来週は円高から始まる。
ヨーロッパ通貨と豪州にたいして相対的に高くなり、
日経平均にはダメージ。
円高・株安から開始。

更新日　2010年1月16日(土)　16時

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◆　2010/01/18(月)　終値

追記　2010/01/19（火）

円高とまらず、ドル、ポンド、豪州ドル安。
ダウと日経も続けて下げる月曜日になる。

更新日　2009年9月26日(土)　18時

月曜日は穏やかにすぎそう。
利益確定の売りが出なければ、やや上げて終わる。

更新日　2009/04/18(土)

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◆　2009/04/20(月)　終値

追記　2009/04/21（火）

日経平均は月曜日、微減から開始すると思われる。
ただダウが安定しているので大崩はないだろう。

更新日　2009/04/11(土)

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◆　2009/04/13(月)　終値

追記　2009/04/14（火）

月曜日は日経平均はまだ上げる。
しかし、ダウの伸びが止まりそうなので火曜日には落ちる。

更新日　2009/04/04(土)

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◆　04/06(月)　終値

追記　04/07(火)

来週は為替に大きな変動が起きそう。ポンド、ユーロがいったん調整にはいる。
ダウと日経も一息つきそう。

更新日　2009/03/28(土)

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◆　03/30(月)　終値

追記　03/31(火)

月曜日は少し下げて始まるが、大きな下げにはならない。

更新日　2009/03/21(土)

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◆　03/23(月)　終値

株の権利(配当)でここまで上がるとは考えなかった。
アメリカ政府による不良資産買い上げの発表を好感したらしい。
弊社は、純粋に統計値だけで予測した。

◇関連記事　NIKKEI　NET　3/24付
日経平均、大幅に続伸　終値272円高の8488円
米国株、ダウ497ドル高　上げ幅4カ月ぶり大きさ　資産買い取り好感

追記　03/24(火)

昨日はだいぶ上げた。月曜日もまだ上がる。

更新日　2009/03/14(土)

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◆　03/16(月)　終値

追記　2009/03/16(月)

来週の始まりは変化が小さい。

更新日　2009/03/07(土)

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◆　03/09(月)　終値

追記　2009/03/10(火)

来週もスタートは良くないみたい。

更新日　2009/02/28(土)

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◆　03/02(月)　終値

追記　2009/03/03(火)

来週は荒れ模様から開始になりそう。

更新日　2009/02/21(土)

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◆　2/23(月)　終値

追記　2009/2/24(火)

おかげさまで、その予測精度はかなり高くなり、日経平均でいえばR2が0.988という精緻なものになった。ドル円の予測はさらに正確で、R2は0.997という水準を維持している。

しかし、たとえ当日の東京やアジアを精密に予測できても、翌日のニューヨークの市況がわからなければ、もしも東京が今日上げていても、明日はどうなるか不安になる。このままダウも上がるのなら持ちつづけて、さらに株価が上昇するのを待つこともできる。反対に明日、ダウが下がるようなら、今日のうちに売り切らないといけない。

まったく逆のヨミもできる。仮に東京が今日下げていたら、買いのチャンスと思って仕込むほうがいいのか、このままどんどん下がってヘタに手を出さないほうがいいのか。それもこれも、全て明日のダウ次第といえる。

それがやっと、何とか可能になった。

明日のダウが推定できるようになった。24時間後のことだから精度はまだあまり高くないが、R2では0.939までいくようになった。重相関係数でいえばR>0.970という高さだ。このまま観測を続けていくともう少し精密さは確保できると期待している。

これまでダウ平均が確定してから数時間後の東京やアジアを予測するというレベルから、翌日のダウを見越しての株価予測をしていくというように、より確かな安定性を手に入れることができるようになった。

弊社の予測技術は、ついにアジアに迎えられました。
台湾と香港、シンガポールで、当地の株価（股票）予測に使われだして数ヶ月がたちました。毎日、あちらから送られてくる株価、実際の「結果」との一致度は平均して98.3パーセントです。ええ、メイドインジャパンの精密な予測技術が外地でも活躍しています。

国内でも、業界トップの家電メーカー様から弊社の予測技術を導入しようと申し込みがきました。こちらも喜んで受けることにしました。すでに化粧品業界やファンドで、弊社の確かな予測技術は精密に稼動しています。

うれしいことです。

日本では素人さんや、知ったかぶったセミプロめいた発言をする人たちのヘンテコなデータマイニングが流行し、ふざけた結果をだしていることに落胆していましたが、世界はちゃんと見ていたんだと嬉しくなりました。

ホンモノは外国で英語や現地語で激論を交わします。台湾などでは英語と台湾語と日本語が飛び交う不思議空間が、あの日できていました。これほど精密だから、みんなホットになります。こうしたらいい、いやああしよう。

株式の取扱高で、シンガポールにもうすぐ東京は抜かれます。発行株式の総額では既に東京は上海に抜かれました。つまり東京は透明感がなくて魅力がなく、ウソと情実のないまぜになった、怪しいマーケットだと評価されたからです。証券会社などが、当事者としてのきちんとした判断をせず、一部の利害で動いているけしからん市場とみなされている証拠です。

日本のこれまでの予測技術は未熟すぎる。そこらにある○○証券会社は顧客のためにもっと、正しい情報を提供しようよ。

　図表はせいぜいコレスポンデンスという数量化3類か、ニューロという関連線でむすびあうものがやっとの幼稚なものだった。科学的妥当性はあまり高くなく、単なる単語集めと単語つなぎといわれ、テキストマイニングといえば「テキトーマイニング」と揶揄されていた。

　私たちはデータマイニングに耐えられるテキストマイニングをめざし、よって単語の集計方法はのちに統計処理されることを前提とした意味分類、つまりセマンティクス（一般意味論）型テキストマイニングを作り上げた。理解できる方は少なく、よって松下電器様とオリエンタルランド様など数社に使われているのみだ。

　利用者はホントに少ないが、彼らは、はっきり実感している。世間でよく売れている俗なテキストマイニングとの大きな差があると。大意がスパッとつかめ、顧客や社員などの意見がキチンと把握できる。たとえば主成分分析は発言内容を十数個のカタマリとして要約し、重回帰分析で結論を導きだしてくれる。2語関係を補足しようと、かかりうけだのニューロだの言って騒いでいる連中には想像もつかないレベルだ。世間のテキストマイニングでは、こんな基本的な処理もできないのだ。

　そこに、さらにウチに新しい能力が追加された。自動でコトバの意味内容を、状況によって位置づけ変換してくれる機能がついた。たとえば野菜では、根菜類と緑黄色野菜や葉モノなど、区別していくといろいろに分類できる。ところが聞く人によっては単なる「野菜」としか聞こえない人もいる。マグロとサンマは、価格や味わいがだいぶ違うものだが、それらも「魚」でしかないときもある。コトバの般化（generalization）と弁別（differentiation）が自動的に処理されるようになった。

　必要に応じて、それはコウだ、それはアアだと意味の領域を変更してくれる。境界線が生き物のアメーバのように随意に動くから、人工知能に欠かせない能力だ。

　従来のテキストマイニング、「かかりうけ」やニューロのレベルを直立猿人とすれば、これはもうクロマニヨン人との違いかもしれない。従来のテキストマイニングが幼稚というより、むしろ進化の違いといえるかもしれない。そんな第二段階というか、はるかに進化したものが完成した。

　簡単に説明すると、5年ごとに実施される国勢調査は国民の住所と職業、そこから導かれる人口密度や労働力の偏在の様子などは、文字通りわが国のパワーを数値化している。それに7年おきの全国商業統計を加えると、日本という国の生活ぶり、底力、明日のあり方などが如実に描かれてくる。ただし、ちゃんとした多変量統計ができてのことだが。あのときは全国をクラスター分析するなどして、各地域のもつ特徴を描き出そうとした。

　もうすっかり忘れていたら、最近また新しいデータがきた。そうか国勢調査が新しいものに代わったからな。チェーン店を経営するところには「喉から手が出る」程おいしい情報だ。
　全国の市町村を1丁目、2丁目といった「町丁目（ちょうちょうもく）」で細かく分類すると、46万箇所にもなる。町村会議員などの選出が地域別にされる、最小の地域社会区分、かつ最大の地域弁別区分といえる。
　それを優秀なスペックをもつコンピュータで区分けしてみた。職業、業態、規模、人口などの数値をもちいて「町を個性化」することと「町を共通化」してみたわけだ。するとホォ、全国の市町村は27に分割されるとわかった。
　元気のいい町、元気のない町。港町、職人町、官庁街。農村、山村、商業集積地、にぎわう街など、いろいろな個性が27に区分された。私の生まれ育った九州の田舎をみてみると、それは大分県国東市と今はいうらしいが、確かにかつての町の様子が数量化されていた。
　国東市。そう、名前は今のように大きな旧町名に併呑されたような形になってはいるが、ホントは小さくとも元気のいい旧武蔵町や旧安岐町に救われたに過ぎない。皮肉な話だ。この春の「平成の大町村合併」でできた国東市は、振り返れば以前は反対した空港がヨソの町にできて、若者が移住し、商業の栄えるそのヨソの2町に助けてもらったわけだ。面積がだだっ広くて産業のなかった旧国東町は人口流出がとまらなかったほど寂れていた。
　衰退していた原因は、主産業が農林水産業と土建業に大きく依存し、戦後の経済社会構造がなんにも変わらなかったということに尽きる。新しい産業の誘致、育成に失敗したことが全てを物語る。地域起こしにはよくある話だ。

　さて、国東市のことはおいといて、全国の街づくりについてだ。46万を超える町丁目にも、そこで暮らしたい住民、そしてそこで生産と営業をしたい工業や商業施設はそれぞれ各自が工夫をこらしながら努力している。それは死活問題であり、暮らしであり、人生だからだ。
　先日、ある「身の回り用品」を販売する会社の、全国営業店舗のありようを地図で見た。すると強烈な結論が導きだせてくる。それは、価格が数千円〜数万円するような商品がうれる地域は、おのずから制約があり、あの町は売れるがこの町は売れないという「町の雰囲気」「町の個性」というものがあることに気づかされた。
　売れる町には、どうしてかうまく説明つかないものの、なんとなく「だよね」という理由が感じられ、売れない町にはその理由がある。失礼ながら、よく聞くたとえ話として、足立区と大田区田園調布とかのような。あなたの町にも、そうした落差の響きを持つ事例はあったでしょう。
　私がかつて住んでいた長野県松本市でも、それは確認できた。商業地域、住宅地域、準工業地域などの特徴はうまく数量化されていた。そして、その数字と、営業所の利益はピッタシなのだ。つまり、もうかる地域には理由があり、儲からない地域には、やはり理由があるということだった。
　そうそう、松本市横田町のあそこにはコンビニがあって、喫茶店があって、書店も・・・。それは立地したいという経営者の意欲の集積や結果でなく、そこに住まう住民の生活ぶりの反映であった。その町に暮らす人々の生活水準や民度ともいわれる生活投影度そのものであった。

　もしも誰かがどこかに経営的に進出（立地）したいと思ったなら、まず過去の立地条件とその後の経営ぶりを重ねあわせてみよう。先の「身の回り品」会社では、とてつもなく儲かっている営業所、平均的な営業所、逆にうまくいっていない営業所などに区分されたが、それらは全て地図情報とぴたり一致していた。いくら商売は気力だといっても、この法則には誰も太刀打ちできない。

　もうかる場所は決まっていて、そこに進出した店だけが収益を上げられる。それはどこか、私たちは日本地図から、結論をはじき出しました。成功する一般確率は98パーセントです。