年度末はいろいろといつもと違う仕事が発生します。
例えば今年どんなことに研究費を使ったかを報告するために、研究報告書を作成したり。
あるいは新年度ガイダンスのための資料を作ったり。
仕事を引き継ぐための準備なども必要です。
この時期に発生する仕事のほとんどが、細かい注意力を要するものであるために、かなりの集中力、ひいては精神力を消耗してしまいます。
「頑張れ」と言われればそれまでなのですが。
そういった類の細かい作業が本当に苦手な私には、とてもつらい時期がやってきました。
こういった苦手を助けてくれるAIが欲しい！
そう思うのは、機械学習に携わるものとして当然の欲求であるはず。
というよりもむしろ、これだけAIが取りざたされている昨今、多くの人の望みではないでしょうか。
「AIがきっと助けてくれる」
そんな希望を胸に最近の研究を探してみました。
…探すのですが、そのものずばりは見つかりません。
もちろん、それに類する研究はあります。
例えば自然言語処理の分野で研究が進められている、タスクを分割する技術。
あくまでベンチマークのデータセットに対してですが、一定の性能を上げています。
ですがそれらはあくまで研究の領域を出ておらず、一般に使えるようにはなっていないのです。
先日、共同研究を行っている企業さまへ、学生が取り組んできた研究内容についてご説明させていただく機会がありました。
「研究としては面白い」
「ただし、会社としてはどのように実装していくかに興味がある」
2時間を超えるミーティング時間を設定いただいたのですが、その中の大半が社会実装に関するご質問とアドバイスでした。
そしてもちろん、企業の方の興味も、どうすればこの研究を実際のサービスに落とし込めるか？というところに集中していたように感じます。
大学は研究機関であり、必ずしもビジネスにつなげる必要があるとは限りませんが、それでも社会実装との関係性をもう少し頭の片隅にでも置いておかねばならなかったと反省の2時間でした。
研究と社会実装の間のギャップは、どんな領域でも起こりうる共通の課題なのかもしれません。
そして、研究を社会実装にまで持っていくには、そのためのスキルも必要になります。
だからこそ、世にあふれているAIサービスがビジネスとして成立するのだとは思います。
研究で得られた結果を、どうやって使える形に持っていくのか。
それもまた、これからの研究生活の中で取り組むべき課題のひとつなのかもしれない…と思わされた一日でした。
P.S.
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