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サッカーで筑波大学情報科学類にAC入学で合格するには

コンピューターは世界を大きく変えた。そしてこれからも変えていくだろう。 僕はその変化と変貌を起こす側の先頭に立っていたい。プログラミングを始め てから一年経っていない。だが、すでにコンピュータを取り巻く環境すべてに 魅了された。学校の勉強と小中高本気で続けているサッカーをしている時以外 は PC が提供する世界に没頭しその中を探検し続けた。 そうして得た成果として高校一年生から始めたスポーツの研究に情報技術を 応用した。サッカーキックをプロッティングし、その大量のデータを可視化し て簡単に運動解析ができるシステムを独自に開発した。自分の運動解析システ ムが研究者同様の研究成果を出したことを目の当たりにして、コンピューター のもたらす技術を使えば、スポーツ科学を発展させられることを確信した。 また探検しながら現代の情報社会が取得可能とする、ある力に気づいた。そ れは種々雑多なデータ・技術・人間へのアクセスだ。人間である僕がそれを用 いて研究をするための力を身につけ成長していったように、機械にも同じこと ができないか。20 世紀にデジタル革命が起きたとすれば、今世紀には工場の機 械から冷蔵庫などと日常品といったあらゆるものがネットワークの一部となる スマート革命が必ず起きる。世の中にある物事がことごとくとデータ化される。 機械の成長材料になるデータが増えれば今まで以上に高性能な人工知能が作れ るのではないか。 新たなシステム開発をはじめとするスマート革命の前線で活躍したい。人類 の発展に必ず貢献できると感じるからだ。同時に大好きなスポーツも研究した い。貴学の情報科学類では、学生 1.3 人に教員 1 人と贅沢な環境で学ぶことが できる。そしてスポーツの研究設備は日本で卓越している。選手もトッププレーヤーばかりだ。貴学に入り、高度なレベルでの研究漬けの日々の中で新たな 未来を可能にする力を身につけられると想像するだけで、今からわくわくする。出願書類志望理由書

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Data-backed → Data-assisted → Data-driven

最近自分の中でテーマとなっているのは,データ解析の意義である. 世の中を見渡せば,データは大量に作られており,そのデータに基づいた解決されうる課題は多くある.特に,最適化は実際あらゆる場所で使用されており,それを基礎とするAIと呼ばれてしまう機械学習の手法は未来だと考えていた. データで客観的な議論が可能であり,サッカー界・スポーツ界でデータドリブンなカルチャーを作るために大学サッカー界の分析から牽引していくという目標間違っているのか. サッカーのデータを見るようになって2年.少し疑問を抱くようになった. なぜなら,私の周りのエキスパートたちがデータをあまり気にしていることに気づいたからだ. 最初は違和感だった. 遠くを見れば,フェイスブックやグーグルといった企業はAIに力を入れ,世界をリードしている.IBMはデータを現代の通貨と呼んでいた.しかし,私の周りの成功者は一貫して “Data is not answer”という態度を取っている.だがそれは決してデータに基づいた分析をないがしろにしている訳ではなかった.むしろ逆で,全員データを重宝していた. データを重要視しているのの,あえてデータドリブンにならないところに違和感を知った.人間の主観はやっぱりスーパーだとかれら言う.AI,ビッグデータ,機械学習はハイプだ.悪い状況にデータを投げてもAIは何も改善しない. 僕の周りの成功者はこれを理解している.だから,データを信用していない. 様々なトリックを使えば,データを主張をバックする根拠としてはもう使えない.データという言い方は包括的すぎてよくない. ただのデータは主観をバックアップするものではない. データは客観的な答えを構成すためのツールでそこに主観が先行すると結果がよごれる.バイアスがかかる. 周りの成功者がハイプを避けてるのは分かる.しかし,一歩先により良いデータの使い方がある. data-backed decision making ↓ data-assisted decision making ↓ data-driven decision making

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