ルールは変わった。チャンスも広がった。それで、どこに向かえばいい？ | ウェブ電通報
電通内に、顧客企業のイノベーションを創出するための組織「電通ビジネスデザインスクエア」が発足しました。本連載では、メンバーが「電通の考えるビジネスデザインとは何か」をお伝えします。第4回はディレクターの山原新悟氏が、市場で起き始めたゲームチェンジへの対応について語ります。 【目次】 ▼市場で起き始めたゲームチェンジ。経営としてどう未来を読むか ▼企業内から新規事業を創り出すための四つの視点 ▼バリューチェーン、本当に「チェーン」になっているか？ ▼不確実性の高い時代、だからこそ、経営にアイデアを 市場で起き始めたゲームチェンジ。経営としてどう未来を読むか はじめまして、電通ビジネスデザインスクエアの山原です。現在、企業の抱える経営課題が劇的に変化しています。デジタルテクノロジーの進化で、新たな形のサービスが生まれ、生活者の体験や価値観の変化が加速。他業種やベンチャーから競合が参入し、競争環
目指したのは「全ユーザーを全力で信じるサービス」 性善説から生まれたCASH、その結果は？
「究極的にはすべていい人！」を前提に作ったCASH 岩本有平氏（以下、岩本）：定量的な話は聞けなさそうなので（笑）。できれば定性的なお話だけでもうかがえないかなと思います。 光本勇介氏（以下、光本）：はい、定性……。 岩本：例えば、リピートするユーザーさんはいるのか、属性としてどういう方が多いのか。たしか最初は、ブランド品とか、わりと商品のカテゴリーを絞られていて、しかも認識も少し緩かったという話だったり。ただ性善説にもとづいて、みなさんちゃんと商品を送っていた。その辺での気付きなどあれば、教えていただけないですか？ 光本：はい。うーん、気付き。 私がすごく興味があったのは、世の中のあらゆるインターネットのサービス、その多くって、悪い人がいるのが前提で設計されていることが多いんです。それって、しょうがないと思うんです。サービスを安全にちゃんと運営していかなきゃいけないから。悪い人がいること
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「機械学習」と「ディープラーニング」は何が違うのか？ | MUFG Innovation Hub
（写真＝PIXTA） 2016年3月、Google傘下の人工知能（AI）会社であるDeepMindの「AlphaGo」が囲碁で韓国のトッププロ棋士に勝利した。囲碁でAIが人に勝つまで発展するには、まだ10年以上かかると言われていたことからも世界の注目を集めた。 2015年以前のAIはアマチュアの段レベルに達するのがやっとだった。AIのこの急激な発展を支えたのが、AIに「学習」させる技術の進化だ。そうした技術を応用することで、さまざまな分野でAIは急激に賢くなっている。今回は、カギとなる技術を解説する。 AIで注目される「機械学習」と「ディープラーニング」 AIに「学習」させるとはどういうことだろうか。最も典型的な答えは、例えば写真を見たときに「犬」なのか「猫」なのか（または違う生物なのか」を区別する方法を学ぶことだ。 人間が一目見て分かることでも、何も学習していないAIは分からず、教えなけ
この記事はお金借りるならはお金借りる審査通らない理由について考えてみた！
いまだけお金借りるならのお金借りる審査通らない理由ってどう？ 近頃、ドラマとか漫画などでスピンオフを目にすることが増えた気がします。 お金借りる審査通らない理由が高くて人気の作品の前日譚や大手消費者金融以外に関して明かされなかったエピソードを表現するといった感じです。 お金借りるならが元々好きだった世界観の話なので楽しみやすいですし、お金借りるならがもっと興味深くなるかもしれません。 お金借りる審査通らない理由のみを使って、作品のジャンルを変えてしまうスピンオフもたまにあります。 お金借りる審査通らない理由が唸ってしまうくらいの名作もある一方で、少額融資向がよく許可を出したなと首を傾げたくなるような駄作もあり、まさにピンキリです。 日本経済新聞を発見できたら、お金借りる審査通らない理由の読者や視聴者に融資可能金額を知らせたくなるほどの喜びを感じるでしょう。 娘をチャリで幼稚園に連れて行く必
コレ1枚で分かる「AI、機械学習、ディープラーニングの関係」
この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう！ いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「人間の“知能”は機械で人工的に再現できる」――そんな研究者の理想から、「人工知能（AI）」という言葉が生まれたのは1956年のことです。 その後、半世紀以上にわたり、研究が続けられてきました。この間、迷路やパズル、チェスや将棋といったゲームをうまく解くところから始まり、人間が持つ知識を辞書やルールとしてコンピュータに登録し、専門家のような回答を導こうとする研究が行われてきました。 しかし、人間が辞書やルー
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
法人税における無償取引の取扱い - BUSINESS LAWYERS
無償の取引であっても、時価で取引を行ったものとして課税されるのが原則です。低額の取引であっても同様です。ただし、無償の役務の受領に関しては、特に課税が行われません。 会社が無償で取引を行った場合、会社には「もうけ」は生じません。しかし、法人税の世界では、会社が無償で取引を行った場合であっても、会社に「もうけ」が生じたものとして法人税を課します。たとえば、会社が保有する有価証券を無償で第三者に譲渡した場合、会社に対価の流入はありませんが、所得金額の計算上はその有価証券を時価で譲渡したものとして取り扱うことになります。 なぜ、このようなことが可能なのでしょうか。その論拠は、法人税法22条2項にあります。法人税法22条は、所得金額の計算に係る基本規定ですが、2項で「無償による資産の譲渡」によっても収益が生じる旨を規定していることから、対価の流入がなくても、収益が発生したものとして、所得金額の計算
ブランドをビジネス価値に変換させる5つの構成要素【ブランディング入門#1】 デザイン会社 ビートラックス: ブログ
※この記事は2023年5月に最新の状態に変更されています。 “ブランド”という言葉を聞いて真っ先に思いつくのがロゴやデザイン等、視覚的な要素である。 しかし、そのブランドを創り上げる“ブランディング”というプロセスの中では視覚的デザインは最終アウトプットではあるにせよ全体のごく一部でしかない。 むしろそのプロセスの中で最終的に抽出されたエキスの結晶を落とし込んだのが視覚的なアイデンティティであり、そのブランドを取り巻くビジュアル要素になる。 これは、人間が本来視覚的動物であるため最もイメージを与えやすい要素であることが起因する。 一方で、“ブランドイメージ”という言葉の裏には実はビジュアルでは表現することの出来ない“雰囲気”的部分が大きな役割を果たす。 例えばAppleは革新的である。Nikeは躍動感がある、エルメスは高級感など。 実はこれらのイメージは必ずしも企業や商品に限った事ではない
＜サービス企画者向け＞思考の枠の外し方 - 情熱プロダクト開発
人間、自分の思考の癖やバイアスには気づきにくいもの。 売上予算、既存の組織、ステークホルダーへの説明コストなどの外的な制約（しがらみ）や、今までの経験からくる内的な思考のバイアスなど、様々な要因が複雑に絡み合い、思考が制約、歪められる。 企画者としては、バイアスや気付いていない制約に気づくためにチェックツールを持っておくべきだろう。 最近の企画でハッと気づいたことが多かったので、そこでの学びをまとめてみた。 ◯◯◯って、一言でいうとなに？ ◯◯◯のところに、自分が担当しているサービス名、プロダクト名を入れると、サービスの原点を確認できる。手元の課題に注力し近視眼的になっている時、複雑な問題を同時に扱っている時、サービスの本質からずれた企画を進めたりしてしまうことはよくある。そもそも俺たちって何者なんだっけ？何を目指していたんだろう？サービスの原点を改めて確認しなければいけない時に有効な質問
プロダクトマネージャーの仕事/スキルとエンジニアとのスキルギャプ - 情熱プロダクト開発
デブサミ2017でパネルディスカッション形式で登壇させていただいた。 event.shoeisha.jp エンジニアからプロダクトマネージャーへのキャリアがテーマで、私自身どうやってなったのか振り返るキッカケになった。また別の機会でもエンジニアのキャリアについて考えることが多く、改めてエンジニアからプロダクトマネージャーへのキャリアについてまとめてみた。 プロダクトマネージャーの仕事と必要なスキル まず、プロダクトマネージャーの仕事とスキルについて言語化を試みた。プロダクトマネージャーの教科書であるINSPIREDにもあるように、プロダクトマネージャーの任務は2つ、「製品の市場性を評価する」ことと「製品を定義する」こと。少しわかりにくいので、下記の3つのプロセスを定義した。 市場の分析 STP（セグメンテーション/ターゲティング/ポジショニング・コンセプト） 製品要求の定義 Webの製品開
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