今日はヤフーの決算の中から、とても興味深い数字を見つけたので紹介したいと思います。 ヤフーといえば昔からあるサービスなので、スマホが主流になって以降、どのくらいのユーザーがどの程度の時間を費やしているのか、疑問に思っている方も多いかもしれませんが、最初に結論を書いておくと、日本のヤフーは、PCからスマホへの転換に最も成功した会社の一つと言えるでしょう。 それでは最初に、簡単に決算の概要をおさらいしたいと思います。 ヤフー株式会社 2018年度第2四半期決算発表 2018年7月から9月の四半期において、売上が2331億円で、YoY点+8.3%、営業利益は355 億円で、YoY△16.9%となっています。

左から順に、三菱UFJニコス 経営企画本部 デジタル企画部 桑原康史副部長、アカマイ・テクノロジーズ 新村信CTO、三菱UFJニコス常務執行役員 鳴川竜介CTO、MUFG Bank ディジタル企画部 杉本理記調査役 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）と米Akamaiが5月に発表した、「決済速度2秒以下、毎秒100万件取引」を可能にするという決済特化型の新型ブロックチェーン。 パブリック・ブロックチェーンである仮想通貨、ビットコインの取引処理速度は毎秒2～7件で、イーサリアムは最大でも毎秒15件。ブロックチェーンではないが高速な取引ができるといわれる仮想通貨リップルでも毎秒1500件の処理速度であることから、毎秒100万件というまさしく桁違いの速度は驚きをもって迎えられた。 なぜ、MUFGとAkamaiはブロックチェーンに注目し、このような高速性能を実現できたのか。三菱UFJニコ

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クロスマーケ、2期連続最高利益更新 国内リサーチ事業が好業績を牽引 株式会社クロス・マーケティンググループ 2016年12月期通期決算説明会 会社概要 五十嵐幹氏（以下、五十嵐）：どうもみなさん、こんにちは。クロス・マーケティンググループ代表取締役社長の五十嵐幹でございます。本日はお忙しい中お集まりいただきまして、誠にありがとうございます。 それではさっそくでございますが、クロス・マーケティンググループの2016年12月期の通期決算説明をさせていただきたいと思います。 まず最初にですが、クロス・マーケティンググループについて改めてご紹介の機会いただければと思います。 設立は、2013年6月3日となっておりますが、前身でありますクロス・マーケティングが2003年4月1日に創業しております。本年で会社できてから創立14年目を迎えているというようなグループです。 従業員数につきましては、国内・海

Image credit: Baidu（百度） 企業が潜在的な提携先と新たなビジネスを開始する際には、適切なデューディリジェンスの実施が重要な第一歩となる。中国のインターネット大手企業 Alibaba（阿里巴巴）は、企業信用格付けのウェブサイトをローンチすることでこのプロセスを容易にしようとしている。このサイトを使うと、数クリックで潜在的な提携先が信用に足る相手かどうか確認できる。 Cheng Xin（誠信）と名付けられているこのサイトでは、Alibaba の中小企業格付システムから集められたデータを確認できる。このシステムは、同社が昨年中国国家発展改革委員会と協力して構築したものだ。 このシステムは、信用階級、信用プロファイル、電子パスポート番号から成る。そして各企業の信用度は、基本情報、取引行動、財務行動、商業的な関係、法定代理人の5つの側面から算出される。格付けの階級は、高い方から順

As Goldman Embraces Automation, Even the Masters of the Universe Are Threatened ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに 世界最大級の投資銀行ゴールドマン・サックスは金融取引の自動化を進め、全社員の3分の1がエンジニアになった。2000年には600人いたニューヨーク本社の株式トレーダーは、今では2人しかいない。 by Nanette Byrnes2017.02.08 4844 3578 345 3 ニューヨークにあるゴールドマン・サックス本社の米国株の取引部門には、最盛期の2000年に600人のトレーダーが在籍し、大口顧客の投資銀行の注文に応じ、株を売買していた。現在、この部門にはたった2人しか残っていない。 株式売買の自動化プログラムが、他のトレーダーの職を奪ったのだ。プログラム

ビットコインの世界で堀江さんは自分の株を発行してそれが流通しているという。確かに受給のあるところに値段が付いて、出した人にはお金が入って来ます。出したもん勝ちのような気がしますが、世の中、見えないところで色んなことが起こってるんだなと改めて感心しました。

いつしか「経済成長」は私たちにとって当たり前のものになっていた。だが、それは永遠のものなのだろうか。 アベノミクスの大黒柱である日本銀行の異次元緩和はお札をどんどん刷って国債を買い支えるという、かなり危うい政策である。にもかかわらず世論の支持が高いことが不思議だった。 思えば「成長よ再び」という威勢のいい掛け声と、「必ず物価は上がって経済は好循環になる」と自信満々の公約に、人々は希望を託したのかもしれない。 希望をくじいたのはくしくも日銀が放った新たな切り札「マイナス金利政策」だった。昨年１月に日銀が打ち出すや世論調査で６割超の人が「評価できない」と答えた。いわばお金を預けたら利息をとられる異常な政策によって、人々がお金を使うようせかす狙いだった。これには、そこまでする必要があるのか、と疑問を抱いた人が多かったのだろう。 政府も国民も高度成長やバブル経済を経て税収や給料が増えることに慣れ、

ソーシャル経済ニュース「NewsPicks」や法人向けオンライン情報プラットフォーム「SPEEDA」を運営するユーザベースは9月15日、東京証券取引所への新規上場申請を実施し承認された。証券コードは3966、市場区分はマザーズ。54万3000株を公募し、19万3300株を売出す。（オーバーアロットメントは11万400株）。主幹事はみずほ證券が務める。 価格の仮条件は10月3日に決定し、ブックビルディングの期間は10月4日から10月11日までとなっている。価格決定は10月12日。平成27年12月期の連結売上高は19億1500万円で、当期純利益は1億1000万円。 第8期の主力事業、SPEEDA契約ID数は1183件で売上高は15億5500万円。同セグメントの営業損失は790万円。同じく主力事業のNewsPicksについては平成27年12月時点で月間平均総DAU（デイリーアクティブユーザー）

サイボウズ株式会社は、グループウェアを開発する会社です。国内でもトップレベルのシェアを誇り、主力製品の一つである「サイボウズOffice」は50,000社を超える企業が導入しているツールとなっています。 サイボウズの歴史 サイボウズを作った青野氏のバックグラウンド1971年、愛媛県今治市生まれ。愛媛県立今治西高等学校を経て大阪大学工学部卒業後、松下電工へ入社し、BA・セキュリティシステム事業部営業企画部に在籍。同社での勤務経験を経て、1997年にサイボウズを愛媛県松山市に設立し、取締役副社長に就任。設立時、は営業やマーケティング担当としてWebグループウエア市場を切り開くことに尽力した。その後、「サイボウズ デヂエ（旧DBメーカー）」「サイボウズ ガルーン」など、新商品のプロダクトマネージャーとしてビジネスを立ち上げ、事業企画室担当、海外事業担当を務め、2005年より代表取締役社長。 19

暗号通貨・ブロックチェーン界隈では派手なトライ＆エラーが繰り返されている。先月の非中央集権型ファンドDAOへのアタックなど、さまざまな損失が出ており、一部で「難しい報道」も出てしまった。MITメディアラボ所長の伊藤譲一氏は、投じられている資金に対して、技術の未成熟さを指摘している。ただし、研究機関がブロックチェーンの安全性を確かめていくことで、仕組みとして好ましい非中央集権（ディセントラライズド）が実現すると伊藤氏は語っている。ブロックチェーンはインターネットがモバイルで世界中に行き渡った社会の新しい基盤になるのだろうか。7月初旬に開かれたTHE NEW CONTEXT CONFERENCE 2016 TOKYO（主催デジタルガレージ）のセッションをまとめた。 暗号通貨・ブロックチェーン界隈では派手なトライ＆エラーが繰り返されている。6月の非中央集権型ファンドTheDAOへのアタックなど、

「数学は森羅万象を記述するための言語」。偉大な科学者・ガリレオは数学をこう表現した。現代では「神の言葉」を理解するほど、莫大な資産を生み出せる。 1986年、ポーランドで開かれた第7回国際数学オリンピックで銀メダルを獲得した16歳のジョン・オーバーデックはワシントン・ポストの記者に「論文を書いても満足できそうにない。それより数学を何かに生かしたいんだ」と語っていた。 それから30年ー。オーバーデック（45）とデビッド・シーゲル（54）が設立した数学を生かすクオンツ系ヘッジファンドの運用会社「Two Sigma（ツー・シグマ）」は世界最速の成長を遂げている。 ツー・シグマはこの5年間で運用資産額を密かに50億ドルから280億ドルに膨らませ巨大なヘッジファンドになった。ビッグデータをかき集め、機械学習で分析するクオンツ運用派の代表格にまで昇り詰めた。株式やその他の証券の値動きを予測できそうなパ

TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo