デザインシンキングの浸透は経営者から：日経ビジネスオンライン
横塚：ドイツが掲げている「Industrie4.0（インダストリー4.0、第4次産業革命）」など、そうした可能性を強く感じる取り組みです。 インダストリー4.0では、情報通信技術によって、工場内だけでなく工場外のものやサービスと連携することで、新たな価値を生み出したり、社会の課題の解決につなげたりしていこうとしています。 まさに、仕組みを作り上げる取り組みです。例えば、ソフトウエアを駆使して、顧客の要求に合わせて徹底してカスタマイズしたものを、生産性を2倍に向上しながら、在庫を持たずに、それでも、顧客の欲しい時に提供できるといったことを目指します。 田中：顧客のほとんどの要望は、ITを使えば実現できる時代ですから。 横塚：従来は、カスタマイズというと、余計なコストが発生するために敬遠されがちでしたが、ソフトウエアを使って、余計なコストを抑えながら、生産性を高められるようになってきています。
ビジネスを「デザインする」ということ：日経ビジネスオンライン
横塚：これからの産業の競争力は、技術を使って、顧客に新たな価値をいかに提供できるかが軸になってきます。「顧客に新たな価値を提供する」といったところで、そのためのメソッド（方法論）がなければ、継続的に実現していくことはできません。 そのメソッドとして、世界で多くの企業が使っているのが、デザインシンキングです。このメソッドを日本に定着させる利点が大きいと感じて、啓蒙し始めました。 例えば、私が理事長を務めている経済団体連合会（経団連）の有志企業が設立した高度情報通信人材育成支援センター（CeFIL）における活動があります。 CeFILではこれまで、大学と一緒になって技術系の人材育成に取り組んでいました。しかし、技術者だけがテクノロジー（技術）を知れば良い時代ではありません。ビジネスの創造を担う人たちにも、技術への理解を深めた上で、顧客に新たな価値を提供するビジネスを創造していくことが求められて
第3章 リストと文字列―最長重複文字列問題で知るリストプログラミング | gihyo.jp
前章に引き続き、この章でも永続データの代表選手であるリストについて説明します。そして、実践的な文字列プログラミングの例として、最長重複文字列問題を解きます。 永続データとしてのリスト 関数プログラミングの入門書では、説明をリストから始めることが多いようです。その理由は、リストが最も簡単な永続データだからです。ここでいうリストとは、図1に示すような一方向リストのことです。ここに示されているのは文字のリストであり、[]はHaskellでの空リストです。 図1 リストの構造 関数プログラミングの説明をリストから始めるのはよくないと主張する人もいます。なぜなら、リストの処理は遅いため、実践的にはほかのデータ構造[1]を用いることが多いからです。しかし筆者としては、リストがわからない人がほかの永続データを理解できるとは思えないので、慣習通りリストから始めます。 リストには3つの基本的な操作があります
品質に厳しい組織で、なぜ品質が劣化するのか？ - 現場のためのソフトウェア開発プロセス - たかのり日記
このエントリーは「Software Test ＆ Quality Advent Calendar 2011」における12/18分として書いています。 12/17は @NoriyukiMizuno さんによる 「ソフトウェアテストの勉強会。1年目。」 というエントリでした。 今回は、以前から感じている矛盾について、私なりの考えをまとめたものです。 特に、マネージャーや経営層と呼ばれる人に読んでもらいたいと思っているのですが、このブログの読者層を、考えると、あまり多くはなさそうなので、以下に示す問題について、悩んでいる／苦しんでいるような人から、うまく伝われば良いと思っています。 矛盾する問題 私は、SEPG（Software Engineering Process Group）という役割上、いろいろなソフトウェア開発のプロジェクトや組織に関わってきました。 絶対数で言えば、そんなに多くはない
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