インターネットの普及により、ユーザーが飲食店の情報を集める手段は多様化しました。集客施策を考えようとしても、「何から始めればよいか」と悩むオーナーが多いかもしれません。 特に売上が安定しておらず、少ないコスト・労力で集客しなければいけない場合、最も効果の高い集客施策の仮説を立てるため、課題を整理することから始めてみましょう。本記事では、低コストですぐに実践できる飲食店の集客アイデアを、店舗が抱える課題別に詳しく解説していきます。 こんな人におすすめ お客さんを呼び込みたいが、何から始めるべきか分からない お金のかかる集客方法を導入するのは難しい すぐに実践できる集客アイデアを知りたい 飲食店の集客を成功させる方法｜アフターコロナも愛されるお店づくり 1. お店の課題に合った集客を行う 2. 新規のお客さんのリピーター化施策もあわせて実施する 飲食店の認知度を向上させる5つの集客方法 1.

公開日：2021.11.29 更新日：2022.07.07 10年後にはクルマが普通に空を飛ぶ社会へ。空飛ぶクルマの現在と未来 いま、SFやファンタジーの世界で描かれるような「空飛ぶクルマ」の開発が国内外で進められています。それも50年、100年後の話ではなく、数年のうちに社会に実装されるかもしれません。 株式会社SkyDriveは、日本におけるエアモビリティ開発のトッププレイヤー。2020年8月に有人飛行試験に成功するなど、2025年ごろの事業化に向け“本気で”取り組んでいます。 実現のためには、機体の開発だけでなく、安全性の担保や社会的受容性の向上、法整備などさまざまな要素が絡みますが、社会実装に向けて官民共同のロードマップを策定し着実に前進しているのだとか。空飛ぶクルマの現在地や課題、そして空飛ぶクルマがもたらす未来について、SkyDrive代表取締役CEOの福澤知浩さんに伺いました

こんにちは！百森代表の田畑です。今日もオシゴト感の強いお話です。ブランコや秘密基地に類する話も徐々にネタを貯めておりますので、辛抱強く待って頂ければ幸いです。 ※Redmine.tokyoという勉強会で発表しました！（2021/11/27） 概要株式会社百森では、業務の効率化を推進しています。今回の記事では、その初段階として行っているタスクの見える化・進捗管理について、もがきながらも実現していることをまとめました。 ※なお、タイトルを「林業の」としていますが、百森は業界的には特殊です。自治体から委託を受け、所有者交渉・調査設計・補助金申請、施業発注・現場監督を行う業態なので、ニッチであることは予めご了承ください。 昔はこうでした社内では「口伝」と呼んでいますが、これまで作業手順などは口承文学として伝えられていました。 計算結果や、補助金等で必要になる外部とのやり取りという、成果文書の記録は

読書をしていると、書籍に記された新たな知識や考え方を取り入れることが可能で、時には人生に影響を与えるほどの印象深い書籍と巡り会えることもあります。世界に無数に存在する書籍の中でも「ソフトウェアエンジニア人生を変えた5冊の書籍」をネオバンク「Nubank」のソフトウェアエンジニアであるジュリアーノ・リマ氏が紹介しています。 Five Books that Changed My Career as a Software Engineer https://julianogtz.github.io/my-personal-blog/posts/five-books-that-changed-my-career-as-a-software-engineer ◆1：情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方 リマ氏は、人生を変えた書籍の1冊目として「情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな

市場での品不足を受けて、メープルシロップの「戦略備蓄」が放出される/Ben Nelms/Bloomberg/Getty Images ニューヨーク（ＣＮＮ） カナダが市場で不足するメープルシロップへの対応として、戦略備蓄を放出する。 業界団体のケベック・メープルシロップ生産者協会（ＱＭＳＰ）は戦略メープルシロップ備蓄の半量近くに相当する約５０００万ポンド（約２万３０００トン）を放出すると発表した。 政府からの支援を受けるＱＭＳＰは「メープルシロップのＯＰＥＣ（石油輸出国機構）」とも呼ばれ、備蓄をメープルシロップの価格や供給のコントロールに利用する。 昨年時点でケベック産のメープルシロップは世界生産の７３％を占める。最大の顧客は米国で、カナダの輸出量の約６割を占めている。 戦略備蓄が設置されたのは不作時や需要急増時の在庫確保が目的だった。今はそれに該当する時期で、暑くて短い夏が原因で生産量が

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)