カテゴリー別アーカイブ: 新聞要約

2020年の東京五輪、パラリンピックを環境に配慮したイベントにするため、大会組織委員会は東京都などと組み、大会期間中の二酸化炭素(CO2)の排出量を8万トン削減する目標を定めた。「資源を一切無駄にしない」をスローガンに、大会向けに調達した物品は99%再利用することを目指す。 五輪を開く20年には地球温暖化防止の国際的な枠組みを定めた「パリ協定」がスタートすることもあり、五輪を脱炭素社会のモデルケースに位置付けた。 (2018/6/13 日本経済新聞)

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

サンリオが組織的にキャラクターのマーケティングに取り組み始めた。新設されたマーケティング本部では木村真琴氏をスカウトし、サンリオのキャラクターが入った商品を消費者がどんな気持ちの時に買うのかを議論している。木村氏はキャラクターが価値を高めそうな商品を見出し、サンリオから企業に採用を提案するような構想を練っている。２０１９年３月期の業績は苦戦を予想しており、「キャラクター力」の底上げが急務になっている。 日本経済新聞　６月１３日　１３面

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

民泊仲介世界最大手の米エアビーアンドビーは７日、許認可のない民泊施設の１５日以降の予約を順次取り消すと予約者や家主に通知した。エアビーによる突然のキャンセルは、観光庁が新法での届け出予定などがない施設の予約取り消しなどを仲介各社に求める通知を１日に出したのがきっかけだ。クリストファー・へレイン公共政策責任者は「既存の予約は有効との許可をもらえると考えていた。」としたが観光庁からの理解は得られず、企業と政府の溝が深まっている。 日本経済新聞　６月１３日　１７面

化学メーカー大手の宇部興産は7日、汎用樹脂などの品質不正問題で調査報告書を公表した。この不正は24製品で発覚しており、113社に納入、またその合計売上高は160億円となる。不正は1970年代から始まっていたとされ、担当者が交代しても引き継がれていた。グループ全体でが関わった人数は数十人にのぼり、順次処分が決まっている。山本社長は再発防止策として、品質検査をめぐる教育体制の拡充を考える。 6月8日 13面 日本経済新聞

6月9日から東京ビッグサイトにて「東京おもちゃショー2018」が一般公開された。今年の目玉はユーチューブやSNSなどへの投稿を意識した、開封作業自体なども楽しめるおもちゃだ。そのような商品は「サプライズトイ」と呼ばれ、タカラトミーなどの企業からもいくつか発表されており、おもちゃ業界から注目されている。また、SNS映えを狙ったジクソーパズルやぬいぐるみなども開発されており、SNS映えを狙ったおもちゃ市場は広がりを見せている。 6月9日 日本経済新聞 10面

米フェイスブックは7日、利用者のプライバシーを巡る不祥事があった事を発表した。ソフトウェアの不具合により1400万人の投稿の共有範囲が誤って変更されていた。ユーザーの友達や家族など親しい間柄でしか見られないはずの投稿が全世界の人が見る事が出来る状態になっていた。先月の18日~25日の投稿が不具合の影響を受けた可能性があり、現在は修正されている。フェイスブックは4月にも個人情報を巡る不祥事が発生しており、ユーザーのフェイスブックに対する不安は募る一方だ。   (2018/06/09 日本経済新聞 11面)

米アップルは今秋発売の新型iPhoneの生産台数を前年比の2割程減らす方向でサプライヤー企業に発注し始めた事が分かった。アップルは昨年発売されたiPhoneⅩの販売不振を受けて新モデルの販売台数を保守的に見積もっているもようだ。昨年は１億台分の部品を発注していたが今年は2割減らした8千万台分になる。ちなみにアップルは生産減少の件についてノーコメントとしており、明らかにしたのは複数の業界関係者だ。スマホ技術は進化が停滞しつつある状況にあり、世界のスマホ業界をけん引し続けたアップルですら今後の市場を見通す事が出来ないようだ。 (2018/06/09 日本経済新聞 10面)

２・２　新装学習の登場 ＜パターン認識と第三次AIブーム＞ 　第五世代コンピュータ開発プロジェクトの失敗もあって低迷していた人工知能研究に、2010年半ばからふたたび注目が集まり、第三次AIブームが到来したといわれている。ビッグデータ処理が人力の限界を超え、必要性と期待が高まったことや、またビッグデータと人工知能との間にある工学的に見て本質的な関連性から、両者は今後、一体不可分の技術になっていくだろうと考えられる。 　第三次人工知能ブームのキーワードは「統計（ならびに学習）」である。つまり、データを統計的に処理することによって、パターンを認識してしまおうというわけだ。これは厳密な論理処理をおこなう機械であるコンピュータにとって苦手であった、曖昧な対象を大雑把に識別し分類する作業（パターン分析）をやらせるための工夫である。機械翻訳を例とすると、用例をたくさん集め、統計処理して使用頻度や共起関係を比べることで、適切な訳語を選べるのではないかという考え方だ。 　この新たな人工知能のアプローチは、前章で述べたビッグデータ分析と酷似している。両者ともデータの統計的な相関関係の分析をベースとし、統計処理に基づく分類によって認識するわけである。だが、こういうアプローチの元では、厳密な論理処理からの逸脱が巧みに隠されてしまう。第二次人工知能ブームでは、厳密な論理と曖昧な知識の矛盾によって挫折したのであった。だから、もう厳密論理の徹底は諦め、「だいたい合っていればいいだろう？」と居座ったことが、第三次AIブームへの道を開いたのである。ここでもビッグデータの三特徴「全件処理」「質より量」「因果から相関へ」を思い返すとビッグデータと人工知能の密接な関係がわかるだろう。 　しかしながら、統計や確率の理論に基づく推定の有効性は、やはり完璧とは言い切れない。理論そのものは無論正確かつ厳密であっても、それを現実の場面で応用すると、結果的に曖昧で不確かな結果を導いてしまう。確率論を現実問題に適用するための方法で、「ベイズ分析」というものがある。これは一般にデータを収集しながら問題となる事象が起きる確率を推定していこうという実践的な方法だ。ここでいう人工知能もやはり、人間がやっているパターン認識をデータの統計処理で置き換えたもの、と言ってよいのである。