blog#08

弱小ブロガーはすぐブログのタイトルを変えます。

実録・英語しゃべれない男が外資系に転職して英語を勉強する話(9ヶ月経過)

およそ9ヶ月前に某日系メーカー企業から、某外資系IT企業へ転職した。

当時のTOEICベストスコアは835点とそこそこだけど、まったくしゃべれないという典型的な日本の高等教育が生んだドメスティック人材だった。

そんな私が色々試した英語勉強法を紹介しつつ、その効果を主観的にレビューしようと思います。

 

リーディング強化

転職してから数日で「一番できないのはスピーキングだけど、一番必要な英語力はリーディング」だと早々に気づかされた。幸か不幸か、英語での会話やミーティングをする機会はあまりないが、英語のメールはバンバン来るし、英語の資料を読まなきゃいけないことも多い。読むスピードが遅いと仕事にならない。ということで最初に着手したのはリーディングだった。

そして、私は学生時代にTOEICの勉強は熱心にやっていて文法は問題ないと思っていたので、必要なのはとにかく多読だと考えた。

 

  • 興味のあるニュースサイトをRSS登録してひたすら読む(おすすめ度☆5つ)

私はIT系が好きなので以下のようなサイトを色々試した。The VergeとかBusiness Insiderは結構好き。他に試した中で割とおすすめなのは、TechCrunch、Engadget、CNet、ZDNet、Mashable、Fortune Tech、GeekWire など。

当然全てをRSSに登録したら一晩で未読が1,000件超えてしまうので、2つか3つでいいと思う。興味のない英文を読むのはあまりに苦痛なので、タイトルだけザザッと見て興味なければ飛ばす、興味があれば本文を読む、を繰り返し1日5〜10エントリーくらい本文まで読んでる。

大体iPhoneで読んでるのでわからない単語はその場で調べる。Chromeには「Weblioポップアップ英和辞典」という神がかった拡張機能を入れてるので、PCで読んでる時もすぐに調べられる。わからなかった単語はOneNoteに書き留めて、単語帳にする。1日数回、スキマ時間でその単語リストを見返す。

この一連の方法は効果あったと思う。リーディング力は4ヶ月目くらいから割と「おれ読めてるな感」が実感できるようになってきた。

しかしニュースサイトの英語は文法的にもキレイだから読みやすい。実際に仕事で出会うメールやプレゼン資料は文法がブロークンだったり、謎の略語が出てきたり、意外と実ビジネスシーンのほうが難易度が高いと気づいた。

 

  • 英文小説を読む(おすすめ度☆1つ)

J・D・サリンジャーの『キャッチャー・イン・ザ・ライ』を試したが、リーディング強化目的としてはお勧めではない。ニュースサイトのほうが勉強としては適してる。美しい文学的表現よりも、実践的なビジネス用語に触れるほうが血肉となる。

 

 

リスニング強化

意外と一方的に英語の説明を聞くシーンが多い。説明を聞いた上でわかってないもんだから業務上差し支える。こちらもなかなか改善が急務となった。

 

  • 1日1本TEDを見る(おすすめ度☆4つ)

 これは今一番頑張ってるやつ。効果も実感している。TEDの中で短いもの(10分以内)を選ぶ。テーマは敢えて選ばない。選んでると1日1個どれ見ようかと選ぶのが大変になってくる。

動画を見るときは、1回目は字幕なし、2回目は字幕あり(ここでわからない単語は調べて文章ひとつひとつ丁寧に意味を読解していく)、その上でさらに何回も繰り返し字幕なしで見る。なんて言ってるか知ってる状態なので、結構聞き取れるようになって面白さすら感じる。繰り返し聞くことが前提なので短いものを選んだほうがよいわけです。

 TED: Ideas worth spreading

 

  • 海外ドラマを英語字幕で見る(おすすめ度☆2つ)

これは良くない。というか字幕を読むというリーディングのトレーニングなのではないか?という気持ちになる。シャーロックは面白いがクソ早口なイギリス英語なので、完全に字幕リーディング大会と化す。字幕不要のハイレベルイングリッシュラーナーにはいいのかもね。ちなみにNetflixは英語字幕対応。英語字幕がないサービスもあるので注意。

 

  • NHK Podcastを毎日聴く(おすすめ度☆2つ)

こちらも今のところイマイチ効果なし。歩きながらできるので今でも通勤中にやってるが、とにかく集中できない。再生ボタンを押し、歩き始めた瞬間違うことを考え始め気付いたら終わってるなんてこともよくある。

聞き取れない呪文を15分集中して聴くなんて不可能だ。しかも字幕もないから答え合わせができない。もう少しハイレベルな方、集中すれば聞き取れるレベルの方にはいいトレーニングなのかも。最近は北朝鮮のニュースが多い。

NHK ラジオポッドキャスト | NHK WORLD RADIO JAPAN News

 

 

スピーキング強化

正直こちらは勉強法模索中。というか毎日話すしかない、ということになるだろう。

 

  • 瞬間英作文(おすすめ度☆3つ)

まったくしゃべれない人には良いと思う。よく「正しい文法でしゃべろうとしすぎるな」というアドバイスがあるが、正しい文法で話すトレーニングは必要だと思う。私もこれを2冊くらいやって英語をしゃべることにちょっと慣れてからDMM英会話に挑戦した。が、まあそんなに時間をかけてやるものではないかな。

どんどん話すための瞬間英作文トレーニング (CD BOOK)

スラスラ話すための瞬間英作文シャッフルトレーニング

 

  • DMM英会話(おすすめ度☆5つ)

約半年続けたが、これは一定の効果あり。普段全く英語を喋らないし最初は結構緊張してたが、1回25分とは言え、内容はくだらない映画や音楽や旅行の話だとは言え、「英語を話す」という行為を習慣的に行うことで、外国人と話すことに慣れたというだけでも大いなる価値がある。日常会話ならなんとかできるという自信を与えてくれた。

 ただし、ビジネス会話の練習には残念ながら全くならないので、半年後に退会。Skypeの友達リストが外国人ティーチャーだらけになりました。

DMM英会話

 

ライティング強化

ライティングは何もしていない。実務での英文メールがトレーニングになってる状態。困ったら検索である。

強いて言うなら、『ビジネス英語ライティング・ルールズ』という本を読んだ。マニアック?な、英文法の解説をしてて面白かった。セミコロン(;)の使い方とか…。

ビジネス英語ライティング・ルールズ (日経文庫)

 

まとめ

現時点での自己評価は、リーディングはだいぶ改善された(今でもメールの意味がわからず何度も読み返すことはあるけど)。リスニングとスピーキングはまだまだ。GABAとかCoco塾とか、ビジネス系英会話を検討中。

英語の勉強は時間がかかるので必要に迫られる前からやっておきたいものだが、必要に迫られてからのほうがよっぽどはかどるので、英語ができるようになりたいなら英語が必要な環境に自分を追い込むしかない。つまり外資系に転職してみよう。

 

 余談だが、この本はおもしろい。日本における英語教育について。「英文を分解し、和訳し、精読する」トレーニングは重要だ、というのが著者のスタンス。

英語と日本語のあいだ (講談社現代新書)

英語と日本語のあいだ (講談社現代新書)

 

 

【Windows 10 ハック】スタートメニューにダウンロードフォルダのショートカットを置いておくと便利

世の中、マカー向けの便利ネタとかアプリとか紹介してるブログってすごく多いですよね。ブロガーにはMacが人気なんでしょうね。Windows向けのそういうサイト少なくて悲しいので、これから小ネタをちょこちょこ書いていこうと思います。

ちなみに画面はWindows 10 Fall Creators Update(1709)です。



何かと「ダウンロード」フォルダって使いますよね。

これをいつでもすぐアクセスできるように、スタートメニューにボタン(ショートカット)を表示することができます。

設定するのこんな感じ。左下、黄色い四角で囲ってるところ。
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設定方法は簡単(だがなかなか見つけづらい)

設定(スタートメニューの中の歯車マークです)を開いて「個人用設定」をクリック
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スタート」をクリック
f:id:ogata08:20171027221230p:plain


スタート画面に表示するフォルダ―を選ぶ」をクリック
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ダウンロード」をオン
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これでスタートメニューにダウンロードフォルダのアイコンが表示されるようになります。


見てわかるとおり、お好みでエクスプローラーや、ピクチャなどを表示することもできます。

普通にスタートメニューのタイルに並べるのとは違う特別な位置にボタンが表示されるのでなかなか便利です。



最後に最近買ったおすすめ商品のリンクを貼り、アフィリエイトを稼ぎます。

Slack代替サービス Microsoft Teams で通知が来ない?通知を受け取るための設定方法

MicrosoftがOffice 365に含まれるひとつのサービスとして「Micosoft Teams」をリリースしました。完全にSlackの競合サービスです。
 
実際に使ってみましたが、通知設定をしているのに通知が来ない。PCのデスクトップ通知もこないし、スマホアプリの通知も来ない。おかしいなーと思って調べたところ、設定方法がわかりました。
 
 
 デスクトップアプリ、スマホアプリともに「設定」の中に「通知」の項目はすぐに見つあると思います。当然これをオンにする必要があります。(ここのやり方は割愛)
 
が、これだけでは来ません。
 
通知が欲しい「チーム」の「チャネル」をフォローする必要があります。
 
 

チャネルをフォローする方法

チャネル名(画像では「一般」)の右にある「…」内の既定のチャネルに従うをクリックすると、このチャネルをフォローできます。
[2017/6/5 update] 「このチャネルをフォロー」に変わったようです。
 

f:id:ogata08:20170421171323p:plain

 

これで通知を受け取ることができます。

 どうやらFollowを「従う」と誤訳してるようです…英語版を見たら「Follow this Channel」でした。だからわからなかったのか。きっとすぐに修正されることでしょう。 

 

こちらも見てね。

【Windows 10 ハック】スタートメニューにダウンロードフォルダのショートカットを置いておくと便利 - blog#08

ogata08.hateblo.jp

 

DELL PC「どのデバイスをプラグインしましたか?」の表示を止める方法

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先日、DELL XPS13を購入。使いやすくていい買い物したなと思ってたんですが、イヤホン差すたびに画像のように「どのデバイスプラグインしましたか?」というメッセージが表示されるんですよね。

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これがうっとうしかったので、消し方をDELLツイッターアカウント@DellCaresJapanに問い合わせましたら教えてくれました。

 機種、型式?によって違いがあるようで、2つ方法を提示されました。

方法1 「Dell Audio」にて設定変更

①画面右下の通知領域の「^」の中のスピーカーアイコンをクリックします。(スピーカーアイコンがない場合は、スタートボタン>検索タブより「Dell Audio」と検索します)
②「Dell Audio」が表示されましたら、「詳細」タブをクリックします。
③「ジャック情報」をクリックし、「バイスを挿したときのポップアップダイアログを有効にします」のチェックを外します。

しかし私のXPS13には「Dell Audio」というものがありませんでしたので、下の方法で解決。

方法2 Realtek HD オーディオマネージャ」を無効化

①タスクバーを右クリックし、「タスクマネージャー」を起動します。
②「スタートアップ」タブをクリックし、「Realtek HD オーディオマネージャ」を右クリック>無効化をクリックします。
③PCを再起動します。

 

余談ですが、

Twitterアカウントへ質問をしたときに機種別のサービスタグというコードを聞かれ、その確認方法を説明しているURLに飛ばされたんですがよくわからず色々苦労しましたんですが…

後々気づきましたが、本体の裏の蓋をパカっと開けたら書いてありました。

もうひとつ余談ですが、

モニターやプロジェクターを繋げるときのVGAケーブルのポートがなく、MiniDisplayportもないのでPlugableの変換アダプターを買いました。USB (type-C)に差すやつです。問題なく動作したのでシェア。

 

2017年はインダストリークラウドの年になるかも知れない(英文和訳、原文あり)

今回も英訳の練習です。テッククランチの記事をお借りしました。

元記事(Source): Why 2017 will be the year of the industry cloud | TechCrunch

 

Why 2017 will be the year of the industry cloud

2017年はインダストリークラウドの年になるかも知れない

 

https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2016/12/gettyimages-478007698.jpg?w=738

The year 2016 will go down in the history books as another year of impressive growth in the Enterprise cloud software space — and the numbers prove it.

2016年という年はいずれ歴史の中でエンタープライズクラウドソフトウェアの成長の年と記憶されるだろう。数字がそれを証明している。

  • go down as (後々まで)記憶される、思い出に残る

 

Last year there were 31 cloud software companies that were publicly held and commanded a market capitalization north of $1 billion. Together, they reported average annual revenue growth of nearly 25 percent, and saw their share valuations grow by more than 30 percent, beating the year’s performance of the Dow Jones Industrial Average, the NASDAQ and the S&P 500.

昨年は31のクラウドソフトウェア会社が上場し、時価総額が10億ドルを超えた。同時に、それらの企業の平均年間売上の成長率はおよそ25%、株価は30%以上の成長が見られ、ダウ平均株価やNASDAQS&P 500の年間パフォーマンスを超えた。

  • publickly held 上場
  • market capitalization 時価総額
  • north of 〜を超える

 

And the year just passed was notable for another reason: Cloud companies with businesses aimed at vertical industries became juicy buyout targets for large horizontal software companies. Oracle was a leading buyer, and spent a combined $1.2 billion on two of these industry cloud companies: Opower, which is focused on the energy industry, and Textura, which processes payments for the construction industry.

また2016年は別の理由でも重要だ。特定業界向けビジネスのクラウド企業が、巨大な汎用型ソフトウェア企業にとって、おいしい買収ターゲットになったのだ。 オラクルは代表的な買収企業で、2つのインダストリークラウド企業の買収によって合計12億ドルを費やした。ひとつはOpowerというエネルギー産業に特化している企業、もう一つはTexturaという建設業界の支払処理を行う会社だ。

  • buyout [名]買収

 

https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2017/02/ic-predictions-image-for-techcrunch-final-e1488234536278.png

In aggregate, deals for industry cloud companies totaled more than $12 billion in 2015 and 2016. We think this buying trend will intensify into a full-blown buying spree in 2017. Here’s one reason why: Traditional acquirers like Oracle, IBM and Salesforce now find themselves in an increasingly crowded field of potential buyers that includes non-software companies attempting to deepen their value proposition within vertical industries.

2015年と2016年をあわせたインダストリークラウド企業の買収額は合計で120億ドルを超えた。この買収トレンドは2017年に更なるお祭り騒ぎへと激化するだろうと考えられる。その理由のひとつが「従来の買い手」であったOracleIBMSalesforceなどが今後、自社の提案価値を特定業界に深めようとしている非ソフトウェア企業などの「潜在的な買い手」との混戦の中にあると考えているからだ。

  • in aggregate 全体で、総計で 
  • intensify [動] 強める、激化する
  • full-blown 満開の、成熟しきった、本格的な
  • spree [名] ばか騒ぎ

 

Some of these buyers will come from outside the traditional confines of software and technology. Consider three deals from 2016: Last year, GE spent $915 million to acquire one of our portfolio investments, ServiceMax, a service cloud platform, and Verizon spent a combined $5.8 billion to acquire two telematics firms, Fleetmatics and Telogis.

このうちいくつかの買い手は、これまでのソフトウェア/テクノロジーの範囲の外側から来るだろう。2016年の3つの買収を考えてみよう。昨年、GEはポートフォリオ投資としてサービスクラウドプラットフォーム会社のServiceMaxの買収に9.15億ドルを費やした。またVerizonは2つのテレマティクス企業FleetmaticsとTelogisの買収に58億ドルを使った。

  • confine [名] 境界、範囲、国境

 

These acquisitions tell us something important: Large diversified industrial and telecom companies have not only realized the value of the industry cloud, but have grasped that they must evolve into technology companies to avoid disruption. That will motivate them to take an aggressive deal-making posture. They can afford to make mistakes in what they choose to buy. What they can’t afford is to lose the leadership positions they’ve built in their historical market segments.

これらの買収は重要なことを示唆している。巨大で多様性のある産業系通信会社はインダストリークラウドの価値に気づいているだけでなく、テクノロジー企業の崩壊を回避させるものだと考えている。だからこそ、彼らはアグレッシブに買収する態勢を取っているのだ。彼らにとって問題なのは、これまでの歴史で築き上げた市場セグメントでのリーダーポジションを失うことだ。

  • grasp [動] つかむ、把握する
  • disruption [名] 崩壊、分裂、混乱
  • posture [名] 姿勢、態度

 

What makes these industry cloud companies so attractive? They’re uniquely well-positioned to capitalize on advances in two areas all of these potential buyers can’t help but consider strategically important: machine learning and the Internet of Things.

何がここまでインダストリークラウド企業を魅力的にするのか。それは、潜在的な買い手にとって自分では手に負えないが戦略上重要だと考える2つのエリアにおいて、先行投資をしていて独自の良いポジションを取っている企業だからだ。その2つのエリアとはマシンラーニングとIoTである。

  • capitalize [動] 投資する

 

With machine learning, industry cloud companies can glean useful patterns from the deep, focused troves of data specific to their chosen vertical industries. Analyzing that data will drive successive new waves of efficiency and automation, reducing operational costs and occasionally pinpointing new sources of revenue. Horizontal SaaS applications, on the other hand, have big, messy data that is unfocused and therefore not as useful in creating tailored insights for these vertical businesses.

インダストリークラウド企業の場合、マシンラーニングによって、その業界に特化して収集したデータの奥底から有用なパターンを見出すことができる。このように集めたデータを分析すつことは、効率化と自動化、運用コストの削減、時には新たな収益の源の発見といった、新たな成功の波を起こすだろう。一方で、汎用業務向けSaaSアプリケーションが持っているデータは巨大で乱雑であり、特定業務にフォーカスされていないため最適な洞察を得るには有用と言えない。

  • glean [動] 拾う、刈り残りを集める、(苦労して少しずつ)収集する
  • troves [名] 発見、収集品
  • messy [形] ちらかった、乱雑な

 

One enormous source of this focused data will come from the millions of new sensors that will be connected to industry cloud networks. In 2017, we’ll begin to understand qualitatively which ones should be connected and which ones shouldn’t, based on the value of the data created. As the costs of connecting remote nodes on the network continues to fall, businesses will be willing to make the necessary investments in order to help them optimize their operations.

この特定業務にフォーカスした巨大なデータのソースは、インダストリークラウドネットワークに接続させるであろう新たな数百もののセンサーから集まるだろう。2017年、どのようなモノは繋がるべきでどれは繋がる必要がないか、生み出されるデータの価値によって、私たちは質的に理解し始めるだろう。そして、リモートネットワークのノードに接続するコストが下がり続けるにつれて、企業はオペレーションの最適化のために必要な投資をしようと考えるだろう。

  • qualitatively [副] 質的に、性質的に 
  • node [名] 結び目、中継点、(ネットワークの)ノード

That will lead to another series of M&A buyout battles, as large tech and telecom giants like Google, Cisco, IBM and Verizon seek to create a dominant IoT cloud. Cisco’s $1.4 billion deal for Jasper Wireless was an early move, and there will be more deals like it, and non-tech suitors will also be in the running.

これは新たなM&A競争を引き起こす。GoogleCiscoIBM、Verizonといった巨大なテクノロジー企業や通信会社が支配的なIoTクラウドを作り出そうとするのに応じて。CiscoによるJasper Wirelessの14億ドルでの買収はその始まりだ。同じような買収が今後も行われ、さらに非テクノロジー企業も競走に加わってくるだろう。

  • dominant [形] 支配的な 
  • suitor [名] 企業買収しようとする会社
  • in the running 競走に加わって

 

Against this backdrop, startups that build businesses aimed at specialized vertical markets will thrive. One area we think will show promise is building applications for deskless workers.

このような状況に対抗して、特定市場に集中したビジネスを築き上げていたスタートアップはさらに成長するだろう。このような流れは、デスクレス・ワーカー向けアプリケーションの市場が有望だと考えられる。

  • backdrop [名] 背景
  • thrive [動] 成長する、反映する
  • show promise 有望である

 

Deskless workers in industries such as healthcare, construction, retail and transportation have so far been neglected by the many recent improvements in enterprise applications. These workers who spend their days on their feet or in the field account for 80 percent of the global work force. Yet spending on applications aimed at this type of worker has historically accounted for only a small fraction of the $250 billion that companies spend on software each year.

ヘルスケア業、建設業、小売業、運送業といったデスクレス・ワーカーは、最近のエンタープライズ向けアプリケーションの改善の恩恵を今のところ受けていない。デスクレス・ワーカーは全世界の労働力の80%を占める。しかし、このようなタイプの労働者向けのアプリケーションへの支出は、歴史的に見ても、年間2,500億円の企業によるソフトウェア関連支出のうちのほんの一部でしかない。

 

One thing these workers have in 2017 that they didn’t have before is an array of increasingly sophisticated and powerful mobile devices: Smartphones, tablets, drones and augmented reality headsets. These devices, and the opportunity to put the useful data they generate in the hands of these workers, will create the market incentives necessary for developers to meaningfully improve these applications.

デスクレス・ワーカーたちが以前は持っていなかったが2017年に手に入れるものとはなにか。それはスマートフォンタブレット、ドローン、ARヘッドセットといった、ますます洗練されて強力になった多様なモバイル端末だ。これらのデバイスと、これを使ってデスクレス・ワーカーの手から生成される有用なデータは、彼ら向けのアプリケーションをデベロッパーに改善しようと思わせるインセンティブを生み出す。

  • an array of 勢揃いの、多様な
  • meaningfully [副] 有意義に、意味深く

 

The end result creates a virtuous cycle that will prove impossible to resist for large companies both inside and outside of the traditional spheres of technology. It will make 2017 the year of the industry cloud.

最終的な結果として好循環が生み出され、そして、従来のテクノロジー業界の内外問わず、巨大企業に対抗するのは不可能であることが証明されるだろう。こうして2017年はインダストリークラウドの年と呼ばれることとなる。

  • virtuous cycle 好循環
  • sphere [名] 球、分野、領域

AI、マシンラーニング、ディープラーニングの違いとは(英文和訳)

https://tr2.cbsistatic.com/hub/i/r/2016/11/14/7b655c8d-b92e-4eff-bca4-d244b1ec7e15/resize/1230x/719a0dc41165b08ec37cf88bfc68a7e0/hires.jpg

英語のリーディングを鍛えるために英語の記事を和訳してみた。訳の正確さは全く保証しません。間違いのご指摘や、より良い和訳のアドバイスなど歓迎です。英語学習者の方がリーディング教材として使ってもらえたら最高です。

 元記事 (Source): Understanding the differences between AI, machine learning, and deep learning - TechRepublic

 

Understanding the differences between AI, machine learning, and deep learning

AI、マシンラーニング、ディープラーニングの違いとは

 


Artificial intelligence, machine learning, and deep learning have become integral for many businesses. But, the terms are often used interchangeably. Here's how to tell them apart.

AI(人工知能)、マシンラーニング(機械学習)、ディープラーニングはビジネスシーンでも不可欠なものになっている。しかし、これらの用語はしばしば取り違えられて使われていることがある。それぞれの違いを解説しよう。

  • integral [形] 不可欠な
  • interchangeably [副] 入れ替えて

 

With huge strides in AI—from advances in the driverless vehicle realm, to mastering games such as poker and Go, to automating customer service interactions—this advanced technology is poised to revolutionize businesses. But the terms AI, machine learning, and deep learning are often used haphazardly and interchangeably, when there are key differences between each type of technology. Here's a guide to the differences between these three tools to help you master machine intelligence.

自動運転の分野からポーカーや囲碁などのゲーム、コールセンターにおけるやり取りの自動化まで、AIの大きな進歩はビジネスに革命を起こそうとしている。しかし、AI、マシンラーニング、ディープラーニングという用語は技術的に重要な違いがあるにも関わらず、入れ替わっていたり、でたらめな使い方をされていることがある。ここではこれらの違いを解説する。

  • stride(s) [名] 進歩、発展
  • realm [名] 領域、分野
  • be poised to 〜する用意ができている、〜する構えだ
  • haphazardly [副] でたらめに

 

Artificial Intelligence (AI)
人工知能(AI)

AI is the broadest way to think about advanced, computer intelligence. In 1956 at the Dartmouth Artificial Intelligence Conference, the technology was described as such: "Every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.”

コンピューターの知能の進歩を考える上で、AIは最も広範囲なものとなる。1956年にダートマス会議において、AIのテクノロジーに関してこのように説明された。『学習や知能に関するすべての側面は、原理的には機械で模倣可能だと言える』

 

AI can refer to anything from a computer program playing a game of chess, to a voice-recognition system like Amazon's Alexa interpreting and responding to speech. The technology can broadly be categorized into three groups: Narrow AI, artificial general intelligence (AGI), and superintelligent AI.

チェスをプレイするプログラムから、通訳したり会話で返事をしたりできるAmazon Alexaのような音声認識システムまで、AIというと様々なものを引き合いに出すことになる。このテクノロジーは広義では3つのカテゴリーに分けることができる。弱いAI(特化型AI、Narrow AI)、人工汎用知能(AGI)、そしてスーパーインテリジェンス(superintelligent AI)だ。

  • refer [動] 参照する、言及する、引き合いに出す

 

IBM's Deep Blue, which beat chess grand master Garry Kasparov at the game in 1996, or Google DeepMind's AlphaGo, which in 2016 beat Lee Sedol at Go, are examples of narrow AI—AI that is skilled at one specific task. This is different from artificial general intelligence (AGI), which is AI that is considered human-level, and can perform a range of tasks.

IBMのDeep Blue(1996年にチェスのグランドマスターであるGarry Kasparovを倒した)や、Google DeepMind社によるAlphaGo(2016年に囲碁でLee Sedolを倒した)は弱いAI(特化型AI)の一例だ。このAIはある特定の作業が得意である。これは、様々な作業ができて人間レベルの知能と言われる、人工汎用知能(AGI)とは異なるものだ。

 

Superintelligent AI takes things a step further. As Nick Bostrom describes it, this is "an intellect that is much smarter than the best human brains in practically every field, including scientific creativity, general wisdom and social skills." In other words, it's when the machines have outsmarted us.

スーパー・インテリジェンス(Superintelligent AI)は物事をさらに進歩させる。スーパー・インテリジェンスは「科学的な創造性、全体的な知恵、社交能力を含む全ての分野において、人間の最も優れた知能よりはるかに賢い」とNick Bostromは説明しており、すなわち、これは機械が我々を出し抜く瞬間を意味する。

  • intellect [名] 知性
  • outsmart [動] 出し抜く、裏をかく

Machine Learning (ML)
マシンラーニング(機械学習、ML)

Machine learning is one subfield of AI. The core principle here is that machines take data and "learn" for themselves. It's currently the most promising tool in the AI kit for businesses. ML systems can quickly apply knowledge and training from large data sets to excel at facial recognition, speech recognition, object recognition, translation, and many other tasks. Unlike hand-coding a software program with specific instructions to complete a task, ML allows a system to learn to recognize patterns on its own and make predictions.

マシンラーニングはAIの一分野で、その核となる原則は機械がデータを取得して自ら「学習」することだ。MLは今AIの中で最もビジネスへの応用が期待されている。MLは知識や大量のデータセットからの学びを、優れた顔認識、音声認識、物体認識、翻訳など、様々な作業にすばやく適用することができる。

  • excel (at) [動] 冴える、優れる、卓越する

 

While Deep Blue and DeepMind are both types of AI, Deep Blue was rule-based, dependent on programming—so it was not a form of ML. DeepMind, on the other hand, is: It beat the world champion in Go by training itself on a large data set of expert moves.

Deep BlueとDeepMindはいずれもAIの一種であるが、Deep Blueは人によるプログラミングに依存しているルール・ベースAIであり、ML形式ではない。一方で囲碁の世界チャンピオンを倒したDeepMindは、大量のプロ囲碁棋士棋譜データセットによって自らトレーニングする。

 

Is your business interested in integrating machine learning into its strategy? Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft and others offer machine learning platforms that businesses can use.

あなたの会社は機械学習をビジネス戦略に取り入れることに興味があるだろうか。Amazon、Baidu、GoogleIBMMicrosoftなどはマシンラーニングのプラットフォームを、ビジネスへの活用のために提供している。


Deep Learning
ディープラーニング

Deep learning is a subset of ML. It uses some ML techniques to solve real-world problems by tapping into neural networks that simulate human decision-making. Deep learning can be expensive, and requires massive datasets to train itself on. That's because there are a huge number of parameters that need to be understood by a learning algorithm, which can initially produce a lot of false-positives. For instance, a deep learning algorithm could be instructed to "learn" what a cat looks like. It would take a very massive data set of images for it to understand the very minor details that distinguish a cat from, say, a cheetah or a panther or a fox.

ディープラーニングはMLの一部だ。ディープラーニングは現実世界の問題を解決するために、脳内の意思決定を模倣したニューラルネットワークなどのMLのテクニックを利用している。ディープラーニングは高額になりうる上に、自らを強化するために非常に大きなデータセットを必要とする。その理由は、学習アルゴリズムで理解しなけらばいけないパラーメーターが非常にたくさんあるためだ。そして初めのうちはそれらのパラメーターは多くの誤判定を起こすのだ。例えばディープラーニングアルゴリズムは猫の見た目の「学び方」を教えられる。猫をチーターや黒豹やキツネと区別するための非常にマイナーな詳細まで理解するためには非常に大量の画像のデータセットを使う。

  • tap into 〜を利用する、〜との関係をもつ
  • false-positive 誤判定


As mentioned above, in March 2016, a major AI victory was achieved when DeepMind's AlphaGo program beat world champion Lee Sedol in 4 out of 5 games of Go using deep learning. The way the deep learning system worked was by combining "Monte-Carlo tree search with deep neural networks that have been trained by supervised learning, from human expert games, and by reinforcement learning from games of self-play," according to Google.

前述の通り、2016年5月、DeepMind社のAlphaGoプログラムが囲碁ディープラーニングを使って、世界チャンピオンLee Sedol を5回中4回勝ち越した時、AIの偉大な勝利が達成された。Googleによると、ディープラーニングを機能させる方法は、「人間のプロの対戦を用いた『教師あり学習』で訓練されたディープニューラルネットワークによる『モンテカルロ木探索』と、セルフプレイによる補強」を組み合わせること」だという。

  • reinforcement [名] 強化、増強、補強
  • Monte-Carlo tree search モンテカルロ木探索
  • supervised learning 教師あり学習

 

Deep learning also has business applications. It can take a huge amount of data—millions of images, for example—and recognize certain characteristics. Text-based searches, fraud detection, spam detection, handwriting recognition, image search, speech recognition, Street View detection, and translation are all tasks that can be performed through deep learning. At Google, deep learning networks have replaced many "handcrafted rule-based systems," for instance.

ディープラーニングも使ったビジネスアプリケーションも存在する。それらは非常に大量のデータ、例えば何百万もの画像を使って、特徴を認識することができる。テキスト・ベース検索、詐欺検知、スパム検知、手書き文字認識、画像検索、会話音声認識ストリートビュー検知、翻訳はすべてディープラーニングによって実現しているものだ。例えばGoogleでは、ディープラーニングネットワークは多くの「手作りルールベースシステム」を置き換えられた。

  • fraud [名] 詐欺

 

Deep learning is also highly susceptible to bias. When Google's facial recognition system was initially rolled out, for instance, it tagged many black faces as gorillas. "That's an example of what happens if you have no African American faces in your training set," said Anu Tewary, chief data officer for Mint at Intuit. "If you have no African Americans working on the product. If you have no African Americans testing the product. When your technology encounters African American faces, it's not going to know how to behave."

ディープラーニングは非常にバイアスの影響を受けやすい。例えば、Googleの顔認識システムが公開された当初、非常に多くの黒人の顔をゴリラとタグ付けしてしまった。「これは黒人のアメリカ人の画像がトレーニング用のデータセットなかった場合に起こることの一例だ。」とIntuit社のMintでチーフ・データ・オフィサーを務めるAnu Tewaryは言う。「もし黒人があなたのプロダクトチームで働いてなかった場合、黒人の画像でプロダクトをテストしなかった場合、あなたのテクノロジーは黒人の顔に出会ったとき、どう振る舞ったらよいかわからなくなる」

  • susceptible [形] 影響を受けやすい
  • roll out 公開する、公表する

 

Some also believe that deep learning is overhyped. Sundown AI, for instance, has mastered automated customer interactions using a combination of ML and policy graph algorithms—not deep learning.

人によってはディープラーニングは誇張されているとも考えている。例えば、Sundown AI社は自動カスタマーインタラクションをディープラーニングではなく、マシンラーニングとpolicy graph algorithmsによってマスターした。

  • overhype [動] 誇大広告する

 

『統計学が最強の学問である』を読んだ

2013年に発売した本ですが、
西内啓『統計学が最強の学問である』を最近になって再読したのでメモをしておきます。

統計学が最強の学問である

統計学が最強の学問である

とても刺激的で、わかりやすくて、勉強になる良著でした。

ビジネスにおいて「データに基いて考える」というのはとても大切で、
そのためには統計リテラシーが必要なのかなと。

おそらくビジネスの世界には絶対的な真理というものはなくて、演繹法的な考え方だけではすべてを説明できない。
だからこそ統計学を使って帰納法的に説明することが重要なんだと思う。

ビッグデータというものについて

数年前から注目されている「ビッグデータ」については以下のように書かれている。

データをビッグなまま解析することが、どれだけの価値を生むのかどうか、果たして投資するコストに見合うだけのベネフィットが得られるのかどうか、わかっているのでろうか。(P37)

適切なサンプリングさえすれば、必要な情報を得るためのコストが激減する(中略)にもかかわらず、ビッグデータに関心のあるビジネスマンは、しばしばビッグデータをビッグなままで扱うことにしか目が行かないのだ。
(P47)

「まず正しい判断に必要な最小十分のデータを扱うこと」
(P54)

ビッグデータ」に関する技術は確かに素晴らしい技術革新の賜物で、それで得られるものは大きい。
でも実際、それほどすべての人にとってビッグデータ分析というのは必要にはならないのではないか。


一定のサンプル数を超えると、それ以上集めても標準誤差はあまり変わらなくなる。つまりスモールデータ(サンプル)を統計的に分析するだけで、ビッグデータ(全数)を分析するのと大きく変わらない結果が得られることは十分あるという。
大金を投じてまで、その小さな誤差を埋める必要があなたに(あなたの会社に)あるのか?ということ。


あくまで統計学に興味を持つ入り口としての入門書という感じで、実際にデータを扱って統計を取るにはより専門的な本で学ぶ必要があるのかも知れないが、読み物としては十分、というかとても面白い。