昨日、NHKスペシャルを見ていたら、アメリカの株式売買に占めるブログラム売買の比率が7、8割と言っていたかな。その結果、フラッシュ・クラッシュ(瞬間暴落)が問題になっているとか。そのプログラム売買のプログラムは、機械学習という手法を用いて、過去の膨大な相場データ(今流行のBig Data)からパターンを学習し株価予測を行なっているという。予測が困難な問題に機械学習を用いた例として、将棋のプログラムがある。もう5、6年前になるか、当時のコンピュータ将棋大会で優勝したのがBonanzaという将棋のプログラムだった。他のプログラムが最新鋭のデスクトップPCやクラスタ型PCを用いていたのに対して、Bonanzaが機械学習の結果を利用してノートPCで優勝したのが印象的だった。将棋プログラムも今や機械学習全盛で、プロ・レベルの実力があるという。そのときの将棋における機械学習についてのドキュメントが以下のページの一番下の「おまけ」の「GPW 2006 発表資料」にある。
Due diligence(デューディリジェンス)
企業の開示情報の法律適合性などを精査する場合によく使われていた。最近は特に、投資対象の適格性調査や企業価値評価などにおいて出会うようになった。資産や負債などの財務査定や法務調査をはじめ、生産や販売能力、業務実態、職務環境の調査など、使われる領域は多岐にわたっている。しかし、デューディリジェンスと言っても、専門家でもない限りピンとこないのも事実。訳す場合は、ドキュメントのターゲット(読者層)を知る必要がある。一般向けであれば、資産、価値、詳細、適正、調査、精査、事前といった言葉を文脈から判断して組み合わせ、「詳細調査」「適正評価」「資産の適正精査」などと訳した方がわかりやすいだろう。

