ビブリオバトル(谷口忠大)

ビブリオバトル(谷口忠大)を読んだ、

ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)
谷口 忠大

文藝春秋 2013-04-19
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目次
 第1章 ビブリオバトルの遊び方
 第2章 ビブリオバトルはどうして生まれたのか?
 第3章 本と出会い人を知るためのテクノロジー
 第4章 広がるビブリオバトル(

ビブリオ(Biblio)は「本、書物」を意味する接頭辞で、ラテン語の「biblion(本)」に由来する言葉。

ビブリオバトル協会による公式ルール
・発表参加者が読んで面白いと思った本を持って集まる。
・順番に一人5分間で本を紹介する。
・それぞれの発表の後に参加者全員でその発表に関するディスカッションを2~3分行う。
・全ての発表が終了した後に「どの本が一番読みたくなったか?」を基準とした投票を参加者全員で行い,最多票を集めたものを『チャンプ本』とする。

発表5分、質疑応答2〜3分、合計8分なので、ビボリオバトルは4〜6名程度が適切。

テーマビボリバトルは広がりがある設定なのに対して、縛りは設定は強い。
縛りの設定はそれなりの注意が必要。

個人的な感想こそ共感しうる。その共感を通して、その本が読むべきかどうかを感じ取ろうとする。

集まってくる人の興味を馳せながら、それでも自分が心から好きで、本当に読んでほしいと思える本を持っていって、誠実に紹介する。

ビボリオバトルによる推薦は、意外な本だけど、読みたくなる本を推奨にする機能に秀でている。

基本的には発表者も投票、発表者は自分以外に投票するのが紳士協定。
最多票を集めた本をチャンプ本として表彰。

書評することで、自分がどう解釈するのか、どう考える人間なのか、どういう文脈に置く人間なのか、さらけ出すことに他ならず、自分自身を紹介されることになる。

本を通して人を知るというコミュニケーションの場づくりの側面こそビボリオバロルの本質。

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)を読んだ。
人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)
松尾 豊

KADOKAWA / 中経出版 2015-03-10
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目次
 序 章 広がる人工知能――人工知能は人類を滅ぼすか
 第1章 人工知能とは何か――専門家と世間の認識のズレ
 第2章 「推論」と「探索」の時代――第1次AIブーム
 第3章 「知識」を入れると賢くなる――第2次AIブーム
 第4章 「機械学習」の静かな広がり――第3次AIブーム(1)
 第5章 静寂を破る「ディープラーニング」――第3次AIブーム(2)
 第6章 人工知能は人間を超えるか――ディープラーニングの先にあるもの
 終 章 変わりゆく世界――産業・社会への影響と戦略

第1次AIブーム(推論と探索の時代)
・推論・探索をすることで、特定の問題を解く研究が進む。
・おもちゃの問題は解けるけど、複雑な現実な問題が解けない。

検索の木は要するに場合分け。
コンピュータはいつしか答えを見つける。
深さ優先探索はメモリをそれほど必要ない。

将棋が強くなった秘訣
①よりよい特徴量が発見された
3つの駒の相関関係を使って、どうなれば有利なのか、過去の棋譜というビッグデータから見つけ出し、次の指し手を絞るときの精度が向上した。
②モンテカルロ法で評価の仕組み変える
ある局面からランダムに指してどちらが勝つかシミュレーションをする。

第2次AIブーム(知識を入れる賢くなる)
・実用的なエキスパートシステムがたくさん作られた。
・知識を記述、管理することの大変さが明らかになる。

ワトソンは、質問の意味を理解して答えるのではない
質問に関連するキーワードに関連しそうな答を高速で引っ張ってきている。


質問応答による診断システム
知識獲得のボトルネック
シンボルグラウディング問題、シマウマの例

第3次AIブーム①(機械学習)
機械学習の学習する:分類、イエスノー問題の精度、正解率を上げる
学習には、教師あり、教師なし
学習には時間がかかるが予測は一瞬
特徴量をどう作るかが機械学習における本質的問題。

第3次AIブーム②(デープラーニング)
データをもとに、コンピュータが自ら特徴量をつくり出す
デープラーニングが従来の機械学習と異なる点
・1層ずつ階層ごとに学習していく
・自己符号化器という情報圧縮機を用いること

デープラーニングでやってることは、主成分分析を非線形にして、多段にしただけ
ちょっと違ったデータを使う

頑健性の高め方:①ノイズを加える、②ドロップアウト
いじめ抜かないとデータの背後にある本質的な特徴量を獲得できない

異常検知は、高次の特徴量を生成し、そこから通常起こるべきものを想定し、それと異なっていれば何かおかしいと感じることだから、特徴表現学習の得意とするところ。
この仕事をコンピュータができるようになると、運転を人工知能が行うことも、遠隔で操作することも、今よりずっと簡単になる。

基本テーゼ
人間の知能がプログラムで実現できないはずがない。

人工知能が人間を征服する心配をする必要はない。

まず議論すべきは、人工知能が将来持つべき倫理ではなく、人工知能を使い人間の倫理、人工知能をつくる人に対する倫理。

人工知能の問題の60年に及ぶ研究で、いくつもの難題にぶつかったが、それらは特徴表現の獲得という問題に集約でききる。
デープラーニングという特徴表現学習方法によって、一部解かれつつある。
高い知識能力、予測能力、概念獲得能力、言語能力を持つ知能が実現する可能性がある


停滞する日本産業、高齢化社会などに関する問題を打開にあたっては、人工知能の活用がkeyになるかもしれない。

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)を読んだ。

オニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするためにオニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするために
ウィリアム オニール 竹内 和巳 松本 幸子 増沢 和美 William J. O'Neil

パンローリング 2001-02-21
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目次
 第1部 勝つシステム―CAN‐SLIM
 第2部 最初から賢明であれ
 第3部 投資のプロになる

勇気を持ち、前向きに構え、決してあきらめない。
小さなどんぐりはいずれ、大きな木に育つ。
何事も忍耐力と勤勉さがあれば成し遂げられる。その意思こそが重要。

オニールの成長株発掘法のマインドマップ

オニールの成長株発掘法

貧乏人のデイトレ金持ちのインベストメント(北村慶著)

貧乏人のデイトレ金持ちのインベストメント(北村慶著)を読んだ。

貧乏人のデイトレ 金持ちのインベストメント―ノーベル賞学者とスイス人富豪に学ぶ智恵貧乏人のデイトレ 金持ちのインベストメント―ノーベル賞学者とスイス人富豪に学ぶ智恵
北村 慶

PHP研究所 2006-04
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目次
 第1章 リバタリアンが進める「格差」社会
 第2章 「金融格差時代」の新・資産運用
 第3章 あなたの年金を運用する「国営・投資ファンド」
 第4章 “負けない”資産運用―あなたを豊かにする7つの智恵(リテラシー)
 第5章  「負けない社会」を目指して

負けない運用のための知恵を踏まえ、資産の組み替えも行ないながら、長期投資をしていこう。

負けない運用のための6つのリテラシー(知恵
①短期間に売買を繰り返す短期売買から決別して長期投資を行う
②個別銘柄の動きに注目して市場に勝ちに行く戦略ではなく、市場全体の長期的な動きで資産を拡大していく負けないための戦略を採る
③なるべく早くに長期投資を開始する事で複利の力を最大限に活用することともに、定額の分散投資を励行して時間を味方につける
④ポートフォリオ理論を用いて、全ての資産を含めたトータルアセットアロケーションを考えリスクを抑えた運用をする。
⑤ローンによる住宅取得については人生観を含めて考えから決める。
⑥国際分散投資で、日本経済だけではなく、世界経済の成長に追随する戦略を展開する。

リバランス
年に1度の運用計画維持のためのリバランス(資産の組み替え)を検討する。
5年に1度、アセットアロケーション変更のためのリバランス(リスク性資産の割合は(100―年齢)%)を検討する。

仁杉巌の決断の時(大内雅博)

仁杉巌の決断の時(大内雅博)を読んだ。

仁杉巖の決断のとき
仁杉巖の決断のとき大内 雅博

交通新聞社 2010-04
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目次
 第1章 用地が東海道新幹線の成否の鍵だった
 第2章 鉄道経営の基本
 第3章 土木工学の本質
 第4章 仁杉流勉強法・思考法
 対談 技術・契約・教育―これからの土木を語る(草柳俊二,仁杉巖)

いくら技術屋がいても用地が買えなければ何もできない。
必要性は理解いされていると思うが、用地の確保をどのようにするのか考えることが重要。

投資に見合う運賃水準を確保できなかがったことが経営破綻をまねいた。

コンクリート、新しい技術が登場し、示方書も随分かわった。
PCも何百メートルのものができるようになったし、混和材もいろいろなものがでてきた。
しかし、コンクリートの基本である砂と砂利とセメントを混ぜて、それをきちんと練って、それを現場できちんといい形に仕上げるということは変わらない。

公共工事で、まず電線を地下化しろと言われることがあるが、それも一つの考え。
日本橋首都高の地下化と同じ。
しかし、本当に困っているところがある。
公共事業を増やすか減らすかというとき、どこを切ったらいいのか、どこを上げたらいいのか、そういうことを普段から土木学会は勉強しておく必要がある。

仕事をするための3箇条
・師匠を見つけ出してそこからいろいろ吸収する
・できる仲間、部下、幕僚を選んでフル活用する
・下の動きに関する情報ルートを確保する

勉強の対象を変えたが、勉強に対する態度を変えなかった。
忙しいときほど勉強した。

時刻表に見るスイスの鉄道(大内雅博)

時刻表に見るスイスの鉄道(大内雅博)を読んだ。

時刻表に見るスイスの鉄道 (交通新聞社新書)
時刻表に見るスイスの鉄道 (交通新聞社新書)大内雅博

交通新聞社 2009-06-15
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目次
 第1章 スイス鉄道の特徴と魅力
 第2章 スピードアップによらない高速化―ダイヤの工夫による所要時間の短縮
 第3章 スイス鉄道接続の旅
 第4章 新線建設は必要最小限に
 第5章 鉄道と自動車の連携
 第6章 運賃はコストに応じて
 第7章 各駅見所ガイド

スイスの優れたダイヤ、ダイヤを支える線路などのインフラ、鉄道の安定経営のための収入、運賃制度などについて考察されている。

スイスでは通常、30分間隔で列車が運行されている。
需要の少ない路線でも60分間隔。

スイスでは鉄道と道路が協調して効率的、経済的な交通網も作り上げている。
各駅停車をバス代行、バスの代行により便利な交通を目指している。
スイスのカートレインは、峠越えのための長大自動車トンネルの代用。

スイス国鉄(スイス連邦鉄道)はスイス全土の鉄道旅客輸送の87%、鉄道貨物輸送では94%。
スイスの国鉄(2008)の旅客収入約2,300億円、貨物収入約910億円で合計約3,200億円。
連邦政府や州から補助金約1,800億円。

運賃体系
特別な料金は必要なく、運賃のみでどんな列車にも乗車可能
対キロに対する運賃の水準は日本のJRの普通料金に特急料金を合計した程度
運賃計算キロは実キロを基にしつつも、区間ごとの採算性に応じて割増がある。

スイスの主要列車の間隔、2011年から2022年にかけて、30分から15分に増発されるという計画。
スイスの鉄道は世界一のサービスを誇っているが、このような進化していくが魅力でもあるという。

成長株投資の神(Mark minervini)

成長株投資の神(Mark minervini)を読んだ。

成長株投資の神
成長株投資の神マーク・ミネルヴィニ

パンローリング株式会社 2016-08-05
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目次
 第1章 はじめに
 第2章 銘柄選択
 第3章 ポジションサイズ
 第4章 テクニカル分析
 第5章 ファンダメンタルズ
 第6章 株式市場全般
 第7章 仕掛けの基準
 第8章 リスク管理
 第9章 トレード管理
 第10章 心理
 第11章 最後に

トレードルール
①マーク・ミネルヴィニ
・まず、リスクを考える。
・損は小さいうちに切り。かなりの含み益が得られたら、損益ゼロの逆指値。
・得られると思う利益よりも大きなリスクを決して取らない。
・自分のトレードを常に把握しておく。
②デビッド・ライアン
・損切りをして、損を小さくしておく。
・厳しく規律を守る。
・負けトレードが続いたら、トレード額を減らす。
・かなりの含み益が得られたら、それを含み損にはしない。
・含み損を抱えている銘柄から含み益になっている銘柄に資金を移す。
③ダン・ザンガー
・買値より下げているものをけっして放置しない。
・オプションは避ける。
・勝ち銘柄は持ち続け、負け銘柄は手放す。
④マーク・リッチー二世
・常にトレードプランを作ってからトレードする。
・ポートフォリオ全体のリスクをあらゆる方法で計算しておく。
・大きな損をしたあとや、負けの続いている時期はトレードサイズを減らす。
・自分の資産を守るのと同じくらい、自分の感情に注意を払う。

平均的な投資家が大きな利益を上げられない理由。
①銘柄の選別基準がよくない。
②損切りしない。
③含み損になった銘柄を買い増す。
④含み益を守らない。
⑤事後分析を定期的に行わない。
⑥一つの戦略にこだわり続けない。
⑦規則を守らない。

トレードのレールを参考にルールを構築し、その規則を守っていくことが重要。

細野真宏の世界一わかりやすい株の本(実践編)

細野真宏の世界一わかりやすい株の本(実践編)を読んだ。

細野真宏の世界一わかりやすい株の本 実践編細野真宏の世界一わかりやすい株の本 実践編
細野 真宏

文藝春秋 2005-12-14
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目次
第1回 「証券会社」の違いと、自分に合う「証券会社」の選び方
第2回 カンタン!ネット上の株売買ーリアルタイム実践編
第3回 「増資」の仕組みと“失敗しにくい銘柄”を選ぶコツについて
第4回 「株式分割」の仕組みと「マスコミ情報」の注意点について
第5回 必然性を考えて株価の動きを予測し、捉える“応用的”な実戦演習!
第6回 「株価」と「景気」の差異の見極め方と、マスコミ情報との接し方

証券会社の口座には特別口座。
特別口座は証券会社が損益計算などを代わりに行ってくれる便利な口座。

増資で株価がどこまで下がるかは、発行価格(募集価格)に左右される。
増資によって株価がどこまで下がるかを見極めていく必要がある。
増資後の株価は増資で得たお金をうまく活用できるかに大きく左右される。

株式分割は株を買いやくして株主を増やすために行う。
株式分割による急上昇は一時的な需給関係の変化が要因なので、以前の水準まで下がってもおかしくない。

公募増資の場合は一般の人に売り出すが、第三者割当増資は特定の会社や個人だけに売り出すので、需給関係を悪化しないので、必ずしも株価は下がらない。

日経平均株価よりもTOPIX(東証株価指数)の方がより広く日本経済の動きを表している。
株価の動向は、市場の予測に過ぎないので、必ずしも株価と景気が連動するとは限らない。

株投資法 (藤本)

手堅く仕込んできっちり勝つ株投資法 (藤本壱)を読んだ。

手堅く仕込んできっちり勝つ株投資法 (短期の仕掛けから中長期戦術まで初心者にもわかりやすい!)手堅く仕込んできっちり勝つ株投資法 (短期の仕掛けから中長期戦術まで初心者にもわかりやすい!)
藤本 壱

自由国民社 2016-03-11
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目次
 第1章 材料・ニュースで上がる株に乗る
 第2章 急落銘柄の底打ちからのリバウンドを取る
 第3章 底値や天井にパターンのある銘柄を探す
 第4章 安定した高配当銘柄を保有して株価上昇を待つ
 第5章 大化けもあり! 新興市場の安定成長&昇格期待銘柄を買う
 第6章 状況を見据えた株の上手な買い方・売り方
 第7章 今から狙えるご期待銘柄

好材料で株が急騰したその後は、急騰が終わり、その後、乱高下することがよくある。
材料で急騰した銘柄を買う場合は、基本的には長く保有せず、短期で売る抜ける。
特に上ヒゲ長いローソク足が出たときには売るべき。

市場全体の過熱度を表す騰落レイシオ。
騰落レイシオが70%付近まで下がると目先の底。

PER(株価収益率)が低い銘柄ほどリバウンドしやすい。
低位株ほどリバウンドしやすい。

最強の株式投資法(加藤浩一)

ロボット運用のプロが分析してかわった最強の株式投資法(加藤浩一)を読んだ。

ロボット運用のプロが分析してわかった 最強の株式投資法ロボット運用のプロが分析してわかった 最強の株式投資法
加藤 浩一

ダイヤモンド社 2016-09-30
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目次
 第1章 実はあてにならない!? 投資戦略の常識を疑え!
 第2章 自分に合った投資戦略の見つけ方
 第3章 最強のテクニカル戦略を探せ!
 第4章 迷信?事実? アノマリーを徹底検証
 第5章 優待と値上がり益の両取りも! 株主優待株のアノマリーを発見!
 第6章 割高と割安に注目! 裁定取引ペアを探してみよう
 付録  本書で使用! 最新のトレード&検証ツール
     TradeStation(トレードステーション)の使い方

 ゴールデンクロスで買えば儲かる、損切りは早くなどの常識はいつでも通じるものではない。
 株式投資、自分に合った投資戦略を考えよう。

最強の株式投資法のマインドマップ

最強の株式投資法


ゴルフ現代スイングの結論(内藤雄士

ゴルフ現代スイングの結論(内藤雄士)を読んだ。

ゴルフ 現代スイングの結論ゴルフ 現代スイングの結論
内藤 雄士

河出書房新社 2016-11-24
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目次
 序章 ベン・ホーガンの時代から変わっていない基本
 第1章 スイングに複雑な動きなんていらない
 第2章 100年前から変わらないニュートラルなアドレスとは!?
 第3章 100年たっても変わらないスイングの基本
 第4章 名手たちの共通点は、昔も今も「切り返し」にある

ゴルフ現代スイングの結論のマインドマップ
現代スイング

基本練習を繰り返し、スーパーショットを生み出そう!

株は金銀銅銘柄で完勝だ!(杉村富生)

株は金銀銅銘柄で完勝だ!(杉村富生)を読んだ。

東京オリンピックまであと3年 株は「金銀銅銘柄」で完勝だ!!東京オリンピックまであと3年 株は「金銀銅銘柄」で完勝だ!!
杉村 富生

すばる舎 2016-12-14
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目次
 序章 待望の「おもてなし相場」が幕開け!
     短期売買と「株貯」で資産を急拡大させよ

 《第1部》強い株を徹底的に攻め、短期売買で利ザヤを稼げ!
  第1章 上場来高値銘柄、年初来高値銘柄の儲け方
  第2章 ストップ高銘柄の儲け方と注意点
  第3章 ニュース銘柄の儲け方と注意点

 《第2部》長期投資は金銀銅の有望銘柄に的を絞れ!
  第4章 <自分年金>を株でつくるという発想を持て!
  第5章 <杉村流>人気テーマのメダル候補銘柄はこれ!
  第6章 <杉村流>注目セクターのメダル候補はこれ!
  第7章 波乱相場はこうして乗り切れ!

 最終章 2017年相場の見通しと
      「市場別」メダル候補銘柄《厳選12》

長期投資は時間に稼いでもらうという発想が大事。
将来性、社会性のある銘柄を安値で拾う。

長期、逆張りには時間がかかる。
それに耐えられる人だけが、果実を得ることができる。

ショック安(ABCDショック)に巻き込まれない。
準備しておくことは、リスク要因を認識しておくこと。
波乱相場に巻き込まれないように戦略を立てるとともに、仮にパニックに巻き込まれてもパニックを引き起こさずにすむ。

損切りよる損失は株式投資の必要経費。
損切りしたくない人は、性格上、短期・順張り投資には適さない。
投資スタンスを長期、逆張りにする。

相場の状況に応じて現金比率を20〜50%にしておく。
株価急落のときに、信用取引で追証がかかっても対処できるし、突っ込み買いをすることも可能になる。

2017年の株価のイメージ
 1/20頃   20,300  4月中旬頃 17,500
 6月中旬頃 21,000  9月中旬頃 16,800
 12月末   23,000

メダル候補銘柄
 東証1部 日本電産、ソフトバンク・テクノロジー、千代田化工建設
        九電工、エスフィード、オプティム
 東証2部 日本プラスト、Oakキャピタル、セブン工業
        デジタル・I・T、トレックス・S、大黒屋HD
 東証マザーズ ヨシムラ・フードHD、ベステラ、モルフォ
        TOKYO BASE、フィックスターズ、あんしん保証
 ジャスダック ULSグループ、グルムス、テリロジー
        SJI、デジタルデザイン、ハンズマン

人工知能(ハーバード・ビジネス・レビュー)

人工知能(ハーバード・ビジネス・レビュー)を読んだ。

人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review)
DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部

ダイヤモンド社 2016-09-30
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目次
 第1章 オーグメンテーション:人工知能と共存する方法/トーマスH.ダベンポート
  自動化で仕事は奪われるのか
  オーグメンテーションとは何か
  検討すべき五つのアプローチ
  なぜ経営者はオーグメンテーションを好むのか(あるいは、好むべきなのか)
  レースの種目を変えて勝つ
 第2章 人工知能はビジネスをどう変えるか/安宅和人
  歴史的変曲点をもたらす三つの変化
  AIが代替する業務とは
  AIと人間の棲み分け
  AIが事業に与える五つの影響
  AIはマネジメントの概念を変革する
  新しい波に「乗らないメリット」はない
 第3章 ビジネスの仮説を高速で検証する/ステファン・トムク
  ビジネス実験はなぜ広まらないのか
  実験の目的は明確か
  関係者は実験結果を受け入れることを約束したか
  実験は実行可能か
  結果の信頼性をどう担保するか
  実験から最大の価値を引き出せたか
  従来の発想に囚われない
 第4章 ディープラーニングで日本のモノづくりは復権する/松尾豊
  人工知能は三度目のブームを迎えた
  機械がみずから「特徴量」をつくり出す時代の到来
  ディープラーニングにおけるAIの技術発展を読む
  ディープラーニングは社会に何をもたらすのか
  日本のモノづくりは復権する
 第5章 アリババの戦略はアルゴリズムに従う/マーティン・リーブズほか
  アルゴリズムを効果的に活かす -変化の激しい市場で求められる機動的な経営
  自社のビジネスを再構築する力
 第6章 あなたの上司がロボットに代わったら/ウォーター・フリック
  考える機械といかに働くのか
  アルゴリズムを信用する時、信用しない時
  自分に似ていると、ロボットへの信頼は高まる
  ロボットが人間的になりすぎる場合もある
  ロボットの同僚が好まれるのは、どのような時か
 第7章 グーグルは組織をデータで変える/デイビッド・A・ガービン
  エンジニアのためにエンジニアによって設立された企業
  マネジャーに価値はあるのか
  仮説を証明し、優れた行動を特定する
  「八つの行動リスト」を日々体現してもらうには
  結果はどの程度信頼され、実行されるか
第8章【インタビュー】機械は我々を幸福にするのか/エリック・ブリニョルフソン
  我々は「第二の機械時代」の転換点に立っている
  「繁栄サイクル」の崩壊
  勝者と敗者
  企業の対応

第一AIブーム(1956〜1960年代)
  探索・推論の時代
第二AIブーム(1980年代)
  知識の時代
第三AIブーム(2013年以降)
  機械学習・表現学習の時代

2012年、カナダのトロント大学が開発した”Super Vision”が衝撃を与える。
データをもとにコンピュータが自ら特徴量をつくりだす機械学習方法であり、表現学習の一つとされる深層学習によって、驚異的な画像認識の精度を実現した。

デープラーニングの技術の進展に伴い、日本が世界で儲けるチャンスがきている。
グーグル、フェイスブックなどのIT企業が実用化に力を入れている。
インターネット分野より、物流や小売り、そして製造業など、日本企業の強みを発揮できる分野である。

ものを減らすと幸せがやってきた(エリサ)

ものを減らすと幸せがやってきた(エリサ)を読んだ。

モノを減らすと幸せがやってきたモノを減らすと幸せがやってきた
エリサ

主婦と生活社 2016-11-18
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目次
 第一章 ミニマリストの暮らし
  リビング&ダイニング/キッチン/私の部屋
 第二章 お部屋に「きれいの魔法」をかけるヒント20
  1. 「めんどう」を放置すると利子がつく
  2. ものぐさ流「ながら片づけ」
  3. 片づけアクション数を減らす
  4. 発想を変えると、収納場所が広がる
  5. 「出しっぱなし収納」という選択
  6. 見せる収納でメンテナンスの習慣化
  7. 角型容器でジャスト収納
  8. ラベルの賢い使い分け
  9. 空きがあることの価値を知る
  10. 収納を増やすという選択の罠
  11. デッドスペースの活用二択
  12. 「飾りたい欲」を満たすコツ
  13. 見栄えを取る場所、効率を取る場所
  14. 「並べ中毒」に陥らない
  15. 分類するのは最終手段
  16. とことん減らせば、収納術はいらない
  17. モノを厳選する、リピート買い思考法
  18. 欲しい気持ちを熟成させる
  19. きれいの基準を数値化する
  20. 夢を叶える部屋づくり
 第三章 モノを減らして変わったコト
  仕事のコト/着物のコト/趣味のコト/思い出のコト

収納が足りない、そう思ったときがチャンス。
収納家具を買い足しくなる気持ちを一旦抑え、頭の体操と思って柔軟な発想で収納場所を広げてみる。

自然に目に入る機会を増やすことで、メンテナンスが習慣になるのが見せる収納の良いところ。

デッドスペースには、基本的にはものを入れないこと。
使うからにはよく使うものを。
これがデッドスペースの活用二択。

片付けの最終目標は、収納がいらなくなること。
だけどまだ残しておきたいものがあるから、収納術にもお世話になろう。
お部屋を綺麗にするには、空間のゆとりが大切。
人生を楽しく過ごすには、心のゆとりが大切。

ものを減らし、ものと向き合うと、自分の心と向き合うことになる。
不思議と心の中が整理される。

ミニマムライフで心の平静を手にしよう!

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