FC2ブログ

子供の落書き帳 Remix

15/4/13:ひと月に一度更新するブログになってしまっている

Developers Summit 2018 感想。ここでしか聞けない講演がたくさんあった
2018/02/24(土) 21:28:36

2018年2月15・16日に開催されたDevelopers Summit 2018に両日とも参加しました。

講演関連資料は以下。
デブサミ2018、講演関連資料まとめ:CodeZine(コードジン)
デブサミは去年から参加した。去年は1日だけ、今年は2日とも参加。
今年は去年と違って、リアルタイムでTogetterにまとめたり、言及しているブログ記事を積極的にまとめたりしている。翔泳社の本気がうかがえる。

gajoen.jpg



参加した動機


IT系のの大規模カンファレンスは色々あるが、RubyとかPythonとかScalaとかの開発言語、もしくはAndroid・iOSに関するカンファレンスが多い。しかし、俺が仕事で使うメイン言語はC/C++であり、そういうカンファレンスは無い。全然ない。だから「業務で使う技術そのもの」のカンファレンスに行くことはできない。
しかしデブサミは特定の言語や技術領域に絞らない、「ソフトウェア開発なら何でもあり」と間口の広いイベントである。だから俺でも参加しやすいのだ。あとは……技術特化では無い「エンジニアの生き方」カテゴリのセッションがあるところですかね。エモい話が聞けるので、悩める子羊たる俺には向いているのです。
イベント行ったら感想ブログ書くまでがイベントだよね、というわけで書きます。


すごく長くなってしまったので、聞いたセッションの一覧を目次代わりに最初に書く。

【15-C-1】 カイゼン・ジャーニー ~たった一人からはじめて、「越境」するチームをつくるまで~
【15-A-2】 Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェントアプリケーションの構築
【15-A-L】 ゼロから始めるエンジニア採用。虎の穴が0人から10人の仲間を集めるまで
【15-A-3】 自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援
【15-A-5】 将棋プログラムPonanzaにおける強化学習、ディープラーニングとその先
【15-B-6】 「技術内閣制度」2年間やってきて得られた事とこれから ~開発チーム横断での技術課題解決、技術力強化、エンジニア文化醸成
【15-B-7】 夢は正夢〜「野球エンジニア」になるまでの歩み
【16-A-2】 ヤフーを支える社内システム
【16-D-3】 クラウドで科学技術計算を始めよう!~変わる技術と変わらない価値~
【16-E-4】 残業ゼロで開発スピードが10倍に!もう元の開発体制には戻れないデンソー流のアジャイル開発
【16-A-5】 「自分」をまるごと活かす!私が“CRE”というキャリアを選んだ理由
【16-B-7】 企業がAIに本気で取り組むための組織づくり


【15-C-1】 カイゼン・ジャーニー ~たった一人からはじめて、「越境」するチームをつくるまで~



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】市谷 聡啓さんのブログ
より 問いかけを得るジャーニーに出よう。 - The Dragon Scroll
【スライド】カイゼン・ジャーニー Can we change the world?
カイゼン・ジャーニー ボクが越境できたわけ // Speaker Deck
【感想】
・俺が講演開始ギリギリに着いたせいで、最初のセッションで意識がデブサミモードになり切っていなかった
・遅く就いて後ろ側の席だったので前の人の頭でスライドが見えない
・話す内容量とスライドが多い。必然的に速めに話してる
・話の構成が、2つのストーリーを行き来しながら進んでいく構成だったので咄嗟に追いづらい。
という理由で追いつけず、消化不良ぎみ……これは倍の長さを取って講演したほうが良かったのでは。

「カイゼンジャーニー買うか悩む」とツイートしたらてぃーびーさんに光速で捕捉(fav)された。氏が数日前に読んでたのをTwitter上で目撃してたので、「まぁあの人が買って読んでる本ならハズレはないだろ」と思いつつ購入。サインもしてもらった。今の俺は組織論より技術習得に力を入れたいので、もうちょいしたら読みます。パラパラ見た感想だけど、セッション同様に内容ギッシリだな!(1ページあたりの文字数が多い)

【15-A-2】 Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェントアプリケーションの構築



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築 | S/N Ratio (by SATO Naoki (Neo))
【スライド】[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築

【感想】
「北海道大学のeラーニング教材の文字起こし」「ジョン・F・ケネディ暗殺事件の関連文書の公開」「離島での野鳥調査」と言った事例紹介が興味深かった。

あと「Microsoftのクラウド用のデータセンターはセキュリティ万全だぜ」というビデオが途中で流れた。MSのセキュリティって実際のところこうなってるんだ、というのが分かって面白い。
Discover World Class Security at Microsoft’s Datacenters - YouTube


【15-A-L】 ゼロから始めるエンジニア採用。虎の穴が0人から10人の仲間を集めるまで



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】Developers Summit 2018 出展レポート - 虎の穴 開発室ブログ
【スライド】デブサミ2018ランチセッション「ゼロから始めるエンジニア採用。虎の穴が0人から10人の仲間を集めるまで」 by 株式会社虎の穴

【感想】
とらのあなの店舗にはいつも世話になってるので「どんなものかな」と行ってみたわけですが、期待以上のプレゼンだった。
「新規事業を開発するのにエンジニアが必要だが、エンジニアがいない!」というところからの出発。
しかし「エンジニアがいないのを逆手に取って、『文化づくり』『採用』に興味のあるエンジニアにアプローチした」という作戦を取った。
「『オタクなエンジニア来たれ!!』というコンセプトで一点突破した。ついにはエンジニアでない人まで応募してくるようになったので上層部から『やり過ぎだからやめようか』と止められたけど、それでもオタクにこだわった」と言っていたw
講演者の机の上には同人誌が積んであるらしい。Webエンジニア募集なんで俺の経歴と合致してないけど……ここで働いたらめっちゃ楽しそうだなと思った。
オタクなだけではなく、Trello・Slackなどのモダンな開発ツールを導入、社内/社外勉強会も定期的に実施するなど、技術向上にも注力している。togetter上でも、全体的に好感度が高い感想が多かった。
【デブサミ2018】15-A-L「ゼロから始めるエンジニア採用。虎の穴が0人から10人の仲間を集めるまで」 #devsumiA #devsumi - Togetter

【15-A-3】 自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】ファクトチェックを支援する技術的な取り組みについてデブサミ 2018 #devsumi でお話してきました - k11i.biz
【スライド】#devsumi 自然言語処理・機械学習によるファクトチェック業務の支援 // Speaker Deck

【感想】内容は別の記事でまとめたので参照してください。
デブサミ2018 自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援 子供の落書き帳 Remix
SNSやブログ周りの話は好きで、学生のときはSocial Media Weekに自主的に行っていたほどである。自然言語処理の技術にも関心があったし、加えてファクトチェック/フェイクニュース関係の話にも興味があったので、話を聞けてよかった。技術の力でファクトチェックがもっと簡単になって広まることを期待したい。


【15-A-5】 将棋プログラムPonanzaにおける強化学習、ディープラーニングとその先



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】無かったので会社のプレスリリースを載せておく。
HEROZエンジニア 大渡勝己が Developers Summit 2018で登壇いたしました! | HEROZ株式会社(ヒーローズ) | AI Revolution 人工知能(AI)で世界を驚かすサービスを創造
【スライド】Google検索したら似たスライドが出てきたのでリンク貼っておく(共通部分も多いが、今回のデブサミではない)。
Ponanzaにおける強化学習とディープラーニングの応用

【感想】
最初、Ponanzaのメイン開発者である山本一成さんが来ると勘違いしていて「あれ山本さんじゃ……ない……?」ってなった。
普通の経路探索は理詰めで可能性を列挙する「大人の知能」、ディープラーニングは鋭い感性と直感を持つ「子供の知能」と考えて、その融合を目指したそうだ。
「大富豪や麻雀のようなランダム性のあるゲームは、ランダム性のある棋譜(相当)を生成しやすい。一方で、将棋や囲碁は逆にランダム性が一切ないので、対戦棋譜がランダムにならず、却って学習が難しい部分がある」という話があった。なかなか直感に反してて面白いなと思った。


【15-B-6】 「技術内閣制度」2年間やってきて得られた事とこれから ~開発チーム横断での技術課題解決、技術力強化、エンジニア文化醸成



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】なし
【スライド】「技術内閣制度」〜2年間やってきて得られた事とこれから〜 #devsumi

【感想】
ここまで長いこと聞き続けていたので、半ば息抜きのつもりであんまり期待せず聞き始めたが、後悔した。とても良いセッションだったと思う。
スライド最初のページに「エンジニア文化醸成」とある通り、どうやって技術的な文化を育てていくかに関する話である。
特に重要だなと思ったのは、26ページの「技術内閣制度という枠組みを作ることで 経営陣の技術への関心の高さがエンジニアたちに伝わる」という部分である。
すなわち、技術内閣制度を導入することで、エンジニアたちが「おっ、うちの経営陣は『技術が大事だ、技術を伸ばしていきたい』と考えてるんだな」と思うのだ。
ここで注意すべきは、ジャストシステムの社員数である。17年3月時点で連結346人。従業員346人の会社でも、ややもすれば「うちの経営陣は何を考えてるのか分からない……技術のことをちゃんと大事にしてるのかな?」とエンジニアが思ってしまうということだ。
つまり従業員が数千人・数万人の企業は、なおさらエンジニアと経営者の意思疎通が困難になるのである。というか俺がこの状態だ。経営者が技術に対してどう思っているのかまるで分からん。
あと、講演が上手いと思った。(スライドの枚数は少なめ、話し方はゆっくりで語りかけるようにしゃべる)

参考リンク:
投稿数が7倍に。ジャストシステムの若手チームが取り組んだ事業部間の情報共有 - Qiita Blog
エンジニア育成のための具体的な取り組み | JustSystems | 新卒採用


【15-B-7】 夢は正夢〜「野球エンジニア」になるまでの歩み



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】「エンジニアの生き方」について、野球代表として話をしてきました(notセルフプロデュース) #devsumi2018 - Lean Baseball
【スライド】野球エンジニアになるまでの歩み〜夢は正夢 #devsumi // Speaker Deck

【感想】
最初に「機械学習エンジニアになりたい人は?」で挙手したけど気づかれなかった。遠慮しながらの恐る恐るだったからか……! まぁ半ば「今のキャリアにモヤモヤしているが、なりたいものがない(スライドより引用)」状態とも言えるわな。

他人事の事例を見聞きして消耗するな
印象に残ったのはこれ。あんまり聞かない言説だと思う。「情報収集! インプット大事!」という話は聞くことあるけど。
かと言って、「他人との関係を断って一人でやれ」と言っているわけではない。スライド中でもコミュニティでの活動に何度も言及していて、他の人と関わっていく必要性・重要性は主張していた。
問題は「自分でコントロールできない部分(他人・自社)で一喜一憂して消耗する」ことである。

後日、10年以上前、俺が高校生のときに読んだ本を思い出した。大学受験生に向けた勉強法を説く本だ。

気がメゲそうなものは見ないようにする。自分の気持ちは自分でコントロールすることも大切だ。(中略)模擬試験の成績優秀者ともなると顔を知らない人ばかりだ。こんな情報はほとんど意味がないだけではなく、気が滅入るぶん見ないほうがましだ。(p.94)

確かに、模擬試験の成績優秀者リストを眺めて「この人は××点も取ってる……それに引き換え俺は……」と落ち込んでいても学力は上がらない。そんな無意味なことするより英単語でも覚えてろよ。
今のインターネットでは「成績優秀者の氏名」よりもずっと詳細に、IT関係の情報が大量に流れている。エンジニアはこうすべし、このツールがマジ最高、云々。でも本質的には、成績優秀者リストとそう変わりはないのだ。そこから得るものがあるのならば良いが、「それに引き換え俺は……/自社は……」とやってる暇があったらコードを書こう、という風に理解をした。

セッションの最中に「でも、それを言ったらこのセッションが『聴衆自身とは無関係な他人事』になっちゃって、自分の講演を自分で否定することになるのでは……?」とボンヤリ思っていたら、スライドの最後でこの話を綺麗に回収をしていて、「論理的に正しい……!!!」と謎の感動をしてしまった。



【16-A-2】 ヤフーを支える社内システム



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】なし Yahoo! JAPAN Tech Blogに記事が出てくるんじゃないかと思うけど。
【スライド】ヤフーを支える社内システム #devsumi 16-A-2

【感想】
良かった。Yahooが紀尾井町に移転したときに、情シスがCADを使って図面から考えたのは驚き。
必要なものは自分たちで作ってしまうという文化……これすなわち「IT業界のTOKIO」とのことw


【16-D-3】 クラウドで科学技術計算を始めよう!~変わる技術と変わらない価値~



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】なし
【スライド】クラウドで科学技術計算を始めよう! // Speaker Deck

【感想】
惜しかったなぁ……
ナビエ・ストークス方程式をわざわざスライドに書いて、その離散化方程式を書き下してきたので「お?これはガチな技術計算の濃い話が聞けるのか!?」と期待してたら
「数学苦手な人いますかー? そういう人がどうやって数学を勉強すればよいかというと、大学の教科書をオススメします」という話に移ってしまい
「え……そっち行っちゃうの? 深い話をしたいのか易しい話をしたいのかどっちなんだよ……ターゲットがどっちつかずで中途半端だよ……」と思ってしまった。微妙。


【16-E-4】 残業ゼロで開発スピードが10倍に!もう元の開発体制には戻れないデンソー流のアジャイル開発



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】
【スライド】【16-E-4】残業ゼロで開発スピードが10倍に!もう元の開発体制には戻れないデンソー流のアジャイル開発

【感想】
会場めっちゃ混んでた。立ち見だけで100人いるんじゃないかってくらい。スライドのはてブ数もずば抜けて多いし、アジャイル開発が最近のブームなのかな?
講演者が元NECの人と元東芝の人。
元NECの人が言ってた言葉が、スライドに出てないけど大事だと思ったから残しておく:
「10年ほど前にiPhoneが出たとき、私はこれは素晴らしいと思って社内レポートを書いたんですよね。そしたら社内の携帯電話開発の責任者に呼ばれてカンカンに怒られまして。『あんなものは大したことない、携帯は性能を追い求めていれば良いんだ』と。その後NECは携帯の開発を止めてしまいました。今回は同じ轍を踏まないように、自動車の業界に変革が起きつつある今、デンソーとして先手を打っていかねばならない。ただの部品メーカーではなく、サービス・プロバイダへと変わっていく」
最後にデンソーが及川卓也氏と技術顧問契約を締結したと発表があり「本気だ……デンソーは本気だ!!」と震えた。


【16-A-5】 「自分」をまるごと活かす!私が“CRE”というキャリアを選んだ理由



【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】デブサミ2018で登壇してきました #devsumi - えいのうにっき
【スライド】「自分」をまるごと活かす!私が“CRE”というキャリアを選んだ理由/devsumi2018-cre // Speaker Deck

【感想】
長期的な目標について
1日め最後の「野球エンジニア」のセッションもこのセッションも、自身の過去を振り返りながら話すスタイルだったのでよく似てる。

2人の共通点であり俺がすごいなと思った点は、長期的な目標に向けて継続的・戦略的に行動したことである。
はてなのa-knowさんにとっては「はてなで働く」ことが長期の目標であった。4度目の応募で合格・入社している。最初に「はてなで働きたい!」と思ってから約8年が経過している。8年……!「このまま今の会社にいてもはてなには行けそうもない、まず一度転職しよう」と転職するということもしている。
ネクストベースの野球エンジニアさん……shinyorkeさんにとっては「野球エンジニアになる」が長期目標であった。2015年頃の時点で、5年後である2020年の「なりたい姿」を描き、そこに向かってキャリアを形成している。最初がITコンサルだったので「2018年くらいまでは事業会社にいて、ビジネスの回し方を覚えておきたい」と転職を決め、その後何度か転職して現職に至る。

長期的な目標は喩えて言えば、北極星のようなものだ。途中で回り道することはあっても、ずっと変わらずそこにあって、自分の進む方向を指し示すもの。……北極星だと決して辿り着けないのが難点だが。
そして目標に向かって、長期的な情熱を維持して行動し続ける、これすなわち「やり抜く力=GRIT」である。
音ゲー上達のコツは何か? 成功の鍵「やり抜く力」の研究から考える 子供の落書き帳 Remix

対して俺は行き当たりばったり感が強いというか……風向き任せに漂っている感じだ。今はある程度、競技プログラミングをやっているが、それも「何となく面白いから」であって「長期的な目標を達成するために」ではない。何かのきっかけでやる気がなくなったら、だんだんと離れていくだろうな。
そういう長期的な目標/夢ってどうすれば見つかるんですかね。まぁ色々と手を出す中で見つけていくしかないかー。ちょびっとメモ。はい。


【16-B-7】 企業がAIに本気で取り組むための組織づくり




【イベントページ】こちら
【講演者ブログ記事】なし
【スライド】なし?

【感想】
講演者が2人だがパネルディスカッションがあるわけではなく、Rettyの人とビズリーチの人がそれぞれ自社の取り組みを話していた。
参考:
Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
AI人材に必要なもの [4] ビズリーチ 竹内氏、菅谷氏 - 「今は感情も考慮」|ソリューション|IT製品の事例・解説記事

Rettyの機械学習の活用例の一つに、「飲食店の紹介写真の中で良いものを機械学習で選び出す」プロジェクトがあった。
最初はクラウドソーシングに頼んで人手でやってもらおうとしたけど、「美味しそうな良い写真とは」という定義づけができなくて断念。
そこで機械学習でやることにした。フレームワークはKeras、TensorFlow 物体の検出アルゴリズムはDarkNet、YOLOを使用している。
2つの写真を並べて「AIが選んだ、美味しそうな写真はどちらでしょう?」クイズが発表途中であった(スライドは撮影禁止だったので、おそらく公開されることは無いと思われる。)
これによって顧客の流入が上がった(具体的にはお店に予約を入れる率だったはず)
スポンサーサイト



  1. 2018/02/24(土) 21:28:36|
  2. 未分類
  3. | トラックバック:0
  4. | コメント:0

デブサミ2018 自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援
2018/02/19(月) 00:28:55

2018年2月15日 Developers Summit 2018にて
【15-A-3】自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援(小宮 篤史 [スマートニュース])
内容メモ。現場での実況ツイートを元に一部修正。

Devsumiセッションのページ
「自然言語処理・機械学習を活用したファクトチェック業務の支援」 #devsumiA #devsumi - Togetter
講演者のSpeakerDeckはあるけど講演のスライドは上がっていない。
Presentations by KOMIYA Atsushi // Speaker Deck


ファクトチェック・イニシアティブ、東北大学の乾・岡崎研究室、スマートニュースらが共同でファクトチェック支援システムを運用している。

背景


フェイクニュースとは:意図的に虚偽の言説が含まれている情報
2016年アメリカ大統領選挙で蔓延した
ファクトチェック:事実として正確かどうか検証すること
「この発言は事実に照らして真です、嘘です」とか

フェイクニュースとファクトチェックは対にして語られがちであるが、しかし
ファクトチェックの対象となりうるのはフェイクニュースに限られない
・報道機関のニュース
・政治家や有識者の発言
・ネットメディア(医療系まとめサイトとか……)
・SNSで一般人の投稿内容
 例として最近の台湾地震、募金関連のツイートがある→Buzzfeed 台湾の地震を受けた寄付金デマ 本人は誤り認め、謝罪「インターネットの怖さを痛感した」

ファクトチェックの内容
正しいか、間違っているか を判別するだけがファクトチェックではない
・対象の言説は何か?一部か全体か?
・検証結果
・結果に至った根拠

ファクトチェックの国内外の現況


海外
・snopes 1990年~
・politifact など
・crosscheck フランスとイギリス
日本
・GoHoo 草分け的な存在
・朝日新聞は割りと力を入れ、特設記事を掲載
・2017年衆議院選挙 FIJ ファクトチェックプロジェクト

ファクトチェックの工程


発信情報 いろいろな媒体から人が発信した情報
↓  機械で検索・フィルタリング
探索情報 機械的に捕捉された情報
↓  人力  
端緒情報 ファクトチェックの対象となりえない、必要性がないものを除外したもの
↓  人力
ファクトチェック記事

探索情報→端緒情報の割合が非常に少ない。
探索情報が1000あっても、端緒情報は数件
絞込に人手がかかるのが課題

ファクトチェック・イニシアチブ


活動方針の一つに、ファクトチェッカーを支援する仕組み作りがある
ファクトチェック業務をテクノロジーで支援して効率化を図ろう
プロジェクト内での各機関の役割
東北大学:自然言語処理、機械学習でアルゴリズム開発
smartnews:システムの構築運用

テクノロジ系の先行事例
check
GitHubにのissueみたいな感じで複数のチェッカーがコミュニケーションを取る コラボレーションツール
Google検索結果に「ファクトチェック結果 FALSE」とか出てくる
claimbuster 文章に対してファクトチェックの価値の有無を判断

ファクトチェック支援システムの構成


ツイートのうち、URL言及・リプライを収集する
探索情報は1日数千件発生する
まず「確認する価値のあるorない探索情報」を判別できればいいよね
テキストを入力して、端緒情報の可能性を表す確率を出力する機械学習ができれば良いよね
記事(URL)ごとにツイートを名寄せ?集約する方針
ファクトチェックの結果は次回の学習に回す

※あとで画像を入れる

ツイートに対する前処理
記事タイトル除去:一部省略する人いるし完全一致では不可。編集距離を見つつ除去
ハッシュタグ除去
形態素解析MeCab、原形に変換
新聞社名などをストップワードとして除外処理
word2vec embedding
モデル学習
学習はLSTM →softmax
フレームワークはkeras, TensorFlow
論文が公開される予定なので、詳細は論文を参照


web console ファクトチェッカー向けに提供 UIが大事
collector TwitterAPIからツイートを取得
 「嘘」「フェイク」とかで検索して常時取得
 新聞社アカウントに対するリプライを取得
Learner 各種モデル構築
Predictor アルゴリズム変更に備えて予測部分を切り離す

インフラはGCP、Docker、kubernates
現在、実証実験をしつつ改善しているフェーズ
FIJに対して参加・支援をよろしくね!
参加・支援するには – ファクトチェック・イニシアティブ
  1. 2018/02/19(月) 00:28:55|
  2. 未分類
  3. | トラックバック:0
  4. | コメント:0

うわっ…私の年収、低すぎ…? 情報系(IT系+α)企業の30歳平均給与のランキング
2018/02/11(日) 21:40:16

適当なタイトルですみませんごめんなさい。
shock_woman.png
口を抑えてショックを受けている女性のイラスト | いらすとや

元にしたデータは、以下の2つの記事。
30歳年収「全国トップ500社」ランキング | 賃金・生涯給料ランキング | 東洋経済オンライン
30歳年収「東京都トップ500社」ランキング | 賃金・生涯給料ランキング | 東洋経済オンライン

この中から、IT系(SI、Web、ソフトウェア開発)と電機、コンサル、半導体、工作機械あたりの業種を抜き出した。
正直に言って、選別の基準はそれほど厳格ではなく一定していない。
(一応、情報系の学科の学生が行きそうな企業という基準で選んでいる。IT系に限っていないのはそのせいだ)

30歳年収の算出方法について。東洋経済オンラインのサイトには「有価証券報告書(2015年6月期~2016年5月期)の公開データと、厚生労働省が調査・公表している「平成26年賃金構造基本統計調査」を基に試算した。業種分類ごとに賃金カーブを算出し、それを各企業の平均年収と年齢に当てはめて試算した。」と説明がある。
これにより、調査対象は日系の上場企業に限られる。
野村総合研究所はあるけど、日本総研とか大和総研は上場していないから出てこない。外資系のIBMやアクセンチュア、GoogleやMicrosoftなども出てこない。
あとはネット系の日本企業で非上場の大きい会社ってあったっけ、DMMあたりか?

また、元になる平均年収の数値は子会社を含まず、親会社の従業員のものであるようだ。
「平均年収」を大きく見せるカラクリとは? 就活生は注意が必要 - エキサイトニュース(1/3)
「純粋持ち株会社は本社の中枢機能を担う社員のみで成り立っているケースが多く、年収が製造現場などの実態より上振れる傾向にある」という理由で、純粋持株会社(ホールディングカンパニー)は集計から除外しているとのこと。
また「東京都」のランキングは、本社の所在地が東京都の企業だけをランキングにしている。

下の記事では30歳に換算せずに、IT系の平均年齢と平均年収をそのまま載せている。
IT系上場企業の平均給与を業種別にみてみた 2017年版[前編] ~ スタートアップ/ネット系、ゲーム/モバイル系、メディア系 - Publickey

30歳平均年収ランキング



前置きが長くなったが、該当企業の一覧は以下の通り。本当は表で書きたかったが、表にするとレイアウトが崩れるのでプレーンテキストだ。全企業の中の順位、企業名、30歳の推定平均年収の順である。


9 ファナック 1010
20 野村総合研究所 867
32 任天堂 810
44 日本オラクル 765
59 サイバーエージェント 743
62 ディスコ 740
69 三菱総合研究所 731
81 トレンドマイクロ 717
85 横河電機 711
87 DeNA 709
94 ソニー 703
104 オービック 696
113 KDDI 690
120 ジャストシステム 684
143 GREE 665
152 日立製作所 660
155 Gunosy 658
161 NTTドコモ 656
162 チェンジ 655
178 LINE 643
179 ミクシィ 642
200 三菱電機 634
204 新日鉄住金ソリューションズ 633
204 アカツキ 633
211 NTTデータ 632
211 シスメックス 632
227 楽天 628
231 DMG森精機 626
234 日立ハイテクノロジーズ 625
240 村田製作所 624
254 メタップス 619
279 ソースネクスト 610
285 カカクコム 609
305 NEC 605
305 兼松エンジニアリング 605
325 伊藤忠テクノソリューションズ 601
334 富士通 600
382 スタートトゥデイ 590
388 セイコーエプソン 589
388 オムロン 589
388 クックパッド 589
388 IHI 589
416 カシオ計算機 584
416 ニコン 584
443 LIFULL 579
448 ワコム 578
465 データ・アプリケーション 575
468 キヤノン 574
468 ブラザー工業 574
471 ワイヤレスゲート 573
471 FRONTEO 573
486 フィックスターズ 570
486 東芝テック 570

ここまでは全国ランキング。これ以降は東京都の企業を母集団とした順位となる。
なお全国ランキングで500位の会社は東京都ランキングでは339位である。
500社のうち約3分の2が東京都。いかに東京都に集中しているか分かるな。

345 NTTデータイントラマート 566
352 ブレインパッド 564
352 オービックビジネスコンサルタント 564
352 イグニス 564
352 ドリコム 564
359 ヤフー 563
375 コロプラ 561
375 パイオニア 561
383 インフォコム 559
383 ジャパンディスプレイ 559
389 アイティメディア 558
397 明電舎 555
412 モルフォ 552
419 富士電機 551
419 ルネサスエレクトロニクス 551
429 ユーザベース 549
432 コニカミノルタ 548
448 ACCESS 545
459 VOYAGE GROUP 543
463 GMOペイメントゲートウェイ 542
463 クラウドワークス 542
463 アイリッジ 542
473 ソネット・メディア・ネットワークス 540
488 OKI 537
497 インテリジェントウェイブ 535



「平均年齢・平均給与」は上場企業が公開せねばならないものだが、そこから30歳給与に換算するには「平成26年賃金構造基本統計調査」の結果を使っている。これは、以下のことだと思われる。
賃金構造基本統計調査 平成28年賃金構造基本統計調査 一般労働者 産業中分類 | ファイルから探す | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口
表示されている産業中分類は全部で15分類である。
その中に「情報通信業」というカテゴリーがある。上に挙げた中で、メーカー以外の多くの企業は大体これに入ってしまうんじゃないか……分類が荒すぎるんだけど、これで分析して大丈夫なんだろうか。
例えばNTTデータもクックパッドも多分「情報通信業」に分類されているんだと思うけど、想像では両者の賃金カーブって結構違うんじゃないか……?


感想など……


いわゆる総合電機を見ていくと、ソニーが703万円、日立製作所が660万円、三菱電機が634万円の順になっている。ソニーは他の大手電機メーカーと比べても給料が一段高いと聞いたことがあるけど、確かにそうなっている。日立製作所のVorkersを見てみたけど30歳前後の年収を「600万~700万円」と答えている人が多い。660万という推測値が大きく外れているわけではないように見える。NECと富士通は600万円程度でだいぶ遅れを取っている。

次にメガベンチャー企業を見てみると、サイバーエージェント・DeNA・GREE・LINEという順になる。……その中にGunosyが混じっているのが、かなり異彩を放つ。設立は2012年11月だから、設立してからまだ約5年しか経ってない会社なんだな。現在の連結社員は120名程度。そんな短期間でこの位置に来てるのがすごいな。

その下、ソーシャルゲームの開発会社であるアカツキもずいぶん高い。2010年6月設立・連結社員220名程度と設立間もない会社だが、売上高がビックリするくらい伸びている。アカツキが急速に成長してることと、給与水準が高いことって関係あるのかな?

その後に楽天が出て来る。628万円。上記のメガベンチャーと同じくらいなのかと勝手に思ってたけど、やや違うみたい? ちょっとVorkers見てみたけど年収を具体的に書いた事例が少なくてよく分からなかった。
大手Web系で言うとヤフーが妙に低いのは何なんだろう? 全国ランキング500社には入ってこない数値である。

ここまで感想を適当に書いてきたけど、給与あげたいですね。(月並みな感想)
30歳くらいの友人知人の年収を推定するのに使えば良いと思います。
それでは。
  1. 2018/02/11(日) 21:40:16|
  2. 雑記
  3. | トラックバック:0
  4. | コメント:0

2018年の目標
2018/02/04(日) 22:12:22

2017年の振り返りをしたことだし、2018年の目標を考えることにする。
2017年振り返り 子供の落書き帳 Remix
実現性をガン無視して適当に目標を立てるだけなら簡単である。しかしながら、目標を立ててそれを達成するためには、それに応じた時間と労力を費やさねばならない。その目標のために自分がどれだけのリソースを出せるかを考慮に入れると、適切な目標設定もなかなか難しいものである。

仕事



仕事上の目標を一言で言うと、キャリアに目途をつける。何だか奥歯に物が挟まったような言い方をしているが。
「仕事おおお……このまま今のやり方を続けてて大丈夫かなああああ……」という気持ちでいるのでそれを「これで大丈夫」と言えるようにする。これでもまだ曖昧だな。
その「大丈夫」というのは決して、「自分がいる会社の業績が安定しているから大丈夫」ではない。(そんなものは自分でコントロールできない。)「自分に実力があるので食いっぱぐれないから、最悪会社が潰れても大丈夫」という方の意味だ。だから「食いっぱぐれない程度の実力をつける」という意味になるのだろう。

それでここで話は少し飛ぶのだが、
業務で機械学習をやる人になりたい。現状で未経験から機械学習する人になるには、どうすればよいか。
この分野は次から次へと新しい本や教材が登場するから、年末までの計画をキッチリ組んだところで、途中で状況が変わりました、ということは十分ありえる。計画を立てづらいのは間違いない。しかしそう言って何も目標を立てないと、挫折するのは目に見えているので……

◆コードが書けるようになるために、fast.aiを進める。
これは7章に分かれている。2週間に1章を進めるようにしよう。2月から始めると、5月前半で終わる計算になる。
fast.aiのページを見ると「you should plan to spend around 10 hours a week for 7 weeks to complete the material」と書いてある。1章10時間か。(コースを提供する側では1章に1週間かける)
毎日30分を取って勉強すれば2週間で7時間は確保できる。あと3時間は土日で確保すればよいだろう。

でもhttp://sanshonoki.hatenablog.com/entry/2018/01/04/071416を読むと
「レッスンあたり10時間、you should plan to spend around 10 hours a week for 7 weeks to complete the material と書いてありましたが3倍ぐらいは必要な印象です。」と書いてある。えーー、どうしよう。ちょっと進めてみてペースが想定どおりでなかったら再考しよう。

◆kaggleで一回以上提出
「タイタニック号(kaggle内でチュートリアルとして使われている)」とかはノーカウントにしたい。kaggle踏み入れてないので目標の精度が低い……進めていけば「あ、これが自分にとっての目標だな」と分かってくるかもしれないけど。

競技プログラミング


水色から青色になる。
と書くのは簡単だが、この目標はちょっと危うい。何故ならば、コンテストに出続けていてもレーティングが下がって目標から遠ざかる恐れもある。
これに対して、例えば「500点の問題を100問解く」という目標ならば、1問解いたらその分目標に近づくことは間違いない。目標から遠ざかる心配はない。「コンテストにN回出る」なんかも同様だ。
そんな意味で悩ましいのだが、実力レーティングってのは大変わかりやすい指標なので、これを目標にしようと思う。
青色(1600)は、この調子でやっていけば達成できそうなので面白くない。レーティング1800を目指す。

そのために何をすればいいかというと……

以下について何も見ないで書けるように
・2次元DP
・累積和

あとグラフが苦手なので、以下は「何も見ないで書けるように」かつ「ライブラリにして再利用可能にする」まで目標にしたい。
・幅優先探索
・深さ優先探索
・ダイクストラ法
・ワーシャル・フロイド法

その他技術系



・ブログ週1で書く
間違いなくこの辺の影響ですね。
「ブログを書く技術」を発表した - kakakakakku blog
アウトプット駆動学習を習慣化する - kakakakakku blog
残念ながら俺にはブログメンターなんて素晴らしいものが無いので、どれくらい続くかすこぶる怪しいですが、この記事で3週間目です。

・ちょいちょいLTで発表する
・pythonやる
驚くなかれ、(機械学習プログラマーを目指しているくせに)pythonが満足に書けない。
「達人プログラマー」で「1年に1つは新たな言語を覚えよう」という話があったけど、今年何にするかといえば間違いなくpythonになるだろう。

基本的に「役に立たないことは勉強してもあまり意味がない気がする」という思考をしてしまうので、現在の業務に直結するようなものだけ勉強しがちになるという傾向がある。現状の仕事に無関係な技術も、もうちょっと節操なくというか気軽に弄ってみて良いんじゃないかと思う今日このごろ。
(プログラミングに関係ない話なら、結構色々な分野に興味を持っていると思うんだけど。社会人3年目の俺が本を読んで勉強したい分野まとめ 子供の落書き帳 Remixなんでプログラミング・技術系となると視野がとたんに狭くなっちゃうんだろう?)

↓の記事に書いてあるとおり、別段の予定がなくても月一度くらいは有休取って自分の勉強に当てるとかした方がいいのかな。(2017年も少しやってはいたのだが、家庭の事情と炎上業務のせいで途中でやめてしまった)
転職時に納得のいく決断をするための4つの準備事項 - ktdiskのブログ
30代キャリア考 様々な刺激を受けながら疾走する - ktdiskのブログ

音ゲー



サンボルのモチベーションがいつまで続くか分からないけどwそして成長速度がどれくらいかって難しいんだけどなぁ……
・18のクリア1曲以上
・金枠後光魔騎士を取る
・その後で、金枠剛力羅を取る
あたりですかね。

DDRはシングル全曲クリアという長期的な目標があるにはあるけど、現在のモチベーションが低いので特に考えていない。

まとまりがなくなったけど、取りあえずこんなところで。
  1. 2018/02/04(日) 22:12:22|
  2. 月ごとのまとめ
  3. | トラックバック:0
  4. | コメント:0