United StatesWhere are my AR glasses?We’ve been on the brink of a thriving market for AR glasses for years. What’s taking so long for them to arrive?
機能重視から使いやすさ重視へ
「仕事の効率が上がった」「仕事に対するモチベーションが高まった」――。こうした満足の声を利用者が上げてこそ、経営に情報システムが役立つ。これまでの要件定義は機能重視になりがちだった。主な業務のシステム化が一巡し、複数のシステムを操作しなければ仕事が進まなくなった今、要件定義といった上流工程から使い勝手を考慮する必要性が高まっている。 「システム開発プロジェクトで利用者の使い勝手を最優先したのは今回が初めて。手応えを感じており、今後も同様の取り組みを続けたい」。住友信託銀行 システム推進部兼リテール企画推進部の名古屋誠調査役は、第2フェーズを迎えている「営業店統合フロントシステム i-Ships」の刷新プロジェクトにおいて、使い勝手を考慮した要件定義が功を奏したことに満足な様子を隠さない。 i-Shipsは、同行の窓口業務に欠かせない基幹システムの一つ。4000人の窓口担当者が、店頭を訪れた
スマホサイトを自動変換でガラケー（携帯）対応。全キャリア・全機種対応の「ラウンドアバウト」
2018.01.10 CPU脆弱性(CVE-2017-5754/CVE-2017-5753/CVE-2017-5715)に関してのご連絡 2017.04.07 ラウンドアバウト2.4.0をリリースしました。 2017.04.07 ラウンドアバウト1.4.0をリリースしました。 2016.05.16 ラウンドアバウト1.3.1をリリースしました。 2016.05.16 ラウンドアバウト2.3.1をリリースしました。 2016.05.09 ImageMagickの脆弱性（CVE-2016-3714）に関するお知らせ(続報) 2016.05.06 ImageMagickの脆弱性（CVE-2016-3714）に関するお知らせ 2016.03.30 端末情報を更新しました。 2016.02.16 glibc脆弱性（CVE-2015-7547）に関するお知らせ 2016.02.05 端末情報を更新しま
フリーランス時代の思い出 | 今日について語るとき我々の語ること
フリーランスのエンジニアだった頃、色々な、本当に色々なことがあった。 10~5年ぐらい前のことだけど、おそらくあの界隈はそんなに変わってないだろう、という気がする。 ・多重派遣 多重派遣、とは、どこかから借りてきたエンジニアを、自分のところの人材です、みたいな顔して現場に入れることを言う。 ○○駅南口で待ち合わせ、と言われ、名刺交換して北口で別の会社の営業に引き合わされ、さらにちょっと離れたところでまた別の会社に引き合わされ・・・これは多重派遣のサイン。てか、一体間に何社入ってるのよ？？ 私は、超譲歩して間は1社まで許すことにしていて、うちの営業にもそのように伝えていたのだけれども、もう1社ぐらいならいいだろう、と相手先の営業が勝手に考えるらしい。自分に都合よく解釈するのが得意な人種なのだ。 一応、誰だか知らないけど先方とアポは取ってるだろうから面接には行くけれども、当然さっさと切り上げ、
富士通、「新要件定義手法」を確立－要件定義の合意への手引き
富士通株式会社は10月7日、システム開発で重要となる要件定義の課題を解決する「新要件定義手法」を確立したと発表した。同日より富士通が手がけるシステム開発に適用していく。 新要件定義手法は、要件定義における1）要件の品質、2）合意形成の品質、3）マネジメントの品質にまつわる問題を根本的に解決するための3つの方法論を体系化したもの。 要件定義には「誰が要件に責任を持つのか」「経営層－業務部門－情報システム部門の3方向でいかに合意形成するか」「要件の成熟度（内容がどこまでできているか）をいかに把握するか」といった課題が存在する。「ところが実際は、責任所在がはっきりしないまま、合意形成がされないままプロジェクトが進んでいくことがあり、要件定義までに時間がかかったり、下流工程で手戻りが多発したりするケースが多い」（テクノロジーサポートグループ システム生産技術本部 SI生産革新統括部長代理の若杉賢治
商談の軌跡
失注と受注を分けたものは何か。ユーザー企業は何を評価したのか。どんな壁があり，どう克服したのか。受注側，発注側双方のコメントから，あのシステム商談の軌跡をドキュメントで再現する。
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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