CEO/Exploratory, Japan → California → Florida (since '21), Passionate about Democratizing Data & Free Speech
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Apr 21
次回のデータサイエンス・ブートキャンプの申し込み受付中です！
日程：6月16 (火) 〜 18 (木)
場所：東京、八重洲
ビジネスの現場で使えるデータサイエンス、AI、データ分析の手法を体系的に学べるトレーニングです。
ぜひご参加検討下さい！
exploratory.io/training-jp
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Jun 14
クラスター分析を行うときに悩ましいのが、
「クラスターの数をいくつにするべきか？」
そんなときによく使われるのが、シルエット法とエルボー法という手法です。
Exploratoryには昔からエルボー法がサポートされていたのですが、
最近シルエット法もサポートしたので、このシルエット法についての解説記事を書きました。
シルエットスコアの考え方、平均スコア・最小スコア・負のスコア割合の見方、エルボー法との違い、
そしてExploratoryを使って実際にクラスター数を選ぶ流れを解説しています。
クラスター分析に興味のある方は、ぜひご覧ください。
qiita.com/KanNishida/items/3…
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Jun 8
CatBoostについて、LightGBMやXGBoostとの違いを含めて解説する記事を書きました。
CatBoostは、顧客セグメント、地域、商品カテゴリ、プラン、キャンペーン、アンケート回答など、カテゴリ変数が多いビジネスデータで特に力を発揮する機械学習モデルです。
なぜカテゴリ変数に強いのか、できるだけわかりやすく解説しています。
👇
qiita.com/KanNishida/items/7…
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Jun 8
トークンの消費量 - アメリカのAIモデル vs. 中国AIモデル
そりゃあ、OpenAIが政府に擦り寄るわけだ。
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Jun 8
本日、Exploratory v15.5をリリースしました！🎉
アナリティクスに大きく強化しています。
- CatBoostモデルの追加
- 機械学習のパラメーター設定UIのリデザイン
- シルエット法の追加
- 比率検定、1標本検定の追加
ぜひお試しください！
本日Exploratory デスクトップ v15.5をリリースしました！
このリリースでは、CatBoostの追加や機械学習モデルのパラメーター設定UIをリデザイン、K-Meansのシルエット法、比率検定やt検定の追加など、アナリティクス機能を大幅に強化しました。
詳細はこちらから👇
exploratory.io/note/kanaugus…
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Jun 3
今月の17日（水）に、学校でExploratoryを使ってデータサイエンスの授業をされてる先生の方たちをお招きしたセミナーを東京で開催します！
ぜひご参加ください！
「大学でのデータサイエンスの民主化 with Exploratory # 3」を6/17 (水)に開催！
Exploratoryを使って授業を実施している先生方に、カリキュラム作成のコツや授業での注意点など、具体的な事例をご紹介いただきます！
会場: 東京八重洲
参加費: 無料
ぜひご参加ください！
exploratory.io/note/explorat…
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Jun 2
ヨーロッパの中世は「暗黒時代（Dark Ages」とされるんですが、
現在ヨーロッパの有名な大学（オックスフォード、ケンブリッジ、ソルボンヌ、ローマ、など）は全て
この時代にできている。
要は、この時代の主流がキリスト教カトリックだったわけだが、
カトリック的なものはすべて否定的に見ようとするのが現在の西洋史。
私たちがいかに歪曲した歴史を学んできたかという例の1つ。
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May 26
アメリカが実質的にやってることは、これまでとそんなに変わってないのだが、
アメリカを裏から動かしていたのが
どんな悪いことでも良く見せて正当化することがうまいイギリスから
そういうことを気にしないイスラエルに変わった。
なので、多くの人が困惑しているのでは。
ただ、ここからが重要で、
イギリス的なプロパガンダが嘘だとか、綺麗事だとわかっていても、
それでも、そういう「美しい」ストーリーを信じたいのが人間なのではないでしょうか。
イギリス的リベラルメディアが謳う嘘がない方がいい、おれはレッドピルを飲んだ！
と思っても、
じゃあ、そういうのなしで現実で起きているものを直視したとき、
普通の人はそれに絶えられないのではないでしょうか。
マトリックスの映画で、
レッドピルを飲んで現実世界へ脱出したものの、過酷な現実に耐えかね、
再びマトリックス（仮想世界）へ戻ることを選んだ
サイファーというキャラクターは、まさにこのことを伝えたかったのでしょう。
もちろん、映画ではネオを含め、現実世界で生きることを選ぶ人たちがいるわけですが。
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May 21
この時点ではAIを使うこと自体はもうすでに当たり前になっていますが、
ふだんから疑問に思ったり、検証してみたり、自分で言語化してみたり、という習慣のない人は
AIの出してきたものをそのまま使ったりするので、思考能力が今まで以上に低下する。
さらに、提出したものに対して説明を求められると、うまく答えられない。
比較的解雇しやすいアメリカでは、こういう人たちから削られていくのだろうなと思います。
AI使えと言われたから使うようになった人たちに限って、使えば使うほど、思考能力が低下し、
仕事が適当になり、AIで生産性が上がるはずが、逆にミスが増え、生産性が下がり、
上司が「人間 AI」に期待したアウトプットどころか、以前の期待値をさらに下回るという状況に陥る。
で、同じ組織の中にもAIで活躍する人が期待値を上げていくので、
AI使いこなせる人と、AIで廃人になる人のギャップがさらに広がる。
事前にどこでどうAIを使うのか、どこでどう自分の頭を使うのかをはっきりとさせておかないと、
手遅れになりそうだと感じます。
みなさんの経験はいかがですか？
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May 15
日本では石油、ガス不足で大変になっているニュースが多いが、
アメリカはデータセンターの増設ラッシュで、エネルギー需要がものすごいというニュースが最近多い。
この2つの世界はつながっているのでしょうか？
May 14
🚨SHOCKING🚨: Amazon proposes an extra 414 backup diesel generators at its New Carlisle, IN data center complex.
This brings the total for Project Rainier to 909 backup diesel generators totaling >2,400 MW.
It will store more than 6.1 million gallons of diesel fuel onsite.🤯
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May 15
日欧米の国債利回りが大変なことになっているが、中国は特に問題なし。
アメリカはこれ以上イラン戦争を続けられない。
May 15
10y government bond yields of US, Japan, UK, Germany, France, and China since the beginning of the Iran war.
China = aquamarine line
If the Iran war strategy was "choking out China's oil supplies", it's time to reconsider the strategy.
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May 15
なので、特に最近のアメリカ映画は黒人やマイノリティやLGBTの役が多い。
子供といっしょに見るマーベル映画などは、ほんとうにひどい。
May 15
David Rubin served as President of the Academy of Motion Picture Arts and Sciences from 2019 to 2022.
In 2020, under his leadership, the Academy launched the “Representation and Inclusion Standards” for Best Picture eligibility. These rules, still in effect, require films to meet at least 2 of 4 diversity criteria involving race, ethnicity, gender, sexual orientation, or disability in on-screen roles, creative leadership, or crew.
Rubin publicly backed the changes and helped appoint the task force co-led by producer DeVon Franklin.
He shifted the Oscars from “best movie wins” to race/gender engineering. A film can now be ineligible for the top prize purely for failing demographic quotas, regardless of quality or audience impact.
Instead of focusing purely on talent and storytelling, the Academy under Rubin institutionalized identity preferences.
Oscars prestige and viewership have tanked. Many see it as performative politics over art. Classics with non-diverse casts would be disqualified.
He helped install the DEI machinery that turned awards into checkboxes and accelerated Hollywood’s quality decline.
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May 15
こういうのを見ると、原爆を使うのと使わないのでどういう違いがあるか、と考えてしまいますね。
Not a single stone remains standing, nor a tree, nor a human being—Israel has completely annihilated my town, Beit Hanoun.
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May 14
いよいよ、Exploratory v15リリースしました！
今回のテーマは「信頼できるデータ分析を支える3つのR」で、
データ加工の流れの可視化と説明ドキュメントの自動生成、そして、エラーの自動修正が大きな新機能となっています。
ぜひお試しください！
Exploratory デスクトップ v15をリリースしました！🔥
・データ加工の流れを可視化するステップ・ダイアグラム
・AIがエラーを診断し解決策を提案するAI 自動修正
・すべてのチャート・アナリティクスでのAI サマリ
・起動速度の大幅な向上
ぜひお試しください！
exploratory.io/release-notes…
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May 13
お、また限界点に達してしまったようです。
アメリカ国債10年利回り
x.com/KanAugust/status/20520…
May 6
アメリカ国債10年利回りが4.4%を超えると、
イランとの停戦にポジティブなニュースが政権から出てくるとのこと。
このあたりが限界のようです。
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May 12
バケーションシーズンを前に、ジェット燃料の在庫が底をつきそう。
旅行業界は大変なことに。。。
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May 12
アメリカのデータセンターの数の多さは圧倒的です。
これは2025年のデータですが、さらにすごい勢いで増加中。
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May 11
1.
AIにデータを渡せば、
チャートも、ダッシュボードも作ってくれる時代になりました。
では、もうデータサイエンスや統計学を学ぶ必要はないのでしょうか？
私はむしろ逆だと思っています。
AI時代だからこそ、データサイエンスは以前にも増して重要になります。
🧵👇
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May 11
7.
AI時代に必要なのは、
「AIに答えを出してもらう力」
だけではありません。
AIとデータを使って、
・問いを立て
・検証し
・解釈し
・意思決定につなげる力
です。
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May 11
8.
Qiitaに記事を書きました。
「AIが分析してくれる時代に、なぜデータサイエンスを学ぶ必要があるのか」
統計学、科学的思考、分析結果の解釈、データ加工の重要性についてまとめています。
ぜひ読んでみてください👇
qiita.com/KanNishida/items/8…
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