2017-09-22

つなぎ Prono(プロノ) vs. GRACE ENGINEERS(グレースエンジニアーズ)


 中年太りはベルトを嫌う。なぜならズボンが下がってくるからだ。私は30代半ばの頃から平然と人前でズボンを下げてYシャツの裾を直す癖がついてしまった。そしてデブの安易さがつなぎとサスペンダーに向かう。

 初めて買ったつなぎは「DOGMAN」というメーカーだった。確か5000円代の値段だったと記憶する。普段着にしていたため数年でヒッコリーの色が褪せ、袖が擦り切れてしまった。同じものが欲しかったのだが、ヒッコリーのストライプが太くなっていて好みに合わない。

 やむを得ずProno(プロノ)とGRACE ENGINEERS(グレースエンジニアーズ)というメーカーのつなぎを購入した。

 Prono(プロノ)は3000円ちょっとの値段でありながら生地がしっかりしており、ウエスト調整も可能だ。襟の形が気になったのだが実際に着てみるとそれほど悪くはない。カラーはカジュアル調なのでワッペンでも貼ればそこそこお洒落になるだろう。

 GRACE ENGINEERS(グレースエンジニアーズ)は5000円台という値段の割にはイマイチである。紺色のヒッコリーに黄色のアクセントはいくら何でも趣味が悪すぎる。生地はいいのだが要所要所にコスト削減の跡が窺え、着れば着るほど居心地が悪くなる。最悪なのは袖の切れ目が短く折り返すことは可能だが二つ折りにはできないところだ。マジックテープも正方形で小さく外れやすい作りだ。細部で手を抜いているのがよく伝わってくる。左側の胸ポケットは見せ掛けのフラップ(蓋)で、右胸のボタンも飾りだ。腰部分のポケットも微妙に小さい。内側にウエスト調整のベルトを付ける前に基本的な部分をしっかりと作るべきだろう。

 つなぎ選びは股下が文字通りの【急所】となる。大き目のサイズを選んで股下が下がるようだと動きが損なわれる。やはり実際に試着した方がいいのだが、ビニール袋に入っていて試着できない商品も多いのが実状だ。ネットで注文する際はユーザーのコメントでサイズを探るしかない。私は173cmで72kgという体型だが、どちらもLサイズで少々大き目といったところだ。綿100%だと洗濯すると縮むので丁度いいと思う。


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2017-09-18

相関関係が因果関係を超える/『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ


・『複雑系 科学革命の震源地・サンタフェ研究所の天才たち』M・ミッチェル ワールドロップ
『歴史は「べき乗則」で動く 種の絶滅から戦争までを読み解く複雑系科学』マーク・ブキャナン
『複雑な世界、単純な法則 ネットワーク科学の最前線』マーク・ブキャナン
『急に売れ始めるにはワケがある ネットワーク理論が明らかにする口コミの法則』(旧題『ティッピング・ポイント』)マルコム・グラッドウェル
『インフォメーション 情報技術の人類史』ジェイムズ・グリック

 ・相関関係が因果関係を超える

・『データの見えざる手 ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』矢野和男
・『パーソナルデータの衝撃 一生を丸裸にされる「情報経済」が始まった』城田真琴

必読書リスト その三

 現時点でビッグデータの捉え方(と同時に、本書の方針)は、次のようにまとめることができる。「小規模ではなしえないことを大きな規模で実行し、新たな知の抽出や価値の創出によって、市場、組織、さらには市民と政府の関係などを変えること」。
 それがビッグデータである。
 ただし、これは始まりにすぎない。ビッグデータの時代には、暮らし方から世界との付き合い方まで問われることになる。特に顕著なのは、相関関係が単純になる結果、社会が因果関係を求めなくなる点だ。「結論」さえわかれば、「理由」はいらないのである。過去何百年も続いてきた科学的な慣行が覆され、判断の拠り所や現実の捉え方について、これまでの常識に疑問を突きつけられるのだ。
 ビッグデータは大変革の始まりを告げるものだ。望遠鏡の登場によって宇宙に対する認識が深まり、顕微鏡の発明によって細菌への理解が進んだように、膨大なデータを収集・分析する新技術のおかげで、これまではまったく思いもつかぬ方法で世の中を捉えられるようになる。やはりここでも真の革命が起こっているのは、データ処理の装置ではなく、データそのもの、そしてその使い方だ。

【『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ:斎藤栄一郎訳(講談社、2013年)】

 いやはや吃驚仰天(びっくりぎょうてん)の一書だ。刊行されてから4年も本書に気づかなかった不明を恥じた次第である。

 Google社が検索データからインフルエンザを予測した。Googleでは1日に30億件以上の検索が実行されるが、上位5000万件の検索キーワードを抽出し、4億5000万に上る膨大な数式モデルを使って分析した。その結果、特定の検索キーワード45個と特定の数式モデルを組み合わせると、米国疾病予防管理センター(CDC)の公式データと高い相関関係を示した。

 これだけでも凄いのだが、CDCのデータには風邪をひいてから病院へ行くまでの時間やデータ調査にまつわる時間(週に一度)などのタイムラグがあるが、Googleの予測はほぼリアルタイムなのだ。つまりビッグデータによる予測という点では【相関関係が因果関係を超える】。これが驚かずにいられようか。

 科学的視点に立てば相関関係を因果関係と混同するところに誤謬(ごびゅう)が生じる。

相関関係=因果関係ではない/『精神疾患は脳の病気か? 向精神薬の化学と虚構』エリオット・S・ヴァレンスタイン
相関関係と因果関係の違いが一発でわかる具体例5選

「あなたが不運なのはご先祖様をきちんと供養していないからだ」ってなわけだよ。「祈ったから病気が治った」「高価な壷を買って人生が好転した」なんてのも同様だ。

 ところが膨大なデータから浮かび上がる相関関係は未来予測を可能にする。「風が吹けば桶屋が儲かる」のは因果関係を辿ったものだが、ビッグデータは風が吹く前にネズミ捕りが売れることを予測するのだ。

 ビッグデータはさながら人の無意識を思わせる。「巨大で複雑なデータ集合の集積物」(Wikipedia)が阿頼耶識(あらやしき)であるとするならば、データマイニングは一種の悟りなのかもしれない。

ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える
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