マイナンバーカードは便利か？民間での「本人確認」になかなか使われない理由
2022年度中にマイナンバーカードをほぼ全ての国民が取得する――。政府はこの目標に向け、マイナンバーカードの新規取得などで1人最大2万円分のポイントを付与する「マイナポイント事業」や、健康保険証や運転免許証とマイナンバーカードを一体化させる施策などを矢継ぎ早に展開している。 「マイナンバーカードの利用で便利になる」。河野太郎デジタル相はたびたびこうアピールしている。例えば2022年8月にはマイナンバーカードを管轄する寺田稔総務相と共に経団連を訪れ、会員企業に対して利活用を訴えた。だがマイナンバーカードを持っていても、現状では多くの人が日常で使う機会はほとんどない。 2022年8月25日、経団連にマイナンバーカードの普及と利活用の協力を要請する河野太郎デジタル相（左から3人目）と寺田稔総務相（左から2人目）。河野デジタル相は「（マイナンバーカードの本人確認機能の活用で）企業活動も便利になって
HOWS「ISSEI（イッセイ）」
●既存のDB技術と一線を画すデータ検索技術を生み出す ●ゼロベースで発想しOSの基本機能に着目 ●ストップウオッチ片手に高速化を追求 ソフト開発ベンチャーのHOWSが、これまでにないデータ管理・検索技術「ISSEI」を開発した。HOWSは現在、ISSEIを次世代Web基盤技術として特許を出願している。 「ユーザー企業がデータを有効活用するためには、既存のリレーショナルデータベース（RDB）と一線を画す技術を編み出すほかないと考えた」。HOWSのCTO（最高技術責任者）である庄司渉副社長は、ISSEIを開発した思いを語る。 ユーザー企業の多くは現在、社内システムを整備し、テキストや画像、音声などさまざまな種類のデータを大量に蓄積している。その一方で「データを業務に有効活用できていない」と嘆くCIO（最高情報責任者）が多いのも事実だ。 その理由について庄司副社長は、「現在主流のRDBが限界に近
増えるテレワークからの強制出社、離職や採用難に拍車の恐れ
新型コロナウイルス感染症対策の1つとしてテレワークが推奨されるなか、テレワークで担当業務をこなせる社員に対して出社勤務を強いる、いわゆる「強制出社」をする企業が、2021年9月に緊急事態宣言が解除されて以降、増えている。今は「第6波」の渦中で、変異株は強い感染力を持つ。こうした背景から政府は感染拡大防止のため、テレワークの実践を呼びかけているが、こうした企業は今も社員に出社を求めている。 「宣言解除後に多くの企業で、久しぶりにメンバーがリアルにそろい、経営・マネジメント層が出社の良さを改めて実感している。この結果、不要な出社が増えている」。テレワークの動向に詳しいパーソル総合研究所（パーソル総研）の小林祐児上席主任研究員はこう指摘する。 緊急事態宣言の解除後は東京の職場に人が戻った テレワーク解除の動きはデータが示している。パーソル総研は、米Google（グーグル）が公開する様々な地域や場
2kgから800gに激減、教科書「PMBOK」新版に何が起こったのか
「プロジェクトマネジャーの教科書」とも呼ばれる「PMBOKガイド」第7版の日本語版書籍が2021年11月1日に発売される。第6版は重量が2kgあったが、新版は800gと一気に軽くなった。プロジェクトの流れをまとめたプロセスの記載が姿を消し、プロジェクト運営を成功させる「原理・原則」が前面に出るなど構成が大きく変わったことが影響した。変化が激しい時代に対応するため、開発プロセスにかかわらず活用できるように転換した。 米PMI（Project Management Institute）が発行したPMBOKガイド第7版は、従来版とは全く異なる構成になった。翻訳作業に中心的に携わったPMI日本支部の庄司敏浩標準推進委員会委員は「プロセス中心の構成をやめた」と説明する。 第6版までのPMBOKガイドは、QCD（品質・コスト・納期）をはじめとする要求事項を満たして円滑に成果物を作り上げることを重視して
逆転敗訴した野村情シスがIBMに送った悲痛なメール、横暴なユーザーを抑えきれず
委託したシステム開発が頓挫したとして、野村ホールディングス（HD）と野村証券が日本IBMを相手取って計約36億円の損害賠償を求めた裁判。プロジェクト失敗はベンダー側に非があるとした2019年3月の一審判決から一転、2021年4月の控訴審判決はユーザー企業側に責任があるとした。工数削減提案に十分に応じなかったり、プロジェクト途中で追加要件を多発したりした野村側の姿勢を東京高裁は問題視し、逆転敗訴の判決を下した。 関連記事 野村HDが日本IBMに逆転敗訴の深層、裁判所が問題視した「X氏」の横暴な変更要求 野村HDが日本IBMに逆転敗訴のワケ、「工数削減に応じず変更要求を多発」と指摘 東京高裁が特に問題視したのが、システムの仕様を策定するうえで重要な役割を担っていた野村証券のユーザー部門「X氏」の振る舞いだ。 当時、投資顧問事業部（判決文では「投資顧問部」）の次長だったX氏は、パッケージソフトに
ブームは既に腐り始めている、日本企業の「猿でもできるDX」が本当にやばい
既に腐り始めていると言ったほうがよい。何の話かと言うと、日本で今やピークに達したDX（デジタルトランスフォーメーション）ブームのことだ。何せ「DX」という言葉がどんどん溶解しているからだ。 最近、ある識者が「DXの活用」などと述べているのを知って腰を抜かしそうになった。DXとは「デジタル技術を活用したビジネス構造の変革」、短く言うなら「デジタル変革」だぞ。どうやったら「『デジタル変革』の活用」なんてできるのだ。目まいがするほど驚いたのだが、つい最近も「DX＝デジタル化」とする経済記事を見つけて本当に腰を抜かしてしまった。そう言えば「DXの導入」なんてフレーズを目にしたこともあったな。もうめちゃくちゃである。 これって単に言葉の誤用といった程度で済む問題じゃないぞ。ここまでDXという概念がぐちゃぐちゃになっているのは、個々の企業が取り組んでいるとするDXの状況を反映している。試しに「DXの活
東大が独自の接触確認アプリを開発、COCOAとはどこが違う？
新型コロナウイルス対策で全国の大学でオンライン授業が始まり半年がたった。一部では対面授業との併用が始まり、大学構内に教員や学生が少しずつ戻りつつある。そんな中で東京大学のグループが、学内向けに接触確認アプリを補完するアプリを開発した。まずは駒場キャンパスでの利用向けに2020年10月末に正式リリースする。 アプリの名称は「MOCHA（Mobile CHeck-in Application、モカ）」で、教室や食堂、図書館などにあらかじめ設置したビーコン端末とBLE（Bluetooth Low Energy）で通信することで、ユーザーの教室などでの滞在履歴を記録する。ユーザーの同意に基づいて滞在記録などをサーバーにアップロードし、匿名化された情報を集約する。 接触リスクを絞り込み MOCHAは厚生労働省が導入した接触確認アプリ「COCOA」を補完するものとなる。COCOAはスマートフォンのBl
アマゾンがついにOracle DBを「全廃」、成功のポイントは社内失業対策
米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）がついに米オラクル（Oracle）に「勝利宣言」をした。アマゾンは2019年10月15日（米国時間）、社内からOracle Database（DB）を「全廃」したと発表したのだ。最盛期には約7500ものOracle DBが存在し、eコマースや物流、決済、受発注、広告、動画・音楽配信などのバックエンドで長年使われてきた。それらはほぼすべて姿を消したという。 Oracle DBからの移行先は、アマゾンがクラウドサービスAmazon Web Services（AWS）で提供するDBサービスだ。今後はMySQLやPostgreSQLと互換性のある分散型リレーショナルDB（RDB）サービスのAmazon Auroraをはじめ、NoSQLのDBサービスであるAmazon DynamoDB、データウエアハウス（DWH）のサービスであるAmazon Reds
［独自記事］メルペイのOrigami買収額は「0円」だった、注目ディールの内幕
メルカリ傘下でスマホ決済を手掛けるメルペイによる同業のOrigami買収を巡り、買収額が「0円」だったことが日経クロステックの取材で2020年2月5日までに分かった。Origamiは資金調達の道を探っていたが有力な出資元が見つからず、メルペイの傘下に入る。大手の相次ぐ参入と大型還元施策により、スマホ決済市場の競争は激しくなっており、淘汰の時代に突入した。 複数の関係者が明らかにした。Origamiは当初、複数の企業に資金投入を打診していたが、色よい返事を得られなかったという。その間も財務状況の悪化に歯止めがかからず、単独での事業継続を断念。メルペイの傘下入りを余儀なくされた。 具体的には、Origami側が既存株主から株を買い戻したうえで、メルペイに実質的に0円で譲渡するという枠組みだったようだ。メルカリは2020年1月23日、子会社のメルペイを通じてOrigamiを買収すると発表したが、
ワークマンのすごいデータ活用
作業服チェーンのワークマンの業績が好調だ。アウトドアウエアなどを扱う一般向け新業態「WORKMAN Plus」が話題を呼び、2019年3月期は9期連続の増収と4期連続の最高益更新を見込む。好業績を支える背景には、約5年をかけたデータ活用の取り組みがあった。 部長昇進の条件にデータ分析力、ワークマンが徹底するきめ細かなIT教育 ワークマンの好調を支えるのは、全社を挙げたデータ経営にある。IT教育とデータ活用を重視する社風づくりを通して、全社員のデータ分析力を高めている。部長への昇進にはデータ分析力が必須だ。 2019.03.20 一人当たり営業利益5000万円、ワークマンを稼がせる独自システム 社員一人当たりの営業利益が、何と5000万円というワークマン。国内の流通業で屈指の効率経営を実現している秘密はデータ活用にあった。 2019.03.19 好調ワークマン、知られざるデータ経営の正体 作
「33自治体のデータがIaaSから消失」、日本電子計算がシステム障害の詳細明かす
日本電子計算は2019年12月16日、自治体向けIaaS「Jip-Base」を利用中の自治体でシステム障害が発生している問題について記者会見を開き、山田英司社長が「大変申し訳なく思っている」と謝罪した。同社によると、15％のデータはIaaS内のバックアップも見つからず、単独での復旧が不可能。残りの70％は復旧、15％は復旧作業中であることが明らかとなった。 これまで「50自治体」としていたのは、正確には47自治体と、6の広域事務組合や図書館であることも説明された。バックアップが見つからない15％には、このうち33自治体のデータが含まれるという。システム構成も一部が明らかにされ、仮想環境で1318の仮想OSが稼働していたことが判明した。 日本電子計算は復旧作業に当たって、IaaS内からOSやアプリケーション、業務データを含む仮想環境のイメージデータを復旧したり、イメージデータを同社のバックア
ブロックチェーンの「合意」の意味を、我々は合意できているのか？（下）：宮澤 慎一=セコムIS研究所 - 日経FinTech - ITpro
前回は、これまで研究されてきた分散システムにおける「合意」とビットコインの「合意」の意味を比較しながら、ビットコインにおける「合意」の意味にいくつかの解釈の余地があることを説明した。 今回は最初に、「ビットコインが初めて問題を解決した」「いや解決していない」などと議論を呼んだ分散システムの難題、「ビザンチン将軍問題」を紹介する。 次に、ビザンチン将軍問題が、ビットコインのようなP2Pシステムにとってどのような意味があるのか、過去の研究からビットコインに関係する論文として「The Sybil Attack」と「Exposing Computationally-Challenged Byzantine Imporstors」を紹介する。 そして最後に、ビザンチン障害に耐性があるシステムを作れたとしても、プログラム（アルゴリズム）の正しさだけに依存してシステムを運営・維持することには限界があり、
ブロックチェーンの「合意」の意味を、我々は合意できているのか？（上）
ブロックチェーンについて議論がなされるとき、「合意」という言葉がひんぱんに使われる。 たとえばブロックチェーンの機能について、データの正当性を複数のコンピュータが「合意」することで、中央機関に頼らずデータを共有する仕組みだ…などと説明されることがある。 では、ここでいう「合意」とは、そもそも何を指す言葉なのだろうか？ この言葉は「両社は協業することに合意いたしました」など、私たちの日常でも多く使われている言葉である。日常的に使われている「合意」をイメージしたまま、ブロックチェーンの議論をしてしまうと、ブロックチェーンの仕組みについてうまく議論できない。 これに加え、分散システムの学術界/産業界では30年以上前から、分散された複数のコンピュータの間で何らかの合意を形成する「合意問題」という課題に取り組んできた。実際に合意問題を解決するアルゴリズムやプログラムも登場している。 この分散システム
「シン・ゴジラ」にみる、ニッポンのITインフラの虚構と現実
※この記事には映画「シン・ゴジラ」の内容に関する記述が含まれています。 「シン・ゴジラ」、堪能した。 IT記者として、これほど心躍る映画があったろうか。 とにかく、緊急時の政府対応におけるITの描かれ方が、過剰とも思えるほどリアルなのである。政府内に会議体が立ち上がるたび、キャスター付きの複写機が大部屋にゴロゴロと運ばれ、仮設のネットワークが構築され、作業用PCの山が積まれる。 使うPCも組織ごとに異なる。私の記憶が正しければ、内閣府の職員は富士通か米アップル、環境省はパナソニック「Let'snote」、陸上自衛隊は同じくパナソニックの耐衝撃PC「TOUGHBOOK」を使っていた。 シン・ゴジラには、「科学特捜隊」とか「NERV（ネルフ）本部」とかのような、放送当時の技術水準からかけ離れた空想的ITの出番はどこにもない。劇中の年代は不明だが、「現実（ニッポン） 対 虚構（ゴジラ）」というキ
“AIもどき”が多すぎ、日立の汎用人工知能「H」を矢野氏が語る
矢野氏によれば、AIと呼ぶには、自ら学習してどんどんと賢くなる必要がある。Hにはその能力があるうえ、次の3つの特徴を備える（図1）。第1は、Hを使って到達すべき目標と、Hへの入出力は人間が定義すること。第2は、対象とする問題やアプリケーションに固有の解法（手順）を人間が定義する必要はないこと。第3は、既存システムに追加して使えることである。 第１の特徴である、人間が目標と見るべきデータを指示することで、第2の特徴である問題やアプリケーションから独立して動作可能になる。独立して動作可能かつ、入出力（インターフェース）が決まっていることから、既存システムと協調して利用できると言える。すなわち、Hは任意の既存システムに対して、目標を達成する入力データの組み合わせを見つけるサブシステムとして稼働する。 最適な組み合わせを見つけるためには、どの程度最適化されたかを測る評価関数が必要である。Hの処理の
2016年以降Javaはどうなる、年次イベント「JavaOne 2015」レポート
Java関連の最新情報やノウハウを紹介する連載を始めました。著者は、Javaプログラマー向け情報サイト「Java in the Box」で有名な櫻庭祐一氏です。第1回は10月に開催されたJava関連の一大イベント「JavaOne 2015」のキーノートレポートです。 2015年10月24日から5日間に渡って、米国サンフランシスコ市にて世界最大のJavaのカンファレンスである「JavaOne（JavaOne 2015）」が開催されました。 今年もキーノートに加え、400以上のセッションが行われ、世界中から多くの開発者が参加しました。今年はJava SEやJava EEのバージョンアップがないため、大きな話題はなく、落ち着いたJavaOneでした。それでも、2016年にリリースされる予定の「Java SE 9」に関するセッションや、Java SE 8のProject Lambdaに関するセッシ
LTEネットワーク、実は盗聴が容易
LTEのネットワークで盗聴のリスクがある――。そう語るのはフィンランドNokia Networks社の技術者だ。2015年10月9日に開催された同社の日本法人ノキアソリューションズ＆ネットワークスが開催したプライベートイベント「Experience Day 2015」で明らかにした。 LTEのネットワークは無線区間は強固な暗号があり、鍵が露呈しない限り復号されない。しかし、eNodeBと呼ばれる基地局の背後の有線ネットワークは暗号化されていない場合があるという。「どこの事業者なのかやどの場所がそうだとは公表できないが、日本国内において移動通信網を構成する機器間の相互認証や通信の暗号化を施していない移動通信事業者があり、危険な状態にある」（技術者）という。 「現在、スモールセル化が進んでおり、ビル内など手に届く場所に低出力の基地局が置かれることがある。有線ネットワークにはEthernetが使
「人工知能のRed Hat」目指す、JVMで動く商用の深層学習フレームワーク「DL4J」
人工知能（AI）やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング（深層学習）。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト（OSS）のフレームワークが既に利用可能となっているが（日経エレクトロニクス関連記事）、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J（Deeplearning4j）」は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
機械学習ツール最前線
ここ1年ほど、人工知能、特に機械学習（Machine Learning）に関する技術革新が著しい。ディープラーニング（多段のニューラルネットワークによる機械学習）が画像認識、音声認識で目覚ましい成果を挙げているのは、その象徴だ。 それに伴い、機械学習の機能を情報システムに組み込むツールも充実してきた。クラウドサービスして提供する「クラウドAI」を米IT企業が相次ぎリリースしたほか、大規模データを扱えるオープンソース実装も増えている。 本特集では、主要な機械学習ツールの特徴や使いこなし方を解説する。 ［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要を説明する。 2015.10.01 ［5］NVIDIA DIGIT
第1回 「ビッグデータ」ブームに日本企業は乗るべきか
IT業界では数年に1度、「バズワード」といわれる流行り言葉が生まれる。ここ数年は、「クラウド」一色だった感があるが、2011年後半から2012年にかけてのそれは「ビッグデータ」で決まりだろう。 ビッグデータとは何か クラウドが登場した当初もそうだったように、「ビッグデータ」にもはっきり決まった定義は無い。一般的には、「既存の技術では管理するのが困難な大量のデータ」と定義されることが多い。 データを管理するのが困難になる要因は、頭文字がVで始まる3つのキーワード（3V：Volume/Variety/Velocity）で表される。つまり、ビッグデータと聞いて、直感的にイメージできる「ボリューム（Volume）」に加え、ソーシャルメディア上のテキストデータ、センサーデータ、さらには映像や音声といったデータの「多様性（Variety）」、スイカ（Suica）やパスモ（PASMO）など交通系ICカー
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