はじめに

こんにちは、株式会社POLでエンジニアをやっている @mejihabenatawa です。この note の見出し画像が学生時代に投稿した論文なのですが、引用数が200を超えててありがたいなーってなってます。

POLは「研究者の可能性を最大化するプラットフォームを創造する」をビジョンに、理系学生に特化した採用サービス、および研究開発者・技術者に特化した転職/採用サービスの2サービスを運営しています。

前回のテックブログで AWS CDK で類似学生計算エンジンを紹介しました。1年くらい前まではソフトウェアエンジニアとして LabBase の機能開発を担当していましたが、最近リサーチエンジニアという役割がプロダクト部内に生まれたので、徐々にそちらのキャリアを考え始め、推薦機能を実装したり、論文を読んだりしているので、どのように調べているかを紹介したいと思います。

リサーチエンジニアという役割が生まれたといっても、まだ職務は曖昧な部分もありますし、現状ではアルゴリズムなどの開発・研究というよりも最新の技術をキャッチアップしてプロダクトに導入していくという職務になるので、ソフトウェアエンジニアとリサーチエンジニアの中間のようなイメージかなと思います。
この辺りについて詳しく聞きたいかたは弊社CTOのミズノのMeetyなどに申し込んでいただければと思います。

論文の探し方について

大まかに分けると、以下の手順で読む論文を決めることが多いです。

1. いろんな論文の概要を見て、読む論文の候補をリスト化する

2. 引用数や会議名、学術雑誌を調べる

3. 実装の有無を調べる

4. 1, 2, 3 から読む論文を決めて、試せそうなものを試す

それぞれについて使ってるツールなど紹介していきたいと思います。

ここでは、論文の Abstract だったり、他の人の要約を見て、自分の興味や自社サービスのデータに転用できそうなものを探します。

具体的には、以下のサイトを見ることが多いです。

Google Scholar

arXivTimes

この2つは王道なので、特に付け加えることはないです笑

他にも以下のような方々のまとめたものを見ることが結構あります。

Wantedly さん主催の推薦・機械学習の輪講や勉強会のgithub

こちらは Wantedlyさんの社内有志による機械学習系の勉強会の内容が公開されています。登場する論文だったり、技術が推薦によっていて、Wantedlyさんとは事業の領域も近い部分があるので、興味が湧いたものを読んだりしています。

ステート・オブ・AIガイド

Earth Species Project のシニアAIリサーチャーの萩原さんとエクサウィザーズの藤井さんが運営されているサイトです。日本語で最新の情報をまとめてくださっているので、1つ論文の解説というよりは技術の解説だったり、その年の動向だったりがあるので、参考になるかなと思います。

Okanohara さんのtwitter

PFNのCEOの岡野原さんの Twitter です。有名な方なので、みなさんご存知かと思いますが、たぶん忙しいであろうのにほぼ毎日読んだ論文が投稿されているので、刺激という意味でもチェックしています。

こちらで紹介されている Semantic Scholar や Connected Papers を使って、1でリスト化した論文がどれくらい評価されているかや、その分野で有名なのものかを確認していきます。

paper with code や "github 論文名" などで検索して、調べます。公開されているデータで実験されていると再現しやすいので、好感度高いです。

深く読みたいものに関してはコンフルにまとめたりしていますが、組織としては手を動かすことを重視していると思うので、なるべくコードを試す様に意識しています。どんな感じで試しているかは次回のブログで書こうと思います。

論文の読み方について

有名な落合先生のフォーマットでスライド1枚にまとめることが多いです。特にフォーマットはこだわりはなく、それなりに要約しやすい形であれば良いのかなと思っています。

出典：https://www.slideshare.net/Ochyai/1-ftma15/65

最後に

簡単にではありましたが、いくつか紹介させていただきました。私もまだ最近論文を読む量を増やしたので、まだまだ模索中です。他にも良いサイトや良い方法があれば、ぜひ教えていただければと思います。

POLでは引き続き、類似学生やレコメンドなどの機械学習周りのことをやっているので、ぜひ話を聞きたい方などいましたら、Twitter に連絡してください！