ソフト開発だけじゃない、日常業務に役立つVSCode活用術「Visual Studio Code」（VSCode）はMicrosoftが開発している高機能コードエディターです。今回は、プログラミング以外の作業や業務も助けてくれる拡張機能を紹介します（表5）。VSCodeはコードエディターですが、できることは幅広いので、開発以外の業務にも活用してみてはいかがでしょうか。
品質不正の陰に「枯れた製品」、経営陣は大胆な決断ができるか
「競合企業が品質不正問題でつまずきました。御社にとっては受注拡大のチャンスではありませんか？」。ある自動車部品で品質データ偽装問題が発覚した。顧客である自動車メーカーから信頼を失うのは必至だ。そこで記者は、同じ自動車部品を造る競合部品メーカーに取材し、こうした質問をぶつけてみた。 「顧客の立場になれば、品質不正を犯す部品メーカーとは縁を切り、同じ価格で品質が確かな部品メーカーと取引したいと思うはずです。表には高品質のラベルを貼っておきながら、実際には品質データを偽装した部品を納入する。そんな企業の部品を使っていては、自動車メーカーが顧客に対して製品（クルマ）の品質を保証できなくなってしまいませんか」 ところが、その競合部品メーカーからは予想外の言葉が返ってきた。「いや、その部品の受注は要りません。だって、もうからないですから」。 さらに聞いてみると、（言葉や印象は悪いが…）敵失に乗じて売り
インフラ担当がいない、地方で根深い「バックエンド軽視」の闇
経営者：「インフラも見ることができる、良いITエンジニアがなかなかいないんですよ」 ITエンジニア：「インフラ？ 勘弁してください。二度とやりたくありません……」 これは、経営者とITエンジニアの間に見られる乖離（かいり）である。筆者の経験では、特に「地方都市」でこの傾向が強い（具体的な都市名を挙げると無用な波紋を生み前向きな議論が進まないため、あえてぼかすことをご理解いただきたい）。 両者の溝はどのようにして生まれるのか、どう向き合うべきか。今回はこのテーマについて考えてみたい。 「開発ありき」「作ってなんぼ」、そもそもインフラ業務が認知されない Webサイトやアプリケーションを作っておしまい。サーバーやデータベース、ネットワークなどバックエンドのことは気にしない。あるいは意識から漏れる。いわば、「フロント重視」「バックエンド軽視」の状況を悪気なく作り出す。 その背景には「見えないものを
「脱VBA」の道筋がついに見えた、ExcelデータをPythonで抽出・加工する方法
「Excelデータをプログラムで扱うのなら、VBA（Visual Basic for Applications）を使うべし」。多くの人はそう思っているでしょう。もちろんVBAはMicrosoft Officeのソフトを操るのにとても便利なプログラミング言語ですが、弱点もあります。 その1つが、Officeにしばられてしまうこと。業務に必要なデータ量がExcelや「Access」のカバーする範囲で収まらなくなったら、もう扱えません。 また互換性の問題から、Windows上で書かれたVBAのソースコードは基本的に、macOSやLinuxでは動かせません。VBAはプログラミング初心者にとって理解しやすい一方で、コードが冗長になりがちという側面もあります。 今からプログラミングを学んで業務を自動化したいなら、筆者はPythonをお薦めします。Pythonはシンプルで勉強しやすく、ライブラリーが豊富
なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する
機械学習をマスターする上でカギとなる、「損失関数」。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値（正解データ）がどの程度近いかを示す指標となる関数です。 そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、「偏微分」などの高度な数学は全く使いません。 2次関数など高校1年生レベルの数学をおさらいしながら解説していきます。一通り読めば、「数学を使って機械学習モデルを解く」というイメージがつかめるので、ぜひ解を導くところまで読み進めてください。 題材として「単回帰」と呼ばれる、1つの実数値の入力（x）から1つの実数値（y）を予測するモデルを取りあげます。具体的な処理内容としては、成年男子の身長x（cm）を入力値に、体重y（kg）を出力値とするようなモデルを考えることにします。モデルの内部構造は「線形回帰」と呼ばれるもので考えます。 線形回帰
技術者不足の衝撃実態、従来型IT人材は2030年に10万人余る
2030年に「従来型IT⼈材」が10万⼈余る。従来型IT人材は「従来型ITシステムの受託開発、保守・運用サービス等」に従事する。これらは2019年4月23日に経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査」という報告書に出ている数字と用語である。 同報告書を紹介した4月24日付日本経済新聞の記事には「先端人材55万人不足 経産省試算 30年、AIやIoT」という見出しが付けられていた。 先端IT人材は足りないが従来型IT人材は余る 新聞記事の見出しと本稿の題名は同時期のIT人材需給を指している。すなわち2030年に人材不足と人材余剰が同時に起こる。AIやIoTに関わる先端人材は55万人足りなくなるが受託開発や保守運用を担う従来型IT人材は10万人余る。 同報告書は「先端IT人材」と名付け、「AIやビッグデータ、IoT等、第4次産業革命に対応した新しいビジネスの担い手として、付加価値の創出や
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日本のIT業界の関係者は、自分たちの業界が建設業界によく似ていると思っている。さらに心ある人は「ITはハイテク産業のはずなのに労働集約型の建設と同じだから、日本のIT業界はダメなんだ」と嘆く。確かに多重下請け構造は建設業界にそっくり。米グーグル（Google）や米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）などの巨大プラットフォーマーが主導し、知識集約型あるいは資本集約型の産業として進化を続ける米国のIT業界と比べて、ため息をつくしかない。 しかし、建設業界の人から言わせると「冗談じゃない！」ということらしい。以前、大手ゼネコンのCIO（最高情報責任者）から聞いた話だが、この人はIT業界の多重下請け構造のひどさを知ったとき、あきれ果てたという。IT業界で大手ゼネコンに相当する大手SIerが元請けとなったプロジェクトでも、設計やプロジェクトマネジメント（建設業では施行管理）がいい加減だし、
人工知能＋オブジェクト指向で将棋プログラムをつくってみる
将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、第2回で説明した昔ながらの記号処理的人工知能から最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。 前回までは、人工知能の定義や分類、向く仕事と向かない仕事、人工知能の歴史を見てきました。今回からはいよいよ人工知能のプログラミングとして、将棋プログラムをつくってみることにします。 様々なゲームの中から将棋を選んだのは、将棋が日本人に親しまれているほか、本将棋からミニ将棋まで幅広い種類があり、適当な難度の将棋を選択できるからです。たとえばミニ将棋であれば、研修の中でプログラミングできる難度です。後日、ミニ将棋を使った研修の事例を紹介する予定にしています。 将棋自体のルールはここでは紹介しませんが、将棋が他の盤上ゲームと比べてどのようなゲ
Webアプリの脆弱性調査ツール、脆弱性学習ソフトなど
ラック ITプロフェッショナル統括本部 ESS事業部 システムアセスメント部 担当部長。入社以来、ユーザー企業などのセキュリティ診断を手掛ける。最近飼い始めたフェレットと前からいる愛しの猫とのけんかに悩まされている。 セキュリティ技術者の山崎 圭吾さんがオススメするフリーソフトは、セキュリティチェックに使う「OWASP Zed Attack Proxy（ZAP）」とセキュリティの学習に使う「AppGoat」、Windows上でLinuxコマンドによる操作を可能にする「Cygwin」の三つ。最初の二つは、企業のセキュリティ担当者やシステム開発者が、セキュリティを学習するための入門ツールとしてぴったりだ。 OWASP ZAPは、Webアプリケーションの脆弱性を調べられるソフト。通信の中身を確認したり止めたりする「プロキシー」と、Webサイト内のコンテンツをリストアップする「スパイダー」、セキュ
外資系コンサルが用いる「資料作成」という技術
ビジネスの現場では、さまざまな資料を作る機会がある。報告書や提案書、会議の議事録に発表資料など、仕事の内容や状況によって形は変わるが、すべからく「ビジネス文書」であり「資料」だ。 「資料なんて、そんなものにこだわる必要はない」「資料作りに時間を割くのはばからしい」――。その意見には、筆者も賛成だ。不必要に凝ったものを作る意味はない。要は中身が正しく伝わればいいのだ。PowerPointやExcel、Wordを駆使して凝った資料を作っても、中身がなければ話にならない。そもそも、資料を作っただけで仕事が終わるなんてことは、普通ない。 ただ、それは「資料作りが不要」という話ではない。資料作りに過剰な時間をかけるのは無駄だけれど、かといって「伝わらない資料」を作ってしまっては、さらに時間の無駄だ。ましてや、その時間は自分のものだけではない。その資料を読む相手の時間も無駄に消費することになる。 体系
文章を書くノウハウを伝授
ITエンジニアにとって文書作成技術は欠かせません。日常のメールのやりとりにはじまり、要件定義書、機能仕様書、企画の提案書など、上司やチーム、顧客などに対して、文章でコミュニケーションをとる機会がとても多いからです。 連載『悪文と良文から学ぶロジカル・ライティング』では、論理的にわかりやすい文章を書くノウハウを伝授しています。ITエンジニアが日常的に用いるであろう文章を例に使い、どこが悪くてどう直せばいいのかといったポイントをわかりやすく解説しています。実践すれば、誰でもすぐにわかりやすい文書が書けるようになるはずです。 オリエンテーション ITエンジニアにとって「書く技術」とは？ 文書の全体構成を組み立てられるようにする 内容を大きく分けて項目を立てる 適切な順番で項目を並べる 話の階層をそろえる 文章表現の基本ルールをマスターする 主語と述語を対応させる 修飾語と被修飾語をはっきりさせる
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