特集

MEMBER’s COMMENT

山本佳世子
科学技術部
論説委員兼編集委員

DS教育の専門家が不足している問題は、あちこちで聞く。解決策の一つが本記事で触れたeラーニング(オンデマンド型)だろう。ほかに少し動きがあり、私が期待するのは、「自分の専門分野の研究でデータ解析をしてきた博士研究員(ポスドク)が、がんばってもう少し学び、データ解析を教える教員に転身してしまうこと」だ。これまでの専門分野を捨てるわけではなく、安定したポスト(大手私大など意外に好条件を示してくるかもしれない)を得られるかもしれない。古い専門分野にだけかじりついているのではなく、DSとの融合にアンテナを立てて動いてみてはどうだろうか。

志田義寧
北陸大
准教授兼ジャーナリスト

地域金融機関の経営環境は厳しさを増しており、統合を通じて経営基盤の強化を図ることに異論はない。しかし、それを後押しする特別当座預金制度は事実上の補助金であり、その使い道を選挙で選ばれたわけでもない日銀が決めることには違和感を覚える。マイナス金利政策との整合性でも疑問が残る。日銀は3月18・19日開催の金融政策決定会合で現状の金融政策を点検する。仮にマイナス金利の深掘り余地を残すために、補助金に当たるような副作用対策を打ち出せば、表で穴を掘って裏で埋めるというマッチポンプ色がより強まる。それは長い目で見れば、政策に対する信認低下につながりかねない。今回は「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」の枠組みは議論しない予定だが、筆者は枠組みそのものを議論すべき時期に来ていると感じる。現状の政策を肯定するためのねじれた点検結果が出てこないことを期待したい。

小寺貴之
編集局中小企業部
記者

組織の公共性が計れるとしたらプラットフォーマーと公的機関、どちらがより公共的なのか比べられるかもしれません。関係者の声を集めて施策に反映させる。この改善サイクルはプラットフォーマーに軍配が上がるかもしれません。ではユーザーがプラットフォームに対して、どんなことができるのか。ヤフコメの場合は報告ボタンを押すだけでチェックの優先順位が上がり、チェック漏れが減るそうです。AIのスクリーニングもありますが、信頼できるなら人の目に勝るものはありません。

山本佳世子
科学技術部
論説委員兼編集委員

NISTEPのデータ活用には、「だれが活用するのか」という観点から二つに分けることができる。一つは「だれ=自然科学を中心とする研究現場」というもので、プレプリントやデータ共有はこちらにあたる。もう一つは「だれ=NISTEP自身」で、AIを使った解析法の開発はこちらだ。政策を議論する中で「研究」という言葉がさらっと出てきた時、NISTEP関連では気をつける必要がある。「国として重要な自然科学を中心とした実験やシミュレーションの研究について、社会科学系研究機関のNISTEPが調査の研究をする」という形になっていることを、頭に入れておきたい。

カテゴリー別新着記事