Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由：真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】（1/4 ページ） 「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95％まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。しかし、そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。
ナメクジの出現を予測する！- 市民科学と最新統計の融合
外来種問題は突然に 2014年7月某日、札幌市の円山原始林で私が出会ったのは、体長15cmもの巨大な豹柄のナメクジ、マダラコウラナメクジでした。私はそれを知っていました。過去に一度だけ、ドイツ・ドレスデンの森の中で見たことがあったからです。北欧原産のナメクジがどうしてここに？ 慣れ親しんだ円山の森に現れた、不似合いな新参者との突然の出会いに、目眩がしました。私の知る北海道の生態系は、これからいったいどうなってしまうのか？ 我々ヒトの生活への影響は？ 体長15 cmほどのマダラコウラナメクジ 市民のブログが教えてくれた 予期せぬ出会いに衝撃を受けた私は、研究室に戻るや否や、飛びつくように現状を調べ始めました。わかったことは、マダラコウラナメクジが2006年に茨城県で最初に侵入・定着が確認されたということ、さらに2010年には福島県、2012年には長野県にも侵入し勢力を拡大しているということで
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
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為替と株の予測の話
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
出生率の低下により、世界の人口は2064年にピーク（約97億人）を迎えた後、今世紀末には約88億人にまで減少するという予測を、米ワシントン大学の研究チームが発表した。研究者たちは、社会に「仰天するほどの」衝撃をもたらすことになる出生率の低下に対して、世界は準備不足だと指摘している。
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
グーグル幹部は非常事態を宣言した…ネット検索を根本から変える｢ChatGPT｣の恐るべき可能性 宿題､贈り物､未来予測…すべてAIが答えてくれる
現状、ネットで調べ物をしたいときは、Googleなど検索サイトを利用することが多いだろう。その場合、検索結果にリストアップされる無数のサイトは、質の高い有用なサイトばかりとは限らない。 広告だらけで内容が薄いページや、反対に難解なページばかりを引き当て、目的の情報にスムーズにたどり着けなかったという経験は誰しもあるだろう。 一方、ChatGPTは、質問文を投げかけるだけで、必要な情報を教えてくれる。情報を求めて、複数のサイトをさまよう必要はない。 Google幹部は非常事態を宣言した ユーザーにとって非常に便利なツールだが、Google社には脅威になっている。 ニューヨーク・タイムズ紙は昨年12月、検索の未来を書き換える可能性があるとしてGoogle幹部が危機感を抱き、社内に「Code red（非常事態）」を宣言したと報じている。ChatGPTに太刀打ちすべく、社内の開発体制を根底から変更
東京電力福島第一原子力発電所の事故で、気象庁が同原発から出た放射性物質の拡散予測を連日行っているにもかかわらず、政府が公開していないことが４日、明らかになった。 ドイツやノルウェーなど欧州の一部の国の気象機関は日本の気象庁などの観測データに基づいて独自に予測し、放射性物質が拡散する様子を連日、天気予報サイトで公開している。日本政府が公開しないことについて内外の専門家からは批判が上がっており、政府の原発事故に関する情報開示の在り方が改めて問われている。 気象庁の予測は、国際原子力機関（ＩＡＥＡ）の要請に基づくもの。国境を越える放射性物質汚染が心配されるときに、各国の気象機関が協力して拡散予測を行う。 同庁では、東日本大震災当日の３月１１日から毎日１〜２回、拡散予測を計算している。具体的には、ＩＡＥＡから送られてきた放射性物質の放出開始時間や継続期間、どれくらいの高さまで上ったかを、風向きや天
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
「三年予測」は、さまざまな分野で活躍する「トップリーダー」へのインタビューを紹介します。「トップリーダー」の考える未来や、エンジニアへのメッセージを発信します。
ユヴァル・ノア・ハラリ「非常事態が“日常”になったとき、人類は何を失うのか」 | 『サピエンス全史』著者が「コロナ危機後の世界」を予測
『サピエンス全史』著者が「コロナ危機後の世界」を予測 ユヴァル・ノア・ハラリ「非常事態が“日常”になったとき、人類は何を失うのか」 イスラエルの歴史家ユヴァル・ノア・ハラリ（42）。人類の歴史をマクロ的な視点で読み解いた世界的ベストセラー『サピエンス全史』などで知られる。近著に『21 Lessons』（ともに河出書房新社）がある Photo: Emily Berl/The New York Times
2020年代のネット業界はこうなるんじゃないか予測｜けんすう
未来を視るセンスがあるか？といわれると、僕はかなりない方だと思います。自分でもびっくりするんですが、過去の掲載された「○年後はこうなる」みたいな予測の外れっぷりは異常です。 ただ、未来について考えた、その的中率はどうでもよくて、それに向けて、どういうロジックを立てて予測し、そして現実にあわせてそれを修正し続けるほうが大事なんじゃないか・・・と思って、たまにはこういう未来予測のエントリーを書いてみようと思いました。 あと、「うわ、すげえ外している！」というのが未来で読むのも面白いかなーと思っています。 というわけで、10年後に恥をかくために、2020年代を予測してみました。 ちなみに2020年代に「ネット業界」みたいなくくりは微妙な気もしているんですけど、テクノロジーというと広すぎてよくわからない、になりますし、スタートアップ、といっても、Web業界周りくらいしかわかっていないので、こういう
「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
1年間に生まれる子どもの数を示す「出生数」について、大手シンクタンク「日本総研」はことし全国でおよそ77万人と、国の統計開始以降、初めて80万人を下回る見通しになったとする推計をまとめました。 ことし80万人を下回れば国の予測よりも8年早く、少子化が想定を上回るペースで進んでいることになります。 日本総合研究所は厚生労働省が公表していることし1月から8月までに生まれた子どもの数などをもとに、1年間の出生数を推計しました。 それによりますとことしの出生数は全国でおよそ77万人で、前の年から4万人余り、率にして5％程度減少し、国が統計を取り始めた1899年以降で初めて80万人を下回る見通しになったということです。 厚生労働省によりますと、出生数は1970年代半ばから減少傾向が続いていて、ことしも国内で生まれた外国人も含んだ8月までの速報値で52万人余りと、前の年より2万7000人余り減少してい
日本の空き家問題は新たなフェーズに突入しようとしています。 これまで人口減少が続く「地方の過疎地」の問題とされてきましたが、近年は県庁所在地などの都市部や大都市圏でも空き家が急増。そして団塊世代が平均寿命を超過し、多くの相続問題が発生する2040年に向けては、更に拍車がかかるといわれています。 今回NHKでは、明治大学の野澤千絵教授に協力を依頼。「2040年空き家数予測マップ」を作成し空き家問題の未来を可視化しました。分かってきたのは、いわゆる「人気の町」「人気のエリア」であっても空き家問題からは逃れられないという深刻な現実。 あなたの町、あなたの実家のある町は大丈夫ですか!? 必見のデータマップです。 野澤千絵さん / 明治大学政治経済学部教授 国土交通省の審議会委員 現場を訪ねデータ解析も用いて空き家や土地政策を研究 マップを見るポイント ―今回の2040年空き家予測マップの特筆すべき
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
すぽんちゅ @Iwatekko6969 岩手県の百姓たちが「今年は冷夏になる」と口を揃えて言ってる。 何でも、経験則的に、この時期まで本格的な山背がしつこく居座り、7月までに台風が10個以上発生していない年は、過去必ず冷夏になったとのこと。今年はまさにそれだと。 話半分に聞きたいものだが、気になる発言だ。 2020-07-20 22:44:06 すぽんちゅ @Iwatekko6969 そういや今年は、やけに早池峰山に近づく度に雨が降ると思っていた。 沿岸の百姓たちは山背の居座り方から、既に「今年はなにかおかしい」ことを察しており、夏の日差しが生育に必要不可欠なスイカは今年は諦めろと言っている。 恐ろしいもんだ。今年ダメになる作物の指南までされてしまった。 2020-07-20 22:48:06
今月17日に発表される去年10月から12月までのＧＤＰ＝国内総生産について、民間の調査会社の間では消費税率の引き上げで個人消費が落ち込み、大幅なマイナスに転落するという予測が多くなっています。 これが１年間続いた場合の年率に換算するとマイナス3.5％からマイナス4.4％となり、10社すべてがＧＤＰが５期ぶりにマイナスに転落すると予測しました。 その理由として各社は、去年10月に消費税率が10％に引き上げられたあと家電製品や自動車などの販売が減少したことに加え台風や暖冬の影響もあって、ＧＤＰの半分以上を占める個人消費が落ち込んだことを挙げています。 また、世界経済の減速を背景に輸出も低迷したほか、企業の設備投資も減少したとしています。 ただ、いずれの予測も前回、６年前に消費税率が引き上げられた直後の３か月間のＧＤＰと比べるとマイナス幅は小さくなるとしています。 一方、１月からの次の３か月間に
20年前に書かれた「未来予測」が当たっているか検証する
堺屋太一が『平成三十年』という本を出している。執筆されたのは今から20年前のこと。「平成三十年はこうなっている」と予測した経済小説だ。 20年前の1998年といえば、長野五輪が開かれ、Windows98とiMacが発売され、ルーズソックスが大流行し、「だっちゅーの」が流行語大賞になった年。 そんな昔に20年後を予測した『平成三十年』は、どのくらい平成30年なのか。ついでに他の「未来予測本」も検証してみた。
なんでAIやロボットが進歩しても働かなくては生きていけないのか、そして少しの未来予測 - orangestar2
全体的にぼんやりとした感じと、言葉が足らない感じになりました。 色々と未来予測難しい。ただ、１０年後くらいに答え合わせをしてあっているかどうか確認したいです。 ここは悪いインターネットですね３ 作者:小島アジコAmazon こちらに漫画描いて販売してます。 もしよろしければ読んでください。
僕はデコメールサイトに関わっていたことがある。事業計画を作り、会社から資金を貰い、サービスを立ち上げた。後発ながらそれなりの規模まで成長させ、他の者に引き継いだ。 立ち上げる際、適当なグラフを作る。ここで言う「適当」は難しいのだけれど、同じスピードでキレイな曲線を描いていくグラフなんて基本的に無く、市場変化だったり、サービスのアクションだったり、何かしらグラフを最低２ヶ所は曲げさせる。 数字なんて実際は誰にも分からず、「意思」を反映した方が良いと思っている。もちろん、制度を高めるため、あらゆる数字を集めて、根拠は作る。 そんな中、１点だけ悔いの残る・・・というか想定しなかったことが起こっている。僕は「メールは無くならない」という予想をした。装飾素材自体も イラストのデコメール ↓ 絵文字 ↓ デコアニメ と進化を遂げており、デコアニメは不発ながらも、メールがある限り、メールを装飾する「何か
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月19日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) から (7月5日版) に至る記事の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 6642人(6月21日版)、6896人(6月28日版)、5737人(7月5日版) でしたが、現実は 5137人 となりました。大きめの数字で警鐘を鳴らすつもりはまったくなくて、本当に上振れの可能性もちょうど半分になるように予測しているつもりなので、統計の大切さを訴える意味からすれば、2週連続で下振れさせたことは歯がゆい思いです。 今回の下振れのいちばん大きな要因は、デルタ株が想定よりも増えていなかったことにあります。もともと変異株の検査体制の遅さから、デルタ株は2週前の推計を頼りにせざるを得ないのですが、前回の予想では 4
8月21～23日にパシフィコ横浜で開催された「CEDEC 2013」では、Webの世界に関するセッションも数多く行われた。本記事ではその中から、サイボウズ・ラボの竹迫良範氏による「HTML5のこれまでとこれから、最新技術の未来予測」と、セキュリティコミュニティでは大変著名なネットエージェント、長谷川陽介氏による「HTML5時代におけるセキュリティを意識した開発」の2つのセッションの様子をお送りしよう。 竹迫氏が「HTML」の周りの最新技術と、3つの未来予測を語る 未来予測その1：通信は暗号化が標準に――「スタバでドヤリング」から考える最新技術 竹迫氏はまず、スターバックスでスタイリッシュなMacBook Airをこれ見よがしに使う、「ドヤリング」という技術（？）について写真を出すところから講演を始めた。 実は、この「ドヤリング」、公衆無線LANを利用すると盗聴のリスクがあることが指摘されて
2018年からの世界 悪魔の輪郭 日本の未来 もうじき日本の海が死ぬ ： 「史上最悪の原油流出」が日本の海域を直撃する予測が英国海洋センターより発令。３ヶ月以内に九州から東北までの全海域が汚染される可能性 そして、拡大が続く「日本周辺のデッドゾーン化」もさらに加速することが確実に ロイターの記事を引用した1月28日の米国ゼロヘッジより ・Asia Is About To Be Hit By The “Worst Oil Tanker Spill In Decades” 英国海洋センターによる今後３ヶ月の原油の拡大の予測を示した記事 ・Sanchi Oil Spill Has Already Caused 'Serious Ecological Injury' ２週間ほど前に中国沖で発生した石油タンカー事故が、とんでもない状況を日本にもたらす可能性が大きくなっています。なぜか日本では報道が皆
主張 ソフトウェア開発prjがなかなかアジャイルにならないのはなぜかなぁと考えてみた。 昨今、エンジニアにおいては、知識としての共有の機会も増えているし、実際に経験済み、習慣化済みになってきているように思う。要は「しっくり」くることが多いのだと思う。 しかしながら、現実のprjが経験型のアプローチ(アジャイル)を取ることはまだまだ少ない。この要因として、エンジニアと協業する他のメンバー、あるいはprjの利害関係者(組織の上層部を含む)が予測型の進め方を望むからではないか、と感じている。 というわけで、エンジニアと仕事をするエンジニア以外の人に伝えたいと思い、書いてみる。そのためにはおそらく、アジャイル開発、スクラムのプラクティスがどうこう、というよりは、プロジェクトマネジメントの世界観として語る方がよいかというのが本稿。エンジニアとして、抽象的な「しっくり」の言語化にもなればよいと思う。最
未来学者アルビン・トフラーが予測する 今後の40年を左右する「40の変化」｜World Voiceプレミアム｜ダイヤモンド・オンライン
未来学者として『未来の衝撃』『第三の波』『パワーシフト』『富の未来』など数多くのベストセラーを世に送り出してきたアルビン・トフラーとハイディ・トフラー夫妻は2010年、『未来の衝撃』刊行40周年を迎えたことを機に、「今後の40年を左右する40の変化」（英題は「40 FOR THE NEXT 40」）を発表した。これは、世界各地で政治、経済、社会、テクノロジーなど分野ごとに行った分析調査をベースに導き出された予測であり、国家や企業そして個人が未来を左右する原動力を知り、いかに生きるべきかを考察するための道しるべともなるものだ。ここでは、トフラー夫妻の右腕であり、報告書作成を担当したトフラー・アソシエーツのマネジングパートナー、デボラ・ウェストファル氏へのインタビューをお届けする。その前に、この貴重な報告書の骨子に目を通していただきたい。 アルビン・トフラー（Alvin Toffler） アメ
大手検索サイト「グーグル」に実名などの文字を入力して検索する際、途中から予測文字や補足情報を表示する「サジェスト機能」を巡り、日本人男性がプライバシーを侵害されたとして、米国のグーグル本社に表示差し止めを求める仮処分を申請し、東京地裁（作田寛之裁判官）が申請を認める決定をしたことが分かった。だが、米グーグルは「日本の法律で規制されない」と拒否し、被害が救済されない事態となっている。決定は１９日付。【中川聡子】 米グーグル拒否「日本の法律で規制されない」 男性側によると、男性の実名を入力しようとすると、途中からフルネームとともに犯罪行為を連想させる単語が検索候補の一つとして表示され、それを選択すると男性を中傷する記事が並ぶという。 男性は数年前、当時の勤務先で思い当たる節がないのに退職に追い込まれ、その後の就職活動でも採用を断られたり内定が取り消されたりする事態が相次いだという。このため調査
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COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
「悪いやつをAIで予測する」のがなぜいけないか - yhara.jp
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由
予測分析ツール「Prediction One」をソニーが無償提供。導入後は38倍の作業効率化 | Ledge.ai
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
世界の出生率、驚異的な低下 23カ国で今世紀末までに人口半減＝米大学予測 - BBCニュース
グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」、オープンソースで公開
日本で公表されない気象庁の放射性物質拡散予測 : 社会 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
「外出自粛、22年まで必要」 米ハーバード大が予測：朝日新聞デジタル
三年予測 | 「三年予測」は、さまざまな分野で活躍する「トップリーダー」へのインタビューを紹介します。「トップリーダー」の考える未来や、エンジニアへのメッセージを発信します。 | dodaエンジニア IT
ことしの出生数 初めて80万人下回るか 国の予測より8年早く | NHK
日本の空き家問題を考える 2040年 空き家数全国予測マップ - 住まいの問題 - NHK みんなでプラス
【これはすごい】Googleアナリティクス連携 アクセス予測＆曜日・時間別の平均値分析ツール（祝日自動判別） | 初代編集長ブログ―安田英久 | Web担当者Forum
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
岩手の農家たちが口を揃えて『今年は冷夏になる』と言っているらしい「農家の経験則と専門家の予測が正反対なのも怖い」
ＧＤＰ 大幅マイナス予測 消費税率引き上げで 民間調査会社 | NHKニュース
デコメール死亡 「LINEの登場」を予測できなかったプロデューサーのお話
HTML5時代のWeb開発者が知らないとガチヤバな3つの未来予測と6つの脆弱性対策
もうじき日本の海が死ぬ ： 「史上最悪の原油流出」が日本の海域を直撃する予測が英国海洋センターより発令。３ヶ月以内に九州から東北までの全海域が汚染される可能性 - In Deep
今知ってほしいプロジェクトマネジメントのもう一つの世界観 ~予測型と経験型~ - higosophy
米グーグル：検索予測差し止め命令…東京地裁仮処分 - 毎日ｊｐ(毎日新聞)
新型コロナ第9波に突入 欧米の流行状況から見える日本の予測