きのこる庭

ちょうど昨日、こんな記事が公開された。

インフルエンザのオンライン受診勧奨サービスを実証へ、MICIN – 日経デジタルヘルス

医療方面というととにかくあらゆる方面で規制が多く革新的な技術や新たな仕組みの導入がスピーディに進みづらい分野の一つであるという認識だったので、MICIN社が医療分野の第一号として規制周りでのこうした特例措置を受けたというのが個人的に印象的だった。
記事によるとこの特例措置の背景にあるのが「サンドボックス制度」になるわけだけど、一体このサンドボックス制度とは何なのか。ネット上を調べてみてもあまり情報が無いので詳しく調べてみることにした。

規制のサンドボックス制度(新技術等実証制度)とは

2018年6月6日にスキームが公表され、窓口が設置された模様。公式の資料*1にて制度の概要が書かれていたのでこちらを抜粋すると、

AI、IoT、ブロックチェーン等の革新的な技術の実用化の可能性を検証し、実証により得られたデータを用いて規制制度の見直しに繋げる制度

とのことだった。もうすこし簡単に言うと、
「AIとかIoTとかそういう技術周りで色々既存の規制があるけど、あなたの事業に対して必要に応じて規制を一部緩和するからどの部分の規制を緩和してほしいのか教えてね」という感じの制度

こうした規制緩和制度は他国でも事例があるようで、イギリスやシンガポールでも採用されている模様*2。
制度誕生の背景を想像するのは比較的想像に難くない。昨今世界的にやれAIだIoTだブロックチェーンだシェアリングエコノミーだと言われているものの、
日本の場合他国に比べて既存の法制度等が障壁となって国内で新技術を実証しづらい現状にあるように思われる。
医療方面で言うと中国では2018年11月に既に薬剤まで処方する無人診療の診療所が出現していたり*3、世界的に広く利用されているUberのようなライドシェアサービス方面で言うと日本はいまひとつ歩みが遅い。
そうした中でのサンドボックス制度の登場は現代の急速な世界の変化に対応するための必然だったも言えそうな気がする。
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　なんとなく機械学習周りのツールをいじってみて、いざ学習モデルを組んでみようとTensorFlowのコードを見てみた所、なにやら奇妙で膨大な処理がつらつらと書き連ねられていて圧倒された…なんて経験をされた方も少なくないと思われます。確かにTensorFlowのコードは一見すると複雑怪奇ですが、プログラムの背景に存在している以下の4つの概念を抑えてしまえば 膨大なコードもうまく紐解いてゆくことが可能です。

　この記事ではTensorFlowによる学習のコードを見て どこでどういう処理が行われているのかなんとなくイメージできる事を目標として、簡単なモデルの例からTensorFlowにおける学習の導入まで段階的に議論を進めていきます。
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最近Kerasに関して勉強をする機会があったためまとめました。
Kerasで多層パーセプトロンを構築されている方は 幾何的な理解の助けにご利用下さい。
( どちらかというと学習メモ用に走り書きしただけなので 難解な部分, 認識の誤り等残っている可能性があります。
その際にはお手数ですがTwitter(@irration)までご連絡いただけましたら幸いです )

また、今回はモデル構築部の幾何的な理解を目標としているため、実際のKeras部分を用いた学習に関しては省略しております。ご了承下さい。

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　前回の「機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果」の記事から早くも半年近くが経過しました(覚えてくれている人いるだろうか…)。本当に時間が過ぎるのは早い。とりあえず2017年前半の締め括りの季節として良い時期になってきたので少々早いですが後半戦結果を書きました。後半戦では 色々な軌道修正・計画の調整を行ったため 前半戦に記載している流れになっていない部分がありますがご了承下さい。
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自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。

● 前提

・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。
・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。
・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。
・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。
・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、
– やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした
– このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
– 「機械学習やってます」と言うならばせめてバックグラウンドをしっかり固めて胸を張って言いたい
等様々な思いや経験が交錯して、個人的な趣向としてどうしても先に数学周りの補強をせずにはいられなかったため 約1年がかりの個人的な大プロジェクト(2016年6月〜2017年6月)として補強計画を立てることにした。
・勉強時間の平均は1日1〜2時間程度でほぼ毎日実施。休日等時間のあるときは4〜5時間程度。
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