B:暮らしと職場の風景を変えていく(個人の意思決定と情報社会)
●デジタルの「おもてなし」にデータは必須、その活用を実現するために企業が突破すべき壁とは? http://markezine.jp/article/detail/23685
日本ではデータを購入する広告主側、データを提供するメディア側の双方に、新しい概念であるパーソナライズデータについての啓蒙が必要。
●デジタルの「おもてなし」にデータは必須、その活用を実現するために企業が突破すべき壁とは? http://markezine.jp/article/detail/23685
日本ではデータを購入する広告主側、データを提供するメディア側の双方に、新しい概念であるパーソナライズデータについての啓蒙が必要。
●古いスマホやタブレットが「自宅警備員」になるIoT http://nge.jp/2015/06/08/post-106573
今使っているスマホ(以下タブレットでも同じ議論)と、もう使わなくなったスマホ。この2台に、無料のアプリ『Presence』をインストール。古いスマホのプリを起動しカメラモードに、そのまま室内の玄関や裏口などが見える位置にセットする。これだけで、通常使っている現役のスマホやタブレットで、外出先から誰が家に入ってきたか見えるようになる。画期的。
●マイケル・ポーターの「IoT時代の競争戦略」(中編):IoTで“5つの競争要因”はどう変わるのか http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1504/16/news009.html
「買い手の交渉力」「既存企業同士競争」「新規参入者の脅威」「代替品や代替サービスの脅威」「サプライヤの交渉力」の5つの競争要因。ここから見える3つの傾向:製品利用データの活用/再編圧力/(異業種含む)強い新規参入企業が生まれる。
小中学校における「デジタル教科書」の実現を目指して活動する団体。英文名はDigital Textbook and Teaching、通称DiTT(ディット)。マイクロソフト株式会社代表執行役社長の樋口泰行氏やソフトバンク株式会社代表取締役社長の孫正義氏らが発起人。アップルやソニー、NEC、富士通、NTTドコモ、KDDI、セガをはじめとするIT関連企業のほか、出版社や新聞社、シンクタンクなど幅広い業種の企業が参加し2010年7月設立。
2012年4月に「DiTT政策提言2012」を、同年6月5日には「デジタル教科書法案」を発表。そこで1人1台の情報端末、全教室への超高速無線LANの整備、全教科のデジタル教科書・教材の開発の3項目を2015年までに行うべきことを主張している。
これは「2020年度までにデジタル教科書を普及達成とする政府目標」に対する前倒しの要請。目標を前倒しする必要がある理由として、
PISA(OECD生徒の学習到達度調査)における順位低下や、
国民1人あたりGDP(国内総生産)の順位低下などに示される国際競争力の低迷、
公的教育支出の対GDP比の低さ、海外諸国の教育の情報化に対する取組みが日本よりも早いこと
などを挙げている。
2010年12月 アクションプラン http://ditt.jp/action/policy/needs.html
2011年4月 ビジョン http://ditt.jp/action/policy/vision.html
2011年第一次提言 http://ditt.jp/action/policy/aim.html
2012年政策提言 http://ditt.jp/action/policy/policy.html
デジタル教科書の標準に関して http://ditt.jp/action/policy/standard.html
2013年教育情報化提言 http://ditt.jp/action/policy/education.html
幹事15社・一般72社 (2015年04月23日現在) http://ditt.jp/ditt/member.html
マイクロソフト社の創業者の1人。米ハーバード大学在学中の1974年に、友人のポール・アレン氏とマイコン向けのBASICを開発。マイコンマニアの支持を受け、「BASICの標準」として各社のマイコンに採用された。この成功を背景に、1975年に起業、マイクロソフト社を設立。2008年7月にはマイクロソフト社の経営とソフト開発の第一線から退き、「ビル・アンド・メリンダ・ゲイツ基金」の活動に専念。
●あなたの進路は人工知能が決める http://wired.jp/2015/01/12/next-world-04/
高校時代の成績、大学入学試験のスコア、ACT(American College Test)やSAT(Scholastic Assessment Test)など大学進学の指標となるテストの成績、大学入学後の科目ごとの履修実績や成績など、学生個人に関するあらゆる情報をインプットする。すると、自分自身でも気づかない「適性」を解析、次に履修すべき科目を指示してくれる。