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第66回全国高校軟式野球選手権大会・東京予選 ◆一回戦 7月22日(木)スリーボンドベースボールパーク上柚木 日大一 100 110 000=3 日大三 100 000 13x=5 1点ビハインドの八回裏、6番レフト小林くんのランニング2ランなどで逆転勝ち! よっしゃー! 二回戦は25日、大泉中央公園球場にて中央学院大中央×麻布の勝者と対戦とのこと。 がんばれー!
26歳、今後は社業に専念、日大三でもバッテリーを組んだJR東日本・鈴木も引退 2011年夏の甲子園、日大三(西東京)で優勝投手となり、現在はJR東日本の吉永健太朗投手が今季限りで現役を引退することが分かった。今後は同社で社業に専念する見込み。 吉永はシンカーを武器に高3夏に全国優勝。高山俊(現阪神)、横尾俊建(現日本ハム)ら強力打線を擁して「最強」との呼び声も高かった日大三のエースに君臨し、一躍、高校球界のスターになった。早大進学後も1年春から東京六大学リーグ戦で活躍し、いきなり日本一も達成。ドラフト1位候補と注目を浴びたが、以降はフォーム固めに苦しみ、大卒プロ入りを断念。社会人野球の名門・JR東日本に進んでいた。 再起を期した社会人生活も苦難の道だった。打撃センスを買われ、2年目から野手転向。投手の練習も続けていたが、試合中に走塁で頭から滑り込んだ際に右肩を亜脱臼、靱帯も一部断裂する大怪我を負った。3年目の昨季は休部扱いとなり、リハビリ生活。医師からは「投手として復帰できる確率は30%」と宣告されたが、社業の合間を縫って懸命な努力を続け、復部を勝ち取った。今夏には社会人日本一を決める都市対抗野球大会でベンチ入り。しかし、登板機会はなく、完全復活は道半ばだった。 DeNA・今永昇太、ソフトバンク・武田翔太、ヤクルト・原樹理らがいる93年生まれで、高校時代は「世代No. 1投手」と謳われた男に26歳で訪れた野球人生の幕引き。今後は同社社員として、新しい人生を歩むことになる。また、日大三でバッテリーを組み、JR東日本でも吉永の復帰をバックアップしていた鈴木貴弘捕手もともに現役を退く。鈴木はJR東日本野球部のマネージャーとして、野球に携わっていく。 (Full-Count編集部) RECOMMEND オススメ記事
コメント受付中 秋季東京都高校野球大会 3回戦 日本大学第三vs都立小山台 令和2年11月1日(日)ダイワハウススタジアム八王子 小山台 000 000 000 =0 H2 E3 日大三 000 010 00X =1 H7 E1 [小] 木暮-森村 [日] 宇山-安田 [本] [三] [二] 2020年秋季東京都大会 日大三高校 都立小山台高校 お問い合わせ 北海道 東北 関東 東海 北信越 近畿 中国 四国 九州 2020年秋 東京3回戦 日大三 1-0 小山台 コメントを残す お名前(必須) 注意事項 投稿後、すぐに表示されない場合があります。 議論は冷静に丁寧な言葉で、相手の意見も尊重しましょう! 画像投稿 (GIF, PNG, JPG, JPEG) 関連情報 2020年秋 東京決勝 東海大菅生 6-1 日大三 2020年秋 東京準決勝 日大三 3-2 二松学舎大付 2020年秋 東京準決勝 東海大菅生 7-5 関東一 2021年春 関東2回戦 桐光学園 13-9 日大三 2021年春季関東大会 組み合わせ 2021年春 センバツ出場校予想 [関東・東京] 2020年秋 東京2回戦 小山台 10-0 帝京 2019年夏 東東京決勝 関東第一 4-0 小山台 2018年夏 東東京決勝 二松学舎大付 6-3 小山台 宇山翼 木暮瞬哉 2020年秋季東京都大会 日大三高校 都立小山台高校 センバツ 夏の甲子園 明治神宮 秋季国体 春季大会 秋季大会 組み合わせ 最新コメント 50件 高校野球ニュース センバツ 春季大会 夏の甲子園 秋季国体 秋季大会 明治神宮 北海道 東北 関東 東海 北信越 近畿 中国 四国 九州
また、ビッグデータ活用において、分析や可視化はBIツールを用いると行えます。おすすめのBIツールを紹介します。 注目のBIツール、サービス資料まとめ 【厳選】おすすめBIツールをまとめてチェック!
これにより、ビッグデータを取り扱うために高額な機器を買わなくても済むようになりました。 気軽にビッグデータを利用することができるようになった ため、急速に普及しているんですね。 この章では、ビッグデータの概要について解説しました。次に、身近な活用事例を見て理解を深めていきましょう。 ビッグデータの身近な活用事例 この章ではビッグデータを活用した身近な例を紹介していきます。 ソフトバンク ソフトバンクでは、顧客の通信・電波状況、電波が悪くなった時間、場所などのデータを収集・分析し電波状況の改善に取り組みました。何とそのデータはひと月で1. 9億件にもなるとか……。そのビッグデータを分析することで、次に建てる 電波塔の場所を決定 していったんです。 結果、電波状況は劇的に改善されました。つながりやすさNo. 1と宣伝している時もありましたよね。 スシロー 中とろより価値あるITを。あきんどスシローのクラウド活用術 (AWS Summit Tokyo 2013 ) スシローでもビッグデータが使われているんです。一体どこに?
ビッグデータの応用をめざましく進歩させたのが 人工知能 (AI)の技術 です。 AIを利用すると、SNSユーザーの書き込みを「好感」「不快感」「どちらかといえば好感」……などに分類できます。 統計を取るよりも詳しい形で「同じような感じ方、考え方を別の言葉で語っている」人々の声を集められるのです。 よりミクロで、よりマクロな 社会の全体図が示されると言っていいでしょう。 「いま何が起こっているか」だけでなく「その背景にどのような感情や好みがあるのか」まで分析できるのですから、驚きですね。 ビッグデータのリスクとは? ビッグデータの得意とすることは、マッチング。 たとえば「新しいアクセサリーを買った」人が「口臭除去剤」を買い「高級ホテルのレストランで食事をする」…… そんな傾向を「 見える化する 」ことができるのです。 この予測を使い、「アクセサリーを買った」人に対して「口臭除去剤」や「高級ホテル」の情報を提供することも。タイムリーに情報とマッチングすることができ、 精度の高いマーケティングセールス ができます。 ただ、気をつけたいのがプライバシーの問題。 「人の気持ち」を先読みするようなマーケティングが発展しすぎると、ユーザー側は次々と商品をおすすめされるようになります。 おすすめの精度が上がりすぎると、自分の生活が丸裸になり先回りされているようで 気持ち悪さを感じる 人もいるでしょう。 企業にとっては、プライバシーと便利さのバランスをどう取るかが今後の課題と言えそうです。 ビッグデータの具体的な利用例は?
ビッグデータとは?|活用事例やその他の最新技術との組み合わせをまじえて、図解を使って3分でわかりやすく解説します - YouTube
仮説を立ててデータを収集 まずはビジネスモデルに合わせた仮説を立て、データ収集を始めましょう。仮説を立ててデータを集めないと、せっかく集まったデータが「何のためのデータか分からない」という悪循環に陥る可能性があります。 データ収集の方法は必ずしもコストがかかるとは限らず、手軽に始められるものから高コストのものまで、さまざまです。コストをかけないという面でいうと、エントリーフォームを追加して顧客データを集めたりと、今あるものでデータを収集することも可能です。 しかし仮説が無い状態で始めると、どんな方法でデータを集めればよいか、何日間データ収集をするのか、データを得たら何日保存するのかなどの決定もとどこおってしまいます。 まずは仮説を立て、データ収集をスタートさせましょう。 2. 知りたい内容に合わせて分析を開始 データがそろったら、仮説に基づき適切な分析を開始します。 たとえば2つ以上のデータをもとに分析するクロス集計や、樹木上のモデルを利用して要因を分析し結果を予測する決定木分析、一見関連はないが共起性を伴う物事の原因を分析するアソシエーション分析などがあります。 一方ですでに利用できる環境や人材がある場合、分析に必須と判断された場合は仮説に応じたデータ収集と分析を行ってくれるツールを利用することも大切です。 たとえば、次のようなツールが例として挙げられます。 マーケティング活動を自動化してくれる「MA(マーケティングオートメーション)」 営業活動をデータ化してくれる「SFA(セールスフォースオートメンション)」 各データを収集し意思決定を助けてくれる「BI(ビジネスインテリジェンス)ツール」 逆説的にいえば、重要なのは知りたい内容に応じた分析を行うことであり、高価なツールが必ずしも必要とは限りません。 仮説として設定したデータ収集の目的によっては、人によるデータの可視化、エクセルをはじめOfficeソフトでも実行可能です。特別なツールがなくても、ビッグデータの分析と活用は可能なのです。 参考: ビッグデータは分析できる?分析手法、必要な前準備、ツール、サポート企業まで紹介 3. 分析結果を元に顧客へ適切なアプローチ方法を考える 分析結果をもとに、どのようなサービスやアプローチを展開すれば、顧客の現在の需要に答えられるのか検討します。 仮説である「Aをよく購入しているのは、男性である」を元に検討したところ、確かに男性がよく購入していると裏付けが取れました。ついビッグデータの活用と言うと、特別なことが分かるのではないか、と期待して しまうかもしれません。 しかし実際は仮説の正しさを検討したり、アプローチの効果を実証したり、地道なサイクルが非常に重要です。 4.
ビッグデータはツールやテクノロジーで初めて"使えるもの"になる データさえあれば何かすぐにできるんでしょ、と思う方もいらっしゃるかもしれません。しかし、 大量のデータを真に価値あるものにするにはツールやテクノロジーが必要です。 ここでは個別的な詳細は割愛しますが、ざっくり下記のようなプロセスを経てビッグデータは価値を持ちます。 ビッグデータを真に価値あるものにするプロセス ビッグデータを"ためる" (データストレージ:例 Hadoopなど) ためたものから"採掘する" (データマイニング:例 Presto、Elasticsearch、Splunk、Sparkなど) 採掘したものから"磨く" (データアナリティクス&データビジュアライゼーション:例 R、Tableau、SAS、Lookerなど) データマイニングのイメージ このようにビッグデータは単に貯めておくだけでは価値は生まれず、活用するためにはプロセスが必要であるということを理解することが大切です。 5. 積極的にビッグデータを活用する国内企業の例 3章ではサービスとしてビッグデータを活用している日常的な例を出しましたが、5章では特に企業にフォーカスをあてた例をご紹介します。ビッグデータを活用しビジネスの大きな展開に拍車をかけている、示唆深い代表的な国内の例です。 5-1. スシロー スシローは「回転すし総合管理システム」で客の「食べる」データを解析して廃棄ロス、機会損失を削減したことで有名です。過去の顧客食べたネタや時間、皿数などのデータを利用して回すネタを予測しています。 1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測 回転して時間が経った皿が減り、廃棄量は4分の1 引用:日本経済新聞 「スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減」 5-2. ワークマン ワークマンはこちらのご本でデータ経営をされていらっしゃることが有名ですね。ビッグデータ分析という狭い括りだけではなく組織としてのデータ経営が書かれている本で、とても面白いです。 ワークマンのビッグデータ活用のハイライトとしては、下記があるでしょう。 需要予測で推奨発注数を算出 予測結果に基づき自動発注を実施 5-3. TSUTAYA:Tポイントカード おなじみのTポイントカードも、消費者の行動履歴を把握し、顧客行動を解析するために使われています。ユーザーとしては、メリットとしてTポイントでの割引などがありますが、ビッグデータの観点からすると、セグメントを跨いだデータ分析に活用されています。 Tポイントカードのビッグデータ活用のハイライトとしては、下記があるでしょう。 消費者の行動履歴を把握 顧客行動の解析 下記もTポイントカードの使われ方や最近の動向としてご参考になる記事です。 離脱企業が続々…「Tポイント」が崖っぷち?