携帯料金引き下げの裏で大手キャリアが進める「乗り換え防止策」の実態
ＤＯＬ特別レポート 内外の政治や経済、産業、社会問題に及ぶ幅広いテーマを斬新な視点で分析する、取材レポートおよび識者・専門家による特別寄稿。 バックナンバー一覧 菅政権は携帯電話の料金引き下げを至上命令としている。その圧力によって、大手キャリアはオンライン専用の料金プランを新設するとともに「格安SIM」と呼ばれる仮想移動体通信事業者(MVNO)に対する卸価格の引き下げが進み、どちらも料金水準が大きく引き下げられている。政権の狙い通りに事が進んでいるかにみえるが、思わぬところで面従腹背の動きが起きていた。自由化されたはずの端末（スマホ本体）販売において、大手キャリアは影響力を強く行使し、乗り換えを阻む要因となっている。(連続起業家、エンジニア、インターネットプラス研究所所長 澤田 翔) 菅義偉官房長官（当時）の「携帯電話の料金は4割程度下げられる余地がある」という発言を機に再編が進む、携帯電
リニアモーターカーの稼働には原発３〜５基分の電力が必要 - ライブドアニュース
建設費約９兆円をかけた日本史上最大の鉄道事業、それが、ＪＲ東海が２０１４年１０月に着工する「リニア中央新幹線（以下、リニア）」だ。しかし、最近になって計画に反対する声が挙がっている。その原因は「電力」。 リニアは、超伝導磁石で車体を浮上させ“飛ぶ”新幹線。電気抵抗がゼロの技術にもかかわらず、消費電力は東海道新幹線の約３倍である。昨年の原発事故以降、節電の必要性が浸透しているなか、この事実はあまりアナウンスされていない。山梨県立大学の伊藤洋学長は、乗客ひとりを運ぶエネルギーをもとに「リニアには原発３〜５基分の電力が必要」とまで推計する。 もちろん、ＪＲ東海がリニアのために原発を稼働させるべきと公に明言したことはない。だが、リニアと原発の関係は否定できない。というのは、山梨県のリニア実験線の主な電力供給元は東京電力・柏崎刈羽原発（新潟県）だからだ（昨年秋から、実験線の延伸工事のため走行実験は休
ビル・ゲイツが「ビットコインは地球に悪影響」と発言
by Sam Churchill ビル・ゲイツ氏がビットコインのマイニングには多大な電力が必要であるという点に触れて、「気候的に良いとは言えない」と発言しました。 Bill Gates Says that Bitcoin is bad For the Planet https://www.technologyelevation.com/2021/03/bill-gates-says-that-bitcoin-is-bad-for.html Microsoftの共同創業者にして「世界一の大富豪」として長らく知られてきたゲイツ氏は、さまざまな慈善団体の運営を手がける世界有数の篤志家としての一面も持っています。直近では妻のメリンダ氏と創設した世界最大の慈善基金団体ビル＆メリンダ・ゲイツ財団が2020年から世界的な騒動を巻き起こした新型コロナウイルス感染症に対して多大な貢献を果たしたほか、地球温暖
軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog
はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで？ libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい
SMBC日興証券・信託銀行、個人情報約12万件が閲覧可能な状態に Salesforce製品に設定ミス 一部で流出も
SMBC日興証券・信託銀行、個人情報約12万件が閲覧可能な状態に Salesforce製品に設定ミス 一部で流出も SMBC日興証券とSMBC信託銀行は3月8日、合計11万8764件の個人情報が外部から閲覧可能な状態になっていたと発表した。どちらも情報の管理に使っていたCRM（顧客関係管理）ツール「Salesforce」の権限設定に不備があったという。このうち151件は実際に流出を確認した。 【訂正履歴：2021年3月9日午後3時 当初、タイトルなどで「流出か」「漏えいした可能性があると発表した」としておりましたが、正しくは「閲覧可能な状態になっていた」でした。また、SMBC信託銀行で閲覧可能な状態になっていた情報について、当初は「デビットカードの暗証番号」としていましたが、正しくは「暗号化されたデビットカードの暗証番号」でした。お詫びして訂正します。】 【編集履歴：2021年3月9日午後
あなたはA/Bテストを理解しているか？ - Qiita
さて、Notationを導入したところでRCMの枠組みを説明していきますが、RCMにおける最も重要な概念は「潜在的目的変数」だと言えるでしょう。通常の機械学習タスクでは基本的に、特徴量$X_i$から目的変数の期待値$E [Y_i | X_i]$を予測することが目的になることが多いと思います。当然この時、各データ$i$ごとに目的変数となる確率変数は唯一ですね。 しかし、先に導入したようにRCMでは、全てのデータは潜在的目的変数(potential outcomes)と呼ばれる目的変数の対$(Y_i^{(1)}, Y_i^{(0)})$を持っていると考えます。（今回は簡単のため介入は2種類であるとしていますが、一般的には介入の種類の数だけ各データが潜在的目的変数を持っていることを想定します。）この潜在的目的変数を用いることにより、ある介入が目的変数に対して有する因果効果（ATE）を以下のように
A/Bテストは無理だと言われたあなたへ - Qiita
はじめに 前回の記事では、A/Bテストってそもそもなんだっけ？について解説を試み、A/Bテストが介入施策の因果効果を推定するための強力なツールである所以を紐解きました。しかし、特に医療における介入効果測定（投薬試験や臨床試験）においてA/Bテストを行えない状況が多数存在し得ます。例えば、喫煙が肺がんに及ぼしうる因果効果を知りたい時に、被験者に「1日に〇〇箱タバコを吸え！」と指示することは倫理的に難しいですし、そうでない場合も生身の人間を対象にする実験は、十分なサンプル数を可能なコストのなかで得られるとは限りません。 また、医療だけではなく、広告やレコメンドの因果効果を推定したい時にA/Bテストをすぐに適切に行うことができない状況も存在すると考えられます。（予算の問題、周囲の協力が得られないなど）そのような時に、介入効果の測定を諦めなければならないかというと、そんなことはありません。確かにA
Artwork Personalization at Netflix
By Ashok Chandrashekar, Fernando Amat, Justin Basilico and Tony Jebara For many years, the main goal of the Netflix personalized recommendation system has been to get the right titles in front each of our members at the right time. With a catalog spanning thousands of titles and a diverse member base spanning over a hundred million accounts, recommending the titles that are just right for each mem
Netflixを超えていけ！Contextual Banditアルゴリズムを徹底解説！（Part 2） - Qiita
Netflixを超えていけ！Contextual Banditアルゴリズムを徹底解説！（Part 2）Python機械学習MachineLearning強化学習Recommendation はじめに Part 1では, NetflixがArtworkの個別化に使っているContextual Banditについて解説し, 実験まで行いました. Part 1で行った実験は, アルゴリズムを実際のシステムで走らせた時の性能評価を想定していましたが, 実際そのように理想的なアルゴリズムの性能評価を行うことが難しい場合が多い です. 何故ならば, あるアルゴリズムを一定期間実際のサービスで走らせた上で性能を評価したいと思っても, それが性能の悪いものであったら, ユーザー体験を害してしまったりサービスからの収入に影響があるかもしれないからです. したがって, 何かしらのアルゴリズムにより既に蓄積され
Netflixも使っている！Contextual Banditアルゴリズムを徹底解説！（Part 1） - Qiita
Netflixも使っている！Contextual Banditアルゴリズムを徹底解説！（Part 1）Python機械学習MachineLearning強化学習Recommendation はじめに 先日, TwitterでArtwork Personalization at Netflixという記事が話題になっていました. 実は, この記事が元になったセッションもRecsys18という推薦システムにおいて世界最大の国際会議で催されていたようです（資料）. この記事の主題は, Netflixが配信しているコンテンツのArtwork（いわゆるサムネ）をユーザーごとに最適化することで, より良いユーザー体験を届けたいというものです. 以下の画像のように一つの作品をとってもたくさんのArtworkの候補が考えられます. その作品の中でどの場面を切り取るかによって, 個々がその作品に興味を抱く度合
英語論文読みを爆速にする、超便利ツール集 - Qiita
はじめに みなさん、論文読んでますか？ 英語が苦手で論文読みに時間がかかるって人、結構いるんじゃないかと思います。 本稿では下記方針のもと、論文読みを高速化する便利ツールとその活用方法を紹介します。 日本語で論文を読む 最速（少ない手数）で便利ツールを起動する 目新しい手法ではないですが、この記事で論文読みのハードルを少しでも下げることができれば幸いです。 ※本稿でのツール使用条件 OS：Windows 10 ブラウザ：Chrome 論文：Google翻訳論文1 （2020/12/22追記）：Mouse Dictionaryのアップデートを受けて、PDFの改行対策を更新 日本語資料を検索する 論文読みを始める前に、まずは日本語の資料を探してみましょう。有名な論文であればあるほど、日本語資料がヒットしやすくなります。これら資料は、あなたの論文読みをきっと助けてくれるはずです。 Google検
2020年こそ理解したい「因果推論」の勉強はじめました｜松本健太郎
あけましておめでとうございます。2020年もよろしくお願いします。 2019年は「データサイエンティストなのにデータ万能主義を否定している」的スタンスでのメディア露出が増えました。 発言に矛盾はないと思います。データ触っている人ほど、データに慎重ですよね？ 加熱するデータへの過度な期待を、少しでも冷ませられたら幸いです。しかしデータ自体への火は消していない。火を絶やすでないぞぉ。ただ、データ分析の全てを否定したわけではありません。 実は取材を受ける度に「これからは因果関係を発見する因果推論が重要」と主張してきました。2020年代はますます重要性が増すと考えています。 新年１発目のnoteは、その論拠をまとめてみました。 2020年代は因果推論がアツいと思う理由私がデータ分析を始める際、いきなり数字は触りません。まずは「目的」と「アプローチ」を定義するところから始めます。 目的（WHATとW
機械学習にとって大切なことは全部MSE(平均二乗誤差)が教えてくれた - Qiita
概要 機械学習の回帰問題において評価関数としてよく出てくる MSE(mean squared error,平均二乗誤差) とは一体何なのか。 山登りのように、ふもとから一歩ずつふみしめながら理解をすすめていく記録となります。 （必要な数式の導出過程も省略せず記録しました） とうことで、さっそく山登り開始します 1合目：母集団・母平均 登り始める前に、準備運動。統計用語をおさらい 「日本人成人男性の平均身長調査」 を題材に、考えてみる。 選挙年齢が引き下げられたので 成人＝18歳以上 とすると 日本人のうち 成人 に該当するのは 約1億人。 そのうち男性が約半数なので、日本人成人男性は5000万人程度と考える。 母集団（ぼしゅうだん、population） 母集団とは、調査対象となる数値、属性等の源泉となる集合全体 平均身長調査で考えると、母集団とは対象者全員ということになる。 つまり母集団
Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介 - ZOZO TECH BLOG
※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ※2020年11月7日に、「Open Bandit Pipelineの使い方」の節に修正を加えました。修正では、パッケージの更新に伴って、実装例を新たなバージョンに対応させました。詳しくは対応するrelease noteをご確認ください。今後、データセット・パッケージ・論文などの更新情報はGoogle Groupにて随時周知する予定です。こちらも良ければフォローしてみてください。また新たに「国際会議ワークショップでの反応」という章を追記しました。 ZOZO研究所と共同研究をしている東京工業大学の齋藤優太です。普段は、反実仮想機械学習の理論と応用をつなぐような研究をしています。反実仮想機械学習に関しては、拙著のサーベイ記事をご覧ください。 本記事では、機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフラ
元記事についたブコメについて、返信や補足です。どうやら増田には7000文字..
元記事についたブコメについて、返信や補足です。どうやら増田には7000文字くらいで文字数制限がかかっていて、それを超過すると記事が途中で途切れるらしいことがわかったので、ブコメへの返信や補足などはこちらにかいております。ブコメを取り上げる・上げないの判断基準は「補足して何かを言いたいものであるかどうか？」です。ブコメの良し悪しでの判断ではありません。 本当はリンク全部書きたかったけども、URLが多すぎるせいか投稿に失敗したのでURL省きます。ここで引用しているコメントは全て、元記事についたブコメです。 今一生さんの本に書いてあったけど、合同会社を作って法人で契約とかね。 法人で事務所や借り上げ社宅を借りるには、法人としての信用が必要です。具体的には3年間（もっと長いかも？）の黒字決算でそこそこの事業規模が無いとキツい、とか。 ちょうど友人がこういう投稿をしていたばかりだ。https://m
家賃保証会社の問題と解決策の検討 〜 天涯孤独でも生きていける社会
※末尾に追記あり。最後に追記したのは 2021/03/08 23:40頃※ 3月になり、進学や就職、転職などといった人生のイベントが発生して転居するという方もそれなりに多いだろうと思います。その中には入居できる部屋が見つからずに苦戦されている方も居られることでしょう。私の過去の経験から、入居できる部屋が見つからない原因の一部は、いま賃貸住宅市場に存在する「家賃保証会社」なのではないか、と想像しています。 3行まとめこの記事は長いので、ここに3行まとめを置いておきます。 賃貸住宅の契約にまつわる、筆者の経験談がいろいろと。現在の家賃保証会社の業態のままその普及率が上がると人権侵害になるので、すぐに法規制が必要である。 あわせて、滞納者を大家(貸主)が追い出し易くするよう、すぐに法改正が必要である。 筆者のポジションこの記事に限らず、人間が発する言葉はほぼ全てポジショントークです。なので初めに
次世代技術「核融合」、欧米と日本でこんなに違う扱い
この分野の研究は、日米中韓、欧州連合（EU）、インド、ロシアの7国・地域が共同で進める国際熱核融合実験炉（ITER）が約20年前に着手した。しかし、国家間の調整が進まないことからプロジェクトの進捗が遅れている。こうした現状を横目に、盛んになっているのが民間企業の動きだ。ここ数年で欧米中心に40～50社の関連企業が生まれている。 「核融合発電に必要な機器を作ってくれないか」。欧米の核融合炉関連企業からそうした引き合いがくるのが、2019年10月に設立した京都大学発のベンチャー、京都フュージョニアリング（京都府宇治市）だ。核融合炉は、プラズマの中で核融合反応を起こす過程と、そこで発生する熱を取り出す過程から成る。京都フュージョニアは後者で利用する機器に不可欠な独自技術を持ち、共同創業者の小西哲之・京大エネルギー理工学研究所教授の研究成果がベースになっている。
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