工事進行基準は廃止、受託ソフトは。。。

現行の受託ソフトウエア開発の売り上げ計上処理は、「工事収益総額、工事原価総額、決算日における進捗度を、信頼性をもって見積もれる」場合に、「工事進行基準を採用する」としている。工事進行基準を採用した場合、プロジェクトの進捗度に従って、売上高と原価を計上することになる。工事進行基準は2009年4月から適用開始となり、大手ITベンダーを中心に受託ソフトウエア開発の会計処理に適用してきた。

【引用元】
工事進行基準は廃止、受託ソフトの会計処理に新基準
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/072501071/

ＯＰＮＦＶについて、いろいろ聞いてきたのでメモ

7月２６日OpenStack最新情報セミナー(2017年7月)を途中から聞いてきたので
（途中で帰ったけど）メモメモ

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(途中から）
OPNFV
・ＯＰＮＦＶ
　関心様々：アジアはハード売りたいんだろうな

　トランスフォーメーション・メタモルフォーゼ
・ＯＰＮＦＶ蝶の世界を先取り
・今のオペレーターさんさまざま
　→蝶を目指して

■ＯＰＮＦＶ　Docter
・自己紹介
・Doctorがやっていること
　大前提：ＮＦＶ　アプリの冗長構成
　　ＮＦＶ前
　　仮想化：ハードの状況は見えない→ハンドオーバーできない
　　インフラは壊れたことは知っている：しらせる

・Ｄｏｃｔｏｒが目指している世界
　ＩａａＳプロバイダー
　　ＶＭは壊れることがあります。→とまります
　サービスプロバイダー
　　動いていない　　　　　　　　→切り替え
　エンドユーザー
　　サービス使えない　　　　　　→気づかない

・Doctor Project
　まの
　通知
　　　アクションは上位に任せる

・成果
　デザイン
　OPNFVいれなくても使える
　デモ：ＹｏｕＴｕｂｅにあがっている

・要件
　リソースの状態
　すぐに通知
　モニタリングの機構
　こリレーション

・機能足りない：ＯｐｅｎＳｔａｃｋ
　　イベントドリブンで動くようにする

・Doctorブループリントつ in OpenStack

・関連するOpenStackの動き
　Admin API
　違うバージョンのＮＯＶＡ
　テレメトリ情報をＤＢへ
　　テレめとりがイベントベースに
　せーろメーター／Ａｏｄｈ－イベントアラーム
・Ｎｏｖａ－フォースダウンを提案

・Doctorインテグレーション
　インストールのインテグレーションしている
　リリース：改善されている→リリースマネージャー

・Doctor CI Job
　
・テスティングツールのえんハンスメント
　大規模デモテストできるように
　admin出ない人が見れないチェック
　Profiler
　Doctor Status：大体終わってきている（やりのこしているものもある）

・障害通知→メンテナンスで使える
　ビデオ見れる(wikiにいけば）
　Novaのタグ機能つかっている
　リタイヤメント

■NFVアプリケーションをOpenStackで動かすために
・ＮＥＣがんばってるよＴｉｍｅ！
・ＮＦＶ概要（ＮＦＶとは）
　専用のファームの世界観から→仮想化されたネットワーク機能（ＶＮＦ）

ＮＦＶの課題
・キャリアグレード品質
　下回り：壊れないハードウェア
　またがったことによる問題
　ハード障害が見えなくなる→切り替えどうする！
　ＳＣＴＰ：経路も含めた冗長
・ＮＥＣのＮＦＶ基盤に対する取組
　２０１２年から
　　ＯｐｅｎＳｔａｃｋあったが、当時要件を満たせなかった
　　世界初ｖＥＰＣ商用稼働：独自基盤で
　　ＥＴＳＩ（えっちー）ＮＦＶ→ＯｐｅｎＳｔａｃｋが標準に
　　　→ＩｃｅＨｏｕｓｅを使うものの・・・
　　ＲｅｄＨａｔと協業→ＯｐｅｎＳｔａｃｋ利用
　　　ＮＥＣＣＳを発表

独自基盤時代
・ＶＮＦに必要な要件を実装
・OpenStack Controller相当の機能実装
・ComputeServerでの機能実装
　　ＤＰＤＫ－ＶＳ
　　リソース優先制御
　　ＫＶＭモニタリング
　　ＨＷ障害通知
・ＮＦＶＩ施策：リソース優先制御
　　施策１：ＣＰＵリソース優先制御：NICE値を変える
　　　→だれがどうスケジューリングする？
　　施策２：ネットワークＩＯ優先
　　施策３：ディスクＩＯ優先
　ＮＷ性能向上：ＤＰＤＫ－ＶＳ、ＤＰＤＫ－ＶｘＬＡＮ

ＯｐｅｎＳｔａｃｋ改造時代
・ＥＴＳＩ　ＮＦＶ
　どうやらＶＩＭはＯｐｅｎＳｔａｃｋがデファクトスタンダードらしい
　RedHatと提携、Communityでの機能実装を促進→kiloで
　RedHat社と共同でOpenStackのキャリアグレード
　プラグイン：作りこみ大部分　拡張性ボロボロ
　　　→自前で作った
・HW構成を意識した配置
　ＳＲ－ＩＯＶ
　ＥＰＴ　Hugepage
　性能比較：

・OpenStack利用時代：今どうしてる
　ＶＮＦを動かすためのOpenStack機能はおおむね実装完了
　　→パラメータチューニング
　　ヒーリング：できるだけ最大で動けるように
　　OpenStack以外の基盤コンポーネントの効率的な構築
　　運用改善

・現在の営み
　ＡＩを活用し、ＮＦＶ化による解析煩雑性を解消

　人のせいにしたい世界観→ログとログの関係
　リアクションマニュアル→次のバージョン→一生慣れない

■ＯｐｅｎＳｔａｃｋを利用したＮＦＶの商用化
・自己紹介
・ネットワーク仮想化のメリット
　つながりやすさ
　信頼性
　
　すらいどしぇあみてね

２．商用化の取り組み
　ドコモの取り組み
　　２００５ねんよりネットワーク仮想化
　　ＥＴＳＩ　ＮＦＶ　
　　　　まの：ぜんたい
　　　　OpenStack,KVM
　対象とするキャリア向けＶＮＦ
　　リアルタイム処理思考
　　高いネットワークＩ／Ｏ
　　ＶＮＦのＶＮＦｃレベルでＨＡ・FailOver
　　　　Ｌ２／Ｌ３レベルでのＨＡ機能

　テレコム向けＶＮＦの特徴
　　１機能＝３～ＶＮＦ→５０ＶＭとか必要になる

　　動かす：１０００ＶＭ？もっと？

　　ネットワーク複雑
　　　ＶＮＦの更新：ここでおかしくなる
　　　　１個でも失敗するとロールバック：ロングトランザクション

・ＶＮＦの高い性能要件を満たすために
　仮想ＣＰＵはオーバーコミットしない
　仮想メモリーはオーバーコミットしない
　ＤＶＳ－ＤＰＤＫ
　ＳＲ－ＩＯＶ

・ＳＲ－ＩＯＶの活用
　ＳＲ＾ＩＯＶとｖＳＷの使いところ
　　仮想ＮＩＣなど、ＳＲ－ＩＯＶの制約
　　ＳＲ－ＩＯＶの中身
　　　Ｌ２，Ｌ３ＳＷ

・実際は？
　基盤ベンダとＶＭ側のドライバーが違い、大変
　パケットがドロップ
　切り分けはほぼ不可能
　　オフロード機能

・ＨＷ差分を隠ぺいしたうえでサーバー内部構成を意識
　ＤＰＤＫ　ＯＶＳの性能のためにＣＰＵ　ＳｏｃｋｅｔｔｏＮＩＣを考慮
　OpenStack活用＋ＳＲ－ＩＯＶ、ホスト設計差分による課題
　論理識別子の命名方法の工夫による解決
　識別の工夫による結果

・ヒーリング
　ＡＴＣＡ時代：壊れたときにダウンさせる（中途半端にしない）
　方法
　　オートヒーリング
　　　ＶＮＦＭ
　　　ＶＩＭ
　　マニュアルヒーリング

　オートヒーリングの動作

　キャリアネットワーク関連からの解決法
　　障害情報の正規化
　　Fencing機能
　　作業自動化

　ハードウェア差分をなくすための障害情報の統一化

　ＯＰＮＦＶ　Ｄｏｃｔｏｒ

・今後
　コアネットワークの進化
　仮想化進める
　５Ｇ時代の新たなビジネスを実現するネットワークの発展

ＯｒａｃｌｅのＡＩ（やってるみたい）を聞いてきた！

７月２６日、Oracle Modern Business Experience 2017に行ってきた！話つづき

ビッグデータＸＡＩによる戦略的カスタマーエクスペリエンス

を聞いてきたのでメモメモ

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増え続けるデータ
・オーディエンスデータ：
・ＩｏＴの進展
・複雑化するカスタマージャーニー
　どのルートをたどってくるか識別のむずかしさ
　　認知→検索→選定→こうにゅう→こうにゅうご
インタラクションの種類・データの爆発

　インタラクションの種類・回数：　サービスの自動化
　　　新しいテクノロジーの必要性
　増え続けるデータ：ナレッジマネジメント

・次世代顧客エンゲージメントの在り方
　　オーガニックチャネルの時代
　オム二チャネル：複数のチャネル連携
　　→オーガニックチャネル：より有機的に
　お客様の接点を変えるチャネル
　サービス要素の周期表

・オラクルのプラットフォーム構想
　これらの要素を
　消費者は選んで使う
　　→消費者ごとに異なるサービスエクスペリエンス
　組み合わせによってサービスのイノベーションを生み出す
　ポケモンＧｏ：新しいチャネル

・オーガニックチャネル
　次世代の顧客エンゲージメントの在り方
　　新しいサービス要素
　　お客様ごとに最適化されたサービス要素の組み合わせ
　　究極的にパーソナライズ化
　　未知のテクノロジー
　→オーガニックチャネルへ

・新たなテクノロジーの活用
　データ、ＡＩ
　　チャットボット：なぜ注目　メディアに過ぎない？
　　ＡＩ：利用形態のイメージ、定義
　キーワードはオーケストレーション

・新しい会話の形：チャットボット
　　コンタクトセンター：人と人
　　　Ｌｉｎｅ、Ｆａｃｅｂｏｏｋメッセンジャー
　　　　メッセンジャーをチャットで
　　　　　　　いままで：メールの代替（非同期）
　　　　　　　チャット：会話のピンポン
　　　Ｂｏｔを使ってサポート
　　　　日本で顕著：対話型ＳＮＳ

・ＡＩ
　急速に広がる：期待→考え方幅広い
・Oracle AI AppsとSaaS
　　オーガニックチャネル
　　ＳａａＳ
　　ＡＩＡ　　Oracle Adaptive Intelligence Application
　　デシジョンサイエンス
　　データ　　オラクルデータクラウド

・今までのソリューション
　　ジーンズの購入；バスケット分析
　　ＡＩ　Ａｐｐｓとデータクラウドの活用
　　　ＡＩ　ＯＦＦＥＲＳ＋ＯｒａｃｌｅＤａｔａＣｌｏｕｄ

・デモ
　レスポンシス
Adaptive Intelligence App
　　　属性情報の確認：Oracle Data Cloud
　
・ポイント
　起点：メンテナンス→チャットボットが答えた
　→起点はチャット
　ＡＩで分析
　ツール手法を組み込んでいく　

・実現に向けて
　オラクルが支援できること
　これからのカスタマエクスペリエンスに求められること
　　チャネル増加
　　パーソナライズ（お＾かにっくちゃねる）
　　コンテンツ最適化・自動化（ＡＩ，チャットボット）
　　ライフサイクル全体提供（ＣＸ）
　ＡＰＩ形式
　　　ＡＩアクション
　　　ＡＩディスカウント
　ＣＸ：インダストリーごとに提供
　　あたらしいカスタマエクスペリエンス

・まとめ
　　新しいテクノロジ対応→クラウドで提供

ＮＥＣのＡＩ技術を聞いてきた！

７月２６日、Oracle Modern Business Experience 2017に行ってきた！話つづき

NEC Customer Experience SolutionとAI活用事例のご紹介

を聞いてきたので、メモメモ

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・自己紹介

１．世の中の動向について
　ＶリーグもＡＩを使っている
　　ブロックの配置
　デジタルデータ活用時代へ
　　商品レビュー：８割　書く人は５０代、６０代
　　マイクロモーメント
　　お客様のほうが情報
　新たな競合
　　感動・コトサービス：既存の業界を破壊
　　　ＩＴ業界
　企業
→勝ち残るためには？
　ＩＤＣ；デジタルトランスフォーメーションの定義

　新たなビジネスモデル
　　笑顔で課税：劇場
　　　→１わらい４０円
　　ＮＥＣの新たな微視ネスモデル例
　　サービスオペレーターモデル：データ保有
　ＮＥＣの新たなビジネスモデル例
　　サービスオペレーターモデル
　顧客情報の実態
　　リアルタイムカスタマーデータハブ
　　インサイト（統合顧客ＤＢ）
　　ＤＭＰ(統合顧客ＩＤ）
　　名寄せ・ＤＷＨ導入
　　ＳＦＡ／ＭＡのシステム化（ＢＩ導入）

　カスタマーエクスペリエンスソリューションズ　実現イメージ
　　顧客ふぁあーすとのサービス・対応
　　　コトサービス
　　　感動
　　　信頼

・人工知能（ＡＩ）技術とは
　認識理解する（みえるか）
　　ぼんやりしてもよくみえるＡＩ
　考える(分析）
　行動する（対処）

　ＡＩとＩｏＴとビッグデータ
　　ＩｏＴ：実世界との接点
　　ビッグデータ活用：データの価値変換
　　ＡＩ
　ＮＥＣ　ｔｈｅ　ＷＩＳＥ
　　見えるか　　→顔認識が強い
　　分析：
　　　　説明が求められる　異種混合学習 WhiteBox型
　　　　独自のディープラーニング：RAPID機械学習
　　対処

　ＮＥＣのＡＩ技術
　　インバリアント分析技術
　　異種混合
　　テキスト含意
　　ＲＡＰＩＤ機械学習

３．実践事例
　１：お客様の理解把握
　　　ももくろさん、よしもとさん、
　　　ＮＥＣ：顔パスで買い物
　２；新規のお客様獲得
　　　異種混合学習
　３：お客様関係強化
　４：テキスト含意
　　　コールセンターの音声・ＰＯＳ分析との組み合わせ
　チャット自動応答
　５：離反しそうなお客様のスコアリング
　６小売り事例→未来のスーパー：どうが

・ビデオ
　よそくとしきべつ

４．実現に向けて
　課題例：すすめかたわからない
　　情システム
　　個人情報
　→ＮＥＣ
　　ＯＲＡＣＬＥ　クラウドとの連携
　　社会課題解決

３Ｄプリンタの射出成型で靴を作る話とか聞いてきた！

７月２７日、Oracle Modern Business Experience 2017に行ってきた！
まずは、基調講演をメモメモ

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■オープニング：ごあいさつ、前せつ
　日本を幸せにするクラウド　Ｄｉｇｉｔａｌ　ＡＩＤ

３年たった。ビジョン
・クラウドでＮｏ１
・クラウドでしあわせに
結果
　１０００社ふえた　クラウド売り上げ９９％増
違うポートフォリオ
　ちゃれんじ

日本の課題：働き方改革
　人手不足
　育児・介護と仕事の両立
　外国人就労
　柔軟な働き方
　女性・若者支援
　出生率向上
　　：
→データドリブン

人手不足
　経済産業省
　　２０１７年　２１．９万
　　２０３０年　約６０万
　生産性向上
　　ラリーエリソン７３歳現役→７０歳まで働いたらすごい労働力

SaaS/PaaS/IaaSがそろうのはOracleだけ
　　IaaS:AWS,Exadata
　　PaaS:Java
　　Google:SaaS(gmail),MS(Office)→今日のテーマ

特別講演：楠木先生

クラウドによる経営改革
Ｏｒａｃｌｅに電話くれれば飛んでいくよ

■特別講演　ストーリーとしての競争戦略～優れた戦略の条件
　実務家からのリアクション　机上の空論
　学者からのリアクション　理論がない
→自然科学の言う「法則がない」
　人によらない：気分によらず、右辺と左辺は同じ
　社長交代したら：業績落ちる→人による

どうしたらよいのか→いやー、わかりません
　こうかんがえてみたら
　→ストーリーとしての共押す戦略
　３つの市場、３つの評価の場
　　長期利益；競争市場
　　株価：資本市場
　　働き甲斐：労働市場
　競争戦略：競合他社との違いを作る
　違いを２つに分けて考える
　　ＯＥ：物差しがある　ベター
　　ＳＰ：物差しがない、ちがいます　戦略的ポジショニング
　→ＳＰさきにありき

ＯＥ：ものさしがあったらいたちごっこになる→一時的な違い
　　刹那的な利益に
　　　ベターには終わりがある
　　お客様が認知しない
　　　ベターの前にでぃふぁれんとになる
ＤＥＬＬダイレクトモデル
　　こもででぃしかやらない
　　ＢＴＯ
　　直販
　　基本モデルの種類を増やさない
　　自社工場で組み立て
　　特定少数のサプライヤー
ＳＰは何をしないかを決める
　　男です→ではなく女ではない
　　北にいこう→南・東・西にはいかない
トレードオフ

資源制約がなければ、戦略はいらない：すべてを全力でやる
戦略の本質が出るのは：そこに「あるもの」よりも「ないもの」
現場主導では決められない
ストーリーとしての競争戦略
　違いを作って＋つなげる
お送りいただく感想の８０％：金返せ
商売：人間が人間に対してやっている
　→当たり前のことを当たり前にやる
iPS細胞：ディスカバー→ノーベル賞
　商売に発見はない
商売がわかった；お客さんの目線で考える
　当然で当たり前：
　本質的な問い：なぜ当たり前のことができないのか
　なぜいまさら
戦略→儲け話
　戦略のプレゼンテーション
　出てくる話の８０％：よくわからない
　戦略の「アクションリスト」化
　静止画
→動機、流れ：ストーリー
　ビジネスモデルではない：つながりが取引（取引見取り図）

　なぜ：因果

　で？
　　例：ＩＢＪ（日本興業銀行ではない）婚活サービス（ＣＥＯは興銀出身）
　　　完結出生児数：１．９６
　　マッチングサービス多い
　　マッチングは婚活？：見つかると出て行ってしまう
　　ブライダルネット、Ｒｕｓｈ合コン、せわやきおばちゃん
　　　結婚相談書の組織化
　　→成婚率が高い
　思考が直列；箇条書き
　組み合わせではなく、順列；時間軸が入っていく
　相乗効果をてこにして：シナジーを発揮して

スポーツの例
　山本さん
　イチローさん
　　プロ；速い球を投げるのではなく、速く見える球を投げる
　→ストーリーとしての戦略
飛び道具、必殺技はない
　ボルトの成功要因；ボルトに生まれたこと
　バトミントン；解説長い→羽根なので：飛び道具がないからストーリー
　飛び道具によりかからない
　　ＡＩ
　　ＩｏＴ
　　Ｆｉｎｔｅｃｈ
　　○○３．０→あやしい
　違いの正体はストーリー

取引見取り図；スナップショット

商売の基（もと）：ほんとのところ、なにいってるの？
サウスウェスト:空飛ぶバス→ＬＣＣの原型
Ａｍａｚｏｎ：２４時間３６５日→できる、本質じゃない
　　本棚が動く店
クリティカル・コア
　　商売の肝、キラーパス

他社と違った良いことをやれ
　→戦略のジレンマ
部分合理性と全体合理性

全体　　　非合理　　　　　　合理
部分
合理　合理的な愚か者　　普通の賢者


非合理　ただの愚か者　　賢者の盲点


フツウの賢者
　良いことをする

戦略の達人
　やりたくないことをやる

「良い戦略」のジレンマ
　　・なぜ思いつかないのか
　　・なぜ模倣されないのか
→ばかじゃないのが入っている

ハブ＆スポーク→ハブ空港を使わない

あなたの事業の「キラーパス」は
成熟経済化ではあからさまなオポチュニティはそうそうない
　高度成長：青春期みたいなもの
「こうなるだろう」ではなく「こうしよう」

「こうなるだろう」
　２０３０年世界はこう変わる
　森を見て木を見ず
　空を見て木を見ず：気象予報士か？そよかぜ

「生き残りのためにわが社もグローバル化ざるを得ない」
　サルを得ないおじさん：だれも頼んでない→自由意思
　いやならやめろ！大前提

　自分が一番面白がっている
　　聞いてるほうが面白くなくていい
　　話しているほうが面白くない：人がついてこない
　→犯罪

　戦略の原点にして頂点
　「思わず人に話したくなる」話をする

■お客様基調講演「クラウドによる経営改革」

■リコーにおけるクラウドの戦略的活用
・リコーグループの概要
　複写機：３００万台のマシンがデータを送ってくる：予防保守
・ビジネスのデジタル化
・人々のはたらくをスマートにEmpowering Digital workplace
　オフィス→現場→しゃかい
・ＩＴを経営の戦略的な武器に
　　守りのＩＴ
　　攻めのＩＴ
・リコーのクラウド活用の考え方と取組
　クラウドはシステム構築上の重要な手段の１つだが、目的ではない
　ソリューションが有効と認められれば積極的に活用
　勘所
　　目利き力
　　トップダウン

・２ＴｉｅｒＥＲＰ
・リコーの基幹システム
　ＯＲＡＣＬＥ　ＥＢＳを中心、大規模
・課題認識
　ＥＲＰ：経営品質の改善→トランザクションデータ
　バージョンアップにコスト：キャディラックやベンツを走らせる？
・２ＴｉｅｒＥＲＰ
　大規模な基盤事業と非基盤事業で２つのタイプのＥＲＰを使い分ける
・導入にあたっての考慮点
　徹底した低コスト化：早く安く
　パラダイムシフト：体をツールに合わせる・早く安く
　オラクル社との関係強化

■Carbon
　３Ｄプリンタの射出成型
・会社概要
・これまでの３Ｄプリンターの問題
　　長い造形時間
　　機械的に脆弱
　　限定的な材料
・ビデオ：くつを３Ｄプリンタでつくる　あでぃたす
・カーボンのでじたるらいとしんせしす
　ＣＬＩ‘
　プログラマブル液体樹脂：ＵＶ硬化・熱硬化
・高い設計自由度の提供
　これまで不可能だったらてぃす構造も
・デザイン・サイクルの革新
　生産手段自体をデザインすると・・
　設計→試作→金型生成→最終部品

　　アジャイルな設計→最終部品
・新たなコネクテッド・プロダクション・デバイス
　　クラウドベースコンピューティング
　　カスタマー３６０
　お客様の例

・ＯＲＡＣＬＥとカーボンのランドスケープ
　４つの分断されたシステム
　　多数のオフラインデータリポジトリ
　　　↓
　Ｏｒａｃｌｅ　Ｃｌｏｕｄ

・Ｏｒａｃｌｅ　クラウドでできること
　　故障予知・ダウン帯も最短化
　　アジャイルな設計→最終部品
　　地産地消

・ＳＴＯＰプロトタイピング　スタート　プロデューシング

■カスタマーエクスペリエンス強化による営業スタイル改革　ＮＥＣ

・紹介：ＡＢＭ（あかうんとべーすまーけてぃんぐ）にとりくんでいる
・ビデオ

社会価値創造型企業
Orchestrating a brighter world
　７つの社会価値創造テーマ
　　地球との共生
→まだまだパソコン、ケータイ探しているお客様多いけど・・

社会価値創造型企業への変革
　本質的な課題の把握
　新たな価値の創造
　お客様事業を通じた社会価値創造

お客様の変化
　お客様の情報収集がデジタル化
　お客様の中でステークホルダーが多様化
　営業への期待値が高度化・複雑化
→営業活動のデジタルトランスフォーメーション

デジタル時代の購買プロセスの変化
　営業から見えないブラックボックス
　　行動の見える化：タッチポイントの前倒し

　デジタルマーケティング＋インサイドセールス→営業
　　集客　　　　　　　　＋醸成・解決策の提示
　顧客データの共有：ＣＲＭ／ＳＦＡ
　　→サイロ化されたデータ

カスタマーエクスペリエンスへの強化
　お客様との信頼関係構築
　　顧客への一貫性あるメッセージの発信

デジタルマーケティングで目指していること
　Ｗｉｓｄｏｍ
　＋
　さまざまなメディア、クラウドとつなげる

フィールドセールスと推進するデジタルマーケティング活動
　リード創出　　ＣＲＭＤＢ
　リード醸成　　ＭＡツール
　リード絞り込み
　ＨＯＴリード引き渡し　ＳＦＡ

インサイドセールスの機能強化
～ＡＢＭによるチームセリング
・ホワイトスペース
　　情報システムにいけても、ほかの部署は？

事例：ものづくりＩｏＴＸ製造業　キャンペーン
　　ＫＰＩ
　なーちゃリングシナリオ
　営業とのコラボレーション　ＭＡとＳＦＡの連携

えろくわの導入
　キャンペーン実施５倍

今後目指していくこと
　顧客体験のインフィニティループ：ＣＸを高めるために
　ノンストップのマーケティングループ

■新しいＩＴのかたち
・７割はＩＴ以外の人
　ストーリーとしての変革
・日本の現状と課題
　戦略とは戦いを略すこと：なにをやらないのか
・日本企業の売上高は１５年以上横ばい状態
　本業での売り上げ７．３兆円　本業以外の利益９．２兆円　本業以外の儲けが５５％
　　どこで売り上げをあげるか
　　こすとをどう下げるか
　デジタルマーケティングで日本は後進国
　心を込めた手組システム→ベターなアプローチをしていないか
・課題は変化に追随できないこと
　ビジネスを取り巻く環境の変化と企業としての対応力
・ＩＴ投資：携帯電話に電話機能に投資してるようなもの？
・手段ときっかけ
　ヒント＝学び

ＡＩカーレースの様子ですって

世界初となる人工知能を搭載した自律走行車のカーレース「ロボレース」。アルゼンチンで行われたテスト車両を使ったデモレースの様子を、写真と動画で紹介。

あとでみる


壁にクラッシュ、迷犬乱入…世界初「AI自律走行車のカーレース」のデモはハプニング続き
https://wired.jp/2017/02/22/driverless-race-cars-demo/
（太字は上記サイトより引用）

シリコンバレーの住宅事情

表題からみると、なんか大変みたいよ・・・
中身を後で見るためのメモ

4人家族が普通のアパートに住むために
年収2000万円が必要!?
――深刻化するシリコンバレーの住宅事情
http://diamond.jp/articles/-/136153

ＩｏＴおもてなしクラウド

って何？後で読む・・・

IoTおもてなしクラウド事業の地域実証の実施
http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin01_02000217.html

「ペイント」プリインストールは終了へ

え、困る！不便！

Microsoft、「Windows 10」の秋の更新で「ペイント」プリインストールは終了へ
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1707/25/news050.html

中国がAIでアメリカを抜くかも？

とか、AIまとめ

China may match or beat America in AI
https://www.economist.com/news/business/21725018-its-deep-pool-data-may-let-it-lead-artificial-intelligence-china-may-match-or-beat-america

そんな時代に・・・


ＡＩ時代を生き抜く力を
子どもたちにどう身につけさせるか
http://www.dhbr.net/articles/-/4939


自動運転を実現する上で

見えてきた現実（１）ロボにも法的責任
http://www.nikkei.com/article/DGKKASDZ11HFW_R10C17A7MM8000/

でも、ガソリン車だと

仏政府
環境政策に尽力　４０年めど、ガソリン車販売禁止
https://mainichi.jp/articles/20170724/k00/00m/030/030000c

これはAIじゃないかも・・・まあ、メモメモ

鏡で実現する情報端末
https://www.renesas.com/ja-jp/promotions/solutions/event/devcon2017/sh-03.html

自動運転よりか、Pepperが行商にいくほうが、社会的インパクト大？

自動運転は着実に進んでいるのね。
自動運転シンポジウム2017が開幕、TRIが基調講演
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/072000121/00001/

でも、買い物難民を救うとかの社会的問題を解決する場合、自動運転やドローンよりか、
ロボットが通る道をつくって、その道をロボットが行商に行ったほうが早いと思う。
Pepper君が行商にいったら、人気になると思うけど・・
今のPepper君は、たしかそんなに重いものを持ち運び出来ないんだよね・・・

やっぱその点、Boston DynamicsやSchaftに期待ですか・・・

2年前からプロ棋士はもう勝てないとわかっていた

「2年前からプロ棋士はもう勝てないとわかっていた」Ponanza開発者・山本氏が語るAIの未来
http://weekly.ascii.jp/elem/000/000/400/400171/

AI白書2017

「AI白書2017～人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌～」
定価：3,300円（消費税別）
http://www.ipa.go.jp/about/report/ai/201707.html

NHKが今のＡＩ・ビッグデータの限界を示した件

NHKさん、ビッグデータかAIかよくわからない視覚化した統計情報のようなもので、相関性が不安になる内容を特番で放送予定
https://togetter.com/li/1130945
（以下太字は上記サイトより引用）

「40代の一人暮らしが増えると空き家が餓死が増える」

擬似相関ですよね。

そこにも出てくるけど、

貧困の人が多くなると・・・
　　40代の一人暮らしが増える
　　空き家が増える
　　餓死が増えることがまさに貧困だ

「コンビニが増えたら自殺者が増える」

これも疑似相関ですよね。

都市化が進むと
　　コンビニ増える
　　　＋
　　うつ病の人も増える
　　一人暮らしの人も増える
　　貧困も増える
　　結果として、自殺者も増える

たぶん、都市化が進んでいるというより、
地方が衰退してるんだと思う、急速に・・・

---

■ＡＩとビッグデータを使うと、どうして疑似相関が多くなるのか

　データを表面的にしか見ないから。解釈しないから。
　解釈・理解していないということは、下記の新井先生のブログで言っている通り

プログラミング教育なんてやっている場合ではない
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/c282ca7d46c01fa8ad707ac4bb796864


　で、物事には、観測変数という表に見えて測定できる変数のほかに
　潜在変数というのがある。

　今やっているＡＩやビッグデータの解析は、観測変数の関係だけ
　を行っている（のが主流）。

　実際には、観測変数で見えている世界の背後に、
　原因となる潜在因子がある。

　この潜在因子を見つけるのに役立つのが、（探索的）因子分析で、
　それをもとに人間が潜在変数を考え、
　その考え方多しいかどうかを、共分散構造分析などで確認する。
　この手法はビッグデータ前のマーケティングでは普通に行われていたが、
　なぜか、ビッグデータ以降は、いわれなくなって。


　ＡＩやビッグデータはデータを「理解」できないので、潜在因子を想像して
　モデル化することができない。
　さらには、最近のビッグデータブームは、統計の技術を駆使
　しているわけはなく、なぜか因子分析と共分散構造分析は使わない・・・
　(主成分分析はするんだけどね・・・）

　なので、だれがみても、こういうおかしい現象が起こるわけ。

　これがビッグデータだ、ＡＩだって騒ぐ限界なのよ。

【追加７月２６日】
「40代ひとり暮らしが日本を滅ぼす」NスペのAI提言は本当か
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170725-00136199-diamond-soci


【追加７月２７日】
疑似相関について
https://twitter.com/podoron/status/889475502209064960

【追加７月３０日】
NHK渾身の｢AIに聞いてみた｣が炎上した必然
バズるワードへの傾倒がもたらす報道の歪み
http://toyokeizai.net/articles/amp/182300

映像解析ＩｏＴプラットフォーム「ＳＣＯＲＥＲ」っていうのを聞いてきた！

７月２１日、InfoTalk

ＩｏＴと画像処理で未来のフツウを作る
映像解析ＩｏＴプラットフォーム「ＳＣＯＲＥＲ］

を聞いてきたので、メモメモ

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■ご案内

■講演
・自己紹介
・映像解析ＩｏＴ
・ＩｏＴの３要素
　モノ　　クラウド　ネットワーク
　センサー

・センサー市場
　４１９億個　光電磁波→カメラ
・画像センサー：伸びている市場
　カメラ台数→スマートフォンで１２．８億台
・いたるところに映像センサー
　価格の下落：１００円切ってきた
　１２００万画素があたりまえ　４Ｋ８０００万画素
　通信環境
　映像解析の進歩
・チューニングなしで人間を解析できる
　どのぐらい見られているか：マーケティング
　作業の評価カイゼン
　計画の最適化
・映像データを汎用センサー
・映像データは宝の山
　それじゃあＤＩＹしてみます→どうやって？
・基本専用
　もっと気軽に映像

・クラウド、カメラ問わない
・ＳＣＯＲＥＲ
　カメラの管理システム
　セキュアで安価
　アルゴリズムを作らない：組み合わせ
　即座に使える便利なパーツ
・映像解析システムを気軽に構築
　オムロン　ＡＩカメラ
　ＨＤＭＩ→一眼レフ
　アルゴリズム：オムロン、ＮＥＣ，せんすたいむ、ＸＲビジョン
・映像解析：クラウドでもエッジでも
・通信サービス
・指向性ＷｉＦｉ
　可視光通信、サブギガ→再起動用

・事例紹介
　インストアマーケティング
　パスポートリーダー：１か月半で作っている
　空家のセンサ→保育園
　工場・製造工程分析
　　ビーコン：なにがおきたかわからない
　　→監視カメラ
　タイヤの溝の深さ

苦労と工夫
（１）クラウド
　　案件変わるとサーバー：メンテナンスコスト
→今、サーバーレス
　　イベントドリブンで：きちんと組むのは大変
　　ユーザー管理：こぐにとに任せる

　ＩｏＴでは、サーバーレスが最高です！

（２）エッジ解析端末
　ドライバの問題：ドライバない、変
　ＯＳの安定稼働
　はーどがこわれるより、データの中身がこわれる
　ディスコンされるリスク
　ラズベリーＰｉとＵＰボード
　Raspberry Pi3素晴らしい：４００万台中、２００万台が産業用

（３）ネットワーク
　WiFi：トラブル続出
　日によってつながらない：ＤＨＣＰアドレス
　通信遅い：電子レンジ→５ＧＨｚ使っている
　死んだように見える
　再起動したらつながりません。
　昼間アップロードできない。ＵＰストリーム不足
　電源のフリーズ：８０Ｖに下がったり、瞬停したり
　メモリに影響：死ぬ
　らずらいと：死活監視でつかっている（さぶぎが）
　必要データを先にあげる：基本つながらない

・私にとってもＩｏＴ
　未来の可能性を感じる面白さ・けど大変

　スコアラー　スターターキット売っている
　ラズパイマガジン
　技術ブログ


・カメラの利用ガイドブック

・ＳＣＯＲＥＲ

・Ｌｉｄｅｒ
　技術はタイミング

・セキュリティ：最悪ＶＰＮにすれば
　どこまで求めている？
　　→流出させない

・Raspberry Piの耐久性（とくにSDカード）
　耐久性：１年半稼働しっぱなし、３日で壊れることも
　ＭＬＣ（ＴＬＣはある：書き込みミスのほうが重要）
　壊れたら？行くことも→交換機を置いておいてしまう。

・ボール認識
　円をとってくる。色で識別して円を抜く、
　物理的な動きをするので、トラッキングする
　動態検知

・Raspberry Piの始め方
　　やりたいことを見つける
　　ハッカソン

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追加

資料
https://www.slideshare.net/FutureStandard/ceo-103infotalk-iot-jul-21st-2017