マイクロソフト、「Text Analytics API」を複数言語で利用可能に：非構造化データから構造化データへの変換を支援、日本語にも対応 マイクロソフトは、非構造化データを分析して構造化データ抽出するAPI「Text Analytics API（プレビュー版）」を複数の言語で利用できるようアップデート。日本語にも対応した。 米マイクロソフトは2016年6月21日（米国時間）、構造化データ抽出API「Text Analytics API（プレビュー版）」を複数の言語で利用できるようアップデートしたと発表した。 Text Analytics APIは、アプリケーションに組み込むために視覚、音声、言語、知識といった知的情報の構造化を支援する「Cognitive Services」に含まれる、言語識別のためのAPI。人工知能アルゴリズムを用いた自然言語処理を行い、一般的な文章（非構造化データ）

プロジェクト・マネジャーが自分の経験を基に，プロジェクトの計画を策定したり，進捗管理を行ったりする──。従来のこのやり方が限界に近づいている。製品や技術の高度化・専門化が進んだことでプロジェクト・マネジャーの経験が通用しないケースが増えたり，ビジネスの改革につながる高度なシステム案件が増えたりするなど，プロジェクトに関するリスクが多様化しているためである。 そこで注目を集めているのが，プロジェクト・マネジャーの経験や勘に頼らない科学的な進捗管理の手法である「EVM（Earaned Value Management）」だ。プロジェクトで実施すべき作業を細かく分割し，それぞれに対して定義した予定コストに基づいてプロジェクト全体のスケジュールやコストの状況を可視化するものだ。ここでは，進捗管理手法の本命と言えるEVMの基本を解説する。 Part1　科学的な進ちょく管理が不可避に Part2　作業

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sarコマンドを使うことで、LinuxサーバのCPUやメモリ、DISK IOなどの様々な情報のモニタリングが可能です。 サーバを運用する上で、モニタリングは非常に重要です。 車にはスピードやガソリン残量、モーターの回転数などの情報が見れるようになっているため、スピード違反やガス欠になるのを事前に防ぐことが可能です。 サーバについても、CPUやメモリ、DISK IOなどの情報を取得することで、異常の事前検知や、問題発生時の原因調査などが円滑におこなうことができるようになります。 今回は、sarコマンドを利用して統計情報を取得する方法を紹介します。 sarコマンドとは sarとは、sysstatパッケージに含まれている、システムの統計情報を取得するコマンドです。名前は、System Admin Reporterの頭文字をとったものになります。 大きな特徴としては、過去にさかのぼって情報が見れる

第二次世界大戦時のCIAの秘密資料。題してSimple Sabotage Field Manual。要は、敵国内のスパイが、組織の生産性を落とすためにどのような「サボり」ができるか、という「サボり方ガイド」である。2008年に公開された。（なお、正確に言うと、CIAの前身組織、Office of Strategic Servicesの作成文書である。） 以下、一部を抜粋した意訳です。本文は意訳の後に。 「注意深さ」を促す。スピーディーに物事を進めると先々問題が発生するので賢明な判断をすべき、と「道理をわきまえた人」の振りをする 可能な限り案件は委員会で検討。委員会はなるべく大きくすることとする。最低でも5人以上 何事も指揮命令系統を厳格に守る。意思決定を早めるための「抜け道」を決して許さない 会社内での組織的位置付けにこだわる。これからしようとすることが、本当にその組織の権限内なのか、より

Haruko Obokata, a researcher at Riken research institution, speaks during a news conference in Osaka, Japan, on Wednesday, April 9, 2014. Japans Riken research center said on April 1 some data were falsified in a pair of studies that had outlined a simpler, quicker way of making stem cells. Obokata, who had led the studies, told reporters today she was able to replicate STAP stem cells more than 2

SSD主要6モデルに特別なプログラムを使って尋常ではない量のデータを書き込みまくって再起不能まで追い込む耐久比較実験を、The Tech Reportが絶賛敢行中です。実験ではすでにIntel「335」、Corsair「Neutron GTX」、Samsung「840」を葬り去ってきました。最後まで残ったSamsung「840 Pro」とKingston「HyperX 3K」は2PB(200万GB)の大台を突破してもなお健在。2PBという超大容量の書き込みに耐えたと言うこと自体が、驚異的なのですが、2PBの書き込みによってSSDのパフォーマンス(速度)はどのように悪化するのかについて興味深いデータが明らかになりました。 The SSD Endurance Experiment: Two freaking petabytes - The Tech Report - Page 1 http:/

「自分でやったほうが早い」は、チームを滅ぼす――上手な仕事の任せ方： サイボウズ式（1/2 ページ） 「自分がやったほうが早い」と、つい仕事を“丸抱え”していないだろうか？ しかし、それでは後輩は育たず、チームのスキルや経験値は上がらない。チームワークの落とし穴となる“丸抱え”を避け、上手に人に仕事を任せる方法を考えよう。 「人に仕事を頼む」のは、面倒なものです。 誰かに仕事を頼む以上、最低限どんな仕事をやってほしいのかを説明をしなければなりません。相手がその仕事に通じていない場合は、説明だけでもかなりの時間を取られます。仕事を頼んだ後も、質問に答えたり、仕事の結果をチェックしたりと、やることは意外と多いものです。 こうした状況から、“人に任せるより自分でやったほうが早い”と思ってしまうのも、ある意味、当然です。「目の前の仕事を終わらせる」という短期的な視点では、最適な方法に思えるでしょう

Software AdviceのマネージングエディターであるNoel Radley氏は、「Cloud vs. On-Premise Software: Changes in Preference From 2008-2014（クラウドかオンプレミスソフトウェアか：2008年から2014年の選好の変化）」という報告書を執筆した。この報告書は、次のような文章で始まる。「過去6年の間に、導入選好には根本的な変化があった。2008年には購入者の88％がオンプレミスソリューションを希望したのに対し、2014年には87％がクラウドソリューションを希望した」 これは相当な話だ。Software Adviceとはどういった会社で、この購入者とは誰のことを指すのだろうか。 Software Adviceとは Software Adviceはテキサス州オースティンにある企業で、ソフトウェア分野において不動産会

総務省は、スマートフォン上で、身近な政府統計データを提供するアプリ「アプリDe統計」の試行版の提供を4月15日正午から開始します。 総務省統計局及び独立行政法人統計センターは、統計におけるオープンデータの高度化に取り組んでおり、その一環として、広く国民の皆様に統計の有益性や便利さを実感していただけるよう、スマートフォンによる統計情報提供アプリ「アプリDe統計」を開発しました。 【機能】 統計データを身近に感じ、利用していただくため、次の機能を実装しました。 (1) 「City Stat」： 今、自分がいる場所の市区町村の統計データをスマートフォンのGPSと統計API機能を連動させ表示 (2) 「ポケット統計」： 基本的な統計データを手軽に表示 (3) 「とうけいどけい」： 様々な日にちなんだ統計情報や統計にまつわるクイズ、ちょっとした統計グラフの作成 今般の「アプリDe統計」の試行版は、A

2011年12月の設立以来、グローバルで顧客約100社を抱え、現在急成長している従業員約30名のベンチャー企業がある。米国カリフォルニア州シリコンバレーに本社を置くトレジャーデータだ。 創業者は日本人3名。ビックデータの収集、保存、解析を一手に行うクラウドサービスを提供しており、保存されているデータ量も2014年1月には3兆件に膨らむ予定だ。提供されるサービスは「スターター」「スタンダード」「プレミアム」「カスタム」に大別され、たとえば小・中規模の企業向けで投資対効果を短期間で得ることができるというスタンダードプランの場合、月額3000ドル（保存データは年150億件で、クエリー実行数は無制限でCPUは8コア、サポートが含まれている。）といった具合で初期投資を抑えたスタートが可能になっている。これらサービスはクラウドサービスの月額課金が基本だ。 日本法人は2012年12月に設立され、今年5月

Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl

EYはカーボンネガティブを維持、2025年のネットゼロ実現に向け前進 2022年10月11日 サステナビリティ