現状、軽減税率に期間の定めはありません。軽減税率は改正された消費税法によって定められているため、法改正されない限りは軽減税率の措置は恒久的に続きます。 ただし、軽減税率と同日に始まったキャッシュレス決済のポイント還元は2020年6月末をもって終了しているため、こちらと混同しないように注意しましょう。 軽減税率の適用でどのような事業者には影響が考えられる?
2019年10月、消費税増税とともに軽減税率制度が導入され、8%と10%の2種類の消費税率が併用されるようになりました。施行から約10ヶ月が経過し、ようやく制度にも慣れてきたかと思われますが、制度について詳しく分かっていない方も中にはおられるでしょう。今回は改めて軽減税率制度についておさらいするとともに、軽減税率の適用でどのような影響があるのか消費者視点と事業者視点で解説していきます。 ≫ 消費税対応の書式テンプレート そもそも軽減税率とはどういう制度? まずは軽減税率制度の概要を改めておさらいしていきましょう。 モノやサービスの消費に対して税が課せられる消費税は、日本では1989年4月に初めて導入されました。その後、導入時は3%だった税率は1997年に5%、2014年に8%と段階的に上昇。そして、2019年10月、消費税はいよいよ10%になりました。ただし、増税によって私たちの生活への負担を軽減するため、食品などの特定の品目は消費税を8%に据え置く措置が合わせて取られました。これが軽減税率です。 どの品目が軽減税率の対象になる?
2019年の消費増税の際には、レジシステムの入れ替え需要に対して、政府による補助金支給が実施されました。日本で初めて複数税率が実施されたため、多くの店舗でレジの入れ替えや新規導入が必要となり、そのための負担が大きいと予想されたうえでの対応です。 増税を境に立派なレジを据え付けたり、バーコード決済やタブレットPOSレジを導入したりといった店舗がある一方で、「今すぐレジの入れ替えは必要ない」というところもあるでしょう。しかし、いつかは必要になってくるものです。キャッシュレス決済の急速な普及を踏まえて、そろそろレジシステムを見直してみてはいかがでしょうか。 今回の記事のまとめ 複数税率対応のレジが必要になる状況とは? ・税制の改正で消費税率が変わる ・通常課税品と軽減税率対象品を併売するようになる ・飲食店がテイクアウトを始める ・規模が拡大し、課税事業者になる レジ周りにどんな機材が必要になる? ・レジスターとキャッシュドロワーは最低限必要 ・機能によって価格に幅があるので、どんな機能が必要かを考えて選ぶ ・タブレットPOSレジならば、安価と高機能を両立している
現時点で軽減税率の期限は決められていません。 新たな請求書等保存方式「区分記載請求書保存方式」とは?
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g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 1)=1. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.
文ごとに長さが異なるのを扱うアプローチ 138. Recursiveな方は途中のphraseやsentenceに おける単語ベクトルも保存 139. 具体例の説明が重くなりすぎたかも... 140. 141. (Word|Phrase|Sentence|Document) Recursive Autoencoder一強 他の枠組みは? どうする? よりよい単語の表現 意味?? Compositional Semanticsという タスク自体は,deep learning 以外でも最近盛ん 142. 既存タスクへの応用 単語類似度,分類,構造学習... 要約,翻訳,推薦,... ? - 学習された単語のembeddingを追加素性に使う 他の方法は? 143. おわり 13年9月28日土曜日