【見落とし厳禁】中古マンション購入の注意点3つ！宅建士から学ぶ必勝チェックリスト
2023.08.21 更新 中古マンション購入の注意点5つ！プロ秘伝の失敗しないためのチェックリストを大公開 中古マンションの購入は、人生のなかでも1、2を争う高額な買い物。 だからこそ誰しもが、「中古マンションの購入で後悔や失敗をしたくない」と思っているはずです。 そこでゼロリノベでは、宅建士と一級建築士監修のもと「失敗しない中古マンション選びの注意点」を209項目のチェックシートにまとめました。 中でも今回は、絶対に見落としてはならない大事な5つのポイントを、元銀行員で不動産投資家でもあるゼロリノベ代表が解説します。 人生を変えかねないほどに影響力がある5つのポイントさえ押さえれば、失敗のリスクを減らしマンション購入の成功へと一歩近づけますよ。 ぜひ、本記事とチェックリストを納得のいく中古マンション購入にお役立てください！ Advisor [監修]宅地建物取引士／元銀行員 鰭沼 悟 宅
ドライバーが配達先の女性にLINEで連絡 アマゾン配送業者から個人情報が流出（文春オンライン） - Yahoo!ニュース
アマゾンが物流で頭を抱えている。年間5億個という出荷数の約7割を請け負っていたヤマト運輸で、2017年春、200億円超の未払い残業代が表面化、宅配便の受け入れ個数が制限され、運賃は大幅値上げに。アマゾンの配送費は1個200円台後半から400円台に上がったと言われる。 【写真】顧客の個人情報が送られるドライバーの私物携帯のLINE それを受け、アマゾンは「デリバリープロバイダ」と呼ぶ運賃の安い事業者に、配送の一部を移行してきた。そのうちの1社であるT・М・G（本社・茨木市。以下T社）で個人情報が漏洩しているという。同社の下請け業者で働くドライバーのA氏が明かす。 「T社がアマゾンの配送を福岡で始めたのは17年秋。現在は福岡市内全域をカバー、配送業務の大部分は地場の業者4社に丸投げしています」 福岡市内で配送される荷物は、平均で1日1万2000個前後、繁忙期は2万個近く。 「荷物の情報などをド
「ビジョナリー・カンパニー」の壮絶な内容を知らずして組織運営の基本は理解できない｜Yasuhiro Yoshizawa
大抵、どんな企業に勤めていても「企業理念」や、それに基づく採用、人事や給与の評価、昇進の決定といった話は、多かれ少なかれ、聞いたり、仕事上で意識したりするもの。その中には「企業理念なんて建前であって、利益をちゃんと上げることの方が、よほど重要」と感じたり、「ビジネスモデルが優れているとか、有能な経営者がいるとか、そういうところで勝負が決まる」と思う方も、少なからずいらっしゃるでしょう。 一方で、組織を経営する側、あるいは経営企画や人事部など、組織設計を行う側の考えている「企業理念」は、１９９０年代にジェームズ・C・コリンズとジェリー・I・ポラスが率いるチームによる著書「ビジョナリー・カンパニー」に集約されています。 この「ビジョナリー・カンパニー」の内容は、綿密な調査設計に基づいて、実に６年間に渡って実施されており、どのように１００年以上続く卓越した企業（「ビジョナリー・カンパニー」：書籍
アメリカで感謝祭が近づくと“ある行為”への注意喚起が恒例となっている「そんなご家庭がアメリカにはいるのか」「シンプソンズみたい」 - Togetter
ABC News @ABC HOLIDAY WARNING: Firefighters around the country demonstrate the dangers of improperly frying a turkey ahead of Thanksgiving. abcn.ws/2BacQDw pic.twitter.com/Pqqi3NztXM 2018-11-22 11:08:00 とらい @ToraiKun 毎年この季節になるとニュースなどで七面鳥を家で揚げて調理しようとする人に凍らせた状態で揚げないようにこういったビデオを見せて注意喚起するのが恒例なんだけど、そもそも凍らせたターキーを揚げたらどうなるか考えられないような人が調理すること自体おかしいと思う。 youtu.be/QO8SPCBdca4 2018-11-21 16:57:01
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
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