生産性
> 1. 仕事は自ら創るべきで、与えられるべきでない。
いや、与えられた仕事は、やってほしい（やらないと止まってしまう）仕事だから、
まずは与えられた仕事を片っ端から迅速にやらないと、生産性は落ちる
> 2. 仕事とは、先手先手と働き掛けていくことで、受け身でやるものではない。
いや、生産性をあげたいなら、空気嫁。
空気読む＝受身。
> 3. 大きな仕事と取り組め、小さな仕事はおのれを小さくする。
いや、小さい仕事を手っ取り早くかたずけてくれ。
まずは小さな成功をつみあげ、PDCAをすばやくまわそう！
> 4. 難しい仕事を狙え、そしてこれを成し遂げるところに進歩がある。
簡単な仕事を片っ端から片付けろ。
小さな成功の積み重ねが、大きな難しい問題の成功へとつながる
大きな成功を狙って、なにもしないのが一番悪い（生産性も）
> 5. 取り組んだら放すな、殺されても放すな、目的完遂までは……。
生産性の観点から考えたら、はじめにあきらめるラインを決めておいて、
それ以上はかまうな、でないと、できないことにはまってしまい、
ほかの簡単にできる仕事も終わらなくなり、生産性が落ちる
> 6. 周囲を引きずり回せ、引きずるのと引きずられるのとでは、永い間に天地のひらきができる。
周囲を引きずり回すな。少数先鋭にして、なるべくかかわる人数を少なくしたほうが、
コミュニケーションが深められ、生産性はあがる。
> 7. 計画を持て、長期の計画を持っていれば、忍耐と工夫と、そして正しい努力と希望が生まれる。
計画は必要だが、長期ではなく、かならず短期の計画をもって振り返ること。
長期計画だけでは、夢で終わってしまう。
短期の計画で締め切りを明確にすることで、生産性があがる。
締め切りには力がある。
> 8. 自信を持て、自信がないから君の仕事には、迫力も粘りも、そして厚味すらがない。
べつに仕事に迫力も粘りも厚みも自信もいらない。とっととやれ！
> 9. 頭は常に全回転、八方に気を配って、一分の隙もあってはならぬ、サービスとはそのようなものだ。
いや、適当に休め。そのほうが、効率的だ。
八分以下程度で合格点がとれるようにする。
> 10. 摩擦を怖れるな、摩擦は進歩の母、積極の肥料だ、でないと君は卑屈未練になる。
摩擦を恐れず討論しても、仕事は進んでいないことに、早く気づけ。
議論討論をやめて、あんたが作業しないかぎり、物事は先に進まない
そもそも、仕事はかっこいいもいんじゃない。卑屈だろうが未練がましかろうが、
とにかく、先に進めよう！
ね、「鬼十則」って、生産性低そうでしょう？
これじゃあ、社員は残業になっちゃうよねえ・・・
> 1. 仕事は自ら創るべきで、与えられるべきでない。
いや、与えられた仕事は、やってほしい（やらないと止まってしまう）仕事だから、
まずは与えられた仕事を片っ端から迅速にやらないと、生産性は落ちる
> 2. 仕事とは、先手先手と働き掛けていくことで、受け身でやるものではない。
いや、生産性をあげたいなら、空気嫁。
空気読む＝受身。
> 3. 大きな仕事と取り組め、小さな仕事はおのれを小さくする。
いや、小さい仕事を手っ取り早くかたずけてくれ。
まずは小さな成功をつみあげ、PDCAをすばやくまわそう！
> 4. 難しい仕事を狙え、そしてこれを成し遂げるところに進歩がある。
簡単な仕事を片っ端から片付けろ。
小さな成功の積み重ねが、大きな難しい問題の成功へとつながる
大きな成功を狙って、なにもしないのが一番悪い（生産性も）
> 5. 取り組んだら放すな、殺されても放すな、目的完遂までは……。
生産性の観点から考えたら、はじめにあきらめるラインを決めておいて、
それ以上はかまうな、でないと、できないことにはまってしまい、
ほかの簡単にできる仕事も終わらなくなり、生産性が落ちる
> 6. 周囲を引きずり回せ、引きずるのと引きずられるのとでは、永い間に天地のひらきができる。
周囲を引きずり回すな。少数先鋭にして、なるべくかかわる人数を少なくしたほうが、
コミュニケーションが深められ、生産性はあがる。
> 7. 計画を持て、長期の計画を持っていれば、忍耐と工夫と、そして正しい努力と希望が生まれる。
計画は必要だが、長期ではなく、かならず短期の計画をもって振り返ること。
長期計画だけでは、夢で終わってしまう。
短期の計画で締め切りを明確にすることで、生産性があがる。
締め切りには力がある。
> 8. 自信を持て、自信がないから君の仕事には、迫力も粘りも、そして厚味すらがない。
べつに仕事に迫力も粘りも厚みも自信もいらない。とっととやれ！
> 9. 頭は常に全回転、八方に気を配って、一分の隙もあってはならぬ、サービスとはそのようなものだ。
いや、適当に休め。そのほうが、効率的だ。
八分以下程度で合格点がとれるようにする。
> 10. 摩擦を怖れるな、摩擦は進歩の母、積極の肥料だ、でないと君は卑屈未練になる。
摩擦を恐れず討論しても、仕事は進んでいないことに、早く気づけ。
議論討論をやめて、あんたが作業しないかぎり、物事は先に進まない
そもそも、仕事はかっこいいもいんじゃない。卑屈だろうが未練がましかろうが、
とにかく、先に進めよう！
ね、「鬼十則」って、生産性低そうでしょう？
これじゃあ、社員は残業になっちゃうよねえ・・・
Tensorflow Playground
http://playground.tensorflow.org/
（日本語にしたものがhttp://tensorflow.classcat.com:8080/にあったみたいなんだけど、つながらない）
は、ディープラーニングをいろいろ試せる
【手順】
１．データ(DATA)を選択する（デフォルトは円）
２．特徴(FEATURES)を選択する（デフォルトは上２つ）
→クリックで選択、選択されたものをクリックすると解除される
３．中間層（隠れ層:HIDDEN LAYERS)の数を決める（デフォルトは２段）
４．各隠れ層のノードを決める
デフォルトは、中間層１が４層
隠れ層の最後が２層（オレンジと青の２種類で）
５．左上の丸に三角形（再生ボタン）をクリックすると開始する
データを投入した回数が右に出る
結果はOUTPUT これが元の図形のデータの形に似ていれば
よく学習したことになる（元の図形と、下地？の模様の色が違えば、
そこは間違えたことになる）
ってことは、デフォルトの場合、(5の）再生ボタンをクリックすればはじまる。
おお～たった、１００データ近くで収束！
ディープラーニング凄い！と思ったあなた・・・
それ、違うから。テレビショッピングと同じだから・・
ためしに、同じ設定で、DATAを右斜め下のうすまきにすると・・・
１００００回やっても、こんなかんじ。
ちなみに、特徴を変えると
そして
なんか違う図形になる（違う図だけど、正解は増えているかな？）
で、不思議なことに、この３つを、全部合わせると
おおお～
そりゃ、ノードが増えたからだよ！というあなたへ
じゃあ、中間層を増やして、特徴２つでやってみましょう
１００００回やっても、かわらないでしょ・・
で、おもしろいことに、さっきやった、６個合わせるやつに対して、
段数を増やすと・・・
結果悪くなる。
ふしぎちゃん。
P.Sさらにふしぎちゃんなのは、同じ設定なのに・・・
すぐに、収束している？
http://playground.tensorflow.org/
（日本語にしたものがhttp://tensorflow.classcat.com:8080/にあったみたいなんだけど、つながらない）
は、ディープラーニングをいろいろ試せる
【手順】
１．データ(DATA)を選択する（デフォルトは円）
２．特徴(FEATURES)を選択する（デフォルトは上２つ）
→クリックで選択、選択されたものをクリックすると解除される
３．中間層（隠れ層:HIDDEN LAYERS)の数を決める（デフォルトは２段）
４．各隠れ層のノードを決める
デフォルトは、中間層１が４層
隠れ層の最後が２層（オレンジと青の２種類で）
５．左上の丸に三角形（再生ボタン）をクリックすると開始する
データを投入した回数が右に出る
結果はOUTPUT これが元の図形のデータの形に似ていれば
よく学習したことになる（元の図形と、下地？の模様の色が違えば、
そこは間違えたことになる）
ってことは、デフォルトの場合、(5の）再生ボタンをクリックすればはじまる。
おお～たった、１００データ近くで収束！
ディープラーニング凄い！と思ったあなた・・・
それ、違うから。テレビショッピングと同じだから・・
ためしに、同じ設定で、DATAを右斜め下のうすまきにすると・・・
１００００回やっても、こんなかんじ。
ちなみに、特徴を変えると
そして
なんか違う図形になる（違う図だけど、正解は増えているかな？）
で、不思議なことに、この３つを、全部合わせると
おおお～
そりゃ、ノードが増えたからだよ！というあなたへ
じゃあ、中間層を増やして、特徴２つでやってみましょう
１００００回やっても、かわらないでしょ・・
で、おもしろいことに、さっきやった、６個合わせるやつに対して、
段数を増やすと・・・
結果悪くなる。
ふしぎちゃん。
P.Sさらにふしぎちゃんなのは、同じ設定なのに・・・
すぐに、収束している？
SPSSの大学生協版が安いのと、理由は一緒？
教習車、なぜ「アクセラ」ばかり？ 背後にあるマツダの狙いとは
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170402-00010000-norimono-bus_all
（ちなみにSPSS版の大学生協版が安いのは、これで卒論を書かせて、
「データ分析なんて、ばっちり！」と思い込ませて、企業に就職し、
職場で上司はRを使わせようとするけど、「R,無理っす！」と言わせて
企業にSPSSを広めようとしているという都市伝説がある。
SPSSに慣れてしまうと、Rは使えない・・・）
教習車、なぜ「アクセラ」ばかり？ 背後にあるマツダの狙いとは
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170402-00010000-norimono-bus_all
（ちなみにSPSS版の大学生協版が安いのは、これで卒論を書かせて、
「データ分析なんて、ばっちり！」と思い込ませて、企業に就職し、
職場で上司はRを使わせようとするけど、「R,無理っす！」と言わせて
企業にSPSSを広めようとしているという都市伝説がある。
SPSSに慣れてしまうと、Rは使えない・・・）
YES
「日本の大規模または中規模の組織でIT/CSのプロが役員の地位に登ることは極めて珍しい。こう私は強く感じている。あなたは同意するか」
YES,YES・・・
「ITのプロが就ける最高位は外注管理者」
YES,Yes,Yes!!!
社長に文句があるなら、社長に言わず、社長になろう
ただし、ソフトハウスの場合、最高位の社長は、会社の規模が大きくなると、外注管理者
「ITのプロは日本で出世しない」と米国人から言われ、数日考え込んだ
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/200088/032700030/
（太字は上記サイトより引用）
「日本の大規模または中規模の組織でIT/CSのプロが役員の地位に登ることは極めて珍しい。こう私は強く感じている。あなたは同意するか」
YES,YES・・・
「ITのプロが就ける最高位は外注管理者」
YES,Yes,Yes!!!
社長に文句があるなら、社長に言わず、社長になろう
ただし、ソフトハウスの場合、最高位の社長は、会社の規模が大きくなると、外注管理者
「ITのプロは日本で出世しない」と米国人から言われ、数日考え込んだ
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/200088/032700030/
（太字は上記サイトより引用）
どのマイコンボードを選べばいいのか
http://mag.switch-science.com/2017/03/31/how_to_choose_a_board_2017/
売り手の立場からすると、「なにができるか」を協調したいからはっきりいえないけど、
買い手の論理にたてば、「なにができないか」と考えるから、こう考えると、分類は簡単
Arduino・・・センサー・アクチュエーターと接続し、そのデータを送信するところに使う
Arduinoは、アナログもデジタルも読めるので、センサーやアクチュエーターを接続して
操作する末端に向いている。
一方、UARTのTX,RXピンはUSBとつながっているので、実質USBが１個しかなく、USBの中継
とかは向かない。
mbed・・・センサー・アクチュエーターと接続し、そのデータを送信するところに使う
機種によっては、中継・GW・表示も考えられる
mbedはモノによって違う。一番低機能のmbedは、arduinoとほぼ同じ。
でもGR-PEACHでは、UARTいっぱい持っているし、はやいし・・・ということで、
OSを載せない場合のゲートウェイや表示に向いている（もちろん、贅沢に末端に使ってもOK)
mbedというくくりでは、正直、語れない
Rasspberry Pi・・GWまたは表示向け
アナログ入力ポートがない。なので、末端に置くには、注意が必要。というか、末端にはスペック高すぎ
センサーを集約するGWに使うのがいい。
Linuxがはいっているので、インターネットのサーバーが容易に立ち上がれるのでGR-PEACHより使いやすい
表示もそうで、HTMLで書いてChroniumで表示させられるので、GR-PEACHを使うより簡単。
ESPr Developer（ESP-WROOM-02）やXbee
そもそもこれらは通信モジュール。無線の通信が必要なときにArduinoとGWまたはサーバーの間に使う
※末端はArduinoかmbedかそのほかかの判断
・電源が取れるか（とれなければ、Arduino,mbedは外れる）
・Arduinoを納品できる環境か？（できなければArduinoの線ははずれる）
・性能的に開発中に拡張することはないか
→意外とmbed LPC1768のほうが、使いやすいことがある
・価格的に、ど～よ！
これらを吟味すると、意外とArduinoやmbedの線が消えて、
PIC
MSP430
のほうが有力になる。
※GW・表示はRaspberry Piかmbedか
・Raspberry Piのほうが、組みやすいことはたしか。
・ただし、性能的に、GR-PEACHのほうが優れている部分がある。
→技術力に自信がない私のような人はRaspberry Piを使うけど、
技術力があるのであれば、たぶん、ここで悩まないと思う。
※通信モジュールについて
どのような通信を行うかでモジュールが変わる。
ここは通信を選ぶときに書こうとおもう。
AppleはApple WatchとApple Payによる認知症者支援サービスに乗り出す。
認知症患者が買い物や外食を行う場合、支払いを忘れたり、忘れるのではないかという
不安から、買い物や外食ができないなどの問題を抱えている。
Appleは、たとえ支払いを忘れても、店舗から出るときにApple Payで自動的に支払われ、
料金不足で支払えない場合でも、データが記録され、後日請求されるシステムを開発する。
このシステムにより、Apple Watchをつけていると加盟店舗では自動的に支払いが済まされ、
その後、認知症者が徘徊しても現在位置が介護者にわかるようになる。
認知症患者は2025年に700万人を突破。65歳以上の5人に1人が認知症になると思われ、
現状のまま認知症者が買い物、外食を避けるようになると、顧客が大幅に減少することが
予想されている。Appleは、本システムにより、日本人の１０人に１人、およそ
１０００万がApple WatchとApple payを利用するものと見込んでいる。
Apple、Apple Payによる認知症者支援サービスへ
https://support.apple.com/ja-jp/HT207150
（エイプリールフールのため、上記リンク先と記事とはあまり関係ありません）
認知症患者が買い物や外食を行う場合、支払いを忘れたり、忘れるのではないかという
不安から、買い物や外食ができないなどの問題を抱えている。
Appleは、たとえ支払いを忘れても、店舗から出るときにApple Payで自動的に支払われ、
料金不足で支払えない場合でも、データが記録され、後日請求されるシステムを開発する。
このシステムにより、Apple Watchをつけていると加盟店舗では自動的に支払いが済まされ、
その後、認知症者が徘徊しても現在位置が介護者にわかるようになる。
認知症患者は2025年に700万人を突破。65歳以上の5人に1人が認知症になると思われ、
現状のまま認知症者が買い物、外食を避けるようになると、顧客が大幅に減少することが
予想されている。Appleは、本システムにより、日本人の１０人に１人、およそ
１０００万がApple WatchとApple payを利用するものと見込んでいる。
Apple、Apple Payによる認知症者支援サービスへ
https://support.apple.com/ja-jp/HT207150
（エイプリールフールのため、上記リンク先と記事とはあまり関係ありません）
ソフトバンクとベネッセの合弁会社ウィキャンは、AIの通信教育を開始すると発表した。
まずはPepperをIBMのWatosonと連携し、Watsonの教育データとして通信教育を提供する。
現状のAIでは、教師データが必要だが、過去データを利用するだけでは教師データが少なすぎたり、日本やアメリカなど、文化によって答えが異なる場合、教師データが創れないという問題があった。
ウィキャンの通信講座は、「おしとやかな日本女性ドライバーになる講座」など、場面を設定し、（これを講座とする）その場面にあった教師データをGANやWord2Vecによって生成し、過去データだけでなく、未知の場面に対してのデータも提供する。
講座に申し込むとこのデータが送られてくるので、Pepperに学習させるというもの。
このような教師データを入れなくとも、未知の状況においては、乱数的に何らかの行動を
とるが、GANでデータを生成させておき、そのデータを学習することで、よりその場に適切
な行動をとる可能性が高くなる。
ソフトバンクではまず、「交通運転 千葉県版－黄色大丈夫、赤勝負－」版を出し、
”やっちゃえ”な自動運転学習データ販売を予定している
ウィキャン、AIの通信教育を開始
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO13271200T20C17A2000000/?df=3
（エイプリールフールのため、上記リンク先と記事とはあまり関係ありません）
まずはPepperをIBMのWatosonと連携し、Watsonの教育データとして通信教育を提供する。
現状のAIでは、教師データが必要だが、過去データを利用するだけでは教師データが少なすぎたり、日本やアメリカなど、文化によって答えが異なる場合、教師データが創れないという問題があった。
ウィキャンの通信講座は、「おしとやかな日本女性ドライバーになる講座」など、場面を設定し、（これを講座とする）その場面にあった教師データをGANやWord2Vecによって生成し、過去データだけでなく、未知の場面に対してのデータも提供する。
講座に申し込むとこのデータが送られてくるので、Pepperに学習させるというもの。
このような教師データを入れなくとも、未知の状況においては、乱数的に何らかの行動を
とるが、GANでデータを生成させておき、そのデータを学習することで、よりその場に適切
な行動をとる可能性が高くなる。
ソフトバンクではまず、「交通運転 千葉県版－黄色大丈夫、赤勝負－」版を出し、
”やっちゃえ”な自動運転学習データ販売を予定している
ウィキャン、AIの通信教育を開始
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO13271200T20C17A2000000/?df=3
（エイプリールフールのため、上記リンク先と記事とはあまり関係ありません）
って、エイプリールフールではないらしい
Microsoftが「ARMサーバー」を採用、Windows Serverも移植
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/030900757/
（記事は３月９日にすでに書かれている）
・・・一時はWintelとか言われたのに、やはりARMなのですね。。
でも、ARMの場合
ARM＋Linux＋クラウド＋ミドルウェア＋量産ボード。一括供給で産業分野に攻勢をかけるルネサスの底力。
https://www.aps-web.jp/magazine/renesas/v14/
のような、Linuxとの記事のほうが、安心して見れる？
Microsoftが「ARMサーバー」を採用、Windows Serverも移植
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/030900757/
（記事は３月９日にすでに書かれている）
・・・一時はWintelとか言われたのに、やはりARMなのですね。。
でも、ARMの場合
ARM＋Linux＋クラウド＋ミドルウェア＋量産ボード。一括供給で産業分野に攻勢をかけるルネサスの底力。
https://www.aps-web.jp/magazine/renesas/v14/
のような、Linuxとの記事のほうが、安心して見れる？
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