ウェブ視聴率で読み解くネット企業の評価 | 大和総研
インターネットはすっかり社会に根付いた。ヤフー、楽天、アマゾンに始まって価格.com、ぐるなび、クックパッド等々、生活のあらゆる分野で、ネット企業が提供するネットサービスが浸透している。また携帯電話・スマートフォン等の分野では各種のアプリ（ゲーム等）の提供者が、ユーザーの空き時間にサービスを利用してもらおうとしのぎを削っている。経済産業省の特定サービス産業調査によると2011年度の「ネット付随サービス業」全体の売上高は1.1兆円となった。なお前年度は9,806億円であり、着実に伸びている。 一方総務省「情報通信白書」によると2012年3月末の時点で世界の時価総額上位500社の中に日本のネット企業（次頁注を参照）は1社（ヤフー（日））しかない。その理由としては、日本企業はGoogleのように、世界市場で成功する例が少ないことが挙げられるが、そもそも資本市場は日本のネット企業の実態を正しく評価
北朝鮮における経済特区の実験 | 大和総研
目下、朝鮮民主主義人民共和国（以下「北朝鮮」と言う）による「人工衛星」（事実上の長距離弾道ミサイル）の発射実験に世界の注目が集まっている。しかし、私は経済的な側面からは、北朝鮮と中国が共同開発を進める「羅先経済特区」および「黄金坪・威化島経済特区」の２大プロジェクトに注目したい。 これらのプロジェクトの成否は、金正恩政権体制の国政運営の方向性及び同国の経済開放に極めて大きな影響を及ぼす可能性があると考えるからだ。特に、「羅先経済特区」は日本海に接する北朝鮮、中国、ロシアの国境に位置し、日本海を通した日中貿易の新たなルートに成り得ることから、直接日本に大きな影響を及ぼすプロジェクトと考える。 2012年8月中旬、中朝経済開発区指導委員会第３次会議にて、両国政府が上記の「経済特区」を共同開発する管理委員会を設立すると発表した。両国の基本的な役割分担としては、北朝鮮が土地と法的保障を提供し、中国
大和総研/ リバース・エンジニアリングの早期適法化を
ソフトウェアの仕組みを調査、解析する手法の一つとして、リバース・エンジニアリングがある。ソフトウェアの動作や構造を分析した上で、製造方法を探知したり、設計図やソースコードを復元したりする技術のことである。 どのような目的でリバース・エンジニアリングが必要となるのか。主な目的を挙げると、新規のプログラム開発における既存プログラムとの相互運用性の確保、ソフトウェアの障害やセキュリティ脆弱性の発見や確認、プログラム開発に必要なアイデアの抽出、などがある。リバース・エンジニアリングは多目的に活用できる有益な技術であると言える。 しかし日本では、上記のいずれの目的においても、リバース・エンジニアリングの適法性が定かではない。このような行為は著作権法で言うところの複製または翻案に該当し、著作権侵害となる可能性が指摘されているからである。 筆者も、適法性の不確かなリバース・エンジニアリングが必要な場面に
大和総研/ ITの世界に「トリアージ」は有り得ない
トリアージ（triage）という医療用語がある。多数の傷病者が発生した災害時等において、限られた医療資源をできるだけ有効活用するために、傷病の緊急性や重症度に応じて傷病者を分類し治療の優先順位を付けることを指す言葉である。 医療用語から転じて、納期に間に合いそうにないソフトウェア開発の善後策、ウィルス感染やバグ等の障害対応、あるいはビジネス戦略における優先順位付けを「トリアージ」と呼ぶ事例がIT業界の一部に見られる。果たしてそうした呼称は妥当だろうか？ 災害医療現場での本来のトリアージでは、4色（黒、赤、黄、緑）のタッグ（手首等に取り付ける紙の札）を用いて傷病者を分類する。重症度の順に、黒…救命不可能、赤…直ちに治療すれば救命可能、黄…重症だが短時間なら生命に危険無し、緑…軽症で救急治療の必要無し、となる。そして、治療の優先順位は、赤、黄、緑、黒（治療しない）、となる。黒と赤の差の大きさは
デファクトとデジュール－合意形成のかたち－ | 大和総研
地球規模での経済の自由化・市場化、いわゆるグローバル化は、国際的なヒト・モノ・カネ、情報の活発な交流をもたらすとともに、製品規格や制度規範に関する「標準化」を大いにすすめた。 標準化は、その形成過程の違いから、「デファクト標準」と「デジュール標準」に大きく二分される。デファクト標準（de factostandard）は事実上の標準（※１）といって、市場で多くの人に受け入れられることで事後的に標準となったものをいう（※２）。例えば、マイクロソフトのWindows、VTR規格のVHSがその典型だ。一方、デジュール標準（de jurestandard）は、公的な機関での話し合いの結果、標準として合議されたものである。ISO／IECなどの国際規格、JISなどの国内規格がこれに当たる。（ちなみに、金融の世界、例えばリスク管理の場合だと、分散共分散法（JPモルガンが提唱し多くの金融機関が採用したVaR
労働生産性の盲点 | 大和総研
日本経済は正常化し、過剰 設備の圧縮や金融不安は過去のテーマとなった。しかし、今後直面しうるのは労働生産性の向上というより重い課題である。OECD の統計によると、2004年時点で日本の労働生産性水準は先進国の中で最下位グループにあり、先進国トップのノルウェーの約5割強、米国の約7割、ユーロ 圏の約8割程度の水準にとどまっている。労働生産性の向上はあらゆる国にとって重要だが、人口減少社会を迎える日本では、その重要性は一段と高まるものと なる。 一国全体の労働生産性(労働投入(＝就業者数×労働時間)一単位あたりの実質付加価値)の向上は、個別産業の労働生産性が高まるか、あるいは労働生 産性の高い産業の比重が高まることで達成される。 だが、この見方には盲点がある。下線部を労働生産性「上昇率」の高い産業と仮定すると、長期的にみて労働生産性上昇率が最も高い産業は技術革新のスピード が速い電気機械で、
「学び過ぎ」はいけない？ | 大和総研
デ リバティブ理論で重要な役割を果たす「伊藤の補題」は、日本人の基礎的な研究成果と研究者個人の名前が金融界で認識されている事例として有名である。しか し、統計的な予測モデルの理論でも、日本人の研究成果と個人の名前が金融界で認識されていることは、余り知られていないだろう。いうまでもなく、将来の予 測は金融の重要なテーマであり、予測モデルをいかに評価・選択するかは重要な課題である。ここでは、日本人が考案したAICと呼ばれる統計モデルの評価指 標を紹介したい。 AICとは、赤池弘次氏（※１）が1970年代初めに考案した統計モデルの優劣を評価する指 標であり、赤池情報量規準(Akaike Information Criterion)の略である。統計モデルを構築する際には、過去データを用いることになり、得られたデータへのフィッティングの高さが重要である。た だ、パラメータを増やし、過去データに「過度
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