49-hack

~ Let's Try!な、アラフィフからのライフハック道 ~

『ゆらプラ』Ver0.01を書いてみる

だめだ。

眠い。

だけど、少しずつ進めなければ。。。

というわけで、まずは方法論の箱イメージだけ作ってみる。

全くダメだけど、明日にまたつなげよう。

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で、知識エリアはこんな感じで進める。

こっちは昼休みに分類だけしておいたのでプロセスがまとまってきたら、どんどん埋めていく。

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眠いから、今日はここまで。

でも、方法論よりも実際のプラクティスを強化したいのでまずはデータ収集のあたりから埋めながら、QGISあたりから分析に入りたい。

「コミュニケーション」エリアは難易度が高い(というより多様な)ので、「分析」エリアの例が増えてきてから手を付けたい所。

喰える部分はどこにするかが一番難問だよなぁ。

データ変換は無難だけど、QGISカスタマイズでコミュニケーションエリアまで食い込めれば安泰なんだけど、測量の知識無いと半端になるし難しいねぇ。QGISフレームワークは、QTだからC++書けないとだめだし。

 

 

業務系システムをスコープから外す方向で考える

はてさて、かなり状況が悪くなってきた。

 

PITON倶楽部構想を考えた後、長野に帰るための就職活動でかなり時間がかかってしまった。

その間に飯のタネは、プロトタイプシステム専門で構築しようと2か月ほど、考えていたが、Uターンも諸所事情であきらめた。

で、今後どうするかをここ2、3日ほど考えているが、今すぐ職に困っているわけではないのでとりあえず3か月後からの案件替えを念頭に10月から次の仕事に変える方向で。

 

今のところ、PITONを基本コンセプトでもっとそぎ落としていく。

お金にする所はプログラム開発で賄う方向になるだろう。

で、重要なドメインとしては、参照系システムだけをやるってところになる。

※以下はちょっとパワポで書いてみた図

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参照系システムとは、すでにあるデータを加工・表示するシステムのことだ。

ビジネスシステムであれば、情報系システムとも呼ばれる。

 

更新系システムとは、データ更新が発生するシステムのことだ。

ビジネスシステムでは、トランザクション系とか業務系システムと呼ばれる。

 

普通の企業では、自社のデータを参照するのでこのようなピラミッド型になるはずだ。

 

とはいっても参照系システムでもシステム上で一時的なデータの更新が無いわけでもない。例えば、Web地図システムで今、いる位置(=アイコン)とかはブラウザを閉じない限り存在している。なので、参照系システムでも、一時的な保持データはありで他の端末でも共有できる状態になったら、更新系システムという括りにしよう。ここでは。

 

まぁ、参照系システムと言われるものでも大抵は更新もできるようになっているので、概念的な括りだと考える。

そろそろ、名称を『PITON』か、『ゆらプラ』のどちらかにするか決めないとな。

たぶん、『PITON』=屋号で、『ゆらプラ』は方法論名となるだろう。

で、メシの種は『ゆらプラ』が撒き餌で近づいてきたGISカスタマイズか、ソリューションとなる、と。。。

そのうち、はてなPro契約して、こことは別に完全な仕事用に『ゆらプラ』と『49-hack』に分けないとな。

ドメイン名が『PITON』になるか。

 

さて、そろそろ仕事へ行く準備をしよう。

 

 

 

とりあえず、PITON倶楽部立ち上げ!

これ以上、練りこんでいくよりも実際に始めたほうが早いので、はてなにブログを追加した。

名前は、ピトン倶楽部じゃないけれど、やることは同じ。

ある程度、記事がまとまってきて、体系付けが明確になったら、独自ドメインはてなProにVerupする予定。

ちょっと考えても3~6か月はネタ作りにかかるだろうから気楽にやっていくのだ~

【ピトン倶楽部・構想】:PITONってなあに?

前回、PITON=ピトンというネーミング付けてから早1週間経った。

その間、疲れて何もできず。。。

yurasuhito.hatenablog.com

 

とりあえず、何か進めなくちゃいけないから頑張って、はてなに思考だけメモらなくちゃ。

でも、本当に眼精疲労がひどくて何も思いつかない。

いや、朝からおなかを下していて気力がわかない。

まぁ、それでも先に進めよう。

長野には求人も無いことだし。。。

 

副題にある『AI時代を生き抜くためのパーソナルIT活用術』には2つのメッセージというか、縛りがある。

①AI時代を生き抜くための・・・つまり、人間の特長を生かすための(裏返せば、AIがまだまだ苦手な)分野を攻める。

 

②パーソナルIT活用・・・手元にあるツール(=MS-Officeとか)だけを使う。

 

で、もちろん、どんなことをイメージしているかも考えてある。

 

『(AIが不得意な)仮説立案と検証のルーチンをパーソナルITを駆使して迅速かつ高品質におこなう術体系』がピトンだ。

まぁ、この辺は今、書きながら考えているけど。

でも、この術がうまくはまるのはこの辺だろう、って確信している。

問題解決のためのPITっていってもソリューションがなければ、ただの高度なパソコン教室と変わらなくなってしまうし、高度になったらパソコン教室には意味がない。

 

PITONが、ハーケンのフランス単語とすれば、ハーケンは『派遣社員』のための技か!?みたいなシャレで終わってしまうわけだ。

いかん、体調悪くて頭が働かん。。。

 

いわば、『過激な仮説立案と検証』で、XHPV(=eXtreme Hypothesis Planning and Verification)と名付けてもよいだろう。でもゴロ悪いから却下だな。

 

えーと、頑張ってメモしとかなくちゃ。

 

PIT-ONは、Communication層、Analysis層、Data層から成り立っている。

最初は、Data層にある粗データ(=簡単に入手できるオープンなデータ)から、初期の仮説立案を実施し、検証するためにAnalysis層で確認した必要な一次データ項目の洗い出しと、。。。。と、ありゃ、何かおかしい。メソッドの構成と実行プロセスがごっちゃになっている。

もうちょっと整理がついたら次に行けそうなんだが。。。仕方がない、プロセスだけざっくり書いてまた考え直すか。

①仮説立案をするテーマを決める。←ここを自分で考えるトリガはまだ思いつかない。もしかしたら、そこはピトン倶楽部では(考えずに)片っ端から、やってみるというアプローチの方がいいもので切るかもしれないな、と考え始めている、ここ23秒ほど。

 

②仮説立案に必要なData(=粗情報)項目を洗い出し、当てはめるオープンデータ(あるいは個人で持っている固有データ)を探してデータストレージにImport!

 

③分析プロセスにて、検証を実施する。

④仮説検証するに足りないデータ項目を分析する。あるいは仮説自体が否定された際にはここで終わって①からやり直す。

⑤新たなデータ項目としてオープンデータが存在しない場合は、一次データとして整備可能か、検討する。

上記、⑤を実行する。存在しない一次データの場合は、データ作成計画と実施を得て、作成する必要がある。アンケートの実施などが不特定多数に及ぶときはPIT-ONの範疇ではなくなるのでその辺の縛りも必要となってくる。

 

上記を繰り返し、質の高いInformationは出来上がっていくと思われる。

⑧しかし、さらにIntelligence(知性)のレベルに昇華させるためにはCommunicationを通して、他者からの情報取得による一次データへの反映と、情報の伝達による他者の意思決定への関与を実現する必要がある=『ゆらプラ』

 

と今日はここまでメモを書いて終わりとしよう。

 

Data→Information→Intelligenceはレベルとした方がすっきりするか?

何かそんな気がしてきた。

 

 

 

情報処理と情報処理技術と情報技術

ピトン倶楽部構想を考えているうちに、ITってなんだっけ?とちょっとググったらおもしろかったので覚え書き。

 

情報処理= Data Processing  ふ~ん

情報処理技術 = Information Processing Technology え!?

情報技術 =  Information Technology なんと!!

 

PITONの3層にそのまま使えるじゃんか。しめしめ。

【ピトン倶楽部】構想: 『AI時代を生き抜くためのパーソナルIT活用術』

ここ2か月ほど、ブログも書いていなかったので、過去のはてなを見たら、全然書いた記憶もなかったけど、なかなかキャッチーだったとちょっと拾い物な気分。

yurasuhito.hatenablog.com

 

それはさておき、『ゆらプラ』はそのままでは使えない、というよりもまだまだ練りこみと実践が必要だ。

そこで先に【ピトン倶楽部】構想を進める。

ピトン=PITONとは、登山で使用するハーケンのフランス語だ。

人生という山を登るために岩肌(=環境)応じてピトンを打ち込み、カラビナを使ってロープで体を固定する。

ただし、ここでのPITONは、PIT-ON(Personal IT ON)だ。

つまり個人向けITを効果の大きい場所に活用するためのプラクティスがピトン倶楽部構想だ。倶楽部入れたのは、PITONだけだとしまらないし、術体系なのでつけてみた。

今週、通勤途中歩きながら、大体話はまとまってきているが、キーワードだけ書いておこう。

Data-Information-Intelligence

日本語にすると、全て『情報』だがニュアンスが違う。

Dataは、粗データと呼ばれる一次情報を指し、Informationは、目的に応じてDataを加工し作り上げた二次情報を言う。

※なお、一次情報、二次情報は(電子化された)一次資料(=身元が確かな情報)、二次資料(=いろんなものが混ざっている情報)と同義語とする。

この辺は時々、違う定義で呼ぶ人もいるので、ちょっと気を付ける必要がありあり。

DataとInformationの関係は、結構昔から言われているからあまり目新しいものではない。

※中には後述の、Intelligenceと混ざって、DataとInformationの関係を、InformationとIntelligenceの関係としている記述もちらほらと散見される。

 

そして、私が述べるIntelligenceも、辞書で引けば、①知性、理解、②情報 見たく出てくるが、やっぱり情報を指すが、さらに上位の概念っぽい。

つまり、目的志向で、[Data < Information < Intellignece]という関係となっている(少なくとも俺の中では)

すなわち、PIT-ONは三層構造から成り立つ(予定)

DataをDo(=どう)するか・・・Data層

InformationをDoするか・・・Analysis層

IntelligenceをDoするか・・・Communication層

うぉ~、疲れてきたのでそろそろ今日は終わりにしよう。

 

ちなみに、Intelligenceなプラクティスが、『ゆらプラ』となる予定。

Analysis層で導出されたInformationを使って、人の心を揺らすのかがテーマだから。

これ、すなわちCommunication力

自分からのアクション(=トリガ情報)に対して、相手がリアクションが起こすのがCommunicationだ(とする)が、PITONはパーソナルIT活用術なり。

すなわち、電子化されてPC(やPDA)で扱える情報だけが対象。

視覚や嗅覚、聴覚、みたいなトリガ情報は範疇外とする。

だって、話し方教室とか、ビジネスファッション教室とか、興味ねぇしそもそもおいらには無理だす。

やべえ、疲れてきたのにどんどん脱線するし、アイデアがわいてくる。

覚え書きだから、思いつくのを2つだけ書いとけ。

1.Intelligence=知性だとすれば、悟性・理性・感性から構成されるが、ロジカルシンキング(=悟性=帰納的、=理性=演繹的)だけではなく、AIが不得意な感性を活用して、人間の意思決定を揺らす必要がある。みたいな。感性は個性で磨かれ云々だが、相手を揺らすのは共感力なので、これをどう詰め込むべきか。。。今はノーアイデア

 

2.言語としてのCommunicationの類型としては、目的別に会話(Conversation)、対話(Dialogue)、討論(Discussion)、交渉(Negotiation)の4つになり、ここに共感力をどう埋め込んでいくか。。。ちなみにDebateも討論だが、相手を打ち負かすというゲームなので、Communicationとは違うという位置づけにしておこう。

 

もう一個。揺らすための概要は1と2をまとめていくものだが、あてはまるパーソナルITは具体的に何か?というの。

3. ①パワポを説得力を持って、素早く作成するためのプラクティスが一つ=SmartArtをどうやって使うか、ってところになるか?もしかしたら、SWAYの方があってるかもしれないが。。。使ったことがないのでこれから調査

   ②もう一つはExcelだろうなぁ。PITONはOutput専門で考えることにしているので、Input or I/Oで発生するであろう、Data層へのフィードバックのためのExcel活用とかは考えないつもり。手間がかかるから。だから、きれいに見せるためのテクニックはやりたくない。集計テクニックぐらいだろうなぁ。

   ③Word? う~ん、やんないかも。段組みとかできるのWordだけだから、その時に使うか考えるか。

 

疲れたから、もう終わりにしよう。。。てずっと先にやる予定の「ゆらプラ」ばっかアイデアだしして、中核となる、Analysis層と、Data層のオープンデータおよび固有の必須データの覚え書きまで行きつかなかった。また今度だな。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

『ゆらプラ』:AI時代を生き抜くための、ロジカルシンキングの先にあるもの。

なんとなく、キャッチーなのが欲しくなったので、なんとなく。

『ゆらプラ』を考えるのも面倒くさくなってきたなぁ。

朝、歩きながら、何か考えてたなぁ。メモとして思い出しながら書いてみるか。

・意思決定上、有形無形の財の配分が発生する物事には交渉が発生する。

 (交渉とは、譲り合いである)

 財の配分が発生しない場合は、交渉もないが、この場合は共感による信頼関係が発生する。←これって愛? 見返りを求めない信頼関係

 

あ~、面倒くせぇ。

もうやめようかなぁ。

やりたいのは、理力のかたまりである人工知能は、今後あっという間に、人間にしかできなかった、合理的な意思決定(=過去の事例などを鑑みてベストプラクティスを導き出せる)を独占するのは間違いない。判例に基づく、合理的な判決とか、監査とか、まぁ、今まで(知識が膨大に必要だったために)高難易度であった合理的な意思決定業務はAIが得意。

 

じゃあ、人間がAIに勝てる部分って何かなぁ、と考える。

Webサーフィンしてたら、他者に対する共感はAIは苦手なのでそんな部分は人間が活躍するだろう、みたいなのをこの間、見たなぁ。

あほか、と思った。

まるで、自動改札が手による改札を駆逐したときにTVのコメンテータが『味気ない』とか言っていたのを思い出す。お前がやれ。切符切り。主人と奴隷しか残らねぇってか。

まぁ、理性に対して、感性(=美意識)で対抗するというのは間違いないことではあるが、感性は直観力のためのフィルタであるとすると、感性を磨くことでフィルタをきれいにするのが正しいのか、それとも感性を磨いて結果を理性にフィードバックするのが正しいのか。。。

 

信念の存在がバカの壁を構築するとともに独自の意思決定プロセスを生むとすれば、より良い信念はより良い結果を産むってか。

バカの壁万歳!ってことか?

信念は毒にも薬にもなるってか。

・信念は信じて疑わないこと(=他者は関係なくない!?)。

・信頼は信じて頼りにすること(=他者がいる)

 そうすると信念は己の中にあり、信頼は己の外にあるってか?

 信念が共感により他者に受け止めてもらえれば、信頼を受ける立場になるってか?

 とすると、より良い信念は、合理的判断を超えて他者からの信頼を受けるってか?

 より良い信念は個人の美意識に裏打ちされているはずだから、感性を磨いた結果、Rarelable(まれ)なものを生み出せれば、信頼を受ける、という結果か?

 あれ?頭の中で何か昔読んだ本のことが思い出される。

 脳学者の茂木健一が書いてたあの本。そうそう、クオリアなやつだ。

 今、ググってみた。感覚質っていうのね。

 クオリア - Wikipedia

 もう少し時間をかけて読みたいけど、今のところ、クオリアの存在はよくわからんなぁ。 1/3の人間は理解できないらしいが俺ってその中にいるの?

 どこかでちゃんと読んでみたい。

 もう疲れたから、今日はここまでにしよう。