シャンプー売場を見てみないと分からない。加茂氏:企業がどうデータサイエンスを使うかを1年生にインプットする意図は?小野氏:微積などの基礎学習ばかりでは、興味が持てないところがあるという理由もある。加茂氏:コミュニケーションに関する課題は?小野氏:私自身は、統計出身だが工学にも興味があったが、工学系からすると統計系は独立とか有位とかじゃなく早く動くものを作れとなると思う。いう分野ごろに断絶されてる状態ではなく、どの人とも話せるコミュニケーション力が必要になる。WiDSを見ると、統計と計算科学でコミュニケーションが取れない問題は世界共通。加茂氏:大学へのデータ提供で難しい面は?沼田氏:やはり契約面。大学がまとめて責任をとる契約でないと。調査データなので個人データではないと思っているが、個人情報の問題もある。早稲田はWIRPで楽ちん。小野氏:データがある企業に行くの(=インターンシップ)が今のところ安心。加茂氏:文系出身の人が沼田さんのような立ち位置になるには?沼田氏:専門分野の本を10冊ぐらい読む。用語を易しく言い換えできるようになれば大丈夫。小野氏:10冊読めるというのは問題解決したいというドメインへの情熱や興味があったと思う。それがないとどうにもならない。加茂氏:最後に企業にメッセージを。文系企業でもデータサイエンスの知識を持って話をできるように。データは会社にあるが出す側がビビるので契約面を何とかする。トレランス、寛容性が大事。コミュニケーションで寛容性がないと、データサイエンスの実施にストップがかかりやすい。パネリストそれぞれ見解は分かれた。それを踏まえてディスカッション小澤氏:AINOW編集長。「AI業界の広報になりたい」という思いを持っている。テレビやYouTube、講演など多方面で活動中AIドルは数学とプログラミングの勉強をしているdipという会社はバイトルなどの人材サービスを扱っている。自然言語処理のBERTが目立った。BERTのGoogle検索への採用など、技術の水平展開だった1年。Tokyoがオープン課題解決のデジタルシフトが大事ではないか。