OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
マネジメントに必要なのは胆力や、｜u
こんにちは。 最近、社内外からマネジメントの相談を受けることが多くなりました。 「どうすればマネージャーになれますか？」と「どうすればマネジメントができるようになりますか？」の2つが多いです。 結論、知らんし、わからん。です。 ただ、自分なりに2つの真理があります。 マネジメントに最も必要なスキルは胆力。 人は、自分が受けたマネジメントしか他人にできない。 では、概念じゃなくて現実世界の視点で詳細いってみます。 マネジメントに最も必要なスキルは胆力。私が初めてマネジメントというものを受けたのは前職でした。上司はCOOで、zoom画面の端に犬のぬいぐるみを置いてる人でした。私の師匠です。 優秀な方でどの分野の業務をやっても（細かい実務は別として）誰よりもできるので誰の相談にも乗れるし、的確なフィードバックをすることができる。そして、いつも一定のテンションで粛々と仕事をしている。 当時の私は、
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
はじめにこんにちは、Doryと申します！ あらゆる業務をAIエージェントで変革するべく、Algomaticという生成AIスタートアップで自社サービス開発や法人向けのAI導入支援に取り組んでいます。 この記事では、AI技術を現場の実業務に導入しようとしたとき、企業が高確率でぶつかる「3つの壁」について、自身の経験も交えて記載していきます。 【この記事には何が書いてある？】 ・AI技術を使って業務を変革しようとするとき、必ずぶつかるのは「AI以外」の壁であること ・3つの壁を乗り越えなければ、AIによる業務改革は進まないということ 【この記事の想定読者】 ・AIを自社にも取り入れたいと考えている経営者の方 ・AIの社内推進がミッションの、いわゆる「AI推進室・DX推進室」の方 ・その他、AIの力で自社を変えたい！と考えている方 以下、本文では簡単のため「AI」という表現を多用しておりますが、具
投資信託で儲かっている顧客が多い「販売会社」はどこ？ 損している顧客が多い「販売会社」はどこ？を、金融庁の「共通KPI」が教えてくれます | 投資信託クリニック
こんにちは。 投資信託クリニックの カン・チュンド です。 どの投資信託を買うかは、もちろん重要です。 しかし、 それと同じくらい、 『どこで』投資信託を買うかも重要だと思いませんか？ 金融庁が定期的に公表する 「共通KPI」のグラフを見れば、 投資信託の販売会社の『質』がひと目で分かります。 金融庁：『投資信託の共通KPIに関する分析』（PDF） 毎年3月末を基準日として、 金融庁がファンドの販売会社に、 「あなたたちが抱えている顧客が、 投資信託を保有することで 一体どのくらいの利益、 または損失を出しているか報告してください。」 と言っているのです。 スゴいと思いませんか？ ちょっと硬いことばで、 『運用損益別顧客比率』というのですが、 グラフで見れば 「良い販売会社・悪い販売会社」が一目瞭然です。 なお、販売会社は 「主要銀行」「地方銀行」「信金等」「証券会社」「その他事業者」とい
クールジャパン機構は失敗したのか!? 経産省CJ課からみる政策投資の10年…中山淳雄の「推しもオタクもグローバル」第94回 | gamebiz
クールジャパン機構は失敗したのか!? 経産省CJ課からみる政策投資の10年…中山淳雄の「推しもオタクもグローバル」第94回 クールジャパンは、2010年に経済産業省に「クールジャパン海外戦略室」が創設され、2012年12月には内閣府にクールジャパン戦略担当大臣が設置。2013年11月に日本のコンテンツやファッション・ライフスタイルの海外展開や、インバウンドを促進する政策ツールとして、株式会社海外需要開拓支援機構(CJ機構)が設立されたことから、2010年代初頭がはじまりとされる。CJ機構は、20年の期限付きで設立された官と民から資金を集めた株式会社形式の投資ファンドであり、現在までの約10年間で、投資決定実績は62件で1,426億円に上っている。このうち、すでに19件はEXIT済(売却済)で損益が確定している※1。 こうした中で、これまでの投資実損の約60億円※2の主要因は、数件の「メディ
［インタビュー］世界のゲーム業界で強い存在感を放つ「Savvy Games Group」とサウジアラビアは，何を目指しているのか。CEOであるBrian Ward氏とフェサール王子に，直接お伺いしてみよう
［インタビュー］世界のゲーム業界で強い存在感を放つ「Savvy Games Group」とサウジアラビアは，何を目指しているのか。CEOであるBrian Ward氏とフェサール王子に，直接お伺いしてみよう 編集長：Kazuhisa カメラマン：永山 亘 まだ寒い冬の季節だったと思うが，いつものようにサウジアラビアのフェサール王子から「そのうちまた日本に行きますね」と連絡をいただいたのだが，それが実を結んだのは，この5月24日のことだった。しかも日本にいらっしゃってからご連絡をいただいてみたら，なんとSavvyのCEOも一緒に来ているとのこと。 ……Savvy？ Savvyというと，あらゆる大手ゲーム会社に資本を投下していて，最近では任天堂の株式を大量保有し，「MONOPOLY GO！」（iOS / Android）の開発会社の親会社としても有名な，あのSavvy？ 周囲の方に聞いたところ，
株主優待変更速報！！アルコニックス(3036)は改善？改悪か？
じーぴー01 アルコニックス(3036)から株主優待の変更のお知らせが出たよ〜 じーぴー03 アルコニックス？ 何それ？？ 初めて聞くんだけど(｀・ω・´) じーぴー01 子ども達名義で去年買ったのよ！ もしかしてだけど話してなかったかも^^; じーぴー03 売買したら報告する約束だったじゃないですか〜ヾ(#｀･з･´)ﾉ彡ﾌﾟﾝﾌﾟﾝ じーぴー01 言うの忘れていました(´・ω・｀) 反省してます(*´･人･*)ｺﾞﾒﾝﾅｻｲ じーぴー03 次からは気をつけたまえ( ¯ ꒳¯)ｴｯﾍﾝ! で、どう変わるの？ 2024.05.15にアルコニックスより株主優待変更の発表がありました。 変更内容を確認してみましょう。 どうぞ最後までご覧ください。 (3036)アルコニックス株主優待制度の一部変 じーぴー01 今回は100株主は改悪で500株以上は拡充です 2026年3月末から優待内容を変更
レイヤーケーキ・チャートを使った収益の可視化 SaaSなどのサブスク型のビジネスでは、収益リテンション（維持）の改善または悪化を理解するために「レイヤーケーキ・チャート」がよく利用されます。 この「レイヤーケーキ・チャート」は以下のような顧客のサービスの利用開始タイミングで収益を色分けしたエリアチャートです。 各月のチャートの頂点が毎月（あるいは毎年）の総収益となるため、時間の経過とともに収益が増えているのかを確認できます。 また色分けされたグループに注目すると、例えば、2019年の5月にサービスの利用を開始したグループから得られる毎月の収益がどのように変化しているのかを理解できます。 どのようなサービスでも、顧客はいつかはキャンセルしてしまうため、各グループから得られる収益は一般的に、時間とともに減っていく傾向があります。 しかしプロダクトの改善やオンボーディングによって、顧客がサービス
LLM-as-a-Judgeとは LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出力をエンドユーザーに提示してしまうかもしれません。 LLMの出力を評価して、出力が適切でないことを判定できれば、ユーザーには表示しない、出力を再度行わせる（出力をLLMに修正させるのもよいでしょう）というようなことができるようになります。 ただし、LLMのすべての出力を人が評価していたのでは、手が回りません。 そこで、注目されているのが、LLM-as-a-Judgeと呼ばれるLLMにLLMの出力を評価させる手法（以後、単に評価と呼ぶ）です。 評価にLLMを使えば、出力をすぐに評価し、評価結果をアプリケー
ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話 - Gaudiy Tech Blog
はじめまして。GaudiyでMLエンジニアをしているMomijiと申します。主に推薦システムの開発を担当しています。 今年4月から、Gaudiyが開発・提供するプロダクト「Gaudiy Fanlink」に協調フィルタリングベースの推薦機能を追加したので、本記事ではそのロジックとシステムアーキテクチャについて書いてみたいと思います。 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 2. 協調フィルタリングによるパーソナライズ推薦 2-1. 学習 2-2. バッチ推論 2-3. リアルタイム推論 3. システムアーキテクチャ 4. これから 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 Gaudiy Fanlinkは、IPファンが集う、SNS型のコミュニティプラットフォームです。そこにおける「推薦」の役割は、ユーザーとコンテンツのマッチングを促進し、コミュニティ内の活動総量を増加させ
「買い物を変える。毎日を変える。」 樽石将人氏：これを踏まえて、「エンジニアが事業を創る」というところ。（スライドを示して）イオンネクストの組織はこういうふうになっているので、これがどういうことなのかを今日は紹介したいなと思います。 結局イオンネクストのエンジニアとは何なのかは、これまでの説明でもなんとなく見えてきているのかなと思うのですが、エンジニアはデジタルの細部を熟知しています。 例えばパソコンの電源スイッチを押したらなぜログイン画面が出てくるのかとか、Googleで検索キーワードを入力したらなぜ目の前に検索結果が出てくるのかとか、そういった裏側の仕組みをみんな極めて熟知しています。 そういうデジタルにすごく精通した人たちが、オーナーシップを持って価値を創っていきます。価値というのはお客さまへの価値そのものを創り出していきます。 イオンネクストにはこういうエンジニアがたくさん揃ってい
企業のDXの取り組みや組織設計、マーケター育成などをテーマにトップマーケターを招くグロースXのセミナーに、『なぜ「つい買ってしまう」のか？ 「人を動かす隠れた心理」の見つけ方』の著者で、同社執行役員の松本健太郎氏が登壇。「調査を通じて顧客理解を深める具体論」をテーマに、デジタル時代のマーケターに求められるスキルや、SORフレームワークで態度変容を促すアプローチについて語りました。 前回の記事はこちら なぜ顧客理解のための定量調査の結果が腑に落ちないのか 松本健太郎氏（以下、松本）：今までお見せしたのが、「定性と定量を使い分けた顧客理解」というアプローチになります。今日視聴されている方はリサーチャーの方が比較的多いと思いますが、「いや、自分のアプローチと違うかも」とか、「ちょっとここは独特だよね」というところは、恐らくあると思います。 ただ、定性と定量を使い分けて、定性に必要なアプローチと定
先日B2Bマーケティングのプロフェッショナルであるシンフォニーマーケティングの代表の庭山一郎氏が書いた『儲けの科学 The B2B Marketing』という書籍が出版されました。マーケティング業界やB2B領域をターゲットにしている業界の方々の間ですでに話題になっています。 B2B（法人向け）ビジネスは、例えば、利用者と購買者が分かれてしまうことや、稟議という承認プロセスがあったりなどと、特異なことが多い領域です。このような領域に特化した情報はなかなかなく、マーケティング担当者が培ってきた経験に基づくものが多いと思います。かくいう筆者も10年以上B2Bの領域に身を置き、かつ営業などの職種も経験したことから、解像度の高い顧客理解をすることができるようになっています。 開発・マーケティング・営業の3つの組織の協力体制の重要性 ものづくりとマーケティングとセールスが高度に連携した場合、売上の成長
技術本部 研究開発部の小松です。社内/社外向けのアプリケーション開発や、社内のデータ活用促進、学術研究に取り組んでいます。 本稿では、Sansan社内でデータに基づく意思決定を浸透させるために、A/Bテストの活用を推進しようとしている取り組みについて書きます。「しようとしている」という表現からわかるように、他のテック企業と比べるとSansanでのA/Bテストの活用はまだ定着しているとは言えません。A/Bテストに関する私たちの試行錯誤の過程を公開していくことで、読者の方からフィードバックを得たいという試みです。今後、A/Bテストに関する技術的な記事を発信していく予定ですので、ご期待ください。 なぜA/Bテストを推進するか なぜA/Bテストを推進するかという筆者なりの回答は、以下の2点です。 成功確率のコントロールが難しいことを前提とすると、成功を引き当てるためには多くの実験が必要となる。その
はじめに ◆この記事は何？ AI品質の考え方やAIテスト技法を紹介する記事 ◆対象は？ AI品質・AIテストが分からない人 主にAIシステムの開発・運用担当者 ◆この記事のねらい AI品質を高める AI品質・AIテストの基本的な考え方 結論から言えば、AI品質・AIテストは従来のソフトウェア品質・テストとは異なります。 予測モデルは、出力に対する正解を定義できたとしても、予測精度には限界があります。 100%の正解率を常に求めることはできません。 このため、既知のデータを用いて、どれだけ正解や正解に近い値を求めることができたかを評価することが最も基本的な品質評価になります。 例えば、品質特性として正解率や適合率などの指標を用います。 AIテストについて、「AIソフトウェアのテスト」では次のように言及されています。 正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 30 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
SaaSビジネスの成長と実現可能性を担保するための鍵の一つは、セカンドプロダクトの早期立ち上げ、そして成功にあります。 「セカンドプロダクト」の定義を、ALL STAR SAAS FUNDでは、共通機能を持ちつつもスタンドアローンで使え、価値を生み出せるプロダクトだと捉えています。今回取り上げる、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」のタレントマネジメントに関する機能は、まさにその好例と言えるでしょう。 本記事では、SmartHRのタレントマネジメント事業の立ち上げと発展の軌跡を通じて、セカンドプロダクトを成功させるためのポイントを探ります。SmartHRは、コアプロダクトである労務管理ソフトに加え、タレントマネジメントという「事実上のセカンドプロダクト」を立ち上げ、高い成長率と利益率を実現しています。 （参照元：https://smarthr.co.jp/news/26682/） これ
グリコとの出会いは2020年9月に遡ります。 ある日、グリコの複数の部署から同時に協業や出資の問い合わせが来て困惑していると、以下のメールが届いたことが本件の始まりです。 当時のグリコ担当者からのメール 僕たちは2020年3月にサービスを開始したので、これはその半年後、まだスープもリリースされていない時期のこと。その時点ではGREEN SPOONをパーソナルスムージーのサービスだと謳っていました。 そこから3年8ヶ月、江崎グリコ株式会社からは出資、融資合わせて多大な支援をいただきました。 GREEN SPOONは累計サブスク会員数15万人を超える規模のサービスとなり、今年4月にはファミリーマートでのスムージー全国一斉販売を実現することもできました。 昨年6月、メインディッシュ（主菜シリーズ）をリリースしてからは、売上や会員数など各種KPIは加速度的に成長し、単体上場を目指すことの蓋然性も上
2銘柄利確して2銘柄買い増し！更に、今後の保有方針を一通り整理してみました - 【24/7】高配当株とかマイレージとか車とか【独り言】
しょこら＠です。 本日もブログをご覧頂き、ありがとうございます Twitterやってます。日々投資の日常（時々毒）を呟いているのでフォローお願いしまーす🐸 Follow @syokora11_kabu 週明け早々、保有銘柄間での資金移動（利確➔買い増し）をしました。 OUT（利確） 【購入時】119,823円 x 5口 【売却時】139,000円 x 5口 【税金他】19,484円 ➔キャピタルゲイン：76,401円 【受領済配当金額】132,007円 ➔トータルゲイン ：208,408円 【購入時】1,681円 x 100株 【売却時】1,950円 x 100株 【税金他】5,467円 ➔キャピタルゲイン：21,433円 【受領済配当金額】6,376円 ➔トータルゲイン ：27,809円 2銘柄で約98,000円のキャピタルゲイン。 決して大きくはないけどコツコツと、ですね。 IN（買
プロダクトの機能検証というよりビジョン検証をやっている 南野充則氏（以下、南野）：では次の質問にいきたいと思います。プロダクトの検証といったところですね。作った後、どうやって検証したりであったり、「そもそもこれ、テストをどうするんだ？」とか、「お客さんの要求を、達成できるのか？」とあると思うんですけど、どうやって検証されているのかみたいなところ。 じゃあ、小城さんからお願いしてもいいですか？ 小城久美子氏（以下、小城）：ありがとうございます。弊社は、まだプロダクトローンチにたどり着いていないので、ぜひお二人から学びたいなと思っているんですが。 今まで私、ユーザーインタビューがすごく得意で、ユーザーさんが何に困っているのかを読み取って、それに対して提案をするというかたちでやっていたんですが、正直、今、生成AIを使いたい方々の一番のペインは「これを解決したい」みたいに困っていることがあるという
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 29 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
インスタ集客のための企業アカウント設計入門
認知獲得や集客を目的として、Instagram（インスタグラム）を運用することを検討している、またはインスタグラムアカウントを運用しているが思うように効果が出ずに悩んでいるWebマーケティング担当者の ... インスタアカウント設計・運用の４ステップ 企業がインスタグラムで集客を行なう場合は以下の4ステップで行なうことをお勧めします。 運用目的、戦略の設計 アカウント設計 コンテンツ運用 分析・改善 運用目的、戦略の設計 アカウントを作成する前にインスタグラムアカウントを運用する目的を定義して、ターゲットや投稿するコンテンツの方向性を決めていきます。 運用目的やフォローしてほしいユーザー（ターゲット）をあらかじめ想像することで、コンテンツの方向性を定めていきます。 競合アカウントの運用などを参考に運用開始後の目標フォロワー数や目標いいね数など、運用を始める際に必要となるKPIも決めておきま
開発者体験ブランド力が高い企業に迫る！ -「隣のチームがわからない」が出発点、社内の「いいじゃん！」を拾い集めて発信をするマネーフォワードの技術広報-｜一般社団法人 日本CTO協会
開発者体験ブランド力が高い企業に迫る！ -「隣のチームがわからない」が出発点、社内の「いいじゃん！」を拾い集めて発信をするマネーフォワードの技術広報- 皆様こんにちは。日本CTO協会 コンテンツチームです。 「開発者体験ブランド力が高い企業に迫る！」シリーズの4本目は「株式会社マネーフォワード」のインタビュー記事です。 「開発者体験ブランド力が高い企業に迫る！」シリーズとは： 日本CTO協会が2022年より実施・発表を行なっている「開発者体験ブランド力調査」のランキング入賞企業に日本CTO協会がインタビューを行い、記事化したものです。 2022年の結果はこちら 2023年の結果はこちら 本コンテンツでは各企業の ・技術広報チームの目的とそれに対してのKPIの考え方、読んだ方に向けてヒント ・開発者体験向上に向けた技術広報の取り組み ・開発者体験とは について記載されています。 開発者体験ブ
成長するスタートアップ企業において、「組織の拡大期」は様々な失敗が起きやすく、特に注意すべきフェーズでもあります。SaaSビジネスを営む以上は、必ずといってよいほどに訪れる、言わば「成長痛」のようなものです。 組織の急拡大に伴う悩みでよく聞かれるのが、幹部候補になりうる人材の採用、そして権限移譲の進め方です。マネジメント層を形作るために、踏まえておくべきことは何か。スタートアップ企業の組織作りに精通し、マネジメントにおけるスペシャリストであるEVeM社代表の長村禎庸さんをお招きし、体系的なノウハウも含めて教わりました。 ALL STAR SAAS FUNDでシニアタレントパートナーを務める楠田司が、自身の人材採用サポートの経験も交え、様々な角度からお聞きしました。 幹部候補に求められる資質とは？楠田：スタートアップ企業が急成長する中で、幹部人材の採用につまずく会社は非常に多いですね。主な悩
日系コンサルティング会社を経て2019年にブレインパッドに参画。機械学習を用いた需要予測の事例や、金融商品取引の分析事例を担当。昨今は汎用ソルバーを用いた数理最適化の事例にも従事。フィージビリティの検証からKPI設計までトータルで支援。機械学習をはじめとした技術の「社会実装」の実績をもつ。東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2020-2023 特別講師。 1.出会いとこれまで DOORS編集部 今回は、AIの現場最前線で活躍する「からあげ」さんと、株式会社ブレインパッドの内池による対談です。「データサイエンティスト」という職種に焦点を当てて、過去・現在・未来のAIやデータサイエンスについて大いに語っていただきたいと思います。まずはお二人の出会いのきっかけから教えていただけますか。 株式会社松尾研究所・からあげ氏×株式会社ブレインパッド・内池 きっかけは「ディープラー
「優秀な人から抜けていく職場」に足りないたった1つの要素
株式会社北の達人コーポレーション代表取締役社長 1968年、神戸生まれ。株式会社リクルート勤務後、2000年に北海道特産品販売サイト「北海道・しーおー・じぇいぴー」を立ち上げる。 2002年、株式会社北海道・シー・オー・ジェイピーを設立（2009年に株式会社北の達人コーポレーションに商号変更）。 2012年札幌証券取引所新興市場「アンビシャス」、2013年札幌証券取引所本則市場（通常市場）、2014年東京証券取引所の市場第二部（東証二部）、2015年東証一部と史上初の4年連続上場。2017年、時価総額1000億円。2019年、「市場が評価した経営者ランキング」第1位（東洋経済オンライン）。日本政府より紺綬褒章7回受章。 「びっくりするほどよい商品ができたときにしか発売しない」という高品質の健康食品・化粧品で絶対に利益が出る通販モデルを確立。「北の快適工房」ブランドで、機能性表示食品「カイテ
パワハラNTT東日本 [無断転載禁止]©2ch.net
0002名無しさん垢版 | 大砲2016/05/31(火) 06:28:47.30ID:HkiqmMtW バカ社畜同士の熾烈ないやがらせ とことんやりあえ！ バカ上司社畜ｖｓバカ部下社畜の血で血を洗う流血抗争 0003名無しさん垢版 | 大砲2016/06/09(木) 00:12:48.81ID:2oh9ouxS 東日本ー関信越 法人営業担当のエクシオの堀岡美穂が、痴漢している。女性のスカートをめくって、パンツを脱がせて、お尻やアソコを動画で、撮影して、法人営業のソリューション担当のバカ社員と一緒に、会社のテレビでAV鑑賞してる。 0004名無しさん垢版 | 大砲2016/06/09(木) 00:29:24.09ID:GWvjPrlh >>1 kwsk 0005あぼーん垢版 | 大砲NGNGあぼーん0006名無しさん垢版 | 大砲2016/06/09(木) 03:09:19.26ID:3u
PowerPoint プレゼンテーション
株式会社KADOKAWA 2024年3月期 通期決算 Earnings Results 2024.5.9 2 目次 中長期戦略・2025年3月期通期連結業績見通し p.14 2 2024年3月期通期連結実績 p.3 1 Appendix p.33 3 2024年3月期通期連結実績 4 2024年3月期通期連結実績 サマリ ◼ 2024年3月期通期連結実績 売上高：+1.0％、営業利益：▲28.8％ 中期経営計画の初年度として順調なスタートを切る 売上高 - 出版・IP創出では、人材投資が結実しメディアミックスの源泉となる新規IP数は順調に増加(5,909点, +5.4％) 国内紙書籍の減収幅は緩和。米国事業の過去数年の需要増の反動を、電子書籍やライセンス収入の成長が吸 収し、全体として増収(+1.4％) - アニメは、ラインナップの充実により、過去最高業績を実現。過去5年間は15％のC
こんにちは、データプラットフォームチームの鳥山（@to_lz1）です。 Classiでは、2019年ごろからデータ基盤に「ソクラテス」の愛称をつけて運用を続けています。初期の構成は2021年に書かれたエントリ*1にも詳しいですが、数年の間に進化したことも増えてきました。 大きな変化の一例として、最近、私たちのチームではdbt*2を導入してジョブ間の依存管理やメタデータの管理を改善しました。 本記事ではこの取り組みをピックアップして紹介します。また、進化したソクラテスの構成図をアップデートするとともに、Classiデータプラットフォームチームの最新版の雰囲気もお伝えできればと思います。 dbt移行前の構成 ジョブ間の依存管理がつらい メタデータの管理がつらい 過去との差分と、移行への機運 周辺ツールのエコシステムが整った エンジニア以外のメンバーがPull Requestを出すことが減った
モダンPM技法の三本柱の一つである、EVMS(Earned Value Management System)について、しばらく解説してきた。EVMSでは、横軸にプロジェクト開始からの日付、縦軸に金額をとったグラフをよく用いる（理屈の上では、別に金額に限る訳ではなく、成果物の数量を表す単位、たとえば床面積m2とか設計図面数でもいいのだが、現実には金額を使うことが多い）。そしてこのグラフの上に、計画線PV・実績線AC・出来高EVの3本の線を描いていく。 EVMSでは、スケジュール差異SV（=EV-PC）と、コスト差異CV（=EV-AC）を主要なKPIとして見ていく。両方とも、プラスならば良好、マイナスならば問題を表す。つまり、グラフで言えば出来高EVのカーブが、計画線PVや実績線ACのカーブよりも上に来ているかを、まず注目する訳だ。 そして一般に、プロジェクトという活動は、最初はゆっくり立ち上
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AI導入で企業が挫折するのはなぜ？―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか｜Dory
SaaSビジネスの収益リテンション（維持）の改善または悪化を直感的に可視化する - Qiita
LLMによるLLMの評価（LLM as a judge）の精度改善のための試行錯誤〜評価分割・モデル間比較
「エンジニアが事業を創る」ために必要な会社の構造とは イオンネクストCTOが語る“手段”と“目的”
顧客理解のための定量調査、なぜ結果が「腑に落ちない」のか？ 「定性調査 x 定量調査」による顧客の解像度を高める“型”
『儲けの科学』で学ぶ！B2Bマーケティングの極意とID管理の重要性 | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
A/Bテストを推進しようとしている話 - Sansan Tech Blog
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テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）
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GREEN SPOONはグリコグループにジョインしました｜田邊 友則 I GREEN SPOON
「AIを使いこなす人が使いこなせない人の仕事を奪っていく」 生成AIの広がりによって変わっていく、これからの市場価値
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AIを社会実装するためにデータサイエンティストができること | DOORS DX
dbtを導入した話、そしてClassiのデータ基盤「ソクラテス」の現在地 - Classi開発者ブログ
モダンPMへの誘い 〜 計画のSカーブは、実は2本あり得る | タイム・コンサルタントの日誌から