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はてなキーワード: ビッグデータとは
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
そこらの大学生が、マジで普通に２週間くらいでAIで動くロボットとか作る。
パソコンのレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。
兎に角、当たり前なんだよね。
もうね、マジで。
シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。
これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。
凄すぎ。
tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。
あとぶん回すだけ。
ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータは情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。
工学の場合、細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。
つええ。
俺はある時代でNTTに就職してソフトウェアエンジニアとして仕事をしていた。
新人の頃とある先輩が退職した。俺は何でこんな良い企業辞めるのかって聞いた。
「NTTはな、俺みたいなやつらからTNTって呼ばれているんだよ。それが原因だ」
各地域に散らばって開発していた成果物を結合する時にようやく全貌が理解できた。
その時になってようやくかつて先輩が言っていたNTTはTNTの意味がわかった。
わかった時にはもう遅かったが。
だがそれでも俺は止めないとイケないって思ったんだ。
俺の時代では「強いAI」の完成の前にタイムマシンが存在している。
個人利用は厳罰であるし、基本的に簡単に利用ができるわけないものとされていた。
この時代にNTTの退職者の告発が大量に出回っていたことを突き止めたからだ。
少年がNTTに入りXデイが来るその前に対処すればいつでも良かったわけだが
ちなみに平成の次の年号は知っているが余計なタイムパラドックスが起きないように言わない。
さて本題入る。まずNTTについてだが未来のNTTは掌握したインフラとビッグデータを元に
かつてないほどの趨勢を誇っている。
そこでやがてその基礎をNTTにもたらす少年の情報をNTTの告発あふれるこの掲示板で集めようとおもったわけだ。
簡単に手に入らないだろうと思うが。
なぜならば俺は追われることになっている。
タイムマシンを使っていい例外がある。それはタイムマシンで過去に渡った不届き者が出た時。
専用の対処人が例外的過去に戻り、不届き者、つまり俺を処分するために派遣されるだろう。
とにかく時間がない。
以下について知る限りの情報がほしい。
まず、NTTのかあｐｌふぃｊっｌじょっｌわっふる
NTTは過去未来において、市民に奉仕する素晴らしい企業であると自負している。
NTTは過去未来において、決して判断を間違えず、絶対正義を遵守し
市民生活の快適さと素晴らしさを完全にコントロールするために日々努力をしている。
誰も疑う必要性などないのだ。
この時代においてもNTTの提供する素晴らしいサービスを是非楽しんでほしい。
市民はほんの欠片ほどの疑念を持たず、暮らしていれば何の問題もありはしない。
NTTを疑ってはならない。
これ、致命的なユーザビリティの欠陥を孕んでるがコカ・コーラ大丈夫か？
Coke onアプリはコカ・コーラ社が提供するスマホアプリだ。何か知らんが、歩数のカウント機能とかもついてるが、基本は自販機でジュース買うごとにスタンプもらえてスタンプ１０個か２０個貯めると、一本無料、みたいなインセンティブをつけてる。
個人の行動のビッグデータ集めて、モーメントとらえて、マーケティングオートメーションして、むにゃむにゃしたいのだろう。
しかし、そもそも自販機の購入でポイント貯めるために、Bluetoothをonにして、アプリ立ち上げて該当自販機とペアリングしてから購入せねばならない。スマホ出す→アプリ立ち上げ→接続→財布出す→コイン入れる。この作業明らか無理あるだろ。俺がジュース買いたくて並んだときに、前の人がモタモタそんなことやってるとニーキックしたくなる。
スマホのお財布ケータイで購入すればいいじゃん、と思うかもしれないが、そんなんついてる自販機のほうが少ない。Bluetooth機能入れるより先にそっち入れてくれよ。
外資に入ってこられた時点で駄目っぽい
自閉症スペクトラムの重症例である自閉症は、「今ここにいる自分そのもの」への違和感が限りなく拡大してしまう。
私の読んだ本では、暴れるのでベッドにしばりつけたら、ベッドのスポンジをちぎっては喉につめこんで結果的に自死してしまった。という例がありました。虐待などしていない（むしろ介護者を患者が虐待しそうだった）ことが悲しみつつ書かれた本から明確に読み取れました。
また、ＩＱの高い自閉症スペクトラムと妄想のあらわれやすい病気とも関連が言われているようだ（同じ薬が利いてしまう場合がある）。
だからといって、自閉症スペクトラムにも決定打のような治療法がない。
そして敷居を高くしすぎてしまうと、半陰陽など身的特徴で見てもどっちつかず（その時その時で優勢なホルモンに従わざるを得ない。たとえば小児のときはちんこがあきらかにあったが、あとでおっぱいが大きくなる、生理が不定期にはじまる。またはその逆）の人など、居場所がなくなってしまう。
それは発達障害なり自閉症スペクトラムのケアへの到達もしやすくすることでバランスをとっていくか、
ビッグデータといえるほどのものをあつめてＡＩで「この人は将来うまくいく」「この人はダメ」って見分けるくらいしか方法がない。
今大きく傾けるのはとくさくではない。
『ようこそ実力至上主義の教室へ（以下：『よう実』と表記）』というアニメがある。
あまりにアマゾンビデオが勧めてくるので1話と2話冒頭だけ見た。
端的に言えば中高生向けディストピア作品という感じ。それに昔天海祐希がやっていた『女王の教室』の要素もちょっと含まれているか。
中学生時代特撮ヒーローものに復学した派生としてエヴァンゲリオンのようなアニメに興味を抱いたのだが、そのころの自分に見せたら一発でのめり込んでいたことだろう。
まあ自分の実家のある地域は田舎過ぎて放送されていなかったんだけど。
ここからが本題なんだけど、『よう実』を見ていたら現代社会が急に怖くなってきた。
『よう実』の舞台は一般社会から隔絶された全寮制の高校で、スマホ型の端末に電子マネーが支給される。
その電子マネーは学内にある娯楽施設など（服屋とか映画館、カラオケ、コンビニ、ゲーマーズ風の店）で使うことが出来る。
んで1話のラスト、「お前らの態度悪すぎだから電子マネー支給基準を満たしてない。だから1円もやらね。」みたいなことを担任教師が言い放つシーンがある。
あのシーンで感じたことは、「態度の悪さ」というのがどこまでを示すのかということである。ついでに担任は遅刻欠席私語携帯弄りを例に挙げていた。
2話冒頭では「リアルタイムで生徒の動向を把握している」というセリフもあった。
つまり「態度の悪さ」というのは授業態度の悪さももちろんあるだろうが、電子マネーの使いっぷりや私生活の悪さも「態度の悪さ」として勘案されている可能性があるということだ。
例えば電子マネー。舞台となる学校では学校支給の電子マネー以外では買い物することは出来ない（学内で諭吉などの現金を扱っている描写もない）。
生徒の動向を担任や関係者がつけまわしているという描写もなかった。
ということは考えられることはただ一つ、生徒一人一人の電子マネーの利用実態が支給基準を決めるところに筒抜けということである。
言い換えれば生徒の消費行動を通じ、学内の統治者（？）が生徒の一挙手一投足を監視しているのである。
加えて生徒に支給される携帯端末は通信機能も有し、おまけにカメラまで搭載している。
これらの端末を使えば生徒間のやり取りや寮（劇中の寮は普通のワンルームマンションみたいな感じだった）での行動まで丸裸なのではないか。
それらのビッグデータを総合し「お前ら態度悪いから電子マネーやらねー！クソして寝ろ！！！」ということも可能なはずである。というか授業態度だけでは「態度が悪い」と断言できないはずである。
携帯端末や電子マネーのデータが筒抜けで、それらがクラス単位でのビッグデータとなり「態度が悪い」と判断されたと考えるのが自然であろう。
翻って現実社会ではどうか。自分も電子マネーを日常的に使っている。（関東在住なので）PASMOを使ってバスや電車に乗っている。
やろうと思えば『よう実』世界のように自分の行動を一挙手一投足監視することも可能ではないか。
少なくとも「最寄り駅は○○駅」とか「コンビニやキオスクではよく××新聞を買っている（から政治思想はこうだ）」といったことは筒抜けである。
また、自分は幸いスマホやガラケーは持っていないが、デスクトップパソコンは持っている。そうしないと増田には投稿できないし、アマゾンも使えない。
アマゾンビデオを見られるということはアマゾンプライムに入っている。実際、アマゾンでよく買い物をしている。今日もティーパックをポチった。
dアニメストアにも入っている。使う検索エンジンはFirefoxデフォルトのGoogleだ。Youtubeだってよく使う。
アマゾン、Google、Youtube、dアニメ、これら4つのサービスの利用履歴を洗うだけでも趣味嗜好や行動形態は相当絞り込めるはずである。
その結果『よう実』世界のように、「この人の態度は悪い」「この人は社会不適合者だ」といったことを閲覧・検索・購入データから判断される可能性もなくはない。
スマホに至っては常時身につけて歩くものである。GPSやカメラ機能でどこにいるかといったことまでもが筒抜けになるのは想像に難くない。
2話冒頭まで見た感じだと、『よう実』は監視社会は身近に迫っていること、またそれを可能にする事物はもうすでに日常に潜んでいることをテーマにしているように感じられた。
精神疾患を患っており、ここ一年で何度も警察のお世話になった身である。警察としては監視対象にしたい人間であることは疑いようのないことだ。
その際、日々使っているサービスにより監視されてしまうことが起こってしまうのではないか…といろいろ気をもんでいる。
いっそ東京の自宅を引き払い、パソコンもイエデンワも捨て、回線も解約し、セオドア・カジンスキーみたいに山奥の掘っ立て小屋で一人暮らすしかないのではないかとすら感じている。
なんか元増田がgoogle翻訳の技術者で実は母語が英語なんじゃないかって妄想しながら読んだら可愛く感じて困ったｗ
言語毎の全データ量をビッグデータ解析でも出来たらもう少し具体的に差を言及できるのかもしれないけど。（偏りもあるだろうしね。）
バイト圏の話が少し出てるけど、英語ってよりアルファベット圏の人って語源まで使いながら（詳しくないけど仏風、独風の発音なんかで変わったりもするんでしょ？）圧縮して話すって聞いた事があるから、その辺は大きいのかな。
発話と書き文字の情報は違うし、バイト圏で言うと日本の場合は漢文や漢詩、諺を引用したりもするからそれも含めると本当に難しいな、って思う。
「孔明、ありそうだなｗ」
って言った場合の情報量は相当なものだと思うけど、きっと英語にもそういう分かる人には分かる言い回しってありそうだし。
最近はあまり使わないらしいけどquod erat demonstrandumとその短縮形が長いのかどうかとか、in vitroとin vivoで漢字表記と比べてどっちが情報密度が高いのかとか、背景となる知識も情報としてあるから極論は話者とか表記者、読者によって変わってきちゃうんだよね。
もし翻訳技術の方だったとしたら、頑張られて下さい、としか。＾＾；
一応、google翻訳だと偶に手伝ったり（訳文突っ込むだけ）もしてるけど、専門用語のジャンル指定とかあれば捗りそうなのになぁ、と思ってます。
このままじゃヤバイと、かなりの人が言っていたと記憶している。
中国のファイアーウォールはクソだと言われ続けたが、結果を見てみると正解だったのではないか。
Googleは日本語での検索は力を入れなくなっている。サービスもアメリカ優先だ。アメリカ人がアメリカ人のために金と人をつぎ込んでいるのだから仕方ない。
広告収入があるからGoogleに反対もできない。ニュースサイトもGoogleを取り上げる。
Androidに振り回され、開発端末すら国内で入手できない状況もあった。
Amazonの影響で、リアル書店がなくなりアメリカの後を追っている。通販も日本はあまり力を入れていないように思える。
AWSのほうが影響は大きいのだとは思う。学生からするとAWSを習うほうがいいはずだ。
なんだかんだで、10年スパンで考えると、国内企業でなければ国内のことを考えないのだなと思う。
ビッグデータがアメリカ優位であり、その続きがディープラーニングだった。VR/ARもアメリカ優位だ。
これからコレが来るといったときには、アメリカ企業間の中で話がついている。
税金を投入しようにも、海外にお金が出ていってしまうのだから乗数効果が減ってしまう。
日本では、日本すげーと言われるのは1位を取ったあとでしかない。
クラウドファンディングが何かしようとしている無名の人のためではなく、有名人のものになったようなものだ。そもそも有名人なら他にお金の集める方法があるのにだ。
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 106 | 13857 | 130.7 | 39 |
| 01 | 30 | 2678 | 89.3 | 59.5 |
| 02 | 24 | 4472 | 186.3 | 56.5 |
| 03 | 13 | 3735 | 287.3 | 39 |
| 04 | 13 | 1756 | 135.1 | 71 |
| 05 | 7 | 421 | 60.1 | 30 |
| 06 | 12 | 1150 | 95.8 | 60 |
| 07 | 20 | 1843 | 92.2 | 26 |
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| 10 | 65 | 6117 | 94.1 | 35 |
| 11 | 122 | 9229 | 75.6 | 32.5 |
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| 14 | 148 | 11916 | 80.5 | 36 |
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| 1日 | 1884 | 190092 | 100.9 | 38.5 |
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