イノベーターになるための力を伸ばす秘訣 ～論理的思考力編～
今回は「論理的思考力」についてです。「ロジカルシンキング」に関する本などは数えきれないくらいあるため、テクニックやフレームワークはそちらに任せて、私からは“スタンス”としての秘訣を3つ紹介したいと思います。 （1）常に大きな枠・概念でものごとを捉え続ける 私たちは何かと目の前の事象に囚われがちです。つい、そのひとつひとつから結論を出そうとしてしまいます。 例えば私が、「スポーツが苦手」で、なんだか「病気しがち」で、かつ「女の子にモテない」としましょう。そして、それぞれの問題にこのような解決策を考えました。「スポーツが苦手だから、早く走れる靴を買う」「体調が悪いから、漢方薬を毎日飲む」「女の子にモテないから、流行っている服を買う」。 しかし論理的思考力を身につけるには、ひとつひとつの事象を集め、「要は○○」と言えるようになることがとても大切です。これら事象を集めて一つの大きな枠にまとめあげる
モデリングで失敗しないために――失敗から学ぶモデリングの実践的なコツ
モデリングで失敗しないために――失敗から学ぶモデリングの実践的なコツ：プロジェクトを成功させるモデリングの極意（5）（1/10 ページ） 「モデリングで失敗しないために」――今回はモデリングで失敗しないためのコツを探っていきましょう。モデリングで明らかに失敗しているプロジェクトがありますが、こうならないためにはどうすればいいのでしょうか。モデリングをどうすれば良かったのでしょうか。モデリングのやり直しをするとき、どうすべきだったのでしょうか。 そこで今回はモデリングで失敗しないための実践的なコツを紹介します。ここでは失敗しないための多くのコツを学んでください。またモデル図はどんなものが使われていて、活用状況はどうなのかも見ていきます。 はじめに 連載の第1回と 第2回ではモデリングの目的や手法、ツールを見てきました。続く第3回ではUMLやSysMLの使いにくいところや工程別のモデリング、ア
トヨタの自動運転車は運転意図を乗員に説明できるようになる!?
トヨタ自動車は、「2016 International CES」のプレスカンファレンスで、人工知能技術の研究／開発を行う米国の新会社Toyota Research Institute（TRI）の体制と進捗状況を発表。TRIのCEOを務めるギル・プラット氏は、TRIの自動運転に関する研究プロジェクトの具体例も紹介した。 トヨタ自動車は2016年1月5日（米国時間）、消費者向けエレクトロニクス展示会「2016 International CES」（2016年1月6～9日、米国ネバダ州ラスベガス）のプレスカンファレンスにおいて、人工知能技術の研究／開発を行う米国の新会社Toyota Research Institute（TRI）の体制と進捗状況を発表した。 2015年11月に設立が発表されたTRIは、5年間で約10億米ドルの予算が投入される予定。トヨタ自動車は同年9月にマサチューセッツ工科大学（
車載Linuxに新開発のディストリビューション、Tizen IVIではない
車載Linuxに新開発のディストリビューション、Tizen IVIではない：車載ソフトウェア（1/2 ページ） Linuxベースの車載情報機器関連のオープンソースプロジェクトであるAutomotive Grade Linux（AGL）は、新しいLinuxディストリビューションを開発した。Yocto Projectがベースになっており、TizenやGENIVIなど既存のオープンソースプロジェクトの最良のソフトウェア部分を利用している。 Linux Foundationは2016年1月5日、Linuxベースの車載情報機器関連のオープンソースプロジェクトAutomotive Grade Linux（AGL）が新しいLinuxディストリビューション（以下、AGLディストリビューション）を開発したと発表した。AGLは2015年6月に車載情報機器向けの要求仕様書を公開しており、今回のディストリビューシ
「バブル」に沸いた自動運転は「サスティナブル」になれるのか
2015年は「自動運転元年」というべき、さまざまな出来事が世界各地で起こった。 グーグル（現アルファベット）が自動運転専用の小型車を使った公道走行を開始。ダイムラー、BMW、フォルクスワーゲングループのアウディが共同で、ドイツの地図メーカーHERE（ヒア）を、フィンランドのノキアから約30億米ドル（約3600億円）で買収。そしてウーバーが、米国のピックバーグで「アドバンスド・テクノロジー・センター」を開所し、地元のカーネギーメロン大学の人工知能の研究者をごっそり雇って自動運転の研究を開始。まさに枚挙にいとまがない。 国内でも、スマートフォン向けアプリなどを手掛けるDeNAが2015年5月、自動運転技術開発ベンチャーのZMPと合弁企業「ロボットタクシー」を設立した。トヨタ自動車も、2015年11月に人工知能に関する研究開発を行う子会社であるTOYOTA RESEARCH INSTITUTE（
運転支援システムの開発、ASICにする？ FPGAにする？
FPGA大手のザイリンクスが記者向けに勉強会を実施し、先進運転支援システム（ADAS）でFPGAを使うメリットを解説した。車両や歩行者、白線などを認識する処理は、FPGAの得意分野だという。コストや性能の面からも、FPGAはADASで強みを発揮しそうだ。 自動車の電子制御が複雑化している。従来はアクチュエータを制御するシンプルなものだった。しかし、先進運転支援システム（ADAS）では、カメラなどのセンサーの入力から、車両や歩行者、白線などを検出してドライバーに伝達したりブレーキやステアリングを制御したりする必要がある。Xilinx（ザイリンクス）は2015年12月11日、東京都内で記者向けの勉強会を開き、複雑かつ高速な処理が求められるADASでFPGAを採用するメリットについて解説した。 なぜ車載用途でFPGAが注目されているのか ザイリンクス グローバルセールスアンドマーケット オートモ
NIの「DIAdem」をエアバスやジャガーランドローバーが採用、製造プロセスを改善
NIの「DIAdem」をエアバスやジャガーランドローバーが採用、製造プロセスを改善：設計開発ツール National Instruments（NI）と言えば、グラフィカルシステム開発環境「LabVIEW」や、計測ハードウェア「PXI」「ComapctRIO」などが知られている。最近になって、これらと連動する形で注目を集めているNI製品が「DIAdem」だ。従来は製品開発のために用いられていたが、現在は製造プロセスを改善する用途にも用いられているという。 計測機器とその関連ツールの大手企業であるNational Instruments（NI）を代表する製品と言えば、グラフィカルシステム開発環境「LabVIEW」や、計測ハードウェア「PXI」「ComapctRIO」などを管理する「TestStand」などがある。 これらと連動する形で最近注目を集めているNI製品がある。LabVIEWやTest
モデリングはなぜ失敗するのか―― 悪いモデル、汚いモデル、意味がないモデル
モデリングはなぜ失敗するのか―― 悪いモデル、汚いモデル、意味がないモデル：プロジェクトを成功させるモデリングの極意（4）（1/10 ページ） 誰もが失敗したくてモデリングする訳ではないのに、失敗しているモデリングを見る機会は減りません。今回はモデルの失敗例を通じてその原因を探ります。 「モデリングはなぜ失敗するのか」――今回はモデリングが失敗する原因を探っていきましょう。誰しもが失敗したくてモデリングをしているわけではありません。しかしモデリングが失敗している例を多く見かけます。 どこがいけなかったのか、何が悪かったのか、なぜ私たちはモデリングに失敗したのか。今回はモデリングで失敗する原因を見つけていき、これらの失敗から学んでいくようにします。 はじめに 連載の第1回と第2回ではモデリングの目的や手法、ツールを見てきました。前回の第3回ではUMLやSysMLの使いにくいところとその対処法
ついに登場！ 究極の見積もり技法（その4：最短開発期間の算出）
ついに登場！ 究極の見積もり技法（その4：最短開発期間の算出）：山浦恒央の“くみこみ”な話（41）（1/2 ページ） 「ソフトウェア技術者の最高の能力は、見積もりだ！」――今回は筆者お手製のExcelシートの計算式を使い、“開発エンジニアを何千人・何万人投入したとしても、「この期間」よりも絶対に短く開発することはできない”というSLIMのトレードマーク「最短開発期間」の計算方法を解説する。 「見積もり」は、ソフトウェア開発における大きなテーマであり、ソフトウェア工学における最重要課題の1つでもあります。 今回お届けしている“見積もり・シリーズ”では、「見積もりの目的（正確に見積もるだけでは不十分）」「見積もりの具体的な方法（精度を上げるため、少なくとも、2つ以上の方法で見積もる必要がある）」「見積もりの応用（見積もり値に合わせる制御と再見積もり）」「見積もりの調整（状況に応じて開発量とスケ
ついに登場！ 究極の見積もり技法（その1：解説編）
「ソフトウェア技術者の最高の能力は、見積もりだ！」――今回は、パラメトリックス法の1つ「SLIM」を取り上げます。上司からのムチャな開発期間の短縮要求をはねのける“究極の反撃法”が、このSLIMによる見積もりです。 「見積もり」は、ソフトウェア開発における大きなテーマであり、ソフトウェア工学における最重要課題の1つでもあります。 今回お届けしている“見積もり・シリーズ”では、「見積もりの目的（正確に見積もるだけでは不十分）」「見積もりの具体的な方法（精度を上げるため、少なくとも、2つ以上の方法で見積もる必要がある）」「見積もりの応用（見積もり値に合わせる制御と再見積もり）」「見積もりの調整（状況に応じて開発量とスケジュールを再見積もりしなければならない）」について、具体的に解説していきます。 見積もり技法は「類推法」「積み上げ法」「パラメトリックス法」の3つに分類することができます。前回は
規模見積もりの女王様「FP見積もり」【前編】
「ソフトウェア技術者の最高の能力は、見積もりだ！」――今回は、積み上げ法の中でも、少しアカデミックな雰囲気のある「FP（Function Point）」による規模見積もりについて解説。まずは、FPの概要・特長を理解しよう。 「見積もり」は、ソフトウェア開発における大きなテーマであり、ソフトウェア工学における最重要課題の1つでもあります。 今回お届けしている“見積もり・シリーズ”では、「見積もりの目的（正確に見積もるだけでは不十分）」「見積もりの具体的な方法（精度を上げるため、少なくとも、2つ以上の方法で見積もる必要がある）」「見積もりの応用（見積もり値に合わせる制御と再見積もり）」「見積もりの調整（状況に応じて開発量とスケジュールを再見積もりしなければならない）」について、具体的に解説していきます。 見積もり技法は「類推法」「積み上げ法」「パラメトリックス法」の3つに分類することができます
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