ノーコードで利用できるソフトウェアテスト自動化プラットフォーム「Autify」を提供するオーティファイは10月6日、シリーズAラウンドで約11億円の資金を調達したと発表した。累計調達額は約13億円になるという。 今回の資金調達では、既存投資家であるArchetype Ventures、米国セールスフォース・ドットコムの投資部門であるSalesforce Ventures、元Googleの及川卓也氏が代表を務めるTablyに加え、日米に拠点を有する日本最大級VCのWiL、ソフトウェアやデータインフラ領域で優れた投資実績を有するUncorrelated Ventures、連続起業家で元著名VCのAccel出身のJonathan Siegel氏が引受先となっている。金融機関からの融資も実施した。 同社は、開発したソフトウェアが期待通りに動くかどうかの検証作業を、ブラウザで自動で行えるウェブアプリ
anond:20211004190146 2021年7月19日にはてブの人気コメントの順位付けにYahoo! Japan製「建設的コメント順位付けモデルAPI」が導入されて、ブコメが短文だとどれだけスターを集めようとも人気コメントにならなくなった。 人気コメントになれないことに嫌気をさしてユーザーが減るのではないかと予想する人もいるが、以前から活動していた短文ブクマカははてブで引き続き活動を続けているようだ。 平均的にはブコメを書く頻度が少し減少し、ブコメが少しだけ長くなった程度だった。ほとんどの短文ブクマカは日和って長文を書くこともなく、依然として短文ブクマカであり続けている。 検証するために7月19日にAPIが導入される前後の短文ブクマカの様子を比較してみた。 2021年4月から6月に日毎の人気エントリをブクマしたブクマカのうち、ブコメの平均文字数が20文字以下のブクマカを短文ブクマカ
ドル円相場は従来予想を維持し、12月末を113円、2022年3月末を114円、同年6月末を115円に据え置く。さらに、2022年9 月の見通しとして1米ドル=116円を新たに追加する。 ドル円相場は、日米の金融政策の乖離により、今後も米ドル高・円安トレンドが続くと予想する。さらに、2022年9月の見通しとして1米ドル=116円を新たに追加する。日銀は7月の金融政策決定会合で金融政策の現状維持を決定し た。国内のインフレ圧力が高まる気配はないため、日銀は中期的にハト派姿勢を維持するものと予想する。 我々の米ドル高・円安予想に対する主なリスクは、世界の経済成長とリスク・センチメントの大幅な悪化、日銀の予想外のタカ派スタンスへの変更などである。 ドル円相場は従来予想を維持し、12 月末を 113 円、2022 年 3 月末を114 円、同年 6 月末を 115 円に据え置く。さらに、2022 年
●米長期金利の上昇で、ドル高(円安)進む ●ドル/円を動かす3大要素、一番重要なのは「日米金利差」 ●ドル/円は2年金利で動くことが多かった ●政治も、為替を動かす重要な要因である ●ドル/円為替レートは、長期的には、購買力平価にそって動いている ●経験則では、購買力平価より20%以上円安が進むと、米国から円安批判が出る ※このレポートは、YouTube動画で視聴いただくこともできます。 著者の窪田真之が解説しています。以下のリンクよりご視聴ください。 「 [動画で解説]1ドル110円台に なぜ今、円安?ドル円を動かす「3つの力」」 --------------------------- 米長期金利の上昇で、ドル高(円安)進む 3月末にかけて、為替市場で急速にドル高(円安)が進み、1ドル110円台に乗せました。ドル長期金利(10年国債利回り)の上昇が予想以上に速かったことを反映して、為替市
「Scrum Fest Osaka」はスクラムの初心者からエキスパート、ユーザー企業から開発企業、立場の異なる様々な人々が集まる学びの場です。KEYNOTEで登壇したのは、楽天グループ株式会社の椎葉氏。「誰も嫌な思いをしない変化」をタイトルに、自身が開発グループのサポートをしたときの取り組みについて話しました。全3回。2回目は、誰も嫌な思いをしない変化のために実践したことについて。前回はこちらから。 誰も嫌な思いをしない変化のために「相手に期待しない」 椎葉光行氏:その頃の自分と、今の自分でいろいろと変わったとは思うんですけど、大きくこの2つかなと思います。 「相手に期待をしなくなった」それから「相手の気持ちを考えなくなった」です。 言葉にすると、人としてどうなのという感じがしますけど(笑)、でもこの2つが自分の中でけっこう大きな軸になっています。 何年か前に、娘が「2桁のかけ算教えて」っ
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ! 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ(データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開)毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
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