SAFe（セーフ、Scaled Agile Framework）は大規模向けのアジャイル開発フレームワークである。ソフトウエア開発だけでなく組織活動にまでアジャイル開発の考え方を拡張していることが特徴だ。ここでの組織は、製品やサービスを開発する事業部門から最大で企業全体までを想定している。 最新版の「SAFe 6.0」が2023年3月に公開された。日本でもNTTデータグループや富士通、NEC、オージス総研、TISといったIT企業などが企業に対して導入支援をしている。デジタル変革（DX）を推進する企業が増える中、事業やサービス開発のスピードを向上させる手法として注目を集めている。 20年間でビジネス向けに進化 SAFeが作られたのは2011年ごろ。米IBMに買収されたソフト会社のRational Software（ラショナルソフトウエア）でシニアバイスプレジデントなどを務めていたディーン・レ

「要件定義をやめないといかんね」――。ある勉強会が終盤に近づいた頃、隣席の参加者がこうつぶやいた。それを聞いた周囲の参加者がうなずいた。驚いたことに自分も「おっしゃる通り」と同意してしまった。 なぜ驚いたかというと、「要件がすべてを決める」「じっくり時間をかけるべき」と教わってきたからだ。日経コンピュータ編集部に配属された1985年以降、取材先の情報システム部長やソフトハウスの幹部を取材した際、「情報化で重要なこと」を問うと、たいていこう言われた。だから「いわゆる最上流工程が大事」という記事をたびたび書いてきた。 勉強会に登壇した講演者たちが「要件定義をやめよ」と言ったわけではない。しかし隣に座っていた参加者は、講演の趣旨を「要件定義をやめよ」という一言に集約した。同じ話を聞いてきた筆者を含めた参加者はすんなり納得したわけだ。 失敗につながる要件定義の実態 DX（デジタルトランスフォーメー

●価格：3190円（税込）●ISBN：9784296201129●発行日：2022年12月19日●著者名：赤石雅典 著●発行元：日経BP●ページ数：408ページ●判型：A5変 身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。 ベストセラーの『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』『Pythonで儲かるAIをつくる』などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。 本書は次のような方に最適です。 （1）プログラミング言語自体を知らないが、データ分析のためにこれから勉強したいという方 （

ANAホールディングス（HD）がスーパーアプリ戦略を本格的に始動させた。このほど既存のマイレージ会員向けアプリを刷新し、航空やマイレージ、決済、電子商取引（EC）など複数のミニアプリを搭載できるようにした。さらに2023年には、ANAグループのECモールやQRコード決済サービス「ANA Pay」なども順次刷新する計画だ。 いずれの領域も競合他社がひしめくレッドオーシャンである。だが、ANAHDは新型コロナウイルス禍であらわになった「航空一本足」の危うさから早期に脱却すべく、非航空事業を5年間で倍増させるというコミットメントを掲げて飛び込んだ。 決済を2023年春に刷新、マイルと組み合わせた経済圏に ANAHDは2022年10月20日に「ANAマイレージクラブアプリ」を刷新し、トップページの中央部という「特等席」にミニアプリの起動アイコンを配置した。ミニアプリは現時点で10種類あり、例えば航

自動車、自転車、そして自動配送ロボット。2023年、宅配の荷物を送り届ける車両型ロボットが道を行く姿が、いっそう身近になりそうだ。道路交通法の改正により、自動配送ロボットを使った宅配サービスが、実証実験から実用化へと大きく前進する見通しが出てきた。 2022年4月27日、道路交通法の一部を改正する法律が公布された。施行日は未定だが、公布日から1年以内の施行を予定している。改正法では一定の要件を満たす自動配送ロボットを「遠隔操作型小型車」と定義し、自転車や自動車などの日常的に使用される車両のラインアップの1つに位置付ける。改正で歩道を走行できるようになり、人間が近接で監視する必要がなくなる。また、ロボットを走らせたい場所を管轄する都道府県公安委員会に通行場所や機体の仕様に関する事項などを届け出れば、道路使用許可を受けずにロボットを通行させることが可能になる。 ロボットだけで荷物を送り届ける自

AI（人工知能）開発のプログラミング言語として高い人気を誇るPython。データ処理や機械学習のためのライブラリも豊富です。本特集では5回にわたって、Pythonの実習を通じて実際の機械学習モデルの開発方法を解説していきます。 そのモデルは本当に使えるか、機械学習の評価とチューニングを押さえる モデルが実際に業務で使えるかどうかは、予測結果がどの程度信頼に足るかによってきます。そこで重要になるのが、「評価」です。今回はどのような考え方でモデルの評価をしたらよいか確認し、モデル構築の最終ステップである「チューニング」について説明していきます。 2020.10.02 PythonでAI開発、「アルゴリズム選択」と「学習」は恐ろしく簡単 Pythonプログラムで乳がんの判定に関するモデルの構築方法を学びます。今回は「データ分割」「アルゴリズム選択」「学習」「予測」のステップについて細かく説明しま

日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中

アルゴリズムは「何らかの問題を解決する手順」を指し、アルゴリズムの良しあしでソフトウエアの性能が決まってくる。私たちの生活は、高度なアルゴリズムで実装されたソフトウエアに支えられている。そこで本特集ではエレベーターや信号機といった身近なアルゴリズムを例に、その一端を見ていこう。今回は、信号機のアルゴリズムの基本を紹介する。 「朝はいつも赤になっている信号が、夜はなぜか青が多い」と感じたことはないだろうか。実は、信号機が青に変わるまでの時間は、いつも同じではない。交差点の交通量から最適な青時間を割り出している。この計算には、高度なアルゴリズムで実装されたプログラムが動いている。そこで今回は、信号機を制御するアルゴリズムに焦点を当てよう。 具体的なアルゴリズムを見ていく前に、信号機の青時間がどのように決められているのかを解説する。信号の青時間を決めるには「重要な要素が3つある」（住友電気工業