編集後記「『人は流れに乗ればいい』（シャア・アズナブル）＆ダイエット進捗」と「連載企画の状況や思ったこと」：Deep Insider's Eye 一色＆かわさきの編集後記
かわさきからは「人は流れに乗ればいい」（シャア・アズナブル）やダイエット進捗について、一色からは「連載企画の状況や思ったこと」について書きました。
＠ITのDeep Insiderフォーラム【AI・データサイエンスの学びをここから】を担当しているDeep Insider編集部の一色とかわさきです。7月末に公開した編集後記から3カ月ぶりですね。
編集者が記す「あとがき」である、この編集後記では、執筆／編集時には書けなかった小話や裏話、感想、ぜひ読者にも知ってほしいという話などを書いています。
「人は流れに乗ればいい」（シャア・アズナブル）＆ダイエット進捗（かわさき）
かわさきしんじ
かわさきしんじ大学生時代にIT系出版社でアルバイトを始めて、そのまま就職という典型的なコースをたどったダメ人間。退職しても何か他のことをできるでもなくそのままフリーランスの編集者にジョブチェンジ。そしてDeep Insider編集部に拾ってもらう。お酒とおつまみが大好き。通称「食ってみおじさん」。最近では、外飲みをするときでもカロリーを気にしてビールは飲まずにハイボールばかり。そうこうするうちに減量期間がそろそろ終わりそう（以下のコラムを参照のこと）。
上で減量期間がそろそろ終わりそうと書きましたが、ダイエットはとても順調に進んでいます。停滞期（体重がなかなか減らない時期）を迎えることもほぼなく、週に1kg弱のペースで体重が減り続け、いまや65kg台の人になってしまいました（半年で20kg以上減りました）。
ご覧ください。このキレイな右肩下がりのグラフを！
これはchocoZAPアプリで記録していたこの半年間の体重の遷移グラフです。結果が出れば何でも面白いのでしょうが、ダイエットもここまで順調だとやっていてもストレスなく楽しいものですね。
ここに来て体脂肪率が22％前後となかなか減らないのが気になりますが（それでも「以前は30％以上あったんだから十分だ」と考えています）、減量期間終了後、年内は体重維持期として、ある程度は好きなものを飲んだり食べたりする予定です。そして、年明けからは増量期間として、筋肉を付けるべく、今以上に筋トレに励むことになりそうです（かわさき）。
ここまできれいな右肩下がりはすごいですね（一色）。
「人は流れに乗ればいい」（シャア・アズナブル）
2022年の秋にStable Diffusionが登場し、同年末にChatGPTが社会を大きく賑わせて以降、世の中は大きく変わったなぁというのが（ありきたりですが）この1年を振り返って思うことです。AIとか人工知能が世に広く受け入れられるようになるとともに、それに対する反動も生まれ、世間が揺り動かされた1年でした。
ぼくが記事を書き連ねている『解決！Python』については「ChatGPTをはじめとするチャットボットや各種の“コパイロット”と対話しながらコードを書いていくのが世の趨勢になるのなら、TIPSのような記事は言語モデルの学習のタネになるだけで、検索エンジンから読みに来てくれる人も減少していくだろうし、近い将来にはやめることになるかもしれないね」というのが編集部内での一致した見解にもなっています。ここでラッダイト運動のように検索エンジンや言語モデルを叩き潰したところで、それが良いことだとも思えません（そもそも叩き潰せません）。
ちなみに、日本マイクロソフト主催の記者説明会に行ったら、日本マイクロソフトの方が「Copilot（副操縦士）のことを皆さんは『小パイロット』もしくは『子パイロット』と短く“コ”と発音されますが、英語の“Co”（副、補助の、共同の）だから発音は“コウ”ですのでよろしく」と話されていました。ややウケでしたが。検索したら発音記号は「kow・pai・luht」（コウパイロト）みたいです。と私にツッコミを入れさせるワナですね、これ。
『機動戦士ガンダムIII めぐりあい宇宙編』の最終盤でシャアは「人は流れに乗ればいい」といって主人公であるアムロと対峙します。ぼくらも流れに乗ってプロンプトエンジニアリングや大規模言語モデルを使ったAIアプリ開発のような記事を企画することもできたのでしょうが、編集長の一色も下っ端のぼくもへそ曲がりなところがあるのか、「これから多くの人が現場で本当に必要とするのは、言語モデルを操るためのテンポラリな情報ではなくって、データ処理やデータ分析を進められるようになるための知識でしょ」という考えの下、そのための記事を作ってきました。
現在連載中で年内には区切りが付くであろう『NumPy超入門』とその次の『pandas超入門』（仮称）、それから『Matplotlib超入門』（同じく仮称）といったPythonでデータ処理を行う上でぜひとも覚えておきたいツールに関する連載は「Pythonデータ処理入門」を構成する「部」として来年以降も続けていく予定です。「流れに乗れない人たちだなー」とも思いつつ、オールドタイプとしてはこうしたことを地道にやっていくことこそが王道だとも考えています（問題はこうしたこともチャットボットとお話ししながらできちゃう世の中になりつつあることですよねー）。
そして、余裕があれば、時流に合わせた記事なんかも来年は少しはできたらなと。来年もお付き合いいただければ幸いです。
そうそう、前回の編集後記で早川書房さまには『紅衣の公子コルム』シリーズの電子書籍化をお願いしていましたが、なんと！ 合本形式（以前は6冊だったものが2冊）の電子書籍が発売されたじゃーないですか！ その他の作品も含めて、ソッコーで買わせていただきました。ありがとうございました（買ったからといって読んだわけではないw。他にも読むものがあるもので）。
連載企画の状況や思ったこと（一色）
一色政彦（いっしきまさひこ）
＠ITのDeep Insider編集部の編集長。デジタルアドバンテージ（所属企業）の位置情報の事業と親和性があると思うので、最近、『Rではじめる地理空間データの統計解析入門』で地理空間データ分析を学び始めました。あと、効率的なチャットAI構築にはLangChainが有用だと判断し、『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』も読み始めました。プライベートでは、DEEBOT T20 OMNIという最先端ロボット掃除機を購入し、その先進ぶりに感動しきりです（掃き掃除と水拭きが一度にできて、モップは温水で自動洗浄、10年前のルンバ800シリーズみたいに壁にゴツゴツと当たらず効率的で短時間、侵入不可エリアもアプリで設定でき、音声コマンドで動かせる……などなど最高過ぎます）。
最先端ロボット掃除機といえば、少し前になぜか日本で映画化された『夏への扉』（ロバート・A・ハインライン著）にもお掃除ロボットが出てきます。よろしかったら読むなり見るなりしてみてくださいね（映画に出てくるのかしら）。
読者の皆さま、いつもご愛読ありがとうございます。今回は連載企画の状況や思ったことを紹介しようと思います。
そういえば『夏への扉』は購入しました。未読だけど。本当は自己紹介に少し書いた「最先端ロボット掃除機」についてマニアックに語ろうかと思ったのですが、既に1500文字になって長いので今回はやめました。なぜか毎回、書く内容が真面目になってしまう（汗）。
データ分析（データサイエンス基礎）の連載について
私の編集担当に『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析【Excel／エクセルで学べる】』という全18回（予定）の連載があります。2023年10月30日現在、第10回までを公開済みで、既に折り返し地点を過ぎました。終わりが見えてきたので、続編の連載企画を筆者を中心に検討中です（この場を借りて、筆者の羽山さん、いつもありがとうございます。次期連載でもよろしくお願いいたします）。
といっても、続編の連載は初めから想定しており、現在の「記述統計＋回帰分析」の後は、「推測統計＋ベイズ統計の基礎」を考えていました。これらはこの順でセットで学ぶべき内容だからです。今、その詳細をあらためて検討しているところです。現在の連載が終わり次第、スムーズに（恐らく2024年の春頃から）続編連載をスタートする予定です。
その企画検討中にふと思ったのですが、現在の連載と続編連載の2つを読めば、ちょうどよい具合に「統計検定 データサイエンス基礎」という検定試験の出題範囲も押さえられるのではないかということです。もともとこの2つの連載は、「多くの読者にデータサイエンスの基礎、考え方を身に付けてもらうため」に企画したので、その検定試験と学ぶことがほぼ同じなのは、考えてみれば当然ですよね。しかもこの検定試験は、皆さんの手元にもある表計算ソフトExcelを使ってデータ分析した結果を基に問題に答える出題形式なので、現在の連載との相性も良いです。
よって私は、両連載が完結して読了後に検定試験を受けてみようかなと考えています。読者の皆さんも一緒に受けてみませんか？
統計／データサイエンスを基礎からしっかりと学びたい人は、ぜひ私と一緒にこの2つの連載から学んでいきましょう！ そして検定試験で実力を示しましょう！
ということで、編集担当の連載で思ったことでした。
AI・データサイエンス概要の連載について
せっかくなので私が書いている連載についても簡単に言及しておきます。『社会人1年生から学ぶ、AI・データサイエンス超入門』は全4回の予定で、まもなく完結します（なお、1本だけ番外編を追加しようとも考えていますが）。この連載は、読者が上記の『やさしいデータ分析』や、かわさきさんが書いている『Pythonデータ処理入門』で学び始める前の頭の整理（学ぶべき対象には何があるか）や、学ぶことのワクワク感を高めること（モチベーションアップ）、学ぶための道しるべ（どういう順番で何を学ぶべきか）を示すことを目的に書いています。「AIやデータサイエンスについて右も左も分からない」という人にぜひ読んでみてほしいです。
完結後にまとめて読むと、データ分析とAI（従来の識別系〜最新の生成系）という全体像が実感を伴って分かると思うので（手前みそで恐縮ですが）お勧めです。このような全体を俯瞰（ふかん）して、概念や学ぶことを整理できるコンテンツがほぼない、というのが私の懸念点だったので、その問題を少しでも解消できたのではないかと個人的に自己満足しています。
連載完結後は、『Python機械学習入門（仮）』の連載を始める予定で、『やさしいデータ分析』と『Pythonデータ処理入門』の読了後に読むもの、という位置付けです。年内には始めたいと考えています。
scikit-learnとかやるんですね！ 楽しみに待ってます。
ですね。機械学習について知識ゼロの初心者から分かる内容で、使うことを重視した内容にしたいと思っています。
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