2018年5月6日のブックマーク (10件)

  • 東京メトロ銀座線渋谷駅、線路切り替え工事終え4日ぶりに営業再開

    東京メトロ銀座線渋谷駅が5月6日、4日ぶりに営業を再開した。同駅付近では同3日~5日、3日間にわたって線路切り替え工事が行われ、6日5時1分、浅草行きの始発からダイヤ通り運行が始まった。 5時1分の浅草行き始発から営業を再開した銀座線渋谷駅 渋谷駅周辺の再開発に合わせて銀座線のホームを表参道駅方向へ約130メートル移設し、現在の相対式ホームから1面2線の島式ホームに変更。ホーム幅は従来の約1.7倍に拡幅して混雑緩和を図るほかホームドアも設置する。 2016年11月に次ぎ2回目となる線路の移設は、渋谷駅の新しいホームを築造するスペースを確保するためのもので、渋谷方面行きの線路を最大3.8メートル、浅草方面行きの線路を最大4.6メートル移設した。計画では、60トン以上の大型クレーン10基などを使い、土木工事関係で約1000人、軌道関係で約750人のほか、電気工事関係の作業員が工事に携わる。 工

    東京メトロ銀座線渋谷駅、線路切り替え工事終え4日ぶりに営業再開
  • 渋谷駅再開発事業の概要 - 渋谷駅再開発2018(1) - Reports for the future ~未来へのレポート~

    カテゴリ:鉄道:建設・工事 > 渋谷駅再開発 渋谷駅再開発事業の概要 - 渋谷駅再開発2018(1) 公開日:2018年05月05日04:13 東急東横線と東京メトロ副都心線の相互直通運転が開始されて今年で5年となりました。直通運転開始に伴い廃止された渋谷駅地上の旧東横線ホーム跡地では再開発が進んでいます。2014年以降この渋谷駅再開発について調査してきた内容を数回にわけてお届けします。1回目の今回は再開発事業と高層ビル・地下貯水槽についてです。 ▼関連記事 東横線・副都心線直通開始後の渋谷駅(2013年5~12月取材まとめ) (2013年12月25日作成) もくじ ■東急東横線地下化と渋谷駅再開発の概要 ■東横線ホーム跡地はIT産業の集積地へ ■渋谷川移設と雨水貯水槽の建設 東急東横線地下化と渋谷駅再開発の概要 渋谷ヒカリエ9階での渋谷駅再開発定点観察。1枚目(左上)が2013年5月6日

    渋谷駅再開発事業の概要 - 渋谷駅再開発2018(1) - Reports for the future ~未来へのレポート~
  • 快適なフライトに欠かせないもの──それは航空機デザイナーによる「ミリ単位」の工夫の数々だった

  • 100万契約突破、2018年の黒字化を目指す「mineo」 解決すべき課題は?

    100万契約突破、2018年の黒字化を目指す「mineo」 解決すべき課題は?:MVNOに聞く(1/3 ページ) ケイ・オプティコムが提供する格安SIM「mineo」が、2018年4月に100万契約を突破した。100万契約は来、2018年3月までの達成を見込んでいたそうだが、順調に成長している。第三者機関の調査では、mineoが最も満足度が高いサービスという結果も出ており、名実ともに“優良格安SIM”への階段を上りつつある。 MVNOのサービスは、なかなか黒字化をするのが難しい業態ではあるが、mineoは2018年の黒字化が見えてきたという。mineo好調の要因はどこにあるのか。そして課題は? モバイル事業戦略グループ グループマネージャーの上田晃穂氏に聞いた。 キャンペーンで入っても継続する人は多い ―― 4月10日に100万回線を突破しました。まずは手応えを教えてください。 上田氏 

    100万契約突破、2018年の黒字化を目指す「mineo」 解決すべき課題は?
  • 私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]

    ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

    私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
    masadream
    masadream 2018/05/06
    いい話。
  • なぜ日本企業は「ビッグデータ集めなきゃいけない病」にかかるのか?

    私は、シリコンバレーに拠点をもつAIビジネスデザインカンパニー、パロアルトインサイトのCEOとして、過去50社以上の日企業にAI技術活用に関するアドバイスや導入をしてきました。 業界特化型のAIソリューションを提供する会社ではなく、業界横断的に企業のニーズを見て、それに対してAI技術を駆使した解決策を提案、実装してきた中で見えてきたことがあります。 それは、多くの日企業、それも超一流の会社ばかりが、「データ集めなきゃいけない病」にかかっているということです。 弊社のクライアント企業の経営陣は、よく以下のような質問を投げかけて来ます。 •集められるデータを集められるだけ収集しないと、AI活用できないのか? •分析するのは「ビッグデータ」じゃないといけないのか? •どれだけの容量のデータが集まれば、「解析するのに十分だ」と言えるのか? データが十分に集まっているだけでは、ゴールにたどり着け

    なぜ日本企業は「ビッグデータ集めなきゃいけない病」にかかるのか?
  • 速読を極めて時が止まって見えるようになった女性、165キロの速球をバットで打てるか実証 #月曜から夜ふかし

    ボッチ @jetjet5569koji テレビで時を止められる女性とかやってて…言葉ではどういう事か説明出来ない…と言っているけど…いやいや私が言葉で説明しよう…「ズバリ動体視力が高い」です。 2018-05-01 00:34:50

    速読を極めて時が止まって見えるようになった女性、165キロの速球をバットで打てるか実証 #月曜から夜ふかし
  • 『POPEYE』前編集長・木下孝浩氏、ファーストリテイリングに入社 | FAST RETAILING CO., LTD.

    株式会社ファーストリテイリング to English page 日を代表するファッション・カルチャー誌『POPEYE』の前編集長・木下孝浩氏が、2018年5月1日付で、株式会社ファーストリテイリングにグループ執行役員として入社しました。木下氏は、ユニクロが発信する情報の編集に携わる予定で、具体的には、ブランディング、マーケティング、店頭コミュニケーション、商品デザインを含む、クリエイティブ・コミュニケーション全般に関する業務に従事する予定です。 株式会社ファーストリテイリング 代表取締役会長兼社長 柳井 正のコメント 「卓越した編集力という才能を持つ木下さんの入社を非常にうれしく思います。我々は日発のグローバルブランドとして、LifeWearの理念のもと、当に良い服を世界中のあらゆる人々に届けたいと願っており、ユニクロが真のグローバルブランドとして成長していくためには、これまで以上に

  • [特報]楽天が伊藤忠とアパレルECで提携へ、ゾゾタウンに対抗

    楽天がアパレルEC(電子商取引)事業で伊藤忠商事と提携する方向で調整に入ったことが日経コンピュータの取材で2018年5月1日までに分かった。年内にも共同出資会社を設立し、衣料のECサイトを共同運営したり、物流を支援したりする。「ZOZOTOWN(ゾゾタウン)」を運営するスタートトゥデイの牙城を切り崩すことを狙う。

    [特報]楽天が伊藤忠とアパレルECで提携へ、ゾゾタウンに対抗
  • Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita

    時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか?」から、「まずはテストしよう!」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック(人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など)、競合する製品の使用度、

    Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita