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[ITmedia News] 同人作家にイラスト発注できる「Skeb」公開　海外からの依頼も自動翻訳、未払い回避も : 同人作家など登録クリエイターに有償でイラスト制作を発注できるサービス「Skeb」が公開。海外からの依頼はクリエイターの使用言語に自動翻訳。製作開始時点で運営側が報酬を預かることで、未払いを回避する仕組みも備えた。

［金融市場ウィークリー］2018年11月30日号(PDF/745KB) :

はじめての不動産投資入門（2）～不動産の価格を求める手法について～ : 前回の『 はじめての不動産投資入門（1） 』では、個人投資家が不動産投資をする際に大切にしたい心得として『不動産投資の心得5か条』を、まとめました 1 。今回は、「1. 物件の売却価格を考えよう」を説明する前段階として、不動産価格を計算する手法について整理したいと思います。不動産の価格を求める手法には「原価法」、「取引事例比較法」、「収益還元法」の３つ 2 があります。また、収益還元法は、「直接還元法」と「DCF法 3 」に分けられます。 それぞれの計算手法には特性があり、計算によって得られた不動産価格 4 は説得力が異なりますので、価格を求めたい不動産の種類や用途などによって使い分ける必要があります。それぞれの手法の特徴を表にまとめると以下のとおりです。まず、（1）「原価法」は、費用性を強く反映します。費用性とは、その不動産を取得するためにかかる費用はいくらなのか、という視点です。土地の取得費、建物の骨組みの費用、内装費、施工に必要な労務費などを積み上げて合計し、そこから経年劣化や、旧式設備による競争力の低下などを減価する方法により求めます。得られた価格は費用を積み上げたものなので「積算価格」といいます。建物を新築する場合や、自分で利用する建物の価格を求める場合などに強い説得力を持ちます。 次に、（2）「取引事例比較法」は、市場性を強く反映します。市場性とは、その不動産を今売却したらいくらになるか、という視点です。「価格を求める不動産」と、「類似する不動産が実際に売買された価格」とを比較して価格を求めます。価格を比べて得たものなので「比準価格」といいます。マンション、分譲住宅など同じような不動産がたくさん売買されている場合に強い説得力を持ちます。 そして、（3）「収益還元法」は、収益性を強く反映します。収益性とは、その不動産からどれだけの利益が得られるか、という視点です。「不動産から将来得られる純収益 5 の現在価値の合計」によって求めます。得られた価格は将来の収益に基づいたものなので「収益価格」といいます。収益還元法は（1）「原価法」、（2）「取引事例比較法」と大きく異なる点があります。それは「将来を予測する」ということです。収益還元法のうち、（3-a）「直接還元法」は1年間の純...

分断進む米国社会～中間選挙結果が映し出す米国～ : 数年前に米国の大学に行ったときに、キャンパス内のお手洗いが全て男女共用だったので驚いた。男性用と女性用の他に共用を作ったものの、共用を利用しなくてはならない人に対する差別だという批判の声が出て全部共用となったのだそうだ。寮は性別の区別なく学生が居住しており、シャワールームも共用だ。大学は大規模な寮だけではなく10人程度が住む一戸建ての家も多数保有していて、気心の知れた仲間の学生が同じ男女同居の家を希望して住んでいることが多いという。 11月初めに行われた米国の中間選挙では、与党共和党が上院で多数となったものの、下院では野党民主党が多数となった。これまで上下両院で多数だった共和党のトランプ大統領は、今後は政策運営がより難しくなると見られる。しかし、マスメディアを通じて日本から米国の動きを見ている我々には、差別的発言を繰り返すトランプ大統領が、依然として多くの人から支持され続けていることには不思議な感じも受ける。 「政治的正しさ」（political correctness）という言葉を初めて聞いたのがいつのことだったか思い出せないが、米国では人前で本音を言ってはいけないことが山のようにある。日本は建前主義で、米国では本音で話をするというのは誤解で、文化や風俗習慣、思想などが異なる多様な人々が折り合っていくには、他人に対する配慮が不可欠だ。摩擦を避けて価値観を共有する人だけで集まるようになるということも起こる。「破綻するアメリカ」（会田弘継著）は、米国で起きているポピュリズムの興隆は文化的反動だという見方を紹介している（注1）。高学歴エリートが進歩的価値観に基づいて伝統的価値観を否定することに対する反発が大きくなっており、ジャーナリズムから厳しい批判を浴びていても言いたいことを堂々と述べる大統領に多くの人が共感を覚えている。   （注1）「破綻するアメリカ」会田弘継、（岩波書店2017年） 2016年の選挙でトランプ大統領を誕生させた大きな要因は、伝統的に民主党支持だった白人労働者が共和党のトランプ氏を支持したことにある。J. D. ヴァンスの「ヒルビリー・エレジー」は、ヒルビリー（田舎者）、レッドネック（首筋が赤く日焼けした労働者）、ホワイト・トラッシュ（白いゴミ）などと呼ばれる白人労...

圧縮進む退職給付に係る負債 : 確定給付型の企業年金や退職一時金制度を導入する企業は、退職給付に関する積立状況を母体企業の財務諸表に反映する必要がある。連結財務諸表においては、退職給付債務と年金資産の差額を「退職給付に係る負債」として、連結貸借対照表に計上することが求められている。 退職給付債務は従業員に対する負債で、将来支払いが見込まれる退職給付額のうち、期末までの労働の対価として発生が認められる額の現在価値として計算される。現在価値に割引く際に適用される割引率は、国債、政府機関債及び優良社債などの安全性の高い債券の決算期末における利回りを基礎として決定することとされ、10年国債や20年国債の利回りを基準に割引率を決める企業が多い。 このため、日銀によるマイナス金利政策の導入により10年国債利回りがマイナスとなった2016年には、退職給付債務や退職給付に係る負債の増大が企業財務を圧迫することが懸念された。以下では、確定給付企業年金を導入する企業を対象として、退職給付が企業財務に与える影響を振り返る。図１は、過去５年度における退職給付債務、年金資産、退職給付に係る負債の推移である。年度間の比較可能性を高めるため、2013年４月から2018年３月までの５年間、日本の会計基準に従って連結財務諸表を公表し、退職給付債務・年金資産が計上され、厚生年金基金がない、上場企業938社の合計値をグラフ化している。 退職給付債務は、2015年度にかけて大幅に増大した。日銀による異次元金融緩和政策、特に2016年１月に決定されたマイナス金利政策を受け、割引率の基礎となる10年国債利回りがマイナスゾーンへと急激に低下したことが影響した。しかし、10年国債利回りを０％近辺にコントロールする政策転換により、10年国債利回りのマイナスが解消された2016年度以降は、退職給付債務の増大に歯止めが掛かっている。 他方、年金資産は、世界的な金利低下や株高、円安を背景に、2014年度に前年度比で大きく増大した。2015年度には、中国ショックなど市場環境の不安定化を受け減少したが、その後は、市場環境の好転により、年金資産は増大基調となっている。 この結果、退職給付債務と年金資産の差額である退職給付に係る負債は、2015年度を境に減少している。純資産に対する退職給付に係る負債の比率も、...

老健施設の約半数、13年度に比べ収支「悪化」-日慢協調査、「在宅強化型」では稼働率が低下 : 　介護老人保健施設の半数近くが2013年度と比べて収支が悪化していることが、日本慢性期医療協会（日慢協）の調査で明らかになった。介護報酬の単位が高い「超強化型」と「在宅強化型」の老健でベッドの稼働率の低...

インフルエンザ感染拡大、入院患者が前週比3倍に-厚生労働省が発生状況を公表 : 　厚生労働省は30日、インフルエンザの発生状況を公表した。19日から25日までの週の全国の患者報告数（定点医療機関約5000カ所）は、前週比約37％増の定点医療機関当たり0.52人で、4週連続で増加した...

[ITmedia ビジネスオンライン] サークルK・サンクスの“文化遺産”はどう保存する？　ファミマに聞いた : 11月30日に国内全てのサークルK・サンクスが営業を終了し、公式Webサイトや公式SNSアカウントも12月1日から停止する。サークルK・サンクスの貴重なデータや資料はどのように保管していくのだろうか。

中国の社会スコアAIがバス広告の女性を｢信号無視｣判定 | ギズモード・ジャパン : 中国の社会スコアAIがバス広告の女性を｢信号無視｣判定 | ギズモード・ジャパン 中国の社会スコアAIがバス広告の女性を｢信号無視｣判定2018.11.30 11:00 Melanie Ehrenkranz - Gizmodo US ［原文］ （ 岡本玄介 ） Image: Getty システムのダメっぷり露呈と、エアコン会社の宣伝が同時に行なわれることに。 2020年末までに2,220万人の市民の行動を監視し、データを採取したのち社会的なランク付けをす...

セブン-イレブンとNEC、初の「省人型店舗」を12月に開店 : セブン-イレブン・ジャパンとNECが、セブン-イレブンとして初めての「省人型店舗」を開店することが2018年11月30日に分かった。NECの顔認証技術を使って利用者を特定し、決済できる。

[ITmedia エグゼクティブ] DNP、情報銀行に本格参入　中部電、JTBと協業　実証事業展開へ : 報銀行を巡っては、個人データの安心・安全な管理、流通方法、データ提供を受けた企業がどのようなサービスができるかなどが課題となっている。

[ITmedia News] 「ヤフオク!」偽物対策にスパコン「kukai」のディープラーニング活用、検知精度3.1倍に : 「ヤフオク!」の偽物出品対策に11月から、スーパーコンピュータ「kukai」を活用したディープラーニングを導入。従来と比べ、偽物出品の検知精度が約3.1倍に向上すると見込んでいるという。

[ITmedia ビジネスオンライン] 「今後、東京には住みたくない」9.5％、理由は？ : 今後も東京に住みたいですか？　東京在住の人に聞いたところ、「住みたい」と答えたのは78.4％に対し、「住みたくない」は9.5％であることが、東京都の調査で分かった。

「Amazonからこんなメールきて感心してる」　Amazonから届いた注意メールに「これはいい取り組み」「やるじゃないか」と称賛 - ねとらぼ : 「Amazonからこんなメールきて感心してる」　Amazonから届いた注意メールに「これはいい取り組み」「やるじゃないか」と称賛 - ねとらぼ Amazonから送られてきた注意喚起メールに「恐れ入った」「素晴らしい」と注目が集まっています。 annie（@annie_with_baby）さんが受け取ったのは「乳児のボツリヌス症にご注意ください」という内容のメール。どうやらこれはハチミツと乳幼児向け製品を購入したユーザーに送られているようで、annieさんも「確かにAmazon...

krisp - チャット時の周辺ノイズを除去 : リモートワークであったり、アウトソースなどが行われることが増えており、遠隔地とビデオチャットする機会も増えているのではないでしょうか。そんな時、常に静かな会議室同士でできるとは限りません。カフェであったり、自宅などで多少の騒音が発生する場合もあるでしょう。 そんな時に使ってみたいのがkrispです。周囲のノイズを取り除いてくれるソフトウェアです。 krispの使い方 krispは常駐するソフトウェアで、マイクとスピーカー双方のノイズをキャンセルすることができます。

東京ガス、SAP BusinessObjectsの保守をリミニストリートに切り替え | IT Leaders : 東京ガスは、独SAPのBI（ビジネスインテリジェンス）ソフト「SAP BusinessObjects」の保守サポートを、ベンダーのサポートから日本リミニストリート（米本社は米Rimini Street）が提供する第三者保守サービスに切り替えた。日本リミニストリートが2018年11月30日に発表した。

無料のマテリアルデザインフレームワーク10選 | UX MILK : 無料のマテリアルデザインフレームワーク10選 | UX MILK ライターであり、Sufism:A Brief Historyの著者。メインの分野はオープンソース、モバイル開発、WebCMS、ベクターアートなど。電子ジャーナルのBrave New Worldのチーフ＆エディター。FacebookやWebサイトもチェックしてみましょう。 この記事はSpeckyboy Design Magazineからの翻訳転載です。配信元または著者の許可を...

すぐに始められる: エンタープライズ レベルの仮想アシスタントの構築 : 執筆者: Lili Cheng (Corporate Vice President, Artificial Intelligence and Research Group) このポストは、2018 年 11 月 14 日に投稿された Get started in minutes: Build your own enterprise grade virtual assistant の翻訳です。 運転中の車中で最寄りのガソリン スタンドを探したり、工場で製造ラインを停止する場合には、会話のほうが操作しやすかったり、生産性が高かったりすることが考えられます。世界は今、人がコンピューターを学び、慣れる必要があった時代から、コンピューターが人を理解し、人と自然に会話する手段を学ぶ時代へと進化しています。 Azure Bot Service は、Web サイト、アプリ、Cortana、Microsoft Teams、Skype、Slack、Facebook Messenger などの利用者と自然に対話するインテリジェントなボットを開発、接続、デプロイ、管理できるサービスです。36 万人を超える Azure Bot Service 開発者の皆様のために、マイクロソフトはさらなる生産性向上につながるツールやフレームワークの強化に取り組んでいます。今回、仮想アシスタント用のオープンソースのボット ソリューション アクセラレータのプレビューをリリースしました。このソリューション アクセラレータにより、開発者はすばやく作業を開始して、ブランディングされた仮想アシスタントを簡単に作成できるようになります。また、ボット開発の生産性を向上する Bot Framework SDK (ソフトウェア開発キット) およびツールのバージョン 4.1 の一般提供も開始しました。さらに、マイクロソフトは会話型 AI およびボット開発で有名なソフトウェア製品デザイン スタジオ XOXCO の買収契約を締結しました。 ブランドの仮想アシスタントを作成する 会話型アシスタントを自社ブランド用にカスタマイズし、顧客に合わせてパーソナライズして、幅広い会話型アプリケーションやデバイスで提供したいというお客様やパートナー様のニーズ...

【JavaScript】スプレッド構文とmap : スプレッド構文 スプレッド構文 sample.js let sample = [...Array(12)] 空の配列が12こ作られる Object.keys() Object.keys() 値が入ります。 Array.prototype.map() Array.prototype.map() sampel.js let sample = [...Array(12).keys()].map(i => ++i) 各配列を+1して、配列を作り直します。

日本で 128 番目くらいに Ruby で AWS Lambda を試したメモ : 加藤さん, 事件です. ずっと待たれていたはず, もはや諦めかけていたかもしれない AWS Lambda のランタイムに Ruby が追加されたとの一報が我々の元に入りました. https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/announcing-ruby-support-for-aws-lambda/ おお〜. なんちゃって Rubist の私もこれまで作ってきた Ruby スクリプトを Lambda で実行出来るかもしれないという興奮が今も続いております. ということで 早速, 上記の URL に掲載されているサンプルを参考に簡単な Ruby スクリプトを Lambda 上で動かしてみたいと思います. 検証環境 以下のような環境で動作確認を取ります. $ ruby --version ruby 2.5.1p57 (2018-03-29 revision 63029) [x86_64-darwin17] $ python --version Python 3.7.0 $ sam --version SAM CLI, version 0.8.0 $ aws --version aws-cli/1.16.66 Python/3.7.0 Darwin/17.7.0 botocore/1.12.56 初めて sam を使ってみましたが, とても簡単に Lambda ファンクションのデプロイまで出来ました. Serverless framework と比較すると機能不足は否めませんが, AWS 純正なので新サービスへの対応も早かったりするのかなということで, もう少し使い込んでみようと思います. まずは, サンプルイベントを生成する とりあえず, ローカルで Ruby で書いた関数を動かしてみたいので, Lambda をローカルで実行する際に利用するサンプルイベントを生成します. $ sam local generate-event s3 put --bucket=foo --key=bar > event_file.json これを実行すると, 以下のような JSON イベントが生成されます. $ ...

サーバーレスアプリケーションでエラーに対処する (AWS Step Functions + AWS Lambda) : Lambda 関数は、以下のような場合、処理に失敗することがあります。 ・処理されない例外 ・タイムアウトよりも長い時間実行された場合 ・メモリ不足が発生した場合 このような場合、AWS Step Functions を使用して、エラーを適切に処理するサーバーレスワークフローを設計し、実行します。 1.API に模擬コールを行う Lambda 関数を作成する この Lambda 関数では、イベントパラメータで入力として指定されたエラーコードに応じて例外を発生させ、架空の API からの応答をシミュレートします。 Lambdaを開き、「一から作成」で、Lambda 関数を以下のように設定し、「関数の作成」をクリック。 ・名前：「適当な名前」 ・ランタイム：「Python 3.6」 ・ロール：「lambda_basic_execution」 [関数コード]を以下のように編集し、「保存」してください。 ここでは、API の模擬応答を実行する簡単な Lambda 関数の作成です。 class TooManyRequestsException(Exception): pass class ServerUnavailableException(Exception): pass class UnknownException(Exception): pass def lambda_handler(event, context): statuscode = event["statuscode"] if statuscode == "429": raise TooManyRequestsException('429 Too Many Requests') elif statuscode == "503": raise ServerUnavailableException('503 Server Unavailable') elif sta...

[AWS re:Invent 2018]LambdaのCustom RuntimeでHelloしてみる : 概要 re:Invent2018に参加しています。 Keynote2日目でLambdaのCustom Runtimeが発表されました。 https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-for-aws-lambda-use-any-programming-language-and-share-common-components/ 試してみたいと思います。 Custom Runtimeを触ってみる ドキュメントやチュートリアルが公開されているので、それらを参考にBashのスクリプトを実行してみます。 ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/runtimes-custom.html チュートリアル https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/runtimes-walkthrough.html 事前準備 2つの関数ファイルを用意します。 Runtime Bootstrap file ファイル名を bootstrap とした実行可能なファイルです。Custom Runtimeの場合、Lambdaはデプロイメントパッケージ内の bootstrap という名前のファイルを実行します。そのため、エントリーポイントとして利用します。 Function file bootstrap から呼び出す関数です。処理の中身はこちらに記載します。 Custom Runtimeでは、関数実行時に下記の環境変数が提供されます。 環境変数 概要 LAMBDA_TASK_ROOT ハンドラ関数の場所 LAMBDA_TASK_ROOT 関数コードが格納されているディレクトリ AWS_LAMBDA_RUNTIME_API ランタイムAPIのホストとポート またイベントで受け取ったjsonファイルを扱うため、作業用のディレクトリを用意し、jqをダウンロードします。 $ mkdir lambda-custom-tutorial $ cd lambda-custom-tutori...

BeanstalkでRailsアプリをeb deploy（デプロイ）した時にnokogiriが原因でうまく行かないとき : 結論 人によって原因は違うと思うのですが、 僕の場合はインスタンスのサイズが小さすぎて、 （デプロイしたタイミングで）nokogiriをインストール時に （多分）メモリが足りなくて落ちていました。 なので、インスタンスタイプを大きくすると解決しました。 （私の場合はt2.smallで無事動きました。） 参考： https://stackoverflow.com/questions/25963315/nokogiri-installation-failes-on-elastic-beanstalk Don't try to run ruby on anything smaller than a t2.small. 挙動 テスト環境として使っていたため、 費用を抑えるため、 インスタンスタイプにt2.nanoを使用しており、 その状態ではbundle installでコケてました。 しかもアプリにリクエストを送ると クライアントにはcorsエラーが表示されてました。 サーバ内エラーが出てる時に とりあえずcorsだすのやめて欲しい。 私の場合は、 t2.smallにインスタンスタイプを設定すると動きました。 それ以外にも原因はあるかもですが、 ・本番では動いてるのにテスト環境では動かない ・環境によってnokogiriが原因で落ちる時がある といった場合は一度インスタンスタイプを確認してみてください。 終わり 何か間違ってることなどがあればご指摘いただけると幸いです。

サーバーレスアプリケーションでエラーに対処する (AWS Step Functions + AWS Lambda) : Lambda 関数は、以下のような場合、処理に失敗することがあります。 ・処理されない例外 ・タイムアウトよりも長い時間実行された場合 ・メモリ不足が発生した場合 このような場合、AWS Step Functions を使用して、エラーを適切に処理するサーバーレスワークフローを設計し、実行します。 1.API に模擬コールを行う Lambda 関数を作成する この Lambda 関数では、イベントパラメータで入力として指定されたエラーコードに応じて例外を発生させ、架空の API からの応答をシミュレートします。 Lambdaを開き、「一から作成」で、Lambda 関数を以下のように設定し、「関数の作成」をクリック。 ・名前：「適当な名前」 ・ランタイム：「Python 3.6」 ・ロール：「lambda_basic_execution」 [関数コード]を以下のように編集し、「保存」してください。 ここでは、API の模擬応答を実行する簡単な Lambda 関数の作成です。 class TooManyRequestsException(Exception): pass class ServerUnavailableException(Exception): pass class UnknownException(Exception): pass def lambda_handler(event, context): statuscode = event["statuscode"] if statuscode == "429": raise TooManyRequestsException('429 Too Many Requests') elif statuscode == "503": raise ServerUnavailableException('503 Server Unavailable') elif sta...