中小零細のソフトハウス等は、ビッグデータより、小規模企業のHP作成・ECを狙ったほうが儲かるはず！

最近、ビッグデータ、オムニチャネルなどの話を良く聞く。
しかし、その言葉が広まっている割には、
小売・流通業の開発案件が増えているとは思えないのではないだろうか？

大企業において、ビッグデータ、オムニチャネルは重要だが、
これらの開発案件数は限られている。
日本の場合、圧倒的に、中小企業、小規模企業のほうが多い。

で、それらの会社の動向はどうかというと、


第4章　情報技術の活用
http://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/H25/PDF/0EHakusyo_part2_chap1_web.pdf

コラム２－４－１　ホームページの活用（１７４ページ）

「小規模事業者で5割弱、中規模企業で約8割が自社ホームページを開設している。」

逆な言い方をすると、小規模企業で５割強は、ホームページを持っていない！
そして

小規模事業者におけるホームページの開設の有無と販売先数の変化を見ると、ホームページを開設していない事業者よりも、開設している事業者の方が、販売先数が「大幅に増加した」、「やや増加した」と回答する事業者が多いことが分かる。ホームページの開設が、販売先数の増加につながっていることが確認できる。

と書いてある。この理由については、「B2B購入プロセス」は顧客自ら開始に変化したそうな・・・営業の電話するよりHP充実が重要ってことにあるように、最近は（B2Bはもちろん、B2Cにおいても）、まず、何かを買おうというとき、ネットで調べてから買う。

したがって、HPのない会社は、そこで、スクリーニングからもれる。

極論で言うと、リアルな店舗があっても、HPのない企業は、存在しないのと同じなのだ・・・

これらの会社のHP作成、さらにはEC（っていってもすごいものではなく、AmazonのMWSやメールでの対応でもOK)というのが必要で、これらは莫大な市場規模を持っている（お金にはならないけど）。マイナンバーの問題も、これら企業で起こってくる。

ということで、大手のSIerは、ビッグデータとかを追いかけていれば儲かるが、
中小零細のソフトハウス等は、ビッグデータ案件は、大規模の下請けによる、
そうとう低い単価だけど難しい案件になり、うまみがないどころか、危険・・・

むしろ、小規模企業のHP作成・ECを狙ったほうが儲かるはず！

と、思うけど、無責任に書いてるから、まゆつばに見てね！

さくらボードのシリーズ？GR-PEACHは、年明けみたい・・・

昨日（１１月１９日）、ET2014に行って来た。

「テーマが、IoTでビジネスが変わる！・・うんたらかんたら・・・」というだけあって、
IoT/M2Mと、ソフトウェア開発支援の展示が多い（富士通、NEC、東芝・・・など大手は両方展示）
ただし、IoTといったとき、昨日示したような、全体像を示してアプローチするのではなく、
IoTを構成する一部分、具体的には、ネットワークボードなどを展示してあるのが
多かった気がするのは、私だけ？

あと、メンターグラフィックスがオートモーティブソリューションなんかを
出しているように、自動車関係はいくつか目に付いた。
ただ、みんな、てんでんばらばらな感じ。
mruby,プロダクトライン開発、テスト、音声HMI、ギガビットイーサ・・・様々

アルテラは、初心者コーナー？みたいなのがあった。まん前のブースがマクニカさん。
富士ソフトはやっぱ、FPGAで期待ははずさないんだけど、
そのお隣の、マイクロソフトは、IoT　Kitを期待したのだが、
あの「ドラッグストア」がどうとかこうとか・・と、いろんな協力会社？の展示であった・・・

IoTキットといえば、さくらボードのシリーズ？なのか？GR-PEACHですよね。
１１月中旬発売？とかいう話があったと思うけど、
コアっていう会社の人？
（もらったチラシには、そう書いてあった）の話によると、
GR-PEACHだせるのは、年明けじゃないかっていってた。

う～ん。２９日のGR-PEACEプロデューサミーティングは？（あれ、見物人：ただの参加者は、どうやって応募するんだろう・・）

「企業でのD-Case活用～DEOSによるディペンダビリティ実用化最新動向」を聞いてきた

昨日（１１月１９日）、ET2014に行ってきて、
カンファレンス

DEOSによるディペンダビリティ実用化最新動向
～企業でのD-Case活用～
http://www.jasa.or.jp/et/ET2014/conf/confpage-c01.html

を聞いてきた。その内容をメモメモ

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■DEOS（でおす）最新情報　着々と進むDEOS実利用

・ディペンダビリティ
　　安心性、なぜ今？
　　　システムが巨大になり、複雑になってしかも常に変化している
　　　事業継続と説明責任の遂行が強く求められている

DEOS
　変化し続けるシステムを対象としたこと
　　長期運用・連続運用
　　目的、環境、技術、法規制が変化
　　システム協会が変化’（外部システムとの接続）
　　設計開発と運用を分けられない
　説明責任を果たせること

DEOSの特徴

DEOSプロセス

文書：散逸

合意の見える化記法例
　２６２６２でも

D-CASEによる合意の見える化

外部システムとの接続

D-CASE in AgdaによるD-case verification

合意記述データベース

標準化活動　IEC62853

ディペンダビリティ
日本語の本が６月にでた（近代科学社）

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■D-Case実用化に向けて

背景
・システムの大規模化
・環境の変化
・利害関係者の変化
　説明責任の重大性

説明責任と合意形成
・トヨタプリウス問題
・日の丸掃除ロボット、敗戦

D-Caseとは

Safety CaseとD-Case
・Safety Case：２６２６２とか。高安全性
・D-CASE：説明責任と合意形成

D-Case研究会

D-Case部会：詳細はwww.deos.or.jp

ETロボコン2014：富士ゼロックスチーム D-CASE

ロボコンのD-Case

OMG消費者機械ディペンダビリティ国際規格
・トヨタ、IPA、産総研、富士通、電通代など
・２０１４年１２月OMGで標準化採択予定

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■三菱電機におけるD-Case活用事例
　期待結果の明確化と合意を目指して
　　三菱電機　森さん
・シミュレーター
・手もどり発生
　直接の原因＝シミュレーションの制限条件が不適切
　　システム要求→計算式→関数

バージョン２
D-CASE：合意形成→つかえるかも

開発への適用で目指すこと
・期待結果を明確にする
・妥当性の実証方法＝証拠について明確
・ステークホルダ間で合意を形成

　開発の早い段階からD-Case

ステークホルダーとワークフロー

D-Case適用の振り返り
Keep
　合意形成、
　設計へのフィードバック
Problem
　コスト
　スキル
Try
　適用範囲拡大
　効率化

D-Case導入の拡大に向けて
・何を書いたら良いの？

スキルの問題
　何を書いたらよいか分からない
　議論の分解方法が難しい
コストの問題
　余計な手間になる機がする
　図の作成やメンテが大変（エビデンス収集など）

対策
　適用箇所の見極め
　議論の作成になれる

適用箇所の見極め
・合意リスクのある部分や、重要な特性を抽出
・D-Caseによる明確化、合意形成の対象
　スコープ限定せずにD-Caseを作成するとコスト高

適用範囲の見極め
・合意リスク例
　　要求仕様書
　　　　できる限り安全
　　　　いかなる時も
　　ビッグマウスの予感

・重要な特性抽出例
　　効率性
　　リスク会費制→安全性
→前提を明確にするだけで大きな効果

議論になれる
・料理が上手いこと
・折り紙かぶと
・自分の活動の効果の確認
・議論パターンポケットガイド

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■開発現場へのD-Case導入事例の紹介

会社概要と経歴

現場が抱える問題
・上位者の経験が青果物に上手く反映できない
問題の解決方法
・上位者と担当者が同じ経験に基づいて仕事に取り組む
上位者の経験を正しく共有する方法
・双方の語彙や常識、考え方がそろえば相手と正しい共通理解を持てるはず
→前提となる語彙や常識、考え方を見える化する手段としてD-Caseを導入する

基本的な書き方

導入した工程
・設計品質レビュー
準備
・教育シラバス
・Astah-GSN

シラバスの
　導入
　議論モデル協会
　議論モデル作成

D-Caseを導入したレビューの仕方
　手順１：前提となる文書をそろえる
　手順２：説明の構造を設計する
　手順３：成果物を証拠に紐づける
　手順４：D-Caseで説明する

手順１：前提となる文書をそろえる
既存処理　差分ない
追加処理　入力の協会地を網羅したテスト項目
関係　　　パスごとに１テスト

→D-Caseを使うことで理解のずれをみることができた

説明のしかたの不備が解消される
レビューのときに役立つD-Case

勘所
・複数のゴールがひとつの証拠に集約している場合、
　複数の視点が一箇所に混在した文書になっている場合が多い
　　→文書品質が低い可能性
・前提が関連付けられていない場合、分解されたゴールが網羅的でない場合が多い
　納得感がない

・証拠の判断基準となる前提が関連付けれていない場合
　証拠のレビュー基準がレビューアの間隔の場合が多い
　（客観的な証拠がない）

→プロジェクトで活用しているレビュー基準の整備状況が分かる

・D-Case導入直後の活用状況は二極化し、
　プロジェクトの力量と対応する傾向がありました

取り組み１：とにかく描かせて会議で使う
取り組み２：青果物を一緒に確認して思いを引き出す
取り組み３：上位者が自身の考え方を書いて説明する

感想
・見える化される
・識者がレビューの合格基準が見えてきた（暗黙知を形式知に）
・プロジェクトの状態が見える化

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次期iPhoneはデュアルレンズで一眼レフカメラなみの画質に？

ですって、すごっ！

次期iPhoneはデュアルレンズで一眼レフカメラなみの画質に？
http://news.livedoor.com/article/detail/9486554/

IoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた－概要

IoTについて、全体像が見えない議論が多い気がしてきた。
そこで、まず、IoTと、これら周辺を取り巻くビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた。以下の図になる。

以下、説明

---

■従来システム

○ブラウザ・アプリ
　従来システムは、PCはブラウザ、スマホやタブレット等のモバイルではアプリ（を稼動させる環境）によって、端末からデータがサーバー側に送られる。サーバー側では、データを処理加工して、その結果をRDBに蓄える。
　　ブラウザではHTML5+Javascriptでアプリケーションが作成され、
　　端末側はHTML5+Javascript、Javascript(Android),Objective-C,swift(ios)等が使われる。
　HTML5で、スマホ、PC,どれにでも対応することが「レスポンシブウェブデザイン」であり、これら端末、さらにGoogleグラス、アップルウォッチ等のウェアラブルも含めて、様々なデバイスが、クライアント側に存在しても大丈夫なようにすることが「ユビキタス」となる。

○サーバーサイド
　各種端末から送られてきたデータは、サーブレット等のサーバーサイドのプログラムによって処理され、データベースに格納される。
　　サーバーサイドのプログラムは、Java,PHP,Python,node.js様々な言語で、フレームワークを利用して記述され、
　　(トランザクションが重要なので）RDBによって格納される

---

■IoT

○デバイス
　センサーデータを入力し、ネットワーク上にデータを流すまでの処理を行う。ボード上で行うものも多い。
　センサーデータは、アナログまたはデジタル信号であり、
　　この信号をポートから受信し、OS等で利用できるようにする「デバイスドライバ」と
　　デバイスドライバからの信号をもとに、データを送信する通信部分に分かれる。
　（この間にOSが入る場合、入らない場合がある）
　Windowsにおいて、デバイスドライバ部分はWindowsPK,通信部分はWindowsSDKにより記述する。

○データ収集
　センサーデータは、多くの地点から、短時間に発せられることがあり、このデータをデータウェアハウスで
直接反映させることは難しいので（データウェアハウスは挿入・更新に弱い）、いったんデータを保存する
処理を行う。この処理をデータ収集とここでは呼んでいる。リアルタイムストリーム処理と呼ばれるものの
一つの分野である（残りの分野はCEP,機械学習の一部）

　データは、上述のとおり、データウェアハウスには格納しにくく、RDBでは無駄があるので、NoSQL
やインメモリで処理される。

○CEP
　１つないしいくつかのセンサーデータ（ウィンドウ）をもとに、異常がおきているなどを判断し、
その旨を通知する等の、ストリームデータを元に処理を行うもの。リアルタイムストリーム処理の
一つの分野である。

○機械学習
　CEP同様、センサーデータ（ウィンドウ）をもとに、異常がおきているなどを判断するが、
その判断のアルゴリズムが良く分からないときなどに利用する（分かるのであればCEPでよい）
　大きく２つの分野がある。
　　１つは、大量のデータを使って、学習をする分野
　　もう一つは、学習結果と、センサーデータをもとに、異常等が起きているか判断する分野
　後者の判断する部分は、リアルタイムストリーム処理となるが、前者の学習部分は、
リアルタイムストリーム処理でも良いし、データウェアハウスのデータを利用しても良い。

---

■ビッグデータ解析

○データ蓄積
　ビッグデータを扱うデータウェアハウスは、検索スピードは高いが、編集によわい（時間がかかる）
　そこで、従来型のOLTPはRDBに、センサーデータはNoSQL等にいれ、定期的にバッチで
データウェアハウスに更新をかける。ここではそれを「データ蓄積」と呼んでいる。

○オープンデータ収集
　天気情報などは、データ解析を行う場合に必要になる。このような、データがオープンになっていて、
解析に必要なものは、あらかじめ取得しておく。ここではそれを「オープンデータ収集」と呼んでいる。

○データ解析
　データウェアハウスを検索して、対象データを取得し、処理加工（統計処理も含まれる）する。

○可視化
　データウェアハウスで解析した結果を、見やすいようにグラフ化したりする。

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■ネットワーク
○既存ネットワーク＋一部SDN
　上記をつなぐのにネットワークが必要。有線、無線／　REST,MQTT・・・様々あり、
特に、過去のセンサー、機械の通信を生かすのであれば、シリアル（RS-232C)などにも
対応しないといけなくなる。

　複数のネットワークが入り乱れ（192.168が様々なネットワークに違ったドメインで現れ）
それらの通信品質はいろいろである。これら通信品質を確保しながら、ネットワーク間で
調節するには、ソフトウェアで柔軟にネットワークを定義する（SDN)必要があると思われている。

---

今回は概要。
今度機会があったら、具体的な製品を書きたいと思う。

米MS、開発・実行環境をOSS化、Visual Studio 2015 Preview版入手可能

昨日のマイクロソフトのALMつーかアジャイル対応をきいてきたの中にもちょっと出てきた話だけど、Visual Studio 2015 Preview版が出たみたい。それにともない、以下の発表があった模様。


「.NET Framework」のコア部分のオープンソース化だ。ランタイムやコンパイラ、各種ライブラリが含まれており、既にGitHubで公開されている。



Webアプリケーションフレームワーク「ASP.NET」の実行環境として、公式にLinuxやMac OS Xをサポートすることも発表した。
これらは「.NET 2015」の一部として（各バージョンは.NET Framework 4.6、.NET Core 5、APS.NET 5）、同日Preview版がインストーラーやオープンソースプロジェクトの形で提供開始されている。



「Visual Studio 2015」のPreview版も入手可能になった。



C++によるクロスプラットフォームモバイルアプリ開発のサポート、「Visual Studio Tools for Apache Cordova」「Visual Studio Emulator for Android」をはじめ、今回の発表主旨に沿った様々な用途向けの機能強化が試みられている。


Cordovaまで入っちゃうの？

詳細は、以下のサイト

米MS、開発・実行環境をOSS化し、IDEの無償版を提供――あらゆる開発者・アプリケーション向けの統合開発基盤構築を目指す
http://codezine.jp/article/detail/8280

太字は、上記サイトより引用

ExcelからMySQLが操作できるMySQL for Excelがいつの間にか、（たぶん）無料で入ってた・・・

あ、あれえええ？？


Excelの「データ」にMySQL for Excelが入ってる（＠＿＠！）
で、そこをクリックすると・・・

ど、どーして自分のパソコンにMySQL５．６が入ってるって、知ってるんだろう。
教えた記憶ないんだけどなあ・・
とにかく、それをクリック

え～、どうして、MySQL内のデータベースが見えるんだ？
教えた気ないんだけどなあ・・・
たしかにユーザーrootのパスワードはpasswordにしてあるから、
だれでもわかるんだけど・・・（テーブルには権限かけてない）

sakila（さきーら：あのMySQLのいるかのこと）というDB,
DBを作った気はないんだけど（MySQL5.6を入れた記憶はあるが）、クリック！

テーブルが見える（＠＿＠！）
actorを選択「Edit MySQL Data」をクリックすると、

Importをくりっくしてみる

え、これで編集できるの？
ええええっ～

これ便利。

でも、自分入れたり、設定した記憶がまったくないんだけど・・・
・・・だれか、便利なので入れてくれたのかなあ？
小人さんが？ハッカーさんが？

みなさんのパソコンには、どうです？
もし、ハッカーさんの仕業なら、
次は、Windows8入れといてください。たのんます・・・

「高倉健さん死去」ほどの衝撃はないが・・オリックスの弥生買収も、ええっ！だよね！

高倉健さん死去　８３歳、１０日に悪性リンパ腫で
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20141118-00000022-sph-ent

ええっ（＠＿＠！）

そういえば、このニュースも

オリックスの弥生買収、マーケ4P的巧妙戦略　中小企業の半数を顧客基盤として獲得
http://biz-journal.jp/2014/11/post_7382.html

ええっだよね。

「IoTとは何なのか」一緒に考えてきた？

昨日（１１月１７日）AITCオープンラボの

「IoTとは何なのか」一緒に考えようIoT勉強会

に行って来たので、メモメモ

---

・会場説明
管理人は「おだんみつ」さん（おだ＋だんみつ？）
飲食自由・２２時完全退場

平日夜、無料で使える
geechs magazine
Code IQ　おだんみつさんから数学の問題

今年度のAITC：IoTやります。

はじめに


IoT概論～歴史から全体を俯瞰～
IoTやってますか？
IoTってなあに
　モノのインターネット→具体的に何

いろんな組織がいろいろ
NRI:ものにセンサーをつける。識別
intel：５つのポイント
Microsoft:Internet Your Thing
CISCO:IOE

昔話
・ユビキタスネットワーク
　　RFID
　　１９９９年けびんAstonさんがいった
２００９年RFID Jornalから
・当時はRFID

・これまでも
　M2M、Industrial Internet

M2Mマシン
IoTその先のサービス、人

IoTの適用範囲
M2M　World Connected Service

２０２０年１．９兆＄（ガートナー）

クラウド・ビッグデータ
小型で安価なセンサー
メーカーズ

セキュリティ、プライバシー、標準化→いろいろ
IoT Consortium
AllSeen Alliance
IIC
Open Interconnect Consortium

IoTは人によって対象が違う。

国内外の事例紹介
・市場規模
　２０１３年　約１１．１兆円
　２０１８年　約２１．１兆円

・デバイス数
　２０２０年には３００億台

事例紹介
・Nest　サーモスタット
　→Nest Developer Program
　　ライフログ
　スマートホームのハブになる

・August
　スマートロック
　スマートフォン、ウェブアプリとの連携
　Airbnbのようなサービスと一緒に使える？

・Phiolips Lighting as a Service
　　照明器具
　　ワシントンDC、照明をサービスとして提供
　　LEDライト
　　６８％の電力削減

・コマツ　KOMTRAX
　　障害発生状況
　　データの活用：故障原因推定、盗難防止、需要予測

・竹中工務店
　　機械学習

IoT活用にむけて

■IoTを実現する技術
　センサー、デバイス、ソフトウェア
　IoTゲートウェイ

様々なプラットフォーム
Axeda(あくしーだ）／Thing Worx
　デバイスにAgent
　MQTTの採用
Thing Worx

Device Cloud
　ZigBee通信

プラットフォームが提供するもの

要素技術
　・大量のデバイスデータをリアルタイムに近い速度

IoTが通信に求める要求
　BLE(Bluetooth Low Eneergy)
　MQTT
　　Publish/subscribeモデル

バッテリーレス無線通信技術
　EnOcean社：エナジーハーベスト
　RFID

センサー
　UVセンサー

印刷でセンサーを作る

IOT的なものを作ってみた
アルコールセンサー
実際に測定すると・・・
センサーネットワークの構築
近距離通信でRaspberry Piに収集

Plotly
　　Streaming API
AWS
　　kinesis：２４時間
　　RedShift

電話で通知Twili

１２月１５日月曜日

マイクロソフトのALMつーかアジャイル対応をきいてきた

Microsoftの

Architech Jumpup Start セミナー
今こそ考えるエンタープライズ向けアプリケーションのライフサイクル管理
にいってきた。

その内容をメモメモ

---

＜＜クラウド時代のアプリケーションライフサイクルを考える＞＞

■ALMおさらい
・Application Lifecycleの例
　ウォーターフォール
　V字型
　スパイラル
　インクリメンタル
・アジャイルソフトウェア開発
　短期間で価値のあるソフトウェアをお客様へ

クラウドコンピューティングのインパクト
・IaaSを導入した会社２０１３年から８．３ポイント→１９．４
　（４０００社のうち）
・新しいアプリはクラウドシフト（８０％以上）

クラウド化のメリット
・フレキシブルな開発・テスト環境
・モダンアプリケーション基盤
・マルチOSサポート
・基盤セキュリティ
・ビジネスの変化にすばやく対応するITインフラ

■Cloid時代のALM
ビジネスの変化にすばやく対応するITインフラ
・サーバ０の購入、セットアップに数ヶ月
・クラウドで同じ環境を用意するなら１～２日

ビジネスの変化にすばやく対応するITインフラとアプリケーション
・アプリケーション開発は早くなっていない
Microsoftの事例
・Cloud時代のアプリケーションに必要なスピード感
　　４にんづつ
　　４週間ごとにクラウドに新機能
　　年に一度オンプレミス製品に反映
・機能のアップデート
　　２年→３週間へ
・１２ヶ月でVSへの変更点

なぜ、アプリケーション開発にスピード感が必要なのか？
　　ビジネス要求をタイムリーに反映できるITが
　　ビジネスの差別化を推進
・IT部門より、高校生のほうが知っている
　　でも、ビジネスは進む・・・
・ビジネスにフォーカスした戦略的なIT
　　DevOps
　→何年も言われている＝できてない
　運用の評価は可用性
　→共通ゴール：早くリリース・MTTRで評価
　　成果物の共同所有
　　自動化

DevOpsへの主な課題→いっぱい

成功するCloud時代のALM
　　継続的デリバリー
　　アジャイルな手法
　　DevOpsをまわす

ALM：Application Lifecycle Management
　　計画
　　モニタリング
　　フィードバック

テクノロジーが改善できること
　・ツールを使って改善

DevOpsを可能にするテクノロジー
・仮想化、構成管理、リリース管理
・もにたりんぐ、分析、インシデント対応
・ビルド・測定・フィードバック：仮説主導型開発

事例紹介
・ソフトバンクテクノロジー
・日本郵政スタッフ
・ビービーシステム：人による品質のぶれがない
・富士通システムズ・ウェスト
　　→３回繰り返すなら意味あり

何をするかを決めるのは、人

■今後のALM
・Cloud上で稼動するDevOpsが活用される
・Cloud上でのALM実践によりテストと本番が同一環境となり更新リスクが低減
・Dockerにより促進

Docker（Azureでもサポート）により促進されるもの
・軽量、移植しやすい
・オンプレでテスト、クラウドで運用
（公式な見解ではありません）

まとめ：クラウド時代のALM
・継続的デリバリー
・Agileな手法
・DevOpsをまわす

AzureとVisual StudioでDevOpsが現実解に

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＜＜TFSスクラム開発とリリース管理を使えばRapid Releaseが行える＞＞

Online Service Gate
・クラウドサービスを利用するためのセキュリティゲートウェイ
・シングルサインオン

開発プロセスの課題
・Office３６５はrapid release
・世界標準の変化も早い
・開発スピードをあげる

従来の開発はウォーターフォール
・要件定義ですべてのタスクを洗い出し、WBSを作成
・ガントチャートで全員にタスク割り当て
・「イナズマ線」

ウォーターフォール
・はじめては弱い
・当初見積もりからぶれると、把握・調整が大変
・負荷高くなる、遅延？品質下げる・・・ことはできない

Rapid Release
・TFSをソースバージョン管理だけでなく
・タスク管理、工程管理も
　→スクラム開発を採用

■スクラム開発を採用
狙いは
・おおよそのスケジュール感はぶれない
・いち早く手が打てるように
・世界標準の開発経験を

ウォーターフォールの開発の流れ
・最初に全工程のタスクを決定
　　PMが全体を見積もる
・事前に計画したスケジュールでタスク

スクラム
・バックログを決定
・タスクは週初めに、全員で見積もる
・週終わりにタスクが終わったか？確認

ウォーターフォールとスクラムの違い

TFSでスクラム開発はとても簡単
・定期的に意図を説明、慣れてもらう

TFSタスクボード、バーンダウンチャートでの確認

ルールを決めてスクラム開発にシフト
・なにをバックログ、タスクにするか
・リリースタイミングとブランチのルール
　　ソースバージョン管理のルール

チームワークのためのコミュニケーション
・デイリースクラムを実施
・スプリント計画で全員で見積もる
・振り返りで改善する→時間を確保して、できるだけやりたい

・理解したところだけツールを使う

デプロイ
・バーンダウンするようになった
・ブレが小さくなった。見える化

見える化：知らないことには対応できない
メンバーのアラートに気づいて手を打てる
早く開発できるようになった

リリース管理を採用　Release Management

RM特徴は承認フローと配置の自動化
・ビルド定義
・リリースパス
・しシーステンプレート：リリースパス、配置処理
・リリース

複数のステージでワークフローを定義

配置をPowerShellでカスタマイズ

バージョン管理分岐に対応するには
・リリース用に分岐を作成する
　　ビルド定義をリリース用に複製
・リリーステンプレートもリリース用に複製

速くリリースできるようになった
（上げる時間は変わらない）

問題
・TSSがサポートしていない部分
　ルールの明文化→教育十分：

リリース管理：範囲の見極めと承認フロー

---

＜＜クラウドへ向かうエンタープライズ開発者のための開発基盤入門＞＞
セッションの目的とゴール
Visual Studio Onlineを中心に

・アジャイル開発の価値提案
　可視化：アジャイル開発優位
　順応性：はじめは変わらないが、
　ビジネス価値：
　リスク：アジャイル→先送りしない

これからのALM
・ビルド、メジャー、ラーン
　ビジネスの仮説
　継続的デリバリー
・DevOps
　ALM＋DevOps＝モダンALM
・これからのエンタープライズ開発者の開発スタイル
　　テスト／コードの作成
　　ソースコントロールへのコミット
　　サーバー側でのコードのコンパイル
　　サーバー側でのテストの実行
　　ソフトウェアパッケージの配置
　　（あと１項目、メモ取れなかった）
・ALMとクラウド
　（すまん、ものすごい複雑な図で、メモすらとれん
　　近くで、スマホで写真撮っている音が・・　＾＾；）

・Visual Studio onlineによるクラウド上のALM

Visual Studio Onlineへのアクセス
・ブラウザからのアクセス
・作業項目の作成／変更について
　　バックログの管理(Team Web Access）
　　タスクボード
　　チェックインポリシー

プロセステンプレート
　　・SCRUM
　　・CMMI
バージョン管理
　　・GIT
　　・TeamFoundation

バックログの調整
　　バックログの入力
スプリント計画
　　かんばん
スプリント続行
　　バーンダウン

デモ
・バックログあたり
・ビルド＆CI
・Azure Application Insight
　　負荷テストできる（まだプレビュー）

---

あとでしらべる

Microsoft Architect forum2014 winter

みんな道半ばで不安だらけだけど、「熱い心とコミニティ」、これさえあればあれば大丈夫！

JJUG CCC 2014 Fallに行ってきた（途中、抜け出していなかったけど）
つづき。基調講演（一番初め）

これからのJavaエンジニアの生きる道

をメモメモ

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自己紹介
今回の登録者数６４５過去最高（毎年４００前後）
さいこうにうれしい
２０１２年　寺田さん愛してる
前回はベンダー主導
今回はコミュニティ主導
７ねんやってきてよかった
スポンサーの各社の皆様、ありがとうございます
プラチナ＊ORACLE
今回KDDI、びずりーち、IBM、りくるーと、楽天
ドリンクおいしっくすさん、LINEさん
スポンサー各社さまも大事なコミュニティ
日本のJavaコミュニティまだまだ！もりあげましょう！

で、本題
風呂敷広げすぎた
でも、大事な問題
２００２年SIer　WebLogic+Oracle
　　→PowerPoint職人
２０１４　ベンチャー
　　Lucene/そーらー
近い将来、技術の変化による社会変化が起こる
今日はここで考える
技術の変化→社会の変化
３つ大事な変化
１．クラウド
２．人工知能
３．Java

１．クラウド
・早ければ数時間でインフラ構築作業完了
・Webサービスの成長に合わせたスケールアウトの仕組み
クラウドでカバーする領域：かなりサポート
最近話題の技術　Docker：使う人多い
　コンテナ型仮想化を基盤としたアプリケーションの構成管理
　OSからアプリケーションをまでの構成情報をまとめてレポジトリに登録配布
コンテナを移動するのが、非常に簡単
　荒井さんがいってる

クラウド間でのコンテナポータビリティが向上してしまうと、
クラウド事業者は次に何を狙うか
→データーロックイン
・データーロックインを狙って、クラウド事業者はデータ活用の
ための各種ツール、ミドルウェア、ライブラリをさらに充実させる

いまあるだけでも
・RDS/Aurora
EMR
RedShift

BigQuery

HDInsight

データが容易なクラウドプラットフォームにデータ移行する企業が増加
大量に蓄積されたデータは人工知能に利用される


２．人工知能
認識→意思決定→行動
認識：自然言語処理、音声認識、画像認識
意思決定：探索、制約充実、組み合わせ最適化、推論・論理、不確実性、予測、学習

意思決定の基本技術
論理推論
条件を満たす最適解・・・

最近話題の技術
わとそん！
IBM　ディープブルー
じゃパティで勝った
積極的にワトソン営業こうせい＝三井住友、みずほ
想定ユースケース
・オペレーター

人工知能が話題、結構盛り上がっている
認識精度が上がった
　　うぃきぺでぃあ
　　統計的手法
意思決定は進んでいない
東ロボくん（NII)
　音声、画像認識：
認識について自然言語処理、音声・画像認識の技術の向上が著しい
きねくと
マシーンラーニング
（SVMの説明してました）

統計で問題を解くポイントは、理ずめで説明できないが、なんとなくよく当たるということ

ワトソンの仕組み
認識　　
　　音声認識→統計的手法
意思決定
　　質問解析（イメージ）
　　検索（イメージ）
　　回答評価（イメージ）：確信値
真の人工知能は人間の脳の働きをコンピューターでシミュレーション
見せかけだが、人工知能が社会に絶賛浸透中

３．Java
Javaone2014の復習
すずきゆうすけさん
・サプライズはない
・まあしょうがない
・コミュニティにシフト

JavaSE9
じぐそー
HTTP2
らいとうぇいとJSON

Java８も

あんしんしてつかえる
クラウド
HTTP

安心して使える堅牢な環境
大規模WebサービスにJVM
JVM上で動く新たな言語
Hadoop（YARN)、インメモリSPARK
JVMで動く統計解析ツール

多くの資産を持ち、堅牢なJavaは強い
２０年残る→５０年のこる
COBOLはそうだった・・・そこでためいきつかない

社会は、どう変わるか
・人工知能で、１０人中９人は今の仕事がなくなる
・なくなる職業
　　レジ係→セルフレジ
　　キーパンチャー
ハードな未来
デジタルビジネスの仕事は５倍になる「ガートナー」
Javaエンジニアにとってはチャンス

クラウドや人工知能７、Javaなどの最新技術への追随
　線形代数、微分方程式
　Docker
グローバル対応（英語など）

　でも、もっとだいじなのは

熱い心とコミニティ

２１世紀は心の時代
KickStarterは製品が与える心に響く何かにお金をはらっている

明らかに心の時代へ移行している中、Javaエンジニアはどうすべきか
たぶん、エンジニアみんながやりたいことをやったほうが世の中はよくなる
この先、生き残るためにはとか、よく聞く。
僕は１０回を生き抜くために使いたくない（プロジェクト２，３年→一生で１０回）

JJUG（じぇいじゃぐ）副会長３人の一人
ひらめきのつみかさね→すごいものができている

そして、もうひとつ大事なこと

コミニティ重要
企業は余裕ない。人は企業とコミニティが補間しあいながら成長する時代

エンジニアが成長できる場として
JJUGはみなさん
みんな道半ばで不安だらけ
でも大丈夫
あつい心とコミュニティがあれば大丈夫

今日のお勧めセッション：ROOM2にいけ

Javaの仕様策定の関与の仕方とか、MVCの仕様策定に関してとか

JJUG CCC 2014 Fallに行ってきた（途中、抜け出していなかったけど）
つづき。いちばんさいご

MVC1.0を通じてadaopt a JSRを知ろう！

をメモメモ

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JJUGではadaopt a JSRはじめました。
adaopt a JSR＝JCP,JSRに参画する

JSR：Javaの仕様の構成
JCP：JSRの使い方

JSR：Javaの仕様の構成
　Javaの仕様はJSRで定義
　　　JSR337:Java SE 8：３０８，３１０，３３５を傘下
　　　JSR335:ラムダ式

JSR：３つの構成要素
・仕様文書
・仕様テストツール
・リファレンス実装

JCP:Java Community Process
JCP2.9はJSR355で定義されている

EC：企業団体JUG・仕様の最終承認
JSR SpecLead：仕様作成の中心
PMO：事務局（Oracle Americaの担当者)
JCPメンバー：仕様のレビュー、Spec Leadになりたいよという

JSR提案
（事務局さいばん）
JSRレビュー
EC投票
通らなかったらやり直し１かい。
ExpertGroupがはいる
Early draftを何回も
Public草案
JSRレビュー
EC投票
Finalドラフト

JSR371ExpertGroupまだ募集中

JCPメンバー
　Oracle AmericaとJSPA契約を結んだ個人、企業、組織
　　　JJUGもJCPメンバー

詳しくは、JJUGナイトセミナー
これからのJCP、コミュニティと共に

補足
JEP(じぇっぷ）JDK Enhancement-Proposal
→OpenJDKの実装
JEPは実装固有のものもある（GCなど）

Adopt-a-JSR
・個人がJSPメンバーとして活動するのは面倒
　　JSPAを結ぶ必要がある
　　次期JCPでは、加入が楽
・ユーザーグループを通じて参加すれば、気が楽＆声が届きやすい
　　Adopt-a-JSR
・ユーザーグループを通じて仕様策定に貢献
　活動内容は自由
・JJUG at Adopt a JSRメーリングリスト
　JSR 371　MVC1.0にコミット

まずJJUGに参加（MLに登録するだけ）
JCPアカウントを作成してJJUGにひもづけ

Javaに対する様々な貢献With Adopt a JSR
７月のJJUGナイトセミナー

MVC1.0の経緯
JJUGとしての貢献

MVCの経緯
　JAX-RS：アクション指向REST向け
　JSF：コンポーネント指向

アクション指向
JerseyMVC
SpringMVC
Struts

もともとJAX-RSの延長だった

Oracleのサーベイ
６０．８％　MVCあったほうがいい

いろいろあって、別Spec
MVC１．０（JSR-371)

JJUGとしての貢献
・MLを購読する
・参照実装を試す
・MVC1.0についてTweet,ブログに書く

日本語ページある

MLを購読する
・JAX-RSベース、サーブレットベース？
・Testフレームワーク
・Portlet
・MLに意見を

参照実装　Ozark.java.net
CDIベース

フリーディスカッション
なぜJSFだとだめなの？

AngularJSとの組み合わせ
Microsoft　GUIをクライアントサイド
RESTはのこすべき（JAX-RSもわるくない）
JSFが今後使えるか？
デザイン会社に発注した場合：JSFは合わない
→JSF2.2　HTMLの属性として

　

JavaSE8、JavaME8、JavaEE7の話を聞いてきた！

JJUG CCC 2014 Fallに行ってきた（途中、抜け出していなかったけど）
つづき。順番ぐちゃぐちゃだけど、午前２番目

■Java Create The Future
Simon Ritterさん

をメモメモ

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いま、Javaの状態
　　→２０周年になろうとしてるけど、いろいろおきてる
　Java：いろいろ
　　プラットフォーム
　　言語
　　ライブラリ
　　VM
　　・・・それ以上
　今日皆さんがきているのも・・・Javaはコミュニティ
　　いろいろな側面
　　スタンダードの定義
　　オープンソース
　　JUG
　　いろんな側面

コミュニティー３つとりあげる
　１．カンファレンス
　　例＊Javaらんど
　　　ドイツでJUGが開催２２のJUG
　　　成功。２日８００人来年も（さらに倍の参加者予定）
　　　ベルギー：３５００人参加
　２．LJC(ろんどんじゃばこみにてぃ）
　　　スタンダード、教育
　３．ハイライト！スタンダードに対して
　　　モロッコJUG　個々の仕様の作成
　　　Adapt a JSR
JUGは異なる様々な取り組み
　　Javaコミュニティプロセス　１５年
　　Oracle　SUNがいうだけではない
　　いろんなインプット
　　　　IBM,RedHat,Twitter
　　　　規模の小さな企業
　　　　エンドユーザー：例　銀行とかもニーズ必要
　　　　個人も！

すうじとしてしょうかい：Java8について
　　ロードショー２０カ国以上
　　イベント　７５以上
　　Webキャスト
　　Moocも　エンベティッド用　８０＋
　　５人：いろいろ出張

コミュニティ増えている
　　世界各地に

JavaSE8
・ことし３がつろーんち！
　たくさんの関心
　関連して本もたくさん
　９ヶ月ぐらいの間に
・スタンダードだけでない
　→前：オープンソース
　　OpenJDK
　　Oracle以外も貢献
　　　すてぃーぶんこーるぼーん
　　　　Date　Time　API
・JDK8
　いろんなものふくまれている
　とくに２つ紹介
　　　シンタックス変更
　　　　ラムダ式
　　　　パラメータ化されたビヘイビア
　　　　関数プログラミングの要素も
　　　　　すとりーむすAPI、これくしょんでいろいろ
Streams　
・コンピューターパワー・アーキの変化（マルチコア）：並列化
　シーケンシャル、並列を考えなくて良い
　変えることも簡単（１回のメソッドコール）
　後方互換性

パフォーマンス向上→JDK8にすべし。はやくなるから

セキュリティ
トらんすポートレベルなど

あたらしいつーる
JRockit→つかえるように
ミッションコントロールなど
アドバンスドマネージメントコンソール

JavaSEロードマップ
２つの大きなリリース
８のUpdate40,60
２０１６：JDK9
　さらに進化：モジュラリティパフォーマンス、セキュリティ
そのあと・・・

コミュニティ、ぜひおてつだいしてくださいね
JDK9アーリーアクセスもうでてる
ためして、どんどんふぃーどばっくしてね

JAVA　ME8
まいくろえでぃっしょん

去年
・複雑なライブラリMEとSEの重なり少なく、MEはわかれていた
　　CLDC、CDCの２つ：サブセットの中にサブセット
・JavaME8　シンプルに
　　API：SEと多くオーバーラップ（もちろん、重ならないところも必要だけど）
　　言語上の観点では違いないように

急速に普及
・ARM,フリースケール、クアルコム
・低消費電力、小メモリ
・こういったデバイスでも機能する

モバイル
・Oracleモバイルアプリケーションネットワーク
・RoboVM：Android,IoSではしらせる
・JavaCard

ME8アップデート来年
２０１６　ME9

この点でもおちからをかりたいとおもってます
らずべりーぱいとかで、ボードやすくなってる
→アプリ開発しやすくなってる
　あーりーびるど

JavaEE7
・アクティブなコミニティ
・アプリケーションサーバー
・コミュニティからのコントリビューション
・仕様をデベロッパーのニーズを満たす
・個人のコントリビューション
新しいフィーチャー
・HTML5に対するサポート（JSON,WebSocket）
・スケーラビリティ（デベロッパーがスレットコントロールできる）
・GlassFish；まだ生きている！
　　JavaEEのリファレンスである
　　Oracle：コマーシャルサポートはしないが、４．１は出ている
・JavaEE8の将来
　　調査結果：JSONのバインド、セキュリティ、キャッシング、クラウド
　　多くのJSR
・ロードマップ
　　JavaEE8仕様作成
　　GlassFish5

継続して参加してね！
・個人のJSRが採用されることを願ってる
・JavaEE8はもっとかかわってほしい

来年、Java２０周年記念
２０年たっても完成していない

JSRをだすには
２つ
JCPに個人が参加するのを簡単にしようとしてる
オープンソースプロジェクトに参加する
　　OpenJDK,GlassFish
　Adapterのセッションで説明するよ

Elasticsearchとkibanaの話を聞いてきた

JJUG CCC 2014 Fallに行ってきた（途中、抜け出していなかったけど）
まずは、

Elasticsearchとkibanaではじめる検索＆分析

をメモメモ

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検索としてのElasticsearch

Elasticsearch
　フリーワード検索
　絞込み
　ハイライト
　ソート
　ページング
　集計
　サジェスト
・スキーマフリー、分散ドキュメントストア、REST,JSON
・オープンソース
・設定なしで簡単に試すことが可能
・Javaで実装、拡張も容易

はてなブックマークとか

インストールから検索まで
・解凍して、たたくだけ（設定不要）
・検索：エンドポイントにJSONでクエリー

分散構成、スケール

インデックス単位でデータをもつ
　　シャーディングできる（シャードの単位）
　　レプリケーション

全文検索とは
・転置インデックス：単語からIDがひける

レコード：ドキュメント
フィールド：RDBのカラム
スキーマ
ターム、トークン

単語の区切り方
　　N-Gram：あたまから何文字かできる
　　形態素解析

特徴：Geo

Percolator
くえりを登録できる

クライアントライブラリ

Hadoop　Integretion

解析としてのElasticserch
ELK stack：ログすたっしゅ→Elasticserch→きばな

Logstash＝fluentdとおなじです。
　フィルター
　JRuby

aggregation：集計機能のこと
　ファセット：特定のフィールド何件
　Facetよりも強力

kibanaで可視化
・Kibana3
・Javascript

Kibana4：開発中（使用に注意）
β版
アクセスすると→データがどんなの入っているか教えてくれる
ダッシュボード機能
地図（Geo）

marvel(製品）
・Elasticserch監視用
・本番環境で使うときは言ってください。お金を取りに行きます

「B2B購入プロセス」は顧客自ら開始に変化したそうな・・・営業の電話するよりHP充実が重要ってこと

日経 IoE（Ｉnternet of Everything） フォーラム2014つづき

顧客体験をビジネスの成長につなげる
ビジネスを推進するためのカスタマーエクスペリエンスの変革

を、一応、メモメモ

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・ビジネス促進要因としてのマーケティング
・魅力的なカスタマーエクスペリエンスの提供
・イベントを利用した魅力的なエクスペリエンスの提供とビジネスの牽引
加速する変化のペース
・２０１７年までに９０％がモバイルデバイス
・ビデオでコミュニケーション
・ものの１%しかつながっていない

すべての背景には
・マーケティングにばB2Meに

B2B購入プロセスの変化
・自ら開始：ベンダーからではなく
・オンラインで開始：１１回くらい
・持続的およびパーソナライズ

カスタマーが主導している

データドリブンマーケティング
・以前：手作業
・技術の投資
　　データサイエンティストを雇わなければなりません
　　リセッションを無駄にするな

収益マーケティング
・売り上げ拡大に直接影響
　　再現性

・マーケティング、セールス

マーケティングの役割
　　コストセンター→収益エンジン

技術を超えてマーケティングの科学へ

ハイテクで「ハイタッチ」を実現

ビデオ：

あらゆるタッチポイントでカスタマーエクスペリエンスを推進
・８９％のバイヤーがカスタマーエクスペリエンスが悪い場合に競合他社を

４分野でニーズ拡大
　即時性
　斬新製
　適切性
　簡易性

対応方法
・すべての大意ポイントで一貫したエクスペリエンス
・お客様の視点でカスタマーエクスペリエンス
・意思決定活動全体を通して適切なデータを収集

webx

カスタマーエクスペリエンスフレームワーク

真実の瞬間
　意思決定に影響を与える感情的なつながりが作りさされる時点

大多数のB2Bカスタマーのほうが、B2Cカスタマーよりも購入したブランドに愛着を感じる

オリンピックブランドエクスペリエンス
（・・・ごめん、よくわかんなかった・・・事例なのに　＾＾；）
ロンドンオリンピックからの教訓
ブラジルの例