令和5年10月1日(日)を調査期日として、総務省統計局の「令和5年住宅・土地統計調査」が実施。そのイメージキャラクターである広瀬アリスさんが出演するTVCMが、9月18日(月・祝)より全国32局で放映されます。回答は便利なインターネットで!「みんなのおうち調査」「住宅・土地統計調査」は「統計法」に基づき実施する国の重要な統計調査です。国や地方公共団体における「住生活基本計画」の成果指標の設定、耐震や防災を中心とした都市計画の策定、空き家対策などに幅広く利用されます。調査を依頼する世帯には、9月下旬頃から調査員が調査書類の配布に訪問しますが、紙の調査票を郵送または調査員に渡すほか、インターネットによる回答(スマホ・タブレットにも対応)も可能です。広瀬アリスさん出演のTVCM「令和5年住宅・土地統計調査」の認知拡大・理解の促進、および親近感の醸成のためにイメージキャラクターに起用されたのが、タレントの広瀬アリスさんです。9月18日(月・祝)~9月30日(土)に放映される広瀬アリスさんが出演するCMでは、「住宅・土地統計調査」を、より身近でわかりやすいものとして捉えられるよう「みんなのおうち調査」のサブタイトルを用いて紹介しています。CMで広瀬さんは、「令和5年住宅・土地統計調査」への協力のお願いや、パソコン・スマートフォン・タブレットを利用したインターネット回答をおすすめしていることなどをアナウンス。インターネットなら、家にいながらいつでも回答できるのでとても便利です。キャンペーンサイトでは、本CMのほか、広瀬アリスさんのイメージキャラクター就任コメント動画も公開されています。気になる人はぜひチェックしてみて!【参考】※令和5年住宅・土地統計調査キャンペーンサイト
2023年09月15日石川県加賀市(以下加賀市)、日本電信電話株式会社(以下NTT)、株式会社NTTデータ(以下NTTデータ)、株式会社NTTデータ経営研究所(以下NTTデータ経営研究所)、西日本電信電話株式会社(以下NTT西日本)、NTTコミュニケーションズ株式会社(以下NTTCom)、株式会社EDUCOM(以下EDUCOM) 、国立大学法人東京大学(以下東京大学) 、東京大学大学院経済学研究科附属政策評価研究教育センター(以下CREPE)は、デジタル庁が推進する「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業(※1)」(以下 本実証事業)を開始します。本実証事業においては、本人同意に基づき、学校が保有する教育情報とマイナポータルから連携する行政情報を連携・分析することで、こどもが抱える困難の予兆を把握し、適切な支援策の検討、支援につなぐことをめざします。1.背景・課題貧困や虐待をはじめとした困難な状況にあるこども・家庭については、実態が見えにくく捉えづらいことから支援が行き届いていない、または支援が行き届きにくいという課題があり、能動的な「プッシュ型」「ワンストップ」の支援を実現することが必要です。令和3年12月24日に閣議決定された「デジタル社会の実現に向けた重点計画」(※2)では、地方公共団体において、貧困、虐待、不登校、いじめといった困難の類型にとらわれず、教育・保育・福祉・医療等の分野を越え、真に支援が必要なこどもや家庭のニーズに応じたプッシュ型の支援に各種データを活用する際の課題等を検証し、データ連携やそれを実現するシステムの在り方について、関係府省庁が一体となって検討することが定められました。本実証事業では、このような各種データの連携について、ユースケースに基づく必要なデータ項目、制度・運用面での課題抽出等の検証に取り組みます。2.提供価値先端技術やデータの活用促進によりスマートシティ化を推進する加賀市(※3)は、全国上位のマイナンバーカード交付率を誇るとともに、質の高い官民連携サービスの提供や効率的な自治体運営をめざしています。このような背景・展望をもつ加賀市とともに、NTTグループ各社が保有する、教育分野の知見、ICTソリューション、コンサルテーション、官民デジタル改革を支える安心・安全なデータ認証・連携基盤等、豊富なアセット、東京大学および関係機関の学術的知見、EDUCOMが提供する統合型校務支援システムの情報等、有機的な連携を通じて、データ連携やマイナンバーカードによる官民連携サービスのユースケース化を産学官連携体制でめざしてまいります。3.取り組み概要加賀市立東和中学校に通う生徒と保護者において、本人の同意に基づき、クラウド型教育プラットフォーム「まなびポケット(※4)」、統合型校務支援システム「EDUCOMマネージャーC4th(※5)」から取得する学校情報や学びの情報と、マイナポータルの「わたしの情報(※6)」から取得する行政情報を連携・分析することで、困難を抱える対象者の発見・支援につなげます。また、悩みの有無に関わらず、気軽に相談しやすい身近な地域の機関・団体等を生徒全員にお知らせします。実施期間:2022年10月11日(火)~2023年3月31日(金)対象:加賀市立東和中学校の生徒・保護者各社・団体の役割:4.今後について今後は、本実証事業で得られた知見をもとに加賀市内小中学校への拡大、他自治体への水平展開をめざしてまいります。また、マイナポータル等を活用した官民横断的なデータ連携、デジタル技術の活用により社会課題の解決および魅力的なまちづくり、Well-Beingの実現をめざします。(※1):「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」について (※2):「デジタル社会の実現に向けた重点計画」について (※3):「スマートシティ加賀」について (※4):「まなびポケット」は、NTT Comが提供するクラウド型教育プラットフォームです。 (※5):「EDUCOMマネージャーC4th」はEDUCOMが提供する統合型校務支援システムです。 (※6):「わたしの情報」は、政府が運営するオンラインサービスであるマイナポータルの機能の一つです。地方公共団体や国の行政機関等が保有している特定個人情報(所得税や世帯情報など)について、必要な情報を選んで取得申し込みすることで確認することができます。 詳細はこちら プレスリリース提供元:@Press
2022年10月11日どの業種でも、欠かせないビジネスツールの1つといえる『Excel』。表計算や数値データをグラフにして図形化したり、文書作成ができたりと、多くのビジネスパーソンが活用しているツールです。また、Excelは、効率よく作業できる機能が豊富なのも、ビジネスパーソンにとっては嬉しいところ。例えば『連続データ』は、数字や曜日など、次に続くデータをソフトが予想し、自動で入力することができます。しかし、この『連続データ』に思わぬ落とし穴が…!ぺんぎん(@yktrumi74)さんは、Excelを使って書類の入力作業をしていたところ、ツッコミを禁じ得ない展開になってしまったといいます。そこは連続データにしなくていいのよ pic.twitter.com/w31aV0bqXl — ぺんぎん (@yktrumi74) July 4, 2022 世帯主と家族の関係を入力する欄に『子』と入れ、連続データを作成したところ、干支の『子(ネズミ)』と認識され、『丑(ウシ)』『寅(トラ)』と続いています!まさか干支も連続データとして入力できるとは…。ぺんぎんさんの投稿は反響を呼び「干支でもできるとは知らなかった」と驚くコメントや「Excelちゃん、天然ですね」とユーモアあふれる声が寄せられました。・Excelのオートフィルって、そこまでできるんだ。・Excelあるあるですね。・早速試してしまいました。「ソフトウェアが間違えるはずがない」と思い込み、チェックを怠ってしまうと、まさかのミスが見つかる場合も。幸い、ぺんぎんさんの場合は入力時点で気付くことができましたが、見つけにくいミスの場合は見落とすこともあるでしょう。くれぐれもチェックを欠かさずに![文・構成/grape編集部]
2022年07月06日株式会社カンゼンは、新刊書籍「アンチデータベースボール データ至上主義を超えた未来の野球論」(ゴジキ 著)を、2022年2月22日より全国書店、オンライン書店で発売いたします。プロ野球選手にもフォローされるTwitterで話題の野球著述家・ゴジキ(@godziki_55) による単行本最新刊。野球の奥深さ・真髄はここに宿る、「データを超えた野球論」を言語化した野球ファン必読の一冊。表紙■内容紹介<SNSで大人気の野球著述家が言語化>データ至上主義を超えた未来の野球論データにプレーを支配されるな!セイバーメトリクスの普及によって一層進むシステム化それでも勝利の糸口は、別の世界にある!SNSで大人気の野球著述家が言語化野球の奥深さ・真髄はここに宿るデータ野球だけでは絶対に勝てない理由---------------------------本書のメインテーマは、データ野球への「アンチテーゼ」であるデータやテクノロジーが発達した現代において、人間が行うものとして必要なのは、データを超えた感動やドラマ、プレーのクオリティだ。データではわからない面白さや魅力はどこから来ているのか? データ至上主義のなかで対応策はあるのか? 感動やドラマ性とデータはトレードオフなのか?…などなど、尽きない疑問への「答え」にまではたどり着かないかもしれないが、「考えるヒント」を提供できれば幸いだ。本書を執筆するうえで心掛けたのは、上記のような「データを超えた野球論」をいかに言語化して明確にするかだ。自分自身が多くの試合やプレーを見ていたものを中心に、今持っているすべての知識と感覚を注ぎ込んだ。多くの野球ファンの方に楽しんで読んでもらえたら嬉しい。---------------------------【もくじ】第1章 打撃・打順論第2章 投手・継投論第3章 守備・走塁論第4章 采配・戦略・マネジメント論第5章 「感性」「感覚」「直感」の重要さがわかる野球論【もくじ①】【もくじ②】【もくじ③】【第1章 打撃・打順論】【第2章 投手・継投論】【第3章 守備・走塁論】【第4章 采配・戦略・マネジメント論】【第5章 「感性」「感覚」「直感」の重要さがわかる野球論】■著者プロフィールゴジキ(@godziki_55)/著プロ野球選手にもフォローされるTwitterで話題の野球著述家。 2021年3月に『巨人軍解体新書』(光文社新書)で、鮮烈なデビューを飾る。さらに、8月には『東京五輪2020 「侍ジャパン」で振り返る奇跡の大会』(インプレスICE新書)、12月には『坂本勇人論』(インプレスICE新書)を出版した。自身の連載である「ゴジキの巨人軍解体新書」をはじめとした「REAL SPORTS」「THE DIGEST(Slugger)」 「本がすき。」「文春野球」等で、巨人軍や国際大会、高校野球の内容を中心に100本以上のコラムを執筆している。週刊プレイボーイやスポーツ報知などメディア取材多数。Yahoo!ニュース公式コメンテーターも担当。本書が4作目となる。■書籍概要書名:アンチデータベースボール データ至上主義を超えた未来の野球論著者:ゴジキ(@godziki_55)定価:1,760円(本体1600円+税)判型:46判ページ数:200PISBNコード:9784862556271発売日:2022年2月22日出版社:カンゼン商品情報: ■購入はコチラAmazon : 楽天ブックス : カンゼンWEBショップ : ■本製品に関するお客様からのお問い合わせ先株式会社カンゼン営業企画部 安川mail: eigyo@kanzen.jp tel:03-5295-7723 詳細はこちら プレスリリース提供元:NEWSCAST
2022年02月15日「データサイエンティスト」という職業をご存じですか?アメリカでは、いま、学生に最も人気の職業です。ICT(Information and Communication Technology)技術の飛躍的進歩で、膨大な量のデータがやり取りされる現在、ビジネスにおけるデータの重要性は増しています。データを扱う力は、子どもたちの将来を考えるうえで必要不可欠な能力となっているのです。今回はそんな「データサイエンス力」について考えてみましょう。いま、世界中でデータサイエンティストが求められているショッピングサイトを見ているとき、自分の好みに合ったポップアップ広告が表示されることはありませんか。これは、データ分析がなされた結果、広告が表示されているのです。このようにデータを利用して、お店側が販促対策を立てていることは、いまや周知の事実。インターネットの普及と発展はめざましく、世界の総データの約90%は過去2年間につくられたと推定されるほど、この瞬間もデータはものすごい勢いで増え続けています。そんななか、「日本のデータ活用教育は、欧米などの海外に比べて約30年遅れている」と話すのは、立正大学データサイエンス学部教授の渡辺美智子氏。時代を牽引するGAFA* の誕生は、データサイエンスに早くから着目し、その開発に取り組んできたアメリカの成果だと、渡辺氏は見ています。2019年に日本で初めてデータサイエンスを専門的に学べる学部として開設された、滋賀大学データサイエンス学部長の竹村彰通氏も、日本の出遅れた現状を危惧するひとり。「現在では、データサイエンスは国際競争力の源と考えられており、世界中でデータサイエンティストが求められている」と学部長あいさつで述べています。アメリカではどの業界にもデータサイエンティストの採用枠があるのだそう。竹村氏は、日本でも、データサイエンスの専門知識があればさまざまな分野で活躍できるとし、日本の経済力に大いに貢献できる人材となりうると断言しています。日本もこれからますます「データ重視」になり、「データサイエンティスト」が活躍する時代になっていくようです。* 世界で影響力をもつIT企業群、Google、Amazon、Facebook(現Meta)、Appleの通称小1から「データサイエンス学習」は始まっています!では、データサイエンスについて詳しく見てみましょう。滋賀大学はデータサイエンスについて次のように定義しています。インターネットに蓄積される多様かつ膨大なデータがビックデータであり、このビックデータなど様々なデータを対象とする新たな学問分野がデータサイエンスです。(引用元:滋賀大学|データサイエンス学部を目指す人たちへ)※太字は編集部で施したそして日本の教育界でも、ようやく2020年度から算数に「データの活用」という新たな領域が設けられました。2020年から小学校で始まった「データの活用」の狙いは、以下の3つです。目的に応じてデータを集めて分類整理し、適切なグラフに表したり、代表値などを求めたりするとともに、統計的な問題解決の方法について知る。データのもつ特徴や傾向を把握し、問題に対して自分なりの結論を出したり、その結論の妥当性について批判的に考察したりする。統計的な問題解決のよさに気づき、データやその分析結果を生活や学習に活用しようとする態度を身につける。 実際に小学校では、1年生より「身のまわりにあるデータに着目」することからスタートし、3年生では「表と棒グラフを使って数の情報を整理する」といった学習をしています。たとえば、以下は埼玉県HPで紹介されている「統計表」と「単位グラフ」です。単位グラフは小学校2年生までの算数で学習予定とのこと。(画像引用元:埼玉県|単位グラフ(たんいグラフ))6年生になると、「ドットプロット」(複数のデータをドットの形で積み上げて表す統計グラフ)や「代表値」(平均値・中央値・最頻値など)、「質的データ」「量的データ」「時系列データ」についても習います。ちなみに、上の図の「単位グラフ」も「ドットプロット」のひとつ。「単位グラフ」以外の「ドットプロット」は6年生で学習しますよ。そして6年生ではさらに、「複数のデータ・グラフを読み解く考え方」まで学んでいきます。東京都では「統計の知識を身につけて、児童自らが課題の解決に取り組む」という目的のもと、『小学生のための統計学習 まなぼう統計』という学習コンテンツをリリース。日本でも、いよいよ国や地方自治体がデータサイエンス教育に力を入れ始めているのです。「データサイエンス力」を家庭で鍛えよう!小学1年生からスタートしているデータサイエンス学習。家庭でもデータサイエンス力を伸ばすことはできるようです。渡辺氏は、「算数・数学の試験のために公式や定理を覚える教育ではなくて、普段からデータを意識することが大事」だと、監修した『こども統計学』のなかで述べています。そして、意外かもしれませんが、データサイエンス力をアップさせるために必要なのは、好奇心・想像力・論理性・行動力・コミュニケーション力など、「複合的な人間力」なのだそうです。渡辺氏、竹村氏のアドバイスを参考に、家庭でデータサイエンス力を伸ばす習慣をまとめました。【データに慣れる】ニュースや新聞のデータに疑問をもつようにしよう!渡辺氏は『こども統計学』のなかで、基準の違いによって「多い・少ない」「最多・最少」は変わると述べています。たとえば、ニュースや新聞で「バスケット選手が8本のシュートを決めました」と報じられたとします。その際に「8本って多いのかな?」と親が問いかけることで、子どもは「多いのかな?少ないのかな?」という疑問をもつことができるのです。その “8本” が多いのか少ないのかは、ほかのデータを見てみないと判断できません。たくさんのデータに触れて、そのデータが何を意味しているのかを親子で話し合ってみてくださいね。【データを楽しむ】身近な疑問をデータ化してみよう!子どもには、まず「データは楽しい!」と知ってもらいましょう。楽しさを知るためには、自分の好奇心を原動力にするのが一番。よい例に、アメリカのデータ分析大手企業のSASが年に1度ほど開催している体験イベント「なつやすみ 親子でデータサイエンス」があります。気になるテーマについてのデータを収集し、データ分析のプロであるSAS社員からアドバイスをもらいながらデータの集計をします。そして最後は分析結果をポスターにして、結果を発表するのです。テーマは「『昔より暑い』は本当か」「ガリガリ君の当たりがでる確率予想と実際」「私も女医になれるかな?」「お母さんがバイトをしている焼肉屋さんはいつ忙しい?」など。子どもの発想は自由ですね!イベントに参加しなくても、「このゲーム、すごく流行ってるんだよ!みんなもってるから、僕も欲しい!」と、子どもが言ってきたら、「実際そのゲーム機が何台売れているのか」「クラスの何人がもっているのか」などについて、調べてみてはいかがでしょう。身近な疑問をデータ化して考えてみるだけでも、子どもがデータに慣れ親しむよい機会となるはずです。【データを調べる】世のなかの統計データをどんどん調べよう!小学校のタブレット授業でも使用されている「Google検索」や統計サイトなどで、世のなかの統計データを調べてみましょう。たとえば、「自分が住んでいる区や市の人口って何人だろう?」といった疑問をどんどん調べてみることで、「男女比は?」などの新たな疑問が湧いてきます。また渡辺氏は、「大人がどれくらい貯金しているか」というデータを調べてみることを勧めています。中学年以上であれば、「平均」や「中央値」などの言葉を知るきっかけにもなるでしょう。【おすすめの小・中学生向け統計データサイト】■「キッズすたっと」(総務省)■「なるほど統計学園」(総務省)■「小学生のための統計学習まなぼう統計」(東京都)***e-kagaku国際科学教育協会・子供の理科離れをなくす会代表の北原達正氏が、少し怖いことを言っています。同じ大学を卒業しても、能力差で初任給が異なる時代がやってきます。つまりAIやデータサイエンスに関する知識は、子どもの人生を変えてしまうのです。その事実をどれだけの人が理解しているでしょうか。(引用元:朝日新聞 EduA|AI・データサイエンスの知識で子供の生涯年収が変わる?未来を切り拓く科学の力とは)※太字は編集部で施したまた、現在の日本にはデータサイエンティストが不足しているため、企業は高い給料を支払ってでも、優秀なデータサイエンティストを確保しています。なかにはプロスポーツ選手レベルの高い給料をもらっているデータサイエンティストもいるのだとか。「データを制するものが勝者」と言われるこれからの時代、データサイエンス力がないと大人になったときに大変かもしれません――。(参考)バウンド 著, 渡辺美智子 監修(2020),『こども統計学』, メディア・パル.滋賀大学|データサイエンス学部を目指す人たちへ日経DUAL|親も知りたい 必須のデータサイエンスは小学生から【前編】日経DUAL|目標は「使える算数」PPDACで問題解決力を伸ばす【後編】総務省|データが切り拓く未来社会文部科学省|小学校学習指導要領(平成29年告示)解説朝日新聞 EduA|AI・データサイエンスの知識で子供の生涯年収が変わる?未来を切り拓く科学の力とはEdtechzine|子どもたちの目がキラキラ!好奇心と探究心を育むデータサイエンス体験をSASジャパンが提供 「なつやすみ親子でデータサイエンス2019」レポートThe Asahi Shinmbun GLOBE|米国年4000人、日本ゼロ。データサイエンス修士の落差、日本はどう埋める立正大学|エピソードがエビデンスに変わる瞬間、データサイエンスの扉が開くNHK|「データの時代に求められるスキルと人材」(視点・論点)キッズすたっとなるほど統計学園小学生のための統計学習まなぼう統計SAS埼玉県|単位グラフ(たんいグラフ)東京都|小学生のための統計学習 まなぼう統計
2022年01月21日株式会社データミックス(本社:東京都千代田区、代表取締役:堅田 洋資、以下、データミックス)がコンテンツを提供する講座が、一般社団法人日本能率協会(以下、JMA)主催の公開セミナー「JMAマネジメントスクール」にて10月26日より、開講します。講座では、e-ラーニングのコンテンツを提供するほか、弊社のデータサイエンティストが講師を務めます。データミックス提供の「JMAデータサイエンス講座」が開講「JMAデータサイエンス講座」は、データサイエンスやプログラミングの基礎を学ぶコースと、両方を網羅し、検定の受験もできるコース、eラーニングのコースの計4つが用意されています。■JMAデータサイエンス講座の詳細1) ビジネストランスレーター*養成コース・データサイエンス基礎セット・プログラミング基礎セット・データ分析実務スキル検定**(試験対策eラーニング付)の3つ全てを網羅したコース。お申込み: *ビジネストランスレーターとは、一定のデータサイエンススキルがあり、統計解析やAIのできること・限界も理解している人材です。データサイエンスやプログラミングなどの知識を習得していただくことで、ビジネス側とデータ分析の専門家をつなぐ人材「ビジネストランスレーター」を養成していきます。2) データサイエンス基礎セットビジネストランスレーター養成コースのうち、データサイエンスにフォーカスをあてた基礎講座が受けられるセット。お申込み: ※「お申込み」欄をご確認ください。3) プログラミング基礎セットビジネストランスレーター養成コースのうち、プログラミングにフォーカスをあてた基礎講座が受けられるセット。お申込み: ※「お申込み」欄をご確認ください。4) JMAデータサイエンス講座<eラーニング>データサイエンス、プログラミング、機械学習・統計モデルについてeラーニングで学べるセット。お申込み: **データ分析実務スキル検定(CBAS)データ分析実務スキル検定(通称CBAS:Certificate of Business Analytics Skills)は、データを扱うビジネス実務において、データサイエンティストやエンジニアとコミュニケーションを図る上で必要な基礎知識や、ビジネスで使えるデータ分析スキルを有していることを証明する資格試験です。個人のスキル資格の証明としての利用のほか、企業内のデータ分析スキル評価試験としても活用いただいています。データ分析実務スキル検定(CBAS)ロゴデータミックスは、データサイエンスが豊かな社会に繋がるためのオープンラボとなるべく、これからもデータサイエンス教育を必要としている皆さまに、学びの場を提供してまいります。■株式会社データミックスについてデータミックスは、データサイエンス領域でのスクール事業や企業研修・コンサルティング事業、データサイエンスビジネス事業の開発などを展開する企業です。主に、統計学や人工知能、機械学習などデータサイエンスの手法を駆使したデータ分析を通じ、ビジネスの戦略設計ができる人材の育成をおこなっています。企業や個人に対し、年間約2,200名以上(2020年度実績)にデータサイエンス関連の教育を提供した実績を有しています。データサイエンス領域にかかるサービスを通じて、社会やビジネスにおける課題の解決に貢献しています。社名 : 株式会社データミックス事業概要: データサイエンス領域における教育プログラム企画・開発・運営、法人向け研修プログラムの提供、データサイエンス人材の人材紹介事業、教育・研修現場の課題に対するソリューションシステムの企画・開発、データ・AI活用やデジタルビジネスのコンサルティング設立 : 2017年2月所在地 : 東京都千代田区神田神保町2-44 第2石坂ビル2F代表者 : 代表取締役 堅田 洋資URL : 詳細はこちら プレスリリース提供元:@Press
2021年10月20日緊急搬送された患者のデータなどから医学統計の専門家が分析。その結果わかった「血液型によってかかりやすい危険な病気」を知り、日常生活から予防の意識を高めようーー。日本では、血液型占いが盛んなため、身近な「ABO式血液型」だが、世界の医学者が血液型と病気の関係性について注目したのはつい最近のこと。「血液型というのは、医学的にはRh(+)(−)のほか、100種類以上の分類があります。そのなかでABO式は歴史が古く1900年にウィーンで発見されました」こう話すのは、世界中の血液型と病気に関わる文献を収集、研究している永田宏先生(長浜バイオ大学教授・以下、コメントはすべて永田先生)。じつは、それまで、人の血液はすべて同じだと考えられてきた。それが医学の進歩で輸血が試みられるようになり、混ぜると固まってしまう血液と、固まらずに輸血に使える血液があることがわかってきたという。「血液が固まるのは赤血球が凝集するせいです。人には、すべての血液と凝集しないO型。AとOとが凝集しないA型。BとOとは凝集しないB型。AとB両方と凝集してしまうAB型の4パターンがあることがわかったのです」永田先生が血液型と病気リスクの関連性について研究を始めたのは、あるメディアから「医療保険に加入する際に、血液型の告知は必要か?」という質問を受けたことがきっかけだという。「調べてみると、現在、保険の告知に血液型は必要ありませんでしたが、2000年代になってから、世界各国で大規模調査が行われ、血液型と特定の病気のリスクの関係性が次第に明らかになってきたのです。近年、病気のカルテの電子化が進み、データ分析しやすくなったことも、多くのデータ収集が行われるようになった一因でしょう」すべて統計的なデータの裏付けはあるが、理由までは解明されていないものも多いとか。永田先生の解説で、血液型別なりやすい病気を解説してもらった。■A型がなりやすい病気「胃がん、心筋梗塞」「’10年、スウェーデンの研究チームが100万人を対象に35年間のデータを集め、A型はO型に比べ、1.2倍、胃がんになるリスクが高いと報告しました」そのデータの表を見ると、じつはAB型のほうが1.26倍で、A型よりリスクが高いことになっているが、スウェーデンではAB型が極端に少ないため、リスク評価基準を満たしていないという見地から、A型のリスクが重要視されているという。「’11年に、日本の研究チームも703人の胃がん患者を調べたところ、やはりA型がもっとも罹患しやすいと結果が出ています」もうひとつ、気がかりなのが、心筋梗塞など、血栓(血液の固まり)が、心臓や脳の血管に詰まりやすいリスクだ。「O型に比べ、ほかの血液型は血が固まりやすい分、血栓ができやすい傾向があります。とくにA型の場合は、’12年に台湾で行われた研究で、ほかの血液型に比べ、心筋梗塞になりやすいとのデータが示されています」■B型がなりやすい病気「すい臓がん、糖尿病」「’09年、米国の国立がん研究所の調査では、すい臓がんにもっともなりやすいのはB型でした」その理由はまだ明らかになっていないが、人の遺伝子配列で、血液型を決める遺伝子と、がんのリスクを左右するDNAが隣り合っていることが、なんらかの影響を与えているのではないかとする研究が進められているとか。また糖尿病に関しては、’14年にフランスで8万人の女性を対象にしたデータで、O型に比べ、B型で1.21倍かかりやすいというリスクが示されている。■O型がなりやすい病気「胃・十二指腸潰瘍、重大事故による死亡率」ほかの血液型に比べ、血が固まりにくい傾向があるO型。このため、重大事故の際の死に至るリスクが高い。「ほかには、胃・十二指腸潰瘍などのリスクをO型を1とすると、A型0.81、B型0.74、AB型0.64と、圧倒的にO型がなりやすい(’10年。スウェーデン調査)」’04年に、O型の血液を好むピロリ菌が発見されており、ピロリ菌は胃潰瘍の原因のひとつとされるため、その関係性が注目されているという。■AB型がなりやすい病気「脳卒中、認知障害、エコノミー症候群」「世界的に少ない血液型なので、統計的なデータが不足していることはいなめませんが、4つの血液型の中で、もっとも血液が固まりやすいことが指摘されています。このため、エコノミー症候群(肺塞栓症)については、もっともリスクが低いO型に比べ、リスクが2倍。また’14年の米国で3万人を対象とした脳梗塞の患者の調査では、O型の1.83倍、リスクが高かったという報告がされていますから要注意です」同じ米国の認知障害の調査では、O型を1とした場合、A型もB型もO型と変わらなかったが、AB型だけが1.82倍リスクも高くなったとの報告もされている。こうした血液型別の傾向について、永田先生は、こう語る。「現段階では、治療現場で応用できるほどの差異ではありませんが、自分の血液型がなりやすい病気の傾向を知ることで、意識的に検診を受けるなど、早期発見、早期治療につなげてほしいですね」あなたも血液型の病気のリスクをよく理解して、自分の健康維持に役立ててほしい。「女性自身」2021年1月5日・12日合併号 掲載
2021年01月11日岡崎体育の連載「体育ですけど、オンガクです」。今回のテーマは「データ紛失」です。僕はDTMで音楽制作をしています。すべてパソコン上の作業です。なので、データの管理はとても大事。もっとも重要なことのひとつです。でもデビュー前の僕は、一切のバックアップをしていませんでした。USBに完パケのミックスデータだけを保存していて、当時はそれでいいと思っていたのです。でも実は、ひとつひとつの楽器のオーディオファイルを取り出せるパラデータというものがあって、それが残っていないと再度、制作を続けたり、ミックスやマスタリングをすることもできないんです。デビュー前、すべての楽曲データが入っているパソコンのOSをアップデートしたら音楽ソフトが立ち上がらなくなったことがありました。これはどうすればいいんだろうといろいろ調べたら、工場出荷状態に初期化したら直りますと言われました。でも当然ですが、初期化したらすべてのデータがなくなります。つまり、そのとき僕は、初期化によって、当時所持していたすべての音源の元データを失ってしまったんです。これはかなりショックでした。立ち直るのにだいぶ時間がかかりました。だから、僕にはデビュー以前の音源データがありません。曲数でいうと500~600曲くらいでしょうか。まだ形になっていない作りかけのものがほとんどですが、結構な痛手です。過去の楽曲を掘り起こして制作することができませんし、昔の音源を再ミックスしてリリースすることも不可能になってしまいました。なので、それ以来しっかりバックアップをとるようになりました。とにかく保存です。1音打ち込んだらショートカットキーの「コマンド+S」を押すくらいこまめに保存しています。常に指はキーボードの「S」上に置くくらい気を使っています。僕は、性格的にどこか抜けているところがあって、こういうことがないと気を抜いてしまうので、今となっては、あれはいい勉強だったな…と思っています。これを読んで怖いなと思った方は、本当に本当に気をつけてくださいね。仕事でさまざまなデータを取り扱う方だとか、学生さんでもパソコンでレポートを書いている方などいると思います。一瞬の気の緩みや、思いがけない負荷でパソコンが落ちることもあります。そんなときに、取り返しがつかないことにならないように、とにかくデータはこまめに保存&バックアップをきちんととること。忘れてはいけない作業です!おかざきたいいく『よなよなラボ』(NHK総合 毎月1回土曜24:05~)が好評放送中。『おはスタ』(テレビ東京系)火曜レギュラー。『「劇場版ポケットモンスター ココ」テーマソング集』を12/23にリリース。※『anan』2020年12月2日号より。写真・小笠原真紀ヘア&メイク・村田真弓文・梅原加奈(by anan編集部)
2020年11月27日日本に住むすべての人と世帯が対象となる、『国勢調査』。5年に1度の重要な統計調査で、生活環境の改善や防災計画などのさまざまな施策に役立てられます。2020年実施の国勢調査は、インターネットと紙の両方で回答を受け付けており、期間は同年10月7日まで。大切な統計調査ですが、回答率は低迷が続いています。国勢調査も始まったし『統計調査員』の経験を語る3児の母親である、えむしとえむふじん(@mshimfujin)さんは2015年に、国勢調査の調査票を配布・回収する『統計調査員』のアルバイトを夫婦でしたことがありました。その時の苦労した思い出を漫画に描いています。統計調査員に登録し、説明会に参加したえむふじんさん夫婦。夫は2倍の仕事を振られましたが、報酬もほぼ2倍ということで引き受けることに…。統計調査員の仕事は、下調べからスタート。もとからある地図を使いつつ、空き家などの変化をチェックしていきます。簡単には調査できない上、配られた備品の防犯ブザーには不備がありました…。攻撃的な対応はつらいよ警戒した人々から今まで経験したことのない対応を受け、傷付くこともあったえむふじんさん夫婦。ですが、時には優しい対応をしてくれる人もいました。仕事はまだ続き、慌ただしい日々が過ぎて…。国勢調査も始まったし『統計調査員』の経験を語る (完) 全4話でした皆さん調査のご協力おねがいします2015年 #国勢調査 の思い出話色々あって調査員は2018年にやめましたブログにはその辺りの事を文章で書いてます第3話目はこちら #コミックエッセイ pic.twitter.com/lHJABeC6ud — えむしとえむふじん@『小学生エムモトえむみの勝手きままライフ』発売中! (@mshimfujin) September 20, 2020 苦労して稼いだアルバイト代の一部は、家族で『ユニバーサル・スタジオ・ジャパン(略称:USJ)』で遊ぶ時に使用!ただの散財より思い出に残る、有効的な使い方だといえるでしょう。統計調査員の苦労が伝わるエピソードに、さまざまな反応が寄せられています。・こちらの漫画を読んだおかげで、調査員さんにきちんと対応することができました!・恥ずかしながら、そんなに大事な調査だとは知りませんでした。回答いたします。・元市役所の担当者です。引き受けてくださる方には、感謝しかありません。昨今では多様な不審者がいるため、統計調査員を警戒することも理解できます。ですが、日々の生活の中で時間を作り、統計調査員として働く人々の苦労は大変なもの。不審者でないと分かった時には、優しい対応とはいかずとも、事務的なきちんとした対応を心掛けたいですね。[文・構成/grape編集部]
2020年10月04日編集部:学研キッズネット編集部総務省統計局では、5月5日の「こどもの日」にちなんで、2019年4月1日現在におけるこどもの数(15歳未満人口)を推計しました。こどもの数は1533万人と、38年連続の減少をたどる結果となった。38年連続減少傾向前年に比べ18万人少ない1533万人で、1982年から38年連続の減少となり、過去最少となりました。男女別では、男子が785万人、女子が748万人となっており、男子が女子より37万人多く、女子100人に対する男子の数(人口性比)は105.0となっています。こどもの数を年齢3歳階級別にみると、12~14歳が322万人(総人口に占める割合2.6%)、9~11歳が321万人(同2.5%)、6~8歳が309万人(同2.5%)、3~5歳が295万人(同2.3%)、0~2歳が286万人(同2.3%)となっています。これを中学生の年代(12~14歳)、小学生の年代(6~11歳)、未就学の乳幼児(0~5歳)の三つの区分でみると、それぞれ322万人(同割合2.6%)、630万人(同5.0%)、581万人(同4.6%)となっています。こどもの割合は45年連続の低下を記録こどもの割合は、1950年には総人口の3分の1を超えていましたが、第1次ベビーブーム期(1947年~1949年)の後、出生児数の減少を反映して低下を続け、1965年には総人口の約4分の1となりました。その後、1970年代前半には第2次ベビーブーム期(1971年~1974年)の出生児数の増加によって僅かに上昇したものの、1975年から再び低下を続け、1997年には65歳以上人口の割合(15.7%)を下回って15.3%となり、2019年は12.1%(前年比0.2ポイント低下)で過去最低となりました。なお、こどもの割合は、1975年から45年連続して低下しています。上記のことから、現在もこどもの人口の減少を続けていることが分かった。また、総務省統計局の調べによると、都道府県別の2018年10月1日現在におけるこどもの数をみると、前年に比べ東京都は増加、沖縄県は同数、他の45道府県はいずれも減少傾向に。また、こどもの数が100万人を超えるのは東京都、神奈川県、愛知県、大阪府の4都府県となっていることも明らかとなりました詳しくはこちら■「学研キッズネットFor Parents」のニュース一覧はコチラ■学研キッズネット編集部(がっけんきっずねっと)『学研キッズネット』は、1996年にオープンした小・中学生のためのWebメディアです。学研の子ども向け書籍や雑誌の編集ノウハウを活かし、子どもたちが安全に楽しめるサイトとして運営しています。子どもたちのしあわせのために、家族のしあわせのために、有益な情報やサービスをお届けできるよう、いつも精一杯がんばっています。すくすく伸びる子どもたちのために
2020年05月07日人間関係研究家の稲場真由美さんが、16年間、延べ12万人の統計データをもとに構築したのが、「性格統計学」という独自の理論です。それによると、人間は「ロジカル」「ビジョン」「ピース・プランニング」「ピース・フレキシブル」という4つのタイプにわけることができるのだそう(インタビュー第1回参照)。今回は、それらのタイプのちがいが引き起こす、親子間におけるコミュニケーション・ギャップの具体例を教えてもらいました。構成/岩川悟取材・文/清家茂樹写真/石塚雅人(インタビューカットのみ)人間には4つのタイプがある人間は、「自分軸か、相手軸か」「計画的か、臨機応変か」というふたつの軸により4つのタイプにわけられる。自分軸とは、「自分のために頑張ることが行動の原動力になる」タイプであり、相手軸は「相手のために頑張ることによろこびを感じる」タイプ。また、計画的とは、「事前に決めた目標やルールを重視して計画的にものごとを進めたい」タイプであり、臨機応変は「その場での直感を重視して行動する」タイプ。「性格統計学」による4つのタイプは、次のふたつの質問で判別可能。【1】話は、Aもとから順を追って聞きたいB結論から聞きたい【2】急な変更は、AストレスになるBストレスにならない【1】B、【2】Aを選んだ人は、ロジカル(自分軸かつ計画的)【1】B、【2】Bを選んだ人は、ビジョン(自分軸かつ臨機応変)【1】A、【2】Aを選んだ人は、ピース・プランニング(相手軸かつ計画的)【1】A、【2】Bを選んだ人は、ピース・フレキシブル(相手軸かつ臨機応変)「ロジカル」は、自分で納得して自分のペースやタイミングでものごとを進めたいタイプのため、急な予定変更などは大きなストレスになる。「ビジョン」は、自分の感性に響いたり可能性を感じたりするものを好み、自分の願望を重視するため、「やりたい!」と感じるかどうかで、ものごとに取り組む集中力に大きなちがいが出る。「ピース」は、行動パターンが計画的か臨機応変かによってさらにふたつのタイプにわかれるが、共通しているのは、和を大事にして人間関係が円滑であることを好むこと。また、ものごとをもとから知りたい傾向があり、「なぜ?」という口癖があることも共通点。幼稚園に持っていくハンカチを選ぶだけで押し問答親子間でうまくコミュニケーションが取れないケースを、わたしが提唱する「性格統計学」を通じて見てみると、なぜコミュニケーション・ギャップが起きるのかという理由がはっきりと見えてきます。今回は、わたしが実際に見聞きした具体例をいくつか紹介してみましょう。まずは、親が「自分のために頑張る」ことが行動の原動力になる自分軸のタイプで、子どもが「相手のために頑張る」相手軸という場合。親が「ロジカル」か「ビジョン」で、子どもが「ピース」というケースです。これは、女の子が幼稚園に持っていくハンカチを選ぶという場面でした。子どもは、相手が求めることに応えることでよろこびを感じるタイプですから、ハンカチを選ぶにも親の意見を優先したい。それで、「お母さん、どっちのハンカチがいいと思う?」と聞きます。でも、親は自分軸のタイプ。ロジカルなら計画やものごとを自分で決めること、ビジョンなら自分の願望を重視しますから、子どもの言葉を聞いて、「この子は自分で決められないのかしら……」と心配してしまう。そして、「きちんと決められる人間に育ててあげなければ」と考え、「あなたの好きな方を選びなさい」といいます。そうして、たかがハンカチを選ぶだけなのに、子どもは「ねえ、どっちがいい?」、親は「だから自分で決めなさいよ」と押し問答になってしまうのです。そこで、子どもが相手の要望によろこびを感じるタイプだと親が知っていたとしたら、対応は変わるはずです。「自分で選んでほしい」という親の考えを押しつけることなどなく、「じゃ、こっちがいいかな」と選んであげられる。そうすれば、子どもは気持ち良く幼稚園に行けるのです。親の「理由を知りたい」という欲求によって生まれる衝突その親からすれば、子どもがその後の人生でなにかを選ばなければならない場面でも「自分で決められなくなるのではないか」と心配しています。子どもの将来を考え、よかれと思って子どもにハンカチを選ばせようとしただけのこと。一方で、子どもからすれば、大好きなお母さんに選んでもらったハンカチを持って楽しく幼稚園に行きたいと思っているにすぎないのです。そもそも、相手軸のタイプである子どもが成長して、実際に自分でなにかを決めなければならない場面になったときのことも、心配しすぎる必要はありません。進学先や就職先を選ぶにも、相手軸の子なりに、「この進学先だったら、お父さんやお母さんがよろこんでくれるかな」「この就職先だったら、恋人は納得してくれるかな」というふうに、大切な人を優先する発想で、結局は自分でものごとを決めていけるのですからね。逆に、親が相手軸で子どもが自分軸の場合はどうでしょうか?親がピースで、子どもがビジョンというケースの事例を見てみましょう。ピースというタイプには、ものごとをもとから知りたいという傾向があり、「なぜ?」が口癖だという特徴があります。一方、ビジョンというタイプには、自分の感性を優先して直感的にものごとを判断する特徴があります。すると、ビジョンの子どもがただ直感的になにかの習い事を「やりたい!」と思ったときにも、ピースの親は「どうして?」と聞きます。子どもからすれば、あえて理由を挙げるなら、「ただなんとなくやりたいと思ったから」ということになるでしょう。でも、その答えに親は納得しない。「『なんとなく』ってことはないでしょう?」と返す。すると、子どもは、「自分がおかしいのかな……」と責められた気持ちになってしまうのです。この場合も、子どものタイプが直感的で自分の願望を優先するビジョンだと親が知っていれば、無駄な衝突は起きません。理由を知りたいというのは親の欲求にすぎないのですから、子どもの直感と願望を大切にしてあげればいいのです。「ロジカル」の子どものペースを乱してはいけないまた、自分軸のなかでもロジカルというタイプの子どもと、とくに子育ての中心である母親とのあいだで起こりがちな衝突についても具体例を挙げておきましょう。この場合は、親のタイプは問いません。ロジカルなタイプは、自分で決めたことを自分のペースで進めていきたいという特徴があります。ですから、子どもになにかをさせたいときも、子どもに選ばせてあげることが大切。たとえば、子どもに宿題をさせたいのであれば、「6時になったら宿題をしようか?6時半からにする?」という具合です。そして、子どもが6時半と決めたのであれば、6時半になるまでは絶対に余計なことをいわないでください。お母さんたちは、6時半が近づいてくると、つい口を出したくなるものです。6時まであと数分となったら、「ほら、あと何分で6時半になるよ」なんて声をかけてしまう。ドキッとした人も多いのではないでしょうか?でも、6時まであと数分あるなら、6時半ではありません。その余計な口出しによって、ロジカルの子どもは自分のペースを乱され、やる気を失うということになってしまうのです。いずれにせよ、親子間のコミュニケーション・ギャップをなくすことは、親自身と子どものタイプを知ることからはじまります。記事冒頭のふたつの質問によって親子それぞれのタイプを知り、みなさんが円満な親子関係を築いていくことを願っています。『人間はたったの4タイプ 仕事の悩みは「性格統計学」ですべて解決する!』稲場真由美 著/セブン&アイ出版(2019)■ 性格統計学による4タイプ診断サイト■ 人間関係研究家・稲場真由美さん インタビュー一覧第1回:性格統計学の提唱者が語る。「親子は考え方も似る? それはただの思い込みです」第2回:子どもが言う「なんとなく……」に、親が「どうして?」と聞いてはいけないわけ。第3回:子どものタイプ別・自己肯定感が本当に伸びる褒め言葉。「すごいね」だけじゃ響かない!?(※近日公開)第4回:「いくら言っても分かってくれない」のは、叱り方がその子に合っていないから。(※近日公開)【プロフィール】稲場真由美(いなば・まゆみ)1965年生まれ、富山県出身。一般社団法人日本ライフコミュニケーション協会代表理事。株式会社ジェイ・バン代表取締役。自身が人間関係の悩みに直面したことから、新しいコミュニケーションメソッドを探求し、16年間、延べ12万人の統計データをもとに「性格統計学」を考案・開発する。以来、このメソッドを「ひとりでも多くの人に伝え、すべての人を笑顔にしたい」との思いから、セミナーや講演、カウンセリングを通じて普及活動を行う。2018年には「性格統計学」にもとづくマルチデバイス型ウェブアプリ『伝え方ラボ』を開発し、ビジネスモデル特許の取得に成功(特許6132378号)。現在は、企業や自治体、学校をはじめ、法人・個人を問わず『伝え方ラボ』を活用した研修やコンサルティングを幅広く行い、多くの人のコミュニケーションスキル向上に貢献する活動を続けている。【ライタープロフィール】清家茂樹(せいけ・しげき)1975年生まれ、愛媛県出身。出版社勤務を経て2012年に独立し、編集プロダクション・株式会社ESSを設立。ジャンルを問わずさまざまな雑誌・書籍の編集に携わる。
2020年01月21日日本の離婚率と言えば、「夫婦の3組に1組が離婚」といった数字を聞いたことがある人が多いと思います。日本の離婚率は高いように思いますが、はたしてそうなのでしょうか?本記事では、日本の離婚率について解説し、日本では離婚率が高いと言われる理由についても検証します。日本の「離婚率」が高いというのは本当?厚生労働省「平成29年人口動態統計月報年計(概数)の概況人口動態総覧(率)の国際比較」日本の離婚率の推移日本の離婚率は、近年上昇しているのでしょうか?戦後の日本の離婚件数及び離婚率の推移は、次のグラフのとおりです。厚生労働省「平成29年(2017)人口動態統計月報年計(概数)の概況結果の概要」このデータによると、同居期間15年未満の夫婦の離婚件数は、平成17年をピークに概ね減少傾向です。しかし、同居期間15年以上の夫婦の離婚件数は、それほど減っていません。同居期間35年以上に限っては、平成17年よりも平成29年の方が多くなっています。同居期間が長い夫婦というのは、熟年離婚ということです。つまり、離婚全体に占める熟年離婚の割合が増えているのです。離婚率が高いと言われるのは熟年離婚が増えたから近年離婚件数はむしろ減少傾向です。けれど、これまで離婚しなかった40~50代以上の夫婦の離婚が増えたため、離婚率が高くなった気がするのではないかと思います。熟年離婚が増えているのはなぜ?熟年離婚が増えている理由としては、以下のような点が考えられます。共働き夫婦が増えた女性は離婚するとなると経済的な心配があります。今は40代以上でも働いている女性が多いですから、離婚後に直ちに困るといったケースが少なくなってきています。年金分割制度の創設平成20年度から、離婚時に夫の年金保険料納付記録を分けてもらえる「離婚時年金分割」の制度が始まりました。年金だけで生活していくことは難しいですが、年金分割すれば多少なりとも年金が増えることで、専業主婦やパートの人でも離婚しやすくなったというのがあります。高齢化により寿命が長くなった寿命の短かった昔は、夫婦で余生を過ごす時間はそれほど長くはありませんでした。しかし、現在では寿命が延びたため、子供が巣立ったり仕事を引退したりした後も、夫婦でいる時間が増えてしまったというのがあります。残りの人生、今のパートナーと過ごすのではなく、自分の好きなように生きたいという人も増えています。相手の介護をしたくないという理由もあるでしょう。婚姻期間が長くなったということは、離婚できる期間も長くなったということです。長い人生の中で、離婚という選択肢を取る余裕ができたことも熟年離婚が増えた理由と考えられます。熟年夫婦の離婚理由では、熟年夫婦はどういった理由で離婚しているのでしょうか?一般に、離婚原因として、最も多いのは、性格の不一致です。離婚原因については、こちらの記事をご参照ください。熟年夫婦であっても、離婚理由の中心的なものは、性格の不一致です。と言っても、長年一緒にいる夫婦はお互いの性格をよく知っているはずですから、性格の不一致で即離婚を決めているわけではありません。熟年夫婦の場合、長い夫婦の歴史の中で、浮気、浪費、親族との不和など、いろいろな事件を経験しています。その時々には離婚せずに乗り切ったけれど、納得いかないことを積み重ねた結果、最終的に性格の不一致として離婚を決めているケースが多いように思います。日本の離婚率:まとめ日本の離婚件数は、平成14年をピークに減少しており、離婚率も低下しています。近年、離婚が増えているようなイメージがあるのは、熟年離婚が多くなっているからです。寿命が長くなったことにより、性格の合わないパートナーと余生を過ごすよりも、残りの人生自分の好きなように生きたいと考える人もいるでしょう。熟年離婚にはリスクもありますから、しっかり準備して臨むのがおすすめです。
2019年03月26日こんにちは、婚活FP山本です。きっとあなたも学生時代、「平均点と比べてどうか」で自分の立ち位置を捉えた事があるのではないでしょうか。社会人になると、平均の代わりに「様々な統計」で自分の立ち位置を把握できるのですが、統計は小難しい表現が多いので、意外と読みにくかったりしますよね。そこで今回は、結婚適齢期である30代の様々な貯金に関する統計と、一般的な捉え方をお伝えします。あなたの人生に、お役立て下さいませ。30代は、半ばを境に前半・後半で大きく違うまずは統計情報の前に、ざっくり大局観をお伝えします。最近では少しずつ変化もありますが、それでも一般的な人生はおおよそ「30代半ば」を目安に、様々なことが確定するのが実情です。もう少しいえば「35歳まではチャンスに満ち溢れている」と言えるでしょうか。一昔前なら、35歳は「転職の限界年齢」であり、女性にとって「結婚の限界年齢」でした。女性からしても、30代前半までなら許せた男性の夢への挑戦も、後半ともなれば「いつまで夢見てるんだ?」と感じてしまうのではないでしょうか。これは年収や貯金でも同様です。つまり、現在の具体的な金額はともかくとして、35歳までに相応の年収や貯金を得る準備や下地ができたかどうかが分かれ目になります。まずこの点を、強く意識しましょう。結婚希望の女性は35歳を強く意識しよう30代半ばは結婚の限界年齢であると同時に、「出産の限界年齢」とも捉えられがちです。このため、これ以降に結婚したら子供は一人程度が多い一方、これ以前に結婚した方は何も考えずに2~3人の子供を作りやすいといえます。先ほどの仕事でも、事情は似ている訳です。しかし統計は、そこまで個別事情を踏まえて作られている訳ではありません。とはいえ、個別事情は考え出すとキリがないので、その辺りは抜かして「参考として」統計は見るようにしましょう。30代の独身者・結婚した方など様々な貯金額データ次は、お待ちかねの様々な統計データです。まず、30代の独身世帯と結婚した世帯別の貯金額は以下のようになっています。(総務省統計局「家計調査報告」、知るぽると「家計の金融行動に関する世論調査」)独身・結婚世帯別の貯金額独身世帯…平均589万円、中央値83万円結婚世帯…平均602万円、負債平均1123万円、差引-521万円年収別貯金額また年収別に見てみると、同調査では以下の結果が出ています。(既婚は30代に限らず)独身・年収500万円程度…平均789万円、中央値154万円独身・年収1000万円程度…平均721万円、中央値120万円既婚・年収約500万円世帯…平均989万円、負債平均729万円、差引260万円既婚・年収約1000万円世帯…平均2184万円、負債平均1051万円、差引1133万円独身者と既婚者では「統計の取り方」が違うので一概に比較できないものの、独身同士、既婚同士を比べると分かりやすいかもしれませんね。中央値を読み解くコツは「平均との違い」「中央値」とは、対象者を順に並べていき、中央の人がどうかを表しています。学校のテストなら100点という上限がありましたが、貯金額は青天井で持っている人は持っていますから、平均よりもむしろ中央値のほうが、いわゆる「平均」感覚に近いでしょう。ちなみに統計情報は、文字通り「統計」で検索すると、今では色んなものを発見できます。総務省統計局をはじめ、様々なところで統計は作られていますから、ぜひ色んなものを見てみましょう。既婚・未婚別の貯金に対する一般的な捉え方今度は、先ほどの統計結果の補足です。おそらく中には「あの情報ってホントなの?」と疑った方もいるのではないでしょうか。結婚した世帯の方が多額の負債を抱え、独身世帯なら年収が違っても貯金額がほぼ変わらない結果でしたからね。ですが、これが現実です。まず結婚した世帯の負債は、その大半は「住宅ローン」が影響しています。また独身者の結果は、年収に関わらず「貯金への意識が低い」ためです。皆、あるならあるだけ使い、「結婚したら貯めよう」と考えています。どちらも、何となく分かるところではないでしょうか。もちろん、「皆が貯められてないから大丈夫」ではないのですが、少なくとも平均的な世帯の多くは大した貯金ができていません。ひとまず、そういう意味であなたも安心に繋げましょう。そもそも貯金への意識が希薄なもの結婚したら住宅ローンや教育費に多額のお金が必要になるのに、多くの人は結婚してから貯金しようと考える……残念ながら、これが現実です。女性に限れば「お金に関する事は男性に任せよう」と考えて、やはり何も考えていない人もかなり多いかもしれません。もちろん、純粋に年収が低くて貯金できない人もいますが、相応に年収があっても貯金できていないのが実情です。貯金できていなくても「皆も同じ」なら、少しはラクになれるのかもしれませんね。地方と都心部では結婚や貯金に対するが全然違うここからは少し趣向を変えて、筆者の見解をお伝えします。筆者は都心部にいながら地方に実家があるのですが、同じ30代でも地方と都心部では結婚や貯金に対する事情や考え方が全然違っていますね。簡単に言えば、やはり地方は「旧態依然」と言えるでしょうか。地方では未だに結婚は当たり前、子供も複数、女性は専業主婦になります。一方の都心部では、結婚しない人も増え、子供も一人程度、夫婦で共働きが増加中です。特に結婚は、その有無が外部に知れてしまうため、地域と繋がりの強い地方ほど意識が高いといえます。またどちらも貯金は意識が弱いものの、地方では子供と車にお金がかかり、都心部では家賃と生活費にお金が必要なことが多いです。どちらの方がマシかは分かりませんけどね。引っ越しすら視野に入れたいところ地方と都心部、どちらが良いかは一概に言えませんが、確かな「違い」が、そこにはあります。特に女性なら「専業主婦になりたい」場合は尚更でしょうか。どうしても都心部で専業主婦になれないのなら、地方への引っ越しを視野に入れるのもアリかもしれません。ただ、地方は地方で別の苦労もありますし、専業主婦の未来に幸せがある訳でもありません。違いを理解しながら先々を見据えて、婚活や貯金に励んでいくと良いでしょう。一人暮らしと実家暮らしはどっちがいい?最後は、貯金を考えた場合の一人暮らしと実家暮らしについてです。これは直接的な比較ができないのですが、少なくとも実家暮らしの方が貯金は貯まります。結婚後も、昔のように夫親と同居したほうが、家賃も生活費も浮きますから貯金が貯まりやすいのは事実です。しかし、一人暮らしの方が「生活力や自立心」は養われやすいといえます。そして最近では、男女を問わず貯金があっても実家暮らしの人は避けられやすいのが実情です。貯金より一人暮らしか否かを重視する訳ですから、やはり現在の貯金は気にしなくていいのかもしれません。とはいえ、やはり結婚した後は何かと物入りですから、貯金が気になるのも一つの実情です。ひとまず統計情報を一つの目安に、これからは貯金に励んでいきましょう。夫親との同居もアリかもしれない……現在でも1割程度の夫婦は、結婚後も親との同居をしています。そして、その方が貯金しやすいのは紛れもない事実です。現代事情にあっていないようにも思えますが、別居するから貯金しにくいのも紛れもない事実ですから、あえて同居するのもアリかもしれません。いずれにせよライフプランは、人と比べてどうこうではなく「自分の場合はどうか」が重要です。その自分の場合を客観的に考えるために、統計情報を活用していきましょう。統計で「まだ見ぬ未来」を考えていこう35歳を過ぎたら結婚も転職もしにくくなる統計があるなら、その前にどちらもしよう……。統計は、こんな風に使うのが基本です。統計は常に変わりますが、自分の時に限って都合よく大幅に変わることはありません。統計で「まだ見ぬ未来」を見据え、行動を考えていきましょう。
2019年02月22日「がん保険」には「何歳から」加入すると良いのでしょうか?できる限り若いうちから加入した方が良いのでしょうか?それとも若いうちにはがん保険に加入する必要はないのでしょうか?今回は、がんの罹患率とがん保険の商品の仕組みから、がん保険に加入する時期ついて確認をしていきたいと思います。がん保険って何?という方はまずこちらをご覧ください。そもそも、がん保険は何歳から加入できるの?がん保険には何歳から加入すると良いのかを考える前に、そもそもがん保険には何歳から加入できるのでしょうか?人気のがん保険といわれる5商品(注)の加入できる年齢(契約年齢範囲)を確認してみましょう。会社・商品によって違いがありますが、概ね20歳以上から50歳まではほとんどの方が加入対象年齢であることがわかります。がんの罹患率から加入時期を考えよう!がん保険には何歳から加入するのが良いのかを考えるには、何歳からがんに備えればいいのかを考えればいいことになります。「がんの備え=がん保険への加入」と言い換えることもできます。がんに対する備えが必要な年齢=がん保険の加入を検討する年齢何歳くらいからがんになる可能性が高まる?それでは、何歳くらいからがんになる可能性が高まるのでしょうか?統計データを基に、年齢とがんに罹患する関係を確認していきましょう。まず年齢の推移によるがん罹患率の変化を確認してみましょう。下のグラフは国立がん研究センター「がん登録・統計」にて掲載されている統計情報で、全てのがんに対する年齢別の罹患率(2014年)が線グラフで表示されています。グラフをご覧いただいた通り、男女ともに50歳代くらいから罹患率が増加し、高齢になるほど罹患率は高くなっていくことがわかります。特徴的なのは、30歳代後半から40歳代にかけては、女性の方が男性より罹患率がやや高くなっていることです。逆に60歳代以降になりますと、男性の方が女性より顕著に罹患率が高くなっていきます。生涯でがんに罹患する確率はどれくらい?次の統計情報をご紹介しましょう。下の表は、がんの累積罹患リスクというもので、ある年齢までにある病気に罹患する(その病気と診断される)おおよその確率を表したものです。生涯でがんに罹患する確率と言い換えることができます。上の表からどのようなことが読み取れるか確認していきましょう。まず、生涯でがんに罹患する確率は、男性62%(2人に1人)、女性47%(2人に1人)ということです。最初の線グラフでは、30歳代や40歳代であれば、がんの罹患率は高くないから安心と思われた方もいらっしゃると思います。しかしながらこちらの表であらためて確認出来ることは、生涯でがんに罹患するリスクが2人に1人という事実です。また女性にとっては、乳がん(11人に1人)、子宮がん(33人に1人)というデータもがんへの備えが必要だと理解できる参考情報になるのではないでしょうか。以上のとおり統計情報からわかることは、がんの罹患率は50歳代から上昇し、生涯にがんに罹患するのが2人に1人であるという事実です。こうしたことから実際にがんに備えるためには50歳より以前にがん保険に加入することを検討しておいた方が良い、ということができるのです。がん保険の仕組みから加入時期を考えよう!さきほどまでは、がんの罹患率といったデータから、がん保険にはがんの罹患率が高まる50歳代よりも以前に加入した方が良い、ということが確認できました。ここからは、がん保険の商品の仕組みから、がん保険に加入した方が良い年齢があるのかどうかを検討していきたいと思います。若い時の方が保険料が安いがん保険の商品の特徴・仕組みから、がん保険に何歳で加入したほうがよい、ということは言えるのでしょうか?昨今のがん保険は、終身タイプの商品が数多く販売されています。終身タイプの商品は、保険期間が終身(一生涯)であるとともに、あなたが支払う保険料も終身払い続けるという仕組みになっています。こうすることで毎月・毎年の保険料負担が一定で変わることはありません。ここで注目いただきたいのは、この終身タイプでの保険料は年齢ごとに、どの程度差があるのかということです。保険は原則として、同じ保障であれば加入する年齢が高ければ高いほど保険料は高くなります。具体的な商品を挙げて年齢別の保険料を比較してみよう!紹介するのは女性向けがん保険(※)で人気のアメリカンファミリー生命の「生きるためのがん保険Days1レディースプラン」です。<保障内容(入院日額:1万円の場合)><上記保障内容での月払保険料>20歳 2,616円30歳 3,591円40歳 5,502円50歳 7,209円60歳 8,936円例えば30歳で加入した場合には保険料3,591円ですが、40歳で加入した場合は保険料5,502円となり、約1.5倍となります。このように、若い年齢で加入することができるほど、保険料負担は軽くなることがわかります。保険料払込免除で保険料払込負担を軽減出来る若い年齢のうちの方が、同じ保障でも保険料負担が安いということを確認してきました。しかしながら「若い年齢からがん保険に加入していると結局がんに罹患しないまま20年・30年と保険料を払い続けることになり、結果としては損をするのではないか」と思われる方がいらっしゃるかもしれません。結果論としては30歳で加入して60歳までがんに罹患しないまま保険料を支払い続けるということはありえます。しかし、それを損だと決めつけることも出来ません。どういう意味かと申しますと、30歳代・40歳代でも低いながらもがんに罹患するリスクはあります。その期間を保険で保障されていたのですから、経済的リスクに対して対処していたということになります。そのコストが保険料負担となっているわけなので、無駄遣いをしていたわけではありません。このように単に損だということにはならないと考えることもできます。また、最近の終身タイプの商品には、保険料払込免除という機能がついており、万が一がんになった場合、以後の保険料払込が不要となる商品もあります。若い年齢で加入してがんに罹患した後にも、がん保険は継続することが多いです。その場合に保険料払込は免除となるのは、経済的に非常に助かるわけです。若い時にがん保険に入ると保険料総額が大きくなる、という決めつけた議論がされる場合がありますが、保険料払込免除について考慮しておくことで、若い時に加入する=総額が増えるとは一概に言い切れない、ということを押さえておきましょう。まとめがん保険は何歳から加入した方がよいのかということを確認してきました。がん保険には概ね20歳から50歳ぐらいまで加入できるので、あとは私たちが何歳ぐらいになって加入するかの問題となります。まずは、がんの罹患率データを確認すると、生涯の罹患率は2人に1人であり、50歳代から罹患率が上昇していきます。このため50歳代より前に、がん保険の加入を検討した方が良いといえます。また、がん保険の仕組みから加入時期を考えてみましたが、できる限り年齢が若いうちに加入しておいた方が、月々の保険料負担が軽くなります。以上の両面から考慮すると、がんに罹患した時の経済的保障をがん保険で手当てしたいと考えている方で、保険料負担が問題ないのであれば、20歳代・30歳代のうちから将来に備えてがん保険に加入するのは十分に価値のある選択といえるでしょう。
2019年01月08日博報堂は4月5日、店頭における生活者の買物行動データ測定の強化を目的として、測定データをビッグデータと統合して分析し、買物行動の活性化につなげる同社独自のプラニング手法である「ショッパーズ・カスケードモデル」の構築を開始すると発表した。同社は、リアルな場での買物行動データ測定を強化することにより、従来の調査手法では実現できなかった「無意識下の行動の可視化」と「アクチュアルデータによる行動捕捉」の2つのアプローチを強化する。また、同データを広告・販促投資額・売上データ・生活者データなど、ほかのビッグデータと統合し分析することで、メーカーおよび流通双方の売上・利益拡大につながるアクションをプラニングしていく。新手法により、生活者の買物行動を来店前・店内・来店後まで拡大してとらえることができ、より精緻な分析やアクションの検討が可能になるという。例えば、店頭におけるブランドの潜在的なターゲットに向けたプロモーションの展開や、買物行動で商品が手に取られているものの購買されていない商品を明らかにし、その要因分析を行う。この取り組みについては、同社のデータドリブンマーケティング局とショッパーリテールマーケティング局が連携し、推進していく。新モデルの構築にあたり、先行して無意識下でのブランドに対するイメージを明らかにする調査プログラムの提供を開始している。同プログラムは店頭における商品との出会いを再現する直感的な選択テストとなり、心理学の知見を応用し、特定の言葉やイメージの組み合わせへの反応時間からブランドや製品に対する期待イメージや感情を測定するという。同社は今後も、同モデルを構築するソリューションを順次拡充していく方針だ。
2016年04月06日総務省統計局・統計研修所と独立行政法人統計センターは4月4日、政府統計の総合窓口(e-Stat)の利便性とサービスの向上や、社会経済における政府統計データのより高度な活用の普及・促進を目的として、統計データや統計APIを活用したアイデアを募集するコンテスト「STAT DASHグランプリ2016」について、総務大臣賞、優秀賞、敢闘賞を発表した。コンテストのテーマは、行政サービス開拓部門が「政府が次に作るならこれ!!!」、データ利活用啓発部門が「なるほど!この活用は面白い!!」であった。総務大臣賞を受賞したのは次の通り。「行政サービス開拓部門」総務大臣賞作品名:小中学生のための統計情報ポータルサイト「e-Stat Junior」の提案受賞者:関西学院高等部数理科学部(代表:佐々木雄司)概要:学習指導要領に基づいた学年別の推奨統計データを提供したり、小中学生が簡単に統計データを利活用したりできるよう、「専門的な用語を使用しない」「漢字にふりがなを付ける」など、小中学生が統計学習をしやすいようにサポートする統計情報ポータルサイト「e-Stat Junior」の整備を提案。「データ利活用啓発部門」総務大臣賞作品名:オープンデータのためのオープンソース データビジュアライゼーション プラットホームE2D3(Excel to D3.js)の開発とE2D3を用いたデータリテラシー教育事業の創造受賞者:E2D3 ver.0.7 開発チーム(代表:五十嵐康伸)概要:Excelで統計データなどをわかりやすく、グラフィカルに表示できるオープンソース・ソフトウェア「みんなで作るデータビジュアライゼーションプラットホーム」を提供し、小学校から大学・企業までの様々な現場における、データリテラシー(必要なデータを見つける力、整理する力、理解する力)の向上を支援する。優秀賞は次のとおり。敢闘賞は次のとおり。
2016年04月05日日本時間4月1日21時30分に発表された米3月雇用統計は概ね良好な結果であった。非農業部門雇用者数は前月比21.5万人増と予想(20.5万人増)を上回り、3カ月平均でも20万人超の増加ペースを維持した。失業率は5.0%と前月の4.9%から0.1%ポイント悪化(予想は横ばいの4.9%であった)したが、これは労働参加率が2014年3月以来の高水準となる63.0%に改善した影響が強く、労働市場の裾野が拡大したための「良い失業率上昇」と考えられる。また、平均時給(時間あたり賃金)は25.43ドルに増加。前月比では+0.3%の伸びとなり、予想(+0.2%)を上回るとともに、前回見られた予想外の賃金低下(前月比-0.1%)が一時的な減速であった事を証明した。ところが、米3月雇用統計に対する市場の反応は冷ややかだった。米国の雇用情勢の堅調さを改めて印象付ける内容であったにもかかわらず、初動のドル買い一巡後はドルが全面安の展開となってしまった。雇用統計はそれなりに好結果ではあったが、米連邦準備制度理事会(FRB)が示した緩慢なペースでの利上げ見通しに修正を迫るほどの強い内容ではないと評価された模様であり、米国債利回り(長期金利)はほぼ横ばいでこの日の取引を終えた。この点からも窺えるように、市場は今のところ米FRBが4月に利上げを行う可能性を5%程度しか見込んでおらず、6月利上げの可能性ですら25%程度としか見ていない(CMEグループFEDウォッチより)。米3月雇用統計に対する反応から考えても、市場におけるドルの先高感は薄いといわざるを得ない状況だろう。ただ、海外情勢さえ落ち着けば、米FRBが金融政策正常化の一環として6月に利上げに踏み切る可能性は十分に残されている。5月6日に発表される次回の米雇用統計(4月分)が今回並みの内容であれば、急速に利上げ観測を高めるとともにドルを押し上げる可能性がある。その意味では、米3月雇用統計は6月利上げに望みをつなぐ内容だったと言えそうで、市場の織り込み度合いが低すぎる点には注意が必要だろう。○執筆者プロフィール : 神田 卓也(かんだ たくや)株式会社外為どっとコム総合研究所 取締役調査部長。1991年9月、4年半の証券会社勤務を経て株式会社メイタン・トラディションに入社。為替(ドル/円スポットデスク)を皮切りに、資金(デポジット)、金利デリバティブ等、各種金融商品の国際取引仲介業務を担当。その後、2009年7月に外為どっとコム総合研究所の創業に参画し、為替相場・市場の調査に携わる。2011年12月より現職。現在、個人FX投資家に向けた為替情報の配信(デイリーレポート『外為トゥデイ』など)を主業務とする傍ら、相場動向などについて、WEB・新聞・雑誌・テレビ等にコメントを発信。Twitterアカウント:@kandaTakuya
2016年04月04日金融広報中央委員会が2015年11月5日、2人以上の世帯を対象とした「家計の金融行動に関する世論調査」を公表しました。調査の結果、金融資産の保有額は平均1,209万円。なんと2014年より27万円増という内容でした。この結果を聞いて、みなさんはどう思いますか?これが日本人の平均貯蓄額だということですから、「本当に?」という疑問が湧いても当然だと思います。もちろん、この数字が間違っているわけではありません。しかし、隠されている部分がいろいろとあるのです。■平均貯蓄額は50歳代以降が引き上げているまずは、年代別の平均貯蓄額を見てみましょう。20歳代・・・189万円30歳代・・・494万円40歳代・・・594万円50歳代・・・1,325万円60歳代・・・1,664万円70歳以上・・・1,618万円ここからわかるのは、50歳代以降が貯蓄額の平均を引き上げていること。子育てが終わった世代が平均を引き上げているのですから、現在進行形で子育てをしている30~40代の世帯が「1,209万円が日本人の平均貯蓄額なんです」といわれてもピンとこなくて当然だというわけです。次に注意するべきポイントがあります。この調査結果からは、こんな事実もわかるのです。「金融資産を保有していない世帯が約3割にのぼる」要するに、貯蓄が0円の世帯が、全体の30%もあるということになるのです。ちなみに年代別に見ていくと、次のような数字になります。20歳代・・・36.4%30歳代・・・27.8%40歳代・・・35.7%50歳代・・・29.1%60歳代・・・30.1%70歳以上・・・28.6%こんなに貯蓄がない世帯が多いのに、なぜ平均の貯蓄額が1,200万円を超えるのでしょうか?■中央値で見ると年代別貯蓄額は大きく変わるその点を明らかにするため、「中央値」という数字にも登場してもらうことにします。今回の調査の中央値は、「400万円」平均貯蓄額は「1,209万円」、貯蓄額の中央値は「400万円」。ん?この中央値っていったいなんなのでしょうか?中央値とは、調査対象世帯を保有額の少ない順(あるいは多い順)に並べたとき、中位(まんなか)に位置する世帯の金融資産保有額のことです。たとえば、自分の金融資産保有額が中央値(下の例では400万円)である世帯からみると、保有世帯のちょうど半分の世帯が、自分の金融資産保有額よりも多くの金融資産を保有している。そして、ちょうど半分の世帯が自分の金融資産保有額よりも少ない金融資産を保有しているということになるのです。つまり一部の貯蓄額の多い世帯が、平均を大きく引き上げているのです。ということは、中央値の方が平均額よりもずーっと、世帯全体の実感により近い数字になると考えられます。各年齢別の中央値は、こうなるわけです。20歳代・・・68万円(平均189万円)30歳代・・・213万円(平均494万円)40歳代・・・200万円(平均594万円)50歳代・・・501万円(平均1,325万円)60歳代・・・770万円(平均1,664万円)70歳以上・・・590万円(平均1,618万円)統計資料は、使う側の意図によって都合よく切り取られて使われます。一部の数宇に騙さられず、数字を見る目を養っていきましょう。(文/ファイナンシャルプランナー・岡崎充輝)
2016年03月30日●データから自分の人生を振り返る時代アクロニスは、全世界500万人以上の個人ユーザーと、30万社を超える企業ユーザーが利用している、データバックアップソリューション、障害復旧ソリューションなどを提供している企業だ。アクロニスのセルゲイ・ベロウゾフCEOは、「データを保護するだけでなく、いかにコントロールするかが大切になってきている。その変化にあわせて、大手企業だけでなく、中小企業や個人が、データの重要性を再認識する必要がある」と指摘する。ベロウゾフCEOに、データを取り巻く環境変化と、それに向けた同社の取り組みについて聞いた。――昨今のデータバックアップ市場をどう捉えていますか。ベロウゾフ氏:データバックアップ市場は、目まぐるしく変化しています。昨今では、データバックアップそのものを捉えるのではなく、データ保護やシステム保護といった幅広い観点で捉えたり、あるいは、データを検索したり、共有したりといった点において、データをどうコントロールすべきか、という点にも注目が集まってきています。ただ、すべてにおいて共通しているのは、「誰もがデータを失いたくはない」ということです。第三者によってデータが破壊されたり、間違った人の手に渡ってしまいデータがなくなってしまったという場合はもちろんですが、データが見つけにくい、探し出せないということで事実上データを失うこともありますし、データをある場所から別の場所に移動させたいのだが、それができずに結果としてデータを失うということもあります。つまり、いま重要視されているのは、データをどうコントロールするのか、ということだといえます。また、安全にデータを格納するには、複数のコピーを用意する必要があり、それらのデータをまったく違う場所に格納しておくことが最適であるにも関わらず、それがまだ浸透していない、あるいはできていないという点も改善していく必要があります。もうひとつ見逃せない動きが、データそのものの重要性が増しているという点です。従来は、大企業のみがデータを保護していればいいという状況でしたが、いまでは中小企業においても、個人においても、データを保護し、データをコントロールしなくてはなりません。前世代では写真やビデオの数も少なく、昔を振り返るには、自分の記憶に頼るしかありません。しかし、いまの時代は、多くの記録が残っていて、データから自分の人生を振り返ることができるという、これまでにないユニークな時代を迎えています。しかし、それを実際にできている企業や個人は少ないといえます。もっとデータに対する意識を高めていく必要があるのではないでしょうか。一方で、いまの時代は、これだけ数多くのデータが活用されているにも関わらず、データに関する法律が原始的であり、文化といえるものが育っていないという問題点も指摘できます。人間は、自分の身体について考えれば、ダイエットをしなくてはならないことに気がつきます。しかし、データについては、そうした考えに至るところまで認識したり、熟考するような人はひと握りしかいません。データに関する法律についても単純なものに留まっており、データの権利保護まで深く踏み込んだものにはなっていません。今後のデータを取り巻く法律や権利というものは、「もはやデータは、人を形成する一部である」というような認識を持った上で作られたものでなくてはいけません。――こうした市場環境のなかで、アクロニスは、どんなメッセージを出していますか。ベロウゾフ氏:我々のメッセージはとてもシンプルです。それは、こうしたデータバックアップ市場の変化に対して、常にベストなソリューションを提供しているという点です。データを格納し、管理し、保護を簡単にできる。迅速に、信頼性のある形でデータを復旧できる。そして、データを保護する際にも、利用者が自由に選択できる環境を用意しています。他社のソリューションの場合は、ローカル環境におけるデータ保護であったり、クラウド環境への保護であったりといったように特定の方法でしか、バックアップができないという提案です。しかし、アクロニスの提案は、自分の好きな方法で、好きな場所にデータを保護し、しかも、それがいつでも変えられるという環境を実現しているわけです。データをバックアップしなくてはならない理由はいくつもあります。たとえば、ランサムウェアへの対策という点がそのひとつです。この部分にも、アクロニスは強いソリューションを持っています。そして、アクロニスの最大の特徴は、データをコントロールする機能や能力を提供している点にあります。信頼性の高いサービスを提供していますから、高いクオリティに対する期待値が高い日本のユーザーに応えることができるソリューションだと自負しています。――アクロニスの技術的な強みはどんなところにありますか。ベロウゾフ氏:アクロニスには、データに関する技術に優れた、310人の超人的な人材がいます(笑)。そのうち、博士号を持っている技術者が20人と、システムソフトウェアに精通した技術者が多い点も特徴です。コンピューティングに関しては、マイクロソフト、オラクル、IBMといった大規模企業が市場をリードしていますし、ネットワークもシスコシステムズ、ジュニパー、ファーウェイという大きな企業が市場を牽引していますが、ストレージについては、マーケットリーダーがいない状況だと私は考えています。そのような状況を捉えれば、いまの段階からエンジニアを増強して、ストレージ分野におけるマーケットリーダーを目指すのが得策です。また、当社では、すでに100以上の特許を取得しており、これも他社との差別化につながる要素だと考えています。――日本ユーザーにおけるデータの保護、データのコントロールに対する意識はどう捉えていますか。ベロウゾフ氏:日本に限ったことではないですが、日本でもデータバックアップをしていない人が多いのは事実です。とはいえ、世界各国のユーザーと比べてみると、日本のユーザーは、データ保護の意識が高い方だといっていいでしょう。しかし、日本は地震などの自然災害が多い国でもあり、日本人はデータを失ってしまいやすい環境にいるともいえます。日本人は、もっとデータ保護に関して関心を持つべきだと考えています。●アクロニスの2016年事業戦略――2016年はどんなことに取り組みますか。ベロウゾフ氏:アクロニスは、データバックアップの企業から、データの保護、管理まで網羅できる企業へと変化していき、技術的にも、ビジネス面でも、クラウドアーキテクチャーへと移行し始めています。まさに会社としての再構築、ビジネスの再構築をしている段階にあります。我々がフォーカスしているのはデータを保護し、コントロールするという部分であり、ある地域や、ある製品に特化しているというものではありません。データ保護やデータコントロールという取り組みのなかで、それを実現するのがソフトウェア・デファインド・ストレージであり、ブロックチェーン技術やモビリティ対応ということになります。データ保護については、5つのキーワードがあります。「セーフティ」、「セキュリティ」、「プライバシー」、「オーセンテック」、そして「アクセス」です。自らのデータを安全に保護し、そして、自らがコントロールできる環境を保持し、いつでも、どこからでもアクセスできる環境を実現することが大切です。アクロニスは、これらの点に力を注いでいきます。――今後の事業拡大において、M&Aはどう考えていますか。ベロウゾフ氏:具体的な戦略については開示できませんが、基本戦略はデータにフォーカスしていく姿勢に変わりません。そのなかで、様々な買収の可能性があるといえます。データの保護、管理、あるいはストレージという領域において、必要なものがあれば、自社内での開発も進めますし、買収した方がよければそれを検討していくことになります。過去36カ月の間に3社を買収していますので、平均すると1年に1社というペースになりますが、特にM&Aだけにこだわらずに拡大を検討していきます。一方で、コンサルティングサービスやプロェッショナルサービスのような領域については、パートナー各社との連携によって対応していくことになります。――日本におけるビジネスはどう成長させていきますか。ベロウゾフ氏:地域ごとの成長率は開示していないのですが、日本におけるビジネスは、非常に目覚ましい成長を遂げており、毎年、数100%の伸びをみせています。とくに、新たなアーキテクチャーを備えた製品の成長が著しいですね。高品質の製品が望まれている市場だけに、我々が成長できる余地は高いと考えています。今回、来日したのは、日本におけるパートナーとの関係をさらに強いものにすること、そして日本の組織の拡大で新たなオフィススペースへの移転を検討しており、それを見に来たのも目的のひとつです。年内には日本のオフィスの移転を考えています。――最後に、日本のユーザーに対して、メッセージをお願いします。ベロウゾフ氏:データの保護、管理およびストレージの活用は非常に重要であり、それに向けて、正しく、適切なツールを使用する必要があります。まだ適切なツールを使っていない人たちも多いですから、その点はぜひ学んでいただきたいですね。いまでもデータの保護の重要性は知られていますが、今後さらに高まっていくことになるでしょう。そうした動きに対して、アクロニスは、どんな規模の企業であっても、個人であっても、最適なツールを提供できると考えています。3月31日は、World Backup Dayと呼ばれており、アクロニスもこの活動に賛同しています。全世界で、データバックアップの大切さを知り、重要なデータや大切な思い出を、しっかりとバックアップすることの必要性を訴えていきます。日本のみなさんも、この日を機会に、データのバックアップに取り組んでいただきたいですね。その際には、ぜひアクロニスのサービスを使っていただきたいと思っています。
2016年03月29日KDDI、沖縄セルラーは22日、同社の4G LTEスマートフォン・タブレットにデータ容量をチャージできる「データチャージカード」の販売を開始した。全国のauショップから購入可能で価格は1,620円から。「データチャージカード」は1.5GB(1,620円)/3GB(3,240円)/5GB(,5400円)の3種類が用意されている。カード背面のQRコードもしくはPINコードを専用アプリ「デジラアプリ」で読み取りもしくは入力するか、「データチャージサイト」でPINコードを入力することでチャージできる。auショップでの販売を記念して、「データチャージカード」でチャージすると、データ容量が50%増量されるキャンペーンも実施する。期間は3月22日から4月30日まで。また、auショップでは、全国のスーパーやコンビニなどで利用できる「au WALLET プリペイドカード」へ入金できる「au WALLET チャージカード」の販売も開始する。こちらは1,000円/3,000円/5,000円の3種類。
2016年03月28日IDCフロンティア(IDCF)とヤフーは3月25日、大規模データセンターである福岡県北九州市の「北九州データセンター」と、福島県白河市の「白河データセンター」にそれぞれ新棟を建設することを発表した。建設規模は「北九州データセンター」が1棟約610ラック規模、「白河データセンター」が1棟70ラック・全6棟で構成される計420ラック規模となり、工期は「北九州データセンター」が2016年2月から12月中旬の約11カ月、「白河データセンター」は同年4月末から10月末の約6カ月を予定している。「北九州データセンター」の新棟となる6号棟は、ヤフーとIDCFのクラウドサービスおよび外販での利用を予定しているという。同センターは西日本地域におけるクラウドサービスの提供拠点であり、外販のハウジングサービスなどにおいては東京・大阪に集中するシステムの地理的分散や電力供給会社の分散により事業の継続や災害対策に機能を発揮している。将来は最大11棟までの増設が可能であり、拡張余力をシステム選定の条件とした企業の大規模需要にも応えるとしている。空調方式は、1~5号棟では直接外気空調が取り入れられていたが、6号棟に関しては、水冷空調システムが導入される予定となっている。「白河データセンター」の新棟となる4号棟は、2016年3月に第1期分が竣工した3号棟に引き続きヤフー向けに増設され、増加を続けるデータの格納や、ヤフーが保有するマルチビッグデータを活用するための処理基盤強化が目的だとしている。
2016年03月25日AOSデータは23日、マイナンバー対策製品の販売において明光商会と業務提携を行うことを発表した。AOSデータは、マイナンバーに対策に対応するソフトとして電子データシュレッダーを販売している。同ソフトは、グループ会社でありフォレンジック分野などにも強いAOSリーガルテックが開発しているソフトウェアで、PC上のデータを復元できない状態に廃棄・削除を行う。マイナンバーが記載されたメールを消去するメール抹消機能やあらかじめ設定した日時に自動で行えるスケジュール抹消機能なども搭載されているほか、いつ、誰が、何のファイルを抹消したのかを記録に残すレポート機能も備える。明光商会は、1960年という古くからMSシュレッダーを世に送り出してきた実績を持ち、オフィスユースを中心に個人認証型のシュレッダーから大量の機密文書の細断を行う破砕機まで、ニーズに応じたシュレッダーのラインナップを揃える。今回、明光商会が「電子データシュレッダー」の販売で提携、紙/デジタルともに徹底したデータ抹消が可能になる。なお、明光商会配布のカタログからの申し込み限定で同ソフトの60日間無料の体験版が利用できる。
2016年03月23日アイ・オー・データ機器は16日、データ復旧サービスが付属する外付けHDD「HDJA-UTWHQシリーズ」を発表した。容量2TBの「HDJA-UT2.0WHQ」と3TBの「HDJA-UT3.0WHQ」をそろえ、いずれも3月末に出荷する。価格は2TBモデル「HDJA-UT2.0WHQ」が税別29,900円、3TBモデル「HDJA-UT3.0WHQ」が税別34,400円。熱や振動に強いとされるウエスタンデジタル製のNAS用HDD「WD Red」を搭載するほか、独自のヒートシンク構造と冷却用ファンで冷却性能を高め、HDDの温度上昇などによる故障のリスクを低減する。付属のデータ復旧サービスは、ミスやウイルス感染によってデータが消失してしまったり、故障などによってデータ障害を起こした時に復旧をサポート。3年の保障期間保証期間内に1回のみ無料で利用で、申し込む際に購入日を証明するレシートなどが必要となる。このほか、同社のWebサイトから、ファイルの同期やアクセスの高速化などを行うことができるツール群「IO.APPs」も無料ダウンロード可能。インタフェースは、USB 3.0。電源はAC100Vで、電源ユニットを本体に内蔵するため、ACアダプタを必要としない。また、PCとの電源連動機能を備える。本体サイズは約W45×D216×H155mm、重量は約1.2kg。対応OSは、Windows Vista / 7 / RT / RT 8.1 / 8 / 8.1 / 10。Windows Server 2008 / 2008 R2 / 2012 / 2012 R2。Mac OS X 10.7~10.11。
2016年03月17日EaseUS Softwareは3月11日、Windows 10へのアップデート時にデータを損失してしまっても、安全にデータを復元、バックアップできるソフト「Data Recovery Wizard」と「Todo Backup」の最新バージョンを提供すると発表した。Windows 10へのアップデート時、ユーザーによる設定や各ソフトやアプリ、データはそのまま残るが、アップデート時にエラーが起こるとシステム上の全データが損失・消失してしまうリスクがあり、こうしたケースを防ぐためには、事前にバックアップをとっておく必要があるという。最新バージョン「Data Recovery Wizard 9.9」を利用することで、アップデート前のバックアップを容易に実行でき、Windows 10へのアップデート時に万一、データの損失や消失してしまっても、バックアップがあれば短時間かつ簡単にすべてのデータを復元、アップデート時のエラーでシステムからの起動ができなくてもすべてのデータ復元ができるとしている。アップデート時のデータ損失・消失からの復元だけでなく、システムをはじめHDD、パーティションも含めたバックアップに適しているのが「Todo Backup 9.1」。PCやHDD、外付けHDD上の全データのバックアップが可能なほか、増分や差分、自動バックアップ機能を備え、さらにクラウドバックアップ機能を使うことにより、Google Drive、OneDrive、Dropboxなどクラウド上に保存してあるすべてのデータも安全かつ便利にバックアップすることができるという。
2016年03月14日エンタープライズデータストレージ・ソリューションのプロバイダであるイスラエルのINFINIDATは3月8日、日本法人としてインフィニダット ジャパン合同会社(インフィニダット)を設立した。INFINIDATはモシェ・ヤナイ氏が2011年に設立し、2013年末にInfiniBoxの出荷を開始。これまでグローバルで主要企業のデータセンターに導入されており、投資機関のTPG GrowthとMIIVenturesから資金提供を受けている。ユーザーには金融や銀行、政府機関、ヘルスケア、エネルギー、クラウドサービスなど多様な分野のFortune 500企業が含まれているという。インフィニダットは、実証済みのエンタープライズデータストレージ・ソリューション「InfiniBox」を日本および周辺地域の企業に提供する。カントリーマネージャには岡田卓也氏が就任した。InfiniBoxは、19インチ/42Uのシングルラックで最大2PBまでの容量を使用可能であり、99.99999%の可用性、100万IOPS以上、最大12.5GB/sというスループットを実現しているという。エンドツーエンドのデータ保護、三重化冗長電源/データパス、スナップショットとレプリケーション、ホットスワップアップグレードなどを有する。こうしたストレージ性能/効率化機能により、InfiniBoxはユーザーのTCO削減を実現するとしている。
2016年03月08日日本時間3月4日22時30分に発表された米2月雇用統計は、概ね好結果ではあったが肝心の賃金が低下するという締まらない内容であった。非農業部門雇用者数は前月比24.2万人増と予想(19.5万人増)を上回る伸びを示したほか、失業率は2008年2月以来の低水準となった前月と同じ4.9%であった。また、働き手(求職者も含む)の割合を示す労働参加率も62.9%に上昇しており、ここまでは極めて良好な内容と言える。ただ、米連邦準備制度理事会(FRB)による今後の利上げペースを読む上で市場が注目していた平均時給は前月比-0.1%と、増加予想(+0.2%)に反して25.35ドルに減少した。前年比でも、+2.2%と7カ月ぶりの低い伸びにとどまった。賃金の減少は、米GDPの7割を占める個人消費の減速につながり、インフレへの下方圧力にもなりかねない減点材料だ。市場は、こうした強弱マチマチの結果に対して消化不良気味の模様であり、雇用統計発表後の為替市場でも、ドルは円に対して小幅に上昇した半面、ユーロや豪ドルに対して下落するなどマチマチの展開となった。一方、この日の取引を小幅高で終えた米国株式市場では、雇用統計について、景気腰折れ懸念を強める事なく3月利上げの可能性をほぼ消滅させるという、「ほど良い弱さ」だったとの見方も出ていた。いずれにしても、米2月雇用統計は市場に対して強いインパクトを残さずに通過した格好だ。市場には、3月15-16日の米連邦公開市場委員会(FOMC)で、4月以降の追加利上げに関するヒントが出るのを待つしかないとのムードが漂い始めている。○執筆者プロフィール : 神田 卓也(かんだ たくや)株式会社外為どっとコム総合研究所 取締役調査部長。1991年9月、4年半の証券会社勤務を経て株式会社メイタン・トラディションに入社。為替(ドル/円スポットデスク)を皮切りに、資金(デポジット)、金利デリバティブ等、各種金融商品の国際取引仲介業務を担当。その後、2009年7月に外為どっとコム総合研究所の創業に参画し、為替相場・市場の調査に携わる。2011年12月より現職。現在、個人FX投資家に向けた為替情報の配信(デイリーレポート『外為トゥデイ』など)を主業務とする傍ら、相場動向などについて、WEB・新聞・雑誌・テレビ等にコメントを発信。Twitterアカウント:@kandaTakuya
2016年03月07日米Lookoutは2月29日、プライバシー・データ保護調査を行う「Ponemon Institute」と共同で行った調査「モバイル端末からの機密データ漏えいにおける経済的リスク」の結果を公開した。同調査は、Forbesが発表する世界の公開企業上位2000のランキングリスト「Global2000」におけるIT・ITセキュリティ分野の従業員588名を対象に行っており、モバイル端末で企業情報にアクセスする際のリスクを検証して、実際にモバイルマルウェアが偉業に与える損失を測定している。これによると、モバイルマルウェアに感染した場合、感染端末すべての調査・復旧の直接費用や、コンプライアンス違反、信用喪失などの間接費用をあわせた総コストが、感染端末一台あたり「106万2320円(9485ドル)」にのぼることがわかった。なお、調査対象となった企業で利用されているモバイル端末のうち、3%(1700台)以上がマルウェアに感染している可能性があるという。こうした状況ではデータのアクセス権限管理が重要となるが、セキュリティ担当者の過半数が「社員のデータアクセスについて適切に把握している」と回答する一方で実態は大きく異なるとLookoutは指摘。例えば、顧客データへのアクセスは19%の担当者だけが「アクセスできる」と考えているのに対し、実際にアクセスしている従業員は43%にのぼった。ほかにも「個人の特定が可能な社員情報」や「連絡先リスト・名簿」「機密・極秘文書」など、従業員がセキュリティ担当者の監視の目をかいくぐり、データを利用している実態がわかった。こうした状況から、調査対象となった企業のITセキュリティ年間予算は現状が2730万ドルであるのに対し、12カ月後は3276万ドルと予算が増加傾向にある。また、モバイルセキュリティ分野においても436万8000ドルから598万4160ドルへと、各企業が予算増の見通しを立てていることが明らかとなっている。
2016年03月01日ウイングアーク1stは2月17日、NECと大規模データにおけるデータ分析基盤の協業を強化し、製造業におけるセンサーデータ収集による故障の未然防止や、金融業における取引の異常監視をはじめ、大容量のデータを蓄積できるデータ分析環境の構築を支援すると発表した。両社は、2014年2月からNECのIAサーバ「Express5800」、ストレージ「iStorage Mシリーズ」とウイングアーク1stのBI・情報活用基盤「Dr.Sum EA」を組み合わせ販売。あわせて共同で性能検証を行い、従業員数20,000名以上の大規模ユーザーや100億件以上の大容量データを保持したユーザーに最適なパフォーマンスを実現できることを検証してきた。今回新たに数億~数百億件のデータ分析を想定した性能検証を実施し、従来比で数倍~数10倍の集計スピードにおける性能向上を確認できたことから、製造業におけるセンサーデータ収集による故障の未然防止、金融業における取引の異常監視などの大規模データにおける展開を本格化。各種センサー等で収集されるライフログ分析の実証実験に着手し、ビッグデータ分析の実用化に向けた取り組みをスタートする。また両社は、今回の発表に伴い大規模データ分析のトライアルユーザーを限定募集。ハードやソフトの費用を無償で提供する(別途構築費用が発生する場合もある)。
2016年02月17日富士通は2月17日、ビッグデータの分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」(以下、データキュレーションサービス)を拡充し、教育サービス「ビッグデータ活用実践講座」「ビッグデータ分析体験ワークショップ」の2つの講座を同日より提供すると発表した。「ビッグデータ活用実践講座」は、企業内でビッグデータ活用を推進・運用できる人材を育成したい企業向けに、業務データの規模や目指すデータサイエンティスト像に合わせてカスタマイズした標準8週間の教育サービス。事業所内の環境で、実際の業務データを教材として使用し、目標設定・データ可視化・加工・モデリングなどの一連のプロセスを学習する。これにより、企業の業務に基づいた、より実践的な分析スキルを持つデータサイエンティストを育成できるという。一方、「ビッグデータ分析体験ワークショップ」は、ビッグデータの活用を検討中の企業向けに、ビッグデータ分析を1日体験できる教育サービス。ワークショップ後には、キュレーターとの個別相談会を開催し、データ活用に関する具体的な取り組みについて提案する。いずれのサービスも価格は個別見積もり。
2016年02月17日富士通は2月4日、同社のビッグデータの分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データサービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」(以下、データキュレーションサービス)において、新たな分析手法としてDeep Learningを適用し、同日より提供すると発表した。このサービスは、新ビジネスの創出や業務改革に向けて、自社で保有する画像や音声などのデータを有効活用したい顧客向けに、専門スキルを持つキュレーター(データサイエンティスト)がデータを分析し、Deep Learningを導入した場合の効果を検証するサービス。Deep Learningは、膨大なデータを機械(コンピュータ)が学習し人の判断や知識創造を助ける機械学習手法の1つ。顧客がこのサービスを活用することで、自社で分析を行うのに比べ初期投資を抑えながら短期間で検証することが可能になるという。Deep Learningを活用した「データキュレーションサービス」では、同社キュレーターが、顧客の画像・音声などのデータを預かり、目的に合わせた効果検証のフレームワークを適用。Deep Learningを用いて約2カ月でデータ分析モデルの作成と評価を行い、結果をレポートする。さらに、本サービスで作成したデータ分析モデルをビジネスに活用したい顧客には、分析モデルの提供や活用のためのコンサルティング、システム構築なども行っていくという。同社はこれまでの「データキュレーションサービス」で行っていた、機器のログや顧客・商品情報など発生した情報の分析による予測モデルの提供に加え、今回、画像や音声などのデータにDeep Learningを適用した学習・認識モデルを提供することで、ヒトの五感に対応したより精度の高いサービス開発や業務改革を支援していくという。なお同社は、コスメ・美容情報サイト「Hapicana(ハピカナ)」を運営するクーシーと連携し、新サービス開発に向けた共同プロジェクトを開始した。プロジェクトでは、顔画像データ5万点にDeep Learningを適用し顔を構成する各パーツの特徴を検出・学習することで、新たなレコメンドサービスの開発につなげていくという。
2016年02月04日