内閣府の「国民の祝日」のCSV － 元凶は「みどりの日」だ！

そこまで、罵倒しなくても・・・

内閣府の「国民の祝日」のCSVがひどい。
https://twitter.com/i/moments/834190855137226752

【ちょっとかわいそうなので、つけたしてみる】

罵倒する人たちは、毎年、祝祭日は同じ数だとおもっていないかしら？
祝日は増えたり、名前が変わったりすることがある。
なので、名称、2013,2014,2015,2016・・・・という表を作る場合、
各年のデータをマージしないといけない。

一番楽なのは、Excelなら
１シート１年にして、名称・日付にすること。
たぶん、役所はそう持っていたのだろう・・・
で、Excelを公開できないので、CSVにするとしたら、
こうなっちゃったんだろう。

本当はXMLやJSONならうまく表現できるけど、
それは普通の人に使えるかどうか分からないということでしょう。


【あんまりにも、このCSVを作った担当者が、かわいそうになってきた・・・】

本当の悪党をさらしたほうがいいんじゃないか・・・

この元凶は「みどりの日」のせいです。

みどりの日は、
1989年（平成元年）から2006年（平成18年）までは4月29日
2007年以降は５月４日です。

・・・ところが、

2007年以降は、4月29日は昭和の日であり、
2007年以前は、5月4日は、国民の休日なのです・。

なので、みなさんの期待するように

左端に名称、そのよこに、各年を並べる
という祝日データをつくると、
みどりの日が2006年では4月29日、2007年では5月４日になってしまい、
こうなると、憲法記念日と順番が前後してしまう上、
昭和の日は、何なんだ！？ってなってしまうのです・・・

すべては「みどりの日」のせいなのです。
みどりの日のせいで、毎年順番に並べられないのです。
どうして、こんな複雑にしてしまったんでしょう。
２００７年のときに、
　　みどりの日ではなく、５月４日を新緑の日にして、
　　みどりの日の４月２９日を昭和の日にすれば、
昭和の日（旧：みどりの日）と書くだけで、
全ての問題は解決したのです・・・

マイナポータルは夏に延期

は、まあそうかなあ～という感じだけど・・・

マイナンバーカードを五輪入場券に

えええええ（＠＿＠！）

2020年に開催される東京オリンピック・パラリンピックの入場券情報をマイナンバーカードに格納して、会場でカードをゲートにかざせば入場できるような仕組みも計画していると説明。並行して、予約したチケット情報をコンビニの端末でマイナンバーカードに読み込ませて、そのまま入場券として利用できるようにするスキームを進めていきたいと話した。

そんなにマイナンバーカード使っちゃったら、カード失くしちゃわない？
大丈夫なの？？

テキスト音声合成におけるディープラーニング話を聞いてきた！

昨日（２月２３日）国立情報学研究所　市民講座　情報学最前線に行ってきて、

人間の声？それともコンピュータ？
音声情報処理におけるディープラーニング最前線

をきいてきたので、メモメモ

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■あいさつ
・ビット君：声がある：きょう、出てくる
・資料について、Ｑカードについて
・講師の名前の訂正　たかき先生

■講義
・音声合成をメインに

・講義の概要
　
・音声情報処理技術
　音声認識：会議録の書き起こし
　音声検索：単語を検索
　音声対話：SIri（返答返す）、あまぞんえこー
　音声合成：画面の文字を読み上げる、ナレーション、ボーかロイド（歌声合成）

　結構、いろんなところに・・
　音声合成技術の普及、ディープラーニングによる性能向上

・テキスト音声合成
　入力テキストを音声に変換
　　→カーナビ、ケータイ端末、エンタメ

・どんな音声（ベーシックな方法で合成）
　　英語サンプル（でも）
　　日本語サンプル：びっとくん（でも）

・音声合成：文章と音声の対応付け
　　言語処理
　　機械学習
　　信号処理

・言語処理
　音素：単語より小さい音声の単位
　　→母音だけでなく、tとかkとかも
　音素セット：母音、子音、半母音、特殊
　　→言語ごとに異なる。発音辞書

・形態素・アクセント
　品詞、かかり受け：形容詞
　　→アクセント：単純につなげると不自然→アクセント結合

・信号処理：音声の音響的特長量抽出→波形
　特徴量
　　大きさ、長さ、高さ、声色（こわいろ）
　今回は高さと音色にフォーカス

・分析
　　スペクトル：周波数表現
　　短い音声区間を取り出す：短い区間では同じような形
　　周波数表現に変換
　　包絡を取ってくる

・声の高さ
　　基本周期：高い声は周期短い

・機械学習
　　テキスト→音声
音素、形態素、アクセント→音声波形または音声特徴量

　言語情報を数値化
　出力の●　２５ミリ秒
　ディープラーニングの線１本；出力ｙ＝Ｗ（変換）Ｘｘ（入力）

　掛け算、足し算だけではない

　Ｗ：全ての線の重みをまとめたもの

　音声合成を実現する→適切なＷを見つける

　やりたいこと
　　６＝ｗＸ２だったら、ｗ＝３、このｗを見つけること
　→ラーニング、誤差を小さく：学習

・ディープの部分
　入力
　中間層
　出力

　中間層がなければ、さっきと同じ
　中間層：層を積み重ねたもの→すべてのｗをもとめる

　入力が変わる

　多層のほうが複雑な学習が出来る

・様々なネットワーク
　３層くらいあればディープと呼んでよい
　　→層が多いほうがいい？：
　　　　　層が多いと誤差が伝わらなくなる
　　　　　　　→学習難しい
　最近は、ショートカットコネクションがでて、多層も出来る

・ＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）
　　一つ前の波形を次の波形に伝播（時系列データ）

・応用
　音声の特徴量
　　ほうらく＋基本周波数→波形などの研究
　　日々改良
　女性の音声から男性に切り替え
　韻律、抑揚
　ビット君

・楽しい音声情報技術、楽しいディープラーニング

いい加減に書いた線を、きれいな絵にしてくれる人工知能アプリ

デモ

Image-to-Image Demo
http://affinelayer.com/pixsrv/

社会インフラ向けに産業グレードのオープンソースソフトウェア基盤を提供

半導体メーカとして初めて、Civil Infrastructure Platformプロジェクト参画で産業機器のスマート化を加速
～産業分野の求める10年を超える超長期サポートと、最新かつ安定したLinux Kernelの提供に貢献～
https://www.renesas.com/ja-jp/about/press-center/news/2017/news20170216.html

量子コンピューターを越えた・・・

って書いてあったから、なに！と思ったけど
実用面でということらしい・・

量子コンピュータを実用性で超える新アーキテクチャーを開発
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/20-1.html

働くロボットへの課税

ビル・ゲイツ氏、「働くロボットへの課税で人間を守るべき」
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1702/19/news016.html

「Raspberry Pi Zero」が702円で発売されるらしい

　株式会社ケイエスワイ(KSY)は、低価格シングルボードコンピュータ「Raspberry Pi Zero」の取り扱いを開始した。価格は702円で、2月24日より、個人のユーザー1人1点に限定して販売する。

Raspberry Pi Zeroがついに国内発売。税込み702円
～2月24日発売で1人1点限り
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1045472.html
（太字は上記サイトより引用）

【ついでにメモ】
Raspberry Pi専用のノートPC自作キット「pi-top」の販売を開始
ICT教育に適した学習ソフト・開発ツール一式がプリインストール
http://jp.rs-online.com/web/generalDisplay.html?id=footer1%2Frelease%2F170221_pi-top

ヘルスケアＩｏＴ

2月２１日
2017年2月21日 第13回AIセミナー「人工知能・IoTを活用した新たなヘルスケア・福祉」
にいってきた！内容メモメモ


■ヘルスインフォマティクス（健康情報学）の現状と今後
　ＩｏＴによって変わるヘルスケアの可能性

・自己紹介

・内容
　これからの健康情報学に求められるもの
　関連研究動向
　ヘルスケアＩｏＴ

・Ｗａｎｓｉｎｋの「無意識の食事」
　無意識の食行動
　行動変容（行動制御）の世紀
　　１９世紀　衛星の世紀
　　２０世紀　医療の世紀
　　２１世紀　行動変容の世紀
・健康寿命延ばすために必要なこと
　　認知症
　　フレイム
　　心疾患に対応

・習慣的行動：意図的に変えたいが多くは無意識で依存性が高い
　習慣の力（本）
　　→インターネットの力を借りる

・インターネットと健康ー将来予測
　正の側面
　　ウェアラブルデバイス
　　リスクの初期検知
　負の側面
　　情報過多、過監視
→正負の両面がある

・Just in Timeな健康リスク制御
　予測と制御に基づく
　→予測医療：初期対応、行動変異
　　病気の変化点で介入：過干渉を防ぐ

・例：ＦＰ７のもとでのモニタリング、システム開発
　　　ＥＵでの取り組み
　　　米国ＮＩＨ　モバイルヘルス（ｍ－ヘルス）

・ＩｏＴというよりは、ウェアラブル

・モデリング
　Reality Mining→メディアラボ
　　人間行動
　　行動異常、関係性変化などの検出は可能か？
　　Affective Computing；ユーザーの情動を取り組む

・行動変容：システム化
　　問診から介入：ＥＭＡデータコレクタ
　　　→Ecological Momentary Assessment(EMA)
　　携帯型コンピューターを電子日記として用い、行動ログ
　　介入も：行動変容プログラム→なかなかうまくいかない

・入出力
　　介入：入力
　　アセスメント：出力

・強縦断データ(Intensive Longitudinal Data)とシステム行動医学

・行動変容のシステム科学
　食事と体重のモデル
　計画行動理論
　→ＥＭＡで測定

　近未来：システム化がかぎ

・国家レベル
　ＥＵ　Ｈｏｒｉｚｏｎ　２０２０
　アメリカ　ＰＣＡＳＴ報告
　　医療にシステムズエンジニアリングを取り入れ
　　モバイルヘルス：スマート＆コネクテッド　ヘルス
　日本；健康リスク制御システムの底辺
　　　健康医療関係の先端科学技術
　　　　モニタリング
　　　　モデリング・予測
　　　　制御
　　　病院を離れて（病院のキャパ限界）　ＪＩＴに
　　　ヘルスケアＩｏＴ

・ヘルスケアＩｏＴのとりくみ
　ｍ－Ｈｅａｌｔｈ等の課題
　具体的なマイニング方法とぼしい

・ＩＬＤの解析
　　大規模、多次元、多重スケール、複雑
　　→体系化、新たな使い道

・身体活動の連続モニタリング
　精神疾患の客観的評価へ
　　うつ病：サーかにアンリズムが乱れる→行動異常
　行動異常の定量化
　累積分布：生存時間分布
　　うつ病の人は、長い時間の休暇が多い
　ＩＬＤ：長時間働いている

・双極性障害の超長時間連続計測
　病態・病相変化の連続モニタリング
　　ダブルプロット

　うつのとき、γ低下

　→病相転移が予測できるのでは？

・臨界転移における一般的な早期警戒信号の存在
　→臨界減速現象　Critical Slowing Down

・双極性障害の超長時間連続計測
　の自己相関を求める
　臨床予測の可能性

・ＩｏＴらしい研究
　アルコール依存症の動物モデル
　　「センサーがあふれ」のラット版
　　活動量計測
　　断酒をはさみ→断酒はさむと、より強いアルコールを飲む；依存症
　　行動パターンも変化→発症前に不安定な状態
　概日リズム（サーカニアンリズム）
　→依存症予測

・ＩｏＴによる新たな計測システムと診断制御
　個人内
　予測せい
　新たなタイプ：参入障壁低い

・ＪＩＴＡＩへむけて
　マルチレベルモデリング
　徴候検知方ＥＭＡ／ＥＭＩの開発
　　→人工知能にも関係：教師信号

・ヘルスケアＩｏＴコンソーシアム
　クラウド
　　ビッグデータ必要：あつまらない（そのうちあげない。垂直型）
　ミッション
　　パーソン　ドリブン　ヘルスケア
　　ヘルスケアデータ流通
　　行動変容と生活の質向上
　実現する社会イメージ
　　オープンシステム

・標準化されたＥＭＡデータコレクタ
　　スマートフォンから

・高信頼ＩｏＴプラットフォームイメージ
　　　
→さまざまなサービス
　　生理、心理、行動

・まとめＩｏＴによってヘルスケアは堂変わるか？
　データドリブンになる
　リスク制御を目的にシステム化する
　予測的でＪｕｓｔ　Ｉｎ　Ｔｉｍｅになる


■スマートリビングラボを活用した生活機能レジリエント知能

・生活機能の変化
　介護：５０代あたりから上がる
　要介護の割合：５０代後半から→８０代ピーク

　変化
　　発達のためにおきる事故
　　出産育児のため
　　配偶者や親の介護
　　身体・認知機能の低下
　→対処が分からないと失敗：問題
　　　→支援する技術

・生活知能研究
　生活機能変化者の生活支援のための人工知能技術
　　問題を明確化するための観察技術
　　見守り支援技術
　　生活システムデザイン支援技術
　リビングラボを設立

・産総研リビングラボの特徴
　実際の現場を想定した仮想実験
　サテライトリビングラボ環境の連携
　→基礎開発から実証研究までをシームレスにつなぐ
　　２０１６年７月１２日完成
　　子供病院、老人ホーム、リハ病院、一般住宅

・医療機関データによる事故の発生事例
　子供の歯ブラシ→消防庁ビッグデータ
　　画像処理を用いた転倒データベース作成
　→曲がる歯ブラシ

・生活機能変化適応社会のための技術体系・社会体系

・生活機能の交換・共有技術
　　デジタル水晶玉

・高齢者の生活の記述モデル
　国際生活機能分類（ＩＣＦ）
　　生活機能モデル

　　健康状態
　　　心身機能・構造
　　　活動
　　　　個人因子
　　　　環境因子
　　　社会参加

・生活機能分類（ＩＣＦ）の例
　　運動

・拡張ＩＣＦ表現
　　体験・スキルの記述可能なように拡張

・拡張ＩＣＦを用いた生活構造の表現方法
　感情・体験生成プロセスモデル

・生活構造の変化事例１：高齢者Ａ
　　生活機能低下による生活行動変化・維持の例
　　嬉しさ構造
　　生活機能統合によるうれしさの再生成
　数理的に分析：パターングラフ
　生活構造変化の成功要因分析

・社会参加
　自宅周辺でリハ効果のある散歩コースの案内
　自宅復帰後の生活圏に近いリハコースの案内
　　→社会参加のための活動コース推薦例

・Personalized Helth Management and Falls Prevention(Dr Nick Guidemond)
　一般住宅型リビングラボを用いた高齢者
　　手すり型センサを用いて毎日モニタリング
　月別平均歩行速度→夏おちる
　手すりＩｏＴを用いた定量的評価：５ｍ歩行
　　→個人に適合したきめ細かい介入のデザインの可能性

　介護施設での靴柄ロケーション技術
　　ベット周辺から施設全体の見守りＩｏＴ
　　歩行経路のクラスタリング
　　　規則的
　　　不規則
　　→認知症のパターン

　活動量の変化による異変検出
　　認知症の人の骨折→活動量が下がっていた

　介護施設と連携した事故＋大規模行動データベース

　現場での高齢者の行動ライブラリ
　　kinnectを付けて
　　個人プロファイルと紐づいたＤＢ
　　　個人の歩行速度の頻度分布
　　　歩行速度の日内変動
　　　個人の歩行の違い（日中の普段の歩行）

生活機能の変化
　　実生活データの収集
　　生活システムの理解
　　生活デザイン
　　生活の評価
　　　　生活機能ＤＢ

　ＪＩＤＡ

1千億円を使い果たしたウェアラブル

1千億円を使い果たしたウェアラブル「Jawbone」　医療向けシフトか
http://forbesjapan.com/articles/detail/15267/1/1/1

Kotlinについていろいろ聞いてきた

昨日（２月２０日）JJUG ナイトセミナー「Kotlin（ことりん）」に行ってきた！ので、その内容をメモメモ

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■クラスの作り方に見るKotlinの表現力
・Kotlin入門
・Kotlinとは
　ＪＶＭ言語（すからー、ぐるーびーとかのなかま）
　androidもサポート
　JetBrainsが開発(IntelliJ IDEAを開発している）
　2011年に発表され、２０１６年２月にＶｅｒ１．０（１．１もうじきでそう）
　静的型付け
　簡潔安全Ｊａｖａとの相互運用

・Hello World
package sample

fun main(args: Array<String>){
if(args.isEmpty())return
val name=args[0]
println("うつせなかった・・ここまでしか");
}

・自己紹介
　Kotolinスタートブック

・もくじ
　有理数（分数）
　片方向リストのノード

・題材その1：有理数を表現するクラス
　有理数クラス：Rational
　プロパティ
　　　分子
　　　分母

・クラス定義
//　プライマリコンストラクタ
　class Rational(val numerator : Int,
val denominator: Int)

//使い方
fun main(args:Array<String>){
// newと書かなくても生成
val half = Rational(1,2)
// getter setterが書かないでもいい
printf(half.denominator)
}

・オーバーライド
　class Rational(val numerator : Int,
val denominator: Int){

//オーバーライドのとき
// overrideのことば必須
override fun toString():String
= "${numerator}/$(denominator}"

//式が評価された文字列内に展開
// ストリングテンプレート
}

・イニシャライザイー
　不正なものを生成させない
init{
require・・・・
}

・非公開メソッド private fun

・if elseは、式（値を返す）

・末尾再帰の場合、tailrecとかくと、最適化可能
　　→スタックオーバーフローなくなる

・非公開プロパティ
valとかかないと、非公開プロパティ
　class Rational(numerator : Int,
denominator: Int){

・演算子オーバーロード Operator
　　plus ＋演算子を使ったメソッド呼び出し
　→ユーザー定義クラスにも

・2 * Rational(2,5)
　→拡張関数
　operator fun Int.times

・題材その2片方向リストのノード
　プロパティ
　　　値　value
　　　次のノードへのポインタ next

・抽象クラス
//共変指定
　abstract class Node<out T>{
abstruct val value:T
abstruct val next:Node<T>
}

・継承してノードを表現

・シングルトンオブジェクト object
　クラスとは違う
　Nothing あらゆる型のサブタイプ

・リストを作れる！

・コンパニオンオブジェクト
　　スタティックな宣言に近い

・呼び出し時に引数が省略されるとデフォルト値が使用される

・通常の抽象クラスは見える人なら継承ＯＫ

・クラスの前にsealedとつけると、外側にいる人は継承できない

・ノード数プロパティsize
　　再帰呼び出しで計算
　　when式：switchの強い版

・委譲プロパティによる遅延初期化
　byのあとにかく

■spark Framework with kotlin
・自己紹介
　サーバーエージェントのFresh！(動画配信プラットフォーム）について
　　マイクロサービス
　　フルDocker
　　ＡＷＳのＥＣ２コンテナ（ＥＣＳ）
　　主にＧｏ
・ＧｏとFRESH
　１個のサービス、１個のコンテナ　１個のリポジトリ
　十数個のマイクロサービス
・つらくなってきた
　→基本的に筋力に頼る言語：書く量多い
　　生産性を挙げる：コード生成
　→新たな基軸言語を求めた
・マイクロサービス：言語変えられる
　　ミドル、低レイヤはＧｏ
　　新たに１つの基軸言語（乱立はいけない→学習コスト）
・Ｋｏｔｌｉｎを選択
　ＡＰＩ実装の基軸言語として
　新しいマイクロサービスは基本ことりんで
・選んだ理由
　モダンな文法
　ＩＤＥ（ＩｎｔｅｌｌｉＪ　ＩＤＥＡ）
　一番現実的
　　社内リソース（ＪＶＭ系人材、Ａｎｄｒｏｉｄでの実績）
・助走期間
　サービスをＫｏｔｌｉｎで
　　ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔ
　　Springfox
　　domaframework
　感想
　　生産性高い
　　そこそこの学習コスト
　　もうちょっと薄いものでいいかもしれない？
　　　モノリシックなサービスを作るわけではない
・Spark Framework
　　小規模Ｊａｖａフレームワーク
　　Ｊａｖａ８ベースのマイクロＷｅｂフレームワーク
　　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋとは別物
　　ラムダ式
　　ＤＩない

・Ｓｐａｒｋ　Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　Ｗｉｔｈ　Ｋｏｔｌｉｎ
　ラムダ式では満足できない
　ＳｐａｒｋＦｒａｍｅｗｏｒｋとことりんのよさ
　相性の悪さ、迷いはあまりない

・Ｓｐａｒｋ　Ｗｉｔｈ　Ｋｏｔｌｉｎ
　コントローラー・ルーティング
　フィルター（横断的関心ごと）
　レスポンストランスフォーまー（ＪＳＯＮ）
　データクラス
　拡張関数
　Ｇｕｉｃｅ（ＤＩ）：Ｇｏｏｇｌｅ
　愚直なＤＩ（とばす）
　okhttp
　hystrix
　メトリクス

・コントローラー
package io.stormcat.controller
import spark.*

class EchoController{
val echo = Route{ req,res ->
"Hello・・・・

・ルーティングmainからgetで

・Filter
handleをオーバーライドする
　mainメソッドで定義 after
　　→around的なものがない

・レスポンストランスフォーマー
　どのように整形するか
　jacksonのkotlinモジュール
　dataclassをサポート

・data class
　Javaだと入れ物定義
　echoの返すところ EchoResultを作って返す
　ＪＳＯＮにシリアライズ

・拡張関数
　リクエストに対して、authUser
　beforeでユーザーオブジェクト取ってきて
　拡張関数の仕組みを使うと、メソッドに

・じゅーす
　ＳｐａｒｋにＤＩのしくみない→ＤＩほしい
　ＧｕｉｃｅでＤＩを利用
　コンストラクタインジェクション

・愚直なＤＩ
　Ｇｕｉｃｅのインジェクター

・okhttp
　マイクロサービス間の通信
　ことりんのでーたくらすにでしりあらいず

・Hystrix
　ネットフリックスがつくっている
　分散システムにおいて、回復力のアルアーキテクチャを実現するライブラリ
　サーキットブレーカーをサポート

・サーキットブレーカー
　どこかがダウン→ダウンしたところにリクエスト→タイムアウト→連鎖的におかしくなる
　コレを防ぐ
　閾値超えたらアクセス遮断
　ダッシュボード

・Hystrix Command
　をいれていく

・メトリクス（Jolokia　じょろきあ）
　Ｄｏｃｋｅｒビルドの際にいれておいて、とれるようにする

・ＦｒａｓｈにおけるＳｐａｒｋとＫｏｔｌｉｎ
　公開ＡＰＩとして本番稼動

・まとめ
　Ｓｐａｒｋ＋ことりんは現実的な選択肢
　マイクロサービス：シンプルなもの
　サーバーサイドことりんの波は少しずつきている
　Ｋｏｔｌｉｎ気持ちいい

■Ｓｐｒｉｎｇ　はーとまーく　Ｋｏｔｌｉｎ
・自己紹介

・今日のお話
　ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔをＫｏｔｌｉｎで
　Ｓｐｒｉｎｇ５で入っているＫｏｔｌｉｎサポート

・せばすちゃんの受け売り

・ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔをＫｏｔｌｉｎ
　Ｓｐｒｉｎｇ　Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｒ
　　→ＩＤＥも裏でコレたたいている
　デフォルトでＪａｖａ
　→スイッチ　フルバージョン
　　→言語Ｋｏｔｌｉｎ選択できる

・ＭＶＣコントローラー

・ＤＩコンテナーに管理してもらいたい
　Ｊａｖａｃｏｎｆｉｇ
　ことりんの場合　openつけないといけない
　→なぜ、Ｏｐｅｎいるの？
　シングルトンオブジェクトになる
　　→同じインスタンス：Ｃｇｌｉｂ
　ことりんは、Ｆｉｎａｌを勝手に付ける
　　→勝手に付けなくするのがopen
　→spring のopen問題

・セバスチャンが解決
　springだったらfinalつけないというspringプラグイン
　→JPAのプラグインも
　→今はOpenいらない。

・Spring5のことりんサポート
　Spring5
　Ｊａｖａ８ベースライン、Ｊａｖａ９コンパチ
　　：
　　：
　Ｈｔｔｐ２サポート
　Ｋｏｔｌｉｎサポート

・ことりんサポート
　拡張関数のサポート
　Reified type parameters

・ことりんＫクラス
　Bar::class.java
　Ｊａｖａのクラスは.javaが必要
　→拡張関数：もともとの関数を書き換えることなく

・Reified（らいふぁいど）type parameters
inline fun <reified T:Any> Foo.create()

　ことりんらしいコード
　idiomatic Kotlin code

・Ｒｅａｃｔｉｖｅサポート
　今：サーブレットベース
　→リアクティブランタイム（ノンブロッキング）
　　→Ｗｅｂｆｌｕｘ
　　　リアクティブストリーム
　サーブレット３．１→Ｎｅｔｔｙ

　いままでと同じようにサーブレット
　　＋
　ルーターファンクションモデル
　ＳｐｒｉｎｇＭＶＣも

・ＷｅｂＭＶＣ＋＠Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
　→いままでどおり：ブロッキング
　ＷｅｂＦｌｕｘ＋＠Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
　→帰り値：ノンブロッキング、引数ちょっと変わる
　ＷｅｂＦｌｕｘ＋ＲｏｕｔｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｊａｖａ

　ルーターファンクションはＤＩなしで動く

・mix-it

・そのほかのことりんサポート
　本家見てね

・5.0　Ｍ５がリリースされれば、使えるはず

http://start.spring.io/#!language=kotlin

・JJUG CCC 2017 Spring
　ＣＦＰ募集中

ネットの削除要請代行は弁護士業務

ネットの削除要請代行、非弁行為と認める判決
http://news.goo.ne.jp/article/yomiuri/nation/20170220-567-OYT1T50101.html
（以下太字は上記サイトより引用）

弁護士法は、弁護士以外が報酬目的で法律事務を行うのを非弁行為として禁止している。訴訟で業者側は「サイトの通報用フォームを使って削除を依頼しただけで法律事務ではない」と主張した。

　判決は「フォームの入力は男性の人格権に基づく削除請求権の行使で、サイト運営者に削除義務という法律上の効果を発生させる」と判断


とのことらしい。

五次方程式が代数的に解けないわけ

の説明がよかったので、メモメモ

3-2. 五次方程式が代数的に解けないわけ - 2015/5/22
https://www.youtube.com/watch?v=qwYyXtttns0

ソフトハウスにおけるここ数年の格差社会について

ここ数年（１～２年くらいかも？）で、ソフトハウスに
大きな格差が生まれようとしているように感じているので、
それについて思ったことをまとめる。

---

■格差社会前：中規模ソフトハウス（従業員：１５～６０人）の存在
　まず、ソフトハウスは売上高と技術的先端性の２軸を取ると、
大きく３つに分割できる。


（１）１プロジェクトあたりの売上高小（１０００万以下）
　　　既存・汎用的技術中心

　数年前は、中小ソフトハウスはJavaとかPHPとかでフレームワークを
使った案件が取ってこれた。なので、この受託を取ったり、中小企業の
小売業、製造業相手のIT化などの仕事をしたりしていた。
　技術が好きな人が社長さんになったりして、その「コンピューター」
技術談義に花を咲かせるなどという・・・のどかな時代があったものでした。


（２）１プロジェクトあたりの売上高小（１０００万以下）
　　　先端、専門技術中心

　もっとも、この時代（っていっても、数年前なんだけどね）にも、専門・先端技術
をやっている中小やベンチャーはあって、画像処理とか、ハードよりの組み込みとかを
していたかんじ。

（３）１プロジェクトあたりの売上高大（１０００万以上）
　　　既存・汎用的技術中心

　これがいわゆるSIerをトップとした中小下請構造
　最底辺はSES・派遣の場合と、受託（偽装請負含む）の場合もある
　SESのほうが、社員に給料を払ってから、入金までのサイトが短いこと、
　大きな残業の場合は、ある程度発注側が負担してくれることなどから、
　小規模でも受けやすい（２、３人を送り込む１００万台の案件～）

　この上にSIerがあって、まあ、5次請け、６次請けとかあったわけだ。

※なお、組み合わせ上、

　　１プロジェクトあたりの売上高大（１０００万以上）
　　先端、専門技術中心

　という案件も考えられるが、ここで分けるほど大きな案件はあまりない。
　先端といっても、本当の先端というよりは、既存技術。

　大きなプロジェクトの場合、先端技術を導入してリスクをとるということを
しないことがおおきな原因だけど、そもそも、日本は新規開発が少なく、保守
にお金がかかっている現状、この市場に投資する余裕がない・・・ってことも
あると思う。

※時間が流れると、技術も流れていくので、それにともない、この図も
　平行移動する。なので、既存技術をやっている人たちも技術改革の影響
　をうけるんだけど、「ある時点で区切ってみると」いつもこんなかんじ。

---

■今起こっている格差

　ところが、２～３年前から、急激な変化が起こった。



　一つはAIとIoT。
　　これは、コンピューター技術でも、いままでのフレームワーク
　　の延長ではないし、ソフトとハードの融合がものすごく、専門知識
　　が結構いるようになった。

　もう一つは、大規模システムの開発失敗
　　　　みずほはなかなか出来ない、
　　　　マイナンバーも結局・・・
　　　　東電託送・・・
　　等など、大規模案件で、納期どおりうまく開発できなくなった。

　世間的には、前者が大問題と思っているかもしれないけど、
　実は、後者のほうが大問題。予算が決まっている、でも、納期どおりでない・・・

　・・・どうなったか・・・
　　単価を下げて、人をあつめた。

　・・・どこから・・？
　　はじめのうちは、組み込みや、中小ソフトハウスからだった。
　　　→中小ソフトハウスは、この段階で単価が下がった。
　　　　その前はめちゃくちゃ単価が高くなったので、まさに急降下ってかんじ。

　　でも、それでも集めきれなくなり、一般の人を募集するようになった。

　　それとフリーランスの人。この業界、５０代、６０代の人たちが若かった
　ころは時代が良かったので、お金になったけど、いまいろいろ大変で、
　フリーランスになる人が多い。そして環境的にも、首都圏コンピューターとか
　レバレッジとかでてきて、フリーの人たちも働きやすい環境になった。

　　そこで、こまったのは、中小ソフトハウス。フリーランスの人は、１人月５０万で
　請ける。その値段では、中小ソフトハウスは採算取れない・・・けどやる？
　　この場合、中小ソフトハウスは、上のほうに行くことになる。

　　右横、つまり、先端技術のほうにいけるか・・・
　　これ、中小ソフトハウスの偉い人は、コンピュータ技術好きだから行きたくて
　　行ってしまう。Raspberry Piとか、ディープラーニングとか
　　でも、Raspberry PIにはすぐにつながらないし、ディープラーニングやっても
　　うまく学習してくれない。それなりの技術はいるのよ・・・

　　なので、右横に行くと、失敗する。

　結局、中小ソフトハウスは存立できなくなってきている。

　ただ、大規模プロジェクトが失敗してくれているおかげで、マネジメント部門
　（PMO)に人が必要で、そこに押し込めば、何とかお金は確保できるので、
　やっていけている。

　今後はプロジェクトの規模が小さく、多くなってくるので、PMの需要が多くなる
　と思う。そこに食い込めば、一時的にはやっていけるかもしれないけど・・・
　全体的には、中小ソフトハウスは減ってくるかな？

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　もともと、ベンチャーや専門技術の会社は、そんなにない。

　そこで、今の状態だと、中小ソフトハウスが減って、上のほうに行く
　大規模下請け会社と、中小企業間の仕事を請ける、小規模やフリーランス
　となって、中間層は減っていく・・・そんな気がしています。

VISCUIT,ScratchのあとはUNREAL ENGINE？

　中学生などで、VISCUIT,Scratchをやったあと、ゲームつくってみたい！
　という要望が結構あるようだ・・・

　その先っていうと、やっぱり、同じビジュアルプログラミング言語（グラフィカルプログラミング言語）という意味で、UnityのUNREAL ENGINEかなあ・・・？

WHAT IS UNREAL ENGINE 4?
https://www.unrealengine.com/ja/what-is-unreal-engine-4

ほかにも、unity ビジュアルプログラミングでググってもらうと、いろいろあるけど・・

PepperはChoregrapheがビジュアルプログラミングだけど、Pepperはロボットであり、（今のところ　＾＾；）ゲーム機ではない・・・

とすると、UNREAL ENGINE？
勉強しなければ・・・ってか、その前にUnityやらねば・・・