2年で辞めて大学に戻る、AI学生と企業に埋まらぬ溝
「（ディープラーニングを専門とした）学生が新卒で大企業に就職したものの、1～2年で辞めて大学に戻ってくるケースが多い」。東京大学の松尾豊特任准教授は、AI（人工知能）人材をテーマとするパネルディスカッションでこのように語った。 製造業など日本の伝統的な大企業は、新卒に対して専門性を生かした仕事を与えず、一律のプロセスで育てようとする。それなら大学に戻って論文を発表しながら別のチャンスを待った方がいいとの判断だという。 ディープラーニング（深層学習）普及啓蒙団体の日本ディープラーニング協会（JDLA）は2018年6月6日、人工知能学会全国大会で企画セッション「『AI人材』にいま求められることと教育環境の理想と現実」を開催した。セッション冒頭のパネルディスカッションでは、司会のほか6人のパネリストが登壇し、企業が求める人材と学生の期待との間にある「埋まらぬ溝」が語られた。 パネルディスカッショ
Googleと完璧なチーム
チームの構成はチーム内のコミュニケーションより重要ではない、というのがGoogleの最新の研究の結論だ。Googleの研究者は同社のチームがより効果的に働くための5つの要素を特定した。この研究によれば、心理的安全性、信頼性、構造、意味、インパククトが在職期間、スキルレベル、場所などの性質よりも大きな影響を持っている。 Project Aristotleというプロジェクトで、Googleは異なる多くの領域から情報を集めた。チームの力を駆動する要因について研究者がリーダーたちにインタビューし、その結果を自己評価と売り上げとを比較した。また既存のデータ(Googleの仕事と生活についての経年研究)を使って、チームの力に関連する要因につうての知見を集めた。スキルセットやグループのダイナミズム、個人的性質、在職期間、場所、心の知能指数などの変数を収集し評価した。研究者はチームの力と強い相関がある要因
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