終末期医療について考えよう！ http://blogos.com/article/140351/　（リンク切れ、H31/1月確認）、https://chikirin.hatenablog.com/entry/20151021 について H27/10/22 一部加筆修正　H27/10/23 H31/01/28 この投稿を見た時、終末期医療に関わる一医療者として非常に危ういものを感じました。非常に誤解を招きかねない、あるいは誤りを多く含んだ文章であるとおもったのです。 まず先に申し上げるならば、一般の方・家族がこのブログのように誤解して考えることはよくあります。そのようなとき私達医療従事者は丁寧に説明を行い、そして一緒に患者のことを考えます。ですので一般のかたの理解としては私はそこまで責められるものだとは思っていません。 ですが、ちきりん氏という、有名な方が誤解を大々的に広げる(それも最後に示

「なんで1日は24時間しかないんだろう?」とはじめて思ったのは、大学3年生の秋だった。 朝から昼過ぎまでは授業。その後、ほぼ毎日、学生実験。なんとか夕方までに片付けると、すかさずサークルのあるキャンパスに移動する。それからサークルでイベントの準備。毎日9時ぐらいまでかかっていただろうか。それから外食して家に帰る。家までは片道1時間半だ。帰宅してから、実験のレポート作成。化学工学の実験は、数字の計算量が半端でなく多い。だいたい寝るのは2時半か3時だった。そして翌朝6時半に起きる。これが毎日だ。今からは信じられないだろうが、当時の学校はすべて週休1日が当たり前で、土曜日も授業があった。 「ああ、1日が30時間、いやせめて27時間あれば、あと3時間は余計に眠れるのに」と切実に思った。そんな生活リズムは初めてだったから、まず胃腸がぶっ壊れた。昔から睡眠不足に弱いのだ。 そんな学生時代の自分に、誰か

株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の