なぜ、ソフトウェアプロジェクトは人数を増やしても上手くいかないのか - Qiita
はじめに ソフトウェアプロジェクトには不思議な性質があります。現状のスケジュールに課題を感じて、短くするために人員を投下しても、なかなか思い通りに短くならない。それどころか悪化してしまうことがあります。場合によってはプロジェクト自体が破綻して失敗してしまうことすらあります。 今回は、このようなソフトウェアプロジェクトに潜む直感に反する性質を数理的なモデルを介して理解していく試みです。ある種の思考実験としてお楽しみください。 宣伝 Qiitaさんとコラボ企画でアドベントカレンダーをつくりました。 DXをめちゃくちゃ改善した話を募集しています。 https://qiita.com/advent-calendar/2021/dx-improvement 10人の妊婦がいても1ヶ月で一人の子供は生まれない これは誰かの技術力やプロジェクトマネジメント力に欠陥があるのではなく、「人月の神話」で有名な
プリウスブレーキ制御ソフト改変についての考察（再考）
日経ものづくりはソフトウェアには関係ないと思っている人も日経ものづくり8月号は単品(1400円）でも買った方がよい。 なぜなら、プリウスのブレーキ制御問題について、これまでになく詳細な情報が掲載されており、問題がなぜ起こったのかを推察できるからだ。 詳しくは 日経ものづくり8月号の特集記事『ソフトが揺さぶる製品安全』を読んでいただくとして、この記事のコラム「プリウスに見る、ソフトの落とし穴」の感想を書いてみたい。 まず、このブログの『プリウスブレーキ制御ソフト改変についての考察』の記事でも書いたように、何しろプリウスのブレーキシステムは非常に複雑だ。 これはプリウスだからではなく、現在のハイブリッド車はみな、このように複雑な制御でブレーキの機能や性能を実現しているのだと思う。 何が複雑化というとざっとこんなところだ。 そもそもブレーキペダルを踏むとブレーキオイルの圧力が伝達されブレーキパッ
日本のソフトウェア産業は「製造業」 - My Life After MIT Sloan
これは、MIT SloanのCusumano先生が本でも授業でもよく言ってる話。 面白いから忘れないうちに書き記しておく。 Cusumano先生は、Microsoft SecretやPlatform Leadershipで有名なソフトウェアビジネスの研究者。 日本の企業研究も色々されているし、一橋大学のビジネススクールで何年か教えてらしたりした日本通でもある。 そのCusumano先生が、ソフトウェア産業への取り組み方を比較して、こんなことを言っていた。 Europe: Software as a science －ヨーロッパにとってソフトウェアは「科学」 Japan: Software as production －日本のソフトウェアは「製造業」 India: Software as a service －インドのソフトウェア産業は「（プロフェッショナル）サービス」 U.S.: Soft
プリウスは本当に“不具合”なのか――クルマのソフトウェア化を考える
トヨタ自動車は2月9日、ハイブリッドカー「プリウス」と「プリウス プラグインHV」、「SAI」およびレクサス「HS250h」の計4車種について、ABS制御コンピュータに不具合があるとして国土交通省にリコール（改修・無償修理）を届け出た。台数は4車種計22万3068台。またトヨタでは、海外でもすでに出荷済みプリウスなど対象車種の改修・無償修理を行う。 トヨタを取りまく不具合やリコールの問題は、日米の経済問題だけでなく、政治的な思惑もあり、波乱含みの様相になっている。これまで大きく取りあげられたものとしては、「フロアマット問題※」、「アクセルペダルの不良※※」、そしてプリウスの「ブレーキシステムの違和感」がある。またこれ以外にも、運輸省傘下の高速道路交通安全局 （NHTSA）では、エンジンの燃料弁を制御する電子制御スロットル・システム（ETCS）や、一部車種のパワーステアリングの不具合も問題視
なんでも評点:なぜ自動翻訳は使い物にならないのか？ ― 翻訳を生業とする立場と経験から分析してみる
筆者は1980年代の終わり頃から産業翻訳という仕事に携わっている。最初は、ある翻訳会社（以後“T社”）に完全出来高制で採用されたのだが、1年半ほどで独立した。私が独立した後、T社が新会社設立のプランを立てて銀行に融資を願い出たところ、あっさりOKが出たらしい（まだバブル崩壊まで1年以上残していた時期の話だ）。“自動翻訳機”を数台導入し、翻訳物を量産して大儲けするというプランだった。 しかし、大儲けなど出来やしなかった。その当時の翻訳原稿は、まだ紙ベースが大半。スキャナは存在していたが、OCR（文字認識）技術がまだ発達しておらず、結局は手入力に頼らざるを得なかった。ここに第一のボトルネックがあった。 そして、最大のボトルネックは、機械翻訳の出力の品質があまりに低く、そのままクライアントに納入できないという点だった。そのため、出力をチェックして修正する“ポストエディタ”なるスタッフが必要となる
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