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一瞳を閉じればあなたが
別れの季節、出会いの季節がやってきました。
あわてんぼうですか?サンタクロースですか?
はい、まだ3月6日ですね、今日。
あれ?9日じゃないの?放送。
3日早いね。
あー、まあ聞く人はだいたい、
お!3月9日!
いい予告になるかもね。
出会いの季節ということで、今回は、
科学系ポッドキャスト、トークテーマ、
出会いでございます。
まあ、こんな話したけど、学会行ってきたよっていう話ね。
そうだね。
新しい学術分野との出会いっていう、もうね。
とにかく何かテーマにくっつけようっていう、
こうなんか浅ましいタイトル付け。
本当にどうにかして目立とうという舌高だ。
本当に嫌な子。
しかもなんか出会いと別れの季節ってのは、
3月頭に言う人あんまりいないからね。
3月下旬だから、別れと出会いの季節って言うの。
先に別れだからね。
確かに。
4月か、出会いは。
これはじゃあ、テーマが悪いね。
そういうこと言うから、うちは追放されるのよ。
リーチかかってんだから、科学系ポッドキャスト追放。
怒られる?
絶対トークテーマの中で一番ふざけてる気がするけど。
まあ、ちょっと怒られない程度にふざけながら、
これからも参加していきましょう。
今回は、僕が大阪で参加してきた学会。
まあ、こういう学術分野あるんだ。面白いなっていう。
まあ、真面目に喋ってると思いますよ。
そう思いますよ。聞いてね。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞ける
データ分析屋さんがいたらいいなぁ。
を叶えるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
ちょっと待って、今二人とも噛んだ。
二人とも噛んだよね、今ちょっと。
え、俺噛んでた?
なんか甘噛みだった気がした、今。
引きずられてた、勝手に。
学会に行ってきました。
あら、珍しい。
かっこいいよね、響きが。
まあ、でもよく行ってたっすよね。
めちゃめちゃ行ってたよね。
でもなんか、今回は計算社会科学会っていう
ちょっと学会に参加してきて。
宇宙系以外の初めての学会だったから
結構面白かったなっていう。
計算?科学?
計算社会科学。
計算社会科学。
なんぞや、それ。
なんかいろんなね、いろんな言葉が
ポンポンポンってくっついてるからさ。
まあ、計算社会科学会っていうところに行ってきて。
まあ言ってしまえばこう、僕は
理学でPhDを取ってるわけだから
なんかその社会学とか
なんかコンピューターサイエンスとかとは
ちょっと縁がない感じだったんで
新しい学問との出会いって感じですね。
今日は出会いの話ですか?
そうでございます。
はい、ということで今回は
科学系ポッドキャストのトークテーマ。
で、月間トークテーマ。
今月は出会いですね。
まあ、無理やりこじつけたよ。
毎月そうだよね。
いつか追放されるんじゃないかと。
先月に関してはもうミスってるからね、タイトルで。
ああ、そうだよ。
今月変態だよって言ってやったら
全然変態じゃないじゃん。
まあ、変人だったよね。
完全に収録も全部して
なんなら編集するかなぐらいのときに
ああ、変態じゃないわと思って。
最悪っすよ、本当に。
だからもう好き好んでただ変態の話をした。
それでなんかプレイリストに乗っけてもらったっていう
おごまましい感じね。
本当だよね。絶対追放されると思う。
今回は大丈夫よ。
今回はちゃんと出会い。
出会いね。一応確認しようか。
俺が今勘違いしてるだけっていう可能性もあるからね。
あってるよな。
出会いは何かと間違いないでしょ。
出会いですね。
はいはいはい。
なるほど、出会いです。
まあ、マッチングアプリも昔は出会い系と言いました。
そうだね。
もうね、マッチングアプリと言えばね、
当たり前の社会ですからね。
本当だよ。
出会い系アプリじゃない、マッチングアプリとかの
マッチングアルゴリズムの話とかもちょっとしたいよね。
ああ、確かにね。
レコメンドに近かったり
今回出会い系だったか。
そっちもありでしたね、確かに。
本当に、おふざけが足りなかった。
じゃあまあ今回はちょっと真面目に
新しい学術分野との出会いなんていう話をしちゃいましょうか。
ね。
分析屋さんが学会に行けるって話も込みで。
まあ確かにね。
そういうキャリアをちょっと憧れる人もいるよね、きっと。
そうですね。
あとは大学時代めっちゃ学会とか参加してて、
なんかその強みを生かして
この分析業界、データ業界に入ってくるっていうのもありですしね。
まあ確かに。
むずいよね。結局さ、会社で学会行くとかってのはさ、
会社目線で言ったら
ブランディングのひとつみたいな感じなわけじゃん。
まあまあまあ。
お金にならないわけだからさ。
そうなると会社の損得みたいな話で言うと、
その間バリュー出しませんから損じゃないですか。
出張費とかでコストしかかかんないですね。
そうそうそうそう。
そう考えると企業がお社員を学会に送り出すっていうところに
どこまで意味あるかみたいな話って結構シビアかなと思うんだよね。
まあ確かにね。
まあでもチームの色とかもあるから、
まあ今回はありがたいことにそういうところに比較的近いところで最近はずっと仕事してるから
まあ行ってきていいんじゃないですかみたいな感じで行かせてもらった。
まあ学会に行くってことは何かしらの発見があったってことですよね。
まあそうねそうね。
でも今回さ、まあなんか経産社会学会ってどんなもんかっていう話もするんだけど、
まあ発表したのも俺じゃないんだよねそもそも。
あ、そうなんだ。
そうだから俺マジで行っただけ。
学生の頃一番憧れた発表もないのに学会に行くっていうこの。
あれ一番の強みプレゼン力は活かせなかったんですか?
いやまあ俺も出る枠じゃなかったね。
あ、まだまだ大丈夫です。
まだこれからこれから。
学会で一発芸とかするレベルの人じゃないですか。
ああいうことはね、だからしていいのかっていう問題がね、やっぱあるからね。
あのノーパンで登壇してるとかだね。
ああね、やってましたよね。
いややったわけじゃないんだけどね、自己ノーパン学会登壇ね。
気づいたら履いてなかったってやつですよね。
そうそうそうそう。
いやそんなことあるか。
寝るときノーパン派だったんだけど、
あの寝巻きのズボンのまんま行っちゃったんだよね。
いや知らん知らん。
で、直前、発表の直前に便を模様してトイレに行った時に気づくっていう。
そのまま登壇したと。
そう、資料はあるのに、成果もあるのに、パンツない。
うまいこと言ってるようだけどね。
そういう性癖だと思われたからね、みんなに。
いいのよもう、あの前置きが長すぎですから。
まあ学会にじゃあ行ってきたって話をしようと思いますけど。
計算社会科学の概要
計算社会学会って何っていう、全然ピンとこないでしょ。
全然わかんないですね。
なんか、こう例えば、ツイッターの分析とか世の中によくあるじゃん。
うん。
とかああいうなんかウェブとかソーシャル空間とかで起こすまあ人間の行動とか。
ほうほう。
ああいうところを、ああいうとこって結局その何かの意思があったりとか、何かのこう需要と供給みたいなのがあって発信とか行動って起こるわけじゃん。
うん。
そういうのを定量化していきながら、まあ定量的にそして理論的に理解していきましょうと。人間の行動だったり社会現象っていう学問。
なるほどね。
だから、ネットワーク科学ですね。このポッドキャストでよく喋ってる。
ああそうそうそうそう。
まさにまさに。その内容が結構がっつり出てくるやっぱ相性のいい分野ではあるね。
うん。
けどね、今回別にネットワークの研究の発表しに行ったわけでもなくて、発表の内容も全然ネットワークと関係ないとこでしてたんだけど。
ほう。
けど、会社にいるとそんなにネットワークサイエンスのところ見てる人いないなって感じするけど、その分野行くともうパラレルで2つの部屋でセッションやってるうちの片方の部屋の1セクション全部ネットワーク分析だけとか。
へー。
で、なるぐらいメジャーな手法の1つみたいな感じだったから、なんかいい刺激にはなった。あ、こうやって使ってる人いるんだみたいな。
なるほどね。それは結構あれなの?理論的な話なの?それともなんか社会実装みたいな話がメインだったりする?
社会実装とかの方が多いかな。実際問題、なんかこういう現象が起こってるものをこうやって定量化しましたみたいな形。
なんかネットワークの分析で例えば出てたのだと、レンタルバイク。
はいはいはい。
バイクをレンタルして、バイクのバイクっていうか自転車か、自転車のレンタルって使ったことある人わかると思うけど、どっかのステーションからどっかのステーションに向かって移動するじゃん。
そこの間の自転車の利用とかを全部、だから登場する点がステーションで、レンタルしたバイクがどっからどこまで行ったかでエッチが惹かれるみたいな。
っていうので、ネットワークを構築して現実問題分析するとか。
へー、そうなんだ。
そう。あとはやっぱツイッターの拡散とか。
はいはいはい。
ツイッターの拡散は誰かユーザーがたくさんいて、誰かがツイートしたら、例えば今だったらインプレッション1000とかついたら1000人に向かって情報がたどり着いてるわけじゃん。
うん。
その情報の伝達で矢印が生えるし、誰かがリツイートしたら、さらにまたその先で100人に情報が伝わるし、みたいな。
うん。
っていうので、網目の構造がブワーって出ていくみたいなのが、ネットワークの形で表現できるっていうので、ネットワークサイエンスっていうのが使われてたりする。
あー、なるほどね。
ネットワーク分析の実例
その最初のバイクのレンタルバイクとかの話だったら、なんか最近あのループもあるじゃないですか。
うん。
電動キックボード、あれ自分結構使うんですけど。
そうそう、東京の男って感じだね。
そうなんですよ、やっぱりね。ああいうの使っていかないと。
片田舎のやつはループじゃないの?ハローサイクルだから。
え?
いやでも同じですよね。
もの、ものというか。
まあそうだね。
そう、で、あれすごいなと思ってて、なんかどんどん進化していって、まあ価格とかも結構今手頃になってきてるんですけど。
うん。
その、家の近くから行きたいところに対しても、最初にここのステーションからここのステーションで移動しようっていう風に考えてマップを開くと。
うん。
やっぱり、なんていうの、キックボードの置いてる在庫が限られてるから、なかったりするんですね。とかめっちゃ余ってないみたいな。
そうだよね。
で、そこでなんか結構機械損失が生まれてるのが多分課題となってて。
うん。
なんかそこを調整するために、今そのアプリ開いたら、ここの在庫のいっぱい置いてあるキックボードのところから借りてくれれば25%オフみたいな。
ま?
そう。で、さらにここに返してくれたら、もうさらに割引するよみたいになってて。
ま?
計算社会科学のテーマと注目点
そう。だからそれでうまいこと、在庫の調整してるっていう工夫がサービスの中から見れるんですけど。
うんうん。
多分ここをうまいこと、ネットワークとか使って調整したり、もしかしたら全然ルールベースかもしれないけど。
そうだね。
そういう活用の方法がありそうだなと今話聞いてて思いましたね。
そうそうそう。でも結構多分それシンプルで、よくPythonの1000本ノックとか100本ノックみたいな問題集とかってあるじゃん。
うん。
ああいうのの一部にも最近ってネットワーク分析のセクションって結構含まれてて、でそれどういうのに使われてるかっていうと、
例えば運搬みたいなロジスティックス的なケースに当てはめて、
まあ倉庫と目的地っていうところの経路最適化問題をネットワーク上で解くみたいなのがあったりするから、
まあなんか一番こう最適な経路っていうのも選べるし、どっかに、でそのネットワークの中で多分ある程度の重みが乗りすぎちゃったり、
どっかのノードがめちゃめちゃ重くなったら、あのここの周りの少ないところで候補出そうとかっていう多分、結構それはルールベースでいけんじゃないかなって感じがするよね。
なんかいけそうな気はしますよね。
ええ、そんなになってんだ。
ループ頭いいね。
頭いいですよね。本当にここ数ヶ月で出てきた機能な気がしますね。
東京住んでた時そのループの機能見たことないな。逆に多分人が、使う人がめちゃめちゃ増えたからなんじゃない。
ああ確かにそれもあるかもしれないですね。
俺マジ困る時あるもん。
困りますよね。
うんマジ困る。俺駅からたまに家にこうレンタルの自転車で帰る時あるんだけど、
電車の乗り換えめんどくさいなみたいな時とか乗るんだけど、家の最寄りのステーションほぼ全部埋まってて、返せないから乗れないっていうのがある。
ああなるほどね。
しかも一回その返却予約しないで出発して、まあ空いてんだろうと思って家の近く行ったら、空いてなくて最寄りの駅まで戻ったことある。
だから考えることは一緒だよね。みんな帰る時間になったら、その駅から家の方向に行くからそっちで大渋滞みたいなことですよね。
そうそうそうそう。そういうのの計算とかするのもたぶん計算社会科学っていう分野の一つになるかな。
デジタルツインによる社会の予測
なるほどね。
で、まあ企業の参加だと、スポンサーとして入ってたのはサイバーエージェントとか、あと白報道も入ってたね。
えー、そうなの。広告とかメディア関連が強い。
そう。広告との相性がめちゃめちゃ良くて。
あ、そうなんだ。
そうそうそうそう。結局人の動きだから、人間の行動と社会現象を定量化するから、広告って人間の行動と照らし合わせて最適なとこに置くのがベストじゃん。
確かに。
そう。っていうのの定量化とかができる方がいいし。
あー、なるほど。
あとはその広告がバズるとかってなったときは社会現象みたいになるわけじゃんやっぱり。
うんうん。
とか選挙とかもそうだよね。アメリカの選挙なんてまさに社会現象で。
ああいうのをツイート、いろんな政治的ツイートを集めて、この人たちはリベラルだみたいなラベリングもできたりするとかっていうのもあるから、
そういう社会現象になってるところを分析して、それに合わせた広告の戦略とかも打てるから、相性としてはめちゃめちゃいい。
いや、良さそうだわ。
ここら辺の発表が、発表はでもスポンサーででっかくいたのが、そういった会社とか他にもあったんだけど。
で、あとは発表で、大学との共同研究でめっちゃ名前出てくるなっていうのはNTTかな。サイバーも多いんだけどね。
全体的なボリュームとしては発表者って企業からの発表者と大学からの研究発表、どっちの方が多めなんですか?
いや、大学の方が多いね、やっぱり。
あ、そうなんだ。なるほどね。
で、なんかそういうNTTとかサイバーとかの名前が出てくる時は、そことの共同研究っていう形を引いてる大学の発表って感じ?
うんうん。だから意外とね、企業も大学と組んで、なんか事業を作ってたりとか、基礎研究してるっていうのは、
なんか自分もこの社会人になって、この分野のデータ界隈の仕事をして気づきましたね。
共同研究っていう形。
共同研究やってること。
うん。
いわゆるあれだね、三学連携ってやつね。
あ、そうそうそう。なんか僕らの大学の時の研究、そんな話1ミリも出てこなかったじゃないですか。
まあ天文だからじゃない?
いやまあそうですよね。だから知らなくて、他の研究室がそういう三学連携の企業と組んでやってるよってこと。
あ、そう。
そう。
課件費みたいな、科学研究費とか取る時の申請書類には、あの三学連携してるかっていうチェック項目あったりするし。
うーん。
あとは、うまく研究室の、研究室の運営してる側の人が結構やり手だと、そこから企業から研究費引っ張ってきて、その調査代理でやるみたいなことをやってるとかね。
そうだよね。研究費そもそもそんなに確保できないとか、小さくなってるから、お金引っ張ってこれるのか、民間企業からだったら。
そうなのよ。
っていうのもあるから、意外とね、しかもなんか一時期多分三学連携推進しましょうみたいな流れめっちゃ強い時あったから。
うん。
それでね、増えたと思う。で多分なんか補助金とか出てたんじゃない?知らんけど。
あーなるほどなー。ま、確かにあるわ。企業からしても三学連携やれば補助金出るから予算取れるんだよねって話は、確かに出てくるから、国の制度としてあるんですね。
うん。
まあなんかそんな感じでね、意外と企業いたかな。まあ俺も企業側で行ったんだけど、まあただの登壇で別にスポンサー枠ではなかったから、ちょっと立場としてはそこら辺とはなんか若干違ったかなっていう。
うん、なるほどね。なんか出会いありました?そこでの。
技術の進歩とコスト低減
うんとね、いやまあもともと、あの、もともと話そうと思ってた先生がいて。
うんうん。
その業界でなんかこう活躍してる人がいて、まあその人と初めて対面で会うみたいなアポ、アポはとってあって、
おう。
こうディスカッションするとかっていう機会があったのはめっちゃ良かったかな。
え、あのバラバシ先生ですか?
いや違う違う違う、あんな、あんな大物来たら大変よ。
あ、違うんだ。
2回、2回ぐらい紹介したよな。
うん、コロナの直前とかは、なんだっけな、人工知能学会か情報処理学会かなんかに結構来てたらしいよ。
バラバシ先生?
うん。
えー、前回のエピソードでカレーちゃんと唐揚げさんが出会ったのも人工知能学会ですよね。
あーそっかそっかそっか、そう言ってた。なんか会社の人が、なんか5年前ぐらいの学会で会ったことあるかなーみたいに来て。
あ、そうなんだ。
でもまあその頃よりもさらにその人有名になっちゃってるからさ。
うんうん。
っていうなんかまあ出会いはそれとか、まああとはなんかそういう計算社会科学やってるからそういう系の本もよく読むんだけど、
はいはい。
それを書いてる人とか、あ、こんな感じの人なんだーみたいな。
っていう実物をなんか生で見て、ほーって思いながら。
けどなんかまあ研究の話がっつりしたのは1人ぐらいかな。
うんうんうん。
けどもうその人と1日目死ぬほど議論したから、なんか2日間あったんだけどもうなんか大満足みたいな。もう帰ってもいいかなと思うぐらい。
粉もんばっか食って体重かったし。
大阪だったからでしょそれは。
そうそうそうそう。
いや計算社会科学ってそのさっき話した事例とかもさ、含めでさ、なんかキャッチーじゃん。やってる内容が。
そうだね、うん確かに。
だから、結構聞いてて面白い題材が多いんだよね。
うんうん。
し、あの比較的やってることシンプルな人も多かったりするから、あの聞けちゃうわけよ。
うん。
けど、その天文のさ学会行った時ってさ、まずなんかパラレルセッションで8個とか6個とか8個とかあるじゃん。
はい、ありますあります。
で、しかもあの天体によってとかで変わってきてて。
そうだね。
で、横の部屋行ったらマジ何話してるかわからんとか結構あったじゃん。
だったし、俺らの研究分野がマイナーすぎて1日の1セッションで終わってたじゃん。
自分のに行きそうとか、なんか真面目に聞こうみたいなテンションになる時間って意外と短かったんだよね、宇宙の時って。
ああ、後世フレアのね人たちなんて日本に何人かしかいないですからね。
そうそうそうそう。
で、まあ興味持っても太陽だけど、太陽のなんかわけわかんないことやってる人結構いるし。
うん。
ってなると意外とじゃん。
なんかオカルト競馬にましたよね。
あったあったたまにあったね。
なんかスピリチュアル系のね。
あるよね。
一般人と。
あれでよく、あれでよく通るなーみたいなのはあったけど、だからその差がね疲れの要因かもしれない。
ああなるほどね。
聞けちゃうことが良くなかった。
良くなくはないんだけど。
でもまあ飽きずに最初から最後まで参加できた学会はこれはこれで面白いなって。
なんかその計算社会科学ってそのネットワークの話がメインだと思うんですけど、
なんかこれまでのなんかすごいブレイクスルー的な成果とかってあるんですか?これがすごかったみたいな。
あーでもやっぱそのさっき言ったアメリカの選挙の話とかは結構事例としてよく出てくるのと、
ほう。
あとはウイルスの伝播とか。
それこそだからコロナの時にどうやってウイルス拡大したかみたいなモデリングとかでは結構活躍してるだろうし。
なるほどね。
それってこの前のあのなんだっけ、科学テーマ変態だと言って喋ってたあの性病とかの話ですか?
あーまあまあそうそうそうそう。
あー。
あれがだからコロナの時もそうだし、SARSの時もそうだし。
うんうん。
っていうので、なんか病気の度にそういう研究は注目されるし、
あとまあコロナの時はやっぱ多かったんじゃない?人流データとかも結構。
あー。
人間の行動だから。
確かにね。
それってなんか昔から同じような手法でそのネットワークを作れるとかじゃなくて、
なんか技術の進歩とかなんかテクノロジーの発展で新しくできることが増えたよみたいなことがあったりするんですか?
あのね、最近で一番多分技術の進歩が発展させたのはデジタルツインとかじゃない?
あーなるほどね。
今まではこう起こった現象をモデル化するみたいな世界だったはずなのよ。
まあなんか俺もね、この分野のめちゃめちゃ詳しいわけじゃないからまあざっくり言うとそんな感じだっただろうけど、
AIめちゃめちゃ進化して人間の未来、行動の未来を予測できるようになったから、
今現状できている社会っていうのをデジタル上に作り出して、そこでエージェントシミュレーションしてあげる。
つまり一個一個にAIみたいな意思を持たせてそいつらが動いた時にどういう社会が作られるかとか、
ここにこういう外的なルールを入れてあげたらそいつらの行動がどう変わるのかとか、
っていうのを実際の現場で起こっているものじゃなくてシミュレーションとかでできるようになってきている。
でその精度がめちゃめちゃ上がってるとかは結構ね、あの最近の技術進歩でより段階が上がってきている部分だなっていうのを思う。
なるほどな。
だから本当にコンピューティングの能力が上がったかつコスト低くできるようになったっていうのがやっぱ強いんですかね。
そうそうそうそう。
だってめっちゃ計算コストかかるから時間かかるんですよね、結果出るまで。
計算社会科学の発展
いやそうよ、だから一つを動かすだけだったら全然何でもできるんだけど、一人動いたことによってその行動が伝搬していって、
全体の動きがどう変わるかみたいなのって地球シミュレーションとかともちょっと近いし、
あれってもうコンピューターのパワーが増せば増すほどやっぱ良くなっていくわけじゃん。
そういうのが最近だとエージェントシミュレーションとかって呼ばれてる部分がちらほら発表の中にもあったし、
技術的に進化してる部分じゃないかなという感じかな。
なるほどね。
より実社会を模した何かシミュレーターができたよとか、そういう話がこれから出てくるって話なんですかね。
複雑に枯れ見合うるネットワークみたいな話。
だからなんかそれこそツイッターとかにも、もう正直さツイッターのつぶやきがAIかどうかなんか分からんじゃん。
うん、確かにね。
だからそういうAI登場させた時に拡散を一気にバーって加速させられるような挙動ってどんなだろうとか、
そういうのも多分やろうと思えばできるし。
なんかアルチチャンネルでそういうネットワーク見てみたいですね。
X、YouTube、例えば僕ら今いくつかの媒体でポッドキャスト流してるじゃないですか。
そこでのつながりがどれだけあるのかとか、
今って各プラットフォームごとでしか視聴者のインエイジメントとか視聴回数とか見れないけど、
そのつながりがどれくらい密に実はつながってるとか、
こことここと媒体の相性いいとかそういう話が見れてくるとめっちゃ嬉しいなと思うんですよね。
なんかあれだね、このポッドキャストやる前メディアやってた時にさ、
Web3のデータサイエンスの話してたけど、
そこが結構俺がイメージしてたのはそういうのに近いというか、
各サービスに対してクリプトの業界でいうウォレットっていう、
自分のユーザーIDみたいなのをそれぞれに紐付けにいくわけだから、
そのサービスにどういうウォレットが共通でつながってるかとかで、
例えばそういうのって見れるから、
オンチェーン分析とかだったら結構切り開いていける分野でもあるし、
計算社会科学のところにもどんどん染み出てくるんじゃないかなと思うよね。
ビジネスと学術の関係
バラバラしないでしょ。
またそのトランザクションWeb3のブロックチェーン分析とかの話は学科以来出てこなかったですかね。
出てきてなかったね。
そうなんだ。
学術に染み出てくまでの時間、タイムラグみたいなのはやっぱあるからね。
っていうことはどっちが先なんだろう?ビジネスで使われることが先?
学術的に外に出てくることが先?
そのある技術が生まれた時って。
どっちかっていうとビジネスが先かな。
なんかその、その計算社会科学の分野とかで言うと、
社会現象が起こってからモデリングに入ってくるっていうたぶん道順の方が多いから。
分野によるのかそれは。
そうそうそうそう。
そっか。
なるほどね。
最近の宇宙スタートアップとかだったら学術で出たその衛星開発のノウハウとか、
新しい開発した技術とかをそのまま宇宙スタートアップにするとかは出てるから、
そっちで言うとその矢印の方がでかいけど、機械学習はどっちなんだろうな。
いや学術が先でそれ見て、それこそかぐるとかで実装してみてめっちゃいい精度出る、
じゃあビジネスで使おうとかそういう流れが多いかな。
あーなるほどね。
うん。
まあ分野によるんだろうね。
そういうことなんだ。
うん。
結構ね、面白かったね新しい分野。
まあなんか別に狙ったわけじゃなかったけど確かに出会いっちゃ出会いだなっていう感じはするかな。
はい。
はい。
いいまとめですね。
本当に。
まあ今回はね、計算社会科学会っていう学会に参加してきたから、
そこで感じた業界の雰囲気とか宇宙分野との違いとか、どんなのが熱いのかみたいなのが、
国内だったら多分そこが一番でかい学会だったから、
実感できてよかったなっていう感じで、
まあそのうちそのうち登壇したいなっていう。
計算社会科学学会。
そう。
面白かった。
学会の話だからそうか。
別に、
喋ってオッケーなんだ。
オープンな話だから。
そうそうそうそう。
いいね、それ。
そうそうそう。
なるほど。
面白かったですね。
はい。
じゃあ、次回。
我々は、
ボットキャストが伸びるコンテンツをしゃぶりに、しゃぶり尽くす。
これはでもデータドリブンな意思決定ですから。
はい。
次回は音楽データでございます。
はい。
しかも、国内のアーティストじゃなくて、我々は世界に出ると。
はい。
テイラースウィフト。
テイラースウィフトですね。
話していきましょうか、次回。
すごいね。
こないだ日本来てたしね。
そうっすよ。
日本ツアーして。
あれ、直近のグラミー賞取ったのもテイラースウィフトっすからね。
そうだね。
やばいね、マジで。
アメリカのGTP引き上げてるらしいからね。
そうですよ。
やばすぎる、マジで。
しかも、こないだね、リクエストもあったからね。
テイラースウィフト聞きたいなって言ってたから。
そこを話しながら、音楽界バズるんすよ。
超バズる。
本当にありがて。
ということで、次回楽しみにしておいてください。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、ハッシュタグとなりの分析屋。
隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また、概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せください。
ではまた、バイバーイ。
