こんにちは。先日、CMSプラットフォーム Movable Type の最新バージョンとなる Movable Type 7 の来年初頭リリースを発表したシックス・アパートで、昨年から在宅で働いている作村です。 在宅ワーカー目線で、テレワークについて語り始めてから本稿が3回目です。シックス・アパートが全社的にテレワークを導入してから、お客さん、パートナーさん、知人、さらには親＆親戚からもよく訊かれる「テレワークはサボりが増えない？」という質問について考えてみました。 要するに、「テレワークを許可したら、みんな仕事をサボるんじゃないの？大丈夫なの？」って疑心暗鬼ですね。総務省の平成28年度統計によるとテレワークを一部でも導入していない企業の割合が約84％で、フルタイムで導入していない企業はもっと多いでしょうから、そう考えるのもわかります。 ということで「テレワークとサボりについて」を書きます。

日本公認会計士協会は、東芝の決算を担当するPwCあらた監査法人について、監査の手続きが適正だったか調査に乗り出す。あらたは東芝の2016年4～12月期決算に対し、内容の正当性を留保する異例の「意見不表明」とした。同協会は社会的な影響が大きいとみて、東芝の担当会計士らから事情を聞く方針だ。近く同協会の理事らで構成する監査業務審査会で調査を始める。あらたから監査のプロセスなどを聞き、監査調書を分析

「東芝の再生の道筋が見えない」（メガバンクの担当者）――。 東芝は４月１１日、監査法人の適正意見を得られないまま２０１６年４－１２月期決算を発表した。その最終損益は５３２５億円の赤字（前年同期は４７９４億円の赤字）となり、２２５６億円の債務超過に陥っている姿が露わになった。 メガバンク担当者からは、「東芝への支援を続ける姿勢に変わりはない。しかし、再生の道筋が見えなければ、融資にも限界がある。もしも、資本参加などしようものなら、株主代表訴訟を起こされるリスクがある」と腰の引けた声も聞かれる。 問題はいくつかある。今回の決算では、監査法人であるＰｗＣあらた監査法人の適正意見を得られなかった。ＰｗＣあらたは、世界的な監査法人であるプライスウォーターハウスクーパース（ＰｗＣ）のメンバーファームだ。東芝がそれまでの新日本有限責任監査法人からＰｗＣあらたに変更したのは、東芝の粉飾決算問題が発覚してか

AIや人工知能といった言葉を聞かない日はないというぐらい、AI・人工知能は社会的に大きな注目を集めている。過去２度の盛り上がりに比べ、｢今回こそ本物｣と言われている背景には、コンピュータの計算手法であるディープラーニング（深層学習）にある。 NVIDIAが2016年4月に開いたGTC（GPU Technology Conference）で展示した｢DGX-1｣。同社の急成長の原動力になっている 笠原一輝 ディープラーニングでは、人間の脳の仕組みであるニューロンを模したようなDNN（ディープニューラルネットワーク）と呼ばれるモデルに大量のデータを読み込ませて学習させることで、文字通りコンピューター自身が自ら学び、人工知能を作り上げていく。プログラマーがプログラムを作り上げていくという従来型のAIと比較すると、DNNが学習する形の今のAIは、ある機能に特化すれば人間に近い知能を実現することが現

何度か書いていますが、しんざきはシステム関係の仕事をしており、今はそんな大きくないチームの責任者です。自分でも色々作業しますが、一応マネジメントもする立場です。 今とはまた違うチームにいた頃、チームの統合・再編成が行われたことが何回かありました。 チームメンバーは増えたり減ったりしますが、大体毎度、新しいメンバーを何人かは見ることになります。 当たり前のことですが、知らないメンバーと一緒にやっていく際には、まずその人にどんなタスクを振るか、どうタスクを振るかを考えないといけません。 何か新しい技術に触れていくならどのようにスキルのキャッチアップをしてもらうか考えないといけませんし、引き継ぎがあるなら引き継ぎの計画を立てなくてはいけません。 だからチームの再編成の時には、本格的に仕事を始める前に、それぞれのメンバー、及びそれぞれのメンバーの以前の上司に必ず面談とヒアリングをします。いや、別に

2. 自己紹介 • 科学技術振興機構 研究員 – 日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト （2013-2017年度） • NLP若手の会2017年委員長 http://yans.anlp.jp – 3/14 YANS懇@秋葉原 • チケットまだあります！ – 8/27-29 (予定) NLP若手の会 第12回シンポジウム@??? • スポンサー募集予定！ご検討ください！ • AMCダイヤモンド会員 2 3. 非常に参考になる資料など • そもそもディープラーニングって何？という方は – https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep- learning-26647407 • 日本語いやだ！英語の資料がいい！という方は – https://sites.google.com/site/acl16nmt/ – https://arxiv.org/abs