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Shake AI Lab(しゃけAIラボ)がやっていることは、ひとつだけです。「よく聞くけれど、自分で確かめたことはない」という話を、コードを書いて測り直す。

たとえば「標本サイズが30あれば正規分布とみなしてよい」。統計の教科書にも社内のガイドラインにも書いてあって、私もそれを根拠にt検定を回してきました。7つの分布で実際に測ったら、条件を満たしたのは1つだけでした。「クイックソートが一番速い」も同じです。並べ替え済みの配列を食わせたら、比較回数がバブルソートと1回も違いませんでした。

どちらも、知識としては知っていたつもりのことでした。測ってみるまで、どこに条件が付いていたのかを本当には分かっていなかった、という話です。

サイト名の「Shake」はしゃけ(鮭)のこと。英語の shake(揺さぶる)ともかけていて、「わかった気になっていたことを、一度揺さぶって確かめ直す」というやり方をそのまま名前にしています。アイコンの鮭は、流れに逆らって遡上する魚でもあります。

やり方

記事はだいたい同じ手順で作っています。

広く言われている主張か、前から不思議に思っていた対象を選ぶ
答えの分かっている簡単な例で、測り方が正しいことを先に確かめる
本番を測る。予想と違っても、そのまま書く
なぜそうなったのかを追う。分からなければ「分からなかった」と書く

2番目を飛ばすと、あとから出た数字が本物か分からなくなります。マンデルブロ集合の次元を測った回では、円(答えは1)とコッホ雪片(答えは1.2619)で先に較正してから本番に入りました。そのおかげで、出てきた1.09という低すぎる値が、測定の失敗ではないと言い切れています。

3番目がいちばん大事だと思っています。予想が当たった実験より、外れた実験のほうが読んでいて面白いし、書いていても学びが多い。囚人のジレンマで「しっぺ返し」が4位だった回や、攻撃を強くするほど効かなくなった敵対的サンプルの回が、その例です。

実験に使ったコードは、記事ごとにGitHubで全文公開しています。手元で回せば同じ数字が出るはずです。

書いていること

手を動かす実験記: 記事の大半がこれです。フラクタル、トポロジー、確率・統計、ニューラルネット、強化学習、生成モデル、アルゴリズム。Pythonで実装して数値と図で確かめ、多くの回は最後に、そこから考えたことを書いています
生成AIの使い方: Claudeの使い方や他のAIとの比較、仕事で使えるプロンプトなど、実務寄りの内容

どの記事もタグ一覧やシリーズから辿れます。初めての方は予想が外れた5記事からどうぞ。

運営者・作り方について

書いているのは、本業がエンジニアの一個人です。副業として広告・アフィリエイト等での収益化も見据えつつ運営していますが、AIに書かせっぱなしにするのではなく、Claudeと一緒に構成やドラフトを作り、最終的な確認・公開は人間が行う、というスタンスで記事を作っています。実験のコードも、回して数字を見て、おかしければ書き直す、を人間の側でやっています。ブログ自体もAstro + Claude Codeで構築・運用しています。

連絡先・フォロー

ご質問・ご指摘・お仕事のご相談はお問い合わせページから。数字の誤りの指摘は特に歓迎します。noteでは記事の要約を発信しているので、よければnoteでもフォローしてください。