君という特徴

a「君の前言ってた特徴表現というのがおもしろかったなあ。ぜひ話してみてくれ。」

b「いいよ。特徴表現というのは、AIで用いられている学習方法なんだけど、これを広義に捉えることもできるという話だったね。」

b「そうだ。君が仕事をしないひとをどうしたらいいかということを前話していたけれど、そのことにあてはめてみよう。あるひとが会で主催側の人間であるのに、主催側あのに、会場のひとと一緒の時刻に来てしまうし、意欲的でない。それに段取りも悪いということだった。その人に対する特徴表現をデータとして抽出してみると、a；働くひと、b；働かないひとがいて、働くひとは、別にこのあるひとにあてはまらない。しかし、b；働かないひとのうち、全く、根本的な性格から、働かないひとと、「義務があっても積極的にその義務の意味を求めるようでなければ、その義務に拘束力は持ちえない」ということがあって、性格ではなく、積極性を用いたら、その主催側のルールを遵守するだろうとか、積極性を与えるアプローチを取ること、また、そもそも、直接に義務を押しつけることができるなら、するとか、そういう問題になる。
つまり、a；働くひと、b；働かないひとで性格で変えようがないひと、c；働かないひとで積極性とか、意義などを与えると、するひとにまずわかれる。そして、間接的なアプローチとして「人生という試合の中で、最も大切なのは休憩時間の得点である」を活用して、例えば、その会場での主催以外の場面で弱いネットワークを利用し施し物をしたり、気に入るようにすれば義務を説得するのに良いなどの対策を練るなどだ。」

c「長いねw。それのどこが特徴表現なのかわかりかねる。」

b「まあ特徴表現とは言い難いけど、そうした事例を積み重ねることで、データを抽出し、蓄積することで、特徴表現が成り立つ、ということさ」

a「まあまあわかった。要は、そのような事例のための枠を作って、それにちなんだデータを自動的に抽出するようにすれば、勝手に特徴表現によって、学んでいく、ということだな。」

c「ただの特徴になっている気がもするがw」