スキップしてメイン コンテンツに移動

『死体の叫び』☆4

投稿日：
元東京都監察医が見た「保険金殺人」の記録。死人に口なしと言いますが、検死のプロをだますのはかなり難しいようです。清く正しく生きましょう！

↑気になったらここからポチっと（買ってくれるとお小遣いが入ります）↑

この本を読むとわかること

残された解剖写真が事件解決の決め手

  • 日本の警察の捜査権が及ばない海外での保険金殺人の増加
    • 保険金が出た「ロス疑惑」をきっかけとした模倣犯の増加
  • 殺害対象を赤の他人にするという手の込んだ保険金殺人
  • 専門家が見ればわずか十数枚の写真からでも犯行時の状況が推察可能

多発する保険金搾取事件に見る警察捜査の問題点

  • 薄めた毒物を長期間飲ませることで自然死に見せかける保険金殺人
  • 死因が明らかではない死体を専門家が検死解剖を行う「監察医制度」の必要性
  • 保険金がらみの犯罪に共通する忌まわしい特徴
  • 凶器を使った殺人を隠すために偽装される焼死・溺死

検死システムの充実を訴えていた2つの毒殺事件

  • 青酸中毒など薬物中毒時に起こる現場周辺での昆虫の大量死
  • 薬物・毒物による死である場合、専門医でないと原因を特定することは困難
    • 和歌山カレー事件でも原因がヒ素であることを特定するまでかなり時間を要した
    • 法医学の専門家による変死体の検死必須化が必要

暴かれた完全犯罪の野望

  • 泳ぎの上手な人が浅瀬でおぼれてしまう理由
  • 現場を焼いても死体を完全に黒焦げにすることは困難で、残ったわずかなメッセージから事件性を特定可能

多額の保険金が掛けられた転落事故の真相

  • 専門家であっても判断を誤ることはあるので疑義があればセカンドオピニオンを
    • 検死の精度は現場経験の豊富さに大きく依存

看破された自動車転落事故の偽装

  • 一流スタントマンが解決した偽装殺人

「疑惑」の波の中であがいた凶悪犯の末路

  • 保険金がらみの殺人に多い悪化した夫婦関係
  • 映画にもなった松本清張の「疑惑」のモデルにもなった実際の事件
  • 保険金がらみの場合に大きな争点になる病死・事故死・自殺

犯行を許した、被害者の無防備な意識

  • 市販の風邪薬をアルコールと混ぜ合わせて飲ませた保険金殺人
    • 解熱鎮痛効果のあるアセトアミノフェン中毒
  • 保険金殺人に共通する簡単に陰謀にはまる無防備な被害者

不審死の真相は事故死か病死か？

  • 生きた患者を見るのが専門な臨床医は検死の素人
  • 「死者の権利を守る」のが法医学者

家族の無念を晴らした死体のメッセージ

  • 酩酊状態と勘違いされやすい脳障害の症状
  • 風邪をひいたら内科、怪我をしたら外科に行くように死者の診断は法医学医の領分

「黒い家」は架空の物語ではない（貴志祐介との対談）

  • 小説の手口を模倣した犯罪
  • 不況や地域の経済性と強い相関のある保険金詐欺の発生件数
  • 保険金詐欺を増やすこととなった「災害時倍額補償」つきの保険
  • 医者とグルになって入院期間の限度ごとに病名を変える入院給付金詐欺
  • 詐欺撲滅のために必要な保険金給付情報の共有化と保険会社の抵抗
  • 日本で後退する監察医制度

↓気になったらここからポチっと（買ってくれるとお小遣いが入ります）↓

ラベル：

ベストビュー（過去1カ月）

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

投稿日：
最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

投稿日：
ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
続きを読む

『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

投稿日：
人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
続きを読む

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析　～最近地震多くないですか？～

投稿日：
「なんか最近地震多くない？」と思って調べ始めたら結果としてBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第7回】乳がん診断AI　その2

投稿日：
乳がん診断AI第二弾です。前回に引き続き、ランダムフォレスト・多数決などのアルゴリズムを使って精度を確認していきます。前回、ニューラルネットワークが叩き出した診断精度95%を大きく超える結果になりました！
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第5回】ソムリAIの改良（アンサンブル学習）

投稿日：
ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）の改良として前回は正規化を試しました（大した効果なし）。今回は「アンサンブル学習」と「交差検証」というものを試してみようと思います。 アンサンブル学習とは ざっくりいうと、 複数の機械学習モデルのいいとこどりをしてより精度の高いモデルを作る ということです。「アンサンブル」っていう表現がおしゃれですよね。複数のモデルを組み合わせることで 過学習を防ぐ効果 もあるそうです。 交差検証とは 今までのソムリAIでは、データを訓練用と検証用に分けて訓練データでモデルを作成し、検証データ（モデルにとっては未知のデータ）でモデルの精度を測定していました。 訓練データでの精度に比べて検証データでの精度が高い場合は訓練データに個別最適化された過学習なモデルということになります。一方で、訓練データと検証データでの精度があまり変わらない場合は汎化性能の高いよいモデルということになります。 交差検証（Cross Validation）は、 訓練データをさらにn個に分けて訓練することで過学習を防ぎつつモデルの精度を上げる手法 です。例えば、3個に分ける場合こんなイメージです。複数のモデルを使ってよりよいものを作るので、アンサンブル学習の1手法ともいえます。 実際にやってみる 毎度おなじみですが、まずワインデータを読み込んで、訓練データ・検証データに分割します（データの正規化は後でやります）。 #入力データセットを読み込み import pandas as pd #データハンドリング用ライブラリ呼び出し data = pd.read_csv('winequality-red.csv', encoding='SHIFT-JIS') #機械学習で求める解である「評価」以外の項目をdata_Xに、「評価」をdata_Yに格納 data_X = data.copy() del data_X['評価'] data_Y = data['評価'] data.head() #読み込んだデータの先頭5行を出力 #入力データセットの70%を訓練データ・30%を検証データに分割 from sklearn.model_selection ...
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
続きを読む

ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

投稿日：
Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

投稿日：
最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
続きを読む

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
続きを読む

【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
続きを読む