数学とプログラミングと私！

　現代において数学の知識はあらゆる分野で必要不可欠なものになっています。最近では、理系・文系の垣根も崩れ、「経済学」や「心理学」など様々な分野で高校数学程度の素養が求められています。（翔泳社「数学大百科事典」の注釈参照）

　また、企業経営に於いても、数値による管理手法のみならず、市場分析や新事業を始めるうえでの未来分析など、より正確な経営予測に関わるところで、数学的な素養や考え方、　論理的な考察が求められてきているのは、感じるところがあるかと思います。スポーツでも動き一つ一つに数学的な論拠が役立っております。

　そのような観点からも数学の学び直しは効果的かと思います。PHACELIAでは特に数学に関する事業予定はありませんが、将来的には連携パートナーと共に検討したいテーマです。

私と数学

小学生の時にそろばん塾に通っていました。子供の頃に唯一習っていたのが「そろばん」。電子計算機が普及してそろばん自体を使うことはなくなりましたが、計算をする時の思考に役立っていたのかもしれません。数学との接点に関する転機は中学２年生の時。数学の先生が藤倉先生という若くて美しい女の先生になりました。先生から注目されようという意欲が急に湧いてきました。思春期の始まりだったのでしょうか。恥ずかしがり屋さんでしたが、勇気を出してわざわざ質問に行ったりするようになりました。不思議なもので、そのうちに数学の成績が急上昇し、いつの間にか一番の得意教科になりました。動機は不純だったかもしれませんが、結果としては良かったようです。他の教科と違い、丸暗記が少なく、理詰めで覚えられるのも自分には合っていました。高校進学後も、数学があることで理系を選び、いつの間にか自分も数学教育を目指すことになって、山形大学教育学部数学科に進学しました。大学４年の時に数学の研修会で久しぶりに藤倉先生と再会、時間の経過を感じました。

幸いにも山形県の教員採用試験に合格でき、大学を卒業と同時に、山形県庄内地方にある、温海町立福栄中学校に赴任しました。（現鶴岡市、山間部の中学校で１９９８年に閉校）　転勤も経験して退職するまでの４年間、中学校で数学を教えました。その間、遠山啓先生の水道方式を学んでは、毎日の授業に取り入れる努力をしました。独自の教具を作り、発想を変えて興味関心を引くような授業構成に挑戦したり、新米教師としての格闘が続きました。３年目に旧温海町の数学教育主任になり、山形県教育センターへ、当時黎明期だったＣＡＩ教育(コンピュータ支援教育)の研修に頻繁に派遣されました。こうした環境の中で、未来にコンピュータの時代が来て、私たちの生活はどんどん変わっていくことを強く感じました。ここがきっかけで、若いうちに工学部でコンピュータを学びたいという希望が湧いてきて、大学で学ぶことを考えました。安定した公務員を離れることでは周囲の反対もありました。しかし、後で後悔するよりはやった方が、若かったせいもあり「何とかなる」という意識が後押ししました。最初は東北大学工学部で学ぶつもりで仙台に移住して一年間準備をしたり講座に通ったりしましたが、家庭の事情が発生したこともあり、急遽、山形大学工学部情報工学科に学士入学させてもらい家から通うことになりました。ここでの２年間、離散数学、コンピュータサイエンスを学び体感しました。音声認識の第一人者の研究者、好田正紀教授の研究室で卒業研究に従事させてもらったことも大きい出会いであり、経験でした。

それから教育界に戻るか迷うのですが、好田先生から地場にある、ＮＥＣ米沢株式会社への訪問を勧められ、コンピュータを開発していることから興味をもったので、話を聞きに訪問しました。そこで出会ったのが、当時開発部長だった柴田孝さん。熱くてワクワクする話に胸が大きく揺さぶられ、その後入社することを決めました。今思うと、あっという間の方針変更でした。入社後は、ＰＣハードウエアの開発部隊に身を置き、開発以外にも多様な業務の実務を経験しました。海外とのビジネスにも関わり、頻繁にアメリカや台湾へ行ったり、テレビ会議システムで海外と進捗やり取りをする仕事をする機会をあの頃から得られたのは非常に大きかったと思います。その時は無我夢中でやっていたのでしょう。ということで、数学との接点はずっとなくなってしまいました。

２０１８年９月末で会社員生活に区切りを付け、自分で人生設計をしながら生きる道を選びました。２０１８年度は、回り番で、私たちの学年の教員免許状の更新希望者が更新講習を受けなければならない年でした。翌３月末までに３０単位を取得して、認定を手続きを完了しなければならないとのことでした。退職後の無職期間で時間の余裕があったこともあって挑戦しました。多くは通信講座を受講しましたが、山形大学小白川キャンパスでの講座受講にも申し込みました。そこで学んだのが、確率論の中の「ベイズ推論」です。大学卒業以来久しぶりに、小白川キャンパスの理学部教室で、一日中机に座ってしっかり学びました。　「ベイズ推論」、これは意思決定にも使える数学のツールです。機械学習に使われており、ＡＩの大事な要素技術。ここまでの長いブランク後の、単なる一日の学びの時間でしたが、数学を学ぶ意義、使う意義、これから益々重要になるコンピュータサイエンスとの関係性、色々と感じました。職業人としての数学教師からは離れてしまいましたが、数学を学ぶ意義や役立つ数学の伝道師というところでは自分の役割があるのではと思う機会になりました。

ベイズ推定

ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論すること。

マイクロソフトのビルゲイツ氏は、自社が競争上優位にあるのはベイズ統計によると宣言しました。グーグルでは検索エンジンの自動翻訳システムでベイズ統計の技術を活かしていることもよく知られたことです。数学は単に頭の体操のような机上の学問ではなく、ビジネスやテクノロジーに活きている、まさに役立つ学問であることがわかります。興味のある方には、参考になる書籍などご紹介したいとも思っています。

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