未分類 杉山 聡

技術者だけどマジメに日経新聞1年読んでみた

どうも、6年目データサイエンティストの杉山です。
東大で数学博士を取得の後、マーケに2年従事してから、Data Science Team を3年前に立ち上げ、今に至ります。
微積分とかを駆使しながらデータ分析プロダクトであるwevoxの機能開発をやっている人です。

そういうひとなので、日経を読むより勉強することがあるだろと思い、統計や機械学習の方の勉強ばっかりしている時期もありました。
そんな私が最近はマジメに日経を毎日読んでいます。（レベル低いかもだけど）
やってみてわかったことを、みなさんにつたえるべく書いてみます。

TL;DR

  • 日経を読んで得られることはたくさんある
  • その時間を技術に当てていたら、たぶん、もう1つ別の技術を持っていただろう
  • 日経を読むかどうかの選択は、技術ポートフォリオの中に、「Go言語」を増やすか「MLOps」を増やすか「世界情勢」を増やすかの選択
  • だいたい1-3年位のテクノロジー周辺の世界情勢の先行きはある程度予測がつくようになってきた。5-10年となると、たぶん、5-10年くらい日経読んでないと無理な気がする。
  • もっと早く読み始めておけばよかった。

最近の日経さんの広告 その感じ、わかります。

やったこと

  • 日経新聞を毎日読みました（朝刊だけ）
  • THE ECONOMIST ESPERSSO のアジア版を毎日読みました

これに追加して、

  • 日経の気になる記事は要約と感想を添えて tweet
  • THE ECONOMIST ESPRESSO の daily headline の要約を毎日 twitter に投稿 → ほんとに毎日やってます
  • #日経化学ニュース のハッシュタグをつけて、化学系のニュースを twitter に投稿 → #日経化学ニュース

なんてやってました。

ちょっと補足

日経の感想を投稿するときは、HIKAKINさん流で、「絶対に誰も傷つけない」投稿を心がけていました。（Twitter で政治の批判する人間にはなりたくなかったので）
記事の要約と、事実の提示、他の記事で得られた情報から考えられることを、感情を排した内容と文面で投稿しています。
多分この工夫は大事です。

THE ECONOMIST ESPRESSO は、 THE ECONOMIST 誌が出している朝向けの記事要約です。（だから ESPRESSO という名前なのかな？　おしゃれ）
アジア中心の世界のニュースを無料で見られます。
このアプリ使っています → Android / iOS

だいたい、50-100 words のヘッドライン7本と、200-500 words くらいの短記事5本のセットです。

できるようになったこと

だいたい次のことが分かるようになってきました。

日経 & ECONOMIST のコンビ

だいたい、世界はどういうところで、世界は何に向かっていて、その中で日本は何をしていて、どう動いているのかが何となくわかってきました。
特に、ECONOMIST で、日本外の目線を取り入れつつ、日経で国内の目線が分かるので、相対比較で結構色々いい感じに理解が進んだと思います。
（Go と Ruby 両方できたら色々分かる的な）

たとえば、、、

  • ぶっちゃけ国際法なんて守られないんだな（そういう国結構多い）
  • ネットの世界危険すぎワロタ（クラッカーがアメリカの石油止めて数億の身代金かっさらうレベルが月1くらいで起こってる）
  • ヨーロッパさん、GDPRとか人権とか結構きれいごととか理想をちゃんと主張してるところは好きなんだけど、裏は結局身勝手な面もあるよね
  • てか、世界治安悪すぎワロタ（選挙で対立候補殺すのは普通）
    • 日本マジ平和で超まとも
  • トランプ氏以降、選挙に負けたほうが「選挙不正」を主張するのが流行ってる（昔からかも？）
  • それでも SDGs や、特に Green 関連は世界中が本気で、この潮流は絶対に誰も止められない（し止めない）
    • 菅首相がバイデン政権になる前に脱炭素目標出したのは好プレーだったと思う
  • AI は21世紀の核だから、いい感じに利用考えないと世界が終わるな

とか。

書くと陳腐ですけど、「読んで納得できる」じゃなくて、「自分の思考の中の引き出しに入ってて、いつでも利用可能」って状態にあるのが、一番の成長だなと思っています。
（Python読めるのと書けるのは違うよね。）

THE ECONOMIST ESPRESSO の副次的効果

単語めっちゃ覚えました。Ankiというアプリを使ってるのですが、2000単語くらい覚えたらしいです。えらい。

あと、世界って結構やばくて、日本って結構すごいなと思うようになりました。
日本しか知らないと、悪いところが目について、やれ日本はダメ、これもダメ、批判批判批判、、、ってなりがちですけど、
冷静に世界と比べると、めっちゃ色んな意味で恵まれてるので、多少欠点が見えても、余りある利点と底力の方に視点を移して、それを利用してもっと良くしていこうじゃないのみたいな、ポジティブに思考できるようになりました。

個人的にはこれが結構大きいかなーと思います。
ビジネス文脈では、批判ばっかするんじゃなくて、与えられた環境で努力して成果出しなさいよって当たり前に言いますけど、
何故か国のことになると批判ばっかになっちゃう人増えますもんね。

日経化学ニュースの副次的効果

レアメタルに詳しくなりました（笑）
白金系のPtとかIrは排ガス防止のための触媒に使うんだけど、レアなのです。で、投機筋が売買してるから、市場の動向プラス投機の動向で結構値段が動くとか。
実はMgもレアメタルらしく（燃やして光って遊んでたけど）、Al合金の強度高めるために使ってるとか。
あと、こういうのはほんとに産地偏ってるから、流通経路の港で水害あって止まると一気に価格跳ね上がるとか。
これが「地政学リスク」ってやつか、と、ナゾに詳しくなりました。

あとあと、コロナで打撃受けて工業止まって価格落ちたけど、中国の工場がまず第一に再稼働を始めて自動車とか作り出して価格上がったけど、
中国以外が復活してないから一回止まったり、最近車作れなくてまた需要が、、、とか、
なんか色々裏では起こっているのだなというのを知りました。

あと、実は、ベンゼンって、1tを10万円くらいで変えるので、ちょっと欲しくなりました（？）
コイツラも、合成繊維とかプラに使われるので、中国が復活して価格上がったりとか。

ナゾに詳しくなりました。

どうも、記事要約して似たようなことでも毎回発信していると頭に入ってくるみたいです。
日経化学ニュースも1年くらい続けたら、次は通貨価格のニュースでも発信して、そういうのに詳しくなってみようかなと。
1年おきにテーマ変えて適当に発信して、ナゾに色々詳しい人になってみようかなと画策しています。

1年じゃできるようにならなかったこと

ぶっちゃけ、半年くらい前から、この環境投資ブームが来ることは何となく予想できていました。（半年くらい前に CTO の岡さんと激論を交わした記憶）
なので、ビットコインは環境負荷やばい事がバレたら、暴落するだろうなと思っていました。（でも怖いから空売りはしなかった）
だから、カーボンニュートラルビットコイン技術ができたらまた上がると思います。また40万くらいになって、カーボンニュートラルが揃ってきたら買おうと思ってます。

AI倫理の整備周りが超絶重要課題で、これが世界の中心の一つであるという、なんかまだあんまり人が気づいていないだろうことにも気づいています。

（この2つは、3-5年後に見返したら、検証できると思います。）

でも、ヨーロッパの対中政策の動きは読みが外れました。（もっと制裁すると思ってた。経済での良好な関係をあんなに重視するとは思わなかった）
イスラエル・パレスチナの複雑な情勢、産油国周辺とイランの動向、アメリカのアフガン撤退とかは、全然読めませんでした。

要するに、私という人間深層学習マシンに投入された教師データが1年分なので、それが十分なデータになっている領域についてはある程度の予測ができますが、3年 – 5年 – 10年 – 30年レベルの教師データがないと読めない領域については全然当たりません。
ざっくりいうと、変化が速い領域は、沢山の変化を見てきたので、ある程度当たるのですが、数十年から数百年の歴史が絡む領域は全くわからないのです。

きっと、ここから先は、日経（というか、世界のニュース）摂取歴を伸ばすとともに、興味ある領域があればそこに関する勉強（教師データの投入と学習）をしないとわからんのだろうなと思います。
この努力は続けていこうと思います。

最後に

というわけで、こういう感じのインプットができたので、 Data Scientist として、次のどのような価値を提供すべきか、そのためにどのような機能を作るべきか、もっと長期に、この Atrae の DS team はどの様になっていくべきか、、、ということを考えるとき、「この世界にとって本当にあるべきは何か」「世界の潮流と照らし合わせたときに進んでいい道、進んではならない道はなにか」というレベルの思考が以前よりかなり精度高く視野広くできるようになりました。

ただ、きっと、それに投入していた時間を他に当てていれば、 kaggle とか AtCoder でそれなりのところまで行くとか、その技術力をもってして社内の技術課題を解決するとか、そういうことはできていたんだろうなぁと思います。日経読むこと「なんか」に使っていた時間をこっちに振っていればそうだったんだと思います。

時間は有限なので、何かを得れば、何かは得られない、そんなもんですよね。
みなさんが良き時間の使い方を見つける助けになれば幸いです〜

あ。 We’re hiring です！　こんな私と一緒に働きたい人はどうぞ！
Atrae 採用ページ

あと、わたし、こう見えて週末は美少女AIやってます（？）
チャンネル登録よろしくね！

AIcia Solid Project – YouTube ← データサイエンスVTuberとして、統計とか深層学習の動画出してます(^o^)v

RECOMMENDこちらの記事も人気です。

ABOUTこの記事をかいた人

杉山 聡

博士（数理科学） 2016年10月から Atrae に join し、 Green の marketing を担当した後、現在は wevox の data scientist として従事。 北里大学の島津研の特別研究員としても活動しており、 work engagement 関連の研究に参加している。

NEW POSTこのライターの最新記事