UUUMの大量離脱、闇とかではなくUUUMにいるメリットがない : 市況かぶ全力２階建楽天銀行JRE支店こと「JRE BANK」、出し惜しみなしの出血大サービスにより申込み殺到で口座開設パンク中
EXIT兼近の「物言い」でわかった 中年芸人で成り立つバラエティの重大危機 | AERA dot. (アエラドット)
お笑い第七世代のEXITの兼近大樹（写真／gettyimages） お笑い第7世代の“筆頭”として大ブレイク中のEXIT兼近大樹（29）が5月17日放送の「ワイドナショー」で発した「若者のお笑い離れ」についての意見が物議をかもした。 【写真】松本人志と遺恨？があったと噂される大物芸人はこちら 番組で「言葉の世代間ギャップ」がテーマになった際、「いま活躍している芸人たちがドラゴンボールやプロレスでよく例えるけど、若者には伝わってない」と持論を展開。「こっちは気を遣って笑うしかできない。若い視聴者は『わかんないから、もう見なくていいや』となってお笑いから離れていったと思う」と続け、隣にいた同世代の指原莉乃も同調したのだ。 その場にいたダウンタウンの松本人志やMCの東野幸治らベテラン芸人に一泡吹かせる格好となったが、昨今の「お笑い離れ」「テレビ離れ」の核心を突いたとしてSNS上でも同調する声が多
【ニューノーマルの時代・東浩紀】SNSで増幅する社会パニック。“ステイホーム”で露わになった格差
ポストコロナ時代の新たな指針、｢ニューノーマル｣とは何か。各界の有識者にインタビューをしていくシリーズ。 5回目は、思想家であり出版社｢ゲンロン｣の創業者でもある東浩紀さん。東さんは緊急事態宣言下で、社会がパニックになり｢自粛＝絶対善｣になってしまったことが大きな問題だったと振り返ります。コロナ禍から私たちが学ぶべき教訓とは。 —— 新型コロナ禍が引き起こしたさまざまな問題の中で、一番危機感を感じたことは何ですか。 社会はどうあるべきか？ の大きな議論がまったくないまま、とりあえず自粛だオンライン化だという言説が大きくなり過ぎたことです。 失望したのは、それに対抗する言論がリベラルから出てこなかったことです。むしろネオリベと呼ばれる堀江貴文さんや保守派の小林よしのりさんが自粛に反対していた。 けれど、本来リベラルが追求すべき自由や平等という観点から、今回の｢自粛要請｣（この言葉も語義矛盾だ
大学の「裏のカリキュラム」
大学を取り巻く複雑な状況 ここのところの教育関連のトピックで話題なのは「9月入学」だ。この問題についてはサブブランドサイトの4月29日付音声配信で「9月入学論はKPIの定まらない、多様な目標が相乗りしたプロジェクトになって頓挫するだろう」と予想していたのだけれど、果たせるかなその通りになった。もちろん、失われた学習機会の回復や保証、以前からの問題だった教育格差、オンライン授業への対応など、それこそ多様な目標のいずれも重要な論点であって、問題の解決そのものは先送りするべきではないけれど、それらを一気呵成にひとつの策で解決しようとするのには、根本的な無理があるということだろう。 こうした流れを受けて、複数の大学が入試日程を発表している。僕の勤める大学を含めて近畿圏の私大は「例年通りの入試日程」になることを発表している。6月というのは一般的に受験広報がスタートする時期で、関連情報も含め、おそらく
いろんな観点持ってるアピールおじさんと炎専門魔道士の話
「いろんな観点持ってるアピールおじさん」って会社の中にたまにいるじゃん いや会ったことないならそれはあなたは幸せだと思うのだけど 俺は人生で何度か出くわしたことがあって大体において何故か会社の中でそこそこ偉いポジションの人だったんだよね 書くのめんどくせーから「いかアピおじさん」って呼ぶけどさ いかアピおじさんの言動は大体パターンがあって 「Aで進めようと思いますけど〜」って言うと「Bについては検討してないって理解でいい？」って返すのが一番の鉄板コース。 別にそれは良くね？って思うじゃん？ 俺もいいとは思うんだよね。いろんな観点があることは大事だし選択肢を多く検討するのは悪いことじゃないからさ。 でも問題は、いかアピおじさんは「それが良い議論を生む」と思ってやってるわけじゃなくて「カッコいい」と思ってやってるんだよね。 人生において「いろんな観点があることが一番かっこいい」っていう謎の価値
ＡＩよりまずエクセルを使いこなせ！ワークマンのデータに基づく意思決定習慣 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
経済産業省の調査では、２０２３年に約１３万人の先端ＩＴ人材が確保できるものの、約４万８０００人が不足するという。データサイエンティストは今なおその需要は高く、企業の間で激しい奪い合いが繰り広げられている。 人工知能（ＡＩ）時代を下支えする先端ＩＴ人材の増加は歓迎すべきことである。だが危惧もある。データサイエンティストの数だけ増やしても、経営に対してインパクトを与えることはできない。 データサイエンティストはもちろん機械学習などビッグデータの取り扱いには慣れている。ところが現場の経営課題を理解し、解決策の提案までできる人材はほとんどいない。肝心の経営課題を解決できなければ、ＡＩ活用はかけ声に終わる。 組織にはデータサイエンティストだけではなく、業務に精通し、データサイエンティストほどではないがデータを駆使してトップラインを伸ばしたり、コスト削減をしたりすることができる人材が必要なのだ。 昨今
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