「Git入門」を聞いてきた！

１月２５日JJUGナイトセミナー Git入門を聞いてきた。その内容をメモメモ

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■Ｇｉｔはじめの一歩
今日はＧｉｔを始めるための準備

Ｇｉｔとは
・バージョン管理ツール

バージョン管理とは
・変更履歴の把握
・バックアップ
・複数人で作業

バージョン管理のない世界を考えてみよう
・元に戻せない
・ファイルの新旧がわからない

これはちょっといやだよね

歴史だいじに

管理に使うもの
・リポジトリ＝歴史の保管庫

バージョン管理の種類
・集中バージョン管理システム
　みんなで使うリポジトリが１つ

・分散バージョン管理システム
　作業者がローカルでリポジトリが持てる
　→Ｇｉｔ

分散バージョン管理の便利なところ
・自分専用リポジトリが作れる
　精神的にもやさしい
・ローカルだけで作業できる

改めてＧｉｔとは
・大事な瞬間を切り取ってリポジトリで管理！
　スナップショットで保存
　　ファイルの状態、歴史の操作であり、
　　ファイルそのもののアップロードとは違う

操作の流れ
　使うもの
　　・ワークツリー
　　・ローカルリポジトリ
　　・リモートリポジトリ

ローカルでの操作
・ローカルリポジトリ作成
　　クローン git clone
　　作成　　 git init
　→.gitという隠しフォルダができる

・コミットまで
　Gitの管理している状態
　　リポジトリ：ローカルリポジトリ

　　　　　git add
　　　　ステージにのせる
　　　　　git commit
　　　　コミット

　　どうなっている？
　　　　git status

・続いてリモートでの操作
　　ヒモづける：git remote
　　→デフォルトだとorigin

　　歴史のやりとり
　　　git push

　　もってくる：２とおり
　　　１ git pull
　　　２　git fetch/git merge
　　→使い分けはフローによる

ブランチ
・過去のどの時点からでも
・ブランチに名前をつけられる（デフォルトはmaster）

必要によって使い分けたい
　　ブランチの切り替え Head
　　Headの位置を切り替える get checkout

複数つくったブランチを統合
　　マージ　masterにヘッド git marge
　　りベース取り込みたい上にHead git rebase

マージにもいくつか種類（２種類を紹介）
　fast-forward
　non-fast-forward
→マージコミットが作られるかどうか
　--no-ffオプション

コマンド
・歴史の確認
　　git log
　　コミットのログが見れる

・差分の確認
　　git diff

・歴史の名前付け
　　タグ git tag

Git初心者がやりがちなこと
・余計なものまでコミット
　　jar,war,クラスファイル
　　.classpass
　　ログファイル
　→.gitignoreファイルを作る
　　　サンプル https://github.com/github/.gitignore

・GitとGitＨｕｂを混同

・コンフリクト恐怖症
　　該当箇所をさがす
　　＞＞＞＞＞
　　＜＜＜＜＜＜

Ｇｉｔで困った時のＴｉｐs
・予期せぬコンフリクト
　直前（実施中）のマージ取り消し
　　git marge --abort

・間違ってコミット
　コミットを取り消し
　　１． git revert　：記録する
　　２． git reset　：なかったことにする（避けたほうがいい）
　
・間違えたコミット内容
　直前のコミットを編集しよう
　　　git commit --amend

・間違ってadd / 編集
　　　git status
　どうしたらいいかは書かれている

・きえたあ
　　git reflog
　→gitのＧＣが走ると消える

一番危険なのはあわててよくわからないまま操作を続けること

実際手を動かすと、迷子になるかも
・イメージ大事
・progit https://progit-ja.github.io/

何を使うも自由
　自分が使いやすいと思う方法を試してみること！
　みんなちがって、みんないい

まとめ
・gitを使って楽しく開発しよう

・全体を捉える
・困っても元に戻せるので安心して使い倒そう
・自分に合った方法で習得しよう


質問
・ステージング
　２つファイルがあって。１つだけaddして問題ない？問題ない

・ブランチ
　ファイルではなく、コミットへのポインタ

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■Git実践入門

基盤チーム：開発プロセス
少人数：やりやすい
大規模：運用フロー、らいぶらりあん・構成管理をしないと→大惨事になる

ソースコードを管理するための基本的開発スタイル
　　ぎっとぱけっと、じぇんきんす、アーティファクトリーをつかってる
　→Jenkinsで最新のソースでデプロイ・テスト
　　mavenで依存関係を解決しているのでartifactory上で解決
　→全部無料
　　RedMine以外はJVMで動く
　　ブログに書いた

・GitBucket
　インストール簡単
　Githubに似ている
　localhost:8080で root/rootで入れる

・warを直接起動できる・簡単

困ったこと
・すごいたまにデータが飛ぶことがある
　　→バックアップ大事

トラブル対応のコストはかかる

プロジェクト構成とブランチモデル
・体制、要員スキルに合わせて考える
【ケース１】
　小規模、構成管理の大切さが分かる人は１人はいる→変更の取り込みを主体的に管理
【ケース２】
　小～中、Ｇｉｔや構成管理をあまり知らない
【ケース３】
　中～大、Ｇｉｔや構成管理をあまり知らない

○ケース１（理想の形）
・プロジェクト構成
　　拠点ごとにリポジトリが分かれている
　　　画面、バッチ、基盤等が拠点に対応
　　　ベースリポジトリからフォークしてサイトリポジトリ
　　　らいぶらりあんだけがベースリポジトリをコミット
　　　サイトリポジトリは開発者がpush,pull
　　　共通リポジトリを作る
　　ブランチ運用
　　　フューチャーブランチを作成
　　　できたら、フューチャーブランチプッシュ
　　　らいぶらりあんはＵＴ後、ベースへ

　　共通リポジトリにフレームワークを入れ、
　　これを取り込むタイミングを自由にする→落ちない

　　運用コスト高い

○ケース２　アプリチーム複数Ｘ基盤チーム１つ
　　リポジトリ１個、画面、バッチ、基盤
　　ブランチを分ける
　　リリース用ブランチを作る
　　プルリクエスト：変更を取り込みたいリクエスト

　　どのチームにいて、何を開発しているかが明確になる

○ケース３　アプリ１つ(オフショア）Ｘ基盤１つ
　svnと同じdevelopブランチへの直接commit,直接push
　教育、運用コストはかからない
　オフショアは開発フローを指定できない場合あり
　まちがいでpush,
　レビューしてないものもリリース対象
　フレームワークをすぐに受け入れないと・・

導入・運用してみて思ったこと
・ガイドを用意するとスムーズ
　　文化に合わせてメンバーが使いやすいツールを
・ややこしいことはさせない
　　よくわかっていない人がよくわからないまま何かすると死ぬ
・使い方を変えるぐらいの柔軟性
・とにかくやってみるとイイ
　　なんとかなる
https://uga.gitbooks.io/mastering-builder/content/
・featureブランチは息短めに
・はじめにデモしてあげる
・ちゃんとトレーニングを重ねていく

One more thing
　　ギットクエスト
https://www.atlassian.com/ja/git/tutorial/git-basics
にチュートリアルはまるなげ
gitコマンドで戦う

質問
・細かい修正は？
　細かい単位で切る
・共通部品は？
　リリース後に確認
・導入するには
　上司に言わずに入れる
・GitBucketは
　ローカルでおける
・SVNでいいところ
　ファイルロック
　Gitはマージで解決する
　Gitのほうがいいんじゃない？
・Gitのおいしいところだけ受け取るには？（どのくらいからはじめる？）
　リポジトリ
　フューチャーブランチ
　→おなじところにコミット

エドワード・ヨードン博士が１月２０日になくなっていたって、知ってた？

平鍋さんのブログで、Ed Yourdon の『ソフトウェア工学で大切な１０の考え方』を訳しました。など、しばしば出てくるエドワード・ヨードン博士ですが、
１月２０日になくなっていたって、みなさん知ってました？

Wikipediaにも、没年の日にちが入っているし、
Twitter

Ed Yourdon(@yourdon)
https://twitter.com/yourdon

にも（以下斜体は上記サイトより引用）

Sadly, Ed Yourdon died on January 20, 2016 as a result of complications from a blood infection. https://en.wikipedia.org/wiki/Edward_Yourdon …

って書いてあるから（本人はかけないだろうけど、まあ）本当だろう・・・・

(デマだったらごめん・・・）

「俳句の自動生成」は可能？

ロボットが事故を起こしたら…？「法学会」設立難航
http://newswitch.jp/p/3315

に、「俳句の自動生成」という話がある。これについて

俳句のすべての組み合わせは１０６文字の１７乗なのでだいたい１０の３４乗で１００溝（１０京の１０京倍）なのですが、世界のストレージ容量よりも遙かに大きいと指摘されています

として、だから「できない」という結論になっているけど、
いや、できるんじゃないかなあ・・・そんなに組み合わせは、ないぞ・・・

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■俳句自動生成

俳句には、以下の決まりがある
（１）５・７・５のまとまりになっている（字あまりなど例外があるが、今回は除く）
（２）季語が入っている
（３）日本語として、意味が通じなければいけない

（３）の制約によって、日本語辞書に載っている単語を組み合わせることになる。
よって、
・はじめに、１文字の語、２文字の語、３文字の語、４文字の語、５文字の語の
　プールを辞書から抽出して作る

５・７・５の５の部分は
　　５文字の語
　　１文字の語＋４文字の語
　　２文字の語＋３文字の語
　　２文字の語＋２文字の語＋１文字の語
　　３文字の語＋２文字の語
の組み合わせになるので、それぞれのプールから語を取り出し、
それの順番を入れ替えて（例えば「いい」・「てんき」だったら、「いいてんき」と「てんきいい」の２とおりの順番がある）
出来た句を「５の句のプール」とする

同様に「７の句のプール」を作成する

そうしたら、はじめに５の句のプールからとり
次に７の句からとり、
さらに５の句からとる

取ってきたものをつなげて俳句とし、季語がはいっているかチェック。
はいっていたら、俳句とする。

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■俳句評価

２とおりの評価方法がある
（１）語の接続による評価
　俳句を語に分解する。構成されている語間の接続が可能かどうか、確認する
　確認方法として、いろんな文章を大量に用意し（これをサンプルと呼ぶ）、
確認しようとする語と同じ語の接続がサンプル内にどれくらいあるかしらべる
ある程度あれば、俳句としてはおかしくないものとする

（２）過去の俳句の特徴から
過去の俳句を語に分解、分解もとの俳句の語の接続を正解とし、
それ以外の語の組み合わせを間違いとする

○　かきくえば、かねがなるなり　法隆寺→　かき　くえば　の組み合わせは○
X　かねくえば、かきがなるなり　法隆寺→　かね　くえば　の組み合わせはX

これで学習させて、決定木を作成、「俳句自動生成」で作成した俳句を評価する

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■別の生成方法
辞書からではなく、既存の俳句を語に分解し、それをもとに、
プールを作成する（あとは同じ）
既存の俳句をどこまで対象にするかによって、生成可能な俳句量が決まる

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なんとなく、いけそうな気がするんだけど・・・
なこた～ない？

P.S　人名地名がたいへんかも？

アンパンマンとミッキーマウスとドラえもんの違いは？

Kの値
詳しくは、ここ

https://www.desmos.com/calculator/ssntlymwp5

ｋ＝０

ｋ＝０．５

ｋ＝１

すご～い！！

もう見た？「電機メーカー３５年の栄枯盛衰を可視化してみた」

今見た。企業業績に対するイメージの確認にいいと思う

世界の電機メーカー37社の1981年以降の業績の推移をまとめたムービーがすごいと評判
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/20160122_740202.html

にその動画のＵＲＬが載っている

SMAP謝罪で、SIerは花屋に負けていることを知る

SMAPの謝罪が、いろいろ話題になっている。

絶望の国で若者は老害に殺されるとSMAPとホリエモンが証明した
http://blogos.com/article/155656/

とか

市況かぶ全力２階建
人気アイドルのSMAP、ジャニーズ事務所に刃向かったらどうなるかを公共の電波を使って解説
http://kabumatome.doorblog.jp/archives/65851382.html

とか。
そして「市況かぶ全力２階建」の最後のツイート


みんな、わかったかい？花屋の店先に並んだ花はどれもみんな世界にひとつだけの花だけど、一番偉いのは「花屋」なんだよ。


が話題になっているようだ。

花屋をSIerに置き換えてみましょう

みんな、わかったかい？SIerの客先に押し込まれたエンジニアはだれもみんな世界にひとりだけのエンジニアだけど、一番偉いのは「SIer」なんだよ。

うん、たしかに。ドナドナ派遣社員が、どんなにがんばってベテランになっても、
SIerの新卒社員のほうがえらいです・・・
（っていうか、派遣では、どんなに長くいてベテランになっても、キャリアにはならない）

・・・が、この話・・・

ＳＭＡＰ「世界に一つだけの花」で１番エライのは花屋 …意味深ツイートに反響
http://virates.com/entertainment/03179388


さっきのツイートに花やさんの国華園がマジレスした！

生産者さまとお客さまを結ぶ「花屋」は大事ですが、もちろん主役はお花たちですし、生産者さんがお花を育ててくれなければ、そもおそも花屋は仕入れも販売もできませんから、謙虚な気持ちを忘れずにお仕事をしたいと思っています。


花屋をSIerに置き換えてみましょう


ソフトハウスさまとお客様を結ぶ「SIer」は大事ですが、もちろん主役はエンジニアたちですし、ソフトハウスさんが、エンジニアを育ててくれなければ（＝派遣に出して使い捨てにすれば）そもそも、SIerは（エンジニアを）仕入れることも（客先にエンジニアを）販売することもできませんから、謙虚な気持ちを忘れずにお仕事したいと思っています。

たしかだ・・・たしかにそのとおりだ・・・

SIerやソフトハウスは、国華園のように考えているだろうか？
むしろ、はじめのツイートのように社員を雇ってやって、給料やってあげているという考えに近いのではないか？


・・・SIerは花屋に負けている・・・・・

LINEを他人が見る方法が明かされ、まさに「ありがとうセンテンス・スプリング」

っていう人はいろいろいるんだろうな・・・
・・・浮気防止をしたい奥さんとか？？

たとえば、ここ

多分私と同じ方法を使ってLINEは流出したんだと思う。
http://anond.hatelabo.jp/touch/20160121164807

機種変更したとき、古い機種のほうで見る・・・

ただし、これだけでは出来ないという意見もあった・・・
もう一ひねりあるとか？WiFi？よく分かりません・・・

次

ありがとう文春！　ベッキー・ゲス極事例からLINEの安全を考える
http://ascii.jp/elem/000/001/107/1107839/index-2.html

iPad版LINEでアクセスするそうです。

これ、はじめ単純に、
・奥さんが流したと見せかけて（文春は音楽関係者といっているので、奥さんではない？）
（１）ベッキーさんと付き合いたい川谷さんの身近な男性
（２）奥さん・ベッキーさんとは違う別の川谷さんと付き合いたい女性
が流しているのかと思った。
（２）の場合、すげ～と（これを流されたら、奥さん離婚、ベッキーさんとは付き合えないので
一挙に自分に・・・ってこと？）思ったんだけど、考えすぎですね。

Astahでシナリオを元に作成したクラス図があっているか確認する方法（オブジェクト図作成）

忘れないうちにメモ！

クラス図があっているかどうかを確認したい場合、シナリオを使うことがある。
シナリオは、具体的な値（インスタンス）が指定されるので、
その値に対する属性が、クラス図内に入っているかどうかを使って確認する。

Astahを使うと、それが確認できるんだけど、その方法を忘れないうちにメモ

【お題】

６月６日にJAL231便にのる。JAL231便は、以下のとおり


【手順】

１．クラス図を作成する
２．オブジェクト図を作成し、値設定
３．設定できない値があったら、クラス図を修正する

【詳細】

■１．クラス図を作成する
図の「クラス図」を選択し、

こんな感じでクラス図を作成する

なお、クラスを作るかどうかの判断だけど、

＜＜属性の型を設定するとき＞＞

・Astahで、クラスの「属性」タブの「型」を見たとき、
　そのプルダウンメニューに型があったら、それを選ぶ
　　→このとき、クラスを作らないで済む

・日付、時間等、ここにはないけど、一般的なものは、
　型をStringにしておいてしまおう
　　→クラスをつくらない（本当は作ってそれを選んだほうがよい）

・「型」にないものを選びたい場合（この例だと、便を作っている
　ときの「空港」や「飛行機」）新規にクラスを作成し、
　作成後、「型」のプルダウンメニューから作成したクラスを選ぶ
　　→このとき、クラスをつくる

■２．オブジェクト図を作成し、値設定
オブジェクト図も「クラス図」で作れる。
そこから、「インスタンス仕様」を選択

適当に置くと、オブジェクトが出来るので、
クリックして属性を見る。

ベースクラスを設定すると、下のスロットに
クラスの属性が出てくるので、「値」のところに
シナリオに書かれている値を入れる

■３．設定できない値があったら、クラス図を修正する

もし、シナリオに、オブジェクトにない属性が出てきて、
値を設定しないといけなくなったら、クラスの属性を追加
する

そうすると、オブジェクトのほうにも、属性が追加される
ので、値を設定する。

シナリオの値がオブジェクトに全部設定できたら、
クラスの属性はOKっていうこと。

マイクロソフトのR Serverとか音声・動画・静止画開発環境(ProjectOxford)とか

昨日(1/21）データサイエンティスト協会 木曜セミナー #05 『ビッグデータを活用するための一歩すすんだ手法を伝授します！』に行ってきた！
その内容をメモメモ

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マイクロソフト
８月からデータサイエンティスト協会とＪＯＩＮ

■内田洋行さんから、会場の紹介
　ドラマの撮影にも使ったことあり　あんどろいど
　柴崎こうさんが勤めていた会社のエントランスはマイクロソフト（品川）
　中は、ここ

■マイクロソフトの発表
・資料はhttp://aka.ms/2016dsa5にあり

・自己紹介

・今日のゴール
　マイクロソフトが提供しているデータ分析のためのサービス概要を把握する

・Azure Dataway(Hadoopのラッピング、前処理）
・Rサーバー
・機械学習、ＡＰＩ

１．マイクロソフトのデータ分析基盤
・Ａｚｕｒｅサービス全体
　ないものはないくらい充実
　Ａｎａｌｉｔｉｃｓ and IoT
　クラウドに投資、これからも投資
・マイクロソフトのBigData＆分析サービス
　　IoTシナリオ、データ発信　収集
　　変換・集約
　　格納
　　分析処理：今日ここ

・マイクロソフトのデータ分析基盤がめざすところ
　データから得られる価値
　夜間バッチ→ＢＩ：昔から
　ここ数年
　　双方向ダッシュボード：リアルタイムに近い　Power BI,たぶろー、くりっくびゅー
　　予測
　　自動通知まで

・利用事例
　１．Pier1 imports
　２．医療センター

大規模データを使った分析を行う際の現状
・データ量の劇的な増加
・ログレコードやセンサーデータを全部格納して分析
・Apache Hadoop,Spark
　→一部の企業、やりたいけど・・・
・Azure Data Lake
　分散バッチ処理を簡単に
　マイクロソフトの社内システムCosmos SCOPE基盤
　　・ストア
　　・アナリティクス
　　・ＨＤインサイト→HadoopをPaaSとして

・Azure Data Lake特徴
　実行のつど、並列多重度変えられる
　ＵＳＱＬ：ユニファイドＳＱＬ（統合ＳＱＬ)
　　　Ｈｉｖｅに似たような感じ

Ｒサーバー
　マイクロソフト　Ｒサーバー
　　　Ｒ　Open
　　　Rサーバー
　Ｒ　Ｏｐｅｎ：実行環境
　並列分散でパフォーマンス挙げる
　並列処理多数。ノード処理分挙がる
　　スケールＲ
　　組み込み済み並列処理ぱっけーじ
　　デベロッパー
　デプロイＲ
　　Ｗｅｂサービスとして提供→ＲＥＳＴ　ＡＰＩ
　今後の機能拡張
　　Ａｚｕｒｅ　ＭＬで実行環境Ｒ
　　ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏでＲ
　まとめ
　　ＲOpen無償RServer有償

機械学習を具体的なＡＰＩとして利用
　AzureML 機械学習の実装、利用を支援するサービス
　R,Pythonで独自実装可能
　１００万台以上、世界中つないでる企業・・・月８万円→安い
　アルゴリズム（モデル）たくさん
　　　回帰、ニューラルネット、K-means、異常検知など
　　　WebAPIとして公開できる

　Cortana（こるたな） Analytics Gallery
　　　作成したAPIを公開できる
　　　今、マイクロソフトリサーチが提供したAPIがある
　　　experiment：処理　ベースラインとして使う
　　　ソリューションテンプレート

　ソリューションテンプレート
　　　車からのテレメトリーを分析するシナリオ
　　　ビジュアルに見せてくれる
　　　Power BI（可視化ツール）のアウトプット

　マシンラーニングAPI
　　　テキスト解析（英語）
　　　　１万トランザクション　ただ
　　　　１０万トランザクション　３万円とか
　　　　ネガポジをレスポンスとして返す
　　　→トレーニング済み

　Project oxford　実験に近いもの
　　　音声、動画、静止画の開発環境（有名なの How old.net）
　　　音声→だれかを識別
　　　スピーチ to Text

　マシンラーニング
　　　Azure ML 自分で機械学習
　　　ソリューションテンプレート
　　　Project Oxford

宣伝
　マイクロソフトのBigData＆分析サービス
　　→パッケージ化
　　（１）Azure IoT　Suite 月７～１５万
　　（２）Cortana　Analytics　Suite：収集から分析
　　　　　　（Rサーバーは入っていない）

質問コーナー
・R ServerのPaaSは？
　　AWS上でR Serverを動かすことは可能
　　そういう意味ではなく、PaaSはあるかというと、今、PaaS提供はない
　　今後はいえない。認識はある

・Visual StudioのRとDeveloper R、どっちがいい
　　Visual StudioのRは今作っている。
　　そのため、Developer Rのほうが、今は機能豊富
　　だが、今後は、どこかで交わる？

・Developer RとR studio、どっちがいい
　　そもそも、Windows版以外（Linux版など）は、DeveloperRは、
　　R Studioのアドインソフト

・WebAPIの料金体系は？
　　何回呼んだかと、処理時間の２点で課金
　　１０００回で５１円、１時間２０４円

最後に
・マイクロソフトは「使っていただく」という文化に変わった
・PowerBIは、無償版がある

マイクロソフトのR server無償版とR Openのありか

昨日の木曜セミナー（つぎのエントリで詳しく書く）で話のあった、
マイクロソフトのR Serverのデベロッパーエディション（無償版）と、
オープンソースのR Openのありかについて

ここの記事

マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も
http://www.publickey1.jp/blog/16/rmicrosoft_r_server.html

に書かれていて
R Serverの無償版は（ログインしないとだめ）

Microsoft R Server 2016
https://myprodscussu1.app.vssubscriptions.visualstudio.com/Downloads?PId=1962


R Open（Microsoft R Open = MRO)は

Download MRO 3.2.3, the enhanced R distribution
https://mran.revolutionanalytics.com/download/

にあるみたい

データサイエンティストの分析結果をアプリケーションに自動的？に反映させる方法

今日(1/21)レッドハット朝活セミナーの

ＢＲＭＳ＆ＢＰＭ特集
ＢＲＭＳ　＆　ＢＰＭを活用したソリューションを一挙紹介

に行ってきた。その内容をメモメモ。
なお、表題の件は、■の２つめ、「ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法」の
「方法　Ｒで実現」のステップに書いてある。
そして、このエントリの最後でまとめてある。

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■レッドハット事業ご紹介
トップシェア
・Linux
・BRMS 国内３５％

破壊的なビジネスモデルの登場
　ＵＢＥＲ，ＦａｃｅＢｏｏＫ－ＵＢＥＲは１台もタクシーを持っているわけではない

オープンイノベーション
　オープンソースは代替製品からイノベーションへ
→Ｈａｄｏｏｐ，Openstack
オープンソースソフトウェアの傾向
　増えるオープンソースの採用
オープンソースソフトウェアのリーダー
　レッドハットは５０００以上のオープンソースプロジェクトに参加
　　Apache,Tomcat,Docker,Opendaylight・・・
６６％のグローバル企業は、オープンソースが最初の選択肢
　　オープンソースソフトウェアに期待するテクノロジーイノベーション
　　海外ではセキュリティを担保するには、競争力ならオープンソースという考え
オープン・ハイブリッドクラウドを実現するためのレッドハット製品ポートフォリオ
　　モード１　ＳＯＲ　従来型のＩＴ
　　モード２　ＳＯＥ　革新を導くＩＴ

２０１７年度、コア・コンピタンスの強化
　　ＲＨＥＬを中心に各パートナーのビジネスパートナーととして貢献
　　　マイクロソフト　Ａｚｕｒｅ
２０１７年度成長領域ソリューション強化
　オープンソースプロダクト＆ソリューションでお客様のビジネスイノベーションに貢献
　Ansibleを買収→ＩＴマネージメントのオートメーション

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■ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法
・ユニークなソリューション
・知性 アインシュタイン
　　知識ではなく想像力
　→ためたあと、どうするの？
・成功事例
　　アルゴリズム取引
　　ＦＡ
　　工事現場の作業員：
　　　　海外では導入進む→行く場所の指示
　　　　写真付きで作業指示書
　　　　終えたことをサイン

・業務担当者の意思決定のためのインテリジェンス
　従来
　　分析担当者・マネージャーが分析
　　業務担当者が作業指示をマニュアルで

　現在
　　分析もＩＴ化→アクション可能な作業指示がすぐに＝オペレーショナル・インテリジェンス
　　アクション
・オペレーショナル・インテリジェンス
　似た言葉：ビジネスインテリジェンス（ＢＩ)
　　→経営層に
　　　・戦略的な意思決定
　　　・周期的な分析サイクル
　　　・定常的なパターンを見つける
　　　・データ指向
　オペレーショナルインテリジェンス
　　　・戦術的な意思決定
　　　・リアルタイムな分析サイクル
　　　・特別なパターンをみつける
　　　・イベント指向
　ＢＡＭ＋ＣＥＰ
　　ＢＡＭ：ビジネスアクティビティモニタリング→ダッシュボード
　　ＣＥＰ：リアルタイムであつめて、即座にアラーと
　→Ｄｅｌｌ：コマンドセンター

　アナリティクス＋ＢＲＭＳ→本日のトピック

・ビジネスルール管理ーＪＢOSS　ＢＲＭＳ
　　業務のルールを管理するエンジン
　　ＣＥＰ
　　ビジネスリソースプランナー：配送ルート、シフト計画
　ビジネスルール管理

・ＢＲＭＳの特徴的な機能１：パターンマッチング
　　→ロジックツリーが自動的にできる
・ＢＲＭＳの特徴的な機能２：推論エンジン
　　→バラバラに登録してもレコメンデーション
・ＢＲＭＳの特徴的な機能３：仕様書に忠実なディシジョンテーブルの構築が可能
　　→Ｅｘｃｅｌで記述できる

・第３のＢＲＭＳユースケース
　　よくつかわれる：
　　　　属人的なものをシステム化
　　　　マニュアルのＩＴ化
　　今日
　　　　統計解析のアウトプット：アナリティクス＋ＢＲＭＳ

・意思決定のスピードは従来よりも早さが求められる
　　統計解析を用いる
　ケーススタディー：大手サービス業
　　ビジネス課題：（いろいろあるが、例えば）データサイエンティストの成果をすぐに反映できない
　　　　　解決策：統計解析ツールとＢＲＭＳにより自動化
　　　　　　→決定木をビジネスルールに自動変換、ＢＲＭＳへ
　　　　導入効果：

・方法　Ｒで実現
　　ステップ１：分析データを読み込む
　　　read.csv
　　ステップ２：決定木を生成する
　　　rpart
　　ステップ３：決定木をグラフ化する
　 　 plot(as.party())
　　　→パーティーキットというのがある
　　ステップ４：分析モデルをＰＭＭＬ変換する
　　　pmml
　　ステップ５：ＢＲＭＳに変換する
　　ステップ６：業務アプリケーションに即座に反映する

・分析モデルの例
　　データサイエンティストは様々な手法により分析モデルを作成している
　　　　決定木、回帰、アソシエーション分析

・ＰＭＭＬ(predictive Model Markup Language）
　分析モデルをコンピューターで操作するための共通言語

・分析モデルのユースケース
　　マーケティング：マーケティングオートメーション
　　　　販売予測・キャンペーン
　　リスク管理
　　　　信用予測・不正検知
　　業務オペレーション
　　　　需要予測・ガイダンス
　　　→まだまだ：ビジネスチャンス！

・分析モデル自動実行ソリューション
　全体アーキテクチャ

　　収集段階
　　　　データバーチャライゼーション
　　分析段階
　　　　ＪＢＯＳＳＦｕｓｅ
　　アクション
　　　　ＢＲＭＳ
　　　　インメモリ

・理想的なインテリジェントシステム
　　情報系（分析システム）

　　　　ブリッジ：ＢＲＭＳ

　　基幹系（業務システム）

・まとめ
　　　　　　　　　分析モデル（条件）
　　ビッグデータ　　　　　　　　　　　ビジネスルール
　　　　　　　　　施策（アクション）

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■次世代ＢＰＭの潜在力を最大限引き出す分析手法・アーキテクチャ
　Ｒｅｄ　Ｈａｔ　オープンソースソフトウェア
　ＪＢＯＳＳ　　　企業の業務システムのため
　ＢＲＭ　Ｓｕｉｔｅ　ＢＰＭ＋ビジネスルール管理システム

プロセス・データ・ルールの視点
　レッドハットは業務をプロセスデータルールに分けて構成する
　　ＰＤＣＡ中、いままではツールがＣＡをサポートしていなかった→サポートする
　　ルール：即時対応
　　将来的な変更を見越して、ルールを外出しする

レッドハットのＢＰＭツール群とその特徴
　　ＰＤＣＡが回るようになっている
　　　モデリング、シミュレーション
　　　システム統合・開発
　　　実行・運用
　　　モニタリング・データ解析

　異常：複数のルールの組み合わせ
　　→一つのセンサーの異常だと、センサーのほうに問題があることもあり得る

　ディシジョンテーブルで記述：わかりやすい
　組み合わせ最適化

　いんだすとりー４．０みたいなのは：ＲｅｄＨａｔも提供できるし、実績もある

オープンソースソフトウェア
　オープンイノベーション
　　　６．０と６．２では、だいぶ進化
　業務集約化
　　　複数の現場が集約化されると、
　　　標準化され、管理しやすくなる
　　→ex 海外の場合、ローカライズが強くなると、本国が管理できなくなる

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表題の件、

つまり、

・Rで解析し、PMML形式に変換する
・JBoss BRMSは、PMMLを読み込んでビジネスルールに変換できる
　　ちなみに、そのオープンソース版DrrolsもPMMLを読み込めるみたい
・JBoss BRMSをもとに、ルールを適用→っていうのは、普通のBRMSの運用だよね

って感じらしい

契約による設計のメイヤー先生がアジャイル本を出していて、それに関する講演

メイヤー先生Part2 SEA Forum in January 2016「アジャイルの功罪」をメモメモ
（英語がよくわかんないので、テキトーに間違えていると思う。
　とくに、障害って書いたのはあやしい・・・）

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玉井先生が司会
・メイヤーさんは、明日帰る
・今日のタイトル　アジャイルの功罪→本

・あいさつ
・Agile!
　バックグラウンド

リサーチ
　↓↑
practice

アカデミック：ウォーターフォール
インダストリ：ちがったほうほう

スクラム：半分の時間で２倍の働き
近くで見ると・・
　　風船にはり

１．アジャイルのコンセプト：クリエーターの視点から
４．評価
３．アジャイルコンセプト：より明確な視点
２．アジャイル分析：障害

ねむくなっちゃいといけないので、順番変更

１．キー　アジャイル　コンセプト
　どこからきたの：アジャイルマニュフェスト 2001
　　→見た人：ほとんどだね

　more thanの形で書かれている

・１２の公式なプリンシパル

アジャイルの方法
　ＸＰ:ケントベック(XUnitで知られる）
　リーン：ポッペンディーク(）
　crystal
　スクラム：ソフトウェアオリエンテッドメソッド
→スクラムはマーケットとったよねえ～
　スクラムは他のアイデアを統合（とくにＸＰ）

ＸＰ：The revolt of the cubicles
　９０’Ｓ　プロセス　ＵＭＬ
　　→タイ付けてる人（＝背広のひと）

ＳＣＲＵＭ　マネージメントアプローチ

４．ひどい、Hype(誇大広告）、よい、すばらしい：評価

ひどい
・上流のタスクをだめにする
　　はじめ、要求がない状態
　　前のアーキテクチャをだめにする
・以下のものをだめにする
　　プロダクト、成果物を納品できない Laddik
　　優先すべき拡張性→アジャイルマニュフェスト　Ron oggeiss
　　優先すべき再利用性
・仕様の変更のためのテスト
・伝統的なマネージャーの仕事
　indifferent
　　・ペアプロ
　　・オープンスペース
　　・プランニングポーカー

よい
・動いているコードを強調
・デイリーミーティング：単純だけど　毎日１５分のミーティングではじまるべき
・ノーブランチ
・いたらティブ

すばらしい！
・いてレーションが短い
　　ダイバージョンするんで、
・リファクタリング（設計のコンプリメントとして）
・クローズド　ウィンドウ　ルールースクラム
　　タスクリストにある一定期間、付け加えない
　　（次のいてレーションで実現）

２．障害
Intuitive
　　ダイクストラ：ＧｏＴＯ

Experiential(including anaecdotal)

Logical(analytic)

Empirical


ソフトウェア工学は法則がある
・例：ベーム、まコーネル、

Proof by anecdote;Mike Cohn いいほん
ちぇっくしないと

Intimidation:Steve Denning(フォーブス　２０１２年４月）

Steve Denning

３．アジャイル：より明確な視点
１２のプリンしパル
　　プラクティスが
　　　プリンシパルとプラクティスとは違う
　　アサーション
　　冗長性

設計の終了

クール：スティーブジョブス

アジャイルの価値
・マネージャーの役割を減らす
　　：
アジャイルのプリンシパル
　　組織
　　技術
　チームの自己組織化

スクラム
　　チーム
　　スクラムますたー
　　プロダクトオーナー
自己組織化：音楽

ユーザーストーリー
　　As a ＜user_or_rile＞　
　　I want＜ビジネスファンクション＞
　　so that＜ビジネス_justification＞

O　なら　O
r　なら　r
1　なら　１
2　なら４
3　なら９
4　なら１６

では６ならなにになる・・・そう、わからないが正解！

ラザニアの複雑性
スパゲティの複雑性
　複雑：相互作用する

最後の観察

【質問】
・レトロスペクティブについて、どうおもう
　ＣＭＭなんかとアジャイル反対するけど、それが合う(ミート）する点だよね

マイナンバーでシステム障害 影響長引く可能性も

まだ、マイナンバーをバンバン使うという状況でもないのに、
これで、大丈夫なんだろうか？

マイナンバーでシステム障害　影響長引く可能性も
http://news.goo.ne.jp/article/asahi/nation/ASJ1M5V8MJ1MULFA02G.html

契約による設計が並列処理でも有効になるSCOOPという方法がある？－ごめん英語力ないのでわからん

契約による設計(DbC)メイヤーさんの講演Part1 第80回先端ソフトウェア科学・工学に関するGRACEセミナー
をメモメモ（英語の講演だったので、間違っている所が多数あると思う。その点、割り引いてみてね！）

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メイヤーさんの本、オブジェクト指向入門を訳した酒匂さんが来ていて（最前列にいる）、メイヤーさんと握手していた。

■コンテキストの紹介　石川先生から
・グレースセンターのグレースセミナー　８０回
・チューリッヒ工科大学、Eiffel,DbC
・ＡＣＭ　ソフトウェアシステムアワードでeffel
・オブジェクト指向の大御所
・最近、アジャイル
・いろんなところで講演
・今回は並行プログラミング

■石川先生、吉岡先生、他一人で機材調整中
　メイヤーさんは、席外してる

■Concurrent Programming for non-heroes
・雪のせいで遅れた(冗談です）
・バックグラウンド
　　US National Academy of Science
　　Heroic programmers：並列
　　　→ユビキタスに関係

・Eiffel

・コンカレントプログラムの今
　　哲学者の食事
　　　　シンクロさせるのにセマフォ

・ダイクストラ６８　Goto が有害
　　→概念的なギャップ（ＧｏＴｏがあると）
　　　　プログラミングと実際の実行間のギャップ

・他の例：銀行のtransfer(振り込みかなあ？)
　　３つのアカウントを考える
　　（Jane,Jil,Joan)
　　　100　0　　0
　聞くも涙の物語（メイヤー先生、ハンカチ出して）

　　　　0 100 ０

　　　-100 0 １００

　　→コンフリクト起こる

・heroesバージョンだとうまくいく？

動的実行

南山大学でしゃべった

The inability to reason from APIs

・ジョブをすると
　スタティックコントラクト
　ダイナミックコントラクト
　事後条件

・１人目　事前条件満たす
・２人目　事前条件を満たすが・・・
　　→相互作用が悪さする：並列処理だと

この講義のスコープ

コンカレントプログラムは「めっしー」

プログラミングにおける有利さ
　・構造化プログラミングと
　・オブジェクト方法論

　抽象化　ＯＫ
　バグ防ぐ　ＯＫ
　　　：
　構造の再構成（構造からのぞく）：構造化ではできない

　などなど。

・４つのリスク
　Data race
　Deadlock
　Starvation
　悪いアサンプションかなあ（４つめ書ききれなかった）

選択：ＳＣＯＯＰモデル
　　静的タイプ
　　動的データ
　　インヘリタンス

プロセスの選択
　　シーケンシャル；１つのプロセス
　　コンカレント：複数プロセス

選択３；オブジェクトの構造をマップ
　ロボットの例

リージョン

選択３の結果

選択４：

シーケンシャルな視点：Ｏ－Ｏ　x.r(a)　Ａ→Ｂ
　　　　do body end

コンカレント
　　lockがドイツ語なまりだとlogになる
　 x,r(a)　　ろっくしていたら？

選択５：
　必要なオブジェクト
　　x.r(a,b,c)→排他的アクセスでa,b,c：DataRaceの保証

（ごめん、知らぬ間に６抜けた）

選択７：ブロッキング：シンクロナイズ

重要なポイント
１　　ｘ：Ｔ　　　　　　　　　　　　　　　昔のタイプ
２　　ｘ：（ごめん、かけなかった）　　　　ＳＣＯＯＰ

例：Hexapod robot
・６つの足　２つのグループ
・ＳＣＯＯＰバージョン
　　requireがある

相互作用させないために、Ｗａｉｔさせる？
→ロックと言わない(概念はそうだけど）

哲学者の食事で
　separate　右と左

アプリケーション：ロボット

SCOOPの言語

SCOOPまとめ
・o-oモデリング
・ＤａｔａＲａｃｅがないこと保証
・公平性
そのたもろもろ、いいことあり

(時間だけど）質問たーいむ
２つ
後半
・哲学者の食事は、他の方法でも分けられるよね
　　→なんとかのほうほうをつかった？？

(石川先生に）つづける？(質問した人）つづけよう

つづきます

・こぴぺについて

・スイス工科大の
　　歴史
　　ＥＶＥ：検証

　　スタティックテクニック　　　ダイナミックテクニック
　Eiffel 検証環境

　検証（ダイナミック）
　　オートテスト
　　オートフィックス

Software process agile method （新しい本のこと）

言語

そのほかの活動など・・

教育
　大学で
　ＭＯＯＣＳ　edx

http://se.ethz.ch
http://codeboard.io
Ｊａｖａ，Ｐｙｔｈｏｎ，Ｃ＋＋とかでツール
http://eiffel.org

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【わかったこと】
メイヤーさんは並列処理のheroesというのを研究していて
そこでＳＣＯＯＰというのがでてくる
こいつで、条件を定義するようだ

概念モデリングについて

「概念モデリング」のお話を聞いてきたので、メモメモ

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概念モデリング
　データ駆動型
　　　名詞を元に分析
　シナリオ駆動型
　　　ユースケースだと荒いけど、もっと細かく→オブジェクト

　ものの意味を捉える：名前付け
　　用語辞書より構造を与えるという意味（クラス図）

要求工学のプロセス
　要求抽出・獲得
　　ステークホルダー分析
　　課題抽出
　　ネゴシエーション

　要求記述
　　要求のモデル化→概念モデリング
　　仕様化

　要求検証
　　インパクト分析・技術要素分析・リスク分析
　　テスト・実行

　要求管理
　　変更管理、追跡
　　再利用

要求プロセスを取り巻く環境
　モデルにかかれていない用語、構造を使ってはいけない

概念モデルと要求
　シナリオはかこ、現在、未来を説明する手段
　　　キャロルなど：しなりおマネジメント

　　現在のシステム→現在のしなりおー（リバースマネジメント）→現在のモデル
　
　　現在のモデルー（変更仕様）→将来のモデル

　　将来のモデル→求めるシナリオー（変更の実装）→将来のシステム

　モデルでできないこと（スコープ外のこと）が説明できるか？
　　→できることを説明しても、すばらしいシステムで終わる

ドメイン知識
　ドメイン＝対象とする世界、領域
　現状システムの理解には、ドメイン知識が不可欠
　ドメイン知識の例・・・

要求、ドメイン知識、現実世界、そして要求仕様
　要求＋ドメイン知識＋現実世界→要求仕様

■データ駆動型
　関連クラス
　未定義なもの：重要
　当たり前なものを疑う

概念とは
　ものの意味を表すため、ほかのものとの関係を用いて表現

概念モデルとは
　ドメインを的確に理解するためのモデル
　分析者の理解を他社に知らせるためのモデル
　クラス図など（関係を示せる図）で表す

概念モデルでは
　ものとものとの関係を把握するための多面的な分析を行う
　アクティビティ図、状態図、オブジェクト図、シーケンス図など

用語辞書か概念モデルか
なぜ概念モデルを
なぜ概念モデルをレビューする？
　質問に対する受け答え

概念モデル技術者の心得
・現実世界を説明するモデルを作る
・読者に合わせた抽象度を選択することも技術者の役割
・どのモデルを見せても、モデルを構成している概念を
　常に理解していなければならない

　　アナリシスパターン：

■演習
　酒屋問題
　航空機のチケット問題

■とき方
　データ駆動型
　　名詞を抽出する
　　　　集約構造があるとしか示されていない
　　　　同じ集約でも、意味が違う（持っている、入っている）