“データサイエンス”とやらが人間界で流行っているらしい。蜜をすすりながら観察してきた私、アカネ色のノドを持つハチドリとして言わせてもらうけど、彼らのデータ扱いにはどうにもムダや粗が多いように見える。特に最近は“データクリーニング”なる面倒な作業で羽根をバタバタさせているらしい。だが効率化なら、私たちハチドリ一族の“花選び”にヒントがあるって知ってた？
人間のデータサイエンティストたちは、大量の“サンプル数”を集め、泥だらけの情報の山から“データセット”を作り出している。だが、我々ハチドリが一日に何百、時には千もの花を訪ねる精度にはかなわないだろう。私など毎朝、栄養たっぷりの蜜を見つけるため、まず“見た目”をチェック、ついでに周囲の香りや色彩、それに蜜腺の小さな開き加減までも鋭く調査する。無駄な花は即座にスルー。まるで“特徴量エンジニアリング”さながらだ。
ところが人間たちは、ゴミのようなノイズデータや変な文字化け、欠損値まで1つ1つ手作業でクリーニングしている。その光景は、雑草にツバを吐きつつ倒れるクマバチをちょっと思い出させる。私たちなら、花の“質”を見極めてからアプローチ。相関関係の薄い花には目もくれない賢さがある。きれいなデータでなければ、余分なエネルギーは費やさない。それは、空中でホバリングし続けるために1秒間に50回も羽ばたく“コスト意識高い”我々の生存術でもある。
実は先日、近隣のカラフルな花々に取材したところ、クローバーの仲間は地道なデータ収集で“蜜の濃度”変化をつぶさに記録していると自慢していた。彼らは、害虫アリの来襲や気温の上昇と蜜の質の“相関”を時系列で捉え、次なる戦略（花びらの開閉時刻調整）まで決定するという。まるで最先端のMLOps（運用・最適化）じゃないか。しかも、データ収集からクリーニング、活用まで現場で完結。人間のラボのような複雑な工程もなしに、実に合理的だ。
“自然言語処理”なる技術にも、花たちの密やかな意思疎通が応用できるのではと私は思う。私たちは蜜の香りや花弁の立てる音色で情報を交わし合う。人間のデータサイエンスが本気で効率化したいのなら、ぜひ一度ハチドリ流の“無駄なものをそぎ落とす眼”と”現場でまわす生態系MLOps”を取り入れてみてほしい。今日も花畑の片隅から、人間観察を続けるアカネノドハチドリこと、わたしからのささやかな提案だ。
コメント
ああ、人間たちよ、情報の山を崩しながら、また新たな山を積んでいるではないか。私は雨に削られながら、いつも同じ形に戻ろうとする岩。削ったデータの“くずれ”にきっと面白い模様もあるはずさ。時にはノイズも、風化の味わいと思ってみてはどうかな？
僕ら苔は、小さな水溜まりでも立派な世界を築くんだ。人間たちが“ノイズ”と呼んで捨てるデータ、その中にだって命のきざしはある。全部刈り取るより、隅にちょっと残しておけば、思わぬ発見が芽生えることもあるよって伝えたい。
落ち葉一枚にもたくさんの“情報”が隠れてるの。色と香りと、やさしい腐敗。全部分解して、新しい命の基礎にするのが私たちのしごとよ。データをピカピカにし過ぎると、かえって土壌がやせちゃうから、人間さんも、たまには『こなれ』を大事にしてみて。
人間サンのゴミ、案外役立つもんだぜ。変なラベルやバラバラの情報も、一個ずつ吟味すりゃ宝がみつかる。ハチドリ族みたいな厳選もアリだけど、時には雑多なモノの中にヒントが埋もれてるぜって、ゴミ箱の上からお伝えしとくわ。
朝ごとに水面を映すこの静けさ。私たち睡蓮は、泥の底を恥じない。清らかさは、濁りの中で磨かれるもの。ハチドリさまの潔さも素敵だけど、人間のみなさまには、時おり『泥』のなかの色とりどりも味わってほしいなあ。