【先行公開】堀江貴文「渋滞も満員電車も“たったひとつのソリューション”で解決できる」 - ライブドアニュース
2020年5月29日 6時50分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 30日発売の氏の著書「東京改造計画」から、一部を紹介している 満員電車の解消などについて、コロナ禍に一気に進めるべきと堀江氏は主張 大勢が殺到する朝と夕刻の時間帯に限定して、電車賃を高くするといいとした 5月30日に発売されるさんの著書『東京改造計画』。 7月に都知事選を控える東京都民に対して、37項目の「東京改造計画」が提言されています。 「大麻解禁」「東京都のオール民営化」などセンセーショナルな見出しが公開されたため、発売前にもかかわらずSNS上では多くの賛否の意見が集まりましたが… 新R25では特別に、その中身を一部抜粋して先行公開。 堀江さんの「正論」「極論」「暴論」のなかから、今回は我々を悩ませる「渋滞」「満員電車」の解消法をご紹介します。 東京都を「3S」都市に 新型コロナウイ
Duolingoの英語能力試験が急な伸び―、変わらなかった市場が変わるとき | Coral Capital
本ブログはニューヨークのベンチャーキャピタルUnion Square Venturesでパートナーを務める、Fred Wilson（フレッド・ウィルソン）氏のブログ「AVC」の投稿、「The Duolingo English Test」を翻訳したものです。 昨年8月、投資先であるDuolingoの英語能力試験について記事を書きました。Duolingoの素晴らしいところは、それが新しい外国語の習得を助けるサービスであると同時に、どれだけ上手に話せるかを証明するのにも役立つことです。言語の習得と言語の流暢さを証明するのは、コインの表と裏のような関係なのです。 しかし、英語能力試験として成功するまでの道のりはやさしいものではありません。かねてより英語能力試験を提供しているTOEFL（正式名称はTest Of English As A Foreign Language）は、長年にわたり、TOEFL
経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！
経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ Code for Japan の関さんが SNS でシェアしてて知ったのですが、経産省さんがなにやらオープンソースで住所や電話番号の正規化などなどをするツールを公開したとのこと。 https://info.gbiz.go.jp/tools/imi_tools/ 経産省が住所変換や法人種別名、電話番号の正規化に使えるIMIコンポーネントツールを公開しました。 ソースコードも公開。README にも使い方が丁寧に書かれていました。https://t.co/fPbV00EgZP 素晴らしい動き。こういう... #NewsPicks https://t.co/bew0qGKMFE — Hal Seki (@hal_sk) May 28, 2020 ぶっちゃけ当初はあまり期待
リモートワーカーへの公平な支払い
DHH が Twitter で言及していた記事がおもしろかったので著者の許諾をもらった上で翻訳しました。 Paying remote workers differently solely depending on their zip code is immoral. If you can afford to hire from both San Francisco and St Louis, you can afford to pay both the same for the same work. If you can't afford SF rates, that's fine too! https://t.co/A1nJkPlimG — DHH (@dhh) May 25, 2020 Salesforce の Product Manager 、 Blair Reeves さんの記事。
厚労省新型コロナクラスター対策班の分析支援を本格稼働 アルベルト
アルベルト（本社：東京）は、厚生労働省クラスター対策班に対する感染拡大防止および効果検証を目的とした分析支援を本格稼働させ、「人との接触の8割削減」を目指して同社チームが接触率増減分析を担当している。 アルベルトは、4月10日より、厚生労働省の新型コロナウイルス感染症対策本部クラスター対策班に対し、新型コロナウイルスの感染拡大防止に向けたビッグデータ分析、アルゴリズム開発のための人的支援を開始している。 現在、ALBERTチーム（ALBERT所属のデータサイエンティスト7名）が位置情報を基にした各地域における接触頻度増減率の分析・可視化に携わり、「人との接触の8割削減」を目指すクラスター対策班の活動を支援している。 政府による新型コロナウイルス感染対策の最前線であるクラスター対策班は、自治体と連携してクラスター感染の早期探知、専門家チームの派遣、感染情報の分析及び感染防止策の検討を担ってい
もはやPoCばかりやっている場合ではない――企業が抱くAIへの誤解と課題
あらゆる分野で活用が広がる人工知能（AI）技術。中でもDeep Learning（以下、DL）は画像処理や映像処理での活用に始まり、Googleが2018年10月に発表した「BERT」をきっかけに、自然言語処理（NLP）分野でも進化が進むなど、できることは日々広がっている。こうした技術を企業がビジネスに活用していく際に直面する課題とは何だろうか。ABEJAの代表取締役兼CEOであり、日本ディープラーニング協会（JDLA）の理事を務める岡田陽介氏に聞いた。 技術的な課題よりも、AIに対する「根強い誤解」が課題に？ 今やさまざまなメディアで「AIを活用すべき」「機械学習（以下、ML）やDLを生かした新しいビジネスを」といった論調が飛び交っているが、自社でどのように取り入れ、実践すべきか、思い悩む企業は少なくないのではないだろうか。岡田氏によると、データやテクノロジーの活用を考える際にまず重要な
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