#30 雑談で可視化する過去 ⇒ 未来 – ゲスト：Keiichiro Ono

第30回ののゲストは、UCSD（カリフォルニア大学サンディエゴ校）に約20年間勤務されたソフトウェア開発者の大野圭一朗さんです。

大野さんは、同大学の医学部の研究室で専属の開発者として、生物学分野におけるネットワークデータの可視化として有名なCytoscapeやその他バイオインフォマティクスソフトウェアの開発をされていました。

先月、セミリタイアし、今後は自営業やボランティアとしてこれまでの経験を活かしていく予定とのことです。

このepでは大野さんの過去や今後を米国の事情やAIと絡めて伺いました。

CytoScape: https://cytoscape.org/

• 大野さんの大学で渡米したあと、セミリタイアされるまでの体験

• アメリカの大学で働くことに関して

• Cytoscape というソフトウェアとそれにまつわる「科学系のアプリケーションを専門とするソフトウェア開発者」業界の動向

• 今後の展望／キャリア観

• AIと医療

• Biomi: https://biomni.stanford.edu/

「はんなりポッドキャスト」はep.30から「バリューのある雑談」へとリブランディングされました。

サマリー

このエピソードでは、ソフトウェア開発者の大野圭一郎氏が自身のキャリアとセミリタイアについて語ります。彼はアメリカの大学での留学やバイオインフォマティクス分野での経験を基に、仕事の選択や人生の変化に対する考えを明らかにします。アメリカと日本での就職活動におけるリスクや待遇の違いが議論され、特にビザの問題や職場環境に焦点が当てられます。また、カリフォルニア大学でのソフトウェア開発やオープンソースプロジェクトの経験が語られ、運の要素も強調されています。 今回のエピソードでは、オープンソースソフトウェアの維持とその文化について、大野氏をゲストに迎え、具体的なプロジェクトの変遷を交えつつ話が進められます。さらに、データ可視化および技術スタックの変化が研究者の工作に与える影響についても考察されています。大野氏は過去の経験や将来のビジョンについて語り、可視化技術やオープンソースにおける新たな挑戦について深く掘り下げます。また、実際の仕事と個人的な興味を融合させるためのキャリアの方向性について見直しを図る様子も描かれています。 大野氏が公務員から自営業への移行と、AIやオープンソースソフトウェア（OSS）への関心についても話をします。特に、LLMやデータ可視化の未来についてのアイデアや、自身の経験を通じた新たな挑戦への思いが紹介されます。ポッドキャストでは、AI技術が医療や研究に与える影響について議論が行われ、大手企業と大学の研究者の役割分担が掘り下げられます。また、AIを利用した研究の進展とその挑戦についても取り上げられています。 さらに、過去の経験を未来にどう活かすかについての議論も展開され、税務手続きやソフトウェアの発展が生活や仕事に与える影響について触れ、技術の進化についての考察も進められます。

バリューアル雑談の始まり

こんばんは。 はんなりポッドキャスト改め、バリューアル雑談というタイトルにリブランディングしての第30回になります。

今日のゲストは、かつてUCSDに勤務されていたソフトウェア開発者のKeiichiro Onoさんです。

よろしくお願いします。

まず、ホストの自分と小川さんの紹介から始めます。

自分は西田というもので、神戸の離県で技術をしています。

大野さんが関わられているSitescapeというソフトウェアを使ったことをずっとさせてもらっています。

データ分析コミュニティの日本のオーガナイザーみたいなのもやりつつ、

生成AIを今、フル活用したいなと思っている人間です。

よろしくお願いします。

よろしくお願いします。

小川と申します。

京都でいろいろやっております。

最近、生成AIをいろいろやっていて、会社に教えに行ったり、

自分でアプリを作ったり、いろいろやっています。

もともと証券会社でトレーディングをやっていて、

プログラミングを使っていたみたいな感じで、

今は独立してそういうことをやっております。

Sitescape、実は以前書いたDashとPlot Treeというのがあるんですけど、

それでちょっと暑かったんで、今更知ってすいませんって感じなんですけど、びっくりしております。

よろしくお願いします。

よろしくお願いします。

大野さんの自己紹介をお願いします。

大野圭一郎と申します。

先月まで20年ぐらいずっとカリフォルニア大学のサンデー語校の医学部にある研究室で、

専属のソフトウェア開発者として働いていました。

大学での専門はちょっと違うんですけど、

仕事としてずっと専門でやってきたことは、

生物学分野におけるネットワークデータの可視化とか、

バイオインフォマティクスって呼ばれるような分野の仕事で、

直接大学の研究室に雇用されて、そこで専属でソフトウェアをずっと作っているというような形の仕事をしていました。

つい先月に、言い方はいろいろあるんでしょうけど、

基本的にはセミリタイアというか仕事の量を減らして、

今後はおそらく自営業スラッシュ、ボランティアみたいな感じで、

今までやってきたことに類する分野でいろいろやっていこうかなって思っている最中です。

早速質問があるんですが、

セミリタイアされる方っていうのはアメリカでも珍しかったりするんでしょうか?

そうですね。珍しいというか珍しい。

要するに、投資銀行とかああいうところでガッと掲げるキャリアの人は、

めちゃくちゃ30代、40代働いて、途中で資産を作って切り上げるっていう人はいないこともないんですけど、

やっぱり、これも話すと長くなるんですけど、

保険制度とかが全く違うんで、やっぱり仕事を辞めちゃうと、

いろいろ保険の関係でいろいろややこしいことがあるっていうか、

要するに身も蓋もないことを言ってしまえば、ものすごい保険にお金がかかるんで、

それでなかなか自営業に踏み切れないとか、

仕事量を減らすっていうのが難しいっていうようなケースもあるんですけど、

私の場合は幸い公務員っていう立場もあって、

50歳以降だと保険をある程度値段を抑えた状態で継続できるっていうような、

そういう細かい話もあって、そこだけなんとかなれば生活性ぐらいはなんとかなるだろうっていうので、

セミリタイアというか自営業に移行したっていう感じですね。

そこらへん多分、もっともっと聞きたいことが生まれてくるかと思うんで、

じゃあまず、この回がだいたいどんな感じになるかって、

自分が勝手に思い込んでるのが、過去にHugging Faceの立花ユイテロさんという方がいらっしゃったんですけど、

その際、そのゲストの方の時は、だいたいその方の過去とか今どんな感じですとか、

この後こんな感じでやっていこうと思ってますっていうのを伺ったので、大野さんもそんな感じで伺っていけたらなと思ってまして、

なので、まず大野さんのキャリアバスの過去から伺いたいんですけど、教えてもらっていいでしょうか。

はい、私はもともともちろん日本で生まれ育って、高校までは日本にいて卒業したんですけど、

要するに端的に言えばただ卒業失敗して、どうしようかなと思ってた時に、

最初はどういう、なぜ自分がそこに飛躍したのかっていうのはあまり詳しく覚えてないんですけど、

90年代の半ばから終わりぐらいの頃、要するに縁がまだ強くて若干バブルの残りがというか、

そういうのがあるような時代で、今からは全然想像もつかないんですけど、

だいたいアメリカの州立大学とかに留学するんだったら、かかっても東京の大学へ行くぐらいのお金で何とかなるっていうようなぐらいの、

そのぐらいのお金だったんですよね。それで、このまま普通に受験していっても面白くないかなと思って、

突然思い立って親に頼んで、値段は同じぐらいだから行かせてくれって言って、

で、その次の年の受験をせずにアメリカの方へ行って、もちろん高校出たばっかりで資格も何もない状態だったんでもうゼロからやり直す感じで、

普通に公立のいわゆるコミュニティカレッジというところに入って、そこからカリフォルニア大学の方にトランスファーって移籍をして、そこから留学生としてしばらく過ごすっていう感じになったんですね。

で、もともとはその時は生物学をやるつもりだったんですけど、もう初っ端のちょっとした実験とかそういうようなことをやるのも、なんかピペットを握ったりとかちょこちょこ物質の量を測ったりとか、そういう作業がこれは向いてないなってすぐ思っちゃって。

じゃあ、もともとプログラミング自体はそんなにうまくはないにしろ、最初にやったのは小学生ぐらいのとき、だから当時はまだあれですよね、8ビットマシンでベーシックとかがスイッチ入れると動くような機械が子供用っていうか若い人向けに出てたような時代なんで、それでベーシックちょこちょこいじって、その後はC言語ほんのちょっとだけやってっていうぐらいでプログラミング自体は中断はしてたんですけど、

コンピュータ自体はそこそこ興味があったんで、じゃあコンピュータサイエンスやりましょうっていうので、一応学士はそれでコンピュータサイエンスでサブタイトルがスペシャライゼーションAIって、一応人工知能ついてるんですけど、ご想像の通り当時が多分人工知能の冬の中の冬みたいな時代だったと思うんで、

当時それこそ、例えば今だったら恐らくちょっと実際どんな感じになってるかわかんないんですけど、ニューラルネットワークとかあのあたりは選択授業とかであったんですけど、なんかその授業に選択で行っても学生が3人とか4人とかそんなような時代だったんで、だからもうやってたことは本当にいわゆるクラシックな絵ですね。

そういうこと、ゲーム勉強して、あとはロジックプログラミング系やって、あとはもうそれこそAIの授業っていうので最初にAスターのアルゴリズムとか、なんかそういう非常に地味で地道なことを学部自体はやって、だからもう本当に基礎の基礎しかやってないんですけど。

で、そこで一応普通のCSとしてやったんですけど、ただその、学校を卒業する前ぐらいの時に研究助手みたいなものを、学生の研究助手みたいなのを募集してたんで、そこで行ったのが最初の人はあれかな、プロテインクリスタルグロファーだから、日本語なんだっけ。

要するに、タンポカシスの3次元の構造とか研究してるところで、そこの人が、その教授が考えたアルゴリズムをCで実装するような人を探してるとかC++かだったかな。

で、そういうののバイトみたいな感じで最初やって、で、そこから直接生物学をやるのは一旦断念はしたんですけど、まあ題材としてデータとして扱うんだったら、そっちへ行くか、あとは金融工学とかあっちのほうの応用に行くかっていうので、ちょっと迷った時期もあったんですけど。

結局、そこの人の、この方の研究室でバイトしたことがきっかけになって、大学院の方にも一応願書を出したんですけど、それがいわゆるバイオンインフォマティクスとかコンピューションのモレキュラーバイオロジーとかそっちの方面の大学院で送って、なかなか返事がなくてひょっとしたら落ちたかなと思って。

就職活動も並行してやってたんですけど、その時は知り合いに、なんていうか、知り合いに誘われて、今も多分あると思うんですけど、ボロンキャリアフォーラムとかああいうところへ行って、そこで日本の会社に一応内定はもらったんですけど、でも結局その後に大学院に向かったってわかったんで、じゃあもう少し残ろうかなっていうので、その後は大学院に行ったというか。

で、そこで大学院では同じカリフォルニアで、学位としてはマスターオブサイエンスのコンピューションのモレキュラーバイオロジーなんですけど、学部で言うと、一応だから理学部になるのかな。

理学部の、多分統計学科と生物学の両方の学部で共同で運営してるプログラムで、これはどっちかというと技術者を育てようってしてたみたいで、当時は割と珍しかったなと思うんですけど、生物学系のデータを扱う専門のプロフェッショナルのマスターっていうのを実験的に作ってみてて、

そのプログラムの最初の頃の卒業生っていう感じですね。だからやってたことは、統計半分ぐらいで、あとはプログラミングと生物学っていう感じで。

で、そこで卒業は、一応その学費を取って卒業して。実はもう卒業するまで何も就職活動とかしてなかったんで。で、出た後に、とりあえずアメリカに残れるんだったら残ろうっていうことで。

大学とか大学院を卒業すると、1年半ぐらい労働許可が下りるんですよね。で、それをその間にばーっとひたすら履歴書を送って、で、たまたま拾ってもらったのが、そのUCSDの結局研究室になるんで。

アメリカでのビザ問題

だから結局もう一箇所に20年勤めちゃったっていう感じなんですよ。もともとそんなこと考えてなかったんですけど、結果的にはそうなったという感じです。はい。

あのまず、これを高校生がどれくらい聞いてるかわかんないんですけど、今、高校生の人がそういう大野さんと同じようなキャリア進むっていうのは相当難しいと思いますか。

そうですね。もう今はもう実力とか何とかっていうよりも、やっぱりビザの問題があまりにも大きくて、それがなかなか厳しいですよね。私の時代もまあ難しいと言えば、とにかくあの2001年まではもうかなり緩かったんですよね。あの例のテロがあるまでは。

あの時の犯人が学生ビザを使って米国に入ってたっていう理由もあって、そこでまず第一弾、非常にいろんなビザ関係が厳しくなって、でその後にも徐々に、これは厳しくなったっていうのもあるんですけど、

結局その就職の特殊職に使う、いわゆるアメリカで就職する人はH1Bっていう技能労働者のビザを取って働くと思うんですけど、そこが応募者がものすごい数だったんで、そこで結局抽選のプロセスが入っちゃうんで。

だからそうなると、もう実力とか関係なく、くじに外れたらその都市はダメだってことになっちゃって、非常にリスクが高い選択になっちゃってるんで、そこを受け入れられるかどうかですよね。そういう、もしアメリカでそういう就職をしようとすると。

ただ、大学を出れば、この大学を出た後に一定期間、その就職活動、労働許可があるんで、その間に就職活動ができるんで、そこでもうとりあえずその間だけでも働いてみる、でそこで何とか次のチャンスにかけるっていうのはまあ、一応できなくもないですけど、なかなか大変ですよね。運の要素があるっていう点が非常に。

なるほど。

ただ一つだけ例外的なのは、もうそれこそもう、白紙まで取っちゃって、それで全く別の、そこでそれこそ大学院生の時代で結果を出しちゃうような人は、また別のパスもあることあるんですけど。

O-1っていうビザとかそういうのもあるんですけど、まあそれはなかなかそれはそれ大変なルートなんで、いずれにしろちょっとアメリカはだんだん逃されちゃってますね。

なるほど。

もう一つの質問は、大野さんはその日本に帰ろうとは思わず、アメリカにもうちょっとずっといたいなと思われたのは、向こうの生活快適でしたか。それとも何か正確にあっていたとか。

アメリカと日本の就職活動

一番最初は、日本での就職活動をした時も、やっぱりその日本でちょっとピンポイントで自分のやってたようなことをそのまま仕事にしたいというのがあると、やっぱりものすごいポジションが限られると。

それは西田さんもよくご存知だと思うんですけど、なかなかそのポジションが限られるということと、やっぱりあの待遇の面でも結構やっぱり差があったりとか、だからもちろんアメリカではクビになるリスクがあるし、日本になるとそのなかなかポジションが少なかったり、

なかなか待遇が大変だったり、期限を切って雇用されたりとかっていうのもあるんで、だからどっちも一長一短あるなと思って、それでとりあえずアメリカに残れるんだったらやってみようと思って、仕事始めたんですけど。

ただ、アメリカで働いた場合も、私のようなポジション、大学での専属だと、雇用形態としては一応パーマネントポジションなんで、日本語で言うとこの正社員みたいな感じにはなると思うんですけど、ただそうは言っても、予算が出る間っていうのはもちろんそれがすべて、

すべてのポジションで言えることで、要するに予算が継続する間はもちろんパーマネントポジションだけど、それがなくなると仕事がなくなるっていうことで、だから私の場合はその予算が続いて、なおかつビザが継続されて、その2つの綱渡りがあったんで、そこは結構危ない橋を渡ったんですけど、だからそこを越えて今も永住権なんで、ビザの心配一応はなくなったっていうことで、

ですけど、そこまで持っていくまでがまあまあリスクは高かったし、まあまあストレスは高かったなと思うんで、だからどっちがいいとは一言ではなかなか言うのは難しいんですけど、多分学生時代からいたから、アメリカにある程度はこんなもんかっていうので提供はできたと思うんで、その辺はもう本当人それぞれだと思いますね。

嫌な人はもう本当に嫌でしょうし、全然違う環境なんで。

【佐藤】なんかめぐり合わせとかそういうラッキー要素みたいなのもかなりあるのかなって。

【佐藤】そうですね。

【佐藤】そうですね。

【佐藤】はい。

【佐藤】ありがとうございます。

【佐藤】ありがとうございます。

その辺は非常に運に恵まれたというかラッキーだったという点が大きいと思います。

なるほど。何か大賀さん、お質問ありますか。

いや、なんかアメリカで働くなんてめちゃくちゃ大変そうなのと。

そうですよね。そこに行きやすかったっていうのも面白いなと思って、

今はもう結構タフな感じですけど。

そうですね。

逆にでも今やったら、また海外で行きやすいところもあるかもしれないんで、

そういうのを探して、ちょっと冒険するっていうのもありなんでしょうかね。

そうですね。どの国に行ってもたぶん一番最初のハードルはビザだと思うんですけど、

ただ国によっては、もちろんアメリカもかなり閉ざしちゃってるんですけど、

まだ比較的学位があって専門性があればなんとかなるような、

あとは若ければっていうの。年齢でポイントがついたりしますんでね。

そういうのもあるんで。だから一応探せば海外にあるって。

ただもちろん何を求めるかは最初にはっきりしておかないと、

なかなか何のために苦労してるんだっていうことにはなりかねないんで。

もちろん私とはまたちょっと違う分野なんですけど、

それこそビッグテックとか行ってる方々も、やっぱりガーンとか稼げるんだけれど、

もちろんレイオフもあるし、家族のいる方は家族のストレスとかもやっぱり、

動くなんか楽しめる人とものすごい嫌で打つんだったりすると、

結構割とはっきり分かれるようなことを言って。だからそういう問題もあるんで。

まあ行くんだったらやっぱ若いうちですよね。

私もだから若かったからむちゃくちゃできたっていうのはあって、

そうじゃなければなかなか難しかったでしょうね。

確かに。このポッドキャストでも、

カナダにワーキックビザみたいなんで30まで行けるみたいなのがあって、

それの最後で行ったっていう話を聞いたことがあったんですけど。

確かにそうですね。若いうちに早くやっておくっていうのは重要。

そこでやってみて、合うか合わないかは早めに見たほうが多分計画は立てやすいでしょうね。

それでいいと思ったら挑戦してもいいでしょうし。

まあそうですね。あとは何だろう。

アメリカはまあ今後がちょっとまた後でお話になるかもしれない。

ちょっとどういう世界になるか私もよくわからないんですけど、

とりあえず今まではやっぱりソフトウェア開発者って、

特に大手の企業に行かれる方はそれなりに稼げる仕事だったんで、

とりあえず稼げる間は稼ごうって、その後はまた考えようっていう考えの人もいますし、

それぞれですよね。

ありがとうございます。

なるほど。じゃあ次行きますか。

UCSDでの生活と業務

じゃあUCSD時代について伺う感じで。

そこでの生活とか業務内容みたいなのを掘り下げさせてもらっていいでしょうか。

はい、6月いっぱいまでですね。

それまで一応立場としてはカリフォルニア州政府職員ですよね。

カリフォルニア大学サンリオ高校なんで、

州立大学なのでそこに勤めてフルタイムで勤める人は、

カリフォルニア州の政府職員と異なって、

そこで大学のある研究室の専属の開発者ということでいるんですけど、

大学っていう組織は非常に多く、UCSDもかなり巨大な大学なんで、

職員自体大量にいるんですけど、

ほとんどの人はそれぞれの研究室とかそれぞれの部門に、

グループに属するんで、私の場合はトレイアイデッカっていう名前の研究者の研究室のソフトウェアチームにいたんで、

だから大学っていう巨大組織の中にちっちゃい企業がいっぱい入ってるみたいなイメージですよね。

だから教授が資金面とかそういうの全部仕切って、

もちろんそこで雇用とか人を雇うとかいうプロセスももちろん全部それであるんで、

だからもう本当に基本的には属してる組織は大きいけれど、

働く感覚としては中小企業に勤めるような感じですよね。

で、そこで最初は一番最初にはサイドスケップっていう名前のソフトウェアの開発っていうか、

バージョン1が出て2が出た頃に雇われて、ここからこれをちゃんと大きくしてスタンダードな使えるソフトにしたいから

専属のチームを作りたいっていうことを言われて、そこでやってみないかっていう。

だから最初はやってたことは要するにあれですよね。

そのソフトの拡張とか開発とかなんで、仕事の内容としてはほとんど毎日Javaでコードを書いてたような感じですよね。

ただ最初の頃は研究室自体も結構小さかったんで、

あの頃は専属のアドミニストレーターとかもいなかったんで、研究室にあるサーバーとかのお盛りまでやってた感じなんで、

その頃は割と何でもやってたんですけど、だんだんグループが大きくなることによって、

そういうことは専属のまた別のアドミニストチームがやってくれて、

私たちはもう純粋に研究で使うソフトを開発して、あとは開発と、あとは外部に対するコミュニケーションというか宣伝というか、

そういうことも一緒にやって、要するにチュートリアルをやったり、論文を書いたり、あるいは学会とかで開催されるイベントとかで使い方を教えたりとか、

ソフトウェアの内容をポスターとして発表したりであるとか、そういった大概の活動もやってということで、

基本的に私たちがいたところはほぼ私的な財団とか私的な企業からっていうよりも、

ほとんどが公的な資金、NIHとかNSFとか、最近ちょっと大変なことになってるんですけど、

そのあたりのスポンサーからお金をいただいて開発するという形だったんで、

そこはもう最初から資金を出す条件として全て公開しなさいっていうのが条件になってることがほとんどなので、

だから一番最初に言ったように全てがオープンなんで、特に秘密はほぼないような感じの職場でずっと仕事をやってましたね。

ですからその中の一環として発表プラス、あと西田さんと知り合ったのも、

学会で最初知り合って、それからあとはGoogle Summer of Codeっていうので、

Googleがスポンサーで学生さん向けに夏の間資金を一部払うから、それを使ってオープンソフトウェアに貢献しなさいみたいなプログラムがあって、

それに参加してここでさらに西田さんともいろいろ一緒に何か作ったりとかっていうこともありましたね。

だからやってたことはオープンソースのソフトウェア開発と論文を書いて、

あとは海外的な教育とか、たまに授業とかで教授から頼まれてソフトウェアの使い方を学生さんに教えたりとか、そういうことも含めていろいろやってました。

なるほど。ここでもやっぱりめぐり合わせというか、いい人と会えてそういうコミュニティがあったからよかったんだなっていうのがすごく感じるというか。

そうですね。私がメインでやってたさっきのSitescapeっていうソフトウェアも、

一番多いときで5個か6個ぐらいの大学とか団体が一緒になって開発してたんで、今でももちろんそれは続いてるんですけど、

それもわりと長期でずっと安定してコントリビュートしてくれる人たちもいたし、

あとはこれもたぶん後でちょっと話すかと思うんですけど、もともとはデスクトップのソフトウェアだったんで、

もう今古くなっちゃったのかもしれないですけど、

エクリプスとかID開発環境とか、ああいうのと同じようにプラグインの仕組みを使って、

外部の人が自分の研究に使う特定の機能を開発したりできるっていうようなプラットフォームとして作ったりしたんで、

そのあたりでうまいこといろんな人が参加してくれたおかげでうまくトータルでもう20年ぐらい多分メンテナンスされてると思うんですけど、

そこもいろんな運もあり、いろんな外部の人にも支えられて続いてるっていう感じですね。

そうですね、自分も大野さんと巡り会えてなかったら今の生活ないんで、

本当にたまたまサイトスケープっていうコミュニティを知ったから今があるっていうラッキーだったっていう、

本当ラッキーだけで生きてますっていう感じです。

このあたりに関して小川さん何かご質問とかありますか?

オープンソースの取り組み

ちょっと興味深かったのが、グラントの支給そのものがOSSの公開を求めるところが多いっていうのが非常に興味深いなと思いまして、

以前ちょっとナムフォーカスとかに貢献されてる小山さんという方と話したときに、

日本ってあんまOSSとかに研究成果を公開するとかないよねみたいな話があったんですけど、

そのあたりってやっぱりアメリカと日本って全然違う感じがありますか?

そうですね、それも一発をまとめてお話ししようと思うと、

まず、もし間違ってたら西田さん修正してほしいんですけど、

日本はまだ比較的ソフトウェア自体研究所で何かをカスタムの必要な場合に、

まだ外注資生を作ってもらったりっていうこともそれなりに多いですよね。

はい、そうだと思います。

正しいと思います。

だからそうなると結局、まず研究機関自体が自分ところでソフトウェア開発者をグループで抱えてやるっていうのが少ないっていうのと、

あとはもう日本でオープンソースの研究系のソフトウェアを書く場合は、結構大学院生がおそらくある程度作って、

卒業するとなかなかメンテする人がいなくなっちゃったりとかっていうのはよくあるパターンだと思うんですけど、

だからそれが要するに、例えば何だろうな、単体のソフトウェアだけじゃなくて、

例えばバイオインフォームの世界だと太鼓の世界から使われてるのは、それこそアミノ酸の配列を投げるとそれに類似するような配列が返ってくるみたいなサービスとか、

いろんな細かいサービスがいっぱい公開されてるんですけど、

もうそういうのってある意味、どの研究者も使うインフラみたいな状態になってるんで、

オープンソースソフトウェアの文化

それはやっぱり誰かがメンテしないとダメだよねっていう考えがあるんで、

じゃあそういうソフトウェアを維持するための全力の予算をつけましょうっていうので、

大学のグループが直接雇って、そこでメンテナンスとか開発とかするっていう感じの文化というかそれもあって、

それでちゃんと貢献すれば、例えばソフトウェアとかサービスを使った人が論文でそれを引用してくれたりすると、

それが客観的な評価基準になって、研究者自身にもその研究室を主催してる人自身にももちろんキャリアとしてのプラスになるし、

もちろん使ってくれる人が増えれば、それだけまたフィードバックとかもあって新しい機能つけたりとかっていう、

そういうループがある程度回るようになってるんで、もちろんだからそれで客観的に見てもう利用者数がほとんどいないなってことになれば、

もちろん予算が切れちゃったりするんですけど、

その辺はもう割と仕組みとしてソフトウェアも研究中で、それこそいわゆるウェットラボって言って本当のピペット握って実験してるような人たちと同じように、

そういうところの道具とか機材とかと同じように誰かがメンテしなきゃいけないっていう考えはまあまあ根付いてるみたいで、

そこに関してはもう普通に職業としてそういうふうに私みたいにそうやってソフトを書いてる人はいろんなとこにいますよね。

ただ、逆に言えばオープンソースも結局ある程度の規模になると、ある意味どこかからお金が出ていってそれで本業としてやってる人が結構多いっていうことも逆に言えるかもしれないです。

本当の意味ではボランティアとしてオープンソースをやるっていうよりは仕事としてやるっていう人もかなり多いんだと思いますね。

あとは、そうですね、多分これは法律の違いだと思うんですけど、

日本はやっぱり一回正社員として雇っちゃうとなかなかどういう時に解雇するかっていうのがまたいろいろややこしい問題があると思うんですけど、

向こうは基本的には雇用はプロジェクトベースというか、この予算が続く間はパーマネントだけどなくなったらダメですよっていうので、

データ可視化と技術変化

そこはもうパパッと特にもめ事なくやめさせられるときはやめさせるっていうのは最初から合意の上でみんな働くんで、

それができない、例えばソフトウェア開発者を雇ったところでどこでその人を解雇するかっていうのがなかなか決めづらいというか、

多分そういうのは日本にあるんだと思います。西田さんこれでだいたい合ってますかね。

西田 いや、その通りだと思います。

西島 なるほど。ありがとうございます。違いが分かりました。

西田 じゃあ、そうですね。サイドスケープっていうソフトウェアはもうそれがずっとついてたからずっとこの30年間それに関わり続けることができてた。

西島 そうですね。私自身は最初はほぼ専業でサイドスケープっていうソフトウェアをやってたんですけど、

最初のバージョンはいつぐらいかな。2001年とか多分2002年とかそのぐらいだったと思うんですけど、

もう20年以上メンテされてるんですけど、やっぱり時代時代で求められるものは少しずつやっぱり変わってくるんで、

それこそもう今デスクトップのインストールして買うソフトウェアっていうのは徐々にというかもうかなり得てきて、

もう全てがブラウザーの中で完結するような世界になっちゃってるんで、もちろんその科学の分野でもどういうブラウザー開けば使えるというような体験を当然求める人が多いんで、

だから最初はデスクトップでやったことを徐々にウェブ上でできるようにするとか、

あとは逆にやってたことがデータの可視化とかそういう部分なんで、もちろんデータの配信する元の人たちとも協力して、

そのAPIとかを標準化したりとかそういうことを途中いろいろやったりとかっていう時期もあって、

徐々にやってる内容は変わってきてますね、だからネットワーク可視化っていう部分に関してはずっと続いてるんですけど、

それを実装するプラットフォームは変わってきてますし、

あとは手法とかそういうのも、いわゆる一般化されたネットワーク可視化のソフトウェアっていうのプラス、

それこそ特定の問題に対してこういうソフトウェアを作ってほしいって言われるようになると、

もうその辺はもう完全に全部ウェブアプリになっちゃうんで、

その時は徐々に書く言語もJavaからJavascriptになって、

もう今最後のほうはほぼ全部TypeScriptで書いたりとかしてたんで、

その辺の技術的な変化はあっても、やってきたこととしては一応一貫してネットワーク可視化とか分析とかそっちのほうですよね。

ただこれも今ちょうど私が離れる前ぐらいの時からいろいろ話し合ってたんですけど、

今後はどういうふうにしたらいいんですかねっていうのをいろいろ話してて、

それこそ多分お使いになったことある、何らかのネットワークを可視化したことがある人だったら分かると思うんですけど、

結局見たいのはその結果であって、その過程は割と研究者にしてみたらどうでもいいわけですよね。

要するにこのデータあるからこれを見やすいネットワークで見たいっていう、

その要望がある時にデータ最初クリーニングして、自力でPythonでも何でもいいんですけど、

それでやって、それをグラフィカルユーザーインターフェースのソフトウェアに流し込んで、

いちいち可視化していくのがいいのか、それとか、あるいは何らかの自分でコードを書ける人は自動化して、

それこそPythonで最後まで出力まで出るようなスクリプトを書いて、

それでいろんなデータを同じプロセスで可視化していくのがいいのかっていうようなのが、

まだ数年前まではその2つだけだったんですけど、今度はもう1つ、自然言語で命令して、

最終的に見たいものが出てくる、それでいいっていう人もやっぱり多いんで、

そうなった時にどういうふうなインターフェースがね、

それこそ今みたいにノートブック型でいいのか、それとも全然違うものがいいのかっていうのは、

研究者の自動化の試み

まだみんないろいろアイデアの段階で実際どうなるのかっていうのは、

まだ多分完全な答えを持ってる人はいないと思うんですけど、やっぱりそうですね、

LLMは多分こういうツールを作る人にとっても、

かなりいろいろ考えなきゃいけない時期には来てるんだと思いますね。

そういう激変してる技術スタックがあってですね、

さっきのちょっと日本とアメリカの違いっていうのに戻るんですけど、

アメリカの場合というか大野さんが所属されてた研究室の場合は、

日本だと例えば僕とPIしかいないみたいな、

その間に技術的に詳しい人がいないみたいな感じなんですけど、

アメリカというか大野さんと大野さんのUCSDの場合はそうじゃなかったんですよね。

技術的にすごく詳しい人が、

サイエンティフックなPIとの間に一人どころじゃないか、数人いらっしゃって、

もうちょっと技術的なところがすごく強いというか、日本より。

技術っていうのはどの部分のレイヤーを指してますか?

例えばリアクトとかそういう最新の。

技術スタックの選択とか、

もうそういう詳細に関してはもうある程度もう本当にそのPIがいて、

あとソフトウェアチームがいるからそこにも割と直接こういうものが欲しいからこれでできるっていうような割と

ざっくりした要求が来るんで、そこで使うものは何でも。

例えばめちゃくちゃマイナーな言語を使うとか、

そういうのはもちろんある程度は今後来る人を雇うにしても

使える人が多いようなものでやってくる程度の指示はありますけど、

基本的には割と自由に自分たちで選べるんで、

だからその部分に関してもソフトウェアのチームはみんなそれぞれで勉強してやっていくっていう感じで、

変化に合わせて徐々に雇う人を変えたりとかですね。

だからある意味自由度は高かったですね。

なるほど。変化に合わせて雇う人を変えるとかっていうのは、

まさにさっき日本では難しいっていうのに緊急してくるのかなっていう感じですね。

そうですね。私とかちょっと同僚の一部は例外的に長く勤めてるんですけど、

結構人はそれなりのサイクルで、数年に一人ぐらいずつはやっぱり変わってるんで、

人自体は一定程度常に入れ替わってるような感じで、

ただ、そうですね。

だからどうしてもこの技術者がいないとこれの実装は厳しいだろうっていうことになれば、

もちろんそれにピンポイントで求人出してやっぱり雇うってことができるんで、

その辺はちょっと違うかもしれませんね。

このグラントが出てこの給料が出せるからこのレベルの人を雇えるっていうところまで決めて、

じゃあこのジョブディスクリプションで求人出しましょうっていうのをやって、

それで僕たちが面接して雇うっていう感じになるんで。

雇うというわけではないので、

そのときの、今のアカデミアの地域におけるオーバードラブとか、

その辺の人の自由度はその無料で雇うということになるので、

その辺の自由度は首を切られるっていう事との代償の代わりに

その自由度があるっていうのはやっぱりありますね。

じゃあちょっとないかなと思いますただ あの今来てる ai っていうのだけはちょっと特別扱いな感じですけど

あれは凄まじすぎてさすがに日本の アカデミアでももう ai ai って言っちゃってるような気はしてますが

言ってるだけでついていけてるかどうか不明ですけど でも実際そのついてくるついていけないっていうのはともかくその

どうですか周りを見て その結構使う普通に使い始め使ってる人はいません例えばその

なんていうのかな昔だと昔きっとまだ5年も前じゃないかもしれないけど それでたあの例えばこういう提携の下げたデータをこういうふうに整えて

でそれをこのソフトに変えるような形に してでこうこんな感じで可視化してくれみたいな作業があるとすると

それってもある意味 あのプロンプトさえ正しければ機械が大体やってくれるっていうレベルまで来てると思うん

ですけどそういう感じで使っている研究者の人はどうですか 増えてますか昔学生に頼んでたようなこと

いやーまだ まだできてないかなぁと思います

ですか だからまだ多分みんな試行錯誤はしている最中だと思うんですけど

今 その研究者が研究としてやっている使い方はもう

そのそういう もちろんその提携の作業を自動化してくれるみたいなことを

研究としてやってる人もいるんですけど 私の職場だと

科学のサイエンスのプロセスそのものもある程度自動化できるようになったらいいねみたいなことで だから

こう 問題があった時にその仮説をある程度まで構築してくれた後にそれを実証するその実験の手法を

出してくれとかそういうことまでできるんじゃないかっていうのをやってる人もいますけど その辺は純粋に研究なんで今後どうなるかわかんないんですけど

そこに行く前の段階として作業としてやってたことを自動化するっていうのは 直々 みんなやっぱり普通に使ってますね

やっぱり今までと全然違う 私たちのところに回ってきたような作業が

そういうのはもうなくなっちゃったっていう感じで ここはやらなくてもいいっていう 人間がやる必要はないっていう感じにはなってきますよね

実はそういうところに今所属してるんですけどっていう感じですけど そういうこと

なるほど なにか小川さん

お考えありますかね 無茶振りかもしれないですけど

いや 今お話を聞いてて やっぱデスクトップ版からウェブ版に変わるっていうのを僕はあまりわかってなかった

そこの違いっていうのも大きかったなと

そうだね そういえばそこをちょっと説明するのをちょっと忘れたんですけど 一番最初このSidescapeっていうソフトウェアはJavaのデスクトップアプリケーションで

可視化技術の挑戦

それでずっとインストールして使うタイプのソフトだったんですけど ただそこにプラグインのシステムがあったんで

そこで研究者もJavaが書ければっていう条件付きなんですけど それができる人は自分で機能を追加できるっていうようなことがあったんですけど

もちろん今どき科学系の教育を受けてきた人で どういうプログラミング言語を押さえるかってのはほぼ100%Pythonなんで

だからPython 途中から言われたのはPythonとかで自動化できるようなインターフェースを作ってほしいっていうのもあって

で その出力先としてデスクトップ版にAPI経由でPythonから 要するにただ単にRESTでデスクトップの方を呼び出して

そこでプラグインを自動化するっていう方法と あとはもう1つも純粋にその結果を

それこそJupyter NotebookとかあっちのNotebook系のアプリケーションとか 普通のウェブアプリとかで使いたいっていう要望もあったんで

で そこでライブラリとしてSitescape JSっていうライブラリを作って

それはもう全く別のコードベースでメンテナンスされてたんですけど

で それがずっと今までメンテナンスされてきて

多分小川さんが使われたっていうのはSitescape JSのほうのコードベースだと思うけど

だからユーザーベースの変化に合わせて

そういう両方のユースケースを ちゃんとサポートできるようにしようっていうので

そういうのもグラントとして書いて出したら通ったんで

で みんなで他の JSのほうはカナダのトロント大学が中心にやってるんですけど

そことも毎週一緒にミーティングして いろいろそれぞれのコードベースでどういうふうに機能とかコンセプトは共通でどうやってメンテしていこうかとか

そういうのを話し合って

で そこから逆にそのライブラリを使って 別のカスタムなアプリケーションを作ったりとか

そういう感じでずっとやってきたんですけど

で それからライブラリとして公開してたけど

一般的な用途向けに普通のサイズスケープのWeb1みたいなのも 作ってほしいっていうのもあったんで

それでWeb1のWeb サイズスケープWebっていう名前で

またそれも公開したりしてやってきたんですけど

ただ だから いろいろコードベースは変わってますけど

コンセプトをずっと継承して 同じような考え方で可視化できるようにしようっていうのは

ずっと共通の目的としてやってきましたね はい

UI/UXの変革

なるほど

で 今回の 今回っていうか

CSAが出て そのUIが変わるみたいなところのお話は すごい面白いなと思っていて

そこのサイズスケープの可視化の部分は残しつつ

そこのUI UXみたいなところを変えないといけない

で それを変えないと使われなくなるかもみたいなところが

あって面白いなと

そこはすごくあると思ってて

もちろん 最後の 例えば論文に使うための図を最終的に作りたいときは

人間の手作業でちょこちょこといじったりとかっていうのは もちろんやりたい人も多いと思うんで

その部分は残しつつ 最初のデータの取り込みであるとか

ベーシックな可視化とかは 多分 自分でやらなくて済むならやらない

やらないほうが楽だって思う人の方が絶対多いと思うんで

だからそこをどういうふうに 1から言葉で打ち込むのもちょっと違うと思うんで

そのUIをどういうふうにしたらいいんですかねっていうのは

やっぱりどうしても考えざるを得ないというか

多分 そこをちゃんと正当化して 次のグラントをリニューアルとか出すときは

多分 そことの関わりが全然ないと 恐らく通らないだろうっていうような話はしてますよね

だから それが今のままのインターフェースで ずっとメンテだけしていくっていうのが必ずしも

特に今まで 逆にバックエンドのほうのサービスというか

データ分析のほうのサービスを公開してるようなところは

それはある意味 そのままでいいっていうのも変ですけど

このデータの塊を投げたら こういう結果が返ってくるっていう部分に関しては

そんな変わんないと思うんですけど

ユーザーが直接触る部分に関しては 多分 変えざるを得ないというか

要するに 今までツールとして インターフェースを作ってたんだったら

インターフェースの部分の世界が下限してるのに 今までのままっていうのは

それは新規性ないんじゃないっていうふうに 多分 絶対 スポーサーに突っ込まれると思うんで

多分 そこはもうみんな 一生懸命考えてる最中だと思いますね

キャリアの見直し

なるほど 逆にそこに新規のところは 参入チャンスがめちゃくちゃあるみたいな

多分 だから 今までデファクトで使われたソフトウェアも 多分 場合によっては消えちゃうし

逆に使われる まだどんどん使われるのになるかもしれないっていうので

結構 そうですね 分岐点にいるのかもしれないですね

なるほど そこ全然考えてなかったんで なんかここで面白いなと思いました

多分 私も別に全然 自然言語処理とかさっぱり分からないんで

だから そういう分野の人たちが 最終的に人間とのインタラクションの分を

どういうふうにするのが最適なのかって そういう研究も全然私は置いてないんで

ちょっと せっかく仕事やったんで しばらくそういうのを いろいろ勉強しようかなと思ってるんですけど

とにかく 言葉でいろいろ説明できるのは 確かに便利なんですけど

便利じゃない場面ももちろんあるんで

この定型作業を一からやるっていうのは だから どのぐらいの流度の命令というか

プロンプトというか そういうのを

例えば 定型なものはやっぱりボタン1個を クリックすればできればいいなっていうのはあるんだけど

そのボタン1個に込める中小度というか 作業の流度というか

そういうのをどうしたらいいのかとか あるいは

途中でカスタマイゲしたい時に 言葉で入れたい場合は

どういうふうに どういうような それこそ本当にただ単にテキトーボックスを出して

そこに打ち込んでくれっていうのは それで大丈夫なのかっていうのもあるし

実際 それで打ち込んでもらって ちゃんと正しく結果が出るのかっていうのは

まだ全然実験できない段階で 本当にそれでいいのかっていうのはみんな分かってないんで

だから どれぐらい機械に任せて どれぐらい人間がやるのかっていう

その辺から多分まだ話し合わないといけないかね っていうことはちょっと言ってましたね

私も今後 こっちのほうにオープンソースで コントロールゲートするなら

その辺なんかちょっといじれたら 面白いかなっていうのは思ってますけど

なるほど めちゃくちゃ興味深いところですね

同感です あっという間に1時間ぐらい過ぎちゃったんですけど

なので 1時間ぐらい過ぎちゃったんで 今後の大野さんの計画みたいな

キャリア感みたいなとこ 伺ってもいいでしょうか

そうですね キャリア感というか もう既に今の段階 一段階一首つけちゃったんですけど

公務員という立場では 一応先月で一首つけて

とりあえず1ヶ月休んで その後また考えようかなと思ったんですけど

ただ 今ちょっと人手が足りないから もう少し手伝ってほしいって言われて

多分 外部のコンサルタントみたいな感じで

同じ職場に少しまた何らかの係りを 持ってるかもしれないんですけど

その後は そうですね 仕事5割ぐらい

自分の興味のあるところで やっていければいいっていうような感じで

だから 今 立場的には 端的に言えば

まだ私 今 年齢50ちょい過ぎたぐらいなんですけど

それでも立場的には 一応 年金生活者になるんですかね

だから カリフォルニア州 私たちも 最後の多分世代だと思うんですけど

50歳から年金をもらえる職業っていくつかあって

それで どっちかっていうと もちろん年金で生活できるような金額はもらえないんで

さっき言ったように 保険の問題とかもろもろ

福祉がほぼアメリカのほうが 全然できてないっていうような面もあるんで

要するに 保険を継続することが ある程度の年齢だったらできるような立場にいたんで

それで それを使えば普通にぼちぼち働いて 興味のあることをやりつつ

保険とかはその辺でまかないながら 年金も少しもらえるんで

食っていくことはできるかなと思って

そんな感じで一旦 ひとこぶりつけました

仕事をちょっと控えて 今後はしばらくやっていこうかなと思ってるんですけど

あとは もともとだから最初 このぐらいの年齢で仕事を減らすっていうのは

ある程度分かんない もうちょっと後かなって思ってたんですけど

まあ そうだね 今までオープンソース関係でいろいろコラボレーター

結構いろんな 結構な数の人と一緒にやってきたんですけど

ぼちぼち50って人 死に始めるんですよね 変な話ですけど

だから それをやって もう だから私たち 私のやってたグループでも

そんなに 100人もいるようなグループでは全然ない

せいぜい何十人っていうグループなんですけど それでももう

私の1 2 3 3人亡くなってたりとか まあ そうね そういえばそういう年齢だなって思って

それなら もうちょっといろいろ 興味ベースでできるんだったら

そっちにちょっとシフトしようかなと思って

話し手1としてください

話し手2

話し手3

話し手4

話し手5

話し手6

話し手7

話し手8

話し手9

話し手10

話し手11

話し手12

話し手13

話し手14

話し手15

話し手16

話し手17

話し手18

話し手19

話し手20

話し手21

話し手22

話し手23

話し手24

話し手25

話し手26

話し手27

バックグラウンドがないと無理だな 特にアメリカは保険がないっていうのが非常に厳しい条件があったんで

そこだけクリアできれば あとはどうにかなるかなっていうので踏み切った感じですね

だから今後は昔ながらというか 古き良き時代のオープンソースみたいに

自分の興味のある部分にちょこちょこコントリビュートしつつ 勉強してっていう感じでできればいいかなって思ってますね

いやぁ 羨ましいなと思っちゃいますね なんか

これこそ本当に運が良かっただけってことですよね

あんまり生々しい話はしないほうがいいかもしれないですけど

私も全くそういう アメリカって結局だからみんな アメリカだけじゃないのかもしれないですけど

普通にインフレがずっと続く世界で もちろん私も飛び出した当時は

もう直近以外は何も知らないような状態だったんですけど

たまたまこの周りに周りの大人が そういうことをやってる人がいて

もうやらなきゃいけないんだと思って 最初は何だろう

最初はだから本屋で アメリカの本屋なんですけど

それで株式投資入門みたいなやつを見て こういうことをみんなやってるんだっていうのを見て

それでオンラインのアカウントを開いて っていう感じで始めたんですけど

だからあの時 偶然そういうことをやってなかったら 多分今も死ぬまで働かなきゃいけなかったかなっていうことはあるんで

それも含めて運ですよね だからちゃんとその国ごとの仕組みに従って

あんまり興味なくてもやらなきゃいけないことはやって

ただそれも投資とかそういうことそのもの自体には やっぱりどうしても私は

それを職業にするとかっていうのは どっちでもできない

職業の変遷と挑戦

そこまでは興味持てなかったんで それはほどほどにしておいて

それを集団として何か自分の興味のできるほどに 集中できればいいかなっていう感じで

その辺りのことともは付き合ってきましたけど

運良くそれが何とか実現できたんで とりあえず福祉にならないように頑張ろうと思ってますね

おだしょー うらやましいです 憧れです

いやいや だから結構あれですね

公務員はなかなか給料的には それほど恵まれてるわけじゃないんですけど

だから保険とかのメリットを ある程度の期間勤めた人は

それをある意味区切りとして その後はそれを使って自営業になったりっていうのは

それなりにありますよね

なるほど 今後はそのLLMの部分とかっていうのを すごく時間を作って

極めていきたいというか やられていきたいと思われてるんですか

全然 だからもう人工知能に関しては 全然自分としてついていけないと思うんで

だからその辺り まずキャッチアップが第一かなと思って

だからもう いわゆるセンターモデルの方の詳しい中の研究とか

そういうのはもうさっぱりついていけない

実際今後 いわゆるスケーリング速度が どのぐらい続くのかとか

そういうのも全然分かってないし

実際どこまで今のパスが便利になるかっていうのを

全然個人的には分かってないような状態で

ただ 今あるようなモデルでも十分 そこはもうある意味ブラックボックスでも

そこに何かを接続して 今までやってきたことは

なんか違うやり方でできるのは

それこそものすごいナイーブな例だと

本当にもうこのデータがあるから いい感じに可視化して

それこそそのレベルのことで どこまでまともな出力が出る世界になるのかとか

そういうのも実際なかなか

私自身ももうちょっと手をよこさないと 分かってない部分が多いんで

その辺がもうちょっと せっかく時間ができたんで

少しやってみたいので

それを今までやってきたことに どうやって接続できるのかなとか

そういうことはちょっと考えてますね

だからその辺りは恐らく お金のやり取りがない部分でも

やっぱりいろいろ作ること自体が

そこそこ面白かったりする部分も まだあると思うんで

その辺りをやってきたかなと思ってますね

まだもう本当にぼんやりとした アイデアのレベルなんですけど

なるほど まだぼんやりという感じで

もうGitHubとかHugging Faceで このプロジェクトとして

こうやっていくみたいな状態ではないけど

そんな感じのことをやっていきたいな と思ってるみたいな

そうですね だから今まで

自分が手作業でかつかちいろいろ UIからやったり

スクリプト書いたりしてやってたようなことが

どのぐらいやり方が変わっていくのかというのは

ちょっと興味はやっぱりありますよね

だからそれをもうちょっとどのぐらいできるのか

いろいろいろんなことを

だからやっぱり結局 自分の知ってる分野じゃないと

どのぐらい使い物になるかならないのかというのは

評価ができないんで

まず自分の知ってる分野で

どのぐらいのところまでいくのかというのは

実際に手を汚してもうちょっと

いろいろ試してみたいというのがありますね

なるほど そのご存知の分野っていうのは

ちょっとデータ…

そうですね ネットワーク確かとか

ネットワーク なるほど なるほどです

これともよろしくお願いします

僕もそれが好きなので

一緒にできればと

で 今はそのご旅行中というか世界を

今は本当にただ単にちょっと長い

日本一時帰国みたいな感じで

国内を少し旅行して

今東京に戻ってまた

来週かな 来週の終わりか

週明けぐらいにまた向こう戻るんですけど

その先はちょっといろいろ

私自身アメリカで個人事業主なんてやったことないんで

いろんな事務的な手続きとかそういうのも

まだしっかりやらないといけないので

その辺りをやって

最初は

前の職場の人たちのこともちょっと手伝って

それをぼちぼちゆっくりスタートするっていう感じで

そういう7割ぐらいは米国で過ごして

その後30%ぐらいはいろいろなところを

うろうろできたらいいなとか思ってるんですけど

話し手1はいいですね 羨ましい

話し手2いやいや もうさすがにもう

この年齢になると 親の世代を見てると

意外と時間ないなっていうのは

やっぱり感じてくる年齢なんで

だから こういういつまでも歩き回れると思うなっていうのは

だからできる間に早すぎるっていうことは

考えないようにしようっていうのは思ってますね

人によってはまあまあ割と極端な選択だと思うんで

平均やっぱり 私の職場は

平均の退職年齢 早いって言っても60前後なんで

それマイナス7年8年とかそのぐらいなんで

早いんですけど せっかくその7年8年の時間を

ある意味買ったんで ちゃんとそれは有益に使えればな

と思うんですけどね

脳もどんどんこれから退化していく感じ

変えるうちに使っておきます

話し手1自分は大野さんみたいなアクションは取れてないんですけど

同じように体力の衰えとか

いろいろ限界とか時間もそんなにないんだなっていうのは

感じておりました

話し手2いやいや まだ若いでしょ

話し手1いや 長くないので

大野さんを参考に

生き方を考えたいなと思っております

話し手2そうですね

なんか老人みたいなことを言って申し訳ないですけど

本当にね意外と

後でやろうっていうのがほぼ実現しないっていうのは

周りにいっぱい例がいるんで

その辺はちょっと気を付けたいと自分で思ってます

話し手1ありがとうございます

一通り大野さんに僕伺いたいことは伺えたって感じなんですけど

小川さん 他にお聞きされたいことっていうのがあるんですよね

話し手2はい

ちょっとさっきの質問とも被るんですが

OSSとビジネス戦略みたいなところで

最近ちょっとDHHさんっていう

Ruby on Railsを開発した人っていうのが

ポッドキャストに出たって

なんかちょっと僕それまで知らなかったんで

調べてみたらどうも

Railsを開発しつつ

なんか普通のソフトウェアも作っていて

なんかそれが並列で動いていて

どっちもうまくいったみたいな話だったりして

非常に興味深い例だなとかって思って

大野さんもそういうOSSをやられて

今後もやっていかれるみたいな感じなんで

なんかそういううまく使う

なんか言ったらさっきお話を聞いてても

やっぱりサイトスケープを使ってもらうために

UIとかを工夫されたり

使ってもらうために教えに行ったりしたというような話もされてたんですけど

なんかそういう工夫っていうのがめちゃくちゃあるんやなと思ったんですけど

なんかそのあたり

そうですね

私じゃなくて私の同僚で

私より先にちょっとセミリタイヤみたいなことをした人がいるんですけど

彼も結局だから辞めた後に

今まで自分が作ってきたとかやってきたことを

本業というかコンサルティングみたいなことで

作ったりとか使ったりとか

仕事の中に組み入れたりとかってこともしてるんで

だから

レイルズを作るみたいな超有名なプロジェクトの

わりとスーパープログラマーに

カテゴライズされるような人たちっていうのは

まあまあ例外なんでしょうけど

そこまで行かなくても

自分がだから本業としてお金もらってやってた

企業の一員とか団体の一員として作ってたものを

退職後にそれを使ったコンサルティングみたいなことで

それこそデータ分析の文脈で言うと

例えば具体例で言えば

サイスケープみたいなものを例えば作ってた人だったら

それを使って例えばカスタムの可視化アプリケーション

それこそちょっと特殊なDashボードを作ってくれる

みたいなことを言われたら

やっぱり自分の関わってたものだったら

やっぱり内部まで知ってるんで

そこでアドバンテージがあるから

AIとデータ可視化への関心

ちゃんと適切に機能を使って

ちゃんとしたソフトウェアとして仕上げたりするっていうのは

やっぱり何も知らない外部の人よりは有利でしょうし

だからそういった形で独立して

コンサルティング業というか独立系の開発者というか

そういう感じで仕事される人もやっぱりぼちぼちはいますね

あとはオープンソースだと

オープンソースはもちろん今は大規模なとかもほぼ

大企業が専属で雇ってますね

クロームはちょっと特殊だけど

あとは普通にアップルなんか勤めてる人でも

知り合いなんかでもやってる仕事はスパークのメンテだとか

普通にアパッチとパッチの方のオープンソースのプロジェクトの

メンテナンスが本業として雇われてるという人も

結構それなりの数いますからね

今はもう別れちゃったんですけど

それこそブラウザーのエンジンだって

もともとはオープンソースでみんないろんな企業がやってて

その内容としてはオープンソースへのコントリビューションですし

企業もそういうのあるし

あとは大学ですね

やっぱり大学とか研究所は

そういう専属のメンテナーとか時々

募集とかしてるんで

そういうところで働いて

仕事の内容としてはオープンソースをひたすら開発するという人もいますので

いろいろですよね

意外と日本だと

そんなにはやっぱり多くないんですかね

そういうポジションを企業内に持ってるっていうのは

そこがちょっと日米で違うのかなっていうのはありますけど

だから本当にめちゃくちゃすごいプログラムじゃなくても

なんとかそういう関係で生きていけるっていうのは

あることはありますよね

米国は

それこそかっこつぎでビザがあればっていうのになっちゃうんですけど

実力的には日本で働いてる人も

全然多分そういう職業

アメリカだったらつける技術のある人はいくらでもいると思うんですけど

そうですね

英語とビザっていうのは

全然コアな部分とは関係ない部分が大変になっちゃったので

なかなか難しいんですけど

なるほど

なんかあと

日本って結構OSSを使う人は多いけど

開発する人少ないという感じを受けていて

なんかその辺

結構このLLMの発展を見てても

ラングチェーンっていうような

扱うライブラリーとかも

結構最初乱雑に作って

徐々に形になっていくみたいなのを見ていると

結構ワイルドになっていって

でもOSSとして形にして

マネタイズも今うまくしていたりするんで

そういうのも和製を作ってもいいのかなとか

思ったりもしたり

徐々に海外

今まで国際的につながっていたのが

徐々に国内に目が向くみたいな感じのところもあったりするんで

そういうのも面白いのかなと

もちろん言語っていうのは

英語とか日本語とかっていう意味で言えば

昔に比べたら全然その辺の壁は低くなってるなと思うんですけど

オープンソースの未来

ちょっと前まで最初からすべて

ドキュメントからコードのコメントからすべて英語でやるとか

っていうのが最初は多分

それが第一のハードルになってたのかもしれないですけど

でも今これからでもちょっとずつ変わるんですかね

そこに関しては本当に

大企業でも普通にドキュメントは自動翻訳で出してる

他の言語はそれ出してたりするんで

それでも十分なケースも多いですし

あとはもうあれですかね

皆さん忙しすぎるっていうのはあるのかな

ちょっと思ったりはしますけどね

どうなんだろう

ソフトウェア開発者でもやっぱり全然

勤めてる場所によって忙しさとか収入とかもかなり違うんで

だから私が勤めてたようなところだと

そこまで激無ではないから時間自体はあるって

ある程度取れるっていうのもちょっとあるのかなとは

思ったりしますけどね

休みが取りやすいであるとか

いろんな要素がたぶん絡んでるんだと思いますけど

なるほど

ありがとうございます

次のネタとしてはちょっとAIという

医療とかをやられているっていうことで

そのあたりもめちゃくちゃ面白いのかな

なんかノーベル医学賞じゃないわ

ノーベル科学賞か

なんかディープマインドの人が取ったりして

なんかその辺めちゃくちゃっていうか

すごいことになってるのかな

なるほど

アルファコールドの話だと思うんですけど

あれは一番最初に私がバイトで学生の頃やった

ところの研究室の人がやってたような問題

ある日突然だから

ベネチガホコから人々が問いちゃった

ショックを受けた人も多分多いんじゃないかなと

僕もだから専門ではないので

詳しいことは言えないんですけど

多分バイオインフォというか

タンパク質の構造をやってる人にとっては

多分画像認識やってた人の最初に

アレックスネットが出てきた時と

同じような世界なのかなっていうのは

ちょっと旗で見てて思いました

だからそういう

ある意味あの人たちって

部会社って言われるんですけど

もともと医学研究者じゃないような人が

あっときてノーベル賞まで取っちゃうっていうのは

研究者としてはおそらくショックなんだなと

見てたりはしたんですけど

ただもちろんまだまだ解かれてない問題が

いっぱいあるんでそういうのはやると思うんですけど

ただもうあれですよね

あのレベルの研究とかって

おそらくもう大学で資金的に無理なんじゃないかな

ちょっと思ったりするときは

お金かけれない

だからかけれたみたいな

結局だから計算機資源

大学も相当持ってると思うんですけど

それでもなかなか立ち打ちできないようなものも

物量でいかないとダメっていうの部分は

多分大学はおそらくそっちの方には

いかないというかいけないんで

多分それをやりたい研究者は

そういう企業に就職するんじゃないかなと思って

ちょっと見てたりしてますね

なるほどそういう感じで分かれていくっていうのは

面白いですね確かに物量で

GPUで殴るみたいな

世界とまた違うところを大学とかを

攻めていくみたいな戦略が

そうですねだからその

モデル自身をその一から作るみたいなことは

おそらくもう医学系の研究室では

とても無理だと思うんで

だからあくまでその出てきた大手の会社が

作ってるモデルをそれこそチューニングしたり

別のラグでも何でもいいんですけど

そういうことで使える道具にしていく

っていうような感じでやっていくんだと思いますけど

でもそれだけでも相当な仕事が

いっぱいあると思うんでおそらく

ある程度そんな巨大屋さんじゃなくてもできるような

面でもできることはおそらくあるだろうというので

皆さんやってますし

あとはもうそうですね

さっき言ったみたいに

おそらく道具の形とか作業の

やり方はやっぱり変わっていくだろうっていうので

じゃあどういう風なのが研究者が欲しいんですか

っていうのはやっぱりみんな考えてる最中でしょうね

ただもうなんか

論文を書いてる最中に

またどんどん新しいモデルが出たりとか

違うやってたことより性能のいいものを

他の研究室から出してきたりとか

あっという間に古くなってるので

なかなかその辺は見てて大変だなと思うんですけど

でもやらざるを得ないでしょうね

たぶんやらないと

特にこのツール系も含めた

企業と大学の役割

ソフトウェアを使った研究の部分とか

予算がつかなくなっちゃうと困っちゃうんで

だから流行り物に乗れっていうわけじゃないんですけど

それはただの流行りでは済まないなっていうのは

みんな思ってるんで

やらざるを得ないっていうことになっちゃうんでしょうね

なかなか難しいとこなんですね

研究と民間と

公的技術

みたいな感じで

あとはもうよく言ってるのは

ブラックボックスになってるモデルを使った研究って

それがいいのかっていうのはやっぱり

言ってる人はそれなりにいますし

そこの部分の透明性ってどうすればいいんだろうねとか

あとは今までみたいに

ディタミニスティックじゃなくて

入力が決まったら

出力が1位に決まるんじゃなくて

そうじゃなくて

違うのが出てきちゃうという場合に

いろんな細かいことを言い始めたら

おそらくまだ山のように問題はあるんでしょうけど

それでもやっぱり道具としてはおそらく

革命的なもんだろう

っていうのはみんな思ってますよね

だから最も極端なことを言う私の同僚は

研究者もかなり

淘汰されるんじゃないかみたいなことも

言う人いますからね

だから今までは

なんていうのかな

革新的な行動に

それこそ非常にインパクトファクターの高い

論文誌に出るような研究をできるような

レベルの研究を機会がすぐにできるかって言われたら

それは多分できないんでしょうけど

逆にそれなりに

キャリアの初期の研究者なんかが出すような

ジャーナリングに出すようなレベルの

研究的なとこだとある程度はひょっとしたら

機会で置き換えることもできるんじゃないかと

ツールなんかに関しても

今までは論文として審査通ったような

のが

これは機会にやらせてもできるんじゃないとか

言われるレベルだと通らなくなっちゃうでしょうし

その辺り徐々に

いろいろ変わっていくんでしょうね

確かにめちゃくちゃその辺ハードルは上がりそうですよね

こんなもん

O3に任せたらできるやないかみたいな

だから

ある程度だから

人間のやる作業って

特に研究者がやることって

結果さえちゃんとできれば

別にコーディングをやりたいわけじゃないんで

作業としてのコーディングに関しては多分圧倒的に

便利になったと思うんで

その辺はどんどん使わなきゃダメ

例えばそれを学生とかに食べたらそのとこで電撃使うんじゃないか

ってやっぱり言われたでしょ

そういうのはだから研究者自身ができるところは

そういうのでやっていくことになって結果をちゃんと確認して

プロセスが正しいのかっていうのを判断するっていうのは

もちろん人間に残るんで

そういう意味で仕事の仕方をみんな模索してるんじゃないですかね

おそらく

めちゃくちゃ面白い

研究でもそういう変化が起こっていて

ツールでもいうインターフェース変えるっていう

そうですね

だから研究者はもちろん専門家なんですけど

あの機械ほどの大量の論文を読んでる人間なんて

いらっしゃいません

だからそれだけの網羅性のある知識のベースに対して

どういうふうに言葉をかければ

自分の得たいものが得られるのかっていうのは

それはもう研究者の知識がないとできない質問だと思うんで

そういう意味で

昔誰かが言ってた科学者の仕事で最後に残るのは

いい質問をすることだと思います

正しい質問をちゃんとできればそれで仕事の8割とか言う人もいます

誰の言葉だかちょっと忘れちゃったんですけど

そこは多分ずっと一緒なんだろうなっていうのは思うんですけど

ただ

そうじゃない本質的じゃない部分で時間を使ってると

多分なかなか食っていくのが難しくなるのかなっていうのは

旗で見てても思います

本当大変な試合だと思って

確かに

西野さんこの辺いかがですか日本では

全く同感で

そういう風にしていきたいと思ってると思うんですけど

日本の人も

いかんせん大野さんとかみたいな

エンジニア人材足りてないんじゃないかと思いますけど

確かにその前のレベルの

Python書くとかのところが分かってないから

自然言語を使って

Pythonのラッパーみたいな感じで

すいませんややこしくなってきた

なんか結構

研究者の未来

逆かな

だから

Pythonとかで

やりたい作業のやりたいことの

的確な流動に分けて要するに

全体の図を描ける人はもちろん今後も

いるんだと思いますけど

何か

いろんなところで言われている

ジュニア職が最初は減って

ジュニアポジション以外の上の方の人は

しばらくはまだ

足りない感じがあるけど

それも10年後はちょっとわからないなって

そう

だから

向こうの大企業でもマイクロソフトとか

Amazonとかは一部やっぱり

レイオフするっていうかあれが実際直接

LLMのせいなのかどうかっていうのは

ちょっとはっきりは言わないからわからないとこ

あるんですけど

ジュニアポジションを減らそうっていう考えは多分

いろんなところであるじゃないですかね

研究のところも含めてだからそういうのはもう

いろんなところで

いろんなところで

研究者自身ができるところをやって

それでできない部分だけを

ソフトやチームで雇ってやるっていう

本当にちょっと私

ではなかなかとても見通せない

大きな変化を

しばらくはだからある意味私は

勉強はしていこうと思うんですけど

なかなかこの社会でどこに投資すれば

技術的な投資をすればできるのかっていうのを

判断するのがすごい難しそうだなと思って

それはもう見てて思いますね

確かにどこにベッドするかみたいなのが

非常に分かりにくい

そうですね

もうちょっと時間が経たないと見えてこない部分かもしれないし

最近ね1個面白いのがあって

会計事務所とかってこういうのは

LLMとかでAIでなくなるって言われている

業界なんですけど

そこからAIについて話してくれっていう

依頼を受けまして

プログラマーもなくなりそうやけどなと思いながら

調べてみると結構

KPMGとか大きい会計事務所とか

LLMにボカンと投資して

そういう処理を便利にするようなツールを

めちゃくちゃ作っているみたいなんですね

なんでこう

さっきも大野さんもおっしゃってましたけど

研究者の方でもやっぱLLM使っていく人が

生き残るだろうみたいな感じでしたけど

会計事務所とかもやっぱそうなので

税務手続きの自動化

結構そこを使えるっていうのがまず最初は

第一でそこからなんか業界が変わっていって

みたいな

ようになるのかなってそこを調べて思ったんですけど

そうですね

これは全然科学とか関係ないけど

僕らも結構

自分の畑違いの分野

例えば私が自営業者として登録したいみたいなことを

考えたときに

その方法とか

とっても読んでいられないようなものが

素人でもなんとなく対応がつかめるようなことができるようになっちゃったんで

あの辺はやっぱり変わらざるを得ないんだろうなと思って

便利だなと思って使ってるんですけど

本当はね

一番私がそういうので実現してほしいなと思って

これは多分政治学が難しいと思うかもしれないですけど

アメリカって必ず確定申告しなきゃいけないじゃないですか

3つ目以降が薬なんで

あれがまためんどくさいんで

ある程度までは自動化できるはずなんで

それがいつ出てくるのかなと思って

税率は結局最後の数字を見て

OKを出すだけのとこまで

多分そんなに遠くないと思うんですけど

まだ全然そこまでは行ってないんで

それをなんとかしようしなきゃ

日本のマイナンバーみたいな数で

1位で納税者にIDが振ってあるんで

それが全部金融機関と紐づいてるんで

おそらくかなり自動化できるはずなんですけど

まだ今はそうなんじゃないんで

この辺は多分

タックスリターンやるときの

そういうの専用のソフトウェアとかサービスって

ものすごい巨大な業界なんで

ロービングしてる中で

いろいろ余計なことを考えたりするんですけど

でもその辺りも作れそうかもしれないですよね

完全自動化は無理でも

かなりの部分を自動化するのは

おそらく来るんじゃないかなと思って

だからその辺の人たちも多分

今までだからそういう細かい数字の最初の処理とかを

やった人たちが最初に危険にさらされるのかなとは

思いますけどね

ソフトウェアの進化

最終的に責任を取るその事業の人は

多分当面は大丈夫だと思うんですけど

機会は責任取れないんで

いや確かに今でも結構

僕は会社をやってるんですけど

フリーとかそういうソフトである程度

スマホで写真を撮ったら

ある程度レシートを分類してくれるとかも

できているんで

確かにですね

確定申告の知識とか聞いてもLLAも結構詳しかったりするし

そうですね

もちろん原理的に完璧な答えは難しいんですけど

それでも出見さえ正確に出すようにしてくれれば

あとは最後に人間で何とかなるんで

そうですね

そんな間違わないしみたいな

いや面白いですね

ソフトウェアのアシストというか

今自動生成してくれるようなサービス

それこそクラウドコードでも何でもそうですけど

あの辺りもだってつい数年前までは

まあ賢いコードスニペット

自動生成機かなっていうような

最初はそういう僕も印象だったんですけど

コパイロットとかね

5年後どうなってるのか

ほぼ今言ってもほぼただ単に妄想になっちゃうかな

って思いますよね

どの国の人も一緒だと思います

最初コパイロット使った時

なんかコード補完の

もうちょっといい番やなとかって思ってたんですけど

5月末にクラウドコードを使ったら

もうコードは書かない

かもしれないなと思いました

僕ぐらいだったら

例えば自分のやりたいことがもう明確で

モジュール単位で何か実装させたいという時は

もう多分人間で勝てる人はほとんどいないんじゃないか

っていうところが上がってきますからね

だからそこを正しく支持できれば

あとは人間は出てきたのを読んでっていう

その読むっていう作業が消えるのがいつかなっていうのは

いろいろ妄想してみたりするんですけど

確かにどういう仕組みで

治るんでしょうね

人間が読むっていうのにも限界はありそうなんで

ただ

比較として正しいのかどうかは分からないんですけど

それこそだから

昔のもっと低級な言語しかなかった時代は

それこそ子言語をコンパイル通した後に

その実力をある程度ちゃんとチェックするぐらいの

緊張さがある人もいたんでしょうけども

今はさすがにそれをやる人は

ここわずかの一部の特殊な分野でしょうし

だからどうやって担保されるのかは分からないんですけど

いずれもうできたものはできたものとして

ある程度使わせてから来るのかなと

その辺はもうちょっと分からないとしか言いようがないんですけど

未来の働き方

確かにですね

でもあれとかを見てたら本当に進化が早すぎて

今を見てたらダメやなっていうのはすごい

思いますね 今の状態で考える人って結構

Twitterとか見てる人多いんですけど

なんかすぐ進化してしまうんで

ちょっと使っとかないと

どうしようもなくなる未来が

そうですね だから

多分何でもそうですけど

段階的な変化はなんとなくまだついていけるかなと思うんですけど

あまりにも段差が大きいと

隔絶が大きいと多分

そこからやるのは大変だと思うんで

ほどほどにやって

今の段階で特定の技術にすごい投資するっていうのは

なかなかリスクが高いんで

ほどほどに使えるぐらいにしておこうっていうのは思ってるんですけど

何にもやらないっていうのはさすがにないかなっていうのは

そうですね

クラウドコードとかを見ているとみんなすごい値段使ってるんで

逆に

2年後は普通に使うツールになったけど

10万するから

初心者は入りにくいみたいな

ステップが起こってしまって

そこまで使ってた人は10万払っても

人を雇える安いからみたいになったりしそうな

気がしないでもないなと思っていたりして

そうですね

今のように安いAIも

いつまで続くのか

そうですね

分かんないですけどもっと安くなるかもしれないし

今の段階で

あんまり画的なことを言う人は信じない

そこはあまりにも早いんで

それこそ私にはその発言の真意を

正しく判断することはできないんですけど

メタの

研究者なんかも

これから若い人だったら人工知能の

コアな部分やりたいんだったらLLMはやるなとか言う人も

いますし

どこに

本当の次の段階の道があるかって

分かってる人はいないんじゃないかっていうのは

正直な感想ですよね

確かに

でもとりあえず

私自身も全然その辺あたり

インプットが足りないと思うんで

しばらくはその辺りを

ぼちぼちと勉強しつつ

自分の何かを作るプロセスも

やっぱり変えていかないといけないと思うんで

そこもちょっとしばらくやってみるかなとは思ってますね

なるほどありがとうございます

ありがとうございます

まさにそういうのを僕ら

僕も小川さんも興味があるところなんで

これはもうしょうがないですよね

嫌いかっていうよりも

とりあえずやらないと多分

何かいとの子で大木を切るみたいなことになっちゃうと困るんで

そんな感じで大野さんの

過去現在未来を伺っても

結局最後はこういう感じで

こんな感じになるようになる

未来というよりも

今現時点で

どういうふうにですか

こういうふうに

いろんな人が言う

どんどん失職するとか

そういうのはあんまり信じてはいないというか

おそらく違うのだから

仕事のやり方が変わるという部分に関しても

おそらくみんな合意できる

部分だと思うんで

それをメインシナリオに生きていこうかなと思ってます

そこで

世界狭いんで今後も多分つながり続けると思うんで

よろしくお願いします

こちらこそよろしくお願いします

ただの自由業者なんで

みんなほぼ自由業者みたいな感じなんで

いやいやいや

ペナーぐらいで

もう1時間45分経っちゃったんで

そろそろ終わりますか

はい

じゃあ今日のゲストは

記念すべき30回のゲストは

UCSDを

セミリーティアされた大野圭一郎さんでした

ありがとうございました

ありがとうございました

ありがとうございました