私は今、とある戦いに参加しています。
その名もニンテンドーSwitch2争奪戦。
2025年6月5日に発売されたSwtich2ですが、その入手には予選を勝ち抜くことが必要です。
私は第1次第2次第3次抽選に落選し、今は第4次予選を戦っています。
「進出しました」とタイトルに書いていたのですが、単純に抽選に当たらなかっただけです。
私が参加しているのはニンテンドーオンラインというサイトでの抽選なのですが、実を言うとAmazonですとかヨドバシカメラなどほかの店舗でも抽選が実施されています。
それらすべてに応募していたら、もしかするともっと早く手に入れられたかもしれません。
それはわかっていたのですが、直近で遊びたいゲームがなかったがために、のんびり抽選に参加していました。
むしろ抽選に外れに外れた方がメルマガのネタになりますし、美味しいとすら思っていたように思います。
ですが昨日、状況は一変しました。
なんとホグワーツレガシーというゲームがSwitch2で発売されたのです。
ホグワーツレガシーはもともとプレイステーション5で発売されていた、ハリーポッターシリーズの世界を舞台にしたゲームです。
小学生時代ハリーポッターにはまっていた私としては本当にやってみたいゲームでした。
ただ家にプレイステーション5がなく、購入する予定もなかったため、やりたいという気持ちを温めつつ見送っていたゲームです。
…やりたい！
ホグワーツの世界に行きたい！
こうなってはもう一刻も早くswitch2を手に入れる必要があります。
今までとは全く違う意気込みで4次抽選の結果を待とうと思います。
今回ホグワーツレガシーの発売によって私のSwitch2への意気込みが全く別物になったように、特定の一つの要因によって、何かがガラッと変わることは機械学習の分野でもたくさんあります。
例えばデータから何かを予測しようと思った時。
その予測をするために使う特徴量、その影響度合いはすべて同じなわけでは決してありません。
特定の重要な特徴量が目的変数に大きな影響を与える可能性があります。
例えば人間の身長をあてようとした時、都道府県などももしかしたらある程度影響があるかもしれませんが、おそらく最も影響が大きいのは体重であると考えられます。
このような、どの特徴量が重要かということを明らかにするための研究が進められています。
説明可能AIの名前で呼ばれることが多い研究ですが、その手法は多岐にわたり、モデルそのものを解釈できるようにしたり出力の結果を簡単なモデルに置き換えたり。
いずれにしてもよくわからないAIの出力を人間にもわかるようにしようとする試みは、意思決定が必要な場面を中心として注目を集めています。
最近ではブラックボックスと言われている深層学習モデルに対しても、人間が解釈するための機構を入れることもあります。
人間とAIの歩み寄りはこれからもどんどん進みそうです。
P.S.
↓メルマガの新規登録はこちらから↓
https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm
（スマートフォンよりご登録いただけます）
