月別: 2007年9月

第6回ＯＢＩＩミーティング「いいめも＆わらたま」で、北村さんから、いいめものお話しをさせていただきます。当然僕も行きます。



と同時に新機能発表なので、実は今必死こいて制作中っ！



９月２８日とのことなので、4/28のOBII合宿から、ちょうど半年ですね。正直忙しすぎて感慨に浸っている余裕がないのですが、まあ、一つの区切りということで、これまでとこれからについてお話しができればよいな、と思っております。



FPNのサイトから申し込みができますので、興味のある方はぜひお越しくださいませ。



＃この記事は、しばらくの間常に先頭に表示されます。

sam-karoのビジネスイノベーション探求 Reloaded – Ｑ：ＩＰＯして得た現金で国債を買うのは？

このシリーズ、どこに答案を出せばいいのかわからないので棚上げしていたのですが、興味のある話題なのでトラックバックしてみます。

さて、ＩＰＯしたWeb系サービス企業がＩＰＯによって市場から得た資金が８０億円あったとする。ところが、Web系サービス企業はたまにお金の使い道がないときがある（人件費かサーバ費くらいしかかからないから）。そうすると、余剰資金をとりあえず国債(年利2%としよう) を買っているとする。
Ｑ：株主から見た場合、この状態はどういう状態なのか？

Ａ：「ボクのお金返してください」

説明

　株式は国債よりリスクの高い投資ですので、リターンもそれなりに高くないとやってられません。国債が２％だったら株式のリターンは５％、不動産は８％は欲しい、というのが一般論じゃなかったっけ。

　なのに企業が国債買っていたら、当然そのお金は２％分しか増えませんので、これでは投資家が期待するリターンを得ることができません。というわけで回答としては「お金返してください」(売り)ということになると思います。
売って得たお金で国債を買えば、企業が倒産するリスクを背負うことなく２％の利益を得ることができます。

ヒント：資本金との情報は必要？　あくまで仮定の話なので、たとえば、資本金１０億円、この会社のすべての株の市場価値１０００億円としてみます。

　あまり関係ないような気がするのですが。関係があるとしたら、会社が、経営者の意図を超えて株式市場で高く評価されちゃった場合でしょうか。その結果、当初想定していたよりもたくさんの資金を手に入れちゃって、そんなにもらっても使い道がないんですけど、ということですね。

　それでも、やっぱり「売り」だと思います。使い道がありません、ということは、そのくらいの成長しか見込めません、ということでもあるので、つまり、企業の成長見込みに対して株価が高すぎるということじゃないかな、と。

このくらいでいかがでしょうか？

My Life Between Silicon Valley and Japan – ボナンザVS勝負脳 (保木邦仁、渡辺明共著)で紹介していただいて読んでみたのですが、これはマジでおもしろいです。

２００７年３月、コンピュータ将棋プログラム「ボナンザ」が渡辺竜王と平手一番勝負で公開対局を行いました。
この本は、その「ボナンザ」の作者である保木邦仁さんと、渡辺竜王が将棋について語り合った本です。



梅田さんは渡辺竜王の側を強調されていましたが、僕は保木さんが断然おもしろいと思いました。

りっぱな棋譜を残す。どうやらその目的を達することはできたようだ。中盤までは、ボナンザが竜王をリードする場面もあった。渡辺竜王に汗をかかせることもできた。その誘いをいなす場面すらあった。
　ただ、あろう事か私は、途中で正確に戦局を読むことができなかった。今、どちらが優勢なのかも定かにはわからなかった。ただ、ボナンザの選んだ指し手を伝えていただけだ。最後に投了を宣言したのは私だが、ほとんど傍観者に過ぎなかった。私は、パソコンの画面と渡辺竜王の顔色ばかりみていた。

これこそが物作りの楽しさではないかと思うのです。自分の作った道具を使えば、自分が形勢を判断することすらできないような相手と互角に戦うことができる。

自分の作った将棋ソフトが、自分にもわからないくらい強い、しかもトップクラスの人間と互角の戦いを繰り広げているというのは、これはもうとんでもなくわくわくする体験なんじゃないでしょうか。

多くの人は、ボナンザを人工知能と呼ぶ。対局を観戦して、ボナンザが「躊躇った」とか、「焦った」「その気になった」などと表現をする人もいた。しかし、そのように見える思考過程は、すべて数式の結果に過ぎない。申し訳ないが、そこには環境が芽生える要素などはない。では、ボナンザは一体、何をどのように考え、指し手を選んでいるのか。そうした点について、私なりの解説を試みてみようと思う。

　この本を読んで、機械学習というのにとても興味を持ちました。機械学習というのは、何か(例えば将棋の指し方)を実装するのに、アルゴリズムそのものを実装するのではなく、過去のデータを与えて、そこから学習するように組まれたシステムを指します。

　普通にアルゴリズムをくんだ場合、その成果物は、作った人の知らないことは実装できないので、作った人自身がシステムの限界になります。これに対して、機械学習のシステムは、作るのも大変だし、学習するデータを用意するのも大変ですが、その代わり、適切なデータを与えてやれば、プログラマが知らないようなことまでもシステムが勝手に学習していきます。結果として、本人がわからないくらい強い将棋ソフトとか、作った人も驚くような返事を返す人工無能を作り出すことができます。

これ、いっぺんやってみようかな。

あんまり初歩的な話を書くのも恥ずかしいのですが。

なーに、いつかすごいプログラマと呼ばれた頃には、「あのもぎゃさんにもこんな頃があったのね！」って感動される材料になるのさ♪

while true
foo ||= 0; foo += 1; puts foo; break if foo > 99
end

foo ||= 0 ってなに？そんな演算子はないよね？



…そうすると、これがパーサー(仮想マシン？Rubyの中の人^^;)からどう見えるかというと、たぶん、まず||が評価される。



fooは未定義なので、ここでのfooはfalse。orだから、falseだったら次を評価するはずで。

つぎって、”=0″。 orで評価している途中ですが、そこに０を代入。どこに代入？？？



と思ってリファレンスマニュアルをみていたら、書いてあった。

Rubyリファレンスマニュアル – 演算子式

foo += 12       # foo = foo + 12
a ||= 1         # a が偽か未定義ならば1を代入。初期化時のイディオムの一種。

ああ。なるほど。

つまり、foo ||= 0は

foo = foo || 0

こう評価されて、fooが未定義の場合、評価したらfalseだから、後ろが評価された０をfooに代入する。次にループで回ってきたときはfooが定義されているから、foo=fooとなって、実質何もしない。結果として変数の初期化ができる、と。



おお。ナルホド。勉強になりました。