Excelのシートに設定したパスワードを忘れた場合の解除方法 操作ミスなどによって値が書き換わらないようにシート保護を使って特定のセルを編集不可能にしたり、書き込みや読み込みに対してパスワードを設定したりしたシートの肝心のパスワードが分からない、ということはないだろうか。自分で設定したものを忘れることもあれば、前任者が設定したまま退職してしまった、ということもあるだろう。そのような場合でも、パスワードを解除できる可能性がある。その方法を紹介しよう。 「Microsoft Excel（エクセル）」のシートは、既に作成したものをテンプレートとしてコピーして使うケースも多い。その際、操作ミスなどで入力して値が変更されないように、「シートの保護」機能で編集可能なセル以外をロックしている場合もある（「シートの保護」機能については、Tech TIPS「Excelシートの特定のセルを編集禁止にする」参照

エクスプローラーが「応答なし」になるとデスクトップも使えなくなる デスクトップは、エクスプローラーと同じプロセスで動いているため、エクスプローラーのフォルダーウィンドウが「応答なし」になると、デスクトップも反応しなくなってしまう。こうした状態の頻度がある程度高い場合、フォルダーウィンドウのプロセスをデスクトップと分離するとよい。その方法を紹介しよう。 「Windows 10」を使っていて、「エクスプローラー」でファイルをコピーしている途中やアプリケーションを起動しようとした際に、「応答なし」になってハングアップした状態になってしまった経験は誰にでもあると思う。しばらく待つとエクスプローラーの反応が戻り、作業が継続できることも多い。 この「しばらく待つ間」に別の作業をしようと、［スタート］ボタンを押しても、［スタート］メニューが表示されない。また、エクスプローラーの右上の［×］アイコンをクリ

DataRobot概説： データサイエンティストでない人に、データサイエンティストっぽく働いてもらおう：AI・機械学習のツール＆ライブラリ データサイエンティスト不足が社会問題になっている。昨今、データサイエンティストでない人でも機械学習モデルを自動生成できるツールやサービスが多数登場しているが、その一つであるDataRobotにどのような機能があり、どのようにデータサイエンティスト不足問題を改善しようとしているかを解説する。

Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう：気になるニュース＆ネット記事 2019年も折り返しであと半年。Python 2系統のサポートが終了し、各種ライブラリもPython 2系向けが提供されなくなっていく。そろそろ「Python 3系統」に切り替えよう。

被告弁護人と高木浩光氏は何と闘ったのか、そしてエンジニアは警察に逮捕されたらどう闘えばいいのか（Coinhive事件解説 前編）：権利は国民の不断の努力によって保持しなければならない（1/3 ページ） Coinhive、Wizard Bible、ブラクラ補導――ウイルス作成罪をめぐる摘発が相次ぐ昨今、エンジニアはどのように自身の身を守るべきか、そもそもウイルス作成罪をどのように解釈し、適用すべきか。Coinhive事件の被告人弁護を担当した平野弁護士と証人として証言した高木浩光氏が詳しく解説した。 世の中の大半のエンジニアにとって、「逮捕」や「起訴」といった言葉は縁遠いものだったかもしれない。だが2018年に入って「不正指令電磁的記録に関する罪」（通称：ウイルス作成罪）に関する摘発が相次いで行われ、状況が大きく変わり始めている。 2018年6月、自身が運営するWebサイト上に、閲覧してきた

Excel VBA、Google Apps ScriptどっちでもOK！――データ、書類、メールのめんどくさい業務を明日から自動化するための総まとめ：働く価値を上げる“VBA／GAS術”（終） 日頃発生する“面倒くさい業務”。簡単なプログラミングで効率化できる可能性がある。本連載では、業務を効率化する手段としてVBAとGASの使い方を説明し、よくある業務課題の解決策を紹介する。 本連載について 業務で発生するちょっとした面倒くさい業務。特定の操作を繰り返すだけなので、今のままでもいいけど、楽になったらいいなと思うこともあるのではないでしょうか。例えば業務を自動化すると時間が空くため、他の業務に時間を充てたり、残業時間を減らしたりできるかもしれません。 本連載「働く価値を上げる“VBA／GAS術”」では、業務を効率化する手段として「Microsoft Excel」（マイクロソフトエクセル）で

既存のモバイルSIMの上に貼る、シール型のSIMが、一部で見られるようになってきたが、これを活用して認証インフラを構築しようという動きがある。これを取材した。 インターネットを通じた所得税の確定申告では、2019年1月から、マイナンバーカード（電子証明書）を使わずに、ID／パスワードで申告を送信することもできるようになった。「マイナンバーカードとICカードリーダーが普及するまでの暫定措置」とされているものの、セキュリティ的には後退してしまっている。 また、現在のインターネットバンキングでは、ID／パスワードによるセキュリティを補完するため、振り込みなどの重要取引でワンタイムパスワードカード（あるいはアプリ）などが使われているが、金融機関ごとに異なり、利用者にとっての使い勝手もいいとは言えない。 こうした本人認証の問題が日本におけるFinTechの普及を大きく左右すると、日本通信の代表取締役

理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した。「正のデータとその信頼度情報」だけから、分類境界を学習する。 理化学研究所（理研）は2018年11月26日、データを「正」（当てはまる）と「負」（当てはまらない）の2つに分ける機械学習の分類問題について、正のデータとその信頼度（正信頼度）の情報だけから、分類境界を学習する手法を開発したと発表した。 これまで負のデータを収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった幅広い分野でも、分類技術が利用可能になる。 開発したのは同研究所の革新知能統合研究センター不完全情報学習チームに所属する研修生の石田隆氏（東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程）と研究員のガン・ニュー氏、チームリーダーの杉山将氏の研究チーム。 弱い「教師あり学習」を

機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開：機械学習の開発負荷を低減 Preferred Networksは、機械学習アルゴリズムの動作を制御する「ハイパーパラメーター」向けの自動最適化フレームワーク「Optuna」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。機械学習ライブラリとして「Chainer」だけでなく、「scikit-learn」や「XGBoost」「LightGBM」などを利用した場合でも、ハイパーパラメーターの自動最適化が可能。 Preferred Networksは2018年12月3日、ハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna（オプチュナ）」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。 Optunaは、ニューラルネットワークを実装する際に必要な、隠れ層の数やノード数、学習の際の繰り返し回数

機械学習プロセスを全体的に自動化、Microsoft Igniteで発表の「Automated Machine Learning」とは：Power BIにも搭載へ Microsoftは2018年9月下旬に開催した「Microsoft Ignite 2018」で、機械学習パイプラインを大幅に自動化する「Automated Machine Learning（Automated ML）」を発表した。Microsoft Azureの機械学習サービスであるAzure Machine Learningの一機能として提供される。 Microsoftは2018年9月下旬に開催した「Microsoft Ignite 2018」で、機械学習パイプラインを大幅に自動化する「Automated Machine Learning（Automated ML）」のパブリックプレビュー提供を開始したと発表した。Micro

フィンランドのアールト大学とヘルシンキ大学の研究グループが、コンピュータセキュリティにとって重要な10以上のアプリケーションに、インサイダー攻撃に対する脆弱（ぜいじゃく）性があることを発見、2018年8月15日に発表した。ログイン認証情報の保存に使用する「パスワードマネージャー」の他、同様の攻撃や侵害を受けやすいアプリケーションが幾つかあることが分かった。 パスワードマネージャーは通常、Webブラウザの拡張機能として動作するフロントエンドと、パスワードを保存、管理するバックエンドの2つのコンポーネントから成り、これらは同一コンピュータ上で別々のプロセスとして実行されている。 2つのプロセスはデータを交換するために、「プロセス間通信（IPC）」というメカニズムを使用する。IPCは同一コンピュータ内で実行され、外部ネットワークに情報を送信しない。そのため、IPCはこれまで安全と考えられてきた。

アイデミーは2018年8月3日、同社のAI（人工知能）プログラミング学習サービス「Aidemy」に「データ分析コース」を追加したと発表した。短期間集中のプログラミング家庭教師「Aidemy Premium Plan」の一つ。 同コースはデータ分析に特化しているが、プログラミング未経験者でも、Pythonによるプログラミングの基礎から段階を踏んで学ぶことができるという。統計的予測モデルを作成できるようになることを目指すコースだ。 Aidemy Premium Planがこれまで提供していたAIプログラミングの習得コースでは、主にコーディングに焦点を当てていた。その中で、実際にオリジナルデータの取得から、前処理、可視化、予測モデルを作成するまでの工程も学びたいとの声が、受講者から多く寄せられたという。そこで要望に応えてデータ分析コースの提供を開始したという。 データ分析コースでは、Python

これを行ったのは、東京共済病院腎臓高血圧内科部長、東京医科歯科大学臨床教授などを務める神田英一郎氏。日本腎臓学会の組織した委員会による、慢性腎臓病（CKD）をテーマとした「エビデンスに基づくCKD診療ガイドライン2018」（未出版）の作成に関わった。その作成プロセスにおいて、論文スクリーニング作業の負担が重いことから、機械学習の活用を思い付き、「第3のスクリーニング担当者」を生み出した。 以下では、同氏の説明に基づき、これを紹介する。 「心の折れる作業」をどう軽減できるか 医療の世界では、「EBM（Evidence Based Medicine）」への取り組みが進められてきた。EBMとは、「医療行為は最新、最良の科学的根拠に基づいて行うべき」という考え方だ。診療ガイドラインは、EBM推進の観点から、臨床現場での意思決定における判断材料の1つとして利用することを目的とした文書で、各専門分野の

連載目次 繰り返される惨劇 またも「ユーザーの要件追加、変更」が原因でプロジェクトが失敗した。 2017年8月31日、札幌高等裁判所で1つの判決が出た。第一審と第二審の判断が正反対になった「旭川医大vs.NTT東日本 病院情報管理システム導入頓挫事件」は、多くのメディアでも取り上げられて話題になっている。 この判決は本連載でも何度も取り上げているプロジェクト管理義務について多くの示唆を与えてくれるものであり、学ぶ点も多い。今回から3回にわたって、事件の概要を振り返り、そこにある知見を掘り起こしていく。 初回は、この裁判のキーワードである「ベンダーのプロジェクト管理義務」が、どのように解釈されて適用されたのかを考察する。 まずは判決文を見ていただこう。 札幌高等裁判所 2017年8月31日判決から 旭川医科大学は、2008年8月に、電子カルテを中核とする病院情報管理システムの刷新を企画し、N

「グループポリシー」には、コンピューターの各種設定のオン／オフを一元管理するだけでなく、アプリケーションの実行を制御する設定も用意されている。今回は、アプリケーションの実行制御に関する設定と確認方法を紹介しよう。 連載目次 アプリケーションの実行制御が重要な理由 本連載第4回（「まだあるぞ！ グループポリシーの“鉄板”設定パート2」）でも解説したが、会社のPCで業務とは無関係のアプリケーションが実行されてしまうと、生産性が低下したり、そのアプリケーションが持つ特性や不具合から情報漏えいにつながったりする危険性がある。そのため、アプリケーションの実行制御は、組織におけるクライアント管理の重要な一項目となっている。 サードパーティ製のソリューションでアプリケーションの実行を制御することも選択肢の一つだが、Windows Serverに標準で備わっている「グループポリシー」にもそのための方法が用

アジャイルだか何だか知らないけれど、ドキュメントがないのでシステムは未完成ね：「訴えてやる！」の前に読む IT訴訟 徹底解説（39）（1/3 ページ） IT訴訟事例を例にとり、トラブルの予防策と対処法を解説する本連載。今回は「システム開発におけるドキュメントは、何のために必要か？」を解説する。 連載目次 アジャイル開発だからドキュメントはいらない？ 最近はアジャイル開発が一般的になり、ユーザーと一緒になって話し合いながらモノづくりをしていく現場では、「ドキュメントは必要ない」と考える技術者も増えていると思う。実際、最近の開発では、「要件定義書」や「設計書」、あるいは「テスト仕様書」や、その「結果報告書」も作成せず、簡単なメモを残すだけで、後はプログラム本体を納品すれば完了してしまうようなものもある。 この考え方は、ある意味合理的だ。システムを細かい機能に分けて、ユーザーヒアリングやワークシ

近年、大量のデータからシステムが「学習」を行い、その中に潜むパターンやルールを自動的に見つけ出す「機械学習」の活用に向けた取り組みが盛んだ。機械学習によって自動的に作成されたモデル（データのパターンやルール）を、未知のデータに対して適用することで、ヒトの手を介した分析では不可能な、複雑で大規模なデータの分類や、より精度の高い予測ができ、その成果はあらゆるジャンルのサービスやビジネスへ応用できると期待されている。 リクルートテクノロジーズは2017年3月16日、これまで同社がグループ内で開発と活用を進めてきた「機械学習」「Deep Learning」にまつわるサービス群「A3RT」（Analytics ＆ Artificial Intelligence API via Recruit Technologies、読みは「アート」）の無料公開を開始した。 スタート時に利用できるのは、以下の6つの

解説 ファイル共有ソフトウェアが原因で情報漏えいが起きてしまった、業務に不要なゲームなどのソフトウェアによってコンピュータが不安定になってしまった、といったトラブルを経験している管理者もいるのではないだろうか。不要なソフトウェアのインストールをしないように社内教育を行っていても、残念ながらこうしたトラブルはなくならないようだ。企業としては、情報漏えいの危険性があるファイル共有ソフトウェアや、作業効率の低下が懸念されるゲームなどの実行は防止したいところだろう。それには、強制的に特定のプログラムを実行禁止にしたり、実行可能にしたりできることが望ましい。 これまでもグループ・ポリシーの「ソフトウェアの制限のポリシー」を利用すれば、特定のファイル名やハッシュ値などに基づいて実行を禁止できた。しかし「ソフトウェアの制限のポリシー」では設定方法が分かりにくく、柔軟性もないため、使いやすいものではなかっ

もう絶望しない！ ディープラーニングによる画像認識のビジネス活用事例：いまさら聞けないDeep Learning超入門（3）（1/2 ページ） 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。今回は、Deep Learning／CNN（Convolutional Neural Net）をどうビジネスに活用しているかに焦点を当て、その試行錯誤の過程を紹介します。 連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。 第1回「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutio