新規事業の管理と製造の管理は違うよね・・・

ガントチャートの功罪 〜 新規事業で工程表を作ることに意味はあるか
http://kuranuki.sonicgarden.jp/2015/11/gantt-chart.html

明確な作業工程が示せて、工程が変わらないようなものは、ガントチャートが
向いていると思う。見やすいので、コミュニケーションツールに向いている。
製品を製造する場合、すでに工程は決まっているので、
ガントチャートが良いと思う。

でも、工程が変わって、ガントチャートの線が変わる場合、
ガントチャートをよりどころに管理していたら、
よりどころが無くなって、路頭に迷ってしまう。
そういう意味で、新規事業は確かに、ガントチャートに向かないんだろうね。

これは、ウォーターフォール開発とアジャイル開発の違いにも言えるよね。
問題は、新規の技術要素を多く含む案件に、
ウォーターフォール＋ガントチャートを使う場合なんだけど・・

自動運転の世界。最後は急に日立が出てきて、でもGoogleがぼろ儲けの構造だよね！

自動車メーカーは儲からないぞ・・・と。
（以降、技術的に、あんまり知らない人間が勝手に考えた妄想です。
　まじめに受け取らないように・・・）

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自動運転に必要なデータ入力は３とおり考えられる。

（１）車の前後左右：
　前の車、あとの車がどの位置にいるかどうかが分からないと
　自動運転できない。
　目の前に人がいたら、とまらないといけない。
　だから、車の前後左右の情報は必要である・・・ことは、だれでも分かる

（２）白線認識
　車線変更をするとき、目の前というよりは、ちょっと先まで、
　白線の情報をしりたい
　（１）は、障害物を認識する（障害物は車か人か、判断する必要はない）
　（２）は、障害物ではない「白線」を認識するという点で違う

（３）見えない先の情報
　この先、走って行って、安全かどうかという情報がいる。
　かいてきな走行という意味では、混雑情報も加味し、
　安全に早くいく道を選択しなくてはいけない。
　なので、目の前よりもっと先、見えない先の情報がいる。
　この情報の入出力は、カーナビがやるんだろうなあ・・・

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これらの入力をもとに、ドライビングを制御することになる。
制御は３種類「操舵制御」と「速度制御」と「車間制御」みたい。
Googleの場合、ここをみると、制御にはPID制御を使っているみたい。

でも、複数の項目を制御しなくてはいけないし、
その中には非線形のものもあると思うので・・・ファジイ制御のほうが・・・
（ファジイ推論によるPID制御っていうのもあるみたいだけど）

日立は、予見ファジイ制御を使って、電車止めてるよね。
ってことで、自動車運転、最後の最後、制御の段階になって、が～んと、日立がファジイ制御で出てくるかもしれない。

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・・・でもGoogleさんが、最終的には、儲かるんだろうな・・
問題は、（３）
見えない先は、地図が必要・・・Google Mapですか・・
まあ、三次元地図が必要みたいだけど、きっと、Googleさんは、やるよねえ。
ってことは、
・Androidのカーナビに
・Google Mapの地図で検索して
・Googleが提供する情報を元に
・Googleが提供する機械学習エンジンを使って決めたファジイメンバーシップ関数を元にして
・日立のファジイ制御で計算した
・結果をもとに、各国の自動車メーカーがつくった自動車が動く・・・

・・・って、なんか、Googleさんが、一人だけ儲かる気がするんですけど・・・
で、提供する情報をあつめるのに、Google　Carを使って、人をつかわないんでしょ？
（ドローンかもしれないけど・・）

う～ん、やっぱ、Googleがもうけるのか・・？

自社商品知識・社内規程の習得が、会社におけるEラーニングの利用分野で多い

IT関連と並んで１ばん。
その一方、「今後利用してみたいeラーニングの分野は？」と聞くと、
自社商品知識・社内規程が一番低い。

ちなみに、IT関連は、会社、学校、個人どれでも高い。

なんてことが書いてある資料が、ここにある


「eラーニングの利用に関する一般アンケート」
実施結果のご報告
http://www.elc.or.jp/files/user/seminar/eLC_conference_V2_151106.pdf

（上記の件は、１１シート目「Ｑ７．eラーニングの利用分野は？」と
　１５シート目「Ｑ１２．（全員へ）今後利用してみたいeラーニングの分野は？」）