新しい問題設定を定式化し，それを解くアルゴリズムを導出した．答えが出た．３月玉川で発表したアルゴリズムそのものだった．

産総研の赤穂先生にこの話を聞いてもらった．とても関心を持ってもらい，「これはおもしろい」とのコメント．けっして「教科書には載っていないが，専門家の間では良く知られた事実」ではなければ，「既存の説を否定する荒唐無稽な妄想」でもなかったようだ…

研究会発表を目前にしたあの悪夢の晩．あのとき私たちは，期せずして正しい答えにたどりついしていた．なのに，それを旧来の枠組みで理解しようとしていたから悪夢のような結論と思い込んでいた．正しかったのは私たちの方．間違っていたのは問題設定という…

知りたい事後分布 p は対称性を持つ．q(y1,y2) が答えならば，変数を入れ替えた q(y2,y1) も答えになっていて，測れるのは両者の足し合わせ．私たちの知りたいのは q のひとつであって，等価な解の足し合わせたものを知りたいわけではない．でも今までの問題…

そしてわかっこと．それは「『変分下限という目的関数最大化問題を解けばよい 』 という問題設定そのものが間違っていた」ということ．これは大きな発見だ！今，知りたいのは，データXが観測された時の，写像Yや潜在変数 Z などの事後分布 p(Y,Z|X) ．これが…

さんざん苦労して，何度もぶつかって，くじけそうになって，その結果が「答えはここにない」．これではまるで敗北のように聞こえる．でもそれは違う．なにかがわからないわからないと，もやもやを抱えたままの撤退は敗北かもしれないが，「ここにはない！」…