日経xTECH記事『デジタル活用を阻む「PoC貧乏」〜』について

日経xTECHに、次のような記事が載っています*1。

tech.nikkeibp.co.jp

この記事、冒頭から

PoC（ポック）貧乏──。講演者の1人が使った言葉が聴衆の笑いを誘った。あるAI（人工知能）関連イベントでの出来事だ。

という一文で始まっています。

で、読み進めていただくとわかるんですが……この「AI関連イベント」、明らかに、私が関わっている 日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会（MLSE）が5月に開催した、研究会発足記念のキックオフシンポジウムのことで、「講演者の1人」は、アクセンチュアUSAの工藤卓哉さんです。
下記アーカイブ動画の16:44あたりからご覧になれば、記事になっている話がそのまま講演で語られていることがわかります。その辺りで出てくる「丸山先生」は、MLSE運営委員の一人である丸山宏さん（現：Preferred Networks フェロー）です。

基調講演１「ソフトウェア工学における問題提起と機械学習の新たなあり方」工藤卓哉【機械学習工学研究会 キックオフシンポジウム2018】

それで、この「AI関連イベント」がMLSEキックオフシンポジウムであることを前提として書くのですが、当記事には何点か誤りがあると思いますので、このエントリーで指摘しておきたいと思います。
その指摘とは以下です。

1. PoC貧乏 という言葉の意味が違います
2. そもそも、PoC という言葉の意味が違います
3. MLSEのイベントは「AI関連イベント」ではありません

この3点の詳細を、以降で順を追って説明します。

PoC貧乏 という言葉の意味が違います

記事では、工藤さんの講演内容の紹介を、以下のように締めくくっています。

PoCをいくら実施しても、その先が続かない。ベンダーに対価を支払って支援を仰ぐのであれば、リターンを得るどころかお金が出ていくばかり。これがPoC貧乏の実態だ。

これは工藤さんの指す「PoC貧乏」とは意味合いが全く異なります。工藤さんや我々がいう「PoC貧乏」とは発注者側でなく、受注するベンダーが損をする現象のことです。

機械学習プロジェクトにおいて、PoCでは成果が約束できないので、成果報酬でなく、準委任契約に基づく時間報酬で、小規模に行うことが多いです。
これはベンダーにとってあまり利益を生むものではなく、ベンダーはその後の本番システムの構築まで進めて初めて大きな利益を得るのですが、PoC段階で終わってしまうと期待した利益が得られません。この現象を「PoC貧乏」と呼んでいます。

そもそも、PoC という言葉の意味が違います

記事では、PoCについて次のように解説されています。

PoCはProof of Concept（概念検証）の略で、通常は「ピーオーシー」と呼ぶ。新しい技術やアイデアを活用して期待する効果が得られるか、どんな課題があるかなどを確認する作業を指す。

この説明自体は大枠では正しいと思いますが、記事タイトルにもありますように、記事では「デジタル活用」、いわゆる社内のデジタルトランスフォーメーション（DX）におけるPoCの話と、MLSEで扱っている機械学習プロジェクトでのPoCとを混同して用いられているようです。
DXにおけるPoCは、例えばベイカレント・コンサルティング社のサイトなどが参考になるかと思います。社内全体に展開する前に、まずは小規模な試行で効果を確認する行為をPoCと呼びます。

一方、機械学習プロジェクトにおけるPoCは少し特殊な意味合いがあります。機械学習プロジェクトにおけるPoCは、機械学習モデルの訓練（学習）を試みるフェーズのことです。
機械学習プロジェクトの難しいところは、モデルが目的のシステム構築に見合う精度・性能に達するか、達するまでいつまでかかるか最初に見積もれないことです。ですので、ひとまずPoCとして、訓練データを揃えられるだけ揃えて、機械学習エンジニアがモデルの訓練を試みます。
一度の訓練で目標精度に達することは少なく、機械学習エンジニアが様々な改良を加えながら訓練を何度も繰り返します。こうした作業が、機械学習プロジェクトにおけるPoCです。
PoCを経て十分な精度・性能が得られるとわかったモデルを使い*2、初めて実際のシステム構築に着手します。システム構築に踏み切る前に機械学習モジュールだけを先に仮組みするのが、機械学習プロジェクトでのPoCです。全社展開する前に一部の部署でトライアルする、というDXでのPoCとは、意味合いが全く異なります。

MLSEのイベントは「AI関連イベント」ではありません

最後に、これは個人的に不快感を覚えた点ですが、そもそもMLSEでは「AI」を扱っていません。
これについてはMLSEサイトのQ&Aにありますので、少し長いですがそのまま引用します。

Q. 人工知能、AIという言葉を使わないのはなぜですか？ この研究会では現在よく世間で問われている「AIをいかに業務で使いこなすか？」という問いに対し、対象を機械学習に限定しているだけのように見えます。

現在、機械学習は人工知能（AI, Artificial Intelligence）と抱き合わせで議論されることが多いです。

これまで「AI」という用語は、その時代時代で別個の技術を指していました。初期のAI研究では論理プログラムや探索アルゴリズム、1980年代の第2次AIブームではルールベースのエキスパートシステムなどが「AI」と称されました。現在の第3次AIブームで、これに相当するのがディープラーニングを含めた統計的機械学習です。

しかし、これまでのAIと機械学習が典型的に違うのは、これまでのAIが演繹的アプローチ（汎用的なルールを人間が与え、そのルールに従って推論する手法）であるのに対し、機械学習は帰納的アプローチ（個別のデータを人間が与えて、機械に汎用的なルールを獲得させる手法）である点です。従来のAIが演繹的であるという点では普通のプログラミング、一般的なソフトウェア開発と特段に変わるところはないのですが、機械学習は全く違う方法でプログラミングをするものだといえます。

ですので工学的視点から見ると、今までのシステム開発手法はそのまま適用できないことがあり、新たな工学としての体系化を行う必要があるのです。これが、MLSEでは「人工知能」「AI」でなく「機械学習」にこだわる理由です。

またAIの宿命として、技術が成熟すると、その技術は世間ではAIとは呼ばれなくなります。機械学習も遠くない将来、AIとは呼ばれなくなると予想されます。しかし，その場合でも機械学習自体は重要なシステム開発技術の一つとして残るでしょう。

AIであるか如何に関わらず、機械学習のための工学研究はこれから地道に取り組んでいく必要があります。ですのでMLSEでは、人工知能ではなく、統計的機械学習を中心に扱います。

「MLSEではAIを扱わない」ことは、キックオフシンポジウムでも何度か述べられていたことです。にも関わらず、MLSEの主催イベントであることを伏せた上で、敢えて「AI関連イベント」と呼称する行為には、遺憾というほかありません。

*1:このアイキャッチ画像に写っている方は記事後半で取材されている平鍋健児さんで、記者とは別人です。念のため。

*2:モデルの再訓練を行う場合も往々にしてありますが、この場合も、使用アルゴリズムや、深層学習の場合はネットワーク、またハイパーパラメータの類はPoCで最終的に用いたものから変更しません。

Leaving LeapMind

Note: This is an English translation of this post.

I guess someone knows and others don't, but anyway, I will leave LeapMind in the middle of next month.

It was the beginning of the last Oct when I joined the company. Since then, I have spent around one year, but it was quite a fulfilling year. I had a thrilling and supreme experience as an engineer, through the challenge in the cutting-edge area of deep learning compiler development, which is what only a few people can enjoy in the world.
There is a full of appreciation for all members of LeapMind. I would like to thank to all of them.

And then, I will be a freelance engineer from around Oct 20th.
But I won't be a permanent freelancer. I'm planning to spend several months to do various things including job hunting, and eventually, hopefully, I would transfer to another company.
Actually, there are many things I have wanted to do so much but failed due to lack of time. I may do some of them during the freelance period.

I want to add a note about MLSE (the special interest group of Machine Learning Systems Engineering). I will keep active as a steering member. We also spent around one year from when we started the activity as a voluntary group, and have gained huge supports from many people, much more than expected, through the year. This is worthwhile, I believe. That makes me more enthusiastic to boost the movement until "the machine learning systems engineering" becomes a true academic discipline.

So anyway, my title and affiliation will change, but I will come through and hit it up. Thanks!

LeapMindを退職します

感づいている人もいない人もいるでしょうが、来月の中旬あたりでLeapMindを退職します。

去年の10月頭からお世話になったので、ちょうど丸々1年といったところですが、大変充実した1年を過ごさせてもらいました。 ディープラーニング用コンパイラ開発という、世界でもなかなか得ることのできない貴重な経験を通じて、常に世界の最先端で勝負し続けるという、スリリングで、エンジニアとしては最高な体験をさせてもらえました。
LMの皆さんには感謝しかありません。本当にありがとうございました。

10/20付近から、フリーランスエンジニアとなります。
といっても今後一生フリーで食っていくつもりはなく、色々なことをしながら数ヶ月かけてゆっくり転職活動をし、最終的にはどこかの会社にお世話になるのでは、と思います。
LMにいて、この世界で凄くやりたかったけど、時間を作れずになかなかできなかったこともいっぱいあります。この間にやってみようかな、などと思っています。

なお、機械学習工学研究会（MLSE）の活動については今までどおり継続します。こちらも有志が集まっての活動開始からちょうど1年くらいなのですが、僕らの当初の想像を遥かに上回る形で皆さんの支持を得ることができ、すごく手応えを感じています。 機械学習工学が本当の学問分野となるまで盛り上げていこうと思います。

そんなところで、まぁ肩書？所属？は変わりますが、ガンバって生きていこうと思います。

p.s. 俗に言う内幕暴露な「退職ブログ」を期待された方、すみません。Twitterにちょろっと挨拶を書くだけのつもりが長くなりそうだったので、ブログに書いただけでした。

Facebookのバグ自動修正ツール "SapFix" とは何ぞや？

前回の記事↓で国内ソフトウェア工学事情を勢いに任せて書いたら思いのほか炎じょ……バズってしまい、しかも身内のソフトウェア工学の先生方に火をつけまくってしまいまして、いやはや。関係者の皆様すみませんでした*1。
フォローの記事も書こうと思ってたんですが、少々タイミングを逸してしまった感。でも少し誤解を与えたところもあるんで、また時間ができれば書こうかと思います。 bonotake.hatenablog.com

しかし、それから一週間くらい経ちまして、今度はソフトウェア工学に関わる人間としてはなかなか嬉しいニュースが。
それで、つい以下のようなツイートをしたところ、これも軽く話題になってるようで、今もまだ通知が止まらない感じです。

automatic repair、ついに来たか
これはガチで近年のソフトウェア工学の成果

Facebook、バグを自動で修正する新ツール「SapFix」開発 https://t.co/X0D6Xidmj1 via @cnet_japan

— takeo (@bonotake) 2018年9月14日

バグの自動修正（automatic repair）はここ数年ソフトウェア工学の国際会議ではかなり盛り上がってる研究トピックです。
これをFacebookがツール化した、というので、やはりこの分野の人間としては大変気になるところ。話題としてもキャッチーですしね。
しかも、この開発リーダーを務めたMark HarmanのFacebookへの投稿を読むと、

I am really delighted and also very proud that we are, today, announcing the first industrial-strength scaled-up automated program repair, now in continuous integration and deployment at Facebook.

とあって、社内の開発フローにさっそく組み込まれた模様。
ちなみにこの Mark Harman、ソフトウェア工学の世界ではプログラム解析の大御所として著名な研究者で、UCL（ロンドン大学）の教授でありながら、最近はFacebookの Engineering Manager （エンジニアの統括マネージャー？）を務めています。

research.fb.com

こういったあたり、海外のソフトウェア工学分野は産学が上手く結びついてるんだなぁ、というのを感じさせますねぇ。

で、そのMark Harmanが陣頭指揮を取って開発した自動バグ修正ツール "SapFix" なんですが、Facebookのブログに簡単な解説記事があります。
code.fb.com

ということで、この記事では残り、このブログ記事を元に、SapFix がどんなツールなのかを簡単に解説していきます。
ちなみにざっと読んだところ、実はそんなに凄いことはしていません。

Androidアプリを対象に、まず自動テストツール "Sapienz"を使って自動テストをかけます。なおこのSapienzも、search-based testing という、最近研究が盛んな技術を元にMark Harmanの研究室で開発された自動テストツールなんですが詳細は省略。ご興味ある方は（＋論文読める方は）以下の論文をば。

• Mao, K., Harman, M., & Jia, Y. (n.d.). Sapienz: Multi-objective Automated Testing for Android Applications. In Proc. of ISSTA'16

で、このテストでクラッシュが観測されるとSapFixが稼働するわけですが、その内容とは

1. 過去の修正から人手で作った修正パッチのテンプレートを、そのまま持ってくるか、あるいはそれがハマらなければミューテーションを使ってテンプレートを変形してパッチを作成。
2. 上で出来上がったパッチを元に、さらに複数のパッチを生成。
3. 生成したパッチがコンパイルを通るようなら、さらに開発者が人手で書いたテストとSapienzで生成したテストを流して、このパッチでもうクラッシュが起こらないか＋別のクラッシュが発生しないかチェック。
4. チェックを通ったパッチは人間がレビューして、良さそうならそのパッチを適用。

なお1. で使われてるミューテーションっていうのは、文法に従ってプログラムを適当に（'+' を '-' にしたり、変数名を入れ替えたり）書き換える……というもので、元々はわざとバグを埋め込んでテストがそれを見つけられるかを診る、テストを評価するために生まれた技術なんですが、早い話、要はデタラメに書き換えてるだけです。

いかがでしょう。ぶっちゃけ全然凄いことしてません*2。むしろ「えっ、これでホントにバグ直るの？？」ってレベルです。

ただ、個人的には結構感心しました。まぁこれが実用上使いものになるかどうかはこれからの評価を待たないといけなさそうですが、これで本当に使えるんならすごいなと。
automatic repair には例えばプログラムの意味まで踏み込んで理解し、バグの内容をちゃんと解析した上で然るべき修正パッチを生成する、なんて手法も研究されてます。で、第一線の研究者が開発に携わってるんで、そういうアプローチも知らない訳はないと思うんです。
でもそういうの敢えて使わずに、簡単な解析だけど軽くて実用のソースコードのサイズに耐えうる技術を使ってるんじゃないですかね、これ。 そういう、研究者の独りよがりでない「現場で使えればいいじゃん」っていう割り切りが凄いなと。

あとはこう言ったら言葉が悪いですが、こんな簡単な解析＋自動修正を「数撃ちゃ当たる」的にやっても効果が出ちゃうほど、現場ではしょうもないバグが頻発してるってことなんだと思います。
これも勝手な推測なんですけど、FacebookみたいなDevOpsベースの企業では超短期開発でひたすらアップデートをかけ続けてるはずで、開発＋リリース前テストに手間隙かけるよりは、実装はなるたけ簡素に済ませて、CI使って物量でバグを短期間に潰す、ってスタイルを採ってるのかな、と想像します。それならこの手法でも十分効果あるんではないかと。

ということで、最新鋭の技術とかを駆使してるわけでもなければ、理論的に凄い技術も使ってない、でも自らの開発現場に見合った、実用上もっとも効果がある技術を採用しているってことなのかな、と思った次第。
それでも実際の開発フローに組み込めるまで持っていくあたり、相当な作り込みをしてるんじゃないかな、とは想像しますが。これで本当に効果あったらすごいですね。

先のブログ記事によると、もうちょい手を入れた後でこのSapFix（と、テストツールSapienz）はオープンソースにする予定だそうで、ぜひ、中身を覗いてみたいです。

p.s. ……と、この記事をちょうど今書き終わろうかってところで、当の Mark Harman からFBで友達申請が来ましたｗ びっくりしたー。ツイート見られちゃいましたかね。

追記） 一晩明けてちょい読み返して思ったんですが……全体的にものすごく簡単な技術で構成してるのは事実だと思うんですが、絶対どこか一工夫は入れてると思います。特に怪しいのはパッチを複数作成するところ。脚注には元々書いてますけど。
ここは多分論文書いてどこかに投稿中なんで、まだ明かせないんだと思います。もしその論文が入手できたら補足記事を書きます。

*1:悪びれずに書くと、それなりの問題提起はできたんじゃないかと思ってます。ただあまり本質的でない、余計なところでご迷惑をかけた方面がいくつかあったようで、その点は大変申し訳なかったのでした。

*2:ただ、2. の手順でどう複数のパッチを生成してるか、元のブログには書いてません。おそらくここらへんがこのツールのミソで、詳しくは論文になるまでわからないかも。

阿部幸大氏の何が「ウソ」かを説明しておく

前回のブログ記事で、僕はこう書いた。

僕は、本当はこの場で、彼と彼の記事について色々語ろうと思っていた。
でも、この2日くらいですっかりその気は失せてしまった。
（略） （その理由の1つは）同記事への反応をネット上の様々な媒体で眺めていて、軽く絶望したからだ。 絶望した理由、それは、「どんなに正しい主張でも嘘や誇張を混じえて語ってはいけない」という、誰にも否定し得ない絶対的なルールだと僕が信じていたことを否定する人達が数多くいたことだ。（略）結局、「嘘・誇張はダメでしょ」という批判は「ダメじゃない」と思っている人には何も響かない。 なので、すっかり徒労感に襲われて、彼を真面目に評する気も更々なくなった。

なので、今もあんまり彼の論評を長々とする気は正味ないのだけど、一部でまだ、僕や、僕が作ったまとめに反発してくる人もいるので、とりあえず最低限のことだけ書き残しておこうと思う。
なお、この話題についてはもう散々議論したし、僕自身はこの話題からはフェードアウト気味なので、この文章に対する再反論を誰かが行ったとしても、反応を返すかどうかは保証できない。その点は了承してほしい。

記事の解釈で揉めた経緯

僕は最初、ザリガニ氏（前回の記事参照）の指摘は傾聴に値すると感じて、彼のツイートをtogetterにまとめた。
その際に、僕はタイトルに「阿部幸大氏のウソ」と入れた。

しかしそのコメント欄で、ザリガニ氏や僕に反論してくる人もそれなりにいた。曰く、ザリガニ氏は「誤読」しており、僕のつけた「ウソ」というタイトルは誤りだ、というのだ。

僕は最初何のことかわからず、ザリガニ氏のツイートと、阿部氏の元記事を何度も見比べた（後述するが、これは彼が文章に施した「トリック」のせいで、かなり苦痛を伴う作業だった）。結果として、「誤読」だという指摘は、決してデタラメを言っているわけではなさそうだ、とわかってきた。
しかし、これは僕の元々想定していた話より、よほど根深い、と考えるようになった。

何が問題なのかを例を挙げてまどろっこしく説明する

ということで、その記事がどう根深い問題を孕んでいるのか、その一例を出しておく。
（以下、現国の問題に対する解説を更に長々引き伸ばしたような、かなりまどろっこしい、かつどうでもいい人にはどうでもいい議論をしている。なので、そういうのを読むのが苦痛という人はこのセクションをすっ飛ばして、『何が問題なのかをまとめる』まで飛んでほしい。）

以下は1つめの記事の2ページめにある、書店・CD店に関する記述である。

釧路のように地理的条件が過酷な田舎では「街まで買い物に行く」ことも容易ではないので、たとえば「本やCDを買う」という日常的な行為ひとつとっても、地元の小さな店舗で済ませる以外の選択肢がない。つまり、まともなウィンドウ・ショッピングさえできないのだ。

したがって、私が関東に引越して自宅浪人しはじめたとき、まっさきに行ったのは、大きな書店の参考書売り場に通いつめることであった。見たこともない量の参考書が並んでいる東京の書店で、はじめて私は「釧路では参考書を売っていなかったのだ」ということを知り、悔しがったものである。

これに対し、ザリガニ氏はこう指摘した。

「「本やCDを買う」という日常的な行為ひとつとっても、地元の小さな店舗で済ませる以外の選択肢がない。」
高校から15分以外のところにあるCDと本を売っているこの店は、この文から想像する店とはだいぶ違います。https://t.co/EdFerAhKvq https://t.co/b9d4Dy15gk

— 外来ザリガニは食べて駆除 (@winecology) 2018年4月25日

（「15分以外」は「15分以内」の誤りだろう。）

つまり、下記の「コーチャンフォー釧路店」が彼の通った高校の程近くにあるじゃないか、という指摘だ。この店はtogetterまとめで頂いた情報によると2001年にできたそうなので、それを信じれば、阿部氏の高校時代には存在していたようだ。また、これもtogetterまとめで頂いた情報だと、近くに進学校があったことなどから、参考書の類はそれなりに充実していたようだ。

www.coachandfour-kushiro.jp

なので、先に挙げた文章の反例になるのでは、と思われる*1のだが、そうではない（あるいは、意味のある反例にならない）と主張している人もいる。
例えば、次のブログ記事だ。

blogs.itmedia.co.jp

こちらは図を例に出して議論を進めているので、こちらでもその図を引用させてもらう。

こちらでその主張を要約すると、以下のような話になる。

• 該当の文章の1段落目は「釧路のように地理的条件が過酷な田舎」が主語であり、つまり①の、市街地に簡単にアクセスできる子供と、②③の、市街地から遠く離れて住んでいるので大人に連れて行ってもらわないとアクセスできない子供がいることが想定されている
• 一方、上記書店の存在は「高校生の時の阿部氏は①の環境にあったはずだ」と指摘しているに過ぎず、②③の反論にはなっていない

しかし、だ。そう解釈すると2段落めが問題になってくるのだ。

したがって、私が関東に引越して自宅浪人しはじめたとき、まっさきに行ったのは、大きな書店の参考書売り場に通いつめることであった。見たこともない量の参考書が並んでいる東京の書店で、はじめて私は「釧路では参考書を売っていなかったのだ」ということを知り、悔しがったものである。

これは主語が「私」で、阿部氏個人の、高校時代から浪人生活のため上京した際の体験談だ。そして段落の始めが「したがって」となっている。
接続語「したがって」をWeblioで引くと、こうある。

前に述べたことからの必然的な結果として以下のことが起こることを表す。それゆえ。だから。その結果。

つまり、1段落めは2段落めを結果とする条件、状況を指す。つまり高校時代の阿部氏は『地元の小さな店舗で済ませる以外の選択肢がな』かったので、その後上京して『東京の書店で、はじめて』『「釧路では参考書を売っていなかったのだ」ということを知り、悔しがった』と解釈せざるを得ない。これは、ウソだ。

しかし、1段落め（あるいはそれ以前）だけを読むと、間違ったことは言っていないようにも読めてしまう。「釧路のように地理的条件が過酷な田舎」が主語の一般論として読むと、市街地に大型書店があっても、市街地に簡単にアクセスできない僻地に住んでいる人にとっては関係ない話だ。
一方で、「したがって」の接続語込みで、1段落めと2段落めを合わせて読むと、トータルでは阿部氏個人の高校時代の体験となり、矛盾が生じる。

こうした、読む人によって解釈がコロコロ変わる箇所が、件の記事にはそこかしこに散りばめられている。

何が問題なのかをまとめる

阿部氏の2つめの記事で、彼はこう述べている。

まずは、謝罪しなくてはならない点がいくつかある。具体的には、釧路を含めた田舎にある店舗や施設、あるいは個人などを、あたかも存在しないかのごとく記述したことについてである。
（略）
ただし、私は本文で「田舎」と「釧路」と「私」という主語を使い分け、一般論、釧路の例、個人的体験などを慎重に腑分けした書き方をしているつもりである

確かに、段落レベル、あるいは文レベルで主語が「田舎」「釧路」「私」とコロコロと変わる。なので、「田舎」一般の話をしている箇所と、「釧路」や「私」つまり阿部氏個人の体験をしている箇所が細かく書き分けられている。
しかし、先の例でも述べたように、段落レベルで細かく書き分けられていても、文全体の構成を考えるといろいろ解釈不能、あるいは人によって解釈が変わる箇所がそこかしこにある。なので人によっては「ウソ」だと思え、別の人には、それはただの「誤読」だと思えるのだ。

更に問題なのは、「田舎」と「釧路」あるいは「私」の書き分けの内容である。
普通の論説文で一般的な事実と個別具体例を出す場合、一般的な事実から演繹されるものが具体例でなくてはならない。彼の文で言うなら、「田舎」の特徴として挙げられる事項がすべて「釧路」に当てはまらないといけない。
しかし、彼の文章はそうはなっていない。彼が「田舎」の特徴として書いているもののうち、「釧路」または「私」には当てはまらないものがかなりある。つまり「釧路」にはあるはずのものを『田舎にはない』と論じている箇所が多々あるのだ。一般的な事実として示される「田舎」が、彼の体験した釧路より過酷なのだ。
よって（最初に読んだときの僕を含め）読む人にとっては、釧路がとてつもない僻地にも読める。それが読む人によってはウソ・誇張・脚色と解釈されるゆえんなのだ。

早い話、彼の記事は論説文のセオリーに全く沿っていない「悪文」なのだ。
僕は、このトリックに気づいたとき、彼は故意にやっているのか、あるいは致命的に文才がないかのどちらかだと思った。しかし上記のとおり、彼自身がその「書き分け」を意図してやっている、と書いたので、これは故意なのだ、と確信した次第である。

「消防署の方から来ました」という「ウソ」

僕は、友人の例えをそのまま借りて、彼の文章を「消防署の方から来ました」話法、と呼んでいる。
「消防署の方から来ました」という有名な訪問販売の手口があるが、彼の文章はこのトリックに近い。確かに訪問販売員は『消防署から来た』とは言ってない、なので論理学的にはウソではない。しかしでは、訪問販売員は、ウソをつく意図がなかったと言えるだろうか。
阿部氏は、悪意があるかどうかはわからないが、その意味では故意に「ウソ」をついている（上記の「書き分け」がその証左だ）。

なぜウソをつくのか、は個人的な推測になるので敢えて語らない。
しかし彼は、上記のような「主語の書き分け」に腐心するより前に、もっと気を配るべき点があったと思う。自己の体験したことのみを誠実に語るなり、あるいはそれ以上のことが語りたければ、もっときちんと構成を練ったり、あるいは他の「田舎」も調査して、より一般的な田舎について語れるようにすれば良かったのだ。
あるいは、「これは釧路には当てはまらないが〜」といった注釈を適宜挟むだけでも随分違ったかもしれない。
国語がよほど苦手な人物ならともかく、彼の経歴からして、その程度の作文は、彼にできてもおかしくなかったろう、と思う。

*1:コーチャンフォー釧路店が「小さ」いかどうかでも実はtogetterまとめで揉めたのだが、その問題はとりあえず置く。今は、同店のホームページが「超大型店」で「道東最大にして全国最大規模の超大型複合店」と謳っていることから、「小さな店舗」には当てはまらない、としておく。

「底辺校出身の東大生」は本当に「底辺校出身」なのか

既にご存じの方も多いと思うが、「文学研究者」を名乗る、東大の博士課程に所属する阿部幸大氏による以下の記事が、色々な意味で反響を呼んでいる。何でも200万PVを越えたとのことで。

gendai.ismedia.jp

「色々な意味で」と書いたのは、この記事が文字通り賛否両論だったからだ。当初は特に釧路出身者から、「話を盛っているのでは」という指摘が多くなされた。
このうち、阿部氏が在籍した高校の元教員を名乗る@winecology氏（以降、ザリガニ氏）の批判をまとめたのが、以下。

togetter.com

まとめたのは、何を隠そう（？）僕だ。当初は、単にザリガニ氏の連続ツイートの仕方が読みにくかったので個人用にまとめただけだったのだが、こちらも思わぬ大反響を呼び、20万PVを軽く越えてしまった。

あまりの反響に阿部氏の記事は連載となり、続編も公開された。上記批判への反論なども綴られている。

gendai.ismedia.jp

で僕は、本当はこの場で、彼と彼の記事について色々語ろうと思っていた。
でも、この2日くらいですっかりその気は失せてしまった。

その理由は、1つには、阿部氏と同じ釧路出身の西智弘氏によるブログ記事が真っ先に公開されたからだ。

tonishi0610.blogspot.jp

僕が書きたかったことが、冷静な筆致で、僕が書くよりも簡潔にまとめられている。
なので、敢えて書くべきことはあまりなくなってしまった。最後の締めくくりはやや異論があるが、それ以外はほぼ、僕の言いたいことを代弁してくれている。

もう1つは、同記事への反応をネット上の様々な媒体で眺めていて、軽く絶望したからだ。
絶望した理由、それは、「どんなに正しい主張でも嘘や誇張を混じえて語ってはいけない」という、誰にも否定し得ない絶対的なルールだと僕が信じていたことを否定する人達が数多くいたことだ。それも、教職、出版社の出版プロデューサー、そして某研究所の教授。本来は「嘘を書いてはいけない」と指導するべき立場の人達も含まれていた。

この話もいずれ別にまとめたいが、結局、「嘘・誇張はダメでしょ」という批判は「ダメじゃない」と思っている人には何も響かない。
なので、すっかり徒労感に襲われて、彼を真面目に評する気も更々なくなった。

「底辺校」は本当に「底辺」なのか

ということで、本当は色々書きたいことはあるのだが、とりあえず1つだけ、西氏のブログへの補足として書く。

先日、Facebookで僕がこの話題を書いたところ、とある知人が、次のようなコメントを残した。

アイスホッケーやっていたものとしては、釧路はアイスホッケーの一流大学を占めるむしろエリート排出の場所だったわけですが。釧路弁が闊歩。 （原文ママ）

そう。阿部氏が「田舎」と称し、地域格差の低流に位置すると「思い込んでいる」釧路は、実は立場が変われば地域格差の上流だったのだ。

更に補足すると、阿部氏の記事で「底辺校」と書かれる彼の出身中学・釧路鳥取中学校は、アイスホッケーの「名門校」だ。
特に、阿部氏が中学生だった*1辺りの、2001〜2004年には4年連続で全国大会優勝を果たしている。 詳しくは以下を参照されたい。 www.jihf.or.jp

上記まとめのコメント欄にも、次のような証言があった。

鳥取中学に入りたいから小学校6年で親類の家に住民票移して越境入学狙う子供がいたくらいには名門でしたよ。なにせ部活成績優秀な子供は高校からは釧路以外の名門校に推薦で行くこと多くて、そのステップとして必須なのが中学部活での活躍でして、まあ公立の場合生徒数多いほうが課外活動では有利なのでどうしても人気が一部に集中しがち。そういう理由で、鳥取中学が釧路トップかどうかは微妙だけど人気度でベスト3には確実に入りますね。
https://togetter.com/li/1222112#c4909098

つまり、国内の競技人口から考えて、日本の総人口から較べれば少数ではあろうが、日本のアイスホッケー関係者にとっては鳥取中学校はむしろ、ヒエラルキーの上位に位置しているのだ。
阿部氏がもしアイスホッケーの道を歩んでいれば、彼は筑駒*2に勝る「特権階級」の地位を、彼が「底辺校」と称する釧路鳥取中学校でたやすく手に入れていたことになる*3。

結局、彼がアイスホッケーに目を向けることもなく、勉学の道を選択したことで、東大を頂点とするヒエラルキーの中に囚われ、未だそこから抜け出せていないだけなのだ。だから、彼の視点が有効であることを否定はしないが、視野が極めて狭いし、単一的で、画一的だ。
僕も東大に院生として長い間属していたので気持ちはよくわかるが、ぶっ飛んだ天才・秀才に囲まれながら、果てなき青天井へ挑戦し続ける途上でもがき苦しんでいると、それ以外のものが全然見えなくなる。彼はまだその状態から抜け出せていない。「東大」「東京」が頂点のヒエラルキーの外にも世界があることが、彼には未だ「見えていない」。

彼は「田舎」「都会」のまともな定義も線引きもしないまま、「田舎の状況の改善のために、（田舎者は）団結し連帯しなくてはならない」と記しているが、一体どう「改善」すれば彼は満足するのだろう。それは今後、彼が連載の中で明らかにしていくのかもしれないが、僕は、彼が今の画一的な、「東京」を頂点とするヒエラルキーのみを意識し続ける限り、まともな解決法を見つけることはできないと思う。
本当の答えは、彼がより多様な価値観を学び得た先に出てくるのではなかろうか。

[追記] 続き bonotake.hatenablog.com

*1:記事中で、阿部氏は「2000年に中学に入学」と記している。

*2:筑波大学附属駒場中学校・高等学校。阿部氏が記事中で「私が東大に入学し、なかば憤慨したのは、東大と同じ駒場東大前駅を最寄り駅とする中高一貫校が存在し、その東大進学率が抜群に高いということだった。なんという特権階級だろう！」と評した学校である。

*3:こう考えると、今回の騒ぎですっかり「底辺校」のレッテルを貼られた釧路鳥取中学校の関係者の方々が不憫でならない。

QA4AIコンソーシアムの初会合がありました

今日、発起人に名を連ねているQA4AIコンソーシアムの初会合があり、とりあえず顔を出してみるなどしました。会社の会議があったので途中で抜けましたけど。

えーまず、30名ほどの参加者があり、それだけで圧倒されましたｗ（機械学習工学研究会、通称MLSEは主査＋運営委員の8人だけで回してます……）

また同様の活動をしているMLSEでは、ベンチャーや新興企業のメンバーが多くてTシャツでも全く抵抗ないのですが、こちらは製造業・伝統的内資企業の方々が多く、年齢層高め＋背広で、自分のTシャツ・ジーンズにジャケットがちょっと申し訳なかったり。
（などと言いつつ、もうこの格好でいろいろな場所に出向くのに慣れつつある、元製造業・伝統的内資企業の自分がいたりしますが……）

それに「発起人に声をかけるのは最初だけ」と石川冬樹先生（MLSE主査 兼 QA4AI運営副委員長）から聞いていたので、顔見せ程度の気分で気楽に参加したのですが、がっつり「活動しよう！アウトプットを出そう！」的ノリだったので更に申し訳なかったです。はい。

まぁ、僕にはどう考えてもMLSEとQA4AIのアクティブな活動の両立は当座無理だと思うので、後者は皆さんの頑張りに任せて、僕はゴマメ（関西弁）でいようと思います。

MLSEとQA4AIの住み分けですが、僕はMLSEについては「機械学習工学の認知・普及」と、皆さんへの「活動の場の提供」「研究・実践のファシリテーション」が主な役割だと認識しているので、MLSE運営が主体的に何かを発信していくとかアウトプットを出すとか、は当面ないと思っています。たぶん。

とはいえ活動趣旨は結構似通ってはいるので、適度に連携を取れればいいなとは思っています。