Hiroshi Maruyama

Computer scientist and friend of many.
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【受賞】PFNの「PLaMo翻訳」のチームが、アジア太平洋機械翻訳協會(AAMT) より2026年AAMT長尾賞を受賞しました。

翻訳特化型の基盤モデルから実運用サービスに至るまでを自社技術で構築、機械翻訳技術と産業応用の発展に大きく貢献しているとして評価いただきました。
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ネガティブ・ケイパビリティ 答えの出ない事態に耐える力
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「ネガティブ・ケイパビリティ」とは、詩人のキーツがシェイクスピアの作品を語るときに使った言葉。答えの出ない事態や、すぐには理解できないものを、宙ぶらりんのまま抱え続けることのできる能力。

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【発表】家電量販店エディオンと共同で、PFNの次世代店舗プラットフォームMiseMise™を活用したAI店舗ナビゲーションの実証実験をエディオンJR尼崎駅店で開始します。迷わず見つかる店内マップと違いがわかるAI商品比較でお客様の商品探しと店舗スタッフの接客を支援します。
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【発表】PFNはトヨタ自動車の未来創生センターとAI半導体MN-Core Lシリーズを活用したフィジカルAIの高速化に関する共同研究を開始しました。超高帯域幅メモリのMN-Core Lシリーズを、オンプレミス環境の高速推論が求められるロボットで検証します。
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およそ500名の皆さんのレポートをすべて読ませていただきました。たくさんのことを詰め込みすぎた授業だったにも関わらず、皆さんがそれぞれ興味のあるトピックに食いついてくださったのが、ありありとわかり、嬉しく思いました。皆さんの4年、6年、あるいは9年のScience Tokyoでの学びが実りあるものになりますように。

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今年も東京科学大学(@sciencetokyo_ja)で学部1年生のうち約500名の方々に「科学技術の最前線」のうち情報理工学院担当の1回分をお話しさせていただきました。情報理工学院だけでなく、理学院や環境・社会理工学院など他の学院の受講生もいることから、なぜ東工大と医科歯科大が統合されて東京*科学*大学になったのか、という私なりの解釈をお話しした後、科学と計算機科学(CS)との関わりを、1.科学の道具としてのCS、2.科学の対象としてのCS、3.哲学の触媒としてのCSという3つの視点からお話ししました。

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最後に、19世紀末頃にノーベル物理学賞受賞者のアルバート・マイケルソンが言ったとされる「物理学はほぼ終わった」という言葉を紹介して、科学の知見はその時点での最善の仮説にすぎないことをお話ししました。だから、大学生になってからは、当たり前だと思われていることを疑ってみる勇気を忘れないで、と結びました。

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人工知能技術の負の側面について、AI規制やガイドラインの議論が数多く行われてきましたが、なんとなく違和感を感じていました。この本を読むと、新技術の本当の問題は、作ったルールの想定外で起きていることがよくわかります。どんなに規制を厳しくしても、PVやCVRのような視野の狭いKPIを与えられた途端、人々はすさまじい創造性を発揮して、規制に抵触せずにKPIを達成する方法を見つけ出すからです。私たちは固定的なルールに固執するのではなく、常に「この技術で不利益を被るのは誰か」を想像力を駆使して問い続けないとならないのだと改めて思いました。プロダクトマネージャーのみならず、新技術に携わる人たちは是非読んでほしい本です。

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プロダクト倫理: あなたのプロダクトは誰かを傷つけていないか
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プロダクト開発における倫理的リスクを解説した書籍。PVやコスト、精度などのKPIによって視野が狭まり、プライバシーや意思決定の自律性など倫理的に疑義があるプロダクトになってしまった多くの事例を紹介。

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先日滋賀大学データサイエンス研究科の講義で、モデリングに関する話をしました。その概要をNote記事にまとめました。
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[Hiroshi Maruyama @maruyama]

いただいたレポートの中にもう１つ、ハッとした指摘があります。私がこの授業で言外に言いたかったことは「ネガティブ・ケイパビリティの重要性」ではないか、というものです。私たちは、初等・中等教育では主に「正解がわかっている」ことについて学びます。一方、社会に出れば「どういう製品が売れるのか」など、そもそも正解のない問題だらけです。データ分析とは「不確実性下での意思決定の方法論」と見ることができますが、ある意思決定が正解だったかどうかは、結果論でしかわかりません。懸命に考えて導き出した解が、本当に良いものであったのかどうかは、いつになってもわからない。そんな宙ぶらりんの状態に耐えられるメンタリティ、それが「ネガティブ・ケイパビリティ」なのだと思います。私自身はそのことを意識したことはありませんでしたが、大切な資質なのだということに気づくことができました。ありがとうございました。

[Hiroshi Maruyama @maruyama]

今年も、滋賀大学大学院データサイエンス研究科で2コマの授業をさせていただきました。今回は、「モデリングとは何か」を中心にお話ししました。「現実世界の細部を捨象して手に負える範囲での理解や推論を可能にする」という意味でのモデリングは、広く言えば例えばフェルミ推定や企業の財務諸表などの形で、私たちが日々何気なく使っている生活の智慧です。にも関わらず、私は「モデリング」という技芸を体系的に学んだ記憶がありませんでした。

今回の授業では、モデリングには私たちの知識から先験的に与えるやり方（e.g., 数理モデリング）と、現実世界の観測から経験的・帰納的に得られるやり方（e.g., 統計モデリング）があり、目的に応じて組み合わせて使う必要がある、というようなことを1コマ目で説明しました。後半の2コマ目では、モデリングの目的をお客様からどのように引き出すか、さらにはモデリングの結果がどのステークホルダにどのような影響を及ぼすか、などモデリング周辺のトピックについて議論しました。

いつものように「今日の授業で、明示的には言わなかった『丸山が伝えたかったメッセージ』があるとすれば、それは何だと思いますか？」というレポート課題をお願いしました。85通のレポートをすべて読ませていただきましたがその中で、ある受講生の方は「モデルによって細部が覆い隠され、判断の妥当性が見えにくくなる」危険を言いたかったのでは、という指摘をしてくださいました。

確かにそのとおりでした。例えば、経営におけるKPIとは、細部を捨象して結果を数値として示すという意味で、モデリングに他なりません。しかし、KPIだけにフォーカスすると及川さんが著書「プロダクト倫理」で指摘されているように様々な倫理的な問題が出てきます。これは細部を捨象してしまう、モデリングの負の側面と言えるでしょう。きっと私は、潜在下にそのような問題意識を持っていて、それが授業内容に現れたものだったと思います。このように言語化してくださったことによって、私にとって重要な気づきとなりました。

その他にも、多くの示唆に富む指摘をいただきました。ありがとうございます。

皆様の2年間の大学院生活が実り多きものになりますように。

[Hiroshi Maruyama @maruyama]

揺れているな。

[Hiroshi Maruyama @maruyama]

テレンス・タオの「知性地動説」。知性は人間を中心に回っているのではない、人間は数多くの知性形態の１つにすぎない。確かに。原論文はこちら。
https://t.co/g3jxlomM7p

[Haider. @haider1]

Terence Tao says intelligence is not a straight line from subhuman to superhuman, where humans become irrelevant

Instead, a 'Copernican view of intelligence' fits better — just as Earth is not the center of the universe, human intelligence is not the center of all cognition

"we need to think beyond what humans or computers can do alone"

[カチャカ | 第11回ロボット大賞「総務大臣賞」受賞 @kachaka_jp]

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現代社会を生きるための AI×哲学
https://t.co/zHQAGSY58w

現代のAIを技術・哲学・社会課題から統合的に解説した書籍。記号的AIから大規模言語モデルまでの変遷をたどり、それらと哲学・社会課題をつなぐ。

[カチャカ | 第11回ロボット大賞「総務大臣賞」受賞 @kachaka_jp]

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