冷に耐え、苦に耐え、煩に耐え、また閑にも耐えて、激せず、騒がず、競わず、随わず(そわず、従わず)、自強してゆこう。
安岡正篤
こんにちは、西田です!
最近私の周りのアメリカ人の間ではウンザリ間が広がっています。
連日流れてくるガザの悲惨な状況のニュースを前に、自分たちの国は(イスラエル以外で)唯一停戦に反対し、さんざんウクライナに対して「軍事、金融支援」を行ったウクライナ戦争は敗戦が濃厚になり、連日大挙して押し寄せる不法移民から自国の国境を守れず(リンク)、インフレに対して給料が追いつかず自分たちの生活はますます苦しくなる。
こうした状況を前に、多くの国民は何か変化を求めているのですが、今年の選挙はまた前回と同じ選択肢(バイデンとトランプ)という状況に何かウンザリしてしまうのでしょう。
しかしこんなときでも、いやこんなときだからこそ、周りに流されることなく、自分にできること、自分に求められていることを毎日に着実に実行していく、精一杯改善していくことが重要なのではないかと個人的には思っています。
Exploratoryでは現在次のメジャー・バージョンであるv10に向けて開発をしている最中です。より多くの人たちが自分の手でデータを取って、仮説、実験、検証のプロセスをより簡単に、より素早く回していけるようになることで、より良い意思決定を行っていけるようになり、さらにより真実に一歩でも近づいていけるようになればという思いの下、様々な機能強化を行っています。
それでは、以下データ、AI、意思決定関連の記事の紹介です。
最近の興味深いデータ関連記事
2つのタイプの知識 - AIによって置き換わるもの、置き換わらないもの
アマチュアは何か(What)を知っていて、プロはやり方(How)を理解している、とはよく言われます。この2つは「知識」いう意味を考えるうえで重要な点です。
もちろん、何かを知っているというのは大事ですが、それ以上にやり方を自分のものとして理解しているかどうかがより良い意思決定を行うためには不可欠ですし、ビジネスや仕事で成功するかどうか、実り多い人生を実現できるかどうかの違いにつながります。
こちらの違いを簡単にエッセイとしてまとめたので、ぜひ読んでみて下さい!
アメリカのAI関連ロビー活動が185%上昇
これまでもこのニュースレターやセミナーなどを通して伝えてきたことですが、アメリカでは現在AIの規制に関する議論が活発です。AI関連テック企業のトップが首都ワシントンに呼ばれて議会などで公聴会が開かれたりしていますが、そうした表のパフォーマンスとは別に裏では政治家、官僚組織、テック企業の間で様々な駆け引きが行われています。つまり、ロビー活動です。
それを裏付けるかのように、このAIに関してのロビー活動がこの一年の間に185%も上昇したとのことです。
AI Lobbying Up 185% - Link
GoogleやMeta(Facebook)などおなじみのテック企業以外にも、Tesla、ByteDance(TikTok)、Palantir、Nvidia、OpenAI(ChatGPT)などを含め450にも上る組織がこうしたロビー活動を現在活発に行なっているとのことです。
アメリカ陸軍は戦闘アドバイザーとしChatGPTをテスト中
US Army tests AI chatbots as battle planners in a war game simulation - Link
先週も話したことですが、現在のAIは政治的に極端なバイアスを持っています。これはGoogleのAIだけでなくChatGPTにおいても同じようなバイアスを持っています。
リベラルWokeなAIによって化けの皮を剥がしたGoogleと民主主義の危機 - リンク
さらにChatGPTのようなAIは、間違った答えをもっともらしく答えるというハルシネーションすることもしばしば起きます。こうしたChatGPTをアメリカ軍が使うほど怖いことはないと思うのは私だけでしょうか?もちろんアメリカ軍は市民を誤爆することが日常茶飯事なので、彼らにとってはそのへんは問題ないのかもしれませんが。
今週のデータ
TWD# - 白人男性だけ給料が上がらない国、アメリカ
あまり知られてない事実なのですが、実はアメリカではこの20年ほど白人男性の給料だけが実施ベース(インフレ調整後中央値)でほぼ上がっていません。
そしてその間に、アジア人女性に抜かれることとなりました。
今回は人種や男女の違いによってアメリカではどのように給料が変わったのか、そしてなぜ白人男性にトランプは支持されるのか、データを元に解説しました。
Exploratoryのセミナー
#131 - 営業の最重要指標 - 売上、営業利益率、顧客あたり売上、顧客獲得コスト
よく営業またはセールスの仕事をされている方たちから、データドリブンになるために見ておくべきKPI(Key Performance Indicator)指標は何かという質問をよく受けます。
そこで2週間ほど前に、営業またはセールスであればどんな業界でも最低限押さえておきたい5つの重要なKPIの紹介と、その計算および可視化、さらに簡単なダッシュボードの作り方までデモを交えて紹介するセミナーを開催しました。
新規顧客からの売上 / 既存顧客からの売上
利益
利益率
顧客あたりの売上
顧客獲得コスト
録画のほうが公開されてますので、興味のある方はぜひご覧ください。
データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング #34
毎回人気のデータサイエンス・ブートキャンプですが、次回開催は今月3月となっております。
今回も東京でのクラスルームでの対面授業形式での開催となります。
ビジネスのデータ分析だけでなく、日常生活やキャリア構築にも役立つデータリテラシー、そして「よりよい意思決定」をしていくために必要になるデータをもとにした「科学的思考」もいっしょに身につけていただけるトレーニングとなっています。
データサイエンス、統計の手法、データ分析を1から体系的に学ぶことで、ビジネスの現場で使える実践的なスキルを身につけたいという方は、ぜひこの機会に参加をご検討ください!
日時: 2024年3月26日(火), 27日(水), 28日(木)
場所:東京八重洲(対面形式)
Exploratoryユーザー会 #31
3月29日(金)に「Exploratory ユーザー会 #31」を開催します。
今回より、ユーザー様主体のユーザー会として運営していくこととなりますが、内容の方はこれまでと基本的に同じく、ユーザー様が普段行われているデータ分析やデータ活用事例を発表していただく予定です。
今回から新たにライトニング・トーク(LT / Lighting Talk)や学生の方の発表枠も追加され、より内容が盛りだくさんとなっております。
Exploratoryユーザーの方はもちろん、データやExploratoryに興味のある方はぜひお気軽に遊びに来て下さい!
今回のニュースレターは以上となります。
それでは、素晴らしい残りの週末をお送りください!
西田, Exploratory/CEO
KanAugust