この問題、こういう解き方ができるんじゃない？
ひょっとして、こうやったら新しい研究になるかも！
こういう問題を解決する手法ってあるのかな？
無ければ新規性がある研究になるよね！
そうやって後輩と話して、うきうきしながら、念のためやろうとしていることと類似の研究を探してみて。
そして、悲しいかな。
自分が凡人であることを思い知らされました。
と言いますのも、思いついた研究はことごとく、すでに研究され、論文としてまとめられていたのです。
取り組み始めてから「すでに研究されていた」ことに気づくよりは、当然マシです。
マシなのですが、ちょっぴり残念な気持ちになってしまいます。
少しの時間だけで思いついたものはやはり、他にも思いつく人がいて、そしてその場合はスピード勝負になることを痛感しました。
あくまで機械学習分野では、ですが、何か「幹」になる手法が開発されると、それを活用した研究がそれはたくさん行われます。
（ほかの分野でも同じなのでしょうか？）
例えばGoogleが開発したBERTという自然言語処理モデルに搭載されているTransformerと呼ばれる機構。
今やこの機構は特に言語においては必須の技術となっています。
そしてこの機構は、様々な問題に対して適用されていたり、あるいは機構自体をバージョンアップした手法がたくさん研究されています。
Transformer++、Vision Transformer、Point Transformer、Transformer in transformer
すごく似ているような名前の手法がたくさんあります。
今回は自分の思い付きが論文にならないということを痛感してしまったのですが、一方で、思い付きを試してみることは研究において重要なステップです。
手を動かすことで問題点に気づくこともありますし、何より試してみて、評価して、また新しい仮説を立てるということを続けなければ、新しいものを作ることはできません。
恐らくそれは人事を含むビジネスにおいても同じで、だからこそ、データに基づいた人事の業務が着目されているのではないかと思います。
常にPDCAを定量的に回すことができたら、より良いものがたくさん生まれてきそうな気がします。
P.S.
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P.P.S.
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