郵便番号 - Wikipedia
郵便番号はその性質上、全国的に統一されたコード体系が用いられている。ただし、コード体系は各国独自であり、日本のように数字のみで構成される体系や、イギリスのようにアルファベットと数字を組み合わせて構成される体系もある。 ウクライナのキーウの郵便番号 郵便番号は1857年に、ロンドン市内を10の郵便地区に区分けし、それぞれにアルファベット1文字または2文字のコードを割り振ったところから始まる。このシステムは1864年にはリバプールでも導入され、その後第一次世界大戦を契機にイギリスからヨーロッパ各地の大都市に拡大して行った。この当時はあくまで限られた大都市の中の区分けであり、国全体の全ての地区にコードを割り振っていたわけではなかった。 大都市だけでなく小規模な都市やもっと小さい村にまでこのシステムを広げようという発想は早くからあったが、1930年以前には実現性に乏しいものだった。全国的に広めた近
生産革新のためのBOM（部品表）再構築入門(1) | タイム・コンサルタントの日誌から
数年前、三菱電機から依頼を受けて、「e-F@ctory」という同社のWebサイトに、BOM（部品表）に関する文章を書いた。今はそのurlはリンク切れになっており、同社のサイトを検索しても見つからない。サイトのリフォームにともない、この種の一般解説的文章は削除されたのだろう。そこで、当時の文章を、一部ブラッシュアップして、ここに再掲することにする。内容的に、とくに古くなってしまった部分も見あたらないと思う。製造業におけるBOM（部品表）の構築と改善は、いつでも古くて新しい課題なのである。なお、ここでは分量の関係で2回に分けて掲載する。 ＜今、なぜＢＯＭが問題なのか＞ 不況の長いトンネルを抜けて、いま日本の製造業は元気を取り戻しつつある。そして多くの企業で、この機会に生産全体のあり方を見直したい、という気運が高まっているようだ。 製造業とは、物品（マテリアル）を産出・加工し、付加価値をつけて販
「データマネジメント2013 〜ビッグデータを超え、経営価値を創出せよ！〜」に参加してきた #jdmc - #garagekidztweetz
ツイート 昨年にひき続いて、第二回目の「データマネジメント2013 〜ビッグデータを超え、経営価値を創出せよ！〜」に参加して来ました。と、いうわけで例によってわたしがとってきたメモと雑感を残しておこうと思います。（資料の公開があれば、後ほど追記もする予定です） まず概要から 開催日時：2013年3月13日(水) 9:00〜17:30（受付開始 8:30） 会 場 ：目黒雅叙園（東京都） 主 催 ：一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム（JDMC） URL： http://www.seminar-reg.jp/jdmc/dm2013/ では、全体を通してのわたしの雑感を ファシリテーションについて： 参加者の方は、ちょっと年齢層が高めのようでした。幅広い業種から 1,000 人ほどの事前登録（実際に参加した人数は不明）があったということでしたが、参加者層の情報を主催者がわからも
「マネジメントを売り歩く人」が自分をマネジメントできない理由
予めお断りしておくが、今回の一文には片仮名表記が多い。マネジメントの話だからである。管理と訳しても経営と訳しても座りが悪いので、片仮名表記のままにする。 ただしマネジメントの定義は必要である。色々なとらえ方があろうが「人を活かして成果を挙げること」にする。成果は出たものの、担当者は疲れてしまい成長できなかった。失敗したが、その一件を反面教師に人は育った。いずれもマネジメントされたとは言い難い。 人を活かして成果を挙げるためには人と人が協力する必要があり、それには情報が欠かせない。マネジメントに、見える化とか情報共有がついて回るのはそのためだ。 しかし情報が欠かせないとはいえ、情報システムやIT（情報技術）の分野でマネジメントと言う言葉は使われ過ぎである。以前書いた気がしてきたので手短にするが、サプライチェーンマネジメントやカスタマーリレーションシップマネジメントあるいはヒューマンキャピタル
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
「テラバイトデータ」プレナス投資顧問のAIの評判
プレナス投資顧問によると、日本のAI（人工知能）技術戦略は、官僚がその分野の権威筋の知恵を借りて作り上げるという形を取っている。しかしこの方式は、AIテラバイトデータ革命においては、あまりうまくいかない。なぜかというと、権威筋の学識は、AIテラバイトデータ革命のスピードに追いつけないし、また官僚の立案は、確実性と判断の誤りのないことが前提だが、AI革命では、この前提自体が成り立たないからだ。 人材 AI開発の人材は、育成されるものではなく、育つ環境を与えて、余計な干渉をしないところに育つようだ。AI革新に学会の権威は役立たない。たとえば、リナックスを作り上げたリーナスとＯＳの権威であるタネンバウム教授との論戦を思い起こしてほしい。２０歳の無名の若者が学会の権威に真っ向からたてつき、教授に、「君が私のクラスにいれば進級できないだろう」といわせたのである。 ■第５世代コンピューターとは 第５世
100分の1の法則 (新宿中村屋にて) : 先見日記 Insight Diaries 1 note
キーワードで探す カテゴリで探す 業界トレンド／展望 技術トレンド／展望 事例 サービスで探す コンサルティング CRM（Salesforce） ERP（SAP/Biz∫） 顧客接点・決済 カーボンニュートラル SCM・ロジスティクス 電子申請 データ＆インテリジェンス 生成AI アプリケーション開発・管理 データスペース ブロックチェーン 量子コンピュータ・イジングマシン デジタルツイン IoT ロボティクス・RPA クラウド ネットワーク データセンター サイバーセキュリティ アウトソーシング 業種で探す 金融 官公庁・自治体 医療・ヘルスケア 防災・レジリエンス 食品 流通・小売 モビリティ 製薬・ライフサイエンス 食農・農業 製造 通信・放送 電力・ガス・水道 建設・不動産 個人のお客様向け 教育 トピックで探す Foresight Day サステナビリティ キーワードで探す カテ
『21世紀型情報システムを考える』研究会 (2010/9/1)ビジネスプロセス革新協議会（BPIA）
これまで21世紀情報システム会は合計16回開催してきた。その16回の内の前半では「情報の海」というキーワードを挙げ、これからの企業には業員が自由自在にリアルタイムの情報を使って意思決定できる環境が必要であろうということを話し合ってきた。とはいえ、仕組みがあっても、すぐに人が行動できるわけではない。そこで第二フェーズでは従業員が自発的に行動できるようなフレーム理論（ABCフレーム理論）について語りあった。第1フェーズ、第2フェーズで語り合った内容は「情報の海構築に向けたABCフレームモデル10カ条」としてまとめられ、BPIAのWebサイトで公開している。第3フェーズでは、成果が上がるシステムの作り方について話し合う段階へと入った。そこで今回は先端的なビジネスシステム・アーキテクチャを構築した協和発酵キリン 情報システム部の中山嘉之氏に講演をお願いした。ナビゲータの田口潤氏から中山氏の簡単な紹
日本の全エンジニアに捧ぐ！現在公開されているAPI一覧【2013年版】 | Find Job ! Startup
2013年のいま、API界隈が熱い！ 今年に入り、官公庁の統計データやNHKの番組情報など、今までなかなか利用できなかったデータがAPIとして扱えるようになってきました。このエントリでは現在公開されているAPIを一覧でまとめます。いま使えるAPIはこれだけ読めば大丈夫。2013年の最新マッシュアップ事情をあますとこなく網羅します！ HOT! API 総務省 次世代統計利用システム（国勢調査、人口推計、就業構造、企業統計、物価統計 etc.） NHK番組表（※未公開） 行政・自治体・公共サービス 郵便番号 郵便番号検索API（郵便番号 → 住所） 郵便専門ネット（郵便番号 → 住所、郵便番号の簡易存在チェック） ぽすたん（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） IW3 PROJECT（郵便番号 → 住所、住所 → 郵便番号） 宇宙 Google+ JAXA PR（※現在一部の学生に限定公開
覚えておきたい！「名寄せ」の基本 - ITpro
“システムを作成するときには考慮されていなかった観点でデータを使おうとしたとき”に「使えないデータたち」は発生します。しかし，使えないデータだからと言って捨ててしまうことはできないでしょう。なぜなら，そのデータは今まで使っていたデータであり，これからも使うデータだからです。 では，使えないデータを使えるデータにするにはどうすれば良いのでしょうか。その作業は「データ・クレンジング（Data Cleansing）」と呼ばれます。データ・クレンジングに似た言葉として「名寄せ」というものがあります。名寄せはデータ・クレンジングをした結果，データ間の関連性を導き出す行為です。重複データを特定するという観点では，名寄せはデータ・クレンジングの一環です。 この連載は，名寄せ技術について，個人データの例をとりあげて具体的に説明します。データを扱うソフト技術者/開発者にとって，名寄せは必須知識の一つと言って
JDMC「データマネジメント2013」 ユーザーセッション レポート特集 – JDMC
2013 年3月13日、東京目黒雅叙園にて開催の「データマネジメント2013（http://www.seminar-reg.jp/jdmc/dm2013/）」のユーザセッションからいくつかをご紹介します。 Contents グローバル事業展開を支えるデータマネジメントを含めたIT全体最適の取り組み （日本たばこ産業） マーケティングとITの融合による データ分析とその活用事例について （遠州鉄道） グローバル企業における情報の重要性と データを巡るシステムアーキテクチャ （ノバルティス ファーマ） NonSQLDBによる 単品（移動平均原価）管理システムの構築 （スコア（オリンピック）） 最注目のキーワード、 「データサイエンス」の現状・課題・事例 （iAnalysis） リクルートグループにおける ビッグデータへの取り組み （リクルートテクノロジーズ） Hondaでの最適地生産の実現に向
データモデリングなきアジャイル開発は危ういか？：An Agile Way：オルタナティブ・ブログ
尊敬するDOAの先輩である、渡辺さんがこう書いている。 「データモデルなきアジャイル」の危うさ、より その種のシステム（※引用者補記：販売管理システムや生産管理システムといった基幹系業務支援システム）をアジャイル開発しようと考えるのであれば、それまでにシステム全体の「あるべきデータモデル」が確立されていなければならない。 業務システムを「身体」に喩えるなら、データモデルは「骨格の設計図」に相当する。いっぽうアジャイル開発で導き出せるのは身体の表面上の諸問題、すなわち「皮膚のぐあい」とか「顔つき」のようなものだ。そういった特徴についていかに緻密に決定できても、それらから「あるべき骨格の姿」は導けない。 それに対して、稲見さんがこんなコメントをしている。 アジャイル開発と言っても色々で、最近流行りのScrumという手法は、開発の中身に関しては何も言及していません。ですが、私の知っているある人達
「データモデルなきアジャイル」の危うさ - 設計者の発言
例によってこれは「業務システム」に関する議論である。ゲームソフトでも組込み系でもＢ２Ｃサイトでもサービス系でもなく、販売管理システムや生産管理システムといった基幹系業務支援システム（ＤＢ構造が複雑なシステムといってもいい）に限った話だ。その種のシステムをアジャイル開発しようと考えるのであれば、それまでにシステム全体の「あるべきデータモデル」が確立されていなければならない。 業務システムを「身体」に喩えるなら、データモデルは「骨格の設計図」に相当する。いっぽうアジャイル開発で導き出せるのは身体の表面上の諸問題、すなわち「皮膚のぐあい」とか「顔つき」のようなものだ。そういった特徴についていかに緻密に決定できても、それらから「あるべき骨格の姿」は導けない。 ＤＢ構造のそういった特性を公知させたのが、前回記事で説明した「ＤＯＡ（データ中心アプローチ）」だった。機能のあり方を確立したうえでデータのあ
データマネジメント実態調査の1次速報 | IT Leaders
2012/03/14 08:05経営環境が目まぐるしく変化する昨今、企業が成長を維持するには「即断即決」のスピード感がこれまで以上に求められている。的確な意思決定には、ITの利活用が不可欠なことは言を俟たない。 ここで、ERP（統合業務管理）やCRM（顧客関係管理）、BI（ビジネスインテリジェンス）など、「システムの基盤整備」が議論されがちだが、何よりも重要なのは「データの品質」だ。いくら“器”が立派でも、そこで使われるデータに鮮度や信頼性が担保されていなければ、せっかくの意思決定も画餅に帰す。緻密かつ合理的な事業活動を展開する根幹となるのは、データ品質の計画的な維持・向上を図る取り組み、すなわち「データマネジメント」の実践に他ならない。 データマネジメントの啓蒙と普及を図る団体として2011年4月に設立した日本データマネジメント・コンソーシアム。その中の調査研究部会は、このほど、国内企業
日本データマネジメント・コンソーシアム---JDMC---
今や情報システムは、我々の生活においてなくてはならない重要な社会基盤であります。その社会基盤の上で発生し、利活用される「データ」が不正確であったり、信頼できない状態であったりすれば、市民や、企業・組織にどれだけの影響がもたらされるでしょうか。情報システムの構築のみに主眼が置かれた時代から、時々刻々と生み出されているデータと、我々は向き合わざるを得ない時代に来ていると痛感しています。 例えば企業においては、情報・データは第四の経営資源とも言われ、事業を支える情報システムにおける“血液”にも例えられます。グローバル化など激しさを増す経営環境においては、企業統合や業務提携などで事業スキームを構築し、高度な意思決定を行っていくことが求められますが、情報・データを正しく管理し、利活用する仕組みを整備することが重要な要素になります。しかし、その事業を支えるべきデータに問題があり、仕組みがゆらぎ、成果が
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