時間にルーズなダメPM、どんな人？
システム構築のプロジェクトマネジャー（以下、PM）という仕事は、とても価値のある素晴らしいものだ。特にベンダーに所属するPMは、いわばプロのPMである。その仕事はハイエンドのナレッジワークの一つと言ってよいだろう。AI（人工知能）の普及によって、近い将来、多くの職種がAIに取って代わると予測されているが、PMの仕事はそう簡単にはAIに置き換わることはないだろう。 何しろPMがカバーする仕事の領域は広く、仕事をこなすために必要な知識や能力は多岐にわたる。プロジェクトには提案活動から参加。提案活動全体を指揮するのは営業かもしれないが、提案の中身を作る主役はこの商談を受注した場合のPM候補である。 また提案プレゼンも候補が指名されることが多い。そして受注してプロジェクトが開始すれば、文字通りPMとなってプロジェクトを仕切る。要件定義フェーズでは、ユーザーの業務に関して理解しなければならない。設計
「社内のいいおじさんを探せ」、AWSユーザーの武闘派CIOが直言
「僕らみたいなおじさんを味方につけて、企業内の制約を取っ払え」「同じ間違いを3回する人はしかる」「やりたいようにやらせて会社の根幹を揺るがすような失敗をする人は、そもそも会社員にはなっていない」 米アマゾン ウェブ サービス（AWS）の日本における最大のユーザーグループである「AWS User Group - Japan（JAWS-UG）」は2017年3月11日、東京都内で年次イベント「JAWS DAYS 2017」を開催した。「武闘派CIO 3人が、ホンネで語るITの現実」をテーマにしたセッションでは、エンジニアに向けて歯に衣着せぬ直言が飛び交った。セッション会場は大勢の立ち見が出る盛況ぶりだった。 左から日清食品ホールディングス 執行役員 CIO（最高情報責任者）の喜多羅滋夫氏、東急ハンズ 執行役員 オムニチャネル推進部長でハンズラボ 代表取締役社長の長谷川秀樹氏、フジテック 執行役員
日本の経営者はソフトウエア人材を評価し、引き上げよ
ソフトウエアが重要であり、それを担う人材を登用すると日本の経営トップは公言しているのか。これは米カリフォルニア大学バークレー校のRoberte E.Cole（ロバート・コール）名誉教授による問題提起である。 コール氏はITpro読者の質問に答え、この問題を提起した。トヨタ自動車など日本企業の研究で知られるコール氏が『日本のリーダーはソフトウエアの本質を理解していない』という一文をITproに寄稿したところ、読者から意見や質問が寄せられた。これらに対し、コール氏から冒頭の問題提起を含む回答が届いたので紹介する。 まずITpro読者の質問ないし意見と英訳を、続いてコール氏の回答と日本語訳を掲載する。新谷ITコンサルティングの新谷勝利氏が英訳と日本語訳を担当した。 本連載『ソフトウエア、それが問題だ～Software Matters 』は、ソフトウエアの諸問題と対策を日本や世界の論客の方々、そし
ミサワホーム、AI導入で人事関連の業務コストを50%削減へ
ミサワホームは2017年2月16日、人事関連業務に人工知能（AI）を活用することで業務を自動化し、運用コストを年間で約50％削減すると発表した。従来の業務ノウハウやビッグデータをAIに学習させることで、これまで人手で処理していた単純な事務作業や問い合わせ対応をAIに代行させる。グループ全体の人材情報を集約することで、将来的には業務内容に合った人材登用にもAIを活用したい考えだ。 同社は従来からパブリッククラウド上へERP（統合基幹業務システム）を構築することで、業務プロセスの効率化を進めてきた。既に人事管理や就労管理などの申請ワークフローを社外から処理できる。今回同社は、AI型ERP製品であるワークスアプリケーションズの「HUE（ヒュー）」を導入することで、入力作業や書類作成などの業務を自動化し、自動化や運用コスト削減を図る。
IoT家電、4人に1人が「個人情報を提供なら使わない」
ジャストシステムは2017年2月15日、ネットリサーチサービス「Fastask」を利用して実施した「“IoT家電”に関する実態調査」の結果を発表した。IoT家電における個人情報の取り扱いについて聞いたところ「個人情報を提供する必要があるIoT家電は無条件で使いたくない」と回答した人が25.4％に上った。 また、「提供する個人情報の種類によってIoT家電の利用を判断したい」は50.9％と過半数を占めた。一方、「IoT家電利用時の個人情報提供はそれほど気にならない」は13.1％、「IoT家電利用時の個人情報提供は気にならない」は4.7％だった。IoT家電は、利便性を高めるために利用状況や位置情報などの個人情報を蓄積・送信する場合がある。 このほかにも、外出先からスマートフォンでのエアコン操作は4割以上が必要と答えたが、洗濯機の消費電力をスマートフォンで確認できる機能は7割が不要と回答した。さら
ニュース写真の切り抜きを効率化、ヤフー独自の深層学習手法とは
全社を挙げてデータ分析の強化を掲げるヤフー。第2回で紹介した志立正嗣執行役員が率いるデータ＆サイエンスソリューション統括本部の中で、社内外で注目を集めているデータサイエンティストの一人が、同統括本部サイエンス本部エンジニアの山下直晃氏である（写真1）。画像分析に焦点を当てた研究を進めており、「AI（人工知能）など最新の技術を生かしながら、画像にかかわる課題を解決したい」と話す。 山下氏の研究成果は、ニュース画像の自動切り抜きなどの形で実用化され、ヤフーのサービスを支えている。山下氏は、米カリフォルニア大学バークレー校が中心となって開発された深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Caffe」の扱いにも精通。社内におけるCaffeの活用拡大の先導役になっている。 ヤフーは、社員が研究開発の成果を対外発表することを奨励している（第1回）。山下氏も、自社主催イベント「Deep Learni
Java SE 9で導入される「Project Kulla」、便利なREPLツール
今月から、Java SE 9で導入されるProject Kullaについて紹介していきます。Project KullaはOpenJDKのサブプロジェクトで、JShellというツールの仕様策定、実装を行っています。Project KullaのリードはOracleのRobert Field氏、また日本からは吉田真也氏がコミッタとして参加しています。 JShellはいわゆるREPL（Read-Eval-Print Loop）ツールで、Javaのコードをインタラクティブに入力し、その場で実行できるツールです。 Java SE 9は2017年7月にリリース予定ですが、既にEarly Accessは公開されています。本記事でも、Java SE 9のEarly Accessを使用していきます。Early Accessのビルドは毎週行われており、本記事ではBuild 153を使用しました。 JShellと
竹中工務店はこうして機械学習を“賢く”した
竹中工務店は、建物管理システムプラットフォーム「ビルコミュニケーションシステム（ビルコミ）」で、機械学習による予測の精度向上にも工夫を施した。機械学習の予測アルゴリズムは、マイクロソフトの機械学習クラウドサービス「Azure ML」で標準搭載しているニューラルネットワークを使用。以前利用していたパッケージソフトも、ニューラルネットワークでデータ解析するものだった。 ニューラルネットワークの採用は「線形回帰やランダムフォレストなどほかのアルゴリズムと比較しても、十分に信頼性を得られるという事前評価に基づく」と粕谷氏は話す。 Azure MLによる学習モデルの構築や学習結果の評価では、ソフトバンクテクノロジーの協力も得た。評価については「予測値から実測値などを独自の計算式に投入して実行している」（粕谷氏）という。「ベンダーの提示であり一般的ではないかもしれない」（同）。 以前利用していたパッケ
若手が知らない昔の技術MQ、クラウドではホットだ
「メッセージキューイング（MQ）」というシステム連携方式をご存じだろうか。詳しくは後述するが、クライアント（システムあるいはシステムを構成するサービス）同士が、「キュー」と呼ぶ入れ物を介して、メッセージをやり取りする仕組みだ。 ホスト機の時代から使われてきた実績のある技術で、2000年代前半に注目を集めたサービス指向アーキテクチャー（SOA）では、サービス同士の連携方式として用いられた。企業情報システムの基盤を担当してきたITエンジニアにとって、メッセージキューイングは馴染みのある技術の一つだろう。 ところが2010年ごろからSOAが下火になるとともに、メッセージキューイングは「使っている人しか知らない地味な存在」になっていった。あるアーキテクトは「特に、Web系のシステムから入った若手エンジニアの間で、メッセージキューイングはあまり知られていない」と指摘する。 これは問題だ。Amazon
総務省がAI開発ガイドライン作成へ、透明性や制御可能性など求める
総務省が、人工知能（AI）の開発ガイドラインの策定に乗り出した。自動運転、チャットボット、マッチングなど分野を問わない共通の開発原則として、透明性や制御可能性、プライバシー保護などを企業に求める。 同省は、論点を整理した文章を2016年末に公開した。2017年1月31日まで広く意見を募集する。同年6月末に案を取りまとめる考えだ。 AIの開発指針を巡っては、欧米を中心に議論が進んでいる（表）。総務省は広く国内企業や専門家の意見を集めたうえで、経済協力開発機構（OECD）などに先進国共通のAI開発ガイドライン案として提案することで、国際的な議論を主導したい考えだ。 総務省が示す開発原則は、透明性、制御可能性、セキュリティ確保、安全保護、プライバシー保護、倫理、利用者支援、アカウンタビリティの八つだ。 透明性の原則では、AIの挙動を後から検証できるよう、入出力データやログの保存など、技術の特性に
失敗しないプロジェクト、10人のトップPMが伝授する3つのカギ
「プロジェクト」の特徴の一つは「独自性」。プロジェクトには同じものはなく、マネジメントも過去にうまく行ったやり方が通用するかどうか分からない。だが、プロジェクトマネジャー（PM）の中にも、成功率が高い人と、そうでない人がいる。成功率が高い人はきっと、どんなプロジェクトでも成功に導くための共通的な「何か」を持っているのではないか――。 日経SYSTEMSでは2016年4月から、「プロジェクト成功/失敗の分かれ道」というインタビュー形式の記事を掲載。ベンダー各社の経験豊富なトップPMに、若手PMに伝えたい言葉として、プロジェクトマネジメントで重要視していることを語ってもらった。 マネジメントのやり方は千差万別だし、各社のトップPMが重要と考えていることは、それぞれ違うだろう。と見ていたのだが、2016年4月号から2017年1月号までのトップPM10人の話には、共通的な内容が多かった。 そのキー
個人情報保護委、高度に暗号化した個人データ漏洩は報告不要とする対応案公表
個人情報保護委員会は2016年12月8日、個人データの漏洩が発生した場合に企業に望まれる対応案を公表した。改正個人情報保護法のガイドラインに基づくもので、2017年1月6日まで意見募集を行う。個人データなどが高度に暗号化がされている場合などは、委員会への報告は不要だと明記した。 対応案は、企業が保有する個人データが漏洩や滅失、毀損した場合のほか、匿名加工情報の作成時に削除した記述や加工方法に関する情報、個人識別符号の漏洩の恐れがある場合などを対象としている。こうした場合、企業の責任者への報告とともに、被害拡大防止や事実関係の調査、原因究明、影響範囲の特定、再発防止策を求めている。 また、場合に応じて、二次被害や類似事案を防止するために、事実関係などを速やかに本人に連絡や周知するほか、事実関係や再発防止策などを速やかに公表するとしている。その上で、個人情報保護委員会や、企業が所属する認定個人
ニューラルネットから遺伝的アルゴリズムまで、将棋は機械学習で強くなる
人工知能は、学習することでさらに強くなります。学習こそが人工知能の肝であり、人工知能のエネルギーです。 これまでは将棋プログラムを例に、人工知能のアルゴリズムとして第8回では「評価関数」、第9回では「先読み」、そして前回は「枝刈り」を解説しました。 ただ、これらのアルゴリズムを単純に取り入れるだけでは、優れた人工知能プログラムはできません。評価関数のパラメータをどのように設定するのか、何手先まで先読みするか、どの手法で枝刈りをするのか、どのタイミングで深読みするのか、そもそもどの思考アルゴリズムを採用するか…こうした自由度の調整が、人工知能の強さや精度を大きく左右します。 これらの調整のために必要なのが、データに基づき人工知能に自ら学習させる、いわゆる「機械学習」です。 将棋プログラムにおいて、盤面を評価する評価関数のパラメータを人間が設定する場合、その人間が持っている知識や知能以上のパラ
データ収集ソフト「Fluentd」が有力OSSの仲間入り、「CNCF」のプロジェクトに
米Linux Foundationは2016年11月8日（米国時間）、データ収集のオープンソースソフトウエア（OSS）「Fluentd」が「Cloud Native Computing Foundation（CNCF）」の管理するプロジェクトになったと発表した。Fluentdは古橋貞之氏（写真）が開発を始めたOSSで、現在は米Googleや米Microsoftのクラウドの中でも使われている。 Linux Foundation傘下のCNCFは、「Docker」コンテナを集中管理するOSS「Kubernetes」の開発を主導する団体。KubernetesはGoogleが開発したOSSだが、Googleは2015年7月にKubernetesの開発をCNCFに移行すると発表していた。CNCFは現在、Kubernetes用の運用管理ツールである「OpenTracing」や「Prometheus」の開
Microsoft、音声認識技術が「人間レベルに到達」と発表
米Microsoftは現地時間2016年10月18日、音声認識における重要な成果を達成したと発表した。会話における言葉を人間並みに認識するシステムの構築に成功したという。 同社の人工知能（AI）研究部門に所属する研究者とエンジニアのチームが10月17日に発表した論文によると、同チームが開発した音声認識システムは単語誤り率（WER）が5.9％となり、プロのトランスクリプショニスト（口述筆記者）と同等またはそれより少ない。 同社は9月に6.3％のWERを記録したと報告していたが、今回さらに精度を上げた。Microsoft最高音声科学責任者のXuedong Huang氏は「人間のレベルに達した。これは歴史的な快挙だ」と述べている。 高度な音声認識技術によって、消費者および企業向けプロダクトが大幅に進化することが期待される。例えば「Xbox」のような消費者向け娯楽デバイス、音声を文字に即時変換する
人工知能＋オブジェクト指向で将棋プログラムをつくってみる
将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、第2回で説明した昔ながらの記号処理的人工知能から最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。 前回までは、人工知能の定義や分類、向く仕事と向かない仕事、人工知能の歴史を見てきました。今回からはいよいよ人工知能のプログラミングとして、将棋プログラムをつくってみることにします。 様々なゲームの中から将棋を選んだのは、将棋が日本人に親しまれているほか、本将棋からミニ将棋まで幅広い種類があり、適当な難度の将棋を選択できるからです。たとえばミニ将棋であれば、研修の中でプログラミングできる難度です。後日、ミニ将棋を使った研修の事例を紹介する予定にしています。 将棋自体のルールはここでは紹介しませんが、将棋が他の盤上ゲームと比べてどのようなゲ
「セキュリティが最重要」って騒ぎすぎ、そんなわけないでしょ！
とにかく「セキュリティ！」「セキュリティ！」とやかましい。企業のIT部門の長、ITベンダーの経営者、それにIT政策を担当する官僚らは「セキュリティが最重要課題」と大騒ぎしている。何の話かと言うと、企業のデジタルビジネスの取り組みや、より大きな話である「第4次産業革命」などデジタル化の件で、「セキュリティ！」「セキュリティ！」と連呼するのだ。もう騒ぎすぎ。うるさくて仕方がない。 「セキュリティの話だから騒いで当たり前だろ」と思う読者も多いだろうが、それは少し違う。確かにセキュリティは重要だが、一番重要なことはITを使って新しいビジネスを創り出したり、既存のビジネスモデルを刷新したりすることだ。だが、残念なことに「セキュリティ！」「セキュリティ！」と騒ぐ人たちは、デジタルビジネスなど“新しい事”そのものについてはよく分からない。 彼らがそうした“新しい事”で唯一に理解できるのは、セキュリティに
いつどこで誰がドキュメント？
宇佐木：そういえば、この博物館プロジェクト、ドキュメントの提出が必須だから、そろそろ作らないと。トラちゃんよろしくね。 SE虎岡：よろしくって何が？ 宇佐木：ドキュメント。 SE虎岡：このドキュメント群って、俺の仕事なの？ 宇佐木：うん。いつもみたいにチョチョッと頼むよ。 SE虎岡：いやいや、チョチョッとって量じゃないよ！こういうのは早く言ってよ。別件も抱えてるから。このプロジェクトは補助で入ってるだけだし、メインSEはPMと兼任でウサさんでしょ？ 宇佐木：うん、企画書にはそう書いたけど、僕にSEなんてできるわけないよ。 SE虎岡：そりゃそうだろうけど…。俺はともかく、荒川さんはこのこと知ってるの？ 宇佐木：トラちゃんが書くってこと？ SE虎岡：俺の話じゃないよ！詳細設計書だよ。今回の案件は、詳細設計書が必要ですって言ってある？ 宇佐木：ないけど、大丈夫じゃない？ SE虎岡：大丈夫じゃない
日本のIT企業にありがちな「技術を極めることが許されない環境」を変えていきたい
ほぼ全面的にRuby on Rails（以下、Rails）に移行した。当社は2015年までは事業部ごとに開発言語がJavaとPHPに分かれていた。このため、他の事業部に異動する障壁が高く、言語を統一して人材の流動性を高める必要があった。 2015年に全社的に開発/技術に注力していく方針が決定。これを好機にシステムを全面的にRailsに移行することになった。Rubyを知っている社員はほとんどいなかったが、若い社員には「PHPやJavaよりもRubyを書きたい」という意見が多かった。 Rails採用の大きな理由は、Rubyはエコシステムがしっかりしている点だ。ライブラリのメンテナンスが比較的良好で、コミュニティにも信頼感がある。Railsを使えばサービスをスピーディーに開発できるというメリットもある。 当社の開発部顧問をお願いしているビットジャーニー 代表取締役の井原正博氏は、元クックパッドで
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