新NISAでの個別株投資を考えてみる｜UKI
はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス（もしくはオルカン）でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ
AIはどこまで無断で学習できるのか。～文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
“Google翻訳超え”の評判も。AI翻訳｢DeepL｣CEOが語る｢セキュリティと守秘｣｢ユーザー数｣
まず少し、DeepLの歴史をおさらいしておこう。 DeepLは翻訳サービス｢DeepL翻訳｣を提供するドイツの企業だ。本社はケルンにある。2017年にサービスを開始して以来、世界中で使われるサービスに成長した。特に、2020年に日本語に対応してからは、日本で広く使われるサービスともなっている。 ※社名は当初の｢Linguee｣から、2017年に現在の｢DeepL｣へと変更している。 自動翻訳には多くのライバル企業がいる。グーグルなどの大手企業は長く、無料で翻訳サービスを提供してきた。 だがDeepLが登場し、日本語対応が発表されると、国内でも話題になりはじめた。その理由はやはり｢品質｣だ。 ｢翻訳の品質と正確さがあってのことだと思います。使い続けるうちに、『これなら相手に通じる』と自信が持てるようになるので、ツールをより信頼してもらえるようになります。 DeepLでは早期から、そうした信頼
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権（その2）｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
前回記事「Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」は、おかげさまで沢山の方に読んで頂き、いろいろな意見や御質問や取材を頂きました。 それらの意見・御質問や取材を通じて、自分の中で新たな整理ができたので、続編の記事を書きたいと思います。 第1 どのような場合に著作権侵害になるのか みなさんの興味関心が強いトピックとして「画像自動生成AIを利用して画像を自動生成し、既存著作物の類似画像が生成された場合に著作権侵害に該当するか」があります。 前回の記事では「学習に用いられた画像と同一の画像が『偶然』自動生成された場合、著作権侵害に該当するか」について解説をしましたが、今回の記事では、もう少し多くのパターンについて検討をしたいと思います。 まず、その前提として「著作権侵害の要件」と「著作権侵害の効果」について説明をします。 この「要件」と「
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
著作権から見たGitHub Copilot
免責 まず、この文書の著者は法律の専門家でもなく機械学習の専門家でもありません。またどちらも専門教育の経験や学位があるわけでもないので一意見として読んでいただくとありがたいです。また国内法以外の法律には明るくないため、米国法などは知識が浅いです。またこの文書が扱っている事項は著作権法のみであり、個々のライセンスの侵害などについては扱いません。 はじめに:AI創作物と著作権 近年、機械学習などの人工知能技術の進展により文章や絵画などの学習と生成が容易にできるようになりました。こういった状況下で気になるのは機械学習などの人工知能技術によって生成された各種創作物(今後はAI創作物と表記します)の権利関係です。本稿ではプログラム[1]生成、特にGitHub Copilot[2]に関係する著作権について記述しました。 知的財産権のおさらい 創作活動の成果には知的財産権という権利が付与されます。知的財
Twitter 凍結屋みたいなスパマーを取り締まるのも楽じゃない、という話 - The Decisive Strike
長山です。最近 Twitter 凍結屋の話が盛り上がっていますね。自分は Twitter でデータ・サイエンティストとしてスパム対策チーム (Twitter Health Engineering) に在籍していたことがあるので、少しこの件に関連して、スパム対策の苦労について書いておきたいと思います。 ここでしている話は基本的に「プラットフォームのスパム対策における一般論」であって、Twitter 的に Confidential な話はしていません。自分は Google Search、Google Play のスパム対策チームにも在籍したことがあるので、大規模プラットフォームにおけるスパム対策という観点で書いておきたいと思います。 今北産業 スパム対策は結構難しく、報われない仕事。 陰謀論的に語られることが多いが、単に難しい仕事に能力が追いついていないだけ。 一般ユーザーは、被害に遭ったら積
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
はじめにこの記事は、Engineering Manager Advent Calendar 2020の24日目の記事す。 職種を越えた働き方を模索するWeb Engineerのtrebyさんと、技術を突き詰めたいiOS Developerのbanjunさんの二人のパーソナリティをつとめるpodcast「きのこるエフエム」でお話してきた今話題のキーワードDXについてのお話を再編して記事にしたものです。 実際のpodcastについては以下からどうぞ。 いつの間にか"DX"がデジタルトランスフォーメーションにとられてた。trebyさん(以下敬称略) これは、我々のマイブームというか、最近、「DXっていいよね？」っていうふうに私が謎掛けをしますと、banjunさんが、「DX、わからん!」というふうに返すんです。 banjunさん(以下敬称略) 「DXって何ですか？何がいいんですか？」っていう話です
テクノロジーの力で社会をより良いものに。日本全国 1000 万人にデジタルスキルトレーニングを提供します
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
Rebuild: 223: Ear Bleeding Pods (higepon)
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、Kaggle, PayPay, Liberty Air, Switch, YouTube などについて話しました。 Show Notes Kaggle Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle New York City Taxi Fare Prediction | Kaggle How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers | Coursera XGBoost Akinator ロバート秋山&友近の国産洋画劇場「船と氷山」 PayPay LINE Payで飲み物を買う Google Home Hub Soundcore Anker Liberty Air UNDERTALE Wizard of Legend
自動運転で日本勢が米国勢に絶対勝てない理由 - Willyの脳内日記
1997年にトヨタがわずか215万円でプリウスを発売し、世界の度肝を抜いた時のことを僕は今でも覚えている。当時の多くの日本企業の技術力は世界を圧倒しており、例え金融市場で日本のプレゼンスが多少下がったとしても、その栄華は永遠に続くようにも思われた。 それから２０年、日本の技術力に陰りが見られるようにはなったものの、今でもトヨタをはじめとした日系自動車メーカーは総合力で世界のトップに立っている。 しかし、これから時代は急速に動いていく。運転が機械学習モデルによって自動化され、自動車の利用方法や所有形態までが大きく変わることのインパクトは、自動車の動力源がガソリンから電気などに変わることよりも何倍も大きい。 現在、自動車メーカーやIT企業は自動運転技術にしのぎを削っているが、私が確信していることは、トヨタや日産のような日本の大手がフォードやGMのような米系大手、テスラなどの新興メーカー、Way
【悲報】Googleエンジニア「日本人は海外の発明を無視し、メイドインジャパンとしてパクりを展開する」 : IT速報
Kerasの開発者であるFrançois Chollet氏の発言が話題に。またも、日本語で日本について苦言を呈しています。 Kerasは機械学習の分野で人気のライブラリ。しかし、日本ではChainerという国産ライブラリの方が人気であり、過去にはこれについてキレたことも。 関連：【悲報】Googleエンジニア、日本人に困惑する ちなみに、2chの機械学習スレでも、Keras厨とChainer厨が日々喧嘩を繰り広げています。先日はRebuildでも言及されていました。 https://rebuild.fm/181/ 今回のFrançois Chollet氏のツイートも、発端はChainerへの怒りと思われますが、その他にも同様の傾向がみられるんだとか。 西洋で新しい物が発明されると、最初日本はそれを無視する。数ヶ月後、made in japanのクローンの出現や、既存の日本製品が西洋の発明を
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
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