2017年の整理

自分のしてることってなんだっけ?価値あるんだっけ?最良はなんだっけ?を就活もせずに考えた年だった気が。安宅さん、もし解釈がまちがっていたらごめんなさい。

前半 : データ分析ってなんだっけの問いへの探求

会社での仕事がマンネリ化し、研究も進まず、自分がやっていることの価値がわからなくなった。

そもそも難しい手法で分析することに意味があるのか?

複雑な問題設定に意味があるのか?

高度な前提や問題設定をモデルに組み込んで統計的に意味のある結果が出れば意味があるのか?

というのをひたすら探していたような。

本読んだり、先生に無理言って学会についてったり、SFCまで安宅さんの授業を受けに行ったりした。

一番しっくりきたのはやっぱり、安宅さんの言う、「分析 = 重要な問題に蹴りをつける」 ということ。

解いて価値のある問題を数多ある中から独自の目利きで選び出し、解ける形まで小さくすること。またそれらに正しい比較で、きちんと自分なりのスタンスを示すこと。これがいわゆる分析するという知的生産なんだということ。

自分のやっている機械学習やら因果推論というのは正しい比較を行うための、世間標準より少し高度な手法であるにすぎないのだということが今年前半のアウトプット。

研究とビジネスの違いは、より研究の方が比較への厳密なのかなと。だからコンサル会社みたいないわゆるビジネスを科学しちゃう系の会社ではph.Dもちがちゃんと評価されるんだと勝手に納得。

後半 : 一番世の中でえらい人ってどんな人だっけという問題の提起

分析とはなんぞや、の問いに半年がかりで腹落ちさせることに成功した。地獄の院試を切り抜け、やっとなんとか高度な分析者になっちゃおうかなとか思ってたら会社が上場した。

上場の日に鐘が鳴って、電光掲示板にくるくる社名が回ったのを今でも思い出せるくらいよく記憶に残っておりおそらく今後数年つきまとうであろう。 上場後の株価の上がり方は異常値すぎて各所で話題に。

ここまで暴騰した理由はこれまたやっぱり安宅さんの話の通りで、時価総額は期待値で決まる世界になったんだってことなような。

期待値が高くなるのは解決する問題が大きいということで、資本主義の上での価値 = マーケットキャップ だと考えると、やはり大きな問題を解決することが期待値を形成し、より高い時価総額という形で評価につながるんだあと実感した、当たり前だけど。より大きな問題はなになのか、みきわめる力と解く力が欲しいなあと思いました。

ということで2018年のざっつい目標はより解いて価値がある仕事(移動量x質量が大きい?)を見極める目利きをとぎすます。より問題を科学する( いい加減まじめに研究しますごめんなさい)にしたいと思います。