大阪の都市計画について語るスレ Part285

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109: 名無しさん＠お腹いっぱい。(大阪府) [] 2021/11/19(金) 12:51:05 ID:WoqpCpkQ

>>106
畿内で超巨大な権力を誇った古代の天皇は現在の東京の天皇家にどんな感想を持つか気になります。

仁徳天皇陵　新たな円筒埴輪列発見　荘厳に古墳装飾
https://www.sankei.com/article/20211119-CJSAXLOVCZPHVPHIOIVA6M27B4/
国内最大の前方後円墳で世界遺産、堺市堺区の仁徳天皇陵古墳（大山(だいせん)古墳、墳丘長４８６メートル）を共同で発掘している宮内庁と堺市は１９日、墳丘を囲む堤の両側で円筒埴輪(はにわ)列が見つかったと発表した。堤の表面には石敷きがあり、「木の埴輪」を立てたとみられる柱穴も検出。堤は２列に並ぶ円筒埴輪などで荘厳に飾られたことが分かり、謎を秘めた天皇陵の構造が具体的に分かる貴重な資料になりそうだ。

調査は、古墳の保全整備に向けた現状把握を目的に、平成３０年以来３年ぶりに実施。墳丘を囲む２重の堤のうち内側の第１堤を調査した。３０年には、第１堤のうち墳丘前方部に近い南から東側、今回は後円部に近い北から東側に３カ所の調査区（幅２メートル、長さ約３０メートル）を設けた。

堤の表面にはこぶし大の石が敷き詰められ、直径３０〜３５センチの円筒埴輪が接するように並んでいた。最も北側の調査区では埴輪列が両側で確認され、２列が平行して堤を２キロ以上にわたって１周するように立てられたと推定。築造時期は、円筒埴輪などから５世紀前半から中頃とみられる。

円筒埴輪列は、前回の３０年の調査では堤の外側でしか確認されておらず、内側で見つかったのは初めて。本来は内側にも埴輪列があったが、周濠(しゅうごう)の水による浸食で崩落したとみられ、古墳の損傷が進んでいる状況も明らかになった。

同庁の過去の調査では、墳丘が浸食を受けていることも分かっている。徳田誠志・陵墓調査官は「堤の内側の埴輪は浸食して崩れた可能性がある。今後、適切な保護に向けて調べていきたい」とした。

また、北側の調査区では直径、深さとも約３０センチの穴１基を検出。柱の上に貴人の笠(かさ)を模した木製品などを載せた「木の埴輪」を立てた穴の可能性があるという。木の埴輪は、国内２番目の大きさの応神天皇陵古墳（大阪府羽曳野市、同４２５メートル）などでも確認されている。

今回の調査で古墳時代の遺物以外は、江戸時代頃の陶磁器の破片がわずかに見つかった程度で、後世に畑の開墾などで掘り返された跡もなかったという。徳田さんは「古墳が築造されて千数百年の間、地元の人たちが手をつけず大切に守ってきた証しだろう」と話した。

http://egg.5ch.net/test/read.cgi/develop/1637243818/109

153: 名無しさん＠お腹いっぱい。(大阪府) [] 2021/11/19(金) 17:32:14 ID:WoqpCpkQ

>>150
現在の第4次産業革命の中心技術のビックデータを利用して様々なサービスが大発展しますね。
その一つがAirbnbさんのビックデータなどを利用した民泊などのシェアリングエコノミーが挙げれますね。

【AIをWebサービスに活用】Airbnbはどのように人工知能を活用しているのか？
https://blog.btrax.com/jp/airbnb-ai/
ビッグデータがバズワードになり、データ活用の重要性が叫ばれてずいぶん時間が経ちました。 ただ、集めたデータをどのように活用するのかが大きな課題になっています。日本企業はデータ活用についての理解が乏しかったり、データを用いたイノベーションを起こそうという意識が諸外国について著しく低いことが、様々な調査で明らかになっており、経済産業省がものづくり白書の中で警鐘を鳴らしています。

集まったデータのほとんどが活用されていないというような状況も珍しくはなく、膨大なデータを保存し、解析するためのコストと、そこから得られる効果のバランスをいかにとるかも大きな課題となっています。

ビッグデータ活用は、テクノロジー企業だけでなくほぼ全ての業種で必要となってきます。データ活用の有無が、企業の生き残りを左右するような状況が生まれつつあります。また、今は保有するデータがそれほど多くない企業でも、IoTの爆発的普及によりデータを収集できるようになります。

2015年から2020年までの5年間でIoTデバイスの数は5倍の250億台(ガートナー)、デジタルデータの量は毎年40%増加する(2016年現在, 最新動向はこちらをご参考に)と予測されています。このような背景からも、ビッグデータ活用がより重要になってくることがわかります。

シリコンバレーでは実際にデータを活用してサービスを改善する取り組みは盛んです。しかし、具体的にどのように利用しているかは、Apache HadoopやSparkといった解析技術のカンファレンスや各社の技術ブログで紹介されることはありますが、一般にはあまり知られていません。そこで、シェアリングエコノミーを代表するAirbnbの事例を元に、どのようにビッグデータを活用すべきかのヒントを得てみましょう。

Airbnbは一見すると部屋を提供するホストと、部屋を借りるゲストをマッチングするだけです。テクノロジーとは無縁の企業に思えます。しかし、実際はテクノロジーカンパニーであり、自社で開発した機械学習のソフトウェアライブラリのAerosolveをオープンソースしたり、社内のビッグデータ解析、人工知能の活用についての成果をブログやカンファレンスで公開しています。

http://egg.5ch.net/test/read.cgi/develop/1637243818/153

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