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「2004〜2018年までに、米大学から52名のAI分野の教授がグーグル、ディープマインド、アマゾン、マイクロソフトなどに流出。」

国内でも私が存じ上げるだけでも数名企業に移られています。また、ダブルアポイント制度を利用して、大学に籍を残しながら企業にもお勤めの方や、ご自身でベンチャーをされている方も。

それを「流出」と呼ぶかどうかは存じ上げません。人材の流動性を高めるという意味では決して悪いことではないと思います。
米国と中国がAI分野では国際的にリードしているとのことで、「State of AI(2020年版)」の「人材」カテゴリーでは「米国一強」となっています。

またIndeed.comのデータによると、米労働市場のAI人材需給バランスは、AI人材需要が供給を遥かに上回っている状況だそうです。

日本ではAI人材不足と言われていますが、米国のようなAI先進国になっていくためにも
、エンジニアへの働きやすい環境の提供や賃金といった部分がやはり大事なのではないでしょうか。
AIの基礎研究とビジネスははっきりと分けて議論する必要がある。基礎研究は人材供給という意味である程度見ておく必要はある。しかし、本当に重要なことは別のところにある。
 AIにはデータが必要で、データはビジネスを具体的に進めないと集まらないので、もっと重要なのは、ビジネスと技術を同時にスケールさせる仕組みである。
 ビジネス化では、アイデエーション(アイデアの創出と検証)、インキュベーション(アイデアの実現性の検証)の先にスケール化(これをビジネスとして立ち上げて拡大していく)が必要だ。日本企業が出来ていないのは、明らかに、このスケール化のところである。
 アイディエーション、インキュベーションは、分野によるが1億円程度の資金で可能な場合が多いが、スケール化には、10億〜100億円の資金が必要である。この資金を動かす仕組みがないのである。
 それを妨げているのは、投資回収の判断が量産モノの工場への投資のやり方を今も踏襲しているからである。
 先の見えない新規事業では、人に投資する必要がある。今日本企業に必要なのは、この人に投資する仕組みである。
「終身雇用資格を持つAI教授が大学を去った場合、4〜6年後、卒業生がAIスタートアップを起業する確率は4%低くなる」とのことです。元の研究を見ていないので統計的優位性はわかりませんが、大学と企業での待遇の差を考えると、副業を認めるなり、提携を強化するなりして、企業に引き抜かれるような優秀でAI研究の最先端にいる教授が学生との接点を持てるようにする必要がありそうです。
母校のNYU卒・ヤン・ラカンが2015年にFacebookに転職した時には驚きましたが、わくわくする研究内容だけでなく、報酬面での条件もきっと意思決定に影響を与えているのだと思います。

日本でデータやAIの研究者、エンジニアが企業に転職することが少ないのは、この2つが整っていないこと、特に報酬面で外資企業と圧倒的な差があるからではないでしょうか。テクノロジーが強い企業になるためには、人事制度面で全く新しい仕組みづくりが必要です。それを実現できた企業が次の時代で活躍する企業になると思っています。

"このAI研究者のブレインドレイン問題を受け、企業側は大学との連携を強め、教授を受け入れる代わりに、大学向けのスポンサー取り組みを始めているという。同レポートはロチェスター大学などの研究に触れ、終身雇用資格を持つAI教授が大学を去った場合、4〜6年後、卒業生がAIスタートアップを起業する確率は4%低くなると指摘。AIコミュニティでは、この問題に対する議論が進行中とのこと。"
企業として、研究者が入っていることはとても強力。