デロイト トーマツ、日本の上場企業のサステナビリティ開示の概況分析を発表｜Deloitte Japan
サステナビリティに関する記述量が増加、人的資本についてほぼ全ての企業が記載、気候変動については7割超 気候変動については、GHG排出量(Scope1・2)に関して開示した企業は、削減目標で約4割、削減実績で約2割存在 多様性の指標については、男女間賃金差異は70～75％がピーク、女性管理職比率は0～5%がピーク、男性育児休業取得率は0%付近と100%付近にそれぞれピークが存在 2024年8月22日 デロイト トーマツ グループ（東京都千代田区、グループCEO：木村研一、以下「デロイト トーマツ」）は、日本の上場企業3,553社※1の有価証券報告書を用いて、サステナビリティ情報開示の状況をテキスト解析※2により分析しました。日本では有価証券報告書等に「サステナビリティに関する考え方及び取組」の記載欄が新設され、2023年3月期決算企業から適用されています。また、「従業員の状況」の記載において
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2024年度版） | Recruit Tech Blog
はじめに こんにちは！ 2024年度新卒エンジニアの山本です！ 株式会社リクルートの新卒エンジニアは部署配属される前にBootCampと呼ばれる研修を受けることになります。 今年は約３ヶ月間の研修があり、実際に受講した立場から講座の共有や紹介を行っていきたいと思います。 研修概要 研修では、配属後で活かせるエンジニアリング技術を体系的に学ぶことができるだけでなく、ヒューマンスキル育成や事業理解といったプログラムも準備されているため、エンジニアとして様々な観点から成長できる機会になっています。 エンジニアリング技術に関しては、フロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ、インフラ、セキュリティなど幅広い講座が用意されています。講座によっては、チーム開発や競技形式での手を動かして学ぶ講座も用意されており、より理解を深められるような講座になっています。 ヒューマンスキル育成に関しては、ロジカルシ
Pythonのアドホック分析の型を考える - Qiita
はじめに データサイエンティストの業務の中では、集計や可視化、簡易的なモデリングなど中心としたアドホックな分析を行うことがありますが、アドホック分析で品質を保つことは難しいと感じます。 第一に、アドホック分析は探索的な要素を多分に含むので、分析のスコープが変動することが多いです。例えば、集計の切り口やモデルのパラメータの設定を変更した上で、分析を再度実行し直すような場面に遭遇したりします。加えて、多くの場合データが綺麗ではありません。当然利用するデータソースに依存しますが、状況によっては整備されていないExcelファイルをベースに分析することもあったりします。 このような点でアドホック分析で品質を保つことは難しく、ともすると書き捨てのnotebookの山になってしまいがちです。本記事では、このような状況において少しでも品質を保ちつつ分析を行う方法について整理します。 方法 プロジェクトのデ
人材戦略とデジタルの融合―人事データ活用と「社内人材市場」形成
2024年6月26日、ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会「人的資本経営の導入と実践ワーキンググループ」は2024年度第1回イベントを開催。人事データ活用に向けた人事部門と情報システム部門の体制構築のあり方、生成AIを活用した内部労働市場再構築について、具体的な企業事例などを紹介した。（構成：松岡佐知、写真：ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会） ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会において、2023年に活動を開始した「人的資本経営の導入と実践ワーキンググループ」では、人的資本経営の実践に取り組む、先進企業の事例を紹介している。2024年6月26日に2024年度の第1回イベントを開催し、２つのテーマについて講演を行った。「人事データ活用のための人材とは？〜情報システム部門との関係構築のコツ」について、LINEヤフー ピープルアナリティクスラボチームリーダー 山内 智
なぜDXにおいてビジネスアナリシスが必要なのか
DXが叫ばれ、多くの企業がDXに取り組んでいるが、もう一つうまくいってないように感じるのはなぜだろう。日本にビジネスアナリシスが普及してないことに起因しているのではないだろうか。 DXが叫ばれ、多くの企業がDXに取り組んでいますが、もう一つうまくいってないようにも感じます。それはなぜだろうかと考えるに、日本にビジネスアナリシスが普及してないことに起因しているのではないでしょうか。 読者の皆さんはビジネスアナリシスを知っていますか。 ビジネスアナリシスとは、ITの分野に限れば、主に超上流工程や上流工程にあたるもので、ビジネスの戦略からITへの要求を導き、要件定義を作成する仕事だと考えてください。 読者の皆さんの中にも要件定義を行った経験がある人がいると思いますが、おそらく各者各様でやっていたはずです。実は私も現役時代はビジネスアナリシスを知りませんでしたが、もしビジネスアナリシスを学んでおけ
【独自調査】生成AI活用、プロンプトだけで対応できる業務は34%
【独自調査】生成AI活用、プロンプトだけで対応できる業務は34%RAGによる独自データ参照やシステム開発の重要性が浮き彫りに 最先端アルゴリズムの社会実装に取り組むAIスタートアップ、株式会社Lightblue（代表取締役：園田亜斗夢、本社：東京都千代田区、以下「Lightblue」）は、生成AIを導入済み、または導入を半年以内に予定している法人を対象に、生成AIワークショップを開催し、その活用方法を模索してまいりました。ワークショップに参加した36社から抽出した1,281件の「生成AI活用アイディア」を、具現化に必要な技術の観点から集計・分析した結果、生成AIのプロンプトだけで解決できる施策は約34％にとどまり、RAGによる独自データ参照やシステム開発の重要性が浮き彫りとなりました。 調査概要 調査概要：生成AIに代替・効率化可能な業務割合に関する実態調査 調査期間：2023年9月1日
CoE（センターオブエクセレンス）とは？意味や導入事例を解説 | NECソリューションイノベータ
UPDATE : 2023.01.27 CoEとは、優秀な人材やノウハウを集約した組織を指します。部門横断的な組織であるため、DX（デジタルトランスフォーメーション）など全社的なプロジェクトの推進にも貢献することから、昨今注目を集めています。 そこで本記事では、CoEの意味や役割、メリットとデメリット、企業の導入事例などについてわかりやすく解説します。 INDEX CoE（センターオブエクセレンス）とは 大学改革のための研究拠点として生まれたCoE 戦略人事の３ピラーモデルを支えるCoE CoEが企業経営で注目を集めている背景 DXを牽引するDCoEとCCoE CoEに求められる役割と機能 【ナレッジの収集・整理】 【ビジネスに貢献する企画の立案と推進】 【ガバナンスとプロセスの整備】 【トレーニングと技術支援】 【モニタリングとアップデート】 CoEのメリット CoEのデメリット CoE
"代替"されないエンジニアになるために──生成AI時代に求められるスキルポートフォリオとは
戦略的にスキルポートフォリオを構築せよ 話題はいよいよキャリアへと移る。深澤氏は、AIによって「代替」されないエンジニアに必要なスキルセットとして、ドラッカーモデルを紹介した。 ドラッカーモデルは、オーストリアの経営学者であるピーター・ドラッカー氏が提唱した、ビジネスパーソンに必要なスキルを図で示したものだ。ビジネスパーソンをトップマネジメント（経営者層）、ミドルマネジメント（管理者層）、ロワーマネジメント（監督者層）、ナレッジワーカー（知的労働者）という4層に分類し、それぞれに必要とされる「テクニカルスキル」「ヒューマンスキル」「マネジメントスキル」「コンセプチュアルスキル」という4つのスキルセットとそのウェイトが定義されている。 エンジニアに必要なスキルセットを定義した「ドラッカーモデル」 ドラッカーモデルによれば、階層が下になるほどテクニカルスキルのウェイトが重視される傾向があるが、
なぜIT部門は先進技術にチャレンジできないのか？ 「忙し過ぎ」以外の理由を考える
この連載について IT業界で働くうちに、いつの間にか「常識」にとらわれるようになっていませんか？ もちろん常識は重要です。日々仕事をする中で吸収した常識は、ビジネスだけでなく日常生活を送る上でも大きな助けになるものです。 ただし、常識にとらわれて新しく登場したテクノロジーやサービスの実際の価値を見誤り、的外れなアプローチをしているとしたら、それはむしろあなたの足を引っ張っているといえるかもしれません。 この連載では、アイ・ティ・アールの甲元宏明氏（プリンシパル・アナリスト）がエンタープライズITにまつわる常識をゼロベースで見直し、ビジネスで成果を出すための秘訣（ひけつ）をお伝えします。 「甲元宏明の『目から鱗のエンタープライズIT』」のバックナンバーはこちら クラウドやスマートフォンが一般化し、AIやXR（VR、AR、MRなど）やIoT（モノのインターネット）など多くの先進テクノロジーが迅
サラリーマンでもできる「お金持ち」になる節税法
メガバンク行員として25年以上、個人の資産形成と数千件の法人融資などにかかわり、全国の支店長を指導してきた。副業で始めたセミナーは100組超のキャンセル待ちが続き、3年間で1000組超が受講する人気セミナーとなる。その後、顧客を踏み台にして儲ける銀行の姿に疑問を感じて起業、独立し、2018年にお金のソムリエ協会を設立。本業以上の副収入を得て、セミリタイアする会員が続出するなど、受講者の約9割が夢を叶えることに成功。メソッドを学んだ人数は6000人を超える。「週刊ダイヤモンド」「PRESIDENT」「日経マネー」「ダイヤモンドZAi」「THE21」「朝日新聞」など、数十の雑誌・新聞に紹介される。主な著書に『いますぐ妻を社長にしなさい』（サンマーク出 版）、『夫婦1年目のお金の教科書』（ダイヤモンド社）などがある。 40代からは「稼ぎ口」を2つにしなさい 賃金は増えない。税金で可処分所得は減る
フィールド パラメーターの衝撃 - テクテク日記
2022年5月のPower BIのアップデートで、フィールド パラメーターという機能が新たに搭載されました。この機能については、海外の人を中心に多くの人がブログやYouTubeで紹介しており、便利だろうな～と思いつつ眺めていたのですが、いざ自分で試してみるとかなり衝撃的だった。今回はこの新機能をNowとBeforeでまとめてみました。 使用データ データモデル フィールド パラメーター（Now） ブランド・カテゴリー別に切り替え 年月・週・日別に切り替え メジャー別に切り替え マトリックスビジュアル フィールド パラメーターの作り方 以前のやり方（Before） クエリパフォーマンス まとめ 使用データ データソース：SQLサーバー データベース名：Contoso Retail DW ファクト：Sales, Inventory ディメンション：dProduct, dStore, dCale
アクセンチュア予測「生成AI4つの革命」、労働の4割超と生活が激変するワケ
あらゆる業界が大規模言語モデルによって影響を受ける見通し。業界平均で44％の労働時間が大きな影響を受ける可能性がある（後ほど詳しく解説します） 生成AIは「もう1つの脳」 そもそも人類にとって言語は、文化に密接にかかわるものだ。そして、コミュニケーションツールであるだけでなく、思考ツールでもある。物理的な障害物を避けたり、食べ物を選んだりすることは直感や感覚に基づく問題であるため言語を介せずに解決できるが、より論理的・抽象的・社会的・科学的な問題は、言語を使用して初めて思考し、解決することができる。 生成AIは、“コンピュータが現実世界の大量データからパターンを学習することで、それらの基本的なパターンを模倣した新たなコンテンツの生成を可能にするもの”である。生成AIは、問題解決のパターンに沿って脳が思考する機能を模倣できる。単なる模倣であっても解決できる問題は幅広い。OpenAIの“GPT
AI時代に「もはや必須」のデータ活用、理想的組織の「作り方」をガートナーが解説
今「D&A組織」に求められていることとは 生成AIの重要性の高まりを背景に、人の働き方やチームのコラボレーション、業務プロセスのあり方が大きく変わりつつある。 たとえば、各種AIやRPAなどの最新技術を活用した新時代の自動化であるハイパーオートメーション。そこで目指すのは、人による単純作業の自動化の先にある、人の判断の自動化と複数タスクのオーケストレーションによる一連のプロセスの自動化、さらに、自動化の範囲が社外の取引先や顧客にまで拡張することでの抜本的な業務改革だ。 こうした状況について、「データ活用に乗り出す部門の増加は確実です。では、増加・多様化し続ける現場の要望に現状のD&A組織で果たして適切に対応していけるのでしょうか。D&A組織のリーダーには、その観点からの体制や能力のチェックが、自身の職責を果たすためにも急務となっています」と強調するのは、ガートナー シニア ディレクター ア
PythonでSQL Serverに接続してSQLを実行する
PythonでSQL Serverに接続して、SELECTやUPDATE文などのSQLを実行する方法を紹介します。 SQL Serverへ接続する方法としてpyodbcパッケージを使った方法が最もメジャーであるため、この記事でもpyodbcを使った方法で紹介します。 スポンサーリンク 「pyodbc」のインストール pyodbcは、ODBC経由でSQL Serverをはじめとするデータベースと接続するパッケージです。ODBC経由でデータベースに接続するため、OracleやMySQLなどと接続するケースでも使えます。 pyodbcはパッケージマネージャーの「pip」か、Anaconda環境であれば「conda」コマンドからインストールします。 pipでインストール pip install pyodbc conda (Anaconda) でインストール conda install -c ana
【Python】Pythonを使ってSQL Serverのテーブルにbulk insertする方法2選
【Python】Pythonを使ってSQL Serverのテーブルにbulk insertする方法2選 2022.04.05 SQL Server プロジェクトが終わって（外されて…）ひと段落したのでブログを再開したいと思います。 それでは今回は、Pythonを使ってbulk insertをする方法をご紹介します。 bulk insertを使うことで、クエリを何度も発行しなくてもデータ挿入できますし、バッチとして回す場合だと時間短縮にもつながります。 ここではpyodbcというPythonライブラリを用いたbulk insert、bcpというコマンドを用いたbulk insertの2つの方法をご紹介していきます。
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