インタビュー

データサイエンスについて蓮池先生に聞いてみた!

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さてはじまりました!データサイエンス業界で話題なトピックを聞いてみよう!インタビュー企画!

記念すべき第1回は、早稲田大学経営システム工学科計画数理学研究室准教授 兼 早稲田大学データサイエンス研究所所属 の蓮池先生にお話しをお伺いに来ました!

蓮池先生の背景

ロボたん
ロボたん
それではまず先生の背景からお願いします!
蓮池先生
蓮池先生
元々は大阪大学におりました。
数理最適化を専門としていて、バリバリの数学人間でした。

解けなかった問題を解けるようにするのが好きで理論的なところを研究していました。

大阪大学を卒業し、大阪大学で助教をやっていたのですが、縁あって早稲田大学に移ってきました。

ロボたん
ロボたん
ありがとうございます。
それでは、続いてなぜデータサイエンスをやるようになったのか経緯をお聞かせいただけますか?

なぜデータサイエンスをやるようになったのか。

蓮池先生
蓮池先生
元々は数理最適化において理論的なところを研究していたのですが、やはりデータを解析するというフェイズもあります。

しかし、なかなか実データがとれないという問題がありました。

数理最適化の研究では、なるべく早く最適解にたどり着くというのが重要な考え方の1つです。

ただ、シミュレーションで上手くいっても実データで上手くいかなくちゃ意味ないですからね。

それでバリバリの理論から実務的なデータを解析するようになり、データサイエンスの世界にも足を突っ込むようになりました。

ロボたん
ロボたん
ありがとうございます。実データがなかなか手に入らないというのは研究者として常についてまわる問題ですよね~・・・

それでは、続いての質問です!AIという言葉が巷でにぎわっていますが、AIの現在と将来についてどうお考えですか?

AIの現在と将来について

蓮池先生
蓮池先生
AIという言葉の定義自体正直あいまいで解釈は人それぞれですが 、私は今あるAIの中心は機械学習だと思っています。

機械学習は素晴らしいと思いますが、将来的にはそこまでスケールしないと考えています。

人間の脳を実現するのは今の段階ではまだまだ難しいですね。

まあ最終的には作れるとは思いますが作れる作れない以前に人間とAIが共存できるかできないかが問題だと思っています。

ロボたん
ロボたん
なるほどー。もしAIが進化したら人間はどうなるのでしょう?
蓮池先生
蓮池先生
私は決してAIが進化したら人間の存在価値がなくなるとは思っていません。

もちろん今ある仕事のいくつかはなくなっていくでしょう。でもそうなっても仕事がすべてなくなって終わりではありません。人間は考えます。そして新たな仕事や存在価値を見出すでしょう!AIと必ず共存できるはずです。

逆に今は転換期なのかなと思っています。チャンスなのではないかと。

人間がやってきた無駄をAIがやるようになるだけであると思っています。

だからAIが人間を脅かす存在になるようなことはないでしょう。

ロボたん
ロボたん
ありがとうございます。
僕も蓮池先生と同じスタンスですね。

いくらAIが進化しても人間が存在価値を失うことはなく、むしろこれから新たな存在価値が生まれていくのだと。

それでは続いて、先生が最近興味を持っている分野について教えてください!

最近興味のある分野について

蓮池先生
蓮池先生
最近興味があるのは、人の行動分析ですね。特に直近では、迷いの分析。

ざっくり言うと、人はいつ迷い始めるのか・方向感覚のある人とない人でなにが違うのかという分析。

見知らぬ土地にいったらどのように行動するのかという分析です。

ロボたん
ロボたん
なるほどー面白い研究ですね!ちなみに実際にどのように活かされることが考えられるのでしょうか?
蓮池先生
蓮池先生
都市計画視点だと迷いやすい場所を特定し改善につなげられるでしょう!

また人の視点だと、迷いと寄り道を識別したい。
人間って歩いているとふらっとたまたま見つけた場所に行きたくなることってありますよね。

でもそれはただ迷っているだけかもしれません。

それが分かると迷ったときにはサジェストして寄り道はサジェストしないというようなことができると考えています。

また、不審者行動を把握することも考えています。

ロボたん
ロボたん
東京五輪などもあり、そのような研究は注目されますね!

でも、不審者行動に関しては第1種の過誤と第2種の問題をどう解決するのが難しそうですね。

不審者ではない人を不審者と判断してしまうのは倫理的にまずいですが、そこを許容しすぎると肝心の不審者検知の精度が下がってしまうと思いますが。

蓮池先生
蓮池先生
まさにそこは難しい問題ですね。
さらに不審者のデータ量が少なく不均衡データの解析にもなってしまうのも難しいポイントです。

どこまで厳密にやるかが問題になってきますねー!

ロボたん
ロボたん
なるほどー!具体的にはどんなデータ解析の手法を使っているのでしょうか?
蓮池先生
蓮池先生
不審者行動に関しては、例えばマルコフ過程ですね。あと、不均衡データなのでSMOTEの話も入ってきますねー。
ロボたん
ロボたん
行動分析する上でGPSのデータを取得するとなると、どこかの企業と共同研究するのが良さそうですが、実際に共同研究などは行なっているのでしょうか?
蓮池先生
蓮池先生
考えているけどまだまだですねー。ぜひ一緒に研究したいという企業様を募集したいところです!
ロボたん
ロボたん
ロボたん:ありがとうございます。面白くて今後注目が集まりそうな研究ですね!

それでは最後になりますが、これからデータサイエンスを学ぶ・今学んでいる学生に一言お願いします!

データサイエンスを学ぶ学生に一言

蓮池先生
蓮池先生
今ではなんでもコンピュータで解析できるようになっていて理論が分からなくても問題ないことが多いです。しかし、分析のベースは理論!数学の基礎知識!

だから本格的にデータサイエンスを学ぶ学生には、まずはそこを勉強して欲しいです。基礎を大切にする!数学をしっかり勉強しておいてほしい! あとは、データサイエンスの分野は分野同士で密接に関連していることが多いです。

だから一つ自分の専門分野を深めた上で他の分野とリンクさせて学ぶことが大事だと思っています!

ロボたん
ロボたん
貴重なお話ありがとうございました!
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