政府向けシステムに関わったことがある身からすると、政府向けシステムの話をするときに前提として知っておいてほしいことは、住基ネット最高裁判決に「現行法上,本人確認情報の提供が認められている行政事務において取り扱われる個人情報を一元的に管理することができる機関又は主体は存在しない」という骨子があること。これによって政府向けシステムは個人情報を一元的に管理できず、個人情報は各自治体で分散管理しかできない。この文面でググれば政府がどれだけこの骨子を気にしているかは分かると思う。 今回の話は「国民マスターテーブルを持たずに認証するにはどうすべきか」という政府向けシステムで常に挙がる課題で、良いアイデアがある人は政府に提案しにいってほしい。個人情報保護法の目的外利用に違反しない上で。 はがき送りつけこれをできるのは自治体のみで防衛省はできない。防衛省は国民の住所氏名を知らないのではがきを送れない。防衛
パターンマッチを使い始めてかなりの時間が経ちました。最初は関数型言語の一機能として触り始めましたが、徐々に関数型言語のユーザだけの玩具にしておくのは勿体ないと思うようになってきました。プログラミングにおいて、パターンマッチほど有用であるにもかかわらず普及が遅れている言語機能は他にないと思います。 本記事ではその状況に一石を投じたく、一般のプログラマにも伝わるようになるべく図解で「パターンマッチ」を解説してみたいと思います。 (本記事は自分のブログからの転載記事です。) はじめに 本記事はプログラミング言語における「パターンマッチ」1という機能に着目して解説したものです。「パターンマッチ」は、switch文の強化版2であり、仮にパターンマッチを持たないプログラミング言語のユーザだとしても全プログラマが知っていて損はないアイデアだと思います。 パターンマッチとは パターンマッチは以下の図のよう
NTTとスカパーJSATが協業。事業への投資規模は数百億円レベル【週刊宇宙ビジネスニュース 2021/5/17〜5/23】 日本電信電話(以下、NTT)と、アジア最大の衛星通信事業者であるスカパーJSATが業務提携契約を締結したと発表しました。NTTのネットワークおよびコンピューティングインフラとスカパーJSATの衛星を始めとする宇宙アセットを統合し、新たな宇宙事業の創出を進める考えです。 宇宙統合コンピューティング・ネットワークがめざす世界観イメージ Credit : 日本電信電話株式会社/株式会社スカパーJSATホールディングス 現時点では、2026年に宇宙センシングと宇宙データセンタ、2028年に宇宙RANのサービス提供開始が見込まれています。 宇宙センシング事業は、衛星データとグローバルに設置されている地上IoT端末データを収集する基盤を提供するものです。 現在、低軌道衛星-地上間
Rを使うときパッケージ(以下、package)を利用すると思います。 packageとは、Rの機能を拡張する関数、データ、資料の集まりです。 例えば、きれいな図を描きたいときは、ベースのR機能であるplotでは物足りないため、ggplot2 packageを使います。 一般化推定方程式を使いたいときは、ベースのR機能だけでは、数式を読み解き、関数を自作する必要がありますが、gee packageを使えば関数の自作は不要です。 このようにRを使う上でpackageは重要ですし、いろいろなpackageを知っていると楽ができます。ただし、packageの有無を自分の解析能力の限界にする必要はありません。自ら関数が組めると解析の幅が広がります。 packageは山ほどあります。しかし解析によく使うpackageはある程度限られます。この記事では、ぼくが使っている(使いたい)R packageを紹
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 10月に発売となった『プロダクトマネジメント - ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける』ですが、まだお読みになっていない方是非よろしくお願いします。 また、ここ数か月新しい書籍の翻訳に取り組んでいて、来年の春くらいには発売になるかと思います。この本も楽しい本だと思うので是非楽しみにお待ち下さい。 さて、先日、プライベート講演で、SIのコンテキストでアジャイル開発を進める場合に、どのような点に気をつけておくとよいかを話して来ました。 汎用的な内容で読者の方の参考になるかと思いますので、資料を公開しておきます。 以下、資料だけ見てもわからない方向けの解説です。 TL;DR(結論)SI案件でアジャイル開発を適用する場合、顧客側がアジャイルを正しく理解していない可能性があるので、案件開始前に教育すべしステークホルダーマネジメントは重要。これはウォーターフ
The People + AI Guidebook is a set of methods, best practices and examples for designing with AI. Our recommendations are based on data and insights from over a hundred Googlers, industry experts, and academic research. Start hereTo help you get started with our materials, we’ve created a set of AI design patterns.
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