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シリコンバレーにおけるデータサイエンティストの仕事とは? | AI専門ニュースメディア AINOW

Riku Nakamura

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日付:

著者のLi Miao氏は、Microsoftに勤務するデータサイエンティストです。同氏が今年6月にMediumに投稿した記事『シリコンバレーにおけるデータサイエンティストの仕事とは?』では、シリコンバレーにおけるデータサイエンティストの現状とこの職種に関する心得が解説されています。
同氏によると、シリコンバレーにおけるデータサイエンティストはさらに以下のような3つの職種に細分化されます。

シリコンバレーにおけるデータサイエンティストの3職種

職種名

概要

データアナリスト データにもとづいた分析とレポート作成を担当。ウェブサイトのA/Bテストの実施と結果分析も行う。
データエンジニア 大規模データインフラの設計と構築を担当。レコメンデーションシステムに活用するデータ等を整備する。
機械学習エンジニア 大規模な機械学習システムの設計・構築を担当。レコメンデーションシステムの実装等を行う。

同氏は以上の3つの職種の報酬事情や必須スキルを論じた後に、データサイエンティストが留意すべき心得として、以下のような3項目を挙げています。

  • アルゴリズムに固執するな:アルゴリズムの改善による飛躍的な性能向上はあまり期待できない。データの改善こそが、機械学習製品の品質を向上させる。
  • ビジネス目的が最重要:ビジネス目的の達成こそが最重要課題であり、それを達成しない技術的改善は役に立たない。
  • 全体像を見るべき:プロジェクトにおける担当業務に固執してプロジェクト全体の理解をおろそかにすると、評価されるチャンスを見逃してしまう。

技術的スキルの研鑽だけだけではなく、ビジネスとしてプロジェクトを理解する重要性を説くMiao氏のアドバイスは、シリコンバレーを超えて日本でも通用するものでしょう。

なお、以下の記事本文はLi Miao氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。また、翻訳記事の内容は同氏の見解であり、特定の国や地域ならびに組織や団体を代表するものではなく、翻訳者およびAINOW編集部の主義主張を表明したものでもありません。

データサイエンティストを目指すすべての人に役立つ成長と学習

序文

今日、Googleでデータサイエンティストを検索したり、データサイエンティストになるために必要なスキルとは何かを検索したりすると、Medium、LinkedIn、ニュース、プライベートコーチングサイトなどに掲載された大量の情報に圧倒されるだろう。誰もが、データサイエンティストは21世紀に広く必要とされる職業だと言っている。データサイエンティストになるためには、統計学、プログラミング、そして機械学習を習得する必要がある。しかし、たくさんの情報は本当に私たちに多くの価値をもたらしているだろうか。実際の産業界におけるデータサイエンティストは、どのような仕事をしているのだろうか。

仕事とは、報酬と自己実現の組み合わせである。すべての選択は、この2つの次元で描かれた空間において、満足度を最大化できるポイントを見つけることだ。データサイエンティストになりたいか、あるいはより良いデータサイエンティストになりたいかは、自分が仕事でどのような価値を提供できるか、そしてキャリアのなかでどのように自己実現ができるかにかかっている。

ドイツ人は「世界は具体的だ」と言う。今日は具体的に、私がよく知っているシリコンバレーのテック業界、データサイエンティストの仕事に求められるさまざまな条件やスキル、このポジションで成長する方法、そしてチャーリー・マンガーが語ったことについて話そうと思う(※訳註1)。

私が知りたいのは自分がどこで死ぬかということだけであり、そしてそこには決して行かない

(※訳註1)チャーリー・マンガー(1924 – )とはアメリカの投資家であり、同国の著名な投資家ウォーレン・バフェットが会長を務める投資持株会社バークシャー・ハサウェイの副会長でもある。数々の名言でも知られており、本記事で引用された「私が知りたいのは自分がどこで死ぬかということだけであり、そしてそこには決して行かない」もそのひとつ。
この名言は(死んでしまうような)致命傷を負う可能性のある意思決定は絶対に避けるべきであり、そうした致命的リスクに関する知識こそが重要、と解釈できる。この記事の著者であるMiao氏はマンガ―氏の名言を引用することで、データサイエンティストが直面するリスクを知ることが重要、と示唆していると思われる。

・・・

データサイエンティストとしての私自身

私はイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(※訳註2)を卒業後、Microsoftのシリコンバレーオフィスに入社して早4年が経った。私たちのグループは、同社のクラウドプラットフォーム「Azure」で提供されている音声認識サービスの中核となる「言語モデル」を主に担当している。

データサイエンティストとして、この数年間で私は会社にどのようなインパクトと価値を生み出したのか。以下に成果を列挙してみる。

  • ディープラーニングを用いたDisfluency Taggingシステムの設計・構築により、Teams Live CaptionとOffice Word DictationでDisfluency TaggingのF1スコアを26.2%向上させ、英独翻訳でBLEUスコアを2.54向上させた。
  • Bing Voice Searchの音声認識の精度とユーザーエクスペリエンスを向上させ、Surprise Metricを7%削減、Word Error Rateを2%削減した。
  • ヨーロッパの26の地域で多言語ニューラルネットワーク言語モデルの事前トレーニングを試験的に実施、オールインワンのサブワードトークナイザーを構築。

私の仕事は、一般的にNLPと呼ばれるデータサイエンスの一分野である自然言語処理における機械学習に近いものだ。シリコンバレーでは、企業やグループによって必要とされるデータサイエンティストやスキルの特色が異なる。次の章では、シリコンバレーで求められるデータサイエンティストの種類について話したい。

(※訳註2)イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校とは、アメリカの公立名門大学群であるパブリック・アイビーのひとつである名門大学。コンピュータサイエンス学科が有名であり、ビル・ゲイツは2004年にMicrosoft社内の技術カンファレンスで、同大学のコンピュータサイエンス学科の卒業生を最も多く採用したと発言した。

・・・

シリコンバレーにおけるデータサイエンティストの種類とは?

一般的に、データサイエンティストとしてのポジションは3種類ある。

  • データアナリスト
  • データエンジニア
  • 機械学習エンジニア

まず、この3つのポジションに求められるスキルが異なる。

  • データアナリストは、SQLやその他の言語を使ってデータの処理、データの要約、統計データの視覚化、ビジネスインサイトの導出、データ分析にもとづいたレポートの作成を担当する。Facebookにはデータサイエンティスト・アナリティクスに関するキャリアパスがあり、主に統計的実験をA/Bテストとして設計するのを担当している。例えば、今、出来立てのニュースレコメンデーションシステムを設計している場合、この新しいシステムがユーザの粘着性を高め、購読者数を増やして収益を上げるのに役立つかどうかをどのようにわかるだろうか。オンライン評価がその役割を担い、そうした評価としてデータアナリストは一連のA/Bテストの実験設計と統計解析を行う。
  • データエンジニアは、厳密にはソフトウェアエンジニアの一部門で、主に大規模なデータインフラの設計・構築を担当する。例えばInstagramでは、ユーザが商品を閲覧したりクリックしたりした時刻、あるいは2つの商品を閲覧するあいだで経過した時間など、リアルタイムのユーザーフィードバックデータがデータシステムに沈殿していく。これらのデータは、ユーザのポートレートを構築したり、パーソナライズされた商品のレコメンデーションをより正確に行ったりするために役立てられる。このような大規模なオンラインデータの保存、処理、問い合わせ、メンテナンスは、すべてデータエンジニアの仕事だ。
  • 機械学習エンジニアは、大規模な機械学習システムの設計・開発を担当する。この職種では機械学習、ディープラーニング、優れたプログラミングスキルを習得している必要があり、さらに私の見解では職務を遂行するうえでもっとも重要な柱となるのが、ビジネス上の問題を機械学習の問題に変換することである。機械学習エンジニアは問題を定義するための定量的な指標を設計し、大規模なデータの収集と処理を行い、インテリジェントなアルゴリズムの反復的な最適化を通して全体的なパフォーマンスを向上させるために、機械による自動的意思決定を実現する。YouTube動画のレコメンデーション、Spotifyのデイリープレイリスト、Amazonの商品レコメンデーションなど、生活のなかにあるユビキタスレコメンデーションシステムは機械学習の代表的な応用例だ。また、GoogleアシスタントやAlexaによるインテリジェントな音声認識や人とコンピュータのインタラクション、機械翻訳、インテリジェントな運転支援、ネット広告なども応用例である。これらの背後には機械学習システムがある。

つぎに各職種の報酬面を見ると、一般的にエンジニアリング関連の職種はアナリティクスよりも高くなるが、報酬は主に経済学の基本理論である(各職種に関する)需要と供給で決まる。一連の市販ソフトを使ったチャートのビジュアライゼーションに関する学習曲線は相対的に機械学習やプログラミングよりも低く、実際の業界経験を持つ人材は希少である(※訳註3)。需要側から見ると、クラウドコンピューティング・プラットフォームが多くの業界に浸透したことで、大規模データのデジタル化・流動化が可能になり、データ・インテリジェンスが急速に拡大したことで、この分野の人材の需要が高まっている。各職種の報酬は、以下のような不等式で表せる。

機械学習エンジニア >= データエンジニア >> データアナリスト

もちろん、ソフトウェア開発環境はシリコンバレーが最も必要としているものだ。多くの製品において、機械学習はケーキの上のアイシングのようなものである。例えば、私たちは皆、Zoomを使ってビデオ会議を行っている。機械学習によって提供される機能の一部は、ユーザーエクスペリエンスや顧客定着率の向上に役立つ。しかし、第一原理的なものから考え始めると、まずは低遅延でバリアフリーなビデオコミュニケーションソフトウェアが必要となる。確かに最近の新しい製品やサービスは、すべてデータ・インテリジェンスにもとづいていると思われる。そうした製品はリアルタイムにユーザの行動データを収集し、反復的な機械学習によってインテリジェンスシステムを推進し、より多くのユーザを惹きつけ、より多くのデータを収集するような技術的システムを確立しており、例えばTikTokはデータ->モデル->製品のサイクルを推し進めている(※訳註4)。一般的に、産業界における機械学習は、本質的にエンジニアリングの問題であり、完全にサイエンスの問題ではないと言われている。この部分に関しては、今後のブログ記事で具体的な例を挙げていきたいと思っている。

(※訳註3)学習曲線とは、横軸に学習時間、縦軸に正解数などの学習達成度を設定して、学習時間に応じた習熟度をグラフ化した際に可視化される曲線のこと。一般に学習曲線の急激な上昇は早いスピードで習熟していることを意味し、反対になだらかな上昇は習熟が遅いことを意味する。

・・・

データサイエンティストに必要なスキルとは?

画像出典:Li Miao

上記のスキルツリーには私がデータサイエンティストに必須と考えるハードスキルが含まれているが、ポジションごとのニーズに応じて、(スキルをまとめるための)さまざまな焦点があるだろう。もちろん、実社会で活躍するためには、ハードスキルがすべてというわけではない。真に成長するためには、ソフトスキルがさらに重要になる。同僚とのコミュニケーションの取り方、コラボレーションの仕方、Eメールの書き方、自分が実行したことを上手に伝える方法、リーダーシップの発揮の仕方、自分自身や直属の上司と折り合いをつける方法、自分の影響力を拡大する方法などなど。これらは私が日々反省し、常に学び続けている分野だ。今後のブログでは、(ソフトスキルに関する)私のアイデアをもっと紹介していきたいと思う。

面接では、一般的に以下のような4つの側面から求職者を審査する。

  • コーディング:Pythonアルゴリズム/データ構造)+SQL
  • 機械学習システム設計
  • A/Bテスト設計+統計解析
  • 経験プロジェクトのレジュメ

・・・

データサイエンティストとしてすべきではないこととは?

1.アルゴリズムこそが最優先の「ONE」であり、唯一の「ONE」だと考えない

すでに機械学習が搭載された多くの成熟した製品では、短期間に真新しくて突飛なアルゴリズムを考案しても、製品の性能が急に向上するとは考えられない。急激に性能が向上するようなチャンスは、特に膨大なデータ規模を持つ製品において、従来の機械学習からディープラーニングへの移行期に存在する。また、長期的には5年ごとに起こるアルゴリズムがブレークスルーする瞬間の到来が期待できる。しかし、多くの現実的なケースでは、システムのパフォーマンスを向上させるのに役立つのは、正しく処理された新しい情報によって価値を生み出すようなデータなのだ。

コンピューティングパワーやするユニバーサルなアルゴリズムが、水や電気のようにインフラとなる時代に私たちは生きている。クラウドサービスを使えば、誰もが簡単に機械学習を活用し、独自のデータ製品を作れる。過去に採掘されたことのない、正確かつ斬新にデジタル化されたデータこそが、あなたの仕事の核となるのだ。

2.真のビジネスニーズを見逃すな!

多くの時間をかけてディープラーニングモデルを構築すれば、オフライン時の評価指標を1%改善できるだろう。しかし、こうしたオフラインにおける1%の改善はオンラインでの評価には反映されず、実際のビジネスニーズには役に立たないかも知れない。実際のビジネスニーズをどのようにデータ+機械学習のソリューションに変換するか、そしてモデルの学習対象を最終的なビジネス目的に合わせてどのように形成するかは、私たちが業務上で最初に考えなければならないことである。

3.全体像を無視してはいけない

自分が関わるプロジェクトに囚われてしまって製品の全体像を把握していないと、まず新たな成長ポイントを発見する機会を失い、次いで努力の限界利益率が大きく低下する。あるオフライン指標を1%向上させるのに半年かかったとして、この1%の向上に誰もそんなに注目してくれないとしたら、このプロジェクトの費用対効果は谷間の深いところにある。常に全体的な方向性を考えると手つかずの原野を見つけられるようになって、0から1を導けるだろう。

(※訳註5)以上に説かれたデータサイエンティストとしての心得と類似したアドバイスを論じたAINOW翻訳記事には、以下のようなものがある。

データサイエンティストの心得を説いたAINOW翻訳記事

・・・

次のこと

この記事は、私がデータサイエンティストとしての役割を振り返る最初の投稿である。次のシリーズでは、機械学習のアルゴリズムについて、本物の機械学習システムとはどのようなものか、私の(苦しかった)LeetCodeの練習(※訳註6)、そして日々の仕事で学んだ新しいことなどについて詳しく論じる。

私の個人的なブログwww.thelimiao.comをフォローすることも歓迎します。これからも、私の学びや成長をもっとシェアしていきたいと思います。

乞うご期待

(※訳註6)LeetCodeとは、GAFAの入社試験で出題されたコーディング問題のなかでリークされたものとその類似問題を学習できるウェブサイト。実際にGAFAに入社したユーザの経験談も読める。

原文
『What’s Like a Data Scientist in Silicon Valley?』

著者
Li Miao

翻訳
吉本幸記(フリーライター、JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1取得)

編集
おざけん

著者: ” — ainow.ai

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予算をdraw upって?仕事で使えるニュース頻出の英語|NIKKEI STYLE

Riku Nakamura

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ニュース英語は難しいと思われるかもしれませんが、多くの人が読みやすいように書かれているので、実は英語学習にはうってつけです。ニュースを使った英語学習アプリ「日経LissN」から会話でも使える表現をピックアップし、ニュース内での扱われ方、また日常会話での言い換えバリエーションなどをご紹介し、フレーズの理解をさらに深めてもらいます。ニュースの英語で使える表現の引き出しを増やして、会話のバリエーションを広げていきましょう。

◇   ◇   ◇

今回は、民間の有識者たちが発表した「新しい資本主義に向けた提言」に関する記事をご紹介します。有識者たちは、これまで日本が力を入れてこなかったとされる、人的資本や知的財産などのいわゆる「無形資産の価値」が今後高まるとみて、教育などの強化や研究開発投資の拡充を提言したようです。今後、実現のためには、政府や企業の積極的な取り組みが不可欠と言えるでしょう。

Let’s read !!! 早速記事の一部を読んでみましょう。

Private experts say public and private sectors should bolster investment in intangible assets
「無形資産への投資」官民で強化 民間有識者が提言
The Institute of Economic and Social Systems (Chairman: Yoshimitsu Kobayashi, director of Mitsubishi Chemical Holdings) has compiled a policy proposal for capitalism in the future. It said that the value of intangible assets such as human capital, intellectual property, and data will increase in the future, and recommended strengthening education and skill acquisition and expanding R&D investment. It also included the opinion that national goals should be redefined for areas beyond gross domestic product (GDP), such as health and the environment.
The proposal was drawn up by a research group that included Kenji Matsuyama, chief director of the institute and former vice minister of the Cabinet Office, and other experts. Unlike machinery and equipment, the value created by intangible assets cannot be monopolized by investors and has a ripple effect outside of the company.
(LissN 2021年11月18日配信)
 
【Words and Phrases】
compile まとめる
capitalism 資本主義
intangible assets 無形資産
skill acquisition スキル習得
draw up まとめる 作成する
monopolize by が独占する
ripple effect 波及効果



著者: ” — style.nikkei.com

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予算をdraw upって? 仕事で使えるニュース頻出の英語|NIKKEI STYLE

Riku Nakamura

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ニュース英語は難しいと思われるかもしれませんが、多くの人が読みやすいように書かれているので、実は英語学習にはうってつけです。ニュースを使った英語学習アプリ「日経LissN」から会話でも使える表現をピックアップし、ニュース内での扱われ方、また日常会話での言い換えバリエーションなどをご紹介し、フレーズの理解をさらに深めてもらいます。ニュースの英語で使える表現の引き出しを増やして、会話のバリエーションを広げていきましょう。

◇   ◇   ◇

今回は、民間の有識者たちが発表した「新しい資本主義に向けた提言」に関する記事をご紹介します。有識者たちは、これまで日本が力を入れてこなかったとされる、人的資本や知的財産などのいわゆる「無形資産の価値」が今後高まるとみて、教育などの強化や研究開発投資の拡充を提言したようです。今後、実現のためには、政府や企業の積極的な取り組みが不可欠と言えるでしょう。

Let’s read !!! 早速記事の一部を読んでみましょう。

Private experts say public and private sectors should bolster investment in intangible assets
「無形資産への投資」官民で強化 民間有識者が提言
The Institute of Economic and Social Systems (Chairman: Yoshimitsu Kobayashi, director of Mitsubishi Chemical Holdings) has compiled a policy proposal for capitalism in the future. It said that the value of intangible assets such as human capital, intellectual property, and data will increase in the future, and recommended strengthening education and skill acquisition and expanding R&D investment. It also included the opinion that national goals should be redefined for areas beyond gross domestic product (GDP), such as health and the environment.
The proposal was drawn up by a research group that included Kenji Matsuyama, chief director of the institute and former vice minister of the Cabinet Office, and other experts. Unlike machinery and equipment, the value created by intangible assets cannot be monopolized by investors and has a ripple effect outside of the company.
(LissN 2021年11月18日配信)
 
【Words and Phrases】
compile まとめる
capitalism 資本主義
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著者: ” — style.nikkei.com

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スタジオカラーが挑戦する、「描く仕事」のリモートワーク – コネクテッド・インク2021 | マイナビニュース

Riku Nakamura

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2021年3月8日に公開され大ヒットした『シン・エヴァンゲリオン劇場版』(以下、シン・エヴァ)。制作終盤にコロナ禍が直撃、総監督である庵野秀明氏を含めスタッフがリモート業務できる環境をいかにして実現したか、作品公開後の講演で公開された。

そこで「今後も新しいことに挑戦したい」と語っていたカラー 執行役員 技術管理統括の鈴木慎之介氏。実は現在、アニメーターのリモートワークの実現に挑戦中だという。ワコムの年次イベント「コネクテッド・インク2021」(11月16日~17日開催)でのトークセッション「スタジオカラーによる新しいリモートクリエイティブ」の中で、その具体的な内容を明かした。

「描く」職種のリモートワーク実現に挑戦

講演は2部構成で、冒頭は鈴木氏がひとりで登壇。『シン・エヴァ』の制作を経て、カラー内にリモートワークの素地ができたことを改めて紹介した。

アニメーターのような「描く」仕事は、一般的なマウス・キーボードではなく、ペンタブレットによる描画をともなうことなどから、リモート環境で行うのが難しい。どのくらい困難かというと、「『紙と鉛筆』から『デジタル作画』にするのが大変だったのと同じくらい」(鈴木氏)だという。

  • スタジオカラーでは業務すべてをデジタル化するのではなく、クリエイティブとのバランスをとった「なめらかなDX」を推進。とはいえ、基本的にカラー社内でデジタル技術への抵抗感は少なく、むしろ庵野総監督も含め新しい技術に興味を持つ人が多いのだとか

    スタジオカラーでは業務すべてをデジタル化するのではなく、クリエイティブとのバランスをとった「なめらかなDX」を推進。とはいえ、基本的にカラー社内でデジタル技術への抵抗感は少なく、むしろ庵野総監督も含め新しい技術に興味を持つ人が多いのだとか

そこで、「描く」クリエイターのリモートワークを実現するため、ワコムなど複数の企業と協力し、作業環境の構築とその検証を行っている。

NTTドコモの協力のもと、最新の通信網である5Gで接続。会社のPCを社外へ持ち出すのではなく、リモートデスクトップシステムの「Splashtop(スプラッシュトップ)」を使って、各クリエイターの自宅のPCから、社内PCに接続する方式を採用した。

クリエイターは普段の業務と同様、ワコムの液晶ペンタブレット(以下、液タブ)に絵を描く。この環境で作業するにあたって、画面転送時の遅延(レイテンシ)を極力なくし、快適な描画環境を構築するために実証実験を進めている段階だ。

「画面転送時の遅延をなくす」と言うのは簡単だが、実現は難しい。上記の方法だと、液タブに描いた線の情報が社内PCに飛ばされ、それが手元のPCへと帰ってくるまでにタイムラグが生じる。そうなると、クリエイターの視点では「今描いたはずの線が画面にすぐ出てこない」ことになり、仕事をするうえで大きなストレスになってしまう。

そこで、まずは広帯域・大容量で低遅延な5G通信に着目し、導入を検討。鈴木氏は、NTTドコモの協力で5G通信を体感し、「家にアンテナを立てたい」くらい早かったと絶賛した。

通信速度が出ていれば、遅延はかなり削減できる。ただし、現在5G通信が使えるエリアは都内の一部地域に限られる。全国各地のクリエイターの自宅で、しかもフルスペックの速度を出すにはまだ時間が必要となるだろうし、トラブルによる遅延発生の備えも行いたいところだ。

そこで、ワコムならではのアプローチとして、「Project Instant Ink(プロジェクト インスタント インク)」という技術を目下開発中。イベントブースでは実証実験中の5Gを使ったリモート環境の展示のとなりで、コンセプト展示が行われていた。

ワコムの手法では、リモートデスクトップの遅延そのものにはタッチしない。遅延する「本物の線」とは別に、ローカルで読み取った描画情報を液タブに表示することで、ユーザーが遅延を体感せずに作業を続行できるしくみとなっている。

ブース展示では技術の紹介を行うため、「ローカルの描画情報」を赤で表示し、「遠隔地のPCから戻ってきた描画情報」と区別していた。そのため、自分が書いた赤い線を、後から黒い線がなぞってくる不思議な体感となっていた。実用面で線の色を分ける必要はないので、実用化されればよほど極端な遅延でもない限り、ユーザーが遅延を意識せずに描画できそうだと感じた。


『シン・エヴァ』が直面した“緊急事態”を振り返る

講演の第二部ではパネルディスカッションを実施。スタジオカラーからは、鈴木氏に加えCGアニメ監督・デザイナーの小林浩康氏が登壇。ワコムからは井出信孝 代表取締役社長と、「Project Instant Ink」の技術開発を手がけるEMRモジュール/ファームウェア シニアマネージャーの加藤龍憲氏とクラウドETコアプロジェクトリーダーの淺田一氏が参加した。

  • 左から、ワコム 井出信孝 代表取締役社長、カラー 執行役員 技術管理統括 鈴木慎之介氏、カラー CGアニメ監督・デザイナーの小林浩康氏、ワコム クラウドETコアプロジェクトリーダー 淺田一氏、ワコム EMRモジュール/ファームウェア シニアマネージャー 加藤龍憲氏

    左から、ワコム 井出信孝 代表取締役社長、カラー 執行役員 技術管理統括 鈴木慎之介氏、カラー CGアニメ監督・デザイナーの小林浩康氏、ワコム クラウドETコアプロジェクトリーダー 淺田一氏、ワコム EMRモジュール/ファームウェア シニアマネージャー 加藤龍憲氏

パネルディスカッションは井出社長が進行。「コロナ禍での『シン・エヴァ』制作を振り返ると?」との問いに、鈴木氏は「会社に来るとパンデミックの恐れがあるので、まずは出社比率を減らすという共通認識があり、その部分でのハレーションはなかったですね」と、当時を振り返った。

一方、小林氏は、制作が佳境を迎える中、コロナ対策でリモートワークを余儀なくされたことに、「正直、困りましたよね」と率直に吐露。リモートワークが技術的には可能だとは知りつつも、各スタッフが使う道具をどうそろえるかが問題になったと語った。

それに関連して鈴木氏は、リモートワークの体制を整える中で、「一部の若いスタッフがPCを持っていなかったんです。会社で用意して貸したんですが、そこで時代の流れを感じました」と、若年層のPC保有率の低下がうかがえるエピソードに触れた。

次に、井出社長が「リモートワークの壁」があったか問うと、鈴木氏は「早急にリモートワークが求められたため、皆が使いやすいツールやインフラの選定・準備に充分な時間をかけられなかったですね。その状況下で、小林とも相談して、いろいろな業界の方とお話する中でSplashtopを採用させていただきました」と答えた。

鈴木氏が「システム面で大きな問題はなかったですが、クリエイティブは大変だったかと思います」とコメントしたところ、小林氏は「鈴木と相談してマシンやソフトウェアの用意に関して早く動けたので、比較的早く、庵野総監督も含めてリモート体制に入っていけました。あのとき(2020年春)、業界でも瞬間的に『どうなる、どうする』みたいな情報が各社で錯綜していたのですが、『うちはこうする』というのが速かったかなと思います」と、混乱期でありながら早期に体制を整えられたと語った。

井出社長はそうしたエピソードに「かっこいい!」と興奮。その時期に、ワコムは『シン・エヴァ』制作のため、スタジオカラーにペンタブレットの貸し出しで協力したことなどから、エンドロールにワコムの企業ロゴが掲載されていることに触れ、「ワコムのスタッフは(シン・エヴァを見たとき)みんなあのロゴを待っているんですよ」と笑顔をみせた。

また、井出社長が、NHKが『シン・エヴァ』制作に密着したドキュメンタリー番組に言及すると、小林氏は「後半は録れていないところが多いんですよね。もっといろんなことがあったんだけどな」と、リモートワーク体制の構築をはじめ、カメラに収められていない現場の奮闘があったことをうかがわせた。

人の感覚をだまして遅延を解消する「Project Instant Ink」

話題はワコムが開発中の「Project Instant Ink」に及び、開発を手がけるワコムの加藤氏は、「ネットワークを通さずにいかに人をだますか、感覚を気持ちよくさせるかを達成するための技術」と形容した。

小林氏は、「すごいですよね、体感が本当に違う」とポジティブな反応で、本当にリモート環境なのかと確認したほどだったとか。小林氏の業務はディレクションが中心のため、「“ガチで描く仕事”の多い、作画監督の人たちに試してもらって反応を聞きたい、それくらいのクオリティです」と太鼓判を押していた。

ワコムの淺田氏は「(チェックの)赤入れのときに書く文字の遅延も気になりやすいと思うので、そうした場面でも試してほしいです」とコメント。

それに対して、小林氏は「(Project Instant Inkで)ディレクターのストレスはだいぶ減ると思います。遠距離、それこそアメリカの作品でも日本から指示できそうです」と反応し、キーボードで文字を打つよりもナチュラルで、もともとアニメーターからキャリアを積んできた人の多いディレクター職にもなじむ手書き入力技術があれば、制作がより効率化されそうだとコメントした。

締めくくりに今後のロードマップを問われた鈴木氏。今取り組んでいるドローイング(描画)をともなう仕事のリモート化が最もハードルが高いとしつつ、大きなデータを扱う3DCGのレンダリングなども、インフラ的なアプローチの考え方を変えて素早く出力できるようなアイデアを「妄想中」と明かした。

日本では収束傾向にあるコロナ禍だが、世界的にみれば依然として猛威を振るっており、いつまた「集まれない状況」になるか予断を許さない状況だ。そうでなくても、一部のスタジオを除き東京一極集中になりがちな働き方も、アニメ業界の抱える問題のひとつといえる。

スタジオカラーが各社を巻き込んで行う「DX」が、アニメ業界のみならず、クリエイターの働き方の常識をも変えていくことを期待したい。

著者: ” — news.mynavi.jp

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「フィガロジャポン」2022年1月号「本当にしたいことを仕事に。A New Career is Calling!」自分で始めた女性たちに聞く、起業のあれこれ。

Riku Nakamura

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「フィガロジャポン」2022年1月号「本当にしたいことを仕事に。A New Career is Calling!」自分で始めた女性たちに聞く、起業のあれこれ。 (1)

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宮沢りえがトップを飾るジュエリー特集や、袋綴じ別冊「石井ゆかり 星占いスペシャル 2022」も。

「フィガロジャポン」2022年1月号が、11月19日に発売。新しい生活様式、働き方、価値観が生まれている中で、「フィガロジャポン」がフォーカスしたのは、日常の課題解決や持続可能な社会を育むことに目を向け、起業した女性たちの仕事の物語。アール・ドゥ・ヴィーブルを生かした仕事、子どもたちの未来のサポート、女性のカラダや医療分野、地方創生ビジネスまで、“本当にやりたいこと”を始めるための手がかりやチャンスは、実はそこかしこに転がっている。彼女たちから新しい生き方のインスピレーションを得よう。

本当にやりたいことと出合い、転職して天職を見つけた女性たち。働くことが自身の人生に与える喜びも苦しみもきちんと受け止めて、自分で始める素晴らしさを体現する女性たちをレポートした巻頭特集「本当にしたいことを仕事に。A New Career is Calling!」。フランス女性の働き方や、注目の起業家たちが体感してきた起業の苦労、それによって得たものをどう社会に還元するかなど、たくさんのロールモデルの働き方を紹介。

そして、本国フランス版マダムフィガロが取り組んできたプロジェクト、Business with Attitudeがフィガロジャポンでもスタート! フィガロが応援したい日本人女性起業家を表彰します。フェムテックや農業ビジネス、テクノロジージェンダーギャップの解消を目指すシステム作りなど、熱い想いを捧げる彼女たちの天職の背景にある物語を伝えます。
2021年の受賞者は、リリーメドテック 代表取締役CEO 東 志保、フェルマータ 代表取締役CEO 杉本亜美奈・共同創業者CCO 中村寛子、一般社団法人ワッフル Co-Founder/CEO 田中沙弥果・Co-Founder 斎藤明日美、O2ファーム 共同経営者 Eriの4組6名の女性たち。

同時に女性起業家向けのピッチコンテスト「BWA ピッチコンテスト」の応募受付も開始。すべてのスタートアップ企業および企業構想を持つ女性が対象のProfessional Awardと、小学生以上の女性が対象のDream Awardのふたつの部門で日常の課題を解決するアイデアを募集。応募詳細は、以下のリンクからご確認ください。
https://madamefigaro.jp/society-business/business-with-attitude/

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そのほか、注目コンテンツ
宮沢りえ、極上を知る女性(ひと)。
人生を豊かに彩るジュエリーの魅力を7つのコンテンツから探る特集「ジュエリー、その夢と日常と」。トップを飾るのは、ひとりの女性として、役を生きる演者としても輝きを増す宮沢りえ。ジュエリーとモードともに羨望を集めるトップブランドの最新作を纏い、極上という価値観を体現する。

袋綴じ付録 石井ゆかり 星占いスペシャル 2022
年に2回の人気企画。星が教える2022年上半期は!? 新しい年のテーマを知り、どのように過ごしていけばいいのか12星座別に紹介。
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仕事のニュース

ビジネス特集 時給2000円でも… アメリカで働き手が足りない事情 | 新型コロナ 経済影響

Riku Nakamura

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時給2000円でも… アメリカで働き手が足りない事情



「ウーバー」がなかなかつかまらない。カフェでは注文したスムージーができあがるまで20分以上待たされる…。アメリカで生活していると、いろんな場面で人手不足を実感する機会が増えました。スターバックスは15ドル(約1700円)、アマゾンは18ドル(約2000円)に最低時給を引き上げると表明し、企業は働く人を集めるのに必死です。アメリカで何が起きているのでしょうか。(ロサンゼルス支局記者 山田奈々)


車がつかまらない!

スマートフォンのアプリを使って簡単に呼ぶことができる「ウーバー」や「リフト」などのライドシェア。タクシーより手軽で私もよく利用します。

しかし、週末や早朝などの時間帯にはすぐに来てもらえないことが多くあります。

例えば「リフト」は予約の際、配車までどれくらい待てるかを利用者が選べるしくみになっています。

私が利用した時表示されたのは、最大25分、8分、3分の3つの選択肢です。早いほど料金が加算されます。25分は待てないけれど、3分を選ぶと料金が高すぎる…。8分を選んだところ、7ドル(約790円)ほど割高になりました。

運転手に状況を聞いてみると、「とっても忙しい」と返事が戻ってきました。働き手が減っていて、ユーザーの間で取り合いになっているのです。

スタッフ募集中!

サンタモニカの中心部。スターバックスの店舗には大きく「スタッフ募集中!」ののぼりが掲げられています。

スタバはつい先日、最低時給を15ドル(約1700円)に引き上げる予定だと発表しました。カフェの時給としてはアメリカでもかなり高額です。

コーヒーを買うついでに、店員の女性に「どれくらいの期間募集しているんですか?」と聞くと、「ずっと前から!思い出せないほどずっとずっと前よ」とのこと。全く人が集まらないそうです。

スタバだけではありません。

ディスカウント大手のコストコは、最低時給を17ドル(約1900円)に。会社はことし2月に16ドルに上げたばかりで、わずか数か月でさらに1ドル引き上げました。

アマゾン・ドット・コムは9月、最低時給18ドル(約2000円)でスタッフを募集すると発表しました。

飲食や小売、物流などの業界では、どの企業も人集めに必死です。

ロボット頼みの店まで

人手不足にあえぐ飲食店の中にはロボットに仕事を任せるところまで登場しました。

サンフランシスコの地中海料理店では、募集しても人が来ないため、ことしの夏から配膳ロボットを導入してちょっとした話題になりました。SNSに「新しいメンバー」としてロボットを紹介する動画を載せたところ、それを目当てに食事にくるお客さんもいたそうです。

導入から3か月余り。さすがにあのロボットはもういないだろうな…とSNSをチェックしたら、それは大間違い。

ロボットがハロウィーン仕様で働く姿が載っていました。

さらに「スタッフ求む!接客係とバーテンダーを募集しています。毎日履歴書を受け付けています」との呼びかけまで。

採用はそう簡単ではなさそうです。

サンタモニカなどロサンゼルスの一部では、つい先日から無人ロボットが宅配するサービスも始まりました。

範囲は店の半径3キロ以内。4つのタイヤが付いた無人ロボットがハンバーガーやカリフォルニアロールなどを届けています。

失業手当のせい?ではないのかも…

人手不足はなぜここまで深刻になっているのでしょうか。

この理由は長らくこう説明されてきました。

アメリカには新型コロナで仕事を失った人向けに手厚い失業手当があり、その受給資格期間いっぱいまで仕事に就かない人が多い

州によっては失業手当の支給額を減らして人々に仕事に戻るよう促すところまでありました。

しかし、これは要因の1つにすぎないかもしれません。

アメリカの金融サービス会社BTIGは「前職の給料より失業手当が多いと答えた人は14%しかいない」と指摘しています。

興味深いのは、世論調査機関ピューリサーチセンターの調査です。ことし1月末の調査で、失業中の人のうち66%が「次の仕事を前職と違う分野に変えるか真剣に考えたことがある」と回答したのです。

さらに、新しい仕事を得るために教育を受け直したり職業訓練のプログラムに参加したりしていると答えた人が3割以上にのぼりました。

仕事の質や環境の改善を

感染拡大の影響で仕事を失った人が多かったのは、レストランなどの店員やシェフ、小売り店のレジ係など。

感染リスクが特に高いとされる運転手も失業する人が出ました。

アメリカの雇用に詳しい専門家は、こうした人たちは、仮に感染拡大が再び深刻になっても、失業するおそれが低い仕事に就きたいと考えているため、単に時給を上げただけでは人手不足の問題は解決しないと指摘しています。

トレイシー教授
「在宅で、コンピューター1つあればできる仕事があるのに、過酷で感染リスクが高い接客業に本当に戻る必要があるのかと疑問に思っているわけです。こうした人に働いてもらうには、時給を上げるのではなく、仕事の質や環境を改善することが必要です」

働くことは生きること

アメリカの深刻な人手不足を前に、私は老舗デパートで働いていたアメリカ人の友人がニューヨークの店舗での仕事を辞めたことを思い出しました。ちょうど現地で経済活動が全面的に再開した直後の6月のことです。

あの時は「ファッションが大好きで楽しそうに働いていたのにどうして?」と感じましたが、彼女もコロナ禍で働くことを再考した1人だったのだと思います。

「働くことは生きること。デパートへ行くのは今後はお客さんとして楽しむわ」

コロナはアメリカの人たちの仕事に対する価値観そのものを大きく変えるできごとになったのかもしれません。

ロサンゼルス支局記者
山田 奈々
2009年入局
長崎局、経済部、国際部などを経て現所属

著者: ” — www3.nhk.or.jp

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