インド発「OYO」創業者は、なぜ25歳で世界2位の“ホテル王”になれたのか
世界で最も客室数が多いホテルはマリオットだが、ヒルトンやインターコンチネンタルといった名だたる大手ホテルを押さえて、世界2位にランクインするホテルブランドが、創業からわずか6年のインド発のスタートアップ「OYO」であることをご存知だろうか。 日本ではヤフーとともに合弁会社を設立し、3月に家具家電付きで、敷金・礼金0円の賃貸アパートサービス「OYO LIFE」を開始したことでも話題になった同社だが、グローバルではホテル運営のユニコーン企業として知られている。 7月18日に都内で開催されたカンファレンス「SoftBank World 2019」の基調講演で登壇した、OYO創業者のリテシュ・アガルワル氏は「あと数カ月で世界一のホテルブランドになる」と自信を見せる。25歳という若さで、いかにして同氏は“ホテル王”へと登りつめたのか。様々なデータによってそれを証明した。 データ分析で物件獲得時間を“
2030年までのAIの動向について（概要）
■AIの動向について 技術の発展について、特にタイミングまでをも正確に予測することは困難です。しかし、技術の発展の大よその方向性を考えるうえで、技術発展のロードマップをみておくことは有益なことだと思います。特に産業革命をも超える農業革命に匹敵するインパクトを人類に与える可能性があるという専門家もいる中でAIの動向は今後の社会環境やビジネス環境がどのように変化していくかの展望を持つためにも有用なのではないでしょか。 下記のイメージ図は、ディープラーニングをベースとしたAIの技術的発展のロードマップを示したものです。繰り返しになりますが、産業化のタイミングはハードウェアや社会制度の整備状況によって、2~3年かそれ以上の誤差が発生するとのことですので、タイミングはあくまでも参考情報に留めておき、AIの発展によりどのように社会が変わっていきそうなのかについて、ざっくりと考えてみたいと思います。 （
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
日本が機械学習パラダイスなのは情報大航海プロジェクトのおかげ - kuenishi's blog
人工知能じゃ〜これからはシンギュラリティじゃ〜と盛り上がっており、猫も杓子も深層学習で人工知能で人類皆失業などと楽しいお祭り、ぼくは嫌いじゃない。我々が生きていくためには金が必要なんだ。というわけで、ちょっと気になって調べたことがあったのでここに記録しておく。もしこれが知財や法曹方面の業界で有名な話だったらコンピュータエンジニアたち何やってんのという話ではある。 AIブームというやつが燃料になって日本は機械学習パラダイスだという記事が話題になっているが、これは平成21年の著作権法改正で追加された著作権法47の7のおかげである（ラッキー！） じゃあ、そもそもどうしてそんな条項ができてるの？ 調べてみたら情報大航海プロジェクトが深く関わっているようだよ？ちょっとは感謝したらどう？？ もともとこれが気になっていた。ので調べました。という話。 著作権法の47の7が、思いがけず今重要にって解説が散見
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
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機械学習の精度と売上の関係
