危機的状況下において、当事者として関わり、貢献することが出来るのか。また、したたかにも、この危機が去った後に巻き返すための準備をしていくことが出来るのか。データサイエンティストにも真価が問われていますが、少なくとも今は素粒子のことよりもリアリティーに直面できていることに喜びを感じます。

デジタルトランスフォメーションの名のもとに、今まで手を付けられなかった業務改革が進行中。蓋を開けてみれば思いもよらぬ程の会社の非効率を知らぬ間に大きく進歩したAI技術が解決してくれそうだ。データを自動的に分析し、人間の意思決定を更に高精度に肩代わりしてくれる。AI技術の導入には今まで希少なデータサイエンティスト人材が必要と思われていたが、近年AI技術導入そのものの自動化が進み、リテラシー高めの若い社員に任せておけば、間もなく大きなインパクトが出せそうだ。
一方、一時は「ユニコーン」ともてはやされ、高給取りの代名詞になったかと思えば、今や「民主化」の名のもとに誰もがデータサイエンティストになれる時代が到来との触れ込みに、データサイエンティスト達は不安を隠せない。データサイエンティストに未来はあるのか？民主化を達成した企業で私達データサイエンティストはどうなっていくのか？それともこれはベンダーの流したデマなのか？悪夢なら早く終わってくれ！

データ収集行為（知ろうとする行為）そのものが現実を決定する、という理論を突き詰めたアメリカの物理学者John Wheelerは、「過去とは人間が振り返り知ろうとする行為そのものによって作られるものである。それ以前からそこにあるのではない」として、この目玉宇宙の図に行き着いたのです。

各ユーザーさんのあまりに進んだ事例に、参加している誰もがものすごく興奮していました。これはもう機械学習中毒ですね。中にはまだ数ヶ月しか利用していないのに、もうデプロイ寸前まで到達しているお客さんもいれば、諸事情でデプロイまで到達できなかった、ということを素直にお話いただき、他のユーザーさんからの「ある、ある」とともに新たなディスカッションに発展したりと、非常に有意義な時間を過ごすことが出来ました。お話できないのが本当に残念！

いろいろなデータを見ていたら中には意外に見えるものもある・・・これには専門的な名前があってどこでも効果（Look Elsewhere Effect）と言います。統計的な分析（機械学習も含まれる）におけるインサイトとは、常に統計的な偶然と隣り合わせです。つまり「この結果が偶然だとするとそれは1000回に一回の偶然」というような言われ方をされますが、もしも1000回実験をしたら1回起こってしまうのです。