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LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
内閣府が17日発表した2020年4～6月期の国内総生産（GDP）速報値は、物価変動の影響を除いた実質の季節調整値で1～3月期から7.8%、年率換算で27.8%減った。新型コロナウイルスの感染拡大で、リーマン・ショック後の09年1～3月期の年率17.8%減を超える戦後最大の落ち込みとなった。4～6月期は感染拡大を抑えるため、政府が緊急事態宣言を出し、個人の外出や店舗の営業が制限された。個人消費を
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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あまりに酷すぎる コロナショックは、もはやそう簡単に収まりそうにない。 経済において、最も守るべきは雇用だ。しかし、すでに雇用が大変なことになっている。 厚生労働省が3月31日に発表した2月の有効求人倍率は1.45倍（季節調整値）と、2年11ヵ月ぶりの低い水準になった。 今年1月には1.49（前月比▲0.08）、2月は1.45（前月比▲0.04）だった。2ヵ月間の低下幅▲0.12は、ここ30年間では、リーマンショック後の2008年12月－2009年2月の▲0.14に次ぐ低下幅だ。 厚労省は「この1月から、企業の出す求人票の記載項目を増やした影響」という。それもあるだろうが、今年1月と2月の低下は、昨年10月の消費増税により景気の先行きが危うくなったからだろう。コロナショックは基本的には含まれていないのに、このありさまだ。 というわけで、2月の統計数字はまだ「序の口」だ。コロナショックの悪影
アベノミクスのレガシー｜GY
凶弾に倒れた安倍晋三もと首相ですが、彼の最大の功績は、いうまでもなく"アベノミクス"で停滞する経済を、不十分とはいえ建て直した点です。 詳しくは以下のnoteを参照していただくとして、彼が亡くなったのを機会に、あらためてデータで振り返り、何人かの経済学者の意見を参照してみます。 需給ギャップ。金融緩和、さらに初年度は財政出動で需要喚起に成功し、長らく続いていた供給＞需要を、供給＜需要に逆転しました。 需給ギャップ（内閣府＆日銀）・1991.1Q-2022.1Q 供給＞需要を、供給＜需要へと転換した結果、1997年以来続いていた物価下落を食い止めました。 CPI（All intems, Core, Core Core）・ 1996.1-2022.5 これは成長率の名実比較－名目＜実質ならデフレ、名目＞実質ならインフレ－にも表れています。 成長率（名目＆実質）・1995-2021 需要喚起に成
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
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実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
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Published 2020/11/24 07:00 (JST) Updated 2020/12/21 12:59 (JST) 安倍晋三前首相が８月２８日に急きょ退陣表明してから約２カ月半。新型コロナウイルス対応、長期政権の総括、安倍外交の成果などについて１１月１２日、議員会館の事務所で幅広く話を聞いた。（共同通信＝倉本義孝ほか）＝４回続き ―引退後、体調はどうですか。 新しい免疫抑制剤は５割の確率で効くと言われていた。これが大変よく効いて、正常値までは来た。１回２時間ぐらいかかる点滴を、最初は１週間後にやって、次は３週間後かな。そして、次に６週間で、今８週間に変え、をあと数回やれば、治療が一通り終わる。だからあと半年ぐらいはかかるかな。 ―政権の最終盤には、新型コロナウイルスへの対応に追われ続けましたね。感染拡大に伴う緊急事態宣言の発令時の判断について、詳しくうかがいます。４月７日が発令
新型コロナウイルスの影響で「就職氷河期世代」が苦境に陥っている。バブル崩壊後の厳しい経済状況のため、安定的な職業に就くことが困難だった４０歳代を中心とする人たち。政府はこの世代の正規雇用を３０万人増やすとの目標を令和元年に閣議決定したが、雇用環境の悪化で解雇される人も出てきた。関係者は「自信を失っていた人たちに、コロナが追い打ちをかけている」と危機感を募らせている。（加納裕子） 【グラフで見る】正社員有効求人倍率の推移 ■派遣は真っ先に 「書類選考で『会ってみたいな』と思う人が面接に呼ばれる。書類には自分の強みを書いて、ほかの人と差別化して」 １月１５日、大阪市浪速区で行われた氷河期世代向けのキャリア研修で、キャリアコンサルタントが真剣に語りかけた。参加者４人は深くうなずく。 研修は厚生労働省の「不安定就労者再チャレンジ支援事業」の一環で、正社員としての就職を目指す３５～５４歳が対象だ。オ
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週明け発表された２０１９年１０～１２月期の国内総生産（ＧＤＰ、季節調整済み）速報値は、物価変動の影響を除く実質で前期比１・６％減、仮にこのペースが１年続いた場合の年率換算は６・３％減と、市場の予測を大きく上回る下振れとなった。２月１３日に発表された民間エコノミストの経済見通し「ＥＳＰフォーキャスト調査」では年率４・０５％減だったが、この調査結果も大きく下回った。 ツイッターのトレンドワードには「内需総崩れ」という言葉が上位にあったが、まさにその通りである。もっとも、日本のＧＤＰ速報値と改定値は大きくずれる場合もあるので、その点は念頭に置かなければならない。いずれにせよ、速報値を見る限り、「内需総崩れ」という言葉は最もふさわしく、各項目でも悪い数字が並んでいる。
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一般的な時系列のモデリング＆予測に、機械学習系の手法よりも古典的な計量時系列分析の方が向いている理由を考えてみた（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ
（社説）リコール不正 不信深める無責任ぶり：朝日新聞デジタル
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国友直人のホームページ
私のホーム・ページにようこそ 制作協力：福井崇人・一場知之/最後の訂正:2023年1月15日 [ 英語 | 日本語 ] 研究・教育活動の主な分野 統計学、計量経済学、数理・計量ファイナンス、経済統計学、データサイエンス(統計科学) 最近の活動 社会協力活動 国土交通省第三者委員会委員(建設工事受注動態統計調査の不適切処理問題, 2021.12.23-2022.1.14) 報告書, 国土交通省 研究協力 経済時系列解析プログラム・季節調整法X12SIML(佐藤整尚先生, 2023.2.1) 日本語解説, 英語解説 新刊 「データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition" by D.Diez, M.Cetinkaya-Rundel and C.Barr, 日本語印刷版(誤植訂正版), 日本統計協会, 小暮厚之氏・吉田靖氏と共訳,2021年3
米労働省が２日発表した先週の新規失業保険申請件数は、２週連続で急増し、過去２週間で約1000万件に達した。新型コロナウイルス流行による深刻な経済的影響が浮き彫りになった。事業活動の停止は全米に広がっている。 ３月28日終了週の失業保険新規申請件数は過去最多の665万件ブルームバーグ調査エコノミストの最も悲観的な予想よりも悪い結果予想中央値は376万件前週は331万件（速報値328万件）に小幅上方修正インサイトピクテ・ウェルス・マネジメントのトーマス・コスターグ氏：「エコノミスト人生において、このような数値を目の当たりにするとは思ってもいなかった」外出制限措置を発表する州が増える中、失業保険申請件数は高水準で推移する可能性が高く、失業率20％も「考えられなくない」同氏はブルームバーグ調査で最も多い650万件を予想していた今回の失業保険申請のデータは、新型コロナの世界的危機で米企業や労働者が幅
『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』は「みどりぼん」に取って替わる次世代の統計モデリング＋ベイジアン入門書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ここ2ヶ月ぐらいに渡って多くの方々からご著書をご恵贈たまわっているのですが、そのうちの一冊がこちら。かつて計量時系列分析を学んでいた頃に僕も大変お世話になった、Logics of Blueブログの馬場さんの手による『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』です。 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 作者:馬場 真哉出版社/メーカー: 講談社発売日: 2019/07/10メディア: 単行本 以前はベイズ統計モデリングの入門書というと「みどりぼん」こと『データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)』一択でしたが、皆さんもご存知のように既にメンテされていないWinBUGSを使っているなどout-of-dateな要素が多く、近年はこれに替わる良書
先日ですが、旧知の*1Grahamianさんのこんなツイートが話題になっていました。 データ分析をするときシンプルに重要なことは「生のデータを眺める」と「データの分布をグラフにする」ことなんじゃないかと思うんですよね。すぐにクロスとかファネルとかコホートとかやりたくなるんですけど、まずは目の前のデータがどんなものか頭にマッピングさせることが長期的に効いてくる感じ。— Grahamian📊データ分析と機械学習 (@grahamian2317) 2021年1月12日 何を当たり前のことを言っているんだと眉を顰める向きもあるかもしれませんが、これだけデータサイエンスやら機械学習（人工知能）やらが喧伝されている昨今においては、少なからぬ現場で「データはどこかのAPIからバルクでダウンロードしてくるor本番DBから転送してくるだけ」「やってきたデータは中身を見もせずにそのまま統計分析や機械学習など
内閣府が発表した２０２０年第２四半期（４～６月）の実質の国内総生産（ＧＤＰ、季節調整値）速報値は前期比７・８％減、年率換算では２７・８％減となった。４月から６月の間は、緊急事態宣言の発令期間を含むため、当初から大きく経済が落ち込むことが予想されていたが、ほぼその見込み通りとなった。 ワイドショーや報道番組などマスコミは、この減少幅からリーマン・ショックを超える「戦後最大の落ち込み」と報じている。「補正予算の効果が入ってこれだけの落ち込み、大変だ！」と騒いだり、一部の野党のように「アベノミクスの失敗だ」という見方を示す人たちもいるが、おそらくこの種の人たちは、今回の「新型コロナウイルスの経済危機」をきちんと理解していない。
ポール・ローマー「利上げは頭がおかしい」（2023年10月26日）
ブルームバーグ通信での「FRBは何をすべきか？」というインタビュー（ここでは記事になっている）で、私は以下のように答えた。 「利上げは頭がおかしい」 これは文字通り受け取っていただきたい。 事実はいかなる時も理論に勝る 私が最初に言及したのは、起こってきた出来事を誰も予測できなかった事実だ。インフレは、認知できる雇用の減少やGDPを低下させずに、劇的に低下した。我々が今できる最善のことは、事実に特段の注意を払いながら、暗中模索を続けることだ。最悪の対応は、事実と矛盾している教科書的分析への依存に回帰することだろう。 事実は何を示しているのか？ インフレの低下水準と低下速度の両方から、インフレ率が目標水準の２％に、２、３ヶ月以内に達する可能性がある。 もし、FRBが目標水準での安定を真剣に考慮するなら、今すぐにでもインフレの低下ペースを緩める必要がある。 不確実性についてはどうだろうか？ た
中国国家統計局が17日発表した2023年4〜6月の実質国内総生産（GDP）は季節調整済みの前期比で0.8%増と、前期の2.2%から減速した。マンションの販売や開発の低迷が一因だ。「住宅価格はずっと右肩上がりだ」と誰もが疑わなかったが、中古市場では大都市でも値下がりが止まらない。「売り出し当初の価格から52万元（約1000万円）も下げて、ようやく売れた」。上海の弁護士事務所で働く張麗さん（仮名）
オミクロン型が状況を変えた。感染力が高い上、潜伏期間が短く、行動制限による抑え込みが難しい。第6波では重点措置の感染抑止効果を疑問視する声もある。デルタ型などと比べて重症化リスクは低い。制限を正当化する根拠は弱くなった。 分科会でも、大阪大特任教授の大竹文雄氏と東大教授の武藤香織氏が社会活動への悪影響を理由に重点措置の延長に反対した。「専門家主導で方向性を決めることに限界が来ている」（分科会メンバー）として複数の選択肢を提示し、政治判断を求める方向にかじを切る。 英国は2月、陽性者の隔離を不要とするなどコロナ関連の行動制限を撤廃した。新型コロナをインフルエンザと同等とみなす。米国でも各州がマスク着用義務を撤廃するなど、リスクに応じた対策へと見直す動きが世界で進んでいる。 2022年4月8日配信2023年5月8日、新型コロナウイルスの感染症法上の位置付けが、季節性インフルエンザなどと同じ「5
すっかりおじさんになってしまった身としては近年の日本のミュージックシーンに極めて疎くなって久しいのですが、最近になってAdoさん*1の楽曲に『過学習』というタイトルのものがあるということを知ったのでした。 一体どこで「過学習」なんてマニアックなテクニカルタームが存在することを知って、あまつさえ楽曲のタイトルにしようと考えたのか、というのが不思議で仕方ないのですが、機械学習や統計学を初めとするデータサイエンス領域の人々ぐらいにしか馴染みのなかった語がこうして人口に膾炙しているのかと思うとなかなかに感慨深いものがあります。 ということで、「過学習」とはどういうものであり、どのような場面で生じ、それをどうすれば避けられるか、という点について簡単にまとめてみることにしました。このテーマでは過去に何度もブログ記事を書いており、もはや何周目の話題なんだという感もありますが、温故知新ということでご容赦い
直近の所得・収入の変化，格差の変容についてコメントを求められること際，いちいちPCを立ち上げてグラフを示したり，ファイルを送付するのは手間なので，memo代わりにここにあげておきます． 使用データは総務省『家計調査（家計収支編）』，「勤労者世帯（農林漁家含）」の可処分所得です．ちなみに， 可処分所得＝実収入－直接税・社会保険料 なのでイメージとしては手取り収入のようなモノだと思ってください．本来は月次データですが，細かすぎて見にくいので，四半期データに変換した上で自前で季節調整（X12加法）をかけています． まずは平均値から．縦軸の単位は万円．いわば勤労者世帯の月々の平均手取収入の推移だと思ってください． これをみると，リーマンショック後から2011年にかけて，手取り収入が低下していき，2012年頃に下げ止まったというイメージがわかります． アベノミクス開始後の2013年以降も2017年頃
食料品値上げの動きが鈍り始めたか 総務省が６月30日に発表した6月東京都区部消費者物価指数（CPI）は、事前予想と比べてかなり下振れた。コアCPI（除く生鮮食品）は前年同月比＋3.2％と前月の同＋3.1％を上回ったものの、事前予想の同＋3.4％程度を大きく下回った。また、より基調的な物価動向を示すコアコアCPI（除く生鮮食品及びエネルギー）は、2か月連続で季節調整済前月比＋0.2％と比較的低位に留まった。 さらに、コアコアCPIの前年同月比は＋3.8％と、前月の同＋3.9％から低下している。同指数の前年同月比上昇率が低下したのは、実に2022年1月以来1年5か月ぶりのことである。これは、基調的な物価上昇率にようやくピーク感が見られ始めたことを示唆していよう。 基調的な物価上昇率にピーク感が出始めたのは、食料品（除く生鮮食品）価格引き上げの動きがやや鈍り始めたことが理由だ。同価格は6月に前年
今年6月を目指して消費税率を0％にする提言を自民党の有志議員60人の賛同も得てまとめた。 これまでは5％に減税すべきだと主張してきたが、新型コロナウイルスによる事態をうけ、一気に0％にして徹底的に国民の生活を支えるという強いメッセージを出すべきだと考えた。 コロナ以前に壊れていた日本経済 内閣府が3月に発表した2019年10～12月期の国内総生産（GDP、季節調整値）改定値は、年率換算で7.1％減という衝撃的な数字だった。コロナ以前に、昨年10月の消費増税がいかに大きなマイナスだったかを認識しなければならない。すでに日本の経済は土台が壊れている。 コロナ対策としてではなく、日本の経済を立て直すために消費税減税が必要だ。 低所得者ほど恩恵がある消費税減税 コロナの経済対策として現金給付や商品券配布が取り沙汰されているが、いずれもコストがかかり、貯蓄されて消費に十分回らない懸念もある。所得税減
上がらぬ賃金、さらなる値上げ…「個人消費」が上向かないのも道理 円安で潤う企業との明暗、ますます鮮明に：東京新聞 TOKYO Web
上がらぬ賃金、さらなる値上げ…「個人消費」が上向かないのも道理 円安で潤う企業との明暗、ますます鮮明に 内閣府が16日に発表した2024年1～3月期の国内総生産（GDP、季節調整済み）速報値は、物価の変動を除いた実質の個人消費が前期比0．7％減少となった。個人消費は4四半期連続のマイナスとなり、「100年に1度の金融危機」と呼ばれたリーマン・ショック以来、15年ぶりの異例の事態。長引く物価高が消費者心理を冷やし、節約志向につながっている。（山中正義）
本日(2020年8月17日)は国民経済計算の一次速報公表日．前期比の年率換算27.8%という衝撃的な数字が速報で流れています． まず．この「年率換算」という謎の習慣はやめるべき……「仮に今後も同じ経済成長率が続いたなら1年後にGDPが何％減るか」という換算ですが，今次のような大きなショックが1年間持続するという想定は全く合理的ではありません．今回の発表による経済収縮を落ち着いて観察すると， 前期(1-3月期)比 ：実質▲7.8%，名目▲7.4% 前年同月比 ：実質▲9.9%，名目▲8.5% （内閣府・国民経済計算） となっています．前年同期比の方が落ち込みが大きく感じるのは，1年前との比較のため．消費税増税ショックと1-3月期の落ち込みを含む数値を含むからです．前年同期比を使う際の注意点についてはマガジン版「移動平均・前年同期比にはご注意を」を参照ください．ちゃんとした季節調整値が得ら
内閣府が15日公表した2021年7～9月期の国内総生産（GDP）の1次速報は、物価変動の影響を除いた実質（季節調整値）で前期（4～6月期）比0・8%減、年率換算では3・0%減となった。マイナス成長は2四半期ぶり。新型コロナウイルス対策の緊急事態宣言が9月末まで長引き、個人消費が低迷したことが最大の要因だ。個人消費と並ぶ内需の柱の設備投資も、年率換算でマイナス14%超となり、GDPを押し下げた。 民間エコノミスト37人の事前予測の平均値は年率0・56%減で、市場の見方よりも大幅に悪かった。 項目別に見ると、政府支出を除く内需の主要項目は軒並みマイナス成長だった。個人消費は前期比1・1%減と、2四半期ぶりにマイナス圏に沈んだ。7～9月は感染力の強いデルタ株が猛威を振るい、ほぼ全期間を通じて全国的に宣言が続いた影響で、夏休み期間中の旅行や宿泊、飲食などが低迷した。東京五輪・パラリンピックもほぼ無
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