最新記事一覧
KDDIはイケイケの人たちが作った――KDDIの高橋誠会長は、こう振り返る。“スタートアップ精神”で成長してきた同社から、企業の成長戦略を考える。
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リーディングマークが旧帝大・早慶生を対象に就職人気企業ランキングを調査。三菱商事が前年に続き首位となり、総合商社の人気が続く一方、コンサルティング企業は順位を下げる傾向がみられた。
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運動部と非運動部の生徒の体力テストを例に、母平均に差があるかどうかをベイズ統計により検定します。古典的なt検定のp値に代わるものとしてベイズ因子を利用します。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第6回です。
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高島屋の村田善郎社長は24日までに産経新聞のインタビューに応じた。創業200周年を迎える2032年2月期に事業利益を750億〜800億円（26年2月期は596億円）へ引き上げる目標に向け、次世代型SC（ショッピングセンター）、金融事業、ベトナム事業の3分野に重点投資すると表明した。ベトナムに小型店出店の意欲を見せ、村田氏は「アバンギャルド（前衛的）な百貨店」として挑戦を続けるとも述べた。主な一問一答は次の通り。（柳原一哉）
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AIは経営者の仕事をどこまで代替できるのか。競争戦略論を専門とする一橋大学の楠木建特任教授と、AIを経営管理に活用する味の素が、AI時代に人が担うべき役割を語った。
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日本最大級の製造業総合展示会「第38回 ものづくりワールド 東京」において、ヤマハ発動機による講演「現場サイエンティストによる業務プロセス革新〜過去の後始末から未来創造へ時間シフト〜」が行われた。講演の模様をダイジェストで紹介する。
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副業エンジニアの受け入れに関心はあるものの、一歩を踏み出せていない企業は少なくありません。新しい副業時代において、企業が人材難に陥らないための考え方や、人材戦略の再設計について考察します。
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プログラミングなしでベイズ統計はできる? 無料ツール「JASP」を使えば、マウス操作だけでベイズ推定やベイズ検定が行えます。これまでPythonで書いてきた二項検定やt検定を、JASPで手軽に試す方法を紹介。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第5回）です。
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小売現場でのセルフレジの普及に大きな障害となっているのが「セルフレジ万引き」の急増。それは小売企業だけの問題ではなく、消費者にも負担が及ぶ理不尽な構造を引き起こしている。この解決こそAIの出番だ。
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SpaceXが「AI企業」へと変貌している。激変するAI市場はどこへ向かうのか。OpenAIやAnthropicに投資するシリコンバレーの投資家が見解を示した。
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イーロン・マスク氏率いるSpaceXが上場した。ある投資家は「信じてよかった」と安堵をもらす。なぜSpaceXに巨額を投じたのか。投資家アニス・ウッザマン氏を取材した。
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「不良品で幾ら損する？」をベイズ統計で見積もってみましょう。製品のサイズを測ったデータから、平均やばらつきを推定し、さらに「これから作る製品が規格外になる確率」までをPythonを使って予測します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第4回です。
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DX推進の機運が高まる中「内製化」を掲げる企業は増え続けています。多くの企業は、IT人材の確保を急ぎがちですが、内製化と採用を成功させるための本質はどこにあるのでしょうか。
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ある喫茶店のシュークリームの重さを例に、ベイズ統計で「平均」や「ばらつき」をどう推定するのか、さらに基準値と違いがあるかどうかをどう確かめるのかを解説します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第3回です。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾はベイズ統計編。今回は、二項分布の確率についてベイズ的な手法で母数の推定や検定を行います。
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生成AIの進化を背景に「SaaS is Dead」論が、SNSや投資家向けの論考を中心に広がっています。一方、SaaS業界の採用市場は縮小することなく、むしろ強化する企業も目立ちます。しかし、求める人材の条件が大きく変化しました。AIによるSaaS開発が容易になった今、企業が求めるIT人材の条件とは何なのでしょうか。
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ボストンで開催されたIBMの顧客イベント「Think Boston 2026」。会場の熱気とは裏腹に、同社はかつてない逆風にさらされていた。米Anthropic「Claude Mythos」は、メインフレームの脆弱性を容易に特定し、IBMの牙城を揺るがしかねないとの見方が広がったからだ。「SaaSの死」という言葉が飛び交い、IBMの株価は30％近く急落した。この「Anthropicショック」に対し、IBMはどう立ち向かうのか。レガシーをAI時代の資産へと変える「4つの武器」と、反撃に向けた逆転のシナリオを現地から詳報する。
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バーガーキングの強さは、社長自身の挫折を組織の「共感」へと変えたマネジメントにある。99％が転職者の本部、3分の1が外国籍人材の現場。多様な組織が46カ月連続増収を遂げたのは、日本語学習支援を「感謝の連鎖」と捉えるような、目先の流出を恐れない長期投資の視点があったからだ。「違い」を排除せず、むしろその「背景」を尊重することが、人手不足時代の生存戦略になる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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東京大学、一橋大学、ソウル国立大学、国立台湾大学に所属する研究者らが2023年にHealth Economicsで発表した論文「Is Asian flushing syndrome a disadvantage in the labor market?」（プレスリリース）は、アルコール耐性の有無が収入や労働時間といった労働市場における成果に影響を与えるかを調査した研究報告だ。
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バーガーキングの急成長の裏にあるのは、徹底した標準化を図る競合とは対照的な、個を尊重する精神だ。チェーンストア理論に逆行する「脱軍隊的」な組織運営が、なぜ外食産業でこれほどの成功を収めるのか。野村一裕社長に、服装の自由や「60％の走法」、家族まで感動させる報奨制度など、独自の躍進術を聞いた。
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「民泊トラブル」の本質は、「オーナー不在」が招く構造的欠陥の賜物だ。行政は一刻も早く本来の趣旨に立ち返って、地域に対する社会的責任を果たそうとしないオーナーと、それを助長する事業者の排除に取り組んでもらいたい。
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リーディングマークは、2027年卒予定の旧帝大早慶層の学生を対象に調査を実施した。最も人気だった企業・業界はどこだったのだろうか？
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世界最大のモバイル技術見本市「MWC 2026」が開催された。中国Huaweiが最大面積を誇る中、NTTの島田社長や楽天の三木谷会長兼社長が基調講演に登壇。IOWNの第2フェーズなど、日本発の次世代インフラ戦略が注目を集めた。家電やEVで苦戦が続く日本企業にとって、通信は残された数少ない戦略的強みだ。世界市場の奪還を狙う日本勢の現在地を、MM総研の関口和一理事長が現地からレポートする
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多くの企業がIT人材の確保に苦戦しています。副業人材やフリーランス人材の活用を検討する企業が増加する一方で、現場ではマイナスな声も少なくありません。今回はフリーランス人材活用において企業が直面する「4つの壁」について整理し、その解決策を考察します。
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マクドナルドが圧倒的シェアを握っているハンバーガー市場。後発のバーガーキングはいかにして独自のポジションを築いてきたのか。運営会社ビーケージャパンホールディングスの野村一裕社長に聞いた。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第14回。これまで、13回にわたって、主に2群の差や分散などについて検定の考え方やその手順を見てきました。今回は、3群以上の場合にも対応するために、分散分析の考え方や手順を解説します。
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バーガーキングの外食業界における存在感は年々増しており、マクドナルドやモスバーガーに続く主要チェーンとしての地位を確立しつつある。なぜここまで成長できたのか。その舞台裏を、運営会社社長に聞いた。
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米Goldman Sachs（ゴールドマン・サックス）によるバーガーキング日本事業の買収は、外食業界で大きな話題となった。世界有数の金融機関が巨額の資金を投じてでも手に入れたかった企業に今、何が起きているのか。バーガーキング運営会社の社長に、この買収劇の背景と今後の展望を聞いた。
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2025年のITエンジニア採用市場を振り返ると、人材不足は依然として解消されておらず、多くの企業が採用目標を達成できない状況が続いています。これからのIT人材の採用において重要なことは、企業が候補者に対し、自社の考え方や期待する役割をどこまで具体的に示せているかです。今回は、企業の採用現場が意識すべき考え方について紹介します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第13回。前回、前々回と、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、順位を基にした相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第12回。前回から、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、分布のばらつきに違いがあるかどうかを検定する方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第11回。今回からノンパラメトリック検定に取り組みます。まず、中央値の差を検定する方法について解説します。
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トヨタ自動車がクルマづくりにどのような変革をもたらしてきたかを創業期からたどる本連載。第10回は、豊田佐吉に大きな影響を与えた武藤山治について解説した後、豊田自動紡織工場や豊田紡織、中国の豊田紡織廠などを通して、人生の晩年に近づいた佐吉と、豊田紡織に就職し本格的に活動を始めた豊田喜一郎の活動を見ていく。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第10回。今回は、重回帰分析における回帰式の係数の有効性を検定する方法について解説します。
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リーディングマークが難関大学に通う2027年卒の就活生を対象に調査を実施した。最も人気の企業はどこだったのだろうか？
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第9回。今回は、重回帰分析における回帰式の当てはまりの良さを検定する方法について解説します。
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技術力と人材育成で企業の「自走」を支援する豆蔵。生成AIからフィジカルAIまで領域を広げ、高度な内製化支援を実施する同社とAWSのパートナーシップの在り方に迫る。
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ここ数年で「AIリストラ」というワードが話題になるなど、生成AIにより採用抑制に踏み切る動きが相次ぎました。生成AIの普及によって変化した採用動向を整理しつつ、「AIを契機に採用を加速させる企業の特徴」「AI時代にIT人材へ求められるスキルの変化」を解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第8回。今回は、相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第7回。今回は、2つのカテゴリが独立であるか（＝関連がないか／あるか）を調べる方法について解説します。
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かつてリモートワークを推進していた企業の多くが、次々と「原則出社」へと舵を切り始めています。出社回帰は単なる働き方の見直しにとどまらず、経営戦略の転換や事業の変化、組織の再編など、企業全体に影響を及ぼします。レバテックの最新調査データをもとに、「なぜ今、出社回帰が起きているのか」「企業はこの変化とどう向き合うべきか」を読み解きます。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第6回（番外編）。今回は、G*Powerという便利なツールを使い、検定に当たって必要となるサンプルサイズを簡単に求める方法を紹介します。
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NTTが提唱する「IOWN構想」では2030年をメドに伝送容量を現在の125倍、遅延を200分の1、電力消費を100分の1に抑える計画だ。飛躍期を迎えたIOWNの歩みと、米南部ダラスで開かれた推進組織のメンバー会議の現地取材から今後の課題を展望する。
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トヨタ自動車がクルマづくりにどのような変革をもたらしてきたかを創業期からたどる本連載。第9回は、豊田佐吉が「発明家」から「技術経営者」に進化した1909年（明治42年）〜1914年（大正3年）における日本の政治経済の状況や世界のクルマの発展を見ていく。佐吉の長男でありトヨタ自動車工業を立ち上げた豊田喜一郎も登場する。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第5回。今回は、正規分布する2つの母集団の分散が等しいかどうかを調べる方法について解説します。
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多くの製造業がDXで十分な成果が得られていない中、あらためてDXの「X」の重要性に注目が集まっている。本連載では、「製造業X」として注目を集めている先進企業の実像に迫るとともに、必要なものについて構造的に解き明かしていく。第1回は墨田区の浜野製作所を取り上げる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第4回。今回は、正規分布する母集団の分散がある値よりも大きいかどうかを検定する方法について解説します。
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年々深刻化するIT人材不足ですが、近年はAIの台頭やDX需要の高まりにより、上流工程で意思決定を担える人材の不足が一層顕著になってきました。なかでも特に深刻なのが、プロジェクトマネジャーやプロダクトマネジャーといった中間マネジメント層です。
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2019年に発売したベースブレッドが大きな転機となり、パンという日常食に入り込むことによって顧客層を急拡大してきた、ベースフード社。齋藤竜太CMOにファン作りの極意を聞いた。
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