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解き放つのです。 何をですか? そういう話でしょ? 今回はそうですね。
おのれを解き放つ話っていうところを収録した。 収録後にこれ収録とってます。面白いメッセージでしたね。
結局総括すると、解き放て。 何を?って思っちゃいますね。
ちょっと前に、大学でこういうことを教えるみたいなデータ分析の話をしたけど、そこよりももっと手前の状態?
そうですね。若い子たちに。 若い子って言ってももう小学生とか中学生とかでしょ? そのレベルです。そこももうデータ教育しないとやばいみたいな。
そんな話を文部科学省の偉い人御前会議で決まった200ページの資料から抜粋してタッチャンがお届けしてくれるっていう。
すごいよ。 これは大変ですよ。 初の前編後編エピソードっていうところになってるんで、ゆっくり聞いてもらいながら、これが日本の今考えているデータ活用の姿だみたいなところが
両方で前編後編で分かっていればいいんじゃないかなというところになっていますので、まず前編お届けしていきたいと思います。最後までぜひ聞いてください。
隣のデータ分析屋さん。 この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ
を叶えるポッドキャストチャンネルです。 データアナリストのりょっちです。データサイエンティストのタッチャンです。今日はどんな話を持ってきてくれたんですかタッチャン。
小学生や中学生に対してこれからどういう教育していこうかってなった時に、やっぱりデータとAIの話は入れなきゃダメだよねって。
じゃあこの番組が教育番組に変わるわけですね。タッチャンね。タッチャンだった? 北海道もタッチャンだった? 北海道12チャンでしたよ。12チャンも東京テレビですよ。
テレビ東京だ。それ7チャンじゃないですか。 え?ちでじネイティブ世代だっけ?
でも確かに北海道出身の僕としては 情報が全然来なかった。
タッチャンで。 北海道住んでた時どうだったっけな? ジャンプは2週間遅れですよ。
嘘だ! ワンピースはネットで上がっちゃうから、もうなんか最新話とか全然。
2週間遅れ? マジで? そうそうそう。 じゃあもうなんか次の島とか着いちゃってるじゃん。最後の島とかも。
覚えてるわ。北海道何かと遅れてた話はちょっと覚えてるけど。 今日は教育チャンネルとしてやってくるので。 大事だ。
今日その紹介する人はアタカさんっていう、アタカカズトって人知ってます? あれ見てよ。なんだっけ? 新日本。
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新日本。 帝国憲法とか。 大日本人か。松本一史の映画を今頭の中で。今でかい、めちゃめちゃでかい松本一史が頭の中に出てた。
新日本っていう本とか。 黄色いやつでしょ? 黄色いやつ。新ゴジラを
イメージして作ったって言われてるやつとか、あとイシューから始めようっていうビジネス書とか結構ビジネス会話の人は多分知らない人いないぐらいの有名な本なんだけど。
両方ともオーディブルで聞いたわ。 その著者が今回はこれからの人材育成を考える、これからの社会像とはっていう
ちょっと真面目な回。この人、慶応のSFCとかでも先生してたりとか、今現職の教授だったり
多分前の資格関連のエピソードの時に喋ったんだけど、データサイエンティスト協会の理事の人ではあるんですよ。 めちゃめちゃすごい人だ。めちゃめちゃすごい人。
なんかあれなんだね、そのビジネス書を書いてるようなちょっと怪しい人ではなくて、ガチすごい人だ。 ガチすごい人が200ページの巨大な資料を
無料で展開してくれたので、そこの中身の話を少しかいつまんで。 あれね、見たの。見ましたよちょっと。 どうでした?
見て、ポッドキャストで話してくれると思って、みんなやめた。長くて。 そう、長いから全部は見れないと思うんだけど、本当にここ面白いなっていうのをかいつまみながら
ほとんど読んだの? ほとんど目閉じました。 凄いっすね。 ありがて。 勉強にもなったし、結局小学生とか中学生に対してこれからどういう授業をしていかなきゃいけないかっていう
そこの検討会のためのシールなんで、結構紙砕いてわかりやすく、内容は。 じゃあ学校の先生とかが読む本なんですか? そうなんですよ、書本。
そう、ちょっと背景話すと、もともと僕、あれなんですよ、学校の先生の免許持ってて。 えっ、教職取ってんの? 教職取って。
マジで? しかも、中学校と高校の数学と理科の先生になれるんですよ。 めちゃめちゃ先生じゃん。 めちゃめちゃ先生。だからこそなおさら面白いなと思って。 それは何?大学生ってさ、
惰性で教員免許取りがちじゃん。 いやまあ確かにね。 先生になりたかったの? いやこれはね、母親からなりなさいと取りなさいと言われてしまったので。 大学行ったんなら、なるほど。 授業料出すんで、免許取りなさいっていう。 逆らえねえやつじゃん。
だから取ったんだけど、その授業を先生って授業する時に、どういう授業の設計をするかっていう、学習指導要領みたいなのを作んなきゃいけないんですよ。
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で、その授業の方針を決めるときに、この授業はこういう目的で、こういう評価で、こういう授業をしますっていう計画書を作る。 へえ、そんなの作るんだ。
本当にみんな作ってんの? みんな作ってんすよ。 マジで? マジですマジです。 すげえ変な授業の人いない?
目的とかはあるんだけど、それをどう伝えていくかっていう、やり方は先生によって自由にやっていいみたいな。 ゴールだけ決まってるみたいな。
で、そのゴールを決めるためには、その学習指導要領っていう、その文部科学省が作ったでかい、そのルールブックみたいなものをベースに作るから、そこにこれからはこういう時代だからこういう情報を乗っけていこうねみたいな、ところを決めるための研究会が先日行われて。
学習指導要領、指導要領だ。 そういうことね。 そういうことそういうこと。 指導要領をどう作るかの指導要領でしょ? そうですそうです。
だからそこの情報をちょっと持ってきたんで、話していきたいなと思っていて。 じゃあ今日は、日本中の先生向けの話ってこと? 先生向けの話。
でもあれか、例えば子供とかできたときの、子供にも教えてあげなきゃいけない話ではある? そうですね。最後の方で伝えたかったんだけど、その子供が持ってきた情報を、それ違うよとか、自分の親世代が持ってる固定概念で、それを否定しちゃダメだよねっていう時代、もう時代は切り替わってくるって話があるんで。
なるほどね。あるんで。 むずいよね確かに。 俺がやってるポッドキャストでも、あのね、子供の宇宙への興味が自分の知ってる範囲を超えたから聞き始めたっていう人が結構いる。
やっぱりそうなんですね。 お母さんのインプットにもなってる。 はいはいそうなんですよ。親世代もアップデートしていかないと、もう情報はついていけないみたいな、恐ろしい時代の変化があるんで。
そう、そんなところを話していきたいんですけど、まず初めに今の世界どうなってるんだっていうところから始まるんですよ、この資料って。 むずっ。 めちゃ難しいですよ。 それだけで一冊終わるじゃん。
今の世界がどうなってるか。 そう。 ちょっとヒントちょうだい。 そうですね。 俺が教えてあげるよ。 じゃあ、いくつかあると思うんですけど技術の部分から考えましょうか。
テクノロジー。 今の世界ってどこまで進んでると思います?
え? AIが人を超えるか超えないかが議論されるぐらいだから、
人よりは機械の方がまだ下の世界。 あーいいところ行きますね。 さすがにね、白志望を持ってる。 確かに確かに。 いい線いってると思ってて。
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とりあえずAIの発展がすごい、もう日に日に更新されているっていう技術の進化があって、ちょっと振り返ってほしいんですけど、なんかこう
最近だったら、なんだろうな、チャットGPTとかそういうAIが出てきたよみたいなことすごい話題なんですけど、昔々その
AIが出てくる前ってどういうふうに人が何かこう 生産活動してたか仕事してたかって、結局紙とペンで仕事してたと思うんですよ。
そっから振り返ってみると、紙とペンで仕事してたのって多分僕たちが生まれるぐらいの20年30年ぐらい前の時にまだパソコンなかったから
そういう仕事が当たり前だったと思うんですよ。 パソコンなかったね、きっとね。なかったですよ。
で、多分今から25年ぐらい前にようやくパソコンで出てきて、Windows90何歩とかいう。
実家にありましたよ。 あった。あれ俺ソリティアするマシンだと思ってたもん。 まさにでもそうですよね。ソリティアとマインスイーパーをするためのゲーム機だと思ってた。
そうなんですよ。四角くてでっかいパソコンがあって、インターネットに繋ぐためにダイヤルアップ接続って言って、電話回線でインターネットに繋いでたんですよ。
だからピーピーピーってその繋がるまでに2分とかかかって。 マジ?じゃあ俺多分それの後だわ。
多分そうかもしれないですね。 ちょっと遅いね。 でもそういうようやくパソコン出てきたよって。
そうなった時に人は紙とペンで文字を書くところから、キーボードでプログラムを打つとか、文章を書く。イチ太郎とかっていう。
イチ太郎スマイルね。 ありましたよね。 懐かしい。イチ太郎このタイミングで出てくるんだ。どこ行っちゃったんだろうね。
そっからワードとかが多分切り替わって、中のソフトウェアが変わったりとかして。 あーそういうことだ。
キーボードで文字打つところから。ちょっと進むと、いわゆるマウスでクリックしたりとかしながら図を書いたりとかできるようになってきたじゃないですか。
あれも技術の進化で、キーボードだけで文字打つところから図とか描画したりとか、クリックしたりとかドラッグしたりとかするようなことができるようになって、ようやく最近
iPhoneとかが出てきてタッチしながら文字を打ったりすることもできるようになったじゃないですか。
そう考えると、どんどん人のやる作業って進化してきてて、ようやく最近、最初言ったチャットGPTとか音声認識、アレクサとか
OK Googleとかっていう、会話したりとかしながら何かこう、なんだろうな、物を知ったりとか検索したりとかできるようになってくるっていう、そんな進化が来てるんですよ。
使う?アレクサとかSiriとか。 うちはOK Googleがいるんで。 何させんの? 音楽流したり、でもうちのGoogle賢いっすよ。
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ないから、そんなうちの賢いとか。一緒だからみんな。 OK Google、おはようって言ったら、おはようございます。今日は何月何日何曜日です。
今日の気温は何度です。また教えてくれるんですよ。 そんないらないです、そんなの。頭良くない。毎日同じこと言ってるだけだ。
でも、ちゃんとそこの何だろうな、そいつに話しかけたらいろいろ教えてくれるじゃないですか。 まあそうね。俺タイマーでしか使わないから、基本Siri。
いやでもまあ、一応使ってはいるんですね。 カンメン入れて、Siri3分セットって毎回言ってる。 普通に考えたらすごくないですか。だって
声で言ったらそいつがちゃんとそれを認識して、言ったことやってくれるんですからね。 俺でもあれ結構使ってる人少なくて、俺友達の前でタイマー声でやってたら
声でやるんだって言われたことある。 うちの研究室みんなやってましたよ。 寄ってた寄ってた。
そうなんだ。音声認識どうなんだろうね。 なんかどこで取られてるかわかんない問題。まあそういうちょっとセキュリティみたいな面はあるんですけど
でもこう進化は絶対してて、もう人の言葉を認識するっていうことはある程度の知能がないとそれできないわけですから。
赤ちゃんと比べると赤ちゃんは別に何か言っても伝わんないですからね。赤ちゃんレベルの知能は持ってるんですよ。今の声認識技術は。 すげーじゃん。すごいんですよ。
で、いうことでどんどんそのAIの進化のスピードって上がってきてるんですよ。 これさっき言ってたようにいつか人間のその知能を超えるタイミングが来るんじゃないかって言われていて
シンギュラリティ。知ってますね。 食っていくスタイルの話題を。
シンギュラリティと言われる技術的な得意点と言われるAIの知能と人間の知能がいつかクロスして、
いつか人間の知能をAIが超えてくるっていうそのタイミングが来るって言われてるんですけど、ここのあたかさんはまさに今がそうなんじゃないかって言ってるんですよ。
今。このタイミングで。 私たち。そう。Now is singularity。 まさにそういうこと。シンギュラリティ is here。
うざー。
っていう話があって、でももともとこれシンギュラリティって言葉ってなんか1900年後半頃に出てきた話なんですけど、
ブラックホールの方が先なんじゃない? そうかもしれないですね。 ブラックホールが中心のその
もう光も出てこれないところ。 まさに得意点。
きっとそういうところからだよね。 もちろん多分数学的な用語なのかなぁとも思うけど、
得意点って訳するんだね。英語だとそういう意味ですね。 でAIと人間の知能がクロスするとこも得意点っていう使われ方していて、
だいたい2045年に来るって言われてたんですけど。 なんかそんな感じだった。俺もAI勉強し始めた時にそんなようなこと言われた気がする。
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そうなんですよ。でもこれってどんどん進化のスピード技術のスピードが速くなってるから、どんどん前倒しになってきて
まさに今シンギュラリティ is here そういうことって言われてるからこそ
話戻ってくるんですけど、AIの発展やっぱすごいよねと。 だから学び直していかないとついていけんっていう話。
ロボットの反逆が来ますよ。 いやそうなんですよ。 ちゃんとあれにしてる?ガストのロボットに
お礼言ってる? うわ、ダメだな、それはもう終わりですよ。 運んでくれるロボットですか? みんな知ってるじゃん多分、ガストの運んでくれるロボット。
あれ今のうちにお礼言っとかないと、あのロボットがすべてを学習した時に消すべき人間とそうでない人間を分ける時の材料にされるから
俺はありがとうって言って。 言ってるんですか? 返却ボタン押してくる。
マジっすか? これは言わないとターミネーターに狙われるよ。 分かった、これから気をつける。 時代の分岐点になった時終わります。
みなさんも気をつけてください。 気をつけましょう。教育系チャンネルなんでね。 本当に礼儀、マナー、作法、協調性
すべてを兼ね備えた男たちが語る シンギュラリティの息抜き方
っていう時代ですよっていう話ですね。 導入ですよ。 ふざけすぎた。
でもそれ技術面の話で、環境面でも変わってきてるよって。これは多分みんなが感じてることかもしれないんですけど温暖化があるとか
自然災害すごいよねとか戦争も起きてるよねとか 最近だったらコロナがすごかったよねとか
もろもろのいろんなこうなんだろうな環境的な要因も変化してるし よくあるのは
人口も日本だったら下がってきてるよねみたいな 減少局面だよって言われていて、先進国だいたい他の国でも中国なんか独り子政策やめて
人口調整するみたいな そういう局面でもあるから昔みたいにどんどんこう仕事していったら国は豊かになって成長していくんじゃなくて
ある程度の人口はいるからここからは人が少なくなっていく中でどう 仕事というか労働力を養っていくかというか
みたいなそういう背景もあるからこそ じゃあ今人を何しなきゃいけないのかっていうところを背景に
伝えたいことは 結局データとAI使おうねっていうそんな話が
そんな俺らの方がポッドキャストやったの先だよね このレポートが出るより前に
なんかねそれのせいで始めたとか思われたくないからね そうですね
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っていうところでようやくデータの話に入っていけるんですよ ようやく?ようやくです
やってまいりました 今までが前置きですから イントロダクションが終わったわけですね ようやくですよ
でじゃあ AIとかデータ使える人材育てなきゃいけないよねって話なんだけれど
ちょっと面白いなと思うデータが出てて 今世界で価値のある会社ってどういう会社なんだっけって
よく価値のある会社 いわゆる企業価値の高い 企業価値ランキングとかってあったりするじゃないですか
よく就活とかでも見せられるような そこのランキングが1位から10位まで出ていて
ガーファーとかってやつですか? そうそうそうそう Google、Apple、Facebook、Amazon
はもちろん上位にいて他にもテスラとか あとはNVIDIAって言われる
PCのコアとか作ってるような会社があったりとかいろいろあるんですけど これ上位10個見てみるとどの会社もAIとかデータっていうのを活用してたり
もう自分たちそういうプラットフォームを展開しているような会社ばかりで 結局今の世界のその主流
になっている会社ってデータをどれだけうまく使いこなせるかっていう会社が 結局生き残っているよねっていうところが一つ
どっちが正解かっていう話もあるけどね AI活用したから売れたのか 売れた会社がたまたまAI活用してたから
世の中のトレンドはデータAIなのかみたいな そこは結構怪しいところだと思う
まあそうですね どちらが先かわかんないけど事実としては今そういうデータをうまく使っている会社が上位にいるよねっていう話
だから人材としてもそういうデータをどうやって使うかみたいな考え方っていうのは絶対必要になってくると思うし
あとデータをちゃんと見なきゃいけないよねっていう話の一つ面白いなと思った例が
さっきそのコロナが爆流行りした時代の変化がすごいよね 環境の変化がすごいよねって話をしたんですけど
コロナのワクチンが出てきたじゃないですか ファイザーとかが出したっていう
あれってあのスピードでワクチンすぐ作れたってすごいすごい話で まあ確かにね
あれって実はデータを使ってAIでどのワクチンが一番当てはまるかみたいな
コロナに対してっていうところを AI使ってガーって検証した結果これだっていうのが見つかって
そうなんだ 今までじゃあ100回ぐらい並行で実験しなきゃいけなかったやつを AI頑張ってみたいな
ガチャンみたいなこれみたいな それで見つかったからじゃあもうこれで行こうって言って開発ガーッと進んですぐ商品化して
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出てきたみたいな 過去のデータとかAIの技術使うことで
どんどんスピードも上がってる制約のスピードとか っていうところがあったので人も人類もそれで恩恵を受けてる
データとかAIとか めちゃくちゃ出てるよねそんな実際ね そう
っていう事例もあるからやっぱりこれからの時代とか環境の変化に対してもデータをうまく使っていかないといけないよねっていう話
確かに そう
があったり これさ一個俺めちゃめちゃ気にしいなのか分かんないけどデータ活用めちゃめちゃ進むじゃん
はいはいはい だから
ツイッターとか YouTubeとか
くだらないコンテンツあえて見なくなる問題ない あー
これねー 同意してくれる人はすげー少ない気がするんだけど それって
自分の興味のあるものしか見なくなるよねって話ですか いやあのさーいい感じにさ
変な動画とか回ってきたりするじゃん その自分が例えばサッカーの試合とか見てたらやっぱサッカーのハイライトめっちゃ出てくるし
なんかYouTuberの動画見たらそのYouTuberの関連動画とか 切り抜き動画とかがバーって出てくるけどそういうのが起こるから
その なんかちょっとバズってるっぽいYouTuberの動画をクリックするの俺ためらうんだよね
そういうことか 俺のYouTubeに載ってるAIが怪我されるから
それを見たせいで一回見るだけだったらいいんだけど その後数分数十分間
俺の画面を汚すじゃん 確かにタイムラインが汚れちゃうってことですか あれが
嫌でクリックしない動画とか俺結構あるんだよね そうなんですか結構僕はむしろありがたいなと思ってますよ
その自分に最適化されたタイムラインだったら その自分サッカーとか好きだからサッカーの動画とかお笑いの動画とかが出てくるけど
たまに見ない動画が来た時にあっこんなのもあるんだっていうちょっと楽しみというか あーなるほどね
そっちもあるな 気づき的な良さもあるなと思ってて ちょっとお姉ちゃんが映ってるショーとさ2個ぐらい見たらさ
すげー流れてくるじゃん そんなに見てたつもりないのにみたいなのとかが
嫌なのよすげー だからなんかコンマ1秒ぐらい早く動かす 危ない
わかりますねそれは確かにわかる ちょっとなんかエッチな動画が出てきた時になんかその広告を長く見ちゃうと次からそれが出てきちゃうみたいな
あれで怖いんだよ本当に それ別に女の子の動画とかそういうのじゃなくても本当にいろんなあらゆるものが一瞬目を汚してくるのが
24:06
耐えられなくなって アルゴリズムに乗らないように行動をするようになってる最近
でもなんとなくわかりますよねこれ絶対自分の趣味で出てきた動画だなぁと これちょっとなんかジャブ打ってきてるなみたいなこれもお前興味あるんじゃないのみたいなところですよね
めちゃめちゃ適当な話したわ AI怖いっていう話ね そうそういうところもちゃんとわかった上で出てくる情報を
趣旨の選択しないと危険なんですよね 今たぶん僕らはAIはある程度理解してるから
その最適化された情報なのかどうかっていう判断がつくけれど よくわかってない人はなんか興味あるの出てきたなぁみたいなぐらいのしか
情報としては多分得られないから よくあるねそういうの そうそうそうなんとなくそうなんだろうなみたいなところじゃなくてちゃんと意味を理解するって大事だなと思ってて
そうなんですよ でもこれ ここの資料で言われてたのは日本人はその力が圧倒的に弱いって言われてるんですよ
弱いんだ そう こういう時の文脈って大体だけど大丈夫日本人は強いみたいなそういう話じゃん
違うんですよ これ面白いなと思ったのが チェックしたくないです やめましょうそういうことを言うのは
これでも本当になんか日本って昔から良くも悪くも変わらないなぁと思った情報が一個載っていて
理系の大学生が求める人気の企業ベスト10みたいなランキング載ってたんですよ
でこれ日本のランキングとアメリカの学生のランキングが出てて ここのなんか差分がすごく意外だったなぁと思って
アメリカの学生ってどういうところの会社を目指すかっていうと ガーファーとかじゃない?
グーグルとかアマゾンとか そういういわゆるテック系の企業を目指しますよね
あとは1位はねスペースX イーロンマスクの スペースX行きたいんだみんな
もう1位ですね 2位がテスラ イーロン そうなんすよ
イーロンマスクすごいね 3位がNASA
俺俺 NASA行きたいんだ NASAって公務員だよ
でもやっぱり夢はあるんじゃないですか 世界のNASAですからね
結局公務員だけどね すごいんだけどね すごいしめちゃめちゃ頭良い人はいるんだけど
なんだろうな 日本の中でそんなに上位にくるイメージはないよね
これが日本人的な感覚なのかな かもしんないですね
でも夢とかもあるしね アメリカ人違うからな
さっきのマイクロソフトとかも入ってるんですけど そういういわゆる何の知れたテック系企業がアメリカの学生を選んでいて
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日本の学生1位どこだと思います?
日本の1位銀行 理系の学生
理系の学生も銀行行きたがらないのかな どうなんだろう
分かったコンサルでしょ
コンサルも確かに入ってますね シンクタンク系はノム層が10位に入ってますね
どこ? ノム層 野村総合研究所
あとアクセンチャーも入ってるか 2位がアクセンチャーですね
1位? 1位
トヨタ? トヨタが3位なんですよ
え〜 スバル? ソースは 鈴木?
ほんと? 自動車会社言われてもダメですよ
3位のトヨタが自動車会社は1個だけ入ってますね 1位ソニーです
ソニー? ソニー結構今色々やってますよね プレステ?
プレステも確かにありますし ミュージック系とかデータ関連の授業とかも
ソニー宇宙やってるよ しかも ボッドキャスト出てもらったことある
幅広く やってるやってますよね だから1位なのかな
ソニーすごいね 他あったり日立製作所とか
メーカーだいわゆる あとは食品メーカー味の素とか
味の素ってすごいんだよね 味の素って味の素じゃなくて半分半導体なんだよね
そうなんですか? 確か 味の素の売り上げの半分確か半導体
半分は嘘ついたかもしれないけど でもなんかすごいって聞いた
食品以外でも授業やってるんですね 〇〇の素 ほとんど機体の素まで幅広くやってるって聞いた
これ元の会社 〇〇会社ですか?
そう 〇〇 これ間違ってたらやだから 後でチェックしておきますね
自分で調べてください みなさん 間違ってたらごめんなさい
聞いた 俺はそういう会社だと思って
人気っすよね 学生は 何がこれ違うかって
今言った日本のソニー トヨタ 日立 味の素に関しては
創業から50年以上経ってるような いわゆる老舗の会社なんですよ
いわゆるザ日本企業って ザ日本企業っす
なんですけどアメリカのランキングに入ってる会社って
半分以上が創業から50年以内にできたような新しい会社なんですよ
つまり何が言いたいかって 結局この最近できたテック系のデータを活用していこうぜっていうところの企業が
やっぱりアメリカの学生は目指しているんだけど 日本の学生ってそこにあんまり感度がなくて
安定だったりとか知名度だったりとか
30:01
っていうところで意識の部分が少し違うのかなみたいな
っていう情報が出てますよと
そういうとこ行ける人って すげえ頭いい学校だよね
中央大学ぐらいじゃあんまいなくない
近くにいないかもしれない
就活難しいですからね絶対
就職難易度トップクラスのところだよね
絶対そう思う
絶対人見たことない気がするな
知り合いはいないかな
俺もパッと思いつくその学部の時の同級生
ではあんまりピンとこない
そうなんですよねだから高学歴で
そういうデータもちゃんと見た方がいいと思います
バイアスがかかってると思います
データに偏りがあることをバイアスと言います
もちろん優秀な人が言ってるのは間違いないと思うんですよ
ただ目指すところとかやりたいことって
ちょっとアメリカの学生とのギャップというか
違いはあるのかなっていう
それはありそうだよね
ありそうですね
入れるもんなら入りたいもんな
GAFA
面白そうですよね
って思うけど違うんだろうね
そのランキングの上位に行きたい人との感覚は
自分は違う気がする
っていう感じで職選びも変わってきてるよねって話
会社で求められるようなスキルとかも
さっきスペースXとかがアメリカだと1位だよ
テスラが2位だよみたいな話したんですけど
そこで求められる求人の職種も
今の時代どんどん進化していて
データサイエンティストとかデータアナリスト
みたいな話してたんですけど
さらに踏み込んで今求められる仕事って
こういうデータ使えるデータサイエンティストとか
ここの例えば自動車関連のデータ分析めちゃめちゃ得意ですよとか
宇宙関連のデータの分析は得意ですよっていう
ただデータを扱えるんじゃなくて
そこの領域のデータのスペシャリストみたいな
人をどんどん求めるような傾向になってきてるんですよ
データのスペシャリストじゃなくて
宇宙のデータのスペシャリストとか
業界掛けデータのスペシャリスト
そうなんですよ
でもそうだよね
変わってきていてどんどん
ちょっと前までデータ分析者とかデータサイエンティストがすごいみたいな話があったんですけど
もうそれじゃ足りない
その先にどんどんドメインごとの
データ分析者っていうところを求めるような
時代になってきてるよみたいな話もあって
そうだね
そうなんですよ
でもなんとなく思うけどね
なんか強みつけなきゃさすがにやばいなって思いながら働かない?
いやそうですよ
33:00
データ人材っていうさ
実際に働いてる時はあんま思わないじゃん
俺希少人材イェイみたいな
俺はあんま思ったことない
これで一生食っていけるわみたいなのはマジで思ったことなくて
そうじゃなくてやっぱ思うよ
なんかこういう分野だったら世界一ですぐらいの
研究の時がそういう感覚なんだよね
研究はもうその業界の
本当にトップじゃなきゃ研究できないですからね
白紙でやってて論文出す時とか
白紙論文書いてる時とかって
もうその時点でそれが受理されたら
その分野少なくともその情報は
そいつが世界で一番知ってるみたいな状態にならなきゃいけない
っていう教育を受けてきてるから
やっぱり社会人になっても変わらないですかそこの考え方というか
今絶賛仕込み中だね
そうですよねそうやって意識を持って仕事するか
仕事しちゃえばある業界とかでのデータ分析をメインにやるわけだから
気づいたらそこの業界とデータ分析のスキルを
マッチさせた状態で自分はどんどん成長していけるみたいなところもありますよね
意識せずとも経験として養っていくみたいな
いないんじゃない流石に俺はもうデータ人材だ余裕だみたいな
いたら怖いよ
ここでさっき言った情報としては
学生のレベルからそういうドメイン知識を持ったデータ分析者を求める
そんな時代になってきてるわけだから
結局じゃあちっちゃい頃の教育とか
学校の中で学んでいかなきゃいけないよねっていうそんなフェーズには
もう移っていってるそういうことか
そういう話なんですよ
だからなんかあれだね大人が聞くじゃん結構このポッドキャスター多分
俺も無理やんってなるよねそんなこと言われちゃったらね
でも俺は結構逆に今データを触んないで
お金を稼げてる人というか仕事ができてる人が
かけデータを覚える方がピュアエンジニアとか
そういうのよりはなんか強い気はしてて
さっきのデータスペシャリストかけるほにゃららみたいなのは
例えば営業かけデータ分析
超できますみたいな話になってくると
エンジニアとかデータアナリストをずっとやってた人が
営業をやるのって多分無理なんだよね
そうですねいきなりはできないですよ
間違いない人と圧倒的に喋んない仕事ですからね
しないよね
だからそこがでも営業でゴリゴリやってた人は
営業のノウハウがいげつないからドメインとみたいな感じ
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そこにデータのやり方なんて覚えたもんだらもう圧倒するよね
そうですよお客さんと喋りながらデータもらってちょっと自分で分析して
あとお客さんに報告するができちゃうわけだから
一人の仕事を奪えるってことは一人分の給料が追加されてもいい状態になるわけじゃん
間違いない
って思うから俺は意外と今データじゃないところで頑張ってて
割と成果残してきてるみたいな人がデータを学んだら勝てないと思う
そうですね新卒のデータ分析メインでやってる人には多分
その人たちの方が負けちゃいますよね新卒の人の方が
そいつらはもっとテックの能力を極めていく方向に逃げていかないと勝てない
間違いないな
なんか優しいですね
俺はね寄り添っていくスタイルで
いやでも絶対そう思いますね
っていうところで今いろいろ話してきたんですけどそういう時代背景ですよっていう
だからじゃあ何やらなきゃいけないんだっていうところ
今後にどう教えていくかとか
そうそうそうっていうのでこの資料は
じゃあ子供たちに何教えようかっていう話がこの後続いてくるんですけど
これが本題じゃないよね
もうこれすごい分量だから
喋りすぎたね
喋りすぎちゃったなと思うんで
次回そこの詳しいところは話したいかなと思います
初前編後編撮られた
えー俺やりたかったな
最後のじゃあキーメッセージだけ言っていいですか
ここの今求められている力っていうところで
1枚スライドでドンって一言書いている言葉があるんですけど
噛まないでね
データとAIの持つ力を解き放つって書いてるんですよ
ダセー
めっちゃ偉い人が書いたんだよね
解き放ったことないな今までの人生で
今までの人生で解き放ったエピソードある?
そんなことないっすよ
相当面白いやつじゃないですか解き放ってから
解き放ったといえば
そういうエピソード喋れるようになっていこうよポッドキャストでも
なんか無理なんだよ振られても
そうですね経験積んでいくしかないですね
解き放ったエピソード
10回後くらいに聞こう
最近解き放ってる?準備しておきます
めっちゃバカにしてるみたいになってるやばいな
というところで一旦前振りはここまでにして
一旦締めたいと思いますけど
今日紹介したのは文部科学省が展開したこれからの社会像
人材育成どうするかっていう資料の前振りの部分を
喋ってきましたと
結構時代が変わってきてるよ社会が変わってきてるよっていうところで
技術面だとAIとかの発展がすごい
39:00
特にチャットGPTとか音声認識とか
そういう人間の知能レベルの会話がもうAIとできそうだよねっていう話があったり
あと環境面だったら温暖化とかコロナとか戦争とか
いろんなところでどんどん環境の変化も激しいし
人口もどんどん減ってきてるんだよねっていう
その中でじゃあ何ができるかって言ったら
AIとかデータを活用して
これから生き残っていくしかないんじゃないかみたいなところの話をしたと
重いね
重いっすよ
重いね
これで何ページ目なのちなみに
これでね全85ページまできた
全150ページ中?
全200ページ中
全200ページ中80ページ
まだ先は長いね
頑張って次回は最後までいきましょうか
隣のデータ分析屋さん今回も面白いなと思ったら
フォロー・レビューよろしくお願いいたします
番組の感想や質問は
ハッシュタグ 隣の分析屋
隣のがひらがなで
分析屋は漢字でお願いします
また概要欄に貼ってあるお便りフォームから
コメントお寄せいただけたら嬉しいです
それではまた
バイバーイ
