原文(投稿日：2009/12/02)へのリンク 今日のSOAに関する文献や実装の大部分は、ビジネスに寄ったサービスを定義することに集中しており、SOAの文脈において企業データが持つ役割や影響について議論したものは、ほとんど無い。 David Linthicum氏によると、 SOAに対するこのような動きは、SOA内でのデータの使用によって少々混乱しているように思えます。大方の人は、データは単にデータだと考えていますが、内情に通じている人は、SOAがプロジェクトとして、あるいは全体のアーキテクチャ上の戦略として、成功するためには、データは、SOAの戦略的な部分である必要がある、と理解しています。SOAの"S"すなわちサービスばかりに注目すると、問題が生じるわけです。アーキテクチャやシステムの構築に責任のある人達は、サービスを、機能を配送するものとしてのみ捉え、根底のデータを管理する必要性を無視

ウェブサイトは、その構造とナビゲーションシステムとが互いに支え合っていなければならない。検索システムとも結びついていなければならない。サブサイトに至るまで一体化していなければならない。複雑で、一貫性が無く、選択肢が隠れていて、UIが扱いにくければ、ユーザーは必要なものを見つけられない。 Top-10 Information Architecture (IA) Mistakes by Jakob Nielsen on May 11, 2009 ウェブサイトで思いどおりの操作がまったくできない原因の大半は、情報アーキテクチャの出来の悪さにある。これは、ウェブユーザビリティにからむ他の問題点に比べてなかなか改善しにくい。その理由を解き明かすため、腫れた親指のようにずっと前から目についていた間違いを10個洗い出してみた。これを全部合わせれば、ウェブサイトは毎年何十億ドルも無駄にしていることになる。

先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「

大手コンピュータ・メーカー勤務。入社以来10数年をソフトウェア開発の現場で過ごし，その後ソフトウェア品質部へ異動。現場への技術支援や品質教育開発などを主に行っている。「APIで学ぶWindows徹底理解」(日経BP社)などを執筆。 今を去ること十数年前，PC（パソコン）のOSの主流がDOSだったころ，アプリケーションが利用できるメモリーは，高々500Kバイトしかなかった。プログラマは，少ないメモリーをいかに有効利用するかに腐心したものだし，mallocなどのメモリー割り当て関数が，メモリー不足のためにエラーを返すのも珍しいことではなかった。OSがWindowsやLinuxなどに変わり，メモリーの大容量化や低価格化が進んだ今，少なくとも一般的なアプリケーション開発に関する限り，メモリーが確保できるかどうかを心配する開発者はほとんどいないのではないだろうか。 しかし，それでもメモリーは有限であ

新人に捧げる「Webブラウザの仕組み」 皆さんが毎日利用している「Webブラウザ」。インターネットの創成期から現在まで進化を続けながら、一線で活躍する技術です。今回はこのWebブラウザについてあらためて見てみましょう。 前編・後編2回に分けて、前編ではWebブラウザとサーバの通信の仕組みや役割、後編ではWebブラウザやHTMLの歴史と未来について説明します。 基本的な説明ですが、読めば新しい発見があるかもしれません。 WebサーバとWebブラウザの甘い関係 インターネットを通じてWebブラウジングするとき、私たちはInternet Explorer（以下、IE）やFirefoxといった「Webブラウザ」ソフトを使ってWebサーバにアクセスします。Webサーバが画像やテキストといったデータをWebブラウザに送り、Webブラウザが情報を解釈して表示します。では、ここでのWebサーバとWebブラ

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トヨタ自動車の金属プレス加工部門であるスタンピングツール部では，小集団活動の実効性を高めるため幾つかの「工夫」を採り入れている。それは「活動単位は3人」「3人の意見が2対1で割れた場合，まず少数意見を試してみる」といったものだ。こうした工夫には，相応の裏付けがあるという。

製造業は，寸法や図面などさまざまなデータを基にものづくりを進めてきた。ものづくりに携わる人々は，時には2次元的の図面をよく観察してそこに潜むあらゆるデータを解読，頭の中で3次元の形状を作り上げ，そこに隠されているデータの整合性を読み取ってきた。すなわち図面や表の2次元データを脳内でモデリングし，3次元データとして活用してきたのだ。特に実際にものを生産する工場などの現場では，その卓越した技能を持った人々が活躍している。 では，そのようなものづくりの現場にいる人々にとって，使える3次元データとはどの様なものなのか？　理想的に言えば，生産に至るまでの各プロセスで使用した3次元データを，そのまま利用できることが望ましい。コンセプトデザイン，製品設計，生産準備そして生産が，一貫した3次元データのやり取りで遂行できる（図1）。各工程に関わるプレーヤーが同じ3次元データ，同じ3次元ツールを使えれば，もの

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