真の金持ちは「中小企業のオーナー」であると知ったときの話。
以前、コンサルティング会社に勤めていたとき、何が一番良かったのかといえば、数多くの企業を見ることができた点だ。 様々な会社を横並びで見れば、何が良くて何が悪いのか、理解しやすい。 ベンチャー、中小企業、大企業……すべてが比較対象だった。 中でも面白かったのは、ベンチャー・中小企業のコンサルティングだった。 その理由としては主に以下の３点だ。 ・経営者と直接話ができる ・意思決定が速い ・施策の結果が見えやすい 特に、「経営者と直接話ができること」はまさにこの仕事の醍醐味で、様々な知見を得ることができた。 真の金持ちとは、中小企業のオーナー その知見の一つが、「お金」に関するものだ。 変な話だが、例えば世間知らずだった私が、最初に衝撃を受けたのが、オーナー経営者の報酬だ。 オーナー経営者は、ほとんどの上場企業の経営者よりも、はるかに良い報酬を得ていることに、私は驚いた。 例えば、以下の記事を
個人開発でクローズドなチャットを作るので電気通信事業に届出
電気通信事業法 第九条の規定に違反して電気通信事業を営んだ者は、三年以下の懲役若しくは二百万円以下の罰金に処し、又はこれを併科する。 実はこの法律のことは知っていたので、特定の人だけが見られるチャットを作るのを今まで避けてきました。届出は面倒そうだと思っていましたが、実行してみると簡単だったので記事にまとめました。 総務省による解説 電気通信事業参入マニュアル［追補版］ を基準に解説します。 他人の通信を媒介する 電気通信設備を用いて「他人の通信を媒介する」とは、他人の依頼を受けて、情報をその内容を変更することなく、伝送・交換し、隔地者間の通信を取次、又は仲介してそれを完成させることをいう 『他人の通信を媒介する』場合、クローズド・チャットと見なされ、電気通信事業の届出が必要となることがあります。なお『オープン・チャットは電子掲示板と考えらえるため届出は不要』らしいです。そういうものとして
なぜ勉強するのかを教えてはならない - 家庭教師の経験を通じて見えてくる真理 - 天国と地獄の間の、少し地獄寄りにて
家庭教師としての経験も5年になった。入れ替わりの激しいこの業界だから、ベテランと言ってもいいだろう。これは「プロ」としての経験という意味だ。大学生のアルバイトとか、そういうのは除外したい。 その私が、いくつかの例外的なケースを除いてほぼ最初からずっと厳格に適用してきているルーチンがある。それは、初回の指導時に、「なんで勉強するんですか？」と生徒に聞くことだ。どうしても都合で第1回めにできないときには2回めとか3回めになる場合もあるが、できるだけ早い時期にこれを確認しておく。 本当は、「勉強」という言葉も使いたくない。これは誤用だし、危険な言葉だ。けれど、「学習」みたいなよそ行きの言葉では生徒と話が通じないから、しかたなしに使って尋ねる。「勉強は好きですか？」「好きじゃないです」「じゃあなぜ、好きじゃないことをするんですか？ なぜ勉強するんですか？」すぐに答える生徒は多くない。たいていは、こ
『シン・エヴァ』のリモート制作を支えたシステム&ツール - カラーが考える「アニメのデジタル化」
2021年3月8日から公開された『シン・エヴァンゲリオン劇場版』（以下、シン・エヴァ）。本作は新型コロナウイルス感染症拡大による緊急事態宣言のもと、その終盤においてはリモート環境で制作が行われた。しかし、公開の迫るアニメ映画をリモートで完成させるのは並大抵のことではない。 講演「スタジオカラーのこれからのシステムづくり（仮）」の内容をお届けする。タイトルの（仮）は、登壇者のカラー・鈴木慎之介氏が立ち上げに携わった「ニコニコ動画」のβ版以前の初期名称に由来している 制作環境を構築するため、制作会社であるカラーは、大規模なシステムの強化やインフラの整備を実施。この制作環境構築プロジェクトで主導的な役割を果たしたのが、カラー 執行役員 技術管理統括の鈴木慎之介氏だ。 3月13日、アニメ制作におけるデジタル作画、関連技術をテーマとしたフォーラム「アニメーション・クリエイティブ・テクノロジー・フォー
現場主導のDXを実現。5万円から始められるAIカメラの実力
製造業をはじめとするさまざまな企業のAIカメラへの期待は大きい。その一方で、導入がなかなか進まないという現実もある。ソラコムの「S+ Camera Basic」は、5万円と安価であるだけでなく、「現場へのカメラの取り付け」「通信環境」「リモートアクセス」というAIカメラ導入の3つの課題を解決できるとともに、無料で体験できる「トライアル」機能も提供している。 IoT（モノのインターネット）とAI（人工知能）の組み合わせにより、製造現場の情報をデジタル化し、人が目視で行う確認作業をデジタル化して代替することができる。中でもカメラは、人の代わりに対象を認識したり、モノの数をカウントしたり、情報を読み取ったり（OCR：光学的文字認識）、対象の状態を判断したりと、画像データを通じて、初めてのAI活用の際に導入しやすいデバイスだ。 ソラコムは、同社が通信プラットフォーム提供で培ったノウハウを生かし、セ
【異常検知】学習ゼロの衝撃！を可視化する - Qiita
以前に以下のツイートをしました。 この論文の凄さは、「DNNは学習していない」ということ。学習済モデルを全面的に信用している。それでAUC95.80％は驚愕。 凄まじく早い（学習）ので、エッジなんかで威力を発揮しそう。 （続く） https://t.co/1u6BUQsJnt — shinmura0 @ 2/27参加者募集中 (@shinmura0) September 14, 2020 個人的に、この論文は画像分野において異常検知の決定版と認識しています。 ただ、弱点を挙げるとすれば「可視化手法がない」ということです。 本稿では、この手法で異常検知しつつ、異常部分を可視化する方法を模索します。 ※コードはこちら 先に結論 本稿のターゲットは、「高精度に異常検知しつつ(detection)」、「低速+ある程度の 可視化(segmentation)」です。本稿の内容が適合していない場合、お好
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