機械学習技術の企業への導入で私が日々目にしている事。AIに高い期待を寄せ、AI研究所やイノベーション推進室やを立ち上げながらも、技術の導入によって大きな変化をなかなか起こせない企業の課題とは

「医者」とか「弁護士」、とかであればなかなか「明日から俺は医者だ」などと言うことはできないと正しく認知されていますが、データサイエンティストの場合、突然「今日から・・・」などということに遭遇します。私は学歴主義は嫌いですが、専門職につくためには専門的な教育が必要です。そして科学者になるための資格と言うのは実はあります。

機械学習モデルの評価の方法に、DataRobotでよく使われているリフトチャート（LiftChart）というものがあります。シンプルさにかかわらず非常に優れた特徴を持っているモデル評価方法です。本稿ではそんなリフトチャートの計算方法と利用方法をご紹介します。

アメリカのスタートアップで働き始めてから1年ほど経ちます。どこの国にいてもスタートアップは仕事が激しいものです。特に東海岸はストイックさが際立っている印象。うちの社長は「悪いけどオレ、いっぱい働くやつが好きだから、そこははっきりさせとくよ」と身も蓋もない。

DataRobotの会計年度は1月締め。このスタートアップに加わって日本ビジネスの立ち上げを1人で始めてから1年余り。CEOに1年間の活動報告を行った。素晴らしいプロダクトと力強いパートナーの後押しがあったが、自分の貢献も非常に大きく、今年の日本での結果は本社の誰が描いていたシナリオよりも高い成績を収めた。大きな達成感、素直に嬉しい。