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子連れでの搭乗 JALとANAの対応の違い [【旅行】関西(大阪)]

今回は、ANAで帰省することにしました。

子連れでの搭乗だったので、並び席が良かったのですが、座席を購入する際に並び席がありませんでした。

JALを利用する場合、電話をすると並び席を用意してくれたのですが…

俺「並び席ってあったりしますか?」
ANA「今はないのですが、当日の朝6時半以降に電話をしてもらえれば、用意できます。」

とのことでした。

そして、当日の朝6時半に電話をすると
俺「並び席ってあったりしますか?」
ANA「今はあるのですが、電話で抑えられなくて空港に来てから用意できます。」

この時点で、既に話が違うのだが、、、

俺「○○時で大丈夫ですか?」
ANA「はい、○○時で大丈夫です。」

そして、その時間に行くと、
ANA「他の方が予約をしていて、車いすの人とかが優先的に予約が割り当てられます。」

実際は、ふつ~のビジネスマンが対象の席に座っていました。。。

まぁ、今回はGWで予約がいっぱいなのはわかるのですが、さすがに5歳の子をぽつんと一人飛行機の席に座らせるわけにはいかないので、何度も大丈夫か?と確認している中、大丈夫と言っておきながら、最後の最後に予約できませんでした、と言われたときは、かなり残念な気持ちになりました。。。

映画『アナと雪の女王/エルサのサプライズ』 [テレビ / 映画]

映画『Disney シンデレラ』を観てきました。
http://www.disney.co.jp/movie/cinderella.html

同時に、『アナと雪の女王』の続編の短編映画『アナと雪の女王/エルサのサプライズ(原題:Frozen Fever)』も同時上映でした。

こちらは、あまりネタバレになるので書きませんが、雪だるま(オラフではない)が可愛かったです。

上映時間は、7分だけなので、もっと観たかったなぁって思いました。

今後に期待ですね。

映画『Disney シンデレラ』 [テレビ / 映画]

映画『Disney シンデレラ』を観てきました。
http://www.disney.co.jp/movie/cinderella.html

誰もが知っているお話を実写化ってことで、相当なプレッシャーもあったかと思いますが、ものすごく面白かったです。

一番良かったな、と感じたのは舞踏会のシーン。
ものすごく豪華で、そして、シンデレラがキレかったです。

改めて原作を読んでみたくなりました。

四川餐館 あべのハルカスダイニング店 [グルメ / クッキング]

あべのハルカスでランチを食べてきました。
大人5名子供2名ってことで、けっこうな人数なので、なかなか入れるところがありません。

四川料理だったらすぐに入れるってことで、そこに行きました。

子供用に辛くない料理もあります。

大人用は、基本的に辛い。
口がしびれる感じです。w

麻婆豆腐は、普通の一つ辛くないランクを注文しましたが、それでも辛い!

その後、舌がマヒしたころに2つ上のランク(普通より一つ辛い)を注文しました。
でも、今度はあまり辛くなく、間違えて出されたのか、そもそも舌がマヒしてしまったのか、、、よく分からない感じでした。

まぁ、めったに食べない料理なので、いい汗をかいたな、というのが感想です。

元祖怪獣酒場 [グルメ / クッキング]

「なんばグランド花月」にある怪獣酒場に行ってきました。

元祖怪獣酒場

川崎と比べて、全体的に残念でした。
店内の装飾も微妙、料理の質も微妙。。。

食べログの評点は、
 帰ってきた怪獣酒場: 3.35
 元祖怪獣酒場: 3.01
となっています。

点数が全てではないですが、この点数の差がそのまんまな感じです。
川崎の怪獣酒場に行きたい~。。。

帰ってきた怪獣酒場 3.35
http://www.kaiju-sakaba.com/

元祖怪獣酒場 3.01
http://ganso-kaiju-sakaba.com/

白ロムで機種変更の流れ [よもやま日記]

携帯電話を機種変更しました。

今までは、2年縛りが終わるタイミングで、MNP (Mobile Number Portability)を使っていました。
今回は、キャリアを変更すると新料金プランになって料金が割高になってしまうので、キャリアの変更はせずに、機種だけ変更することにしました。

とはいえ、そのまま機種変更をすると、かなり高い!
いろいろ調べると、白ロムが安そうってことで白ロムにしました。

1. まずは、白ロムを購入。

通常は、シムを入れ替えれば使えるのですが、今まではmicro SIMを使っており、新機種はnano SIMでした。。。

2. 仕方ないので、docomoショップに行って、まずは、シムの変更。
こちらは、ドコモUIMカード発行手数料として2000円入りますが、それだけでOKです。

なので、合計白ロム代金+2000円で機種変更が可能でした。

もちろん、旧プランそのままですし、旧プランについているもろもろお得な特典もそのまま残っています♪

変化する組織 [マーケティング / 仕事]

新入社員のみんなから部署のヒアリングがありました。
まぁ、新入社員にとってみれば、どこに配属されるかってとても重要なことなんだなってことは伝わってきます。

一方で、自分自身が感じることとしては、どこに配属されるかよりも、そこでどんなことをやりたいのか、が重要かなと。

仮に、理想通りの部署に配属されなかったとしても、自分が目指す将来の姿や、組織のありたい姿、もっと大きな視点で業界全体の進化といった視点を持つことができれば、そのありたい姿を実現するために、自分や組織や会社を少しずつ変えていけば良いと思っています。

また、理想通りの部署に配属できたとしても、自分のスキルや知見を既存組織に加えることで、より良い組織を目指した方が良いですし、それを実現できる人たちが集まってきています。

きっと目指す方向は同じでもそれを実現するための方法や形って色々あって、事業の特性やそこで働く人によって、これが最適かもしれないという手探りの中で今の形が出来上がっていきました。

組織とは生き物みたいで、そこで働く人によってどんどん進化して行く。
良い方向にも悪い方向にも。

新人が配属された後、どのようになっていくのか、楽しみです。

第73期名人戦七番勝負 第3局 [将棋]

第73期名人戦七番勝負 第3局が島根県松江市「松江歴史館」で行われました。
第3局は、行方尚史八段が先手、羽生善治名人が後手。
戦型は「角換わり腰掛け銀」でした。

結果、116手まで羽生名人の勝ちとなりました。
これまでは、先手の勝率が圧倒的に高い名人戦でしたが、今年の名人戦はなぜか後手が三連勝しています。

第4局、後手番になる行方八段が後手で勝って勝負を五分に持ち込むのか、羽生名人が勝って王手をかけるのか、次回も楽しみです。

第4局は、5月20・21日に静岡県の「浮月楼」で行われます。

IKEAでの忘れ物 [住宅・インテリア]

IKEAに行って、もろもろの家具を買ってきました。
テレビ台、机、ラグなど。

そこで家に帰ると、ラグがない!
家具の受け取りの際に配送センターに立ち寄ったんですが、そこで忘れてしまったようです。

慌てて電話をするものの、サポートセンターは6時で終わり。

電話がつながらなかったので「IKEA 忘れ物」で検索すると、
IKEAの方針として、忘れ物見つけたらたなに戻され、買い直せってスタンスみたいです。

まじっすか!

今から車を飛ばせば、閉店までに間に合うので、車を走らせてIKEAに向かいました。

まずは、置き忘れていた場所をチェックするものの既にラグはなし。
そこで配送センターに確認して、忘れ物が集まる場所をチェックしてもらいましたが、そこにもなし。
忘れ物を集める担当者に聞いても、特にないとのこと。

そこで、返品センターに行ってみてはどうか?とのことで、寄ってみたら、やはり、そこでもラグはありませんでした。
ほとんど諦めていた時に、担当者が横をみたら、そこにラグがありました!

担当者「すみません、ここにありました。」
俺「ぉぃぉぃ。。。」

実際は、かなりあちこち探し回ってようやく見つかったのですが、もし、電話をかけていたら、「探しましたけど、ありませんでした。」と言われたかもしれません。

お風呂の王様 大井町 [ファミリー]

春飛に、今日はどこに行きたいって聞いたら、「温泉に行きたい!」ってことで、スーパー銭湯に行ってきました。w

今までいったことがないところで、比較的近いところを探して・・・

「お風呂の王様 大井町」に行くことに。
駅のすぐ近くなのですが、駐車場がありませんでした。

阪急大井町ガーデンの駐車場をつかうことことで、30分200円かかります。
5000円で2時間、1万円で3時間無料とのこと。

ここはアクセスが良いのかして、他のお風呂の王様よりも激混みでした。
値段はちょっと高くて、その分設備は充実しています。

その後は、「コストコ 川崎」に寄って買い物して帰りました。

データ解析の新規性 [確率・統計、データマイニング]

先日受賞したARINAの表彰式がありました。
作ったものは、自信作なので、それがこういう形で評価されるのはとても嬉しいもです。

新規性などが評価ポイントとしてあるのですが、新規性っぽいものや流行に乗っているアプローチが評価される場合もあります。

一見すると、同じに見える物でも、その背景にあるものが圧倒的に違う。
その背景を評価するのは難しいと思いますが、少なくとも自分が作っていくものに関しては、細部にこだわった良いものを作り続けていきたいと思っています。

後は、大学での研究ではないので、きちんと事業の売り上げに貢献できているかってすごく重要な気がします。
国内の学会のコンペとかでは、学術系なので、手法の新規性などは重要ですが、事業の中での分析って手法におぼれてしまってダメで、一つ一つはシンプルな技術でも貢献度が高いアウトプットを生み出していきたいです。

統計学概論(統計数理研究所 公開講座) [確率・統計、データマイニング]

統計数理研究所 公開講座は、初級、中級、上級とあるのですが、統計学概論は初級でした。
初級の中でもかなり初級な感じです。

講義としては、4日間×5時間なので、合計20時間かけての講義です。
説明もかなり丁寧でした。

講義内容としては、ちょうど大学1年生くらいに勉強した内容で、
そういえば、こんな内容勉強したなって思いだしながら聴いていました。

統計学概論 t分布の話 [確率・統計、データマイニング]

昔、統計学を学んだ頃は、最初に様々な分布を勉強しました。
t分布とかF分布とか。
えらい複雑な分布だな、と思いつつ、その後に推定や検定を学び、
これがt分布に一致するという説明を受けるわけです。

印象としては、t分布とかF分布が先にあり、その後に統計的推定や検定が来る感じを受けるのですが、実際は、反対で、
σ(分散)が既知の場合は、ほとんどなく、未知のケースがほとんどであると。

その未知のケースにおいて、平均値を推定したくなるわけですが、
そこで苦労して発見したのがt分布であった、ということです。

せっかくなので、色々調べてみたら、
・スチューデントt分布と呼ばれているが、正式には1908年にウィリアム・シーリー・ゴセットにより発表された。
・ギネスビールで働いていたので、ペンネームとして「スチューデント」を使い論文に投稿した。
・その後、ロナルド・フィッシャーが重要性を見抜きスチューデントのt分布と呼んだ。

ちょうど100年くらい前の話なんですね。

統計学概論 回帰の話 [確率・統計、データマイニング]

備忘録

「回帰」分析の名前の由来
フランシスコ・ゴルトンによる「平均への回帰」(1885)が由来。
親の身長から子の身長を予測する際に、傾きが45度よりかやや緩やかで、平均的な値に回帰すると考えた。

最小二乗法
二乗誤差ではなく、絶対値の誤差を考えるとロバスト性が上がると言われている。
計算は、二乗で展開していく方が計算がしやすい。

計算結果のt値, p値の意味
t値の自由度は、n-2
なぜ、自由度が2個減るか
⇒ Σu = 0, ΣuX = 0の2本の方程式が縛りになっている

統計学概論 多変量解析 [確率・統計、データマイニング]

備忘録

区間推定
平均だけでなく、メディアンなどの統計量についても区間推定できる

相関と原因は別物
相関は、1つの証拠でしかない

検定
有意水準の取り方によって結果が変わる
グレーなものに白黒をつけるのが検定 ⇒ はたしてそれで良いのか?

AICはデータが多いと、たくさんの変数を選んでくる
データ数に依存してしまう

数量化Ⅰ類の陥りやすい過ち
3つのカテゴリがある場合、t値は意味がない
どのカテゴリを基準にするかでt値が変わってしまう

判別分析
最近では、ロジットモデルを使う傾向にある
ロジットはyが0~1の間に入るが、数量化の場合はその保証がない

普及率の推測
ロジットを使った変数変換をして、最小二乗法で解くことができる
頭打ちなどを表現する場合は、シーリング変数をつける

確率の予測
離散型二項ロジットモデル
最尤法を使って解く
誤差が正規分布をしている場合のみ最尤法と最小二乗法は一致する

二項ロジットモデルを使ったマーケティング
二重指数分布
離散選択分析理論とその計算手法の開発でノーベル経済学賞を2000年に受賞した

時系列モデルと確率過程モデル
理論研究では確率過程モデルの圧勝

お台場のレゴランドの年パスを更新 [ファミリー]

お台場にあるレゴランド・ディスカバリー・センターの年パスを更新しました。
かれこれ3回目の更新ですかね。

更新が切れてから、ずっと春飛がレゴランドに行きたいって言っていました。

更新しようとしたら、年パスをなくしてしまいどうしようかと思っていたのですが、200円の手数料で再発行できるようです。

もちろん、期限が切れている年パスなので、再発行といっても期限が切れたカードをもらえるわけではないのです。

ただ、新しい有効期限は、作った日から1年間になるので、また、今日から1年間レゴランドでお世話になります。w

持っている年パスとしては、
・ディズニーリゾート
・池袋のサンシャイン水族館
・千葉県のマザー牧場
・お台場のレゴランド
です。