ボタン配列はINFOBAR 2に準拠Photo: 武者良太入力・選択はご覧のとおり物理キーです。タッチスクリーンはありません。またキー配列はINFOBARではなく、INFOBAR 2準拠。各ボタンがフラットになっています。文字入力も懐かしの2タッチ入力（ポケベル入力） など。1文字1文字ボタンを押しながら選んでいく感覚が懐かしい。 長文はさておき、LINEでショートメッセージを送り合うような使い方であればまったく問題ありませんね。 そうそう、LINE入っていますPhoto: K.YoshiokaルックスもUIも懐かしさを感じさせるINFOBAR xvですが、その内面はガラケーではありません。スマートフォンの高機能性をもった、ガラホと呼ばれるカテゴリの製品になります。 Photo: 武者良太ショートメッセージツールのLINEや+メッセージ、テザリング機能なども使えますよ。1～3の数字ボタンは

総務省は、返礼品の調達価格を寄付額の３割以下にするなどの通知を守らない自治体については、ふるさと納税の対象から外し、寄付しても税金が控除されないよう、制度を見直す方針を固めた。 ふるさと納税は、個人が自治体に寄付すると、その金額の一部が所得税と住民税から控除される仕組みです。 総務省では、多くの寄付金を集めるため高額な返礼品を贈るなど、自治体間の競争が過熱しているとして、自治体に、返礼品の調達価格を寄付額の３割以下にすることや、地元の特産品を使うよう通知しています。 しかし一部の自治体は、通知を守る考えはないとの立場を表明し、多額の寄付金を集めています。 総務省は、こうした状況はふるさと納税制度の趣旨から看過できないとして、通知を守らない自治体については、ふるさと納税の対象から外し、寄付をしても税金が控除されないよう、制度を見直す方針を固めました。 こうした制度の見直しには地方税法の改正が

by Samuel Zeller 世界各地からウェブ上にアップされている何千ものデータレポジトリや何万ものデータセット、政府や自治体が公開している情報などに簡単にアクセスすることができる「データセット検索(Dataset Search)」を、Googleが公開しました。 Dataset Search https://toolbox.google.com/datasetsearch Making it easier to discover datasets https://www.blog.google/products/search/making-it-easier-discover-datasets/ Dataset Search: Google launches new search engine to help scientists find datasets - The Verge

ジーユーは11月、ショールーム型新店舗「ジーユースタイルスタジオ」を東京・原宿の原宿クエスト2階に開設する。ジーユーが展開するレディス、メンズの全商品のサンプルを揃え、来店客に商品を体感してもらうとともに、店内では顧客に合ったスタイリングイメージがわく仕掛けも展開する。 【関連記事】ジーユー　「神マニア」でマーケティングを強化 新店舗はショールーミングを試みる。商品の試着が可能。購入はジーユーアプリを使ってＥＣで決済し、商品は自宅に配送される。 売り場面積は約594平方メートルで、コーディネートを選ぶ楽しさを提供する仕掛けを盛り込む予定。詳細は明らかにしていないが、デジタルストアとして運営している横浜港北ノースポート店で行っているオシャレナビ・カートやデジタルサイネージなどが継続採用される見通し。 ジーユーが原宿に出店するのは初めて。国内・海外客も多い街で、改めてジーユーブランドの認知度を

金融庁に出向中の裁判官、一番やっちゃダメな立場で何のひねりもないインサイダー取引が即バレした疑いで強制調査

■　はじめに 学習済みモデル生成のためには大量の生データや生データを元に生成した学習用データセットが必要となりますが、その際に著作物である生データ（文章、写真、静止画、動画など）を利用することも多くあります。 著作権法上、著作物は著作権者に無断で利用（ダウンロードや改変等）することは出来ませんが、実は日本の今の著作権法には４７条の７という世界的に見ても希な条文があるため（詳細は後述）、ＡＩ開発目的であれば、一定限度で著作権者の許諾なく著作物を利用できます。 その点を捉えて、早稲田大学法学学術院の上野達弘教授は「日本は機械学習パラダイスだ」と評しています。言い得て妙ですね。 【参考】 コラム：機械学習パラダイス（上野達弘） ただ、この４７条の７には「ある限界」もありました。 ２０１９年１月１日に改正著作権法の施行が予定されていますが、同改正法が施行されると、この４７条の７が廃止され、新しい条

コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由：真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】（1/4 ページ） 「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95％まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。しかし、そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。

データサイエンティストとして、数々のAI開発プロジェクトを経験し、成功と失敗の分かれ目を見てきたというトランスコスモスの北出さん。日本企業でAIが普及しないのは『データサイエンティストが不足しているから』といわれていますが、それ以前に、「AIに対する理解や当事者意識がない」という企業が意外と多いことを指摘しました。 インタビュー前編はこちら→あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？ その北出さんは、「AI開発プロジェクトを成功させようとするなら、とにかく当事者意識を持って試してみることが重要で、そのとき、少なくとも3回の失敗を覚悟する必要がある」と言います。その理由はどこにあるのでしょうか。 AI開発プロジェクトは「3回失敗する必要がある」理由 AIのプロジェクトを進めようとした企業のほとんどがつまづくポイントとして「データがない」「分析力がない」「開発力がない」と