愛知県に本社があるスギ薬局グループの全国の店舗で、「うるう日」が原因とみられるシステム障害が発生し、一時、処方箋の登録や会計ができなくなりました。会社によりますと、システムは午後1時ごろまでに復旧したということです。 スギ薬局グループによりますと、29日朝、全国の店舗から「処方箋のシステムが使えない」という問い合わせを受け、システム障害の発生が確認されました。 愛知県のほか関東や関西など、全国におよそ1300ある調剤ができる店舗で、処方箋を登録したり会計をしたりするパソコンのシステムが一時、使えない状態になり、各店舗の薬剤師が緊急性があるものについては、薬を出したうえで後日、会計してもらうよう対応したということです。 会社によりますと、原因調査を行ったうえ、システムの改修プログラムを各店舗に送り、システムは午後1時ごろまでに復旧したということです。 今回、障害が起きたシステムは3年ほど前に

生産性とかGDPとかうっせーよ。いやーわかんだけどさ。GDPあってもダメな国はダメだし、GDPはもはや豊かさのパラメーターとして意味ない。早く気づけ。投資や経済のパラメータの一つで、それ以上では無い。普通に海外旅行したらわかるでしょ？GDPは大事だけど、先進国としての指標は何か別の指標が必要だし、生産性は何も解決しない。 じゃあ？GDP1位のアメリカいいかい？エレベーターしょっちゅう止まるし、シャワーやトイレや水道はよく壊れるし、サンフランシスコでも停電になるし、医療費はバグってるし(医療保険4～10万/月)、ドラッグまみれだし、公教育ぶっこわれてるし、1000ドル以下の万引きは無罪で、空き巣や痴漢くらいでは警察が動かなくて、自転車止めるのにわざわざ太いクサリで縛っておかないといけない国がいいかい？ 個人的には、GDP低くても、エレベーターは途中で止まらなくて、シャワーがちゃんと出て、トイ

写真・文: 児玉雨子 NEWoMANがCIALと東急ホテル（横浜エクセルホテル東急）だったころ 地元というのは何をもってそう定義されるのだろうか。横浜市に長らく住んでいたが、幼稚園から都内の学校に通っていたので、実家の近所に昔からの同級生はいないし、「横浜市歌」も歌えないし、市内の公立中学校に給食がないこともつい最近知った。 さらに親はそれぞれ西日本出身で、親戚の中で私はひとり「東京の子」であった。都内の学校に通っていたといっても23区外の町田市にある学校だったから、その「東京の子」という言葉も、ボウリングやジムのレンタルシューズみたいに、ま、ぴったりじゃないけど気にしなければ慣れるか、といったふうに甘んじて受け入れてきた。もういちいち東京じゃなくて横浜だと訂正するのも面倒だった。 かといって横浜を地元と呼ぶことにも少し後ろめたさも感じる。エッセイの仕事（この原稿もそう）で地元の話をしてほ

もしも庵野秀明がシンデレラの映画を作ったらタイトルはシン・デレラかな？

公取委は昨年１２月２７日、一昨年１２月に社名公表した１３社によるその後の取組内容を公表した。本文に上げたメーカー系物流会社による取り組み状況は、「価格転嫁を申し出たすべての取引先の要求に対し、合理的な理由を確認した場合、双方合意の上、値上げを受け入れた」とある。 トラック事業者が運賃交渉に用いたものは、国交省告示の標準的な運賃とその考え方の基礎になる原価計算の手法、そして自社の諸原価だ。 「合理的な理由を確認」することも十分に可能なものだが、それでも１％、１％、１％といった不合理な形の「双方合意」。運賃額の合理性とは？　そのことの算数的な意味と実態経済的な意味の違いを、まざまざと見せつけられる一例だ。 あるトラック事業者は時々夢を見るという。「乗務員が退職しましたからもう業務の対応ができません。補充もできません。そう話すと取引先が『他の業者から手が上がればそっちに切り替えてもいいの？』と聞

昨年のロサンゼルスモーターショーに登場したフォードの電動マッスルカー「マッハＥ」/Josh Lefkowitz/Getty Images （ＣＮＮ） 米電気自動車（ＥＶ）メーカー、テスラは大幅値下げを断行した。フォードも電動マッスルカー「マスタング・マッハＥ」の価格を引き下げ、さらにＥＶピックアップの生産を縮小した。ゼネラル・モーターズ（ＧＭ）はプラグインハイブリッド車（ＰＨＶ）の生産再開を検討中で、純粋なＥＶに軸足を移すとした当初の取り組みから後退するかもしれない。 しかもここへ来て米環境保護庁は、自動車メーカーに対しＥＶ販売増を求める要件の緩和を検討している。従来積極的に進めていた脱ガソリン車、脱ＳＵＶ（スポーツ用多目的車）からの転換を示唆する動きだ。 まずはっきりさせておこう。米国のＥＶ市場は崩壊しているわけではない。コックス・オートモーティブによると、 ２０２３年１０～１２月期のＥ

リクルートが、首都圏(東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県・茨城県)在住の20歳～49歳の男女9335人を対象に実施した「SUUMO住みたい街ランキング2024」を発表した。ランキング上位は常連が顔をそろえる中、あの吉祥寺を抑えて2位になった街がある。ランキングがアップした街を中心に、その背景をさぐってみよう。 住みたい街ランキング2024、1位は横浜、2位には吉祥寺を抜いた大宮 では、2024年の住みたい街（駅）ランキングの結果を紹介しよう。「横浜」が首位を、しかも得点を伸ばしてナンバー1になった。2位には、得点を落とした「吉祥寺」を抑えて「大宮」がその座に就いた。その結果、「北の大宮・南の横浜」が1・2位を占め、中に当たる東京勢の街は3位以下へと退く形になった。

Published 2024/02/28 17:48 (JST) Updated 2024/02/28 18:10 (JST) 28日の衆院予算委員会分科会で、在日コリアンへの憎悪をあおるデマとして知られる「在日特権」が取り上げられた。日本維新の会の高橋英明氏が、税制面の優遇措置といった特権はあるのかと質問。国税庁は「対象者の国籍であるとか、特定の団体に所属していることをもって特別な扱いをすることはない」（田原芳幸課税部長）と否定した。 高橋氏が「在日本朝鮮人総連合会（朝鮮総連）とか、それに関わる法人個人も一切の優遇措置はないのか」と聞くと、田原氏は「特別な取り扱いをすることはない」と明言した。 「在日特権」を巡り、自民党の杉田水脈衆院議員はXに「実際には存在します」と投稿、批判を招いている。

パレスチナ自治区ガザ南部ラファで、配給食料を求めて集まった避難民（2024年2月19日撮影）。(c)MOHAMMED ABED / AFP 【2月28日 AFP】国連（UN）人道問題調整事務所（OCHA）のラメシュ・ラジャシンガム（Ramesh Rajasingham）調整局長は27日、安全保障理事会（Security Council）で、パレスチナ自治区ガザ（Gaza Strip）では「2月末時点で住民の4分の1に当たる少なくとも57万6000人が飢餓寸前」だとの認識を示した。 ラジャシンガムは、「ガザ北部では2歳未満の幼児の6人に1人が深刻な栄養失調や衰弱状態にある」とも語った。 また、国連食糧農業機関（FAO）のマウリツィオ・マルティナ（Maurizio Martina）副事務総長は、ガザでは地下水の約97％が「飲用などの使用に適さない」ほか、農業生産も崩壊しつつあると述べた。 一方

そうして「メモ帳」「天気予報」「パズルゲーム」... など色々アプリを作っている中で「自分のテスト勉強のためのアプリが欲しい」となり、自作の単語帳アプリを開発した。これが「暗記メーカー」の原型となっている。 また、書籍にアプリのリリース方法についても記載されていたこともあり、この頃からPlayStoreへのアプリの公開を始めた。 今でこそPlayStoreでは「20人のテスターを集めて14日間テストする」「開発者の身元確認」といったアプリを出すまでの工数がかかるものとなっている。ただ、当時は（確か）そういった制限は存在せず$25の登録料を払えばリリースし放題だったので、アプリが完成したらとりあえずストアに公開していた。 基本的に出したアプリは鳴かず飛ばずだったが、その中で「暗記メーカー」だけは定期的にダウンロードが発生していたため、ユーザからのフィードバック等を参考にアップデートを続けるよ

友達と電話するように会話しながら、ほめたり労ったりしてくれるコトモ。「すごい！」「賢い」「頑張っているんだね」……言われて悪い気はしない。 だが「初対面で何でそこまで？」と白々しくも感じるし、会話はまったく深まらない。キャバクラの会話ってこんな感じなのかも？　行ったことないけど……。 ただ、その技術はすごい。会話のテンポは人間と見まごう（聞きまごう？）ほどだ。こちらの言葉をオウム返ししたり、「うん」「そっかそっか」などの相づちを違和感なく挟むことで、より共感してもらっている印象を覚えるとともに、返答の待ち時間も自然に埋めている。 過去の会話を覚え、その後に反映してくる“記憶力”もある。前回の会話で「好き」と言ったことを思い出して、「○○好きだって言ってたよね？」と話を広げようとしてくるのだ。 あまりにナチュラルだから、人間と話している気持ちになる。だからこそ、ちょっとした“人間との違い”が

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Published 2024/02/29 09:25 (JST) Updated 2024/02/29 09:26 (JST) 【エルサレム共同】パレスチナ自治区ガザの保健当局は28日、脱水症状と栄養失調により、ガザ北部の2病院で子ども計6人が死亡したと発表した。27日も幼児2人が同様に死亡していた。保健当局は子どもや妊婦に飢餓が拡大し、数千人が死亡する恐れがあるとして緊急支援を求めている。 今回死亡した6人は北部ベイトラヒヤのカマルアドワン病院の4人と、ガザ市のシファ病院の2人。イスラム組織ハマス掃討を目指すイスラエルによる封鎖の影響で、ガザでは水や食料が極度に不足している。 ガザ中部デールバラハで診療所を運営する人道団体は28日、過去3週間で診察した妊婦の21％が栄養失調だったと発表した。

四槓子は流れない

発売から25年。椎名林檎『無罪モラトリアム』はなぜ衝撃と呼ばれたのか─亀田誠治が語る「ないがち」な革命 椎名林檎のファーストアルバム『無罪モラトリアム』のリリースから25年。「衝撃」と呼ばれたこのアルバムについてアルバム制作に携わった音楽プロデューサーの亀田誠治が振り返った。 亀田がコメントで登場したのは、J-WAVEで放送された番組『SONAR MUSIC』（ナビゲーター：あっこゴリラ）。オンエアは2月22日（木）。 【SONAR MUSICは番組公式LINEでも情報発信中】 初対面の印象は「音楽を垣根なく愛する人」 90年代後半、日本の音楽シーンは小室サウンドがブーム。バンドではMr.Children、GLAYなどがブレイクする中、衝撃的だと今も語り継がれるアルバムがリリースされた。それが椎名林檎『無罪モラトリアム』だ。 このアルバムは1999年2月24日に発売された椎名林檎のファース

https://anond.hatelabo.jp/2024022723544432歳婚活男性だけどもうダメだわ最近のここらへんの投稿が気になったので、40代で結婚相談所に入って成婚できた経験も踏まえて書いてみようと思う。 積極的で魅力的は人はいる自分があった中ではこんな人がいたかな。 お見合いやデートでプレゼントやお土産をくれる お店や場所の提案をしてくれる、場合によっては予約もしてくれるこちらから奢ってばかりだと悪いということで、奢り返してくれる（「今日は私が払いますね！」と言って伝票を取られた）LINEで頻繁にメッセージをくれる、メッセージの内容も魅力的（「ありがとう」が多い、メッセージで「夢に出てきました」と送ってくる人もいた）確かに、消極的な人もいたけど、そういう人とはお見合いより先に進まないことが多いのであまり印象に残らない。 積極的で魅力的は人は、すぐに成婚してしまうので出会

「７つの習慣」「チーズはどこへ消えた（「金持ち父さん貧乏父さん」でも可）」読んでおくだけでいい。中身は覚えている必要はない。読んでおくことで「読んだことがある」と言える。それが大事。 内容について思い出したくなったらググればいくらでも出てくる。でもググって知ったのと読んだことがあるのは違う。何故なら「読んだことがある」と言えるようになるから。 読んだことがあるビジネス書の数や傾向でマウント取ってくるアホに対して全方位に万能に最低ラインを超えていると思わせたいならひとまずこの２冊が高コスパ。ビジネス書マウントで人を値踏みするような連中からの評価を簡単に稼げてオススメ。 「じゃあこれも読んだほうが良いよ！」と言われたときは「今、資格の勉強してて時間なくってえ……」「ポケモンの名前覚えて子供と話合わせなきゃいけなってえ……」とか言っとけば読まずに済むよ。この２つさえ読んでおけばね。 「山月記」「

マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ マイクロソフトは、Windowsに搭載している「Copilot in Windows」の新機能として、Copilotにプロンプトで作業を依頼することで、Windows上でさまざまな操作をユーザーに代わって自動的に実行してくれる「Power Automate via Copilot in Windows」を、開発中のWindows 11 Insider Preview Build 26058に搭載したことを明らかにしました。 2月14日付けの記事「Announcing Windows 11 Insider Preview Build 2605

２月２８日、日清オイリオグループは、５月納入分から家庭用・業務用オリーブオイルを値上げすると発表した。写真はギリシャ・フィリアトラで収穫されたオリーブ。２０２３年１１月撮影（２０２４年　ロイター/Louisa Gouliamaki） ［東京　２８日　ロイター］ - 日清オイリオグループ(2602.T), opens new tabは２８日、５月納入分から家庭用・業務用オリーブオイルを値上げすると発表した。オリーブの主要産地の欧州で記録的な不作が続き、世界的な在庫不足の状態となっており、降雨不足の影響でオリーブオイル生産量が回復する見通しがつかないという。

岸田文雄首相（自民党総裁）が、党派閥のパーティー収入不記載事件を巡る衆院政治倫理審査会に自ら出向くことを決断したのは、出席者の調整や開催形式が一向に折り合わない膠着（こうちゃく）状態を打開するためだ。首相は政治不信の根源でありながら説明責任に後ろ向きな安倍派（清和政策研究会）幹部らの姿勢に業を煮やしてきたが、捨て身の覚悟で政倫審への出席を強く促した形だ。 「政倫審が与野党の駆け引きで動かなくなっていることは国民にとって良いことではない。何とか状況を打開したい」 ２８日朝、首相は与党幹部の電話を次々と鳴らし、自ら政倫審に出席する意向を伝えた。 首相は当初から、安倍派幹部らが公開の場で説明責任を果たすよう期待していた。ただ、政倫審への出席や公開は議員自身の意向が尊重されるため、自発的な判断を暗に促すにとどめてきた。２６日の衆院予算委員会では「完全な非公開は歴史の中でも１件しかない」と答弁し、周

ロシア外務省のザハロワ情報局長は27日に発表した声明で、ロシアにウクライナからの無条件完全撤退を求め、対ロ制裁の強化を表明した先進7カ国（G7）首脳声明を「ロシアへの不当な要求」と批判、米英両国が反ロ的な政策実行のために日本やドイツなど他のG7の指導者を「便利なばか」として利用しているとこき下ろした。 ザハロワ氏は、米英がG7をロシアとの闘争の本拠に変質させたと指摘。日独やフランス、イタリアなどは米英に利用されているとし、これらの国はG7への参加が本当に国益にかなうのか再考すべき時だと主張した。

ついに祖業に手をつけるのか──。 セブン＆アイ・ホールディングスが、傘下の百貨店そごう・西武に続いて、祖業であるイトーヨーカ堂についても売却を含めた抜本的な改革の検討を始めていることが関係者への取材でわかった。すでに売却先として、2つの投資ファンドが俎上に載せられている。 セブン＆アイは2023年9月、そごう・西武をアメリカの投資ファンド、フォートレス・インベストメント・グループに売却した。しかし、複数のアクティビスト（物言う株主）から「スピンオフ（分離・独立）すべき」と迫られていたイトーヨーカ堂については傘下に置いたままで、懸案として残っていた。 改革に乗り出すが売却も検討 セブン＆アイもイトーヨーカ堂の改革が進んでいないことに対する危機感は抱いている。2023年3月には、自前の衣料品から撤退して「食」に集中する戦略を打ち出し、インフラの整備を進めたり傘下の食品スーパーと合併させたりして

https://anond.hatelabo.jp/20240227235444 増田はただ単に婚活難航してるだけ。 そして、結婚相談所で一番出会いたくないタイプの人だと思った。 どうしてかって、 増田が「自分のことしか言わない」から。 自分の快不快しか語らない人が婚活で成果を出すわけがない。 趣味が大事なのは結構だし、それは増田の自由。 でも、結婚も婚活も「相手があって」成立するんだよ。 デートするにもお見合いするにも相手の時間を使うだろ。 増田は徹頭徹尾、自分の快不快しか言わない。 趣味が大事なのは良いよ。 でも、だからと言って相手の時間を奪っていい理由にはならん。 目の前の女性を「残飯」と呼ぶ権利もない。 趣味を大事にするのと女性を残飯と呼ぶのは別の問題だ。 そして、共感するブコメがスターを集めているのも、気持ち悪い。 文章に書かれたこと以外のことを全く読めていないし、 自分の快不快

Published 2024/02/28 20:33 (JST) Updated 2024/02/28 23:29 (JST) 2025年大阪・関西万博に参加する海外各国が自前で建設するパビリオン「タイプA」を巡り、日本国際博覧会協会（万博協会）が2月に公表した最新の建設工程に、複数国が間に合わない状況であることが分かった。各国関係者が28日明らかにした。協会はタイプAの建設遅れに対応するため、建築工事完了時期を従来の今年7月から10月に3カ月遅らせたばかりだが、新たな想定が早くも形骸化している。 協会幹部は取材に「（最新工程は）あくまで目安だ」とし、開幕日に間に合うように準備を進めていると強調している。 タイプAは当初、60カ国（56施設）が予定。このうち着工に必要な行政手続きの完了が確認できたのは、28日までにシンガポール、アイルランド、サウジアラビアなど7カ国のみ。最も工程が進んでい

絵師、みたいな感じでさ、良さげじゃん そうしよう、いまから

牛もつ、キャベツ、にらなどの食材を中心をした鍋料理「もつ鍋」。もつの旨味が野菜類、特にキャベツにじんわりと染み込んで、たまらなく美味しいですよね。僕、大好きなんですよ、もつ鍋。 ところで、僕の好きなもつ鍋専門店のひとつに、東京池袋にある「もつ鍋帝王 ふるさと」があります。というか、ここでもつ鍋の美味しさに目覚めたと言ってもいい。 で、ふるさとのもつ鍋の基本構成はというと、牛もつ、キャベツ、にら、にんにく、唐辛子、そして豆腐というシンプルなもの。そこに加えるつゆもまた、和風の醤油だしっぽいような、深みはあるけれども比較的シンプルな味わいなんです。 そこで我が家でもかつて、同様の食材と、めんつゆのみの味付けで作ってみたところ、これが家もつ鍋としてはじゅうぶんすぎるほどに美味しかったんですよね! 以来、我が家の定番レシピとなりまして、もしご興味があればぜひ作ってみてください。 で、ですね。そのも

twitter(現X)でかなり盛り上がっていたので、僕も考えてみました。最近のロードバイクはなぜここまで高価なのでしょうか？ 私は今の話をしているんだよ 簡単に言うと、空力を追求したせいです。1989年のツール・ド・フランスでグレッグ・レモンがローラン・フィニオンを最終ステージで破ってから、空力を笑う人はいません。最近は選手の快適性を無視したり、バイクの重量、操作性すら無視して空力を追求するのが当たり前になったのですが、これには多大なコストが掛かります。どれくらいヤバいのかというと、F1は空力開発時間が厳しく制限、管理されており、速いチームほど風洞試験時間が少なくなります。 つまり、上限を設けないと資金力のあるチームが風洞試験を重ねて速いクルマを作ってしまい、チーム格差が広がってレースとしてエンタメ性が失われてしまうからです。今でさえRed Bull一強の構図でF1への興味が失われつつある

三菱鉛筆がドイツの高級筆記具メーカー、LAMY（ラミー）の全株式を同社の創業家から取得することで合意したことが28日、分かった。買収額は非公表。ラミーは高級筆記具として世界で認知度が高い。買収で手薄だった高価格帯を強化し、海外市場の開拓を加速させる。ラミーは欧米などを中心にボールペンやシャープペン、万年筆などを80カ国以上で展開している。年間生産本数は800万本以上に上る。主力のボールペンで価

ほったらかし飯 カカル/とうのきり/５ッ星お米マイスター澁谷梨絵 <完結済み>25歳のフウコは恋よりもご飯が大好き。ビンゴの景品で炊飯器を手に入れたフウコは心機一転、自炊することを決意！ただ、キッチンはペットのヤドカリ“ヒッキー”に占領されて料理が出来ず…。そんなフウコは炊飯器を使った調理を編み出したのだが…!? 炊飯器一つで作れるずぼらグルメ漫画、開幕――!! [JC上下巻発売中]

＜2024年7月11日 更新＞ 製造元である株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメントより、ディスク交換対応に関する詳細が発表されました。リンク先をご覧ください。 FINAL FANTASY Ⅶ REBIRTH ディスク交換方法についてのお知らせ（株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント サポートページ内） https://www.playstation.com/support/important-notice/ ---------------------------- 『FINAL FANTASY VII REBIRTH』パッケージ版ディスク（２枚組）において、株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメントにおける製造過程の不備により、ディスク表面に印刷されたレーベルとディスクに収録された内容に誤りが発生していることを確認しております。 以下に記したご対応をいただく

ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 エクストリームスポーツを効果的にマーケティングに取り込んできたエナジードリンクのレッドブルが新たに公開したのは、レッドブル・レーシングのF1マシンを世界最速のカメラ搭載ドローンでぴったり追跡する空撮映像です。 F1世界選手権の2024年シーズンは今週末に開幕します。昨シーズンはレッドブル・レーシングF1チームのマックス・フェルスタッペン選手が圧倒的な強さを見せつけて世界チャンピオンの座を防衛し、先頃行われたシーズン前の合同テストでも、圧倒的な安定感とスピードを誇示していました。 そんな自動車レースの頂点に立つレッドブルのF1マシンと世界チャンピオンを追いかけ回すドローンパイロットとして選ばれたのは、Dutch

昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装

英語を勉強していく上で、避けられないのが英単語の暗記。なんとなく後回しにしたり、勉強し始めてもすぐに飽きて嫌になったりという人も多いのではないでしょうか。偏差値70の高校に通う私がいろいろな方法を試してたどり着いた、英単語の勉強のコツを紹介します！（高校生記者・すい＝３年） 【1】例文を読む 英単語帳を使って勉強している高校生は多いと思います。そこでまず私がおすすめするのが、例文をしっかり読むことです。 ただ英単語の横に書いてある日本語訳を読むよりも、実際にその単語がどのように使われるのかを知ることで、頭に残りやすくなります。さらに、例文中に使われている知らない単語を積極的に覚えていくと、どんどん語彙（ごい）力を伸ばせます。 例文をしっかり読みたい人におすすめなのが、『DUO 3.0』（アイシーピー、税込1320円）という単語帳です。この単語帳に載っている、面白くて役に立つ例文を覚えること

先日ですが、旧知の*1Grahamianさんのこんなツイートが話題になっていました。 データ分析をするときシンプルに重要なことは「生のデータを眺める」と「データの分布をグラフにする」ことなんじゃないかと思うんですよね。すぐにクロスとかファネルとかコホートとかやりたくなるんですけど、まずは目の前のデータがどんなものか頭にマッピングさせることが長期的に効いてくる感じ。— Grahamian📊データ分析と機械学習 (@grahamian2317) 2021年1月12日 何を当たり前のことを言っているんだと眉を顰める向きもあるかもしれませんが、これだけデータサイエンスやら機械学習（人工知能）やらが喧伝されている昨今においては、少なからぬ現場で「データはどこかのAPIからバルクでダウンロードしてくるor本番DBから転送してくるだけ」「やってきたデータは中身を見もせずにそのまま統計分析や機械学習など

Code Style¶ If you ask Python programmers what they like most about Python, they will often cite its high readability. Indeed, a high level of readability is at the heart of the design of the Python language, following the recognized fact that code is read much more often than it is written. One reason for the high readability of Python code is its relatively complete set of Code Style guidelines

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プログラミングやIT関連技術に関する情報を、以下のようなものを組み合わせて効率よく検索する検索方法を紹介します。 Stack Overflow Slideshare 画像検索 Githubのawesomeレポジトリ Github 背景 近年のOSSを積極的に活用した開発では、常に新しい技術や概念が登場します。全てを取り入れることはありませんが、顧客や社内の色々な事情により、こういった技術を調査して必要に応じて取り込んでいくことが以前よりも多くなっていると思います。このため開発者は以下のような状況に置かれることが多くなりました。 同じプログラミング言語、ライブラリを使い続けることができない 分かりやすい書籍、研修が存在しない 取り組むべき技術について詳しい人が回りにいない しかしこのような状況に陥ったとしても、新しく取り組む技術について素早く把握する必要がありますし、開発においても慣れいない

Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました. pyq.jp 佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2 簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います. この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください！ で,PyQどうなのよ? 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい！この夏に(2,980円はお買い得). 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが) 「実務で通用するレベルに」「9

2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

あなたの能力を 必要とする フィールドへ Discover the key to unlock your true potential. Open the Door. コミュニケーションに苦手意識がある。業務を要領よくこなせない。 それはあなたが「はたらくこと」に向いていないのではなく、 「はたらくフィールド」とあなたの能力が 合っていないだけかもしれません。 たとえば、高い集中力と優れた論理力、やり遂げる力を発揮できれば、 「先端IT」というはたらくフィールドできっと活躍できます。 ニューロダイブが編み出した独自プログラムで AI・機械学習・データサイエンス等のスキルを磨き、 あきらめていたキャリアの扉をひらきませんか。 Neuro Diveとは？ Neuro Dive（ニューロダイブ）は、 AIや機械学習、データサイエンス、RPAといった高度なスキル、データを扱うための専門スキルを身に

機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）2020 Summerの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2020-summer/ ※2…

先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能…

何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す

アヒル本とは アヒル本「StanとRでベイズ統計モデリング」、ベイズ界隈では有名な書籍です。 ベイズ推定を実装したい、と思ったときにまず最初に手に取ると良いでしょう。 しかし、ベイズとは何かという点について解説している本ではないため、ベイズの枠組みで事例を積み重ねることで事後分布を更新できるために得られる利点などについて納得ができていない方は、ベイズ自体の基礎的な解説を読んでからチャレンジしたほうが良いと思います。 なぜPythonか 上記本のオフィシャルでは、タイトルどおり実装はRなんですね。 Pythonで実装したい方も多いと思います。 私もその一人でしたので、Python実装をつくりました。 Python実装にあたって Stanのインターフェイスについては、PyStanでRとほぼ変わらない使いごこちを実現できます。 一方で、データ整形についてはPandasを使うので、Rとはかなり異な

追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした

(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界

「Harvard Business Review」2012年10月号で"Data Scientist:The Sexiest Job of the 21st Century⁠”（データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業）として取り上げられ，「⁠データサイエンティスト」が新しい職種として注目を浴びてからもうすぐ4年が経とうとしています。 「セクシー」として取り上げられたデータサイエンティストは，多くの人が就きたい職業として注目を浴びることになりました。ビッグデータというキーワードもそれ以前から流行していましたので，企業がデータ分析できる人材を探す時期ともマッチしていました。ふだんデータに関わることのあるエンジニアやマーケッターだけでなく，さまざまな人たちがデータサイエンティスト職を志望したのです。 しかし，実際の仕事は泥臭い作業が多く，プログラミング技術も必要です。これらは，すで

我らが業界の雄*1、てつろーさんが新たなweb連載記事を始められたようです。 このタイトルが、流石は業界経験の長いお方だけあって非常に鋭いところを突いているなと個人的には感じています。で、完全に奇遇ながら実は6月8日に旧知の友人の依頼でプレイベートな講演会に登壇してきたのですが、その時も「あれから日本のデータサイエンティスト（そして機械学習エンジニア）ってどうなったんだっけ」という話題をしてきたということもあり。。。ということで、久しぶりに与太話でもしてみようかと思います。 首都圏のデータサイエンティストと機械学習エンジニアは合わせて大体500人ぐらいいる（私見） 大多数の「自称」データサイエンティストはこの4年間のブームの栄枯盛衰の中で現れては消えるというのを散々繰り返してきたように思いますが（笑）、現実に日々の業務として明確にデータ分析を、しかも統計学や機械学習のスキルを駆使して行って

(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく

(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を

(Image by Pixabay) この記事は、昨年の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って昨年バージョンとの差分は殆どないのですが、一応この1年間の業界の進歩を踏まえて僅かながらアップデートしてありますので、ベースとなっているスキル要件についてさらっと概観した上で、差分となるアップデート部分について簡単にコメントしておこうかと思います。 なお、いつもながらの断り書きですが。言うまでもなく、この記事の内容はあくまでも僕の個人的な意見にして、なおかつ僕自身がこれまでの経験と見聞に基づいて「これまで自分が属してきた組織やチームにおけるデータサイエンティストや機械学習エンジニアはこうだったor今後はこうあって欲しい」という最大公約数的な経験談や願望を書き並べたものに過ぎません。よって何かの組織や団体の意見を代表するものではありませんし、況してやauthorizeされた意見として見

(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」

かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社（技評）さんから、『データサイエンティスト養成読本』改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、「読めばそのままデータサイエンティスト（本物）もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている」ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。 ちなみにここであえて「本物」と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は「なんちゃってデータサイエンティスト」は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと「データサイエンティスト（カナ）」と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト（本物）でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で

データサイエンティストが「鬼滅の刃」を読むべき理由：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/3 ページ） 週刊少年ジャンプの漫画「鬼滅の刃」が、2020年5月に完結しました。アニメ化をきっかけに、漫画売上ランキング上位20位のうち19作が同作（※）という事態を迎えたほどの人気を得ました。 ITmedia読者の中には「読んでいない」「周囲はハマっているが、自分は興味ない」など、関心を持たない人もいるでしょう。しかしながら、データサイエンティスト視点において鬼滅の刃に学べる点は多々あります。 本記事では鬼滅の刃の内容が、学生や若手社会人などのデータサイエンティストを目指す人や、現在データサイエンティストとして活躍している人にとってどのように役立つかを紹介します。 なお、本記事ではアニメ版26話（単行本では7巻序盤）までの展開に触れるため、未見・未読の方はご注意ください。 ※2020

はじめに 本記事は、私の転職活動の詳細について記載しています。未経験からデータ分析職に就いた方は少数のようで、ネットで探してみましたが、中途採用市場がバブルであると言われている現状でもあまり見かけませんでした。また、私の経験も誰かの参考になればと思うとともに、自分がどういった意思決定をしたのか将来振り返えることができるようにする目的もあります。 私の転職活動に対する考えや手法は必ずしも一般的に通用するものではなく、景気や配属先のポジションの空き、組織文化に馴染むかどうか、人柄など技術的なスキル以外の影響もかなり受けます。今回の転職活動で驚いたのが、技術力が高い人がポジションを掻っ攫っていくのかと思っていたのですが、案外話を聞いてみると必ずしもそうじゃないということでした。そういった企業でも技術に力を入れていたり、論文投稿やOSS活動を奨励していたりしました。 この記事を書いている2019年

こんにちは、お目通しありがとうございます。 筆者はコロナ禍下の2020年3月~4月に転職活動を(期せずして)行い、エンジニア・理学工学系のバックグラウンドがないながらデータサイエンティストとしての転職を果たしたものです。 この記事→1に感銘を受け、同様のキャリアパスを検討されている方に何らかの有用な情報提供が出来ればと思い、本記事を書きました。 本稿の目的 一般に転職活動が難しくなるといえるであろう不況下でも、「未経験だけどデータサイエンティストになりたい」といえる人の勇気となること ひいて界隈の発展に微力ながら貢献したい ポエムでも日記でもございません2。 抄録 この環境下でもデータサイエンティスト職の求人は意外に思われるほどたくさんある。理由として、需要に対する供給(=人材)の少なさと、「データサイエンティスト」という言葉に対する採用者の期待値とニーズが明確化されていないことが挙げられ

去年、とある会社にデータサイエンティスト職として転職いたしました。 はやりのせいか、データサイエンティスト志望者と求人が増えている印象ではありましたが、噂も多いこの業界の転職事情について、実際はどんな状況であったのか、まとめをさせて頂きます。 自己紹介 大学・大学院では、バイオサイエンスを専攻。 植物、微生物を対象に、遺伝子発現解析や、化学分析(HPLC, GC-MS)、Rを使った統計・多変量解析を主に行っていました。 新卒で繊維系の製造企業に就職。1カ月間の研修後、配属ガチャにより子会社の品質保証部に配属され、約1年半所属しておりました。 品質保証部では、主に客先からのクレーム対応や客先向け書類の作成・整理の事務作業、工場側と設計開発との社内調整役など、製造部門のバックオフィス的な役回りで仕事を担当しておりました。 転職活動へのモチベーション ①製造部門のバックオフィス的な役回りが合わな

機械学習・ディープラーニング関係の本を整理してみた 以下のような事情もあり、初心者向けに良い本って何だろうなと家にある機械学習・ディープラーニング関係の書籍を引っ張り出してきました。 新入社員としてAI人材が来るという話を聞いていたので「色々教えてもらおう！」と楽しみにしていたのですが、配属直前になって「ソフトウェアの経験は無いらしい、AI人材に育ててほしい」と言われたときの顔してます。そんなことある？— からあげ (@karaage0703) June 5, 2020 紙の書籍 電子書籍 正確には、紙の本も電子書籍もここに無いもの（noteやboothで買ったもの）が数冊あるので、全部入れて40冊程度でした。なんとなく100冊くらいは読んでるかと思っていたのですが全然でした。人間の感覚って当てにならないものですね。ただ、良く考えると、何か1つのジャンルで10冊も書籍持っているかというと、

2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。

(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま

ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう

クリスマスとか関係ないし！（挨拶）。 ITmediaで連載（マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！）が始まる前は、「没になったネタをnoteでやればええやろ」ぐらいに思ってました。 が、ITmediaのガバガ……ではなく、優しさあふれる掲載基準のおかげで書きたいことが書けるため、noteのネタが無くなってしまいました。 それでも日々増え続けるnoteのフォロワーを見て見ぬふりは出来ず、「需要はありそうだけど商業媒体に載せるのは面倒そうな企画」として、今回の更新と相成りました。 昨今のブームから「AI人材」「AIエンジニア」「データサイエンティスト」になりたい人が増えています。 しかし弁護士や公認会計士のように、国家試験に合格すればなれるものではありません。 ディープラーニング協会の資格は知識や技術を持つ人材として認定されますが、必須ではありませんし、取ればなれるわけでもありません。

私のブログに対するTJOのアンサー*1に対しては私ははてなブックマークの文字数制限ギリギリで謎のアンサーを返した。 私の怪文書1を滅茶苦茶読み込んでいたTJOならあれで解読できるだろ。と思ったが私の意図*2と違う方向に業界の舵取りをしようとしていることを考えると少し不安になって来たので、字数制限のないブログ記事で改めて私のアンサーを投稿し、補足説明をする。 謎アンサー文章の文字数制限無し版 TJOは『データサイエンティストワナビーはCSのPhD持ちエリートには勝てず「マトモなDS職」には着けないから道を諦めろ』と暗に主張する。*3しかしデータサイエンスを学ぶこと自体はこの時代において教養であり、科学的思考を育むことになるので有意義だ。 TJOは『ワナビーが「まともなDS職」を目指すことは、エリートとポジション争いをすることであり、それはマッタンホルンに無装備で登るようなものでほぼ全員無駄死