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はてなキーワード: ビッグデータとは
いわずもがな
普及しないことが分かりきってる7＆iの決済に、QRを足す意味が全くわからん
無いに等しいセキュリティ以外にも、チャージ用のバーコードと支払い用のバーコードが別だったり、最新スマホでもアプリが不安定でサッと出せなかったり、
アプリ開いたらGRAYの全面広告に支払いを妨害されたり(すまんなGRAY)、全てにおいて糞。
本当にメリットがなくてお客さんにも勧めたくなかった。
公共料金支払いの対応も遅れてるけど、この様子じゃ永遠に追加されないかもな。
まずもってナナコは糞。使い道が無さすぎて、ITオタ以外の99割はセブンで使えるカード型商品券としか思ってない。そのせいで無言でレジに押し付けるor無言でカードを一瞬宙に掲げるだけでコミュニケーションが成立してると勘違いしてる奴らが発生しまくっててイラッとする。何で払うか口に出して言えや。お前それquickpayにもなるんやぞ。quickpayかnanacoでボタンぜんぜん違うんやぞ。nanaco還元率改悪でqickpay(nanaco)が還元率で上回ってるとかいう謎の状況なんやぞ。そもそも全員quickpay使えや。たっかいiPhone手元にあるやろ。nanaco要らないんじゃ。
毎回残高不足で1000円だけチャージしていく奴らにもイラッとするけど、使い道の無い残高を積みたくない気持ちはとてもわかるので許す。
あとファミペイが公共料金支払いに対応したから唯一のアドバンテージも消えた。皆おとなしくiDかQuickpayを使おう。
追記:個人的なnanacoへの恨みが爆発してしまったけど、多分nanacoは絶滅しないし、バイト的にはnanacoが一番楽なのでnanaco使ってる人はそのまま使ってくれ(掌返し)
開いたときの画面が意味不明すぎて笑う。メロンパン漂わせて何がしたいねん。クーポンも大して出さないんだから今までどおりレシートにバーコードつけてりゃいいだろ。メダル集めて何が得られるのか全くわからないし、クーポンもらえてるのかもめっちゃ分かりづらい。
ビッグデータが～～とか言って導入したんだろうが、その割にiPhoneでは生年月日も必須じゃないってそれもうビッグデータって言いたいだけやん。個人の識別だけでいいならnanacoでできてるやん。まさか本部はバイトがレジの年齢-性別ボタンをまともに押してるなんて思ってないよな？OLも女児も"50代-男性"で打ってるぞ。たまにタバコ買った人を10代で打っちゃってヒヤッとするけど、ビッグデータとか言ってるお偉いさんは実際のデータなんて見てないしええやろ。
ICカードの認証めっちゃ遅い。はやくするかコンタクトレスに対応しろ。
言われてるほど悪い仕組みではないと思うが、購入後のレシートにバーコード付けるとかして、コップもマシンにバーコードかざせば出る、って感じの仕組みだと楽になるな、とは思う。まあじいちゃんばあちゃんには分かりづらいか。
あとコーヒーマシンのデザインは間違いなく糞。たまにアイスラテのラージとか買うとどこに入れるか迷う。店員が迷うって相当やばいぞ。
余談だが不味いドーナツと抱合せようとしてたのは笑った。誰があんなドーナツ買うねん。
なんか他にもいろいろ書こうと思ったけど諦めてる点が多くて思い出しづらいのでとりあえず以上。
追記:
megazalrock 客から見て700円くじ引きもクソっぽい。売り場の一部封鎖して景品用商品置き場にしたりして店舗側で独自に最適化してるあたり闇しか無さそう。
そう、この邪悪を取り上げ忘れてたので紹介する。糞すぎて思い出せなかったみたいありがとう(支離滅裂)。うちでは全部カウンターの内側に置いてるんだけどめっちゃ邪魔。朝並んでるお客さんを引き止めるのが申し訳ないやら面倒やらで泣きそうになる(でもさっさと終わらせたいから無理にでも交換させるぞ)。細かい最適化法みたいなのは何かしらに違反しそうなので言えないが、それの極地と言える"従業員でぜんぶ交換して貰っちゃう"とかいう店舗がバレてニュースになってた(追記:何かで見たけどニュースは記憶違いかもしれん)のは笑えた。いや笑えない。同情する。
確か登録できるクレカがJCBプロパーとか、結構限られてた気がするからあんまり期待しないでくれ。というか店員的には紛らわしいから非推奨(いいけど)。
一部ブコメでiDやQUICpayにするで！って言ってくれてるんだけど、直近のオペレーションだけ考えると、レジに物理ボタンあるのnanacoだけだしぶっちゃけnanacoが一番楽だから、店員を気遣うとかいう不毛な行為をしたい聖人はクレカで1万円くらい事前チャージしたnanacoを使ってあげてください。
最近も同じシフトだった女子が揚げたフライを気づかず二度揚げして「なんで揚げたの？？」って怒られて半泣きになってたような奴やぞ(隙あらば自分語り)
まあ田舎で自由なシフトで働ける場所が少ないってのが理由かな。ホント店(というか従業員)はいいから、大きな不満はないんだけどね。
outp GLAYじゃね(小声
本当に申し訳ない。
自分はわりと最近入って、かつ一時期クレカオタと化してたのもあって決済周りの愚痴が多いけど、もっと長く働いてる人や、オーナーや店長は相当言いたいことがあると思う。自分が働いてる店は店長もオーナーも優しくてとてもいい人なので、それだけに夕方客として行った時に死にそうな顔でレジ打ってるのを見ると悲しい気持ちになる。急に上から焼き鳥やるぞとか言われて、強い決定権もなくただ解凍した焼き鳥置いとくだけの棚リースさせられてると想像するとつらい。自分が労働力を提供することで本社の邪悪さに加担してると言われればそれまでなんだけど、それにしたってもうちょいなんとかならねーかなと思ってる。思うだけで何をするわけでもないんだが。バイトだしね。
ユーザーのキーボード入力を収集して広告に活かすというオメガ株式会社のプレゼン資料らしきものが少し話題になっている。
オメガ株式会社自身の着せ替え機能付きキーボードアプリANYTYPEのAppStoreページ。
実際にインストールして軽く使ってみた。
・着せ替えは普通に使えた
・レビュー数274件って感じでユーザー数は既にそれなりにいるっぽい
・軽く使ってみた感じだと、フルアクセスを許可して使えるようになる機能には「絵文字キーボード」「顔文字キーボード」「広告サジェスト」「入力と連携した演出」があった
・「ミッキー」と入力すればキーボード上部でディズニーランドHPのリンクが表示された
・「野球」と入力すれば米アニメっぽい野球GIFがキーボード全体にさらっと流れてクスッときた
・ANYTYPEから他のキーボードに変更するのが難しい気がするがこれ普通なのかね
［フルアクセスを許可］の設定をオンにすると、入力内容（パスワード、クレジットカード番号などの個人情報）の収集や、ユーザーインターフェースの操作の記録についてのメッセージが表示されますが、ANYTYPEはこれらを一切行いませんので、安心してご利用ください。
appstore説明文にこういう風に書かれてる。自社のこのアプリでは入力情報の収集はしてないのだろう。サジェスト機能とかのためにキーボードフルアクセスが必要なのだろう。プレゼン資料が本物なら自社のキーボードアプリでは情報収集しないが、提携企業のキーボードアプリでは情報収集するということなのだろう。
当社は、広告表示最適化のために、広告識別ID、利用アプリ、特定の入力情報を本アプリから当社が運用するサーバーに送ることにより取得し、善良な管理者の注意義務をもって管理します。
でも利用規約にはこういう風に書いてある。appstore説明文と矛盾してる気がするけど問題ないのかな。
appstore説明文に書かれてるけど、どこにその機能あんの？
appstore説明文に書かれてるけど、どこにその機能あんの？
オメガ株式会社では、独自に収集した膨大な量のビッグデータを人工知能で解析し、個々のユーザーに合わせて欲しいときに欲しい広告が配信できる世界初の広告配信技術を開発しております。
公式サイトで上記のように謳ってたからてっきりこのアプリで情報収集したビッグデータで広告サジェストに活かしてるのかと思ったけど別にこのアプリでは情報収集してないらしい。appstore説明文で情報収集しないと明記してるのは心強い。利用規約が少し矛盾してる気がするが多分大丈夫なのだろう。
このアプリは問題ないとしても、プレゼン資料にあるような情報収集行為はAppleとの規約違反になりそうだけど大丈夫なんだろうか。
長すぎたので、３行でまとめます
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ＩＴは要件定義とかしてＩＴ技術以外を効率化してるだけの人海戦術型の集約労働だよ
⇒将棋とかポルノ女優とかは人間の限界値まで飽和させて終了させてるじゃん。農業の緑の革命みたいに。なんで次々それができないの？（疑問）
⇒個別の要件をＩＴ技術者が理解するのではなく、個別の組織にＩＴ技術者がＩＴ技術を教えたり、ＡＩが個別の案件を理解したらいいんじゃない？（提案）
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『ITって現代の農業じゃん』（https://anond.hatelabo.jp/20190610220324）
を書いた増田です。
いろんな意見を貰えてありがたい。
（特に、『IT産業は何で人がいっぱいいるのか？（何で労働集約的なのか？）』http://otihateten.hatenablog.com/entry/2019/06/11/120521 は、大変勉強になりました。思わずブログの記事を読み漁っちゃいました）
どうも、農業ではなく、建築業界だ！という意見が多かった。は～なるほどぉ～。ピラミッドをひたすら作ってるわけですね。エンパイアーステートビルとか、ヒカリエとか、そういうわけですか。
でも、なーんか、違うんですよねえ。
門外漢からしてＩＴって、もっとポテンシャルあるように見えます。
昔は酷かったじゃないですか。こんにゃくと、裏ものとか言ってよくわかんないおばさんとか。
それがですね。今じゃ、もう凄いじゃないですか。pornhubがすごいじゃないですか。色々なサイトがすごいわけです。
女優さんも、整形手術（形成外科）のレベルが上がって、もう乃木坂中位レベルじゃないですか。そろそろハシカンも量産か？というような。
で、結局どうなったか。
消費するのは人間ですから、もう飽和しちゃってるじゃないですか。飽和。
そうなんですよ。ＩＴって飽和が可能なわけですよ。
あるいは、将棋ソフトとかも、人類超えちゃったーとか。動物将棋やリバーシは完全解析ですっけ？（こっちはハードの問題だけど）そういうことなんですよ。
「リアルの物質の限界があるから、ＩＴも限界まで行けるっしょ」って思うわけです。
終わったら、終わりじゃないですか。それがゼンゼン来てないのが、不思議だなーと思っております。
農業だって、人類の飯の量が決まってるから、緑の革命で農業人口が一気に減らせたわけじゃないですか。
で、なんか、そういう話での、それができない何らかの限界ってあるのかな。って思ったんですよ。
予想してた限界としては、
・「ＡＷＳは原発１個の電力を使ってやってる！世界の電気消費の通信などの電力がうなぎ上りで限界がある！」とか。
・「グーグルとかＡＷＳにビッグデータや情報工学やサーバー管理が移行しまくって、日本の研究室とかじゃ絶対無理だ！研究室の数十倍の研究速度でＧＡＦＡが来て無理だ！企業でもサーバー保守は消える！」とか。
・「光を絞れる限界は波長の半分までだから、集積回路のシリコンウェハーの加工自体が300nm程度までしかできないからムーアの法則がきつくなってる！」とか。
でも、そういう話じゃなくて。
マジで個々の案件に対してのＩＴ効率化が大量にあって処理が難しいって話なんですねー。
ＩＴ効率化が難しいってのが、どーも、個々の要件に対して、要件定義が難しいとかって話らしい？
でも、それってどうなんでしょうねえ。
やたら工学とかでは、
「背景理解 ⇒ 要件整理 ⇒ 要求仕様 ⇒ 実装提案 ⇒実装手段」
みたいなのを工程把握してやるみたいですが。
この考えというか、フレームがイケてないように感じるんですよねえ。
そもそも、ＩＴの人たちって、背景の理解ってする必要あるんですかね。
いや勿論、あるんですけど。そのあたりって、それを使用する人たちが決めるわけじゃないですか。
だって、自転車とか乗る人が使うためのプログラムをするときに、ＩＴの人たちが自転車のる感覚わからないじゃないですか。
そんで、要求仕様とかって立てますけど、自転車乗ってる人が、要求仕様とか考えて運転してるでしょうか？
もちろん、そうしないと、コンピューターの言葉になおせないってことなんでしょうけど。
それこそ、ＡＩにやってほしいなあって思うわけですよ。
要求仕様どうこうってか、それすら、ＡＩに解析させて欲しいっていう。
むしろ、自転車乗りの人たちに、ソフトの使い方を教育して、自転車乗りの人たちと共同で開発しながら、オブザーブするっていう感じのＩＴの人が出ないものですかね？
そう考えると、ゼンゼン本質的じゃないところで、「ＩＴは限界を迎えていない」という話ばかり。
なんというか。
車の効率化とかで、現在の年間６０００人の交通事故死亡者を激減させるとか、絶対できるじゃないですか。
なんで、自動車起動時に、アルコールチェックすらできてないんですか？（やっちゃうと田舎の店がつぶれちゃうから飲食系から批判が出ちゃう？）
どう考えても、ＩＴ側の怠慢じゃないですか。
そういう感じで、「え？なんでこんな実装もできてないの？」っていうものが、世の中多すぎて。
どこら辺が問題なのかなーってのがマッタク見えてきませんでした。
残念。
それとも、個人で、キャンプファイアーみたいなので、「廃墟にロボットやドローン設置して探索できるようにします！！」みたいな欲しいと思ったサービスは自分で作る時代なのかな？
「できるＩＴ技術者は、金融とか自動運転とか衛星システムとか行っちゃう。そこでアーリーアダプターになりたいから。昔からの分野にはイケてないＩＴ技術者しか来てくれない。だから発展しない」
とからしいけど。本当なのかなあ？
なんか、ＡＩコンテストとかも、ハーバードとか、グーグルとかがそういう系の問題出してる（TopCoder マラソンマッチとか。）し、噂は本当なのかな。
arxivとかも、企業研究者が出してくる分野はそういうのばっかりだしね、確かに。
実はゼンショーグループはペッパー君で顧客のビッグデータ取ってる。
ペッパー君のつぶらな瞳の奥には高精度の網膜スキャンカメラが内蔵されている。
客がペッパーのボタンを押すために接近した時にシャッターが押される。
網膜で個人を識別して、初回の利用なのか常連なのかを判断する。
同時に、以前来たことのある客ならば、以前の来店の際に何をタッチパネルで注文したかを呼びだして、データを更新していく。
こんな感じでデータを蓄積していく。
それら年齢、性別ごとに来店時間や曜日なんかの傾向も情報収集している。
こうしたデータの積み重ねにより、はま寿司では流す寿司ネタの決定や、在庫の注文なんかを行なっている。
ちかごろ、タッチパネルに微小な針を設置して、客の皮膚片を収集することも始めた。
遺伝的疾患はもちろんだが、遺伝子の解析で好きな寿司ネタや健康状態なんかも審査される。
最近、はま寿司の席についた瞬間に、好みの寿司ネタ、あるいはその時に食べたい寿司ネタが忽然と廻ってくることはないだろうか？
もし、あなたが望む皿がやって来ているのであれば、それはビッグデータの為せる業だ。
ゼンショーはあくまで個人の情報は用いず、それをこきまぜたビッグデータからあなた好み（とされる）皿を出している、と説明するだろう。
でもそれは本当だろうか？
網膜で識別された個人データが、遺伝情報によって理論を強化され、私たちははま寿司とペッパーに完全管理されてしまっているのではないだろうか。
好きな寿司ネタを食べている、と思いきや、実は釈迦の手のひらの上で好きなネタを当局に食べさせられているのかもしれない。
選択の自由があるように見せかけて、寿司ネタに全く管理されているのかもしれない。
恐ろしいことである。
室内で死亡後、8～24時間で病院に自動通報されるシステムが欲しい。
生鮮食品の腐敗を検知するシステムと、動体検知システムを、火災報知器と並べて設置。
トイレや風呂など、ライフラインの使用状況を取得しビッグデータ分析。
IoTとAI技術を連携させて、「水道の使用状況や、動きのなさ、生体アミンの濃度から判断して、どうも契約者が死んでるらしい」と認識。
救命活動はいらない。象印のみまもりホットラインより、もっと死亡確認に特化したサービス。
それが人間の死体かどうかはさておき、『室内で60kg程度の肉が常温で放置されている』ということを検知するのは、現在の技術でも充分可能だと思う。
ログとはここでは、特にprintf()やロギングライブラリを使いアプリに仕込まれた明示的な出力とする。
攻撃来てるかとか気付けるし、ビッグデータとしてゴニョゴニョ解析できるし。知らんけど。
バグが起きた時とか、基本的に再現手順を元にデバッガーのブレイクポイントとか使うだけで、ログは実際全然見てない。
あとネットワーク解析ソフトと、アプリに埋め込む系のデバッグツールあれば十分って感じ？
役立つログなんて、デバッガーの調子が悪い時にコミットしないものを一瞬入れるくらいかなぁ？
バグが起きた時はQAとかから再現手順と一緒にコンソール出力も飛んでくる。
その中で例外出力は有用なことが多いんだけど、それはハンドリングされなかったのが出てるだけ。
と感じている。
個人情報については、既にあちらこちらで抜かれているので、今更気にしても仕方がない、という感じ。
また、ビッグデータとして処理されるだけで、人間が直接購買履歴を見るわけではない場合も多いと思うので、その分には気にならない。(まぁ、人間に見られたら見られたで、仕方ない。)
このあたりは結局価値観の問題で、時間・空間コストについて、「無視できるほど小さい」と感じるかどうかや、ポイントがつく店で買い物しないといけない、と強く感じるかどうかなど、個人的な価値観によって、ポイントカードを出すべきかどうかは変わってきそう。
自分は、ポイントカードで得られる金銭的メリットが若干上回ったため、今後もポイントカードはそれなりに出し続けると思う。
ただ、ポイントカードの場合は還元率0.5%やそこらなので、あまり気にしすぎないようにもしたい。
数年前まではハイクラス人材にとってほぼ唯一の選択肢だった。黙っていても優秀な人がとれていたが、昨今の情勢に焦りを感じたのか最近 HR の露出が多く、他社に負けまいとしている。
数年前から頭角を現し始め、今や三強の一角へ。新卒年収 1000 万円がバズったのが記憶に新しい、東京 SWE 争奪戦の仕掛け人。激化する競争にひるむことなく利益を人材に突っ込み続けている。
国内での圧倒的な基盤から得た利益を海外に投資中。給与レンジは上記 2 社をも上回るとのもっぱらの噂で人材がどんどん集まっているが、一方で日本企業ならではの社内文化を未だ引きずっており、アメリカのテック文化に慣れた人材を引き留められるかがキモ。
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三強同士は互いに人材の行き来があり、獲得競争も熾烈を極めることから、5 〜 6 年かけて三社を一周したら、年収が倍になるんじゃないか説あり。
旧三強のひとつ。現三強への人材流出がみられる。世界的に見れば見劣りする会社ではないので、東京市場の過熱について行けていない、あるいは本社が本気になるのが遅れているだけではないかと思われる。
こちらも旧三強と言って差し支えないが、あまり大きな人材の動きは感じられない。技術スタックが MS で固められており、ある種ベンダーロックイン的にエンジニアが動きにくくなっていることが想像される。
ハイクラス人材が東京で働く場合の有力な選択肢だった。やはり最近では人材流出元となっている。ただ、金融知識が必要となりそれが高く評価されるポジションにおいては業界内での移動の方がメインになるのではないか。
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二番手グループはハイクラス人材を惹きつける高いポテンシャルを維持しているものの、東京にエンジニアリングオフィスを持つことについて、どこまで本気なのか分からない感じがする。
東京にエンジニアリングオフィスがないため、いたとしても SWE は多くなさそう。現在の東京の状況をどう見ているのだろう？
楽天市場の UI/UX が槍玉に挙がることが多いが、技術的な課題は多く、特にバックエンドで活躍したいエンジニアにはやり甲斐がある。一方で英語の公用語化が裏目に出たのか、東京の給与水準高騰に際して外資並びそれに準ずる企業への優秀層の流出が止められない。
リクルートは Indeed を保有しているのでここでは国内グループ企業を指す。国内テックカンパニーとしては後発ながら、ちゃっかりと三強の座に滑り込んだ。国内有数のビッグデータを持ちデータサイエンティストの引き合いも強い。人材採用に関して Indeed との使い分けが可能で非常に面白いポジション。
ザ・日本企業。未だに高い技術力と高度なインフラを持ち優秀な人材も多い。近年の人材獲得競争に積極的に参加している様子はなく、さりとて流出している様子でも無い。旧来の年功序列・終身雇用的な空気感の中で、そこそこ悪くない給与をもらいたい人達にとっては安住の地か。
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日本企業三強の中でも特に赤い R と青い R で人材の行き来が多い。これはエンジニアに限らずあらゆる職種でみられる。やはりビジネスドメインやビジネスモデルが被っていると流動性が増すのだろう。
一時期、高給の求人を全面に出して開発者を集めまくっていたが、いまやそれらは高給ではない。お金で集めた人材はお金で離れて行く。構造的に不安定なビジネスを持つため、比して安定感のある国内三強とお金だけではない会社の魅力で戦っていく戦略が求められている。
一時期はギークほいほい的な名を欲しいままにしていた時期があったと思うが、いまのポジションは Rubyist の受け皿という位置付けか。政治的なゴタゴタで会社のイメージが傷ついてしまったのが痛い。ドメイン知識を生かしつつ転職したい人はクラシルあたりに行くと良いと思う。
東大発スタートアップの雄。エンジニアリングに振った経営で優秀な人材を多く惹きつけるも、近年ビジネス寄りの判断が増えエンジニアの求心力を失っていると聞く。時代が一巡し程よく育った良いエンジニアの供給元になっているのでは。
傘下の SIer からの人材流出は認められるが、スキルセットが違いすぎて転職後に苦労する話も聞く。そんな事情があるので SWE 争奪戦という目線では大きな動きがなく、これと言って特筆する点が無い。退職エントリが目立つのは、まあそういう人が珍しいからであろう。
同上。
いずれ世界に打ってでる勢いで超ハイクラス人材を高給で採用している会社は中小スタートアップでも実は結構ある。東京 SWE 争奪戦と呼ぶには採用規模が小さいため本稿では除外した。
経験的にはウニャウニャよくわからんこと言ってる会社は受託やコンサルだと思うんだけど
今まで一番分からなかったのはSpeee（だっけ？）
さっきVISITSって会社をWantedlyで見かけたんだけど
組み込まれる日も近くなっています。同時に、AIは私たちの仕事の多くを自動化し、
人間はより付加価値の高い「創造的な仕事」に時間を使う事になります。
ところが、そのようなAI共存時代に最も重要な「創造性」を定量化する手法は、
私たちは、ideagramという独自の合意形成アルゴリズム（特許取得済）を開発し、
世界で初めて成功しました。この技術を活用すれば、「創造性」だけでなく、
「センス」や「スキル」、「人脈」といった本来価値があるはずにも関わらず
ブロックチェーン技術と組み合わせ、価値移転が可能になります。
現在アナログに集積されている世の中の資産をデジタル化、分散化し、
価値移転可能にすることで、私たちは「社会価値創造の最大化」のための
新たな資産の組み合わせ最適化問題を解き明かすことが可能になり、
同時に、私たちはこれまで不可能だと思われていた「イノベーション創発」という領域を
＞弊社のコンサルタントが、導入から運用まで丁寧にサポートいたします。
＞Wikipediaが、オンライン上に過去の事実をまとめた「『知識』の共有プラットフォーム」を構築したのに対し、私たちは未来の創造的アイデアを提示する「『知恵』の共有プラットフォーム」を構築します。
＞具体的には、DODA内に蓄積された求人、求職者のビッグデータを弊社が解析し、求職者のキャリアの将来可能性を多次元空間でマッピング、人材紹介エージェントの業務の多くをAIで自動化する取組を進めています。
＞現在は、その中でもコアになる合意形成アルゴリズムの研究を中心に行っており、今後はこのような世界観を共有できる企業との協業、共同開発も積極的に推進し、世界中のUXのアップデートを共創により実現していきます。
若干わかってきた
AI系目指してる人は、まずその会社が何やってるか読み解くスキルも必要になるのかね
それこそAIで読み取ってくれｗ
24才男子大学院生、修論もほぼ書けてもうすぐ卒業。内定もある。学歴と初任給だけ見れば相当いい方だと思う。けれど、大学6年間ですっかり心をやられてしまって、とてもじゃないが働ける気がしない。寝ても覚めても不愉快で趣味もろくに楽しめない生活を送ってる。自分語りして整理すれば仕切り直せるかなと思って書くことにした。
高校までは田舎で優等生やってた。学校の成績はいつも1位で、生徒会長やったりもして、不満はほとんどなかった。地頭はなくて数学の難しい問題は苦手だったけど、勉強はやっただけ成果が出たから、つらいと思ったことはほとんどなかった。今思うとどうしてあんなに勉強やれてたのか分からないし、「勉強しない」っていう選択肢を知らなかっただけなんだろうな。親や先生が褒めてくれるのが気持ちよくて望まれるがままに勉強してた。大学入試も難なくクリアして、いわゆる難関大学の情報系に進んだ。情報系を選んだのは、ブログの運営で少し触ったプログラミングがなんとなく面白そうだったから。当時はニュースでビッグデータがもてはやされていて職に困ることもなさそうだった。
大学1年目、高校の延長で真面目に勉強してたら自然と上のほうにいた。だけど、自分の周りでは、小学生からプログラミングやってて課題で褒められるやつとか、やたらレポートの内容が濃くて授業中に取り上げられるやつとか、無難に試験問題が解けるだけじゃない化け物がより目立っててかなり焦った。当時はまだギラギラしてたから、すぐにプログラミングの入門書とか買って自分で勉強した。幸い自学する力はあったから、大学から始めた人の中では頭ふたつ分くらい抜きん出たと思う。Twitterで自分が勉強した内容とか発信してかなりイキってた。ただ、自分でプログラミングを勉強していくのは結構しんどくて、月に何日かとにかく不快で何も手につかない日があった。自分はなんて頭が悪いんだろうとか、どうしてプログラミングを楽しめないんだろうとか、そういうことをぐるぐる考えてた。
大学2年目、先輩に誘われて一緒に小さなプロジェクトをやることになった。プロジェクトの過程で、プログラミング能力の低さとTwitterでイキてったのをめちゃめちゃに叩かれて人格がかなり矯正された。不健康気味だったメンタルが更に脆くなって自信とか自尊心がなくなったけど、プログラミング能力はすごく伸びたし、なによりあのままTwitterで井の中の蛙やってたらと思うとゾッとするし、トータルでは感謝してる。とはいえ、そのプロジェクトやってる間は大変だった。深夜にやってた萌えアニメを録画して起きてる間ずっとリピート再生したりしてた。今なら絶対に続けられないけど、当時は「つらいことをやめる」っていう選択肢を知らなかった。
大学3年目、自信を失ったなりに必死に勉強した。優秀な人の真似をしてみたり、流行りの技術に手をつけてみたり、自分の興味は二の次でひたすら迷走した。見かねた先輩に「君、意志ある？」と言われたのは今でも鮮明に覚えてる。意志はなかった。それでも、とにかく自信を取り戻したくて、別に面白くもないことを無理やり勉強し続けた。もちろん、当時は面白いと思い込んで勉強していたわけだけど。
大学4年目、研究室に配属され快進撃が始まる。たぶん人生で一番賢い時期だったと思う。きっかけはゼミの輪読。準備のために全部の定理を証明したり順序立てて説明する練習をしていたら一気に賢くなった。学校の先生がしきりに言っていた「論理的思考」がどういうことなのか分かって、頭の使い方が変わった。自分が急速に成長するのがわかって、すごく嬉しくて、それまでやっていたプログラミングを全部捨てて研究にのめり込んだ。指導教員は聡明な優しい方で、目の付けどころが良いと褒めてくれて更に研究が進んだ。今になって振り返ると、別に研究対象が面白かったわけではなかったと思う。一般に上手くできることは面白いし、人に褒められたら気持ち良い。ただそれだけのことだったけど、寸暇を惜しんで研究をした。眠りにつく直前まで研究のことを考えて、良いアイデアを思いついたら飛び起きてメモした。
年が明けて1月、卒論は早々に完成させた。同期が卒論執筆でひいひい言ってるのを横目に、ひとりヨーロッパに飛び、トップカンファレンスのポスター発表コンペで2位をもらった。賞金の300ドルは iPad Pro を買う足しにした。日本に戻ると、すぐに国際学会に出すための論文を書き始めた。1か月ちょっと、毎日10時間くらい研究室にこもって論文を書き続けた。2月末には30ページの英語フルペーパーが出来上がって、それがトップカンファレンスに一発で通った。割と流行りの分野だったし、近い内容の論文が同時にアクセプトされたりしていて、巡り合わせが良かったのだと思う。それでも十分に異常な成果だったし、このあたりでもう博士課程に進むことになるんだろうなと考えていた。
大学院1年目、アクセプトされた論文の諸手続きや発表準備をしながら次の研究テーマを探した。博士号をもらうには更に2本国際学会に論文を通す必要があって、1本目の論文が技術的にも精神的にも指導教員に依存していた自覚があったから、次のテーマは自分の力で見出したかった。指導教員からもしばらく迷走しなさいと言われた。たぶんここが分岐点で、ここで手厚い指導をお願いしていたら何か変わっていたかもしれない。当時の自分は、博士号取得に向けたアドバンテージを得たのを良いことに、時間をたっぷり使って自力で研究テーマを探そうと思った。手始めにここ30年くらいの関連研究を根こそぎリストアップしてひたすら読んだ。研究テーマを見つける最短経路ではなかったけど、一人前の研究者になるには歴史を知る必要があると思った。たぶんこれが大学生活最大のミスで、大して面白いとも思ってないくせに、何十ページもある論文をいくつもいくつも読み続けた。少しずつ、論文を読むのに飽きて、研究テーマをまとめる期限がせまって、メンタルがやられていった。
翌年2月、下宿のクローゼットに大きな穴が空いた。もう1文字も論文を読みたくない、研究テーマもろくにまとまらない、どうしたら良いんだって頭を抱えて家にこもってるところに、知り合いからしょうもない説教めいたメッセージが届いて目の前が真っ白になった。机を目一杯殴って立ち上がって、自分が座ってたゴツいオフィスチェアーをクローゼットめがけてぶん投げた。木が割れるすごい音がして、クローゼットに人の顔くらいの穴が空いた。そうするしか自分を守る方法は無かったと思うけど、引越しのことを思うと気が重い。そこまで追い詰められても、まだ教員に相談しなかった。初期の成果が異次元すぎて、それに見合う研究者にならなければいけないと思っていた。
大学院2年目の5月、自力で学振の申請書を書き上げた。めぼしい研究から無理やり話を広げてそれらしい展望をでっち上げた。内心、その研究が面白いとも有力な結果に結び付くとも思っていなかったけど、とにかく研究の段階を前に進めないと精神がもたなかった。指導教員にコメントをもらいながら、5000字くらいある申請書を10回書き直した。申請書を書いた後は、修士論文の影もちらついていたから、申請書に書いてある内容に沿って研究を進めることにした。もともと愛着も情熱もないテーマなのに、行き詰まって、読みたくもない論文を読み込んで、理論を改善して、というのを繰り返す日々が続いた。折れた足で無理やり走っているような気がした。足の骨を折ったことはないけれど。
同8月、ようやく研究が形になってきて指導教員とミーティングをした。それまでも月に1、2回は簡単なミーティングはしていたけど、理論も含めてしっかりと方針を説明するのは初めてだった。自分のメモを前に映して30分話して、色々と質問された後、この方針は厳しいねというような話が始まった。先行研究の流れを十分に汲んでおらず眉唾モノとのことで、一番近い先行研究を改善する方針を提案してもらった。教員からすれば僕の研究はいわば初稿、それを足がかりにして研究を広げれば良いと思って話をするのは当然だけど、僕からすると1年半の集大成が30分で水の泡になったわけで、たぶん致命傷だったと思う。事態の原因が自分の研究の進め方にあったことは理解していたし、現実問題として修士論文を書かなければいけないので、そこから2週間くらいは騙し騙し提案してもらった研究を続けた。
同8月末のある朝、起きたら研究をやめていた。あの朝の感覚を説明するのはすごく難しいのだけど、とにかく、自分の中の何かが壊れて研究をやめていた。研究をしたくてもできないなんてレベルの話ではなくて、きれいさっぱり研究をやめていた。研究をしなくてもなんとも思わないし、すごく不思議な感覚だった。そこから10月まで毎日ゲームをした。あんなに遊んだのは人生で初めてだった。途中、指導教員に「もう研究できません」といったメールを書いたところ、とても優しく対応してくださった。返信の言葉は適切でとても暖かく、もう数ヶ月早く同じ言葉を聞いていればさぞ励みになっただろうと思いながらゲームをした。成果にも指導教員にも恵まれていたし、とても貴重な機会を棒に振ったなと思った。
同10月、指導教員とミーティングをした。1ヶ月半ゲームをして療養したので、もしかしたら研究ができるかもしれない、という淡い期待を持って臨んだ。8月のわずかな進捗とその後の顛末を報告して、全く新しい研究テーマでやってみましょうということになった。参考文献を教えてもらって読み始めたが、アブストを半分過ぎたあたりで胃腸がギリギリ痛んで吐きそうになった。指導教員に「もう無理です、すみません」と泣きついて1本目の成果で修士論文を書くことを許してもらった。その後、就活をして内定をもらった。大学での成果を振り回して精一杯の虚勢をはったので、さぞ優秀な学生に見えたと思う。会社の内定と同じくらいの時期に、学振の内定通知も届いた。申請書に書いた展望はまるっと没になっているが、一体どんな素質を見出されたのだろう。
そうして今に至る。研究ではそれぐらいの挫折はよくあることだよ、とも言われたけど、それを乗り越えられるほどの情熱や興味はなかった。というか、乗り越えて平気な顔で研究を続ける人の方が狂ってると思う。努力は夢中に勝てないというやつ。何か夢中になれるものに出会いたいと思うけど、何かに夢中になりたいって言いながら年を取るんだと思う。何をやったとしても、上達するにはどこかで自分に負荷をかけて頑張らないといけない。そこで夢中でいるための気力を大学の6年間で全部使い果たしてしまった感じがする。つらいことや興味のないことを頑張りすぎた。
社会に出て働くわけだし、流石に関連技術を勉強しなければと思うのだけど、ひたすらつまらない。以前の自分なら、会社で評価されそうな技術を喜んで勉強したと思うのだけど、そういうギラギラした熱意は失われてしまった。たぶん研究に全部持っていかれた。どの分野もどの技術もつまらない。物事の細部や深い意味に立ち入りたいという欲求が一切湧いてこない。自分が知的好奇心の乏しい人間であることを痛感する。この状態で働き始めて、仕事を続けられる気がしない。毎日少しずつ自分が衰えていくのが分かってとても怖い。何か努力をしなければと思うけど、何をしてもつまらなくて30分ともたない。何も努力していないから、手放しで遊ぶこともできない。人生どん詰まり状態。早く仕切り直したい。
ワイは常々、『ながいながい自分自身の職業人生を生き抜く方法』か『道端で3億円を拾う方法』
このどちらかを考えた方がええぞ？って思ってるやで
2030年 驚きの労働人口クライシス
2020年までは、イタリアやフランス、アメリカなどいくつかの国ではまだ労働力の供給過剰が見られます。しかし、2030年までにはこの状況は一変します。ほとんどの経済大国で世界的な労働人口危機を迎えるのです。
BRICのうちの3カ国も同様です。これまでの一人っ子政策の影響を受ける中国に加え、ブラジルとロシアも打撃を受けます。
さて、実を言うと、現実はさらに困難な状況になるでしょう。ここでご覧いただいているのは平均値です。これを異なる技術レベルごとに分けて個々に見てみると、
高度なスキルを持つ人材の不足率が高く、低いスキルの労働者たちは部分的に供給過剰になることがわかったのです。
つまり、全体的な労働力不足に加え、私たちは将来深刻なスキル・ミスマッチに直面することになります。これは、政府や企業が、教育・資格・スキルアップに関連した大きな課題を負うことを意味します。
科学技術は労働人口危機を解決することができるのか
次に私たちが目を向けたのは、ロボット、自動化、科学技術です。科学技術は生産性を押し上げ、この状況を変えるでしょうか。
短い答えは、私たちが算出した数字は、科学技術による顕著な生産性の向上をすでに含んでいるというものです。長い答えはこんなふうです。またドイツを例にとってみましょう。
ドイツ人というのは、生産性に関しては世界で一定の評価を得ています。90年代に私はボストンオフィスで約2年間働きました。私がそこを去る時、年老いたシニア・パートナーがこう言いました。
「もっとドイツ人をよこしてくれ。機械のように働くから」（笑）。
1998年のことです。16年後、きっと反対のことが言われています。「もっと機械を送ってくれ。ドイツ人のように働くから」とね（笑）。
科学技術は多くの仕事、特に規則性のある仕事に取って代わるでしょう。製造業だけではなく、事務職も安泰ではありません。ロボットや人工知能、ビッグデータや自動化と入れ替えられる可能性があります。
ですから、重要な問いは「科学技術がこれらの仕事に取って代わるのか」ではなく「いつ、どれぐらい早く、どの程度の規模で取って代わるのか」なのです。科学技術はこの世界的な労働人口危機を解決する手助けになるのでしょうか。
どちらとも言えません。この答えは「時と場合によります」のより洗練されたバージョンです（笑）。
高いスキルを持つ人材が重要になる
例として自動車産業を見てみましょう。自動車産業では産業ロボットの40％以上が働いており、自動化も進んでいます。
1980年には電子部品は車の生産コストの10％以下しか占めていませんでした。今日この数字は30％以上で、2030年までには50％以上にまで増えるでしょう。
これらの新しい電子部品とその応用は新たな技術を必要とし、たくさんの仕事を作り出しました。運転手と電子装置のやりとりを最適化する認知システム工学のような仕事です。1980年には、そのような仕事が存在するようになるとは誰も夢にも思いませんでした。
事実、ロボットや自動化が導入されたにも関わらず、自動車の製造に携わる全体的な人の数は過去10年の間にわずかに変化しただけです。
これは何を意味しているのでしょうか。確かに科学技術は多くの仕事に取って代わります。しかし同時に多くの新しい仕事や技術が生まれるのです。これは、科学技術が全体のスキル・ミスマッチを悪化させることを意味します。
このように個々に見ていくと、政府と企業には非常に重要な課題があることが明らかになります。
次の10年間は、高いスキルを持つ人材が重要になるでしょう。これらの人材が貴重な資源だったとしたら、私たちは彼らのことを今よりもっと良く理解しなくてはいけません。
■2030年 驚きの労働人口クライシス―そして今からどう対策を始めるか／ライナー・ストラック
https://www.ted.com/talks/rainer_strack_the_surprising_workforce_crisis_of_2030_and_how_to_start_solving_it_now?
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M-1グランプリの審査員はお笑いを見る目を晒す緊張感がすごくて、自分のつけた点が他の審査員と点数の開きがそこまで無かった事に安心するらしいけど、男と女は趣味が違うやん、上沼恵美子は男の中に女が一人で点数が違うの当たり前やん。
仮に私がアニメの審査をして下さいってキモオタ審査員達の中に放り込まれて、萌アニメは好みではないし作画は綺麗だけど幼児みたいな話し方の美少女キャラは気持ち悪いし男キャラに魅力も乏しく見てて寒い、みたいに点数低めになったとして、他のキモオタと点数がずれてるからってアニメを見る目がないと批判されたくない。
しかも女性蔑視業界みたいだし、これ嫌い言うたら女は感情的だから、これ好き言うたら女は顔だけで評価するから、小難しく語ったら女のくせに生意気と審査対象からもニヤニヤ馬鹿にされる状況なんて最悪やん。
特にお笑いは女ファンが主に支えてるから、売れる新人発掘には女目線が必要、実際ビッグデータでは上沼恵美子がつけた点が視聴者と最もシンクロしていたらしいし。
好き嫌いをはっきり出して点数もなぁなぁにせず会場も盛り上げながら女目線としての点数を堂々とつけていたのは本当に肝が座ってる。
調べたよ一部抜粋だよ
4社に共通するのは、いずれもプラットフォーム企業である点だ。プラットフォーム企業とは、商品やサービス、情報を提供する基盤となる企業で、世界中の多くのユーザーが、4社の提供するサービスをプラットフォームとして利用している。ここで重要なのは、ユーザーは単に4社のサービスを利用しているだけではなく、氏名や住所、「何を購入したか」「何に興味を持っているか」などの個人情報を4社に提供している点だ。これら個人情報は、文字だけでなく、音声や写真、動画を始め、利用状況や通信記録などのログと呼ばれるものも含む、大容量のビッグデータと呼ばれるデータであり、4社は、これらビッグデータを分析し活用している。
そういう切り口だったら分かるけど
「四騎士」みたいな書き方すると、偉大な4社みたいになるけど
グーグルとアマゾンに未来はあるけど、フェイスブックってオワコンじゃないの？w詰将棋的に終盤に入ってるよねw
アップルは折れ曲がった製品を平気な顔で販売する当たり前のことができない三流精神の会社だよねw
ネットの記事を見てると、1年前はほっとんどこのキーワードで検索ヒットしなかった。
キーワードとしてホットになったのは今年の6月ごろからみたい。
日本国においては2016年ごろから国が対策を練り始めたらしい。（個人情報がどうたら）
憶測だけど、フェイスブックとアップルが グーグルとアマゾンの足を引っ張りたいならこう呼ぶのもいいよねwダサいしw
グーグルとアマゾンは未来あるところに、こうして金魚の糞みたいにくっついてる2社もまた、フェイスブックとアップルは本当にやばいのかなー？優れた企業と肩を並べておかないとやばいのかなー？ とか思っちゃうよねw
