サイトマップ

注目

投稿日時: 投稿者:

セミナー　交流会　ビジネス情報

https://kigyosama.com/?cat=31

勝手推しブログ　エッセー

https://kigyosama.com/?cat=17

ダイレクトメール　テレマ支援　マーケティング支援　　　見込客創出応援団

ＦＡＸＤＭ　データベースＩＮＤＥＸ　　ＦＡＸ　ＤＭ　　テレマ／ＤＭ用リスト

同送同梱　属性広告　ニッチメディア　　コラボレートDM　　新媒体

ナースマーケット　　看護士マーケット

成果報酬型サービス　成果報酬型サービス　　 成果報酬セミナー集客

各種統計　　各種統計

メルマガ　見込み客創出応援団ニュースバックナンバー

メルマガ　見込客創出応援団ニュース

都道府県別Jリーガー出身地

投稿日時: 投稿者:

とどランより

 

都道府県別Jリーガー出身地

年間快晴日数と正の相関があり、年間雪日数と負の相関

データダウンロード：JSON CSV
順位 都道府県 選手数 偏差値
　総　数 男性10万人
あたり
並替 北  南 降順  昇順 降順  昇順 降順  昇順
1 大分県 30人 5.70人 74.75
2 熊本県 45人 5.53人 73.34
3 静岡県 86人 4.87人 68.03
4 鹿児島県 31人 4.20人 62.64
5 徳島県 14人 4.17人 62.37
6 埼玉県 150人 4.12人 61.97
7 大阪府 165人 3.93人 60.43
8 山梨県 15人 3.81人 59.47
9 千葉県 115人 3.71人 58.65
10 三重県 30人 3.53人 57.20
11 神奈川県 161人 3.52人 57.12
12 長崎県 21人 3.48人 56.81
13 佐賀県 13人 3.42人 56.36
14 群馬県 32人 3.38人 56.02
15 山口県 21人 3.37人 55.91
16 宮崎県 16人 3.22人 54.73
17 栃木県 30人 3.15人 54.18
18 奈良県 19人 3.09人 53.72
19 東京都 202人 2.93人 52.42
20 愛媛県 18人 2.90人 52.18
21 新潟県 30人 2.87人 51.90
22 兵庫県 71人 2.77人 51.08
23 広島県 36人 2.69人 50.47
24 滋賀県 18人 2.59人 49.66
25 島根県 8人 2.52人 49.06
26 茨城県 34人 2.40人 48.11
27 和歌山県 10人 2.35人 47.70
28 福岡県 56人 2.31人 47.41
29 北海道 54人 2.23人 46.72
30 京都府 26人 2.14人 46.00
31 富山県 10人 2.02人 45.07
32 宮城県 20人 1.80人 43.29
33 沖縄県 13人 1.80人 43.28
34 愛知県 65人 1.74人 42.82
35 秋田県 7人 1.60人 41.64
36 岐阜県 15人 1.59人 41.58
37 香川県 7人 1.55人 41.30
38 鳥取県 4人 1.54人 41.18
39 長野県 15人 1.52人 41.02
40 岡山県 13人 1.45人 40.48
41 石川県 7人 1.29人 39.18
42 福島県 11人 1.24人 38.81
43 青森県 7人 1.23人 38.72
44 岩手県 7人 1.23人 38.69
45 山形県 5人 0.99人 36.77
46 福井県 1人 0.27人 30.98
— 高知県 — — —
全国 1,764人 2.90人
単位人口：男性10万人あたり (2022)

 

AIがホワイトカラーの仕事を奪っていくと言われる時代、の一歩先。

投稿日時: 投稿者:

『AI企業が「受託」を始めた日。エンジニア、PM、デザイナーはどうこの先、生きのこるか』

深津 貴之 (fladdict)　no+eより

https://note.com/fladdict/n/nd42977e5443e

氏が言うことには

AIで何でも新しいモデルができるというよりコンビニのＰＢみたいにすでに十分なDATA、実績があるものから取ってくぁられるだろうとのこと。

AIがバッコしても

「ドメイン知識があるから大丈夫」は本当か
「でも、うちは細かい業務ドメイン知識があるから大丈夫」
「リアルのウェットな関係性があるから大丈夫」
「ラストワンマイルは人間の仕事だから大丈夫」という感覚は短期的には正しいと氏は言う。

がしかし、ラストワンマイルの会社は買われていくととのこと。

エンジニア、PM、デザイナーが生き残る方向は、「AIでできない作業」を探すことではないと思う。それは時間稼ぎにはなる。でも、AIでできない仕事は減るし、AIでできない仕事も外部モジュール化される。

 

エンジニアは、コードを書く人から、業務を計算可能にする人へ。PMは、要件をまとめる人から、変化の順番を設計する人へ。デザイナーは、画面を作る人から、人間がAIを信頼し、監督し、修正できる関係を作る人へ。

「どうぞAIを使ってください」から、「私たちが御社をAIマスターにします」と変わってくるとのことです。

各種統計

投稿日時: 投稿者:

とどランより

都道府県別Bリーガー出身地

順位 都道府県 選手数 偏差値
　総　数 男性10万人
あたり
並替 北  南 降順  昇順 降順  昇順 降順  昇順
1 沖縄県 11人 1.52人 74.83
2 富山県 7人 1.41人 72.00
3 徳島県 4人 1.19人 66.07
4 山形県 6人 1.19人 66.02
5 新潟県 12人 1.15人 64.94
6 石川県 6人 1.11人 63.83
7 青森県 6人 1.06人 62.53
8 岩手県 6人 1.05人 62.45
8 佐賀県 4人 1.05人 62.45
10 福岡県 24人 0.99人 60.81
11 福島県 8人 0.91人 58.54
12 福井県 3人 0.82人 56.16
13 北海道 19人 0.78人 55.31
14 鳥取県 2人 0.77人 54.94
15 三重県 6人 0.71人 53.25
16 愛媛県 4人 0.65人 51.66
17 山口県 4人 0.64人 51.55
18 宮城県 7人 0.63人 51.24
18 島根県 2人 0.63人 51.24
20 長野県 6人 0.61人 50.65
21 宮崎県 3人 0.60人 50.57
22 神奈川県 27人 0.59人 50.20
23 兵庫県 14人 0.55人 49.01
24 栃木県 5人 0.53人 48.49
25 奈良県 3人 0.49人 47.53
26 秋田県 2人 0.46人 46.66
27 滋賀県 3人 0.43人 46.03
28 茨城県 6人 0.42人 45.79
29 大阪府 17人 0.41人 45.31
30 熊本県 3人 0.37人 44.36
31 千葉県 11人 0.35人 43.96
32 静岡県 6人 0.34人 43.59
33 長崎県 2人 0.33人 43.35
34 埼玉県 12人 0.33人 43.30
34 京都府 4人 0.33人 43.30
36 愛知県 12人 0.32人 43.09
37 群馬県 3人 0.32人 42.98
38 東京都 19人 0.28人 41.90
39 鹿児島県 2人 0.27人 41.77
40 山梨県 1人 0.25人 41.32
41 香川県 1人 0.22人 40.47
42 大分県 1人 0.19人 39.62
43 広島県 2人 0.15人 38.54
— 岐阜県 — — —
— 和歌山県 — — —
— 岡山県 — — —
— 高知県 — — —
全国 306人 0.50人
単位人口：男性10万人あたり (2022)

分布地図を見ると日本海側から北日本に選手が多い。西日本や太平洋岸に選手が多かったプロ野球選手、Jリーガー、Vリーガーと対照的だ。

他との相関を見ても年間降雪量と正の相関があり、年間日照時間と負の相関があることから、雪が多く日照時間が短いところにBリーガーが多い。

溶接工が「6時間」でアプリを開発　静岡の町工場が「500万円」かけて生成AI教育をした、驚きの効果

投稿日時: 投稿者:

ITmedia より

saas企業、元請け企業へ使用料を払ってシステムを使う事から

ローコード技術により自社社員、現場技術者が自前でシステム構築。

ＡＩによってホワイトカラーの職域が淘汰されそうな中で現場作業のみが生き残りそうな未来。その中で生成AI、テクノロジーを操れる現場ブルーカラーを「ハイスペックブルーカラー」と呼ぶ、静岡の板金加工事業を展開する町工場、社長小林氏。

約2割の自社社員を500万かけてＩＴ教育。

システムへ現場を合わせる時代から現場で必要なシステムを自前で作るフェーズへの転換。「一次情報に触れる人間がテクノロジーを使うことに意味がある」

コストダウン、マニュアル順守、PDCAを回すことの3つが正義の製造業から

AIネィテイブな製造業のみが生き残れるのでは挑戦する物語。

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2604/01/news011.html

 

年代別未婚率

投稿日時: 投稿者:

とどランより

　IT人材ゼロから「半日作業を1秒」に

投稿日時: 投稿者:

ＩＴ、並びにＡＩに関して2題

典型的なＤＸ化成功物語

「千葉のパチンコ店がDXで化けた　IT人材ゼロから「半日作業を1秒」にした現場改革』

ITmediaより

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2601/29/news019.html

まったくのＩＴ人材ゼロから現場の問題解決からＤＸ化

3年後の現在、ＩＴコンサル部門で他社支援による収益化

 

⇑を実現するかもしれないfreeによるＡＩ

saasのビジネスモデルは莫大な初期投資をコモディ化で回収していくものだったはずがＡＩによるプログラミングのスピード化がsaasに死をもたらす可能性が言われている。　　　　　　　　　　が、現場での使いやすさは歓迎されることは間違いないと思われる。

『freeeがあえて投じた“AIエージェント”という一石の正体　SNSで異例の反響　「SaaSの死」論争の震源地で何が起きているのか』
東洋経済ONLINEより

https://news.yahoo.co.jp/articles/5c60e289ef9dbccd9beb31d34e177165b23a5d36?page=1

 

「売上7割」の楽天市場から撤退、なぜ？　社員も大量離職……　それでも決めた“老舗家具店3代目”の狙い

投稿日時: 投稿者:
ITmedia ビジネスオンラインより

https://news.yahoo.co.jp/articles/a9093ae7687f8437adf7e93184837a0a99a314bd?page=1

構造不況業種の中小企業の家具店としては異例の早期にＥＣで成功していた当該店。

2022年ごろから製造メーカーの直販進出、楽天市場での経費増大、配送にかかわる2024年問題を契機にＥＣサイトからの撤退を決めたという。その時点で利益率は20％から10％を切るところまでになっていたという。

会社の規模そのものを見直す必要と考え経費を抑えて強い会社にすることを優先。

自店の利用客向けだったショールームは、インテリアコーディネーターや設計士、デザイナーにも開放、　加えて、セミナーやイベントの会場の場としても店舗を活用

インテリアコーディネーター主催の、加齢に伴う身体の変化に配慮したインテリアを紹介するセミナーを実施した。参加者の多くは同業のインテリアコーディネーター

また、護身術講座や漬物教室、茶道体験会といった、一見すると家具とは無縁な取り組みも展開

撤退を決めた翌年には黒字へ転換

というできそうでなかなかできない方向転換の話であると思う。