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経営者の役割

企業経営:専門サービス利用

専門家のサービスを得ることが有益なことは理解できても、高額な費用が発生することに悩みはありませんか。

税理士や会計士のサービスを利用する代わりに、費用を抑える方法として、以下のようなアプローチが考えられます。

  1. 自己教育
    オンラインコースやセミナー:
    会計や税務に関する無料または低価格のオンラインコースやセミナーを活用します。Udemy、Coursera、Khan Academyなどが提供するコースが参考になります。
    書籍と資料:
    会計や税務に関する基本的な知識を身に付けるための書籍やオンライン資料を読み込みます。
  2. 無料または低コストの会計ソフトウェア
    会計ソフトウェアの活用:
    FreeeやWave Accountingのような無料または低コストの会計ソフトウェアを利用して、日々の経理業務を自動化し、簡略化します。
  3. ピアサポートとネットワーキング
    ビジネスネットワーキング:
    ビジネス関連のネットワーキングイベントやオンラインフォーラムに参加して、他の事業主から学び、経験を共有します。
    ピアグループ:
    同じ業界の他の小規模事業主とのピアグループを形成し、経験や知識を共有し、またサポートを受けます。ピアグループ(peer-group)とは、大人の友人関係ではあるが異業種交流会とは異なり、業界の情報交換会のこと。
  4. パートタイムやアウトソースの利用
    パートタイムの専門家:
    必要な時だけパートタイムの会計士や税理士を雇うことで、コストを抑えることができます。
    アウトソーシングサービス:
    会計や税務のアウトソーシングサービスを利用し、必要な時だけ専門家の助言を受けます。
  5. 自動化と効率化のツール
    スプレッドシート:
    Google SheetsやMicrosoft Excelなどのスプレッドシートを使用して、基本的な会計と財務管理を自分で行います。
  6. 経費追跡アプリ:
    経費を追跡し、レシート管理を容易にするモバイルアプリを活用します。
  7. 総括
    費用をかけずに会計や税務管理を行うことは可能ですが、基本的な財務知識の習得と適切なツールの使用が必要です。事業が成長するにつれて、より複雑な財務問題に直面する可能性がありますので、その段階で適切な専門家のアドバイスを求めることも考慮に入れておくと良いでしょう。


どの方式を選ぶかは、あなたが選ぶ必要がありますが、他人の目、専門家の視点であなたの事業評価していくことが大切なのです

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経営者の役割

企業経営:どんぶり勘定

「どんぶり勘定」の視点
「どんぶり勘定」という用語は、厳密な会計や財務管理を行わず、大まかな収入と支出のバランスを見るという意味で使われます。このアプローチは、特に非常に小規模な事業や初期段階のスタートアップで見られることがあります。以下に、どんぶり勘定の評価と、個人企業におけるその使用に関する考慮点を挙げます。

どんぶり勘定の利点
単純で手軽:
複雑な会計ソフトウェアや煩雑な記録を必要とせず、管理が容易です。時間とリソースが限られている場合に、事業に集中することができます。

流動性の確保:現金流のシンプルな管理により、日々の運転資金のニーズに迅速に対応できます。

どんぶり勘定のリスクと限界
不正確な財務状況の把握:正確な収益性や財務健全性の評価が難しく、事業のリアルタイムな健全性の把握が不足する恐れがあります。

長期的な計画の欠如:
財務計画や予算の不足により、長期的な成長戦略の立案が困難になることがあります。

税務上の問題:
正確な記録がないと、確定申告、税務申告時に問題が生じる可能性があります。

資金調達の障害:
投資家や金融機関など貸し手は通常、詳細な財務記録を求めます。短期的にローンを利用する場合も同様。どんぶり勘定では、これらの要求に応えることが難しいです。

結論
どんぶり勘定は、非常に小規模な事業や非公式な運営には適している場合がありますが、事業が成長するにつれ、より正確で包括的な財務管理システムへの移行を検討することが重要です。

正確な財務データは、効果的な意思決定、リスク管理、そして事業の持続可能な成長の基盤となります。したがって、どんぶり勘定はあくまで一時的な手段として使用し、早期により正確な会計方法への移行を目指すことが望ましいことは言うまでもない。

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AI活用

オンラインショッピングの提案システム

オンラインショッピングの分野で、AI、特に機械学習やディープラーニングの技術がどのように活用されているか事例を紹介します。

1.Amazonの提案アルゴリズム:

Amazonは顧客の購買履歴、閲覧履歴、評価履歴などを分析して、個々のユーザーに合った商品を推薦します。

このシステムは、多数のアイテムから関連性の高いものを選び出すために機械学習を活用しています。

2.Netflixの映画・番組提案:

Netflixでは、視聴履歴や評価データをもとに、個々のユーザーの好みに合った映画やテレビ番組を推薦します。

ディープラーニングを用いた複雑なアルゴリズムが、ユーザーの好みを学習してパーソナライズされた視聴体験を提供します。

国内での取り組みを紹介します。

  1. 楽天やヤフーの推薦システム: 日本の大手オンラインショッピングサイトである楽天やYahoo!ショッピングでも、ユーザーの行動履歴を分析し、個人に合った商品を推薦するシステムが導入されています。
  2. ビデオオンデマンドサービスのパーソナライズ: NetflixやAmazon Prime Videoに加え、日本国内のサービスであるHuluやU-NEXTなども、ユーザーの視聴履歴に基づいて推薦を行うシステムを利用しています。

これらの事例は、日本国内での機械学習やディープラーニングの技術の応用を示しており、オンラインショッピングの分野での進展が見られます。これらの技術は今後も日本の多くの産業でさらなる発展が期待されています。

個人の趣味や嗜好を先取りして提案してくるシステムは、購入者にとっても魅力的な提案です。しかし、過度な提案は、購買意欲を刺激して過度なショッピングにもつながります。

別の弊害が生まれるリスクが潜んでいますね。

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AI活用

医療分野のAI活用事例

医療の分野で、AI、特に機械学習やディープラーニングの技術がどのように活用されているか事例を紹介します。

  1. 画像診断の自動化: AIは、MRIやCTスキャンなどの医療画像の解析に使用されています。例えば、GoogleのDeepMindは、眼疾患の検出や乳がんのスクリーニングにおいて、専門医と同等以上の精度で異常を特定するAIシステムを開発しました。
  2. 個別化医療: 患者の遺伝情報や健康状態を分析し、最適な治療法や薬剤を推薦するシステムも開発されています。これにより、より効果的で副作用の少ない治療が可能になります。

国内での事例を紹介します。

  1. AIを用いた画像診断: 日本の複数の大学病院や研究機関では、AIを活用した医療画像診断の研究が行われています。これにより、病変の早期発見や診断の精度向上が期待されています。
  2. 個別化医療への応用: 日本では、がん治療などで個別化医療が進んでおり、患者の遺伝子情報や病歴を基にした治療法の提案にAIが利用され始めています。

これらの事例は、日本国内での機械学習やディープラーニングの技術の応用を示しており、医療分野での進展が見られます。これらの技術は今後も日本の多くの産業でさらなる発展が期待されています。

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AI活用

自動運転車のAI活用事例

自動運転車の分野で、AI、特に機械学習やディープラーニングの技術がどのように活用されているか事例を紹介します。

自動運転車の事例

  1. テスラのオートパイロットシステム: テスラの電気自動車に搭載されているオートパイロットシステムは、ディープラーニングを用いて道路環境を認識し、車両を自動で運転します。これには、車線の維持、自動駐車、交通信号の認識などが含まれます。
  2. Waymo: Googleの親会社であるAlphabetの子会社であるWaymoは、完全自動運転タクシーサービスを開発しています。このシステムは、複雑な都市環境での走行を可能にするために、高度な機械学習アルゴリズムを使用しています。

外国の事例では、わーすごい、というだけでピンとこないので、国内の事例を紹介します。

  1. 日産の自動運転技術: 日産は、高度な運転支援システム「ProPILOT」を開発しています。これは高速道路での車線維持や渋滞時のフォロー走行などを可能にする技術で、ディープラーニングを用いた画像認識が鍵となっています。
  2. トヨタの自動運転研究: トヨタは、人工知能やロボティクスの研究に積極的であり、自動運転技術の開発にも力を入れています。その一環としてトヨタ研究所(TRI)が設立され、AIを活用した安全な自動運転技術の研究が進められています。

これらの事例は、日本国内での機械学習やディープラーニングの技術の応用を示しており、自動運転分野での進展が見られます。これらの技術は今後も日本の多くの産業でさらなる発展が期待されています。

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AI活用

デジタル時代の落とし穴:AIリスクマネジメントの重要性

私たちは今、デジタル時代の真っ只中にいます。
人工知能(AI)はその中心的な役割を担い、私たちの生活や働き方を根本から変えています。
しかし、この技術革新の波には、落とし穴も存在します。
今日は、AIリスクマネジメントの重要性について、できるだけ理解しやすいようにお話ししましょう。
私は、AIの専門家ではありませんが、これまでに学習し経験したた成果です。

AIの進化とその影響
AIは、機械学習やディープラーニングといった技術を用いて、人間のように学習し、判断する能力を持ちます。これにより、自動運転車の運転、医療診断の支援、オンラインショッピングの提案システムなど、様々な分野で活躍しています。
しかし、これらの進歩は同時に、プライバシーの侵害、セキュリティの脆弱性、倫理的な問題といった新たな課題を生んでいます。

プライバシーとセキュリティ
AIシステムは、私たちの個人情報を学習材料として使うことが多いです。
例えば、お気に入りの商品を推薦するために、過去の購買履歴や検索履歴を分析します。
このプロセスでは、個人情報の漏洩や不正使用のリスクが伴います。
また、AIシステム自体がサイバー攻撃の標的になることもあります。

倫理的な問題
AIが人間のように「判断」を下す場合、その基準は誰が決めるのでしょうか?
例えば、AIが採用選考を行う場合、プログラムされた基準に偏りがあれば、不公平な結果を生むことがあります。これらの問題は、AIの「倫理」に関する大きな議論を引き起こしています。

AIリスクマネジメントの重要性
これらのリスクに対処するためには、AIリスクマネジメントが不可欠です。
これには、リスクの特定と評価、対策の計画と実行、そして監視と調整が含まれます。
特に、AIを使用する企業や開発者は、これらのリスクを常に意識し、対応策を講じる必要があります。

未来への展望
AIのポテンシャルは無限大ですが、それに伴うリスクを管理することで、その恩恵を安全に享受することができます。私たちは、AIの発展を進める一方で、その落とし穴にも注意を払う必要があります。

AIリスクマネジメントは、このデジタル時代を生き抜くための
重要なキーとなるでしょう。

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AI活用

AI技術の概要

AI(人工知能)技術の最新の動向とそれを学ぶ方法を、わかりやすく説明します。

AI技術の最新動向

  1. ディープラーニングの進化: 最近では、より複雑なニューラルネットワークが開発され、画像や音声の認識精度が大幅に向上しています。また、生成型対話AI(ChatGPTのようなもの)は、自然言語をより正確に理解し、生成する能力が高まっています。
  2. 自動運転技術の発展: 自動車業界では、AIを用いた自動運転技術の研究が進んでおり、いくつかの自動車メーカーが自動運転車の実用化に向けて動いています。
  3. AIと医療: AIは医療分野でも応用されており、病気の診断、治療計画の最適化、新薬の開発などに貢献しています。
  4. 倫理と規制: AI技術の急速な発展に伴い、倫理的な問題や規制についての議論も活発化しています。AIの公平性、透明性、安全性が重要視されています。

これらの新しい技術の出現により、マネジメントする領域も拡大することななります。

AI技術の学習方法

  1. オンラインコース: 英語圏では、CourseraやedXなどのオンライン学習プラットフォームで、AIや機械学習に関するコースが提供されています。これらのコースは基礎から応用まで幅広くカバーしています。
  2. プログラミングの学習: AIを学ぶ上で、プログラミング言語(特にPython)の基礎を学ぶことが重要です。PythonはAI分野で最も一般的に使用される言語の一つです。
  3. プロジェクトベースの学習: 実際に小さなプロジェクトを作成することで、理論と実践の両方を理解するのが良い方法です。たとえば、シンプルなチャットボットの作成や、画像認識アプリケーションの開発などです。
  4. 競技プログラミングとデータサイエンスコンペティション: 英語圏では、Kaggleのようなプラットフォームでは、データサイエンスや機械学習のコンペティションが定期的に開催されています。これらに参加することで、実践的なスキルを磨くことができます。
  5. 関連書籍と資料: AIや機械学習に関連する書籍やオンライン資料も豊富にあります。これらを読むことで、理論的な知識を深めることができます。

AI技術の学習は、基本的な数学(特に統計)とプログラミングの理解から始めると良いでしょう。そして、徐々により高度なトピックへと進んでいくことをお勧めします。

上記の記事のなかで、ディープラーニングに出てくる自然言語とはどういうものか補足します。

GPT

自然言語とは、私たち人間が日常的に話したり、書いたりする言語のことを指します。たとえば、日本語、英語、スペイン語などが自然言語の例です。これらは文化や歴史を通じて自然に発展し、人々のコミュニケーション手段として使われています。

ディープラーニングにおける自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)は、このような人間の言語をコンピュータが処理、解析、理解する技術を指します。具体的には、テキストや音声データから意味を抽出し、それに基づいて有用なタスクを実行することを目的としています。

自然言語処理の主な応用例
  1. テキスト翻訳: 言語間での文書や会話の翻訳(例:Google翻訳)。
  2. 感情分析: SNSの投稿やレビューから、ポジティブ、ネガティブなどの感情を判定。
  3. チャットボット: 顧客からの問い合わせに自動で応答するシステム。最近採用するWebサイトが増えてきました。
  4. 音声認識: 音声データをテキストに変換(例:音声アシスタント)。
  5. 要約生成: 長い文章を短い要約にまとめる。

ディープラーニングは、これらの処理を行う際に、大量のテキストデータから複雑なパターンを学習し、言語の構造や意味を把握するのに非常に有効です。特に、ディープラーニングの一種であるニューラルネットワークは、自然言語の文脈を捉える能力が高いため、自然言語処理の分野で広く使われています。

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AI活用

AI時代のリスクマネジメント

 近年、AI(人工知能)の進化は私たちの生活やビジネス環境に革命をもたらしています。このテクノロジーがもたらす利益は計り知れないものがありますが、同時に新たなリスクも生じています。

 AI時代のリスク管理は、単に危険を回避するだけでなく、未来を見据えた戦略的な取り組みが求められています。

AIの利点と潜在的なリスク

 AI技術は、ビジネスの効率化、意思決定の高速化、顧客体験の向上など、多岐にわたる分野で活用されています。

 しかし、これらの進歩に伴い、データプライバシーの侵害、偏見のあるアルゴリズム、セキュリティの脆弱性などのリスクも顕在化しています。

データ管理とプライバシー
 AIシステムは大量のデータを必要とします。ここでの大きな課題は、データのセキュリティとプライバシーの保護です。

 個人情報の漏洩や不正使用は、企業の信頼を損なうだけでなく、法的責任を問われる可能性もあります。

 これに対処するためには、厳格なデータ管理ポリシーと、透明性の高い処理プロセスが必要です。

AIの倫理と公平性
 AIが下す決定には、開発者の意図しない偏見が反映されることがあります。例えば、採用プロセスにAIを使用する場合、不適切なトレーニングデータは不公平な採用結果を生む可能性があります。

 これを避けるためには、多様性と公平性を重視したAI開発が不可欠です。

セキュリティの脆弱性
 AIシステムは、サイバー攻撃の新たなターゲットにもなり得ます。特に、機械学習モデルは、データの操作や毒された入力によって誤った学習を行う可能性があります。

 これらの脅威に対応するためには、AIシステムのセキュリティを常に更新し、強化することが重要です。

戦略的なリスク管理のアプローチ
 AI時代のリスク管理には、戦略的なアプローチが必要です。 

 これには、リスクを特定し、評価し、軽減するための計画を立てることが含まれます。

 また、リスク管理は動的なプロセスであり、新しい脅威や機会に対応するためには、継続的なレビューと調整が必要です。

結論
 AI革命は、企業にとって大きな機会をもたらしますが、それに伴うリスクに対処することもまた重要です。

 効果的なリスク管理は、AIを活用した未来を確実なものにし、長期的な成功を支える鍵となります。

 AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、これらのリスクに対する戦略的かつ責任あるアプローチが不可欠です。

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米選挙後

異常事態発生! アリゾナ再集計監査不正‼︎

異常事態発生! というニュースが流れてきました。
米国の大手メディアでは報道されていません。
当然のように、日本のメディアでも流れていません。
現地の特派員は何をウォッチしているのでしょう。
1次情報源を確認するために、現地にいるのでしょう!

内容は、アリゾナ再集計監査で不正が発覚した模様です‼
当然といえば当然なのですが、選挙、再集計、監査すべてで隠蔽が行われているのが、とうとう発覚したかもしれない。

話題となっているカナダ人ニュースは、以下の通りです。
監査を専門としている立場からすると、どうも手順がせいせいとしていません。これも監査をいやがっている印象があります。
関係者の協力のもと行われていませんね。

AZ州Maricopa郡緊急会見 データ抹消疑惑の真相

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米選挙後

【米大統領選】ミシンガン州で「不正証拠」発見

2021.05.11【米大統領選】について新たな動きがありました。

ミシンガン州で「不正証拠」遂に発見というのです。
不正証拠は、防犯カメラの映像や供述宣誓書での不正行為の証言など、これまでに数多く提示、指摘されてきました。

しかし、裁判所が門前払いして、取り上げません。
米国市民の真実を求める声は、沈静化するどころか、
ますます増大しているそうです。

この新たな証拠というのは、
・郡の有権者のほぼ100%が投票(統計的に異常)
・投票の中に、同じサインが、100票以上もあった
・不正が確認されたのに開票を中止しなかった(憲法違反)

トランプ氏は、「超爆弾級の情報だ」と発言しています。
ミシガン州の裁判所は、これらをどう裁くのか、注目せざるを得ないですね。新たな事実について、裁判として取り上げるのか。

このプロセスには、問題が指摘される投票機が使われています。

https://www.youtube.com/watch?v=bZFSXubDcNs

米大統領選2020 は、戦いは終わっていない‼️
まさに、その通りの活動が繰り広げられています。