだよね。
はいはい。それでめっちゃ分解するかとかしなかったとか。
そう。で、これが分解しますっていうので学会発表したんだよね。
学会まで。
ドヤンみたいな感じでいくとここでね定番のツッコミが出るんですよ、学会で。
はい。
これは生体内でも同じ反応が起こるんですか?
さっきのね3ステップの先立ちだよね。その先立ち。
そう。で、ここでね2番目の実験が登場します。
はいはい。
インビボ実験ですね。
イン?
インビボ。
ビボ。全部ポルトガル語なの?
ラテン語だと思う。
ラテン語か。
うん。
ビボ?
インビボはinにvivoだね。
ビボ。
ビボ。
なんすか?
これはね。
ビボ。
知らん。調べたらラテン語で生きるっていう意味らしい。
あー、生きてるもの。
そうそう。だからさっきの細胞でやってみたからうまくいったから生体って言うんだけど、生きるに体で。
うんうん。生体。
生体で生きるか実験しようみたいな。
はいはい。
だからマウスの実際に心臓に着目してみたりとか。
うんうん。
マウスで言うとね。植物の実験で言うと、じゃあさっきは俺は酵素と成分を混ぜたけど、
うん。
じゃあ植物でどうなるか。で、植物にはもともとその成分、ジャスモン酸も酵素もあるから。
はいはい。いろいろ入ってると。いろいろ持ってると。
そう。ジャスモン酸だけじゃあ取り除いてみましょうって言って、遺伝子組み替えで目的の酵素が存在しない植物を作ったりして。
はいはい。そこだけ変えてね。
そうそう。酵素あるとき、酵素Xあるとき、ないときみたいな実験を実際にすると。
はいはい。
ちなみに俺の場合はインビトロで卒業して、後輩がインビボやったんすけど。
これ聞いたな。
全然変わんないっすよ。分解されてないっすよこれ。あってもなくても変わんないっすよって言われて。
俺の実験はここで終わります。俺の研究はね。
でも作業というか取り組みとしてはインビボ、ステップ2の途中ぐらいまでやってたの。
あ、そうそうそうそう。
結果としてはね、ビトロで発表して勢いよく、そして去っていき。
そうなんですよ。
ビボで。
で、これの場合うまくいかなかったのが、じゃあその心臓病とさっきのアントシアニーの話に戻るけど、
ちょっと例が2個出てきてぐちゃぐちゃなんで、ここからはもうアントシアニーの例だけでいいけど。
はい、アントシアニーワニワイン、フランス人。
じゃあさっきインビトロで試験管の中で、アントシアニーが心臓病を抑えましたとか、心臓病の細胞が悪くなるのを抑えましたと。
言ったときに、実際の心臓でどうなのと。
で、これ仮説として出会えば効果があるけど、出会わない可能性あるんじゃないの?みたいな。
なるほどね、その実験室だともうボンってやるから。
そうそう、口に入れたワインが本当に心臓まで届くのみたいな。
はいはい、確かに。
なんか腎臓でろ過されちゃったりしたら意味ないんじゃないのとかね。
そう、っていうことも考えられるんで、このインビブ実験をしますと。
で、じゃあマウスにワインを1日3リットル飲ませたら心臓病が改善しました、みたいな。
やばいな。
例えばね。
マウスにワインが大量に。
そうそうそうそう。
窒脂量が気がする。
ここでちょっと今のは大げさになってるんだけど、ここら辺でも学会発表1回くらいできるかもね。
うんうん。
論文化、インビブとのと合わせて。
マウスでも効果が出ます、みたいな。
そう。
で、このときによくある定番のツッコミが、
用法、用量は適切なんでしょうか?みたいな質問が出たりすると。
用法、用量。
ワインが効果があると主張しておりますが、
ラットに1日3リットル飲ませたっていうのは、なかなか現実的な筋ではないんじゃないでしょうか、みたいな。
普通にね、僕らの生活考えたら。
そうそう。それでワインが体に良いというのはちょっと無理があるじゃないですか、みたいなことがここで突っ込まれたりする。
突っ込まれがち。
っていうとこですね。
なるほどね。
で、ちなみにさっき細胞の実験は1週間ぐらいで終わるんじゃね?って言ったけど、
マウスの実験はもうちょっと時間がかかって、
マウスの準備に多分時間かかるわ。
あとお金もかかる。
その大人になったマウスを使ったりする、ワインをね、飲ませる実験だとしたら、
人間で言うと成人に相当するようなね。
ああ、そっか。
マウスにしないといけないし、
特補商品の開発
あとは心臓病になりやすいマウスみたいなのがいるんだったら、
それを買わないといけないし。
ああ、そういうことね。
うん。
とか言ってると結構ね、
いや、俺買ったことないんだけど、
友達に聞いたことあるのは多分1匹が5000円とか1万円とかするようになってくるので、
3桁から4桁。
ちょっと予算がかかると。
だからせめて細胞レベルで、インビトロの試験管レベルでわかってないと、
ちょっとここには進みづらい、手付けづらいという。
進める基準、だからステップなのか。
そうそうそう。
っていうとこです。
なるほど。
で、大体農薬が安全かどうかみたいのはここら辺までかなと。
ん?
ああ、そういうこと?
てか農薬に限らず、毒の実験は多分ここまで。
そのステップ2まで。
そうね。
インビボまで。
そう、ステップ3が臨床試験とか言うんだけど、
人を使った試験ね。
うんうん。
これで毒測るのはちょっとヤバいでしょ、倫理的に。
うん、怖いね。
でもいわゆる知見とかはこの3ステップ目とは違うのかな。
知見はだって血圧を下げるとか病気を治すとか、
もうちょっとポジティブなものに対してやってるんじゃない?
ああ、そういうことか。
薬的な知見って。
効かないってことは悪い、でもどうなんだろう。
副作用的なね、良くなる効果がゼロで悪くなるのだけ出ちゃうとかはね、
知見だとあり得る。
そうね、あり得るんだけどインビトロインビボで限りなくリスクは確認されてるはずなんだよ。
うんうん、なるほどね。
しかもそもそも、そうか、目的が良くなるほうの臨床試験っていうことだね、知見だと。
そうそうそうそう。
そうなんですよ、だからね、
まあもう人体実験って言われたほうがわかりやすいかもしれないけど、
臨床試験の中身はだいたいイメージしてる通りだと思ってて、
薬を、ワインを飲んだ人、飲んでない人とか、薬を飲んだ人、
薬っぽいんだけど何も入ってないただの塊を飲ませた人とかで比較していくというやつですね。
なるほどね。
まあこんな感じのステップで示されてますけど、どうですか?
どうですか?
大変っすね。
大変っすね。
何段階もあってどこで止まるかっていうか。
いやそうなんですよね、大変っすねの一言に俺は凝縮されてると思ってて。
結構今日のなんか俺の中のテーマが2つあって、
まあその1個はテクニカルな部分のこういうステップでロジックを組み立てていくんですよっていう部分もあるけど、
もうちょっとなんかじゃあデータをどう受け止めたらいいの?みたいなところで、
こんなにデータ取るの大変なのに、
Twitterとか見てるといとも簡単になんかこれを食べれば病気が治るとか、
なんかね、うーんそすいとか売ってるじゃん。
うーんそすいね。
うーんそすいとか売ってるじゃんね。
うーんそすいね。あるね。
でもそれが本当に効果があるかもしれない。ないかもしれない。
わかんない。否定はしないんだけど、
でも効果があると証明するためにはここまでのことをやんなきゃいけないんだよね。
だからこれできるのって大企業か国立の研究所とか、
国系ね。
大学とか、そういうとこにしかできないと思うんだよね。
なかなか大変だ。
体に良いとか、毒があるとか発願性があるとか。
で、それでなんかいやいやエビデンスありますからみたいな感じで言ってくると、
インビトロのデータだったりするんだよね。
はいはい。
細胞ががん化しましたとかさ、例えば。
うんうん。
そうすると、生体内ではどうなんでしょうかっていうツッコミが来るっていうね。
この顔を見せたいけど見えない、みんなには。
そう。
ツッコむ。
嫌味たらしい。
とかね、いやマウスがこういうデータもあるんですよみたいな。
それは予報要領は現実的なレベルなんでしょうか。
ぶっかけまくってるか。
そうっていうのが出てくるんで、そういうデータが間違ってるとは言わない。
なんかめっちゃ間違ってるって否定されてる人もいるけど。
間違ってるとは言わんけど、正しいというのには情報不足なんかなっていう風にね、俺は思ってます。
そうね。
とか言うドヤじゃないけど言っとくけど、言ってるけど自分でそこまで調べるかっていうと調べないですよね。
これはどのステップのデータなんだって。
そうそう、それを該当する論文あるかなって。
でもそれを分かりやすく示してないってことはないんだろうね。
そういうとこちょっと調べてね。
そういうことか。
そんな感じです。
久々に面白いね、普段俺がウェブサービスとかのデータを見るとは全然違って、ちょっと懐かしい。
一応研究してたから。
なるほどね。
でも俺で言うとインビトロしかしてないけどね、その基礎実験、物理の。
ユトさんはね、インシリコじゃない?
なにそれ。
インシリコってさ、俺はあんまり使わない言葉なんですよ。
そうね、ビトロじゃないね、試験管とか使わないわ。
インシリコは、えっとね、何用語なんだろう。
シリコ。
インシリコは東京大学のこれ何学部のホープページなんだろう。
これも医学か。
医学系。
インシリコではないかも。
でもインシリコは、
インなんとかがたくさんあるんだ。
コンピューターを使ってシミュレーションするみたいな。
まあその面もあるわ。
インシリコってのもあるらしいですけど、俺はちょっとあんまり馴染みがない。
外しました。
インなんとかなんだ。
なので今日はインビトロとインシリコと。
間違えた。
インビボ。
インビトロとインビボと臨床試験。
そこだけ日本語。
覚えてきゃいいよね。
特補商品の特殊性
いやわかんない。ちょっと臨床試験以降は、
農学部の人がやる実験はインビボまでなんだよ。
大体。
そういうことね。
臨床からは医学部がやるみたいな感じだからちょっとよくわかんないです。
なるほど。
臨床試験英語でなんていうかとか。
最後ちょっとTips的なところだけ。
Tips。
簡単に終わるやつ。
特補。
特補も当然こういうステップが必要なんだよね。
特補ってあるじゃん。
特定保険用食品。飲んだら痩せるとかさ。
あれはね。
ピルクルとかなんだっけ?
めっちゃずるいっす。
ずるい?
めっちゃずるいっす。
3ステップとかのあれと比較するとってこと?
ずるいとは。
そう。
大学の基礎研究とかでインビトロとかインビボとかをやったやつで、
それを企業が最後の人の試験だけやっておしまいみたいな。
まあでも人の試験もやってるんだ。
だから最初の2ステップはもう省略しちゃってんだよね。
他の人が証明しているではなくて。
そう、過去に知見があるので、
特補の商品を作ろうと思った時にはもう3ステップ目から始められる。
人の試験から始められる。
なるほど。
ずる研究というか。
だからそれで言うと、
軟消化性デキストリンってどっかで話したかもしれないけど、
あれかな?
特補?
特茶より前の脂肪の吸収を抑える系のお茶全般のやつね。
みんな軟消化性デキストリンだから、
あれはもうステップ2まではみんなやってて、
データの弱点
下手したら3もやってないんじゃないかな?
人の試験も。
例えば他社の製品が軟消化性デキストリンを1%を配合したお茶を売ってます。
自分の会社も1%を配合したお茶を売りますと。
1%と。
一緒でしょみたいな。
1%入ってるかのチェックがあるぐらいのことかな。
そう、それウーロン茶でも紅茶でもあんまり変わんないんじゃね?みたいな。
だからいけるっしょみたいな。
分かんない。
これちょっと調べてないか分かんないけど。
だから必ず全部のステップをやらなきゃいけないってわけでもないっていうことですね。
結果的にやってるんだけど。
過去の誰か全然知らない人がやった論文とかを引用することもできるということですね。
なるほどね。
特保ってちなみにさ、
俺らは、俺らというかTTさんは違うかもしれないけど、
一般ピーポーだとちょっとさ、体にいい気がして高くても買うじゃん。
買う人はね。
誰が得してるんだろうと思って。
電気自動車みたいにさ、
特保売るとより補助金だか知らんけど利益が上がりやすいとかさ、
国が頑張って負担してますとかさ、
どういう構造なんだろうって全然知らないなと思って。
知らないけど、多分企業の研究開発費の当てになってるんじゃない?
ブランドアップみたいな感じ?企業の。
多分もともとめっちゃ想像だけど、
こういう体にいいものを作る技術がずっとあったのに、
なんかそれを、それこそ体にいいみたいな話ってちょっとうさんくさく聞こえちゃったりするじゃん。
なるほどね。特保があることでうさんくささが減るね。
特保は多分厚生労働省かなんかのお墨付きなんで、
だから国が特保を広めたいっていうのもあったのかもしれないけど、
こういった企業のポテンシャルを引き出すためには、
特保というシステムが必要ってなったんじゃない?
なるほどね。TT説。でもイメージはいいとは。
そうですね。
ちょっともっとデータのことを話したいことあるんだけども、
こんぐらいしときますか。
ワンチャン次回かまた今度かですね。
そういえばデータ的なまた回がいいんじゃないですか。
そうですね。ちなみに僕が一番好きなデータは野球のデータです。
僕の入り口のデータも打率と防御率ですね。
そうだね。小学生が取ると。
今野球のオーダーとかもさ、
野球経験の監督じゃなくて経験のないデータアナリストが打順決めたりしてるらしいから。
データは嘘つきませんからね。
そうそう。っていうのがありまして。
ただデータの難しいのはね、生き物ですから相手が。
打率5割の人がいても直近10打席ノーヒットだったら、
ん?ってなったりするもんね。
そうっていう難しいよねみたいな話もしたいんだけど。
うんうん。確かに。いいね。
今日はここまで。そうだね。
俺の中で頭に浮かんでるのは今の野球の話ね。
野球の話。
もう一つは農業のいろんな予測とかの話ね。
例えば今年は雨が多かった、量が取れた、取れなかったみたいな。
これ雨の量から想定できないみたいなね。
はいはいはい。
今年は不作なのか、豊作なのか、予想できないかみたいな話とかね。
がむずいよねみたいな話とかもいつかしたいね。
いいっすね。
じゃあこんなところですかね。
うん。今回としては。
今回はここまでです。
はい。ありがとうございます。
ということで、科学系ポッドキャストの日7月。
7月。
データ。
データ。
農職ラジオではインビトロ、インビボ。
臨床実験。
臨床実験の話をしました。
はい。
なのでデータは1000になってます。
え?
2Dなんで。
え?
2Dなんで。
どういうこと?
1個のデータを信じるなっていうことですね。
複合的にというか、いろんな。
特に細胞のデータだけを信じるなというか、それだけでは弱いということですね。
最初のインビトロなところね。
農業の予測と野球のデータ
逆に人しかないのも場合によってはね。
フランス人、心臓疾患少ないらしいぞ。ワインを飲もう。だけじゃちょっとね。
うんうん。
だからそう。そこは。
だからそう。
ちょっと今回調べてないけど。
うん。
さすがに農学部に生きてたらすっげーその話いっぱい聞くから。
うんうん。
ちゃんと一個ずつ証明されてるんだろうね。ステップバイステップで。
うんうん。なるほど。
はい。ということで。おしまいですね。
おしまい。
じゃあ最後、エンディングなんですが。
はい。
またApple Podcastのコメントを一ついただいていましたね。
新しく。ありがとうございます。
新しくですね。ありがとうございます。ちょっと紹介しますね。
うん。
アラビア猫さん。
アラビア猫さん。ありがとうございます。
ゆるーく聞けます。
TTさん、ゆとさん。お二人の楽しそうに話す雰囲気が心地よく楽しく聞かせてもらっています。
ありがたいね。
音のまとめをなんとラップにして流してくれました。
すごい意欲的です。
ラップがじわじわ来ます。
じわじわ来ますよね。やっぱり。
そうなんだよ。
じわじわ来るよ。最新のコオロギもうちょっとダメだもん。
あの、気づいたらコオロギショックって言ってたら。
いや、そうなのよ。
ちょっとラップも楽しくなってきて慣れてきたんだけど。
でもちょっとなんか、俺のラップの定番の組み立て方みたいな。
決まってきちゃってる?
傾向ないっすか?傾向感じない?
傾向?
うん。
言語化できる傾向は分かんない。
なんとなく俺もワンパターン化してきてるなって。パターン化してきてるなって。
ちょっとあんまり新しい方にもチャレンジしたいですね。
素晴らしい。
皆さんもApple Podcastのコメント待ちしております。
お願いします。
あとはハッシュタグ農食ラジオの感想、Googleフォームでのお便りもお待ちしています。
お待ちしてます。
あと、ノートメンバーシップで個人のサポーターを募集しておりますので、
初月無料月額500円でございます。
ございます。
個人のサポーターの方も募集してますので、
お便りフォームからご相談いただければと思います。
はい、お願いします。
今日はラップ作るんかな、俺これ。
作らない可能性があるね。
これはいい気がする。
後半のデータがもし出てくるようであれば、ちょっとその時に作りますかね。
なるほど。
たまに作らなくていいやと思ったから結果作ってたみたいな時もあるから。
はい。
はい、ということで。
じゃあここまでということで。
お疲れした。
さようなら、お疲れした。
さようなら。
