1976年、大阪府生まれ。灘高校、東京大学経済学部卒業後、日系メーカーで17年間勤務。経理や営業、マーケティング、経営企画などに携わり、独学で覚えたエクセルマクロを用いて様々な分析や業務改革を行う。 2017年、GAFAの日本法人のうちの1社へシニアマネージャー（部長）として転職。これまでエクセルマクロを用いた業務改善などで数多くの社内表彰を受けている。手作業では不可能なほど大量のデータを、短時間で分析しやすく加工したことが評価され、社内エクセルマクロ講習会の講師として延べ200人以上に講座を実施。 エクセルマクロについて1から10まで教える詰込み型の学習ではなく、仕事に必要な部分だけを効率的に学べる講座として満足度98％の高い評価を受けている。 4時間のエクセル仕事は20秒で終わる 「エクセルマクロ全体の1割程度を学べば会社の業務の9割以上はカバーできる」 現役GAFA部長がエクセルマク
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
あのPK戦はひどかった。トーキックしか蹴れない素人がプロ相手にPK蹴ってみて止められたような感じだった。 昔の日本代表はPK戦に強かった。2004年アジアカップなどが未だに記憶に残っているが、W杯だと2戦2敗。 原因は単純。これまでW杯でPKを外した人は全員「高校サッカー未経験者」である。今回外した3人が全員そうであり、2010年の駒野も例外ではない。今回決めた浅野は高校サッカー経験者、2010年に決めた3人も高校サッカー経験者、つまり部活組。 W杯PK戦に限っては「ユース組の成功率0%、部活組の成功率100%」であるのだ。これは偶然とは言えないだろう。 なぜユース組と部活組で違ってくるかについてだが、部活組は学校の看板を背負ってサッカーしており、特に高校サッカー選手権におけるPK戦は生殺与奪がかかるシーンだ。プレッシャーは半端ない。 ユース組は別に所属チームの看板は背負っている感はない。
日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
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初動に人災の要素もある――。防災研究の第一人者で、石川県の災害危機管理アドバイザーも務めてきた神戸大名誉教授の室崎益輝さん（79）は、能登半島地震の初動対応の遅れを痛感しています。自戒の念もこめて、…
1 新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」 （2020 年 3 月 19 日） 本専門家会議は、政府の新型コロナウイルス感染症対策本部の下、新型コロナウイルス 感染症の対策について医学的な見地から助言等を行うために設置されました（令和２年 2 月 14 日 新型コロナウイルス感染症対策本部決定） 。この見解は、新型コロナウイルス厚 生労働省対策本部クラスター対策班が分析した内容等に基づき、専門家会議において検討 した結果をまとめています。 現在までに明らかになってきた情報をもとに、現状の状況分析を行い、その正確な情報 提供に努めるとともに、政府及び自治体に対し提言を、国民の皆様及び事業者の方々に対 しお願いをすることとしています。 分析結果等はあくまでも現時点のものであり、随時、変更される可能性があります。 Ⅰ．はじめに 新型コロナウイルス
「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由第2波も終わらないまま、危機的な状況に近づきつつある今回の流行。何が原因だったのでしょうか？ そして、二次感染を減らす4要素とは？ 感染対策と経済との両立が叫ばれ続け、人の移動や飲食を促すGo To事業が行われてきたが、感染対策を考える立場からはこうした政策をどう見ているのか。 今回の流行に至った原因をまず分析していただき、二次感染を防ぐ要素についても語っていただいた。 ※西浦さんの著書の刊行に合わせ出版社が主催したグループ取材の前半は参加媒体の事前質問のうち共通する質問に答え、後半は各社1問ずつの個別質問に回答する形で行われた。追加取材をした上で、読みやすいように構成を変えている。 「日本は緩和のスピードが驚くほど早い」ーー医師向けの媒体「m3」でもGo Toトラベル事業が感染拡大に与えた影響について考察されてい
2ちゃんねるの創始者・西村博之氏（44）は近年、「ひろゆき」の名前で活動している。ニュース番組やTwitterなどの発言が話題となり、ネット上で“論客”として注目された。論争で負け知らずの“論破王”としても話題だ。 【写真2枚】この記事の写真を見る *** 2018年には著書『論破力』（朝日新書）を出版したほどだが、その、ひろゆき氏が論破されたとネット上で大騒ぎになった。 ひろゆき氏を論破したのは、言語学者の小島剛一氏。1946年、秋田県に生まれ、68年からフランスに在住。78年にはストラスブール大学で博士号を取得した。 トルコにおける少数民族語の実地調査に従事したことから、91年に『トルコのもう一つの顔』（中公新書）を上梓した。 東京新聞は2011年8月、「こちら特報部」で「反骨の言語学者・小島剛一氏 圧力屈せず真実告発 トルコの少数民族弾圧」の記事を掲載した。 ひろゆき氏と小島氏が行っ
映画やドラマなど動画コンテンツを、視聴速度を速めて見る「倍速視聴」する人が増えている。植野緒深さん（神奈川・平塚江南高校3年）は、倍速視聴をすると「内容に対する理解度は下がるか」について研究を進め、「令和6年度スーパーサイエンスハイスクール生徒研究発表会」で発表した。（写真・野村麻里子） 倍速視聴「1.75倍まで」は理解度変わらず ―研究テーマについて教えてください。 2年生の夏ごろから「倍速視聴における理解度への影響とその効率的な利用方法について」というテーマで、動画の倍速再生がどのように理解度に影響するかを研究しました。きっかけは映画や映像教材などを倍速で視聴する生徒が増えていると感じたこと。この研究をすることで、ビデオ教材などを使用する生徒にとってより効率的な勉強方法を確立できると考えています。 ―研究の内容を教えてください。 実験では被験者に倍速ごとに同じ動画を見てもらい、視聴後に
北尾修一（きたお・しゅういち） 1968年京都府生まれ。編集者。株式会社百万年書房 代表。本連載のスピンオフ 『何処に行っても犬に吠えられる〈ゼロ〉』発売中。
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PR会社とつきあうときの心構えができていなかった。今回の問題はこれに尽きる。 漫画家は普段ほぼ出版社としか付き合いがないのだろうが、出版社の人間というのは編集者はもちろん、企画にせよ営業にせよコンテンツを読み込む能力が高い。だからフリーハンドでコンテンツの展開を任せても、そこまでおかしなことになったりはしない（もちろん例外はある）。同じくツイッター初の『こぐまのケーキ屋さん』が小学館のハンドリングのもと、映像化やグッズ展開をしても炎上せずファンも喜ぶ順調な拡張をしているのは好例だ。 ところが今回作者が組んだのは、ベイシカというPR会社である。 クリエイターがPR会社と組むときに知らなければいけないのが、彼らは出版社の人間に比べ、圧倒的にコンテンツを読む力がないということだ。これを踏まえて対応しないと、せっかく作ったコンテンツをズタボロにされる危険性がある。 PR会社は展開の施策案やコネクシ
「俺が，現実離れ？」 「いや，現実離れしてんのは，大学院も出てない連中の方だろ」 トランプ勝利から得られる教訓その三先週の共和党大勝利選挙から民主党が学ぶべき教訓について書いてきた．一本目では，アイデンティティ政治ではヒスパニック系有権者に訴求できていない件をとりあげ〔日本語記事〕，二本目では，民主党が雇用ばかりを気にしすぎてインフレへの注意がおろそかだったことを語った〔日本語記事〕．そして三つ目は，アメリカの階級についての教訓だ．高学歴専門職階級は，他の同胞たちから遊離しつつある．価値観・信念・情報の取り方で，彼らは他の人たちから距離が開きつつある． ほんの数年前まで確実視されていた人口統計的な傾向の多くが，今回の選挙ではひっくり返った．トランプ派，ヒスパニック系有権者たちを共和党支持に大きく転換させたようだし，大都市圏は他の地域よりもいっそう強く共和党支持に傾いた．でも，今回の選挙でも
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
【ニューヨーク=野村優子】米疾病対策センター（CDC）は30日、東部マサチューセッツ州で発生した新型コロナウイルスのクラスター（感染者集団）について、感染者の4分の3がワクチン接種者だったことを明らかにした。ワクチンは重症化を抑えるが、この分析が接種者のマスク着用を促す方針への転換につながったと説明した。マサチューセッツ州バーンスタブル郡で7月に発生したクラスターを分析した。局地的にみれば、ワ
要約 Qiita記事がトレンドインすると、瞬間的にWebサービスへのアクセス数が急増するが、数日でアクセス数は元に戻ってしまう。 そこで以下の施策を速攻で打ってバズっているうちに有益な学びを得るべきと考え、本記事はそれを実践した結果を実データと合わせて説明している。 事前登録フォームを作って興味を持ってくれた人と繋がる Twitterやはてぶのコメントからどうして興味を持ってくれたのか考察する 有料機能を作って単なるバズなのか、本当にニーズがあるのか判断できるようにする バズる１週間前にやっていたこと 3日でツールをサクッと作った 英語面接や仕事で海外の人とやりとりをするときに「ちょっと難しい質問」をされると、途端に5歳児になってしまう自分が恥ずかしくなり、DeepLで英語の勉強をするツールを作った。 自分が使うだけのつもりだったので、アカウント機能などはなく、コアな機能１つを実装しただけ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
こんにちは、リファクタリングが大好きなミノ駆動です。 この記事は READYFORアドベントカレンダー2021 、5日目の記事です。 これはなに？ ソフトウェア開発において、設計をないがしろにすると、低凝集密結合な構造に陥り、変更容易性が低下してしまいます。 設計スキルを高め、あるべき構造を設計する……これで解決できるに越したことはありません。 しかし、認知バイアスと呼ばれる心理効果により判断を誤り、良くない設計をしてしまうことが往々にしてあります。 本記事は、設計を歪めてしまう認知バイアスを理解し、設計判断の精度向上を促すことを目的とします。 この記事のゴール 人間の判断を歪めてしまう心理効果「認知バイアス」の存在を知ること。 ソフトウェア設計も、認知バイアスの悪影響を受けてしまうこと。 認知バイアスに振り回されない設計アプローチを身につけること。 認知バイアスとは 先入観や思い込み、偏
インドで報告されている新型コロナウイルスの変異ウイルスについて、東京都の「健康安全研究センター」が分析した結果、これまでに5人の検体から検出されたことがわかりました。このうち4人は渡航歴がなく、渡航歴がある人の濃厚接触者でもないということです。 都の健康安全研究センターは4月1日以降にセンターで受け付けた検体のうち、検査可能な量が残っているものを抽出し、インドで報告されている変異ウイルスかどうかを分析しました。 その結果、5人の検体から検出されたということです。 このうち4人の検体からは「L452R」と「E484Q」という2つの変異を併せ持っていることが確認されましたが、残る1人の検体からは「L452R」の変異があるものの「E484」に変異はないと確認されたということです。 5人のうち1人は海外への渡航歴がありますが、残りの4人は渡航歴がなく、渡航歴がある人の濃厚接触者でもないということで
これはこの研究の著者が、さまざまな高齢国をシミュレーションしてくれたグラフです。灰色のラインが免疫持続期間が3ヶ月の場合です。 赤で囲ってあるのが日本ですが、ここで分析している国々の中で最も多い死亡者数になっています。 日本は超高齢国として知られていますが、極めて厳しい状態です。しかもこの状況がずっと持続する。 エンデミック化した時の介護の現場がどうなるだろうと想像してみて下さい。コンスタントにクラスターが発生するでしょうし、その機会に利用者の人たちにお迎えが来てしまうでしょう。そういうことを繰り返さざるを得ない社会が来ます。 ハイリスクの場とは言え、面会の制限など極端に厳しい感染予防もどこかで諦められると思います。社会としてコロナを皆さんで受け入れることになるので、感染頻度もこれまでよりも高くなります。 命を守りながら進むこともできる——しかし日本では高齢者は予防接種率が非常に高いです。
5月下旬に新型コロナウイルス感染症対策分科会の尾身茂会長が「パンデミックの状況で五輪をやるのは普通はない」と発言して以降、しばらくになります。 このセンテンスが広く知られる一方、私のような専門家目線では、カギとなる発言として「どのような状況で感染リスクが上がるのか、しっかり分析して意見するのが専門家の務めだ」という文が極めて重要であると考えています。 いまこそ、落ち着いてこの感染症のリスクと向き合うことが何よりも重要だと信じています。本稿では、今回のことを契機にあぶり出された日本の新型コロナ対策の根幹となる問題について、その本質に触れつつ整理したいと思います。個人的には、以下に述べる問題点の改善は、今後、日本が“科学技術研究の成果”を政策活用に結び付けられる国となるのか否か、そのカギを握るものとさえ考えています。 「政治」と「科学」の対立が煽られた経緯 最初に私の想いを述べますが、私は政府
「うっせぇわ」を聞いた30代以上が犯している、致命的な「勘違い」 わかった気でいる年長者に言いたいこと あなたに「うっせぇわ」を理解しているとは言わせない 誰も本音を語らない時代。少なくとも、ある人にとってはそうだ。 その人は、被害者意識にも加害者意識にも苛まれることはなく、そうと言われないまま否定される―― この書き出しで、読むのがしんどそうだと思った方もいるかもしれない。本記事のテーマは、YouTubeで脅威の8500万（3月3日現在）再生を誇る注目の楽曲、Ado「うっせぇわ」の分析である。 この曲の存在を知らない「年上世代」も含めた全世代の読者に伝わるように、との依頼だったので、その意に添うべく、現在の日本の平均年齢である47歳の読者を想定し、親切に書きたいと思う。けれども筆者がこの曲を誠実に分析しようとすればするほど、この曲が「年上世代に聴かれようとしていない」ことを明らかにしてし
ニート鈴木 @suzuki210 サッカー界における影山優佳は明らかに特異。21歳の現役女性アイドルでありながらプロ解説者トップクラスのポテンシャルは二度と現れないワンアンドオンリーだと思う。 2022-11-29 16:22:01 ニート鈴木 @suzuki210 ジェンダーだどうこうとか言うつまらねーバイアス抜きにして彼女のサッカーの話がおもしれーんだよ。同じもの見てても紡ぎ出す言葉が異次元。実際アイドルと言う下駄履いてるんだけど、下駄がなくてもその知見はほとんどのプロサッカー解説者を凌駕してるんじゃ。 2022-11-29 16:24:57
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
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すでに発言から15年近くが経過し、当時のことを知らない有権者も増えているため、まずは問題の発言の経緯をおさらいする。 この発言は、民主党政権下の行政刷新会議（事業仕分け）のうち、2009年11月13日に開催された、次世代スパコン事業を対象とした第3WG（以降「当該会議」と記載する場合あり）で出たもの。 ＊事業仕分け：2009年に政権交代を果たした民主党政権の目玉政策の一つ。予算のムダをなくすため、各事業の要否を評価者（国会議員および民間有識者）が判定。わずか1～2時間の制限時間で、担当府省からの説明、評価者との質疑応答、判定（廃止、予算計上見送り、予算要求の縮減、予算要求通り等）までがスピーディーに一気に行なわれたこともあり、注目を集めた。 蓮舫氏は文科省・農林水産省・防衛省などが分類された第3WGで評価者（いわゆる「仕分け人」）を務め、「次世代スーパーコンピューティング技術の推進」（以降
「戦略」とは何か、を深く考えさせられる良書。経営思想家として大学やコンサルタントとして活躍しているリチャード・Ｐ・ルメルトが、様々な事例をもとに良い戦略の作り方を書いています。事例は後付けの生存者バイアスがかかっているものの、多くは納得感がありました。また、そこまで体系だっているわけでもないですが、実例が大変おもしろく、非常に勉強になりました。 自社を振り返ると、無意識にうまく戦略を実行してきたこともありましたが、全然できてないなぁと思うことも多く、どうやったら良い戦略を作り、実行していけるかをすごく考えさせられました。すぐに役に立つことも多かったですし、まさに今、中期経営計画を更新しているところでもあり、活かしていきたいと思ってます。 良い戦略がなければ、まぐれ当たり以外、成功するのは難しいので、特にスタートアップに関わるひとには必読かなと思います。 以下、ちょっと長くなってしまいました
昨日Twitterを眺めていたら、衝撃的な論文が飛び込んできた。「行動経済学」に関する論文で取り扱われたデータが捏造だったのではないか、と疑義を投げかける論文である。そこで今回は、この論文の論証の大意を日本語でお届けしたい。また、その前後に、行動経済学とは、また、行動経済学の今後は、等についても、簡単に触れてみたい。 そもそも行動経済学とは 行動経済学を一言で表すなら、「経済学と心理学の融合」とでもいえばいいだろうか。そもそも従来の経済学では、人は「合理的に判断する」生き物として描かれていた。ありとあらゆる便益を計算し、比較し、より便益が大きい選択肢をとるその様は、「ホモ・エコノミクス（合理的経済人）」と（しばしば揶揄の意味をこめて）呼ばれてきた。 行動経済学は、それに対して、「人々の心理的な側面」をより重要視したアプローチをとる。仮定する人々を、より現実の人々が下す価値判断に近い行動をと
以前、「日本の労働生産性はなぜ低いのか」というエントリを書いた。 先日、Twitter にて 日本の統計データの分析について積極的に発表されている小川製作所さんとやり取りさせていただいた中で、新たに気付かされたことがあった。 まず、下記のツィートのグラフを見てもらいたい。 思いがけずアイディアをいただいたので、労働生産性(時間あたり付加価値)の購買力平価換算値のグラフを作ってみました。 時間あたりだとドイツ、フランス、イタリア、イギリスの水準がかなり高くなります。 日本はアメリカ、ドイツ、フランスの半分強です。 pic.twitter.com/XHuRnNhGdF — 小川製作所 (@OgawaSeisakusho) 2023年5月2日 前述のエントリで書いたように労働生産性を考える場合には購買力平価換算ひとり当たりGDPを見るのが一般的であるが、日本においては少子高齢化が進みすぎ大きく歪
私はシアトルのクラウドの中の人として、ソフトウェアの開発を行っているが、先日ある問題がきっかけで、技術者には試行錯誤がとても良くないということが腹落ちしたので、忘れないように書いておきたい。 先日起こった事先日起こった事は、私がシアトルから一時帰国して、普段使わないラップトップを使って日本から仕事をしている。 Application Insights というログを管理するプラットフォームがあるのだが、とても不思議なことに、Application Insights のログファイルを見ると完全に正常に動いているようにしか見えないのだが、クラウドのポータルに行くと、テレメトリが来ていない。 Application Insights のチームのメンバーが助けてくれることになったので、彼女に、Teamsで画面共有をして、「ほら、出ないでしょ？」と見せると、なんとテレメトリがポータルに来ている。その後
「緊急事態宣言がほどなく終わることがほぼ確実かと思いますので（インタビュー実施は5月19日）、それを踏まえておそらく専門家のやってきたことに関してある程度検証が進むと思います。東京に出てきていた研究員たちも輪番制にして北海道に帰し、僕自身もパートタイムになります。そこで、この3、4ヵ月のうちに経験したことや、反省点、今抱いている問題意識について共有できればと思っています」 北海道大学・西浦博教授は、Zoomのウィンドウの中からそのように語り始めた。「8割おじさん」として知られるようになった日本の理論疫学のエースは、この4ヵ月、厚生労働省（以下、厚労省）が入居する中央合同庁舎5号館に「登庁」する日々を送ってきた。データ分析を一手に担い、対策の科学的根拠を提供してきたのが西浦らのチームである。Twitterでの発信や、マスコミとの「意見交換会」などを通じて、肉声を届ける回路を保ってはいたものの
「これでいいんですか？」って何回も何回も何回も何回も言った 【東】吉田さんの取材は緊張しますね。 ——雑談するだけなので大丈夫ですよ！ とりあえず今回の本は、ライバルが『鬼滅の刃』ってぐらいに売れてるらしいじゃないですか。 【東】初速は。でも、どれくらい広がってるのかわからないですよ。そもそもゲンロンってなんだってことですからね。『ゲンロン戦記』ってタイトル自体、「これでいいんですか？」って何回も何回も何回も何回も言ったんだけど、「いや、これがいいんだ」ということで。 ——東さんがゲンロンという会社を作って大変なことになった話だから正解ではあるんですよね。なんでこれを出そうと思ったんですか？ 【東】中公さんから企画が来て、「『ゲンロン戦記』って本を出しませんか？」って。これは仮題でそのうち変わるのかと思ってたら変わらないまま最後までいっちゃったっていう感じです。 ——最初からそこまで決まっ
昔、面接官をやっていた時のこと。 我々は「どうすればコンサルタントの適性を持つ人材を集められるか」を追求していた。 長くても30分ほどの面接で、適切に候補者の選別を行うこと。 それは、「面接官の思いつきの質問」をするだけでは非常に難しかった。 我々は面接のやり方を試行錯誤した結果、「書かせること」で、かなり正確に候補者の能力を選別できることに気づいた。 一般的には面接では「話してもらうこと」を中心にすることが多いと思う。 が、我々はその場で「書いてもらう」ことにした。 ＊ そのやり方は、以下のようなものであった。 まず、お題を出す。 多くは現場の状況を切り取ったもので、次のような趣旨のこと書かれたいくつかの「資料」と「質問」を渡す。 背景 オーガニックカフェ「ナチュラルテイスト」は、都市部で成功を収めている小規模カフェチェーンです。（財務諸表・組織図・現状調査表は別添資料）新鮮で健康的な食
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
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