「機械学習」の基礎理論学会、札束飛び交う人材引き抜きの場に

AIPセンター・杉山センター長に聞く「若手をたくさん育てる」

 機械学習の国際学会「ICML2017」で日本勢は全体の2・5%の発表数しか獲得できなかった。その8割を理化学研究所の革新知能統合研究センター(AIPセンター)の研究者が占める。米グーグルなど米IT企業優位の構造は覆せるのか、AIPセンターの杉山将センター長に聞いた。

 ―画像認識や音声など応用側でない基礎領域が注目される背景は何ですか。
 「画像や音声など応用側の学会も盛況だ。基礎が着目されているのは学習理論が人工知能(AI)の根幹を支えているためだ。限られたデータ、偏ったデータでも機械学習できるようになると、これまで不可能だった応用への道が開ける。影響範囲は極めて広いため、理論研究者を抱える会社は多い。その最高峰の国際学会となれば注目されるのも当然だ」

 ―米IT企業がこぞって発表します。技術漏えいの懸念は。
 「ICMLで発表するころには新しいアルゴリズムを社内で応用につなげている。発表を聞いて追い掛け始めても1年遅れ。研究成果の共有よりも、人材の引き抜き合戦が激しさを増している」

 「発表時間帯は人材勧誘パーティーを控えるよう学会から企業に依頼するほどだ。会場ではどの会社のブースは裏で札束を積んで契約を迫っているとうわさが流れる。基礎理論の学会がAIバブルの中心になってしまった」

 ―強引な引き抜きは自らも引き抜かれているという裏返しです。人材の自転車操業になっていませんか。
 「優秀な人材を採り続ける体力勝負になっている。我々のように若手を時間をかけて育て、長く研究してもらうということが成立しなくなってしまった」

 「学会で日本企業の発表は434件中2件。巻き返すには流出覚悟で人材を採る必要もある。せめて企業ブースを出展して存在を知ってもらうべきだ。採用ではAIPセンターは10年間、自由な環境で基礎に打ち込めると条件を提示している。これは研究者にとって魅力がある。国際的にも条件が良く優秀な人が採れている」

 ―若手にとっては大きなチャンスです。
 「AIは研究とビジネス面の成功が両立する。基礎研究に軸足を置きながらベンチャーなどで稼ぐことも可能だ。AIPセンターの役割は新しい理論で現在の競争原理を覆すこと。そのために野心的な若手をたくさん育てる。企業との共同研究は面白いテーマが進んでいる。その一部をICMLで発表するなど、日本の存在感を高めていきたい」
AIPセンターの杉山将センター長

(聞き手=小寺貴之)

小寺 貴之

小寺 貴之
07月02日
この記事のファシリテーター

自分が企業の採用担当者ならAIPセンターに送り込む若手として修士卒の優秀な学生を囲い込みます。AIP選抜メンバーとして働きながら博士号を取れると口説いて、普通の新卒の二倍研究してもらいます。ハードに働いて研究を楽しんでいる姿を見せるだけでリクルート効果が期待できます。

この記事にコメントする

古川 英光
古川 英光
09月06日
すごいタイトルですね。良いと思います。(笑)
優秀な人材を獲り合うような流動性のある世の中の方が正常だと思います。
森 裕紀
森 裕紀
07月02日
この分野で実績のある博士取得者を雇用してバリバリ研究してもらった方が、業績は上がるし応用も進むと思う。もちろん、研究開発のテーマは十分に話し合った上で。同時に、ファシリテータの意見と記事の内容がずれていると思う。この記事の内容からどうやって論理的にその意見になるのか分からない。
  

ファシリテーター紹介

記者・ファシリテーターへのメッセージ

この記事に関するご意見、ご感想
情報などをお寄せください。