投稿日:

仕事で使える英語ーコードレステスト自動化

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。
リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。 その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。
▼お手頃の値段で英語力キープ＾＾

During the software development cycle, codeless test automation is emerging as a promising solution for non-programmers. Organizations are seeking to overcome the problems of fast-tracking software supply and the technical work required for testing. This is where software testing is shifting away from manual testing and toward codeless automated testing solutions to validate applications.

ソフトウェアの開発サイクルにおいて、コードレス技術によるテストの自動化は、非プログラマにとって有利な解決方法です。組織は、ソフトウェアの提供を早めることと、テストに必要な技術的作業の問題を克服しようとしています。そこで、ソフトウェアテストは、マニュアルテストから、アプリケーションを検証するためのコードレス自動テストソリューションへと移行しつつあります。

 

The term “codeless test automation” refers to the creation of automated tests without the use of scripts. The majority of codeless testing systems provide built-in features that convert simple user interactions to code. These features include a record and playback tool, a drag-and-drop interface, machine learning, and AI capabilities that improve test reusability, stability, and need nearly no maintenance for QA (quality assurance) teams.

コードレステスト自動化とは、スクリプトを使用せずに自動テストを作成することを示しています。コードレステストシステムの大半は、ユーザーの操作で自由にコードに変換する機能を備えています。これらの機能には、記録・再生ツール、ドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェース、機械学習、AI機能などがあり、テストの再利用性や安定性を向上させ、QA（品質保証）チームのメンテナンスがほぼ不要となっています。

ディスカッショントピック

What is one codeless software you know?

投稿日:

AIと医学

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。
リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。 その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。
*10月から月二回の更新になります。

Years of medical training are required to correctly diagnose diseases. Yet, diagnostics can be a lengthy and time-consuming process. The demand for specialists in many sectors greatly outnumbers the available supply. This puts doctors under a lot of pressure, and it frequently causes diagnosis that could save lives to be delayed.

正しい診断をするためには、長年にわたる医学的トレーニングが必要です。しかし、診断には時間と手間がかかります。多くの分野では、専門家の需要が供給を大きく上回っています。そのため、医師には大きなプレッシャーがあり、患者の命を救うための診断が遅れることも少なくありません。

Machine Learning algorithms, particularly Deep Learning algorithms, have lately made significant improvements in autonomously detecting illnesses, lowering the cost and increasing the accessibility of diagnostics.

機械学習アルゴリズム、特にDeep Learningアルゴリズムは近年、自動的に病気を検出し、コストを下げ、診断のアクセスをあげることで大きな進歩を遂げています。

The use of Machine Learning in diagnostics is still in its early stages; more advanced systems combine numerous data sources such as data from CT and MRI to diagnose a disease or its development.

診断における機械学習の利用はまだ初期段階ですが、すでに進化されているシステムでは、CTやMRIのデータなど多数のデータソースを組み合わせて、病気やその変化を見ています。

It is doubtful that AI will completely replace physicians. Instead, AI technologies will be utilized to flag possible tumors or hazardous cardiac patterns for the specialists, freeing up the doctor’s time to focus on the interpretation of the signs.

AIが医者に完全に取って代わることはおそろらくないでしょう。AI技術は、体の（しゅよう）腫瘍や、危険な心臓パターンなどを専門家に知らせるために活用されるし、集められた症状で医者に診断させる時間と余裕を与えるでしょう。

Discussion Topic：

Do you usually check your symptoms before going to a hospital?

投稿日:

機械学習とは？Biz英語

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。

リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。
その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。

 

▼お手頃の値段で英語力をしっかり鍛えたいあなたへ

QQ Englishオンライン無料体験レポート｜カランメソッド、ネイティブの感想は？

Finding patterns in structured data and generating predictions are at the core of machine learning. These can (and frequently are) forecasts of what will occur in the future. However, the word “predictions” isn’t exclusively used in machine learning solutions in this way.

Machine learning is sometimes known as “data-driven learning.” Traditional software solutions are based on deduction, whereas machine learning solutions are based on induction. A machine learning algorithm automatically discovers rules by looking at a large number of examples, and these rules can then be applied to conclude more data.

構造化されたデータからパターンを見つけ出し、予測を行うことは、機械学習の役割です。予測とは、将来、何が起こるかを予測することである。しかし、「予測」という言葉は、単純にデータをみて予測することではありません。

機械学習は、”データ型学習 “と呼ばれることもあります。従来のソフトウェアソリューションは演繹法（えんえきほう）に基づいていますが、機械学習ソリューションは帰納法（きのうほう）に基づいています。機械学習のアルゴリズムは、多数の例を見ることで自動的にルールを発見し、そのルールを適用してさらに多くのデータを結論づけることができます。

Discussion Topic：

In what way do you think machines can benefit our lives? 5 examples.

投稿日:

ハッピーか平和かー仕事で使える実用英語

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。

リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。
その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。

この記事はYoutubeチャンネル【聞き流しBiz英語】とポッドキャストで公開しています。

▼お手頃の値段で英語力をしっかり鍛えたいあなたへ

QQ Englishオンライン無料体験レポート｜カランメソッド、ネイティブの感想は？

Many people consider happiness to be a goal, something to strive towards that will make us feel good or at ease in our life. Happiness, on the other hand, is normally linked with a high that comes when something pleasant occurs. When you secure a job or find a $100 bill on the street, you are delighted. You’re excited to go on vacation because of the extra money. But, very frequently, the vacation does not go as planned, or you spend your vacation just thinking about the issues you’ll face when you return home. Happiness is temporary in all of these situations. Because happiness isn’t peace.

多くの人は、ハッピーになることを目標にしており、そのように感じられるような人生を努力して手に入れようとしています。しかし、ハッピーとは、通常、何か楽しいことが起こったときに得られる高揚感です。例えば仕事が決まったり、道端で1万円札を見つけたりすると、嬉しくなりますよね。余分なお金が手に入ったのだから、バケーションにでも行こうかとワクワクするでしょう。しかし、実際には計画通りのバケーションにならなかったり、家に戻った後の問題を考えながら過ごすことが非常に多いのです。このような状況では、ハッピーに感じるのは一時的なものです。なぜなら、それは平和の感覚ではないからです。

Happiness is surface-level, whereas peace is more profound. Peace is insensitive to life’s polarities: highs and lows, heat and cold, so-called good and so-called evil. This is why peace is so important. Nobody gets through life without meeting all of these inspirational or distressing situations. You probably can’t be joyful when someone important to you dies.  Nobody could do it. But do you have to be completely depressed?

Extreme emotions do not arise when you are at peace and connected to a deeper level inside yourself. You’ll have a calm that is not affected by whatever happens in the world, because you have an acceptance and understanding of whatever happens in the world. 

ハッピーは表面的なものですが、平和はより深いものです。平和は、人生のあらゆる波にも影響されないものです。だからこそ、平和になることはとても重要なのです。感動的な体験から苦しみを体験することを味わうのが人生です。大切な人が死んだら、誰でもよろこべないですよね。 でも、だからといって、完全に落ち込む必要はありません。

自分の中のより深いところに存在している平和の感覚に繋がると、いかなる時でも、激しい感情は出てきません。世の中の出来事を受け入れるからこそ、出来事に左右されない穏やかさが生まれるのです。

 

Discussion Topic:

What do you think about happiness and peace? Do you have some actual examples?

 

参考記事⇓

https://www.oprah.com/spirit/why-youre-not-at-peace-yet-how-to-find-peace-eckhart-tolle/all#ixzz76UwYdddX

 

投稿日:

コロナと起業家ブームー仕事で使える実用英語

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。

リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。
その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。

この記事はYoutubeチャンネル【聞き流しBiz英語】とポッドキャストで公開しています。

 

Disruption makes room for entrepreneurs, which is what is happening in the United States, but also in other major economies. We have to admit that we did not see this coming. 

混乱は起業家の活躍の場を作る。これは米国だけでなく、他の経済たい国でも起きている現象です。正直なところ、私たちはこの事態を予測していませんでした。

 

After all, small-business formation fell during the 2008–09 financial crisis and grew only marginally during the 1990–91 and 2001 recessions. However, there is a remarkable wave of new small enterprises at the moment. There were more than 1.5 million new business applications in the United States alone in the third quarter of 2020, nearly twice the amount for the same time in 2019.

結局のところ、中小企業の設立は2008-09年の金融危機の際には減少し、1990-91年と2001年の不況の際にはわずかな成長にとどまっていました。しかし、現在、新しい小企業の波が出てきています。2020年の第3半期には、米国だけで150万件以上の新規事業の申請があり、これは2019年の同時期の約2倍にあたります。

Many of those businesses are one-person operations that may or may not survive. However, it’s fascinating that the number of “high-propensity-business applications” meaning those most likely to convert into enterprises with payroll,  has increased dramatically as well—by more than 50% in comparison to 2019. 

申請されたビジネスの多くは個人運営で、生き残るかどうかはわかりません。しかし、面白いところ、個人営業から人を雇う必要がある企業に育つ可能性のあるビジネスは2019年と比較して50％以上も増加しています。

Discussion Topic:

What is your definition of work?

 

参考記事

https://www.mckinsey.com/featured-insights/leadership/the-next-normal-arrives-trends-that-will-define-2021-and-beyond

投稿日:

オリンピックの由来ー仕事で使える実用英語

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。

リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。
その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。

この記事はYoutubeチャンネル【聞き流しBiz英語】とポッドキャストで公開しています。

The Olympic Games, which began as early as 3,000 years ago in ancient Greece, were revived in the late nineteenth century and have since become the world’s greatest sports tournament. The Games were conducted every four years in Olympia, located in the western Peloponnese peninsula, in honour of the deity Zeus from the eighth century B.C. until the fourth century A.D.

3,000年前に古代ギリシャで始まったオリンピックは、19世紀後半に復活して以来、世界最大のスポーツ大会となっています。オリンピックは、紀元前8世紀から紀元後4世紀まで、神ゼウスを讃え（たたえ）て、ペロポネソス半島西部のオリンピアで4年ごとに行われていました。

 

Every four years, between August 6 and September 19, the ancient Olympics were performed at a religious festival honoring Zeus. Their impact was so great that ancient historians began to measure time by the four-year intervals between Olympic Games, known as Olympiads.

4年に1度、8月6日から9月19日にかけて、ゼウスを讃える宗教的な祭りで古代オリンピックが行われました。その影響はあまりにも大きかったので、古代の歴史家はオリンピックの4年ごとの間隔（かんかく）を「オリンピアード」と呼び、時間を計るようになりました。

 

The first modern Olympics were held in Athens in 1896, with 280 athletes from 12 nations competing in 43 sports. Summer and Winter Olympic Games have been held separately and alternating every two years since 1994.

第1回近代オリンピックは1896年にアテネで開催され、12カ国から280名の選手が参加し、43種類の競技が行われました。1994年からは、夏季と冬季のオリンピックが2年ごとに交互（こうご）に開催されています。

 

Discussion Topics:

Can you describe your fab sports? What is it and why do you like it?

 

投稿日:

世界のファッションーシャネルはこうして生まれたー仕事で使える英語

ここは英語脳を強化していくスタジオです。

ビジネスの場面やテクノロジーに特化した内容を日本語と英語で聞き流していただけます。

リラックスした時にゆっくり聞き流すことをおすすめします。はじめは英語と日本語で今回のテーマを届けます。
その後は、単語やフレーズを解説しながら、インプットをアウトプットに変えていけるよう、英語で考えましょう。

この記事はYoutubeチャンネル【聞き流しBiz英語】とポッドキャストで公開しています。

Coco Chanel’s upbringing was defined by poverty and hardship, which few people are aware of. Her mother died when she was 12 years old, and she was taken to an orphanage convent in Central France. It was a difficult period for the little girl, but it was there that the nuns at the convent taught her how to sew.

ココ　シャネルの生い立ちは、あまり知られていませんが、貧困と苦難の連続でした。彼女が12歳のときに母親が亡くなり、フランス中部の孤児院に連れて行かれたのです。彼女にとってはその経験は苦しいものでしたが、そこで、修道女（しゅうどうじょ）たちから裁縫を教えてもらい「運命の歯車は動き始めました」。

Coco married Etienne Balsan, a rich ex-military commander, in 1908. Coco, who was just 23 years old at the time, moved in with her husband and spent the next three years at his chateau. Out of boredom, she began designing and making hats — her first venture into the world of fashion.

ココは、1908年に裕福な元軍司令官のエティエンヌ・バルサンと結婚しました。当時23歳だったココは、夫のもとに身を寄せ、その後3年間、彼のシャトーで過ごした。退屈しのぎに、彼女は帽子のデザインと製作を始め、ファッションの世界に初めて足を踏み入れたのです。

Chanel launched her first boutique in 1913, with the help of Arthur Capel, her second lover. It provided luxury casual clothing made of jersey and tricot. Originally, these materials were solely used for men’s underwear, thus this was a revolution in women’s fashion. Her boutique immediately became a hit due to its prime location on a popular street. Her sister and aunt were the original Chanel models, and their job was to dress up in Chanel’s clothing and “advertise” them by walking about town dressed in Chanel from head to toe.

1913年、シャネルは二人目の恋人ーアーサー・カペルの協力を得て、最初のブティックショップをオープンしました。ジャージやトリコットを使ったラグジュアリーなカジュアルウェアを提供したのです。もともとこれらの素材は男性用の下着にしか使われていなかったので、女性のファッションに革命をもたらしました。彼女のブティックショップは、人気のある通りの一等地にあったため、すぐにヒットしました。姉や叔母（おば）はシャネルの最初のモデルであり、シャネルの服を着て、頭の先からつま先までシャネルブランドに包み込まれ、街を歩くことで宣伝していました。

Discussion Topic:

What’s your fav brand, what do you like about it?