高次元データ分析勉強会
2024-11-22 サイボウズラボ勉強会
前回は2024-10-18 世論地図勉強会
これは最終的に 4403 rows × 84 columns のデータになった
(オープンデータ化を進めているところなのでできたらここに書く)
今回はこれの分析も含めた「高次元データの分析」について解説する
ざっくり目次
次元削減の歴史(PCAからUMAPへ)
2022年参院選のUMAP可視化実験
いい感じ
高次元泥団子との格闘
悩む→気づき
新しいプロジェクト(11/22公表予定)
KJ法との関連
次元削減の歴史(PCAからUMAPへ)
PCA(主成分分析)は線形な次元削減の方法
20世紀中盤：PCAの限界（線形性に依存）が指摘され始め、非線形な構造を扱う手法の必要性が高まる。
1960年代: 多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）
距離行列を元に高次元データを低次元空間に写像。
>古典的MDSは主座標分析 (Principal Coordinate Analysis; PCoA) とも呼ばれ、さらに主座標分析において距離にユークリッド距離を用いた場合は主成分分析と等価になる。 --- 多次元尺度構成法 - Wikipedia
線形版と非線形版があり、非線形MDSは非ユークリッド距離を扱える。
実は僕の20年前の博士号の研究はSOMの拡張の一つだったので、ChatGPTに「非線形次元削減の歴史を書いて」と言ってこれが出てきた時には「おっ、懐かしい顔だな」という気分だった
「神経科学的アプローチに基づき、データを低次元の格子にマッピング」とChatGPTは説明してて、まあ世の中一般的にはそれでも間違いではないんだが、この時期によくある「脳の神経接続にインスパイアされて作ったモデル」で、近似しすぎてもはや脳の中の挙動とあんまり関係ない
まあ今のニューラルネットもだいぶ神経関係ない
k平均法に代表点の間の隣接関係/距離をいれたもの
データのトポロジカルな特性を考慮した解析手法として先駆的役割
20年前の時点では非ユークリッド距離への拡張が行われていた
1998年: カーネルPCA（Kernel PCA）
カーネル法を用いて非線形構造を扱う。
再生核ヒルベルト空間（RKHS）でPCAを適用。
サポートベクターマシン(1992)の隆盛からの派生の一つ
カーネルの概念は深層学習の数理との関係で再注目されつつある
「データのトポロジカルな特性を考慮した解析手法」の発展
距離構造をグラフに基づき近似し、多様体構造を保った次元削減。
データの局所的な線形性を利用して次元削減を実現。
2008年: t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
高次元空間の局所的な類似性を確率的に表現し、低次元に写像。
可視化に特化した手法として広く普及。
2018年: UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）
t-SNEの欠点（計算負荷や局所構造の崩れ）を改良。
現代の可視化と次元削減手法の主流。
UMAPの詳しいアルゴリズムの説明をしようかと思ったけど、それだけで1時間なくなりそうだからまた今度にすることにした
このセクションのまとめ
PCAは1901年の古典的次元削減手法
線形であることによるデメリットがあるので非線形次元削減手法が長年研究されてきた
今は2018年のUMAPを使うのがいいとされている
PCAではダメなケース
1: AとBが対立している
2: (A+B)とCが対立している
3: ((A+B)+C)とDが対立している
ここで次元数が足りなくて2次元のPCAではAとBが同一視されるようになる
非線形の次元削減(UMAPなど)では分かれる
今までの経験的にPolisは進行するに従ってクラスタが分かれなくなっていく傾向があると感じていた
今回の世論地図でも終盤に全部クラスタが分かれなくなったら嫌だなと思っていた
なのでオリジナルのPolisのPCAを使う次元削減ではなく非線形のUMAPを使うバージョンを検討していた
なお今回の世論地図の実験においては「進行するに従ってクラスタが分かれなくなっていく傾向」が観測されなかった
この現象は投票ユーザ数が増えていくことによる現象ではなく、ユーザが新しい意見を投稿することによって意見空間が高次元化していくことが原因なのかもしれない
詳細な議論: Polisクラスタ2つになる問題
PCAの方は点に注目すると、ほぼただの楕円になっている
そのままではあまりに意味がわからないので党をConvex Hullで囲って色を塗ってある
これが「PCAでクラスタが分かれなくなる」の意味
とはいえ分かれてないこれでもすごく面白いらしくて2024-11-16のCode for Japan Summit 2024のKeynoteでも安野さんが紹介してくれてたらしい
PCAなので軸に意味がある点はメリット
非線形の手法では軸が曲がりまくるので今の解釈が無理になる
PCAでほぼ楕円の1クラスタになっていることに比べてUMAPでの分析はすごくはっきりとクラスタが分かれている
赤枠は詳細解説のために手動でつけたもの
クラスタごとの詳細解説はこちら: 2022年参院選のUMAP可視化
特定の政党によって占められている濃い島と、複数の政党が混じりあっている島とがある
つまりA, B ,Cの党があるとき、意見の分断は党の間にあると考えがちだが、実際には党内の過激派と穏健派との間に分断があるわけ
これは結構面白い結果になったと思ってる
世論地図のデータが取れたのでさっそくUMAPしてみた
3970人x84次元(すべての地図のデータを結合した場合)
2022年参院選データと違って政党データがないのでDBSCANでクラスタリングしてみた
DBSCANはデータベースのスキャンとは全く関係がなくてDensity-Based Spatial Clustering of Applications with Noise
密度ベースのクラスタリング手法(後で詳しく話すのでここではこれくらいで)
13個ほどの飛び散ったクラスタと、中央の高次元泥団子がある
データ量の比率は？
全部で3970件、周囲の小さいクラスターが655件
84%のユーザが明瞭に分離してない中央クラスターにいる
おそらく記名アンケートに政治家が答えてるケースでは所属する党の主張との関係性や、野党の与党に対するポジショントークや集団極性化など「意見が先鋭化する力学」がある
高次元泥団子との格闘
中央のこの部分、もう少し上手く分析できないだろうか？
意味ありげな内部構造があるように見えるよね
この部分の分析を試行錯誤していた(UMAPの結果をクラスタリングするべきか、クラスタリングしない方がいいのでは、と考え始めた)
灰色の「外れ値」が少なくなるようにパラメータepsを増やすとクラスタは併合されてしまう
これはDBSCANの「外れ値」を「離れている異常値だから捨てたデータ」と解釈することの方に問題があって「二つのクラスターの狭間にあってどちら側とは言いづらいデータ」という解釈にした方がいい
「AとBはわけたい」「ではどこに境界線を引くのが適切か？」
この問がそもそも間違ってるのでは？という話
境界線を引くということは太さのない線によって分割可能であるという前提を入れている
実際には世の中の多くのものは明瞭な境界線を持たず、幅のある「どちらともいいづらいゾーン」を挟んで分かれている
(後から理解したがこれはDBSCAN/HDBSCAN系の設計思想を再発明してた)
この話を安野チーム内で共有したら興味深い話を教えてもらった: tSNEの結果のクラスタリングは慎重に
UMAP後のデータではなく高次元空間上で直接クラスタリングを試みた
この結果をみて衝撃的だった
つまりどう言うことかというと
UMAPでの二次元可視化した後での「クラスタっぽい密度の濃い塊」(青と紫)
これが実は高次元空間では全然密度高くないということ
何が起きているのか？
賛成反対データのUMAPの問題
賛成でも反対でもないデータの量が多いほど赤くしたもの
「クラスタっぽい密度の濃い塊」は欠損値の少ないデータの集まりで、周囲の複雑な意味ありげな形だったものは欠損値多めのデータだった
元々このデータは
matrix.dropna(thresh=3) (欠損してないデータが3件以上なものだけ残す)してたのだけど、ここを matrix.dropna(thresh=8) に変えたところUMAPの結果は下記のようになった
複雑な形状はほとんどすべて欠損値が原因のアーティファクトだったというわけ
多分こういうこと:
欠損値を平均値で埋める処理によって「ほとんど投票してない人」によるやたら強いクラスタができてしまっている
ちゃんとたくさん投票した人は高次元空間に散らばって「薄くて明確な境界のない一塊」になっている
UMAPは近傍k点までの距離を使って密度を推定する、これがデータが離散的で同一座標にデータが重なる賛成反対データの特性と干渉して「実態以上に濃いクラスタ」として認識され、UMAPはその特徴的クラスタを分離して可視化しようとした
しっかり検証はできてないが、一旦「離散的な値の賛成反対ベクトルはUMAP向きではないな」と判断してこの路線はペンディング
全地図の84次元のデータではなく1地図だけのデータで欠損値を含む人を全部捨ててUMAPしたら一応わかれはした
これもPolisクラスタ2つになる問題の否定的観察結果についての「クラスタが分かれなくなるのは投票ユーザ数が増えていくことによる現象ではなく、ユーザが新しい意見を投稿することによって意見空間が高次元化していくことが原因」という仮説を支持する
新しいプロジェクト(11/22公表予定→シン東京2050ブロードリスニング)
これは自然言語の埋め込みベクトルを対象とした分析
データ分布の特徴が重要だとわかったので類似のデータで調べてみた
Xから取得した18129件からTalk to the Cityのextructionで抽出されたargument 7574件
text-embedding-3-largeで埋め込んで3072次元
ほぼ均一距離の単一の塊の中にところどころ濃いところがある
概念図: 小さな粒のある一つの塊
先ほどの「どこに境界線を引くのか」の問題
左図のような密度のピークの間に何もない密度分布ならクラスタリングに悩むことはない
現実のデータは右図のように密度のピークの間にもデータがあって明確な境界がない
その「分割」(パーティション)をクラスタと呼んでいる
XのようなAのピークから密度薄いゾーンを隔ててかなり離れてるデータでも「Aのクラスタ」とされてしまう
DBSCANの作者らはこれを問題視した
そもそも「クラスタ」とはなんであるのか？
DBSCANの作者らが定義し直した「クラスタ」の概念
「クラスタとは、データポイントが密に分布している領域である」
>a cluster is defined to be a set of density-connected points which is maximal wrt. density-reachability.
クラスタはデータポイントが一定密度以上の領域だけであり、Xはどのクラスタにも属さないノイズである、という考え方
この二通りのクラスタリングに対する考え方を区別するために彼らは前者を「パーティショニング」と呼び分けている
Talk to the Cityを使った意見ベクトルのクラスタリングは「パーティショニング」
Spectral ClusteringはTalk to the Cityが可視化目的で使ってるもの
HDBSCANは「階層的DBSCAN」
日テレNEWS×2024衆院選×ブロードリスニングでの議論を眺めながら「密度の高いところだけ切り出して『Xは低密度のデータ』として捨てた方が下流の『AIによるクラスタ解説生成』などが上手くいくのではないか？」と考えていた
その後でDBSCANなどの問題意識を知って、なるほど同じだな〜と思った
DBSCAN/HDBSCANがちょっとわかるようになったのでその方針でTalk to the Cityのアルゴリズムをいじることにした
実験ログ: pTTTC2024-11-12
Xから取得した18129件からTalk to the Cityのextructionで抽出されたargument 7574件
text-embedding-3-largeで埋め込んで3072次元
ここからHDBSCAN(min_cluster_size=5, max_cluster_size=30, min_samples=2)で密度の濃いところを抽出すると79個得られた
この設定は細かいクラスタをたくさん拾う意図
目視で「確かに濃い内容だ」となった
クラスタに使われたデータは739件、カバレッジは9.8%
9割がノイズだという判定
ノイズのことを外れ値と呼ぶこともあるんだけど、外れ値っていうと相対的に少ないと思いこんでしまいそう
このやり方には現状のTTTCに比べてメリットデメリットがある
都知事選の時はそれを黙ってネットの向こうの人に示す or 政策チームが読んで参考にする と言う感じだった
政策チームからは別手法Talk to the City Turboの方が詳細に掘り下げられていて参考になるという意見もあった(N=1)
日テレNEWS×2024衆院選×ブロードリスニングでは視聴者に向けて「解説」をする必要性があった
その過程で全体像を示すだけではなく「濃い意見を掘り下げたい」というニーズが明確化した
このプロセスにおいて現状のTTTCでは「点にマウスホバーして見せる」になってN=1で示すことしかできない
また、その「フォーカスする意見を探す」のところに支援が乏しい
適当にいくつかだけ見て運任せにするのか
7000件を結局全部見るのか
今回開発した新しい手法はここを改善する
「7000件全部見る代わりに、濃度の濃い79クラスタを見る」という負担軽減
「N=1ではなくN=5~30の意見」として示せることによる説得力向上
公開できるTTTC: AIと著作権に関するパブリックコメントのデータにこのアルゴリズムを適用して公開した
5957件 1536次元
48個のクラスタが抽出された
クラスタの興味深さをGPT-4oに採点させたが、それ自体はあまり面白い結果にならなかった
まあこれはAIに「どういう目的で調べててどういうものが興味深いのか」を教えてないからという側面もありそう
出力されたクラスタ一覧に対して"他にない視点を導入しているクラスタとその独創的な点を列挙しなさい"のプロンプトを入れた方が面白い
KJ法との関連
発想法 p.77
>自分の心のなかに、「これだけの紙きれの資料は、自分の考えによれば、内容的に市場調査・品質管理・労務管理と三つに大きく仕切るのが正しい」などというたぐいの、グループ分けについての独断的な原理をあらかじめ頭の中にもっているからである。その独断的な分類のワクぐみを適用し、そのできあいのワクの中にたんに紙きれの資料をふるい分けて、はめこんでいるにすぎないのである。これでは KJ法の発想的意義はまったく死んでしま う。
その対処法として1枚1枚をみて関連するものとくっつけるKJ法を提案した
これはデータサイエンスの言葉で言うなら凝集型階層的クラスタリング
TTTCでは、人間ではなく機械がクラスタリングを実行することで「人間が独断的な分類へのはめこみをしてしまうこと」が避けられている
今回、より一層KJ法との関係性が明確になってきた
「パーティショニング」の意味のクラスタリングはデータセットをトップダウンに分割してしまっている
DBSCANのような方法で濃度の高いクラスタを抽出するのは、KJ法において「関連するものを集めてグループを作ること」とほぼイコール
クラスタにうまく入らないものをクラスタに入れずに残すのはKJ法の「離れザル」と同じ
データの9割が離れザルになるというのはKJ法的ではない
この現象は今回の手法が「近さ」を「埋め込みベクトル空間での距離」で定義しているから
人間がKJ法をするときにはつながりそうにないものにつながりを見つけてグループにしろという要求で「このXとYは一見つながらないが、Aという側面では関係している」という「関係の発見」を行う
つまりこれは「埋め込みベクトル空間のコサイン距離」の意味で「遠い」ものに対して追加の演算を行うことで別の意味の「近さ」を見出しているわけだ
KJ法が「発想法」「知的生産術」として発想の促進を起こすのは、この「関係性の探索」を人に強いるからだと思う
埋め込みベクトルの距離で表現されてない関係性の探索を機械が行うにはどうすればいいか？
今回のケースにおいても、ランダムに軸を潰す or PCAで寄与率の低い軸を潰す or いっそ発想の逆転で寄与率の一番近い軸を潰す で対処できる可能性がある(今後の実験)
むしろLLMのコンテキストに入るならLLMに人間同様の「関係の発見」をさせることができそう
LLMのコンテキストに入る量に刻んで良いと思う
なぜなら人間の視野に入るラベルの枚数に限界があるのと同じだから
KJ法的には離れザルを1枚も捨てることはない
これを実現する上では離れザルをどうやってクラスタに合流させるかを考える必要がある
たぶん単なる距離ベースでは「動きはするが、いい結果にはならない」だろうと思う
LLMにプロンプトしてできるかどうかの実験が必要
KJ法は、まずそもそも熟練が必要な技術でありながら、世界一熟達している川喜田二郎が「50枚のKJ法は10時間の想定」とか言って、時間がかかりすぎるので5年間で129枚しかKJ法をしていないという超重量級手法なわけだが、それがAIによって手軽な手段になる時が近づいているように感じた
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- →KJ法×渾沌をして語らしめる×川喜田二郎×パーティー学×発想法×続・発想法×「知」の探検学×KJ法 渾沌をして語らしめる×探検学×一仕事の達成が人もチームも育てる×計画には二種類ある×思想としてのkj法×審議と執行とを区別せよ→
- →まずは大雑把に×roughly×大雑把×rough×まず×段階的詳細化×gradual_refinement×段階的×incremental×gradual×stepwise×step_by_step×詳細化×詳細×detail×-化×from_rough_to_detail×まず雑に→
- →日記2023-10-20×llm×plurality×world_id×大勢の主観×ユージン・ジェンドリン×川喜田二郎×人々のまだ言語化されていないinner_experiencesからtherapeutic_usesによってinsightやdissenting_viewをもたらす、それはよりresponsive_governanceに近づく→
- →plurality×経験から浮かび上がるまだ名前のない概念×経験の言語的な伝達は情報量が不足しがち×フォーカシング×考える花火×ポランニーの暗黙知×共同化×体験過程×思考の結節点2023-04-10午後×the_implicit×日記2023-08-25×ユージン・ジェンドリン×川喜田二郎×環境の変化が速くなると知識ではなく知性が信頼される→
- →gyazo_pro×pdfからpngへの変換×google_cloud_vision×ja_pdf_to_text×pdfminer×word2vecによる自然言語処理×cmapの再生成×poppler×pdftotext×cid問題×pdfminerの座標系解析→
- →kj法勉強会@ロフトワーク×「渾沌をして語らしめる」勉強会×探検ネット(花火)勉強会×KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1×KJ法勉強会@サイボウズ×KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v2×kj法の先にあるもの×kj法勉強会@ロフトワーク_事前マップコメント×kj法勉強会@ロフトワーク_講義中のzoomコメント×kj法勉強会@ロフトワーク_個人ワーク中のslack×kj法勉強会@ロフトワーク_質疑×ぼんやりとしていた世界が切り分けられた×知の探検学×探検ネット×考える花火×内部探検×取材×データをして語らしめる×すべてのデータはうそである×KJ法 渾沌をして語らしめる×思いついたことはなんでも記録すべき×記録しなければ消えてしまう×思考の枠×枠組み×当てはめ×芽×新しいつながり×判断×一仕事の達成が人もチームも育てる×アインシュタインの考え方×思い込みの枠×既存の構造×あてはめ×分類してはいけない×既成概念×グループ編成は小チームから大チームへ×発想法×否定形の指示×既存のグループを跨ぐ関係性×グループ境界をまたぐ線に注目×グループ編成のバッドパターン×掘り下げ×地に足のついていない×浮き草×浮き草と樹木のたとえ×根っこ×体験×感覚×主観×自分ごと×根差し×土の香りを残せ×連想的雰囲気×抽象化しすぎるな×概念化過程×シンボリックモデリング×基本5質問×(6.2.4.2)_clean_languageとsymbolic_modelling×具体的イメージ×身体感覚×ちゃんと主観×面白いのkj法×「面白い」の探検ネット×根っこがない×クリーンな質問×望ましくない妥協×keichobotの価値の問いは考える花火の前段階かも×気づき×発想×渾沌をして語らしめる×民族大移動への反対×KJ法が生まれたプロセス×グループ編成の失敗事例×寝かせる×権威勾配×歯車のたとえ×意思決定×生存者バイアス×西尾の我流に名前をつける×エンジニアの知的生産術×かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba×我流に名前をつける×共通言語×私的な言葉×液体が容器に入っているメタファー×(column)_パターンに名前を付けること×発表ストーリー構築法×こざね法×知的生産の技術×講義資料ショートバージョンを作る×対立解消×360度の視角から×excel型kj法×守破離×地図×なぜ線が必要不可欠か→
- →サイボウズラボ勉強会×自分のScrapboxをChatGPTにつないだ話勉強会×PluralityとPolis勉強会×plurality×Polis勉強会×オモイカネプロジェクト×worldcoin×sam_altman×world_id×人間性の証明×decentralized_identity×分散型id×ユニバーサル・ベーシック・インカム×american_equity×gdp×moore's_law_for_everything×aiを活用する企業×労働ではなく資本に課税しよう×資産課税×ubi×sybilrank×trust_seeds×ネットワーク効果×paypay×100億円あげちゃうキャンペーン×aiへのアクセスを独占させないためのubi×熟議支援システム×openai×democratic_inputs_to_ai×意思決定×少数の人間×公共の利益×多様な視点×民主的プロセス×概念実証×チーム×よりグローバルで、より野心的なプロセスの基礎×Polis×世界観共有×sfプロトタイピング×発想する会社×コラボレーション×チームワーク×ドラえもん×付喪神×プロトタイプは思考を活性化する×プロトタイプ×ブレインストーミング×社会的な調和×集団主義×誰でも知っている×常識的概念×マイノリティ×ガラパゴス概念×無意識のバイアス×改善サイクル×アジャイル×イテレーション×徐々に改善×lean_startup×build-measure-learn_loop×minimum_viable_product×コミュニティ中心のai構築×コミュニティai×community-centered_ai×日本文化ai×retrieval-augmented_text_generation×ベクトル検索×g0v×サイボウズ式×reinforcement_learning_from_human_feedback×human_in_the_loop×people_in_the_loop×違和感×協調ゲーム×connecting_the_dots×正統的周辺参加×周辺参加×状況に埋め込まれた学習×実践共同体→
- →ねりねり×断片化×階層的断片化×コンテキスト幅を超える×刻む×連想検索×洞察を生み出すには？×とか何か？×自問×自答×脳内のベクトル検索×側抑制×近いものを無視して少し遠いものをだす×緩める×表面的な類似×連想的空気×連想的雰囲気×表札×新側面の創造×側面×経験の側面×「AとBの間の関係」と「Bによって作られたAの側面」は同じ×整理し直す×整理し直すことの支援×kozaneba→
- →ワク×独断性×独断的な分類×ワクぐみ×発想法×枠組み×グループ編成は小チームから大チームへ×かならず小分けから大分けに進まなければならない×トップダウン×分類×ボトムアップ×グループ×編成×グループ編成×KJ法×川喜田 二郎→
- →plurality×Polis×サイボウズラボ勉強会×階層組織×llmがもたらす組織構造の変化×ダンバー数×国民ラジオ×松下幸之助×サイロ化×llm×audrey_tang×ブロードリスニング×人間の増強×知識社会は上司と部下の社会ではない×階層的な組織よりも水平的な組織の方が容易になる×統治構造×選挙は4年に一度5bit送信する遅い通信だ×vtaiwan×チームワークあふれる社会を創る×技術は中立×善用×悪用×パノプティコン×監視×社会信用システム×フェイクニュース×画像認識×雨傘運動×シンギュラリティ×broad_listening×decentralized_id×quadratic_funding×retroactive_funding×ソーシャルインパクトボンド×quadratic_voting×decentralized_identifiers×gitcoin_passport×worldcoin×web3はオワコン×終わったように見えるのは流行の上振れしか見えてないから×共感×異文化理解力×意思決定×合意形成×空気が支配する日本ではブロードリスニングが重要×human_augmentation×when_we_hear_“the_singularity_is_near”,_let_us_remember:_the_plurality_is_here×roulette_wheel_selection×t-sne×polis:_scaling_deliberation_by_mapping_high_dimensional_opinion_spaces×Polis勉強会×都市国家×デジタルネイティブは4年に1度のアップロード帯域で十分とは思わない×紙と箱による民主主義×デジタル投票×アジェンダ設定の権限を人々に開放する×シルバー民主主義×一人一票×論点のブレインストーミング→
- →Polis×polisをもっとやりたい×ppolis2023-04-15×西尾のpolis実験2023-04-16×polis:polisを活用した知的生産性とコミュニティ合意形成の改善×polis:テロの原因究明についての議論×polis:aiとweb3×納得感×Polisクラスタ2つになる問題×polis設問増えすぎ問題×polis:同性婚×ppersonalpolis×ec2でpolis×誘導的質問×japol→
- →まだ書かれていないことの森を切り拓いていく仕事×"納税"としてのsemantic_annotation×aiのための作業の対価を暗号通貨にする×ピア予測法×予測市場×外れ値×ステーキング×抑止力×奥が深い×vitalik→
- →学習とはつなげるプロセス×種が根付いて新しい芽を出す×そもそも完成などない×つながると思ってなかったものがつながる×行動が変化×すでに知っていることを再現するだけ×川喜田二郎×KJ法 渾沌をして語らしめる×葛藤の弁証法の技術化×考える花火×ネットづくり×体感認識×外在化×統合図解化×知的認識×弁証法的創造×行動を起こす×体が言葉を創るプロセス×言葉が体を創るプロセス×弁証法×一歩踏み出すと景色が変わる×源動力×モヤモヤ×ホワイトボード→
- →自己紹介×エンジニアの知的生産術×コーディングを支える技術×word2vecによる自然言語処理×自分のscrapboxをchatgptにつないだ×scrapbox_chatgpt_connector×中高生のためのchatgpt×新しい自然×誰も正解を知らない×みずからの目で見なければならない×chatgpt_plugins実験×1×chatgpt×2023-04-10 LLM Meetup→
- →「渾沌をして語らしめる」勉強会×発想法×知の探検学×KJ法 渾沌をして語らしめる×仕事×おのれを空しくしてデータをして語らしめてまとめる×360度の視角から×すべてのデータはうそである×事実とデータとはちがう×折にふれて採集×心の中のメーターのたとえ×馴化×言の葉の影×改善した/してない×抽象概念、身体感覚、メタファ×根無し草の知識×ピラミッドの頂上を取ってきても期待と違う×連想のネットワーク×脱線×分節化×概念のハンドル×エンジニアの知的生産術×(column)_パターンに名前を付けること×海馬×マインドパレス×地図を作る×点よりも線が強く、線よりも面が強い×(5.3)_社会人向けチューニング×文章化しないのはもったいない×原初のkj法×「データをして語らしめる」は「事実をして〜」ではない×花火とは何か？×ブレインストーミング×パルス討論×タッチネッティング×点より線が強く、線より面が強い×統合型花火×探検型花火×考える花火×考える花火誕生の流れ×kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要×考える花火のラベルは30〜60枚×50枚のKJ法は10時間の想定×花火日報×KJ法だけ習得しても花火日報を身につけていないと毎日の実践が困難×w型問題解決モデル×考える花火を試してみる×花火の解説について考える花火する×考える花火の解説を考える花火×川喜田二郎による情報粒度の実例×探検ネット勉強会kozaneba1×探検ネット勉強会kozaneba2×探検ネット勉強会kozaneba3×探検ネット勉強会Kozaneba4×探検ネット勉強会kozaneba5→
- →KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1×KJ法×ホワイトボード型のコミュニケーション×miro×かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba×かんがえをひきだすチャットボットkeichobot×問いかけが言語化を促す×コーディングを支える技術×京都大学サマーデザインスクール×エンジニアの知的生産術×対立から考える×プレゼンのスライドに似てる×円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない×すべてのデータはうそである×KJ法 渾沌をして語らしめる×360度の視角から×探検の五原則×seciモデル×共同化×自転車のたとえ×人それぞれ個性がある×KJ法という言葉は曖昧×狭義のkj法×はじまりのkj法×kj法は個人作業をしなければ力がつかない×50枚のKJ法は10時間の想定×言葉の解像度を高める×一匹狼に価値がある×心理的安全性×一仕事の達成が人もチームも育てる×主体的判断×データをして語らしめる×kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識×考える花火×守破離×利用と探索のトレードオフ×kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要×kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも×一仕事達成する体験×考える花火のラベルは30〜60枚×アンケート調査からのkj法が一番難しい×ブレインストーミング×探検ネット×考える花火誕生の流れ×マインドマップ×ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない×表札の使命→
- →kj法勉強会@ロフトワーク×KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1×円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない×すべてのデータはうそである×KJ法 渾沌をして語らしめる×360度の視角から×探検の五原則×知の探検学×共同化×自転車のたとえ×我流は悪くない、むしろ良い×人それぞれ個性がある×状況・目的が変われば、適切な方法も当然変わる×発想法×探検ネット×渾沌をして語らしめる×考える花火×KJ法という言葉は曖昧×狭義のkj法×はじまりのkj法×kj法は個人作業をしなければ力がつかない×50枚のKJ法は10時間の想定×考える花火誕生の流れ×望ましくない妥協×一仕事の達成が人もチームも育てる×たくさんの根拠に繋がっている×自信×掘り下げ×データをして語らしめる×kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要×kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも×一仕事達成する体験×kj法は枚数が2倍になると4倍難しくなる×ゴールを近く×考える花火のラベルは30〜60枚×アンケート調査からのkj法が一番難しい×マインドマップ×ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない×表札の使命×問いかけが気づきを促す×質問が言語化を促す×気づき→
- →川喜田 二郎×KJ法 渾沌をして語らしめる×体験過程と意味の創造×パーティー学×紙キレ法×発想法×続・発想法×「知」の探検学×渾沌をして語らしめる×探検ネット×cut1×コンフォートゾーン×既成概念×あてはめ×弁証法×反対意見は存在しない×ワイガヤ×ともに働く×保守と創造の対立と循環関係×成功は成功のもと×発想法における「発想」は「おのれを空しくしてデータをして語らしめてまとめる」×kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識×w型問題解決モデル×u理論×pdcaサイクル×oodaループ×すべてのモデルは間違っている×リーンスタートアップ×タスクを効率的に処理していくと高速にクソアプリを実装してしまう×探検ネット(花火)勉強会→
- →かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba×かんがえをひきだすチャットボットkeichobot×問いかけが言語化を促す×コーディングを支える技術×京都大学サマーデザインスクール×エンジニアの知的生産術×円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない×すべてのデータはうそである×KJ法 渾沌をして語らしめる×360度の視角から×探検の五原則×seciモデル×共同化×自転車のたとえ×人それぞれ個性がある×KJ法という言葉は曖昧×狭義のkj法×はじまりのkj法×kj法は個人作業をしなければ力がつかない×50枚のKJ法は10時間の想定×一匹狼に価値がある×一仕事の達成が人もチームも育てる×データをして語らしめる×kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識×考える花火×kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要×kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも×一仕事達成する体験×考える花火のラベルは30〜60枚×アンケート調査からのkj法が一番難しい×探検ネット×考える花火誕生の流れ×マインドマップ×ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない×表札の使命→
- →stable_diffusion勉強会×imagic×aesthetic_gradients×日記2022-10-07×ブルーオーシャン戦略×フェアユース×デジタルミレニアム著作権法×集団極性化×新技術とパブリケーションバイアス×日記2022-10-17×novelaiで丸括弧を使っても無意味×dreambooth×embedding_optimization×imagic_2022-10-31×runwayのinpaint上手くいかなめ×clip×ldm×ddpm×stable_diffusion埋め込みテンソル編集×認知の解像度→
- →梅棹_忠夫×KJ法 渾沌をして語らしめる×狭義のkj法×はじまりのkj法×kj法は個人作業をしなければ力がつかない×50枚のKJ法は10時間の想定×パルス討論×探検ネット×考える花火×考える花火誕生の流れ×KJ法の正しさについて→
- →kj法勉強会@ロフトワーク×KJ法 渾沌をして語らしめる×kj法の実務化×探検ネット×花火日報×考える花火×考える花火を試してみる×50枚のKJ法は10時間の想定×川喜田二郎がkj法したのは1割程度×一仕事の達成が人もチームも育てる→
- →英語版作成に伴う推敲(~1章)×社会的証明×情報収拾の3つの方法の図×理解を組み立てる材料が足りていない×写経は補助輪×思考の節約×図2019-01-23×トップダウン×gtd×allen×ボトムアップ×(5.2.4.1)_group_organization_is_not_objective×(5.2.5.1)_relationship_is_not_similarity×(5.2.5.1-2)_not_"related_pieces"_but_"pieces_likely_to_be_related"×発想法×対立は一つだけではない×(5.3.1)_skip_steps→
- →jiro_kawakita×発想法―創造性開発のために×hassou-hou×発想法×発想×ideation×発×想×法×method×創造性×creativity×創造×-性×開発×のために×kj_method×パーティー学──人の創造性を開発する法→
- →アイデア×発想法×デール_・カーネギー×your_creative_power×オズボーンのチェックリスト×ブレインストーミング×alex_osborn×すべてのアイデアの記録×発明とは一時に完全な形で現れるものではない→
- →サジェスト×ゴミ屋敷化×キーワード抽出×リンクの質×検索で予期せず発見する事例×idf×ページの近さ×pooling×プーリング×凝集型階層的クラスタリング×探索で近さを決定×思考の結節点2019-02-18×思考の結節点2019-03-21→
- →タスク×ふせん×川喜田二郎×フェーズ×知識×あなた×サイクル×読み方×メタファ×本章×優先順位付け×KJ法×全体像×しくみ×抽象化×プログラミング×やる気×ピラミッド×ソフトウェア×注×プログラム×whole_mind_system×パターン×プログラミング言語×ボトムアップ×たとえ話×価値×プロセス×知的生産術×分野×概念×アウトプット×グループ×学び×目的×他人×言語化×海馬×情報×考え方×誰か×視点×創造性×書き出し法×速度×盲点×教科書×原動力×方法×アナロジー×表札×発想法×方法論×それ自体×抜き書き×incremental_reading×単語×抽象概念×情報収集×見積り×一覧性×著者×文章×意思決定×シナプス×脳内×インプット×記憶×ルール×暗黙知×ゴール×写経×ソースコード×モデル×仮説×顧客×コンピュータ×実験×エンジニア×グラデーション×モデル化×アジャイル×supermemo×速読術×言葉×自分×複数×ボトルネック×ラット×複数人×フィードバック×具体例×symbolic_modelling×書籍×何回か×コーディング×岩波書店×メリット×レポート→
- →エンジニアの学び方×京都大学サマーデザインスクール×首都大学東京_情報通信特別講義2017×発想法×コーディングを支える技術×認知インタフェース×ポモドーロテクニック入門×オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン×パタン・ランゲージ×時を超えた建設の道×augmenting_human_intellect:_a_conceptual_framework×科学と仮説→
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