サンフランシスコ旅行したついでにスタンフォード大学d.schoolの講義を受けてきたので、せっかくなので備忘のために残す。講義の内容をまとめようとしたら負荷が高いので、メモ程度にどんな流れだったを・・。
はじめに
講義を受けたといっても、大学が主催した一般公開している無料のイベントなので、申し込めば誰でも受けられるやつです。
イベントの名前は”Workshop: The world needs YOU to be a tech person”の”
Machine Learning”.
The world needs YOU to be tech person という言葉の力強さとtechに向ける情熱が好き。
講義の概要としては、Machine Learningの講座と言いつつコンピュータは一切使わず(一般公開の講座ですし)。グループワークを中心に行いつつ、進め方はデザイン思考に則って進める、と説明された。受けてるときはピンとこなかったけれど、帰ってからデザイン思考のプロセスと照らし合わせてみたら、確かに則ってたので膝を打った。
【講義内容】
与えられたテーマは「大学を訪れた人により良い経験を与えるには何をすればよいか」。進め方は以下の通り。
(1)ターゲットを適当に想定する
ターゲットの属性を各グループで自由に決める。
属性は例えば、「論理的か/感情的か」「現実的か/ドリーマーか」など、いくつか与えられた傾向から選ぶ。傾向を決めるにあたってはコイントスで決めてよい。
そういった傾向のほかに、大学に来た目的(Job Interviewを受けるために来たのか、子供の様子を見に来たのか)、大学への交通手段(電車、徒歩、Uber)、当日の天気、なども決める。
(2)その人の今の感情は？
(1)で決めた情報をもとに想像してみる。
子供に会えるからワクワクしている。面接前でドキドキしている。天気が悪くてイライラしている。長旅で時差ボケしている。など
(3)その人を喜ばせるには何が必要か？を考える
面接についての詳細情報を与える。ガスってる天気に対応するためマスクを与える。大学に来るためのより良い交通手段を与える。など
(4) Now make it one degree cooler
(言葉の響きが好きだったので、このタイトルだけにして詳細は割愛)
(5) 色々でたアイデアのうち、もっともその人を喜ばせそうなものは何か？
(6)その人を喜ばせるアイデアのために、必要なデータは何だったか？いらないデータは何だったか？
検討するにあたっての補助で以下の穴埋め例文が配られた。
We’d need AAA data to make this work.
We might source that data from BBB.
Potential gap(blind spots)in that data are CCC.
We might be excluding DDD.
How might we avoid these gaps if we’re collecting new data EEE.
(7)その人だけじゃなく、10,000人に対してよい体験を与えるように言われました
これまでは個人を相手に考えていたからさぁ大変。(1)で想定した傾向や状況が千差万別になったので、それぞれ考えないといけない。でも10,000人分を個別に考えるのは大変。さぁどうする？(8 への前振り。ここではディスカッションはなく、そのまま8へ移行)
(8)Machine Learningのアルゴリズムカードをもとに、どう使えば10,000人を喜ばせるシステムを洗練させられるか、を検討しよう
アルゴリズムカードの中身はMachine Learningで使われる手法をそれぞれ簡単な説明や、図解を用いて示したもの。詳しい内容は覚えられてないが、ざっくり言えば、”Classificationはこういうことができます、こういう分析に役立ちます”が説明されたカード。覚えてるカードの題目はClassification, Regression, Clustering, Reinforcement Learning. (あと4つくらいあったはず)
これらをどう組み合わせれば10,000人を喜ばせるシステムを洗練させられるだろうか。を検討する。
検討するにあたっての補助で以下の穴埋め例文が配られた。XXXにアルゴリズムを入れて考えてみるよう指示があった。
I bet we could use XXX to YYY.
I wonder if we could use XXX to YYY.
It would delight my original person if we could use XXX to YYY.
original person = (1)で想定した人
It would be good for humanity if could use XXX to YYY.
It would change everything if we could use XXX to YYY.
It would be great for Stanford if we could use XXX to YYY,
(９)このシステムが稼働してから２年後、このシステムが稼働した影響が出て新聞記事になった。
ポジティブな影響が出て記事になったとしたら、どんな見出しになるだろうか
ネガティブな影響が出て記事になったとしたら、どんな見出しになるだろうか
これらのプロセスを考えていくにあたって、すべてブレーンストーミングで、ポストイットをホワイトボードに貼りながら進めた。