朝のターミナル駅では忙しく移動する人の波が見られ。
お昼間も電話する会社員がそこかしこに。
夜になると、恐らく忘年会であろうグループがにぎやかににこやかに笑いあう。
ついでに駅の近くではきれいなイルミネーションが光り、多くの人が見物に訪れている…。
今年も残すところあと10日。
年の瀬、と呼べる時期になってきました。
とはいえ今年の年末は、ほんの数日前まで暖かい日が続いたこともあり、あまり「年の瀬」感を感じることができませんでした。
特に大掃除など、年末らしいことをしていないこともその一因かもしれません。
（いまいち盛り上がりに欠けるなあ…）
そんな中、私の「年の瀬」感を思い出させてくれたのは、実はごみ捨てでした。
というのも「年内最後の〇〇ごみを捨てるチャンス！」が続々到来するのです。
例えば、先日購入した段ボールの空き箱。
家に置いておいても腐るわけではないのですが、なんとなく気になる。
新年を迎えるにあたって余計なものを置いておきたくはないので、必ず捨てなければならない！
これまで2週間捨て忘れていることも手伝って、必ず年末までに捨てたいもの堂々の第一位です。
年末であることを感じるタイミングがとても少なかったのですが、自分の中で「今年のうちに！」と考えていることを感じて、ふと、「年の瀬」を感じることができました。
段ボールに感謝です。
そしてもちろん、人によって「年の瀬」を感じるものは変わります。
酉の市に行って年末を感じる人もいれば、クリスマスイルミネーションで感じる人もいるでしょうし、あるいは予想だにしない理由から「年の瀬」を感じる人もいるに違いありません。
それらどんな要因が「年の瀬」感に影響するかは、調べてみないとわからない、ということになります。
ところで、機械学習の活用においても最近では、なぜ機械学習はこのように考えたのか？という理由を解釈するための手法が多数研究されています。
機械学習の考えを説明するための新しいモデルを作ることもありますし、そもそも人間が解釈しやすいモデルを構築することで、その解釈を直接してしまおう、という研究もあります。
日本語と英語の翻訳を目的とした機械学習であれば、その理由は必要ないかもしれません。
ただし、例えば「年の瀬」感を感じているか否か、という分析モデルを考えたとき、どこで「年の瀬」を感じるのか？を知るためには、機械学習の解釈が必要不可欠です。
理由がわからないものなんて信じられない！
だから、機械学習がなぜその出力を出したかを知りたい！
というモチベーションだけでなく、新しい知見を得るためにも、機械学習の解釈は欠かせないのかもしれません。
P.S.
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