「亡くなった方がいましてね。毎年必ずお参りに行っています」-「死の行進」から生還するための心得

ITProの記事。後で読まなきゃ（まだ読んでない。ＵＲＬだけもメモメモ）

「死の行進」から生還するための心得
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/012600470/


（追加　２月１日　１６：００）
記事、読んだ。
ほとんど同意できない（この内容では生還できるとは思えない）けど、
以下の一文は納得。超同意。声を大にしていいたい！

プロジェクトの成功より重要なのは生き残ること


それと、２ちゃんねるに、これに関連したスレッドがあった

【IT業界】「デスマーチ」から生還するための心得 [無断転載禁止]©2ch.net
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1454203368/

ソフトウェア技術と日本のモノづくり技術の決定的な違い

日本のモノづくりの技術では
　　新人は、ベテランの職人から直接技術を教わろうとする
　　ベテランの職人が、”ぐぐれかす”等ということはない
　　　→検索エンジンで調べて載っているレベルの技術ではない

ソフトウェアの技術は
　　新人が、ベテランのＣＯＢＯＬ職人や、ＣＯＢＯＬをやってきたマネージャーから教わりたいとは思わない
　　上司に聞いたら、”ぐぐれかす”といわれる
　　　→検索エンジンで調べて載っているレベルなら、差別化できないので、あとは価格と体力勝負！

京大が発表した「薬の副作用が完全に予測できるようになる」論文のありか

【炎上】京都大学の女性研究員の発見がヤバすぎて「第二の小保方さん」という指摘が殺到→京都大学が発表を削除
http://netgeek.biz/archives/65298

とか

自称有識者()が例の副作用100%予測にがんばって答える
http://d.hatena.ne.jp/MikuHatsune/touch/20160125/1453731635

とか

「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる
http://tjo.hatenablog.com/entry/2016/01/27/235620

の話に出てくる最近話題の「薬の副作用が完全に予測できるようになる」論文
のありかはここ

Database application model and its service for drug discovery in Model-driven barchitecture
http://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-015-0024-1


Springer Openって、このぐらいでいけるのか～