なぜ、あの人は、あやまちを認めないのか？
「謝ったら死ぬ病」をご存知だろうか？ どんなに証拠を突き付けても、絶対に非を認めない人だ。 プライドの高さや負けず嫌いといった性格的なものよりもむしろ、過ちを認めることが、自分の命にかかわるものだと頑なに信じている。すなわち、「謝ったら死ぬ」という病（やまい）に取り憑かれている―――そんな人がいる。 もちろん、想像力が衰えて視野が狭く、無知な自分を認めたがらないような頑固者なら、可哀そうに思えども理解はできる。 だが、第一線で活躍する知識人や学者で、ものごとを客観視できるはずなのに、この病気に罹っている人がいる。それどころか、その優れた知性を用いてコジツケを考えだし、論理を捻じ曲げ、のらりくらりと言い逃れる。 なぜ、あの人は、あやまちを認めないのか？ ずばりこのタイトルの本書を読んだら、疑問が氷解した。 それと同時に、「謝ったら死ぬ病」は私も罹患していることが分かった。「あの人」ほどは酷く
AIとビッグデータの関係に変化 「少ないデータで開発」進む | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
高性能な人工知能（AI）を開発するためには、膨大なデータが必要であるとされている。しかし昨今では、少ないデータで効率的にAIを学習させるための研究が相次いで発表されている。 マサチューセッツ工科大学（MIT）とIBMの研究チームは、5月に開催されたAIカンファレンス「International Conference on Learning Representations（ICLR）」で、「Neuro-Symbolic Concept Learner（NSCL）」という新しい人工知能を公開した。これは、これまで異なるアプローチであるとされてきた「エキスパートシステム」と「機械学習」の技法を組み合わせたものとなる。 NSCLはまず、一部のデータから学習を通じて対象の特徴を抽出。それらをエキスパートシステム技法と結合して問題解決を行うという。ふたつのツールの結合により、従来よりもはるかに少ないデ
安倍首相、大失敗のイラン訪問<br />日本に挽回の可能性はあるのか？<br /> ｜BEST TiMES（ベストタイムズ）
イラン・イスラム共和国を訪問した安倍総理。対立しているイランとアメリカの仲裁役になろうと奔走したが、その最中に日本のタンカーなど２隻が攻撃されるなど、事態はあらぬ方向へ…。その辺の事情も踏まえ、イスラム法学者・中田考が語る。 ご存知のように、対立しているイランとアメリカの仲裁役になろうと安倍晋三首相がイランを訪問している最中に、ホルムズ海峡付近で日本のタンカーなど２隻が攻撃される事件が起きました。アメリカはイラン「革命防衛隊」の仕業だと主張していますが、状況はまだ不透明です。 そこで、現在までで分かっていることとまだ分からないことについて、蓋然性が高いと考えられる仮定に基づく今後の見通しを述べさせてもらいましょう。 さまざまな情報が錯綜していますが、私が最初に言いたいことは、イランに対する理解の不足と情報の偏りです。日本だけではありません。アメリカのイラン理解もひどいものです。 知られざる
『新しい古典派、ミクロ的基礎づけとの闘いに備えて（寄稿コラム）』
noteにて、「経済学・経済論」執筆中！ 「なぜ日本は財政破綻しないのか？」 「なぜ異次元緩和は失敗に終わったのか」 「「お金」「通貨」はどこからやってくるのか？」 「ケインズ経済学モデル概説…IS-LM、マンデルフレミングモデル、AS-AD」などなど…… ―――――――――――――――――――――――――――― 寄稿先はこちら 私はこれまで、最近の「リフレ派想定反論集」も含め、様々なリフレ派批判記事を執筆してきた。 異次元緩和の事実上の失敗から、経済論壇に広くリフレ派への懐疑は広がっているように思う。 しかしながら、必ずしも望ましい批判が向けられているとは言えない。というのは、リフレ派の中で唯一正しい部分…問題は総需要にある、という部分も、いっしょくたに批判されようとしているからだ。 ましてや「第三の矢（いわゆる構造改革路線）が手薄だったのが悪い！」「第三の矢にのみ集中するべきなのだ」と
『東京タワー』の建設フロー、PM視点でみてヤバすぎたので解説｜Shoko Suzuki
はじめに ： Who I amこんにちは、建設×ITのスタートアップ「シェルフィー株式会社」でプロダクトマネージャーをしているShoko（@shokosuzuki1991）です。本日noteデビューしました！👏 先日参加した『建設職人甲子園』というイベントで、東京タワー建設時のエピソードが紹介されてたのきっかけに、『東京タワーができるまで』を調べれば調べるほど、すごすぎる！ヤバすぎる！となったので、今回はそのあたりをPM的な切り口でまとめてみました。 （※なるべく事実に忠実に書いてますが、一部わかりやすくする表現を優先しているところもあります。予めご容赦ください🙏） 1.構想の大胆さがヤバい 東京タワーが完成したのは1958年です。当時は爆発的なテレビの普及が予想される中で「このまま各局独自の電波塔が増えると、東京中が電波塔だらけになって景観が悪化する」という問題を抱えていました。 そ
餓死かチキン店！？韓国大学生の就職状況がヤバすぎる！！！
韓国の若者は恐ろしいほど就職状況が切迫しているようだ。有名企業や公務員になれるのはごく一部で、大多数はチキン店の過重労働に怯える。 これから紹介するのは冗談のように思えるが、紛れもなく韓国で起きている社会現象だ。 「今、韓国でこんな言葉が流行っているようなんです。起承転鶏」 韓国は階級社会なのでいくら努力しても庶民が成り上がるのは難しい。だから一生の生活が保証される公務員が大人気。ただ、公務員になれるのもまたごく一部のみだ。 若者の就職状況に詳しい有識者は1枚のチャートを見せてくれた。 大学生は餓死するかチキン店に就職するかの2択しかないという図だ。 街角でこの図を知っているか聞いてみたところ、みんな「知っている」「有名」などと回答。 韓国では今、なんとチキン屋が3万6,000店もある。マクドナルドの世界店舗数も同じ3万6,000店なのでいかに多いかが分かるだろう。だから一流大学を卒業して
松本人志の「初代相方」の今 「嫉妬と喪失感」で過ごした30代 突然の電話「まっつん…」
もし、あの時ああしていれば、もっと華々しい人生が…。誰もが一度は感じるであろう後悔や嫉妬。この人はどうたったのでしょうか。あの松本人志さんがダウンタウンとしてデビューする前に、漫才コンビを一緒に組んでいた男性がいます。その「元相方」に、35歳の記者が人生相談を兼ねて話を聞きました。（朝日新聞記者・阪田隼人） ＜松本さんの同級生だった伊東慎二さん（54）。さかのぼること40年以上前、兵庫県尼崎市の小学校で、2人は3年生の頃に同じクラスになった。松本さんが最初に放った奇妙な一言が、伊東さんは忘れられないと言う＞ 「最初の1カ月は全然話していなかったと思うんです。僕は当時から、お笑い好きで、一発ギャグなんかをよくやってたんですよ。女の子や先輩の前でおもろいことやって、ゲラゲラ笑ってたんですね」 「ある日、そんな僕を松本は、教室の隅でじっと1人で見てたんです。そして、ぼそぼそした声で『全然おもんな
北朝鮮が突然、核開発・外交スタンスを豹変させた理由
1953年神奈川県生まれ。一橋大学商学部卒業後、第一勧業銀行（現みずほ銀行）入行。ロンドン大学経営学部大学院卒業後、メリル・リンチ社ニューヨーク本社出向。みずほ総研主席研究員、信州大学経済学部教授、法政大学大学院教授などを経て、2022年4月から現職。著書は「下流にならない生き方」「行動ファイナンスの実践」「はじめての金融工学」など多数。 今週のキーワード 真壁昭夫 経済・ビジネス・社会現象……。いま世の中で話題となっているトピックス、注目すべきイノベーションなどに対して、「キーワード」という視点で解説していきます。 バックナンバー一覧 3月下旬以降、北朝鮮の対外的なスタンスは驚くほど豹変した。これまでの頑強な核開発に対する積極姿勢が、少なくとも表面的には和らいでいる。 これまで北朝鮮は、米国を射程に収めるＩＣＢＭ（大陸間弾道ミサイル）の発射技術を確立し、核の脅威を強調することで体制維持や
結局、ロシアは北朝鮮をどうしたいのか？（北野 幸伯） @gendai_biz
金正恩の暴走がとまらない。 北朝鮮は7月4日、大陸間弾道ミサイル（ICBM）の発射実験を成功させた。北のICBMは、既にアラスカやハワイを攻撃することが可能といわれる。「あと5年もすると、北は米国全土を核攻撃する能力を獲得する」と分析する専門家も多い。 ICBM発射は、「レッドライン」と思われていたが、米国は、事実上どうすることもできないでいる。日本、韓国と共に軍事的圧力を強めながら、北朝鮮貿易の90％を占める中国に「もっと圧力を」と要求するのが精一杯だ。 ところで、この地域のもう一つの「主要プレイヤー」であるはずのロシアの動きが見えてこない。剛腕プーチンは今、北朝鮮について、何を考えているのだろうか？ いまだ「戦争中」という世界観 北朝鮮の話をする前に、プーチンが今の世界とロシアをどのように見ているのかを、整理しておこう。 プーチンは、1952年生まれ。1975年にレニングラード大学を卒
一帯一路と日中関係：提携と競存、けん制の多国間枠組み構築を
「一帯一路」構想の名の下、ユーラシア全体から東アフリカ、北アフリカ、太平洋の一部でインフラ開発を推し進め、影響力を高める中国の習近平政権。問題点も指摘されるこの動きに対し、日本を含む国際社会はどのように関与すべきなのか。 一帯一路構想の背景：中国の国内経済てこ入れも 一帯一路構想は胡錦濤政権以来の周辺外交を基礎として、2013年に習近平がカザフスタンで提起した構想とされる。胡錦濤政権は周辺外交を進めたが、その成果である東南アジア諸国連合（ASEAN）＋中国、中国＋南アジア地域協力連合（SAARC）、中国＋16（中欧・東欧）、上海協力機構（SCO）などを組み合わせ、さらにこの地域で行われていたインフラ建設プロジェクトをあたかも一つの構想の下にあったかのように束ねて見せようとしたのがこの一帯一路構想だとも言える。 無論、この構想が提起された背景には国内の経済事情もあった。リーマンショック後の過
商用無料! 国内外の画像配布サイトまとめ！フリーストックフォトサイト88 | co-jin
商用無料で利用できる国内外の画像配布サイトをまとめました。 画像を無料で利用するなら、これらをチェックすれば間違いないでしょう。 画像はすべて商用無料で利用できますものばかりです。 （画像の種類によっては、出典の明記が必要なものもあります。） 掲載はまずは日本のサイトからはじめ、その後海外サイトをご紹介します。 ご参考になれば幸いです。 ぱくたそ【日本語サイト】 6500枚の高画質画像がストックされている日本語サイト。 クレジット表記の必要はありません。 ぱくたそ 写真AC【日本語サイト】 人物写真から小物や雑貨まで、幅広い写真ストックされています。 クレジット表記の必要はありません。 写真AC 写真素材 足成【日本語サイト】 全国のアマチュアカメラマンが撮影した写真を提供するサイト。 公開フォト数は75000枚です。 クレジット表記の必要はありません。 写真素材 足成 モデルピース【日本
[O] MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
分析のいろんな仮定と，それに対する頑健さ・対処法 | Sunny side up!
統計分析にはいろんな「仮定」があります。例えば，ｔ検定はデータが正規分布である必要がある，などなど。しかし，仮定を満たさないからといって，その方法が全く使えなくなるとは限りません。 そこで，よく使われる統計手法の仮定と，それらに対する頑健さ，つまりどれぐらい逸脱を許容できるのかについてまとめておきます。 また，仮定の逸脱に対して脆弱なものにたいして，どのような対処が可能かについても書いておきます。 ただ，この記事で書いているいくつかの基準は，ただの目安なので盲目的に信じないでください。僕は統計の専門家ではないので，「ああ，そんな感じなのね」的に受け取ってもらえればと思います。 二群の平均値の差の検定（ｔ検定） いわゆるｔ検定の仮定は，3つあります。 ・母集団が正規分布に従っている（母集団の正規性の仮定） ・二群の分散が等しい（分散の均一性の仮定） ・サンプルが独立に抽出されている（サンプル
心理統計の注意点：重回帰分析についての注意点
重回帰分析について １．単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 単回帰分析とは，ある従属変数を１つの独立変数で予測するための分析で，独立変数が２つ以上の場合は重回帰分析となります．以下両者を回帰分析と呼びます．具体的にどのような数式で求められるかなどに関しては，ある程度分かっているものとして，この節ではその使用上の実際的な注意点などに触れていきたいと思います． 回帰分析で最も押さえておかなければならないポイントは，変数間の「相関関係」（正確には分散と共分散）によって回帰係数が決定されているという事実です．つまり本質は「相関係数（の関数）」なのです．独立変数，従属変数を標準化した上で算出される回帰係数を標準回帰係数といいますが，単回帰分析の場合，これはまさに独立変数と従属変数の相関係数そのものです．重回帰分析によって算出される（標準）偏回帰係数も，独立変数と従属変数，そして独立変数間の相関
統計学入門−第7章
7.2 重回帰分析結果の解釈 (1) 各種パラメーターの意味 重回帰式の信頼性の目安として重寄与率(multiple coefficient of determination)R2という値があります。 これは単回帰分析における寄与率を多変量に拡張したものであり、重回帰式によって計算した目的変数yの推定値の寄与率に相当します。 そのため重寄与率は目的変数の全変動(yの平方和)のうち、p個の説明変数全体によって説明される割合を表します。 重寄与率の平方根Rは重相関係数(multiple correlation coefficient)という値になり、重相関分析の指標として用います。 これは単相関分析における相関係数を多変量に拡張したものであり、とyの相関係数に相当します。 そのため重相関係数は目的変数とp個の説明変数全体の間に因果関係を想定せず、相互に影響を及ぼし合っているという相関関係を想定
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