ニーズ調査に学会での対話と段階的アプローチを導入

docs/2_海外AI人材・企業への魅力発信.md

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 ## 施策案
 
-### 施策１：世界のAI人材へのニーズ調査（ヒアリング、ブロードリスニング）
+### 施策１：世界のAI人材へのニーズ調査（多角的・段階的アプローチ）
 
 #### ● 施策概要
-Reddit、Quora、LinkedInなどのプラットフォームに登録している国際的なAI研究者およびAIエンジニアを対象に、彼らが直面している専門的課題や生活環境への希望について体系的な調査を実施します。
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-本調査では、AIを活用したブロードリスニング技術による大規模な量的データ収集と、厳選された対象者への詳細インタビューによる質的調査を組み合わせ、多角的な分析を行います。
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-これにより、東京都がAI人材誘致において重点的に取り組むべき環境整備の優先事項を科学的に特定します。
+世界のトップレベルを含むAI研究者・エンジニアの真のニーズを把握するため、多角的かつ段階的な調査を実施します。
+まず、Reddit、Quora、LinkedInなどのオンラインプラットフォームを活用したブロードリスニングやアンケート調査により、広範なAI人材層の関心や一般的な意見の傾向を把握し、潜在層への初期アプローチを行います。
+同時に、より質の高い、具体的なニーズを把握するため、NeurIPS、ICML、CVPRなどの国際的なトップカンファレンス（学会）へ積極的に参加。東京都としてのブース出展やネットワーキングイベント開催、キーパーソンへの個別インタビュー等を通じて、第一線の研究者・エンジニアと直接対話を行います。
+さらに、国内外のネットワーク（既存研究者、企業、アドバイザー等）を活用したリファラル（紹介）などを通じ、アクセスが難しいとされるトップ層やインナーサークルの意見・要望の把握にも努めます。
+これらの段階的アプローチにより得られた量的・質的データを総合的に分析し、東京都がAI人材誘致において重点的に取り組むべき環境整備の優先事項を科学的に特定します。
 
 #### ● メリット
-- AI人材の確保に必要なニーズ把握の精緻化  
-- AI人材の動向実態把握  
-- 東京都に関心を持ってもらいうる潜在的AI人材へのファーストコンタクト    
+- AI人材の確保に必要な質の高いニーズ把握の精緻化（特にトップ層の要求理解）
+- AI人材の動向実態把握
+- 東京都に関心を持つ潜在層への広範なコンタクトと、トップ層への戦略的なアプローチ
 
 #### ● 課題・リスク
+- オンライン調査におけるノイズや意見の質の担保の難しさ
+- トップカンファレンスでの効果的なエンゲージメントや、トップ層・インナーサークルへのアクセス及び協力取り付けの困難さ
 - 手法が確立されていないので的確なニーズ把握の可否が不透明（AI人材の定義がない）
-- （公的機関がやる場合の）質的調査、量的調査としての正統性確保  
-- これ自体が魅力発信の施策ではなく、基礎調査的な性格のもの：調査後に施策化するまでのパイプライン構築が必要 
+- （公的機関がやる場合の）質的調査、量的調査としての正統性確保
+- これ自体が魅力発信の施策ではなく、基礎調査的な性格のもの：調査後に施策化するまでのパイプライン構築が必要
 
 #### ● コスト面
-- **初期費用**：小〜中（ミニマムには小規模なブロードリスニングで可能、質的調査（インタビュー）を大規模にやるに連れ増える）  
-- **運用費用**：中（調査規模を調整することで変動）  
+- **初期費用**：中〜高（オンライン調査に加え、学会出展費用、海外渡航費、イベント開催費、キーパーソンへの謝礼等が必要となるため）
+- **運用費用**：中〜高（継続的な学会参加、ネットワーキング活動、必要に応じた海外リエゾン機能の維持等）
 
 #### ● インパクト
-- 高（AI人材獲得の基礎調査として必須レベル）  
+- 高（AI人材獲得の基礎調査として必須レベル。特にトップ層のニーズ把握は後続施策の成否に直結）
 
 #### ● 議論からの示唆・補足
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-- **調査手法の素案**
-  - AI人材が既に滞留している場として、Reddit、Quoraなどが想定され、そこでブロードリスニングを実施するのはありうる
-  - LinkedInに「AI人材」として登録している人にインタビュー調査を実施する案も  
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-- **AI人材の属性による違い**
-  - LinkedInでは「AI人材×母語」の検索が可能  
-  - 同じAI人材でも英語話者、日本語話者、ベトナム語話者etcでニーズは違う可能性がある
-  - 有意義が属性分けができれば、より精緻な調査やニーズ抽出ができる可能性がある
+- **調査手法の多角化と段階的アプローチ:**
+    - オンライン調査（Reddit, Quora, LinkedIn等）: 広範な意見収集、潜在層への初期接触。ただしノイズや質の限界を認識。ターゲット絞り込み（専門分野、役職等）やインセンティブ設計が重要。
+    - **トップカンファレンスでの活動:** ブース出展、招待制ミートアップ/ディスカッション、キーパーソンへの個別インタビュー。ターゲット層と直接対話し、質の高い情報を得る主要な機会。
+    - **インナーサークルへのアプローチ:** 国内外の既存ネットワーク（研究者、企業、VC等）を通じたリファラル（紹介）が鍵。東京都AI戦略アドバイザー等の任命によるネットワーク活用も有効。ベイエリア等へのリエゾン設置も検討。
+    - **段階的アプローチ:** まずはアクセス可能な層（学会参加者、オンライン回答者）から始め、信頼関係を構築しながら徐々にトップ層、インナーサークルへとアプローチを拡大する。
+- **AI人材の属性による違い:**
+    - LinkedInでは「AI人材×母語」の検索が可能
+    - 同じAI人材でも英語話者、日本語話者、ベトナム語話者etcでニーズは違う可能性がある
+    - 有意義が属性分けができれば、より精緻な調査やニーズ抽出ができる可能性がある
+    - **トップ層と一般層、アカデミアと産業界、研究分野（CV, NLP, Robotics等）など、属性に応じたアプローチと質問設計が必要。**
 
 ### 施策２：東京都AI人材「３０人計画」