＜私は貝になりたい＞サリンBC級戦犯：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 今回は、本来ならイスラエルのバイオリニスト、イヴリー・ギトリスと木野雅之さんとの「対論」後編を掲載する予定でした。が、編集部に無理にお願いして予定を変えさせてもらいました。 11月6日、地下鉄サリン事件実行犯に対する最高裁判決が下されたからです。最高裁判所は同日、元オウム真理教幹部で、1995年3月20日、地下鉄サリン事件でサリンガスを車内に散布した廣瀬健一被告（45）、豊田亨被告（41）の2人に上告を棄却する判決を下しました。これにより、第二審で下された死刑判決が確定することになります。 「さよなら、サイレント・ネイビー」 2人の被告のうち、豊田亨君は私の大学、大学院時代の同級生で、現在も東京・小菅の拘置所で頻繁に接見している親友です。20
“海外出張と5時間睡眠” エリートを襲う不都合な真実：日経ビジネスオンライン
「一般的に」「例外的に」「客観的に」「限定的に」「慎重に」って、一体どういうことなのだろう？ 「普通の国民に分かりやすく説明することが必要なんです」、「いわば」「つまり」「まさに」「加えて」と長々話されても、ちっとも分からない。 何を根拠に、「絶対にない」と決めつけるのかも、よく分からない。 私の頭が相当悪いのか、はたまた理解力が致命的に欠如しているのか、その両方なのか、どうやっても分からん！ そう。国会でのやり取りである。 ううむ…。つまり、これって「門限無視」ってことなのだろうか。 “門限8時”と厳しく父親に言われてたので、今まではどんなコンパも断っていた。 だがあるとき「親友のゆみちゃんに誘われた時だけは、行ってもいい」と考えるようになった。 でも、それには母が猛反対。 母：「お酒がNGだから門限決めてたのに、それじゃお酒飲むことになっちゃうんじゃない？」 薫：「ううん、大丈夫。ゆみ
悪いこと言わないから、会社なんて始めるべきではありません：日経ビジネスオンライン
グーグル、フェイスブック、ツイッターなど、人々の生活や働き方を変える技術と衝撃をもたらすインターネット企業を数多生み出してきた米シリコンバレー。この地にまた1つ、世界を変えようとするネット企業が脚光を浴びている。 その名は、エバーノート。パソコンやスマートフォンなど、様々な情報端末で作成した「メモ」をインターネット上に一元管理できる「Evernote」を提供する。極めてシンプルなコンセプトと使い勝手の良いサービスは瞬く間に心を捉え、利用者は急増。2008年のサービス開始から4年で、世界の利用者数は約4000万に到達し、日本、中国、ヨーロッパなど、世界的なサービスとなった。 当然、投資家もエバーノートを放っておかない。セコイアキャピタルやメリテックキャピタルパートナーズなど、シリコンバレーの著名なベンチャーキャピタルが同社に出資している。会社評価額は既に10億ドル（約800億円）規模となり、
ウラジオストク発、9288キロの旅へ：日経ビジネスオンライン
この秋、50代も終わりにさしかったところで、人生3度目のシベリア鉄道に乗ってきました。 初めてシベリア鉄道に乗ったのは1981年のこと。横浜の大桟橋から船に揺られて2泊3日でナホトカ港へ。ナホトカからハバロフスク経由でモスクワまでの7泊8日の旅でした。ソビエト連邦という国があり、ブレジネフ書記長が権勢をふるっていた時代です。 2回目の乗車は1985年。このときは、北京発ウランバートル経由モスクワ行きに乗車しています。 20代だった当時は、見るもの聞くものすべてが刺激的で、何ものにも代えがたい貴重な体験となりましたが、なにしろ貧乏旅行だったうえに人生経験も不足していたので、自分のことで精一杯。周囲をじっくり観察する余裕がなかったのが残念でした。 そこで今回は、体力のあるうちにシベリア鉄道に再挑戦して、昔を懐かしみつつ、ロシアの町や人びとをじっくりと見てこようというのが旅の目的。妻も同行すると
アマゾンが物流業に本格参入するインパクト (3ページ目)：日経ビジネスオンライン
アマゾンの言う「自社物流」とは自社でトラックを所有し運転手を社員として採用するという事ではないだろう。私自身ネット通販のほとんどはアマゾンで購入しているので、発注してから配送されるまで他社と比べて段違いに早い事は十分感じている。逆に、他社は何故あれほどのんびりと配送しているのかと気にしている。「素早い配送」を消費者が望んではいないとでも思っているのではないか。発注する側からすれば、注文した翌日には商品が届くというのは非常に気持ちが良い。年会費を払ってプライム会員になれば限定的ではあろうが当日配送もある。そこまでの緊急性は感じないが、「欲しい」から注文するのだという事を国内の競合会社は認識を強くして欲しいものだ。その意味において、アマゾンは消費者が望んでいる事を全力で実現しようと努力している。競合会社の多くからその「必死さ」が響いてこない事は残念としか言い様がない。このままでは日本のネット販
世界に拡大する「製品環境規制」：日経ビジネスオンライン
市川 芳明 日立製作所国際標準化推進室主管技師長 2000年、日立製作所環境ソリューションセンタ長などを経て、現職。IEC（国際電気標準会議）TC111議長、ISO TC 268/SC1議長、ISO TC207エキスパート。 この著者の記事を見る
野球は冒涜されたのか：日経ビジネスオンライン
読売巨人軍所属の複数の野球選手が野球賭博に関与していたことが発覚した。 全容はまだ明らかになっていない。というよりも、現在明らかになっているのが「全容」のうちのどの部分で、把握できていない残余がどれほどの規模であるのかについて、われわれは何も知らない。 現時点で報道されている内容をまとめると、賭博行為を行っていたのは、巨人軍の福田聡志選手、笠原将生選手、松本竜也選手の3人で、いずれも投手だ。ほかの球団の選手がかかわっているかどうか、また、巨人軍のほかの選手の中に野球賭博をおこなっていた者がいるのかどうかはわかっていない。 野球賭博への関与が報道された3人は、いずれも「野球賭博常習者」とされる「知人男性」を介して、高校野球およびプロ野球の複数の試合に現金を賭けていたと言われている。福田、笠原両選手については、バカラやマージャンを通じた「野球賭博常習者」との深い付き合いも明らかになっている。
公園からゲートボールがなぜ消えたのか：日経ビジネスオンライン
朝。家の近くの公園を通りかかった際に、ふとあることに思い至った。「そういえば最近、ゲートボールをしている高齢者の姿を見かけないぞ」。 1990年ごろ、小学生高学年だった記者は毎日のように近くの公園で草野球に興じていた。今は亡き、プロ野球チーム「近鉄バファローズ」のホームスタジアムが家から近かった関係で、駅や路上でよく野球選手の姿を見かけた。ラルフ・ブライアント、阿波野秀幸、吉井理人…。プロ野球が身近な存在で、周りの子供は皆、野球に熱中した。ちなみに、メジャーリーガーのダルビッシュ有はすぐ近くに住んでいた。 学校が終わった後の平日夕方。家に走って帰り、ランドセルを投げ出して、集合場所の公園に向かえば、三々五々にすぐに20人近くが集まり、そのまま試合を始められた。 問題なのは日曜日と、たまに休みになる土曜日の朝だった。公園に近づくと、決まって「コン」という甲高い音が耳に届き、「ああ、また先を越
東芝トップの報酬は少なすぎる：日経ビジネスオンライン
1億2400万円。この金額は東芝のトップに対して支払う額として、多かったのか、少なかったのか。 不正会計をめぐって辞任した東芝前社長の田中久雄氏の、2015年3月期の役員報酬は1億2400万円だった。田中氏から社長職を引き継いだ現在の会長兼社長、室町正志氏は1億300万円だった（2015年3月期は取締役会長）。いずれも同社の有価証券報告書によって明らかになった。 役員報酬には、企業が役員に対して期待していることが、そのまま現れる。東芝は、執行のトップである社長にどんなことを期待していたのだろうか。 内訳を見ると、田中氏の代表執行役社長としての固定報酬は1億800万円、業績連動報酬1000万円だった。そのほか取締役として600万円の固定報酬を得ている。 東芝の場合、執行役の報酬は基本報酬と職務報酬からなる。その職務報酬の40～45％を業績に応じて不支給から2倍までの範囲で変動させる仕組みだ。
逮捕された厚労省室長補佐に覚えた違和感：日経ビジネスオンライン
来年から運用が始まるマイナンバー制度をめぐり、準備に関わっていた厚生労働省職員の汚職事件が発覚した。筆者はある病院長の紹介により今回逮捕された容疑者と今年4月に会食する機会があった。初対面での印象は強烈で、とても違和感を覚えた。 事件を受けて、省内で幹部らに話を聞く限り、容疑者に対して以前から同じように違和感を覚えていた人は少なくなかった。そうでありながら、なぜ暴走を許してしまったのか。容疑が事実とすれば、罪を犯した本人が何より責められるべきなのは間違いないが、制御しきれなかった組織の責任も重い。 「とにかく頭がいいし、先日の講演では、個人情報保護などの難しい話を3時間ノンストップで続けて、全く聴衆を飽きさせない、相当な話術の持ち主です。カミソリのような切れ味ですが、親しみやすいところも多く、会ってみたら楽しいですよ」。 以前の取材先である病院の院長から、講演会を通じて知り合った厚労官僚を
外資系に勤めるとなぜ“右傾化”するのか 欧米流と日本流、2つのやり方、考え方の板挟みになり…：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 「アメリカの企業でずっと仕事をしてきますと、右翼というか、国粋主義というか、そうなってくるのですね」。 8月下旬、とあるIT（情報技術）関係の会合に出ていたところ、パネルディスカッションに登壇した日本のIT企業社長が開口一番、こう述べた。社長の隣に座っていた司会者が苦笑し、「それは本題と関係ないでしょう」と口をはさみ、会場のあちこちから笑い声が上がった。 その社長は米国に本社があるIT企業数社で経験を積んだ後、日本で起業し、自ら考案した情報システム開発手法の普及に取り組んでいる。外資系企業に勤め、米国で開発された製品や手法を日本に持ち込む仕事を続けているうちに、日本には日本生まれの開発手法が必要だと考えるようになったという。 IT利用や情報活
「我々は西欧を理解できるか？」 西欧精神、すなわちクリスト教を日本人は理解できない。：日経ビジネスオンライン
「古典」とか「名著」とか稱せられる作品は、天才や賢人の眞劍な思索の結晶であり、それとじつくり附合へば、吾々はこの世に充滿してゐる噓八百を見拔けるやうになる。それは素晴しい事ではないか。そこで私は、この世の噓八百の中から幾つかを選び、それらの噓を噓と知るためにはこれだけは讀むべし、そしてかう讀むべしと、日頃信ずるところを書き記したのである。選んだ作品の大半は短篇小説で、私はまづ荒筋を語り、次いで古今東西の作家達が看破つた噓が、今日依然として噓と看破られずに大手を振つて罷り通つてゐる次第を語る事にした。（「プロローグ」より） 英文学者松原正氏（早稲田大学名誉教授）は1982年に出版した『人間通になる読書術 賢者の毒を飲め、愚者の蜜を吐け』の冒頭にこう書いた。 「古典」や「名著」として松原氏は、フローベール、ヘミングウェイ、オーウェル、イプセン、モーム、モーパッサン、ドストエフスキー、バルザック
自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か - 日経BigData
言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する
東芝の不適切会計はなぜ7年も続いたのか：日経ビジネスオンライン
ニエンハ・シェ Nien-hê Hsieh（謝念和） ハーバードビジネススクール准教授。専門はジェネラルマネジメント。特にビジネス倫理の問題とグローバルリーダーの責務について研究。MBAプログラム及びエグゼクティブプログラム（リーダーシップ開発）で必修科目「リーダーシップと企業倫理」を教えている。同校の准教授に就任する前は、ペンシルベニア大学ウォートンスクールにて教鞭をとる。学生から人気を集め、優秀教育者賞を受賞した。日本人の母親と中国人の父親の間に生まれ、日本語も堪能。2014年には慶應義塾大学にて特別講演を行った。近著に"Corporations and Citizenship: Democracy, Citizenship, and Constitutionalism"（共著、University of Pennsylvania Press, 2014）。現在、ビジネスの使命について
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
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会員数激減、進研ゼミが見つめ直した大切なこと：日経ビジネスオンライン
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東芝現役社員が録音していた「無間地獄」：日経ビジネスオンライン
