2022年10月3日(月) 登 大 遊 * Daiyuu Nobori, Ph.D. テクノロジーベースの規制改革推進委員会（第１回） 提出資料 テクノロジーマップ、技術カタログ の在り方について * 所属: 独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA) 等 技術情報を日本組織に向けて発信し、組織内で技術が実際に仕事に使われるまでには 1 登 大遊 提出資料 1. たとえ良い技術であっても、外部から組織に技術情報を注入し、業務利用を促すことは、とても難 しい。なぜならば、組織には、従前の動きをひたすら繰り返す性質があり、変化を避けたがり、堅い外 殻により、外からの異物を排除するためである (これはもちろん、セキュリティ上必要な防衛機構である)。そこで、 良い技術の情報を単純に発信しても、跳ね返される。 外 内 ↑強固なファイアウォール (FW) 組織 従来手法 従来手法 従来手法 従来手法
AIマップ
AI Map English Download AI Map Beta 2.0 English (Sep. 1, 2021) Read more » AIマップβ2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図 AI（Artificial Intelligence）研究は拡大し、全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている。また、AI研究の成果を用いた多数のシステム（AIシステム）が実社会で活用され始めており、AIシステムとAI技術との対応も把握が難しくなっている。そこで、これから活躍するAI研究の初学者、およびAI活用を狙う異分野の研究者・実務者をターゲットとしたガイドとして、AIマップβ2.0を作成した。本AIマップβ2.0は、2019年に発刊したAIマップβの発展版であり、AI課題マップと、AI技術マップの2種から構成される。概要を以下に示す。 【AI課題マップ】
Qiita投稿記事から作る「日本のIT技術マップ」 - VDSLab Magazine vol.1｜likr｜note
はじめにIT分野では日々新しい技術が登場しています。技術者の肌感覚として新しい技術・枯れた技術の区別は付くでしょうが、それらを俯瞰して視ることはできるのでしょうか？昨今のIT分野では、Qiita等のプラットフォームを通じてコミュニティベースでの技術情報の発信が活発に行われています。本稿では、Qiitaの投稿記事に付けられたタグの情報を利用して、過去約10年間の国内のIT技術動向を可視化した「日本のIT技術マップ」を紹介します。 「日本のIT技術マップ」「日本のIT技術マップ」は、Qiitaの投稿記事から得たタグの関係を地図テイストに可視化したものです。投稿記事は、Qiitaのサービス開始時である2011年9月から2022年12月までのものをQiita APIから取得しました。可視化方法の主要な部分は以下の論文を参考にしています。 Gansner, E. R., Hu, Y., & Kobo
人工知能学会誌において2021年から連載が始まったレクチャーシリーズ「AI哲学マップ」は、AI研究と異分野を接続する試みです。哲学、現象学、記号論、コンピュータ史、認知科学、社会心理学など人文科学系の分野を哲学側に立てて、AI研究者との自由な議論を展開しています。プロジェクトを進める清田陽司氏と三宅陽一郎氏が、AI哲学マップの狙いや現在地についてセッションを行いました。 AI哲学マップの目指すところレクチャーシリーズとしてAI哲学マップが始まったのは、コロナのパンデミックによってコミュニケーションのあり方が変わっていった時でした。オンラインでは対面時のような広がりのある議論がなかなかできないことが学会としても課題になりつつあり、社会に目を向けると研究者として何ができるのかと考えざるを得ない状況が続いていました。そこで、人工知能研究の視点のひとつとして哲学という層を加えることを目標に始めたの
ポストコロナのIT業界とエンジニアの生き残り術を模索する特集「ポストコロナのIT業界サバイバル術」。第2弾は、アフターコロナでSI業界が取るべき方向性を技術カットで解説します。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大はとどまるところを見せず、戦いの長期化が予想されている。 各業界の頑張りもあり、いずれ人類の英知がウイルスに打ち勝つハッピーエンドが来ることを信じてはいるが、ビフォーコロナとまったく同じ世界はもう二度とやってこないだろう。ウィズコロナ、アフターコロナに経済が移るとき、システムインテグレーター（SIer）は社会にどのような価値を提供できるだろうか。 アフターコロナの「4つのDX」 多くのSIerは、コロナ以前にもユーザー企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）をサポートしてきた。恐らくアフターコロナでも同様となるはずである。しかし、コロナ以前とは大きな違いが
週刊Railsウォッチ: Ruby 3.1のエラー表示改善、言語の「プリミティブ」を探る、Amazon Redshift Serverlessほか（20211215後編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。明日はRubyWorld Conference 2021ですね。 RubyWorld Conference 2021 いよいよ明日開催です！ https://t.co/sDklVFyV6h — 株式会社万葉 (@everyleaf) December 15, 2021 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterに
はじめに こんにちは！LIFULLのプロダクトエンジニアリング部でフロントエンドエンジニアを担当している竹本です。 今回はチームで初導入した「デザインスプリント」について どのような手法で導入したか 導入して感じた利点と現状の課題 を共有します。 デザインスプリントとは デザインスプリントはサービスの開発を効率よく進めるために各ステップごとにチームメンバーで議論してプロトタイプを作り、高速で価値を検証するプログラムです。 各ステップでは、リサーチ、プロトタイピング、ユーザーテストに則ったプログラムで構成しています。 これを何度も繰り返し研磨することでサービスの理想形を探究し続けるといった点が今回の目標になります。 チームでどのように実施したか まず今回の基本構成としましては、以下のようなプログラムに分けて実施しました。 DAY1 理解...競合調査やデータ分析による課題定義 DAY2 発散
機械学習は「最も利用すべき技術」--だが実利用には至らず
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 情報サービス産業協会（JISA）が会員企業の技術者に、システムインテグレーション（SI）で利用すべき要素技術について聞いた調査「情報技術マップ」の2022年版によると、前年度に続き、機械学習が1位だった。 「機械学習の利用実績はないものの今後利用すべき」だとする回答が61％を占める一方で、SIでの利用実績は12％と、まだまだ少ないのが実情だ。 機械学習が幅広く普及する兆しを見せる中で、クラウド企業も対応を急いでいる。6月23日には、Amazon Web Services（AWS）が開発者向けの新ツール「Amazon CodeWhisperer」を発表。MicrosoftもAzureで関連機能を以前から提供している。 現在の機械学習につい
『Production Ready GraphQL』の「Anemic GraphQL」 - いけだや技術ノート ikesyo.hatenablog.com TechBlogを続けよう - RareJob Tech Blog rarejob-tech-dept.hatenablog.com AndroidスマホのTermuxにUbuntuを入れて、Box86とWineでエミュレーションしてWindowsアプリ、ゲームをスマホで動かしてみた。すげー。でも上級者向き。 togetter.com データエンジニア道の俺のバイブル zenn.dev エンジニア採用・組織づくりのトレンド予測2023〜開発生産性がエンジニア採用の鍵に。DX内製化や外国人採用なども〜｜山田裕一朗（CEO at Findy Inc.）｜note note.com 機能は追加すればいいというものではない zenn.dev 「
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テクノロジーマップ、技術カタログの在り方について - テクノロジーベースの規制改革推進委員会（第１回）
【JSAI2022】人工知能が発展する足場を作る「AI哲学マップ」の試み | モリカトロンAIラボ
アフターコロナのSIerサバイバルストラテジー
チームに初めてデザインスプリントを導入して体感したこと - LIFULL Creators Blog
最新ITニュース 2023/01/03版発行 - かずきち。の日記