こんにちは。ヨッピーです。 左にいるのはガンダム？ いいえ、バーチャロンです。 （※バーチャロンはゲーム名であり、画像はバーチャロイドです） 本日はセガことセガゲームスさんにお邪魔しております。 そもそも、今回の企画を実行するに当たって「ぐるなび」から「送別会をテーマになんかやってチョ！」みたいなことを言われまして、「送別会ってことはこの世からの送別、つまり『お前みたいなもんはこの世からとっとと送別されろや』ってことか！！！」って激怒して金属バット片手に地面をゴロゴロ転がっていたのですが、低い知能なりに送別会について悩んでいた時にふと思い出しました。 そう！ 平成！ 来年から元号が変わるんですよ皆さん！ 2019年4月30日で「平成」が終わりなんです！ そんなわけで「平成の送別会」をしようと思い立ったのは良いんですが、「平成」ってひとくくりにしてもさすがに範囲が広すぎるので、本日は「平成の

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ

2015年、米カリフォルニア州サンバーナーディーノで銃乱射事件が発生した。パキスタン系アメリカ人でありイスラム教徒だった犯人の名前が報じられるやいなや、ネット上はイスラム教徒を殺害せよという書き込みで溢れかえる。 事件の4日後、オバマ大統領（当時）は国民向け演説で「差別を拒むことは、宗派を問わずすべての米国人の責務」と語り、「自由は恐怖に勝ることを忘れないよう」呼びかけた。「タフで冷静」、「恐怖に判断力を曇らせられないよう促した」。人々の良心に語りかけ、受容と寛容の重要性を説いた演説はメディアに称賛された。 しかし、著者らがグーグル検索のデータを分析したところ、異なる実態が浮かび上がってきた。イスラム教徒を「テロリスト」、「悪人」、「暴力的」、「邪悪」などのワードと結びつけた検索が、演説終了後に倍増していたのだ。 本書は、グーグルのデータサイエンティストや大学の客員講師などを勤めてきた人物

タイトルの通り、マインドフルネスの入門書としては最適の１冊。「マインドフルネスとは何か」ということが、実に平易に説明されている。 この本は「スピリチュアルの教科書シリーズ」の一冊なのだが、いい意味で「スピリチュアル・スピリチュアルしてない」のだ。だからどんな人でも抵抗なく受け入れることができるだろう。逆に、「マインドフルネス」というものを極端に霊的なもの、超自然的なもの、あるいは宗教的なものとして捉えている人にとっては（もちろんそういう要素があることは間違いないのだが）、ちょっと物足りないと感じられるかもしれない。しかし教科書としては必要にして十分な内容なのであって、応用編からは自分の興味関心に従って自由に展開させてゆけばよいだろう。 マインドフルネスの理論だけでなく、日常の中で実践できるエクササイズもわかりやすく紹介されているので、「１回読んで終わり」ではなく、長く付き合っていける本だと

高校数学での統計学必修化は間違っている まったく異なる原理を持つ「数学」と「統計学」、だから別の科目にするのが最善 小島寛之　帝京大学経済学部教授 2022年度から施行される新指導要領の案が公開され、高校の数学教育に携わる人々に激震が走っている。最も衝撃的なのは、統計学が数学B(高校２年、理文共通)において事実上必修化され、その割を食ってベクトルが数学C(高校３年、理系のみ)にはね飛ばされる、という変更点だ。数学Bで必修化される統計学とは、「仮説検定」や「区間推定」などの「統計的推定」と呼ばれる方法論である。これは小学校や中学校の統計の授業では学ばない、統計学の核心といって良い部分だ。これまで普通は大学に入ってから学ぶものだった。 これについて、批判点は二つある。第一は、ベクトルが理系のみの学習で良いのか、という点。第二は、統計学を数学で必修化するのは正しいか、という点。筆者の意見では、第

「女らしさ」「男らしさ」は社会が形作るのか、脳の特徴など生まれつきなのか――。最近の子どもの行動を調べた心理学や、脳の研究から見えてくるのは、社会から受ける影響や、簡単には解き明かせないヒトの脳の複雑さだ。 理系に進んだり、政治や経営の要職についたりする女性が少ないことの背景には、「男性優位」の思い込みの影響があるのか――。米イリノイ大などの研究グループは昨年、こうした思い込みを持ち始める時期を調べる実験の結果を米科学誌サイエンスで発表した。 研究グループは、「優秀さ」を、子どもに伝わりやすい言い方で「本当に本当に賢い（ｓｍａｒｔ）」と表現し、５～７歳の子ども９６人を対象に、この表現が男女どちらを連想させるか調べた。 実験では、先生役が「本当に…

どうも、「世の中取扱説明書」です。 日本の教育改革をフィクサー風（フィクサーとは黒幕の意味）に語ってみようと思います。 さて教育を語るには世の中をまず熟知する必要があります。 世の中を熟知してこそ世の中で活躍できる人材育成という視点から語ることができるからです。 シリーズの記事を読むことで得られるメリット。 １　日本の教育改革の全貌を知ることができる。 ２　有能な社会人とはどのような人材か？がわかり、社会人になる際に非常に役立つ。 ターゲット読者。 １　子供を持つ親御さん。 ２　高校生、大学生、社会人。 では世の中を分析してみましょう。 PART５です。 目次。 １　世の中をMECEする。（民間・公務員・NPO・その他） ２　世の中のその他の分類視点。（G型とL型。マクロ経済とミクロ経済） ３　未来と現状から逆算した教育改革が大事。 ４　未来を担う子どもたちが身につけるべきスキルや力。 5

英警察は7日、イングランド南西部ソールズベリーで4日に意識不明で見つかったロシアの元スパイ、セルゲイ・スクリパリ氏（66）と娘のユリアさん（33）に神経剤が使用されたと発表した。

ネット界隈でよく言われる、女は男を選ぶ権利があるが、男には女を選ぶ権利が無いとかね。 そんな話が通用するのは、多くの男から注目される存在である一部の美人な女だけに決まっている。 一部の美人だけが体験するような話を、さも女全員が体験できるかのような風説が流れるから議論が荒れるのだ。 男から全く見向きもされないモテない女の存在自体を無視することになってしまわないか。 あるいは、モテない女を女のカテゴリーから排除することに繋がっている。 （追記） ＞zheyang でもそういう女がモテない悲哀を何かで表現したり、自分から男を掴まえにいく話はあまり聞かない。 モテない女は、モテない女である時点で社会から白い目で見られる運命にあるからね。モテない男は社会でそれなりに許容されているのに、モテない女は「いないもの」として扱われる。私がこの文章を書いて主張したかったのは、そのことです。 ＞murishin

お金の流れで見る戦国時代 歴戦の武将も、そろばんには勝てないー (著)大村 大次郎 こんな本を読みました。 歴史とお金が大好きな僕からするとこんな面白い本はないです。 すごく簡単にまとめると 『戦国時代もビジネス感覚って大事だよ』という内容でした。 権力だの武力だのと言っても結局のところ経済力が大事で、その経済力を強めるには経済のセンスが大事なんだという内容でした。 僕は本当に歴史が好きで戦国時代も好きなので、織田信長は経済センスがあったことはわかっているつもりだったのですが、この本を読むとそれが非常に具体的にわかります。 いくつか面白いエピソードがありましたがその中で一番面白かったのは織田信長は経済センスがあったから大きくなったけど武田信玄は経済オンチだったから滅亡したというお話でした。 この2者の対比をたくさんの事例を踏まえながら解説してくれているのですが、一部だけ紹介させてください。

就活の時に、学歴ではねられたといって嘆いている人がいるけど、 大学で勉強したことを生かした職業に就くのならともかく、 そうでない場合も多いのだし、そもそも、学歴と仕事の能力に相関関係があるのかということを、 ちゃんと考えた方がいいと思う。 一流と言われる大学の学生の中には、勉強ばかりしていたため、学問については詳しいけれど、 一般常識に欠けている人も中にはいるのではないか。そしてその逆ももちろんいると思う。 研究者とかになるのならともかく（それでも一定の一般常識は必要になる） 社会人としての常識を備えていない人は、どんないい大学を出ていたとしても、企業は欲しがらないと思う。 どれだけいい大学を出ているかということより、いかに社会人としての常識を備えているかということの方が重要であって、 それを考えると、自己破産しそうなぐらい奨学金をもらってまで大学に行く必要があるのかという話にもなる。 （

弊社の場合、 ・男性社員と比べて離職率が高い ・男性社員と比べて人事評価が低い ・男性社員と比べて有給休暇の取得率が高い ・生理休暇、産休、育休の取得有り だもんで。しゃーない。差別じゃないよ区別。 女性の割合は一定以下じゃないとやってけない。

どうも、「世の中取扱説明書」です。 ３月４日（日曜）になってしまいましたが２月の運営報告をしたいと思います。 読者数に関しては2月から始めて、2月中に読者を95人増やしました。 ですが以下のサイトの読者増加数ランキングに掲載されませんでした。 選考の判断基準が不明確で信用ならないですね。（まぁ個人がやっているサイトみたいなので、単に好き嫌いが入ったのかもしれません） ブログ作成日は1月23日ですが、記事を投稿し始めたのは2月になってからですね。 以下、証拠のスクリーンショットを貼りますね。 アクセス合計は3181です。 投稿記事数は48記事。 まぁ投稿記事数からいったら、こんなものでしょうか。 アクセス数の推移は以下の通りです。3月1日にスクリーンショットを撮りましたが問題ないでしょう。 3回だけ少しバズりました。 以下の記事達です。 1位。484アクセス。（2月14日） 2位。385アク

スマートスピーカーが日本で急速な普及を迎えている。Amazon Echo、Google Home、LINE WAVEなどを購入し、スマートスピーカーの様々可能性を楽しんでいる読者も多いかもしれない。何かを話しかけることで、アラーム・ストップウォッチ設定やLINEメッセージの読み上げなど、何らかのタスクを実行してくれたり、天気や時間、さらにはニュースなどの情報を提供してくれたり、簡単な会話を楽しむこともできる。 今まで慣れ親しんできたPCのキーボードやスマホのタッチインターフェースとは異なる「音声インターフェース」は新鮮に感じるが、背景では様々な技術が動いている。入り口は声を認識する音声認識だが、その次のステップでは認識した文字列を文章として理解し、スピーカー側として何を実行すればよいのか判断しなければならない。何かを聞かれているのであれば、どのように返答すべきかを考えなければならない。この

就活生女子(問題は解決しました) @apeuWEJDdrYoL9n 現役就活生として身元を知られたくないため、捨てアカウントから投稿させていただきます 新卒採用の説明会の参加において「学歴フィルター」「性別フィルター」が存在するというツイートが話題となっていますが、性別フィルターは雇用均等室に違法であると確認が取れたため、企業を公表します。 2018-03-02 16:10:15 就活生女子(問題は解決しました) @apeuWEJDdrYoL9n フリュー株式会社 プリクラやプライズの製作、販売の会社です Fランクに近い大学生、女性の私が説明会に申し込もうとすると「満席」の表示になるのですが、同じ大学の男性が申し込もうとすると「受付中」になることを確認しました。何人かに協力してもらい、事実確認済です。 #拡散希望 2018-03-02 16:10:23 就活生女子(問題は解決しました) @

まー、何ていうかですね。 僕、エンジニアなんで、基本このブログは技術系の話メインで書きたいんです。 ですし、この話はちょいポリティカルな話でもあるんで、余計に書きづらいのもあるんですが。 ただまぁ状況的に、書かざるを得まい。裁量労働に関して、ここ数日の世間の状況はあまりに無残だと思ったので。 とりあえず、以下にちょいちょい、ここ数日の顛末と、あと僕の言いたいことを、ツイートの紹介を交えてまとめていきます。 はじめに 自分の立場を明らかにしておく 裁量労働のメリット フレックスだと代替できないのか 裁量労働は「定額働かせ放題」にならないのか まとめると とはいえ はじめに 27日朝に、以下のツイートをしたら、ものすごい勢いでバズりました。 もうさー、裁量労働がダメなんじゃなくて、いい加減な働かせ方をする雇用者がダメなんだっていい加減気付こうよ。ブラック企業では裁量労働だろうがフレックスだろう

質問箱とかやっていると「こんなことがあって落ち込みます。どうしたらいいですか？」「メンタルが弱いのですぐに落ち込みます。」みたいなのが多くて、みんな落ち込んでいるんだなあ、と思った次第です。 かくいう僕も、メンタルが水気の多い豆腐くらい弱いのです。なんか老舗の旅館とかで出てくる豆腐みたいな感じです。あれおいしいよね。 なので、昔は落ち込んでる時が多かった気がするのですが、いろいろがんばった結果、落ち込むことがかなり少なくなり、落ち込んでも数時間でどうでもよくなるという感じになりました。 生まれ持った性質とかメンタルの強さではないので、他の人にも応用できるかなあ、と。というか、メンタルの強い弱いは、どちらかというと、物事に対してどう考えるかの習慣にすぎないんじゃないか、とも思っています。 というわけで、落ち込まないための工夫をちょっと紹介していきたいと思います。 (単に歳をとって気にしなくな

データ解析のための統計モデリング入門(通称、緑本)を読み進めています。 述べられている理論を整理しつつ、Rでの実装をPythonに置き換えた際のポイントなども深掘りしていきます。 今回は第7章です。実装は以下で公開しています。 introduction_to_machine_learning_with_python/chapter7.ipynb at master · ohke/introduction_to_machine_learning_with_python · GitHub 7 一般化線形混合モデル(GLMM) -個体差のモデリング- GLMでは、説明変数が同じであれば、それ以外の要素は全て均質(=1つの平均λに定まる)という前提を置いている。 しかし、現実にはそうではなく、定量化できていない(原因不明の)個体間の差異がある。 この個体間のばらつきを、データのばらつきとは別の確率

リバースプロキシから渡ってきた HTTP リクエストで WebApp がエラーになるという状況が発生しました。 状況としては、 リバプロにはぼくたちはアクセスできないし、そのリバプロにリクエストを送ることもできない。 リバプロから WebApp 用 FW に何らかの HTTP ヘッダを連携することになっているが、果たして送られているのかが不明 という状況。正確に何が起こっているのか分からない状況で鍵になるのは事象の再現であり、このときに採った戦略はパケットキャプチャでリクエスト内容を確認し、それを curl で再現することでした。 容易にサーバ上にツールを導入できる状況でもなかったので、tcpdump が使えたことは本当に有り難かったです。また、自分の端末にもソフトウェアを簡単に導入できない環境ではあったものの、WireShark が入っていたのも良かった。 この 2 つが揃っていれば、あ