記事一覧：野口悠紀雄「超」整理日記 経済・メディア・情報を捌く376件
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野口悠紀雄「超」整理日記 経済・メディア・情報を捌く
中国の急速な変化に 日本はどう向き合うか？
2018年10月27日号昨年あたりから、中国の人たちを相手に講演やレクチャーをする機会が多くなった。数十人の団体で来日してくる研修プログラムに、講師として呼ばれている。私が話すのは、日本経済やブロックチェーンについてだ。特にブロックチェーン関係が多いが、これは、これまでの日本経済一般に関する著書だけでなく、ブロックチェーンに関する私の著書が中国語に翻訳されているからだろう。
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リーマンショックから 日本製造業を救ったもの
2018年10月20日号本連載第924回で述べたように、リーマンショック後に、日本の製造業は未曽有の危機に陥った。その後、回復したが、これは次の二つの要因による。第1は、中国が行った景気対策だ。
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米国の住宅価格バブルと 日本の景気回復の関係
2018年10月13日号リーマンショックによって、日本の輸出産業が壊滅的な打撃を受けたと本連載第923回で述べた。なぜそのようなことになったのか？ これを知るには、当時の日米経済を振り返る必要がある。
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リーマンショックは 日本製造業に打撃
2018年10月6日号リーマンショックから10年たった。新聞や雑誌などが、これに関する特集を組んでいる。しかし、このショックがなぜ起き、それが経済にどのような影響を与えたのかについて、普通いわれている内容は、表面上のことが多く、不十分だと感じる。
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政府の統計サイトは 実に使いにくい
2018年9月29日号30年くらい前まで、私の研究室の書架は、統計月報の類いで埋め尽くされていた。今は、統計データはウェブで提供されている。Excel形式なら、すぐに統計処理ができる。信じられないほど便利になった。グラフも簡単に描けるので、回帰分析などしなくても、相関のあるなしが分かる。しかし、日本政府によるデータ提供は、満足のゆく状態ではない。
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何とかならないものか タクシーの広告パネル
2018年9月22日号しばらく前から、東京のタクシーに広告用の動画パネルが搭載されている。それが最近増えているように思う。画面をオフにするスイッチはあるのだが、すぐにオンに戻ってしまう。私は短い距離であれば我慢するが、長時間乗るときには、毎回これと悪戦苦闘している。
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データは多いほど よいとは限らない
2018年9月15日号人工知能（ＡＩ）の機械学習に、ビッグデータが重要な役割を果たす。データを獲得できるか否かが、企業の業績にとって重要な役割を果たすとされる。データを売買するビジネスも始まっている。多くの人々が、データの重要性に気付いた。これからの時代は「データの時代だ」といわれる。
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過学習への対処法は 日常生活でも有用
2018年9月8日号人工知能（ＡＩ）の機械学習では、過学習が起きる。これは、ＡＩが学習データではうまく予測できるが、新しいデータに対する予測性能が下がってしまう現象だ。それを防ぐために、さまざまな方法が提案されている。過学習への対処は、機械学習の中心的な課題だ。
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知らぬ間にやっている 過学習に対する戒め
2018年9月1日号人工知能（ＡＩ）の機械学習において、「過学習」（オーバーフィッティング）ということが問題にされる。これは、「学習に使うデータ（学習データ）に対しては正しい答えを出せるが、新しいデータ（テストデータ）に対しては間違えた答えを出してしまう」ということだ。
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ＡＩによる分析は どう進められるか
2018年8月25日号人工知能（ＡＩ）による機械学習には、さまざまなモデル（手法）が用いられる。今では、機械学習ライブラリーがあり、もろもろのアルゴリズムが実装されているので、分析対象に合ったモデルを用いることができる。
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タイタニックの生存者を ＡＩで推測するコンペ
2018年8月11日号Kaggleとは、機械学習を用いた予測のモデルや分析手法を競い合うサイト。企業などがデータと問題を出し、データサイエンティストが回答する。世界中で約40万人が登録している。
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正確に間違えるより おおよそ正しい方がよい
2018年8月4日号日本の食料自給率が低いと、しばしば問題にされる。農林水産省の発表では、日本の総合食料自給率は2016年度で38％でしかない。ヨーロッパでは、ドイツ95％、イギリス63％、イタリア60％などであり、これらに比べて日本の食料自給率は大幅に低い。「だから大変だ」とされる。
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ＪＲ東海の情報提供は 技術より態度が問題
2018年7月28日号悪天候で新幹線が大幅に遅れるのは、時々あることだ。幸いなことに、私はこれまで、そうした事態に出合うことはなかった。ところが、先日、巻き込まれた。その経験を通じて、東海旅客鉄道（ＪＲ東海）の情報提供に疑問を抱いた。それについて以下に述べたい。
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ＡＩスコアリングには ビッグデータが不可欠
2018年7月21日号人工知能（ＡＩ）の金融業務への応用の一つとして、融資審査に用いる「信用度スコア（クレジットスコア）」が注目されている。この導入によって、さまざまなメリットが期待される。まず、信用度を正確に評価できるようになれば、貸し手の貸し倒れ損失が少なくなる。
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日常に閉じこもり 夢を喪失した人類
2018年7月14日号広大な宇宙には、高度な文明を築き上げた知的生命体が存在する可能性が高い。人類がそこに行くことができなくても、彼らからのメッセージを受信できるかもしれない。
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火星大接近を機会に 星空を取り戻そう
2018年7月7日号南の空に今、明るく輝いている星が見える。これは、火星だ。今年は火星大接近の年なのである。惑星の軌道は円でなく楕円なので、接近したとき地球と火星の距離が、時によって異なる。
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自動翻訳が進歩しても 外国語の勉強は必要
2018年6月30日号人工知能（ＡＩ）による自動翻訳が進歩している。本連載第909回で述べたように、旅行会話程度なら、実用段階になっている。また日本人は漢字が読めるので、ＡＩ自動翻訳を補助に使えば、中国語の文献を簡単に、しかも正確に読むことができる。
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ＡＩによる自動翻訳 その実力と可能性
2018年6月23日号人工知能（ＡＩ）の進歩によって、自動翻訳の能力が高まっている。Googleが無料で提供している「Google翻訳」も、能力が向上した。スマートフォンでも簡単に利用できる。その実力はどうであろうか？
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金融不正取引の検知で ＡＩが威力を発揮する
2018年6月16日号人工知能（ＡＩ）を使っても、株価などの資産価格を予測したり、市場の平均より成績が良いファンドを作ったりすることはできない。今後できるとも思えない。本連載第906回と907回で、このように述べた。では、金融の世界でＡＩは無力なのか？ そんなことはない。
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ＡＩによる金融取引が 利益をもたらさぬ理由
2018年6月9日号人工知能（ＡＩ）を用いて株価を予測したり、市場の平均より常に良い成績を実現するファンドを作ったりすることはできない。本連載第905回と906回でこのように述べた。ＡＩは囲碁で人間を打ち負かすまでに進歩している。しかし、金融取引では、これと同じようにはいかない。
