作成者別アーカイブ: 廉 晶惠

キャッシュレス対応が進むタクシー

日本交通グループ会社のジャパンタクシーはキャッシュレス決済機付タブレット端末を全国で販売する。鉄道などに比べ、タクシーは電子マネー支払いの対応が遅れていたが、端末を従来比3〜5分の1の価格で販売し訪日外国人らが支払いやすい環境を整備する。地方のタクシー会社ではまだまだ対応していないところも多いが、これを機に全国で一気にキャッシュレス端末を普及させる狙いだ。日本のキャッシュレス決済は世界に比べ出遅れているといわれており、訪日客が自国と同じような支払いができるようにすることが求められている。 日本経済新聞 6月19日(火)  12面

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消費者物価指数の上昇を抑えるネット通販

日銀は18日、インターネット通販の拡大が消費者物価指数(CPI)の上昇を抑えているとの分析を公表した。CPIは実店舗の価格が調査対象でネット販売の価格は反映されていないが、実際、消費者物価の伸びはネット経由の支出が増えている品目ほど鈍っており、逆に支出額の伸びが鈍化している食料品の物価は上昇基調にある。物価が上がりにくい状況は欧州など他の先進国にも共通しており、ネット通販に加え、賃金が上がりにくい労働市場や新興国を含むグローバル経済の進展などが影響している可能性がある。 日本経済新聞 6月19日(火)  2面    

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首都圏のスポンジ化

国土交通省が発表した2018年度版の首都圏白書で長期不在の空き家が首都圏に74万戸あることがわかった。空き家でポツポツと穴が開いて都市機能を維持できなくなる「スポンジ化」は都心の30kmより外側で顕著だ。人口が減る地方だけでなく首都圏でも空き家が増える背景には市街地の拡散があるという。消費者の新築志向もあり中古物件を放置して新たな開発が進み続け、供給過剰が続いたことが空き家の増加につながっている。神奈川県や埼玉県の一部の市では対策に動いており、白書は自治体に先行事例を参考にするように求めた。 日本経済新聞 6月12日(火)  37面

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デフレ脱却へのカギ

日経商品指数42種の上昇率が再び拡大している。輸出や建設内需の拡大で自動車部分向けの石油化学製品や鉄鋼製品の上昇も続いており、本格的なデフレ脱却に向けて前進している。ただ、本格的なデフレ脱却には越えなければならない高いハードルがある。企業物価の上昇に比べて全国消費者物価指数の上昇ペースが明らかに緩慢であることだ。理由に、消費者のデフレマインドが払拭できていないことが挙げられる。本格的なデフレ脱却のカギは「訪日外国人だけに頼らない国内消費者による個人消費の拡大だ」との声は多い。 日本経済新聞 6月12日(火)  23面

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NHKと民放の共通基盤

政府の規制改革推進会議は4日、規制改革の答申を取りまとめ、安倍首相へ提出した。答申は技術改新で通信・放送の融合が進むことに備え、テレビ局の番組インターネット配信に関連してNHKと民放の共通基盤を作ることなどを提言した。NHK民放キー局では現在、有料の動画配信を個別に展開しているが、同時配信で基盤の共通化が図られれば、民放側の負担が抑制される。またそれだけでなく、事業者の新規参入も促進され、視聴者にとっては多様な番組を楽しめるなど利便性が高まることが期待されている。 産経新聞 2018年6月5日 2面

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増える高齢者の医療費負担

政府は経済財運営の基本方針をまとめた。高齢化で増える医療費を賄うため、医療機関の外来受診に定額負担の導入を検討すると明記した。世代間の公平性に配慮し、自己負担が3割になっている高齢者の対象拡大も盛り込む。また、介護分野では保険サービスを使う際に作成する介護計画の有料化や、要介護度が低い人への生活援助サービスの給付見直しを盛り込んだ。しかし、高齢者らの反発に配慮して外来受診の定額負担などは20年度降になるとの見方が強まっている。   日本経済新聞 2018年6月5日 5面  

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外国人就労把握を進める政府

在留外国人は自らの就労状況を国に知らせる必要があり、雇用主の企業も雇用状況を国に知らせる必要がある。しかし、これが正確に行われていないこともあり、国は外国人の就労実態を把握しきれていない。政府は対策としてマイナンバーの活用に乗り出す。納税や所得の情報を一元的に集め、複数の職場を掛け持ちして労働時間の上限を超えて働くといった不法就労の防止につなげる。政府は人手不足の解消に向け、外国人労働者をさらに活用していく方針であり、受け入れ拡大に向けた環境の整備を急ぐ。 日本経済新聞 2018年5月29日 5面

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特色のある学校づくりを目指す埼玉県立高校

埼玉県教育委員会が2029年度をめどに全日制の県立高校を1割弱減らす方針を打ち出した。少子化で生徒数の減少が予想されるため、適正な規模を維持できる学校数に再編する。学校数を減らす一方、全校で「学校の活性化・特色化方針」を策定しホームページで学校の魅力を簡単に知ってもらえるようにしたり、16年度には各校が独自の施設・設備の整備プランを策定したりするなど、地域や社会のニーズに対応する特色のある学校づくりにも取り組む。 日本経済新聞 2018年5月29日 31面

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ビッグデータと人工知能 p32〜47 要約

-全件処理は万能か- 3Vつまり、量の大きさ(Volume)、多様なこと(Variety)、生成速度のはやさ(Velocity)がビッグデータの特徴である。だが、そういう扱いづらいデータを一体どのように処理、分析するのか?いま注目されているビッグデータ分析処理は、従来のやり方とは異なる特徴がある。主な特徴としては次の三点があげられる。 一つ目の特徴は、「全件処理」である。従来はたくさんのデータから限られた少数のサンプルを抜き取りそれらを分析してデータ全体の傾向を推し量るという方法が取られてきた。ところが、ビッグデータはこういったアプローチに反旗をひるがえす。サンプルではなくともかく全件のデータを調べようというのだ。 ここで第二の特徴である「質より量」があらわれる。例えば、世論の動向を調べるときに従来ならアンケート項目を用意し無作為抽出した人に対して尋ねるといった方法が取られたが、ビッグデータでは大量のツイッター発言を丸ごと分析し、集団的なおよその特性を探りだそうとするのである。ここでは、データの質が多少悪くても大量処理によって正確性が増すという強い信念がある。とはいえ、データの質が悪くてもともかく量をこなせば正確な分析ができるというのは少々乱暴すぎる。だからビッグデータの全件処理と言っても厳密にはただサンプル数が増加しただけではないかという冷めた議論があらわれる。 第三の特徴は「因果から相関」である。ビッグデータの分析の魅力は常識を超えた相関関係を発見することで有効な行動をとれるということである。例えば、「咳止め」や「解熱剤」と言ったキーワードによるウェブ検索頻度を調べるとどんな地域でインフルエンザが流行っているのか特定できる。グーグル社では実際にこのデータの相関関係分析しインフルエンザの流行を分析した。しかし、相関関係だけわかればよく、結果がわかれば理由はいらないというキャッチフレーズには違和感を覚える。 -インダクションとアブダクション- 演繹(デダクション)と帰納(インダクション)の他に、「仮説推量(アブダクション)がある。仮説推量は一般ルールと個別事実とから個別条件を導くものである。「人間は死ぬ」「ソクラテスは死ぬ」から「ソクラテスは人間だ」と推量するわけだが、死んだのはソクラテスという名前の犬であるのかもしれないため、仮説推量は必ずしも成り立つとは言えない。このように自然現象にせよ社会現象にせよ我々の周囲で起こる物事を推測して対処しても外れることは少なくない。だがそういう中で諸条件を検討考慮し、なんとか適切な対処をするために人間が作り上げてきたのが因果関係モデルであるのではないか。ただし、3Vの特徴を持つビッグデータにおいてはのんびり時間をかけて因果関係を検討している余裕はない。近頃話題を集めている「人工知能」を用いれば、ビッグデータに関する諸問題は解決されるのだろうか?

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安価になった国産サーモン

国産養殖サーモンの出荷が本格化してきた。日本のサーモンの消費のうち、9割以上をチリや北欧からの輸入品が占める。しかし円安や世界的な需要の高まりで相場は高騰し、ノルウェー産の現地通貨ベースの価格は去年5年で2倍に跳ね上がっている。一方で水温など生育に適した海洋環境が続き、輸送費が輸入品より少なく済む一部の国産サーモンは輸入品の価格を下回るケースも出ており、国内産地では旺盛な需要に応えようと生産意欲が高まっている。 日本経済新聞 5月22日 20面

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