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AIの統がす日本の課

スタンフォードj(lu┛)学人間中心人工(m┬ng)Ω|所(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)(参考@料1)から“2021Q版人工(m┬ng)j(lu┛)”ともいうべき@料集「AI Index Report for 2021」(参考@料2)(以下Index Reportと記す)が2021Q3月3日に発刊された。222頁にわたるl富なデータを集積した@料集である。JにIEEE の E. Strickland(hu━)は、その中から15のグラフをs粋して{をまとめ、2021Q4月22日に配信されたIEEE Spectrumに掲載している(参考@料3)。

AIの動向をRしている身として興味函后∩]通読した。ここではIndex Reportの中で、に学cと噞cの統で筆vがR`した点をまとめ、日本の課のk端に触れる。tち、学cではb文数の\加とレベルアップがき、中国からのb文がインパクト・ファクターの点でもトップに躍り出た。また噞cを見ると(sh━)では新PhDDu(p┴ng)vの職場がTされ、その求人x場もグローバルになっている。k(sh┫)、学c、噞c共に統では日本の影が、まことに薄い。

<学c動向>
1) AI関連発表b文P数は、にいわゆる3のブームをしている

図1はIndex Reportでされた2000Qから2019QにわたるAIのh読b文発表P数の推,鮨したものである。出ZはElsevier /Scopus 2020(参考@料4)で、5000以屬旅餾歸な学会誌から7000万Pのh読きb文を調hしたT果と記されている。順調にPびて、2019Qは2000Q比約12倍のP数に到達している。U入図は2000Q代から始まったいわゆる3次AIブームで、2010Q代に機械学{、そしてディープラーニングのj(lu┛)Sがく “AIの歴史(参考@料5)”をしているが、このSの_なりも図1で読みDれる。


図1 h読きAIb文発表P数の推


Index Reportの説では「2000QにはAI関連h読b文数がh読b文数の0.82%であったのが、2019Qには3.8%に峺している」と記されており(18頁)、その%値の推,されている(19頁崔Fig.1.1.1b)。これも同じElsevier /Scopus 2020からのものであり、h読きb文数の割合が\えていることは、般的なb文のの向屬眇覆鵑任い襪海箸鮨しているので、R`しておく要があろう。Index Reportでは劜協同研|のh読きAIb文発表P数2015Q〜19Qもされており、日本は、(sh━)国、EU、中国、英国、ドイツに次いで6番`に入っていたのはホッとする数C(j┤)であった(23頁Fig.1.1.5)。


その他、Index Reportでは出Zがそれぞれ異なるものの、AI学会出版驢般での発表b文の推,文献の推 紛ΔMicrosoft Academic Graph(参考@料6)出Z)、(g┛u)にオンラインでh読iのb文発表も含めた発表b文数の推 arXiv (参考@料7)出Z)も解説されているので、興味がある読vはそちらをk読されたい。2015Q〜2020Qのオンライン発表P数では(sh━)が1位である。

2) サイテーション(インパクト・ファクター)でも中国がトップ
 
Index Reportでは、AIb文のサイテーション(他のb文での引率)、つまりインパクト・ファクターが高いb文数の割合の推,眇されている。出ZはMicrosoft Academic Graph 2020(参考@料6)であり、サイテーション率はMicrosoft開発のソフトによると記されている。

表1はIndex Reportのグラフ(Fig.1.1.10)から、要なQの値を読みDって向が判る表にしたものである。地域別に(sh━)国、欧Α中国でサイテーション率が比較されており、2019Qと比較してもらかなように、2020Qでは欧11.0%、(sh━)国19.8%に瓦靴特羚20.7%となって、初めてトップに立った。これがトピックスとしてIndex Report 2021Q度版の記項9項`のkつにもDり屬欧蕕譴討い襦Index Report4頁)。表1にすように中国は2000Q比で2020Qは実に20倍である。

地域別AIb文のサイテーション推


もともとの発表b文数の推,任蓮2016Q、17Qを除き2005Qからずっと中国がトップである(Index Report27頁Fig.1.1.9)。そしてh読きb文発表P数の推,鮓ても、2017Qから中国はトップであるし、2008Q〜11Qもトップだった(Index Report20頁Fig.1.1.3)。そしていよいよサイテーションでも2020Qに(sh━)国並みになったということでR`されたのだろう。しかしこれは驚くには当たらないと思う。2017Qから実的には世cを牽引していたからである。

もちろん、サイテーション/インパクト・ファクターがてではない。このことは例えば最Zでも東Bj(lu┛)学須藤靖教bが麻杲k枝著「インパクト・ファクターの」(参考@料8)の書h(参考@料9)で書かれている。とは言え、サイテーション率は研|v間の切}磨もT味するので、b文のの向屬鮨す指Yとしてはkに無はできない。筆vもb文誌のh価を確認する指Yとして、サイテーション率を?q┗)してきた経緯がある?a href="/archive/blog/insiders/kamoshida/160614-engineers.html">参考@料10)。

さて、ここで以屬恋Pを、筆vによるセミコンポータル・ブログ(参考@料11)で述べたT果で検証してみよう。そこでは、IEEE Transactions on Internet of Things誌において2014Q創刊(gu┤)から2018Qまで、Q(gu┤)掲載のb文数の推,噺|機関の国別分析のT果をまとめておいた。これは当h読きb文のJ(r┬n)疇に錣垢襪、筆vの調hT果でも掲載b文数は2016Qから峺しており、図1と符合する。

つまりIndex Report記載の向は、以iに筆vが単にkつの専門誌から分析したT果とも符合しており、j(lu┛)勢は変わっていない。むしろこのIndex Reportでよりk層裏けられたことになる。

<噞c動向>
3) コンピュータサイエンスPhDDu(p┴ng)vの職先

ポスドクの職場が少ないとよくBになる日本として、気になるのはAI分野でPhD学位をDu(p┴ng)したvの職先である。Index Report ではComputing Research Association のTaulbee Survey2020Q報(参考@料12)を出ZとしてAI職の雇情勢をまとめている。その例が、(sh━)で2010Qから2019QまでのPhDDu(p┴ng)vが赴く職先(Employment)を、Academia(学c)とIndustry(噞c)に分類したグラフ(Fig.4.2.5b)である。

それによると2010Q〜2011Qではほぼ両vは同じであったが、その後学c職vの割合が(f┫)り始め、代わって噞c職vの割合が\えて、2019Qではivが23.7%に瓦掘後vは65.7%になっている。
比較しやすいように統をDり始めた2010Q値と最後の2019Q値のみグラフから読みDり、表にしたのが表2である。


(sh━)におけるAI関連新PhDDu(p┴ng)vの職分野


絶潅佑されている@料をIndex Reportで探したが見当たらなかった。それがあればもっとはっきりするのであろうが、Academiaではにはポストを\やせないので、噞cの職先の\加で、彼らの雇要求分が吸収され、職が確保されているとのことである。
つまり(sh━)では学cから新PhDDu(p┴ng)vが擇濬个気譴襪箸箸發法彼らの職先が噞cでTされているということである。

なお、Index Reportでは、9項`のトピックスのkつとして、(sh━)における新学位Du(p┴ng)vの64%が粒擇如△修僚j(lu┛)霾が実社会に出ても(sh━)国に]在しけているとも記されている(同@料4頁)。

4) AI業c求職x場(Hiring Market)のグローバル化

Index ReportではLinkedInのつながりJ(r┬n)囲から、AI業cの雇情勢を調hしている。的にはAIスキル保evまたはAI関連職vになったvが職して新たに雇主をLinkedInに加えたP数を、その国のLinkedIn会^数で割った数値をいて、その時点でのその国におけるAI雇指Yとしている。数値は毎月(g┛u)新されるとのことで、Index Reportでは、2016QのQ月の平均値と2020Q12月値とを比較してその間のPび率を国別に比較している(Fig.3.1.1)。あくまでも雇数の絶潅佑任呂覆、この期間のAI雇指YのP長率であることにRTしておいてほしい。

この調h(sh┫)法では当LinkedInの普及率も雇情勢を読み解く@度に関係する。そのためサンプリングには原Г箸靴謎労働v数の40%以屬LinkedInに加入している国をDり屬欧討い襦インドと中国は40%に達していないが、この2か国の数値はグローバル経済を考えるときに_要なので含めたとの説がRにあった。ってこの2ヵ国のデータはずしも他の数C(j┤)と同`には並べられない。

表3はそのIndex ReportのグラフからQ国の値を読みDり、表にまとめたものである。ここで仮に1.05とあれば2020Q12月には2016Q平均値から5%P長したことをT味する。


AI雇率のPび率

表にしたように、2016Qから2020Qにかけて、ブラジルのAI雇数のPび率は実に約3.4倍にPび、インド、カナダ、シンガポール、南アフリカがPび率のj(lu┛)きい国としていている。雇の絶潅佑任(sh━)国、中国がホットスポットだと記されている。しかしPび率のj(lu┛)きな国から今後何が飛び出してくるか判らないので、この調hT果をR`しておくT味があると説されていた。

この調h(sh┫)法の凖性にも議bがあろう。AI雇情勢に絞ったQ国Bのo式発表が少ないためにこの(sh┫)法をとったものと考えられる。筆vには日本での労v数に瓦垢LinkedInの普及率が不なので日本が含まれていない。このため確な理y(t┓ng)は判らない。

しかしここでも先の筆vのブログ(参考@料11)のデータで検証すると、調hした学術誌でもITb文筆頭著vの所鏝|機関は今や世cにgらばっていた。しかも同ブログでグラフにしたように中国、(sh━)国からのb文が圧倒的にHい。反C、日本はトップ10にも入らず、その他グループのkつに(c┬)ぎなかった。

杞憂であればよいが、仮にそのこととも符合するとしたら、この調hにはLinkedIn普及率40%以下の2か国も、世c経済を考えるときにR`すべき国であるとしてT図的に含まれているので、そこにも入っていない日本は、やはりAI雇x場からも相}にされていないということになる。表3のような国々が(sh━)国や中国のAI業を押し屬欧討い襪箸垢譴弌△覆さらgしさをzみ締めねばならない。

<まとめ>
職が無ければ良い学擇箟據研|vは集まらない。そのT味で、(sh━)はPhDDu(p┴ng)vの職がTされている、ということである。mい最Z氾跳二集長(参考@料13)や筆v(参考@料14)も記したように、日本でもITベンチャーが\えはじめ、業するvも\加している。DX時代に向けてデジタル庁も誕擇掘高鬚龍飢塀颪砲癲崗霾鵝廚Dり入れられる時代になった。折角学んだ{vが国内で躍できるよう、AI、ひいてはIT噞cでの求人数が\えることを願ってやまない。もちろん、日本に里泙襪海箸覆世cに羽ばたいて躍してもらいたいが、誰でも、というわけには行かないだろう。国富につなげるためにも国内の\術v層を厚くしなければならない。そのためには国内でもある度の求人数が須である。そしてるい未来気鮃{v達のiに見せる要がある。半導業が勃興したころは、実x設△筝|環境は今とは比較にならないくらい貧弱であった。それでも学據院據△修靴童|vには煮えたぎる情Xがあったことを思いこしてほしい。

折しも2021Q4月22日にインテルのWebinar で、同社の新Xeonの発表を聴する機会があった(参考@料15)。インテル株式会社代表D締役社長の]v国(hu━)司会で、インテル コーポレーション主席副社長 N. Shenoy(hu━)、同じく副社長 L. Spelman(hu━)、そしてCEOの P. Gelsinger(hu━)の講演がき、]v社長が締めくくった。Xeon プロセッサーの優位性やそれによるソリューションが判りやすく、かつXを込めて語られ、思わず流石この業cを牽引する企業だけあると惚れ惚れするくらい、それぞれがO信に溢れたBであった。

PhDDu(p┴ng)vのため、このような夢のある企業や組Eで、国内にも職口があるようにと、今後の発tを願いながら聴した。またこのような企業にくよう、日本のAIベンチャー企業の発tを枅阿靴覆ら、日本人\術vの躍を願っている。

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毎度のことだがセミコンポータル集長氾跳二(hu━)にはごH忙の中、忌憚のないごT見と懇切tなh読を賜った。厚く御礼申し屬欧燭ぁ

\術コンサルタント r志田元孝


参考@料
1. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI)
日本文
2. D. Zhang, et.al, 「AI Index Report for 2021(4版)」、(2021/03/03)(但し本文中に記した日本語表「j(lu┛)」は元Electronic Journal社が使っていた言に倣って筆vがつけたもので、o式なものではない)
3. E. Strickland, “15 Graphs You Need to See to Understand AI in 2021” 、IEEE Spectrum Tech Alert (2021/04/22)
4. Elsevier Scopus
5. 例えば松_ l, 「人工(m┬ng)Δ録祐屬鬯えるか」、KADOKAWA刊 (2015)、中でもpp.60-61に「人工(m┬ng)Ω|のブームと冬の世cの繰り返し」が模式図と共に説されている。
6. Microsoft Academic Graph - Microsoft Research
7. arXiv
8. 麻杲k枝,「科学vをまどわす魔法の数C(j┤)、インパクト・ファクターの」、日本hb社刊 (2021/01/19)
9. 須藤靖, 「格けで問われるモラル」、朝日新聞・読書欄(2021Q4月24日)
10. 例えばr志田元孝、「\術v、研|vの層を(g┛u)に厚くする(sh┫)策を望む」、セミコンポータル (2016/06/14)
11. r志田元孝、「IoT・ナノテクb文の少なさ、これで良いのだろうか?頑張れ、日本!」、セミコンポータル (2018/06/18)
12. Taulbee Survey
13. SPIフォーラム 国内で立ち屬る半導ベンチャーたち、セミコンポータル主(h┐o) (2020/11/04)
14. r志田元孝、「AI・人工(m┬ng)EXPO2020(秋)に出tした日Uベンチャー企業の発tを曚辰」、セミコンポータル (2021/02/05)
15. 「3世代インテルXeonスケータブル・プロセッサの新情報/ソリューションをいち早くご紹介―インテル・データ・セントリック・イノベーション・デイ2021―Performance made flexible」、 Intel Corporation

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