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「経済学」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

こんにちは、江端智一です。3年間の“お休み”を経て戻ってまいりました。さて、私がリタイア(定年退職)間際のこの3年間、何をしていたかというと……。思い出すだけで吐きそうになる「地獄の日々」を送っていました。本連載で、赤裸々に語り尽くそうと思います。

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「指標が意思決定に使われるほど、目的を見失って行動が偏り、プロセス(=制度や活動の進め方)がゆがむ」という経験則。もともとは教育改革におけるテストスコアの扱われ方を問題提起したものだが、現在では企業のKPI運用や政策評価、AIモデルの性能指標などで引用される。

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海外で技術的失業を防ぎ、成長分野への労働移動を実現する解決策として注目されてきたリスキリングですが、AIやロボットなどの自動化テクノロジーの日進月歩の進化が続く中、人間の仕事は何が残るのか? という議論がついに日本でも活発になってきました。

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2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、「ある分布をもう一方に重ねるために、どれだけ“確率質量”を動かす必要があるか」を表す。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計学や機械学習で使われ、データドリフト検出や生成モデル(WGAN)などに応用される。別名「アースムーバー距離」。

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AIに関する発言や議論の中では、ある特徴や本質をひと言で表した「明言」や、現場で広く知られる「経験則」がたびたび登場します。そうした「明言」や「経験則」の中でもAIを設計/運用/理解する当たって役立つ5つをピックアップしてご紹介します。取り上げるのは「オッカムの剃刀」「パレートの法則(80対20)」「GIGO(Garbage In, Garbage Out)」「イライザ効果」「スケーリング則」の5つです。

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ロボットやAIに対する日本人の独特な敬意が、自動運転技術の普及に新たな可能性を示す。日米600人の実験で判明した日本人の非利己的行動は、誠実さを重視する文化的背景に由来。こうした感性は、東京が世界に先駆けて自動運転タクシーを普及させる土台となり得る。

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AIの急速な進化が、Z世代の若者たちがキャリアを積むためのエントリーレベル(初級者向け)の職を脅かしている――米LinkedInのアニッシュ・ラーマン氏が、こうした懸念を表明している。

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成果の大半(80%)は、一部の要素(20%)から生まれる──この構図を示す経験則が「80:20の法則(パレートの法則)」。経済やビジネスの世界で広く知られ、しばしば引用される。この法則はAI・機械学習の分野でも比喩的に用いられることがあるが、そこに理論的な根拠があるわけではない点には留意しておきたい。

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フリマアプリ最大手のメルカリが、MVNOとしてモバイル事業に参入し、「メルカリモバイル」の提供を開始した。根底にあるのは「あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる」というメルカリのミッション。3月に間に合わせるため、ミニマムな状態でサービスをスタートさせた。

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ヒューマンリソシアは日本で不足するBIM/CIM人材の確保を目的に、インドネシアのパラヒャンガンカトリック大学の学生を対象に、日本語教育と日本での就業支援を包括して提供するプログラムを開始する。2027年度末までにグローバルでプログラムを水平展開し、建設業向けのエンジニア派遣1000人体制を目指す。

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