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新型コロナウイルスの感染拡大を抑えるため、政府は、携帯電話の位置情報などをもとに、人の流れの増減を示すデータを、ホームページ上に掲載する取り組みを始め、人と人との接触機会の8割削減に向けて、国民のさらなる協力につなげたいとしています。 こうした中、政府は、携帯電話の位置情報などをもとに、市街地での人の流れの増減を示すデータを、内閣官房の「新型コロナウイルス感染症対策」に関するホームページ上に掲載する取り組みを始めました。 具体的には、緊急事態宣言の対象となっている7都府県の中心市街地や、東京都内の、渋谷、新橋、新宿、品川、六本木の5つの駅周辺の人の流れを、前の日、そして緊急事態宣言が行われる前と比較するデータを掲載しています。 政府は、毎日のデータを、翌日未明に更新することにしており、国民や企業に、人の流れの増減を目に見える形で認識してもらい、接触機会の削減へのさらなる協力につなげたい考え
2019年9月25日、ランサーズ株式会社が主催するイベント「オープンタレントサミット〜令和元年、これから求められる本当の働き方改革とは?〜」が開催されました。働き方改革が施行され、大企業が副業を解禁するなど、これまでの「働き方」が大きく変化するこの時代、企業はどう向き合っていくべきか。このイベントでは、本質的な働き方の変化を進める企業の担当者が登壇し、取り組みや事例をもとに様々なディスカッションが行われました。この記事では、マイクロソフトの澤円氏による基調講演「本当の働き方改革に必要な考え方」の内容をお届けします。我々はデータを信じる生き物に変化をしたーー。そう語る澤氏は、すべての企業はテクノロジーカンパニーにならなければいけないと語ります。 澤氏がひも解く、本当の働き方改革に必要な考え方 澤円氏:みなさんこんにちは。日本マイクロソフト澤でございます。50分ほどお時間をいただきまして、「働
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub(https://github.com/ShoKosaka/Suumo)に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
今月1日に日本学術会議から「子どもの放射線被ばくの影響と今後の課題」という報告書が発表された。日本学術会議は我が国の人文・社会科学から理学・工学までの全分野の代表者からなる、いわば「学者の国会」。政府に対する政策提言から世論啓発までを役割としている。 報告書が対象としている東京電力福島第1原発事故については、既に多くの論文や調査結果などが蓄積されている。国連科学委員会の報告でも、放射能由来の公衆の健康リスクについて「今後もがんが自然発生率と識別可能なレベルで増加することは考えられない」と結論が出ている。 学術会議の報告でも、被ばく量はチェルノブイリ原発事故よりはるかに小さいという評価が改めて示されているが、特に不安の多い子どもへの影響に焦点を絞っている点が重要だ。「福島第1原発事故による胎児への影響はない」としており「上記のような実証的結果を得て、科学的には決着がついたと認識されている」と
自殺率 昭和30年代は20代が高かったが、今世紀は…… いつの間にか、本連載も18回目になりました。「データで社会を読み解く論稿」ということで、自由奔放に書かせていただいていますが、「たまには、読者のビジネスマンの参考になるようなネタを……」というのが編集部さんのホンネでしょう。 私はビジネスのノウハウなど微塵も知りませんが、データを効果的に表現するユニークなグラフ技法の紹介はどうかな、と考えました。現代は「エビデンス」の時代。企画立案の会議などでは、データを交えたプレゼンテーションが求められることが多いでしょう。 その時に力を発揮するのがグラフですが、このような見せ方のグラフ技法はどうか、という提案をしてみようと思います。私のエゴが入った作品ばかりで、皆さんの参考になるか分かりませんが、気軽に読んでいただければ幸いです。 まずは、自殺率のグラフです。 初っ端から物騒な話題ですが、社会病理
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか(もっと正確に言えば、何を食べないか)によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ(*^_^*) 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない~! ちょっと高めの価格設定やけど、
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
政府は「地方創生」を掲げ,東京から地方への人口移動を促そうとしていますが,人の動きを知ることのできる公的な統計資料として,総務省の「住民基本台帳人口移動報告」があります。1年間で人口がどれほど入ってきたか,どれほど出て行ったかが地域別に掲載されています。 http://www.stat.go.jp/data/idou/ 地域といっても都道府県単位だろうと思っていたのですが,最近の資料では,区市町村別のも出ているではありませんか。おまけに,5歳刻みの年齢層別の数値も出ています。これを使えば,子育て人口を引き寄せている地域はどこかを,県よりも下りた区市町村レベルで明らかにできます。 私は,首都圏(1都3県)の242区市町村について,25~34歳の転入超過率マップをつくってみました。2014年中の転入人口から転出人口を引いた値を,同年1月1日時点の人口で除した値です。この値がプラスであれば,「転
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