気になったこと

「顧客情報や購買履歴といったビッグデータを活用するエンジニア、クラウドネーティブなインフラやアプリ、モバイルシステムを開発・運用できるエンジニア、業務プロセス改革に取り組めるエンジニアが必要」（玉置CIO）と指摘。大規模なクラウドシステムの構築などはアクセンチュアと共同で進める一方、自社にもITに精通した人材が不可欠としてITエンジニアの採用を進める。
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計量経済学や機械学習では、予測不能な部分はランダムノイズとして取り扱いますが、この非合理性はたくさんの人間を集めて平均しても残っているため、ランダムノイズとは違います。本当に人間の振る舞いを理解したければ、合理性で割り切った綺麗な数理モデルの安定した世界から飛び出さなければいけないわけです。ただし飛び出すといっても、きちんと定量予測ができること、という条件つきで…。はてどうやって?
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提案された二重人格機械学習モデルを俯瞰すると、一見非合理な人間の選択規範も、制約されたリソースのもとではある種の合理的理由を持っているという発想が出てきます。狭い意味では非合理だが「深い合理性」を持っているという見方ができるのです。
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一貫した効用関数という行動規範は、社会環境が変わった途端に使い物にならなくなるわけです。一方で、ベイズ統計学者な個人は、妥協効果という小さな代償の代わりに環境変化に対する深い適応性を備えており、広い視野のもとでは合理的とみなせるわけです。深い合理性を考えるアプローチは、少し離れた分野では進化心理学で盛んですが、この領域の学者は経済学的には非合理に見える行動も子孫を残すための行動としては合理的であることを見つけています。 developer.smartnews.com