@kamakura_tantan 逆に、思考をフル回転させながら自分のリサーチ能力を超えたdeep researchのアウトプットに食らいつく、というのも今後のひとつのやり方になりそうですね。

すごく頭を使った一日は、いつまで経ってもオフにならない。朝8時に読書を初めて以来、ずっと食と農のことを考え続けている。たくさんインプットもしたしアウトプットもした。学びが多かった。 が、ねねばねのにねれね。

情報ありがとうございます。 特に業務スーパーさん・ソフトバンクさんの取り組みの、「欠品が機会損失かどうか」を判別している点がユーザーである小売業者的には懸念点の解消に繋がりそうですね。 普及のためにはこのようなシステムの低下価格化か、あるいはこのようなシステムの導入が大きな競合優位性につながり淘汰圧がかかるかのプロセスが効果的な気がしますね。後者はあまり幸せではない気もしますが... 基本的にデータを多く持っているほうが強いのは確かかと思います。

類型で分類した文献 ディスカウント型から需給予測型への拡大が望まれる。需給予測型にスタートアップの参画が少ないように見えるのはなぜ？大手でも取り組みやすい領域だから？あるいは、大きいシステムにならざるを得ないから？

@asahi_yama1 大変有益な情報をありがとうございます。 調べてみると、岡島百貨店さんは現在も食品廃棄対策の活動を様々行われているようですね。 当時の事例についても、先行事例として非常に興味深いです。

@asahi_yama1 POSを中心とした購買データはかなり蓄積されているかと思います。(少なくとも農業生産に関するデータよりは…) そのようなデータから正確な需給予測が出来れば、という大きな仮定つきですが、店舗の制約条件である陳列スペースの有効活用と過剰発注と廃棄による余剰コストの削減が叶う気がします。

RT @yasu_to_ki: 開催わず！ 大半が高専界隈でしたが、めちゃくちゃ面白い会になりました！ 定期的に開催していきたいと思いますので、次回は是非ご参加ください！！ #OASISの日常 #高専キャリア

農林水産省枠としては、CLASに期待ですね。 拳二つ分くらいのセンサで測位が可能なので、トラクタやら軽トラやらの自動運転・自動操舵に直接的に有効。RTKとの組み合わせでドローンもあり。cm級の誤差であれば圃場内自動操舵による可変施肥等も可能。 トラクタの自動操舵にあたっては、現状では農機を一度圃場内で走らせる必要があるが、学習フェーズはドローンだけでもできるようになるのでは？

プロフィール写真を変えました。 少し朗らかになれたかと思います。

香子争奪戦に負けた。 カートに入れたところまでは良かったが、サーバーが落ちてゲームオーバー。

ちょっと無茶をして成長をしたいと思って物知りの友人に相談したところ、 「あんたにはリサーチスキルがないからレポートを2ヶ月で60本書いて発信しな。」 と言われた。調べて1本1000字でまとめる練習をすることにします。（そのためには日々のタスクを早めに終わらせて時間を確保せねばならない。）

やかましいわ。

自分は起業家系の人間ではないらしい。自分の性質と社会的な役割への理解がまだまだ甘い。特に前者。

世間のあらゆる諍いやら不満やらは「悪意があるのではなく善意が不足している状態での利己的な行為」で説明がつくのではなかろうか。 どんな極悪非道もそれで説明がつく気がする。

農業という巨大モデルを頭で扱おうとすると、仮説の連関と真偽を考えるときに頭が壊れそうになる。 頭をスパコンにしたい。