世の中には、ビジネスマンの思考整理などをサポートするさまざまなフレームワークが存在します。しかしフレームワークの種類が多いこともあり使い方がいまいち分からず、上手く活用できていない方も多いのではないでしょうか。 業務改善に関しても、さまざまなフレームワークが提供されています。各フレームワークの意味や使い方が分かれば、今すぐにでもフレームワークで業務改善が可能です。 今回は業務改善を効率化できるフレームワークを、5つご紹介していきます。 BPMN ロジックツリー KPT バリューチェーン分析 ECRS まとめ BPMN 「BPMN（Business Process Model and Notation）」は、「ビジネスプロセスモデリング表記法」と訳されるフレームワークです。コンピュータ業界に関する団体である「OMG（Object Management Group）」が標準化を進め、「ISO1

ﾌｷﾁｬﾝ @fumin_kamin 母親と話してると3秒で不快になるので原因は何だ？と思って観察してみたんだけど、おそらく全てにおいて「スタンダードは常に自分」というスタンスで発話してるせいだな、と気付きがあった。ものすごい些細なことなんだけど卵かけご飯を食べる時に卵割ってカラザ取ったら→ ﾌｷﾁｬﾝ @fumin_kamin 「細かいね〜、私はそのまま食べちゃう」と話しかけてくる感じ。本人は"思ったから言っただけ"とキョトン顔だけど「取らない自分が普通、取る人は細かい」という意識をぶつけられて、言われた側としては全く気分良くはない。他にも土日に化粧して出かけたら「元気だねぇ」とか→ ﾌｷﾁｬﾝ @fumin_kamin 帰ってきたら「お母さんこんな遅くまでとても遊べない」とか。実際はたかが卵かけでいちいちイラつくほど暇じゃないから聞き流すんだけど、この調子で「私がスタンダード」な話しか

Salesforce.comがBIツールベンダTableauを買収。「これまでにないほどSalesforceの分析機能は強化される」 Salesforce.comはTableau（タブロー）を買収することで両社が合意したことを発表しました。 Salesforce signs definitive agreement to acquire @Tableau! https://t.co/uHB021s35e Important: https://t.co/HMTWhHPxQa pic.twitter.com/0aA7L0myVt — Salesforce (@salesforce) 2019年6月10日 Salesforce.comは顧客管理や営業支援、マーケティング支援、ヘルプデスクなどさまざまなサービスを提供するクラウド企業。買収されるTableauは有力なBIツールベンダとして知られてい

こんにちは、ひにしあい(@sunwest1)です。 2018年5月、3人の同僚とテストで始めたTwitterアカウントBuzzFeed Kawaiiが2019年5月、1年を待たずに30万フォロワーを超えました。 うれしい。 twitter.com 予算は0、立ち上げ当初から本体のBuzzFeedJapanからのRTや誘導、キャンペーン、広告プロモーションなど一切行いませんでした。 そんな"無理ゲー"な状態でしたが、 「投稿がすごいRTされてるけどなにしたの？」 「なんでそんな急に成長したの？」 など、最近いろんな人に聞かれるので、 主に分析や数字の振り返りを担当した私の観点から、やったことやどう進めたのかをまとめました。 ※ちなみに私は分析に関しては専門家ではないです。 SEO文脈でGAなどが最低限さわれるレベルかな？くらいの人です。 そもそも、何がしたくて立ち上げたのか？ BuzzFee

2018年10月30日『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』の発売を記念して、「⁠仕事ではじめる機械学習」の共著者としてもおなじみの中山心太氏（ところてん）に、データ分析業界に突如として現れたイキリデータサイエンティストのマスクド・アナライズ氏（マスクド）がデータ分析者の未来について聞きました。 マスクド：中山さんの経歴についてはじめにお伺いして良いでしょうか。 ところてん：私の経歴はいろいろと転々としていて、もともとは情報セキュリティの研究者をやっていました。そこからクラウド部門に移動しました。その後ソーシャルゲーム会社に転職し、技術支援部門的なところでインフラや集計等を行っているうちに、データ分析の仕事をメインに行うようになりました。リリース前のゲームのパラメータ設計を担当するうちに、企画そのものをやり始め、最終的にはゲームディレクターとして働いていました。 そのあとはEC

NTTは、データを暗号化したまま、実用的な速度で安全に集計・統計処理できる秘密計算システム「算師」を開発したと発表した。 秘密計算の利点は、計算結果以外は誰にも見えないデータ運用ができることや、これにより、今まで他組織に開示することが難しかったデータを持ち寄った新しい統合分析が可能になることにあるという。 秘密計算の利点 算師は、秘密計算の長年の技術課題であった処理速度を向上し、100属性×1000万件規模のデータの集計や統計演算を実用的な時間内に処理することができ、ウェブブラウザ上のGUIや統計解析ソフトウェア「R」のインタフェースでデータを見ることなく実行することができる。さらに、「R」で簡単なプログラムを作成し、回帰分析や主成分分析など、用途に応じた分析を実行することも可能だという。 特に、算師が提供するテーブル結合機能（複数の表を結合キーも漏らすことなく結合できる機能）は、異なる企

はじめに 統計開始以来最も暑い夏を生きる皆様，お疲れ様です．あまりに暑くてムシャクシャしたので，気象庁から約140年分（1872年1月1日-2018年7月21日）の東京の気温データを入手し，Prophetで分析しました． 以下は，過去365日分の最高気温の実測値と，2018年7月22日から1ヶ月先までの予測値を表したものです． また，以下は，最高気温のトレンドと年単位の周期性を表したものです． 分析の結果，平均・最高・最低気温の全てに関して，1920年付近から上昇し続けており，そのトレンドを考慮してもなお，ここ数日は特に暑いことを確認しました．分析に用いたNotebookはこちらです． 注：本記事は，2018年7月22日に個人サイトに投稿した記事を，Qiita向けに再構成したものです． 環境 macOS Sierra, 10.12.6 Python, 3.6.6 Prophet, 0.3

時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、

GoogleとNetflix、カナリアリリース分析ツール「Kayenta」オープンソースで公開。新たにデプロイしたリリースに問題がないかを自動分析 GoogleとNetflixは、共同開発したカナリアリリース分析ツールの「Kayenta」をオープンソースで公開した。新規リリースを本番環境に対して小規模にデプロイし、問題がないかを検証する作業を自動化。より迅速で確実な継続的デリバリを実現する。 GoogleやNetflixのようにWebサービスを提供している企業では、そのWebサービスに次々と改良が加えられ、1日に何度も新しいリリースがデプロイされています。 しかし新しいリリースのデプロイはいきなり大規模に行われるわけではありません。リリースされるコードに対しては継続的デリバリのパイプラインの中で一通りの自動テストが行われ、ある程度の品質が保証されているはずです。しかし、それでも新しいリリー

【２月24日　カーリング女子3位決定戦　日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても

「年をとって、頭のキレと集中力が続かなくなってきた」と言う人は、集中力の投資戦略を間違えていることが多い。 一番まずいのは、なけなしの集中力を、仕事や勉強に使い果たしてしまうことだ。 仕事や勉強で集中力を使い果たしてしまうから、「集中力を上げること」に投資すべき集中力が残っていない。 これでは、集中力は、経年劣化で低下していくばかりだ。 これを避けるためには、手持ちの集中力を「集中力を上げること」に最優先に投資するようにする。 もちろん、ただ漫然と、運動、瞑想、睡眠、野菜をやっても、集中力は上がらない。 重要なのは、「具体的には、どうすれば集中力が上がるか？」だ。 おっさんは眠りの質が悪い もちろん、頭のキレと集中力を上げるのに、一番投資効果が高いのは、「睡眠の質と量を上げる」ことだとは分かっているが、 話はそんなに簡単ではない。 なぜなら、おっさんになってくると、「深く長く眠る能力」がど

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを