山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニングのビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得（薬理学）。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆制作ノート
データサイエンスを教える大学が人気だそうだ。経済データや健康データを活用して、現場で問題解決をする人材が不足している。オン・ザ・ジョブ・トレーニングやリスキリングでは、人材の質・量・学習時間が、データニーズの増大に追いつかないのだろう。行政や企業のリーダーたちも、データサイエンスの学習意欲はありそうだ。データサイエンスは金融業界で成功したので、儲かりそうに思えるのかもしれない。しかし、現在のデータサイエンスは、データに関するサイエンス（少なくとも自然科学）ではない。従って、本論考が探求している「データにとっての技術と自然」について、現在のデータサイエンスでは明確な答えはない。現在のデータサイエンスでも、現在の問題の一部は解決できるかもしれないけれども、問題が山積みにされるスピードにはとても追いつけない。「データにとっての技術と自然」を深く思索して、機械（コンピューター）とともに、共生・共進化する未来を実現すること、それが本論考の目標であって、ひとびとの行動が変容するほど、単純で実行可能な、生活レベルで役に立つデータの利活用を見いだしたい。 記事全文>>
