Excelで次々とQRコードを作成する方法
スマートフォンで自社のWebサイトを開いてもらうために、カタログやポスターにURLを埋め込んだQRコードを載せることも多いだろう。QRコードが作成できる無料のWebサービスなどもあり、こうしたサービスを使って自社のURLを埋め込んだQRコードを作成している人も多いのではないだろうか。 ただ、キャンペーンなど、特定日まで外部に知られたくない情報の場合、Webサービスを利用することに不安を感じることもあるだろう。また、店舗ごとに個別のQRコードを作成したいような場合、少々手間がかかる。 そのような場合、「Microsoft Excel（エクセル）」のQRコード作成機能を利用すると、外部にデータが流出することなく、一覧表から比較的簡単にQRコードを次々と作成できる。その方法を紹介しよう。 【事前準備】リボンに［開発］タブを追加する QRコードの作成は、［開発］タブにあるActiveXコントロール
PDFファイルにしかない表をExcelに読み込んで再活用する
PDF形式で配布されている資料から表をExcelに読み込む 行政関係のPDF文書には、表形式のデータが含まれることが少なくない。こうした情報はMicrosoft Excelに取り込むことで並べ替えなどが可能になり、より有効に活用できることがある。画面は、東京都新宿区の「しんじゅく保育施設ガイド（令和2年度入園版）」内の表をExcelに読み込んだ例。 最近では多くのドキュメントがPDF形式で配布されている。WebブラウザにPDFビュワー機能が組み込まれているため、比較的簡単に中身を見ることができるからだ。さまざまな環境で、同じレイアウトや書式で閲覧可能なため、見積書や請求書などをPDF形式で送付するといったことも一般的になっている。 しかし、その中の情報は、「Microsoft Excel（エクセル）」で扱う方が便利なものが少なくない。特に表をそのままPDFにしているような場合、Excelに
ソフトは転売していません。マニュアルを販売しただけです
ソフトは転売していません。マニュアルを販売しただけです：「訴えてやる！」の前に読む IT訴訟 徹底解説（105）（1/2 ページ） 連載目次 自分が作ったソフトを勝手に転売されたら、訴えてやる？ 必要のなくなった書籍やDVDを中古品として売却することは、何ら問題はない。未成年ならともかく成人であれば、誰の許可を得る必要もなくいつでも自由に中古品として売ることができる。では、ソフトウェアの場合はどうだろうか。これもCDやDVDに収められたゲームソフトなどを買い取り業者に売ることには問題はない。 では同じソフトウェアでも本体をダウンロードした上でライセンスキーなどを購入する場合はどうだろうか。コピーが可能なソフトウェアのライセンスキーを購入した人間がこれを第三者に売れば、違法になる。民事上はソフトウェアの販売業者や作成者に損害賠償を請求されるだろうし、刑事上の罪にも問われる。同じようにソフトウ
みにくいアヒルの子の定理（Ugly Duckling theorem）とは？
連載目次 用語解説 機械学習におけるみにくいアヒルの子の定理（醜いアヒルの子の定理： Ugly Duckling theorem）とは、何らかの「仮定（＝事前知識や偏向、帰納バイアス）」がないと「分類（＝類似性の判断）」は（理論上）不可能である、ということを主張する定理である。つまり分類やパターン認識において、あらゆる特徴量を客観的に同等に扱うことはできず、何らかの仮定に基づいて主観的に特徴量選択を行うことが本質的に必要であることを示す。 概念的にはノーフリーランチ定理に似ており、機械学習で必修の定理として一緒に学ぶことが多い。ノーフリーランチ定理は「あらゆる問題を効率よく解けるような“万能”の機械学習モデルや探索／最適化のアルゴリズムなどは存在しない」ことを主張する用語である。一方、みにくいアヒルの子の定理は「仮定／事前知識がない場合には、分類性能が高くなるような“最良”の特徴表現／特徴
「問題解決力」を高める思考スキル(4)納期を守れない、トラブルが再発する理由とは
構造化とは何か CASE１……一生懸命仕事をしていたつもりだったが、一部の問題に時間を使いすぎてしまい、納期までに十分なアウトプットが出せなかった。 CASE２……発生したトラブルに適切に対処したつもりだったのに、真の原因を見落としており、すぐに同じ問題が再発してしまった。 CASE３……分からないことがあったので詳しい人に聞いてみたが、いくら説明を受けてもいまひとつピンとこない。 皆さんも、こんな経験が一度はありませんか。 原因はいくつか考えられると思いますが、少なくとも今回説明する「物事を構造化する」という考え方を押さえておけば、この手の失敗はかなり回避できるでしょう。なお、ここでいう「構造化された状態」とは、（1）全体を把握したうえで、その構成要素についても明らかになっている、（2）構成要素間の関係が分かりやすく整理されている、の2つの意味を含みます ●構造化とは何か 図1 たまたま
FQDN － ＠IT ネットワーク用語事典
完全修飾ドメイン名 / エフキューディーエヌ / Fully Qualified Domain Name FQDNとは、DNS（Domain Name System）などのホスト名、ドメイン名（サブドメイン名）などすべてを省略せずに指定した記述形式のこと。例えば、「www.atmarkit.co.jp.」はホスト名「www」とドメイン名「atmarkit.co.jp」をすべて揃えたFQDNである。 DNSで名前解決する場合、FQDNを引きながら行うのが一般的だ。しかし、指定された名前が検索できない場合、自動的にデフォルトドメイン名を補って再度検索を行う。こうした機能があるため、FQDNではない省略形でドメイン名を表記できる。 なお、厳密には一番右端に「.（ピリオド）」を付ける。このピリオドは、ルート・ノードを示している。
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
［評価指標］F値（F-measure、F-score）／F1スコア（F1-score）とは？
［評価指標］F値（F-measure、F-score）／F1スコア（F1-score）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「F値」、別名：「F1スコア」について説明。二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つで、適合率と再現率のトレードオフ関係に着目し、2つの値を調和平均「2×（適合率×再現率）÷（適合率＋再現率）」した値を指す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習におけるF値（F-measure）もしくはFスコア（F-score）とは、（基本的に）二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、適合率（Precision）と再現率（Recall）のトレードオフ関係に着目し、2つの値を調和平均（詳細後述）した値のことである（図1）。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。1.0に近いことは、適合率と再現率の両方が同時にできるだけ高いことを
ZoomとMicrosoftの凄まじいシェア争い 両社の得意分野と“第3の巨人”とは
Synergy Research Groupは2022年9月26日（米国時間）、2022年第2四半期のUCaaS（Unified Communications as a Service）市場の調査結果を発表し、MicrosoftとZoomが競うように市場シェアを伸ばしていることを指摘した。この他、UCaaS市場においてBYOC（Bring Your Own Carrier）ソリューションが台頭しているという。 UCaaSは音声や映像、テキストなどの通信を統合したユニファイドコミュニケーション（UC）をクラウドサービスとして提供するもの。 2022年第2四半期にUCaaSの加入者数は2021年第2四半期で20％増加した。MicrosoftとZoomがいずれも40％増となり、引き続き市場シェアを拡大した。2019年にはMicrosoftはまだ存在感が小さく、Zoomはサービスを開始したばかりだ
米国では既に標準化の流れ、日本企業も対応を迫られる「SBOM」とは
DX（デジタルトランスフォーメーション）やIoT（Internet of Things）の進展により、ますますその存在感が増しているオープンソースソフトウェア（OSS）。ソフトウェアの高機能化、大規模化によるサプライチェーンの複雑化を背景に、SBOM（Software Bill of Materials）によるOSSサプライチェーンマネジメントに注目が集まっています。米国では既に必須化・標準化の動きが始まっており、日本企業も対応を迫られるようになってきました。本記事では、あらためてSBOMとは何か、そして日本におけるSBOM活用の普及促進にはどういった課題があるかについて、詳しく解説します。 SBOMとはいったい、どのようなものなのか Software Bill of Materials（SBOM、「エスボム」と読みます））とは、ソフトウェアを構成するOSSや商用ソフトウェアなどのライブラ
【Windows 11対応】Path環境変数を設定／編集して、独自のコマンドを実行可能にする
いちいちフルパスを指定せずに独自のコマンドを実行したい コマンドプロンプトを開いて作業することが多いユーザーなら、よく使うコマンドや、自分で作成したツールなどをどこかのフォルダにまとめて管理しているのではないだろうか。そのような場所に保存されているコマンドを起動したい場合、「Path」という環境変数にフォルダの場所をセットしておけば、わざわざフルパス名を指定しなくても簡単に呼び出せるようになる。 例えば、「D:\MyCommand」フォルダにコマンドが保存されているとすると、Path環境変数にこの場所をユーザーが自分で追加しておけば、カレントフォルダの場所がどこであっても、「D:\MyCommand\mybatch.cmd」ではなく、単に「mybatch」と入力するだけでコマンドを起動できる。 このPath環境変数の値を設定する方法は幾つかある。そのうち本Tech TIPSでは、Windo
ディープラーニングなどに活用可能なカメラ「VRK-C301」を発表 パナソニック
近年、マーケティング分析や介護、看護支援、工場入退室管理などに使用するための人物属性推定や動作検出といった複雑な画像解析技術への利用ニーズが高まっている。 同社によると、IoTカメラを利用した画像解析には、画像を意味のあるデータに変換する「画像解析」と、IoTカメラ内で画像を解析し、クラウドと分散して処理する「分散処理」、顧客、現場ごとにカメラの状態を管理する「個別管理」の3つの要素が不可欠だという。 Vieurekaプラットフォームはこの3要素を実現するためのプラットフォームで、IoT機器による画像解析や、クラウドからIoT機器（CPU内蔵のIoTカメラ）の管理、IoTカメラ内のアプリのアップデートができ、IoT機器とAIを組み合わせたサービスを実現するために必要なアプリ開発のためのSDK（ソフトウェア開発キット）と運用基盤を提供している。 アプリケーション開発環境を拡張 関連記事 Mi
Pythonで線形代数！ ～ベクトル編～
連載目次 前回は、漸化式の立て方と再帰呼び出しのプログラミングに取り組み、「現実の問題をどのようにして定式化するか」といった「考え方」についても学びました。 今回と次回は線形代数のプログラミングを見ていきます。前回と打って変わって、どちらかというと「計算をいかに効率よくこなすか」というお話が中心になります。そのために、NumPyの機能や関数を利用し、さまざまな計算を行う方法を紹介します。 この連載では既にNumPyの高度な機能も利用していますが、あらためて初歩から確実に身に付けていくことを目標とします。今回は主にベクトルを取り上げ、行列の取り扱いについては次回のテーマとします。 今回の練習問題としては、ある点から直線や平面までの距離を求めるプログラムと、視神経のニューロンの働きをシミュレートするプログラムに取り組みます。 なお、高校の数学ではベクトルを
文字列にエスケープ文字を埋め込むには？［C#／VB／WPF］
連載目次 エスケープ文字とは、それに続く文字を、文字本来の意味とは別の意味に解釈することを示す文字である。C#におけるバックスラッシュ記号「\」などだ。また、ダブルクォーテーション記号「"」のように、その文字そのものが、文字本来の意味とは別の意味に解釈されるものもある。そういった文字を本来の意味のまま文字列に含めるにはどうしたらよいだろうか？ 本稿では、C#とVisual Basic（以降、VB）、そしてWPFのXAMLの場合について解説する。 特定の方法をすぐに知りたいという方は以下のリンクを活用してほしい。 C#：通常の文字列 C#の通常の文字列リテラルでは、バックスラッシュ記号「\」がエスケープ文字だ。また、ダブルクォーテーション記号「"」や改行記号などの特殊文字は、そのままでは文字列リテラル内に記述できない。そういった文字を表記するには、バックスラッシュ記号「\」で始まるエスケープ
Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
内製開発に必要なのは、エンジニアではなく“Engineer”
システム開発の必要性が生じたときに、社内の技術者のみで完結させることを「内製」といい、ビジネスが変化するスピードが速くなっている昨今、外部ベンダーへのアウトソースから内製化に舵（かじ）を切る企業が増えています。しかしエンジニア不足の折、完全な内製が実現できる企業は数えるほど。外部ベンダーと「共創」で内製を進める企業が大半でしょう。 そして、そういった企業の多くが、現状、大手ベンダーを内製パートナーとして選んでいると思います。ですが、大手ベンダーの傘下に「内製支援に対応できるエンジニアはほぼいない」ということはご存じでしょうか。 申し遅れました。私、「情報戦略テクノロジー」の稲葉と申します。SI業界の変革をテーマに掲げる企業の広報担当として、「スキルシート詐欺が起こるメカニズムとエンジニアが取れる対処法」など、IT業界のエンジニアに警鐘を鳴らす記事を書いています。今回は仲間の山川と共に、「内
微分法の数値計算をプログラミングしてみよう
連載目次 前回は、データの可視化をテーマに、さまざまなグラフの描画を行いました。今回は「変化」を捉えるために使われる微分法について、数値計算のプログラミング方法を見ていきます。 まず、微分の定義を思い出しながら、プログラムとして表現する方法を紹介します。次に、微分方程式の数値計算を行います。関連事項として、ルンゲ・クッタ法による微分方程式の解法についても紹介します。今回はPythonの文法やライブラリに関しての新出事項は特にありませんが、いくつかのアルゴリズムを通して、プログラミングの力を高めていきます。 今回の練習問題としては、勾配降下法により最小値を求めるプログラム、2変数の微分方程式をルンゲ・クッタ法で解くプログラム、偏微分の数値計算を行うプログラムの3つを取り上げます。 微分方程式やルンゲ・クッタ法は中学・高校の数学のレベルを少し超えますが、数値計算は簡単な四則演算だけでできてしま
「スパゲティ化」どころか「ヤマタノオロチ化」したITシステムをどう再生するか IPAが「DX実践手引書」を公開
同書は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現に向けたITシステムのあるべき姿と、その技術要素を解説しており、これからDXに取り組み始める、または取り組みの途中にある担当者向けの内容となっている。IPAは「DX推進担当者が自社のITシステムをどのように変えるべきかについての検討を技術的側面から支援する」としている。 「害となっていた存在を価値のある存在に変化させてほしい」 手引書は、全3章で構成される。 第1章は「DXを実現するための考え方」として、「目指すべきビジョンの共有」「挑戦しやすい組織環境」「DXの実践を支える人材」といった要素について解説している。 関連記事 ITシステムのDX対応状況を評価、IPAがツールの提供を開始 IPAは、企業が自社ITシステムのDX対応状況を詳細に評価できるツールを提供開始した。「プラットフォームデジタル化指標」の評価項目に対して回答を記入する
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Windowsのコマンドプロンプトの代わりに、高機能な「Cmder」でLinuxライクに使う：Tech TIPS - ＠IT
GitHub、Markdownファイルに「Mermaid」で図を挿入可能に
