データサイエンティスト協会シンポジウムの話
はい、そのです。おはようございます。 もうだいぶ昼に近いですけども、朝の散歩からはんせい会ですというわけで、今日は土曜日、週末ですが、
昨日もね、ちょっと僕自身はお休みをもらって、セミナーに出ていたんで、
どっちかっていうと、
休み2日目的な感じのとこもありますかね。
昨日は、
一日、
データサイエンティスト協会のシンポジウム
っていうのに出ていて、データサイエンティスト協会っていうのは、
データ分析とかを使う人についてのイベントとかもそうだけども、
大きいのはスキル定義っていう、標準的なスキルっていうのを定義して、
あとは、最近はね、検定みたいなものもやったりとかしたりとか、
あとは、
結構、昔、2015年頃とかに、
参加している方たちの関係もあって、
政府に働きかけたりして、
大学教育とかにデータサイエンス教育を入れていく提言をしたりみたいなことをしてるんだけども、
毎年シンポジウムやってて、今回は10周年。
ちょっと興味があったのは、今年は生成AI、
チャットGPTとかが、
データサイエンスの現場っていうのかな、にも入ってきている中で、
どういう変化があるのかなと思って、スキル定義とかどうなるのかな、みたいなのがやっぱり気になったんで、
業界の実務の中での指揮者、
実務だけじゃないんだけどね、アカデミックの方も入ってて、
定義してるんだけども、それを聞いてきた感じかな。
最初、基調講演で、
統計数理分野のAIとかを扱っている人たちの講演があって、
今までのチャットGPTに至るまでのAIの歴史だとか、
これが今後どう発展していくかみたいな話があって、
その後、スキル定義のアップデートっていうので、今回バージョンが5回目になって、
そこから思ったことを話したいと思うけど、
生成AIに対してのスキルセットっていうところが大きく出てきて、
今までのデータサイエンスについてのスキルっていうのを基本にしながらも、
AI活用スキルっていうのをまた別に定義してっていう形で、
やっぱり、すごく真正面から状況を捉えて、
今年、1月頃からケンケンガクガクの議論をやってたけども、
週末とか集まって合宿とかされて、
その中で決めたスキル定義っていうのがリリースされて、
そういう意味では座長が渡川さんだけども、
すごく業界というか課題感に沿って、
たぶん素早い対応っていうのかな、すごい時期を得た対応をされてたなっていうところかな。
スキル定義と生成AIについて
その後、午後のセッションについてはテーマ別セッションみたいな形になって、
僕が出たのは、わりと若手データサイエンティストのキャリアとか、
そういう感じのわりと軽いセッションが中心で、
あとは日米のアンケート比較みたいなデータサイエンティストっていう職業。
一般ビジネスマン向けにアンケートしてたんで、
どっちかっていうと社会の中でのデータサイエンティストについての調査っていう感じだけども、
やっぱり日本とアメリカでデータサイエンティスト職っていうのの普及率とかイメージが違うなみたいなところで、
面白かったのは、
だいたい日本だとデータサイエンティストっていう職をしている人が、
均等割付だから感覚が若干違うかもしれないけど、
全部の世代で等しくアンケートした結果、
合計としては25%ぐらい、4人に1人ぐらいはデータサイエンティストって聞いたことあるねみたいな話で、
アメリカは80%ぐらいは知っているみたいな感じで、
イメージで、おおむね知ってる人の中でのイメージっていうのは同じなんだけども、
アメリカの場合は収入が高いっていうのと将来安定してるみたいなところがすごくポイントが、
日本に比べて高くて、
なんかね、そういう特集されてんだなーみたいなところがちょっと面白かったね。
プラスなんか、
AI活用についてもちょっとあって、
AI活用は思ったよりも使ってるっていう人がアメリカとか少なかったかな。
日本は日本ですごく、
一桁台ぐらいだったと思うんだけどパーセンテージが。
アメリカも30%ぐらいかな、多分利用者が。
なかなか使うって言ってもそこまで進んでないのかなっていう感じがあるね。
あとは、なんとなくアメリカの方の企業っていうと、
AIの予算ってセキュリティ面とかにすごいよく使われてる。
それはCTOとかが責任と言われて裁判のリスクとかもあるからみたいな、
また別のところで聞いたことはあるけど、
多分そういうのもあってリスク面っていうので強調される時が多いのか、
不安みたいなものに対しての印象がちょっと強めにあるなっていう。
他普及状況にもよるんだけども、
割と選挙を左右するみたいな、結構身近なところでもリスクが明らかになってたりもするんで、
そういうところもあるのかなとは思うけどね。
日本は割と楽観的な感じに見えたと。
その辺がちょっと絞られた、知っているっていう人たちがイノベーターというか、
新しいものとか変化を好む人と好まない人とかもあるんで、
なんかね、違うのかなって気もしますかね。
それとあとは、昨日は多様性についての、
タイトルとしてはすごく入ってて、広がりを持ってていいなと思いつつ、
どっちかというと働く人のジェンダーギャップみたいなところに専門も話も集中はしていて、
それはそれで大切なんだけども、
シンポジウム全体の解像度から言うと、急にちょっと細いところになったなぁみたいなところは正直感じたかな。
もうちょっとどっちかっていうと、学習データの偏りとか、
そういうところでの多様性確保法みたいな話が欲しかったなぁみたいなちょっと思ったりはしましたかね。
だからリスク面、なんとなくAIのリスク面の話とかの方が本来は良かったかもなって思うけども、
多分限られた運営である程度ツテをたどって公園を組み立ててってなるので、
なんとなくそうなのかなっていう感じでした。
時間がなんかほとんどなくなったけども、一番印象的だったのはスキル定義のところで、
特になんか衝撃的というかすごいチャートだなって思ったのが、
生成AIの誕生で、今までAIって使う人がそもそも5%ぐらいだったのが、
自然言語が使えれば使えるよねっていう、日本語が使えれば使えるよねって話なんで、
気なしに90%ぐらい使う人が、全体で9割ぐらいの人が使えるようになると。
それに対してそれを作る人とか企画する人っていうのはそこまで多く、
裏を理解してってより複雑にもなるから増えなくて、せいぜい1,2%ぐらいしかないって考えると、
すごく一方でデータの民主化が進んだなっていうのも一つだし、
一方で作る人側っていうのが増やすというか、そんなに世の中にいない。
逆に言えば将来的にも安定になったのかなみたいなところもありつつ、
やっぱりゲームがチェンジしてるなみたいなのを感じたっていうところですかね。
もうちょい深掘りしたかったけれども、今日はここまで。
よいちんちょ。
