きのうのブログでは、モデル化について書いた。

モデル化とは、実際のデータから数学的な関係をみいだすことだ。

評判の良い、うるし塗りの職人を想像してみる。

うるしを上手に塗るための手や指の動きがあるだろう。

温度、湿気、気圧も関係あるかもしれない。

そのほかにも、いろいろ、あるでしょう。

いずれにせよ、その各種データにより機械学習され、さらにはロボット化もできる、とおもう。

電気さえあればロボットは休まない。夜なべだって、ぜーんぜん平気だ。

需要に対して、供給が多くなれば、価格は安くなってゆく。

そのとき、うるし塗り職人は、どうしたらよいだろう。

オッケー。ここでモデル化について、あらためて考えてみようか。

職人からデータを取りモデル化できても、逆にデータから職人は作れないはずだ。

ある絵をみて感動した。なぜ感動したのか分析してみる。分析はできるが、その分析を組み立てても、その時の感動は戻らないと同様だ。

つまり、職人は「データにならないようなことは、なんだろう」と思いめぐらすことから、はじめたらよいのでは、ないか。

構造化できないもの、というと、なにやら、むつかしいけれど、ま、要は、そのひとにしかないものネ。

ロボットを使う側からしても、たったひとつのことのために、機械学習を組むなど、コストにあわないと思うし。

職人でも、サラリーマンでも、誰でもできることを、毎日同じように繰り返すのは、ほーんとにヤバイよな。

いちばん機械学習が得意とすることだぜ。