何事も経験である。これは間違いない。問題はどこまで経験するかである。何かことを成すには人生は短い。

とりあえず私は、あるカテゴリーに関することについては、50回と決めている。10回や20回では足りないことがあるからである。実感を人に意味のある形で伝えるには、それくらいの経験が必要と考えられるからである。どういうカテゴリーかというと、ぶれの大きさが問題となる時である。世の中の一般的なことから、目の前のことがどれだけぶれてしまうかが大事となることは多い。

結婚とか就職とか、そういうものは50回もすることはないだろう。そういうことは、経験者から話を聞くなりアドバイスをもらうことが肝要である。そして50個くらい話を聞くまでは、その人の話に振り回されてもいけないとも言える。そうしない限り、「こんなはずでは無かった」と後で思う公算は極めて高い。こんなはずではなかったと思うことを受け入れるより仕方ないのである。逆にその横でこっそり「ここは天国だ/この人と結婚できてずっと夢心地だ」と思っている人もいるだろう。(注意:私はこの話を頭の中だけで思いつきで書いているので、言葉通りに気にし過ぎる必要はない。通常の人生論的なことを書くと、想定外の事態は楽しむことが人生の醍醐味であり、無闇に皮肉っても何も始まらないだろう。)

ある現象の20回の観察では、ぶれの大きさの見積もりを、真のぶれの大きさに比べて、0.7倍以下または1.3倍以上に間違ってしまう確率が5%ある。50回だと、同じ5%の危険性で0.8倍以下または1.2倍以上となる(95%の確率で0.8倍から1.2倍に収まる)。5%の間違いなんて大きいか小さいかは、それは別の難しい問題であるが、日常生活の人との交際で自分以外の人について公平な判断を下したり、社会生活の中で重大な決断を何度も繰り返す立場になった時には、それくらいの慎重さを意識するというポリシーを持ち続けることが大事だと私は考えている。もちろん、状況が差し迫っているときなどはそんな慎重さは求められないだろうけれども。

もう少し数学的に精密な説明を続ける。ここで「ぶれ」と書いたのは、標準偏差σのことである。σはギリシア文字の小文字で「シグマ」と読む。観察結果の代表値として、よく使われる物に「平均値」があるけれども、その次に大事なのがσであり、それは「平均値からの差の二乗の期待値の平方根」として数学的に定義される。平たく言うと、個々の観察結果は、真の平均値に一致することはないであろうから、まず最初に平均値からの差を考え、その次に、プラスの差もマイナスの差もプラスとするために二乗してしまい、そのプラスの値について、多数の観察結果での平均値を考える(多数の観察をしたときの平均値となるであろう値を「期待値」と呼ぶ)。二乗された値の期待値であるから、二乗という操作の逆の操作である、平方根の操作を加える。平方根は電卓の√(ルート)というボタンに対応する。

さて、一回だけの観察結果にはだまされやすいのと同じように、どんなに多数の観察をしても、平均の推定値は真の値からのずれが生じる。同じように標準偏差の推定値にもずれが生じる。平均値の推定値はそんなに大きくずれないが、標準偏差σのずれは結構大きくなってしまう。そういうことがあるから、世の中の未知の現象に対して、とても大きいこととか小さいこととか、知らぬゆえの過小評価・過大評価がついて回る。


「世の中のどんなことでも受け入れる器の大きな人」になりたい、なんて夢見がちなことを言う人は、とんでもない経験をいくつもする前に、合理的に次のように考えることが良かろう。標準偏差σの推定値が真のσに比べて何倍にずれるについて、分布を計算するのである。その結果は次のグラフの通りである。ある分布からの値を多数並べて、全体の中で下からx%の値を「xパーセンタイル」と呼ぶ。グラフの横軸は「観察回数または経験回数(n)」であり、グラフの縦軸は、99.8パーセントタイル、97.5パーセントタイル、83.3パーセントタイル(上から6分の1)、50パーセントタイル(中央値に等しい)などを書き込んだ。比較のため、1±1/√(2n)を書き込んだ。



このグラフの作成には、χ二乗分布を用いた。まず、自由度nのχ二乗分布の値をnで割って平方根の操作をした値の分布を考えた。そして、パーセンタイル値を求めた。

今回は扇風機の話の続きである。強い風が吹く日は、窓をたくさん開けることができないから、一つの窓だけに強力な扇風機を3台並べてみて、そして、空気の流れがどうなるか実験してみた。

すると、なんだか、気圧の変化を体で感じるのである。気のせいにも思われたが、飛行機に乗った時のような感覚なのである。ところが、同じ事を感じる人は、会社のフロアにいた何人もの人が感じたのである。気になるので、「たぶん」の結論ではあるが、以下にいろいろ考察したことをメモする。長いメモになってしまったが、結論だけを書くと意味不明になるように思われるので、推論の過程を記すこととした。

何ヶ月も、風呂ではなく、シャワーだけを浴びて、その後で、久しぶりに風呂に入ると、お腹に水圧を感じた経験を持つ人はいないだろうか。たったの数十センチの水圧でも体は感じている。

体はいろいろ「微妙な感覚」を備えているらしいことはよくある話で、それはそれで、統計学を駆使するなどして解明したいとも思っている。まず、医学部の知り合いによると、人間の耳の鼓膜は大変繊細な器官であり、鼓膜全体で空気の分子一個分の大きさの空気の振動を捉えると言う。また、広大な砂漠を数ヶ月かけて渡るキャラバンの隊長は、なぜだか自分の地図上の場所を感じ取ることで、オアシスの場所に正確に行き着くという。人間の話に限らなければ、渡り鳥は地球の磁場を感じるそうだ。

とはいえ、まず「どうして気圧の変化を体が感じるのか」物理的なメカニズムがありうるかどうか、考えてみる。普通の人間の体の表面積は15000平方センチメートルで、一気圧の空気は1平方センチメートルに1キログラムの力を掛けているから、それだけで15トンの圧力が四方八方からかかっていることになる。仮に、実際の気圧の変化を想像するために、水をストローで垂直方向に5センチメートル吸い上げる力の分をフロア全体の気圧にかけてしまったとしよう。これについての根拠は次のようなものである。今、一つの換気口に沿って、かなり強めの風が出入りしている。口から吸ったり出したりする息でその強さを再現したら、ほっぺたや唇の感覚で感じる力は、グラスに入った液体の飲物を5センチくらい吸い上げるくらいの力があるように思われるし、それから何倍も違うことは考えにくいからである。

話を続けると、1気圧は水10メートルに相当するので、0.5%の気圧の変化を与えたことになる。ということは、体にかかる気圧による力を75キログラム変えたことに相当する。 気圧によって、体を押しつぶそうとする力を75キログラムも変えたのだから、体が感じ取ることはありうる話である。

とはいえ、大気圧の標高差で考えると、これはたったの50メートルである。これは高層住宅に住んでいる人ならそれ以上の力の変化を受けているはずであるから、何でも無いはずである。そんなことで体が反応していたら大変である。とはいえ、敏感な人ならありうるかもしれない。高層マンションに住むのが落ち着かない、と言う人はいるからである。

たぶん、体が感じ取っているのは、ゆっくりした気圧の変化ではなく、秒単位のぶるぶるした気圧の変化を感じ取っているように思われる。扇風機がぶるぶる回っているのに同調して、気圧が0.01%くらい(体全体に与える気圧による力の差としては1.5kgくらい)を秒単位で、ぶるぶる振動させているのを感じている、とすれば、なんだか合理的な気がする。飛行機の中だって、ジェットエンジンによる空気の与圧で同じ事が起きていそうだ。体全体でマッサージャーの振動を受け取っているようなものだ。ひょっとしたら、みんなの肩こりが治るかも(?)。

飛行機の中でアルコールを飲むと早く酔いが回る。今、会社のフロアでお酒を飲むと同じように酔いが回るかもしれない。

あんまりにも興味深かったので、メモ。



これはある論文に記載されていたものから作成したもので、女子大生156人に食品のテレビコマーシャル30本を見せて、上記のような形容詞20個が当てはまるか7段階評価させたものをある方法で分析した結果を示している。その分析方法は、因子数5の因子分析であり、図に示したのは、各コマーシャルが持つ5個の各因子がどれだけ20個のそれぞれの形容詞に影響を及ぼしたか計算したもの(因子負荷量)を行列のように表したもの(因子負荷量行列と呼ぶ)。

数の羅列にすると、意味を人間が瞬時に読み取ることが困難となって、メモにならないので、因子負荷量行列の各要素の数は次のルールで表記した。黒い四角(■)は0.25、縦棒(l)は0.05、ピリオド(.)は0.01を表す。それぞれの数は小数点以下第二桁までに四捨五入した。たとえば、"■■lll...."は 0.25×2＋0.05×3＋0.01×4 = 0.69 を表す。百分率を5進数で表記したようなものである。負の数はマイナスの記号の代わりに▽をつけた。

因子分析と因子負荷量行列についての詳細な説明は略。

チームラボではたまに読書会を行っています。
読書会のテーマは
"人に勧めたい本"を1冊5分でプレゼンです。

今回はゲストも多数来てくれて、１３冊の本がプレゼンされました。

  アンケートで読書会の感想を集めています。よければ改善案ください。
また、議事録はかなりいい加減に取っていて、Ust聞いて書き直したりはしてないので、
「あんまりだ」と思った方はメールもらえると嬉しいです。

プレゼンされた本

1. tks その数学が戦略を決める
2. nktn ななちゃんのたんじょうび
3. yn 腑抜けども、悲しみの愛を見せろ
4. tsk まつもとゆきひろ コードの世界
5. kr ラスコーの壁画 +王ドロボウジン
6. ingk CODE2.0
7. ksg 働き方革命
8. kbys 桜
9. fjn 「人たらし」のブラック心理術
10. エンジェル 覚悟のススメ
11. ssig22 「武王の門」と破滅
12. mn ヒューマンコンピュータインタラクション
13. あまやん 消える「新宿二丁目」

 

1.tks その数学が戦略を決める

・僕が喋ってたので議事録取ってません
・UST録画失敗しました

・コンピュータ・数学をつかうと何ができるか?
・間違いないと思っていることはたいてい間違っている
→10年後のワインの値段：出来た直後に評論家が飲んで評価して決める→ほとんど当たっていない
コンピュータを使い降水量・日照で判断できないか？ →評論家がメタメタに→予想はだいたい当たっていた
・数字を使って統計を取ったほうがいい
思いこみはだいたい間違ってる 相関性が低い
・どんなことでもコンピュータに入れておくと統計が取れる→信頼性の高い未来の予測＝labのレコメン
・頭の使い方を「コンピュータにどういうデータを食わせるか」に変える

、ついでに前回の読書会で、別の人が紹介した感想を

---------以下は引用です-------------------------------------------------

自分的には本年度の読書会NO.1の本。全俺が泣いた。ラボのすべての人に薦めたい。

テーマは非常に多岐にわたり、どれも興味深いのだが、特に絞るなら、
「計算機が安くなり、統計がカンタンに取れるようになったことにより、ホワイ
トカラーの没落が、SFじゃなくて本当に起こる」
というテーマが重要だと思う。

これまで、「専門家の意見」と言われていたものは、多くが単なる個人的な偏見に基づいている。実例として、一流の法律家数十人と、わずか６個のパラメータしか与えられていない統計で、2002年の連邦最高裁の判決の内容を予測したところ、どの法律家も単純な統計予測に勝てなかった。これは判決が裁判官の単純な偏見に基づいていて、法的判断をしない単なる統計的予測だけで十分予想できてしまうのに対し、法律家は自身の偏見から逃れられないからである。

たとえば「映画のシナリオ」であるとか、「教育」であるとか、これまで統計に晒されていなかったものが次々に統計の前に晒されていく様子は圧巻である。人間の直感がいかにあてにならないかが証明されてしまったのだ。こうして医者や銀行の融資担当者といった専門家が、統計に置き換えられるようになっていく。

従来、コンピュータの分析結果を見て専門家が結論を出していたが、それより、専門家の推測の結果をコンピュータに見させて、コンピュータに判断させたほうがはるかに精度が高いという。統計処理によってその専門家の偏りを修正できるからだ。今後、人間の仕事は、判断ではなく、コンピュータに提供するデータを生み出すことに移っていくだろう。

ただしこの本は、かなりうまく行った事例だけを紹介しているので、実際やってみると計算機では何の結果も出ない場合が多いだろう、とS博士が言ってました。逆に言えば、うまく計算機化できる事例を見つければもうかるわけですね。

ほかにもさまざまな重要なテーマがあるが、この本を読むと、社員が聞いても電波ばかりでわからないと思っていた猪子さんの言っていることがわかってくる。
計算機がどのように世界を変えるか、猪子さんが普段言っていることとかなり共通する点があるからだ。

なお、このレビューよりずっとためになるレビューを紹介。
http://d.hatena.ne.jp/hachi/20080501#p5
あと関連として、ホワイトカラー労働の100年後を予想したすごい読みものを紹介。
http://cruel.org/krugman/lookbackj.html

------以上は引用です----------------------------------------------------
 

２.nktn ななちゃんのたんじょうび
・録画忘れました ごめんなさい
・アマゾンにもなかったです ごめんなさい

nktnです。もともとゲームの企画をやってましたが、今はサイエンスをいろいろなところに使う企画をやってます

絵本で、薄いムックです。まるまる５分で音読できるぐらい
・ななちゃんがおめかし、お母さんが農家の仕事でつきっきり 牛にかかりきりでケーキが作ってもらえない
・友達がいろいろなプレゼントをくれるけれどななちゃん悲しい
・おばあちゃんと裏山に行って笹をとり、庭のさくらんぼをとり、鶏の卵をとってごはんにする ななちゃんたのしくなってきた
・ごはんを食べるところでお母さんがきて「こんなにごちそう作ったんだよ」
・今子牛が生まれたところ お誕生日おめでとう
・アナログの世界のもので深く子供の心に入ってくるもの

これまでずっとデジタルの仕事をしてましたが、この本はデジタルがまったく使われていない。４年間かけて、まるでジブリの映画を撮るぐらいの労力、取材、ストーリー制作がされている。
福音館という営利企業でこういうことができるのはすごいと思いまして、ものづくりの考え方で刺激を受けました。

3.yn 腑抜けども、悲しみの愛を見せろ

プレゼンの模様

個人的に読書会をやっていて、チームラボの読書会のやり方とちがい、じっくり読んで感想を言いあう、と言う形の読書会をやってます。

ぜんぜん違う読書会を見てみたいと思って参加しました。

話の内容がわかっても面白くないので、ストーリーは置いといて、どのぐらい自分が本谷有希子を好きかという話をしたいです。

自分がはじめて本谷有希子の声を聞いたのは、「彼氏彼女の事情」というアニメの声優をやっていましたときで、そのときからずっと追っかけています。
深夜にずっと「演技モノ」というジャニーズの人が主役のドラマをやっていますが、本谷有希子はそのうち１本の脚本も書いています。
他にも最近新刊が出てるのですが、家族とのやりとりの中でコミュニケーションが取れない、いびつな形の愛を書いてます。画像検索していると本谷有希子がえらいかわいいので、ぜひ見てほしい

4.tsk まつもとゆきひろ コードの世界

プレゼンの模様

某メディアテクノロジーラボにいます

まつもとゆきひろはRubyの伝説的なプログラマーですが、Rubyは１５年ぐらいの歴史がある言語です。
この本はまつもとさんがRubyだけでなく、言語についての様々なことを書いています。
プログラムを書く上で、デザインパターンという言葉があるのですが、もともとは建築用語で、ちょうど興味がありました。
プログラムにはずっと興味があったが、仕事としてプログラマーやったことはないのですが、
Ruby on railsのなかでDRYと言う言葉が出てきます。Dont repeat yourselfという意味なのですが、
この本では、だいじなことは何度も出てきます。プレゼンとプログラムではだいぶ違いますね。
この本は重版のちょい前に買ったので、１週間ぐらいじっくり読んで、間違いを見つけたりもしました。

中身を見ると、Rubyについて、「自分がほしい言語を作った」「自分がやりたいことをやりたい」という思いが伝わってきて、プログラム好きとしては感銘を受けました。

質疑応答
なんでRubyがバーっと普及したんでしょう？
＞僕の理解でよければ...Rubyは全体をオブジェクト指向として作られていて、
その作りのきれいさ、ブロック構造（公開関数とか）が、普通のプログラマーでも
簡単に使える形で使える

作りがきれいだと、コードが短くなる？
＞そうです。
・そうでありながら、スクリプト言語としての良さも持っている
・拡張がしやすく、やわらかいつくりをしている
・Ruby on railsの作者も、言語を選ぶときに他の言語の候補もあったが、最終的にやりたいことがしやすいということでRubyを選んだそうだ
＞メタ言語として、Rubyそのものを書き換えるみたいな事をしやすいのもいいんじゃないか

それは、もともと考えていたのかな？
＞考えもあったし、利用者の志向も

5.kr 王ドロボウJING+ラスコーの壁画 (２冊)

プレゼンの様子（途切れ途切れでした。ごめんなさい）

春から某社で仕事します 学生です

技術書が多いと思ったのでマンガ持ってきました。

・ボンボンのマンガ 絵が雑だったのが面白かった
・ＪＩＮＧが盗む課程でいろいろな人を助けていく
・絵を描くけれど思ったように書けないストレス→友人に勧められたラスコーの壁画
・壁画について哲学的にこんこんと説明
・これからデジタルに アナログ的なものをつきつめていくには？ デザイナーはそれを考えるべきだと思った

このマンガの絵にはすごく惹かれていて、今はデジタルの表現がどんどん進化していて、ますますデジタルばかりになると思うのですが、生の絵とかアナログな部分をすごく大事にしたいと思っていて、この２冊に惹かれました

6.ingk CODE2.0

プレゼンの模様（途切れ途切れです）

ローレンス・レッシグのCODE2.0です。
著作権、ライセンスと行った、非常に使いにくい概念を、なんとかして「使いやすい形で著作権かんりをすることで、文化を広げる」という考え方でクリエイティブ・コモンズを作った方でもあります。
分厚い本ですが、本にどんなことが書いてあるかというと、
「世の中を作るチカラは４つである
・法律
・慣習とか
・ 市場
・アーキテクチャ」
僕らが生きている世界は物理法則があるのですが、僕らの生活をまるまる監視するようなことは、物理的な制限でできないわけです。
だが、インターネットの世界では、すべての監視ができるように設計すれば、できてしまう。
インターネットの世界で何ができて、できないかは、技術者の設計／思想によって決まってしまう。
技術者の立場から考えると、プライバシーとか著作権の問題、インターネットができた事による新しい問題は、興味を持ち、どうあるべきかをかんがえることがすごく大事なんではないかと思える。
自分たちが良いと思われる設計をする、良い人に投票する、などなど

なんでCODE2.0という名前なんですか？
ダブルミーニングだとおもいます

CODE1.0との違いは？
改訂版なのですが、初版からの5-6年の間の事件についても触れられています

・今の社会通念とぶつかることでもやるべきか？
技術的に可能であればやるということはない
社会通念と自分の思想の違い(exストリートビュー) どちらが正しいかはわからないが自覚的である必要、プライバシーとか
出来てしまったから仕方ない、プライバシーはなくなってしまえ、は間違い

7.ksg 働き方革命 駒崎弘樹

録画コケました 。ごめんなさい。

チームラボの新卒（開発）です。

最近新書で出た本で、ワークライフバランスの本です。
これから日本は少子高齢化になるわけですが、仕事ばっかりやってると日本がもっと少子高齢化してしまうわけです
この作者もワーカホリックだったのですが、自分の子育てを考えたとき、その働き方では子供を育てられないと考えた。
そのときから、あらゆるツールを使ってワークライフバランスを実現させようとし、させた課程が、わかりやすく語られています。

具体的にどうやったことが書いてあります？
＞たとえば、「17:00-で絶対に帰るときに、一番大きいのは心理的な障壁だった」みたいな話とか

時間を整理する中でいろんなものを捨てたと思うのですが、一番大きいのはなんだったのだろう？
＞昔は部下のあらゆる行動をレビューしていたが、仕事をまかせるようにしたとか、
メールの返信を、なんでも返信したのではなくてスケジューリングしたとか

8.kbys 桜

録画コケましたごめんなさい

社員の友人です 大学５年です

桜に関するいろいろな知識がすごくたくさん詰まっていて、花見の時期にはウザがられるぐらい重宝されます。桜はバラ科であるとか、どのような古典で登場したとか。
自分の卒論の参考文献としてもつかったのですが、しっかりした本であるにもかかわらず、くだらない部分の知識まできっちりと調べて書いてあります。

この「ものと人間の文化史」は非常に魅力的で、"はさみ"とか"サケ・マス"といった身近なものに至るまで、プロジェクトXばりの感動的なアツい歴史が詰まっています。

どういう経緯で興味を持ってるのですか？
＞自分の大学図書館には全巻そろってますが、見て身近なものも入っているので惹かれました。

普通に買えるのですか？
＞4000円します 法政大学の強欲さが伺えます

9.fjn 「人たらし」のブラック心理術

社員の友人 です 大学５年です

プレゼンの様子

就活してるので面接が苦手で、この手の自己啓発本をいっぱい読んでます
この手のシリーズは、どれもよく売れる割りに中身が薄いのですが、この本は中身があります。
けっこう読んでいて、うなずける内容が多い
「人たらし」というのは、「人と良い関係を築く上での、コミュニケーション技術」を指していて、
どうすれば「人たらし」に慣れるかのテクニックが書いてます。
プレゼンの最後は必ず"イ"で終わると、笑って終われるとか。
この本を読んで就活がんばろうと思います

＞著者の人はどんな人たらしなんですか？
心理学者なんですが、

＞ブラックな話は書いてあるんですか？
あんまり書いてありません。普通でした。
"こういう発言をしてると嫌われてる"とか、そういう相手のステータスの見分け方はちょっとブラックでした

10.エンジェル 覚悟のススメ

プレゼンの様子

ラボの新卒（マーケ）
阪神の金本選手の自伝です。ぜひ読むべきです。
金本のことを知らないと面白くないのですが、42歳でフルイニング出場を世界一長く続けている選手です
プロ入りしたときは、レベルの高さにビビっていた金本が、「２年後には一軍」「次はレギュラー」と覚悟して成長していく様子が書かれています。
チームラボでは「気持ちが大事」とよく言われますが、気持ちは人に言われても出ず、自分で決めないと出ない。
好きな話として、"ケガと思わなければケガじゃない"。
自分のモチベーションを上げるにはすごくよかったのでぜひ読んでみてください。

11.ssig33 武王の門 と 破滅

プレゼンの様子

今日は破滅の話をします。北方謙三の本で、アツくてカッコいい男たちが九州独立を目指して戦うがついには夢が潰えていく、という南北朝時代の話です。
北方謙三は何冊も、アツくてカッコいい男たちが、夢を追って戦うが破れて潰えていくという話を書いていて、どれもベストセラーになっています。
ジェイムズ・エルロイのLAコンフィデンシャルとかも破滅の話です。

ハッピーエンドも良質なコンテンツですが、破滅もコンテンツの価値が高い。
アンパンマンも、バイキンマンの破滅をみんなが楽しむのです。
破滅＝死なので、死もコンテンツなのです

少しチームラボなのでwebサービスの話をしたいのですが、今のwebサービスは生を肯定しているが、ぜひ死に向かう破滅ウェブサービスが現れるのを楽しみにしている

ウェブによって自分がリアルに破滅していくようなサービスがあると良いです

12 .mio ヒューマンコンピュータインタラクション

ちょっと仕事の関係でぜんぜん人前に出れないとのことでUST止めました
インタラクションの企画で未踏に出したりしてます。

最近、wiiとかDSとかで、ペンやリモコンといったインターフェースが注目されています。
キムタクのMr.brainも、研究所にタンジブルインターフェースがあったり、新しいインターフェースが注目されています。

薄いのに3～4000円しますが、最近のインターフェースがひとわたり書いてあって、オススメです。

デバイスとしてこれから盛り上がりそうな気がするのは何でしょう？
＞3Dモニター、加速度センサー、方位センサーとか？

12.あまやん 消える新宿二丁目

プレゼンの様子(その後のダラダラも入ってます)

ゲイカルチャーで有名な新宿二丁目の話です。

・薔薇族の副編集長の著書
・町の成立 特定の嗜好を持った人が集まった時にいかに成立していくか →各地のゲイバーの人々が新宿歌舞伎町の一角にどんどん集まってきた ＝秋葉との類似(ヤミ市でラジオの部品が売られていたこと)
・町の存続にインターネットが関わっている
・秋葉＝インターネットを使って全国に有名になった
・二丁目＝インターネットがバラバラにした
今まではコミュニティがなかった インターネットの登場によりインターネットに流れてしまった ランドマークがなくなったことによりほころび始めた
・秋葉も二丁目も国が介入してくるようになった
副都心線が目の前に来ることによって独特の空気がなくなりつつある
・新宿へのの文化論、秋葉との比較

町の存続にインターネットが深く関わってきているところ、趣味の町であると言うことが、秋葉原と新宿二丁目が似ている。
ただし、アキバはインターネットで発展している町だが、二丁目はインターネットで町がバラバラになりつつある。
もともと、ゲイはおおっぴらに活動できなかった。インターネットはそのゲイカルチャーをより地下に潜らせる効果を生んで、その結果二丁目という町がなくなりつつある。
１Fが本屋２Fがグッズ屋３Fがサウナという象徴的なハッテンバがあったが、それもなくなってしまい、二丁目はなくなりつつある。
また、適度に駅から遠かった２丁目が、秋葉原同様、再開発により空気が薄くなってきている。
そうした、秋葉原と新宿二丁目の２つの町の歴史、今後を考えた本として、すごくおもしろい

他に気になっている街は？
＞日暮里と田端のあたりです。 繊維問屋があって、コスプレイヤーの人が遷移を買いに着ている。インターネットではそう言う情報が提供され、古い町に新しい文化が入ってきている。他の街からの飛び火が入ろうとしているのが面白い

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長丁場でしたが、参加の皆様、ブログ見てくれた皆様、ありがとうございました！

 

アンケートで読書会の感想を集めています。よければ改善案ください。

※読書会でクリアケースの忘れ物がありました。A4の紙が入ってます。
心当たりの方はtakasu@チームラボドットコムまでご連絡ください。



　読書会参加皆様


チームラボ読書会、急な会議室移動や大声で多くの方にご迷惑をおかけし、
集合時間をブログに書き忘れて参加者の皆様にも
ご迷惑をかけたにもかかわらず、

　・IT勉強会カレンダーに入ってた

　・１３回のライトニングトーク

　・ゲスト９名、ラボ社員も入れ替わり立ち替わり延べ３０名ぐらいの参加

　・最大40名弱ぐらいのUstream視聴

　・twitterロボ「今日の人気URL」に取り上げられる

　　http://twitter.com/ninkiurl/status/2030259589



　と、だいぶ成功しました。
　数日中には議事録をラボブログにアップしたいと思います。

また、
http://www.ustream.tv/channel/team-lab

に、録画したUstreamが保存してあります。

　（何回か通信切れたので途切れ途切れですが）


　いい本を見つけて読みましょう

　ありがとうございました。

会社には20台くらい扇風機があるが、それでも暑い、という声があるので置き方を変えて風の流れを改善することとした。結局3週間かけて今の配置に到る。後日のために、以下にメモとして残すことにしよう。エアコンを付けたって、空気の流れが悪ければ意味が無いのだから。

(流体力学とかナビエストークス方程式とかレイノルズ数とか磁力線の配置が各磁力線について単位長さごとにその近傍の磁力線密度のエネルギーを持つことなどもいろいろ考えたが、煩雑なので省略。)

日本中のいろいろな大きな会社とか病院のフロアの空気の改善ができたら、もっと良い。エネルギー関連の環境問題の解決にもなるから、商売にならないかと内心思案中。



▽
1. 空気の流れを、「はたき」を使って、細かく調べた。
(棒の先に、ビニールひもを付けて、細かく割いたものを作って、調べた。)

1-1 フロア内の空気は、主に

(1) 「窓から窓の流れ(自然換気)」
(2) 「扇風機周りの流れ」
(3) 「ほぼ完全な無風地帯」

の3種類に分けることができることが分かった。

1-2 単体の扇風機の周囲の空気は、数メートル範囲のほとんど同じ所をぐるぐる廻っているだけであることが分かった。空気は非常に攪拌しにくいことが分かった。

2. それぞれ単体の扇風機の空気の撹乱領域の効率を上げた。

扇風機の数が限られているので、それぞれの扇風機当たりの攪拌 している空気の体積を大きくする方法を、まず試した。(攪拌している領域のひとつひとつは、周囲からのごく弱い自然換気によって、その領域が換気されると考えられる。その領域外の空気がむっとしているのだ。)

2-1 そのために扇風機の風を天井に向けた。大きめの扇風機だと、 大体、机10個分の領域の空気を攪拌することができた。

2-2 すると、それぞれの扇風機の領域ごとの境目に「暑い壁」ができたので、小型の扇風機で、そのスポットを狙って、 風を当てた。

2-3 それでも10人分の机の内、１人分の席を空けて 大きな扇風機を置く必要があるように思われた。

－－ とりあえずこれにより、暑い領域をかなり減らした。

3. 複数の扇風機の配置を工夫して、空気の撹乱領域を結合させた。

「暑い壁」を無くすべく、複数の扇風機を空気の流線が結合するように配置した。 (扇風機周りの空気の流れは、棒磁石の磁力線と同じように考えることができる、と考えて、小さな磁石を複数並べると大きな磁石ができると考えた。)

3-1 特に暑い領域(20人が密に座っている)については、その大きな棒磁石２本で挟み込むようにした。

3-2 その結果、「暑い壁」は消えた。

3-3 扇風機の風の方向をより精密に制御するようにした。

扇風機の真後ろから前方を透かし見るようにして制御した。(これをしないと、かなり適当な方向になってしまう。)

－－ これで、暑さを訴える人はほとんどいなくなったと思う。


4. 「風の谷」に扇風機を集中配置。フロア全体に流線を伸ばした。

　フロアの形は「回」の字型なので、ぐるぐる空気を回すこととした。内側と外側の壁の間の距離が小さいところを選んで、数台の扇風機を集中配備した。

4-1 流線がエネルギー最適化問題を解くように形成されると考えて、扇風機を通過した流線がすぐ同じ扇風機に戻ってくることの無いように、扇風機の配置を考えた。複数の扇風機がお互いに他の扇風機の流線の反転を防御し合うようにした。

4-2 エアコンを1台だけオンにしたら、5分ぐらいかけて、フロア全体に冷たい空気が一周することを確認した。

4-3 扇風機の向きを逆転させると、風の流れは5分くらいかけて減速して反転することを確認した。

まだ様子見だけど、扇風機の台数に比べて非常に効率よく空気が廻っていると思う。

　最近、ラボの新卒MLでも本の話が出てきて嬉しいので、
去年までやってた読書会を復活させます

　読書会は、自分が宣伝したい本を、１冊５分で
プレゼンしあう会です。
　マンガでも技術書でもどんな本でもかまいません。
　会社から補助が出るのでお茶とお茶菓子買います。
社外からゲストも来るかもしれません。

　特にプレゼンしたい本はなくても、人のプレゼンを
聞きたい人も歓迎します。

　とりあえず6/4 木曜日　19:00-でやります。

参加したい人メールください。外部の方も歓迎します。
takasu@チームラボドットコム
(チームラボのドメインみてくださいね)

最後の読書会ログ
http://dev.team-lab.com/index.php?itemid=127


過去の読書会一覧
http://dev.team-lab.com/index.php?catid=11&blogid=1

マーケ部のtksです。チームラボのエンジニアが見つけてきて誘われた、TOKYO2.0と言うgeek系イベントで、チームラボのものづくりについて、sagoolとactfaceを例にプレゼンしてきました。

02:00-ぐらいからチームラボのプレゼンが始まります。

 

お客さんがとてもたくさん（１５０人ぐらい？）いて、半分ぐらいが外国の人だったことや、5分厳守のライトニングトークだったのでだいぶアガって変なこと言ってる気もしますが、とてもウケたのでよしとします。

sagoolとactfaceは外国の人からも大人気で、Ustを見てる人からも褒めてもらいました。

stevenagata
Huys from Team-Lab totally crack me up. Technology should be fun! #tokyo2point0
http://twitter.com/stevenagata/status/1783828500

jcayzac
Great presentation from @teamlab at @tokyo2point0 ! You rule, guys!!! (#tokyo2point0 live > http://ustre.am/12dK)
http://twitter.com/jcayzac/status/1783823046

 
あと日本語でもヒアリングしづらい自分の言葉を翻訳してくれた通訳の人は天才です。

 

会場に来ていた人からもすごくいい反応をもらいました。中でもうれしかったのは、４人ぐらいで伝説のソフトaquazoneやシーマンを作ったというarka royさんに褒められたことでした。

会場には古いMacユーザが多かったので、aquazone開発者のRoyさんのまわりにはたくさんの人がいたのですが、Royさんから
「aquazoneはアメリカよりも、日本ですごく売れた。アメリカだと、もっと得点とかストーリーとかアクションとか、何か目的がないと好かれなかった。シーマンも。
だから、チームラボのものづくりの考え方は面白かった」という感想を聞いて、すごくうれしかったです。

チームラボももっと、aquazoneみたいな歴史に残るソフトを作っていきたいと思いました。

プレゼン聞いてくれた皆様、ありがとうございました。

明日の自分の会社の景気を予測したいとする。ある判断材料があって、それは単独では、景気とは全く相関の無い判断材料だったとする。また別の判断材料があって、少し相関のある判断材料だったとする。さて、これらの判断材料に特有の相関があったとする。すると、この二つの判断材料を組み合わせると、景気を高い相関係数で予測できることがある。

それを表したのが、この図。



X1と色の間の相関係数は0.5。X2と色の相関係数は0。そしてX1とX2の間には0.8の相関係数。X1とX2を同時に組み合わして色を予測しようとすると、0.833..の相関を持っている。

何かの結論を下そうとして、無闇やたらに「関係が無い」からといって、データを捨ててはいけないことを示している。

式を示しておくと(重回帰分析の考え方を用いた)、

(組み合わせた時の相関係数)
=1 ÷ √(1-(二つの判断材料の間の相関係数)^2 )×(ゼロでない相関係数を持つ方の判断材料の相関係数)



(このブログを読んでくれる人の中には、理由を再現可能な形で知りたい、と思う向きもあろう。2変数x,yからzを線形回帰で予測する問題を考える。「岩波数学辞典第３版」の「256多変量解析E.標本間の相関」の項目を読んで、行列の計算式をいろいろ変形すれば、重相関係数Rは√( (rxz^2+ryz^2-2*rxy*rxz*ryz) / (1-rxy^2) ) となることが分かる。

以上。)

この写真はチームラボの社内に転がっているバランスボール。





以下は、統計のお勉強をしている人が教科書を開く時にちょっぴり嬉しい話。バランスボールの表面のつぶつぶの分布を考えてみよう、という話である。ひとつひとつのつぶつぶがランダム化してしまえば、各つぶつぶについて、そのx座標もy座標もz座標も、それぞれ、一様分布になる、という結論を導く。

球面に「ランダム」につぶつぶを考える、と言ったときには、次の絵のようになる。この絵は、地球や月やバランスボールのような三次元の球体を考えて、その表面にいろんな方向から偏り無く小さな物体を500個ぶつけて着地した地点をマークし、それを遠くから観察する(二次元に投影/レンダリングする)ようにした時の状況である。

ランダムであるから、規則正しくは無い。「ランダム」についてもう少し説明するためにランダムでは無い例を出すと、たとえば次の絵のようになる。

この例の場合、ランダムではなく作為的な点の打ち方をしているし、また、北極と南極につぶつぶの密度が偏ってしまう。

さて、500個の星形のつぶつぶの分布は、遠くから見ると、二次元の円盤の形となるが、その円盤の端っこの方に集中していることは絵を見ると分かる。つまり、各つぶつぶについて、x座標とy座標を同時に見た分布を考えると、x^2+y^2≦1の範囲で、x^2+y^2の値が大きい方に偏る。ところが、x座標のみ、または、y座標のみを考えると、どういう言う訳だか、次の図のようなヒストグラムになり、どの値も大体同じような頻度となる。実は無限に点を増やすと一様分布になる。


念のため、500個の点を5000個に増やし、比較のために二次元の円盤内の一様分布と比較すると、次のようになる。





ではどうして、一様分布になるのか理由を考えると、こうなる。仮にx軸を地球の南北の方向と考えて、その半径を1とする。地球の各地点の緯度は南極から北極に向かうにつれ、-90度から90度に変化する。緯度をφとおくと x座標はsin φである。ここで、微少なφの変化Δφを考える。緯度がφからφ+Δφの地表の面積を考えると、2πcosφ×Δφとなる(#1)。そのとき、x座標はsinφからsin(φ+Δφ)を占める。微分の考え方を使うと、そのx座標が占める範囲は sinφ から sinφ + cos φ×Δφとなるので、x軸上での幅はcos φ×Δφとなる(#2)。x座標 x = sinφについて、微少な幅を持たせて、 xからx+Δxでのつぶつぶの密度を考えよう。x座標の変化の幅 Δx = cos φ×Δφ における(#2)、面積はS = 2πcos φ×Δφであり(#1)、S÷Δx = 2πとなり、S÷Δxはφによって変わらない値となる。xに応じた地表面について、xを微少に変化させたときの地表面の面積が、xの微少な変化幅にそのまま比例するので、ひとつひとつのつぶつぶのx座標は一様分布となる。

▽
一様分布について、もうひとつ付け加えの話。次の絵は、二次元正規分布または二次元ガウス分布と呼ばれるような確率分布から点を2000個くらい取り出したものである。

この分布の各点については、その点の近傍の確率密度を考えることができる。この各点の確率密度について、ヒストグラムを作ると、上記と同じように一様分布と区別がつかないようなヒストグラムが描ける。そして、点の数を無限に増やすと一様分布になることは、数式を使っていろいろ計算をすると分かる。

一様分布だから、平均値は最大値の半分となる。実は、今の話の二次元からK次元に変えると、K≠2なら一様分布ではないのだが、平均密度に対する最大密度の割合は(1/√2)^Kとなる。これについて考えてみると、世の中の各人にいろんなパラメータを持たせて、その分布が仮にガウス分布と考えると、Kを多くして考えると、パラメータの密度の格差が大きくなることを示している。世の中で、「似たもの同士集まれ」と声を掛けたときに、集中する人とそうでない人が出てくることを表しており、何だかいろいろなことを考えさせられる。とりあえず、レコメンドの技術的な問題を考える時、大事な話である。ある商品に対して、レコメンドできるような似たような商品がたくさんある場合と、ほとんど無い場合があるからである。たとえば、http://laboo.221616.com/VisSelect.do?car_id=1010062 にあるような二次元の図を描くときに、高密度なところとすかすかなところが出てくるので、いろいろな補正が必要となる。