会社から支給されるパソコン、どちらがうれしい?

この記事をtweetする このエントリーをはてなブックマークに追加

掲載日 2012/12/26

みんなの疑問に“白黒”つける 情シスのスイッチ

年末ジャンボを10枚買うならどちら?

 年の瀬恒例の「年末ジャンボ宝くじ」を買う時、「バラで買う」という人は53%、「連番で買う」という人は47%という結果になった。わずかながら「バラ」派が多い。各派ともコメントからするとその思惑はほぼ統一されている。「バラ」派は「連番だと、当選確認のときに1枚目でわかる。瞬間で夢が破れるのはイヤ」という意見に加え、「バラなら当たりが複数含まれる可能性だってある」ということを強く主張。「連番」派には、「1等が当たるなら前後賞も欲しい」という意見が多かった。そして両派のコメントに散見するのは「確率はこっちの方がいい」という主張。いっそバラで10枚連番で10枚両方購入したいものだ。

【「バラで買う」派のコメント】

バラで買います。連番だと、ハズレがすぐにわかってしまうけど、バラなら最後まで夢が見れます。今年こそっ!(30代・女性)

バラのほうが当選チェックの楽しみが増える。連番だと見た瞬間にはずれがわかってしまうので。(30代・男性)

バラなら、1等が何本も当たる可能性もあるわけです。1等が10本も当たったらどうしよう!?(50代・男性)

実際に買ったことはないのですが、どうせ運に任せるなら無作為にバラで買うかな、と。そういう感覚で臨んで外したクジは数知れずですが…。(40代・男性)

前後賞もみんなで分かち合う。欲張らないことです!(50代・男性)

きちんと確率計算したら、バラの方が期待値の合計が高くなるような気がしてなりません。(50代・男性)

確率的には、実は全く同じ。「どうして、バラ売りがあるのだろう?」と、思いつつ、バラで当たって以来、バラ買い派になりました。一般的には、一瞬では、当たりかはずれか分からないからでしょうね。でも、私は、売り場で自動チェックしてもらいます。間違えるのが嫌なので。(50代・男性)


【「連番で買う」派のコメント】

前後賞逃がしたら後悔してしまう。(40代・男性)

やはり前後賞が魅力。 当選番号照合時はバラ購入時より楽しみは減りますが。(40代・男性)

高額当選番号のニアミスだったことが数回続き、連番買いするようになりました。ただ、それ以降、ニアミスすらありません。(40代・男性)

当然連番です。昔、バラで買ったのが、3番違いで100万円を逃しました。(50代・男性)

確率で言えばバラだろうが連番だろうが同じハズ……なら連番のほうが前後賞も狙えてオイシイ。(20代・男性)

どうせ確率が超低いので、高額狙いの連番一択です。(40代・男性)

正確には、連番10枚とバラ10枚という買い方が私のスタイル。当選確率に差はないと考えています。過去の購入歴で1等をかすめたのは連番の方が多いですけど、確認が一瞬で終わるさみしさがあるので、バラも買ってしまいます。(30代・男性)



会社から支給されるパソコン、どちらがうれしい?

 会社から支給されるパソコン、うれしいのは「メモリが大容量だが、ストレージが小容量」だという人が87%、「ストレージが大容量だが、メモリが低容量」という人が13%という、かなり大差のつく結果となった。「メモリ大容量、ストレージ小容量」派のコメントは、「社内ではファイルはファイルサーバ、NASに保存するのでローカルストレージは不要」「メモリが多い方がPCの動作が快適」という主張で占められることとなった。少数である「メモリが小容量、ストレージが大容量」派では、「社内ではWindowsが32bit版限定なので大量メモリは無意味」「業務として大ファイルを扱うのでストレージが必要」というコメントが見られた。このような結果が、今のオフィスPCの現状を示しているのだろう。

【「メモリが大容量だが、ストレージが小容量」派のコメント】

メモリーが少ないと動きが遅くなってしまうので、断然高容量のメモリーです。ストレージは、いざとなれば共有サーバーでもクラウドサービスでも使えば何とかなります。(50代・男性)

メモリが少ないと動作が遅くてイライラしそう。ストレージは外部の利用ができるけどメモリはそういうわけにはいかないので。(40代・男性)

ほとんどサーバ管理でストレージに入れるデータが少なくなってきているため。(50代・男性)

サーバ管理者なので、ファイルサーバの共有領域はいくらでも確保できるので、PCには作業用のディスク領域だけあればいいです。(50代・男性)

メモリが少ないと作業が滞るのでやってられません。業務のファイルはそもそもローカルには置かないようにするのが基本です。(40代・男性)

メールチェックしながら、表計算の表や画像を埋め込んだ文書を作成したりするので、メモリはあればあるほどありがたい。反対にストレージは(管理部署の許可が出れば)外部に接続して増やせるので。(50代・男性)

余計なものを残さなければストレージの容量は小さくてもよい。大きいと死蔵されるデータが増える。(40代・男性)

PCのストレージは故障前提で使っていますので、データはバックアップを取得しているサーバに保存しています。メモリは大容量、ストレージは小容量のSSDが理想ですね。(30代・男性)

仮想マシンを自PCで動作させるため、メモリは大容量がうれしい。自PCのバックアップをとるための仕掛けや装置が別途必要になってくるため、自PC内に大容量データを保持したくありません。(30代・男性)


【「ストレージが大容量だが、メモリが低容量」派のコメント】

メモリは最悪入れ替えます。ストレージ交換はできますが、会社支給のPCではご法度ですからね。(40代・男性)

業務アプリの制限でいまだに32bitOSが必須なので、大容量メモリは猫に小判。(40代・男性)

ビジネスで使う場合、それほどのスペックはいらないが自分用のデータ領域は多めにほしい。(60代・男性)

サーバ内にデータを保存しておけば、PCのストレスが少なめだから。(30代・男性)

ストレージの容量が大きくないと、業務上、不便となります。(20代・男性)

最近のPCは速いのでストレージ重視。(40代・男性)



 ※今回の記事は、キーマンズネットで2012年11月29日〜 2012年12月5日にかけて実施した「大容量」に関するアンケート(有効回答数:622)より抜粋して構成。


最新特集

ついに現実世界に登場、「ロボコップ」は銃撃戦の夢を見るか 【金曜Black★ピット】 2017/05/26

あの「ロボコップ」が警察署に配属された。身長170センチ、体重100キロの巨体で担った初任務とは?

のぞき見厳禁! Wi-Fiアクセスポイントを使った「透視術」 【金曜Black★ピット】 2017/05/19

Wi-Fiの電波を使って室内を透視する。こんな実験に挑戦し、見事に成功した研究報告が話題を呼んでいる。

最新映画が15円でダウンロードできる危険なサービス 【金曜Black★ピット】 2017/05/12

新サービス「SwiftMedia」が登場した。公開中の映画から音楽CDまで数百円でダウンロードできる! そんなばかな………

失敗作を集めた「失敗博物館」が開館、そこにあるのは? 【金曜Black★ピット】 2017/04/28

どんなに偉大な企業でも失敗作を生み出すことは当然だろう。そんな失敗作を集めた博物館ができるらしい。

刑務所でまさかの快適生活、受刑者がこっそり作り上げたのは? 【金曜Black★ピット】 2017/04/21

刑務所といえば、塀の中で厳しい作業というイメージがあるが、とんでもないITライフを満喫していた受刑者がいる。

ハッカー暗躍、北朝鮮流の国家予算錬金術 【金曜Black★ピット】 2017/04/14

ロシアのカスペルスキーが北朝鮮の「国家犯罪」を突きとめつつあるという。どうやらミサイル開発の資金を……。




ビッグデータ/会社から支給されるパソコン、どちらがうれしい?」関連の情報を、チョイスしてお届けします

※キーマンズネット内の「ビッグデータ」関連情報をランダムに表示しています。

ビッグデータ」関連の製品

オープンソース・データサイエンスツール 「RapidMiner」 【KSKアナリティクス】 OpenText ECM <文書&コンテンツ統制管理ソリューション> 【オープンテキスト】 「SDS」を宝の持ち腐れにしない、今どきのストレージ運用管理法 【日本アイ・ビー・エム】
ビッグデータ 文書管理 ストレージ仮想化
ドラッグ&ドロップの操作で高度な分析を行えるノンプログラミングのデータサイエンスツール。120種類以上のアルゴリズムや分析モデルを標準装備し、多様なニーズに対応。 契約書や証憑書類、オフィス文書、画像、動画、更に企業で蓄積されるノウハウや知識情報など多彩なコンテンツを業務プロセスに紐づけて管理・活用できる情報統制・共有基盤 「SDS」を宝の持ち腐れにしない、今どきのストレージ運用管理法

ビッグデータ」関連の特集


 『“ビッグデータ”がビジネスにもたらす可能性』というタイトルで今回で6回目を迎えました。前回までに…



新たなビジネステクノロジーの1要素としてとらえるべきなのか、企業全体に及ぶ変革なのか。日本企業のIT…



不正行為の証拠発見を人間の数千倍のスピードで実行できる人工知能が登場!訴訟大国アメリカでビジネスを行…


ビッグデータ」関連のセミナー

【大学教員限定】大学での研究に、人工知能(機械学習)を応用 【主催:東芝電子エンジニアリング/協力:オープンソース活用研究所】 注目 

開催日 6月16日(金)   開催地 東京都   参加費 無料

【人工知能(機械学習)そのものの研究から、その応用へ】大学における研究対象は、機械学習などの人工知能そのものの研究から、それらをどう応用するかに広がりつつありま…

ビッグデータソリューションセミナー 【NTTデータ数理システム】  

開催日 5月30日(火)   開催地 東京都   参加費 無料

このようなお悩みを抱えている方、是非ともご参加下さい!・自社のデータでビッグデータ分析ができるのか?とお悩みの方・既にExcelやデータベースでは、集計や簡単な…

物流ITソリューションセミナー 【セイノー情報サービス】  

開催日 6月14日(水)   開催地 愛知県   参加費 無料

昨今、ビッグデータの活用が進んでいると言われていますが、世に溢れる情報の20%しか利用できていないと言われています。その訳はこれまでのIT技術では、人のように複…

このページの先頭へ

Myリストへ 印刷用ページへ

この記事をtweetする このエントリーをはてなブックマークに追加


この記事に掲載している情報は、掲載日時点のものです。変更となる場合がございますのでご了承下さい。


30005196



このページの先頭へ

キーマンズネットとは

ページトップへ