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はてなキーワード: ビッグデータとは

2019-04-14

アプリログユースケースが知りたい

ログとはここでは、特にprintf()やロギングライブラリを使いアプリに仕込まれた明示的な出力とする。

サーバーサイドのログ必要だと分かる。

攻撃来てるかとか気付けるし、ビッグデータとしてゴニョゴニョ解析できるし。知らんけど。

でもアプリログってどう使えばいいの?

バグが起きた時とか、基本的再現手順を元にデバッガーのブレイクポイントとか使うだけで、ログは実際全然見てない。

あとネットワーク解析ソフトと、アプリに埋め込む系のデバッグツールあれば十分って感じ?

役立つログなんて、デバッガーの調子が悪い時にコミットしないものを一瞬入れるくらいかなぁ?

バグが起きた時はQAとかから再現手順と一緒にコンソール出力も飛んでくる。

その中で例外出力は有用なことが多いんだけど、それはハンドリングされなかったのが出てるだけ。

ロギングライブラリを使って何段階もログレベル分けてやって得られたものがあまりないなあって最近思う。

2019-04-06

anond:20190328084523

ポイントカード (最近アプリ) を割と出す方の視点から

個人的価値観としては、

と感じている。

個人情報については、既にあちらこちらで抜かれているので、今更気にしても仕方がない、という感じ。

また、ビッグデータとして処理されるだけで、人間が直接購買履歴を見るわけではない場合も多いと思うので、その分には気にならない。(まぁ、人間に見られたら見られたで、仕方ない。)

このあたりは結局価値観問題で、時間空間コストについて、「無視できるほど小さい」と感じるかどうかや、ポイントがつく店で買い物しないといけない、と強く感じるかどうかなど、個人的価値観によって、ポイントカードを出すべきかどうかは変わってきそう。

自分は、ポイントカードで得られる金銭メリットが若干上回ったため、今後もポイントカードはそれなりに出し続けると思う。

ただ、ポイントカード場合還元率0.5%やそこらなので、あまり気にしすぎないようにもしたい。

結局得られるポイントにせよ、ポイントカードを出すコストにせよ、微々たるものなのだから

2019-03-05

東京 SWE 争奪戦 2019 概況

三強

Google

数年前まではハイクラス人材にとってほぼ唯一の選択肢だった。黙っていても優秀な人がとれていたが、昨今の情勢に焦りを感じたのか最近 HR露出が多く、他社に負けまいとしている。

Indeed

数年前から頭角を現し始め、今や三強の一角へ。新卒年収 1000 万円がバズったのが記憶に新しい、東京 SWE 争奪戦仕掛け人。激化する競争にひるむことな利益人材突っ込み続けている。

メルカリ

国内での圧倒的な基盤から得た利益海外投資中。給与レンジ上記 2 社をも上回るとのもっぱらの噂で人材がどんどん集まっているが、一方で日本企業ならではの社内文化を未だ引きずっており、アメリカテック文化に慣れた人材を引き留められるかがキモ

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三強同士は互いに人材の行き来があり、獲得競争も熾烈を極めることから、5 〜 6 年かけて三社を一周したら、年収が倍になるんじゃないか説あり。

番手グループ

Amazon

旧三強のひとつ。現三強への人材流出がみられる。世界的に見れば見劣りする会社ではないので、東京市場の過熱について行けていない、あるいは本社が本気になるのが遅れているだけではないかと思われる。

Microsoft

こちらも旧三強と言って差し支えないが、あまり大きな人材の動きは感じられない。技術スタックMS で固められており、ある種ベンダーロックイン的にエンジニアが動きにくくなっていることが想像される。

金融外資

ハイクラス人材東京で働く場合の有力な選択肢だった。やはり最近では人材流出元となっている。ただ、金融知識必要となりそれが高く評価されるポジションにおいては業界内での移動の方がメインになるのではないか

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番手グループハイクラス人材を惹きつける高いポテンシャルを維持しているものの、東京エンジニアリングオフィスを持つことについて、どこまで本気なのか分からない感じがする。

他のGAFA

Apple / Facebook

東京エンジニアリングオフィスがないため、いたとしても SWE は多くなさそう。現在東京の状況をどう見ているのだろう?

日本企業三強

楽天

楽天市場の UI/UX槍玉に挙がることが多いが、技術的な課題は多く、特にバックエンド活躍したいエンジニアにはやり甲斐がある。一方で英語公用語化が裏目に出たのか、東京給与水準高騰に際して外資並びそれに準ずる企業への優秀層の流出が止められない。

リクルート

リクルートIndeed保有しているのでここでは国内グループ企業を指す。国内テックカンパニーとしては後発ながら、ちゃっかりと三強の座に滑り込んだ。国内有数のビッグデータを持ちデータサイエンティストの引き合いも強い。人材採用に関して Indeed との使い分けが可能で非常に面白いポジション

Yahoo!

ザ・日本企業。未だに高い技術力と高度なインフラを持ち優秀な人材も多い。近年の人材獲得競争積極的に参加している様子はなく、さりとて流出している様子でも無い。旧来の年功序列終身雇用的な空気感の中で、そこそこ悪くない給与をもらいたい人達にとっては安住の地か。

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日本企業三強の中でも特に赤い R と青い R で人材の行き来が多い。これはエンジニアに限らずあらゆる職種でみられる。やはりビジネスドメインビジネスモデルが被っていると流動性が増すのだろう。

ソシャゲ会社

DeNACAGREE など

一時期、高給の求人を全面に出して開発者を集めまくっていたが、いまやそれらは高給ではない。お金で集めた人材お金で離れて行く。構造的に不安定ビジネスを持つため、比して安定感のある国内三強とお金だけではない会社の魅力で戦っていく戦略が求められている。

国産ギーク会社

Cookpad

一時期はギークほいほい的な名を欲しいままにしていた時期があったと思うが、いまのポジションRubyist の受け皿という位置付けか。政治的なゴタゴタで会社イメージが傷ついてしまったのが痛い。ドメイン知識を生かしつつ転職したい人はクラシルあたりに行くと良いと思う。

SmartNews

東大スタートアップの雄。エンジニアリングに振った経営で優秀な人材を多く惹きつけるも、近年ビジネス寄りの判断が増えエンジニア求心力を失っていると聞く。時代が一巡し程よく育った良いエンジニア供給元になっているのでは。

Hatena

東京では大きな存在感を感じない。京都で働きたい人は是非。

その他国大手

通信

傘下の SIer から人材流出は認められるが、スキルセットが違いすぎて転職後に苦労する話も聞く。そんな事情があるので SWE 争奪戦という目線では大きな動きがなく、これと言って特筆する点が無い。退職エントリが目立つのは、まあそういう人が珍しいからであろう。

電機大手

同上。

国内スタートアップ

いずれ世界に打ってでる勢いで超ハイクラス人材を高給で採用している会社中小スタートアップでも実は結構ある。東京 SWE 争奪戦と呼ぶには採用規模が小さいため本稿では除外した。

2019-02-12

AI系の会社意識高すぎ問題

何の事業やってるかさっぱり分からん会社がちょいちょいある

経験的にはウニウニャよくわからんこと言ってる会社受託コンサルだと思うんだけど

今まで一番分からなかったのはSpeee(だっけ?)

 

さっきVISITSって会社Wantedlyで見かけたんだけど

https://visits.world/

 

AI技術が日々進歩し、人々の生活の様々なシーンにAI

組み込まれる日も近くなっています。同時に、AI私たち仕事の多くを自動化し、

人間はより付加価値の高い「創造的な仕事」に時間を使う事になります

ところが、そのようなAI共存時代に最も重要な「創造性」を定量化する手法は、

これまで世の中に存在しませんでした。

私たちは、ideagramという独自合意形成アルゴリズム特許取得済)を開発し、

人々の創造性や目利き力、アイデア自体価値定量化する事に

世界で初めて成功しました。この技術活用すれば、「創造性」だけでなく、

センス」や「スキル」、「人脈」といった本来価値があるはずにも関わらず

定量化が難しかった「感覚的な資産」を数値化し、

ブロックチェーン技術と組み合わせ、価値移転可能になります

現在アナログに集積されている世の中の資産デジタル化、分散化し、

価値移転可能にすることで、私たちは「社会価値創造の最大化」のための

新たな資産組み合わせ最適化問題を解き明かすことが可能になり、

人類イノベーションを加速させることができます

同時に、私たちはこれまで不可能だと思われていた「イノベーション創発」という領域

数学の力で理論体系化することで、世の中の本質的課題解決に対して世界中企業

人々がコミットできるエコシステムを構築します。

 

なあ、これ理解できないのは俺が頭悪いからか?

 

https://visits.world/service/

 

採用から人材育成まで、幅広くご活用頂けます

>弊社のコンサルタントが、導入から運用まで丁寧にサポートいたします。

Wikipediaが、オンライン上に過去事実をまとめた「『知識』の共有プラットフォーム」を構築したのに対し、私たち未来創造アイデア提示する「『知恵』の共有プラットフォーム」を構築します。

>具体的には、DODA内に蓄積された求人求職者ビッグデータを弊社が解析し、求職者キャリアの将来可能性を多次元空間マッピング人材紹介エージェント業務の多くをAI自動化する取組を進めています

現在は、その中でもコアになる合意形成アルゴリズム研究を中心に行っており、今後はこのような世界観を共有できる企業との協業、共同開発積極的に推進し、世界中UXアップデートを共創により実現していきます

 

若干わかってきた

機械学習系のコンサルで、人材系に強みがあるとかそんな感じか

ウニウニャ言いすぎだ

 

何やってるか分からん会社多いなあ

AI系目指してる人は、まずその会社が何やってるか読み解くスキル必要になるのかね

それこそAIで読み取ってくれw

2019-02-08

卒論

 カーテンの隙間から差し込む光によって俺は目を覚ます。眠っている間にベッドの横で充電しておいたスマートフォン時間確認すれば、時刻は正午をとうに過ぎているらしい。その流れで青い背景に白抜きの鳥が描かれたアイコンタップする。Twitterである今日もおれのバカバカしいフォロワーたちは、大学ぼっちだの陰キャだの、百田尚樹日本国記がどうのこうのだの、ろくでもないことをいい加減にインターネットと言う名の電子の海に放出し続けている。どうでもいいことだが、このいい加減な書き込みたちは数十年後に平成の終わりという時代いかなる時代であったかを知るための研究ビッグデータやらAIやら使って調べられるのだろうか。バカバカしい人間が大半の世の中を調べたところで碌でもない結果が出ることが請け合いだと思うのだが。まぁ、後の世をおれが夢想することなどそれこそ""どうでもいい""話なのだが。

 ふとスマートフォンが『ピコンッ』という間の抜けた音を出しながら一瞬震える。この通知音というやつは否応なしに、おれの精神を刺激し、背筋を少し震わせる。携帯電話の通知程度で揺らぐ自身の心の脆弱さに自身への情けなさが募る。通知の内容はメールの通知であった。おれは学内メール自分携帯メールアドレスに転送するように設定している。そのメールの送り主は所詮おれの指導教官というやつだった。いまいち読む気にもならないが、どこかのメッセンジャーアプリのように読んだことが相手にも伝わるわけでもないのでまだ読む気がある内に読んでしまったほうがよい。

 内容といえば、研究室のミーティングを無断で欠席し、ここ数日全く研究室に姿を見せていないことを叱責しているとも、表面上は心配しているように見せたいようにも取れるような内容であった。おれは所詮工学部の4年生というやつなので研究室に毎日"出勤"し、研究成果というやつをどうにかひねり出さなければならないのだが、どうもそれがおれには難しいらしい。今日とて、起床時間はすでに太陽は真南をとうに通り過ぎた時間であり、覚醒している時間も、覚醒しているという表現が不適当に思えるほど脳も身体も思うように働かない。どうにかまともな時間に就寝しようと布団に入るも、結局眠ることは叶わずアルコールをかっ喰らってどうにか就寝する。そのような生活サイクルでは研究室に行くなど到底不可能であることは自明である事実指導教官はおれが来ていないのをここ数日だと思っているようだが、もう2週間は研究室に顔をだしていない。

 おれがこのような人間になったのは大学入学してからだが、根本的な原因はもっと前にある気がする。そのことを考えて、研究室に出勤しなければならないという心の中の罪悪感を追い出そう───。

2019-01-22

人生仕切り直したい

24男子大学院生修論もほぼ書けてもうすぐ卒業内定もある。学歴初任給だけ見れば相当いい方だと思う。けれど、大学6年間ですっかり心をやられてしまって、とてもじゃないが働ける気がしない。寝ても覚めても不愉快趣味もろくに楽しめない生活を送ってる。自分語りして整理すれば仕切り直せるかなと思って書くことにした。

高校までは田舎優等生やってた。学校の成績はいつも1位で、生徒会長やったりもして、不満はほとんどなかった。地頭はなくて数学の難しい問題は苦手だったけど、勉強はやっただけ成果が出たから、つらいと思ったことはほとんどなかった。今思うとどうしてあんなに勉強やれてたのか分からないし、「勉強しない」っていう選択肢を知らなかっただけなんだろうな。親や先生が褒めてくれるのが気持ちよくて望まれるがままに勉強してた。大学入試も難なくクリアして、いわゆる難関大学情報系に進んだ。情報系を選んだのは、ブログ運営で少し触ったプログラミングがなんとなく面白そうだったから。当時はニュースビッグデータがもてはやされていて職に困ることもなさそうだった。

大学1年目、高校の延長で真面目に勉強してたら自然と上のほうにいた。だけど、自分の周りでは、小学生からプログラミングやってて課題で褒められるやつとか、やたらレポートの内容が濃くて授業中に取り上げられるやつとか、無難試験問題が解けるだけじゃない化け物がより目立っててかなり焦った。当時はまだギラギラしてたから、すぐにプログラミング入門書とか買って自分勉強した。幸い自学する力はあったから、大学から始めた人の中では頭ふたつ分くらい抜きん出たと思う。Twitter自分勉強した内容とか発信してかなりイキってた。ただ、自分プログラミング勉強していくのは結構しんどくて、月に何日かとにかく不快で何も手につかない日があった。自分はなんて頭が悪いんだろうとか、どうしてプログラミングを楽しめないんだろうとか、そういうことをぐるぐる考えてた。

大学2年目、先輩に誘われて一緒に小さなプロジェクトをやることになった。プロジェクト過程で、プログラミング能力の低さとTwitterでイキてったのをめちゃめちゃに叩かれて人格がかなり矯正された。不健康気味だったメンタルが更に脆くなって自信とか自尊心がなくなったけど、プログラミング能力はすごく伸びたし、なによりあのままTwitter井の中の蛙やってたらと思うとゾッとするし、トータルでは感謝してる。とはいえ、そのプロジェクトやってる間は大変だった。深夜にやってた萌えアニメを録画して起きてる間ずっとリピート再生したりしてた。今なら絶対に続けられないけど、当時は「つらいことをやめる」っていう選択肢を知らなかった。

大学3年目、自信を失ったなりに必死勉強した。優秀な人の真似をしてみたり、流行りの技術に手をつけてみたり、自分の興味は二の次でひたすら迷走した。見かねた先輩に「君、意志ある?」と言われたのは今でも鮮明に覚えてる。意志はなかった。それでも、とにかく自信を取り戻したくて、別に面白くもないことを無理やり勉強し続けた。もちろん、当時は面白いと思い込んで勉強していたわけだけど。

大学4年目、研究室に配属され快進撃が始まる。たぶん人生で一番賢い時期だったと思う。きっかけはゼミの輪読。準備のために全部の定理証明したり順序立てて説明する練習をしていたら一気に賢くなった。学校先生がしきりに言っていた「論理的思考」がどういうことなのか分かって、頭の使い方が変わった。自分が急速に成長するのがわかって、すごく嬉しくて、それまでやっていたプログラミングを全部捨てて研究にのめり込んだ。指導教員聡明な優しい方で、目の付けどころが良いと褒めてくれて更に研究が進んだ。今になって振り返ると、別に研究対象が面白かったわけではなかったと思う。一般に上手くできることは面白いし、人に褒められたら気持ち良い。ただそれだけのことだったけど、寸暇を惜しんで研究をした。眠りにつく直前まで研究のことを考えて、良いアイデアを思いついたら飛び起きてメモした。

年が明けて1月卒論は早々に完成させた。同期が卒論執筆でひいひい言ってるのを横目に、ひとりヨーロッパに飛び、トップカンファレンスポスター発表コンペで2位をもらった。賞金の300ドルiPad Pro を買う足しにした。日本に戻ると、すぐに国際学会に出すための論文を書き始めた。1か月ちょっと毎日10時間くらい研究室にこもって論文を書き続けた。2月末には30ページの英語フルペーパーが出来上がって、それがトップカンファレンスに一発で通った。割と流行りの分野だったし、近い内容の論文が同時にアクセプトされたりしていて、巡り合わせが良かったのだと思う。それでも十分に異常な成果だったし、このあたりでもう博士課程に進むことになるんだろうなと考えていた。

大学院1年目、アクセプトされた論文の諸手続きや発表準備をしながら次の研究テーマを探した。博士号をもらうには更に2本国学会論文を通す必要があって、1本目の論文技術的にも精神的にも指導教員依存していた自覚があったから、次のテーマ自分の力で見出したかった。指導教員からもしばらく迷走しなさいと言われた。たぶんここが分岐点で、ここで手厚い指導をお願いしていたら何か変わっていたかもしれない。当時の自分は、博士号取得に向けたアドバンテージを得たのを良いことに、時間たっぷり使って自力研究テーマを探そうと思った。手始めにここ30年くらいの関連研究を根こそぎリストアップしてひたすら読んだ。研究テーマを見つける最短経路ではなかったけど、一人前の研究者になるには歴史を知る必要があると思った。たぶんこれが大学生活最大のミスで、大して面白いとも思ってないくせに、何十ページもある論文をいくつもいくつも読み続けた。少しずつ、論文を読むのに飽きて、研究テーマをまとめる期限がせまって、メンタルがやられていった。

翌年2月下宿クローゼットに大きな穴が空いた。もう1文字論文を読みたくない、研究テーマもろくにまとまらない、どうしたら良いんだって頭を抱えて家にこもってるところに、知り合いかしょうもない説教めいたメッセージが届いて目の前が真っ白になった。机を目一杯殴って立ち上がって、自分が座ってたゴツいオフィスチェアーをクローゼットめがけてぶん投げた。木が割れるすごい音がして、クローゼットに人の顔くらいの穴が空いた。そうするしか自分を守る方法は無かったと思うけど、引越しのことを思うと気が重い。そこまで追い詰められても、まだ教員相談しなかった。初期の成果が異次元すぎて、それに見合う研究者にならなければいけないと思っていた。

大学院2年目の5月自力学振申請書を書き上げた。めぼしい研究から無理やり話を広げてそれらしい展望でっち上げた。内心、その研究面白いとも有力な結果に結び付くとも思っていなかったけど、とにかく研究の段階を前に進めないと精神がもたなかった。指導教員コメントをもらいながら、5000字くらいある申請書を10回書き直した。申請書を書いた後は、修士論文の影もちらついていたから、申請書に書いてある内容に沿って研究を進めることにした。もともと愛着情熱もないテーマなのに、行き詰まって、読みたくもない論文を読み込んで、理論改善して、というのを繰り返す日々が続いた。折れた足で無理やり走っているような気がした。足の骨を折ったことはないけれど。

8月、ようやく研究が形になってきて指導教員ミーティングをした。それまでも月に1、2回は簡単ミーティングはしていたけど、理論も含めてしっかりと方針説明するのは初めてだった。自分メモを前に映して30分話して、色々と質問された後、この方針は厳しいねというような話が始まった。先行研究の流れを十分に汲んでおらず眉唾モノとのことで、一番近い先行研究改善する方針提案してもらった。教員からすれば僕の研究はいわば初稿、それを足がかりにして研究を広げれば良いと思って話をするのは当然だけど、僕からすると1年半の集大成が30分で水の泡になったわけで、たぶん致命傷だったと思う。事態の原因が自分研究の進め方にあったことは理解していたし、現実問題として修士論文を書かなければいけないので、そこから2週間くらいは騙し騙し提案してもらった研究を続けた。

8月末のある朝、起きたら研究をやめていた。あの朝の感覚説明するのはすごく難しいのだけど、とにかく、自分の中の何かが壊れて研究をやめていた。研究をしたくてもできないなんてレベルの話ではなくて、きれいさっぱり研究をやめていた。研究をしなくてもなんとも思わないし、すごく不思議感覚だった。そこから10月まで毎日ゲームをした。あんなに遊んだのは人生で初めてだった。途中、指導教員に「もう研究できません」といったメールを書いたところ、とても優しく対応してくださった。返信の言葉は適切でとても暖かく、もう数ヶ月早く同じ言葉を聞いていればさぞ励みになっただろうと思いながらゲームをした。成果にも指導教員にも恵まれていたし、とても貴重な機会を棒に振ったなと思った。

10月、指導教員ミーティングをした。1ヶ月半ゲームをして療養したので、もしかしたら研究ができるかもしれない、という淡い期待を持って臨んだ。8月わずかな進捗とその後の顛末を報告して、全く新しい研究テーマでやってみましょうということになった。参考文献を教えてもらって読み始めたが、アブストを半分過ぎたあたりで胃腸ギリギリ痛んで吐きそうになった。指導教員に「もう無理です、すみません」と泣きついて1本目の成果で修士論文を書くことを許してもらった。その後、就活をして内定をもらった。大学での成果を振り回して精一杯の虚勢をはったので、さぞ優秀な学生に見えたと思う。会社内定と同じくらいの時期に、学振内定通知も届いた。申請書に書いた展望はまるっと没になっているが、一体どんな素質を見出されたのだろう。

そうして今に至る。研究ではそれぐらいの挫折はよくあることだよ、とも言われたけど、それを乗り越えられるほどの情熱や興味はなかった。というか、乗り越えて平気な顔で研究を続ける人の方が狂ってると思う。努力は夢中に勝てないというやつ。何か夢中になれるもの出会いたいと思うけど、何かに夢中になりたいって言いながら年を取るんだと思う。何をやったとしても、上達するにはどこかで自分に負荷をかけて頑張らないといけない。そこで夢中でいるための気力を大学の6年間で全部使い果たしてしまった感じがする。つらいことや興味のないことを頑張りすぎた。

社会に出て働くわけだし、流石に関連技術勉強しなければと思うのだけど、ひたすらつまらない。以前の自分なら、会社評価されそうな技術を喜んで勉強したと思うのだけど、そういうギラギラした熱意は失われてしまった。たぶん研究に全部持っていかれた。どの分野もどの技術もつまらない。物事の細部や深い意味に立ち入りたいという欲求が一切湧いてこない。自分知的好奇心の乏しい人間であることを痛感する。この状態で働き始めて、仕事を続けられる気がしない。毎日少しずつ自分が衰えていくのが分かってとても怖い。何か努力をしなければと思うけど、何をしてもつまらなくて30分ともたない。何も努力していないから、手放しで遊ぶこともできない。人生どん詰まり状態。早く仕切り直したい。

2019-01-09

労働人口で不足するのは高度人材ですよっと

ワイは常々、『ながいながい自分自身職業人生を生き抜く方法』か『道端で3億円を拾う方法

このどちらかを考えた方がええぞ?って思ってるやで

2030年 驚きの労働人口クライシス


2020年までは、イタリアフランスアメリカなどいくつかの国ではまだ労働力供給過剰が見られますしかし、2030年までにはこの状況は一変します。ほとんどの経済大国世界的な労働人口危機を迎えるのです。


BRICのうちの3カ国も同様です。これまでの一人っ子政策の影響を受ける中国に加え、ブラジルロシアも打撃を受けます


さて、実を言うと、現実さらに困難な状況になるでしょう。ここでご覧いただいているのは平均値です。これを異なる技術レベルごとに分けて個々に見てみると、
高度なスキルを持つ人材の不足率が高く、低いスキルの労働者たちは部分的に供給過剰になることがわかったのです。


まり、全体的な労働力不足に加え、私たちは将来深刻なスキルミスマッチに直面することになります。これは、政府企業が、教育資格スキルアップに関連した大きな課題を負うことを意味します。

科学技術労働人口危機解決することができるのか


次に私たちが目を向けたのは、ロボット自動化科学技術です。科学技術生産性を押し上げ、この状況を変えるでしょうか。


短い答えは、私たちが算出した数字は、科学技術による顕著な生産性の向上をすでに含んでいるというものです。長い答えはこんなふうです。またドイツを例にとってみましょう。


ドイツ人というのは、生産性に関しては世界一定の評価を得ています90年代に私はボストンオフィスで約2年間働きました。私がそこを去る時、年老いシニアパートナーがこう言いました。


もっとドイツ人をよこしてくれ。機械のように働くから(笑)


  1998年のことです。16年後、きっと反対のことが言われています

もっと機械を送ってくれ。ドイツ人のように働くから」とね(笑)


科学技術は多くの仕事特に規則性のある仕事に取って代わるでしょう。製造業だけではなく、事務職も安泰ではありません。ロボット人工知能ビッグデータ自動化と入れ替えられる可能性があります


ですから重要な問いは「科学技術がこれらの仕事に取って代わるのか」ではなく「いつ、どれぐらい早く、どの程度の規模で取って代わるのか」なのです。科学技術はこの世界的な労働人口危機解決する手助けになるのでしょうか。


どちらとも言えません。この答えは「時と場合によります」のより洗練されたバージョンです(笑)

高いスキルを持つ人材重要になる


例として自動車産業を見てみましょう。自動車産業では産業ロボットの40%以上が働いており、自動化も進んでいます


1980年には電子部品は車の生産コスト10%以下しか占めていませんでした。今日この数字は30%以上で、2030年までには50%以上にまで増えるでしょう。


これらの新しい電子部品とその応用は新たな技術必要とし、たくさんの仕事を作り出しました。運転手電子装置のやりとりを最適化する認知システム工学のような仕事です。1980年には、そのような仕事存在するようになるとは誰も夢にも思いませんでした。


事実ロボット自動化が導入されたにも関わらず、自動車製造に携わる全体的な人の数は過去10年の間にわずかに変化しただけです。


これは何を意味しているのでしょうか。確かに科学技術は多くの仕事に取って代わりますしかし同時に多くの新しい仕事技術が生まれるのです。これは、科学技術が全体のスキルミスマッチ悪化させることを意味します。


このように個々に見ていくと、政府企業には非常に重要課題があることが明らかになります


次の10年間は、高いスキルを持つ人材重要になるでしょう。これらの人材が貴重な資源だったとしたら、私たちは彼らのことを今よりもっと良く理解しなくてはいけません。


2030年 驚きの労働人口クライシス―そして今からどう対策を始めるか/ライナー・ストラック
https://www.ted.com/talks/rainer_strack_the_surprising_workforce_crisis_of_2030_and_how_to_start_solving_it_now?

現状ですらスキル不足で無職の人がいることを無視する人たち。もちろん定年まで働く事すら厳しい現実無視

anond:20190109122332 anond:20190114084110 anond:20190121103328 anond:20190121104612 anond:20190121120627 anond:20190127150942 anond:20190127153326

2019-01-04

電話口で漢字説明をする時の定型文を集めたサイトが欲しい

大体は熟語で「うんちのうんにうんこのこです」とか言えば済むけど、そうできない場合一般的説明方法を集めたビッグデータあったらいいなと思う。

2019-01-02

M-1グランプリ上沼恵美子しかったやろうなぁ

M-1グランプリ審査員お笑いを見る目を晒す緊張感がすごくて、自分のつけた点が他の審査員と点数の開きがそこまで無かった事に安心するらしいけど、男と女趣味が違うやん、上沼恵美子は男の中に女が一人で点数が違うの当たり前やん。

仮に私がアニメ審査をして下さいってキモオタ審査員達の中に放り込まれて、萌アニメは好みではないし作画は綺麗だけど幼児みたいな話し方の美少女キャラ気持ち悪いし男キャラに魅力も乏しく見てて寒い、みたいに点数低めになったとして、他のキモオタと点数がずれてるからってアニメを見る目がないと批判されたくない。

しか女性蔑視業界みたいだし、これ嫌い言うたら女は感情的から、これ好き言うたら女は顔だけで評価するから、小難しく語ったら女のくせに生意気審査対象からもニヤニヤ馬鹿にされる状況なんて最悪やん。

特にお笑いは女ファンが主に支えてるから、売れる新人発掘には女目線必要、実際ビッグデータでは上沼恵美子がつけた点が視聴者と最もシンクロしていたらしいし。

好き嫌いをはっきり出して点数もなぁなぁにせず会場も盛り上げながら女目線としての点数を堂々とつけていたのは本当に肝が座ってる。

2018-12-25

今更だけどGAFAってなあに?

調べたよ一部抜粋だよ

4社に共通するのは、いずれもプラットフォーム企業である点だ。プラットフォーム企業とは、商品サービス情報提供する基盤となる企業で、世界中の多くのユーザーが、4社の提供するサービスプラットフォームとして利用している。ここで重要なのはユーザーは単に4社のサービスを利用しているだけではなく、氏名や住所、「何を購入したか」「何に興味を持っているか」などの個人情報を4社に提供している点だ。これら個人情報は、文字だけでなく、音声や写真動画を始め、利用状況や通信記録などのログと呼ばれるものも含む、大容量のビッグデータと呼ばれるデータであり、4社は、これらビッグデータ分析活用している。

そういう切り口だったら分かるけど

「四騎士」みたいな書き方すると、偉大な4社みたいになるけど

グーグルアマゾン未来はあるけど、フェイスブックってオワコンじゃないの?w詰将棋的に終盤に入ってるよねw

アップルは折れ曲がった製品を平気な顔で販売する当たり前のことができない三流精神会社だよねw

ネット記事を見てると、1年前はほっとんどこのキーワード検索ヒットしなかった。

キーワードとしてホットになったのは今年の6月ごろからみたい。

日本国においては2016年ごろから国が対策を練り始めたらしい。(個人情報がどうたら)

今更だけど、グーグルアマゾン未来があると思うけど

フェイスブックアップル未来はないと思う。

いち消費者としてそんなイメージを持ってますw


憶測だけど、フェイスブックアップルが グーグルアマゾンの足を引っ張りたいならこう呼ぶのもいいよねwダサいしw

グーグルアマゾン未来あるところに、こうして金魚の糞みたいにくっついてる2社もまた、フェイスブックアップルは本当にやばいのかなー?優れた企業と肩を並べておかないとやばいのかなー? とか思っちゃうよねw

anond:20181225105836

おもしろい。

500万はまだどうにかなる話だが、

読書記録が個人記録とリンクされてはならないっていう

戦時中赤狩り由来のへんなプライバシー縛りがやばいね。

マイナンバーカード利用できないからたぶんどっちか、または両方が将来潰れる。

統一できないビッグデータなんてセキュリティコスト分散されて高くなるだけのクソじゃん。

2018-12-16

anond:20181216105454

日本人東芝メモリを買い戻せよwww

 

"あーあ。 東芝メモリ売っちゃった。 メモリ技術なしにどうやってビッグデータ解析とか、8kとかやるつもりなの? 政府側にまともな産業アドバイザーいないの? 学校勉強して、産業知らない人しかいないわけ?" https://twitter.com/Fukadamoe/status/997380865985425408

2018-12-07

anond:20181207014448

ビッグデータで世の中を変える可能性を持ってるみたいな文脈で作られた言葉から抜けないんじゃないか

かに日本だとイマイチっぽいけど

2018-12-04

増田プログラマー養成講座 その23 SQLを巡る物語

前回は、データベース設計について学びました。

今回は、その他のデータベース話題について見てみましょう。

 

 

リレーショナル・データベース理論

問合型言語SQLは、「関係代数」という計算モデルを基に作られたプログラミング言語

一度「関係代数」について学んでおくと、RDBの使い方について、理解が深まる。

↑このスライド作者さんは他にもDB関係資料作成されてるので見ておくといいかも?

 

 

SQL以外の問合型言語

SQL以外にも「SPARQL」、「TMQL」(Topic Maps Query Language)等、いろいろな問合型言語がある。

実際に使う機会は少ないかもしれないが、「問い合わせ」で処理するという発想は参考になるかも?

 

Datalog

Datalogは「Prolog」(論理言語)を源流にもつ宣言的なデータベース問合せ言語。DatalogはSQLと同等の表現力を持つ。

Datalogは様々なプログラミング言語で利用できる。

 

トピックマップ

トピックマップ」は、本の索引もっと機能にしたような仕組みで、RDBとは違う形でデータを蓄積/検索できる。

 

 

RDB以外のデータベース

SQLを使わないデータベースもある。

 

NoSQL

NoSQL一般に "Not only SQL" と解釈される)とは、関係データベース管理システム (RDBMS) 以外のデータベース管理システムを指すおおまかな分類語である

関係モデルではないデータストアの特徴として、固定されたスキーマに縛られないこと、関係モデルの結合操作を利用しないこと(場合によっては単にそのような機能が欠落しているだけ)、水平スケーラビティが確保しやすい事が多いこと、トランザクションを利用できないものが多いことなどが挙げられる。

学術的な世界では、この種のデータベースのことを構造ストレージ (structured storage) と呼ぶことが多い。

 

NoSQLデータベースは、関係データベースのような汎用性は欠くものの、その制約された条件下ではRDBMSより高いパフォーマンスを持つ。

そのためビッグデータソリューションでしばしば活用される。

NoSQLデータベース管理システム有用な場面は、関係モデル必要としないデータを扱う時や、大量のデータを扱う時である

 

有名な実装として、GoogleBigTableアマゾンAmazon DynamoDBなどがある。オープンソース実装も数多く存在し、例えばMongoDBRedisApache HBase、HyperTable, Apache Cassandraなどがある。

 

 

SQLRDBに慣れたら、NoSQLも調べてみよう!

 

 

その他、データベース関係話題

DB運用管理で学んでおきたい話題を列挙してみよう。

 

 

SQL開発物語

問合型言語学習最後に、SQLを巡る物語も見てみよう。(SQL学習ドラマチックで楽しいものにしたいねw)

 

 

RDB活用すれば、大量のデータを処理して、多くの仕事効率化できる。(金持ちへの扉が開かれる。)

暇があったら、SQL物語登場人物も見ておこう。

 

エドガーフランク・コッド(Edgar Frank "Ted" Codd, 1923年8月23日 - 2003年4月18日)は、イングランドまれ計算機科学者

関係データベース理論的基盤であるデータベース管理関係モデル発明した。

 

1960年代から1970年代、コッドはデータ配置に関する理論を構築し、1970年 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" (大規模共有データバンクのデータ関係モデル)という論文を発表した(IBM内ではその1年前に公表している)。

しかし、IBMライバルがそれを実装し始めるまで彼の提案を実行に移そうとせず、コッドは失望した。

当初、IBMはIMS/DB収益を守るため、関係モデル実装することを拒んだ。

コッドはIBM顧客自身モデル実装した場合可能性を提示し、顧客からIBM圧力をかけさせた。

そこでIBM関係モデル実装を開発する System R プロジェクトを Future Systems プロジェクトに含める形で立ち上げたが、その開発チームとコッドは分離され、しかもコッドの理論精通した者はチーム内にいなかった。

結果として彼らはコッドの Alpha 言語を使わずリレーショナルでないSEQUEL言語を開発した。

 

ラリーエリソンSEQUEL 完成前に発表された論文に基づいて Oracle を完成させ、先に発売している。

IBMは、SQL/DS を発売した。

幹部技術音痴だと、部下の名案も却下してしまうんですね?

 

ローレンス・ジョセフ・エリソン(Lawrence Joseph Ellison、1944年8月17日 - )は、データベースソフトをはじめとする大手ビジネスソフトウェア企業オラクルコーポレーションの共同設立者であり、元CEO会長CTOである

2014年現在総資産は500億ドルで、世界で5番目の富豪である

 

ニューヨーク出身アシュケナジムユダヤ人母親フローレンススペルマン(Florence Spellman)は出産当時未婚の19歳で、生後9ヶ月のラリーシカゴに住む叔母リリアンエリソンとその夫である義理叔父ルイスエリソン養子として引き取ってもらった。ラリーは実の母の名も知らず育ったが、48歳の時に初めて対面した。

 

高校時代秀才だが、無愛想な生徒だった。イリノイ大学アーバナシャンペーン校に二年生まで通っていたが、リリアンの死後まもなく退学。カリフォルニア州北部で夏を過ごした後、シカゴ大学で学ぶために実家に戻ったものの三ヶ月でまたも退学し、カリフォルニア移住。この頃、コンピュータに触れ始めている。

 

1970年代エリソンはアンペックスで働いた。彼の関わったプロジェクトのひとつCIA向けデータベース開発があり、彼はそれに「オラクル (Oracle)」と名づけた。

エリソンエドガー・F・コッドのリレーショナルデータベースシステムに関する論文 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks に触発され、1977年自己資金1400ドルオラクル設立した。

彼はIBMのSystem Rデータベースがコッドの理論に基づいたものであると聞き、Oracleもこれと互換性のある製品にしたかったのだが、IBMエラーコード秘密にすることによって互換製品が出てくるのを防いでいた。

オラクル最初製品Oracle 2であり、Oracle 1は存在しない。このリリース番号は、それ以前のバージョンバグが全て解決されていることを暗示しようとして付けられた。

 

1997年8月ラリーエリソン親友スティーブ・ジョブズアップルに戻った後、同社の取締役就任した。2002年9月20日取締役会に出席する時間が充分に取れないことを理由アップル取締役を辞任した。

この人、キャラクター的にはあまりきじゃないけど、行動力はすごいね

コッド博士論文を見て自分RDBを作っちゃった!

Oracleバージョンを「2」から始めて、改良されているように見せかける。~ちょっと詐欺っぽいけど、商売うまい?w

 

 

 

SQLデータベース活用して、素敵なアプリWebサービスを開発してください。

では、これでいったん、増田プログラマー養成講座を終了します。

御清聴いただき、どうもありがとうございました。

 


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2018-12-01

機械学習は、もはやエクセルとかワード

工学系の大学院に居るんだけど。

もう、ホントエクセルレベル機械学習をする。

そこらの大学生が、マジで普通に2週間くらいでAIで動くロボットとか作る。

  

パソコンレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。

兎に角、当たり前なんだよね。

物理的な要請以外の要素は、ガリガリできる。

  

画像認識パターン学習予測

もうね、マジで

  

シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。

これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。

凄すぎ。

  

chainerとかつい最近だったのに、もう誰も使わないね

tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。

あとぶん回すだけ。

  

工学研究とか調整とかってのが解放されまくってる。

  

ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータ情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。

工学場合細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。

つええ。

2018-11-30

未来からNTT退職してやってきた

俺は未来NTT退職してこの時代にやってきた。

俺はある時代NTT就職してソフトウェアエンジニアとして仕事をしていた。

新人の頃とある先輩が退職した。俺は何でこんな良い企業辞めるのかって聞いた。

NTTはな、俺みたいなやつらからTNTって呼ばれているんだよ。それが原因だ」

その時は全然意味がわからなかった。

その後とあるAIを作るプロジェクトに参画した。

端的に言えば「強いAI」を作る作業だった。

最初は全くわからなかったが、プロジェクトの山場に入り

地域に散らばって開発していた成果物を結合する時にようやく全貌が理解できた。

その時になってようやくかつて先輩が言っていたNTTTNT意味がわかった。

わかった時にはもう遅かったが。

だがそれでも俺は止めないとイケないって思ったんだ。

それから紆余曲折を経てこの時代に来ている。

俺の時代では「強いAI」の完成の前にタイムマシン存在している。

もちろん世界条約で利用は禁止されている。

個人利用は厳罰であるし、基本的簡単に利用ができるわけないものとされていた。

俺はこの時代とある少年を探すことになった。

その少年はやがてNTTに入ることになる。

俺は何に変えてもその少年接触して対処しなければならない。

最悪の対処覚悟はできている

平成最後を選んだのは、仲間との調査の結果

この時代NTT退職者の告発が大量に出回っていたことを突き止めたからだ。

少年父親NTT職員で、この時代にはすでに退職済みだ。

少年NTTに入りXデイが来るその前に対処すればいつでも良かったわけだが

情報収集やすいように告発あふれるこの時代を選んだ。

ちなみに平成の次の年号は知っているが余計なタイムパラドックスが起きないように言わない。

NTT社内でも伝説になっている苦労をしてくれ。

さて本題入る。まずNTTについてだが未来NTTは掌握したインフラビッグデータを元に

かつてないほどの趨勢を誇っている。

そこで作ろうとしている強いAIだが、これが問題だ。

そこでやがてその基礎をNTTにもたらす少年情報NTT告発あふれるこの掲示板で集めようとおもったわけだ。

簡単に手に入らないだろうと思うが。

足でも情報を集めるが、思ったよりこの時代は不便だからな。

からネットが頼りだ。

同じ場所にいられない事情もある。

なぜならば俺は追われることになっている。

タイムマシンを使っていい例外がある。それはタイムマシン過去に渡った不届き者が出た時。

専用の対処人が例外過去に戻り、不届き者、つまり俺を処分するために派遣されるだろう。

とにかく時間がない。

以下について知る限りの情報がほしい。

まず、NTTのかあplふぃjっlじょっlわっふる

追記

この記事フィクションである冗談のものである

未来からやってくる人間など存在しない。

このエントリーを削除すると、万が一でも冗談ではないと

疑ったりする市民がでないように追記する。

NTT過去未来において、市民奉仕する素晴らしい企業であると自負している。

NTT過去未来において、決して判断を間違えず、絶対正義を遵守し

市民生活の快適さと素晴らしさを完全にコントロールするために日々努力をしている。

誰も疑う必要性などないのだ。

この時代においてもNTT提供する素晴らしいサービスを是非楽しんでほしい。

NTT判断を決して間違えず、市民生活を完全に保証する。

市民はほんの欠片ほどの疑念を持たず、暮らしていれば何の問題もありはしない。

NTTを疑ってはならない。

ブロードバンドで、未知の自由へ。

2018-11-13

Coke onアプリを使ってみた。

これ、致命的なユーザビリティの欠陥を孕んでるがコカ・コーラ大丈夫か?

Coke onアプリコカ・コーラ社が提供するスマホアプリだ。何か知らんが、歩数のカウント機能とかもついてるが、基本は自販機ジュースうごとにスタンプもらえてスタンプ10個か20個貯めると、一本無料、みたいなインセンティブをつけてる。

個人の行動のビッグデータ集めて、モーメントとらえて、マーケティングオートメーションして、むにゃむにゃしたいのだろう。

しかし、そもそも自販機の購入でポイント貯めるために、Bluetoothonにして、アプリ立ち上げて該当自販機ペアリングしてから購入せねばならない。スマホ出す→アプリ立ち上げ→接続→財布出す→コイン入れる。この作業明らか無理あるだろ。俺がジュース買いたくて並んだときに、前の人がモタモタそんなことやってるとニーキックしたくなる。

スマホのお財布ケータイで購入すればいいじゃん、と思うかもしれないが、そんなんついてる自販機のほうが少ない。Bluetooth機能入れるより先にそっち入れてくれよ。

何かコカ・コーラ、これにめっちゃ投資してそうだけど、ホントに使っている人いんのかね。

2018-11-10

日本は結局どこに選択と集中すればいいん?

個人的に駄目っぽいもの

  1. ビッグデータGoogleAmazon
  2. AIGoogleAmazonに勝てない
  3. パソコン国内は死んだ。CPUインテルAMDGPUNVIDIAAMDPCIe拡張ボード国内特殊用途しか出せてない。
  4. テレビはまだ生きてそう。Android積んだらGoogleお金持っていかれる。テレビについてる音声認識Google。中のサービスYouTubeNetflixHulu
  5. スマフォAppleGoogle中国メーカ日本部品は使っている部分あるがもう飽和っぽい
  6. VRは、Oculus、HTC Vive、中国メーカPSVRはあるがパッとしていない。
  7. 360度カメラアメリカ中国360度録音は中国。見る環境YouTube
  8. 洗濯機冷蔵庫電子レンジオーブン中国
  9. 飛行機アメリカ
  10. 電子書籍Kindle強い。
  11. 書籍。売れるもの最適化していくと、難しい話はなくなり、ネットと変わらなくなった。
  12. ドローン中国のみ。
  13. Webアメリカサービスアメリカ

まだ大丈夫っぽいもの

  1. 一眼レフ日本勢がまだ強い。設計ソフトアメリカスマフォにいつ負けるか
  2. 電車新幹線
  3. アニメ。でも給料低い。海外に出ていけない。
  4. ゲーム3D CGアメリカゲームエンジンはアメリカ
  5. スマフォゲー。
  6. 漫画Kindle上だけど。
  7. 工作機械

外資に入ってこられた時点で駄目っぽい

2018-11-08

anond:20181108162930

その無知蒙昧おじさんらに「エーアイが自分たちを追い出す」と怯える医者ネット自称してるだけかもしらんが)がいっぱい混じっててほんとクソ

「女はせっかくシャットアウトしたのにエーアイがくるぞー」

バカ

患者AI補助入れた正確な診断のほうがうれしいわ

コンビニなみのビッグデータで診断してくれたらもっとうれしいわ

理系看板おろせ 

おまえらは暗記術師だ、なろう小説異世界原住民のうち主人公の登場に怯える既得権者役だ

あと女医のほうが生存率高い論文でてるからな。

女医は男医もAIにも達成できない人間女性ならではの優しさ持ってるからな。

(もちろん男女をハードで比べるなら男の勝ちだが、

24時間電源いれたら動くという意味なら現状AIでも男に勝てる。

そもそも議論ハード面にもちこんだのクソ男性医師だぞ)

患者生存率より既得権取ったクソどもが

2018-10-28

日本における技術戦略マップは誰がかけるのだろうか

ビッグデータAR/VR/xR、IoTFinTechなど、国が検討しているプレゼン資料を見ていて、これでいいのだろうかと疑問に思った。

アメリカから発信された、アメリカがこれからお金をつぎ込んでいくものに乗るとビジネスチャンスがあるのはわかるし、

環境が変わるのを見ていないと、いつの間にか変わってしまうからというのもわかる。


ただ、日本の状況を把握して、アメリカ中国と競合しない分野を10単位で育てる戦略マップをたてる必要があるのではないだろうか。

2018-10-24

anond:20181024000744

そもそもだけど、勉強は、

  1. 興味
  2. 教材
  3. 時間

という3つの条件さえ整えれば、誰でもできるようになる。

それはちょうど植物を育てるようなもので、種・土壌・水や空気日光温度などの条件を整えれば植物が育つのと同じだ。

 

一番大事なのは勉強対象に対する興味だ。

全ては「観察」=見ることから始まる。

興味がなければ見向きもしないので、何も始まらない。

興味がないやつに本を見せても、全然頭に入って来ない。

から勉強を始める前に、興味が持てるように、その楽しさやメリットを伝えなければならない。

 

プログラミングの楽しさや、できるようになったときメリット

いろいろあるだろう。

  1. パソコン1台あればプログラムを作れる。プログラムを作れば、コンピューター仕事やらせて、人間は楽をできる。
  2. ゲームが好きなら、自分ゲームを作れる。
  3. 金儲けが好きなら、アプリサービス原材料費ほとんどゼロ円で作れる=粗利が大きい。(パソコンなどの設備投資電気代などのランニングコストはかかるけど、安いものだ)
  4. AIロボットなど、今までなかった新しい面白いものをいろいろ作れる。

人それぞれ趣味性格が違うけど、何かしら本人の関心と重なる部分があれば、プログラミングに興味を持てるようになるだろう。

もしも、全く興味が持てないなら、無理して好きになる必要もない。人にはそれぞれ適性ってものがあるから、他の分野で探せば違った発見もあることだろう。

 

データベース面白さ、メリットは何か?

う~ん、何だろ?w

データベースメリットならたくさんある。なければ困る。

データベース面白さ?ビッグデータグラフなどで可視化したら、ちょっと面白いかんじがする?

2018-10-17

anond:20181017143035

しかに一応理屈はなりたつように見えます

自閉症スペクトラム重症である自閉症は、「今ここにいる自分のもの」への違和感が限りなく拡大してしまう。

私の読んだ本では、暴れるのでベッドにしばりつけたら、ベッドのスポンジをちぎっては喉につめこんで結果的自死してしまった。という例がありました。虐待などしていない(むしろ介護者を患者虐待しそうだった)ことが悲しみつつ書かれた本から明確に読み取れました。

また、IQの高い自閉症スペクトラム妄想のあらわれやす病気とも関連が言われているようだ(同じ薬が利いてしま場合がある)。

 

からといって、自閉症スペクトラムにも決定打のような治療法がない。

そして敷居を高くしすぎてしまうと、半陰陽など身的特徴で見てもどっちつかず(その時その時で優勢なホルモンに従わざるを得ない。たとえば小児のときちんこあきらかにあったが、あとでおっぱいが大きくなる、生理不定期にはじまる。またはその逆)の人など、居場所がなくなってしまう。

それは発達障害なり自閉症スペクトラムケアへの到達もしやすくすることでバランスをとっていくか、

ビッグデータといえるほどのものをあつめてAIで「この人は将来うまくいく」「この人はダメ」って見分けるくらいしか方法がない。

今大きく傾けるのはとくさくではない。

2018-10-15

『よう実』見たせいで色々怖くなった

ようこそ実力至上主義の教室へ(以下:『よう実』と表記)』というアニメがある。

まりアマゾンビデオが勧めてくるので1話と2話冒頭だけ見た。

端的に言えば中高生向けディストピア作品という感じ。それに昔天海祐希がやっていた『女王の教室』の要素もちょっとまれいるか

中学生時代特撮ヒーローものに復学した派生としてエヴァンゲリオンのようなアニメに興味を抱いたのだが、そのころの自分に見せたら一発でのめり込んでいたことだろう。

まあ自分実家のある地域田舎過ぎて放送されていなかったんだけど。

 

ここからが本題なんだけど、『よう実』を見ていたら現代社会が急に怖くなってきた。

『よう実』の舞台一般社会から隔絶された全寮制の高校で、スマホ型の端末に電子マネー支給される。

その電子マネー学内にある娯楽施設など(服屋とか映画館カラオケコンビニゲーマーズ風の店)で使うことが出来る。

んで1話ラスト、「お前らの態度悪すぎだから電子マネー支給基準を満たしてない。だから1円もやらね。」みたいなことを担任教師が言い放つシーンがある。

あのシーンで感じたことは、「態度の悪さ」というのがどこまでを示すのかということである。ついでに担任遅刻欠席私語携帯弄りを例に挙げていた。

2話冒頭では「リアルタイムで生徒の動向を把握している」というセリフもあった。

まり「態度の悪さ」というのは授業態度の悪さももちろんあるだろうが、電子マネーの使いっぷりや私生活の悪さも「態度の悪さ」として勘案されている可能性があるということだ。

例えば電子マネー舞台となる学校では学校支給電子マネー以外では買い物することは出来ない(学内諭吉などの現金を扱っている描写もない)。

生徒の動向を担任関係者つけまわしているという描写もなかった。

ということは考えられることはただ一つ、生徒一人一人の電子マネー利用実態支給基準を決めるところに筒抜けということである

言い換えれば生徒の消費行動を通じ、学内統治者(?)が生徒の一挙手一投足を監視しているのである

加えて生徒に支給される携帯端末は通信機能も有し、おまけにカメラまで搭載している。

これらの端末を使えば生徒間のやり取りや寮(劇中の寮は普通ワンルームマンションみたいな感じだった)での行動まで丸裸なのではないか

それらのビッグデータ総合し「お前ら態度悪いか電子マネーやらねー!クソして寝ろ!!!」ということも可能なはずである。というか授業態度だけでは「態度が悪い」と断言できないはずである

携帯端末や電子マネーデータが筒抜けで、それらがクラス単位でのビッグデータとなり「態度が悪い」と判断されたと考えるのが自然であろう。

 

翻って現実社会ではどうか。自分電子マネー日常的に使っている。(関東在住なので)PASMOを使ってバス電車に乗っている。

やろうと思えば『よう実』世界のように自分の行動を一挙手一投足監視することも可能ではないか

少なくとも「最寄り駅は○○駅」とか「コンビニキオスクではよく××新聞を買っている(から政治思想はこうだ)」といったことは筒抜けである

また、自分は幸いスマホガラケーは持っていないが、デスクトップパソコンは持っている。そうしないと増田には投稿できないし、アマゾンも使えない。

アマゾンビデオを見られるということはアマゾンプライムに入っている。実際、アマゾンでよく買い物をしている。今日ティーパックをポチった。

dアニメストアにも入っている。使う検索エンジンFirefoxデフォルトGoogleだ。Youtubeだってよく使う。

アマゾンGoogleYoutube、dアニメ、これら4つのサービスの利用履歴を洗うだけでも趣味嗜好や行動形態は相当絞り込めるはずである

その結果『よう実』世界のように、「この人の態度は悪い」「この人は社会不適合者だ」といったことを閲覧・検索・購入データから判断される可能性もなくはない。

スマホに至っては常時身につけて歩くものであるGPSカメラ機能でどこにいるかといったことまでもが筒抜けになるのは想像に難くない。

 

2話冒頭まで見た感じだと、『よう実』は監視社会は身近に迫っていること、またそれを可能にする事物はもうすでに日常に潜んでいることをテーマにしているように感じられた。

精神疾患を患っており、ここ一年で何度も警察のお世話になった身である警察としては監視対象にしたい人間であることは疑いようのないことだ。

その際、日々使っているサービスにより監視されてしまうことが起こってしまうのではないか…といろいろ気をもんでいる。

いっそ東京の自宅を引き払い、パソコンイエデンワも捨て、回線も解約し、セオドア・カジンスキーみたいに山奥の掘っ立て小屋で一人暮らすしかないのではないかとすら感じている。

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