さまこばのひとりごと

普段思っていることをつらつら書いていきます。

10年間働いた会社を辞めて、博士に進学してみる

電気・機械系の学部を出て、化学系の研究で修士を卒業した後、新卒で地元メーカーに就職し、10年間技術者としていろいろ研究開発をしてきました。会社の人間関係はよかったので、特に病むことはなく、平穏に暮くらしてまいりました。

もともといろんな分野をやってみるタイプだったのですが、2015年の秋ごろから当時世間でブームになりつつあった深層学習をやり始めました。プログラムが専門でもなく、cやc++とかしか触ったことがなかったので、pipってなんぞ?とか、型の宣言なしでいきなり変数を書くとかどうゆうこと?という感じの中、Chainerをインストールして動かしてみていました。

深層学習を試してみると、今までやってきた分野と違って、見えない可能性がたくさんある分、面白くなってきたのですが、そのころちょうど家庭を持つようになって、一人の自由な時間が少なくってきました。

元々睡眠時間を削ったりまでしてストイックに生きるタイプじゃなく、仕事と家庭と研究の3つを同時にこなすのは無理だと思ったので、妻に相談したところOKが出たので、研究の時間を確保するために会社を辞めて博士に進学することにしました。

入試を受けて自分はアカデミックというよりはエンジニア側の思想だと感じたので、学位とって卒業するかは正直微妙なところですが、自分なりに深層学習でいろいろやってみて、試した結果をなにかしらの形で発表できればと思ってます。

数年間研究した後については、深層学習関連のエンジニアとしてどこかで働けたらと考えています(氷河期になってなければですが)。東京は新幹線で2時間半かかり、まだ地方に就職先はあまりないと思うので、リモートワークなどできるところを探せていければと思ってます。

この歳でこのような時間を確保できたのは家族の支えはじめ、幸運なことだと思うのですが、この時間を最大限利用して、しばらく深層学習で遊んでみたいと思います。 

AI・機械学習・深層学習関連のベンチャー系企業 メモ

AI・機械学習・深層学習関連のベンチャー系企業(大企業除く)を調べてみました。各企業のWEBページやwantedlyでデータを集めてみました。個人的調べたメモなので、ぬけとかはたくさんあると思いますが、気にしないでください。

 

<株式会社Preferred Networks>

https://www.preferred-networks.jp/ja/

・設立年月 :2014年3月
・社員数 :100 人
・創業者:西川 徹(1982年生まれ)
◇備考、コメント
ディープラーニングの中では一番有名な会社だと思います
ディープラーニングフレームワークのChainerを開発 

 

<株式会社ABEJA>

https://www.abeja.asia/

・設立年月 :2012年9月
・社員数 :48 人
・代表者:岡田 陽介(1988年生まれ)

 

<LeapMind株式会社>

http://leapmind.io/

・設立年月 :2012年12月
・社員数 :40 人
・代表者:松田 総一(1983年生まれ)

 

<エルピクセル株式会社>

https://lpixel.net/

・設立年月 :2014年3月
・社員数 :30人
・代表者:島原 佑基(1987年生まれ)
◇備考、コメント
ライフサイエンス研究者向けクラウド型画像解析プラットフォーム「IMACEL」を開発

 

< 株式会社 PKSHA Technology>

https://pkshatech.com/ja/

・設立年月 :2012年10月
・社員数 :30 人
・代表者:上野山 勝也(1982年生まれ)
◇備考、コメント
2017年9月22日 マザーズ上場
上野山氏は東京大学松尾研究室にて博士取得 

 

 

<株式会社エクサウィザーズ >

http://exawizards.com/

・設立年月 :2016 年2月
・社員数 :15人以上?
・代表者:春田 真
◇備考、コメント
京大・阪大の研究者等と元DeNA会長の春田氏が共同設立

 

<株式会社UEI>

http://www.uei.co.jp

・設立年月 :2003年8月
・社員数 :20人
・代表者:清水亮(1976年生まれ)
◇備考、コメント
ベンチャーではないのかもしれません

 

<株式会社クロスコンパス・インテリジェンス>

http://www.xcompass.com

・設立年月 :2015年4月
・社員数 :27 人
・創業者:佐藤 聡

 

<Araya Inc.>

http://www.araya.org

・設立年月 :2013年12月
・社員数 :23 人
・代表者:金井良太

 

<マシンラーニング・ソリューションズ株式会社>

https://machine-learning.co.jp/

・設立年月 :2017年5月
・社員数 :?
・代表者:森山 雅勝
◇備考、コメント
最高技術顧問に理研AIP杉山将氏

 

<株式会社Ridge-i>

http://ridge-i.com/ 

・設立年月 :2016年7月
・社員数 :9 人
・代表者:柳原 尚史

 

 

ストレスチェックを公開して、ブラック企業を壊滅できないか

自分の会社でもストレスチェックが昨年行われて、最近結果が返ってきました。

「あなたはストレスをあまりかかえておらず、またストレスの原因となる要素もあまりないようです。」

予想通り可も不可もない結果が出てきて、まあそんなもんかなという感想でした。

 

とはいえ、

全企業でのストレスチェックの結果を公開することで、明らかなブラック企業を壊滅できないものか

と思うのです。

 

学生の頃、バイトをしていた飲食店は、社員にとってはまさにブラックでした。24時間営業だったので、月100時間の残業なんて序の口という感じでした。

会社の中で働けば、すぐわかるものですが、就職活動の時に内部の正確に知ることは難しいものです。また、一度就職してしまうと、転職にはそれなりのコストがかかりますし、ストレスを抱えながらもブラックな環境に慣れてしまうものだと思います。

なので、ブラック企業に就職して苦労している人を減らすためには、就職活動時に正確な情報を得られることが重要だと思うのです。

 

このストレスチェックで出てくるグラフなんて大部分の人にとってあまり意味はないと思いますが、企業単位で集計したものが公表されれば、この会社はあきらかにヤバイってのはわかるはずです。

 

この結果、明らかなブラック企業は淘汰されていき、普通の企業でも人材を確保するため、社員の働きやすさ高めるインセンティブがはたらくはずです。いわゆる働き方改革が情報を公開するだけで促進されると思うのです。

 

しかしながら、公表したとしても過労死がなくなるわけではないと思います。同じ部署であっても、上司との関係性によって、ストレスが非常に高くなる人と全然感じない人がいるものです。こういった場合、集計すると埋もれるので、別な方法でカバーしていく必要があると思います。