1 9. プリンストン大学(アメリカ)— 31. 5 10. コーネル大学(アメリカ)— 30. 9 11. ジョージア工科大学(アメリカ)— 30. 1 12. UTオースティン(アメリカ)— 29. 9 13. イリノイ大学(アメリカ)— 29. 4 14. コロンビア大学(アメリカ)— 29. 2 15. 清華大学(中国)— 28. 4 16 UCLA(アメリカ)— 27. 2 (スイス)— 27. 0 (アメリカ)— 25. 8 19. ワシントン大学(アメリカ)— 24. 0 (フランス)— 23. 2 (スイス)— 22. 3 22. 北京大学(中国)— 21. 6 23. トロント大学(カナダ)— 21. 4 24. ハーバード大学(アメリカ)— 19. 2 25. デューク大学(アメリカ) )— 18. 7 26. ニューヨーク大学(アメリカ)— 17. 7 27. ケンブリッジ大学(イギリス)— 15. 1 (韓国)— 14. 8 29. テクニオン(イスラエル)— 14. 6 30. AI研究ランキング2019：世界を主導するAIカンファレンスであるNeurIPSとICMLの考察から【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW. UCサンディエゴ(アメリカ)— 14. 6 31. ウィスコンシン大学マディソン(アメリカ)— 14. 4 32. アマゾン(アメリカ)— 14. 3 Amherst(アメリカ)— 13. 8 34. ユニバーシティカレッジロンドン(イギリス)— 13. 7 (カナダ)— 13. 5 36. 大学南カリフォルニア(アメリカ)— 13. 5 37. ペンシルバニア大学(アメリカ)— 13. 3 38. ソウル国立大学(韓国)— 12. 7 39. ジョンズホプキンス大学(アメリカ)— 12. 6 40. 理研(日本)— 12. 3 (※訳註4)上記のAI研究をリードするトップ40の世界的な組織を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。 2019年におけるAI研究をリードするトップ20の地域(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20の地域 1. アメリカ— 1260. 2 (※原註1)+スイス— 431. 5 3. 中国— 184. 5 4. カナダ— 80. 3 5. 日本— 49. 4 6. 韓国— 46. 8 7. イスラエル— 43. 3 8. オーストラリア— 27. 0 9. インド— 17.
1 10. シンガポール— 13. 2 11. ロシア— 10. 6 12. 台湾— 5. 3 13. サウジアラビア— 5. 0 14. アラブ首長国連邦— 2. 3 15. イラン— 2. 2 16. 南アフリカ— 1. 0 17. チリ— 1. 0 18. マレーシア— 0. 7 19. トルコ— 0. 6 20. ニュージーランド— 0. 5 (※原註1)EEAに属する国には、オーストリア、ベルギー、ブルガリア、クロアチア、キプロス共和国、チェコ共和国、デンマーク、エストニア、フィンランド、フランス、ドイツ、ギリシャ、ハンガリー、アイルランド、イタリア、ラトビア、リトアニア、ルクセンブルク、マルタ、オランダが含まれます、ポーランド、ポルトガル、ルーマニア、スロバキア、スロベニア、スペイン、スウェーデン、イギリス、アイスランド、リヒテンシュタイン、およびノルウェー( 出典 )。 2019年におけるAI研究をリードするトップ20ヶ国(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20ヶ国 2. イギリス— 126. 1 4. フランス— 94. 3 5. 3 6. ドイツ— 64. 5 7. スイス— 59. 3 8. 4 9. 8 10. 3 11. 0 12. 1 13. オランダ— 15. 3 14. デンマーク— 12. イタリア— 11. 5 17. スウェーデン— 11. 3 18. 6 19. フィンランド— 9. オーストリア— 7. 4 2019年にAI研究をリードするトップ20のアメリカの大学(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20のアメリカの大学 1. スタンフォード大学— 82. 3 — 69. 8 3. カーネギーメロン大学— 67. 7 4. UCバークレー— 54. 0 5. THE世界大学ランキング2020－東大は6ランクアップの36位、京大は65位を維持｜THE世界大学ランキング 日本版. プリンストン大学— 31. 5 6. コーネル大学— 30. ジョージア工科大学— 30. 1 8. UTオースティン— 29. 9 9. イリノイ大学— 29. 4 10. コロンビア大学— 29. 2 — 27. 2 12. ワシントン大学— 24 13. ハーバード大学— 19. 2 14. デューク大学— 18. 7 15. ニューヨーク大学— 17.
1)、論文1本に対する被引用回数(94. 8)、従業員からの評判(96. 9)、H指数引用数(97. 7)と全4項目で90ポイント以上を獲得した。 2位のスタンフォード大学はH指数で最高スコア(100)をだしている。つまり「評価が極めて高い論文を発表できる研究者の育成能力が優れている」ということになる。「論文1本当たりの被引用回数」も、満点を記録したプリンストン大学に次いで高い(99. 4)。 しかし「学術的評価」(87. 6)はカーネギーメロン大学(100)やケンブリッジ大学(82. 8)、オックスフォード大学(80. 6)より低めだ。 同校はGoogleを共同設立したセルゲイ・ブリン氏やラリー・ペイジ氏、Instagramのケビン・シストロム氏など、多数の国際IT設立者を輩出したことでも知られている。 カーネギーメロン大学はMITやスタンフォード大学、ハーバード大学などに比べて国際的知名度は低いという印象だが、コンピューター科学分野で突出している。「新卒生による評価」(79. 2)が、80ポイントを下回っている点が唯一の弱点となっているものの、論文関連の評価はいずれも90ポイント以上だ。 米国からは全体の5分の1に値する合計92校がランクインした。 ■コンピュータ科学分野に強いアジアの大学トップ10 アジア圏のコンピュータ科学分野で高評価を受けているトップ10校では、シンガポール、中国、香港が強い。 日本では東京大学のほか、総合50~450位に京都大学、東京工業大学、大阪大学、早稲田大学、慶応大学、九州大学、東北大学、名古屋大学、北海道大学、筑波大学、神戸大学など、合計12校がランクインした。 10位 ソウル大学校(韓国) 78. 2 9位 香港中文大学(香港) 79. 2 8位 KAIST(韓国) 79. 5 7位 香港大学(香港) 80. 「コンピューター科学トップ大学ランキング」日本から12校がトップ450入り (2017年11月15日) - エキサイトニュース. 7 6位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 5位 香港科技大学(香港) 81. 4 4位 東京大学(日本) 81. 7 3位 北京大学(中国) 81. 8 2位 清華大学(中国) 82. 2 1位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 2 ■シンガポールからは首位を含む3校がランクイン 1位のシンガポール国立大学はアジア圏内にとどまらず、教育水準の高さと壮大な国際観で世界的にも高評価を受けている。コンピューター学部が設立されたのは1998年。コンピューター科と情報システムの2つの学科で構成されている。 コンピューター科学科ではAI(人工知能)からシステム・ネットワーク、ソフトウェア・エンジニアリング、データベース管理、メディア、計算生物学、コンピューター言語など、幅広い先端技術が学べる。 シンガポールからはほかに南洋理工大学/NTUとシンガポールマネージメント大学(201~205位)の3校がランクインした。 ■日本の大学には国際化強化が必須?
3というパブリケーション・インデックスは、Googleが2019年の2つの主要なAIカンファレンスで167. 3本の論文を発表したかのように解釈できる。 以下の本文では方法論の詳細を解説することから分析を開始し、次いで2019年のAI研究ランキングに進み、さらに興味深い記述統計を示し、最後に誰がAIの未来を担うかについて論じる。 方法論 今回の考察で採用したパブリケーション・インデックスを付ける方法論は、 Nature Index に触発されている。 ・・・ (※訳註1)以下の引用文は、Nature誌電子版で公開されている記事「 Nature Indexのガイド 」から引用されている。 国、地域、または組織の記事への貢献を収集し、それらが複数回カウントされないようにするために、Nature Indexはfractional count (FC)を使用する。これは各記事におけるオーサーシップの割合を考慮する指標である。記事ごとに利用可能なFCの合計は1であり、各著者が均等に貢献すると仮定すると、すべての著者間で共有される。例えば10人の著者がいる記事は、各著者が0. 1のFCを受け取ることを意味する。複数の組織に所属している著者の場合、著者のFCは各組織間で均等に分割される。組織の合計FCは、その組織に所属する個々の著者のFCを合計して計算される。国/地域ごとのFCについても組織のそれの算出プロセスに似ているが、組織のなかには海外ラボを持っているという複雑な事情を鑑みて、ある組織の海外ラボに付されたFCは研究を主導した国/地域に加算される。 パブリケーション・インデックスとNature Indexの唯一の違いは、海外のラボが(研究を主導した国/地域ではなく)本社の国/地域にカウントされることだ。これは議論の余地があるのだが、知的財産権と研究から生じる実際の利益の割り当てを本社に反映させるこうしたアプローチは、研究が行われたローカルなラボに帰するより望ましいと信じている。 パブリケーション・インデックスの計算例を次に示す。論文に5人の著者がいる場合―例えばMITから3人、オックスフォード大学から1人、Googleから1人のような場合―各著者は1/5のポイント、つまり0. 2のパブリケーション・インデックスを獲得する。 その結果、この論文のみからMITはパブリケーション・インデックスを3 * 0.
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5%、「産業界からの収入(知の移転)」が2.
世界501校 を対象とした「コンピューター科学トップ大学ランキング」が発表され、日本からは東大が18位に選ばれた。トップ3はマサチューセッツ工科、スタンフォード大学、カーネギーメロン大学。 米国の大学がトップ30の半分を占め、トップ10に7校もランクインしている。アジア勢はシンガポールからシンガポール国立大学と南洋理工大学、中国から清華大学と北京大学、香港から香港大学と香港科技大学と各2校が健闘した。 ランキングは大学情報サイト「トップ・ユニバーシティー」 が、英国の大学評価機関クアクアレリ・シモンズ(QS)のデータを用いて、各校のコンピューター科学分野での学術的評価・被引用論文数・新卒者からの評判などを総合的に分析したもの。 ■コンピュータ科学に強い大学30校 30位 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(米国) 80. 2 29位 コロンビア大学(米国) 80. 3 28位 ジョージア工科大学(米国) 80. 4 27位 カリフォルニア工科大学/Caltech(米国) 80. 5 26位 テキサス大学オースティン校(米国) 80. 6 24位 香港大学(香港) 80. 7 24位 スイス連邦工科大学ローザンヌ校/EPFL(スイス) 80. 7 23位 ブリティッシュコロンビア大学(カナダ) 80. 8 21位 エディンバラ大学(英国) 81. 1 21位 コーネル大学(米国) 81. 1 20位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 19位 香港科技大学(香港) 81. 4 18位 東京大学(日本) 81. 7 16位 北京大学(中国) 81. 8 16位 ワシントン大学(米国) 81. 8 15位 清華大学(中国) 82. 2 14位 メルボルン大学(オーストラリア) 82. 3 13位 カリフォルニア大学ロサンゼルス校/UCLA(米国) 83. 1 12位 インペリアル・カレッジ・ロンドン(英国) 83. 7 10位 トロント大学(カナダ) 84. 2 10位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 2 9位 スイス連邦工科大学チューリッヒ校(スイス) 85. 4 8位 プリンストン大学(米国) 85. 6 7位 オックスフォード大学(米国) 87. 8 6位 ハーバード大学(米国) 88. 4 5位 ケンブリッジ大学(英国) 88. 9 4位 カリフォルニア大学バークレー校/UCB(米国) 89.
学生 :真面目かどうかはわからないですけど……。 石渡 :お願いします。 学生 :真面目系なネタだったら、出版サークルに入ってまして、営業とか出版の記事とか書いてたんですけど。正直やってたのは、2年以上ずっと官能小説をブログで書いてたとか。 ひろゆき :官能小説をブログで書いてたんですか? 学生 :(笑)。そういうくだらないことを書いてたりとか。あとは、版権もらったとかで……。 ひろゆき :その、官能小説を書いてることって、面接で言ったんですか? 学生 :それは出版社のエントリーシートとかで書いて。出版系だったら、そういうところが引っかかるんですけど、もちろんほかの商社とか、インターネットとか、インフラで書く訳にはいかないんで。そこはちょいちょい、「営業」に変えたりとかして。 ひろゆき :ちなみに営業ってどんなことをやってたの? 小説家の低学歴化について. 学生 :雑誌の広告営業とか書店営業とかで、直接行って、「本置いてください」みたいな感じで。 受かる基準は運とフィーリング ひろゆき :真面目にやってても、受からない場合もある、と。 石渡 :まあ、そうですね。 ひろゆき :そうすると、あんまり関係ないんじゃないですか? 真面目か真面目じゃないかって。 石渡 :しかも採用する側も、結局はフィーリングが合うか合わないかなんですよ。だから結構いい加減です。同じ学生でも、「あ、こいつダメだな」って思うパターンもあるし。まったく同じ態度、同じ話だったとしてもね。逆に、「次の選考に進めようか」とか「絶対内定を出したほうがいい」ってなるパターンもあるので。 ひろゆき :そうすると何か、「運とフィーリングです」ってなると、努力も何も関係ないじゃないですか。 石渡 :ま、ハッキリ言えばそうですね。 ひろゆき :えーっ? そうなんですか? 石渡 :はい。だからむしろ、これをやれば絶対に内定が取れるとか、あるいは、就活の都市伝説だったら、カラーワイシャツだと落っこちるとか、白靴下だったら落っこちるとか。そういうのはあんまり信用しないほうがいいです。 ひろゆき :え? じゃあ受かりたい人は(どうすれば)? 例えば簿記1級取った人が、そういう難関資格を取った人は、採る側にとっても、この人は努力ができるし。例えば、不動産に入りたいとかで、宅建取ってますとかだったら、全然受かるじゃないですか。そういうプラスアルファになるような資格って意味がありますよね?
石渡 :それは取材した結果に基づいて。 ひろゆき :それは統計がある訳じゃなくて。いろんな会社に聞いたら「そんな学歴なんか関係ありませんよ」って絶対言うじゃないですか。それで「気にしないって言ってました」って、子どもが聞いても同じ結果じゃないですか。 石渡 :もちろんそうです。それが、結果論として心なしか、難関大学のほうが多いなあ、と。私の出身は東洋大学ですけど、東洋大学の学生は、大企業そんなに多くないなとか、それはあります。 ひろゆき :そしたらやっぱ、ブランドのある大学のほうが受かりやすいってことですよね。 石渡 :それはね、結果論なんですよ。 ひろゆき :結果論でいいじゃないですか。だって、受かるかどうかなんだから。 石渡 :はいはい。だから、例えば東洋の学生が早稲田に負けるとか、思い込む必要は全く無いわけです。だってそれは結果論であって、じゃ、何が結果論かと言えば、これもあくまでも私の印象論かもしれませんけど、東大だとか慶応の学生、難関大学になればなるほど、もちろんヘタな人もいますけど、人と会ったり、ちゃんと本を読んだり、新聞を読んだりしている比率が、どんどんどんどん高くなるんですよ。 ということは、それは別に真似できますよね? 東洋だろうがどこだろうが。人と会ったり新聞、本を読むということは。 ひろゆき :というと、それで採られているかどうかは、実際わからないじゃないですか。結果論で、100人早稲田の大学生がいました、100人国士舘の大学生がいました。就職率はどちらがって言ったら、早稲田のほうが良かったです、と。だったら早稲田に入ったほうが受かりやすいじゃんってだけの話じゃないですか。 国士舘の中で頑張っている人も、早稲田が100人のうち80人受かって、国士舘が50人受かったとして、50人の中には優秀な国士舘の学生もいましたと。それは頑張ったからいいですよね。で、大学はどちらのほうが受かりやすいですか? 「早稲田です」で、終わりじゃないですか。 石渡 :うーん……。 ひろゆき :だって、早稲田は頑張らなくても受かってるかもしれないじゃないですか。 石渡 :うんうん。 ひろゆき :え? 僕そんな難しい話してます? あれ? ついて来てます? 大丈夫ですか(笑)? 学生 :自分も、大学・学部名って結果論として非常に重要だと思ってるんですけど。何でかっていうと、自分のサークルとかインカレでいろんな大学を見てるんですけど、学生の活動とかサークルの活動っていうのの活発さと偏差値って、すごい相関があるなって思ってまして。 そうすると、結果的に高偏差値大学の活動が活発なので、語れるエピソードを持っている人の割合が増える。結果的にそういうところの内定者が、いいところに内定する人の割合が多いのかなって思いますね。 石渡 :偏差値が低くても、サークルを活発にやろうと思えば、やれるわけじゃないですか。 学生 :はい。そういう人は、もちろん通る人はいると思います。 石渡 :だから、東洋だから国士舘だから。早慶じゃないからってことで、いじける必要は、私は全く無いと思うんですよ。 有名大学が持つ"横の繋がり"は強みか?
書評 『つまらない住宅地のすべての家』津村記久子著 『つまらない住宅地のすべての家』津村記久子著(双葉社・1760円) ■外から見えない家庭の闇 最初のページに、住宅地図が描かれている。ある路地に面して建つ、十軒の家。そこで暮らす人々の心を、ひとりの脱獄囚がざわつかせる。「勉強はできたが、家業が倒産したことで学歴のレールに乗り損ね、やがて犯罪を犯した女」は、なぜ刑務所から逃げだしたのか?