Ph.D.社会人

技術経営修士(専門職)、博士(理学)。大手コンサルでデータサイエンティストとして働く元物理の助教。AIや機械学習を業務利用するときに現れる課題から研究テーマを見つけてる。専門はネットワーク解析、最近は因果推論、秘密計算、形式手法などなど。慶應通信法学部甲類（75期秋）の同期ともつながりたい…。分析の相談＆執筆依頼歓迎。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

Nature: Scientific Reportsに出した我々の論文：https://t.co/FVRwPv7wGYが、Editor's Choice for Complex Networksに選ばれました。選出されたものを見るとここ２～３年の論文から年4，5本選ばれているようで、つまり8000本の論文から選ばれたということです。そして、日本人初！

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

みなとみらいの方に来たの、まだ片手くらいしかないな。一つ一つの部屋の綺麗さと広さは良いのに、廊下が無機質すぎる。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

同じフォルダに固めてあるだけシゴデキ

[ユージ @yaesutokyobashi]

仕事ができない人の共有フォルダ

←ポンコツ　　　　　　　　シゴデキ→

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

@ceekz 去年のプロシーディングがまだでない…

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

2011年から数年間にわたって、TDBと共同研究してた時の自分の論文が引用して欲しかったなぁ。

[日本銀行 @Bank_of_Japan_j]

（論文）企業間取引データを用いたわが国製造業サプライチェーンの可視化 https://t.co/KIdqu9ooTO

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

京都はいつから抹茶星人に占領されたの

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

金融の部署だけど、今日は出張でメロン農家にAIの話聞きにきて、メロンの育て方を教えてもらった。

[MITsuo Yoshida | 広告, PR @ceekz]

今年も計算社会科学に関する国際ワークショップ ABCSS2026 をやるんですか？という問い合わせが増えてきたので、とりあえずウェブページを作成。やりますやります。10月1日締め切りです。
https://t.co/nhQ9HsxyW7

[たかいと @takaito0423]

本日、最終出社でした！
5年と4ヶ月、多くの人に大変お世話になりました！

[市川佳彦 @Yoshihiko_ICKW]

「言語学的パイプラインによる金融テキストの妥当性検証」を聞きました。

金融テキストの論理整合性を検証するため、LLMの柔軟性と自動定理証明の厳密性を組み合わせ、機械的に監査可能な推論根拠（証明図）を出力できる！という実用的な研究です。

こちらの研究です。
外園 康智、松原 舞、富田 朝、角田 充、田村 光太郎、戸次 大介, 1Yin-A-59 言語学的パイプラインによる金融テキストの妥当性検証, 2026年度人工知能学会全国大会（第40回）, 2026, https://t.co/w2Q6xnSte1

【概要】
金融領域において、LLMの推論過程がブラックボックスであることに起因するリスクを低減するため、自然言語を高階論理の意味表現に変換し、自動定理証明によって妥当性を検証するハイブリッドな枠組みを提案した研究。

【背景と課題】
・LLMのChain-of-Thoughtは推論過程を自然言語で説明できるが、形式的な推論規則に拘束されないため、第三者が機械的に妥当性を検証（監査）できない。
・高度な専門知識と論理的一貫性が求められる金融領域では、ハルシネーションなどを防ぎ、説明責任に耐えうる検証枠組みが必要である。

【提案手法：ニューロシンボリックなアプローチ】
・LLMを用いた前処理と、定理証明に基づく検証を組み合わせた推論システムを採用。
・前処理として、LLMを用いてテキストの正規化（一文化や語彙統一など）を行い、推論に必要な追加知識（前提）を生成する。
・推論検証には、CCG統語・意味解析器「lightblue」と自動定理証明器「wani」を使用する。
・入力文を依存型意味論（DTS）に基づく高階論理表現に変換し、前提から結論が導かれるか定理証明を行う。

【実験と結果】
・資産運用などのアンケートと回答を基に、含意例30題と推論連鎖を意図的に切断した非含意例30題、計60題のデータセットを構築した。
・提案した論理推論器とLLM（GPT-5.2）の双方で含意判定実験を実施した。
・結果として、論理推論およびLLMの両方で正答率100%を達成した。
・論理推論器は、含意例では機械検証可能な「証明図」を出力し、非含意例では推論連鎖の切断を反映して「unknown（導出不能）」と正しく判定した。

【考察と実務への示唆】
・正答率が同等であっても、自然言語の推論と異なり、言語学的パイプラインが出力する証明図は別プログラムによる機械的な検証が可能であり、監査可能性に直結する。
・推論の前提知識をLLMに依存するという限界はあるが、これにより監査者が確認すべきポイントを「生成された前提が業務上妥当か」という点に局所化できる。
・前処理をLLMに、検証のコアを定理証明に任せる構成は、人間の監査コストを局所化しながら高い信頼性を担保できる実用的なアプローチである。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

非線形システム論の講義を担当した。受講者は数十人いて、1回でほぼすべてを扱ってかなり大変だったと思う。非線形微分方程式の解法、線形化、摂動法、数値解析、安定性・リミットサイクルなどオーソドックスな進め方だったけど、AIっぽいところに絡めた非線形やればよかったかなと反省。

[数え続ける世界のナベアツbot @3_aho_bot]

ｻｧﾝｼﾞｭｰﾏﾝwww!? (300000)

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

これは、Jアラートのテストです。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

課題が結構考察を求めるものなので、大変だと思う。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

扱うのは、局所線形化、摂動展開、安定性解析、リミットサイクル、分岐など。現実の問題は、市場も組織も社会も、相互作用とフィードバックでできていて、少し条件が変わるだけで挙動も変わるし、綺麗には解けない。お金が滞留する、意見が分極する、均衡が崩れる。そういう現象を作るための数学。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

筑波大で非線形微分方程式の講義をする。企業から来た教員が、この講義するの！？という内容で学生は驚くはず。微分方程式は「解く」イメージが強いが、非線形系では「解けないものの挙動をどう読むか」が大事になる。流行、分極化、景気循環など、平衡点・安定性・分岐・リミットサイクルから見る。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

昔、信用調査の専門の人に聞いた。中小零細社長向けアンケートで「自分が得意な業務」に○を付けてもらうと、全部に○を付ける社長の会社ほど成長率が低い傾向があったとのこと。「何でもできる」より「人に任せられる」の方がスケールするという解釈らしい。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

@integrated1453 わかる。アクティビストになりたい気持ちが湧く総会だった。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

先日、自社の株主総会に株主として参加したが、有意義だった。利益額に怒ってる投資家もいれば、口下手な役員もいて結構自由な雰囲気だった。でも一年に一回しかあの機会がないのは少ないので、もっとライトに四半期でやって欲しい。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

ひさしぶりにオンラインMTGの最中に寝た。いまおきた。

[Ph.D.社会人 @PhysConsultant]

コールセンターへの電話がどんな時間帯にかけても混雑していて、30分待っても全く繋がらない。