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# ヨーロッパの主要都市におけるソフトウェアエンジニア向けベストカンパニー
ヨーロッパの各都市でソフトウェアエンジニアにとって最適な企業を探しているなら、以下のリストが参考になるでしょう。
Google, Facebook, Snap, NVIDIA, Microsoft, Apple, Oracle, Snyk, GetYourGuide, UBS, Swisscom, DFINITY, Cisco.
Google, Facebook, Snap, Jane Street, Stripe, Coinbase, Apple, Amazon, Hudson River Trading, Citadel, ByteDance, Two Sigma, Palantir, Bloomberg, Revolut, GSA Capital, Marshall Wace, Quadrature, Five Rings, G-Research, Starling, Personio, DeepMind, DRW, Millenium, BlackRock, MAN Group, Jump Trading, DE Shaw, AQR, Maven Securities, Point72, IMC, Optiver, Susquehanna (SIG), XTX, Old Mission, Squarepoint, Qube Research & Technologies (QRT), Yelp.
Uber, Databricks, Bitvavo, Booking, Miro, Flexport, Atlassian, Spotify, Optiver, IMC, Amazon, Adyen, Google, Stripe, Flow Traders, MessageBird, Reddit, Box, JetBrains, Personio, Elastic, GitHub, Catawiki, Tower Research, Radix Trading, Headlands Technologies, Tomtom.
Google, Meta, Datadog, Criteo, Microsoft, Stripe, Airbnb, Amazon, Atlassian, Hubspot, Workday, Ankorstore, Red Hat, Algolia, Alan, 360Learning, ContentSquare.
AWS, Amazon, Microsoft, Wayfair, Google, Meta, Apple, HubSpot, Stripe, NVIDIA, Snowflake, Personio, Databricks, JetBrains.
AWS, Microsoft, Google, Mastercard, Workday, Salesforce, Meta, Stripe, VMware, LinkedIn, Etsy, Personio, ByteDance, Coinbase, Hubspot.
Google, Apple, Microsoft, Nvidia, Adobe, Workday, Celonis, BMW, Salesforce, SIXT, SAP, Huawei, Personio, Intel, JetBrains, IBM.
Google, Snowflake, Netflix, Pinterest, Rippling, Oracle, Waymo, AMD, Samsung, NVIDIA, Box, Warner Bros, Visa, Amazon.
Amazon, Apple, New Relic, Stripe, Rippling, Revolut, Skyscanner, Microsoft, N26, Criteo, Adobe, Thoughtworks, Oracle, Glovo, Personio.
Apple, Amazon, Roku, Arm, Microsoft, Qualcomm, MathWorks, AMD.
Amazon, Oracle, Microsoft, Flutter, Unity, Skyscanner, Huawei.
Databricks, Microsoft, Nutanix, Rivian, Foursquare, Yandex, JetBrains, Nordeus, Luxoft.
Amazon, Datadog, Microsoft, Apple, Google, Personio, Twilio, Glovo, VMware, Meta, Oracle, Revolut.
Klarna, Spotify, Netlight, PayPal, Ericsson, Ubisoft, Warner Bros, King, Google, Oracle, AWS, Microsoft, Wolt.
Google, Rippling, Oracle, Revolut, Uber, Amazon, Deliveroo, IBM, Splunk.
Crowdstrike, UI Path, Google, Adobe, Stripe, Microsoft, Oracle, IBM, Amazon, Electronic Arts (EA).
Microsoft, Maersk, Zendesk, Workday, Unity.
Productboard, Pure Storage, Apple, Workday, Oracle, Microsoft, JetBrains, Proton, Parrot.
Bolt, Wise, Microsoft, Twilio, Wolt.
Microsoft, Cisco, Aker Solutions, Arm, Mastercard, Meta, Kahoot, Autostore, Remarkable, Netlight.
これらの都市は、ソフトウェアエンジニアにとって多くの機会を提供しています。それぞれの都市が提供する企業は、エンジニアが自身のキャリアを発展させるための多くの選択肢を提供しています。それぞれの企業が提供する機会や文化は、エンジニアが自身のキャリア目標に合わせて最適な選択をするのに役立ちます。 [
IBMはルールベースのAI開発をしてたから誤差逆伝搬方式のニューラルネットワークブームには乗り遅れたって印象なんだが合ってる?
技術が凄くても、データやプロダクト化する時にうまくやらないと性能が微妙って評価なるのはIBM自身のせいなんだけど、
なんか俺知ってるよ感出されるとイラッとするな
よくわかんないけど、微妙に古い認識で「NVIDIAとインテルとIBMはどうして差がついてきたのか、あるいは富士通「富岳」CPUが民間普及しなかったのは何故か」とかどや顔執筆したら
反論されたけど言い返せないんで焦ってるんじゃ無いですか。
IBM、Oracleみたいにライセンスで儲けることしかしてないからでしょ
Lotus(と言うかNotes)も腐らせたり、何も上手くいってない
NVIDIAと、インテル・IBMはどうして差がついたのか、疑問に思う。
AIはニューラルネットワークを模倣していると言われ、ニューロモーフィックというチップを、IBMは作り、その後、メンバーが移籍してインテルも作った。
現在、ニューラルネットワークとは違うものになったが、勝っているのはNVIDIAになっている。
先日、1.58bitのBitNetが話題になったが、LLMではないが昔BinaryConnectで0.68bitまで下げる案を出したのもIBMのメンバーだ。
ハッカーニュースでBitNetについてIBMだった人がコメントしている。IBMはそれなりに早かったはずだ。
https://news.ycombinator.com/item?id=39544500
普通のGPUの会社だと、ゲーム用のGPUボードだけを作っていたと思うが、NVIDIAは色々と手を出している。
データ プロセシング ユニット (DPU)、InfiniBand、NVIDIA MetroXなど、
HPC向けで、インテルやAMD、IBMの方が得意だろうという分野まで手を出した。
RTX 4090はゲームするにはバカ高いがAI向けには性能不足で、単価が高いAI向けボードを売るという差別化も出来ている。
ファブレス企業だから、というだけでは説明不足で、TSMCにNVIDIA向けのカスタムプロセスを作らせることが出来ている点が差別化要因の1つだろう。
TSMCから出てくるデザインルールの通りにしか作らないと、どこの会社も似たりよったり性能になってしまう。
物理限界を他社(TSMC)に投げてしまうというのも、経営としては効いているのだろう。
そして物理限界のチップサイズを攻める。電力も物理限界を攻める。
日本の会社だと、電力のバカ食いで怒られるが、そこも攻めている。
インテルはGPUカードに参入したが、AI向けだけに限定した方が良かったのではないだろうか。
中国GPUメーカーがコケているのに対して、動いているだけでも流石インテルなのだが、競争力のあるGPUとは言えず、参入した意味とは?になってしまっている。
量産ではない先端プロセスは持っているし、特殊なチップも作れている。
CPUについてはPower関係の資産もあり、AI向けもユニークなのが作れているのに、ぱっとしなくなった。
RISC-Vが上手くいくのであれば、OpenPowerも上手くいくと思うのだが、そういう話も聞かない。
そもそも米中関係で、オープンソースのCPU/GPUが禁輸されそうな感じもしている。
結局、量子コンピュータについてもまだまだ先になりそうな雰囲気だ。
なぜFANG+ではなくオルカンが良いかの理由は、長期で投資を考える場合、特定の国や企業に偏った投資は好ましくないから。データ付きで説明するよ。
特定のジャンルが流行しているときは、それが永遠と続くように錯覚するし没落する理由なんて全く思いつかないけど、歴史的にそれはない。
今回は過去とは違うと思い込んで失敗する投資家は過去に大勢いた。
どこかの1国が延々と繁栄し続けることはない。ローマ帝国、大英帝国、日本のバブルなど、一時期は世界を制覇するほどの勢いだったが、永遠と続くことはなかった。
また、特定の企業が繁栄しつづける事はもっとない。国の繁栄より短期間で終わる。
現在のアメリカやITセクターの繁栄が終わる事は容易には想像できないけど、それは多くの人が10-20年程度でしか物事を考えられないからだし、どんな原因で終わるかは予想できないから。
となると、若者で数十年間の長期投資を予定しているのならば、特定のセクターや国に偏重するのは好ましくない。
できるだけリスクを取ってリターンを高めたいなら、余裕資金をすべて株式インデックスファンドに投資するくらいが一般人の許容範囲。
レバレッジを掛ける事はさらにリスクを取る1つの手段ではあるが、人間は射幸心を煽られて不適切にレバレッジ比率を高くしてしまう傾向があるし、コストも割高になるので、ほとんどの人には薦められない。
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100年ほど前の欧州のシェアの低下や、1970年代のアメリカの株式の死の時代、日本のバブル崩壊がとても分かりやすい。
https://i.imgur.com/cRbyugc.png
5 Intl. Business Machines
6 Mobil
7 Chrysler
8 Texaco
9 ITT Industries
1 NTT
2 日本興業銀行
3 住友銀行
4 富士銀行
5 第一勧業銀行
6 IBM
7 三菱銀行
8 エクソン
9 東京電力
10 ロイヤルダッチシェル
2 NTT
4 AT&T
5 エクソンモービル
6 コカ・コーラ
7 メルク
8 トヨタ自動車
9 ロシュ・ホールディング
1 GE
2 エクソンモービル
3 ファイザー
5 シティグループ
6 ウォルマート
7 ボーダフォン
8 マイクロソフト
9 AIG
2 エクソンモービル
3 マイクロソフト
4 シティグループ
5 BP
8 ウォルマート・ストアーズ
9 トヨタ自動車
2 アルファベット
3 マイクロソフト
5 エクソンモービル
7 フェイスブック
人が怖い/信用ならない、社会が怖い/信用ならない、働くのが怖い、そんな気持ちについて専門家に相談しよう
気合い入れて頑張ればイケる!とかそーゆーやつじゃないので、必要ならちゃんと専門家に助けを求めよう
表章項目 | 0_総数 | 11_(卒業者)小学校 | 12_(卒業者)中学校 | ⭐️13_(卒業者)高校・旧中⭐️ | 14_(卒業者)短大・高専 | 15_(卒業者)大学 | 16_(卒業者)大学院 |
就業者数 | 57,673,630 | 40,540 | 3,890,760 | ⭐️ 22,752,520⭐️ | 10,185,420 | 15,384,510 | 1,820,950 |
⭐️高校・旧中卒業者(13_高校・旧中): 約 39.448%⭐️
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?stat_infid=000032266827
正社員の最終学歴をみると、⭐️「高校・旧中学」の労働者割合が42.2%と最も多く、⭐️
次いで「大学・大学院」が31.8%、「高専・短大」が13.4%、「専修学校(専門課程)」が7.6%、「中学・旧小学」が2.4%となっている。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keitai/03/kekka5.html
※高卒は正規労働者だけでなく、主婦パートや自営業者も高卒が多い
大企業ほど、現業・ IT・営業などの中途採用で、学歴不問(規定があってもせいぜい高卒)で直雇用で入れる部門がある
IBM のエグゼクティブ チェアである Ginni Rometty は、2016 年に「ニュー カラーの仕事」という用語を作り出しました
IBM はまた、多くの職位から教育要件を取り除くことで、新しいカラー ジョブの波を推進しました。ロメッティとチームが最初に学位よりもスキルを優先したとき、IBM の職務の 95% で 4 年制の学位が必要でした。会社の手紙によると、2021 年の時点で、必要とするのは半数未満です。
米国国勢調査局によると、25 歳以上の人の 40% 未満が学士号を持っていません。これは、就労資格のある人の過半数 (62%) が、1 つの学位要件だけでジョブプールから除外されることを意味します。
「企業は、大学の学位を必要としない役割、仕事、規律、および責任があることをようやく理解しています」と Herrera 氏は言います。「彼らは、才能ある人を惹きつけたり採用したりすることに関して、自分たちの思い通りになっていないことに気付きました。」
「彼らは、履歴書に学位しかないエントリーレベルの個人を採用するのではなく、実績のある仕事、ボランティア、およびスキルの経験を持つ候補者をターゲットにしています。」
2016年にニューカラーの雇用モデルを採用して以来、Rometty氏はフォーチュンに、IBMが学士号を取得していない従業員は、学士号を取得している従業員や高度な博士号を取得している従業員と同じくらい成功していると語った. スキルを持った学位を持たない人材を採用しても、企業のビジネスに悪影響を与えることはありません。雇用にかかる時間を節約し、多様な労働力を育成するための資産となる可能性があります。
New Collar Jobs: Why Companies Are Prioritizing Skills Over School
日本のオーバークオリフィケーションの割合は31%、OECD加盟国の中でオーバークオリフィケーションの割合がもっとも高い国
現代社会において多くの仕事が無意味であり、社会にとって価値を生み出していないという人類学者であるデヴィッド・グレーバー氏の主張も有
ブルシット・ジョブの特徴と分類
グレーバー氏は、以下の特徴を持つ仕事が「ブルシット・ジョブ」であるとしています。
- 社会的有用性が低い: 仕事の目的が不明確であったり、社会への貢献が極めて限定的であったりする。
- 無意味だと感じる: 従業員自身がその仕事の必要性に疑問を感じている。
- 他の人のため: 主に他のポジションの正当化のために存在する。
○ 具体的な例
anond:20240314110923 anond:20240404102605 anond:20240404103043 anond:20240408143502 anond:20240430075102
オンライン学部(特にCSとMBAは早急に)は増えた方がいいし、税の公平さ考えたら、国公立のオンライン限定でもいいので完全無償化するべきだろって思うが、
下記をみてこちらを案内しました。だいたいのことはネットで学べるんですわ、求めてるのが学位による職の補償(新卒チケット)でないならね
現代って産業の高度化がかなり進んでるから正直、高卒程度の知識じゃ全く足りないんだよね(anond:20240501105551)
https://anond.hatelabo.jp/20240415093918#
https://www.stratascratch.com/blog/data-engineer-vs-data-scientist-similarities-and-differences/
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・~1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる(第3次AIブームのおこり)
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易=デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン(革ジャンおぢ)が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard(Gemini)など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成(予定)。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
海外でも学部以前に大学行ってないのゴロゴロいますけど?就職から逃れるためにトンチキなこと言うのはやめてもろて
IBM のエグゼクティブ チェアである Ginni Rometty は、2016 年に「ニュー カラーの仕事」という用語を作り出しました
IBM はまた、多くの職位から教育要件を取り除くことで、新しいカラー ジョブの波を推進しました。ロメッティとチームが最初に学位よりもスキルを優先したとき、IBM の職務の 95% で 4 年制の学位が必要でした。会社の手紙によると、2021 年の時点で、必要とするのは半数未満です。
米国国勢調査局によると、25 歳以上の人の 40% 未満が学士号を持っていません。これは、就労資格のある人の過半数 (62%) が、1 つの学位要件だけでジョブプールから除外されることを意味します。
「企業は、大学の学位を必要としない役割、仕事、規律、および責任があることをようやく理解しています」と Herrera 氏は言います。「彼らは、才能ある人を惹きつけたり採用したりすることに関して、自分たちの思い通りになっていないことに気付きました。」
「彼らは、履歴書に学位しかないエントリーレベルの個人を採用するのではなく、実績のある仕事、ボランティア、およびスキルの経験を持つ候補者をターゲットにしています。」
2016年にニューカラーの雇用モデルを採用して以来、Rometty氏はフォーチュンに、IBMが学士号を取得していない従業員は、学士号を取得している従業員や高度な博士号を取得している従業員と同じくらい成功していると語った. スキルを持った学位を持たない人材を採用しても、企業のビジネスに悪影響を与えることはありません。雇用にかかる時間を節約し、多様な労働力を育成するための資産となる可能性があります。
New Collar Jobs: Why Companies Are Prioritizing Skills Over School
バリバリの学歴主義で移民もハッスルしてて新卒枠などなく席取りゲームが苛烈なアメリカですら
データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアって呼ばれる職に
高等教育を受けていない人も就いている
オーバークオリフィケーション(overqualification)という概念は持って欲しいが、
(日本のオーバークオリフィケーションの割合は31%、OECD加盟国の中でオーバークオリフィケーションの割合がもっとも高い国)
日本でも研究所にいるのはフツーに理系の学部出身の院卒が多いと思います
まぁ研究開発やみんなが知っている有名プロジェクト・プロダクトに院卒どころか大卒でもない漫画みたいなgeek・ウィザードもいますけど
16年と半年前、57歳になったばかりの2007年の9月に初めての投稿をしました。その2ヶ月くらい前から閲覧はしていた気がしますが閲覧履歴のようなものはないためわかりません。
ちょうどその頃、勤務していた会社で役員に昇格したばかりでした。法学部を卒業し新卒で入社して以来、ひたすら営業畑にいた私が役員になってから与えられたのは情報システム部を含むIT分野でした。
その10年前ごろから会社にパソコンが導入され始め、総務部門にいた同期が悪戦苦闘しており「大変そうだな〜」なんて気楽に思っておりましたが、まさか自分がそれらを統括する立場に置かれるとは思いませんでした。
IBMが主催する勉強会に参加したり、書籍を購入したり、パソコン教室にも通い、DELLのデスクトップPCを購入して大学生だった息子に助けられながら設定をしていました。
インターネットを徘徊する中で見つけたのがはてな匿名ダイアリーです。
結局半年足らずで外部の専門家を雇うことになり、お払い箱になった私は金融商品を取り扱う子会社の代表取締役を務め、そこもお払い箱になると取引先の名ばかり役員となって月に数回だけ会議の名目で仕出し弁当を食べに行き、65歳となる2014年に完全に隠居生活に入りました。
私が本格的にここを利用するようになったのはそれからです。
毎日のスケジュールは犬の散歩、朝食、昼食、刑事ドラマ、夕食のみです。買い物、旅行、ゴルフ、孫、会食などが不定期で入りますが、基本的に暇なのでここで皆様の投稿を拝見したり、社会問題、映画、音楽、歴史などについての投稿を行い皆様からのコメントを楽しんでおりました。
この時期に妻と隠岐旅行に行きましたが、それもここで隠岐の魅力を語る投稿を見たことがきっかけでした。探してみましたが、残念ながら見つかりませんでした。
後にTwitterやブログなども始めましたが、Twitterは見るだけになり、ブログの更新はされなくなり、継続的に利用を続けてきたのは結局匿名ダイアリーのみでした。
私が定年後もボケっとした生活をせず、さまざまなものに興味を持ち精神的なアクティブさを維持できたのははてな匿名ダイアリーのおかげです。
さて、私は大腸がんで苦しんだ祖父の介護で幼少期に苦労した経験がありました。そのため、かかりつけのクリニックにてビデオスコープ内視鏡が導入されたことを知った時から定期的に胃カメラ、大腸カメラを含む検査を夫婦で受けてきました。
しかし、2019年に最後の大腸カメラを受けて以来は検査を行っていませんでした。70歳になったし、息子夫婦の末孫の小学校の入学式を見たし、娘夫婦が仕事が終わるまで孫を預かるようになって忙しくなったこともあり毎年「来年でいいか」となっていたのです。
なんとなく覚えたみぞおち痛で昨年にクリニックを受診し、そこで行ったエコーで膵臓がんが見つかりました。超音波内視鏡ではなく通常のエコーで見つけられたので定期的に検査を受けていればもしかしたら早期発見ができていた可能性はあります。
とにかく総合病院で詳しい検査を行い、手術が可能だったため膵切除を行いました。
手術ができ、化学療法も行える状態であったため命拾いしたと思いましたが、医師からは「楽観的ではいられない」と告げられました。
医療の進歩によって、幼少期に見た祖父の壮絶な闘病とは比べ物にならないほど穏やかな生活を送ることができました。食事も取れていましたし、妻と買い物や旅行にもいけましたし、去年の誕生日も家族に囲まれて過ごすことができました。
しかし、年明け直後の強い背中の痛みで意識を失って以来、一気に体力が削られてしまいました。75歳の誕生日は迎えられそうにないです。妻は寂しがりやなので、私が妻を看取りたかったのですが、最後の最後に寂しい思いをさせてしまうことになりました。
体力のなさと慣れないiPadでの入力なので、これを書くのにも長い時間を必要としました。
今までありがとうございました。
今回のイギリス郵便事業者冤罪殺人事件は富士通のシステムの不具合が原因ってことが報道されてるけど
実際に1996年に契約を結んだのはICL Pathway Limited(後のFUJITSU SERVICES (PATHWAY) LIMITED)なんだよね。開発もICLが行ってる。
ICLは1998年に富士通が株を100%取得して2002年に社名変更してる。
で、ICLの開発はハチャメチャにドンづまって社会問題になるレベルだった。
1996 年 5 月: ICL が IBM および Unisys や Barclays を含むコンソーシアムとの競争に打ち勝ちました。福利厚生システムを最新化し、18,500の郵便局を自動化する10億ポンドの契約を締結
1997 年 2 月: ICL、郵便局、給付金庁が改訂された時刻表に合意
1997年8月: DSS大臣らは財務省に対し、遅延について「非常に懸念している」と語った。
1997 年 9 月: PA Consulting は、「一貫した慢性的な納期の遅れ」を受けてプロジェクトの見直しを依頼されました。
1998 年 3 月:閣僚は、エイドリアン・モンタギュー率いるプロジェクトに関する第 2 回独立報告書を要求
1998 年 4 月:貿易産業省は問題を否定し、試験が「無事完了すれば」「全国展開は 1999 年 4 月に開始され、2000 年末までに完了するだろう」と述べた。郵便局が回線管理を引き継ぐ
1998 年 7 月: PA Consulting の調査結果を裏付けるモンタギュー委員会の報告書。同プロジェクトは、2001年末までにプロジェクトを完了できる可能性があるとしている。しかし、管理の改善と「不確実なコスト」がないわけではない。
1998 年 9 月:独占・合併委員会の副委員長であるグラハム・コーベットがトラブルシューターに任命される。彼は3回目の報告書を作成するよう命じられた
1998 年 10 月:システムのライブトライアルの期限が過ぎた
1998 年 11 月: DTI 国務長官ピーター・マンデルソン、遅れを認める。同氏は「期限は守られると確信している」と語った。
1998 年 12 月:郵便局窓口と ICL は、双方が損失を分担する形でプロジェクトの再構築に合意しました。政府はモンタギュー報告書の調査結果と矛盾するとして協定を阻止した。イアン・マッカートニー大臣は通商産業特別委員会に対し、磁気ストリップカードプロジェクトは「郵便局の将来にとって非常に重要である」と語った。
1999 年 1 月から 5 月: ICL はプロジェクトの開発を続けます。給付庁は政府に対し、自動口座振替に直接移行したいと伝えています。財務当局者が代替案を検討
1999 年 5 月 25 日:スティーブン バイヤーズは、2003 年から銀行を通じて給付金を支払うことを支持し、支払いカード制度の終了を発表しました。ICL は新しい主任契約に署名しました。改訂された計画の一環として、ICL は安全なスマートカード対応の電子小売プラットフォームをすべての郵便局に提供します。かつてPathwayの顧客だった福利厚生局は契約を完全に打ち切られる