セッションの1つは企業のCIO（最高情報責任者）らが着ぐるみで登場してビールを片手にパネルディスカッションを展開するという破天荒な内容だった。今回もそのようなお祭り騒ぎをイメージしつつ神戸へ向かった。 だが、実際に会場へ行ってみると、大人数が集まったわりには落ち着いていた。どのセッションでも、熱心にメモを取ったり、スライドの写真を撮影したりして、少しでも知識を吸収しようとしている人たちの姿が目立った。 それは、Alexaスキル開発の困難さの裏返しなのかもしれない。以前、「Echoアプリ開発の先人に学ぶ」という企画でAlexaスキルを提供している企業を取材した時にも、各社が悪戦苦闘している様子が伝わってきた。

「業務にAI（人工知能）を導入して効率化したり、経験や勘に頼っていた予測や判断を支援させたりしてみたい。しかし専門知識を持ったAI技術者が社内にいない」――。 こうした日本企業が直面する人材不足への解決策として、AI導入のハードルを大きく下げる開発支援製品やサービスが登場してきた。AIエンジンのひな形を用意して開発作業を省力化したり、学習データの作成・管理などAI開発で発生する様々な工程を効率化したりできる機能を備えることが特徴だ。 プログラミングが一切不要でAIエンジンを開発できる製品もある。実際にこの製品を使ってAIを自社導入したのが、九州を中心にホームセンター63店舗をチェーン展開しているグッデイだ。花や葉の付き具合から鉢植えの品質を判定するなどの独自の画像認識エンジンを開発し、業務に使い始めている。 この画像認識エンジンは同社の社長が自ら開発したという。柳瀬隆志社長は「AIに関心が

ソニーは“自律的に人に近づき、人に寄り添う”を特徴とするエンタテインメントロボット「aibo（ERS-1000）」を発表した（プレスリリース）。本体の価格は19万8000円（税別）で、2018年1月11日に発売およびサービスの提供を開始する予定。予約受付は201７年11月1日午後11時1分に開始する。1999年～2006年に販売していた先代のAIBOに対して、センシングやAI、ネットワークといった技術の進化を反映することで、自律性を高めたとする。販売台数は明言しなかったが、先代AIBOは計15万台出荷したとしており、まずはそれ以上を目指す。

パブリッククラウドへの接続にインターネットを使わず、VPNによる「閉域接続」を利用するケースが増えている。閉域接続の仕組みは簡単で、クラウドサービス事業者のゲートウエイと通信事業者のゲートウエイを接続する。Microsoft Azureとの接続に使う「ExpressRoute」や、Amazon Web Services（AWS）との接続に使う「Direct Connect」が閉域接続の代表例だ。 閉域接続は専用線よりも低いコストでセキュアなアクセスを簡単に実現できるが、インターネット接続には不要だった配慮が求められる。さらにサービスによって制約事項が全く違う点も考慮に入れる必要がある。そこで今回は、パブリッククラウドのなかで特に利用者数の多いAzureとAWSで起こったトラブル事例から、閉域接続を導入・運用する際のポイントを解説する。 ケース1：経路数超過で接続トラブルが発生 最初に取り上

日本ハムの二刀流こと、大谷翔平選手のメジャー移籍が話題になっている。23歳という年齢は早すぎる気もするが、メジャーを熱望しながらプロ野球界にとどまった経緯を考えれば、当然の流れといえそうだ。もはや「なぜお前もメジャーに行くのか？」と嘆くよりも、大舞台での雄姿を早く見たいと思うファンが多いのではないだろうか。 一方、IT業界でも外資企業への〝移籍”が増えているようだ。特に人材流入が多いのは外資系コンサルティングファーム。例えばアクセンチュアの場合、毎月百人規模の中途採用を実施しており、現在の社員数は約9000人。この1年で、社員数は約1600人も増えたというから驚きだ。 リクルートキャリアが2017年10月12日に発表した調査によると、国内全体の転職求人倍率は1.90倍。これに対して外資企業が多いとされるコンサルティングファームは6.17倍に上る。売り手市場なだけに条件も良い。優秀なITエン

CI（継続的インテグレーション）を実現するOSS（オープンソース・ソフトウエア）「Jenkins」の勢いが増している。開発元の米CloudBeesが2017年8月末に開催したイベントには800人の開発者が参加。米PayPalが4000人を対象にしたJenkinsの導入を発表するなど、大企業が戦略的にJenkinsを使用する実態が明らかになった。 現在はCloudBeesのCTO（最高技術責任者）を務める川口耕介氏が2011年2月にOSSとして公開したJenkinsは、ソースコードのコンパイルやビルド、テスト、品質検査、サーバーへの展開（デプロイ）などを自動化するツールだ。開発者にとって面倒な作業をやってくれる「執事」という位置付けであることから、マスコットキャラクターは映画に出てくる執事のような蝶ネクタイ姿をしている（写真1）。 Jenkinsのオリジナル開発者である川口氏は、CloudB

VR（仮想現実）やAR（拡張現実）のスタートアップが多く集まる米国の都市はどこか、ご存じだろうか。ハイテク集積地のシリコンバレー、映画産業の一大拠点ロサンゼルスあたりは、すぐに思い付くだろう。 米国全土を回って日々スタートアップに接している筆者の経験から言えば、これら2大拠点に次ぐのはシアトルである。人口は米国第20位の約67万人。2017年第1四半期にスタートアップに投下されたベンチャー投資額はわずか3億ドル（340億円）と、シリコンバレー地域の67億ドル（7600億円）の20分の1以下にすぎない（米調査会社ナショナル・ベンチャーキャピタル・アソシエーション調べ）。全体の規模は決して大きくないが、VR/AR分野にはかなりの資金と企業が集まっている。 シアトルにVR/AR企業が集積する理由の一つが人材である。VR/ARのコンテンツやソフトウエアを作るには、Unity（ユニティ）をはじめとす

アプリケーション開発者の間で人気が高まっている「サーバーレスアーキテクチャー」。サーバーの運用管理から解放される利便性は折り紙付きだが、果たして従来よりもセキュアなのだろうか。米国のセキュリティ研究者は「アプリケーションの認証設定には注意が必要だ」と警鐘を鳴らす。 米国ではオープンソースソフトウエア（OSS）の開発支援団体である米Mozilla Foundationなどを中心に、ベンダーによって異なるサーバーレスアーキテクチャーの内部構造を調査する取り組みが進んでいる。 米Amazon Web Services（AWS）の「AWS Lambda」や米Microsoftの「Azure Functions」といったサーバーレスアーキテクチャーを採用するクラウドサービスは、アプリケーション開発者にとっての利便性が高い反面、ランタイム（アプリケーション実行環境）などの内部構造がユーザーにとって「ブ

フリーマーケットサービスのメルカリで個人情報が流出する事故が起こった。iOS/Androidアプリ版ではなくWebアプリ版で起こった。あるユーザーが自分の情報を表示しようとすると、他のユーザーの情報が表示されてしまうというものだ。 第三者の情報を閲覧できる状態になっていた可能性があるユーザーは5万4180人。このうち、住所・氏名・メールアドレスが見える状態になっていたユーザーは2万9396人だという。 第三者の情報を閲覧できる状態になっていた可能性があるユーザーでも、特定の条件を満たさなければ、実際には住所・氏名・メールアドレスが見える状態にはならなかったという。メルカリは、そうした条件には二つのケースがあるとしている。 第1のケースは、障害が発生した2017年6月22日の9時41分から15時5分の間にWeb版メルカリにログインしてアクセスし、そのときに閲覧したページがキャッシュサーバーに

「ITに全く関係ない分野からITに飛び込んで活躍しているエンジニア」など、何らかの“越境”を経験したエンジニアを「越境エンジニア」と名付け、1カ月に一人ずつインタビューを掲載する。今月取り上げるのは吉田雄哉氏。というよりも、パブリッククラウドの伝道師「吉田パクえ」氏と言ったほうがピンとくる人は多いかもしれない。日本マイクロソフトに転職し、現在は「Microsoft Azure」の導入支援を手掛けている。最終回の今回は、日本のクラウドユーザーの悩みやクラウドに対する思いなどについて聞いた。

「AWS環境の運用を自動化するためにツールを開発しているが、ツールを作れば安泰というわけではない」。グリーの開発本部インフラストラクチャ部サービスリリースグループサービスインストレーション1チームでリードエンジニアを務める堀口真司氏は、ツールの限界をこう指摘する。 同社は主に、シェルスクリプト、Ruby、Node.jsを使って運用管理ツールを自作している。ところが、プログラムコードの量とツールの本数がともに肥大化しており、管理が難しくなっている。 例えば、Amazon EC2のインスタンス（仮想マシン）を複製するツールはNode.jsで450行、IPアドレスの棚卸しツールはshスクリプトで50行、様々なリソースを一覧表示するツールはRubyで1100行に及ぶ。新規のツールは年間30個ほど作られる。 AWSアカウントの数も多く、200弱ほどある。ゲーム本番環境、監視、分析、運用、セキュリティ

物品の売買や契約のルールなど「債権」に関する民法の改正案が2017年5月26日、参議院本会議で可決・成立した。公布から3年以内に施行される。 民法の改正はITに関する契約に様々な影響をもたらす。システム開発委託時の契約内容や、その際に発生するユーザー企業とITベンダーの責任範囲などが変わる。 改正民法の変更点の一つが「瑕疵担保責任」をめぐる条文だ。民法634条から640条で規定されていたが、改正法では削除。代わりに（契約に対する）「不適合」という言葉を用いて同様の責任を求めている。 責任の内容も変更点がある。その一つがシステム完成後に見つかった欠陥の修正期限に関するもの。ユーザー企業はITベンダーから引き渡されてから1年以内に修正を求める必要があったが、改正法では欠陥に気付いてから1年以内にITベンダーに通知すれば、通知後5年以内は修正や報酬の減額などを求められるとしている。 外部の技術者

仮想マシンなどをあらかじめ用意せずコードを実行できるようにする「サーバーレス化」に取り組むユーザー企業が増えている。メリットはサーバーの運用管理の手間やコストを軽減できることだ。 このサーバーレス化の取り組みで重要な役目を担うのが、イベント駆動型コード実行サービスだ。ストレージにデータが書き込まれる、あらかじめ設定した時刻になるなどのイベントをトリガーとして、プログラムコードを自動実行する。クラウドベンダーのサービスでは米Amazon Web Services（AWS）の「AWS Lambda」や、米Microsoftの「Azure Functions」などがある。 基本的には実行時間に応じた課金のため、仮想マシンと違ってアイドル状態なのにコストが発生するという無駄を省ける。イベント発生時のみサーバーが起動する仕組みなので、運用や保守コストの軽減につながる。 このサーバーレス化、画期的な取

人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同

グーグルは2016年12月2日、「機械学習を活用した新製品や取り組み 説明会」を東京・六本木の同社オフィスで開催した。同社の徳生裕人氏（製品開発本部長）らが、各サービスにおける機械学習の取り組みについて、特に11月に精度が大幅に向上した翻訳サービス「Google翻訳」に焦点を当てて披露した（写真1）。 米Googleは機械学習の手法の一つであるディープラーニングの適用を増やしている。ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の神経回路の構造をモデル化したニューラルネットワークを活用するもの。主に音声認識、画像認識、言語処理などの分野で応用が進んでいる。徳生氏は活用例として、雑音環境下での音声認識の誤認識が減少したなどの成果を披露した。 さらに、ニューラルネットワークを取り入れたことで11月に新たな成果を上げたのがGoogle翻訳だ。翻訳の品質を0から6の7段階で表す調査をグー

米Googleは2016年7月20日（米国時間）、同社のAI（人工知能）研究部門である「Google DeepMind」の機械学習技術を採用することで、データセンターにおけるサーバーなどの冷却に使用する電力を40％削減できたと発表した。データセンターの省エネ指標である「PUE」では15％の改善に相当する。 DeepMindはディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた「Deep Reinforcement Learning（深層強化学習）」を開発しており、同技術は7月20日に囲碁の世界ランキング「Go Ratings」で世界一になった「AlphaGo」にも使用されている。今回Googleはこの技術を採用して、データセンター設備の稼働状態や気候などに応じて冷却設備の設定を最適化することで、冷却設備の消費電力を最小化するAIを開発した。 Googleはデータセンター内に数千個のセンサ

特許庁のシステム刷新プロジェクトが中止に追い込まれてから、3年（ITpro関連記事：55億円無駄に、特許庁の失敗）。同庁は、失敗の事後処理と並行して、システム刷新の再開に向けて粛々と準備を整えていた。過去の失敗を分析し、新たな計画に反映していった。同じ間違いは二度と繰り返さない覚悟で、システム刷新に再挑戦する（写真1）。 今後、数百億円を投じ、8年がかりでシステムを順次更新する。現行システムは運用・保守に年間250億円を費やしており、システムの刷新で費用の3割減を目指すほか、審査業務の迅速化、利用者の利便性向上を図る考えだ。 今回のプロジェクトは、四つのポイントで過去のプロジェクトとは大きく異なるものとなった。といっても奇をてらうものではなく、いずれもシステム開発の正攻法に沿ったものである。 （1）特許庁の職員が自ら業務を可視化 （2）入札方式を技術重視に （3）開発の難易度を引き下げ （

写真●ヴイエムウェア ハイブリッド・クラウドサービス本部 CTO Ambassador／シニアクラウドスペシャリストの金子亨氏（写真：井上 裕康） 「現状のITインフラは、パブリッククラウドとオンプレミスの環境があまりにもかけ離れており、企業はうまく使いこなすことができていない」。 ヴイエムウェア ハイブリッド・クラウドサービス本部 CTO Ambassador／シニアクラウドスペシャリストの金子亨氏は2015年3月13日、「Cloud Days Tokyo/ビッグデータEXPO/スマートフォン＆タブレット/Security/IoT Japan」の講演で、企業が利用するITインフラの現状について語った（写真）。オンプレミス環境と複数のパブリッククラウドが「サイロ化」、つまり運用体制やネットワーク構成、セキュリティなどの面で分断されており、使い勝手の悪さやコストの高止まりにつながっているとい

オープンソースソフトウエア（OSS）の分散データ処理ソフト「Hadoop」が、大きな変貌を遂げ始めている。バッチ処理だけでなく、SQLクエリーを使ったインタラクティブ分析やインメモリー処理、機械学習処理などへと適用領域を広げているからだ。Hadoopのオリジナル開発者であるダグ・カッティング氏は、「新しい時代が始まった」と語る。 現在のHadoopの状況をどのように見ているか？ 同じような機能を備えたコンポーネントが複数提案されるなど重複はあるが、技術開発は非常に高速に進んでいる。（米Apacheソフトウエア財団が2013年10月に正式版をリリースした）スケジューラーの「YARN」によって、（Hadoopのストレージシステムである）「HDFS」の上に、様々なテクノロジーを共存できるようになったことが大きい。私が特に驚いているのは、（DAG：Directed Acyclic Graph＝有向

今回は、Googleが提供するパブリッククラウドサービス「Google Cloud Platform」を取り上げる。 2013年に一般公開されたばかりで、パブリッククラウドサービスとしては比較的新しい。だが、中身はGoogleが創業以来長年にわたって培ってきたインフラとノウハウそのものだ。利用者は、GmailやGoogleマップを稼働させている巨大なインフラで、自分のアプリケーションを稼働させることができる。 提供されているサービスの数は多くはない。初回で取り上げたAWS（Amazon Web Services）のように「何から何まで」というほど幅広いサービスをカバーしていない。だが、データベースやストレージに関しては必要最低限のところは押さえている。また価格についても意欲的に下げていく姿勢を見せている。 Google Cloud Platformで提供されているデータベース関連のサービス