JR東日本は11月28日、Suicaなどの交通系ICカードをかざすことなく通過できる「タッチレス改札」を開発していると明らかにした。改札の天井からミリ波を照射して、乗客のスマートフォンアプリと通信し、通過できるかを判定する仕組みを検討しているという。導入する駅・時期などは未定。 同社の調査によると、特に女性客は「Suicaをかばんに入れているケースが多く、取り出すのに手間が掛かる」など不満を持っていることが分かったという。開発中のタッチレス改札は、こうした課題を解消する狙いがある。 同社の広報担当者は「ミリ波が人体に与える影響などの検証は終えている」と説明する。ただミリ波を活用したものに限らず、さまざまな方式を検討しているという。 同社の深澤祐二社長は、7月に開いた経営方針の説明会で「鉄道を質的に変革する。サービス面では、チケットレスを実現していく」と展望を語っていた。 関連記事 JR東、

グループのメンバーになっていただくと新しいイベントが公開された際にご連絡が行きます（登録無料） https://analytics-and-intelligence.connpass.com/ しんゆう＠データ分析とインテリジェンス ブログ ：https://analytics-and-int…

業界全体で取り組むべき問題 鈴木　役所が業界団体に向けても指導している、というのは、リクナビ1社の問題ではないことを、担当官庁がよく分かっていることです。みんなで規律を失っていたんじゃないか、リクナビは氷山の一角で実はもっとどぶ川のような不適切な状況があるのではないか、と。今、警告が出ているわけです。 直ちに改善に向かわなければ、当該業界だけではなくユーザーである契約企業も一体だ、とね。そうすると経済団体に加盟する大企業が軒並み、何らかの形で法的評価の対象になっていくんだろうと思います。少なくとも個人情報保護法は契約企業も一体として評価の対象にしていかねばなりません。 それに、データベースに収まっている個人データを社員が無断提供していることが立証されれば、「データベース提供罪」で刑事事件となります。ここはもう一度、人事部がしっかり点検すべきところだと思います。 板倉　先ほどの個人情報保護委

著者のGanes Kesari氏はMediumにデータサイエンスの関する記事を積極的に投稿する企業家であり、以前に紹介したAINOW翻訳記事「ディープラーニングをビジネスに採用するのに悪戦苦闘する5つの理由」の著者でもあります。詳しいプロフィールとその他の執筆記事に関しては、Kesari氏の公式サイト（https://gkesari.com/）にまとまっています。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、データサイエンスチームを編成するにあたって見落とされがちな3つの役割が解説されています。 同氏は、大量のデータサイエンティストを雇えばデータサイエンスプロジェクトが成功すると考えるのは間違っていると指摘します。多数のデータサイエンティストが協力してもデータサイエンスプロジェクトが失敗する原因は、プロジェクトチームに以下に示すような役割を担う人材が欠如しているからなのです。 データサイエンス

Top > ビジネス > JR西日本「ベンダーの提案すら理解できない素人だった」新幹線の“着雪量予測”データサイエンスコンペ開催までの「奮闘」

数ヶ月ほど前、東京都内某所で開催された飲み会での出来事です。 横に座ったオッサンに職業を問われたので「データサイエンスを少し」と答えたら、大げさに「凄いねぇ！」と返され、羨ましそうに言われました。 「データサイエンティストなら、色んなデータ集めて、タピオカの次に何が流行るか分かるでしょ！　いーねぇ、楽できて！　稼ぎ放題だ！」 冗談で言ったつもりかもしれません。それでも、オッサンの頭皮に、桃屋のラー油を染み込ませてやろうかと思うほどのイラつきを覚えました。辛そうで辛くないけど少し辛いらしいし。 「ハッハッハッ、冗談が過ぎます。データに幻想を持ち過ぎですよ！」 なんて言い返せれば良かったのですが、まだまだ人間ができていませんね。押し黙ってしまいました。そして睨んでしまった。 それにしても、なぜこんな発言が出るのでしょうか。オッサンはそれなりのキャリアを持つ人で、日経新聞も読み、社会情勢には詳し

データ分析者がSQLを書かなくてもいい時代に。"SQLビルダー"機能でデータ活用シーンに革新を。株式会社nehanは、分析ツールnehan上にて、プログラミング不要でSQLを作成・データを取得できる機能の提供を開始いたしました。 現在、多くのデータ活用シーンでSQLを使ってデータを取得する業務が行われています。しかし、 SQLを書ける人材が不足しており、業務が担当部署に集中しやすい 複雑なSQLは保守性が低下しやすく、結果、業務が属人化しやすい といった課題を抱える現場は多いと感じております。 SQLビルダーは、それらの課題を解決するための手段です。下記2点が最大の特徴です。 SQLのスキルがなくても、簡単操作でデータを取得可能 データ加工プロセスを見える化し、保守性を向上。脱属人化を実現 本機能を活用いただくことで、SQL業務の効率化・民主化による、ビジネスにおけるデータ活用の促進を実現

――2007年に日本テレビ系番組「世界の果てまでイッテQ！」の珍獣ハンターに選ばれて以来、足を運んだのはこれまで実に100カ国以上。この10年、どんな変化を感じますか？ 「誰もがスマホを持ってる状況になったな、と感じます。アフリカのマサイ族も、アマゾンの奥地に行っても、やっぱりスマホを持ってるんですよ。で、通じるんです。携帯で写真撮ったり、動画撮ったりもしてる。上半身裸で、テントのようなところで暮らしてるのにスマホを見ていたりするのは、すごいちぐはぐで不思議な感じがします。この10年は、そうした変化にびっくりしてますね」 「『イッテQ！』の撮影で行ったインドネシア・コモド島が人生で初めての海外だったんですが、当時の感覚は、今とはまったく違いますね。携帯電話もガラケーで、海外で使うこと自体が今のように普通じゃなくて、誰ともなかなか連絡が取れなくて、不安しかなかった記憶があります」 イモトアヤ

テレビショッピングでおなじみの「ジャパネットたかた」。テレビ画面で印象的だった高田明氏の後を継ぎ、2015年に高田旭人氏がジャパネットホールディングスの社長に就任。働き方の見直しを含む経営改革を実施、一時低迷していた企業業績を伸ばし続けている。高田社長に取り組みについて聞いた。 白河桃子さん（以下敬称略）　「ジャパネットたかた」という社名からパッと浮かぶのは、高い声が印象的だったお父様（前社長の高田明氏）です。そのお父様から社長職を継がれて以来、独自の働き方改革を積極的に推進され、増収増益を更新しているとのこと。特に驚いたのは、「16連休」が取得可能な休暇制度の導入です。かなり思い切った施策だと思うのですが、なぜ社員を休ませようと思うに至ったのですか。 高田旭人社長（以下敬称略）　注目いただき、ありがとうございます。スーパーリフレッシュ休暇制度の導入に関しては、「休ませよう」と発想したとい

機械学習モデルは、統計モデルよりも予測に長けた手法であり、皆様もご存知の通り様々な場面で用いられています。一方で、結果の解釈の面ではブラックボックスになりやすいため、モデルの作成時のみならず、機械学習に覚えのない方々とコミュニュケーションをする上でも重要な課題です。 そんな、機械学習モデルと対話するためのツールがSAHP値(SHapley Additive exPlanation Values)です。SHAPを使うと、機械学習モデルが特徴量をどのように使って予測をしたのか、特徴量は予測結果にどれぐらい影響を与えているのか、などをデータ全体(Global)、さらに個別のサンプルごと(Individual)に確認することができます。今回はSHAPを使って、学習した機械学習モデルと対話してみましょう。 今回は主に以下を参考にしました。 github.com shap.readthedocs.io

未上場企業は決算情報の開示義務が無いため、詳細な経営状況の把握や業績予測が難しかった。新サービスによってこの課題を解決する。 新サービスのリリース後は、金融機関に対し、APIなどを使ってデータを提供する。帝国データバンクの各サービスを通じて、未上場企業の業績予測を提供することも視野に入れる。 関連記事 大学発ベンチャーの1割は東大から 帝国データバンクは「大学発ベンチャー企業の経営実態調査（2018年）」を公開した。 帝国データバンク、「社長年齢分析」公開　平成生まれの社長が最も多い業種は？ 帝国データバンクは「全国社長年齢分析（2018年）」を公開した。 “相性がいい”取引先、AIがマッチング　日立、山口銀行など実験 山口銀行、日立などが「ビジネスマッチング」の精度向上のためにAIを活用する実証実験を行う。 日本IBMと山形大、ナスカで新たな地上絵を発見　AIで空撮写真を分析　「そこにあ

エムスリーにおけるAI・機械学習チームの立ち上げと機械学習プロダクト開発

こんにちは！MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 気づけば2019年の営業日も残り20日強ですね。年始に立てた個人的な目標が1/5しか達成できていないことに先日気付いたので、残りの期間で1つくらいは達成できると良いですね、という他人行儀な振る舞いをしたくなっている今日この頃です。 さて今回は、11月5日に開催した(コネヒトマルシェ)でLTした内容の全文書き起こしです。参考資料とあわせてご紹介できればと思います。 全文書き起こしは初の試みなので「ふ〜ん。なるほど〜」ぐらいのお気持ちで見ていただければと思います。 発表資料はこちらです。 Kaggleとは Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 「The Home of Data Science & Machine L

日本語の処理をしているときに厄介なのが表記揺れですよね。 「コンピューター」と「コンピュータ」、「問い合わせ」と「問い合せ」など。人間が見れば同じ単語だと分かっても、プログラムで処理する際に単純に等号で比較してしまうと別の単語扱いになってしまいます。 今回は類似度を用いて二つの単語を評価することで、表記揺れの問題に対処してみます。 単語間の類似度を算出する 単純に文字列が 等しいか/異なるか 二者択一で評価するのではなく、類似度 を用いて評価してみましょう。 類似度は 0～1 の float で表される値で、二つの単語が全く異なれば 0 、全く一致すれば 1 に評価されます。 そして、全て一致しないにしても似ている単語同士であれば 1に近い少数 に評価されます。 「一致はしないけど、まぁまぁ似てるから同じ単語なんちゃう？」というファジーな評価をするわけですね。 今回は Python を使い

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 祝！　データサイエンス領域で初めての Bonfire！！ そんな記念すべき初回のイベントレポートを書かせていただきます、Yahoo!ショッピングでサイエンス領域を担当している東孝信です。 Bonfire Data & Scienceは、データとサイエンスに関わる人たちが情報共有できる勉強会/交流会です。 今後も定期的に開催される予定ですので、興味のある方は第2回以降もぜひチェックしてください！ さて、第1回のテーマは「画像検索」です！ 最近EC系のサイトで類似画像検索が出来るようになったけどどうやってるの？ 画像検索のモデルってどうしてるの？ 画像検索のインフラはどうしてるの？ 私たちの会社でも画像検索を用いたサービスを構築できる

機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト Image Credit : Neural Magic HP ピックアップ：Neural Magic gets $15M seed to run machine learning models on commodity CPUs ニュースサマリ：“No-Hardware AI” 企業を謳う「Neural Magic」は、11月6日、シードラウンドにて1,500万ドルの資金調達を実施したと発表した。出資者にはComcast Ventures NEA、Andreessen Horowitz、Pillar VC、Amdocsが名を連ねる。 同社は、MITでマルチコア処理と機械学習を長年研究してきた2人の研究者によって2018年に設立された。ディープラーニングモデルを処理する高

この記事は「本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019」の1日目です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/yarakashi-production なかなか濃いラインナップが期待されますが、まずはさらっといきたいと思います。 具体性が乏しい部分もあると思いますが、そこはお察しください。。。 やらかし 背景（前提条件） いっていに昔の話です ETL（データ加工）サーバ 数十を超えるシステムからデータを集める BIツールなどで活用できるように各種加工処理を行い、DBなどにロードする 繁忙の違いはあれど、24/365で常時一定量の処理は稼働している 複数のチームが共存しているサーバ アプリ面では比較的疎 ETL処理のリリース前に本番サーバ上で試験をする取り決めになっていた 性能や本番相当データのテストが安全に行えるような環境

本番環境でやらかしちゃった人のアドベントカレンダーです。 例） 本番DB吹き飛ばした 本番サーバをデストロイした ネットワーク設定をミスって本番サーバにアクセス出来なくなり、サーバが世界から孤立した などなど... 以下の２点については必須項目なので、記述お願いします。 惨劇はなぜおこってしまったのか 二度と惨劇を起こさないためにどうしたのか もう二度とあの惨劇を繰り返さないために、みなで知見を共有しましょう。