残差の中に物語を求めて

どうも、「岩本愁猴のスナックあぜみち」です。

ただ今、階層ベイズモデルにどっぷり浸かっています。

ある変数を説明する変数を、また別の変数で説明し・・・というように階層的にモデル式を立てることで、

ものすごく柔軟にモデルを作ることができます。

統計ソフト「R」とベイズモデリングに便利な「Stan」の組み合わせが強力で、

これまで教科書や論文で読んだり、自ら考えたりしたモデルをいくつも組み合わせることで、

ドローンで得た群落の面的情報から、植物の生育に関するパラメータを時期ごとに推定できそうです。

去年のデータやダミーのデータを使って、モデルを絶賛改良中です。

計算機の発達で、モデリングやシミュレーションはみるみる高度になっていきます。

モデルが洗練されるほど、より現実に近いシミュレーションができる。

シミュレーションの大切さは古くは『孫子』でも強調されていて、

「算多きは勝ち、算少なきは勝たず」というように、実行前に勝算を得ておく必要性を説いています。

シミュレーションによって勝敗が分かっているなら、あえて実戦を行って犠牲を出すのは愚かしいことのように思えます。

ですが、戦争の勝敗も植物の生育も、計りきれない部分が必ず残ります。

天候の変化や情報伝達の齟齬、流言飛語による士気の動揺などは予測が難しい。

クラウゼヴィッツは『戦争論』の中で、こうした要素を「戦場の摩擦」と呼んでいます。

これらの一部は、気象観測やGPS、通信記録解析などの発達で解消されたと言えるでしょう。

それでも、戦闘の勝敗を完璧に予測することなど、今もって夢のまた夢です。

でもモデル屋はそこで絶望しません。これこそ、モデルが進化する好機です。

もしかして、モデルに組み込めていない何らかの要素が、実は大きく影響しているのではないか？

残差の中に、何が潜んでいるのか？

改めてデータに目を凝らし、文献を漁り、現場に足繁く通って、見逃している要素を探す。

そして再度モデリングを行い、変数を絞り込んでいく。

モデルは人智の結晶なのです。

一方で人は、どんなにモデリングを発達させても、やはりそれを実行して確かめたいと望むでしょう。

仮に予想とほとんど変わらない、順当な結果に終わったとしても。

そこに残差が、摩擦があって、それが時として結果に重大な影響を及ぼすことを人は歴史と経験から知っている。

残差に潜む、未知の変数こそが、人を掻き立てる物語の源泉なのでしょうか。

諸葛孔明は赤壁の戦いに臨んで、土地の漁師を雇って天候についての情報を得、会戦当日の風向きを予想して火攻めの計画を立てたといいます。

敵にとっては戦場の摩擦でしかなかった天候を、孔明はしっかりと勝利のモデル式に組み込んでいた。

その上で孔明は風を呼ぶ儀式を行い、超自然的なものが自軍に味方したかのように演出しました。

物語の力で精神的にも優位に立ち、戦局をさらに有利にしたのです。

神話の語り部も歴代の文豪たちも、まだ定式化できていない要素から物語を紡いでいるのではないか。

モデル屋として、一人の人間として、計りきれない残差と向き合うことが、

人生をより豊かにしてくれそうな気がしています。