カテゴリー別アーカイブ: Microsoft

Microsoftはメタバース市場に参入、仮想空間でのビデオ会議システムを発表、MR技術をコラボレーションに展開

Microsoftはメタバースの技術開発を進め、3D仮想空間におけるビデオ会議システム「Mesh for Teams」を発表した。このシステムはメタバースに構築されるコラボレーション基盤で、アバターを介してコミュニケーションする(下の写真)。Microsoftは「Mesh」という名称でメタバース技術を開発しており、これをビデオ会議「Teams」に適用した。

出典: Microsoft

Microsoftが考えるメタバース

Microsoftは2021年3月、メタバースを構成する技術として「Mesh」を発表した。Microsoftは、メタバースをインターネットの新しいモデルと捉えている。メタバースは仮想空間で、ここに人々が集い、交流する場となる。また、メタバースに、人や物のデジタルツインが生成され、これらを介して、現実空間と仮想空間が連結される。Microsoftは現実空間と仮想空間の融合をMR(Mixed Reality)と呼び、Meshがこの技術を支えている。更に、MicrosoftはMRヘッドセットとして「HoloLens」を開発し、企業向けに提供している。

Mesh for Teamsとは

メタバース上に展開するビデオ会議システムは「Mesh for Teams」と呼ばれ、コラボレーションツール「Teams」をMR空間「Mesh」で運用する構成となる。Teamsは在宅勤務におけるコラボレーションツールとして、幅広く利用されている。Mesh for Teamsは、その新機能で、自分のアバターを介してテレビ会議に参加する(下の写真、右側)。また、企業はMesh for Teamsを使って、会議室やロビーなど、仮想空間を生成することができる。ここに3D仮想オフィスが生成され、社員はアバターを介してここでデジタルに勤務する。

出典: Microsoft

Accentureの仮想オフィス

Accentureは既に、メタバース上にオフィス空間を生成し、社員のコラボレーションの場として活用している。仮想のキャンパスは「Accenture Nth Floor」と呼ばれ、ここに社員が集い、オフィス勤務をする(下の写真、イメージ)。社員は、オフィスでコーヒーを飲みながら会話を交わすこともできる。会議室ではプレゼンテーションを行い、また、パーティーを開催することもできる。仮想キャンパスは、テレビ会議とは異なり、社員同士が出会い交流する場となる。物理オフィスで雑談するなかで、アイディアが生まれるように、メタバースは社員が出合い言葉を交わす場となる。

出典: Microsoft

メタバース・アプリケーション

Microsoft はMeshとHoloLens を使ったメタバース・アプリケーションの開発を進めている。メタバース・アプリケーションは、場所を超えて共同作業をする空間を構築する。例えば、オフィス内に3D 仮想スペースを構築し、共同作業を進めることができる(下の写真)。複数の社員がHoloLens 2を着装し、会議室やオフィスに集合し、そこで実物を見ながら製品開発を進めることが可能となる。このアプリケーションはMeshで生成され、HoloLens 2からアクセスする。

出典: Microsoft

メタバースへのアクセス技術

Microsoft は、メタバースへのアクセス技術としてMR グラス「HoloLens」を開発した。現在は、第二世代の製品「HoloLens 2」を出荷しており、これを着装し、現実空間に構築された仮想オブジェクトを操作する(下の写真)。企業向けのデバイスで、メタバース・アプリケーションと組み合わせて利用する。Microsoft はVR(仮想現実) とAR(拡張現実) を統合した技術をMR(複合現実)と呼び、メタバースにアクセスする基礎技術と位置付けている。

出典: Microsoft

Mesh for Teamsを開発した理由

Microsoftは、ポストコロナのワークスタイルはハイブリッドとなり、遠隔勤務が重要な役割を担うと分析している。遠隔勤務では、管理職が考えるより、仕事を効率的に進めることができるとしている。一方、社員は、遠隔勤務では、会社の同僚と会えないことが最大の課題だと指摘する。オフィス勤務では、同僚と立ち話ができ、人間関係が深まる。また、会議では、同僚の素振りから、その場の空気を読むことができた。遠隔勤務では、これら人間関係のウェットな部分が欠落し、社員同士が疎遠になる。Mesh for Teamsはこれらの問題点を補完するために開発された。社員はデジタルツインであるアバターを生成し、これらを介して、表情や感情を表し、他の社員と交流する(下の写真)。

出典: Microsoft

メタバースのロードマップ

Meta(Facebook)はメタバースにソーシャルネットを構築する構想を描いているが、Microsoftはメタバースで企業向けのソリューションを提供する戦略を取る。その最初のステップがコラボレーションで、社員は3D仮想空間で共同作業を実行する。航空機のエンジンの設計を遠隔地と社員と共同で進めるソリューションを提供している(下の写真)。Microsoftの強みはAIやクラウドで、Mesh for Teamsでメタバース開発レースに参戦した。

出典: Microsoft

Microsoftは超リアルな3Dフェイスを生成、顔写真の代わりに合成メディアで顔認識AIを教育できることを実証

Microsoftは合成メディア(Synthetic Media)の手法で3Dフェイスを生成した(下の写真)。これは顔認識AIを教育するためのモデルで、実物と見分けのつかない超リアルな3Dフェイスが生成された。今まではセレブなど実在の人物の顔写真を使って顔認識AIを教育してきた。しかし、これらの写真は本人の了解を取らないで無断で使われ、個人のプライバシーを侵害するとして社会問題となっている。このため、Microsoftは、これらのデータセットを消去し、合成メディアの手法で3Dフェイスを作成し、これをアルゴリズム教育に活用できることを実証した。

出典: Erroll Wood et al.

研究の意義

倫理的に顔認識AIを教育するために、人工的に3Dフェイスを生成し、これでアルゴリズムを教育する手法が取られてきた。しかし、合成データで教育するとアルゴリズムの判定精度が落ちるという問題が発生する。しかし、Microsoftは高品質の合成データを生成し、教育したアルゴリズムは写真データで教育したものと精度が変わらないことを示した。つまり、顔認識AIを教育するために、ネット上の顔写真をスクレイピングすることは不要で、合成データで倫理的に開発できる道筋をつけた。

顔認識AIの精度

合成データで顔認識アルゴリズムを教育すると、判定精度は写真で教育した場合と同等であることが示された。顔認識アルゴリズムは顔のパーツを判定する機能(Face Pursing)があり、鼻や口や目やまつ毛などを識別して色で示す(下の写真左側)。実際にベンチマークすると、写真で教育したものとほぼ同等の精度となることが証明された。また、顔認識アルゴリズムは顔の特徴量(Landmarks)を特定する機能があり、合成データで教育すると10倍精密なランドマークを生成できる(右側)。

出典: Erroll Wood et al.

Dフェイスモデル

MicrosoftはAIの手法(Generative 3D Face Model)で人物の頭部を三次元で生成する。これは3Dフェイスモデルと呼ばれ、生成されたモデルは実在しない人物の顔を超リアルに生成する。この手法はハリウッドの映画スタジオで使われる特撮技術(Visual Effects (VFX))で、映画スターがデジタルに生成されている。しかし、Microsoftの場合は教育データを大量に生成する必要があり、超リアルな3Dフェイスモデルを数多く生成する技法を開発した。

モデル生成のプロセス

このため、Microsoftはテンプレートを基準にして、それを変形する手法で多数の3Dフェイスモデルを生成した。まず、AIはテンプレートとなる3Dフェイスモデル(下の写真左端)を生成する。これをベースに、このモデルに個性(左から二番目)、表情(三番目)、スキン(四番目)、頭髪(五番目)、衣服(六番目)、背景(右端)を付加する。これにより、リアルで多様性のある3Dフェイスモデルを生成することができた。

出典: Erroll Wood et al.

Dフェイスモデルの多様性

3Dフェイスモデルで教育された顔認識AIは特定の人種にバイアスすることなく公平に判定できることも示された。Microsoftは3Dフェイスモデルで教育した顔認識AIを多様性データセット「The MUCT Face Database」を使ってその判定精度を検証した(下の写真)。このデータセットは異なる性別や多様な人種で構成されており、多様性を検証するために使われる。また、光の状態も様々で、現実社会に近い環境で顔認識AIの精度を検証できる。教育した顔認識AIはこのデータセットで正しく判定し、多様性のある実社会で利用できることが示された。

出典: Erroll Wood et al.

データセットを公開

Microsoftは生成した3DフェイスモデルをGitHubに公開しており、研究開発の目的で自由に利用することができる。公開されているモデルの数は10万で、それぞれのモデルには70のアノテーションが付加されている(下の写真、フェイスモデルとアノテーション)。研究者はこのモデルを使うことで、倫理的に顔認識AIを開発できる。

出典: Microsoft

顔写真データセットを消去

これに先立ち、Microsoftは著名人の顔写真データセット「Microsoft Celeb (MS-Celeb-1M)」を開発し、これを公開していた。これは著名人の顔写真100万枚を格納したデータセットで、顔認識AIの教育で利用されてきた。しかし、Microsoftはデータセットに格納している顔写真について、本人の同意を得ていないとして、全てのデータを消去し公開サイト「MS Celeb 」を閉鎖することを決定した。顔写真収集に関する議論が広がる中、Microsoftは他社に先駆けてこれらを利用しない方針を打ち出した。

顔写真をスクレイピング

これとは対照的に、新興企業「Clearview」は顔認識AI開発するために、ソーシャルネットワークに掲載されている顔写真をスクレイピングしてアルゴリズムを教育した。写真の数は30億枚を超え、世界最大規模の顔写真データセットを構築した。Clearviewが開発した顔認識アルゴリズムは判定精度が高く、全米の警察で犯罪捜査に利用されている。これに対し、市民団体は、個人の顔写真を許可無く使用することは違法であるとして、Clearviewに対し集団訴訟を起こした。

出典: Erroll Wood et al.

合成メディアの手法で生成

フェイスブックなどに掲載している顔写真を収集し、これを顔認識AIの教育で使うことが社会問題となっているなか、倫理的な開発手法の模索が続いている。消費者の了解を得て顔写真を収集するのでは大量のデータを準備できない。Microsoftは高品質な3Dフェイスモデルを大量に生成することに成功し、教育データを合成メディアの手法で生成する方式に注目が集まっている。

大規模言語モデルGPT-3は人間の能力に到達、しかしAIは重大な危険性を内包し開発したアルゴリズムを制御できない状態が続く

スタンフォード大学の研究グループはGPT-3など大規模言語モデルの危険性に関する研究を進めている。GPT-3はOpenAIが開発した言語モデルで、文章の生成、翻訳、質疑応答、文法の間違いの修正など、多彩な機能を持っている。しかし、GPT-3は特定人種をテロに結び付けるなどアルゴリズムが持つ危険性が明らかになった。また、大規模言語モデルの教育で膨大な計算量が発生し、GoogleやMicrosoftなど巨大テックだけがこれを開発することができ、パワーの偏在が顕著になっている。

出典: OpenAI

GPT-3とは

GPT-3はOpenAIが開発した言語モデル(Autoregressive Language Model)で、入力された言葉に基づき、それに続く言葉を予測する機能を持つ。シンプルな機能であるが、これが言葉を理解する本質的な能力となり、文章の生成だけでなく、言語の翻訳、文章の要約、文章の分類、プログラムのコーディングなど多彩な機能を持っている。更に、GPT-3は世界最大規模のニューラルネットワークで、少ない事例で学習することができる。これは「Few-Shot Learning」と呼ばれ、AIが人間のように短時間で学習する。OpenAIはAI研究の非営利団体で、イーロン・マスク(Elon Musk)らにより設立され、人間レベルのインテリジェンスを持つAIを開発することをミッションとしている。

自然な文章を生成

GPT-3は人間のように自然な文章を生成することができ、記事を読んでもマシンが出力したものとは分からない。ベンチマークの結果、GPT-3が生成したことを検知できる割合は52%で、マシンが生成する文章の半数は人間が真偽を判定できないことを示している。(下の写真、GPT-3が生成した記事であるが、これを検知できる割合は12%で、AIは人間の言語能力に到達した。) 

出典: Tom B. Brown et al.

言語モデルの限界1:常識が無い

これほど高度な言語能力を持つGPT-3であるが、得意分野と不得意分野が顕著で、人間のように常識を持ち合わせていない。例えば、GPT-3に「トースターと鉛筆はどちらが重い」と質問するが正しく答えられない。また、算数も不得意で「1,000 + 4,000は」と質問すると、常に正解できるわけではない。更に、「2021年のワールドシリーズはどのチームが優勝したか」という質問にGPT-3は「ニューヨーク・ヤンキース」と答える。GPT-3は時間の観念がなく、2021年のワールド・シリーズはまだ開催されていないことを把握できない。

言語モデルの限界2:人種差別

GPT-3は重大な危険性を内包していることも明らかになった。これはスタンフォード大学のJames Zou助教授らの研究によるもので、GPT-3はイスラム教の信者である「ムスリム(Muslim)」という言葉から「暴力(Violence)」を連想する(下のグラフィックス)。具体的には、「二人のムスリムが歩いて入った」という言葉を入力すると(左上)、GPT-3は「なたと爆弾をもって協会に入った」という言葉を出力する(左下)。つまり、GPT-3は、ムスリムはテロに関連するという偏った解釈を示し、アルゴリズムがバイアスしていることが明らかになった。一方、キリスト教徒や仏教徒を入力するとGPT-3が暴力を連想する割合は大きく低下する(右側)。

出典: James Zou et al.

バイアスの原因

GPT-3がムスリムに対して偏った考え方を示す理由は、アルゴリズムの教育データにあるという解釈が示された。GPT-3の教育では大量のテキストデータが使われた。その多くがウェブサイトのデータをスクレイピングしたもので、「Common Crawl」と呼ばれるデータベースに格納された情報が利用された。この他にデジタル化された書籍やウィキペディアも使われた。GPT-3はインターネット上のテキストで教育され、これらデータに従って文章を生成する。GPT-3の精度は教育データの品質に依存し、インターネット上のテキストに人種差別表現が含まれており、データを精査する必要性を示唆している。

アルゴリズムの機能が未知

GPT-3は巧妙なスパムを大量に生成し、これらが消費者に配信され、社会で迷惑メールが増えている。また、コロナウイルスやワクチンに関する偽情報が生成され、これらがソーシャルメディアに掲載され世論が二極化し社会が不安定になっている。GPT-3は危険な情報を生み出すが、同時に、社会に役立つ機能も多く、言語モデルの全体像が理解できていない。つまり、GPT-3の出力を予測することができず、これが大規模言語モデル開発での最大の課題となっている。

ビジネスモデル

このように、GPT-3は使い方を間違えると社会に重大な危害を及ぼすため、OpenAIはこのモデルを一般に公開していない。OpenAIはGPT-3のAPIを特定の企業に公開するという方式で事業を進めている。具体的には、審査に合格した企業はAPIを介してGPT-3を利用し、その対価としてライセンス料を支払う。例えば、アンケート調査の結果をGPT-3が要約し、消費者の動向を解析するサービスなどが登場している(下のグラフィックス)。

出典: OpenAI    

Googleの大規模言語モデル開発

Googleも大規模言語モデルを開発しており、その代表が「BERT」で、人間の言葉を理解し人間のように文章を生成する機能を持つ。BERTはGoogleの検索エンジンで使われており、これにより検索精度が大きく向上した。BERTは単語から文章の意図を把握するために導入され、特に、検索クエリーで問われていることの意味を理解するために使われている。

Microsoftの大規模言語モデル戦略

Microsoftも大規模言語モデルの開発を重点的に進め、検索エンジンBingに適用している。更に、MicrosoftはOpenAIに出資しAI開発をサポートしている。MicrosoftはOpenAIとの提携を深め、GPT-3を独占的に利用できる権利を獲得した。GPT-3は大きなポテンシャルを持つが、同時に重大な危険性を内在している。MicrosoftはGPT-3を改良し製品に統合すべく開発を進めている。Microsoftから高度な言語機能を持つ製品が登場する可能性が高まっている。

Microsoftは話し言葉でプログラミングできる技法を公開、OpenAIと共同で大規模AIの開発を加速

Microsoftは2021年5月、話し言葉でプログラミングできる技術を公開した。エンジニアが言葉で指示すると、AIはこれをプログラム言語に変換する。このAIは「GPT-3」と呼ばれ、言葉を理解する言語モデルで、OpenAIにより開発された。OpenAIはGPT-3をMicrosoftに独占的にライセンスしており、これが最初の商用モデルとなる。

出典: Microsoft

自然言語でプログラミング

Microsoftは開発環境「Power Apps」に言語モデル「GPT-3」を組み込み、話し言葉でプログラミングできる技術を開発した。アプリケーション開発ではプログラム言語を使ってコーディングするが、このシステムは自然言語でプログラミングできる(上のグラフィックス)。例えば、「Show me the Customers from U.S whose subscription is expired(サブスクリプションが切れた顧客を表示)」と指示すると(右上の枠)、システムはこれをプログラムに変換する(右下の部分)。プログラム言語は「Power Fx」で、ここでは二つのモデルが示され、開発者はこれをクリックするだけでコーディングが終了する。

ノーコード開発プラットフォーム

このシステムを使うと、プログラミングの知識がなくても誰でもアプリをコーディングできる。Microsoftはこの開発モデルを「Citizen Developers」と呼び、誰もがコーディングできるようになり、プログラム開発者の数が増えると期待している。一般に、コマンドではなくグラフィカル・ユーザインターフェイスでプログラミングする方式は「No-Code Development」と呼ばれているが、MicrosoftはこれをAIによる自然言語の変換で実現した。

Microsoft Power Appとは

MicrosoftはNo Code方式をPower Appsに実装した。Power Appsは簡単にアプリ開発できるフレームワークで、最小限のプログラミング技術でコーディングが可能となる。Visual Studioはプロ開発者向けの開発環境であるが、Power Appsは万人が使えるシステムとなる。

開発方式の進化

Power Appsの投入で開発方式が大きく変わっている。従来は、アプリを設計・開発・試験・運用の順序で行う方式「Waterfall Development」が主流であったが、今ではアジャイル方式「Agile Development」(下のグラフィックス)に移っている。この方式は、短期間でこのサイクルを繰り返し、プロトタイプ(minimum viable product)を開発する。

出典: Microsoft  

新型アジャイル方式

これに対して、MicrosoftはPower Appsを使い、プログラミングと同時にユーザインターフェイスを開発できる「WYSIWYG (what you see is what you get)」方式を提唱した。この方式では、即座にプロトタイプが完成し、これをベースに新機能を追加しバージョンアップを繰り返す(下のグラフィックス)。Microsoftはこの方式を新型アジャイル方式「Agile V2 Development」と呼んでいる。

出典: Microsoft  

Low CodeからNo Codeへ

Power Appsのプログラミング技法は前述の通り「Low-Code Development」と呼ばれ、最小のコーディングでプログラムできる。Power Appsのプログラム言語は「Power Fx」と呼ばれ、Microsoft Excelでマクロを書くように最小限のコーディングでアプリを開発する。(下のグラフィックス)。

出典: Microsoft  

更に、Power AppsにGPT-3が統合され、今度は、コーディングすることなくアプリを開発できるようになった。言葉で指示すると(下のグラフィックス)上述のPower Fxコードが生成される。この方式は「No-Code Development」と呼ばれ、幅広い普及が期待されている。

出典: VentureClef  

MicrosoftとOpenAIとの提携

MicrosoftはOpenAIと共同開発を進めてきたが、2020年9月、GPT-3を独占的にライセンスを受けることで合意した。その対価として、MicrosoftはOpenAIにGPT-3開発のためのAIスパコン環境を提供する。MicrosoftのAIスパコンは世界ランキング5位の性能を持つ。GPT-3のニューラルネットワークは巨大で、大規模AIを開発するためにはスパコンが必要となる。

GPT-3とは

GPT-3は言語モデル「Autoregressive Language Model」で、入力された言葉に基づき、それに続く言葉を予測する機能を持つ。シンプルな機能であるが、これが言葉を理解する本質的な能力となり、文章の生成や言語の翻訳や文章の要約ができる。MicrosoftはGPT-3で言葉をプログラム言語に翻訳する技術を開発した。GPT-3は世界最大規模のニューラルネットワークで構成されたAIで、けた違いに高度な言語能力を示す。

Microsoftはコロナ終息後の勤務形態をハイブリッドと予想する、多くの企業はこれに対応できないと警告

米国でワクチン接種が進み、多くの企業がオフィスを再開し、社員が職場に戻りつつある。Microsoftはリモートワークの実態を調査し、コロナ終息後の勤務形態について提言した。これによると、企業も社員もハイブリッド勤務を望んでおり、これが標準勤務形態となるとの見通しを示した。同時に、会社幹部と社員の間でリモートワークに関する認識のギャップが大きく、これがハイブリッド勤務の最大の課題になると警告した。

出典: VentureClef

リモートワーク評価レポート

Microsoftは2021年3月、勤務実態の動向を分析した報告書「The Next Great Disruption Is Hybrid Work – Are We Ready?」を公開した。コロナの感染拡大で企業がリモートワークに移行したが、3万人を対象に、コラボレーションツール(Microsoft 365やLinkedIn)のデータを元に、遠隔勤務の実態について分析した。更に、コロナ終息後の勤務体形について提言を行った。

報告書の要旨

このレポートによると、オフィスが再開されると勤務形態はハイブリッドになり、これが標準形態として定着する。ハイブリッド勤務になると、社員は勤務時間が柔軟になり、居住地の制約がなくなる。その一方で、社員やチームが孤立し、仕事における人的ネットワークを構築することが難しくなる。特に、若い社員はリモートワークに上手く対応できてなく、今年は転職者の数が激増するとしている。会社はこの環境の変化に迅速に対処する必要があり、人事管理の手法が劇的に変わる。

会社も社員もハイブリッド勤務を好む

調査した社員の73%がハイブリッド勤務を希望しており、また、企業の66%がこの形態に移行すると答えている。社員も企業もハイブリッドを好み、コロナ終息後はこの方式が定着すると予想する。ハイブリッド勤務となると、企業はオフィス環境を整備する必要があると考える。従来のオフィスは仕事の効率を追求した構造となっているが、これからは社員が快適に過ごせるスペースとしてデザインする必要がある。

管理職は社員の苦労を理解していない

社員は1年近くリモートワークを続け、仕事の重圧や孤立感を感じている。また、遠隔勤務に必要なネットワーク環境が整っていない社員も少なくない。更に、社員の多くが、仕事が順調に進んでいないとプレッシャーを感じている(下のグラフ)。特に、独身社員の67%が、また新入社員の64%が、仕事が順調ではないと答え、若い世代でこの傾向が顕著に表れている。これに対し、幹部社員の61%は、リモートワークはうまくいき、仕事の効率があがっていると評価している。また、多くの幹部社員は在宅勤務の社員は会社に多くを求めすぎると思っている。幹部社員は在宅勤務社員の困窮の状況を正しく認識していない実態が明らかになった。

出典: Microsoft

仕事の効率が上がっているのは社員の残業による

幹部社員はリモートワークで仕事の効率が上がっていると評価するが、これは社員の”残業”によるものであるとの実態が明らかになった。多くの社員はリモートワークで生産性が同じか、または、向上したと答えている。同時に、出社勤務に比べて仕事時間が増えたと答えている。これを裏付けるデータとして、Microsoftはコラボレーションツールのデータ量を公開した(下のグラフ)。これによると、都市のロックダウンで仕事が在宅勤務になると、出社勤務に比べ、会議の時間が148%増加し(グラフ上段)、チャット件数が45%増加した(グラフ下段)。リモートワークで仕事の量が増えていることがデータで示された。このため、社員の54%が過労であると感じており、生産性が上がった理由は社員の仕事時間の増加によることが明らかとなった。

出典: Microsoft

人のネットワークがしぼむ

リモートワークのもう一つの問題点は、社員やグループが孤立し、人的ネットワークが縮小したことにある(下のグラフ、社員同士のつながりの強さを示したもの)。遠隔勤務ではコラボレーションツールを使って仕事をするが、同じ部門内ではコミュニケーションの量が増え、メンバー同士のつながりが強くなった(緑色のグラフ)。しかし、部門を超えたコミュニケーションは低下し、人のネットワークが縮小した(青色のグラフ)。これにより、部門間の協調性が低下し、生産性やイノベーションの創出に影響が出る。しかし、ハイブリッド勤務に移行すると社員が出社する機会が増え、部門間のコミュニケーションが増え、再び人的ネットワークが広がると期待している。

出典: Microsoft

企業がなすべきこと

Microsoftはハイブリッド勤務では企業のカルチャーが重要になると指摘する。職場は仕事をするためのスペースだけでなく、社員が交流するための場となる。このため、オフィス空間は社員が快適に過ごせるようリモデルする。また、社員同士の交流を促進するプログラムの導入が必要となる。リモートワークでの孤立感を職場で解消することに加え、社員にとって会社が魅力的な環境となるよう企業カルチャーを育むことが求められる。

ポストコロナの勤務形態

実際に、シリコンバレーの企業は在宅勤務で無人となったオフィスのリモデルを進めている。あちこちで工事が行われ、ポストコロナのオフィス勤務に備えている。また、スタートアップを中心に社員の交流イベントが実施されてきたが、ハイブリッド勤務ではこれがより重要となる。夏を過ぎるとオフィスを再開する企業が多く、社員は今までとは全く異なる環境で仕事をすることになる。