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酒とライブな日々(?)って感じの日記でしょうか。

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Vintage Trouble目当てで、ヨコハマ赤レンガの音楽フェス Greenroom Festival 2018 で贅沢に時間を過ごす

Vintage Troubleが参加するというのでVT目当てで、ヨコハマ赤レンガで開催された、音楽フェス Greenroom Festival 2018を見てきました。とても「明るくて」「クリーンで」「名前の通り、グリーンもたくさんな感じ」のとってもいい雰囲気のフェスでした。

もともとのサーフィンミュージックとかってあんまり興味なくて、音楽の趣味はあっていないのですが、とはいえ、いくつか気になるバンドもあり、また逆にあまりガツガツせずに、ゆるりと潮風を感じながらビールを飲みながら聴こえてくる音楽を楽しむ感じで過ごせました。

音楽的に聞けて嬉しかったのは、特に以下の3つ。

  • Vintage Trouble さすが圧巻のパフォーマンス!
  • THE King ALL STARS 加山雄三!すごすぎ。あんな風に年取りたい. そしてバックのメンバーもツボ
  • SOIL&”PIMP”SESSIONS 各メンバー魅力的で見ていても楽しい。実はここのステージは「無料」だったらしい。来年はチケット買わずに周辺で一日過ごすのもありかも 笑

ゆったりと贅沢な時間を過ごすことができました (^^)

1 HOPEFUL RD
VINTAGE TROUBLE
BLUEN
2015-08-21

外出先でのメモ取りについて ( Evernote, workflowy, Boostnote, Dropbox Paper ) #gdgtokyo

IMG_3985

週末や夕活、イベントなんかに参加した際、どのようにメモを取るかというのは、みなさんの悩みだとは思います。そういった場面で、「メモ」を取り、それを「Stock」するための特殊な条件としては、

  • 机がないなど、PCが使えるとは限らない
  • 逆にPCが使える場合は使うこともできる
  • プレゼンや雰囲気を写真で撮影したいことも多いから、スマホのカメラも使う
  • とは言え、電池や通信の問題で、その場でもPCやスマホ、さらに (積極的にも) 手書きのメモを併用することがある
  • 場合によってはVoice Recorder的に音声を録音する/できる場合もある

といった具合で、とてもInputのメディアが多様であるというのが特徴かなと思いました。

そんななかで、PCとスマホで簡単にSyncができるというのは必須条件になります。たとえば、前半はPCでメモを取っていたが、電池が切れてしまったからスマホで続きを書きたい、とか、後半の懇親会で人と話をする際に、PCで取ったメモをさっと確認したいとか、帰りの電車で忘れないように名前をメモる、なんて具合。簡単に、PCとスマホを行き来したくなります。

もちろん、そんなアプリ/サービスはたくさんあります。幾つか試したものについて感想と、現在の結論を書いてみました。

Evernote

Evernote - Evernote

ご存知Evernote。私もかなり愛用しています。Mobile版も使っていますから、これ一択でもいいのですが、、使っている人はわかると思うのですが、Evernoteのエディタは、ややごてごてしすぎで、シンプルでなく、、出先の小さな画面で使うにはいまいちなんですよね。どちらかというとEvernoteは倉庫(Write Once & その後の検索と閲覧)という感じで、そこで直接ドキュメントを編集したり、考えをまとめるというのには、あまり向いていない気がします。今後は是非、Markdown対応等、シンプルなエディタ進化に期待したいです。

workflowy

WorkFlowy - FunRoutine INC

workflowyはアウトラインプロセッサーと呼ばれるジャンルのメモ・エディタです。これも悪くないのですが、その場でのメモはそこまでここで構造化したいわけではなく時系列に取れればよかったりするので、ちょっとスタイルと合わないんですよね。また、いずれにしても、workflowyでつくったアウトラインを、何らかExportしてやる必要もでてきます。やっぱりこのツールはInput「だけ」のものじゃないなと。。

Boostnote

Boostnote - プログラマー向けメモ帳アプリ - MAISIN&CO., Inc.

Boostnoteは、メインはPC (開発者) 向けのMarkdownメモアプリなのですが、Mobile版もあって、Dropboxをストレージに利用して、PCとMobileで同じメモをとることが可能です。PC版がとってもいい感じ(かつOSSで応援したい)というのもあり、Mobile版も使ってみましたが、ややイマイチなUIでして、、これは断念しました。

Dropbox Paper

Paper by Dropbox - Dropbox

最近、Dropboxが初めたPaperというドキュメント編集のアプリはすばらしいです。(今回のユースケースでは使いませんが)共同編集機能があったり、入力もキーボードでのMarkdown的なスタイル設定と、Mobile版のGUIでのスタイル設定も、なんかいい感じにシームレスになっていたり、Youtubeのリンクを貼り付けると簡単に埋め込みのプレビューを出してくれたり、、、とにかく、メモを取るのが楽しくなる気持ちよさがあります。PC版、Mobile版もとても快適に行き来できます。

唯一の悩みは、「メモをとる」のはいいのですが、じゃぁ、保存(Stock)はどうするか、という点。

結論

案外、簡単な結論でした(笑)

Paperで作成/体裁を整えたメモを、ブラウザで選択しEvernoteにコピペ。これでスタイル等もそのままキレイに反映して、Evernoteに保存することができました。アプリによってはスタイルがいまいちな場合もあるのですが、Paper→Evernoteは問題なさそう!(ただし、前述した埋め込みプレビューは見えなくなります)

paperev


デジタル/ネット中心の全体の「思考のインプット/整理/アウトプット」のフローはこちらの記事で書いてみましたが、案外、リアルな学びの場でのインプットも多いものです。いずれ、このオフラインでのInputも、フローの図に追加したいなと思います。

ご参考になれば、また、他にオススメがあれば教えてください。

そういえば、初めて Google I/O Extended のイベントに参加しました。ハンズオン(codelab)の時間もあり、Google I/Oをちょっとだけかも(?)しれませんが疑似体験でき、すばらしかったです〜 イベントやってくれたコミュニティのみなさまお疲れ様でした〜

お金以外の価値の流通手段は? / 教養としてのテクノロジー を読みました

伊藤 穰一さん 著の 教養としてのテクノロジー―AI、仮想通貨、ブロックチェーン を読みました。サブタイトルに具体的なテクノロジーが併記されていますが、本書の主題はテクノロジーの解説ではありません。テクノロジーの進化の真っ只中にいる joi さんが、おそらく肌感覚で感じている、このままのテクノロジーと資本主義(=Scale is Everything)だけでは、明るい未来はないのではないか、という危機感について書かれていると思います。

ちょうど時期を同じくして、国谷裕子さんの SDGsを知ろう 、という講演を聞きましたが、ここで伝えられた「このままでは私達の住む地球環境が壊れてしまうという強い危機感」にもタイムリーにつながる内容でした。

本書では、テクノロジーが「経済」「社会」「日本」にどんな変化をもたらしているか、そしてもたらそうとしているか、どんな未来にするべきだろうか、が論じられていますが、特に私の中でも気になったテーマは「経済」と「社会」に関係する、「働く」ことと、その価値に関しての部分でした。

現在、貨幣経済ができ、価値が「お金」に換算され、流通されるようになった。しかもその「お金」同士は為替という仕組みを使って世界中で交換可能になった。一方、「お金」に換算できないものの価値が正しく評価できなくなっている。そんななかでブロックチェーンを初め、暗号通貨、デジタル通貨といった技術が一般的になり、お金とは別の「価値定量化と交換のシステム(Token?)」が発明されようとしていると思います。

コミュニティ(同じ価値観を持つ人が所属する場)の中でしか通用しないかもしれない、でもコミュニティの中で通じる「コミュニティや他者のための活動」をうまく定量化し、さらに大事なのは、それを何らかの形で交換できる仕組み、が重要なインフラになるのではないでしょうか。これはグローバルに1つである必要はなく、分散したコミュニティ/システムの中でそれぞれが価値として残ればよい(デセントライゼーション)のです。

しかし、これは決して新しい概念ではなく、古くからある身近な例でいえば、お手伝いの「肩たたき券」とかも、それでしょうし、Facebookの友達の数や「いいね」の数なんかも近いところかもしれません。SDRs の目標達成のための重要な仕組みである、二酸化炭素排出権の売買/交換、なんかもこれにあたると思います。OSSで公開される「ノウハウ」や「技術」もそうかもしれません。

貨幣の原則はWikipediaによると、「価値尺度、流通手段、価値貯蔵の3機能を持つもの」とあります。いろいろと身近なところで、コミュニティでしか通用しない「貨幣」がある気がします。その貨幣やコミュニティ自体の「信頼」をブロックチェーンなどの技術で担保できると、ローカルな「貨幣」が流通可能になり、面白いことが起こる予感がしました。

最後に、全体から気になったキーワードをメモ。

  • シリコンバレー(と資本主義)のゴールは「Scale is Everything」になってしまっている
  • シンギュラリティ教
  • 働くことがイコールお金ではない、アテンション・エコノミー
  • いまのICOは最終的に損をする被害者がいるような仕組みの上に成り立っている、からダメ
  • ブロックチェーンなど新たなテクノロジーを考える視点において、大事なのは、効率化によるコスト削減ではなく、デセントライゼーションに向かうこと
  • ローカリティに学ぶべきこと、と、ローカルをつなぐ自動運転車というモビリティの関係
  • 自分の人生における「生きがい」を考えることが教育の本質
  • 足るを知る More than enough is, too much
  • ムーブメントには「ハッピー」が必要

さらっと読める本なので、他の人にも読んもらって、それをネタに議論などすると面白いかもしれません。


最近、聞きたいTech系Podcastが増えてきて困る件 / エンピリカルソフトウェア工学

日本のTech系podcastといえば、Rebild.fm . 私もクラウド系の開発プロジェクトに従事したころから聞き始め、もう数年。そこから、ゲストつながりなどでいくつか購読している podcast が増えてきています。

Podcastの良いところは、読書と違って、自転車での移動中に聞けるところ。さらに変化の早いTech系の情報にも効率よくアクセスでき、ど真ん中の人の意見なんかも一緒に聞けるので、キーワード・予備知識取得に最適で、オススメです!

が、オーディオなので、全部聞いているとかなりの時間が必要になるので、Overcastで1.5x速くらいで聞いています。ちゃんと作り込んだ商用番組とは違ってユルイところもあるので、これくらいのスピードがちょうどよいというのもあります。

そんな感じで、だんだん聞きたいpodcastが増えているのですが、そんな中で、また毛色の違う感じものが面白かったのでご紹介もかねて紹介です。

Misreading Chat は、中年プログラマの森田と向井がコンピュータサイエンス周辺の論文を雑に読んで感心する Podcast です。就業後に会議室からこっそりお送りします。

Episode 03: New Grads Struggle / Data Scientists Strive新入社員の苦労とデータサイエンティストの苦悩

私は、ここのところ、ソフトウェア開発とデータに興味があるのですが、紹介されていた論文が、「エンピリカルソフトウェア工学(経験的ソフトウェア工学)」という分野でした。私も知りませんでしたが、こんな分野あるんですね〜 論文というと硬いイメージがありますが、ちょっと雰囲気が違うようで、ソフトウェア開発関連を分析してみた「分析レポート」的な感じで、自分の興味にもちょうどあって、興味深かく聞けました。

たしかにソフトウェア開発では、要件管理や成果物(コード)管理などさまざまな部分で「データ」が溜まっており、それらの活用が、ソフトウェアの品質改善だけでなく、生産性の改善のために活用/研究されはじめているんだなぁっと。さらに、これらの研究に基づく施策やチーム運営・会社経営・人材育成は説得力をますのは違いないと感じました。まさに、この分野は、いま流行り(?)の、PeopleAnalytics のハシリとして、先行事例的に学ぶべき事例が多いかもしれませんね。


ドコモのシェアサイクルの東京広域実験範囲が、大田区にもやってきました!

最近は都心ではよく見かけるようになった、赤いシェアサイクル


なぜかわかりませんが、同じドコモ(?)のシステムとパナ(?)の自転車を使っているのですが、なぜか「区」単位で運営しており、よってもってアカウントも区、ごとに作る必要があるという不思議な状況。でもそもそも同じシステムでもあるので、最近は「広域実験」といって、別の区で借りた自転車を別の区で返すことができるようになっていました。

そして、ごく最近、そこに「大田区」も仲間入りしました!つまり羽田から乗って、銀座で乗り捨てできるわけです。これはすばらしい!これで、繋がったエリアは、江東区、千代田区、港区、中央区、新宿区、文京区、渋谷区、品川区、大田区の9区。

さらにそのニュースとともに、「スマホアプリ」がリリースされていたのに気づき、早速使ってました。アプリからは各サイクルポートの検索や、ポートにある自転車の台数がわかります!が、ありえないほど残念なことに、実際借りるにはウェブページに飛ばされて、そこで毎回ログインをして、、という感じ。。何とかしてほしい。

気を取り直して、さっそく地元近くの大田区のとあるステーションを検索すると、3台アベイラブル!いいね。向かったのですが、なぜかそのポートには4台?。そこまではいいのですが、全部電池が20%ほどしかない!これは困った。銀座まで行きたいので途中で電池切れはいや。そういえば、どれくらい電池残量があると適切なのかはわからないなぁ。気分的に50%くらいは欲しかった。そんなこんなで、今回は利用せずに、いつも通り電車で行くことにしました。うーん。残念。

にしても、ちょっと頑張ってほしいなぁ。ニューヨークのCitibikeがあまりに最高だっただけに、ギャップに愕然としてしまいました。。とはいえ、まだまだ発展途上と思いますので、この勢いで頑張ってほしいです。応援していますー

コミュニティサイクルへの要望まとめ

  • スマホアプリは便利なので、ログイン情報を覚えるなどもっとシームレスに検索から利用まで使えるよにしてほしい
  • 自転車はしっかり整備してほしい
  • 加えて、もっとポート増やしてほしい

そういえば、メルチャリはいつ東京に来るのかな?

[books] 統計学が最強の学問である | 西内啓 はビジネスでデータを扱うのにとてもよい入門書でした

前々から気にはなっていたのですが、昨年度に会社に入ってきた新人さんの机においてあったので、「これは!」と借りて読ませて頂きました。私は現在は、データ分析にまつわる業務をしているのですが、仕事の中で感じてきたようなことがしっかりと明文化されており、非常に納得感の高い内容となっていました!一緒に働くメンバーにも、是非読んでもらいたい。


引用が多くなりますが、ざーっくり整理してみました。

ビッグデータ時代の、データへの向き合い方

統計学のビジネス活用の本質は「目的に対し何をしたらよいかという示唆を与えること」

はじめに「疫学の父」と呼ばれる ジョン・スノウのコレラの分析の話がでてきます。この話は以下のページによくまとまっていました

Argonauta:Newsletter:No.3:書評 'Snow on cholera' - 疫学の原点

非常に大きな意義のある仕事を成し遂げたスノウですが、

残念なことにスノウの主張は「科学的ではない」あるいは「確実な証拠がない」として学会や行政からは退けられたが、彼の助言に従ってコレラに汚染された水の使用を止めた町ではぱったりとコレラの感染が止まった(p.14)

というのはなかなか興味深い点です。いつの時代もKKD。いや、19世紀から何も変わっていないというのは問題ですね(笑)

このように

エビデンスは議論をぶっ飛ばして最善の答えを提示する。もちろんデータの取り方や解析方法によって、どれほどのレベルで正しいと言えるのか、どこまでのことを正しいと主張して間違いがないのかは異なってくる。しかしながら、エビデンスに反論しようとすれば理屈や経験などではなく、統計学的にデータや手法の限界を指摘するか、もしくは自説を裏付けるような新たなエビデンスを作るかといったやり方でなければ対抗できないのだ(p.18)

そして、いまやITと統計学の蜜月の時代。そんな、ビッグデータ時代に、あえてサンプリングによる情報コストの低減を、しっかりやり、トライ&エラーの方に重きをおくのもとても大事。データが大きすぎてはトライのコストも高くなるし、エラーの確認となればなおさらだ。

「まず正しい判断に必要な最小十分のデータを扱うこと」を推奨している...必ずしも最初からすべての解析を全データで行う必要はないのだ...結果を見ながらいろいろな手法やデータの切り口を試すという探索的解析においては、特にトライ&エラーの回数が重要になる。(p.54)

このあたりのプロセスと思考が、「普通の」の正しい仕様を作ってそれを実装していく答えのある「ソフトウェア開発」とは大きく違う点だと思う。いままで、ソフトウェアエンジニアでしっかり開発してきた方ほど、全く違うマインドセットになるので注意が必要になると思います。

データ分析の価値基準

データ分析の価値基準は

「その解析にかけたコスト以上の利益を自社にもたらすような判断につながるのだろうか?」という視点(p.58)

自社に利益をもたらすためには、「うーん・なるほど」だけではなく、さらに一歩先の「リアクション」が必要。そのような具体的な行動を引き出すために必要なのが、3つの問い。

1. 何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?

2. そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?

3. 変化を起こす行動が可能だとしてその利益はコストを上回るのか?

この3つの問に答えられた時点ではじめて「行動を起こすことで利益を向上させる」という見通しが立つ(p.59)

この3つの問いに、真摯に向き合い応える分析、それをビジネス意思決定者から引き出す分析が、本当に重要と思う。

説得力を高めるための、統計的検証による、「有意な差異」

データの中から、何らかの誤差とは考えにくい偏りを発見すれば、それは重要な示唆に富む仮説となる。こうした有望な仮説を抽出するスピードと精度こそが現代における統計学の第一の意義であり、うだうだ会議で机上の空論を戦い合わせることなどよりもよほど有益だろう(p.95)

データを見てデータドリブンで判断していこうぜ、という雰囲気は、明らかにでてきていると思う。が、そこに対して、このデータは本当に信用していいデータなの? その問いに応える手法はやはり重要。そこが崩れると誰も信用してくれなくなるし、やっぱりそれではKKDとあまり変わらない。分析からでてきたデータをみせた上、そのデータがどれほど信用できるのか、もしくはできないのか、客観的な目安が提示できるようになりたい。

とりあえずランダムに実験する価値

正解のない判断を個人のセンスに任せるぐらいなら、とりあえずランダム化して定期的に評価する、というやり方の方が長期的なメリットは大きい(p.121)

こういった実験的なアクションを継続して取れ、さらにそこからの学びを得て、次に活用する、そういった意志決定方法がより成長につながる、というのは面白い気づきだと思う。もちろん行動を起こすためのコストは場合によってはあるだろうが、逆に言えば、いかにそれを最小化し、行動につなげられる仕組みが作れるか、これが不確実な時代でチャンスを掴む者とそうでない者を分けるのだなと改めて感じた。個人のレベルでいえば、そういう環境に自分の身をおく、そういう環境を選ぶというのも重要と思う。

21世紀の統計家には求められるスキルは

その後、具体的な分析手法(回帰、マイニング、予測など)が、ひと通り紹介された上で、

ポイントは予測モデルから今後何をすべきかを議論したいのであれば、回帰モデルの方が役に立つ。こうした違いを理解したうえで適切な手法を選び分けることが、21世紀の統計家には求められるのである。(p.244)

統計学と計量経済学の「本質的」な違い、と我々のチャレンジ

この2つの学問は本質的な哲学が違う。

統計学は「帰納的」であり、計量経済学は「演繹的」。あるいは「実証」と「理論」。(p.259)

さらには、「工学」と「科学」も似ているかもしれない。我々がビジネスの世界で、データをより「科学的に」扱いたい、と取っているアプローチは、この2つの哲学の合流点なのかもしれないし、そうでありたいなと思った。

似たタイトルのシリーズがたくさんでてますが、「実践編」いつでも見れるようにと私も買いました。他は読み比べてませんが、「実践編」はより実践的と思います。


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