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2017年09月02日
ニオイや顔の形、歩き方で性格がわかる？：研究結果
ヤフーニュースより引用
ニオイや顔の形、歩き方で性格がわかる？：研究結果 https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170415-00010001-biz_lifeh-sci
Inc.：第一印象を覆すのはかなり大変だと聞いたことがあると思います。専門家によれば、一度形成した意見は変え難いという認知バイアスがあるからだそうです。ところが、最近の研究により、第一印象が変わりづらいのには、別の理由もあることがわかってきました。私たちが最初に持った印象をこれほど頑固に変えないのは、それが不思議なほど正しいからなのです。【第一印象が変わりづらいのには、別の理由も】最近、心理学研究関連のブログ「PsyBlog」が、人間の性格に関する、とても興味深い科学的発見を特集していました。人は年齢を重ねるほど性格が良くなる、とか、楽天家ほど長生きする、などのあまり驚きではない発見もありますが、以下に紹介する3つの研究は、見知らぬ人物の性格を、ごく僅かな手がかりから推察する不可思議でパワフルな能力を人間が持っていることを示すものでした。
能力、性格、健康 ー 「見た目」が語るこれだけのこと
ヤフーニュースより引用
能力、性格、健康 ー 「見た目」が語るこれだけのこと https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170416-00010003-binsider-int
人は見た目で判断する。
デート中であろうと、スーパーにいようと、私たちは人を見て数秒以内にさまざまなことを判断する。知的レベルから、どれだけ犯罪に手を染めそうかまで。【画像付記事は、こちらからご覧いただけます】驚いたことに、第一印象は時にはかなり正確だ。もちろん、まったく見当違いな場合もあるが。
ＡＩ（人工知能）の時代だからこそ、見直される「昭和の営業スタイル」
ＡＩ（人工知能）の時代だからこそ、見直される「昭和の営業スタイル」 https://news.yahoo.co.jp/byline/yokoyamanobuhiro/20170530-00071490/
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自閉症の人はマーケティング・トリックに引っかかりにくいことが判明
自閉症の人はマーケティング・トリックに引っかかりにくいことが判明 https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170720-00196441-newsweek-int
＜英ケンブリッジ大学の研究チームによると、自閉症の人の場合、顧客心理を操作しようとするマーケティング・トリックによる選択のぶれが少ないことが分かった＞
自閉症研究で著名な教授が実験
選択肢が多ければ多い方が目移りをしてしまう、ということを経験したことがある人は多いかもしれない。しかしこのほど行われた実験で、自閉症の人の場合、顧客心理を操作しようとするマーケティング・トリックをもってしても、選択肢にぶれが少ないことが分かった。
実験を行なったのは自閉症研究で知られるサイモン・バロン＝コーエン博士が率いる英ケンブリッジ大学の研究チームで、心理学雑誌のサイコロジカル・サイエンスが伝えた。
実験は、自閉症スペクトラム症状（ASC）の成人90人と、定型発達の人（つまりASCでない人）212人を対象に、次のようなことを行なった。
【参考記事】自閉症が個性と認められるまで
「おとり」含む3製品から「ベスト」を選ぶ
オンラインで行われたテストでは、10の製品がそれぞれ3つの選択肢で2回提示され、その選択肢の中から毎回「ベスト」なものを選ぶように、と指示される。製品Aと製品B、そしてひっかけるための「おとり」の3つだ。
製品Aと製品Bは、それぞれ他方より優れた点と劣る点の2つの特徴がある。例えば製品が「USBメモリ」の場合、容量が32GBで耐用月数は20カ月の製品Aと、容量は16GBとAに劣るが耐用月数は36カ月とAより優れた製品B、といった具合だ。そして「おとり」は、例えば1回目の提示では容量が28GBで耐用月数が16カ月のUSBメモリ、というように、製品Aより劣るものが提示される。2回目の提示では容量12GBで耐用月数32カ月と、製品Bより劣るものが提示される。つまり、この3つの中で「ベスト」なものを選ぼうとしたら、普通なら「おとり」は選ばないことになる。
合理的かつ経済的に意思決定を下す場合、「おとり」は「ベスト」にはならないはずで、つまりは参加者が「ベスト」と感じる選択肢は製品Aか製品Bのうちいずれかで、常に同じものになるはずだ。しかし「おとり」があると、参加者の選択肢は「おとり」に影響されて毎回変わる可能性があるという。
例えば前述のUSBメモリの場合、ASCではない人は、製品Aと製品Bを単純に比較してどちらかを選んだ場合と比べ、Aより劣る「おとり」がある3つの中から選ぶ場合はその「おとり」に影響されてAを選ぶ人が多かったという。逆に、Bより劣る「おとり」がある場合は、Bを選ぶ人が多かった。科学ニュースサイト「サイエンス・アラート」はこの結果について、「誘引効果」という現象を挙げて説明している。つまり、選択肢が3つ以上の場合、真ん中にあるものを選ぶ傾向が強くなる、ということだ。
自閉症の人が選んだものは
ところが、ASCの人は、誘引効果の影響をあまり受けずに、「ベスト」として選んだものに大きな変化はみられなかった。「おとり」が何であるにせよ、製品Aか製品Bの選択肢が変わることがあまりなかったのだ。
つまり、ASCの人たちは、そうでない人たちが陥ってしまいがちな「認知の偏り（認知バイアス）」に陥りにくいことが分かったという。
研究チームは今回の実験を受け、自閉症の人たちは情報がどのように提示されても選択は影響されにくく、自閉症に関連づけられる「文脈依存性の低さ」には、単に認知処理能力が低い以上のものがあることを示唆している、と述べている。今回の実験は自閉症の認知力への理解に新たな光を当てており、自閉症の人たちがどのように周囲環境を処理するのかをさらに研究したいとしている。
大学では教えてくれない「社会で不可欠な5つのスキル」と習得する方法
ヤフーニュースより引用
大学では教えてくれない「社会で不可欠な5つのスキル」と習得する方法 https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170722-00010001-biz_lifeh-sci
Inc.：（米国では）卒業シーズンが過ぎました。つまり、ほとんどのパーティ、スピーチ、必死の就活が終わりを告げたことを意味します。卒業生はこれから、若きプロフェッショナルとして社会を生き抜く術を学んでいかなければなりません。【画像】大学では教えてくれない「社会で不可欠な5つのスキル」と習得する方法今後のことを考えると、ワクワクと同時に恐怖や困惑を感じている自分に気づくと思います。その理由は、大学で期末レポートの書き方や問題集の解き方を教えてくれても、人生や仕事において不可欠なスキルは、何ひとつ教えてくれないから。
でも、それは誰しも同じなので安心してください（たまに根拠もなく自信過剰な人はいますが）。それに、この記事を読んでいる人に朗報です。ストレスや恥を最小限に抑えつつ、それらのスキルを簡単に習得できる方法があるのです。以下に、専門家が提唱する、集中すべきスキルをご紹介しましょう。
「AIにノーベル賞を取らせる」──ソニーコンピュータサイエンス研究所所長が語る「AIと生物学の未来」
ヤフーニュースより引用
「AIにノーベル賞を取らせる」──ソニーコンピュータサイエンス研究所所長が語る「AIと生物学の未来」 https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170726-00000064-zdn_n-sci
2050年までに、AI（人工知能）にノーベル医学生理学賞を取れるような科学的発見をさせたい──。デジタルガレージなど3社が共催し、最先端のインターネット技術やビジネス動向を議論する「THE NEW CONTEXT CONFERENCE 2017 TOKYO」で7月26日、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）のCEOでもあり、自身が2000年に設立したシステムバイオロジー研究機構（SBI）の代表である北野宏明さんが登場。「ノーベル賞を取れるAI」の未来像と、AIが打破すべき科学の課題を語った。【AIがノーベル賞を取るための4つのキーポイント】 「AIでノーベル賞を取る」という北野さん。「今の科学的発見は運任せ」だと指摘する。AIが本当のブレークスルーを生み出すのは「知識を生み出す道具」になった時だともいう。どういうことか。
●ノーベル委員会を“だます”ためには
「『2050年までにノーベル医学生理学賞を取れる発見ができるAIシステムを作る』という論文を書いたら、『ノーベル賞は人にしか与えられない』という鋭いツッコミをいただいた」という北野さん。
「だから、目標をちょっと違うものに変えた。名付けて『ノーベルチューリングチャレンジ』。ノルウェー・ノーベル委員会が、AIだと気付かずに賞をあげてしまうことを目指すことにした。言ってみれば、ノーベル委員会を相手にした“チューリングテスト”だ」
北野さんは「ビットコイン」と「ブロックチェーン」の論文を世に送り出した“サトシ・ナカモト”に言及する。
「彼のことを誰も見たことがない。1人かもしれないし、グループかもしれない。彼がAIではないと私たちが考えているのは、AIがそこまでのレベルにまだ達していないにすぎないという、それだけの理由だ」。正体不明の論文がAIによって書かれる未来もあり得ると、北野さんは説く。
ノーベルチューリングチャレンジを成功させるには、2つの要件があるという。1つはAIが非常に大きな科学的発見をすること。もう1つはAIが自律的に意思決定し、人間の研究パートナーとして違和感なくコミュニティーに入ってくるということだ。
北野さんは続けて、AIが打破すべき「科学の課題」を説明する。
●科学の現状の課題
「近年の科学的発見は、セレンディピティー（予想外の発見）や幸運な間違い、科学的な直感によって生み出されている」と北野さん。これらが重要なことは現時点では間違いないが、“運任せ”という見方もできる。さまざまな最新装置で研究をアシストしても、最後は「これはどうなっているんだろう」と人間が考え、新たな科学的知見を探す必要があるという。
最終的に人間の発想に頼らざるを得ない。そんな「不確定性」をなくせれば、科学を全く違う次元に進化させることができるのではないか――というのが北野さんの考えだ。
そのためには、機械による「研究の自動化」が必要だという。
現代の科学研究は、人間の手作業に頼るところが大きい。例えば、数年前に行われたある調査によれば、生物学に関する論文は年間150万本提出されており、北野さん自身の研究分野だけでも100本程度が日々公開されているという。このような膨大な量を人間が全て処理し、新たな研究につなげることは難しい。実験室での作業もある程度はロボット化も進んでいるが、最後には人間の手作業が必要なため、どうしても取りこぼしが発生してしまう。
また、人間の認知の限界もある。
例えば、同質の論文がほとんどな領域で、違うことを報告している「少数報告」があるような場合。まず何万本もある論文の中から少数報告を見つけることも困難であり、さらにそれが間違いなのか、それともある特殊な条件で起こりうる大きな発見なのかを判断するのも非常に難しい問題だ。
認知バイアスの問題もある。人間は見たものを言葉にした時に、見たものと100％同じ内容を言葉にできているわけではなく、ある程度のずれが生じる。そして言葉を受ける側もその人の文化的背景によって受け取り方が異なるため、話し手と聞き手で理解する内容にずれが生じてくるという。
こういった認知の限界が、生物学に取り組む上で重くのしかかっているというのが北野さんの見方だ。
●「ノーベル賞を取れるAIシステム」を作るためには
「人間の認知の限界など、現状の科学が抱える問題をAIで打破するためには4つのキーポイントがある」と、北野さんはいう。
まずは「ビジョン（目標）」。これは明らかで、「ノーベル医学生理学賞を取れる発見をできるAIシステムをつくる」ということだ。
次に「理論」。これまでチェスや将棋、囲碁がそうだったように、AIに大きな仮説空間を“力任せ”で探索させることで、科学的な発見を得られるのでは――ということだ。
そしてそれを実現させるための「プラットフォーム」。北野さん率いるSBIは、生物学分野でばらばらに散っていたデータベースや分析手法をまとめる「GARUDA」（ガルーダ）というプラットフォームを、約10年かけて開発してきたという。
最後に必要なのが「マネジメント」。GARUDAのようなプラットフォームは、1つの研究所や研究グループだけで完結させず、世界中の多くの研究グループと協調して使うことで、より多くのデータや知見が蓄積される。そのため、世界中の研究者が参画できるようなマネジメントが必要になるということだ。
北野さんらが開発したGARUDAは、すでに成果を上げつつあるようだ。
データ分析のため、GARUDAにはディープラーニングのほか、公開されている機械学習の手法をほぼ全て実装したという。これを用いた事例として、東京大学医学部附属病院（東大病院）と理化学研究所と共同で行ったリウマチ患者の自動分類がある。
機械学習によって患者を自動分類すると、いくつかのサブグループができることが分かった。そして、中にはそれらのグループから外れた患者がいることも分かったという。機械による分類には人間のバイアス（偏見）が入っていないため、診断の正確さも上がり、患者それぞれに適切な薬を処方したり、必要な創薬をしたりできるようになるだろうと北野さんは説明する。
●AIが本当のブレークスルーを生み出す時
ただ、今後に向けて課題もある。「データ分析だけではAIがノーベル賞を取れるとはいえず、科学的な仮説をAI自身で立てられるようにならなければならない」と北野さん。AIがどのように仮説を立てるようになるのか、米DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」を例に説明する。
「人間がこれまで角を攻める碁を打ってきたのに対し、AlphaGoは今まで人間が考えもしなかったような『中心を攻める碁』を打ってきた。AlphaGo同士の対戦に至っては、人間の理解が及ばないものだった。これまで人類が打ってきた、あるいは打つ可能性がある囲碁のプレイは囲碁のごく一部であり、AlphaGoは人類がこれまで知らなかった多くの手を探索したということだ」（北野さん）
「AlphaGoの手法をそのまま使えるわけではないが、新たな自然法則発見のためのAI技術も目指すところは同じだ。AIを使うことで、私たちが見つけられない、あるいは理解できない自然法則を見つけ出すことができるかもしれない」。これからのAIがAlphaGoのように、人間の発想の及ばない自然法則の探索をすることになるだろう――と北野さんは予測する。
「これまで文明の進歩は“道具の進歩”だった。石器を作り、動力を得て、情報通信技術で革命が来た。AI技術で多くの人はスマートマシン（AIを搭載した機械）を作ろうとしているが、本当にブレークスルーを生み出すのは知識を生み出す道具（としてのAI）だ。AIという道具で人間の認知の限界を超えた研究が進み、私たちの文明をさらに加速させ、変化させていくだろう。それを目指すのが、ノーベルチューリングチャレンジだ」（北野さん）
今度は「強制徴用労働者像」が設置…映画『軍艦島』が韓国社会に与えている“影響”とは
今度は「強制徴用労働者像」が設置…映画『軍艦島』が韓国社会に与えている“影響”とは https://news.yahoo.co.jp/byline/shinmukoeng/20170815-00074529/
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平野正雄氏×伊賀泰代氏「“モノつくり信仰”が日本企業を戦略不在にした」
ヤフーニュースより引用
平野正雄氏×伊賀泰代氏「“モノつくり信仰”が日本企業を戦略不在にした」 https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170823-00139099-diamond-bus_all
マッキンゼーの日本支社長からカーライル・ジャパンの共同代表を経て、現在早稲田大学ビジネススクール教授を務め、今年7月『経営の針路』を上梓した平野正雄氏。かたやマッキンゼーで採用担当を務めたのち、組織・人事コンサルタントとして活躍し、著書『採用基準』、『生産性』で脚光を浴びる伊賀泰代氏。共にマッキンゼーで働いた2人が公の場で初めて対談。大局的な世界経済の流れ、日本企業が生き残るために今後取るべき方策、世界に通用する人材の育て方などを、縱横に語り合ってもらった。前編では、日本企業が海外展開で失敗するのはなぜか、その根源的な理由に鋭く切り込み、今後日本企業がとるべき方策を提言しています。（構成/ライター 奥田由意、撮影/鈴木愛子）
● ものづくりの成功体験が 成長の足かせに
平野 今日は僕の著書『経営の針路』に対する、伊賀さんのフィードバックを楽しみに来ました。伊賀さんはご著書の『採用基準』や『生産性』でも、フィードバックが人を成長させると説かれています。「ディブロプメント・ニーズ」──欠点とかウィークポイントでなく、直せば伸びる余地があるところを指摘してもらうことで、人は飛躍的に成長します（笑）。
伊賀 私ごときが平野さんの本にフィードバックをするなんておこがましいのですが、マッキンゼーはフラットな組織ですからね。率直な“感想”を述べさせていただきます（笑）。
実は最初、斜め読みですまそうとしていたんです。そうしたら全然、頭に入ってこなくて焦りました（笑）。それで、2回目は心を入れ替えてちゃんと読み始めたら、バブル期以来、日本企業の経営に何が起こってきたのか、すごくよくまとまっている本だと理解できました。
大御所のコンサルタントの方が書かれた本って“So what”が明確なので、たいていは斜め読みでもメッセージが理解できます。でもこれは、そういう本ではないですよね。過去30年の間に日本企業の経営が世界の経営とどう乖離してきたのか、その歴史がとても丁寧に、かつ論理的、立体的に語られているので、飛ばし読みせずじっくり読んでほしい。学生さんとか、若い経営者の方が過去から学ぶための教科書としても、とてもいい本だと思います。
日本企業がいまグローバルな市場でリーダーシップを発揮できていない原因としてグローバル、キャピタル、デジタルへの対応を完全に間違ったからと指摘されていますが、なぜそういうことが起こったのか、その背景を指摘した部分の納得性がとても高かったです。
