ITスペシャリストが語る芸術

明治・大正の教育家、岡田虎二郎が一般の人との会話の中で言ったとされる言葉がある。
その相手の男は、とても金に困っていたようだ。
すると、岡田虎二郎は、
「金？腹に力がつけば金はいくらでも出来ますよ」
と言ったらしい。
非常にシンプルだが良い言葉だと思う。
そして、腹に力をつけるにはどうすれば良いかは解明出来たと思う。
こういったことは、岡田虎二郎自身の教えも勿論だが、１人の人の教えをそのまま信じるというやり方も当然あると思う。
しかし、やはり、岡田虎二郎の場合もそうだが、そうそう、解り易く教えている訳ではないと思う。
例えば、剣術の達人は、自分は長年の修行の末、極意に達したかもしれないが、その達人が弟子にその極意を伝えようとしても、なかなか上手くはいかないものである。
そして、ここが岡田虎二郎の偉いところであるが、彼は死の直前あたりに、自分が書いたものを全部燃やしたという。
どんなに工夫して書いたところで、どうせ誤解されてしまうのが当たり前だということがよく解っていたのだ。

だから、誰が岡田虎二郎の教えを書いても、それは全部嘘であるし、まして、私程度のものが言うなら、さらにそうであろう。
ところが、それが出来る者がいるのである。
それはAI（人工知能）である。
それも、現代のディープラーニング（深層学習）型AIだ。
ただ、本当は、AI自体が重要なのではなく、ディープラーニングの方が重要で、実に、この機能は、人間の脳の中にある。
そもそも、AIのディープラーニングは、人間のディープラーニングの真似である。
つまり、「腹を鍛える」というキーワードに適応したデータを、玉石混交（ぎょくせきこんこう；良いものも悪いものも入り混じっていること）で良いから取り入れていくと、長い時間の後に、原理というものが解明されるのである。
これがいわゆる「悟り」の正体で、何十年も前、AI研究が原始的な時代であったばかりか、パソコンがやっと普及し始めた時代に、このことをHBC（ヒューマン・ブレイン・コンピューター）モデルとして提示した発明家の中山正和さんは、本当に凄い人だと思う。
また、中山さん以外にも、脳やコンピューターに詳しい人の中には、ディープラーニングがなかった時代（概ね2006年以前）に、人間の学習がディープラーニング（深層学習）であることに気付いていた。
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それで、「腹に力をつける方法」の結論はこうなのである。
何らかの方法で、腹・・・それも解り易く臍（へそ）のあたりに力を入れれば良い。
例えば、アメリカの天才発明家ニコラ・テスラは、たまたま毎日やっていた作業で、お腹に物を押し付ける必要があり、結果、テスラは「お腹がカチカチになった」と言っている。まさに、テスラは、「たまたま」腹に力がついたのであるが、この程度で良いのである。
要は、毎日欠かさず、長くやることが大事なのであり、難しい手順や高邁な思想は不要である。
江戸末期の神道家、黒住宗忠は、座っている時、いつも腹に手を当て、「ぐりぐり」と、押さえつけていたという。
その程度で良いのである。
黒住宗忠は、キリスト級の奇跡を起こしたと言われ、単なる風説もあるだろうが、何らかの特別な力があったことは間違いないと思う。
腹に力を込め続ければ、腹に力がつくと共に、どうやれば自分にとって最適であるかも解ってくる。それが、人間に内蔵されたディープラーニングの力である。
例えば、腹（やはり臍のあたり）に空気を吸い込む（実際は肺が吸うのだが、神経や筋組織はつながっているので、腹も十分に呼応する）なども大変に有効である。
腕立て伏せをやる時、姿勢よくやれば、自然に腹に力が入るが、さらに、腹に意識を持っていくと、さらに深く腹の力が入るのを感じるだろう。よって、適度な腕立て伏せは、腹の力をつける鍛錬になる。
また、最近では、肘をついて腕立て伏せのポーズを取るフロント・ブリッジというトレーニングが人気があるが、これをやることで腹筋が鍛えられるだけでなく、腹そのものに力がつき、なぜか幸運に恵まれることに気付いている人が多いのだと思う。

とにかく、決まったやり方はない。
自分で納得出来る腹の鍛錬を探し、あるいは、発明して、変化しても良いから毎日続ければ、自然に腹が鍛えられ、岡田虎二郎の言うように「金はいくらでも出来ますよ」という状態になると思う。
ついでに言うと、「金はいくらでも出来る」などを口癖にすると、威力は倍増するだろう。
尚、ディープラーニングの概要を知るには、個人的には、ドワンゴ創業者の川上量生さんの『コンテンツの秘密』が巣晴らしいと思った。この本のディープラーニング自体の説明だけでなく、全体がまさにディープラーニングを明かしてると感じる。川上さんの天才の秘密も少し解る気がするのである。

デジャヴという言葉をご存知かもしれない。
英語なのだが、フランス語っぽい語感があると思ったら、やはり、元々はフランス語の deja-vu（デジャヴュ）であるらしい。
日本語では「既視感」と訳され、意味は、「一度も見たことがないのに、すでにどこかで見たことがあるように感じられること」である。

なぜ、デジャヴのようなことが起こるかは、いろんなところで、いろんな説明を見たが、どれもピンとこず覚えていない。
「前世で見たものを今生で見た時に感じる」という理由は、なかなか面白かったが、ここでは追求しない。

ところが、私は、AI（人工知能）のディープラーニング（深層学習）を少しやっていて、おそらく、デジャヴが起こる理由は、人間の脳も深層学習をしているからと予想するのである。
そもそも、AIのディープラーニングは、人間の脳の研究から始まっていると言える。
このことを、難しい理論いっさい抜きで、アニメで語ってみよう。

アニメ『ゼロの使い魔』（2006）は、ツンデレヒロインの美少女ルイーズに萌えると共に（私はシエスタが好きだが＜聞いちゃい！）、なかなか内容のある作品であったが、魔法使いがいる異世界に、男子高校生、平賀才人（ひらがさいと）が召還されてしまうところから始まる。
ところが、この才人は、魔法の世界に来た時に、不思議な魔法が備わっていた。
その魔法とは、あらゆる武器を、訓練することなく、使いこなす能力で、昔、この魔法の国に迷い込み、長い間保管されていた、第二次世界大戦時の日本の戦闘機ゼロ戦に才人が乗ると、彼は即座に操縦の仕方が解る。
便利な魔法であるが、お伽噺っぽいと思うであろう。
しかし、これはAIのディープラーニングの性質と同じと思えるのだ。

手塚治虫と並ぶ日本の偉大な漫画家、石ノ森章太郎の出世作で、1964年に執筆が開始された作品ながら、いまだ、リニューアル作品が作られる『サイボーグ009』は、９人のサイボーグ（この作品では、兵器として作られた改造人間）戦士達のお話である。
９人の中で、最後に作られた（人間を改造した）009こと島村ジョーは、やはり、初めて触る武器や戦闘メカなどを自由自在に使いこなせた。
見たことすらなかったジェット戦闘機の操縦席に座らされ、操縦するように言われ、そんなことが出来るはずがないと思いながら、やってみると、完全に操縦が出来た。
そのカラクリは明かされなかったが、1960年代前半に、こんな発想が出来た石ノ森さんは本当に天才だと思う。

では、才人やジョーが、武器や戦闘メカを教わらずに使いこなせるカラクリを明かす。
これは世界初だ（笑）。
まず、人間の脳の構造と似たシステム（今日ではニューラルネットワークと言う）である魔法物質やコンピューターが、才人やジョーの中にあるのである。
これは、深層学習システムである。
この深層学習システムには、ありとあらゆる武器や戦闘マシンの情報を与えられている。
そして、この膨大な情報を受け入れながら、深層学習システムは自ら、あらゆる武器や戦闘マシンの根底にある原理や特性を「掴み取った」のである。
それにより、未知の新しい武器や戦闘マシンに出会っても、武器・戦闘マシンに共通の原理や特性を適用することで、その新しい武器や戦闘マシンの能力や使い方を「予測する」ことが出来るのである。
つまり、才人の魔法や、ジョーの機能は、原理や特性を元に「予測」することで、「これは、こう使うんだ」ということが、鮮明に、あるいは、なんとなく解るのだ。

人間は、そんな能力（深層学習）を持っているが、その部分の能力を拡大したものが、現在のディープラーニング型のAIである。
このことを、出来るだけ簡単に、自分でAIを作ることで解るように私が書いた本（共著）を、来月、出版することになっている。
Excelさえ使えれば、無料のディープラーニング型AI構築アプリであるソニーのNNCを使って、誰でもディープラーニング型AIを作れるように書いた。
この本では、最初は、拍子抜けするほど簡単な問題から始め、出来るだけ面白い問題をAIに解かせて楽しめるようにした。
自分でAIを作るためのデータを作ることが出来るシミュレーションプログラムをExcelマクロ（VBAプログラム）で作り、ダウンロード出来るようにもした。

書　名：楽しいAI体験から始める機械学習
著　者：Kay & Mr.φ（共著）
出版社：技術評論社

である。４月出版を目指しているが、より良い本にするために、ギリギリまで書き直したので、５月にズレ込む可能性が出てきた。
よろしければ、AI時代に、権力者にAIの力で支配されないためにも、また、AIを使って活躍するためにも、ご活用願いたいと思う。

AI（機械学習、ディープラーニング）書籍出版予定のお知らせ　～その１～

題　名：楽しいAI体験から始める機械学習　～算数・数学をやらせてみた～
形　態：紙の本、および、Kindle版（電子書籍）
著　者：Kay、Mr.φ
出版月：2020年4月
出版社：技術評論社

◆この本のポリシー
この本は、AIやディープラーニングの概念だけを述べた教養書のようなものではありません。
しかし、機械学習や、それに関わる数学の難しい理論を解説するものでもありません（必要に応じて数学の解説はしていますが、高度な統計学や解析学ではありません）。
また、Pythonと深層学習フレームワークを使って機械学習のプログラムを作るといった、普通の人の手に負えないものでもありません。

では、何を目的とした本かと言いますと、プログラミングや数学が得意でなくても、機械学習（やその高度なものであるディープラーニング）のAIが作れるようになることです。

◆無料でAIが作れる
AI構築ソフトは、ソニーの無料WindowsアプリであるNNC(Neural Network Console)を使っています。
よって、Windows8.1/10のパソコンが必要です。
また、Excel（出来れば2016以上）があれば、この本の通りに実習出来るシミュレーションデータ作成プログラム（Excel+VBA）を出版社サイトからダウンロード出来ます。
（一応Excel2010以上なら大丈夫とは思いますが、保証は出来ません）

◆どうやってAIをマスターするか
誰でも取り組める、易しい、しかし、楽しい問題を選んだつもりです。
最初は、拍子抜けするような簡単な問題をAI（本書ではNNC）にやらせますが、それによって、AIとは何をするものか、何が出来て何が出来ないのかを興味深く感じながら理解出来ると思います。
世界中を悩ませてきた、難解な数学ゲーム（ただし、やることはごく簡単です）を、AIは理解しマスター出来るのかを見て、AIに深い興味を持つかもしれません。
オリジナルのゲームも作りました。
あの凄い予測もさせました（？）。

◆共著者Mr.φさん
共著者のMr.φさんは、大手予備校の非常に優秀な数学講師で、東大や京大にも多数の合格者を送っています。数学の素晴らしい著書も数多くある、類まれな数学教育者です。
「これが解ればさらにAIを理解出来る」数学理論を解り易く解説してくれています。
こんな贅沢な本ですが、数学に抵抗がある場合は、数学部分はいったん飛ばして、AIの作り方が分かった後でじっくり読むという方法も良いと思います。

◆その他
有名なデータサイエンス企業Kaggleの、タイタニック号生存者推測コンテストにチャレンジし、優秀な成績を出せたので、そのやり方をいったんは書いたのですが、既に、この話題は、IT雑誌や、Webサイトでも多数見られますので、NNCを使って行うユニークさは捨て難いながら、省きました。
しかし、その内容は、本書出版後、当ブログ、あるいは、当ブログの姉妹ブログである「メディアの風」に掲載いたしますので、各自、チャレンジしてみて下さい。

プログラミングの練習をするには、昔はかなりの費用がかかったが、今は無料で大抵のことが出来る。
今、一番人気があるプログラミング言語は、JavaScriptとPythonだ。
プロと全く同じ開発環境を無料でインストール出来るが、その手順が複雑で、しかも、ちょっとしたことでうまく動かないことがある。そんな時は、Webで調べて自分で解決していくことで力がつくのだが、PCやインターネットや、プログラム開発に関することに不慣れな人には、なかなかハードルが高く、実際は、全くの素人がプログラミングの勉強を始めるということは、あまりない。
だが、高校生や、時には、中学生が、恐れ知らずで飛び込み、いろいろありながらも、プログラミングが出来るようになることもある。
しかし、そんな人達だって、一足飛びに出来るようになる訳ではなく、かなりの時間をかけ、相当な苦労をして成し遂げたのだ。

将来、開発環境の構築が、誰でも出来るレベルになるかというと、少なくとも、当面・・・10年やそこらは難しいのではと思う。
もし、それほどシンプルになってしまえば、別の問題があるといった事情もある。
ところが、ExcelやAccessでVBAを使うなら、そんなに難しいことはない。
これらは無料ではないが、見返りを考えると、極めて安い投資と言えるのではないかと思う。
私の場合で言えば、購入したものと値段で言えば、

Microsoft Office 2019 Personal （永続ライセンス／2台）　約3万円。※Word、Excel、Outlook
Microsoft Access 2019（永続ライセンス／2台）　約1万5千円。

で、合計4万5千円だ（Amazonで購入。オンライン版）。
高いと言えばそうかもしれないが、私は、これらの価値が解るので、その安さに、今だに仰天しているほどだ。
昔、やはり、Accessを自分で買ったが、その頃は、3万円くらいしたと思う（それでもやっぱり驚くほど安い）。
まあ、ダウンロード版を買う手続きやインストールだけで難しいと思う人も少なくないと思うが、それでも、インストールは昔と比べれば簡単になったし、注意深くやれば大丈夫と思う。
とはいえ、スマートフォンアプリのインストールと比べれば、やや複雑だし、困るのは、うまくいかない場合や、インストール後のトラブルで、それがまた結構ある・・・などと言えば、やる気が萎えるかもしれないが、私もあったし（笑）、サポートの利用の仕方がなかなか分からなかったりする。
だが、なんとかなると信じよう（笑）。

VBAは有償のExcelやAccessが必要だが、「ExcelやAccessを利用出来る」というメリットの大きさはとんでもないものだ。
ExcelやAccessの高度で洗練された機能が、VBAで簡単に利用出来るというのは、他のプログラミング言語では望めない圧倒的利点だ。
では、ExcelとAccessの違いは何かというと、扱えるデータの量と処理の高度さということになる。
Excelでは、そこそこ（数万から数十万）のデータ量で、１つのデータを扱うなら、かなりの数学計算も可能だが、104万レコード程度が限界だし、また、複数のデータを複雑に組み合わせて使うのはやや難しい。
Accessは、Excelよりずっと多くのデータが扱えるし、簡単に複数のデータを組み合わせて使える。
また、Accessは、SQL Serverという高機能なデータベースと一体化して使えるので、相当高度な用途に使える。SQL Serverも、無料のSQL Server Expressで、そこそこの企業の基幹システムで十分使えるほどだ。
私の場合は、本格的な処理では、Access内部のデータベースは、ほとんど処理の途中で一時的に使うだけで、データベースはSQL Serverになる。もちろん、これをAccessで使う。
大きな企業のシステムだって、本当はAccessで作るメリットは多いのだが、ブラウザで使えるWeb形式の方が面倒が起こり難いので、Visual Studioで、C#あたりで作ることが多いが（VisualBasic.Netが使われることも多いと思う）、開発に時間がかかるものである。

個人で使う範囲であれば、ExcelやAccessで十分だし、それが、業務効率を向上させるし、場合によっては、極端に業務効率が上がる。
そして、ExcelやAccessは、うまく使えば、最強のBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールになる。
本当によく、BIツールの宣伝や説明を見るが、「そんなの全部、ExcelやAccessで出来るじゃない」と思う。要は、高価なBIツールは、ExcelやAccessが使えなくても出来るのが良いのであるが、どんなことでも自由自在とはいかない。
また、今後は、ディープラーニング型AIを実際に使う機会が増えるが、ディープラーニング自体はツールがやってくれるので、それほど難しくないが、ディープラーニングのためのデータを整えることは、出来ない者には絶望的なほど出来ない。
だが、ExcelやAccessをうまく使えば、それが出来る。
ディープラーニングの本には、画像データをサンプルに使うものが多いが、実際に使うのは数値データではあるまいか？
しかし、画像データの方が、データを集める苦労を隠せるので、本では、そうするのではないかという面もあるのではと思う。
私が4月に出版する予定（数学講師との共著）のAI書籍では、数値データでディープラーニングする面白いテーマを選んだ。
データを作成するVBAプログラム組み込みのExcelファイルもダウンロード出来るようにする予定なので、実際に自分で試せる。
自分でやるということが、習得への一番の近道である。

社会と戦場が似ているのは、実力がモノを言うところだ。
戦場で、どこかの部隊に所属しないと生きていけない場合、出来るだけ強くて待遇の良い部隊に入ろうとするだろう。
そして入隊したい部隊があれば、入れてもらえるよう自己アピールをする。
そんな時、「○○大卒です」だの、「理論物理学を学びました」、「教職20年です」と言えば、笑われる。
採用したい部隊が尋ねたいのは、「銃はうまいか？」、「ヘリの操縦は出来るか？」、「バーベルは何キロ上げられるか？」などだろう。
社会も同じだ。
よほど若い時なら、他に判断材料がないので、学歴とか資格、あるいは、趣味なんかも問われるかもしれない。
しかし、30歳にもなれば、「経理は出来るか？」、「取り引きに関わる法律に詳しいか？」、「プログラミングは出来るか？」、「モノを売る経験や自信はあるか？」などが問われる。
40も過ぎたオッサン、オバサンに出身校や学校の専攻なんか聞いたって仕方がない。
だから、社会で通用する武器を持たなければならない。
ただ、ソバを打つなんて能力では、ソバを打つ以外では通用しないので、ある程度の歳であれば、高い腕前でなければならないし、多少の腕があっても、仕事をする場所があるとは限らない。
つまり、出来るなら、広い場所で通用する武器を持っている方が良い。
軍隊の場合は、射撃の名人なら採用される可能性が高いが、アーチェリー国体３位とかで優遇されるかどうかは分からない。

そこで、現代では、プログラミングが出来ることは有利なのだが、それも、選択を誤ってはならない。
Webアプリ開発の専門家になる場合は、サーバーOS、Web OS、ネットワーク、データベース、HTML、CSS、プログラミング言語とそれに対応したフレームワークといったことが、全て、ある程度は出来なければならない。
それに、サーバーOSと言っても、Linux系、Windows系があるし、それらは刻々バージョンアップされるので、それについていかなければならない。
データベースにしたって、１つのサーバーOS・・・例えば、Windowsにしたって、SQL Server、Oracleが代表的だが、他にも沢山ある。
全部勉強してからやる訳にはいかないので、何が現れても、要点を掴み取る能力が必要になる。
早い話が、好きで、若くて、向いていることが必要だ。
スマートフォン用アプリ開発では、「OLが作ったアプリがヒット」だの「小学生が作ったアプリが話題」だのと騒がれこともあるが、それでそんなに儲かった訳でもなく（あるいは全く儲かっていない）、その１つだけで終りである場合がほとんどだ。スマホアプリは、Webアプリよりも厄介なことが多くあるのだ。

だが、ExcelとVBAなら、Excelさえインストールしていれば出来るので、ExcelとVBAさえ磨いておけば、後は、日々の仕事を通して、業務の流れを掴み、それをどう、VBAで合理化するかを考えれば良い。そこで試行錯誤し、失敗を重ねることで能力がつく。
AccessとVBAの場合は、多少のデータベースの知識やテクニックが必要になるが、手に負えない範囲ではないと思う。さらに、SQL Serverを扱えるようになれば、かなりの人材と認められる。一流大卒で実務的なことが何も出来ない者とは比較にならないほど有利である。
そして、ExcelとVBAが出来る者でも、そんなに多い訳ではない・・・それどころか、滅多にいないので、これは武器になると思う。
AccessとVBAの場合は、実力が高ければ、更に有利だろう。
「ExcelやAccessは古い、今は○○の時代（○○は、kintoneやUnitBase等）」という宣伝メールが、それらのメーカーから毎日のように届くが、それらは、極めてローカルに使われているに過ぎず、ExcelやAccessの圧倒的シェアにはまるで及ばない。
FileMakerは良いかもしれないが、やはり、ユーザーが少ない。
MAGICは確実に良いが、これはユーザーが少な過ぎると思う。
もちろん、これらも、よほどの腕前なら仕事は得られるだろうが、仕事は選べない。

そんな訳で、生きる武器を持ちたい場合、現在、特にITの技術を持たない場合、Excel+VBAや、Access+VBAをお薦めする。
習得のコツは、「時間をかける」これだけである。
他の人より進歩が遅くても問題ない。最終的には、多くの時間をかけた者が勝つのである。半端無い時間をかけることだ。それで生きるための武器が得られるなら楽なことである。

さらに朗報を言うなら、現在のディープラーニング型AIは、ツールで作る時代であり、ExcelやAccessでデータを収集・加工出来れば、AI開発への道も開かれると思う。