企業がAI(人工知能)活用を進めるには、どのような人材を獲得し、育成すべきか。米国で学び、台湾の大学で准教授を務めた台湾AppierチーフAIサイエンティストのミン・スン氏に聞いた。

ミン・スン氏
台湾AppierチーフAIサイエンティスト
2005年米スタンフォード大学で修士号、ミシガン大学で博士号を取得した後、ワシントン大学で博士研究員。この間フェイフェイ・リー氏による画像データベース「ImageNetプロジェクト」に参加。台湾・清華大学電子工学部の准教授を経て、18年7月Appierに入社、チーフAIサイエンティスト就任。専門はコンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習、強化学習など。

AI研究にはどのように関わってきたのか。

スン氏 AI研究を始めたのは15年ほど前。2005年から米スタンフォード大学のアンドリュー・エン氏の下で、機械学習をテーマに修士論文に取り組んだ。それからプリンストン大学にてフェイフェイ・リー氏の下で博士号取得のための研究を開始し、ImageNet プロジェクトに参画することになった。最終的に、ミシガン大学でシルビオ・サバリーズ氏の下で博士号を取得した。

 14年に台湾に戻り、清華大学の電子工学部で教鞭を取り始めた。世界有数のAIの学会で多くの論文を発表し、最優秀論文賞を受けたこともある。18年7月にAppierに入社、チーフAIサイエンティストとして企業目線でのAI技術の開発やソリューションの適用に取り組んでいる。

台湾では産学間の人材交流は盛んなのか。

スン氏 ここ数年、増えている。清華大学でも私以外に数人が産業界に移り、アカデミックな立場からビジネスに関わっている。産業界との行き来は特別なことでなくなってきている。一方で、産業界への人材の移動は、大学教育に影響を及ぼしている。台湾の大学ではAIを教えられる人材が不足し、(民間に移った)私も講義を持っている。

日本でもAI人材が不足している。

スン氏 AI人材の不足は世界共通の課題だが、状況は改善されていくだろう。AI人材は3つに分けられる。1つはエリート層である少数のデータサイエンティスト。もう1つは一般的なAIの概念と知識を持ってエリート層とコラボレーションできるジェネラリスト。3つ目はエリート層が作ったシステムを運用しメンテナンスするエンジニアだ。これらの人材をバランスよく育成することが必要だ。

 ジェネラリストとエンジニアは、世界各国でオンライン育成コースが運用されている。これらを受講・受験することで、AI人材を育成する仕組みが出来上がっている。

 一方でデータサイエンティストは、3年や5年といった時間をかけて、確立された研究機関で育成する必要がある。ここが難しいところだ。

 ポストドクターでシアトルのワシントン大学にいたが、シアトルは素晴らしい戦略で人材を集め、育てていた。他大学の有力な教授を研究室ごとシアトルに招へいするプログラムがあったのだ。教授やその家族、研究室の研究者をワシントン大学に丸ごと引っ越しさせて、大学のポストだけでなく企業のポストも用意する。こうして集めた人材が研究成果を出すだけでなく、育った人材がシアトルの大学や企業で業績を残していく。さらに招へいした教授がスタートアップ企業を立ち上げる、といった好循環が生まれている。

日本の大学をどう見ているか。

スン氏 日本の大学は、論文もデモもしっかりしたものが多いという印象だ。米国に拠点を移して活動している教授も多いが、いかんせん論文が少ない。米国、中国、欧州に比べてトップの国際会議に上がってくる論文が圧倒的に少ないことが最大の問題ではないか。

 5年前だったら、これは大きな問題にならなかった。日本のマーケットは大きく、国内で人材が流通していればよかった。しかし今、人材はグローバル市場で活躍が求められ、日本で閉じていることは立ち遅れにつながる。米国などへの人材流出は大きな問題になるだろう。台湾も同様だが。

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