大学在学時に、ソフトウェアVPN（Virtual Private Network）の「SoftEther VPN」（以下、SoftEther）を開発したことで広く知られる登 大遊氏。SoftEther開発後も中国の検閲用ファイアウォール「グレートウォール」へのハッキングなどで話題を集め、現在は東日本電信電話（NTT東日本）のビジネス開発本部 特殊局員、情報処理推進機構（IPA）の産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究者、筑波大学の客員教授などを務めている。 登氏が、ゲットイットが開催したWebセミナーで、日本のITエンジニアに必要な「トライ&エラー（トライアルアンドエラー）の思考法」について話した。ゲットイットは、リユースIT製品の販売やレンタル、メーカーサポートが終了した製品の保守をサポートするIT機器保守（第三者保守）など幅広い役割で、NTTグループをはじめとする多数の企業

情報処理技術者試験合格で証明できるもの：こうしす！　こちら京姫鉄道 広報部システム課 ＠IT支線（39） 情報セキュリティの啓発を目指した、技術系コメディー自主制作アニメ「こうしす！」の＠ITバージョン。第39列車は「情報処理技術者試験」です。※このマンガはフィクションです。

みな人材不足と言うが、実はIT人材は「5年間で約20万人増えている」　IPAがDX白書2023の“増ページ版”を公開：日米IT人材の経年変化を追記 IPAは、「DX白書2023」の印刷書籍版PDFを公開した。印刷書籍版の発行に伴い、日米IT人材の経年変化を追記した。付録資料には、日本、米国、欧州、中国の各デジタル関連の制度と政策動向を加えた。

1　内製化とは 内製化とは、外部に委託していた業務を自社の社員や設備などで対応する体制に切り替えることです。従来、日本のユーザー企業はシステムの設計や開発、運用などを全てベンダー企業に委託するケースが多く見られました。しかしここ数年、システムに関する業務を外部に委託するのではなく、内製化へ舵（かじ）を切る企業が増えています。

未経験者に「プログラミング言語」は求めない　調査で分かった企業が期待するスキルとは：パーソルキャリアがITエンジニア職未経験、微経験者の転職について調査 パーソルキャリアは、「doda ビジネスパーソンと企業の転職意識ギャップ調査」の結果を発表した。それによるとITエンジニア職「未経験歓迎」求人の割合は2年前（2021年1月）に比べて約3.0倍に伸びていることが分かった。

「うちの会社のあのやり方は間違っている」「こうすればもっとうまくいくのに」――と、Slackや居酒屋でポソポソと愚痴を言ったことはないだろうか。だが、そんなことをしても何も変わらない。会社を変えよう、良くしようと思うのなら、お作法に従って正しいアクションを取るべきなのだ。 プロジェクトや組織が誤った方向に動いている気がする。 そんな経験はないだろうか。しかし特に何もしない。そういう実態はないだろうか。「何か行動を起こすと角が立つし、組織を動かすのは面倒なことだ。どうせ組織が変わらないなら転職でもした方がマシだ」――それがエンジニアの本音かもしれない。 しかし、言われたことをやるだけのエンジニアでは、仕事に退屈しないだろうか。ビジネスサイドへも提案できるハイブリッドなエンジニアになれば、主体的に仕事に取り組め、より楽しく働ける。 エンジニアとしてビジネスサイドに携わっていく方法の一つとして、

fluentdのほかにもバイナリシリアライゼーションフォーマット「MessagePack」の開発などで知られる古橋氏だが、学生時代からその技術力の高さには定評があり、注目され続けてきたスーパーエンジニアでもある。 今回、fluentdのユーザーでもあり、古橋氏とは旧知の仲でもあるグリー 開発本部 リーダーの森田想平氏がインタビュアーとなり、fluentdにまつわるトピックや、トレジャーデータでの開発、オープンソースへの想いなどを訊いている。本稿では、その模様をお伝えしながら、“エンジニア・古橋貞之”の魅力に迫ってみたい。 fluentd v11の注目ポイント 森田　まずは、グリーでも大変お世話になっているfluentdについて、いろいろ聞かせてください。開発中の新バージョン（v11）では、かなり大きな変更や機能追加があると伺っていますが、注目ポイントをいくつか教えてもらえますか。 フィルタ

ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品