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脳科学・神経科学とデータサイエンス

最新の神経科学・脳科学の研究やビッグデータの医療への応用を誰にでもわかるように説明していきます。

ランチデリバリー・宅配の進化 ~amazon restaurantとuber eats~

デリバリー・宅配はあくまでもパーティー用だった

僕が子供の頃、90年代、ではデリバリー・宅配を行っているレストランは限られており、特別な時以外はあまり利用することはなかった。 この状況は2010年代に突入するまでほとんど変化をしなかったと思う。 宅配料理の質は向上したが、依然として限られた店舗のみが宅配・デリバリーを行っていた。

ランチデリバリー・宅配サービスの進化

最近ではデリバリーの部分を外注するという発想が国内外を問わずに活性化している。 例えば2010年代に始まったサービスとしてランチデリバリーというものがある。 このサービスは平日のランチの時間にオフィスまで宅配してくれるというサービスである。

低価格化への仕組み

  1. メニューの特化 基本的に彼らは1日に1~2種のメニューしか提供しない。 その代わりに日替わりでメニューを提供している。 厨房は既存のレストランに日替わりで頼んでいる業者と弁当工場に頼んでいる業者の2つに別れる。

  2. 料金支払システムの簡略化 スマホのアプリに予めクレジットカード情報などを登録することで1タップで決済が可能となり、お金の管理といった煩雑な問題が発生しない。

  3. GPSや地理情報システムの進化による宅配の効率化 GPSで常にデリバリーをする人物がどこにいて、どれほどの在庫を持っているかをリアルタイムで把握できるようになった。 これにより状況に応じて何人かの協力体制でデリバリーに望むことができ効率化できるようになった。 都市部ではデリバリーは主に自転車で行われることが多い。 これは厨房元からオフィスを何回も往復せずに、厨房→オフィス1→オフィス2・・・と練り歩くからである。

  4. 宅配時間の特化 基本的にはランチタイム限定の仕事

ランチデリバリーの利点

会社員にとって混雑するランチタイムに余計な時間を使わずに済むランチデリバリーは成功を収めた。 一方で料理を提供する側にとっても、店舗自体のキャパシティ、ランチタイム限定という時間的制約、オフィス街のテナント料の高さ、 といった悪条件下で競争しなくとも顧客を得られ、かつ店舗の広告効果も兼ねるというwin-winの関係性が生まれた。

ランチデリバリーの限界

その一方で低価格化のためにメニューの特化・時間の特化は効率化のために外せない要件である。 これは顧客にとってはいつでも自分の選びたいメニューを選ぶという欲求を満たすことが出来ない。 また同時にデリバリーをする人間の雇用にも問題があった。 彼らはシステム上、一日のうちに昼間の短時間しか働くことが出来ずまとまったお金を手にすることが出来ない。 このような雇用システムを好むのは一定の層*1だけで一定以上のサービス拡大にはつながらない。

強固なデリバリー・宅配システムを持つ大企業の参入

いつでも好きなメニューをレストランから宅配できるようにしたい これを達成するためにはランチデリバリーと同じシステムでは破綻してしまう。

  1. デリバリーをする人はあらゆる厨房からあらゆるオフィスを往復しなくてはいけない。
  2. ピークタイム以外も稼働できるシステムを作らなくてはいけない

という2つの効率化・低価格に寄与していたシステムを放棄しなくてはならないからだ。

片手間に料理を運べばよい

そこで強固な配車システムを持つUBERが目をつけた。 UBERは一般の人が空いた時間にドライバーとして働くことで副収入を得られ、乗る側もタクシーよりも低価格で目的地まで車に乗ることができるシステムである。 このシステムを使って、ドライバーは人を運ぶついでにレストランからオフィスや家へ料理を運べば良い。 UBERはアプリの作成やGPSによる効率化はお手の物だし、最大の問題だったオフピーク時のデリバリーの効率化も達成できる。 ドライバーは片手間に料理を運べば良いからだ。f:id:KJS:20160917050830g:image:right

世界的大企業AMAZONも参入

もう一つ強固な物流システムを持つ企業と言えばAMAZONである。 日本ではほとんどの部分をヤマト運輸に頼っているが、最近ではAMAZON primeのように自社で物流システムを持とうとする動きが活発化している。そうした自社の物流システムの稼働率を上げるためにレストランからの料理を届けるサービスを開始した。AMAZON restaurantというシステムでAMAZONで買物する時と同じ感覚で料理をオーダーできる。$20以上頼む必要があるが送料無料だ。この辺もAMAZONでの買い物と全く同じと言っていい。f:id:KJS:20160917050709j:image:right

将来的にはドローンや自動運転車?

一方でAMAZONはブラック企業としても世界的に有名である。顧客優先で倉庫や下請けの配送は悲鳴を上げている。 将来的にはやはり機械に頼る部分が多くなると予想される。 1つは間違いなく自動運転車による配達。これにより宅配業者の負担はきく減るはずである。 もう1つはやはりドローン。 交通整理や墜落、騒音の問題などもあるだろう。 しかし、現状は道路しか宅配に使えないが空路も宅配に使えるようになれば確実にスピードは増すであろう。 また現状では不在による再宅配が大きな問題になっているが、ドローンにより個人のベランダなどのプライベートなスペースへと荷物を置くことができれば再配達の問題も概ね解決するのではないかと思われる。

www.youtube.com

*1:おそらく学生や主婦?他にメインの仕事を持っている人の副業という扱い

神経科学・脳科学のモデル生物とは?

モデル生物とは?

神経科学・脳科学研究は基本的に人間の脳・神経回路を解明することが目標である

それにも関わらずなぜ違う生物を使っているのか? 第一の理由として多くの脳・神経機能は他の動物と人は共通していることが挙げられる。 もし共通しているのであれば他の動物を使って、少なくとも共通している機能は解明できるはずである。

そもそも人間は研究に適した生物といえるのだろうか?

ショッキングな見出しで申し訳ないが、今一度考えて見てほしい。 当然人間を研究材料として使うのは倫理的に許されないことだが、 そもそも人間は研究に適した生物といえるのであろうか?

  • 成長するまでに時間や費用がかかる
  • 脳が大きく、シワがあるなど複雑な構造をしている
  • 遺伝子も長く複雑な構造をしている

他の動物と共有している人間の機能を調べるのであれば 人間を直接観察することに大きな意味はないと思われる。 たとえば、宇宙人が「地球に住む生物の脳・神経機能を調べたい」と思っても人間は使わないと思う。

現在メジャーな2つのモデル生物

前述した3つの実験を妨げる要因がない生物を選べば実験はスムーズに進むはずである。 それに加えモデル生物は調べたい機能が人間とほぼ同じことが前提条件として加わる。

アカゲザル ~研究者は減少傾向~

調べたい機能が人間とほぼ同じ、と面を強調するのであれば人間にもっとも近い動物を使うのが初期の科学者にとっては自然な選択であった。 アカゲザルは日本ザルと似た種類のサルで極めて賢く、多くの機能を人間と共有している。 ただしその他の要因は研究に適した生物とはいえない。

  • 成長するまでに時間や費用がかかる
  • 脳が大きく、シワがあるなど複雑な構造をしている
  • 遺伝子も長く複雑な構造をしている

さらに近年では欧州や米国では動物愛護団体(PETA)の活動、一般市民からの「霊長類を研究に使うのはかわいそう」 という理由から対象にする研究者はかなり減っている。 特に遺伝子操作の難しさやサルの脳の複雑な構造が新しい神経活動の記録の方法*1に向かず、 ハツカネズミを対象にする研究者が増えている。

視覚系やの研究には不可欠、他の高度な脳機能にも重要?

五感の中で視覚は人間を含む霊長類にとって最も重要な感覚であるが、 ハツカネズミにとっては嗅覚や触覚が重要で視覚はそれほど重要ではない。
まず、青・緑・赤の3原色で色を認識していない。 行動レベルでもハツカネズミに視覚が重要でないことは分かっている。 天敵の来襲は匂いで反応するが、視覚ではそれほど*2反応しない。 例えばキツネが天敵で匂いに反応するが、キツネの人形には反応はしない。 一方でサルはヘビが天敵で人形を投げると逃げ回るが、匂いには反応はしないのである。
それ以外にも大脳皮質の構造自体が霊長類とそれ以外の哺乳類では違う*3ことや 神経細胞以外のグリア細胞の形態や機能が大きく違うとも予想されている*4

ハツカネズミ ~一番人気~

現状でもっともメジャーなモデル生物。研究している人数も極めて多い。*5

  • 成長するまでに時間は20日(これを生活環が早いという)
  • 脳は人間よりはるかに小さく、シワがない単純な構造をしている
  • 遺伝子は人間と同様に複雑ではあるが、少なくとも全て解読が可能である

それに加え、ハツカネズミは哺乳類であるため進化的に人間にそこそこ近いといえる。 脳の形成や神経細胞自体の構造といった基礎的な部分に加え、母性本能や性差といった心情的な部分まで人間と共通しているといわれている。

神経細胞1つ1つの電気活動の可視化 ~二光子顕微鏡とカルシウムイメージング~

最近では遺伝子を改変することなどにより神経細胞1つ1つ電気を可視化する技術が生まれ、脳・神経科学に革命を起こしている。 電気信号は目に見えないものだが、特別なタンパク質を注入することによって電気信号を可視化することに成功した。*6
その後、頭蓋骨を脳を傷つけずに切開することにより実際に生きていて活動しているマウスの神経細胞1つ1つの電気信号を記録することができるようになった。

www.youtube.com

この手法によりハツカネズミは神経科学においても最もメジャーなモデル生物に躍り出たと言ってもよい。 他にもハツカネズミは生物学や薬理学でも多く使われるために様々な過去の知見を最大限利用できるという点でも優れている。

それ以外のモデル生物

サルやネズミだけではなくそれ以外のモデル生物も神経科学では使われている。 下記では代表的だと筆者が思われるものを記述した。

ゼブラフィッシュ ~カルシウムイメージングにより急上昇中~

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ご覧のように透明であることが最大な利点の魚類。透明であるために体中の全神経を同時に一細胞単位で記録できることがウリ。 しかし意外に成長が遅かったり、遺伝子技術がやや使いにくいという面もある。 今後研究者が増えていくことが予想される

  • 成長するまでに時間は1ヶ月だが飼育は簡単で低コスト
  • 脳や他の神経が透明
  • 遺伝子は複雑で、マウスより解明がすすんでいない

マーモセット ~ネズミとサルのいいとこどり?~

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可愛い霊長類、サルとネズミの中間的な特徴を持っている。 行動な社会行動を行うが、脳構造は単純なために期待されている。

  • 成長するまでに時間は数ヶ月
  • 脳は人間よりはるかに小さく、シワがない単純な構造をしている
  • 遺伝子は人間と同様に複雑ではあるが、じょじょに遺伝子技術が使われるように

キンカチョウ ~歌の学習~

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鳥類で求愛のために歌を歌う。その性質を利用してどのように彼らは歌を学習していくかを研究する。 ざっくり言うと、歌の基本パターンは遺伝的要因で決まっており、応用パターンは環境的要因で決まっていることが分かっている。 神経活動の結果である行動がわかりやすくとてもユニークであるのが最大の利点。

  • 成長するまでに時間は数ヶ月
  • 脳は人間よりはるかに小さいが、哺乳類とはやや異なった構造をしている
  • 遺伝子は人間と同様に複雑ではあるが、じょじょに遺伝子技術が使われるように

ショウジョウバエ ~1細胞レベルで遺伝子操作~

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もともとは生物学で使われていたハエだが、神経科学でも使われる。 意外にも多様な行動を持っており、マウスよりも遥かに強力な遺伝子技術*7が使えるために 古くから人気は根強い。

  • 成長するまでに時間は8日前後(温度による調整も可能で便利)
  • 脳は小さい 逆に小さ過ぎて不便
  • 遺伝子の構造が単純で強力な遺伝子技術が使え、過去の知見も蓄積されている

線虫 ~302の神経細胞のつながり方が全てわかっている~

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こちらも生物学で使われる線虫、神経科学でも使われる。 小さい無害なワームだが、記憶やさまざまな基礎的な神経構造は人間の脳・神経機能と共通している。 最大の利点は302個しか神経細胞がなく、全ての結合の仕方が分かっている点である。

  • 成長するまでに時間は4日前後(冷凍保存して復活もする)
  • 脳も神経も透明だが小さく、神経活動の記録は難しめ
  • 遺伝子の構造が単純で強力な遺伝子技術が使え、過去の知見も蓄積されている

ヒト

人間も心理学や認知科学的な実験には使われる。筆者も学部生時代心理学や認知科学の実験に参加して謝礼を貰うことも多かった。 またfMRIという方法で脳の構造や、どの辺りが活発化しているかを調べることもできる。 しかし、これは1つ1つの神経細胞を見るというレベルには全然及ばない。 運動をした後に脚のこの辺が痛いとか、ケガをした時に腕の辺りがちょっと熱い、 といったレベルである。

ごくまれだが、てんかんの患者さんが治療目的でごく一部の神経細胞の電気的信号を記録している場合があり、 心理学や認知科学的なタスク中に電気信号を記録し解析することで科学的知見に役にたたせて頂いている場合もある。

さまざまなモデル生物は互いの得意な研究分野があり、それらの知見が集まって脳科学・神経科学は発展しているのである。


*1:後述する二光子顕微鏡とカルシウムイメージングのこと

*2:これについては議論がある。人形には反応しないが、鳥の来襲を真似て大きな影をマウスの巣箱の天井に映すと逃げる。

*3:具体的には大脳皮質の6層のうちの第4層の構造が大きく違うとされている

*4:グリア細胞についてはあとで書きたい

*5:生物学や薬を作る研究ほどではないが

*6:正確にいうと電気信号自体を可視化しているわけではなく、電気信号に伴うカルシウムイオンの濃度変化を見ている。ちなみに電気信号自体の可視化も可能であるが、まだメジャーな方法ではない。

*7:具体的には一神経ごとに遺伝子操作ができる、この神経だけなくすとどうなるか、とかが出来る。マウスではできない。

アメリカ オススメの年会費無料クレジットカード 【2016年9月】

オススメの年会費無料のクレジットカード

アメリカのクレジットカードは素晴らしいものが多い。 アメリカで長期滞在する予定のある人はぜひアメリカのカードを作ることをオススメします。 海外での使用手数料がタダのものも多いので、日本に帰ってからも使えますし、 アメリカのカードを持っているとアメリカ国内限定でのサービス(facebookやvenmoの送金システムなど)も受けられるのでお勧めである。 年会費無料なら作っておいて損はないですし。*1

この4枚のカードさえあれば他のカードは必要なケースはかなり限られてくると思います。

最強のSallie Mae Credit card

 photo Sallie Mae Rewards_zpszx1ci6nz.png

  • 1ヶ月$250までガソリン5%還元
  • 1ヶ月$250までスーパー5%還元
  • 1ヶ月$750までアマゾン5%還元
  • カード作って3ヶ月以内に$1000使うと$100還元

普段暮らしには最強のカード。小売店からの収入は3.25%なのにどうやって利益を出しているのだろうか・・・? と思ったら現在は新規加入者は受け入れていない模様。

3ヶ月ごとにポイントの溜まるカテゴリーが変わるdiscover

 

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Discoverはマイナーだが、VISAやMastercardといった決済会社自体の名前である。

  • 3ヶ月ごとに5%還元の部門が変わる、Amazon, Restaurants, Gasなど
  • AppleやStarbucksなどが常に5%還元
  • 他にも多数のネットショップが5%還元
  • 最初の1年間はポイント2倍
  • 海外使用料無料
  • カード作って3ヶ月以内に$1000使うと$250還元
  • 旅行保険もついてくる
  • 難点はアメリカでもたまに使えない、海外だと結構使えない*2

最初の1年間は10%還元もアリという凄いカード。唯一の難点はVISAやMastercardよりは使えるお店が少ないこと。でも一時帰国したとき日本でも割と広まってきていた。

いつでも2%還元 Citi DoubleCash Matercard

 photo dc_zpswyoxo8cy.png

  • いつでも2%還元

これは格安航空券購入時などで威力を発揮するカード。 どんなときでも2%還元は切り札として重要。

いつでもどこでも1.65%還元 Bank Americard Travel Rewards

www.bankofamerica.com

  • いつでも海外でも1.65%還元 *3
  • 海外手数料0
  • 旅行保険もついてくる
  • カード作って90日以内に$1000使うと$200還元
  • 他のカードより審査が全然甘い

Discoverとかぶるが、VISAカードなので普及率が極めて高いことがウリ。 他のオススメカードより審査が甘いので、初めてのカードとしてもオススメ。

*1:アメリカのクレジットカードを作るにはSocial Secutiy Numberというマイナンバー的なものが必要です。外国人留学生や駐在員ももらえますが、短期滞在の場合はもらえません。

*2:紹介したSquareというサービスもDiscoverのカードは使えない

*3:Bank of Americaに口座がある場合。でも作っておいて損はないので作ることがオススメ

現金なんていらない? ~クレジットカードの利便性とフィンテックの広がり~

約6割の日本人がクレジットカードを積極的に使いたくない?

内閣府は2016年9月1日にクレジットカードに関する世論調査を発表しました。

あなたはクレジットカードを積極的に利用したいと思いますか。

  • そう思う 20.3%
  • どちらかといえばそう思う 19.5%
  • どちらかといえばそう思わない 24.0%
  • そう思わない 33.8%
  • わからない 2.4%

これは個人的には衝撃的な結果で実は根が深い問題なのではないか、*1 と思い日本とアメリカでの比較を書きたいと思う。 このどうお金を払うというのは自分が米国滞在中に大きく変わっていった部分なので、 似たような変化が近い将来日本にも来るのではないかと思う。

日本人がクレジットカードを使いたい場面とは?

日本人がどのような場面でクレジットカードを使いたいかという部分にまず注目した。

クレジットカードを利用したい場面(複数回答可)

  1. 店舗での高額の買い物やサービスの利用 72.6%
  2. 公共料金や税金,通信料金などのサービスの月々の支払い 62.9%
  3. インターネットを利用した買い物やサービスの利用 58.2%
  4. 臨時の出費や手持ちの現金が不足している場合 36.1%
  5. 少額の支払いも含めた日々の生活費のすべて 24.0%

僕はアメリカ在住ではあるが、一番最後のグループに属する。 上記はクレジットカードを使っている人の中での割合なので、

日本人の10%弱の人がカード払いを中心に生活していることになる

$5以下の買い物する時でも50歳以下のアメリカ人はカード払いが主流

Poll: Pay with cash or card for $5 purchase?

一方でアメリカでは上記の過半数が支持している3つの理由以外の場面でクレジットカードを使うか? というアンケートを取っており、若い世代では過半数がカード払いだ。

街中のお店で$5の買い物する時に何で払う? poll1

Debitというのはあまり日本では普及していないシステムだが口座に直接引き落とすカードのことである。基本的にはカード払いと捉えてもらっていい。*2

どうしてカードを利用をするのか?

  • カード払いが速い。一回カードを入れるだけ。現金払いだとお釣りとかで遅いし。
  • ATMに行かないといけないし、利用料金ももったいない。
  • 現金だと危ない
  • ポイントがつく*3

アメリカのクレジットカードは5%以上もポイントがつく!?

全部納得できる理由である。 かなり小さい店舗でもアメリカだと手数料無料で決済のスピードが速い。 僕が一番クレジットカードを使う理由としてはポイントがつくからである。 Amazon.comやスーパーなどで買い物すると5%も還元してくれるカードがあるからだ。 恐らくこれについては日本にはポイントカードを何枚も持ち歩く文化がある一方、 アメリカはポイントに関してはカードを作るというよりもクレジットカード会社と連携して 「このクレジットカードを使ったひとには5%還元」 というようなシステムを使っているからであろう。

もし気になるならこの記事を

アメリカ オススメの年会費無料クレジットカード 【2016年9月】 - 脳科学・神経科学とデータサイエンス

 

日本人がクレジットカードを使いたくない理由は?

あなたがクレジットカードを積極的に利用したいと思わない理由は何ですか(複数回答可)

  • 日々の生活においてクレジットカードがなくても不便を感じないから 55.4%
  • クレジットカードの紛失・盗難により、第三者に使用されるおそれがあるから 41.3%
  • 個人情報の漏洩による不正利用 35.4%
  • 予算以上の買い物をしてしまうから 33.7%
  • 月々の利用金額が分からなくなってしまうから 27.3%

なるほど、、、単純なリテラシー不足という点が見受けられますね。 *4 クレジットカードが紛失・盗難にあった場合はクレジットカード会社が支払うことになっています。 また月々の利用金額はレポートが送られてくるので、むしろ分かりやすくなると思います。 あとここで書いていないがよく聞く理由として、

  • 金利があるので余計に払わなくてはいけない
  • 月々の支払いを忘れる

の2つがありますが、金利に関しては1~2ヶ月先までに払えば金利は0。 月々の支払いをオートにしておけば忘れることもなく、万が一忘れてもかなりの頻度でリマインダーが来ます。それでも忘れても2~3日以内に電話すれば取り消してくれることが多いです。 詳しくは下のサイトで解説してあります。

 

cards.hateblo.jp

小売店サイドも21%もの顧客を失っている?

これまではずっと客目線で物事を見ていきましたが、小売店側に得はあるのでしょうか?

  • 予算以上の買い物をしてもらえる可能性がある
  • レジ係りに現金を取り扱わせなくて済む
  • 金銭のやり取りが電子化されれば収支計算が楽

実際に21%の潜在顧客を失っているという統計データもあります。

クレジットカード払いが使えない店は、21%の潜在顧客を失っている?モバイル決済大手のスクエアが、カード決済の統計データを発表。 - クレジットカードの読みもの

決済系サービス、Squareなどの台頭

そのぶん、当然クレジットカード利用料を払わなくてはいけませんが、 近年では「決済系サービス」と呼ばれかなり低価格化しています。 たとえば、日本にも上陸しているsquareというサービスは スマホやタブレットのイヤホンジャックを利用した*5ICチップ対応カードリーダーが4980円、*6 あとはカード決済額から3.25%を払えばいいだけ。 現金にも対応した会計アプリがついており、電子帳簿のサービスもついている。 ちなみに創業者はTwitterを作った人である。

アメリカではFacebookで友達と金銭の受け渡しができる

でもプレゼントとか割り勘するときに現金が必要なんじゃない? そういう状況のときは最近アメリカではfacebookなどのアプリで現金をやり取りするのだ。 一瞬で終わる。手数料はタダである。*7 messageを送るときに下記のように$をクリックすればいいだけ。

Facebook

Facebookで友達ではない人に対してならvenmoというサービスもあります。

このように全然現金がいらない生活を送っている人が多いです。

その一方で貧乏なアメリカ人はいまだに小切手

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これまで散々アメリカはすすんでいるということを書いてきたが、よく上図を見てほしい。 2014年になっても未だに小切手を決済額のうち10%は使っているのである。 ちなみに僕の給料も2012年までは小切手で支払われていた。 銀行振込という選択肢も割と容易にあるはずなのに。

もう1つ文句を言うと、「紙幣周りの環境が悪い」ということは痛烈に感じた。

  1. ボロい、自動販売機で読まないこと多い
  2. 偽札の普及率が高いため$20が限度*8
  3. 盗まれる
  4. 小銭でのお釣り調整を店員にスルー*9

日本の現金周りの環境は非常に良い*10 ガラケーもそうだったが、従来のシステムが良いと変革への壁は高くなるものである。 

*1:だからこそ内閣府も経済刺激の1つの政策の種になるのではないかと調査したのだと思う。

*2:ポイントはつかず、口座さえもっていれば誰でも使える

*3:これはクレジットカード限定の話であるが

*4:これは内閣府のレポートでも述べられていた

*5:iPhone7ではイヤホンジャックがなくなるらしいが・・・

*6:2015年まではタダだったが

*7:facebookはこれに基づき広告を最適化することで利益を得ているそうです。個人情報流出が気になる方はやめましょう。自分はあまり意味がないと思っていますが。

*8:2000年後半頃から$50紙幣や$100紙幣の普及率も上がってきたのだが、カードや電子マネーがそれより速い速度で普及した

*9:結果として小銭がたまり、小銭から紙幣変換する機械に入れる。ちなみに有料!!

*10:一時期500ウォンで自動販売機が騙されるなどがあったが

脳科学と神経科学 ~その二つはどう違うの?~

脳科学者はうさん臭い?似非科学?

このブログのタイトルにも使われる脳科学と神経科学という言葉だが、どのような違いがあるのだろうか?
脳科学といえばテレビの科学・健康バラエティに欠かせない存在になりつつある。
しかし科学者以外でも最近では「脳科学者ってちょっと怪しい・・・」と思う人が多いのではないだろうか?
確かに彼らのほとんど偽者である。*1

2010年2月1日の日経新聞では神経科学学会が「脳科学者」に対してこんなコメントを残しています。

脳は様々な謎を秘め、魅力あふれる対象だ。研究には社会の支援が必要と多くの科学者は感じている。半面、メディアで根拠のはっきりしない話題が流れて「おかしい」と感じつつも、学会は「娯楽情報に目くじらを立てて非難するほどでもないだろう」と黙殺してきた。

最近ようやく、健全な研究推進の妨げになると、問題点を指摘する声が出始めた。代表例は約5200人の研究者で組織する日本神経科学学会で、この1月に研究の倫理的な課題などをまとめた指針を発表。「拡大解釈された情報が社会に広がれば信頼を損ねる」などと注意を促した。


2016年9月ではテレビ出演している中で文句なしに素晴らしい脳科学者と言えるのは伊藤正男教授のみである。 *2 ただ伊藤正男教授も「神経科学者」という冠をつけることが多く、
脳科学という言葉自体にややネガティブな意味を捉えているのかもしれない。*3

「脳科学」という言葉は研究機関にも多く使われている

「脳科学」という言葉自体は日本最高の研究所である理化学研究所 *4 も「理研脳科学研究センター」という名前を冠している。

www.brain.riken.j


また日本脳科学学会という学会もあり学術的に優れた人たちがたくさん属している。

脳科学と神経科学どっちがよく使われている?

Google検索によると神経科学が約350万、脳科学が約280万HITでほとんど差がない。
内容に目を向けてみると脳科学ではlife hack系や「脳科学者~~」といった記述が目立つ、
一方、神経科学では教科書や学会情報などやや固い記述が目立つ
これは一般の印象と大きな違いはないだろう。

英語でもハッキリと使い分けはなされていない

脳科学:Brain Science、神経科学:Neuroscienceと訳されることが多い。*5
Googleの検索結果では圧倒的にNeuroscienceが多い。
1億超に対し107万*6
とはいえ日本と同様にBrain Scienceを冠する有名大学の研究所も多い。
例えばColumbia Univeristyである。*7
特にNeuroscienceと使い分けが丁寧になされているとは一部の例外を除いてない。

Brain Scienceは「脳の物理的な構造に注目する科学」という意味もある

一部の例外とは学術的にBrain Sciencesといった場合は脳の物理的な構造に注目した科学に使うこともある。

例)
脳の大きさは知能に影響をどれほど与えるか?
脳のシワはどのようにして進化の過程で獲得されていったか?
胎児期における小脳形成にかかわる遺伝子の同定

この3つの研究テーマの例はNeuroscienceの中のBrain Scienceという分野に相当する。
日本語の「脳科学」という言葉にはこのような用法はない。

Neuroscienceも全部カバーしきれていない?

Neuroscienceの方が広い意味を指すことがあると紹介したが、全部をカバーしているともいえない時もある。
最近では脳の中の神経細胞以外の細胞も脳機能に大きく関わることが分かってきており、多くの研究結果が発表されている。
厳密にいうとそれはBrain Scienceではあるが、Neuroscienceではない。
なぜなら神経細胞、Neuronには関係がないとも言えるからだ。
もっとも最近では「それも含めて"Neuroscience"と呼ぼうよ」ということになっているが。

しいていうなら・・・脳科学:Brain Sciencesはエキゾチック
神経科学:Neuroscienceはかっちり

このようにざっくりとした使い分けが日本語・英語でなされているように思う。
とはいえ英語ではNeuroscienceが圧倒的に優位であり、エキゾチックさを狙った研究機関名や一部の専門用語として使われているのみである。
日本の脳科学も研究機関に使われる用法は残る一方で、一般大衆向けに気を惹きたい場合に使用され、Brain Scienceという言葉より2倍以上の検索結果が出ているのは驚きである。

将来的には統一してくれた方が使いやすいのだが・・・

*1:以前より研究を実際にしたことある人ってレベルの方がテレビに出てることは確かですが。

*2:彼は教科書にも載る小脳の長期抑制という機構を発見した。英国の王立協会員というの権威あるポジションに就いたこともある。 そこでは車椅子のホーキング博士が同僚だった。

*3:本人に聞いたわけではなく完全な個人の憶測です。

*4:STAP細胞により権威は落ちたとも言われるが全体としては素晴らしい研究が行われている

*5:一方でNeuroscienceとかかれた一般向けの洋書は脳科学という日本語に訳されることも多い

*6:scienceは複数形でも使うのでscience/s両方の結果を合わせた。Brain Scienceは脳科学とは違い二語であるから使われないという理由も考えられる

*7:Columbia Universityは脳科学・神経科学で大変優れた大御所の教授が多い。

セイバーメトリクスって何? 基本の「き」その2 ~wOBA・打者の真の実力~

打者の真の実力 wOBAとは?

kjs.hatenadiary.co前回はRE24・得点期待値表の話をしました。
今回はその表を使った打者の評価の話をしたいと思います。
打者の評価とはどのような形で行うべきでしょうか?
800本塁打と4000安打はどちらの方が優れた打者だというべきなのでしょう?
そもそも「優れた」というのはどのような定義なのでしょうか?

「優れた」=どれだけチームが得点を挙げるのに貢献したか

セイバーメトリクスの考え方ではプレイヤーの攻撃評価は
どれだけチームが得点を挙げるのに貢献したかと定めました。
と同時にここでいくつかの仮定を導入します。

①「打者が状況によって能力を変えることはない」*1

例)得点圏で打者の能力が大幅にアップすることはない
  大量点差で打者の能力がダウンすることもない

②「同一リーグに属する球団は同等の投手力・守備力を有するものとする」

例)優秀・好調な先発とあたる機会が多く、打率が下がったとは考えない
  山田哲人は防御率がリーグ最低のヤクルト投手陣と戦えないため、本来の打撃能力は数字よりもっと高い、とは考えない*2

③「走者のアシストがあったとは考えない」*3

例)イチローが一塁におり投手が警戒した結果、コントロールを乱し四球
  イチローの好走塁により打者に打点がついた

この3つの仮定によりソロだろうと3ランだろうと、どの投手からだろうと、どんな状況だろうと全ての本塁打は同じ、と打者の評価においては見なされます。他の二塁打や四球などの事象についても同じことが言えます。*4
根底にある考えは

「まぁ平均すればそういうケース・幸運は無視できるでしょう」

ということです。

本塁打や四球の貢献値は得点+得点期待値をどれだけ上げられたか

それぞれの事象がどれも同じと見なせることは前回書きました。
ではそれぞれの事象がどれくらい価値があるのでしょうか?
それに関しては前回話したRE24を使用します。

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どれだけそれぞれの事象が得点+得点期待値を上げられたか計算し、事象が平均してどれくらいの価値のあるものなのか評価するのです。
たとえば一言に二塁打といっても得点期待値の変化はいろいろあります。

2死からの2塁打   0.086 -> 0.292     +0.206点
2死満塁からの2塁打 0.821 -> 0.292 + 3得点  +2.471点

かなり大きく違うことが分かります。
シーズン中に起こった全ての二塁打による得点期待値の変化を平均すれば二塁打自体の価値を測れるはずです。これは前述の3つの仮定に基づき全ての二塁打は状況に関わらず等しい価値を持つとしています。この得点+得点期待値の上昇の平均値をの得点価値(Run Value)と呼びましょう。

得点価値表 ~安打や四球のもつ得点+得点期待値の上昇平均値~

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※赤字はマイナス

これらの値はRE24から算出したものなので、同様に細かい値は時代やリーグによって異なります。しかし、15%以上値が変わることは稀です。

打者の評価は平均してどれくらい得点価値をあげられたか

打者が1回の打席あたりどれほどの得点価値を上げられたかを示せば、打者の真の実力を評価するのに十分と言えるでしょう。
そこで、まずアウトや三振がだいたい-0.300であることをふまえ、全ての得点価値に+0.300しましょう。
アウトと比べてどれくらい得点価値を上げられたに変換されますね。
そして打数+四死球数で割れば打者の真の実力が分かりますね。

wOBAは「何割で一流と言えるのか・・・?」

しかし、こうして算出された値は今までの指標、打率や出塁率とは全く似ても似つかない指標です。つまり打率であれば3割で一流などという基準がありますが、この新しい指標は「何割で一流と言えるのか・・・?」という疑問を生みました。
そこで考案者は「平均が出塁率と同じように数を掛け算しよう、そうすれば数字の比較がしやすくなる」と考えました。*5
そうして得られた式が以下の図の通りです。 *6

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セイバーメトリクスではこのwOBA (weighted on base average)が打者の真の実力の評価と考えているのです。

次回はwOBAを使った他のポジションとの比較の仕方について書きます。

*1:この仮定が本当に正しいかどうかはあとで書きます

*2:実際にはこの効果はあるはずであるが、無視できるとする。ちなみに捕手の盗塁阻止率の場合はこれを考える必要がある。これを通称「福本補正」という。

*3:この仮定が本当に正しいかどうかもあとで書きます

*4:単打は外野への単打と内野安打は分けるべきという考えがあり、実際に分けて計算すると2つの得点価値は異なる。これは経験的にも内野安打より外野への単打の方が走者を次の塁へと進める可能性が高いことから明らかであろう。

*5:正直、出塁率自体に馴染みのない日本では打率に合わせてほしかった、というところですが。

*6:分母に関してはエラーや犠飛・犠打、死球を入れたり入れなかったりします。これエラーや犠飛を打者の選択や実力と考えるか否かという問題に起因します。日本では犠飛に関しては意図的に打つ場面も多いと思われるのでこの分母で個人的にはいいと思っています。

セイバーメトリクスって何? 基本の「き」 その1 ~RE24・得点期待値表~

セイバーメトリクスって何?

基本的には野球を統計学的な視点で解析する学問のことです。
最近では野球を見る人ならば必ず聞いた事がある単語だと思います。
WAR、BABIP、UZRなどといった一昔前であれば
全く聞きなれない単語も一般的になってきたと思います。

セイバーメトリクスの教科書が必要なんじゃない?

最近では掲示板やファンの間の会話でも
これらの単語を耳にする機会が増えてきました。
しかしかなりのケースで誤解している場合が多い気がします。
その理由は各単語の意味はネットで分かってるけど、
算出方法や背景にある考えや前提がわかっていない
と感じこれは教科書的に解説する必要がるのではないか、
と思い米国サイトや日本サイトに書かれている情報を集積、
セイバーメトリクスの入門教科書的な情報を提供します

得点期待値表 創始者ビル・ジェームズ(Bill James)の斬新さ

1977年にビル・ジェームズ「野球抄」という同人誌を出版したのが
セイバーメトリクスの始まりである。
先進的なアメリカと言えど当時は「野球を統計学的な観点から見よう」
という発想は受け入れられず冬の時代が長く続いた。
ビル・ジェームズが発明したものとして最も素晴らしいのは
得点期待値表・RE24(Run Expectanct Matrix)である。

野球は24コマのスゴロクみたいなもの

ビル・ジェームズは野球を24コマのスゴロクだと考えていた。
どういうことか?

野球はベースが3つで走者のいる状態は8パターンある。

走者なし、1塁、2塁、3塁、1・2塁、1・3塁、2・3塁、満塁

そしてアウトは3パターンある。

0死、1死、2死

組み合わせは3x8=24

この24通りの状態を行ったり来たりしながら点が入っていく
スポーツだと彼は考えた。 これはスポーツを科学するという見地からすると非常に都合がいい。
例えば他の団体競技のスポーツを考えて見てほしい。

サッカーで同じことができるか?

20人*1があらゆる速度でピッチ上を動き回り、
ボール自体の状態も場所と速度に加え、高さも考えなくてはいけない。
とてもそれらの配置が24通りの状態しかないとは言えない。*2

どの状態(コマ)がどれくらい点が入りやすいのか?

次に彼はそれぞれの状態になってから
イニング終了までにどれくらいの確立で何点が入るのか?
ということを数シーズンを通し計算した。

具体例:
第一打者:四球
第二打者:バント
第三打者:センター前ヒット、1点追加
第四打者:併殺打

というイニングがあったとすると、
0死→0死1塁→1死2塁→(1点追加)→1死1塁→チェンジ
となる。

【集計結果】
0死   機会+1 得点+1
0死1塁 機会+1 得点+1
1死1塁 機会+1 得点+0
1死2塁 機会+1 得点+1

このように地道に足し算をしていき全部のイニング集計後
得点/機会 = 得点期待値

RE24 得点期待値表

こうした地道の計算のもとに彼は得点期待値表をつくった。

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例)
1イニングで得点が入る期待値は0.463
二死満塁からの得点の期待値は0.821

この得点期待値表はあくまで
平均的な投手と平均的な打者が平均的な球場で平均的なボールを使った
という前提です。*3
たとえば記憶に新しい統一球時代は軒並み低い値を叩き出しますし、
近年の神宮でのヤクルトの投手陣に対しての攻撃では高い値を叩き出します。
すごく古い時代と比較する場合は各状態での数値が大きく異なる場合もあります。

例)
用具のせいでほとんど外野に飛ばずHRが出ない
グランドのせいで内野安打多発、内野守備のセオリーが違う

そういう意味ではこの得点期待値表は
このリーグ、この時代では、どのような「野球」が行われているか
を知る大事な一歩でもあります。

得点期待値 ≠ 得点確率

いくつかの状態で1を超えていますから明らかですが、
これらの表はあくまでの期待値であって、得点確率ではありません。
1点以上入る得点確率に関しては違う表を用意しなくてはいけません。

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こちらが得点確率の表です。
得点期待値が高ければ、だいたい得点確率もあがっています。
しかし細かく見ていくと違う部分も見えてきます。
一番よい例は1死2・3塁と1死満塁の例です。
1死2・3塁は1死満塁より得点確率が高いですが、
得点期待値は低いです。
これは満塁策がセイバーメトリクス的にも支持される作戦
であることを示しています。*4
繰り返しになりますが、
これらの得点確率も投手や打者、時代と場所により異なります。
これは時代と場所によって取るべき作戦が変わっていくべき、
ということも示唆しているといえます。

次回はRE24・得点期待値を使った打者の真の実力wOBAについて見ていきます。

kjs.hatenadiary.com

*1:GKは除いた

*2:仮に24通りの状態に大別できるにしても、実際のサッカーのプレイ動画からどの状態かを判別するのは少数のグループでは不可能に近い

*3:上記の表は昨シーズンNPBの値を使用しました。

*4:当然、敬遠する打者と次の打者の質にもよるが