今日から3日間の日程で、沖縄工業の高校生6名が大学へのインターンシップに来ています。夏休み期間ということもあって授業がなかったり、先生や研究室配属組は学会出張等で不在の可能性も高いやらで「何をやってあげられるか」を危惧している部分もありましたが、皆さんのお陰でなんとかなりそうです。
今日終了した1日目は、予定していた模擬授業と計画立案、そしてゼミ見学や教員・先輩らへのインタビューも一度ずつはやれたのかな。予定時間を1時間近くオーバーしてるし、ほとんど休憩もとっていないはずですが、元気ですね。楽しんでもらえてるなら何よりです。
中日に当たる明日は懇談会を用意してみましたが、ちょうどいい塩梅になりそうです。
キャリア支援センター主催で気になる話題「沖縄の雇用の現状について by 沖縄労働局の村上さん」の講演があったので参加してきました。一般公開してなかったのか、講演会情報の告知は見当たらないか。
概要としては、雇用者と被雇用者の両方からの視点と、全国平均と沖縄平均とを見比べることで見える傾向のお話。基本的にはそれなりに大規模な調査に基づいた話で、例えば平成29年度 沖縄県労働環境実態調査報告書では、従業員数に応じて合計1万事業所へアンケート実施してたり、従業員へのアンケートは偏らないように1事業所からの回答者数を最大3名にするとかしてたりしてるらしい。
上記の図3-11「離職の理由」が下記で、個人的には待遇や長時間労働みたいなのを想定していたところ、実態としては「他に就きたい仕事があるから」がダントツで、これだけで約5割（複数回答で、だけど）。これは、就職時には企業名（よく聞くからとか）だけで選択して応募し、採用後に想像と違う業務でギャップを感じ、離職するケースらしい。理工系か否かとかバイアスかかりそうですが、その辺りの詳細は分からいっぽい。
2番目以降の「家庭の事情」や「体調不良」は、言われてみれば納得できます。長時間労働みたいなのは結果的に体壊して「体調不良」に含まれてたりするかもしれないけど、実際のところはよくわからず。
そんなこんなで「沖縄ならではの傾向」として、楽観的すぎるところがでてるのか分かりませんが、気になる側面だなと。ソフトウェアエンジニア系（限定でもない？）だと逆求人とかいろいろコンタクトの質や幅のバリエーションが増えてきてますが、これも業界毎に違うだろうし、いろんな分野・業界毎の人ら（企業も学生も）を交えて話を聞いてみたいな。
ロッキーチャレンジ賞の授与式と、「BodySharingに向けた研究と起業両面での挑戦」というタイトルでの講演会で琉大に来てました。相変わらず中身も話し方も面白いです。
ざっくりまとめてみると、、、
（写真アップロードしようと思ったけど、HTTPエラーになるな、、？）
恒例行事になっている、在学生らによる新入生向けLT大会#ieLT 新入生歓迎LT大会2018が終了しました。例年だと新入生10名もいれば良い方かなという感じでしたが、今回は30名強いたらしい。大教室でしたが先輩ら含めて大勢いたのでかなりの密度。授業より多い（遠い目）。後半には #ieLT がトレンド入りしてたようです。
ハウリングはともかく、マイクの音落ちしまくってる感じがしましたが、翁長さん情報ではどうやら物理的な問題があったらしい。マイクの電池入れるところの金具が折れかかってたっぽいのかな。週明けに対応してみるとのこと。
学生の学生による学生のためのイベントなのでかなり自由度高くて。今回は、
という形で調整・運営されてたようです。中心は4年次だったようですが、過去の経験のある院生からのコメントや、告知等雑多な手伝い等含めて幅広い学年が関わって動いていたようです。お疲れ様でした。
新入生も、いろんな意味で「高校までと違って学年の垣根がかなり低く、一緒に面白いことやろう！」という雰囲気を体感できたんじゃないかと思います。
発表の中ででてきた勉強会やらイベントやらのリンク一覧も書いとくか。
「新入生が入ってくる＝インストール大会の時期」ということで、毎年恒例の初期設定がシステム管理チームを中心とした先輩学生ら主導で行われました。ありがとうございます＆お疲れ様でした！
anacondaまで行くとは思ってなかったので、かなりスムーズだったのかな。去年そこまでやってないし。anaconda周りはpyenv経由でインストールしてあるだけなので、授業中に global 設定しておくのを忘れないようにしよう。
pyenv install 3.6.4 pyenv global 3.6.4 pyenv install anaconda3-5.1.0 pyenv global anaconda3-5.1.0 #まだ
あと、河野先生経由でJupyter使えるようにして欲しいというリクエストが。データサイエンス周りから強い要望が届いてるということで、こっちでの実習＆レポート作成的なこともやってみるか。去年は簡易チュートリアルで紹介したぐらいなんだよな。
最終日は一般セッションというか学生セッション（自然言語処理）に参加してました。IPSJ-ONEは学生に参加して欲しいので見送ることに。ちなみに日程的に丸かぶりなタイミングで言語処理学会の年次大会が開催されてるのですが、ブッキングしつつも情報処理学会側に一般セッション1件＋学生セッション6件もあるってすごいな。
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神谷さん発表にも2名から真っ当な質問貰えたので、それなりに面白い＆妥当なやり方になってるらしい。お疲れ様でした。
個人的に面白かったのは、、
辞書を用いたクラスタリングとその多重ラベル付け。データの一部を捨ててでも良いから「密度の高い部分をクラスタにする。密度が低い部分は捨てる」というスタンスの、DBSCANベースのクラスタリングをしてみたという話。それと、WordNetのsynsetで表現することで、語義曖昧性を解消するという話もありました。
確率的TF-IDFを用いた特徴語抽出と文書検索。SNSのように「文書サイズが小さく、更新頻度が高く、正確でない語彙もそれなりにある」ケースでの利用を想定しているとのことで、通常のTF-IDFだと、IDFが文書数増える度に計算し直す必要があるし、語彙が正確でないのでTFも計算しにくい。そこでTFをMAP推定し、それに基づいてIDFを推定してみたとのこと。TwitterみたいなケースでIDFが効果的かはおいといて、着眼点は面白い。
Wikipediaからの技術やサービス間の関係抽出。上位下位関係とか同義語を抽出したいのではなく、ある概念の使用例（Bag-of-Wordsが文書分類に使われるとか）や、その反対の関係を自動抽出したいという話。ざっくりと手動テンプレートで抽出した後、SVMでフィルタリング。まだまだノイズ多いし、多分抽出漏れも多数あるのだろうけど、ある程度抽出できてるらしい。一方で、instanceとsubclassとを区別したいのだったか、ちょっとそこは定義自体が曖昧じゃないのという部分もあり。
議論スキル向上のための発言の自動評価とその効果的なフィードバック。実際の討論中に「相手を評価する」というのはとてもコストが高い。そこで機械的に評価できる部分だけでも自動化しようぜという試み。また、評価に基づいた自動レビューというかフィードバック（どこそこが悪いのでここに気をつけようとか）も自動生成してて、出し方にも工夫してみたとのこと。
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個人的に面白かったのは、、、
ユーザモデルにもとづいて発言タイミングを決定するプレディクティブチャットボット。人間同士の対話では、実際には真面目に聞いてないけど相槌を打つ等、様々な状況下で「本当とは異なる発話」をしていることがある。それを推定したいという話。一種の嘘発見器みたいな話にも近そうだけど、やりたいことは推定できるようにした結果をチャットボットに活用したいらしい。
人物ベースの Seq2Seq モデルを用いた対話システム Deep EVE における小説中の登場人物らしい応答文の生成。「ホームズのように喋らせる」のように、ある物語に出てくる登場人物のように喋らせたいというのが目標。人物毎にコーパス用意してseq2seqで発話文生成してるらしいけど、単に文章入力するだけじゃなくて語義的な意味も活用することで未知語への対応も狙ってるらしい。ただ、コーパス5万文では全く足りてないらしい。ひー。
High Sierraになってからか、モニタの輝度自動調整がONになってて気持ち悪いのでOFFに。以前もそうしてたのがONに戻ったのか、OSアップグレード後の調子がよろしくないのかは思い出せず。
IPSJ2日目は、ビッグデータ解析実証実験（イベント企画）と一般セッションに参加してました。
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実社会データを統合・解析するというということで、実例6件の講演＋パネル討論という流れ。統合・解析するプラットフォームがEclipse経由（？）でも提供されてるらしい。あちこちでビッグデータ解析やられてるけど、それらを横断した解析が重要だということで、そのためのオープンなプラットフォームが重要だという話。
個人的には、スマートシティ（スマートライフ）は、目的関数の設計どうしてるかが気になる。表情認識と組み合わせてsmart adsとか言われても、気持ちは理解できるけど、うーん。広告自体は良いけど、広告流すこと自体が主目的になってるというか「これは嫌だ」とわざわざ反応し続けてやっても対応する気がない某Twitter Japan広告とか考えると、何だかんだと顧客のことは二の次だというスタンスが抜けきれないのだよな。スキーやワイナリーやあれこれ具体事例交えて面白いのは分かります。
神奈川県藤沢市等いくつかの都市で実証実験してる事例（筑波大学、東京大学、慶應義塾大学、藤沢市）についても紹介がありました。
筑波大学の「データ連携のためのストリーム処理基盤」では、メタデータ推定や欠損データ推定という話。例えば、時系列情報解析（例えば車両のプローブデータ）はするけれども、非常時には車両が通れなくなる等様々な要因で欠損データが多い。そこをソーシャルデータで補完したいが、生データはノイズだらけだしそもそも時空間情報が付いていないことも多い。そこで「Twitter位置情報推定」「ソーシャルネットにおけるプロパティ推定」とかして補完した上で、実データへリンクしようという話。
東京大学の「ドライブレコーダデータからのヒヤリハット探索のための3次元可視化インタフェース」は、取扱に注意が必要なデリケートな問題でもある「交通事故」を減らすことを目標とし、ドライバーが蓄積した実体験に基づく印象（どこそこは注意とか）は重要だが、それをデータから発見・可視化したいという話。分析結果をバス運転手らへのヒアリングとマッチングすると、比較的上手く抽出できているようにみえるとのこと。なお、以外なことに、雨とかの天候情報は多くの関係者が主張していたが、結果的には影響がない（入れても入れなくても変わらない）らしい。ビッグデータは重要だが、分析パターンは大凡出尽くしたのでは？ 次に情報処理学会が目指すべきはどこか？という問題意識は流石だよなぁ。
慶應義塾大学の「システム統合化基盤技術上の「シティアプリ」による社会課題解決」では、データを貯めるだけではなく、ライブで効果的に流すことが重要というポリシーで、その実例として「ゴミ廃棄量」を細かくリアルタイムで分析＆結果配信したいという話。ゴミ減量G1グランプリ。ゴミ廃棄量は現時点では撮影動画をSDカード保存->後日オフライン処理してるけれども、それをライブ解析＆配信したいと。ゴミ廃棄量はあくまでも一例であって、例えば何か蓄積したデータのどこかで不法等の何か問題があったとした場合、それが一ヶ月後とか相当後になってから発覚したとしても対応するのは困難。ライブで解析し、その結果を見れるようにすることが重要、とのこと。
自治体代表として参加していた藤沢市さんからは、担当者の経験に基づく「こうに違いない」を可視化できたのがとても重要。データ提供には相当苦労があるが、これからは必要な時代だと考え、いかにそうしやすくするかを考えることも求められているとのこと。
講演後の討論では、、、
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一般セッション。客観的評価でも西山くんの発表良かった（発表者の中で、唯一座長以外の2名から真っ当な質問＆コメント貰えた）のだけど、奨励賞受賞ならず。ま、仕方ないか。
個人的に良かった発表はCGによるレジン作品の制作支援かな。ただ、CGによる支援というよりは別アプローチが良さそうに思うのだけど、問題意識としては十分理解できるという意味で良かった。
学会出張といえば美味しい料理！
事前に調べて狙い撃ちすることもあれば適当にぶらついて見かけたお店に入るのもまたいとをかし。まだ時間早いし特に希望はないということでぶらつき、結果的には生ハム（店名）に決定。どれも美味しかったですが、個人的にはレバーペーストが一押しだな。
遠藤研最速記録だった先生の最速論文発表記録を塗り替えてやりました(ﾄﾞﾔｧということで、記録更新されたようです。何のことかというと、私自身が学生の頃は1997年（学部4年）の9月に学会発表デビューしたのですが、これが「3年次の3月に1回目発表」ということで大幅更新されたようです。スゴイ。初めての学外発表は今でも覚えてて、めっさ緊張してて何も見なくても話せる状態になるまで練習したのだよな。まだパワポもない時代で、OHPシート持ち込みですね（遠い目）。
この記録を塗り替えるのはそうそう無い気もしますが、学会に限定せず、学外発表という大枠でくくっちゃうと既に3年次の学生実験で優秀賞とかあるんだよな。これも私が学生の頃から考えるとスゴイ。いやはや頑張ってる人は頑張ってますね。おじさん今度ご飯奢っちゃおうかな。
情報処理学会 第80回全国大会に来てます。1日目は企画イベントに参加してて、結果的には全部プログラミング教育（プログラミング的思考教育）に関連する講演ばかりの一日でした。
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国策として小学生にプログラミング教育だかプログラミング的思考教育だかを目指すことになっているが、各講演者からの主張を交えた目標・達成方法についての討論を聞く形になってました。全体要約としては「新井先生無双」なセッション（誇張しすぎ）。
新井先生は、東ロボ〜RST周りの話から現状の義務教育問題への指摘。
柏市教育委員会の佐和副参事からは、国策として決定される前から実施している小中へのプログラミング教育事例。
日本STEM教育学会の後藤代表からは、より学びの効果が高くなるプログラミング教育について産官学で取り組んでる事例。
早稲田大学の齋藤先生からは、ツールが溢れているがどれがどのような学びに効果的なのか、統一的体系的な評価が乏しいことへの取り組み。
結論的な話（主に新井先生の主張）としては、、『現在の小学生はあれもこれもやれという中で更に追加でやるというのは無理筋。そもそも教科書を読めていない層が多く、偏差値との相関が高い。興味の有無や性差、スマホの利用時間等との相関はまったくない。読む力があるかどうかが重要。やることを削り、小学校では読解力（係り受け、同義文判定、推論、イメージ同定）の確立に注力すべきである。プログラミングに限らず何か特定の能力に欠けていたとしても、後日独学なり教育なりがスムーズに進む。』
ちなみに、プログラミング自体を否定している訳ではなく、プログラミング的思考（再現性のある手順書を書けるとか）を育成するために必ずしもハードとソフトは必要じゃないという立場とのこと。ハードとソフトがあることでより効果的に教育できるならやるべきだけど、それ以前の問題としてそもそも指示されてることを理解していないなら駄目だろう、と。個人的にも似たような考えを持ってますね。
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こちらはどちらかというと大学における情報教育中心なのかな。GEBOKが前回作成から10年経過したことに伴う改定と、今後の小中高に盛り込まれる情報系教育を踏まえた上で今後をどう位置づけるかといった話。会場での結論としては「目標毎に異なるのだから、違う話を混ぜないように目標を明確にしよう」、「知識体系だけではなく、何をどのように教えるべきかといったシラバス・教材例も含めるべきでは」みたいなところなのかな（多分）。
GEBOK自体は知識の体系化が主目的であることと、全大学生が身につけるべきコアを設計しているらしい（？）。それなら取捨選択が出てくるのは妙な気もしますが、必修科目と選択科目ぐらいの位置づけなのかな。大学学部学科毎に目指す人材像が異なるので、コアといっても難しいだろうというのは理解できます。
個人的には、大学でOfficeの使い方やるのは意味がわかりません。既に高校、場合によってはそれ以前でもやってるよね。だけど国内全大学にアンケート調査する限りではまだまだそっちに時間取ってるところが多いらしい。どのぐらい時間かけてるか分かりませんが、琉大も共通科目としてはやってるよね。調べられない、（Officeレベルの）問題解決への道筋が描けないのなら問題で、そこを教えるなら分かります。そうじゃないなら分かりません。ちなみに、ある大学では学部問わず一律でOffice教えるのは辞めたけど、特に問題でなかったらしい。状況としては、できない学生はできないままだし、無料講習用意しても来ないし、大学生協で提供してる有料講座に参加してどうにかしてる、らしい。あはは（乾いた笑い）。
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基本的にはタイトル通りの「小中高で育む情報活用能力」の総まとめ。そこへの協力もあるけど、それと同じぐらい『2024年度には，新学習指導要領の内容で学んだ生徒が高校を卒業する．この生徒は，全員がプログラミングの経験を含む高い情報活用能力を持っている．これを受け入れる大学も社会も対応を迫られることになると予想される』ということで、それを踏まえた教育どうするの？という問題提起なセッションでした。ただ、時間不足でQ&Aとか討論は盛り上がらなかったのが残念。一応、明日続きがあるらしい。
こんな感じのオープンな自習室欲しいよね。写真撮ったのは学生いないですが、別の場所では普通に学生らが議論やらしてました。
今日は「音声言語処理の研究と教育35年」というタイトルで、高良先生の最終講義。1期生含めて卒業生らも集っていました。
文字の言語もそうですが、音声言語もほんと不思議なことだらけで。その不思議に工学的に迫るという思いが伝わる講演＆実演。面白いです。途中で質問当てられた際に正答してしまったのだけど、予定ではわからなかった時用のものがあれこれ用意されてました。ごめんなさいw
データ解析コンペ、準優勝ゲットできたらしい。お疲れ様でした！ QT https://t.co/LqB5nRl0dU pic.twitter.com/jZPcjNRkIQ
— Naruaki TOMA 温泉旅行… (@naltoma) February 24, 2018
12月末開催の中間発表では見通し良さそう？とか書いてましたが、そこまで甘い想定でもなくJIMS合同部会で準優勝したようです。おめでとうございます！
流れが複雑なのと表に公開されてる情報が少ないので軽く全体像を説明すると、学生募集した記事にあるように、
こんな感じで、今回の準優勝は「4つある合同部会の1つに参加し、準優勝した」という位置づけになります。こう書くと大したことない気もしますが、全国の大学生や某総研等民間企業からの参加もある中での準優勝です。スゴイです。今回頑張った学生と宮田先生が。
ちなみにそのあたりの情報も表に出てないので書いておくと、今回参加したチームは次のような構成でした。まだ最終発表が残ってますが、準優勝おめでとうございました！
チーム名: Team Ryukyu
メンバ
機械工学科: 宮田先生、棚原慎也(M1)、石垣博章(M2)、兼城享平(M1)
＊具体的に作業したチーム。
情報工学科: (遠藤先生、岡崎先生)、當間、大城海斗(M1)
＊大城くん含め、今回はアドバイザー参加。
P.S.
昨年度も予選通過までは行ったのですが、最終発表では落選でそこまででした。昨年度も頑張ってたんだけど、ある意味で頑張りすぎたというか、昨年度は機械チームで2案、情報チームで3案ぐらいのサブテーマ盛り込みまくった内容のまま最後まで進んでしまったのがネックだったのかもしれません（當間個人の妄想）。各々面白い分析結果が出てきたので捨てるのは勿体無いかったんだよな。