人工知能狂騒曲 - 急がば回れ、選ぶなら近道
最近はさすがに落ち着いてきた。もちろん一部では「人工」の「知能」という言い方に拘泥している一群もあるが、基本的に所謂「人工知能」は、SF的な人工知能ではなく、機械学習やそれに関連した統計的手法を利用したなんらかの仕組みである、ということのコンセンサスはとれつつある。現在言われている「人工知能」が「知能をもつ」とおもっているまともなIT屋はひとりもいない。（言いたいのは対偶） そもそも、知能の定義については、諸説いろいろあって、普通のIT屋だと一般にチューリングテストみたいなの持ち出すことが多い。冷静にみれば、あんなものが定義になるわけはなくて、個人的にはアレは天才チューリングをもってしても知能をformalizeできなかったギブアップ宣言とみている。ということで、そもそも何が知能か？という定義は個人的には難しいと思っている。 普通になんらかのデータのインプットがあって、プログラムがなんらか
データセンターの原価計算について〜「クラウド」の別側面として - 急がば回れ、選ぶなら近道
要するにデータセンターの「原価計算」です。いろいろこのあたりに関わっています。複雑な計算ロジックと大量のデータを扱う必要があるので、大規模並列計算の適用が必須になり、結果として当方の出番になった、という状態。尚、実行基盤にHadoop（MapR）を利用しています。（一応予定ではSparkに移行するつもりで、開発も始まっています。） さて、いろいろやっていて思うところがあるので、現時点での考え方をまとめておきます。機微な部分はNDAになるので書きませんし、以下は自分の「個人的な」意見であり、特定のサービサーの話をしているわけではありません。基本的にInteropで公にしゃべった話のまとめです。 ■現状認識 現在、国内DCはほぼ乱立状態に近いと思われます。ここへ来て春先のAWSの値下げのインパクトもありました。今後は、より競争的なマーケットになるでしょう。退場する企業やM&Aも活発化していくで
エンタープライズという言葉に意味はあるのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
「エンタープライズ」という言葉 IT業界では、一応、「エンタープライズ」という言い方があります。残念ながら明確な定義がありません。自分は「一般企業の業務系システムのIT」に対応する言い方だと思っています。大抵はこの意味で通じます。が、これでは漠然としすぎていて定義としては役に立ちません。現実の用例としては、対比的に用いられることが多く、ありがちの用法としては、特にWeb系と対比して、よりしっかりやっているとか、より硬派な仕組みを作っているとか、よりまともな産業に属しているとか、そんなニュアンスで使われます。まぁ、特に品質あたりではよく言われる言葉ですね。「それエンタープライズじゃ通用しない。」マスコミや特に雑誌でよく使われる言葉でもあります。明確な定義があることはほぼありません。 さらに、よく聞く言い方で「エンタープライズでも使われてます」という言い方があります。特にWeb系での利用がメイ
「オンプレミス・システムの終わり」の始まり〜AWSでのミッションクリティカルシステムの稼働 - 急がば回れ、選ぶなら近道
個人的には割と大変だったので、その辺をまとめておきます。 ニュースリリースはこちら。 http://www.nautilus-technologies.com/topics/20130409.html 要するに本部系バックエンド基幹システムの「一式」のクラウド移行です。完全なミッションクリティカルシステムで、止まった段階で業務に確実に影響が出ます。 システムの機能概要 1.売上の確定処理と債権管理 POSデータの直結です。売上確定処理を行います。同時に債権管理も行い、F/Bからの入金データをそのままつなぎ込み、入金処理・債権の消し込み処理を実行します。マッチングは自動処理できるものは処理を行い、ヒューリスティックなものはユーザー判断に従います。 2.仕入・費用の計上と確定処理、および支払いデータの作成 費用・在庫の計上確定処理です。当時に支払データの確定処理を行います。EDI（BMS）との
クラウド上にEDIを「移行する」ということの意味 - 急がば回れ、選ぶなら近道
ニュースリリースというか記事はこちら。日経の中田さんの記事ですね。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20130306/461423/ この辺の解説を記録のために書いておきます。個人的にはちょっとしたマイルストーンなので。 まずEDIの定義ですが、これはElectronic Data Interchangeの略で、B2Bでの電子データ交換の仕組み自体をさします。歴史的にはITの歴史と同じくらい古い。当然インターネットよりも古い。昔は（場所によっては今も）電話で”ぴー”とか”がー”とかやっていた代物です。多分50年以上の来歴を誇る仕組みですね。業界ごとにその業界に応じたプロトコルが制定されており、いわゆる標準化がもっとも進んだ分野のひとつです。そして、大抵はミッションクリティカルな業務に属します。エンタープライズ系のITでは最下層に位置するレイ
軽減税率がITに与えるインパクト - 急がば回れ、選ぶなら近道
http://www.nikkei.com/article/DGXDZO50933940U3A120C1MM8000/ どうやら本格的に複数税率が消費税に適用されるようです。まだ、決定でもないし、今後の業界の猛烈な反対もあるだろうから、どうなるか分からないのですが、その辺を部外者的に（かつ元関係者的に）記録として書いておきますよ。 この軽減税率で、もっとも変更のコストがかかる「仕組み」の一つはITであることは、多分論を待たないと思います。特に、税率を複数適応する羽目になる流通・サービス系のITは下手をするとかなりのコスト負担になるところも出てきます。またか！またコストですか！いや、これこそがITなのですよ。 まず影響が出てくるところ予想すると、事の大小はありますが、ほぼ大抵のところで手を入れる必要がある気がします。んで、例によって、多分この辺が正確に予想できている、CIOを除く経営陣は皆無
SIで得るものはあるのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
「SIで得るものはあるのか？」 おそらくここ10年以上、日本各地で自問自答された問いでありまして。かくいう自分もその一人であります。デスマの度に、ここまでやる意味はあるのか？赤字の度に、そこまでやる意味はあったのか？ 思わなかった人はいないはずです。特にここ数年は、見るもの聞くもの、酷いプロジェクトが自分の周りでも多く、「いいから、そのまま回れ右」という行動パターンの機械学習全開です。（遠い目 他方、「構築をやらないと確実に実装力は落ちる」こういう声もあるでしょう。これもまた真実ではあります。特に、SIの中身丸投げモードのスイッチが入りっぱなしで液漏れ寸前なところは、もはや経験不足を通り越して「リバース・プロキシーって何をするんだっけ？」って真顔で聞くPMの方もいらっしゃる状態もありまして。実際にやらないとわからない、ということは普通におきます。特にアーキテクチャやインフラ周りは、そうなっ
業務系エンジニアはどうしていくべきか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
まず超個人的な見解です。あとWeb系の人は関係ないので、そういう人は読んでも無駄です。ここでいう業務系エンジニアというのは、主にSI屋で特定企業向けのシステムを構築しているエンジニアの人たちをさします。 まず、非常に難しい時代になったと思います。 端的に、ちゃんとしたSIをやることが難しくなりました。まず、技術的には面倒なことが増えた、というかできるオプションが制御できないくらいに増えているので、うまく制限をしないとコードや仕組みが劣化する一方になりました。エンジニアリングに自由を！というのは聞こえはいいのですが、チームプレーをするのに、いちいち約束事決めないと回らないようになっているような気がします。それも毎回。始めるたびに。 別段、いきなりチームメンバーの能力があがったり、さがったりするわけではないのですが、なぜか外すと酷いことになる振れ幅が増大したような気がします。ルール決めをいちい
エンタープライズでOSSであるということ - 急がば回れ、選ぶなら近道
エンタープライズのOSSについて こんなこと書くとOSSなモヒカンな人にぶん殴られるわけです。読み手の方で、自分はOSSを引っ張ってきたと自負されている方や組織のかたや、OSSは商用より無条件で優れていると思っている人は気分が悪くなるので、読まないでください。非常に個人的なメモですので。以下の考えは基本的にソフトウェア・ビジネスとしての考えなので、自分で作って、自分で利用して、ムフフな人はあんまり考えてないので、そのつもりで読んでね。自分利用OSSはそれでいいと思うので、それでいいかと。 [まずAsakusaについて] まずAsakusaがなぜOSSかということを明確にしておきます。非常に単純です。Asakusaは様々な人の意見を集約してできています。これは別にNautilus-technologiesのメンバーというわけではなく、Hadoopコミュニティに参加した方の意見を相当取り入れて
ノーチラス第二期の開始 - 急がば回れ、選ぶなら近道
Nautilus-technologiesの第二期に入った（というべきですね）。 まずAsakusaをOSSにして、早いものでもう一年になる。当時はとにかく3月中に公開するぞ、というぎりぎりの中での公開だった。相当無理があったが、チームが頑張ったので、なんとかできたというのが当時だったと思う。一年経過して状況を見ると、予想以上の反響になっている。ターゲットがそもそも業務系・基幹系のバッチ処理なので、名前が知られるには２−３年はかかるだろうな、と考えていたのだが、折からのビッグデータブーム（これはAsakusaの公開時点ではまだ来ていなかった）->Hadoopの知名度向上->バッチの高速化の流れにうまく棹さすように乗れている事も大きい。 また、OSSにしたことも結果として、よかった。まずは簡単に使えてもらえるということと、各SI屋さんや使い手のNot Invented Here 症候群への緩
小売業における個別原価法とシステムとその先に - 急がば回れ、選ぶなら近道
まず小売業の利益計算の基本的な会計処理は売価還元法になっている。ありとあらゆる原価法の中でもっともザルで、かつ、いい加減な方法の一つである。端的に言えば、一定のカテゴリーベースでの売価の総額と仕入の総額を総計して、原価率を算定して、その率をもって利益を算出する計算方法になる。また、基本的に棚卸法になるため、実際の棚卸を行い、原価計算期間終了時点での在庫金額を確定させないと、利益が算出されない仕組みである。 現場感覚でいうと、値入率（事前想定粗利率）から、実際のロス率を差し引いても、粗利率（事後達成粗利率）に一致しないため、直感に反するオペレーションになる。このため、数字にしっかりした人間であればあるほど、数字を信頼しないというモラルハザードな仕組みになっている。さらに、そもそも小売流通業の税前利益率は2-3%を達成できれば“優秀”であり、細かい利益率の管理が必須である。バイヤーレベルでは、
Hadoopは汎用機の夢を見るか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
オープン系の歴史は、基本的に汎用機との戦いでした。個人的にも自分の戦いも、わりとまじめに汎用機との戦いでした。Linux? おもちゃですね。Java? 飲めるの？Object指向? 品質高いの? ・・・まぁこんな感じでしたね。確かにLinuxはもはや標準になりました。Javaでの開発は普通になりました。Object指向以外の開発はまぁ普通にないですね。・・・しかし、残念ながら基幹バッチは未だに汎用機です。汎用機は未だに現役であり、基幹処理の根っこは、いまだ汎用機で動いています。信頼性は突出しているし、パフォーマンスもバッチ処理に関しては依然として最強だと言えるでしょう。新人COBOLな人のバッチが、ハイパーなOracle使いのSQLバッチを軽く凌駕する事は、まだ普通にあります。・・・なぜか？ 多重度が違いすぎますね。 汎用機はハードウェアからOSレベルまですべて、多重度が上がる事を前提に処
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