退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
東京都の新型コロナ死亡者が100人を超えたので、その内訳をいろんな視点でまとめてみる｜thimthim
（以下本文） ついに東京都の新型コロナ死亡者が4/25(土)の発表をもって100人を超えました。本日4/27(月)の新しい感染者は39人と目減りしているのですが、感染者数は検査数にも左右されてしまうのであまりあてにならないと思います。やはり死亡者を知ることで制度の高い予測や対策ができると思うのです。 なお私は専門家でもなんでもありません。ただ東京都に住む、新型コロナを正しく恐れようとしてしているおじさんです。 では、さっそく100人超の死亡者の内訳を見ていきましょう。 元データは「東京都の新型コロナウィルス（COVID-19）死亡者データ」 その前に元データですが、先日も共有したこちらのGoogleスプレッドシートです。東京都の発表を元に個人の方がまとめているという便利な新型コロナ死亡者まとめデータです。 なぜ東京都がこのデータを公式にオープンデータとして公開しないのかが謎でしょうがありま
ノートルダム大聖堂の建築データ、４年前にデジタル化済み 再建に光
（ＣＮＮ） 大規模な火災で尖塔（せんとう）が焼け落ちるなどの被害を出したパリ中心部のノートルダム大聖堂について、建物の構造に関する精緻（せいち）な分析が４年前に行われていたことが１７日までに明らかになった。デジタル技術を駆使して得たこれらのデータは、昨年１２月に亡くなった米国の美術史家が残したもので、大聖堂をかつての姿に再建する際に重要な役割を果たす可能性がある。 ２０１５年、当時米ヴァッサー大学で美術を研究していたアンドリュー・タロン教授は、レーザーを使用した大聖堂の綿密な計測を実施。代表的ゴシック建築とされるノートルダム大聖堂のほぼ完璧な空間地図をデジタル化することに成功した。 建築物のモデリングを手掛ける企業を率いるダン・エドルソン氏は、「大聖堂を再建する際、火災以前の構造に何か疑問が生じても、タロン氏のデータを参照して逐一計測できる」と説明。これらのデータは極めて正確で、ここ数年ま
グーグルらの｢世界の漁業見える化プロジェクト｣急拡大。日本に不都合な真実とは | BUSINESS INSIDER JAPAN
グーグルらが運営する｢グローバル・フィッシング・ウォッチ（GFW）｣のサービス画面。青白く光るのが漁船。クリックすると船籍や船舶のタイプが表示される。 出典：Global Fishing Watch グーグル、海洋保護団体オセアナ、環境保護団体スカイトゥルースが運営する、世界の海洋漁業を見える化するプロジェクト｢グローバル・フィッシング・ウォッチ（GFW）｣は12月18日、2018年を｢漁業の透明化元年｣と位置づける声明を発表した。 3週間にわたる｢密漁船の大脱走事件｣の教訓 日本ではほとんど知られていないが、2018年4月、アフリカ南東部のモザンビークに拘留中されていた国籍不明の密漁船が脱走し、国際刑事警察機構（インターポール）や環境保護団体シーシェパードなどの追跡から3週間逃げ回り、最後はインドネシア海軍に拿捕されるという大事件が発生した。 ｢このケースは、各国政府と非政府組織、国際組
障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか？」 | POSTD
私はポストモーテム（事後分析）の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleとMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は（まだ）きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、
AKB商法を実は非難できないこれだけの理由
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「東京から何時間で行けるのか」日本全国19万エリア調査 ヤフー、地図データ使い交通シミュレーション
日本最北端の宗谷岬までは4時間56分だが、納沙布岬はさらに2時間も遠い──ヤフーは4月9日、「Yahoo！地図」を使ったビッグデータレポートを公開した。東京駅から日本各地への所要時間マッピングや、リニア中央新幹線が開通した場合の変化をシミュレーション。必ずしも一致しない実際の距離と「時間的距離」を浮き彫りにしている。 任意の出発地点と目的地から最適なルート、所要時間を割り出す「Yahoo！地図」の「ルート探索」機能を利用し、東京駅から全国各地への到達時間をマッピングしている。飛行機、新幹線、鉄道、フェリーなどの交通機関から最も効率的なものを選んだ結果になっているのが特徴だ。 全国の住所を「○○町○○丁目」まで細分化し、約19万エリアに分割。川の中や人が到達できない場所を避けるアルゴリズムで各エリア内に自動で目的地点を定め、総当たり的にすべての場所への所要時間を算出している。 北海道では日本
山手線リアルタイム混雑情報で遊んでみよう
去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡
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