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【徹底図解】PC勢力図に激変。急伸する“第3勢力”の正体とは
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
コンピュータを使うなら 是非、自分の意思をプログラムして 動かすことを 目指してみるのも面白いです。 自分で開発する、この視点で OSやPCスペックを比較するなら、選択に誤りは少ないです。 開発できるなら、使用も出来るからです。 開発のしやすさを知るとは、次の指標を知ることになります。 ①ソースコードが書きやすいか ②分からないことを調べやすいか(インテリジェント) ③ランタイムデバッグしやすいか ④GUIが洗練されて、デザインしやすいか ⑤ライブラリやフレームワークが豊富、将来性豊か? ⑥助け合いコミュニティが発達しているか この指標を吟味して、バランス良い機種やOS、開発環境を選定し、愛着期間を延ばします。 このことから、わたしはこれ迄、 長年マイクロソフトの製品を選定してきました。 目立つ所では、ランタイムデバッグ品質、GUI、バックエンド、トラブル解決機能が優秀です。 PCは、Lenovo, NEC, TOSHIBA, VAIO, HPなどが良品廉価で、CPUレベルは i7 4コア以上(最近はAMD Ryzen7 4700Uなども◎)、RAM 16G、SSD 512GBが 10万円前後で使いやすいです。ノートPCは壊れにくいのも重要ですね。Surfaceは高品質ですが、なかなか手に届きません。 Appleも素晴らしいですね。開発に絡むポリシーからして、ファンになってしまいます。開発環境も素晴らしい。 Androidは設計が美しく、惚れ惚れします。コーディングもアートな世界に。こだわりは、最高のモチベーション。その意味でAndroidやAppleは強いですね。 Linuxは成長を楽しむエコシステム。 最高の品質を迅速に追求する‥傾向は少なめかもしれませんが、コミュニティの力を合わせて、とにかく自分も深く関わりたい、コンピュータの楽しいところを手軽に得られそうです。 第3勢力のお話は、何から何まで お膳立てして貰う、ユーザー根性のお話しです。是非、汎用機であるPCやOSを使いこなし、望み通りに自分の能力をブーストさせる開発目線も加えてみることをお勧めします。
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【OpenAI】ロボットハンドとAIでルービックキューブを解く理由(論文解説)
アイブン
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
時空を超越したバーチャルで製品を鍛え 現実を見せつけ更に鍛えるAIの事例。 そこからヒントを得て視野を広げてみる。 次のレイヤーは、 製品を鍛える環境を鍛えるAI。 バーチャルなシミュレーションモデルの方を鍛えるAI 現実世界の細部に宿る真理をAIに捉えさせて、何とかして定着させたい。シミュレーション環境に自然法則を どんどん加えたい。 記事の中で、徐々に難易度を上げていくとあったが、この場合シンプルでクリーンな物理モデルからダーティなモデルへとステージを進めるイメージか。 やはり、学習コストは無視できない。 AIにもキャリアパスが必要。生き様が必要。 視覚だけで習熟するのか、どんなセンサーが将来性に富んでるか、見極めが肝要。 それは製品のレベルアップに限らず、シミュレーション環境のレベルアップと双方に関わって来て、コストと難易度(根性消費→ゼロになると途中でギブアップ、セキュリティや品質要件はいつでも後出しジャンケンで襲いかかってくる)で競争力の差として顕れる。当にAIの生き様。好かれもするし、嫌われもする。 鍛えられたバーチャル環境で、さらにサービスや組織を鍛えるサイクルを創る。新サービスを一層迅速に投入できる開発環境を整える未来を見据え、足場を創る。
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「個」の時代が来た。組織はまだ変わらなくていいのか。
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
「個」の時代は、全体最適の時代。 DXが進むにつれ、組織内や組織間の、そしてもっと進むと、お客様ご自身やギグワーカーのような個人にまで繋がりが広がります。 これまで組織の各メンバーは、強い制約(ルール)に守られた、狭い範囲の業務でパフォーマンスが認められたと思います。 上記のように繋がりが拡大すると、組織を形作る制約は蒸発していきます。何故なら、パフォーマンス発揮のためには、全体最適が求められるからです。 全体最適の制約は、自組織のためではなく、競争相手のために有るのは明快です。 自組織の制約は緩めて、競争相手の制約を利用する、これが全体最適のネクストアクション。 お客様の感動を形作るモノも制約の一つ。バリエーションと変化に富む制約を 勝つため使うか、負けるために使われるか、効果的に選べる集団が、全体最適によるパフォーマンスが発揮できるようになります。 組織の縛りが、全体最適を阻む制約となりませんように。 古い組織の縛りは、人間の限界を吸収する知恵に満ちてます。DXが進むと、そもそも人間の弱みは削減され、古い知恵が 大きな制約として 邪魔し出します。 全体最適とされる解を歪ませます。 素晴らしいプロデュースやディレクションに寄り添い、多くの「個」のパフォーマンスが発揮されますように。 それが、感動を呼ぶ多くのサービスを生み出す、効果的な原動力となりますように。
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なぜ「今」プログラミングを学ばないと後悔するのか
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
プログラミングが必要な理由は、 全体最適で、競争に勝つためです。 DXが進むと、お客様へのサービスだけでなく、組織内や組織間の、そしてもっと進むと、お客様ご自身やギグワーカーのような個人にまで繋がりが広がり、その中での良い仕事が求められて来ます。その勢いはもはや、破壊的な改革レベルです。 これまで組織の各メンバーは、強い制約に守られた、狭い範囲の業務でパフォーマンスが認められたと思います。 DXが進み、上記のように繋がりが拡大すると、組織を形作る制約は蒸発していきます。 何故なら、パフォーマンス発揮のためには、全体最適が求められるからです。 全体最適の制約は、自組織のためではなく、競争相手のために有るのは明快です。 自組織の制約は緩めて、競争相手の制約を利用する、これが全体最適のネクストアクション。お客様のWowも制約の一つ。この類の制約は、変化に富んで、バリエーションが無限です。 変化に富んだ制約の中で 全体最適がはかれる人が、仕事のパフォーマンス発揮できるようになります。 全体最適計算は人の手ではできません。 ファンタジーな最適解も良いですが、より広い事実で、より多くの制約の中から、最適解を求める必要に気づくようになります。 これには、プログラミング能力が必要です。次の3能力を発揮するプログラミング能力です。 ①現実世界を抽象表現する能力 ②抽象表現をデジタル化する能力 ③デジタルからリアルをドライブする能力 これは、少ない労力で多くを自働化させる能力と、言い換える事ができます。 ①システムアーキテクチャ、抽象プログラミング、アルゴリズム創作のスキル。目指すはスケーラブル。VUCA前提で多くの成果を少ない労力で望みます。TPS(トヨタ生産方式)では 種類を量に変換させる知恵が有りますが、常にスケーラブルを意識する、こういう精神に 類する高いスキルです。 ②IoTやAI、クラウドなどを使って、データーを汎化しつつ蓄積、加工、活用するスキル。 ③感情をコントロールして、リアル世界を導くスキル。UX、UIを継続改善できる知恵と体制を創るスキル。自身で納得するまで試行錯誤し、仲間やお客様と共に歓びを分かち合うスキル。 どうでしょうか。 こうしたスキルを駆使して、全体最適を継続して推し進める仕事に変革する。プログラミングが必要なのは明快です。
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名ばかりCIO、場当たりDX システム開発なお丸投げ
日本経済新聞
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
記事が面白くて面白くない、と感じるのは 色々 的を得てるからだと思います。 古くから大量のIT投資で育った大勢のIT人材を強みとするためには、純粋に次の比較を洞察し、思い当たる何かを躊躇わないことが大切なのかもしれません ①機能強化→プロセス強化 ②設備計画→DevOps ③組織改善→プロセス改善 ④個別最適→全体最適+個別カスタマイズ ⑤情報格差→オープン+セキュリティ ⑥人が監督→ITによる検知 ⑦組織を強化→個人をITで強化 ⑧製品・サービス→製品・サービス成長 恐らく、組織の小さな単位によるICT活用は、組織が変わらず継続する前提に立っています。 DXに精通する所では、組織の単位が足かせにさえなると考え、いつでも再編できるもの、その報いが即日蔓延する姿をイメージしています。ソフトウェアファーストでいつでもスケーラブルです。 もし機能組織のIT資産を憂い、これまで組織編成を躊躇ったことがあるなら、上記リストの左寄りの状態かも知れません。 これまで機能組織が作らせたシステムが 独自フォーマットで蓄積したデータは、石頭仕様を現場の知恵で回避しつづけた結果です。一貫性失われたゴミだらけで 活用しにくくなります。そのデータの活用は、いわば考古学。ネクストアクションが見いだされるまで、年単位のマッタリした時間を過ごし、トライ→改善サイクルに入るのは 夢のまた夢。まして、プロセス横串のデータフロー環境は儚き幻想。 それより、さっと上記リストの右側を内製部隊で創って、データフローで蓄積する、未だ理解不能な現実をより一層熟視し、新たな洞察を得て、日々のオペレーションに反映させた方が良いと思います。 DX後は、自社の枠さえ飛び越えた、一気通貫のデータフローから価値を生み出す世界です。 もっと理想高くし、幾通りもの未来を実際に見て、リアルをドライブするオペレーションプロセスを狙います。その世界観では、組織で凝り固まったIT資産やルールは、企業の弱みにさえなるかも知れません。 DXは日々のオペレーションをドライブするICT活用です。 そしてDXの当事者は、日々のオペレーションを回して改善しているメンバーです。上記リストの右側が当たり前になった途端、IT担当には無い 知恵とパワー、会社の強みが触発され、一気にDXがレベルアップしそうな、そんな気がしています。
東京のデジタルツイン化へ、2030年にリアルタイムデータを活用できる環境目指す
MONOist
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
シミュレーションは、未来を垣間見る素晴らしいツール。 色んな未来を見たくなります。 物理世界を精密に再現させるシミュレーションは、このデジタルツインの文脈では過剰でしょうが、極端は洞察を促すので考えてみました。 例えば、原子の座標や、核力電磁力のような物理要素を現実世界そのままの密度で再現させるために、行うのは次の5点でしょうか。 ①現実世界のそれを把握・収集・シミュレータに入力 ②現実世界同様に推移することの検証 ③パラメータを変えて未来を表現 ④乱数を変えて揺らぎを表現 ⑤結果の洞察、コンセプト化 出来れば良いですが、まず①で躓きます。 そうなると、どうすべきかは簡単、現実世界を抽象化、モデリングしてシミュレーションの粒度を荒くします。 この荒くする程度が大切ですが、決める一番の動機は、繰り返しシミュレーションできるスピードだと思います。 スピードの為に精度を犠牲にしますが、精度を犠牲にしても、得られる洞察からのネクストアクションの精度が下がるとは限りません。むしろ、垣間見れる未来のバリエーションを多くする、スピード速くシミュレーションする方が、洞察とネクストアクションが研ぎ澄まされます。 デジタルツインでは、 ネクストアクションを導く分析プロセスを明確にして、求めるシミュレーションスピードを速める(粒度粗く)検討が大切。 交通シミュレーション、需要予測など、いま様々なサービスで欲しい未来予想図のシミュレータは、マクロシミュレータ(相当粒度が粗い)の方ではないでしょうか。 現実世界を抽象化、モデルとパラメータに分解して、素早く色んな未来を垣間見る。そして現実世界でドライブする計画に落とし込み実践、予実乖離を学習しながら、次のシミュレーションへと繋げる。 ICTの醍醐味は、この様なシミュレーション技術と共にあり、DXによる私たちの生活がエコと共に一層豊かになると思います。
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汚染されたネット広告、大企業も関与 「バレなければ問題ない」2兆円市場の影
J-CASTニュース
戸ノ崎 学モビリティサービスのシステム屋
何かの記事で見ましたが、過去には女性がプールに飛び込むシーンでさえNG判定した企業がある様で、ユーザーの気を引く手段を選ばない現在のネット広告とは 志が大違いです。 今、広告主の徳を期待しても、無秩序な看板が溢れる繁華街のようになり、まして質量が無いネット広告では、取り留めなくなるのは残念ながら当然。 コンテンツ制作者がアフィリエイト広告のプラットフォームを選定するのではなく、ユーザーがどのプラットフォームの広告を受け入れるか決めさせて欲しい。 規制を強化して、良質なコンテンツを促すプラットフォームを ネット広告の世界にも。そしてユーザーがどのプラットフォームを選ぶかで視聴率の競争が促されるのが健全、そういう仕組みが欲しいです。 例えばGoogleは公共インフラ、テレビの電波、テレビの規格と同様なので、単なる一広告チャンネル(プラットフォーム)ではなく、広告プラットフォームのチャンネル切り替え手段をユーザーに提供する、広告プラットフォームのプラットフォームへと、一段上位のサービスにレベルアップして欲しいと願います。 そして、わたしは上質な広告ばかりのプラットフォームを有効に、汚い広告媒体は禁止に設定します。ネットは爽やかで生産的な良い場所に浄化されていくと思います。
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