iPhoneの「メモ」アプリをスクラップブックに、Webで収集した情報を集約して管理
どこにいてもインターネットにアクセスできるiPhoneは、Webに散らばる情報を集めるのにうってつけのツールだ。集めた情報を整理する際にもiPhoneは活躍する。そこで今回は、iPhoneでWebの情報を取得し、標準アプリ「メモ」に集約して管理する方法を紹介しよう。メモアプリはスクラップブックのように使えるのでとても便利だ。 共有機能でWebリンクをメモに貼り付け まずはWebブラウザーで閲覧しているWebページへのリンクを、メモアプリに貼り付けておく方法を紹介する。ここでは「Safari」を例にしているが、他のWebブラウザーでも手順は同じである。 リンクを保存したいWebページを表示し、画面下部の共有ボタン（四角形から上向きの矢印が出ているアイコン）をタップする。これで共有シートが表示される。
電子化が進まない省庁、実態が明らかに
「改ざん」「隠ぺい」をきっかけに政府の公文書管理のずさんさが明らかになった。脆弱な電子政府の姿は、そのまま日本のIT政策の弱さに重なる。政府主導のIT振興策も芳しい成果を上げていない。 国有地の払い下げを決めた決裁文書が財務省内で改ざんされ、捨てたとされてきたPKO（国連平和維持活動）派兵の日報が防衛省内で1年以上も実質的に隠ぺいされていた――。 政府は公文書を効率的に一元管理し、決裁過程や文書の内容を検証しやすくする目的で電子化を推進してきたはずだった。だが、改ざんや隠ぺいによって、公文書の電子化が実効性を伴わず、実態に合っていない姿が浮き彫りになった。 「システム使うと業務が遅れる」 政府は省庁横断で利用できる「文書管理システム」を2012年に導入し、各省に利用を促してきた。開発を担当した総務省によると、2016年度の決裁文書の電子化率は91.4％に達する。 一見成功に見えるが、ここに
AWSのセキュリティや注意点、「責任共有モデル」を知り使いこなす
オンプレミスで稼働していたシステムをパブリッククラウドに移行したいが、可用性やセキュリティが心配―。このように考えるユーザーは何に注意すべきか。Amazon Web Services（AWS）を例に、基幹系の基盤として活用する際に押さえておくべきポイントを、AWSの専門家が解説する。 基幹系システムをAWSで稼働させる際に信頼性や可用性とともに注意を払いたいのがセキュリティの確保である。AWSに限らずパブリッククラウドでは、DCの場所や内部のシステムの情報が原則公開されず、ブラックボックスになる。 数年前までは「本当にクラウドを利用して安全なのか」「信頼性は担保されるのか」といった不安の声が挙がっていた。しかしクラウドが実現するセキュリティの高さに理解が進み、2017年に入ると「セキュリティを確保するためにクラウドの利用を検討する」といった企業も登場するなど、セキュリティへの不安は払拭され
いきなり本番導入は禁物！ 「試行」がRPAツール導入成功の鍵
この連載では「RPA（Robotic Process Automation）」について実践的な内容を説明している。前々回と前回はRPAの導入事例を紹介した。RPAが実務の様々な領域で利用され、効果を上げていることを実感していただけたと思う。 RPAの活用を成功に導くためには、「RPAツール」を正しく導入していく必要がある。今回から3回で、RPAツール導入時のポイントを具体的に説明する。今回は「試行導入」を中心に取り上げたい。 本格導入ができるかどうかを判断 試行導入はRPAの導入プロセスの一つである。通常は「計画」「試行導入」「本格導入」「運用/保守・全社展開」という流れで進めていく。 計画ではRPAを導入する目的や目標を明確にした上で、導入計画を策定する。これに続くのが試行導入だ。自社にRPAを導入できるかどうかを検証するとともに、導入効果を試算するのが狙いである。 単にRPAツールを利
AIとRPAで非定型業務を自動化、KPMGが新サービス
KPMGコンサルティングは2018年1月24日、AI（人工知能）とRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を組み合わせることで、問い合わせへの回答や、プレゼンテーションの修正支援といった非定型業務の自動化支援サービスを提供すると発表した。 「AIとの組み合わせにより、これまでRPAツールで自動化できなかった紙の書類や音声などの非構造化データを使った業務の自動化が可能になる」とKPMGコンサルティングの田中淳一 執行役員パートナーは説明する。KPMGコンサルティングはRPAツールやAIの導入に加え、業務改革の支援サービスなどを提供する。 AIとRPAを組み合わせた先行事例が、コールセンターの質疑応答のサポートだ。顧客からの電話の問い合わせをオペレーターが聞くのと同時に、自然言語処理で顧客の問い合わせ内容をデータ化する。そのデータをRPAツールで開発したロボットに自動入力し、ロボット
Siriが本を読み聞かせてくれる？iPhoneの読み上げ機能で得した気分に
電車やバスでの移動中のちょっとした時間に、スマートフォンやタブレット端末で電子書籍を読んでいる人をよく見かける。つり革につかまって立っているときにも、片手で操作できるのがいいのだろう。ただ長時間となると、スマートフォンを持つのも面倒になることはないだろうか。 そんなときに便利なのが「画面の読み上げ」機能だ。画面に表示されているテキストをiPhoneが音声で読み上げてくれるので、イヤホンから流れてくる声を聞いていればよく、両手はフリーになる。 iPhoneに「画面の読み上げ」機能は以前から存在するが、意外に使いこなしている人は少ない。それに他の機能と組み合わせるとより実用的になる。今回はその一例を紹介しよう。 Siriの声で文章を読み上げる まずはiPhoneで「画面の読み上げ」機能を有効にする。設定画面の「一般」にある「アクセシビリティ」の「スピーチ」をタップして「画面の読み上げ」をオンに
RPAツール総まくり
働き方改革を支援するITツールとして今、「RPA（(Robotic Process Automation)」が注目を集めている。RPAを実現するためのRPAツールとは、どのような機能を持ち、どのように導入すればいいのか。その全貌を明らかにする。 働き方改革に効くRPAツール、20万円台から1000万円クラスまで 働き方改革への注目が集まると同時に、注目が高まるRPA（Robotic Process Automation）。RPAツールはまだまだ新しい分野だけに、価格体系が製品によってバラバラだったり、今後の技術革新が見込まれたりと、選択や導入の際には様々な注意点がある。 2017.09.08 「野良ロボット」の増殖を防ぐRPAツール RPAツールを選択する際のポイントの一つとなるが、RPAの導入範囲だ。ロボット使った業務効率化の対象を人手での作業が多い部門単位の導入に絞るのか、あるいは全社
働き方改革に効くRPAツール、20万円台から1000万円クラスまで
働き方改革の盛り上がりとともに導入が進む「RPA（Robotic Process Automation）」。人間の作業を肩代わりするロボットを開発・実行するためのRPAツールも続々と登場している。 調査会社の富士キメラ総研が2017年9月1日に発表した「2017 サービスロボット／RPA関連市場の将来展望」によると、RPAツールの国内市場は2016年度が15億円だったが、2030年度の予測値では147億円と9.8倍に伸びるという。 選択肢が豊富になるRPAツール 実際に日本国内で導入可能なRPAツールは増えている。RPAツール「UiPath」を開発・販売する英UiPathは2017年2月に日本法人を設立。「社員数も倍以上になり、パートナーも10社を超える」とUiPath日本法人の長谷川康一代表取締役CEOは話す。 日立ソリューションズは2017年7月から日本企業としては初めて米Automa
売上高ランキング：NTTデータがぶっちぎり、2位に1兆円超の差
NTTデータや野村総合研究所などITサービス企業の強みと課題は──。2016年度の連結売上高500億円以上の大手30社を順位付けして分析した。着眼点は売上高と収益力（売上高営業利益率）、成長性（売上高の伸び）の三つ。調査の結果、グローバル化やビジネスモデル変革に向けた取り組みなど、ITサービス企業の新たな動きも見えてきた。空前の技術者不足の折、従業員にどれだけ報いているかも調べた。給与ランキングと役員報酬も併せて掲載する（全4回）。 金融機関の大型システム更改案件や製造・流通業界の積極的な投資により、ITサービス企業の2016年度業績は良好だった（表1）。過去最高益を達成したITサービス企業があり、2017年度予想でもさらなる成長を見込んでいる。
医療機器を遠隔監視して故障予知、NTTデータ
NTTデータは、日本システムウエアのIoTクラウドプラットフォーム「Toami（トアミ）」を用いた医療機器などの遠隔監視・予防保全ソリューションを「国際モダンホスピタルショウ2017」（2017年7月12～14日、東京ビッグサイト）に出展した。 医療機器の稼働状態などを遠隔で監視し、メンテナンスや故障検知・予知、収集したデータの解析に基づく新たなサービスにつなげる。医療機器メーカーなどに提案中で「2017年下期に（導入）例が出てくる」（展示ブースの説明員）見通し。 医療機器の稼働状態などにかかわるデータを、専用のIoTゲートウェイを介して携帯電話回線でクラウドに送信し蓄積。クラウド側から遠隔でデバイスを制御することもできる。ゲートウェイで通信に関する制限を行うセキュアなネットワークにより、安全性を担保する。
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
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
“What’s ITIL？”～営業も開発も知っておきたい管理・改善手法
第12話 「プロセス化」と「マニュアル化」の違い、説明できますか？ 本テーマの連載もいよいよ最終回。今回は、業務プロセスマネジメントフレームワークとしてのITILの有用性を再認識する意味で、「プロセス」とは何か？「プロセス化」する意味は何なのかを考えてみたい。 2016.07.20 第11話 トラブル対応のためだけじゃない 今回は第5話で取り上げた「インシデント管理」を改めて取り上げ、そのメリットを理解しよう。 2016.06.15 第10話 みんなの知恵をみんなで使おう この連載では、ITの運用以外の職場も例にとり「そもそもITILって何？」「ITILを活用するとどんないいことがあるのだろう？」を様々な視点で分かりやすく解説する。今回は「ナレッジ管理」を理解しよう。 2016.05.18
【会見詳報】ANA障害の原因判明、「世界4例のスイッチ故障がきっかけ、対応も遅れた」
全日本空輸（ANA）は6月13日夕方、国土交通省で記者会見を開き、5月末に国内線システムで発生させた大規模障害の原因について報告した。会見に臨んだANAの長瀬眞（ながせ・しん）専務取締役執行役員は「障害発生からログの分析を続けてきた。このような事態が起こらぬよう再発の防止に努め、信頼の回復に努めたい」と述べ、IT推進室長の佐藤透執行役員が詳細を説明していった（写真1）。 障害が起こったのは、旅客の予約・搭乗手続きや手荷物管理をするチェックイン・システムのうち国内部分。27日未明から朝にかけて処理能力の低下が深刻となり、羽田空港にはチェックインを待つ乗客であふれかえった。結局、羽田では午後3時頃から同6時まで発便をすべて欠航させる羽目に陥った。 原因を作ったのは、チェックイン端末をつなぐためのネットワーク機器だった。障害前日の26日午前9時。朝から2系統あるうち1系統のスイッチが障害の兆候を
ANAシステム障害の原因判明、シスコ製スイッチの「世界初のバグ」でDBサーバーがダウン
同期処理が失敗した原因は、4台をつなぐスイッチの不具合。具体的には、スイッチが故障状態であるにもかからず、故障を知らせる「故障シグナル」を発信しなかった。国内線システムは故障シグナルを検知するとスイッチを予備機に切り替えるが、今回はその機能そのものを作動できなかった。 スイッチは完全に停止したわけではなく、「不安定ながらも動作していたようだ」（同）。そのため、DBサーバー間の同期は順次失敗し、停止していったと見られる。 ANA広報によると、スイッチは米シスコシステムズ製「Catalyst 4948E」という。「2010年6月の発売開始以降、世界で4万3000台、うち日本で8700台を販売しているが、今回の不具合は初めての事象と聞いている」（ANA広報）。なぜ「故障シグナル」が発信できなかったかは分かっていない。 1台での縮退運転を決断 4台の完全停止から37分後、ANAは1台のDBサーバー
［チュートリアル］Amazon Machine Learningの使い方
本記事は、Amazon Machine Learning（Amazon ML）の特徴と、仕組みを理解する上で必要となる機械学習の知識を説明した「Amazon Machine Learningで何ができるか」を補完するものだ。お読みでない方は、まずこちらからご覧いただきたい。 ここではAmazon MLのサンプルを用いながら、学習用データのインポートから学習モデルの構築、予測結果の出力までの流れを追いかける。 ●Amazon MLの仕組み 前の記事で説明した通り、Amazon MLでは機械学習の作業の流れが整理されており、順に行うことで簡単にモデルや予測APIを構築できる。Amazon MLにおける機械学習は、基本的には以下の流れに従って進める。 各作業の成果は「エンティティ」と呼ばれるAWS上のオブジェクトとして管理される。各エンティティの詳細は表のとおりである。 この章では、各作業が具体
システム障害を乗り切る根性主義
「システム障害」は、IT部門にとって悪夢です。IT部門の「変えない」というミッションを果たす上で、最大のハードルがシステム障害です。システム障害が大きな業務影響を引き起こしてしまうと、IT部門としてはまるで面目丸つぶれになってしまいます。しかしいつ何どき、どういった理由で起こるかまるで分からないのがシステム障害です。 例えば東日本大震災の直後。メガバンクなど、多くの重要なシステムに大きな障害がありました。大きなシステム障害が起こると、生活やビジネスの全てが当たり前でない形に変わってしまいます。 銀行では他行決済ができなくなり、ATMが使えなくなり、給与の振り込みができなくなります。その結果、ビジネスは通常と異なる運用を迫られます。そうしたシステム障害を起こした社会的責任を、銀行などの企業が問われるケースも増えてきました。 野村総合研究所（NRI）も東日本大震災当時、あるいはその前後に、運用
難しい会議でツッコミをかわす三つのセオリー
この連載では、先が見えない「暗闇プロジェクト」を任された場合に参考になりそうなヒントやノウハウを紹介している。 様々なステークホルダーが一堂に会する会議を、いかにスムーズに回すか。プロジェクト運営ではこのスキルが欠かせない。特に「暗闇」の状態では、意見がまとまらないだけでなく、勝手な言動や行動を取る人が出てくるのは珍しくない。 そんな状況でも会議を回すための三つのセオリーを紹介しよう。 セオリー1 議事録は手を抜かずに作成、過度な期待は禁物 若手コンサルタントのA氏は、推測や思い込みでは動かないタイプである。エビデンス（証跡）として何が必要か、エビデンスを取得するためにどのようなアクションを取る必要があるのか、といった判断の根拠を明確にし、第三者に説明できる形にして初めて行動に移す。顧客に何かを説明する際も、その前に必ず裏付けとなる事実とロジックを明らかにする。 当然、常にエビデンスが得ら
［政府システム再起動4］年金システム刷新再開、2020年稼働を目指す
これまで3回にわたり、特許庁のシステム刷新について説明した。第4回は、特許庁システムと並ぶ大規模システムである年金システムの刷新プロジェクトを、続く第5回は政府システム全体のITガバナンスについて解説する。 2007年以来、事実上停滞していた年金記録管理システムの刷新プロジェクトが再始動する。厚生労働省は、個人番号（マイナンバー）管理を含めた基盤システムの設計、開発、構築を先行して進めるとともに、刷新の本丸となる業務アプリケーション開発の入札に向けて準備を進めている。 年金記録管理システムの運用保守にかかる費用は、従来の年間550億円から、3割減の300億円と大幅に減る見通し。総投資額は、計画が始まった2006年から終了予定の2020年までの総計で、法改正に伴う修正を含めて1800億円ほどとみられる 大型プロジェクトの重複で技術者が不足する「2015年問題」の動向にもよるが、早ければ201
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本番RPA
AlphaGoのDeepMind社、汎用人工知能向け理論を更新
