文化シヤッターのシステム開発頓挫で、日本IBMが19.8億円の賠償を命ぜられた理由
システム開発の頓挫を巡る、文化シヤッターと日本IBMとの間の裁判で、東京地方裁判所は日本IBM側に19億8000万円の支払いを命じた。米セールスフォースのPaaSを用いた販売管理システムの構築を目指し、2015年に始めた開発プロジェクトだったが、2017年にストップしていた。東京地裁は開発失敗の原因をどう認定したのか。裁判記録をもとに読み解く。 文化シヤッターが、20年以上前から使用していた販売管理システムを刷新するプロジェクトを本格的に始動させたのは2015年1月のことだ。日本IBMに提案依頼書（RFP）の作成を委託。そのRFPを基に複数ベンダーから提案を受けた上で、日本IBMを開発委託先として選定した。 日本IBMの提案はシステム構築に米セールスフォースのPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）である「Salesforce1 Platform」を用いるものだった。RFPでは標準
もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た
ディープラーニング（深層学習）は人間にとってブラックボックスであり、AI（人工知能）による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル（Google）が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI（説明可能AI）」の提供を開始した。 Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。 構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分（特徴）がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント（VP）のラジェン・シェス氏は
《日経Robotics》筑波大と横国大がニューラルネット自動設計技術、アーキテクチャ探索がPC上でも2時間半で完了
米グーグルが2019年5月に発表した「EfficientNet」は、驚くべきニューラルネットである。ImageNetを対象にした画像分類タスクでトップ5精度が97.1％と現在の最高性能（SOTA：state of the art）に迫りながら、パラメータ数は1/8.4、推論速度は6.1倍になったという1）。 これだけの能力を実現できた鍵の1つが、ディープニューラルネット（DNN）の構造を自動設計する技術である。最先端のDNNの構造（アーキテクチャ）は、既に機械が考えているのだ。 ただし、これまでこのような自動設計技術を利用できるのは、グーグルのように膨大な計算能力を持つ企業に限られると見なされてきた。優れたDNNの構造を多くの候補の中から探し出すためには、多数のGPUを使って何日も計算する必要があったからである。 この常識を覆す技術を、筑波大学と横浜国立大学が2019年6月開催の国際会議「
AWS大障害の真相、不具合が連鎖して冗長構成の「安全神話」が崩壊
2019年8月23日午後、Amazon Web Services（AWS）が6時間ほど停止した。日本のクラウドサービスで5割近いシェアを持つだけに影響は大きかった。原因は東京リージョンの一部エリアで発生した空調設備の故障だ。制御システムにフェイルオーバーしないバグがあり、機器制御装置も異常動作した。重要システムは冗長化するといった対策が利用企業に改めて求められている。 「あれ？自転車が返せないぞ」。2019年8月23日午後1時すぎ、ドコモ・バイクシェアが運営するシェア自転車を東京都内で返却しようとした50代の会社員は戸惑った。 通常なら自転車に鍵をかけてパネルのエンターキーを押せば「返却」と表示されて完了するが、何度押しても「返却場所ではない」と表示されるばかり。サポートセンターに電話してもつながらない。次の用事もあるため、鍵をかけて放置するしかなかった。 サービスに不具合が生じたのは、同
AIデータ活用コンソーシアムが設立、京大や日本マイクロソフトなどが参加
東京大学や京都大学、理化学研究所、日本マイクロソフトなど14の企業・団体は2019年3月6日、国内の人工知能（AI）の研究と活用を促進するための「AIデータ活用コンソーシアム」を設立したと発表した。 「海外に比べて日本はAI研究のためのデータ流通が遅れている。データを集積してAIの研究と活用を促進し、成果を社会に還元するためのプラットフォームを作ろうと考え、このコンソーシアムを設立することにした」。発起人の1人であり、同コンソーシアムの会長に就任した、京都大学元総長の長尾真氏はこう語る。 コンソーシアムの活動は大きく3つある。（1）企業や団体から様々なデータを集め、そのデータを共有し合うための「AIデータ活用基盤」の構築、（2）収集したデータを使ったAIの研究、（3）データの提供と利用時の知的財産の取り扱い方や契約プロセスの検討だ。 2019年4月から本格的に活動を開始し、広く参加企業・団
「AIの説明責任」って何だろう？
「説明責任」。記者にとっては、扱いが難しい言葉の1つである。 不祥事を起こした企業を追及する根拠として頻繁に使われる一方で、「何をどこまで説明する義務があるのか」に、明確なコンセンサスはない。案件ごとにコロコロと性質が変わる、鵺（ぬえ）のような存在だ。 内閣府は2018年12月27日、有識者会議の議論に基づき、人工知能（AI）の研究開発や利活用に当たって国や自治体をはじめとする社会が考慮すべき7つの基本原則「人間中心のAI社会原則」の原案を公開した。人間がAIに過度に依存したり、AIが人間の行動を制限したりするのではなく、人間が自身の能力を発揮するための道具としてAIを使いこなして、人間の尊厳が尊重される社会の構築を目指す。 パブリックコメントを経て、2019年3月までに正式決定する。政府はG7や経済協力開発機構（OECD）などの国際会合に提案し、グローバルな議論を先導したい考えだ。 この
みずほ銀が60システムをAWSに移行、ダイソーはBI基盤移行で費用8割減
アマゾン ウェブ サービス ジャパンは2018年12月20日、BI（ビジネスインテリジェンス）サービス「Amazon QuickSight」の説明会を開催した。QuickSightのユーザー企業として登壇したみずほ銀行は、60システムを順次AWSに移行する計画を明かした。
［特報］日本生命、600億円投じ基幹系刷新
日本生命保険が600億円超を投じて基幹系システムを刷新することが2018年1月12日までに分かった。2019年3月の稼働開始を予定する。 刷新によりアプリケーションの開発生産性を高め、保険商品の見直しに伴うシステム改修や商品開発などのスピードを上げる。5万人弱の営業担当者が持つ携帯端末も刷新し、スケジュール管理や担当企業の情報管理といった機能を強化して業務効率を高める。 「Nissay-SMARTシステムプロジェクト」の名称で刷新を進めている。日本生命は基幹系を動かすメインフレームのサポート期限などに合わせて、およそ7年おきに基幹系を刷新している。前回の刷新は2012年だった。 基幹系の刷新に合わせてプログラムの本数を約1割減らす。保険の申し込みや契約内容の変更といった事務フローを見える化したうえで、使っていないプログラムを廃棄したり重複する事務フローを統合したりして削減する。
金融業界の業務とシステムを知る
この講座では，証券会社，クレジットカード会社，生保会社，損保会社，メガバンクを題材に，金融業界の業務とシステムについて解説する。 Part1～Part4で証券会社，Part5～Part8でクレジットカード会社，Part9～Part11で生保会社，Part12～Part14で損保会社，Part15以降でメガバンクの業務とシステムについて詳しく説明する。 Part1 証券会社編1--注文から約定，決済など,証券業務の基本的な流れを知る Part2 証券会社編2--株式売買に伴うシステムの処理を理解する Part3 証券会社編3--ホールセール業務の流れをゼロから学ぶ Part4 証券会社編4--ホールセールを一貫処理する「STP」システムを理解する Part5 クレジットカード会社編1--年間30兆円を超すカード取引，その背後にある仕組みを理解する Part6 クレジットカード会社編2--「審
日本のSEはこれで良いのか
新年あけましておめでとうございます。筆者はこれまで日本のSEの在り方について様々な視点で問題提起を含め言及してきた。2013年の新年を迎えるに当たって今年は、「SEマネージャーよ逞しくなれ！」というタイトルの連載で、改めて日本のSEの変革について書いてみたい。 日本の多くのSEは、IT技術に偏重気味でビジネス意識に乏しく視野が狭い。また、仕事に対して受け身で営業や顧客などと壁を作りがちだ。そして往々に「営業は無理ばかり言う。IT技術も知らない。だからSEは困っている。会社はSEを分かっていない」などと言ってフラストレーションをためている。程度の差はあってもどこのIT企業のSEも大体こんな状況であろう。 とはいえ、彼ら彼女らはシステム開発・保守・提案活動などで深夜を問わず懸命に頑張って、営業と共に会社を支えているのも事実である。だがSEのこんな状況は、SEはもちろん、会社にとっても顧客にとっ
年金システム開発が1年以上停滞 受注企業がギブアップ、違約金を払う- 日経コンピュータReport：ITpro
次期年金システムの開発プロジェクトが、発注の失敗をきっかけに1年以上停滞していることが本誌の取材で明らかになった。設計作業を受注したIT企業の1社が役目を果たせず途中でギブアップし、再発注がなされないままの状態になっている。税と社会保障の一体改革をめぐる政治の混乱もあり、再開のメドは立っていない。 ストップしているのは、オープン化を目指す次期年金システムのプロジェクトだ。厚生労働省は「年金記録問題」が表面化した後、既に着手していた基本設計の一部をやり直す「補完工程」を3社に分割発注した（図）。3社のうちシステム基盤設計を3億8640万円で受注したユーフィット（現TIS）が、契約を履行できなかった。 アプリケーション設計を担当したNTTデータと工程管理支援を受注したTDCソフトウェアエンジニアリングは、それぞれ「契約どおりに作業を進めた」（厚労省年金局）。一方、システム基盤設計の進行は遅れた
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