｢はっきり｣させたい言葉たち

詩人・中桐雅夫さんの『嫌なことば』という作品が大好きだ。気に入らない言葉遣いを並べて罵倒する。＜何という嫌なことばだ、｢生きざま｣とは＞。理由として、｢生きざま｣というのは本来｢死にざま｣から出たものだから・・・と。

＜｢やっぱし｣とか｢ぴったし｣とかにも虫酸が走る＞。＜政治家の｢前向きで｣など、使用禁止は当然だ＞とも。評論家の｢ある意味では｣では、どんな意味でかを、はっきり書くように・・・。実に小気味がよい。

ＡＩ(人工知能)がブームになり、どこでも使われる。また、ＡＩの“頭脳”を支えるのは、膨大なビッグデータだとも。中桐雅夫さんがご存命なら、｢ＡＩ｣と｢ビッグデータ｣も“嫌なことば”の仲間入りをしそうだ。漠然としてわかりにくい。

そもそも、ビッグデータとの言葉に(はっきりとした)定義がなく、ＩＴ企業の人すら、実態がよくわからないらしい。

日本では、２０１２年頃からビッグデータという言葉がはやり始めたという。当時は、従来の技術では管理困難な大量のデータという程度の漠然とした捉え方であった。

今では、購買履歴、監視カメラやセンサーの情報、インターネットの文字情報など、様々の(膨大な)データのことをさすようになっている。それ以前、この種のデータは捨てられていたとのこと。それを捨てないでためてみようということになり、集めて分析することで、何かお宝が隠れているのでは？ との流れになっている。

まず、膨大なデータを分析すると、大きな流れや動向が見えることがわかってきた。漠然と“こうではないか”と思っていたことが、はっきりと数値で見えるようになってくるのだ。

ビッグデータは市場分析に使われることが多い。スーパー、量販店、コンビニエンスストアなどで買い物をした時に客がポイントカードを出す。そこには個人の購買履歴のデータが納まっているのだ。

個人からのデータが多ければ多いほど、ビッグデータとしての価値は高まる。男女、年代、地域などの属性に合わせて効率的な品ぞろえができ、グループ企業間でデータを共有すれば、さらに利用濃度が強まる。

データが価値を生み出すということを、アマゾンやグーグルなどの企業は、早い段階に発見して活かしてきた。ヤフーなどで検索された言葉をもとに、新商品などがどこで流行しそうかも、分析することができる。

データは｢金の鉱脈｣みたいなもの。それを持つ者と、持たざる者の格差はどんどん広がる。また、データの質に対する感度も大切になる。

必要な項目が入っているかどうかを見極めて、どれぐらい大量に収集できるかで大きな分かれ目になる。次の行動はそれをもとににどうつなげるか・・・。

＜｢どんな意味でかを、はっきり書くように…｣と生きていてどれほどのことができるのでもないが、死ぬまでせめて、ことばを大切にしていよう＞。『嫌なことば』の締めの言葉である。｢言葉｣も何よりのデータである。