まるで押し売り…裁判所が決めた「監督人」に高額請求される家族急増（長谷川 学） @gendai_biz
認知症の父母を抱えながら、後見人や保佐人としてうまくやってきた家族。そこに突然、裁判所から「監督人をつける」と理不尽な決定が下され、年間数十万円の報酬の支払いを求められる……。隠れた社会問題に迫る。 （※シリーズの他の記事はこちらから読めます） 何の問題もない家族に裁判所が突然… 2025年、日本は「国民の3人に1人が65歳以上」という超高齢社会に突入する。 65歳以上の高齢者のうち、5人に1人が認知症に罹患すると見られ、2012年に462万人だった認知症高齢者の数は、2025年には1・5倍の700万人になる見通しだ。 政府は、判断能力が不十分な認知症高齢者を支えるため、2000年に「成年後見制度」をスタートさせた。だが、制度発足から17年が経ったいま、その運用面で問題が多発していることは、あまり知られていない。 筆者は、認知症や介護の問題を取材する中で、成年後見制度の運用が、水面下で大き
巡回セールスマン問題 - Wikipedia
巡回セールスマン問題を総当たりで解く場合のイメージ。左側で一つずつ探していき、より効率のいいルートが見つかった場合、右側のグラフが更新される。 巡回セールスマン問題（じゅんかいセールスマンもんだい、英: traveling salesman problem、TSP）は、都市の集合と各2都市間の移動コスト（たとえば距離）が与えられたとき、全ての都市をちょうど一度ずつ巡り出発地に戻る巡回路のうちで総移動コストが最小のものを求める（セールスマンが所定の複数の都市を1回だけ巡回する場合の最短経路を求める）組合せ最適化問題である。 詳細[編集] 問題例の大きさは、都市の数で表される。この問題は、計算複雑性理論においてNP困難と呼ばれる問題のクラスに属する。すなわち、問題例の大きさに関する決定性の多項式時間アルゴリズムが見つかりそうにない、計算量的に困難な問題である。なお、この問題の特殊ケースとして考
いまどきのWebアプリをどう作るか？ フルスタックJavaScript開発のコツ
数週間前、GitHubでプロジェクトをシェアしている開発者に出会いました。そのプロジェクトはTrelloのクローンで、React、Redux、Express、MongoDBからなるプロジェクトでした。全階層、広い範囲にわたりフルスタックのJavaScriptスキルが駆使されていました。 開発者のMoustapha Dioufに、プロジェクトに取り組む際の技術選択、設計、開発について書いてみないかとたずねると、うれしいことに彼は賛成してくれました。この記事があなたのプロジェクトに役立てば幸いです。（by SitePoint Editor：Nilson Jacques） プロジェクトのアプローチを順に見ながら、Webアプリ作成時に実践したことを説明します。紹介するテクニックは、どんなプログラミング言語においても当てはまります。私はJava/JavaScriptの仕事でこの方法を使い、生産性がぐ
Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
これからの時代は「10万円の収入源をいくつも作れる人」が最強 - ぐりぶろぐ
ぐりけん（＠gurikenblog）です。 会社員やりながらブログ書いています。最近ブログで稼げるようになってきて、10万円の収入源をいくつも作れる人が最強なんじゃないかって思っています。 パラレルキャリアが流行っている 「パラレルキャリア」という言葉が流行っていますね。 パラレルキャリア（英語：parallel career）とは、ピーター・ドラッカーが著書『明日を支配するもの』等にて提唱しているこれからの社会での生き方のひとつ。現在の仕事以外の仕事を持つことや、非営利活動に参加することを指す。 ピーター・ドラッカーの著書によると、歴史上はじめて人間の方が組織よりも長命になったために、人は組織のみに頼らず、それとは別に第2の人生を始める必要が生じたという。その第2の人生のひとつがパラレルキャリアである。 パラレルキャリア - Wikipedia 非営利活動も含むため、収入が主目的の「副業
R で擬似アクセスログを作ってみた
アクセスログっぽいものに対する単純な分析の練習用のデータがほしくて、擬似アクセスログを生成するコードを書いてみました。 https://gist.github.com/abicky/dfdeaec9efded25b733a#file-access_logs-r 擬似アクセスログの仮定 ユーザの状態（新規ユーザ、アクティブユーザ etc.）によってセッションの間隔（来訪間隔）が異なる ページによってページ遷移の間隔が異なる 同じユーザはだいたい同じような時間帯にアクセスする っで、これらの仮定を表現するのに Markov renewal process が良さそうだったので採用したつもりです。「こんなの Markov renewal process じゃない！」と言われそうなので、あくまで「つもり」です。 次のコード（余計な処理は省略）がセッションごとのアクセスを表現しているところです。 p
データドリブンな組織を作るときにまず行うこと 〜我が社よデータ分析色に染まれ〜 - ハウテレビジョンブログ
はじめに データ解析本部のn_maoです。 前回は高速集計ツールmコマンドのご紹介をしました。 前回のmコマンドの紹介の投稿 今回は趣向を変えて、社内に分析部隊をゼロから作り、データドリブンなサービス改善を実現するためにまず行うべきこと、意識することをまとめてみました。 これは実際にゼロから初めた私の経験に基づくものです。 １つのケーススタディとして読んでいただければと思います。 主張を大まかな流れに分類すると、 1. 分析環境を整える 2. 社員のデータに対する意識を高める 3. データ分析とサービス開発を結ぶ仕組みを作る 4. 小さな効果を体感してもらう 5. 現状を把握し、指標を作る という感じです。 以下で各トピックの詳細について触れていきます。 1. 分析環境を整える 分析のためのサーバーを用意する 当然のことですが、念のため。 データ分析や集計を行っていると、どうしてもメモリや
時系列解析入門 - Stats Hack!!
大雑把に言うと、時系列解析とは過去のデータから未来を予測する分野。時系列データは通常のデータと異なり各値が強い相関を持つケース（非定常性）や”誤差が累積してゆく（ランダムウォークなど）”ケースが多く存在しており回帰分析など一般的に良く知られている手法とは相性が悪いことが多い。故に時系列解析特有のアプローチが必要。Rを使った時系列解析の大まかな流れとして Identification : Data preparation, then Model Selection Estimation and testing Application 具体的な手順の１つのアプローチとして以下のような流れがある。 データをRで読み込む ts( )メソッドでdataを時系列データ化する 時系列データをplot( )して可視化 acf( ) メソッドによって定常性を調べる もし非定常なら回帰分析を利用したDetre
Data scienceをきわめて個人的な意思決定に活かす - 盆栽日記
（R Advent Calendar @ Qiita 14日目） Data science for social good という動きがあります。 平たく言えば、データサイエンスをNPOとか社会的な活動にもっと活かそうぜという話です。 先のKDD 2014においてもワークショップが開かれていました。 http://dssg.uchicago.edu/kddworkshop/ また、O'Reillyから出ている「Machine learning for hackers」 （和書名：入門機械学習）の著者であるDrew ConwayもData science for social goodに関連したKDD2014の発表において以下のような発言をしています。 No young hacker grows up dreaming of selling ads! 夢のある仕事しようぜ！！！ってことなんだ
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