QCTのバランスの重要性 顧客に製品やサービスを提供したときに顧客が満足するかどうかは、Q （Quality）、C（Cost）、T（Time）の3つの要素で決まる（図1）。品質（Q）が良く、コスト（C）が安く、納期（T）が早ければ顧客は満足してくれる。ここで難しいのは、この3つはトレードオフの関係になることが多いことである。多くの場合、T（納期）ばかりにこだわるとQ（品質）が落ちる、C（コスト）要求を厳しくすると、T（納期）が遅れたりする。 納期を優先しがちなプロジェクトマネージャ ほとんどのプロジェクトマネージャは、この3つを対等に扱わずに、納期を優先して管理を行ってしまう。毎週の進ちょく会議で、とりあえずスケジュールが守られていると安心する。しかし、それで本当に問題はないのであろうか。 一番多いのは、品質を犠牲にして納期を守っているケースである。人は納期が迫ってきていて、どうしても遅ら

ITエンジニアのモチベーションを考える連載。第1回は、ITエンジニアが抱えるモチベーションの問題を事例を基に紹介。第2～3回は、モチベーション診断ツールを掲載する。あなたのモチベータ（やる気のもと）を明らかにする！ 前回の記事「やる気を数値化する『モチベーション診断ツール』」の文末で予告したとおり、今回はマネジメント層向けのモチベーション診断ツール「Manejin」の簡易版を掲載する。 ＠IT自分戦略研究所が2008年5月に実施した読者調査によると、読者の平均年齢は36歳だった。プロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャとしてチームメンバーを指揮する立場の人、部下を率いていなくてもOJTで後輩を直接指導したり、プロジェクトでメンバーのサポートをしたりする位置にいる人が多いと思われる。 部下や後輩が自分の指示をきちんと聞き、仕事に精を出してくれれば苦労はない。だが、スケジュールどおりに仕事

開発生産性が低い方が収入が多い（人月がかかるほどお金がとれる）というビジネスモデルを根底から覆す可能性があります。開発生産性をあげればあげるほど収入が減ってきます。SIビジネスが立ち行かなくなる方向に向かうのです。 実際の現場では、開発生産性が低くて、人月がかかるほうが売上が増えるというのは、紛れもない事実です。大手SIerの開発手法が、生産性よりも失敗しないことを重視するのは、この事実が原因なのは間違いありません。失敗せずに多くの工数をかけたほうが売上が増えるのです。 だから、ソースコードと一対一に対応するような無駄なドキュメントを「誰が書いても同じようなソースコードにするため」なんて理由で書かせるのです。 詳しくは「誰が書いても同じコード」は大事なことなのかのエントリを参照してください。 営業は、売上で評価されることが多いので、営業の力が強いところは、売上至上主義に走りがちです。でも、

何かの都合で電話番号を人に教えなくてはならない、あるいはネットに公開しなくてはならないが、永久に使うわけではないので、できれば捨てメアドのような感覚で電話番号を持ちたいな、という人にうってつけなのがこの方法です。大体5分ぐらいで電話番号を持つことができます。しかも留守番電話機能付きで、応答メッセージも自作可能です。 割と有名な方法というかサービスなので、ネット中級者から上級者の人なら知っている場合が多いわけですが、実際に作ったことがある人というのは割と少ないのかも。 簡単な手順は以下の通り。 ■手順1：Skypeのアカウントを作る 使用するのはフリーソフト「Skype（スカイプ）」、世界中の固定電話・携帯へ格安通話が可能で、同じSkypeユーザー同士なら無料で通話可能というアレです。 Skype公式サイト - 無料通話・インターネット通話ができるSkypeを今すぐ無料ダウンロード http

Firefoxのみ(Windows/Mac/Linux)：今回ご紹介する「Firenes」は、ブラウザ上でファミコンソフトをプレイできるというFirefoxのアドオン。なんと2000本を越えるソフトがアーカイブされているんですよ。 インストールしてブラウザを再起動させた後に、「ツール」の中にできた新しい項目「Firenes」をクリックして起動。そしたら、サイドバーにズラリと長大なライブラリーが表示されます。その中からお好みを選べば、あの懐かしの8-bitゲームをその場で遊ぶことができちゃうんですねー。 もしこれ以上、アドオンを増やしたくないというのであれば、以前、米ライフハッカーでご紹介したサイト「vNES」や「Nintendo8」を試してみてはいかがでしょう。いずれにしてもこれはいい暇つぶしになりますよ。でも、懐かしさにかまけて、あんまり我を忘れて没頭しないようにしてくださいね。 「Fi

連載2回目は、ネット時代の要請を受けて、データマイニングを取り巻くツール環境がどのように変化（進化）をしているかを、ご紹介させていただきます。 現在、企業内のDWH（データウェアハウス≒巨大なDB）に蓄積された膨大なデータは、例えればダムに貯められた水です。ただ水門を開け閉めするだけでは、膨大な水量（データ量）が流出してしまい、現実的に意思決定の材料としては機能しません。まさに消防ホースから水を飲むようなもので、受け手の処理能力を軽く超えてしまうのです。そこで、処理が可能な適切な量・質に情報を絞り込んで取り出す「蛇口」が必要となり、その機能がデータマイニングに求められています。 しかし、現実問題として、そのマイニング自体が非常に高度で職人的な作業であるため、属人的な制約をうけることになります。つまり、分析者の能力と人数に限界があるため、結果として処理できる件数とデータ量にもすぐに限界が来て