「クラウド、ビッグデータ、IoTそしてCPS」を聞いてきた

昨日（10/29)、KKE Vision2015に行って、

クラウド、ビッグデータ、IoTそしてCPS
講師：電通大　新 先生

を聞いてきたので、メモメモ

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Ｃｙｂｅｒ　Ｐｈｉｓｉｃａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ
・いま前面に出ているのは、統計学
・ＩｏＴ→ユビキタスコンピューティング
　・・・いまさら？

・ニューラルネットワーク
　　→ディープラーニングというとお金が出る

クラウド：天
ユーザージェネレーティドメディア　地
ＩｏＴ：和
→ＣＰＳ
水道ＣＰＳ：パイロット事業（経産省）
人口が減ると、今までのやり方が通用しない

プラットフォームを作っていく：ここがちがう
（オープンイノベーション）
→２０世紀：かこいこみ

ＩＰｖ６
・ＩＰＶ４　３２ビット（４Ｇ：４０億、人口超える)
・ＩＰＶ６　１２８ビット、４０ケタ→さいきん

車車間通信
・ＩＴＳ世界大会やモーターショー
　　２０２０ねんには自動運転
　→２年たった：基礎できている

　２０１２年　テレビデジタル化
　→空きチャンネルできる（７００ＭＨｚ帯：使い勝手いいプラチナバンド）

　社会インフラ、コンセンサスが固まらないと、社会では使ってもらえない

６重苦
・少子化：わけまえふえる
・こんなに素晴らしい国はない
　　スマホ１個でビールが買えて、電車にのれて、乗換できる
　　蛇口ひねったら水が飲めるなんて、世界的に見たら奇跡
　　東京に行けば、世界中のグルメができる
　→国は豊か
・老人の家にはいりこめば。。。２０年たてば・・

日本のモノづくりの未来
・匠の技・・・たしかにそうだけど・・・
　素晴らしいのは消費者
　　車に傷があるから、持って帰れというのは日本だけ
　　消費者きびしい、ユーザー厳しい、だから品質高い

むかし、年間お金変わらなかった：鉄鉱石
　→月、日、時間単位で調達
マイコン：生産工程

円高だから苦しい？
　輸入しているのに？？
　ほんとは為替に影響されるはずない

日本は資源大国
　広い海：世界５位の海洋資源
　ゴミ（静脈系）財産

消費
　高度に教育され
　贅沢を知っている
　　コンビニ見慣れている消費者はすくない

待ってれば、
結婚して、子供ができれば（１人）
　家は２つ

文字から画像
　いつまで紙？
　新聞は、いつまで？
　設計図は？
　　いまの学生、ロットリングとか知らない
　マニュアル
→みんな、コンピューターで書き、要求があったら紙で出す
　これが２１世紀
　　日記から絵日記（デジタルで書く）：活性化
　　今の学生の変化をとらえないと
　静止画動画あたりまえ

アジアと連携：オープンイノベーション

マイコンを入れて繋がる
反省
・２０１０年　トヨタ電子スロットル問題
http://www.toyota.co.jp/announcement/100217address.html
　メカだけならわかる。それをソフトで書くと誰もわからない
　自動車２千万行、→１万時間かかる
　ＸＰ４千万行→数千人：１万行
　→複雑にしすぎてる

　トヨタ自動車、自動車やサービス・ロボットの安全規格をＯＭＳで提言へ

要求の多様化
・多数決
　　民主主義
　　情報技術
・少数意見の尊重

プロシューマー
→ＣＰＳ，IoT

シミュレーション、ＣＡＤ
・プロの素人化→ささえているのがＩＴ

ＦＡ／ＰＡ統合
連続けいと離散系の工程の統合
情報共有
ＤＣＳ／ＰＬＥ統合

ＯＰＣ
ＤＣＯＭ→.Netアーキテクチャ（ＳＯＡＰ）
ＰＬＣ　Ｏｐｅｎ：らだ―
・ベンダー変えられる
・今の学生、リレー知らない

ＯｐｅｎＸＭＬ：フォーマット標準化
人間を動かすのは文書

情報技術
・見えるか
・蓄積：データベース
・解析
・モデル（数式）→シュミレーション→未来
・最適化

今：みんなシミュレーション
ＣＡＴＩＡ
いま、同時立ち上げ。（もし、ハリウッド先で日本あとだと海賊版が作られる）
うそと誠があって世界

連携の進歩
・ファイル連携
・ＡＰＩ連携
・モデル連携

Model Based Development
・コンピューターで何台潰してもお金には・・
　　バーチャルとリアル
・ＩＳＯ２６２６２　
　　たんたい
　　HILS(ひるず)：けつごう
　　バリデーション
・ＭＤＡによるプラットフォーム非依存化
　ＰＩＭ
　SysML
　ロボットの標準化

・Google:地図で儲ける会社
　すらーむ

　LiDARモデリング：３次元マップ
　３次元マップが中核

・反省点２
　サイバー攻撃を受ける可能性
　　日立
　　横河
　　アズビル
　→認証書
　　ＣＳＣＭ

　トヨタ：セキュリティ、ＣＡＤ/CAE

情報技術
　通信
　蓄積
　処理

あんごうか　ろりぽっぷから

ＰＬＭ：ぷろぐらむらいふさいくるもでる

SESや偽装請負は、もうそろそろ、やばいかもしれない・・・

　今、IT業界に人がいないのは、景気が良くて人が足らないという
意味では「ない」ということが、だんだん理解され始めてきている
ようだ。

日経SYSTEM 11月号　８ページ
ユーザー企業こそピンチ　IT業界の「人不足」

ここの論旨とはちょっと違うが、書かれている内容を
我田引水すると・・・（以下太字は、それに近いことが書いてある。
そのままではない）


・今のITエンジニア不足は、一時的な需給の問題ではなく、構造的な不足である
・SIなどのIT業界（スマホ開発・ゲームを除く）は不人気業種である
・人材のパイが縮小し、報酬が高くなると、
　　　見積もりが高騰する
　　　賢いベンダーは、失敗要素が少ない案件をえり好みする
・結果、「金さえ出せば」（＝安くて利益の出ない案件、無理難題をいうリスキーな客）
　という発想のユーザーは質の低いベンダーの餌食になるか、いつまでも発注できず、おろおろする


問題は、一番最後の部分。
リスキーな案件は、質の低いベンダーにあたるということ
逆に言うと、おいしい、安全な案件は、賢いベンダーに既に取られているということ。

つまり、今後出てくる案件は、結構やばい案件や炎上案件であり、
それを請ける側は、質の低いベンダー（リスクが見極められない営業、
リスクを押さえ込めない開発者）ということ。

これは、炎上している炎に油を注ぐようなもの（Cf「人月の神話」）

そろそろ、SESや偽装請負は、おいしい案件は食べつくされ、
炎上案件が出始めて
やばくなってくるかもしれない


P.S　構造的にやばい（SESや偽装請負では食えなくなる）という話は、
　　またこんど

論文とかが通るかどうか、判断＆アドバイスしてくれるかもしれないソフト？

昨日(10/29）、「知能ソフトウェア工学研究会（KBSE）」で
日大理工学部　１号館　１２１に行ってきた！
研究会だから、書いちゃまずいのかもしれないけど、
２つとも招待講演なんで、まあ、いいしょ（＾＾；）ということで、
その内容をメモメモ

ちなみに、表題の件は、後のほうの発表の

Brain Plotsシリーズ
（その一部、プレゼン用）http://brainplots.com/BPTED/

のソフトの話。

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■ごあいさつ　飯島先生
・知能ソフトウェア工学小特集
・次回１月（機械振興会館）、３月（湯布院）

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■機能・品質の多様性を扱う適応的サービス合成
ＮＩＩ　石川先生

・自己紹介
　約束事のコンピューティング
　→サービス指向コンピューティング

・自己適応をやっていく
　サービスを合成する

・背景１：壮大な視点から
　Everything as a Service
　サービス：クラウドやＷｅｂAPIも含め
　ネットワーク経由でアクセス可能な情報や機能
　をプログラムを呼び出す
→サービス指向アーキテクチャ
　　コモディティ
　　特別な機能
　　すべてをソフトウェアからアクセス可能に
　　http://www.programmableweb.com/
　　→登録ＡＰＩはもうすぐ１５０００

　サービス指向の夢
・既存のサービスの選択と組み合わせを通し、
　システム構築（要求実現）を迅速、柔軟に
→既存サービスの選択・連携によるサービス合成
　ビジネスプロセス：ここを構築

　開発の「そもそも」
　　機能、非機能
　　　↓
　　・これから作る
　　　ライブラリ・フレームワーク
　　　外部サービス
→外部サービスは「選んで使う」

　継続性は外部に依存
　→情報はしっかり整理されてるかも（外部公開しているので）

　サービス合成における品質保証？
　・書くサービスの品質（ＱｏＳ）に関する知識が必要

背景２：既存研究の流れ

標準的なサービス合成の要件モデル
・機能(IOPE)：入力、出力、事前条件、効果
　品質：さまざまな指標

・何をいつ主導・自動で行うかの想定は様々
　　典型的には、ワークフローはgivenサービス選択は自動

・アルゴリズムの観点からは難しい問題
　全体制約→NP-hard
　さまざまな開放：遺伝的アルゴリズム
　候補数を減らすための工夫

・結構研究は多い　２００３～

・メタヒューリスティック
　ヒューリスティック：こうやったらよさそう
　メタヒューリスティック→問題によらず、ヒューリスティック
　　　例：遺伝的アルゴリズム

問題定義
・典型的な問題設定における課題
　サービスはすべて均一・互換
　自己適応は事前には考えていない
　→サービスにつがい、自己適応を考える。確率的に

サービスの接続性、置き換え可能性は、
　一般的には、オントロジーにおけるサブクラス関係に定義される
　→セマンティックＷｅｂ

サービス機能グラフ
　下に行くほどより強力になるグラフを構築

選択アルゴリズム
・遺伝的アルゴリズム
　→遺伝子の強制修正

サービス機能グラフ
　ホテル検索サイトの出力結果

まとめ（おわりに）
・サービス合成に関する研究
　もともとはサービス指向コミュニティ
・要求の元である「顧客」が「大衆」の場合
http://infogra.am/app-user-survey-0

別方向の取り組み
・スマートシティのサービスに基づく実現
　　町に落ちているＡＰＩを組み合わせる
　　非サイロ・オープン・レジリエンス

おまけ　ＳＩＧ－ＳＣ研究会

Q&A
Q:業務フロー的に満たさない代替案が選ばれないようにするには？
A:遺伝的あるごりずむで、そのような場合、評価関数の結果が
　凄く悪くなるようにする

QoS aware Service Composition
効用関数あるいはパレートフロント

広い意味でのadaptation

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■BrainPlots/CogStructureのご紹介
コグニティ株式会社　河野さん

意思決定時の認知限界を技術の力で取り除く

・Brain Plotsしりーず（プレゼン用）http://brainplots.com/BPTED/
・CogStructure
　ＤＡＭＭ

１）ルール作り
　　概念構造→Toulmin Model
　　ＫＪ法

Toulmin Modelとの違い
　ブログなど

理解しやすい主張
　　事実情報が多いと理解しやすいが
　　詳細情報はそこまででもない

議論討論例

バイアスアラート・他視点変換
自動さまらいず
言語横断・リアルタイム共有

ＴＥＤ　芸術は例示がおおい
　　　　教育は事実・理由多い

構造上のパターン

勝てない勝負を選んではいけないが
８割のところを選んでも残れない

Q&A

Q:D-CASEのサポートは出来る？
A:今研究中。ゴールグラフに合わせることが必要

Q:論文に応用できる？（これだと、査読に通らないと分かる？）
A:よいの、わるいの３つあればいい。
　その手の話はいろいろあって、「事業計画を判断して欲しい」
　（Byベンチャーキャピタル）とか