IPA（情報処理推進機構）が2023年2月9日、『DX白書2023』を発表した。経済産業省が『DXレポート』を発表し、「レガシーシステムの刷新を2025年までに実行する」ことを迫ってから4年半経過した。だが今、日本企業のシステム刷新やデジタルトランスフォーメーション（DX）は進展しているのだろうか。『DX白書2023』から探ってみる。 「進み始めたデジタル、進まないトランスフォーメーション」--。IPA（情報処理推進機構）が2023年2月9日に発表した『DX白書2023』のサブタイルである。そこには、日本企業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）が一向に進んでいないこと、さらには日本企業にDXを進めるつもりはあるのかといった苛立ちすら募っているようにみえるのは筆者だけだろうか。 『DX白書2023』は、DXを推進する際の課題と進むべき道を示すためにまとめられている。そのために、日

総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開　性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

Akihiro Kimoto @タイバンコク @wombathai タイ・バンコクでスモールビジネスの研究をしています | 経営者、起業家 | 海外事業、タイ生活での気づきを発信 | 海外転職を検討中の方、DMください | 日本人の正社員(新卒可)を積極採用中、インターン受け入れしてます。 木本彰宏 -Akihiro Kimoto @wombathai 野村証券が「支社長まで出世する人材の共通点」を数億円かけて外コンに調査依頼した。調査の結果としては、学歴や世帯年収や親の職種は関係なく「入社して1番最初についた上席が優秀」が共通点だった。スクリーニングのために採用費に投資する以上に受け入れ側の教育に時間かける事が重要という話。 2021-06-14 17:00:34

(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」

Z世代との向き合い方がわからない方へ。新著に「新しい時代のチームづくり」のエッセンスをまとめました。 書籍サイトでは「180ページのサマリー資料、150点のイラストや図表」などをダウンロードできます。

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 皆さん、こんにちは。研究開発室の佐藤 貴海です。 Platium Data Blogへは初投稿ですが、実は、前回エントリーの「ツール・ド・東北」には選手として登場しています。 応援する気持ちと、応援される感動がたくさん詰まった「ツール・ド・東北 2014」参加レポート - Platinum Data Blog by BrainPad 今回は、以前より気になっていた「ホフステッド指数」について、趣味と実益を兼ねて分析と考察をします。 1. ホフステッド指数とは？ 気になったきっかけは、以下の日経BizGateの記事。 様々な国の文化（国民性）を定量的に測定し、指数化しようとしたのがヘールト・ホフステッドである。 ホフステッドは米IBMの世界40カ国11万人の従業員に行動様式と価値観に関するア

夫が働いて収入を得て、妻は専業主婦、子どもは2人の4人世帯——この家族構成のことが「標準世帯」と呼ばれ、家計の税や社会保障の給付・負担などを計算する上でのモデルケースとして扱われることがしばしばある（※１）。筆者も、何らかの制度改正の際には、まずは標準世帯における影響を試算することが多かった。 総務省（当時は総理府）の「家計調査」において標準世帯の調査・集計が始まったのは昭和40年代で（※２）、この頃に標準世帯という用語が一般化したようである。日本の世帯を世帯人員と有業者数（※３）で分類すると、昭和49（1974）年時点では、世帯人員が4人で有業者数が1人である世帯が最多で、総世帯数の14.56％を占めた。当時としては、「4人世帯・有業者数1人」こそが標準世帯であり、この世帯における収支の動向が日本の縮図を示すと言っても差支えなかっただろう。 しかし、時代とともに世帯構成は変わっていく。昭

12日の午前中、いきなりtwitterのタイムラインに「統計所得」なるワードが登場したので何事かと思ったら、西日本新聞が以下のような記事を配信したことがキッカケのようです。 要は、調査対象となる事業所群を新たな手法で入れ替えたから、統計上の所得が実態よりも高めに出ていることが問題だと指摘をした記事のようです。 そして実態と乖離している可能性がある数字で景気判断していいのか、という提起をしています。 反アベノミクス派は、この記事に狂喜乱舞。「もはや公的データすら信用できない」という言葉が飛び交っています。 が、はっきり言って、信用できないのはデータが読めない西日本新聞です。コイツ何言ってんだ？と思いました。 問題点を整理してみましょう。 結局、何が問題なのか？記事を読んでも何を訴えたいのかよく分からなくて、読解力の無い私はきっとAIに代替される存在なのだと感じました。何度か読んで、 毎月勤労

＜目次速報?　#中央公論　11月号／10日発売＞ [特集]解散総選挙 大義と争点 ＜公論2017＞ なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか　河野 勝 「安倍一強」の制度的基盤――「首相支配」の発展と国政への責任　竹中治堅 pic.twitter.com/menrv66RIX— 中央公論編集部 (@chukoedi) 2017年10月10日 一部で話題の、河野勝「なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか」（『中央公論』11月号、pp.84-97）を読んだ。めっちゃ面白かった。いくつかの調査とデータから、かなり意外な結果が出てるけど、どれも説得的でかなり納得した。おすすめの論文。— はん (@kanhuni) 2017年10月27日 読売新聞の「思潮」欄で、『中央公論』11月号（発売中）の「なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか」（河野勝氏）が大きく取り上げられました。また、坂元一哉氏の〈私の３編〉には、「

ランダムウォーク過程の見せかけの回帰。シミュレーションで発生させた互いに独立なランダムウォークを回帰したもの。独立なのにも関わらず非常に高いt検定統計量の値となっている。 見せかけの回帰（みせかけのかいき、英: spurious regression）とは、統計学や計量経済学において、統計的に独立である無関係の二つの時系列変数が最小二乗法による回帰分析において統計的に有意な係数の推定値を取ってしまうという問題である。クライヴ・グレンジャーとポール・ニューボールド（英語版）によって1974年にモンテカルロ法を用いたシミュレーションで発見され[1]、ピーター・フィリップス (統計学者)（英語版）によって1986年に理論的に示された[2]。単位根過程と呼ばれる時系列変数同士の回帰分析によって起こる問題であり、単位根過程は経済データなどで頻繁にみられるため、1980年代以降の計量経済学における時系

(Image by Pixabay) 某所でバズっていたこの記事ですが。 もう読んだ瞬間に「うわー、これ完全に洋の東西を問わずデータ分析業界だとどこでも見られる、業界つらみあるあるだなー」という感が湧いてきて、こみ上げてくる涙が押さえきれませんでした（嘘）。という軽口はさておき、実際にほぼ同じ内容の愚痴をUSでデータサイエンティストとして働いていた知人からも直に聞いたことがあるので、個人的にもかなり説得力のある話だなと思いました。 この記事の若干嫌なところは「データサイエンティストたちはいつでも転職活動をしている、何故ならどこの職場に行っても以下のつらみがあるからだ」という書き方をしている点。いや、データサイエンティスト含むデータ分析職が全員常に転職活動しているかというとさすがに違うだろうと思いますが、「それくらいつらいんですマジ勘弁して下さい」と言われたら頷かざるを得ないのもまた事実かな

トラクターの運転などの農作業中に、事故で死亡する人の割合が増加している。就業人口１０万人当たりの死者数は、高所作業など危険と隣り合わせの仕事が多い建設業の２倍を超えている。背景には就業人口の減少に伴う高齢化がある。秋の収穫期を控え、農林水産省が注意を呼びかけているが、有効な解決策はないのが実情だ。　（高橋裕子） 「もう、これはダメだと思った。助かったのは運が良かったとしかいいようがない」。８月末、島根県安来市でトラクターの下敷きになり肋骨（ろっこつ）８本を折る大けがを負った男性（６７）は当時をこう振り返った。 畑で作業を終えた帰り道、農道の隆起した場所にトラクターが乗り上げ、運転席から放り出されたところにトラクターが倒れてきた。周囲に人影はなく、燃料も漏れ出している。必死に大声を出したところ、数百メートル先にいた人が気付き、１１９番通報してくれた。 男性は「倒れたトラクターからよけら

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以前から同様の指摘は様々な分野から様々な人々が様々な形で出してきていましたが、アメリカ統計学会が以下のような明示的な声明をこの3月7日（現地時間）に発表したということで注目を集めているようです。 AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION RELEASES STATEMENT ON STATISTICAL SIGNIFICANCE AND P-VALUES Provides Principles to Improve the Conduct and Interpretation of Quantitative Science https://www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.pdf The ASA's statement on p-values: context, process, and p

総務省は、本日、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、データサイエンス・オンライン講座の第2弾「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講者の募集を開始します。 この講座は、行政やビジネスでの活用を想定した実践編講座です。 ○　我が国の国際競争力を強化し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、公的統計やビッグデータを活用した課題解決能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に付けた人材が不可欠となっています。 ○　このような状況を踏まえ、総務省統計局及び統計研修所は、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を2度に渡り開講し、延べ2万人を超える多くの方に受講いただきました。 ○　本日、上記入門編講座に続く第2弾の講

By SAM Nasim 30年間にわたって800人の子どもを追跡調査し、子どもが将来、経済的に成功するかどうかについて、何が必要なのかを大規模に調べた結果が明らかにされ、成功に必要なシンプルな要素が分かりました。 Rich Kid, Poor Kid: For 30 Years, Baltimore Study Tracked Who Gets Ahead : NPR Ed : NPR http://www.npr.org/blogs/ed/2014/08/07/335285098/rich-kid-poor-kid-for-30-years-baltimore-study-tracked-who-gets-ahead ジョンズ・ホプキンス大学の社会学者・カール・アレクサンダー博士は、ボルチモアに住む子ども約800人を、小学1年生から20代後半までの30年間という長期間に渡って追跡し、そ

先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線