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理研はこれまで生命科学の方面に注力してきました。その過程でモノづくり領域の研究者は減ってしまいました。AI、IoTと魅力的なキーワードが飛び交っていますが、惑わされる事なく、慎重にモノづくり領域の研究者を集めて、確かな研究を推し進めてほしいと考えます。
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米国の後を追いかける限り,先頭には立てない.ソフトウェアは一握りの天才と,たった一つのアイデアで世の中をひっくり返すことができます.ディープラーニングにしても,その枠組みである多層ニューラルネットは以前から存在し,その欠点を細かいアイデアで克服したことで一気にメジャーになりました.何がきっかけで何が起きるか分からないのが科学の世界です.そういう偶発的な事象が起きやく,またそれを見逃さない環境を整えてください.
また,20代の若手の引き上げもよろしくお願いします.この点,理研は大失態をやらかしましたが,委縮することなきように,お願いします.
どういうレベルの数学について必要だと言っているのか分からないけど(明示して欲しい)、例えば京都大学の数理解析研究所にはワールドクラスどころかワールドリーディングな研究者達がいるわけだから、そういうところと提携すれば良いのでは?使っている言葉が違いすぎてコミュニュケーションミスが起きそうだが、クリエイティブを一番に考えられれば乗り越えられると思う。
アルゴリズム技術者さんは、アルゴリズムを書く事自体が仕事であって、それを用いて例えば、マテリアルズインフォマティクスで材料開発の成果をあげることが仕事ではありません。ここで生じる齟齬が問題なんですね。これらを利用し役立たせる側から言うと。

機械学習に関して言えば、それを用いて成果をあげる側にとって重要なのは、現場にある大量の情報を収集する大規模計測と大規模計算の融合です。ベースにある情報が少ないと、経験に基づくことになります。そして機械学習研究者は、それが対象とする成果をあげるべき分野の専門家ではないです。つまり、機械学習を持って来ればうまくいくというものではなく、各分野の専門家がうまく使いこなす必要があります。

日本のAI研究者不足は認めますが、それを補充するだけでは成果、産業の強化育成には繋がらないです。前述のマテリアルズインフォマティクス分野、オバマ政権の優遇政策で、アメリカは日本の20倍の予算がありました。アメリカを追随して日本政府が予算増額した後においてもです。なんにしろ、真正面から戦える状況ではないです。例えば、日本は計測機器技術は高いですがソフトが弱いので、解析し易いデータが取れるよう機器にフィードバックする事をセットで進める、ソフト面だけでなく、ハード面を組み合わせたそんな差別化要素が必要だったりするのではないかとも思います。

あとこの記事、AIと機械学習の違いを曖昧に扱っているのが気になりました。
こういう所に優秀な学生が行きたいと考えていない、魅力を感じていないと言う現実。それが全てです。
数学の戦いするの? 応用睨みつつ (やや) 基礎、っていう研究プロデュース、日本は苦手だからなぁ 本気なら、いいプロデューサー入れないと でもそういう方入れても、学者が言うことに聞くとは限らないんだよなぁ 

まずは、「世界の」って言わなくてもいい状況にしないとですねぇ
こういう、数学的な部分に興味のある学生たちの一番の懸念は、その後どうする?という点かと思います。その点、こういった形の、企業と密に繋がっていられる状況というのは、その後についての安心感があって良いですね。

「戦い方と戦う場所さえ間違えなければ、日本には大きなチャンスがある。」
ここが一番の肝になりそうです。物量、早さでGoogleなんかに立ち向かうのは、得策ではないですよね。
三社だけではなく優秀な人材を集めてもっと大々的な組織で研究してほしいです。
SI等を手掛けるパブリック事業、ハードウェア・ソフトウェアを手掛けるシステムプラットフォーム事業、ネットワークインフラ等を手掛けるテレコムキャリア事業が主力。ネットワーク技術とコンピューティング技術をあわせ持つ。インフラシステム・サービスを高度化する社会ソリューション事業のグローバル化を推進。
時価総額
3.01 兆円

業績

主力のテクノロジーソリューション事業において、ソリューション/SI事業を手がける。国内ICTサービス市場の複数部門でトップシェアを獲得。
時価総額
5.01 兆円

業績

インフラサービス領域(発電システム、公共インフラや産業向けソリューション等)とデバイス領域(パワー半導体、高容量HDD等)で事業展開。医用画像情報システム、偏光板保護フィルムなどで世界シェアが高い。

業績

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