2017年03月30日09時09分 に初出の投稿

河本孝之Takayuki Kawamoto

Last modified: 2017-03-30 09:09:33

Using machine learning for insurance pricing optimization

これはこれで分かるんだけど、元のデータなり、結果の正確な解釈なり活用方法は開示されないだろうから、これら一連のケーススタディが AXA からのメディア・コントロールで踊らされているだけという可能性がある。もちろん、リークしてもらっている側の Google がそういう可能性に敢えて言及するなんて無理なわけだけど、読む側の僕らはそのていどの(陰謀論には至らないていどの)リテラシーは弁えておかなくてはいけないだろう。あからさまな悪意はないと思うが、なにせ相手は保険屋だし、それ以前に企業人だ。

こうした事例が「有益」だと紹介されるときに感じるのは、「有益」という評価にはさまざまな指標があるわけで、一つの(開示可能で無害な)指標だけで「有益」だとプレゼンされたところで、実際には保険屋さんがどう活用するかは推定できない。そして、もちろんそれが無条件に「悪い」と言いたいわけではないのだけれど、何年か前なら日本でライトニングトークしてるような東大の学卒レベルがやってた牧歌的で初等的な、それゆえプロパー(大学教員という意味だけでなく専門家も含む)からすれば実務的にも理論的にも失笑もののプレゼン記事を、いまや Google でも書くほどレベルが落ちてるのかという印象を受ける。つまりは、Google ですら「やってみた」系のブログ記事と同じレベルにまで落ちてる気がするんだよね。

冒頭に戻る


※ 以下の SNS 共有ボタンは JavaScript を使っておらず、ボタンを押すまでは SNS サイトと全く通信しません。

Google+ Twitter Facebook