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2016年11月

2016年11月28日 (月)

データの有効活用

こんにちは。イノベーション開発部の横山です。
そろそろ秋も終わり冬が近づいてきていますね。秋といえばやはりスポーツの秋が最初に思い浮かびますが、私はスポーツの中では特に野球が好きです。来年3月にはWBC(ワールド・ベースボール・クラシック)が開催されますし、2020年の東京オリンピックでは実施競技に復帰が決まっています。個人的には、これらをきっかけにますます野球界が盛り上がって発展してくれればいいなと思います。

さて、近年の野球界ではセイバーメトリクスという分析手法が盛んに取り入れられています。セイバーメトリクスとは野球に関わるデータ(選手成績、試合の結果、球場のスペック等)を統計学的に分析し、選手の特徴や長所・短所、チームの強さなどといった事を分析、チームの経営や戦略に役立てる手法や考え方のことです。メジャーリーグでは、公式記録にセイバーメトリクスに基づく指標を複数使用しています。

旧来から選手の評価は打率、本塁打数、打点などといった数字が利用されてきましたが、必ずしもその数字がその選手の価値を的確に表しているわけでは無いため、一見すると高レベルな成績を残しているが、あまりチームの勝利に貢献していないような選手が過大評価されたり、逆にチームの勝利に大きく貢献しているが、見た目上の成績があまりよくない選手が過小評価されることがありました。
セイバーメトリクスを取り入れることで伝統的な評価基準では見落とされたり、過大評価、過小評価されてしまっていた選手の能力を再評価することができます。メジャーリーグのオークランド・アスレチックスという球団はセイバーメトリクスを活用して的確なチーム編成を行うことで弱小チームから強豪チームに生まれ変わりました。この話は「マネー・ボール」という書籍になり映画化もされています。

このように、様々なデータを組み合わせて有効活用できれば、また違った価値を生み出すことができると言えます。弊社の製品にもお客様が様々なデータを入れられていることと思いますが、それらをお客様自身が有効活用でき、さらに新たな価値を生み出せるように、私たちは今後も製品開発に取り組んでいきますのでよろしくお願いします。

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2016年11月21日 (月)

山林を処分するには?


こんにちは! マーケティング営業部の柏村と申します。
11月も半ばになり朝晩がかなり冷え込むようになりましたが、体調など崩されていないでしょうか? 風邪などひかないようにお気を付けください。

さて、朝晩が冷え込むようになる→紅葉の季節、ですが私の実家の近辺も赤や黄色がすごくきれいです。こういうのは若い時には何とも思っていなかったのですが、歳を取るにつれてこういうものの良さがわかってくるものなんだな、と実感しました。

そんな感じで山を見ていると、どこにあるのかは知らないものの、我が家も山を所有しているという事を父親が言っていたのをふと思い出しました。そこで、というかその山林を処分するときにはどんな風にするんだろうかという事が気になり、少し調べてみました。

山林の処分(売却)については
1.丸ごと売却 
2.木だけ売却
の二通りが考えられますが、どっちにするか決める前に、「どんな木がどれぐらいあるのか」とか「道はあるか」「傾斜はあるか」などを調べておく必要があります。売れるような木なのか、とか伐採したとしてどうやって運ぶのかとかいう問題が出てくるためですね。こういった情報は市町村役場や森林組合で「森林簿」や「森林計画図」を入手すれば確認できるようです。また、こういった木の品質や樹齢、種類、間伐の有無、道の有無などで山林の評価額も変わるようです。

ただ実際は山に生えている木が売れるような代物であることは滅多にないようで、売れるようなものだったとしても、よほど広大な山林を所有していない限りは伐採や搬出にかかるコストのほうが高くつく場合がほとんどのようです。また、山林を維持するために毎年固定資産税を払う必要もあります。

となると山ごと売却するほうが現実的になってくるわけですが、売却した場合にかかる税金は、山林部分については「山林所得」、土地部分については「譲渡所得」と別々に課税対象になるようですが、山林部分については相続の有無には関係なく所有して15年以上の場合は「概算経費控除」で控除ができるようです。

その他、隣地との境界が決まっていない場合が多いらしいので境界確定を行う必要があったりとこっちはこっちでいろいろ大変そうです。将来私が相続をするようなことになって山林を売却、となれば、その時は司法書士さんにお任せしようと思います。


2016年11月14日 (月)

テキストマイニングって?

こんにちは、システムサポート部の村上です。

今年は秋をあまり感じることがないまま、一気に寒くなりましたが、体調を崩されたりしておりませんでしょうか?

このところ、Windowsアップデートの影響によるトラブルや、法務省の仕様変更に伴うバージョンアップなど、お問い合わせをいただく機会が非常に増えておりますが、その際になかなかお電話が繋がりにくい状態になってしまい、皆様には非常にご迷惑をおかけしております。この場をお借りしまして、深くお詫びを申し上げます。申し訳ございません。

ところで、お客様からいただいたお問い合わせは社内で記録を残しているわけですが、お客様からの大切なご意見を元に、次にどういったシステムを開発するか、あるいは現行システムのどこに手を入れていけばいいかなど、様々なヒントにさせていただいております。

ところが、電話対応者により記録する言葉には個性があり、集計には非常に時間と労力が必要になります。記録の際の言葉を正規化したり、あるいは特徴的なものには個別のキーワードを設定したりと、いろいろ工夫をしておりますが、なかなかうまくいかないというのが実情です。

そこで、テキストマイニングの登場です。WikiPediaでは「テキストマイニング(text mining)は、文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。」とあります。

お客様からいただいたお問い合わせの中から単語を拾い出し、よくいただくお問い合わせの傾向性を探っていきます。とはいいながら、まだ、テキストマイニングの利用については模索をしているところで成果の程はこれからというところです。

お電話が繋がり辛いこともございますが、今後もこれに懲りずに、是非ともいろいろなご意見をいただけるとありがたく思います。お客様と共に、よりよいシステム作りを進めて行ければと思います。

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2016年11月 7日 (月)

スマートホーム?

こんにちは!イノベーション開発部の橋村です。
唐突ですが先日、ふとしたきっかけで平成28年版の情報通信白書を読む機会がありました。
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/na000000.html

白書の内容はIoT、ビッグデータ、AIといった最近の話題が満載で、とても刺激的でしたが、主に経済効果を取り上げて書かれている傍ら、コネクテッドカー、スマートホームなど近未来の夢のある話題が盛り込まれていまして、読んでいて楽しかったです。

スマートホームといえば、我が家にも、嫁様の強い要望により自動掃除機「ルンバ」がやってきました。少し前の製品にはなりますが、部屋の形状を類推してくまなく移動する=掃除するというセンサとAI技術を組み合わせた製品です。

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まず部屋を片付けて、ルンバがくまなく移動できる環境を整備してから、掃除にかかる必要がありますが(笑)、深夜や昼間の外出中など、空き時間を有効に活用して掃除ができるようになったので、生活が大きく変わりました。

また、つい先日、留守中の家の様子がわかるように、ホームカメラが導入されました。自宅の無線LANを経由して、インターネット上に一定時間毎に画像をアップロードする形式のもので、会社のPCからは勿論、スマートフォンからも閲覧・確認ができます。泥棒が入っていないか、いつ子供たちが帰宅したか、親の居ぬ間に悪さをしていないか、時間と場所を問わず確認することが可能になりました。一方、カメラを乗っ取られると私生活が筒抜けになりますので、セキュリティ対策はとても大事です。在宅中は図のように布でカメラが覆われることになります。

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先端技術や技術革新というと、どうしても大仰なものを想像しますが、身近なところで、ちょっと便利な新製品が発表されて、慣れて・・の繰り返しで気がつけば非常に高度なテクノロジの上に生活が成り立っている、という形になるものかもしれませんね。

さて、去る 10/3~4日には CEATEC JAPAN が開催されました。
http://www.ceatec.com/ja/
新技術を使った、あっと驚くアイデアも満載ですが、従来よりも少しだけ便利で、一度慣れるともう戻れない、そんなアイデアも多数発表されています。このうちのいくつかは、近い将来に製品化されて市場に出てくるのでしょうね。つくづく変化の激しい時期にさしかかってきたことを実感します。

私たちも、少しずつではありますが、新技術の果実を製品に盛り込んで、より便利に使って頂けるようにしていきたいと考えています。


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