フォーブスは2月1日、アスリートやスポーツチーム、エージェンシー、ブランドなどスポーツ界に影響を及ぼす人・組織を対象とした初の総合的なランキング、「スポーツマネー・インデックス(SMI)」を公表した。 SMIは、フォーブスが毎年発表するスポーツ関連のリストに名前を並べるアスリートとチーム、ブランドなど合計400以上の人・組織を対象に、評価額や収益、直接的な関係を持つその他のSMIメンバーの順位などを基に決定するもの。「最も稼ぐアスリート」や「資産価値の高いチーム」などのリストを見直すと共に、非公開の財務関連のデータなども考慮した。 分野を超えてスポーツ界全体に与える影響力の大きさを示すSMIのランキングは今後、対象者の評価額や収益などに関するリストが更新される数週間ごと、あるいは新たな提携契約の締結や終了などが発表されるごとに見直しを行い、随時改訂される。 評価方法 SMIは、人・組織がそ
2008年にiPhone3Gが登場して以来、スマートフォンは世界中で急速に普及していきました。 日本国内でも例外ではなく、総務省が発表している平成26年版情報通信白書のデータによれば、国内でのスマホ普及率は5割強ほどに達しています。 参考: 総務省|平成26年版 情報通信白書|ICTの利用環境の変化 このような環境の中で育ってきた10代はスマホファーストな思考が一般的になってきています。 自分たちが10代の時にはスマホが無かった今の20代以降の大人たちにはすぐには理解できないような、独特の利用方法やコミュニティが形成されているようです。 どのような業種であれ、今後経済を担っていく10代のネット利用状況を理解しておいて損はないでしょう。 今回は、今の10代のスマホネイティブぶりがわかる市場調査データをまとめてご紹介します。 10代のスマホ所有状況に関する調査 1.初めて携帯電話を持ったのは「
米国などの外資系と日本のIT企業では、法制度への対応の仕方が全く違うらしい。そのせいで日本企業には技術があってもビジネスの競争に負けてしまうという。なぜ違うのか、どう違うのか、日経コンピュータ2月2日号の特集「ITと法規制」でまとめた。 米国などの外資系企業と、日本企業の違いについて最初に指摘してもらったのは、元日本HPのチーフ・プライバシー・オフィサー(CPO)でオフィス四々十六(ししじゅうろく)代表の佐藤慶浩氏だ。その後いろいろな取材先に聞いても同じ意見だった。これらを基に、試しに図解してみたのが以下である。 手段と目的がすり替わる 佐藤氏は「日本企業は、そもそも法律ができた目的の確認が少しぶれている気がする」と話す。どういうことか。改正個人情報保護法を例に説明しよう。 あらゆる法制度には、目的と手段がある。改正個人情報保護法の目的は、簡単に言ってしまえば「個人のプライバシー保護」と「
何年もFacebookをやっていると、「今まで投稿してきた内容を手元に置いておきたい」というニーズも出てきます。 Facebookはそういった要望に応えるため、「Facebookデータをダウンロード」という機能を備えています。ダウンロードできるデータは、投稿した写真、動画、参加したイベント、likeしたもの、タイムラインなどです。 ダウンロードはPCのブラウザから行います。Facebookページ右上の「設定」を押して「一般アカウント設定」を開くと、一番下に「Facebookデータをダウンロード」という項目があるので、この「ダウンロード」の部分をクリックします。
As many have recognized, when inventions and innovations first appear they are often (always) labeled as “toys” or “incapable” of doing “real work” or providing “real entertainment”. Of course, many new inventions don’t work out the way inventors had hoped, though quite frequently it is just a matter of timing and the coming together of a variety of circumstances. It can be said that being labeled
最近Amazonプライムを推しすぎている自分がいますが、今日はそんなプライム会員の特典の一つである「プライム・ビデオ」にフォーカスしてお届けしたいと思います。 無料で映画やアニメ、ドラマが見放題というけれど、何が見放題かはわからないし、どれから見たらいいかわからない!という人のためにも個人的に一度観たことがあって、オススメの作品を、今回は映画にフォーカスして紹介していきたいと思います。 30日間の無料体験でも見ることができますし、参考にしていただければと思います。 ※プライム会員であれば文中の作品にあるAmazonのリンクボタンから直接動画が観られるようにリンクを貼り付けてありますので、ご利用ください。
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の小田です。 寒くなるとクシャミをするたびにギックリ腰の予感がします。 このところ業務でレコメンデーションに触れることが多いので、本ブログではレコメンドについて、実際にRやPythonでコードを書きながら、ゆるゆると考察していきたいと思っています。 今後複数回にわたってレコメンド手法の概念や実装方法を中心に、基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広く触れる予定です。また手法以外にも、評価方法やコールドスタート問題に代表されるレコメンデーションの課題など、様々なトピックに触れたいと思っています。不定期に書いていく予定ですが、その辺はゆるふわということでご了承ください。 さて、今回はレコメンドアルゴリズムの基本とも言える「協調フィルタリング」について、機械
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