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「他社のAIとは何が違うのですか？」 AI（人工知能）技術を活用したシステム構築に携わった技術者ならば一度は耳にしたことがあるのではないだろうか。そして、真摯であろうと思えば思うほど、答えに窮する質問である。 一方、事業部門や構築を依頼したクライアントなど、導入する側から見ると、世の中に様々なAIがある中で本当に導入すべきAIがどれなのか、判断が難しいのもまた事実である。 なぜAI技術が入ったシステムは評価が難しくなるのか。 企画段階での精度 企画段階において、世に数多あるAI活用ソリューションの中から、今回のケースに適したものを選択しなくてはならない。解きたいタスクに対する精度がまず重視されるだろう。 一つの応用タスクを実現する場合、実際には複数の部分タスクに分解して解くべき問題を構成する。例えば、文書要約という応用タスクを例にとると、単語分割や構文解析などの部分タスクを解いた上で、文同

最近のニュースでは毎日のように人工知能（AI）が取り上げられている。AIがブームになっている一方で怪しいAIも少なくない。 ここでは「下表①の株価データから将来の値上がりを予測する」場合を例に、 評価指標：AIの性能をどのような数字で測っているか？ 評価方法：AIの性能をどのような手順で測っているか？ 解いている問題：AIが解いた問題はどのようなものか？ 使用しているデータ：AIが使用したデータはどのようなものか？ それぞれで怪しさを感じる事例を紹介したい。 ※表①のデータは一部を除き乱数で作成しており、本当は解けない問題になっている。 本文の長さからも分かるように怪しいAIを見分ける事は簡単ではない。怪しい事例を見つけた場合はAIの作成者または外部の専門家に相談してほしい。なお、筆者はこれから紹介する全ての問題事例を業務や学会で見たことがある。怪しいAIは意外と多い。 表①.株価データ

洋服を選んでくれるAI、チャットで質問に答えてくれるAI、自分の投資性向を考慮して最適な投資をアドバイスしてくれるAI・・・。 AIを活用した新しいサービスが続々と登場している。 一方で、特にコンシューマ向けのサービスではユーザエクスペリエンス（UX）の重要性が広く認知されてきている。 上記のサービスはいずれも従来よりも優れたUXを提供している印象を受けるが、実際、AIはUXを高めるのだろうか？それとも妨げるのだろうか？ UXを高めるときの限界 AIとUXの関係を論じる前に、まずUXについて考えてみたい。 UXを高める魔法の杖はないといわれている。 新商品・サービスを開発する際には以下の点を利用者の視点に立って検討・実装し、ユーザテストを行いながらPDCAサイクルを回すことを通じて、UXを徐々に高めていくことになる。 製品・サービスに対する期待を高める新しい体験・世界観・ストーリー 特別感

2016年8月末に内閣サイバーセキュリティセンター(NISC)から、「政府機関の情報セキュリティ対策のための統一基準（平成28年度版） 」（以下、「H28政府統一基準」）が発行された。政府統一基準は、国内の政府機関が実施すべきセキュリティ対策を定めたものであり、2014年に発行された旧版が2年ぶりに改定されたことになる。 今回は、このH28政府統一基準の改定内容を眺めつつ、政府機関におけるサイバーセキュリティ対策の現状を考えてみる。 2年で大きく変わるセキュリティリスク この2年で、サイバーセキュリティの世界はめまぐるしく変化している。情報処理推進機構(IPA)が毎年公表している「情報セキュリティ10大脅威」で2014年から2016年への変化を見ると、「標的型メール攻撃」などは引き続き上位を占めているものの、ランサムウェアなど新たな脅威も登場している。 政府機関にとって、この2年で一番イン

小中学生を対象とするプログラミング教育への注目が高まっている。今月18日～20日に開催されていた教育ITソリューションEXPOの「学びNEXT」ゾーンにはプログラミング教育用コンテンツが展示され、来訪者がひしめいていた 。最近のプログラミング教育への期待・関心の高まりを肌で感じられるイベントであった。今、教育界・IT業界から注目されているプログラミング教育について、既存の取り組みを整理しつつ、今後必要となる検討事項について考える。 「プログラミング教育」でイメージするもの 2016年4月19日の産業競争力会議をはじめ、政府によるプログラミング教育必修化への言及が増えたことにより、プログラミング教育へ注目が集まっている。そのため、SNS等でも様々な意見が飛び交っている。 好意的なものには「IT人材育成やITリテラシの底上げにつながる」と期待するもの等があり、批判的なものには「小学校でプログラ

最近は、IoT関連分野で夢のある話が多く聞かれる。通信技術と小型デバイス、さらにはデータ処理がいずれも高度化する中で、新しいビジネスの創造や、既存ビジネスの効率化などが推進されている。今回は、そうしたIoT時代に欠かせない、サイバーセキュリティ対策について考えてみた。 IoT時代のサイバーセキュリティとは IoT時代になると、ネット接続される機器数が、現在とは比較にならないほど多数になるといわれている。たとえばシスコシステムズ社の調査では、2013年時点で100億個であったモノが、2020年までには500億個のモノがネットに接続されると予測されている。 こうしてネット接続されるモノは、1)小型デバイスゆえのリソース不足、2)数の多さゆえの人手でのメンテナンス困難、3)社会インフラゆえの10年以上の長期運用、などの要因から、従来のPCやサーバなどと同じようなセキュリティ対策が難しい。 IoT

昨今のインフラ技術の進展によりハードウエアに関するコストが大幅に低減している中、システムコストの中で、ますます大きな割合を占めるのが、開発・保守・運用といった作業にかかる人間系のコストである。 中でも、保守・運用のコストは、業務に影響しないように、また、制度・ルール等の変化に対応しながら現行システムを動かし続けなくてはいけないため、なかなか手を付けにくいのが実情だ。 しかしながら、システム運用・保守の改善に継続的に取り組むことは、コスト面での直接的な効果の享受だけではなく、さまざまな好循環につながる。以下では、保守・運用の継続的な改善への取り組みについてご紹介したい。 運用・保守の現場によく見られる現象 運用保守の実態を確認すると以下のような現象がよくみられる。 ＜予算実績管理の形骸化＞ 作業報告と実態がかい離している 前年踏襲で予算化を行うものの、実績がどうであったかを反映していない ＜

今回は、ICT関連の仕事に英語力は必要かというテーマについて考えてみたい。 日常生活では、日本政府が推し進める観光立国の言葉通り、2014年には約1,341万人もの訪日外客数に達し、街でも多くの外国人の方を目にしている。 一方仕事では、私自身は現在まで国内企業に向け主にIT関連の仕事に従事してきたが、外国人の方と協働する事は多くなく、英語に触れる機会は海外サービス・製品の情報収集が主で数えるほどである。 そこで、統計データや事例などから当テーマについて探ってみることとする。 現状の理解 世界のICT市場 世界的にみるとICT市場は年々拡大傾向にある。特にITサービスやソフトウェアといった分野の成長率が高く、トップ市場は4割程度を占める北米にある。しかし、地域別にみると日本の成長率は最も低い部類となっている。 図1.グローバルICT市場の予測と成長率（出典）総務省 また、世界トップ500社の

前回の「人工知能が報・連・相を変える」 では人工知能がオフィスワークに大変革を起こすと予想した。 今回は「マッチング」という側面から人工知能のインパクトを見てみよう。 昔から商品や人材をうまくニーズとマッチングするのは商売の基本であった。 売り手と買い手のニーズと価格をすり合わせる「市場」「推薦・紹介」「ブローカー」 といった仕組みがまさにマッチングだ。 マッチング業界が人工知能で大きく変わりつつある。 人工知能で高速マッチングする市場取引 マッチングに始めて人工知能が使われたのが証券取引市場である。 1990年代に米国で急速に発展したが、欧州や日本で広まったのは2010年代以降である。 リアルタイムに市場を分析して、ミリ秒単位で小さな利を稼いでいる。 アルゴリズム取引と呼ばれ、 今では東京証券取引所でも2～3割が機械同士で超高速に取引されている。 市場取引がオンライン化されれば、必ずそこ

広がるフリマアプリ スマホを使って、身の回りの使わなくなった衣類や家電をネット上のフリーマーケットに手軽に出品できる「フリマアプリ」が広がっている。出品は、スマホのカメラで出品物を撮影し、商品の説明と値段決めをして内容を送信するだけの数分で手軽にできてしまう。逆に商品は、ツイッターのごとく流れてくる大量の出品情報から、通常のECと同じように購入することができる。 フリマアプリの最大手はメルカリ社だ。メルカリは、2013年立ち上げ後、後発ながらも急成長し、今ではフリマアプリの代表格だ。ダウンロード数も1,000万(15年2月時点)を超え、多くのスマホにインストールされていることになる。商品のジャンルは、「レディス」「メンズ」「キッズ」等衣料を中心に、「インテリア」「家電」「チケット」「ハンドメイド」等、総合デパートの位置づけだ。 購入者は、出品物に「いいね」をつけることができるほか、コメント

ITガバナンスとは、IT部門の業務デザインそのもの IT業界の用語には、CRM、BPM、クラウド、IOT等々、言葉の捉え方が人によって違うことが多いものが少なくない。抽象的な言葉が多いので、ITにさほど詳しくない経営層に対してIT投資の内容や効果などを理解してもらうには、案件の内容を「経営の言葉」で語る必要があり、正しく理解してもらうように具体的に説明することが重要である。 このような行為は説明責任(アカウンタビリティ)とも言われている。 その中でも「ITガバナンス」は、IT戦略、全体最適などの言葉で語られることが多く、抽象的で分かりづらいと感じられる方も少なくないのではないだろうか。 ITガバナンスの定義は、以下のようなものがある。 ◇経済産業省の定義 「企業が競争優位の構築を目的に、ＩＴ戦略の策定・実行をコントロールし、あるべき方向へ導く組織能力」 ◇情報システムコントロール協会の定義

仕事の基本といえば「報・連・相」、すなわち上司や同僚への報告・連絡・相談である。 新人の頃から先輩に叩き込まれた方も多いだろう。 この大切さは、おそらく10年や20年では変わらない。 しかし、「報・連・相」のあり方は人工知能で大きく変わるかもしれない。 「報・連・相」の目的は、ミクロな判断、状況の可視化、リスク予防 「報・連・相」の目的はいくつかある。 一つは情報共有。 チームで働くならば、互いの状況を理解した方が仕事はスムーズに進められる。 計画したことがちゃんと進んでいるのか、指示したことで何か問題が起こっていないのか、 ちょっとでも連絡があれば安心できる。 つまり、仕事の状況が常に見えているということである。 これを、「状況の可視化」と呼ぼう。 次が一番重要。それは上司が適切に判断して指示やアドバイスすること。 例えば、お客様を訪問した後に、企画書や見積書をどう作るか、報告・相談が無

スマホ時代のポータルを目指すキュレーションアプリ スマートフォンで手軽にニュースを読める、キュレーションアプリが注目を浴びている。最近は、テレビCMも流れており、電車でニュースアプリを使っている人もよくみかけるようになった。キュレーションアプリとは、日々生産される、新聞やニュースサイトのニュース記事、ブログ、ツイートまでを、インターネットサイトを渡りあるくことなく、一つのアプリでまとめて読めるようにしたアプリである。 特に最近、この分野のアプリとして存在感を高めている一つが、スマートニュース（SmartNews）である。スマートニュースでは、注目されているニュース記事を自動的に選定し、「政治」「経済」「国内」「国債」「テクノロジー」といったカテゴリーに分けて配信する。表示には、「Smartモード」と呼ばれる軽くコンテンツを表示する仕組みがある。記事を読み込むときに、Smartモードに切り替

サービス業のシステム更改では、要求マネジメントの困難に直面することが多い。そうした困難を克服するためには、「人的な準備」や「中長期的なアーキテクチャの検討」を行うことが重要だと筆者は考えている。以下では、その背景や理由について説明する。 サービス業の特徴と情報システムへの要求 サービス業では、収益機会をできる限り多く捉えたり、繁閑の差を少しでも平準化しようとしたりすると、顧客に提供するサービスのバリエーションは増大していく。前者の典型的な例の一つが、「お客様要望により」というキーワードで標準サービスが少しずつ変形していろいろなバリエーションができる場合である（お客様の要望に請求書の様式を合わせることも、1つの変形である）。後者には、B2Cであれば期間限定で特別なサービスを付加するなど、自社主導で変化を作るケース等が挙げられる。 このような変化は、タイムリーに起きる／起こすことも重要であり、

あらゆるデータが電子化された昨今、ビッグデータの動きとも重なり、データの長期保存ニーズが急激に高まりつつある。今回は、データの長期保存について考えたい。 長期保存されるべきデータとは では、どのようなデータに対して長期保存ニーズが高まっているのだろうか。 まず、一つ目に挙げられるのが、文化的価値や学術的価値が高いデータである。放送等の映像コンテンツや出版物、気象データ、衛星画像といったものが挙げられる。 サービスの維持管理のため、長期保存が必須なデータもある。建築物や製品の図面や医療データなどであり、これらの中には法令で長期保存が義務付けられているものもある。 また、一般的な企業でも帳簿データは長期保存されている。例えば、法人税法により帳簿書類については7年間の保存が義務付けられており、電子データによる保存も認められている。メールの長期保存を実施している企業も多い。単体では意味をなさないデ

「数独」と呼ばれるパズルをご存知だろうか。 またの名をナンバープレイス、あるいは略してナンプレともいう。 一定のルールに従って、9×9のマス目に数字を埋めていくパズルである。 ルールはいたって簡単で、制約は「タテヨコの各列、および、全体を9分割して3×3に区切った各領域で、いずれも1から9までの数字が重複なく配置されるように数字を並べなさい」というだけのもの。 いくつかのマスにはあらかじめ初期値が与えられており、それをヒントに空いているマスを埋めていく。 制約を満たしつつ全てのマス目に数字を書き入れることができれば、それがゴールである。 いささか古い記事ではあるが、「解けたら天才！ フィンランドの数学者が作った「世界一難しい数独」」と題した記事がある。 この記事で紹介されている「世界一難しい数独」とは、次のような問題だ。 世界一難しい数独（ITmediaより） 数独を解くことに関してはいさ

アメーバピグの自主規制 アメーバピグというウェブサービスがある。「ピグ」というアバターを作り、アバターを着飾りながら、他のユーザとチャットを楽しむオンラインコミュニティだ。 今月13日、このアメーバピグを運営するサイバーエージェントが、サービスの自主規制を発表した。規制により、4月24日以降、15歳未満のユーザはほとんどの機能が利用できなくなるという。 背景にあったのは、利用をめぐるトラブルだ。人気の裏返しか、アメーバピグでは未成年による不正アクセス事件など、トラブルが相次いでいた。運営側としては本来、誰よりも多くのユーザにサービスを利用してもらいたいはずだが、「青少年のみなさまを守るために必要な対策」（公式発表）として「子どもの安全を守るにはやむを得ない」（読売新聞の報道）と規制を決断したという。 規制は解決策か しかし規制を発表したブログ記事には、「締め出し」を食らうユーザからのもので

昨年末から今年にかけて、都内の地下鉄のトンネル内でも携帯電話が利用できるようになるというニュースが相次いだ。これが実現すると、都内では限りなく100%に近い割合で「どこでもインターネット」が実現できることになる。今回は、2002年に書いた「どこでもインターネット」でも触れた、列車におけるインターネット接続の続編をお届けする。 地下鉄トンネル内の携帯電話圏内化 地下鉄のトンネル内で携帯電話を使えるようにする動きは急速に活発化している。東急田園都市線渋谷～二子玉川駅間および東急目黒線目黒～洗足駅間では、2011年12月から3G携帯電話が利用可能となっている。2012年3月には東京メトロ南北線本駒込～赤羽岩淵駅間と都営新宿線新宿～九段下駅間でサービス開始予定だ。東京メトロと都営地下鉄では、2012年12月までに全線でサービスを提供する予定なので、今年中には都内の移動時のインターネットアクセスが非

人間中心設計(HCD)は「ユーザビリティの高い機械／システムを作る」ために「使う人間の立場や視点に立って設計を行うこと」である（@IT「情報マネジメント用語辞典」より）。 HCDの対象は機器やシステムから、最近はサービスも含まれてきている。 ユーザエクスペリエンスとサービスの関係 サービスとHCDの関わりを論じる上で欠かせないのがユーザエクスペリエンス(UX)である。UXの定義は人によってばらつきがあったが、昨年、有識者が集まり、「UXとは何か」を示したUX白書（日本語版）が公開された。 UX白書によると、UXは「システムの利用・出会いを通じて人々が持つ経験」であり、経験自体の研究、経験を良くするためのデザイン、経験の評価などが行われている。経験には以下の4種類があり、それぞれが予期的UXへフィードバックされる。 予期的UX：システムの利用によりどのような体験ができそうか想像する 一時的U

ビッグデータ花盛り SI業界には久しぶりの朗報。ビッグデータ花盛りである。 筆者もお客様のところに伺うと、「ビッグデータ／Hadoopとはそもそもなにか」「我社はさしあたって何をすればよいのか」などよくご質問をいただくようになった。「ビッグデータ／Hadoop」が単なる技術キーワードから、ビジネス界にインパクトを与える関心事になってきていることを実感しているところだ。 とくに、「Hadoop」（本コラムでも「ビッグデータ時代の技術者不足解消に向けて」で取り上げている）は、ビッグデータ処理のコアテクノロジーであり、SI業界にとって久々の大型商材とあって、SI各社は、関連ソリューションの展開に大忙しだ。 これには、たとえばHadoop組込型のクラウドサービスや、ハードウェアにHadoopを組み込んだアプライアンス、HadoopとHadoopの関連ツール群のパッケージング商品（ディストリビューシ

『マネーボール』という映画が公開中である。「膨大なデータ分析を駆使して新たな野球理論を提唱し、低予算の弱小球団を最強のチームに作り上げた」という話である。「もし、数学が得意な学生がMLBのマネジャーだったら」ということのようだ。本稿では、「スポーツ」と最近よく耳にする「ビッグデータ」との関係を掘り下げたい。 スポーツデータ解析の難しさ ビッグデータというと、ヘルスケア、公共部門管理、小売り、製造業、個人位置データがMcKinsey社のレポートに出てきたこともあり代表的だが、スポーツを挙げているレポートもある。例えばイタリア・サッカー・セリエAの名門のACミランでは選手のけが防止のためのデータ解析を普段から行っているという。こうしたデータ解析は、MIT Sloan Sports Analytics Conferenceという数年前から開催される会議などの議論からも垣間見ることができる。 同会

World Wide Web（WWW）の文書に埋めこまれたハイパーリンクをクリックして、「404 Not Found」というエラーメッセージに遭遇した経験のない方はいないだろう（「404 Not Found」は参照先が見つからないことを示すエラーメッセージで、404はエラーの番号を表している。例えばここをアクセスしてみよう）。 WWWがこれほどまでに流行し、ネットにおけるコミュニケーションのインフラとして成長した理由はいくつか考えられるが、ハイパーリンクを単なる参照関係として表現するという単純なルールもその流行を支えた大きな要因の1つである。ハイパーリンクで結ぶ相手先との交渉を必要とせず、単に参照するだけといった手軽さによって、HTMLによるハイパーテキスト空間を簡単に構成することが可能となった。それゆえにWWWは重要なネット社会基盤と成り得たが、一方で、リンクの永続性や可用性はけして保証