＜選手も駆け引きをしている＞
オリンピックはニュース番組以外ほとんど見ないが、それでも漏れ聞く不手際や疑惑は多すぎると感じる。日本の選手も含んだスキージャンプスーツの違反やロシアのドーピング違反、さらに米中二重国籍問題。
此処の問題について議論する知識も興味もないが、第三者的に感じることはオリンピックで戦うということは『ギリギリの駆け引き』の下で行われているということ。基本、私は選手を《可哀想な犠牲者という立場は取らない》。
いずれにしても、金儲けと国際政治の駆け引きの場となってしまったオリンピック。
＜もう二度と来なくていい＞
という立場に変化はない。
『AI自治体』３
住民からの問い合わせにAIを導入する試みは既に民間で始まっている。自治体もそれを導入する必要がある。試験導入された埼玉市での「保育園のマッチング」事例では、人口100万、８千人の利用者、300の保育園事例で、それまで1500時間かかったマッチングが数秒で済んだとか。p59 確かに、こうした最適化操作はコンピューターが最も得意とする分野。
予想通りの威力をしめす。この場合のユーザーは若い世代だろうから、対応は難しくないはず。先のデマンドカーの場合は満足にスマホが使えない高齢者だと考えられるので例えタスクは簡単でも、問題はユーザー側の能力だろう。
またこの保育園事例では対応をAIに任せたことで、人的対応で頻繁に引き起こるクレームが少なかったらしい。p61 機械が自動的に振り分けるとなると確かにクレームする気にならないだろう（笑）
先にも述べたようにAIの場合は場を沢山踏むことで学習能力が増すので、その間の人的支援は必要でこれが二重投資と見える。これを和らげるには、最初は出来るだけ目に見える成果が挙げられるものから開始すべきとの指摘は成る程だと思う。p73、p145 それと住民に対する教育も必要だと感じる。誰でも知識を持てば、それほどクレームをいう人は無くなるものだ。
ここで参考になることが書かれていた。それは議員には支援部隊がいない。例え、役場の職員がつくにしても、普通ローテーションの中で務めるので専門職員が少ない。それに対し首長＝県長、市長、町長の場合は専門職員がつくので「知恵が出せる」ということらしい。p106
今、公民館プロジェクトで議員さんと役場に働いているが、議員よりも役場や首長に直接働きかける方が効果的だろう。
もう１つ機械学習が出した結論は根拠を簡単に提示できるが、ディープラーニングの場合は判定の基準がブラックボックス化するらしい。この場合は説明責任を果たす上で難しい問題を引き起こす可能性がある。p122 但し、このことは今直接何か考慮しなければならない事でもない。
この中で、著者らは地方自治体のインフラは将来、民間に落とさないと難しいだろうと述べている。つまり水道事業や道路管理などがそうなると見ているようだ。そうなると如何しても「コスパ」が測られる。もし、民間委託が流れならば、コンパクト自治体への流れも必要だろう。