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どんな技術も、雑な問題把握に基づいて使うと全く問題解決の役に立たないという話っぽい。
https://logmi.jp/294756 "「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する"
logmi.jp「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、ユニークな取り組みを紹介します。
どこがダメなの？という意見を聞いたので、個人的に気になったところ:
1. ダイバーシティの問題は、現実の多様性が排除されることを解決したいのであってやる気とかいう問題ではない
2. 性別を根拠に「いないとやる気が出ない」と欲求を仮定したり果たすべき役割のようにいうのは男女ともに対して失礼
3. 女子トークやその内容が差別的ととられてもしかたがない（少なくとも「あなたはxxだからこういうトークが好きですよね」と言われてムッとする人がいない内容ではない）
4. 「女子エンジニアを育てるのはコストが大きい」という流れで雑な数字を出していて（タイトルは「エンジニア育成コストは大きい」）、真に受ける人がいるとは思えないが公の発表ですることではない
5. あとこれがその通り
https://twitter.com/shiumachi/status/1009772030512656384
というのをTwitterに流そうかどうか迷ってる。長いしなー。とりあえず発表者よりリクルートがこの記事止めてやれよと思いますね...
TwitterSho Shimauchi on Twitter
あーあと、
・実際にトランスジェンダーの人からすると声の問題というのは重要な要素のはずで、「声が変わって女性ですね！」というのは無邪気すぎる、っていう指摘もあってなるほど。
@yotii23 というか「どこがダメなのか」を読んでも分かんない（いっぱいダメなとこがあるのでこの他にもさまざまな切り口があると思う）という人が一定数いるのが、本気か？？ となりますよね...