日本の労働生産性の推移を、新興国の国々と比べると何が見えてくるか：小川製作所のスキマ時間にながめる経済データ（28）（1/2 ページ） ビジネスを進める上で、日本経済の立ち位置を知ることはとても大切です。本連載では「スキマ時間に読める経済データ」をテーマに、役立つ情報を皆さんと共有していきます。今回は労働時間当たりGDPについて、OECDに含まれない新興国と日本を比較していきます。 日本の労働生産性 今回は、世界各国の労働生産性の統計データをご紹介します。第26回、第27回では、GDPについて「時系列的な実質値」と「空間的な実質値」があることをご紹介しました。実は、労働生産性についても同様の見方ができます。今回ご紹介するのは、労働生産性の「時系列的かつ空間的な実質値」の国際比較です。 参照するのはILO（国際労働機構）のデータベースです。ILOでは労働生産性の指標として、世界189の国や地

日本の「ChatGPT」利用に関する野村総研の最新の調査によると、2023年の前回調査に比べてビジネスユーザーの利用方法に変化がみられるという。全業界で減った「ある用途」とは。 野村総合研究所（NRI）は2024年10月24日、日本の「ChatGPT」利用についてのレポートを発表した。 同レポートは、NRIが関東地方在住の15～69歳を対象に実施したChatGPTの認知・利用に関するアンケート調査結果をまとめたものだ。同社は過去にも同様の調査を2回実施しており、今回のレポートは2024年9月7～8日にインターネットで実施した3回目の調査結果についてまとめている。 大幅に減った「ある利用方法」とは？ 今回の調査結果では、2023年6月に実施した前回調査と比較してChatGPTの認知率は68.8％から72.2％に拡大し、利用率は15.4％から20.4％に上がった。NRIは、認知率は頭打ち傾向が

忘れてしまった数学の知識が効率的に復習できる 現代において数学の知識はあらゆる分野で必要不可欠なものになっています。 最近では理系・文系の垣根も崩れ、「経済学」や「心理学」など、さまざまな分野で高校数学程度の素養が求められています。 しかしながら、いざ学び直そうと思っても、数学の参考書は厳密に解説し過ぎており、学習に時間がかかってしまいます。 そのため、本書では、忘れてしまった数学の知識を効率的に復習したい人のために、重要な公式などに絞って学習し直すことができます。 【本書の特徴】 ・さまざまな分野で登場する可能性の高い数学の公式・定理を解説しています ・数学を必要としている人が効率的に・要領よく学び直すことができます ・充実した索引を活用し、リファレンスとしても利用できます ・各項目に「教養」「実用」「受験」それぞれの重要性を星5段階で示しています ・「こんなふうに使われている」という項

なぜ日本人の手取り収入は下がり続けるのか。人事ジャーナリストの溝上憲文さんは「天引きされる厚生年金保険料や健康保険料などが膨れ上がる一方、支払われる給与はベアと定昇の廃止・縮小、残業代減、家族手当・住宅手当減、ジョブ型賃金制度の導入といった会社側の施策により目減りしている」という――。 手取り収入減…｢戦後2番目の景気拡大｣が聞いてあきれる 日本人の給与がいつまでも下げ止まらない。 国税庁の「民間給与実態統計調査」によると、平均年収は1997年の467万3000円をピークに減少し、2020年は433万1000円と34万2000もダウンした。 また、厚生労働省の調査によると、2021年の物価などを加味した所定内給与の実質賃金はわずかにプラスになったものの2022年は再びマイナスに転じた。今年3月以降前年比プラス1％程度の賃金アップが続いている。しかし、最近の物価高を反映し、実質賃金は4月以降

トレンダーズは7月8日、「在宅勤務時のお昼休みの過ごし方」に関して調査した結果を公表した。調査期間は6月20～27日、調査対象は週2回以上在宅勤務をしている20～40代有職男女472人。 在宅勤務の昼休み「お昼ご飯を食べる」「テレビやスマホを見る」 「在宅勤務時のお昼休み中にすることがある行動」については、1位「お昼ご飯を食べる」、2位「テレビやスマホを見る」となった。3位は「掃除をする」「仕事をする」が33.5%で同率になり、お昼休みにもかかわらず仕事をしている人もいることが明らかになった。 お昼休みの時間の使い方「食事」に多くの時間 お昼休みの時間を60分と仮定し、何に時間を使っているのかを調査した項目では、「食事の準備」（11.2分）、「食事」（14.6分）、「食事の片付け」（4.9分）を合わせた30分以上（30.7分）をお昼ご飯のための時間に使っていることがわかった。 そのほか、「

今回は、2022年6月に公正取引委員会が公表した調査報告書を元ねたとして暴論しようと思う。その報告書とは「ソフトウェア業の下請取引等に関する実態調査報告書」。お察しの通りで、私が取り上げるのだから、当然ここでいう「ソフトウェア業」とは人月商売のIT業界のことだ。人月商売のIT業界をよく知らない人がこの報告書を読むと驚くだろうな。多重下請け構造を利用するITベンダーの悪行が余すところなく記されているぞ。 おっと、少し筆が滑ったな。「ITベンダーの悪行が余すところなく」は言い過ぎだ。公取委なのだから、多重下請けの形を取るITベンダーの取引に関わる悪行に限定して調べている。それにしても「中抜き事業者問題」や「一蓮托生（いちれんたくしょう）問題」など出るわ出るわである。もし、勘違いして人月商売のITベンダー、特に下請けITベンダーに就職してしまいそうな人が目の前にいて、思いとどまらせるにはこれを読

ある顧客から、社内システムの調査に協力するよう依頼された。ログイン時に応答速度が極端に遅くなる場合があるという。ネットワークやアプリケーションを疑ったが問題はなかった。サーバーベンダーからは異常なしとの回答もあった。担当者が1日かけて通信パケットを詳細に調査したところ、予想もしなかった事実が判明した。 Webシステムの応答速度が遅く、次の画面になかなか進まない。しかし、一応は利用できる。このような状況だと明らかなエラーは発生していないので、トラブルの原因を特定しづらい。アプリケーションからサーバー、ネットワークまで、広範囲から問題を切り分ける必要がある。 今回紹介するトラブルは、まさにこうしたケースだった。SCSKの山科 正幸さんはパケット解析装置を活用するなどして、トラブルの発生場所を早期に特定した。一体どのようにして特定したのか。トラブル解決までの流れを見ていこう。 始業時のログインに

CyberEdge Groupはこのほど、2021年のサイバーセキュリティレポート「Cyberthreat Defense Report 2021 - CyberEdge Group」を公開した。同レポートは、日本を含む17の国および19の業界について、1200名のITセキュリティ専門家のレビューをまとたもの。 Cyberthreat Defense Report 2021 - CyberEdge Group 報告されている主な内容は次のとおり。 2021年は86%の組織がサイバーセキュリティ攻撃の被害を受けた。サイバーセキュリティレポートを公開して以来、過去最高の比率となっている 2021年は69%の組織がランサムウェア攻撃の被害を受けた。サイバーセキュリティレポートを出してから過去最高の比率となっている ランサムウェアの被害を受けた被害者の57%が身代金を支払ったが、そのうち28%はデ

テレワークについて、導入企業の過半数がメリットよりも「デメリットの方が多い」──帝国データバンクはそのような調査結果を2月10日に発表した。 調査対象の企業1837社（業種問わず）のうち31.5％が「テレワークを実施している」と答えた。そのうち「メリットの方が多い」が15.1％、「デメリットの方が多い」が16.4％となり、テレワークを実施している企業の52.1％がデメリットの方が多いと感じていると分かった。 ソフト受託開発やパッケージソフトなどを含む「情報サービス」に分類できる業種では、81.0％の企業がテレワークを実施していると回答し、業種別の実施率が最も高い結果になった。そのうち「メリットの方が多い」が47.6％、「デメリットの方が多い」が33.3％となり、企業全体の結果と逆転し、メリットを感じる声が多く見られた。 自由回答で集めたテレワークの主なメリットを集計すると「通勤時間や移動時

公正取引委員会は1月17日、フリーランス・企業所属システムエンジニアを対象とした実態調査を始めた。Webアンケートで、ソフトウェア制作業務や受託システム開発の取引状況を探る。回答期間は2月13日まで。 サーバ、ネットワーク、データベース、セキュリティなど各種エンジニアや、ITコンサルタント、データサイエンティスト、Webデザイナーなどが対象。「就業状況と収入」「雇用主・取引先との関係性」「取引先が下請法を順守しているか」などを調べる項目を全41問用意した。 公正取引委員会は実態調査の背景について「ソフトウェア制作業や受託システム開発業の市場規模が拡大し続ける一方、多重下請構造による買いたたきや仕様変更への無償対応など下請法上の問題がある」と説明。調査結果は広く周知し、IT業界の取引の適正化を図るとしている。 関連記事 楽天に独禁法違反の疑い　送料無料化しない加盟店に不利益ちらつかせ　公取委

外れ値（中央の赤い点） 外れ値（はずれち、英: outlier）は、統計学において、他の値から大きく外れた値のこと。測定ミス・記録ミス等に起因する異常値とは概念的には異なるが、実用上は区別できないこともある。ロバスト統計では、外れ値に対しての頑健性確保を重視する。 英語のoutlierには「他より著しく異なるため一般的結論を導けない人や物や事実」を指す意味もある[1][2]。 外れ値かどうか検定したい標本について、偏差を不偏標準偏差で割った検定統計量 を求め（x1 は標本値、μ は平均、σ は標準偏差）、この値（両側検定をする場合はこの絶対値）が有意点より大きいかどうかで検定する。 簡単な方法では、2または3を有意点とする。つまり、μ ± 2–3 σ の外なら外れ値とする。 より精密には、正規分布を仮定して、スミルノフ・グラブス (Smirnov‐Grubbs) 検定を使う。サンプルサイズ

「毎月勤労統計」の賃金偽装やＧＤＰかさ上げなど、統計のインチキが相次いでいるが、まだまだ怪しい統計があった。安倍政権になって急増した「貯蓄ゼロ世帯」が、なぜか昨年、大幅に改善しているのだ。もちろんアベノミクスの成果ではない。本紙の取材でそのカラクリが明らかになった。 「金融… この記事は有料会員限定です。 日刊ゲンダイDIGITALに有料会員登録すると続きをお読みいただけます。 (残り1,071文字／全文1,211文字) ログインして読む 【ログインしていただくと記事中の広告が非表示になります】 初回登録は初月110円でお試しいただけます。

Short Bytes: The ebook website Packt has published its Skill Up 2016 report. It provides statistical data based on surveys conducted over 11,000 IT professionals to come with the highest paying programming languages of 2016. It also describes popular web frameworks and topics. Efficient programmers are a backbone of the IT-based corporate structure. People excelled in various programming languages

By Alper Çuğun コンピューターやプログラミングの情報交換を行う「ナレッジコミュニティ」であるStack Overflowには常に世界中から多くの質問が寄せられ、さらにはそれに回答する書き込みが多く投稿されています。サイトでは8秒に1個の割合で質問が寄せられ、2015年には5万6033人もの開発者が質問に答えているのですが、Stack Overflowではそれら回答者に対して45個のアンケート調査を実施して、どのようなユーザーがサービスを利用しているのか調査を行いました。 Stack Overflow Developer Survey 2016 Results http://stackoverflow.com/research/developer-survey-2016 この統計を発表するにあたりStack Overflowは「調査は完璧というわけではありません。サンプル数が多

国税庁が発表した「国民給与の実態調査」によれば、2012年における会社員の平均年収は408万円――。しかしこれは、男女を合わせて算出したもの。実は、男女別に計算すると男性502万円、女性268万円という、実に大きな格差が存在する。 女性の社会進出が進む中、現実として存在する男女の給与格差を5つのグラフで紐解いてみよう。なお、データは数が年々増えている、非正規雇用も含めたものを使用した。平均給与は正規が468万円、非正規が168万円と格差があるが、こちらについてはまた別の機会に譲りたい。

総務省が15日発表した2011年7～9月期の労働力調査の詳細集計（被災3県除く）によると、「就業を希望するが求職活動をしていない人」が前年同期より19万人多い469万人になった。リーマン・ショック後の急激な雇用悪化があった09年7～9月期の461万人を上回る。条件の良い求人が不足していることを受け、労働市場から退出する「潜在失業者」が完全失業者の約1.7倍まで増えた。失業者はハローワークに通う

The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ