NTTの新たな中期経営戦略

NTTの新たな中期経営戦略　ビジネスの変革に向けて
NTT　代表取締役副社長　片山氏

というのを、きのう、「富士通フォーラム」で聞いてきた
その内容をメモメモ

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ICTの動向
・グローバルの通信回線契約数の推移
　モバイル契約数は６８億世界人口に近づく成長鈍化
　途上国におけるモバイル契約数は増加
　近年はモバイルブロードバンドが急成長、固定電話以上
　　アラブ、アフリカ→移動から入る：モバイル決済


・国内の通信回線契約数の推移
　　携帯１人１台以上
　　昨今、固定を引かずに移動だけで済ます
　　　固定ブロードンバンドは踊り場
　　　NTT東、西は？
　　　　　１つはWiFi
　　　　　光の新しい提案

・多様化する通信端末
　　パソコン右肩下がり
　　スマートフォン、タブレット端末
　　２時間半、毎日スマートフォン、タブレットでやりとり
　　→テレビ、パソコンの時間が

・スマートフォンの普及
　２０１１年、スマートフォンの出荷台数が半分超える
　お年寄りにもスマートフォン

・docomo Xiの契約数の推移
　２０１３寝ん２月１９日に１０００万契約を突破
　３G移行時よりも早い立ち上がり
　　　→大量情報の急速なやり取り
　２０１２年３月３０日に政令指定都市カバー１００％
　２０１４年度に人口カバー率９８％を目指す

・NTTどこものベストパートナー賞について
　２０１０～２０１２年３年連続富士通受賞

・ソーシャルメディア（SNS)の利用者が急拡大
　　Twitter→ピーク、東日本大震災
　　Facebook
　　LINE
　だれでも発信源：デマ
　企業もマーケティングに使っている
　　→不用意に発信ひたひとことが炎上
　　→影響力大きい

・プラットフォーム戦争に加わるSNS
　　SNSが広告、アプリ、コンテンツ等の配信プラットフォームへの進化を志向
　　ユーザー数の多さ、通信サービスを問わす利用可能な点が強み
　　土管でなく、認証課金で

・クラウドサービスの利用（日米比較）
　日米でクラウドサービスの利用実績は２倍の違い（経年では差は縮小しつつある）
　　アメリカ大企業　７５％が何らかの形でクラウド
　　日本中小　１７．８％

・セキュリティがますます重要に
　　スマートフォン向けマルウェアが急速に増加
　　　→セキュリティ脆弱：BYODでどう担保するか

ICTサービスの新たなステージ
・新たなステージ
　　現在：Internet
　　　　アプリを使う

　　↓変化のEnabler　BigData、M2M、仮想化・・

　　新たなステージ　Inter-Service
　　　オープン、シームレス、パーソナライズ　　

・サービスのシームレスな連携
　放送・医療・交通・金融など、ほかのビジネス領域との連携
　ネットとリアルの連携
　　　医療
　　　教育
　　　メディア
　　　行政
　　　ITS　交通
　　　SNS　コミュニケーション
　　リアル　ネット　融合・連携

・例：O2O（オンライン－オフライン連携）
　ネット上（オンライン）からネット害の実地（オフライン）での行動を促す
　オンラインでの情報接触行動をもって、オフラインでの購買行動影響

・デバイスフリー、OSフリー
　サービスがさまざまなデバイスやOSで利用可能に
　端末機器が個別に持っていたデータや機能がクラウド側へ移行
　　ブラウザー：同じ「しかけで」表示

・パーソナルクラウド
　　写真の自動分類機能を持つネットワークストレージサービスを提供
　　さまざまな機器で撮影・閲覧でき、管理はクラウドで一括して実施

・パーソナル化されたUI／UXのイメージ
　　利用者１人１人の置かれた状況に、サービス側がUI／UXをあわせて作る
　　　年齢、性別、体質・・・
　　利用者が自分自身の好みでカスタマイズすることができる

・例：しゃべってコンシェル
　　パーソナライズ
　　　同じ質問でも、ユーザーのプロファイル等を考慮して異なる回答
　　カスタマイズ
　　　好みのキャラクタで答えてもらう

・ビッグデータ分析の進展
　　より協力ないし決定のツールとして進化

　　　　　　　　　現在　　　　　今後　　　　　　　　マーケティング
　　　データ規模　大規模　　　　超大規模　　　　　　多数の人・モノ
　　　処理速度　　バッチ処理　　リアルタイム処理　　リアルタイム行動支援
　　　分析能力　　統計的処理　　機械学習　　　　　　将来行動の予測

　　課題
　　　人材の問題：ガイドをする必要
　　　プライバシーの問題
　　　どうやって、お金にしていくか

　　得意なところ
　　　失敗を繰り返さない
　　　パターン化して手を打つ

　　まだまだ
　　　新しい価値を見つける

・Twitterデータ提供サービス
　　Twitter社から購入、分析も含めて販売

サービスプロバイダーからバリューパートナーへ
・お客様に選ばれ続けるバリューパートナーへ
　　多彩なサービスをつなぐ、お客様とサービスをつなぐ
　　・企業のお客様のビジネス変革をサポート
　　・個人のお客様の豊かなライフサイクルをサポート
　　・成長を目指し自らも変革

　　企業のお客様のビジネスモデルをサポート

　　個人のお客様のライフスタイルをサポート

・NTTグループが果たすべき役割
　お客さまのニーズに合わせて

　より簡単・便利に
　　　
　より安心・安全に

・グローバル・クラウドサービスを事業の機軸に
　　グローバル展開の加速
　　　　１００００社以上
　　　　データセンター国内１位、世界２位の床面積
　　　　IPバックボーン世界２位
　　クラウドサービスの強化

・収益構造の変化
　　グローバル・クラウドサービスを事業の機軸に
　　ネットワークサービスの競争力を徹底的に強化
　　　　クラウドサービスが広がっていく

・NTTグループのグローバルビジネス

・NTTグループのグローバル展開
　　世界各国

・北米R&D拠点の創設
　　　セキュリティとクラウド　NTT　I3（あいきゅーぶ）
　なぜ、北米？
　　　技術的に先を進んでいる
　　　アメリカはかなり自由

・ネットワークサービスの競争力を徹底的に強化
　　設備効率の更なる向上
　　今後の環境変化に応じた

・大容量ネットワークを支える光伝送基盤技術
　　高速化が進んでいる

・高速な伝送装置でシンプルなネットワークを構築
　伝送装置の高速化

・仮想化技術の活用で効率的なネットワークを構築

将来に向けたR&D
・研究開発の枠組み
　　先端　先端技術総合研究所　社会のコンセプトを変える

　　　　　情報ネットワーク総合研究所

　　　　　サービスイノベーション総合研究所

・世界最高密度の多心光ファイバーケーブル
　　ケーブルをほそく、かるくした

・４００Gbps級光伝送技術　実用化の共同研究開発に着手
　　富士通等と実用化に向けて

・毎秒１ペタビットの世界最大容量光伝送に成功
　　デジタル個ひー連と技術＋空間多重光通信技術
　　２時間のハイビジョン映画５０００本を１秒間で伝送可能

・変化する脅威や環境に追随するセキュリティ対策
　　リスク＝脅威＊静寂製＊守るべき資産
　　　・守るべき資産の多様、大量

・SIEM
　しすて無のセキュリティ状況を可視化／モニタリングすることで
　攻撃の予兆見地や影響範囲を判断
　　時系列分析
　　共起

・クラウドに安心して情報を預けることのできる
　　「秘密分散技術」
　データの安全性を保ちつつ、データの消失にも耐えられるよう、
　　単独では意味のない形に

・個人情報を秘匿したまま計算が可能な
　　「秘密計算技術」
　もとのデータを誰も見ることなく、統計分析

・クラウド上で利用されたファイルを追跡

・SheepDog　分散ブロックストレージ
　　専用ハードを用いずに大規模・柔軟なストレージ

・Jubatus（ゆばたす）リアルタイム機械学習

・高速なグラフデータ解析
　　１０億ノードのグラフデータを１時間で解析

・R&D成果をタイムリーに投入
　　総合プロデュース機能

・サービス創造に向けて

・選ばれ続けるバリューパートナー

富士通が５月１４日に発表した、新しいクラウドの体系 Fujitsu Cloud Initiative

について、富士通フォーラムの

新たなステージへ進化する富士通のクラウド
～スピード経営を支えるクラウドの効果的な活用～
富士通（株）
サービスビジネス本部クラウドビジネス推進統括部
シニアディレクター　渡辺氏

で聞いてきたので、メモメモ

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新たなステージ　５月１４日発表
　Fujitsu Cloud Initiative
　新体系
　クラウドインテグレーションサービス
　クラウドラインナップ

お客様を取り巻く環境
・既存業界・地域を越えた地球規模の新たな競争環境
　　グローバル化
　　消費や生活の変化：レンタサイクル
　　人口構成の変化
　　エネルギー・環境問題の深刻化
・ものの競争から付加価値での競争
　　もの単体はコモデティ化が進み
　　　モノ＋サービスによる付加価値が競争力となる
　　　　　カーナビ
　　　　　スマートフォン＋ナビアプリ
・ICT技術の変化
　　３ｒｄプラットフォーム技術が台頭
　　クラウド、モバイルネットワーク、ビッグデータ、ソーシャル
　　ネットワーク（SDN)
・お客様の変化とクラウドへの期待
　　お客様の声
　　　　スモールスタートで投資リスクを低減したい
　　　　市場投入スピードを速め、機会損失をなくし、シェアを獲得したい
　　　　低コストかつ高品質なICTインフラを利用したい
　　ICTへの期待
　　　　JUAS
　　　　コスト削減に加え、リアルタイム経営、グローバル化、
　　　　　商品、サービス強化、ビジネスモデル変革が拡大
　　　　中小：リアルタイム、業務プロセス効率化
　　CIOの意識の変化
　　　　CIOをICT運用に加え、IUCTを生かしたビジネス創出に軸足を移す
　　　　新たなICT技術をビジネス活用する上でIT部門は不可欠
　　ビジネスイノベーションはIT部門のミッション
　　　　IT部門のうち
　　　　　　６割がビジネスプロセスの変革
　　　　　　４割がビジネスモデル変革をミッションとして明示
　　ビジネスイノベーションを成功させるためのポイント
　　　　１位　実態把握　事務系にプロセス改革をする人いない
　　　　２位　意識改革　事業と一体になっていく
　　　　９位　上流・超上流から取り組む
　　　　忘れてはいけないこと：サービスレベルを守る

・富士通のこれまでの取り組み
　　３つのクラウド適用範囲
　　　　基幹系
　　　　フロント業務
　　　　ソーシャルクラウド

・取り組みの変遷
　　２００９年からクラウドビジネスの適用範囲を順次拡大
　　　　S5
　　　　A5：Azure
　　　　プライベート
・S5のグローバル展開
　　SLA：９９．９９９８

・富士通クラウドの特徴
　　トラステッド
　　グローバル
　　インテグレーション
・事例：キャノン　オフィス向けクラウドサービス
　事例：NTTDocomo　ドコモゼミ

・富士通クラウドビジネスの状況
　　２０１０年度の３倍に伸張
　　２０１２年度実績からみる１３年度予測
　　　　お客様のクラウド利用は１３年度１０％を超える見通し
　　　　クラウドを利用したシステムの構成要素が変化する
　　　　　　モバイル
　　　　　　ホスティング型
　　　　　　マルチクラウド

・最近のクラウドへの要望
　　クラウドが乱立・進化、ユーザー視点による最適な選択
　　専門家が少ない
　　モバイルやSNSの活用
　　セキュリティ面で心配

富士通の新たな取り組み
・お客様のビジネスイノベーションの実現へ

・Fujitsu Cloud Initiative
　　お客様のクラウドニーズに対応して
　　最適階を追及する継続的な取り組み

・（１）Paasラインナップの強化
　　　RunMyProcess
　　　　　クラウドをつないでコネクション
　　　　　フランスでは実績あり：WebLeads社
　　　　適用シーン
　　　　　与信の自動化
　　　　　ヘルプデスクの統合
　　　　　ワークフロ型グループウェアのマイグレーション
　　　　　SNSやGISのマーケティングへの活用
　　　クラウドサービスイネーブラー
　　　　　ID管理、認証、契約、課金　JSaaSのノウハウ
　　　その他
　　　　　モバイル活用基盤サービス、
　　　　　データ活用基盤
　　　　　ソーシャル連携
・（２）クラウドインテグレーションサービス
　　　　クラウドインテグレーター２０００名
　　　　クラウドスペシャリスト１００名
　　　　最適な選択・組み合わせ
　　特徴：
　　　クラウドインテグレーションサービスモデルによる提案強化
　　　　　ハイブリッドクラウド
　　　　　インターネットセキュリティ
　　　　　BCP
　　　　　コミュニケーション
　　　　　ネット
　　　マルチクラウド環境統合運用
　　　　　統合運用監視画面
　　　　　　　お客さまが使って運用できる
・（３）IaaSラインナップの強化
　　　　　S5のほか、ホスティングも
　　　S5専用サービス：物理的に専用環境、業界内クラウド、事業用クラウド
　　　ホスティング：仮想サーバーとしても使える
・（４）クラウドセキュリティの強化
　　　セキュリティ対策サービス
　　　　クラウド運用の実践知に基づき、先進の脅威に対する対応を強化
　　　　富士通クラウドCERT

まとめ
・クラウドは富士通
　Fujitsu Cloud Initiative

・今後のイベント
　Interop　Tokyo

高品質・低コストを実現するオフショア開発への取り組み

というのを、富士通フォーラムで聞いてきたのでメモメモ

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以前SE部門でオフショア→推進するのが購買本部へ

日本のオフショア開発の動向
・IPAのIT人材白書２０１２年度版を元に
　　→口頭で補足
・日本のオフショア開発取引規模
　　　１０００億ぐらい
　　　２００２年　２００億→６年間で５倍で急成長
　　　２００８年秋　リーマンショックで落ち込み
　　　　　→１１年、１２年で復活
　　　　　　アベノミクスで景気よくなる？

・オフショア開発の目的
　開発コストの削減が１番
　２番目以降はさまざま
　　　インド：高い技術力、生産性
　　　　→オフショアは開発のお手伝いでなく、グローバル
・相手国実績
　活用されるのが中国；日本語できる
　ベトナム比率のばす
　インドはあまり延びていない
　　→尖閣問題：中国に頼ってて大丈夫？
　　　候補：ベトナム　実力はまだまだ・・・
・参考：日本の少子高齢化
　　若くなると、人口減っている
　　働く人が減っていく
　　２０１５年と２０３０年→８００万人減る
　　日本の産業の活性化によくない
　　　→グローバル人材：オフショア
　　　　外国人と一緒に仕事を作る場面
・単価、生産性（国内IT企業との比較）
　中国、ベトナム　３～４割、インド５～６割（日本より高いとの回答も）
　生産性　７～８割　→かなりばらつきある（生産性が低いケースも）
・単価と生産性を加味して、力量をプロットすると・・・
　　　インド：単価７割、生産性８割
　　　中国：単価４数％、生産性６割
　　見かけの発注単価はベトナムは安いが、生産性を考えると・・・

・コスト増要因（国内IT企業との比較）
　　仕様説明
　　詳細仕様書作成
　　品質トラブル予防、対応
　コミュニケーションの問題：負担を増やさない

富士通のオフショア開発への取り組み
～ソリューションビジネス向け～
・富士通のオフショア開発状況
　　グループオフショア会社を使ったオフショア展開
　　国内ソリューションビジネスでは中国オフショア会社を利用
　　　　北京BFS、しーあんFXS、上海BCH
　　　　要件によって、いろいろ

・主な委託先と特徴
　中国：ソリューションビジネス向け、業種別、
　　　　ローカルビジネス
　インド：SAP関連ビジネス、米国オフショア
　フィリピン：WeServ、米国向けオフショア

・富士通のグローバルデリバリーセンター（拠点）
　　インド、フィリピン

・ソリューションビジネスでの取り組み
　　歴史
　　　１９９２年　北京富士通→SDEMで産業流通
　　　２００１年　富士通西安
　　　２００７年　オフショアでかじをきる
・中国オフショア活用への取り組み
　　業種別のソリューションビジネスグループ単位で
　　オフショア活用戦略を立案
　　　製造、流通、金融（銀行、クレジット）、ヘルスケア
　　共通課題への全社的な取り組み
・北京富士通
　　CAD
　　　→プロセス産業にむけC1、PRONES（ぷろねす：生産管理）等
　　　→中国ビジネス
　　　→その他顧客（金融）
・富士通西安
　　製造流通→他業種（金融、ヘルスケア、官庁）→現地ビジネス

・金融業向け活用戦略
　　北京富士通、富士通西安
　　チャイナプラスワン
　　　ベトナムフィリピン

・製造業向け
　　パッケージ開発
　　アプリケーション保守サービス

・ヘルスケア：パッケージ中心
　　医療分野：電子カルテ
　　特化：富士通西安へ→中国ローカルへ

・共通課題への全社的な取り組み
　　開発標準プロセス、リスクヘッジ
　　　入荷と出荷のタイミングで品質チェック
　　　やりとりの共通化
　　　第三者検証
・ブリッジSEの有効活用
　　SDEM準拠
　　日本のSEがブリッジSEに
・オフショア会社の品質保証のしくみ
・開発環境
　　専用のインフラ（クラウドセンター）
・プロジェクト運営
　　進捗会議はTV会議、Web会議
　　情報共有：プロジェクトWeb
・セキュリティ対策
　　契約における対策
　　開発環境における対策
・事例：銀行の営業店パッケージ
・事例：製造業向けアプリケーション保守
・事例：電子カルテ

富士通は生まれ変わる！と社長さんは言っていたが、どう変わるのかは、よくわかんなかった

「富士通フォーラム」に行ってきました。
富士通フォーラムは、富士通が公に自社の考えを示す
結構大事な展示会で、そのうち、はじめの社長の
基調演説は、とても大事。

ってことで、

K1-1　お客様とともに描くこれからの社会とビジネス
富士通（株）　代表取締役社長　山本氏

を聞いてきたのでメモメモ

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進化するICTの力をお客様へという思い
安倍内閣　いい流れ　富士通もあとおし

富士通が目指すこと
ビジネスのチャレンジ社会の変革をシームレスに支える
　　End-toEndで全体最適化
　　ビジネス社会を情報装備
　　（あと１個抜けた）

・富士通テクノロジサービス＆ビジョン

　　　　
ICTでビジネス、社会

富士通は生まれ変わる

３つの課題への取り組みで競争力の強化を図る
　　スピード」グローバル時代を生き抜く機動性
　　複雑性」複雑化する経営環境への対応
　　新たな価値の創造」技術革新・変化をチャンスに

社会の変化
＊グローバル化
　　グローバル化の進展
　　スタンダードで値ごろ間のある商品が市場を牽引
　　国内市場もグローバル化が進展
＊変わる既成概念
　　既存のビジネスを置き換える新たなサービスが登場
　　　電話
　　　映画
　　　宿泊
＊消費者行動のソーシャル化
　　　個人の感想の集積が大きな力を持つ
＊高度サービスの大衆化
　　　電子出版
　　　テクノロジーの進化がサービスの低価格化を推進
　　　軽作業ロボット（１７７万円～）
＊誰もが生産者になれる時代
　　　潜在的な「競合」はいたるところに
　　　　パーソナル３Dプリンタ
＊サイバーセキュリティへの脅威
　　　高まる企業活動へのリスク
＊不測の事態によるインパクト
　　　経済のグローバル化に伴い影響範囲が拡大

ビジネスを支える当社の取り組み
＊ビジネス展開の加速
　機動的なビジネス展開を支えるICT
　　　仮想化によるサーバー統合
　　　稼動資産分析によるスリム化
　　　アプリケーション標準化
＊機動的なビジネス展開を支えるICT
　　統合型プラットフォーム
　　　　すぐに使える
　　　　オープンスタンダード
　　　　（１こぬけた）
＊ワークスタイルの変革
　　ビジネスを加速するコミュニケーション基盤
　　　　レスポンスの向上
　　　　コミュニケーションの円滑化
　　　　社員の創造性発揮
　　いつでもどこでもセキュアーな「オフィス環境」
　　　　トータルなシステム端末管理
　　　　セキュアーな通信網
　　　　高速転送技術による快適な使用感
　　　データを端末に残さない　アローズタブレット？

＊意思決定の支援
　　データの科学的な分析で複雑な判断をサポート
　　　既存データ活用
　　　パターン抽出・分析
　　　最適な施策創出
　　　　ビッグデータ分析を手軽に
　　　　ライフイベント
　　現場で発生するデータのリアルタイム活用で売り上げ拡大、CS向上
　　　リアルタイムに現場状況を把握
　　　予兆を捕らえたレスポンス
　　　ワンストップ
＊リスクマネジメント
　　サイバーセキュリティ
　　　３つの守りで情報の入出力を多層的に防御
　　　　標的型サイバー攻撃に備えた予防訓練
　　　　脆弱性診断・管理サービス
　　　　情報セキュリティ
　　巧妙化するサイバー攻撃への対応
　　　づ時通クラウドCERT
　　　　　２４X３６５モニタリング
　　　　　　緊急対応
　　　　　セキュリティガバナンス
　　サービスモデルの変革
　　　消費者との新たな関係構築を可能にするサービス基盤
　　　　　　リアルタイム
　　　　　　最寄店との連携
　　　　　　情報の最適化
　　　　クラウド基盤
　　　技術革新を新規のサービス創出に生かす
　　　　　AR
　　　　　指で操作できる：取り込める→新しいインターフェース
＊イノベーションへの新たなアプローチ
　　シミュレーション：まったく新しい発想での「ものづくり」
　　オープンデータの利活用を支える技術
　　　　世界中のデータを一括検索
　　　　業種データとの連携
　　　　最適な施策創出
　　Linked　Open　Data
　　CRMにも活用
＊ビジネスの新たなチャレンジをICTで支援
　　垂直統合でシームレスに支える
＊ビジネスの発展を通じて豊かな社会へ
　　フロント

豊かな社会に向けた当社の取り組み
＊先進医療
　　健康への願いをかたちに
　　　創薬
　　　心臓シミュレーション
　　　ヒューマンブリッジ：患者情報の共有
＊次世代農業
　　農業の競争力と豊かな「食」のために
　　　Akisai農場
　　　富士通沼津向上
＊地域活性化
　　パートナーシップによる新たな価値の創造
　　　行政、企業連携
　　　Myルートガイドサービス
＊震災復興支援
　　ICTを通じて復興を加速し、大震災前よりすばらしい町へ
　　　見守りサポート
　　　コンパクトシティ
＊スマートシティ
　　世界各地で都市を最適化
　　　シンガポール
　　　サウジアラビア
　　　会津若松
　ICTで実現する豊かな社会　Human　Centric　Intelligent　Society
　Reshaping　ICT,　Reshaping　Business and Society
　お客様のビジネスの発展を支え、豊かな社会の実現につなげる

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富士通は生まれ変わるっていうことだけど、
どう変わるんだ？
「お客様のビジネスの発展を支え、豊かな社会の実現につなげる」
ってことは、今までも考えていたのではなくて？

ARM+FPGA=アルテラSoCでAndriod高速化→８月にオープンソースで富士ソフトが提供！？

アルテラ SoC シンポジウム (Altera SoC Symposium)
http://www.altera.co.jp/education/events/13/soc_symposium/soc_symposium.html

のアフタヌーン・セッション：トラック A　（ハードウェア開発者向け）
の後半戦をメモメモ

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Qsysシステム統合ツールを使ったハードIPの統合　エルセナ技術１部TS課　重永氏

アルテラSoCの概要
・システムアーキテクチャ
　　HPS
　　＋
　　FPGAファブリック
　　　ハードIP
　　　　コントローラー

HPSマルチポート・ハード・メモリ・コントローラー
・特徴
　　DDR2,DDR3,モバイルDDR,LPDDR2
　　４００から５３３MHｚ
　　ECC対応X8,X16,X32
・高性能
・低コスト
　　最大６ポートをFPGAファブリックと共有

FPGAマルチポート・ハード・メモリ・コントローラー
　FPGA内に最大３個メモリコントローラー
　PHY,IOをソフトロジックで使用可能（バイパス）

PCIe
・アルテラのPCIeポートフォリオ
　　５年前から
　　トランシーバ非搭載デバイス用ソフトIP
　　トランシーバ内臓デバイス用
・業界をリードするハードIPソリューション
　　CyclonVFPGA:PCIe/Gen1/2 x1/X2?x4用ハードIPサポート
・PCIeハードIPを使用する利点
　　検証済みの内臓PCIeハードIP
　　タイミング保証
　　使いやすいパラメータ入力ツール

CyclonVFPGAトランシーバ
　　業界でもっとも堅牢なトランシーバ製品の血統
　　低消費電力
　　SX、STデータレート
　　XAUI（ざうい）

PCIeサポート
　　ルートポートサポート
　　エンドポイント
　　　　マルチファンクションサポート

ハードIPの実装方法
　　Qｓｙｓにおまかせ
　　QuartusからQsysを立ち上げ、標準IP一覧から選ぶ

デモ

レファレンスデザインをお探しの場合は
　PCIeルートポートリファレンスデザイン公開予定
　　　アルテラの各評価ボードのページで公開予定
　　　RocketBoards.org

まとめ
・アルテラ
　　ハードIP
　　　検証済み
　　　タイミング検証の簡素化
　　　　　開発工数削減
・Qｓｙｓ
　　インタコネクト自動生成
　　ユーザー独自回路設計に注力
魅力ある製品開発のための環境を提供

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Qsysシステム統合ツールを使ったソフトIPの統合
エルセナ　プロダクトマーケティング１部　梶氏

・アルテラSoCの概要
・VIPスイートの概要
・ソフトIPの接続方法
・デモ

・アルテラSoCの概要
　　ソフトIP：FPGAファブリック
　　　・２８LPプロセス

効率的なコア・アーキテクチャによるコスト削減
・ALM(アダプティブ・ロジック・モジュール）アーキテクチャ
　　入力本数が増えている
・多くのメモリー構造
　　M10K
　　MLAB：ロジックをメモリとして
・可変精度DSPブロック
　　浮動小数点処理

アルテラSoC＋ビデオプロセッシング（VIPスイート）
　
　HDセンサー→ビデオInputIP＋ビデオIP＋ビデオO／P IP→標示
　　NiosⅡ（におすつー）で簡単な処理
　　メモリコントローラーで外部やり取り
　　ビデオ関係＝VIPスイート
　　　　２０種類のIP
　　　　検証済み、利用例もおおい
　　　　実験評価はできる（商品だとライセンス）

HPSとソフトIPの接続方法
・接続はQsysにおまかせ

Qsysコンポーネントエディタ
・Qsysシステムにコンポーネントのインポート
　　　自分で作ったデザインをインポートできる

デモ
・構成１　Cyclone　V　SoC開発キットデモ
・構成２　Fisheye（魚眼補正）デモ
　実機デモは、アルテラブースへ！

まとめ
・アルテラSoCのFPGAファブリック
　　より強化されたALMアーキテクチャ
　　多くのメモリ構造をサポート
　　可変精度DSPブロック
・Qsysによるシステム統合
　　インタコネクトの自動生成

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アルテラSoCに対する期待　FPGAで実現するAndroidソリューション
富士ソフト　姫野氏

富士ソフト紹介
・アルテラ社とのパートナーシップ
　アルテラDSN
AMPP:承認をえたIP

アルテラSoCに対する期待
・これまでのシステム構成
　　FPGA＋メインプロセッサとしてARM+DSP
・今後のシステム構成
　　アルテラSoCを使ったシステム構成
　　アルテラSoCのメリット
　　　システム性能向上
　　　消費電力の低減
　　　カスタマイズ可能なSOC
　　　システムコストの低減
　　富士ソフトのアルテラSoCソリューション
　　　Android処理
　　　　これまで：ARMで動かす→描画重い
　　　　これから：FPGAに重いところを

Androidのニーズ
・組み込み機器市場におけるAndroidの採用状況
　　→モバイル以外でも使われるつある
　興味
　　２０１１年　　０％
　　２０１２年　１３％
　　２０１３年　３４％

・Androidのメリット
　　スマート
　　ARM
　　Easy
　　コスト
　コストを下げて、付加価値がつけられる

・製品利用例
　　産業機器：テスターのUI
　　POSレジ
　　ヘルスケア（サイクルマシンでYouTube見るとか）
　　軍事系シミュレーター

Androidの基礎知識
・バージョン１．６からスマホ向け
　２．３ シンジヤーブレッドぐらいでメジャー
　３．X　ハニカム（タブレット開発会社だけ）
　４．X　アイスクリームサンドイッチが多い

・OS　Linuxカーネル
　その上にAndroid

・Androidの描画処理
　　Android特有のドライバ
　　　BinderDriver：Linuxとの相互連携
　　　　サーフェスフィンガーと通信
　　　AshmenDriver：プロセス間での共有メモリ

　Android：レイヤーで構成
　　サーフェスフィンガーで合成
　　フレームバッファドライバで出力

開発事例　アルテラSoC　Virtual Target
・Virtual Target上にLinux２．６．３９＋Android２．３

開発事例　CycloneV　SoC　Virtual Target
・Linux3.7、
　Android４．０（OHAサイトから）をポーティング

・ポイント
　　U-bootの変更点
　　　・ブートパラメータの変更
　　　　　SDから（ｍｍｃboot）コンソール
　　Linux
　　　Android固有のドライバをMenuconfigから追加
　　Android
　　　プラットフォーム依存の部分の変更
　　　存在しないペリフェラルのエラー回避

最後に
・アルテラSoC向けAndroidソリューション提供
　　アルテラSoCで動くAndroidをオープンソースで提供
　　　同時期にリリース２０１３年８月予定

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設計生産性を最大限に高めるアルティマ・エルセナ　ソリューション
アルティマ営業統括マーケティング部プロダクトマーケティング課　池田氏

マクニカグループ概要
・アルティマ、エルセナ１００％子会社
・アルティマ、エルセナ
　　　IC/電子部品　アルテラのFPGA
　　　エンジニアリングサービス
　　　サブシステム
　　　システム／ソフトウェア

・アルティマ・エルセナが提供するソリューション

・デザインサービスについて

・アルティマエルセナデザインサービス概要
　　お客様の設計の一部、全部を請負
　　　　インターフェースに強いパートナーとか
　　　　　　論理回路設計
　　　　　　ソフト開発
　　　　　　ボード設計
　　アルティマに委託するメリット
　　　　長年のFPGAサポート経験
　　　　FPGA＋設計をワンストップで提供

・キーデバイスの使いこなしが設計のキーに
　　FPGA,ASSPの先端デバイスを使いこなすことがキー
　　デバイスメーカーとの協力体制

・CycloneVSoC評価キット「Helio」(へりお）
　　受注開始　２５８００円！
　　Linuxベースのリファレンスデザインを活用して、
　　迅速に評価可能！

・その他の評価キット　28nM FPGA
　　　CycloneV BaseBoard
　　　ArriaV（ありあ５）

・アルテラSoCスタートアップトライアル

ARM＋FPGA＝アルテラSoCの開発方法（Qsysとか）を聞いてきた

ARMのCPUとFPGAを１つのチップの中に入れることにより、
柔軟性と小型、省電力化を実現したアルテラSoC。

そのアルテラSoCのシンポジウム


アルテラ SoC シンポジウム (Altera SoC Symposium)
http://www.altera.co.jp/education/events/13/soc_symposium/soc_symposium.html

のアフタヌーン・セッション：トラック A　（ハードウェア開発者向け）
を聞いてきたので、まずは前半をメモメモ

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アルテラSoCアーキテクチャとハードウェア開発フロー概要
日本アルテラ　マーケティング部　小山氏

アルテラSoCアーキテクチャ概要

アルテラ」SoCの特徴
　デュアルコアARM　Cortex^A9　MPCore
　アルテラの２８nMLPプロセスを使ったFPGAファブリック
　ARMエコシステムとアルテラのハードウェア開発フロー
　　　QuartusⅡとQsysシステム統合ツール
　ARM DS-5 Alter Edition
　　CPU-FPGA協調デバッグ

デバイスの中
HPSアーキテクチャ：Hard Processor System
　　L2キャッシュ
　　ペリフェラル
　　ARM　Cortex-A9

FPGA部分
　　メモリコントローラー
　　トランシーバー
　　可変精度DSPブロック

　ハードプロセッサシステム
　　　　　＋
　FPGA
　　　　　＋
　コントローラーなど

プロセッサ
　８００MHｚ（４０００MIPS)
　シングルコアオプションも
　３２BitECC
　FPGA　Side
　内部バス１２８ビット

アルテラSoC開発環境
　　FPGAデザインフロー
　　　Qsys
　　　HW／SW　ハンドオフ
　　　DS-5
　　ソフトウェアデザインフロー
　　　ソフトウェア開発環境
　　　　　アルテラSoC　EDS(Embedded　Design Suite)
　　　　　Linuxカーネル、周辺ペリフェラルドライバを提供予定

Qsysシステム統合ツール
　　ネットワーク・オン・チップ（NoC)アーキテクチャ
　　階層化デザイン
　　IPとしてパッケージ
　　リアルタイムシステムデバッグ

アルテラSoC　EDS(Embedded　Design Suite)
　無償版：Linuxアプリケーション開発環境
　有償版：サブスクリプション：協調デバッグDS-5等

ハードウェア／ソフトウェアハンドオフ
　　QuartusⅡ　Qsys
　　　　→.hファイルなど

ブート手順
　コンフィギュレーションにおける究極の柔軟性
　　　FPGAコンフィギュレーションとCPUプロセッサを独立でブート
　ブート手順

まとめ
　最高の組み合わせ　ARM＋FPGA=Altera　SoC

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アルテラSoCのハードウェア開発方法
　応用技術部　萩原氏

HPSの詳細
　　アドレスマップ
　　HPS⇔FPGAインターフェース
ハードウェアデザインフロー
デバッグアーキテクチャ
消費電力見積もりツール

HPSブロック図
　http://www.altera.co.jp/literature/hb/cyclone-v/cv_5v4.pdf
　　図１－２が概要、４－１が詳細
　（詳細省略）
　　L3からどのようにペリフェラルにアクセス：アドレスマップ
　　　　アドレスマップは２種類
　　　　　　MPU
　　　　　　L3（MPU以外）
　　0xC000000から上　FPGA
0XFF3FFFFF
　　　その上に　　　ぺリふぇらる
　http://www.altera.co.jp/literature/hb/cyclone-v/hps.html

HPS-FPGAインターフェース部
　（詳細省略）
　　0xC000000から上　FPGA
　　0xFBFFFFF
0XFF200000　　ライトウェイト
0XFF3FFFFF

２種類のHPS-to-FPGAブリッジ
HPS-to-FPGAは、２つのタイプ
　　低速　べりふぇらるのレジスタアクセス
　　高速　ハードウェア、アクセラレータやメモリとのやりとり

　LWHPS2FPGAは、レジスタ用
　HPS2FPGAは、バースト用

アルテラSoCブロックデザイン
　　独立したCPUチップ（HPS)とFPGAチップが1パッケージに

設計要素
・HPSとHPS－FPGAインターフェース
　HPS
　　どのペリフェラル、IOピン⇔Qｓｙｓ
　HPS－FPGAインターフェース
　　インターフェース、モード→Qｓｙｓで設定

　スタンダードインターフェース
　　Qsys　System－Integration
　　　自動生成

　完成したQsysシステム　GHRD(ゴールデンハードウェアレファレンスデザイン）

・Quartusの作業
　　AnalysisElaborate

・アサインメント
　　HPS側は自動でQsysで割り振られる
　　FPGA側は通常と同じ

・コンパイル
　　SOF
　　　→ハードウェア動作検証
　　ハンドオフファイル
　　　　HPS Pin設定、
　　　　HPS　SDRAM設定など
　　　→プリローダー

デバッグ
・アルテラSoc　Debugアーキテクチャ
　　　JTAG　外とお話
　　　FPGA－CPUのクロストリガ（８＋８）
・クロストリガ
　　　FPGAの信号⇔デバッガ・トリガ
・DS-5　FPGAペリフェラルレジスタView

消費電力見積もり
　もうちょっとで、公開？？
　Early Power Estimator(Preliminary)

まとめ
・HPSの詳細
　　アドレスマップ
　　HPS⇔FPGAインターフェース
　　　HPS2FPGA,LWHPS2FPGA.ACPポート
・ハードウェアデザインフロー
　　Qsys、Quartus２アサインメント
　　ハードウェア起動に必要SOF,プリローダー
・ハードウェアソフトウェア協調ツール
　　クロストリガ
・消費電力見積もりツール

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目的に応じたアルテラSoC開発キットの使い方
　技術統括部　須山氏

ALTERA CycloneV SoC開発キット
評価キットHelio
開発ボードの使い分け
RocketBoards.org

ALTERA CycloneV SoC開発キットブロック図

ALTERA CycloneV SoC開発キットの概要と特徴
　デバイスを総合的に評価可能
　　HPSブロックに搭載される各種ペリフェラルの評価
　　FPGAハードIPを含むFPGA検証
　　JTAG　Debug

CycloneV評価キット「Helion」

CycloneV評価キット「Helion」ブロック図

CycloneV評価キット「Helion」の概要と特徴
　　アルテラSoCのエントリーキット
　　ALTERA　CycloneVSoc開発キットの部品を踏襲
　　　HPSブロックのLinux BSPが互換
　　　ALTERA　CycloneVSoc開発キット向けのLinuxイメージそのまま利用可能
　　設計リファレンスとしての活用

開発ボードの使い分けとシームレスな移行
・利用用途に合わせて最適なボード
・ CycloneV評価キット「Helion」
　　アプリケーションソフト開発者
　　安価なボードを服すうまい
・Altera CycloneVSoC開発キット
　　ハードウェア開発者、デバイスドライバ開発者
　　FPGAハードIPを含むデザイン検証
　　DS-5
・BSP互換によるシームレスな移行

デモ
・本当にBSP互換？
・デモの見所
　　プレビルドバイナリによるLinuxの起動

RocketBoards.orgとは
・アルテラSoCのポータルサイト
・アルテラSoCに関する情報集約
　　最新Linuxソースコード、プレビルドバイナリの提供
　　各ボードのドキュメント、リファレンスデザイン
・コミュニティによるサポート

・５月３日にオープンしたばかり

まとめ
・利用用途に合わせて最適なボードを選択
・BSP互換
　　同一のLinuxイメージ
・RocketBoards.orgを活用した開発の促進

ラップトップ、今は買っちゃダメ

ラップトップ、今は買っちゃダメ
http://www.gizmodo.jp/2013/05/post_12282.html

田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって - By 竹内啓 先生

「田口玄一博士一周忌シンポジウム」のトリは、やはり、竹内啓先生でした

田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって

でも、実は、この前の（ここには載せていないけど、「MTシステムの諸問題と改良手法」
（内容は、上記リンク先の【プログラム】から、ＰＤＦの資料がたどれるので、わかる）
の質疑応答での、竹内先生と、椿先生のバトル？が面白かった（興味深かったというべきか）

竹内先生が、「統計モデルとして、説明しろ！」と永田先生に迫ったのに対し、
椿先生が受けて立ったんだけど、（で、永田先生が最後に、卒論のようにまとめた　＾＾；）
ど素人の私が聞いていると、「椿先生、かっけいー、竹内先生に、ちゃんと答えてるよ」
ってなかんじでした。

それはさておき、竹内先生の内容を、以下メモメモ

---

タグチ・メソッド以前の内容「実験計画法」１０００ページ以上ある
　　一般的な話
　　　　イメージ：フィッシャーの実験計画法と、かなり違う
　　　　　フィッシャー：農業
　　　　　田口先生：工業
　　えらい人は問題を発見して書くので、違いが出る。
　　　→かたよってるのではなく、どちらも偉大だということ。

　　フィッシャー：平均の最大化が狙い
　　田口先生：SN比、そこにコントロールするには？

　　フィッシャー：因子少なく、水準多い
　　　　　　　BIB
　　　　　　　有意性としての分散分析
　　　　　　　誤差→確率変数
　　　　　　　実験の場と現場との違い
　　　　　　　帰納的推論

　　田口先生：因子決めること自体大事
　　　　　　；直交表、均一に
　　　　　　　どこが利いているかの分散分析
　　　　　　　誤差→残差：取り上げられなかったファクター
　　　　　　　現場でやった
　　　　　　　次のアクションに結びつく
Shewhartの統計的品質管理との相違
増山先生「少数例のまとめ方」とも相違
統計から離れていった
　　→田口先生の必要と考えたことと離れた
日本的品質管理
　　→Shewhartの統計的品質管理を取り入れ
　　　少品種、正規分布
　　規格化された大量生産：７０年代で終わった
　　→多品種、少量生産、
　　　一つ一つが正確に
　　　タグチ・メソッドは答えた部分ある：統計的には？

交互作用が出てくるのは、特性値のとりかたが悪い
がちゃがちゃおかしな値が出てきたら、特性値のとりかたが悪い
交互作用大きかったら、直交表使ってもうまくいかない
→交互作用が有効な部分もあるのでは？
大量生産：交互作用を抑えたい
ITによる社会：交互作用を活用→カスタマイズ

因子５つ
　→海外では余りかかれていない
　→でも重要。交互作用の扱い

田口先生は直交表を重視
　線点図：昔は、はやった
　累積法：かなりいいことある
　　　→対立仮説の扱い方

割引係数
　縮小推定論

サンプルサイズと水準
　　→対立仮説との関係

統計の論文の種が、ある

確率対応法

ランダムサンプリング
　　１０人の所持金を調べる
　　　　５人のお金＊２＋５人＊０を１０で割ると・・・
　　　→不偏推定
　オーバー・サーチュレッテッド・デザイン
　　　→σ２の推定で問題が出る
　ランダマイズド・デザイン

田口先生の遺産
・数理統計学者が汲み取って発表させる可能性
・タグチ・メソッドで離れる
　　確率モデルの想定
・統計品質管理：２０世紀の大量生産
　　→タグチ・メソッドはそれを超えたか？
　　　統計学としては、どうなのか？
　　　　→理論モデルでチェックする
・現場の技術から出た問題
　　→田口先生がまとめた
　　　→統計で見直す
　　　　　→広く使える可能性
・新しい製造に応じた実験計画法が作られてもいいのでは
　　→現場の論理
　　→田口先生の精神を受け継いで

田口先生の講義内容とか、「実験計画法」の話とか－By 椿広計先生

５月１３日の「田口玄一博士一周忌シンポジウム」、続きは、椿 広計先生の

「精密累積データのセミパラメトリックポアソンモデル」

って言う表題なんだけど、その話のほかに

・東大での田口先生の講義内容
・田口先生の「実験計画法」
　（とくに下巻の話）
そして
・精密累積法について

の３本柱になっている。以下、メモメモ

---

1975年４月東大教養学部２０２教室「統計学」
　　・統計解析第二版
　　・いい技術者というのはXXXのように考えるのです
授業
　　フィッシャーの実験統計学
　　サイバネティックス
　　通信理論

レポート
　　実験の解析

後期になって
　　累積法
　　研究
　　　目的
　　　手段
　　　評価：実験の計画、確実性、能率
　　関数形による分類
　　　　開発調査研究：予想つかない
　　　　理論の評価：予想がついている
　　　　設計計算：関数形が所与
　　その後「現代数学」
　　　　割引き係数法
　　　　精密累積法
　　　　分割表の０－１法（度数法）
　　広津先生の統計工学
　　久米均先生も激賞

学部の卒論：精密累積法　伏見正則先生
修士論文：割引係数

「田口の方法による」QC企画

BOXらとの討論会
　加法性はエネルギーに対して成立する

田口「新版実験計画法」
増山「実験計画法」岩波全書
　　→田口「新版実験計画法」の評価も入っている

田口先生の「新版実験計画法」の下巻前書き
　　雑然さ－統計理論の基礎が確立されていないから

田口（１９８６）品質工学への道

精密累積法のセミパラメトリックモデルによる再定式化
　　１９５５年インドでの実験からの問題意識
　　離散
　　すべてのデータは座標変数（ω因子、座標因子）の上で
　　０－１表現するのが可能

田口の寿命試験データ
　　単位時間ごとに０－１データ化
　　このデータに対して分散分析
　　　　分割実験と考えられる

欧米統計学者の批判

精密類型データのための統計理論モデル
　生存関数
　ハザードファンクション（故障率関数）
　　　→累積ハザード関数＝生存関数
　ハザード関数を与えれば、分布関数がきまる
　０か１しかないのに、ポアソン分布を当てはめる
　尤度を離散的に近似
　リンゼイ（１９９７）のPMIM：精密データ分析統計モデル
　　　提案：強度関数をパラメトリック
　　　修正精密累積法
　　　GAM(一般化加法モデル）に基づくセミパラメトリックモデリング

　ワイブル型PMIM

　一般化加法モデル（セミパラメトリックモデルGAM)

地震解析
　　ω因子効果と前地震
　　地震規模と前回地震距離

３つの問題
　　生起したとき０、非生起で１という逆転
　　ONになりっぱなしに意味があるか
　　本当に分割実験か

「Windows 8.1」(Windows Blue)- 無料アップデート、年内予定

・Windows Blueの正式名称は「Windows 8.1」
・Windows 8ユーザーに対してWindows Storeを通じて提供
・無料アップデートに
・年内リリースを目指して開発
・Windows 8だけではなく、Windows RT向けにも提供

がポイントのよう

Windows Blueの正式名称は「Windows 8.1」- 無料アップデートに
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130515-00000002-mycomj-sci

エントリ内の太字は、上記記事を一部引用、編集

田口玄一先生と科学的管理法 タグチ・メソッドの源流をさかのぼる

昨日、「田口玄一博士一周忌追悼シンポジウム」に行って来た話の続き。

田口玄一先生と科学的管理法　タグチ・メソッドの源流をさかのぼる

を聞いてきたので、メモメモ

---

数理統計学の導入→田口先生の位置づけ

田口先生の足跡をたどる
　　→成立に影響があった要因の検討と考察

田口先生：ほぼ独力で作った、難解

タグチ・メソッドをマネジメント、科学哲学の観点から考察

田口博士の経歴からわかること
・旧制大学や旧制高等学校といった高等教育を経ていない
　　桐生高等工業学校染色別科→実務家養成の速成コース

・著名な学者や研究者との距離が近い
　　北川敏男、増山元三郎（統計数理研究所）
　　茅野、西堀
　　マハラノビス
　　Wilks
・在籍した機関の特殊性
　　桐生高工：特色ある工業教育
　　電気通信研究所：CCS経営管理講座
　　Princeton University:John W tukey & Exploratory Data Analysis
　　　　→探索的データ解析

・桐生高工における工業教育
　　染色別科　昭和６年設置　１年制（本科は３年制）
　　染色や紡績に関する技術科目が中心
　　数学は科目になし（物理週１時間、工業設備及び管理法の授業はある）
　　週３９時間（本科も３９時間）

　　工場設備及び管理法
　　一般に高等工業学校では、
　　　　工業簿記（原価計算）
　　　　工場管理
　　のどちらかを設置（桐生高工本科は、両科目を設置）
　　いまでいう学習指導要領は、実業専門学校にはなかった
　　　→教える内容違う
　　昭和１０年代では、工場管理で科学的管理法を扱うところが増加

・注目すべき教員
　　・西田博太郎（にしだひろたろう）
　　　　校長
　　　　経営や管理に関する知識・能力をもった技術者養成を志向
　　　　経営学会の設立当時からのメンバー

　　・北村友圭
　　　　東北帝国大学理学部数学科卒業。林鶴一門下
　　　　数理統計学の本を出す
　　　　　　高等工業で教えていた先生で、
　　　　　　統計数理の本を
　　　　　　この時代に書いていたのは、北村先生くらい

・CCS経営管理講座と品質管理
　　GHQ：戦後の通信網の整備のため
　　各社とも品質管理の機能がまるで不備
　　　→経営管理講座：トップマネジメント
　　テキスト
　　　Sarasohn Protzmanが執筆
　　　　→後に「CCS経営講座」ダイヤモンド社１９５２年に翻訳出版

　　傍聴者に役人、大学の先生
　　電通研からは、茅野先生がでていた

　　英語のオリジナル
　　　国立国会図書館
　　　ハーバードにコピー：日本の参加者の？

　　CCS経営講座の目次
　　　組織
　　　統制：コントロール（マネジメント）
　　のウェイトがおおきい
　　　組織をどう作る、品質管理

・統計的品質管理
　具体的事項

・品質に関する定義
　　　範囲が定められていないとX
　　　　　設計上の品質
　　　　　実際上の品質

　　　原価とのバランス
　　　　　技術者と経営者の問題

・品質の原価のバランス
　　完全さにちかづけると原価が上がる
　　差がマキシマム

・CCS経営講座における品質原価の特徴
・Schewhartで定義した「品質」を一歩進めたもの
　　Schewhartも設計上と実際上に
　　　　ただし、管理の対象を後者のみに限定
・経済的側面も重視
　　価値と原価の差が最大となる水準に品質を設定するのが最適
・原価は実際原価から標準原価へ

タグチ・メソッドにおける損失関数の萌芽
　　ただし原価に機会概念は入っていない
　　品質原価計算の発展とともに一般化

探索的データ会席とアブダクション
　　タグチ・メソッドの特徴
　　　　問題解決を目的とした手法
　　　　必ずしも根本原因の追究、ないし真理探究を目的としない
　　　　数理統計学の主流がよってたつ仮説検証に立たない

Tukeyの探索的データ解析
　　　態度であって、手法のカタログではない

EDAの哲学的背景
　　探索的データ会席によって発見されるモデル
　　　→アメリカ哲学のプラグマティズムに近い
　　　　パース
　　　　　真理は極限概念
　　　　　いったん受け入れられても、誤謬あり

パース：アブダクションという推論方法
　　演繹は論証の論理学、
　　アブダクションは探求の論理学

　　アブダクションは仮説
ディダクション must be
インダクション　actually is
アブダクション may be

タグチ・メソッドのポイント
　　誤差因子と相互作用を持ち、ばらつきを小さくする制御因子を探求
　　直行表

アメリカで評価された背景
　仮説
　　プラグマティズムとしての解釈が可能
　　　絶え間ないプロセスとして、タグチ・メソッドによる分析を行っていく必要性

　疑問
　　　真理に到達できる信念があるか
　　　科学と技術の違いを強調
　　　プラグマティズムより、道具主義？

まとめ
　登場の背景
　　近代工業生産における分業の利益
　　　標準化＋工程の細分化
　　　ばらつきの存在の認識と工程ごとの管理
　　複雑化と品質制度の工場により「利益」を喪失
　　　こう定数の増加
　　　工程外（外部性）の影響、非線形成
　　　　　管理目標やスペック以外の要因による影響が無視できない

上記の問題に大使
　　トップマネジメント
　　プラグマティズムの思想
　→問題解決した手法の一つがタグチ・メソッド

・なぜ、日本で？
　　品質管理をマネジメントでなく、技術者の問題と考えていた？

・社会的損失の最小化との関係は
　　道具主義に近い？
　　予測可能性を重視
・理想機能を目指す・・理想機能と真理の親近性は？
　　ないわけではないが、
　　

田口玄一博士→品質管理（直交表とロバスト設計）

「田口玄一博士一周忌追悼シンポジウム」に行って来たという話を書く前に、
田口玄一博士って何した人かというのを、書いておいたほうがいいよね。たぶん。

直交表とか、ロバスト設計のほうの話なんだけど・・・

昨日聞いてきた「田口玄一博士一周忌追悼シンポジウム」の
「実験計画法・タグチメソッドの活用」（立林氏）の資料から
まとめてみる（この話を途中から聞いた）

---

田口玄一博士の功績
・実験計画に関する功績（～６０年代）
　　直交表
　　　　多水準作成法、アソビ列法・・・
　　線点図
　　累積法、精密累積法、０・１データの解析　　

・タグチメソッドに関する功績（７０年代～２０００年代）
　　ロバスト設計(パラメータ設計）
　　　　ばらつき→ＳＮ比
　　ＭＴシステム
　　　　ＭＴ法
　　　　ＲＴ法
　　　　両側Ｔ法など

Dr Genichi Taguchi タグチ・メソッドの変遷

昨日、田口玄一博士一周忌追悼シンポジウム」に行って来た。

筑波大学の東京キャンパス（茗荷谷にある。放送大学文京学習センターと同じところ）の１３４教室でやったんだけど、満席。

をおおおお・・・・

１３４教室を満席にしたイベントって、史上初じゃない？
（よくわかんないけど）

で、まずは

Dr Genichi Taguchi タグチ・メソッドの変遷
エポックメーキング事例を通して
田口　伸

を、めもめも

---

タグチ・メソッドの歴史
大雑把に
　　実験計画
　　パラメータ設計
　　オンラインQE
　　・・・

全部紹介できないので

１９２４年１月１日　新潟県十日町で生まれる
　　→着物の町、祖母小海トミが品質のいいカイコの作り方のこんさる
　　　桐生高等工業
　　→海軍：最小二乗法に出会う
　　→厚生技官、統計数理研究所
　　→増山元三郎先生（第一回デミング賞）に見出される

　森永製菓、キャラメル硬度の最適化
　　制御因子とノイズ因子（誤差因子）の交互作用を利用する
　　　→ロバストネス

１９５０年代電気通信研究所ECL
　　クロスバー交換機システムの開発
　　ワイヤーストリングイリレー
　　→ロバストネス

一番大切なのはSN比に対する交互作用

１９５３INAX
　　小規模実験
　　ばらつきを減らせば、スピードアップできる
　　機能をはかる

１９５４年インド
　　マハラノビス　田口氏　ネール氏の写真
　　通研　茅野氏、西堀氏
　
１９５９年　鉄道車両のボディの溶接
　　要求をデータとしたL16の実験計画
　　トレードオフ　全体最適化　推定と確認
　→現在は奨励されていない：なぜ

ロバスト・アセスメント　機能性評価
　アセスメントとバリデーションを認識することが一番大事
　　まずはロバストアセスメント、最後にバリデーション
　　機能を測って、ロバストネスを最適化しろ

１９６０年　デミング賞

０１INPUT　０１OUTPUTのSN比
　　（○X試験）
　　識別能力

１９６０年代から計量研究所
　　計測機能の理想機能
　　２段階最適化

多数の企業訪問、さまざまなミッション

１９７０年代、インド
　ISI　

１９７８　いすゞのトラックの操縦性
　　機械系における最初の理想機能によるSN比


１９７９　トヨタ車体－バンボディ
　　機能の最適化でコスト・重量の低減
　　制御因子を戦略的に使う
　　制御因子と水準→機能（衝突性能）の理想機能のSN比
　　　→性能・コスト・重量のすべての改善にチャレンジ

コストと品質、どちらが大事

１９８０ベル研究所における２５６Kチップのフォトリソグラフィー
　２段階最適化
　穴径（望目特性）L18（２水準３個、３水準６個）
　　　ばらつきを減らす
　　　ターゲット調整

　　３３％→８７％　２年後にでる

例えば８０年代のタグチ・メソッドの事例は
　　空気穴の低減みんなハッピー
　　→でも１人だけ、ハッピーじゃない
　　　Dr田口、火消しはタグチ・メソッドの目的ではない
　　：火消し的問題解決→未然防止

１９８０年代　ゼロックスの紙送り機能
　　機能窓特性：
　　１時間でできるロバストネスのアセスメント
　　２段階最適化

８０年代　フォード／ASIのミッション
　　Japan　As　No1の時期

１９８８　ASIシンポジウム
　　機能を測って、ロバストネス最適化

ノイズが大問題
　　４種類しかない
　　１．無視する
　　２．ノイズそのものを制御する
　　３．ノイズの影響を補正する
　　４．ノイズの影響を最小化する
　　　→ロバスト名設計概念の創出
　　　　ロバストネスの最適化→パラメータ設計

１９８８　ITT金メッキ
　　２段階最適化の証明

顧客・世の中の声
｜　　↓
｜　戦略的なターゲット
｜　　↓
｜　企画　　－商品開発　バリデーション　　立ち上げ
｜　　　　　　　　　↑
｜　　　　　　　ロバスト＆スケーラブル
↓　　　　　　　　　↑　　　　　　
先行技術開発におけるDFSS/REのテーマ

燃料ポンプのP-ダイアグラム

１９３３　燃料ポンプ（フォード）

　　SN比　ベータが高いとなる

設計→機能
　内側と外側をはっきり分ける

１９３３　３Mの酸素センサー

M=酸素濃度の真値→
　　　　　　　　　　Oxygen Sersor →酸素濃度の測定値
M'=血液濃度　　→

M'をノイズ
M'は信号因子：補正ができる上に、温度の影響の物理がわかっている
M'は標示因子；補正はできるが物理？

　　β　　　最大化
　　β＊M'　無視
　　ノイズ　最小化

１９８８　ITT　EWレシーバー
　ソフトのアルゴリズムの最適化

１９９８　UTA　多機能クラッチの最適化
　　L18けっそくちいっぱい→SN比を取る

　エンジニアはよくしようとしかしないから、よくならない
　　要求をあわせようとする

タグチ・メソッドとメディア
　　米国：直行表のことだと思っている

２００６アルプス電気の角度センサーシステム
　大きなスコープ
　シミュレーションエンジンによる
　L108　X　L108を１１回まわしている
　設計スペースを網羅する（１０の２４乗）

２００８年
　フルCAEは３０時間かかる：バリデーション（絶対値）
　スプリマスモデル→比較：傾向

オムレツ最適化の発表L18

現代自動車は、まだやっている　６シグマ

失敗するなら早くしろ
　　カップリングする設計は悪い設計だけど・・
　　交互作用

コストと品質：当然コストが大事
　　コストは、人
　　品質は、コストを下げる一番いい戦略

エネルギーの考え重要
　　でも標準SN比でうまくいくことも

「インフラエンジニア」は最強の職種である－データサイエンティストではなく

このまえ、ちょっと面白い話を聞いた。それを（意味を変えないで）口調を変えて、書いてみる。
実は、セミナー形式で聞いたのだが、会話風にし、講師を「師匠」とよぶ。
そのほうがおもしろいし、わかりやすいので。

---

■ビッグデータはどこまで伸びるか　－　マーケティングに使える費用がMAX

私：師匠、ビッグデータ、好調ですね！この市場、あと１０年したら、
　　１０倍とか、いやもっと、ビッグな市場になるんでしょうか？

師匠：お前の頭は、おめでたいな（＾＾；）
　　いいかい、まず、ビッグデータを言い出したのはだれか、考えてみな。
　　そうだ・・・IBMだ。
　　IBMっていうと、どういう会社だ？

私：コンピューターの会社

師匠：そうだ。じゃ、コンピューターの会社は、今後伸びると思うか

私：えーっと、あ、消費税増税に伴う仕事とか増えて、伸びます（＾＾）ｖ！！！

師匠：ほお・・・ユーザー企業がつぶれるぐらい、消費税増税で伸びるか（＾＾；）？

私：あれあれあれ？？会社がつぶれたら、のびません・・・

師匠：そういうことなんだよ、情報投資には、上限がある。
　　なぜなら、パイを広げるわけではないので。
　　世界各国で、新規情報投資に限界が見えてきて、既存の資産を保守する費用が増えている
　　とすると、情報部門のお金を当てにしていては、ジリ貧になる。

　　そのうち、コンピューター会社はつぶれるだろう。情報システム部を相手にしていたら。

　　そこで、かんがえた。「マーケティング部をあいてにすればいいじゃん」

　　
　　「ビッグデータ」で何ができるのか　―ここにあるマーケティングの未来
　　http://business.nikkeibp.co.jp/article/report/20120704/234106/


　　に「マーケティング部門vs.情報システム部門？」とあるじゃろ。

　　そこに、連携しない理由とか、うじゃうじゃ書いてあるが、理由はどうでもよい。
　　連携していない。
　　アンケート調査、インタビューなどのマーケティング調査は、手作業でやっている。
　　これを電子化すれば、マーケティング部から、金を巻き上げられる。
　　そこで、マーケティング部にアプローチした

　　商材は、CRM,BI・・ときたが、泣かずとバズ・・・

　　ところが、ここでビッグデータときて、売れたわけだにゃ。

　　そろそろ、お前のおめでたい頭でも、市場規模が見えてきたか

私：はい、わかりました。マーケティングに使える費用がMAX

師匠：そう、今の情報システム部門の３倍などという都市伝説？もあるようだな・・

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■ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。それがビッグデータの成長の限界

私：師匠、ところで、ビッグデータの話が出てから、データを売るという話
　　も出てきました。あの市場も、「マーケティングに使える費用がMAX」と
　　みていいでしょうか？

師匠：いや、もっと小さいと見ている。
　　仮に、データが２０億して、そのデータを使って１０億しか儲からないとしたら、
　　そのデータを買うだろうか？

私：経済的な法則では買いません

師匠：「経済的な法則」とは？

私：合理的なという意味です。たしかに、１０億しかもうからないとわかっていたら、
　　その人は買わないでしょう。でも、今のビッグデータ人気は、何億儲かるかわからない
　　状態です。４０億儲かると思ったら、買うと思います。

師匠：なるほど、おもしろい。じゃあ、４０億と思って買った会社が、１０億しか
　　　もうからない。それを繰り返したとしたら、その会社はどうなると思う

私：倒産します。

師匠：そこだよ、まさにそこなんだよ、ビッグデータの盲点は！

　　ビールとオムツの組み合わせという情報を得て、オムツがA店でばか売れしたとする。
　　いままでオムツを扱っていたB店、C店の売り上げは下がるだろう。
　　そう見ると、業界的にはどうだろう。業界的にはA+B+Cの合計だ。

　　これは、ビッグデータ解析にかかわらず、A,B,C店の商圏全体にいる赤ちゃんの数に限定される

　　つまりね、今のビッグデータ解析は、個店にとって有利なものを解析しているだけなんだよ。
　　新しい市場を生み出したり、新しい顧客を創造しているものではない。

　　なので、市場全体で見れば、ゼロサムだ。

　　ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。
　　それがビッグデータの成長の限界だ。

　　ということは、現在市場の売上高にたいし、マーケティング費用として使えるだけ
　　ビッグデータの投資が行われる（＝現状の予算と同じ。対象物が変わっただけ）

　　このうち、
　　　　自社で集めることが困難（自社で集めるより高い費用がかかる）、
　　　　そのデータがあることで、解析上、かなり有利になることが明確で、
　　　　ビッグデータを買う以外の手法では、入手不可能（アンケートなどではX）
　　　　法に触れない（＝個人情報はX)
　　場合、データが買われる。

　　つまり、まとめると、

　　　　自社のビッグデータ投資（ハード、ソフト、人材）
　　　　　＋　購入データ　　＜　　マーケティング予算

　　ということになる。だから、市場全体で見ると、「マーケティングに使える費用」
　　より、小さいはずだ。そんなに投資できないとみている。

　　SIerさんの口車にのり、多くはハード、ソフト、人材への投資に向かうと思うので

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■じゃあ、ビッグデータで儲かる職業は？

私：ということは、ビッグデータでぼろ儲けする人は、いないんですか？
　みんな、働きに見合った報酬を得るということでしょうか？

師匠：いや、そうじゃない。ぼろもうけする会社が１社ある。

　　それが、シスコシステムズだ。

　　ビッグデータを本当に実現するとなると、インターネット上に莫大なデータ
　　が流れる。M2Mとかやったら、最悪！IoTとかいったら、回線は(ToT)だ。

　　そうなると、どうなるか。

　　ビッグデータに関係ない、会社に重要なデータまで、おかしくなってくる。
　　回線の帯域がたりないので。

　　帯域を広くするためには、データセンターとかは、それなりの設備にする必要がある。
　　この設備費用は、料金に転嫁される。

　　ユーザーは、重要な情報もインターネットを使って流しているので、とめるわけには行かない
　　ここがビッグデータとちがうところ。
　　とめるわけには行かないから、社員のクビを切ってでも、通信代を払って、帯域を確保する。

　　つまり、通信には、ビッグデータのおかげで、「新たなお金」が落ちる。
　　これは、最終的には、ルーターを売っているシスコシステムズに行くお金となる。

私：ということは、今データサイエンティストが、もっともセクシーな職業とか言われていますが、
　　本当は、インフラエンジニアがモテるということですか？

師匠：そのとおり。やっとわかってきたな。
　データサイエンティストは、マーケティング屋さんの手下となって、奴隷のように這いずり回るしかない商売だ。

　それに対して、インフラエンジニアは、彼らがミスったら、会社の運命を握る大事なデータがなくなってしまうという責任感もあるけど、人から尊敬される職業だ。

　　　　　「インフラエンジニア」は最強の職種である

　といえる。

２種類のビッグデータ

ビッグデータを利用した解析の考え方に２種類ある。

１つは、背後にあるロジックなどは、どうでもよいという考え方

　　おむつとビールが売れたら、そういうもんなんだよ。
　　この地域のコンビニでは、カールが売れるんなら、そういうもんなんだよ。
　　このコンビニの商圏が、２００ｍで、他の商圏よりせまかったんなら、そういうもんなんだよ

　　理論は考えず、特徴のある法則性を抽出していく
　　もちろん、この特徴に意味があれば、会社は設けることができるので、
　　意味はある（論文は、かけないかもしれないが）

もうひとつは、背後にあるロジックを考えること

　　風が吹くと・・・（ロジック省略）・・・桶やが儲かる
　　低所得者層は→生活に余裕なし→安いものを買う→１００円ローソンに行くことが多い

のようなかんじ。

　理論があたっていれば、論文にもなるし、企業も儲かる
　でも、理論整然と間違える可能性もある

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だいじなことは、どっちでもいいんだけど、統計手法は異なるということ

前者のロジックを考えない場合、データマイニング手法（相関中心）になる

後者のほうだと、
　　共分散構造分析（潜在因子と線形）
　　　　→ベイズ、SVM（カーネルトリックを使った）（非線形）

になってくる
現在人気のデータマイニング手法は、前者のほうかな。
学会のマーケティングは、後者だよね