安倍晋三政権下、２０１３～１６年の４年間に公的年金と日銀が株式市場に投入した金額が約１９兆円に上り、株価押し上げの要因となっていたことが本紙試算で分かりました。 富裕層に富が １２年末から１６年末にかけて株価は１・８倍に上昇しています。公的資金による株価つり上げで大企業のもうけを保証し、富裕層には巨額の富をもたらしました。 公的年金の積立金を運用する年金積立金管理運用独立行政法人（ＧＰＩＦ）は１４年１０月、国内・海外株式による運用倍増を決定しました。これを受けてＧＰＩＦが追加購入した国内株式は２０１３年の２２００億円から１４年には３兆６００億円に急増。１３～１６年の追加購入額は８兆７３００億円に上りました。ＧＰＩＦが公表している業務概況書に記載されている運用資産額などから追加購入額を推計しました。 もう一つの公的資金投入は日銀による株価指数連動型上場投資信託（ＥＴＦ）の購入です。この４年間

Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する