Ｒで日本地図出して、気象庁のデータ読み込んで、軌跡を描くところまでは、できた

きのう（８月３０日）「夏休み最後の自由研究をしよう！データビジュアライゼーションもくもく会」に行って来た！

その内容をメモメモ

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本日の趣旨
　手を動かして作る
　これまでのダイジェスト
　最後に成果発表

ＡＩＴＣの紹介


■Ｒ言語ではじめよう、データサイエンス！（ハンズオン勉強会）
～機械学習・データビジュアタイゼーション事始め～
（すがいさん）
http://www.slideshare.net/dsuket/ss-38507785

・ＳＶＭとＫ－ｍｅａｎｓ
・R-Studio
・ggplot2
　　気象庁の台風の軌道

・～相関分析による需要予測～
東京電力の電力使用量
気温

■Ｄ３．ｊｓでＬＯＤをビジュアライゼーション
http://www.slideshare.net/dsuket/d3js-35239244
Data駆動→グラフツールではない。
　宣言的に記述。何を表すかを記述する
　データセット→順次指定
　　足りないとき、Enter,Exit
　　スケール
地図を表示できる
SPARQL
　DBPedia

■Ｄ３．ＪＳを使ったデータビジュアライズ勉強会
http://cloud.aitc.jp/20140717_D3js/
のall.zipを解凍すればＯＫ
・横浜のオープンデータ
・横浜市統計情報ポータルサイト
横浜市／統計白書
Excel→ＣＳＶへ
緯度経度に直すサイト
テレビ受信→地図へ

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「もくもく会」でやったこと

＜＜目標＞＞
台風の軌道をD3.jsで書く

■まずは、Ｒで書くことの復習

（１）Ｒで日本を書く
　　Ｒ起動
　　install.packages("maps")
　　library(maps)
　　map(xlim=c(121,155),ylim=c(20,50))

（２）気象庁データのダウンロード：２０１４年版を利用
　　bst<-readLines('http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/Besttracks/bst2014.txt')
View(bst)

　・ヘッダー部分処理
　　header<-read.table(textConnection(bst[grep("^66666",bst)]))
View(header)

　・レコード部
　　record<-read.table(textConnection(bst[-grep("^66666",bst)]),fill=TRUE)
record<-record[!is.na(record[,7]),]
View(record)

　・必要な行のみ抽出し、列名をつける
header<-header[,c(3,4,8)]
names(header)<-c("NROW","TC_NO","NAME")
View(header)

record<-record[,c(1,3:7)]
names(record)<-c("DATE_TIME","GRADE","LAT","LON","HPA","KT")
View(record)

・RecordにHeaderのＩＤ（TC_NO)を付与
　　record$TC_NO<-rep(header$TC_NO,header$NROW)
View(record)

・HeaderとRecodeをJoin(merge）する
　　data<-merge(header,record,by="TC_NO")
View(data)

　・緯度経度補正（１０倍されている）
　　data<-transform(data,LAT=LAT/10,LON=LON/10)
View(data)

　・緯度経度幅の確認
　　range_lon<-range(data$LON)
range_lon
　　range_lat<-range(data$LAT)
range_lat
　→103.6～183.2,1.8～53.7と確認できる

（３）mapに台風の軌道を書く
map<-data.frame(map(plot=FALSE,
xlim=c(range_lon[1]-10,range_lon[2]+10),
ylim=c(range_lat[1]-5,range_lat[2]+5))[c("x","y")])

　・描画
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
ggplot(data,aes(LON,LAT,colour=NAME))+
geom_point(aes(size=GRADE))+
geom_path(aes(x,y,colour=NULL),map)

　・保存（change dirで適当な作業ディレクトリに変更後）
　p<-ggplot(data,aes(LON,LAT,colour=NAME))+
geom_point(aes(size=GRADE))+
geom_path(aes(x,y,colour=NULL),map)
ggsave("typhoons2014.png",p)

（４）ＣＳＶファイルに保存
write.csv(data,file="typhoons2014.txt")

■Ｄ３.jsで日本地図を出し、プロットしてみる
・jsfiddleで日本地図表示
　　　http://jsfiddle.net/に行く
　　　http://jsfiddle.net/sEFjd/　のjavascriptの内容をコピー
　　　Framework&Extensionsを
　　　　　D3 3.0.4
　　　　　OnDomready
　　　に設定
　　　External Resourcesに　topojson.v0.min.js　を追加

・ここで終わってしまいました・・・
　このあと、http://jsfiddle.net/dsuket/W9sVC/を参考に
　点を書く予定でした。

■発表会
NVD3
c3.js

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このあと、D3.jsで日本地図出して、点をうつ方法までは分かりました。
別エントリで書きます

Oracle In-Memory（ＣＰＵコアごとに数１０億行／秒のスキャン）

Oracle Database In-Memory 徹底解説に行って来た。その内容をメモメモ

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内容
・Oracle In-Memory外観
　　７月２３日に発表
・βプログラムのフィードバック
・技術的ポイント
・考察

■外観
・現在のトレンド　In-Memory
　　メモリ安くなっている
　　メモリ高速
　　つめる容量大きい
　　ユーザーの期待が変わる

オラクルが提供するIn-Memory関連製品
・こひーれんす、
・たいむず１０
今回、ＤＢのインメモリ、
　　→ミドルウェアも、ＤＢも
ちがい：コヒーレンス：Ｊａｖａ、→スケールアウト
　　　　タイムズ１０→リレーショナル、スケールアップ

既存のOracleDatabaseの
資産をそのままに
大量データ分析を超高速で
　　　
Oracle-Database In-memoryの開発ゴール
　　ラリーエリソン発表
　　長年かけて開発
　ゴール４つ
　　　・リアルタイムアナリティクス　１００倍
　　　・ＯＬＴＰ高速化
　　　・アプリケーションの変更なし
　　　・最新のＨＷを有効活用しようとする
　　　　　→ＣＰＵとのインテグレーション

大量データ分析の中核となるインメモリ処理
　ビッグデータ処理：Ｈａｄｏｏｐクラスタ
　　　→加速してくると、データサイズ大きくなる
　高速処理→インメモリ処理

アイデア

■カスタマーの声
・６/10　グローバルカスタマーの３つの声
　　既存のＯＬＴＰを変えてくれる可能性
　　導入が容易
　　インメモリの可溶性

（１）既存のＯＬＴＰ，ＤＷＨの概念を変える
　分析処理を直接できる（ＤＷＨを作らずに）
　ＯＬＴＰ，ＤＷＨのワークロードをひとつのＤＢで処理できる可能性

（２）導入が容易かつ運用管理性と高速性の高度な両立
　導入難しくない。
　インデックス減らせる
　ネットスイート、マイクロストラテジ（パッケージ会社）→高速化に言及
　　パッケージソフトを改修しなくても？

（３）インメモリにおける高度な可用性と拡張性
　　インメモリでも信頼性が高い？

■ＤＢＩＭの３つのポイント
（１）既存のＯＬＴＰ，ＤＷＨの概念を変える
・一般論
　　ロー型、カラム型が一般的
　　　ＯＲＡＣＬＥはロー型：トランザクション
　　　SyBaseIQカラム型：集計系
　　→同時に実現しようとしているのがトレンド
　　　メモリ上で同時に生成
　メモリ上のロー型、カラム型が展開
　既存のフォーマット：バッファキャッシュ
　カラム型を追加
　　→オプティマイザが判断して利用
　同期は？
　　ロー型をアップデート、
　　カラム型を同期→更新したあとすぐに検索してもＯＫ

ＯＲＡＣＬＥ
　１つのテーブルから２つのフォーマットを作成
他は、
　ＣＲＥＡＴＥ　ＴＡＢＬＥで選択する

（２）導入が容易かつ運用管理性と高速性の高度な両立
Oracle Database In-Memory導入ステップ
　　事前調査：
　　　　どのデータをカラム型にのっけると、こうかあるか
　　導入作業：
　　　　サイズは？（領域確保）
　　　　乗っけていく
　　　　乗っけると、インデックスがなくなる→削除
　　監視する：

インメモリ・カラム・ストア
　　ＳＧＡの中に、カラム専用エリア→インメモリ・エリア（スタティック）
　　alter tableで選択
　　インメモリに乗っけるプロセス
　　　　ロード：ポピューレート
　　　　圧縮とデータ変換：バックグラウンドプロセス
　　　　テーブル、パーティション、マテビューも載せられる！
　　ポピュレーションできない：ＯＬＴＰの一部
　　圧縮：スループットとの関係
　　ロード→プライオリティが指定できる
　　　　データを乗っけたとき、プライオリティが低いものから落ちていく

コスト効率性の高いメモリ上へのデータ配置
　頻繁にアクセスされるデータのみを乗っける
　メモリ全部あることを前提としていない
　どのデータを選べばよいのか？
　　　→Oracle In-memory Advisor：レコメンデーションツール

ＯＬＴＰにおけるインデックスの影響
　　インデックス：更新処理の場合、張ればはるほど、遅くなる
　　ＳＱＬレビュー：アドホックなクエリーを管理
　　インデックス：予期する
　　カラム型：予期いらない

ＣＰＵコアごとに数１０億行／秒のスキャンを実施
　　→SIMD：ＣＰＵ内部の並列処理
　　SPARC 384コア→１兆行のレコード
　　　→カラム型を採用したから
　　パラレルクエリ　１６億行
　　ビットマップインデックスでもある程度なめられるが、そのメンテナンスがいらない

エクサデータ
　ストレージインデックス→インメモリでも
　チャンクに分けて

ＪＯＩＮ系
　内部的にはインテリジェント（使う人は特に何もしなくても）
　結果セットのメモリ空間

エンタープライズマネージャーとIn-Memory融合
→In-memory central
　　カラム型

（３）インメモリにおける高度な可用性と拡張性
・柔軟な拡張性を提供するメモリテクノロジ
　　スケールアウト／スケールアップ、どっちでも
　　ＲＡＣとIn-Memoryの組み合わせ

　　分散配置と複製配置の組み合わせ

　　複製配置：障害時、ロードする時間が省ける
　　12.1.0.2最新で載っている
　　どんなプラットフォームでも・・だいたいＯＫ
　　　一部、エクサデータ用(複製配置）
　　　　→ノード間通信

　高速的にＯＬＴＰ
　　→TimesTenとの構成

・いままでの１２ｃ

・Ｉｎ-ｍｅｍｏｒｙ－Ａｄｖｉｓｏｒ
・ＳＧＡの中に領域確保
・Alter Tableでインメモリ
・ポピュレーション
・インデックス削除

■考察
・効果あった場合、分析早くなる
　　アップしたら、変わること
　　テーブルなめる処理が早くなる
　　　→応答性もあがるけど、その分、リソース使わなくなるので、
　　　　他の処理も
　　ＯＬＴＰ、ＤＷＨ→集約効果
・適用パターン
　　分析とトランザクション→影響受けてはいけない
　　更新を反映させたくない場合→マテビューを非同期にする！
　　別筐体：ゴールデンゲート
　　　いままで１１Ｇ→インメモリ部分のみ１２ｃ
・アプリケーションの変化
　　単純にＳＱＬを投げれば、早く帰ってくるジャン！
　　どんどんＳＱＬ投げちゃえ！！

人間のように思考するコンピューターは作れるのか

きのう（８月２７日）、ＮＩＩ市民講座「未来を紡ぐ情報学」第３回の

人間のように思考するコンピューターは作れるのか
～脳の情報処理プログラムを探る～

を聞いてきた。その内容をメモメモ

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・人間のように思考するとは？
　人工知能：人間と同様の知能を実現
　２つの段階：
　　　機械にやらせる（自動化）
　　　方法にもこだわる

　人間のほうが効率的かも？→最適化

・例：チェスの名人を破った
　　機械にできた。同じ方法？？
　　　全ての可能性を書き上げる
　　　勝てる確率最大

・人間の知能を実現する
　　シミュレーションする
　→脳の活動を量る
　　コンピューター内に脳をつくる

・脳活動の計測
　　領野ごとにしごとぶんかつ
　　微小回路
　　神経細胞

・マクロで量る
　大きな脳活動 fMRI

・ミクロで量る
　神経細胞に電極
　電圧のパルスを送るなど

・マクロとミクロの中間「メゾ」

・脳活動のシュミレーション

・脳から数理モデル
　　神経細胞モデル、シナプスモデル。
　　　興奮性細胞と抑制性細胞
　モデル
　　本物の神経細胞と同じときにスパイク

・脳活動のシュミレーションの例

・人の脳全体のシミュレーション
　　部品の数多い：１２年後には？

・医学への応用
　脳・精神疾患が社会へ与える影響大きい
　　　認知症、てんかん、パーキンソン病

・欧米における投資

・計測データの爆発：ビッグデータ活用

Ｑ＆ＡDeepLearningの関連
・DeepLearning：学習がカイゼン→シナプスの太さ

Excel2007など、Office系でリボン（上のメニュー）が出なくなったとき

Excelとか、ふつう

のように、リボン（メニューの下の選択欄）が出てるけど、
これが消えることがある。こんなかんじ

クリックすればリボンは出てくるんだけど、これを出しっぱなし
にしたい場合

Officeボタン（ホームの上）を右ボタンクリック

出なくなっている状態の場合「リボンの最小化」に
チェックが入っているはず。これを選択して
チェックをはずせばＯＫ

Windows Server2003のサポート終了（２０１５年７月１５日）と攻めのＩＴ

きのう（８月２６日）
ITPro Expo Special in Summer 2014
2020年へのITパラダイムシフト～さらばWindows Server2003～
に行って来た。その内容をメモメモ。

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■サポート終了まで１年切る！
　対策の実態と先行事例に見る移行の勘所

日経ＢＰイノベーションＩＣＴ研究所のえらいひと

・サポート切れＯＳを使うのはセキュリティ上問題
・４月ＸＰサポート終了
　→サーバーの場合、移行の時間は比べ物にならない
　→１０月１５から１７日のITExpoの前に
　→これを機に見直し

・日経ＢＰイノベーションＩＣＴ研究所の紹介
　メディアの枠組みを超えて

・WindowsＳｅｒｖｅｒの進化
　２００８のとき掲載のもの
　　１９９６年　日経WindowsNT
　　　　Windowsはクライアント→サーバーへ
　　　　ファイル、プリント共有
　　２０００サーバー
　　　　Ａｃｔｉｖｅディレクトリ→基盤
　　２００３　　Windows Server2003
　　　　Windows.NETサーバー→.NET戦略
　　２００８　Windows Server2008
　　　　仮想化、品質
　　２０１２　Windows Server2012
　　　　仮想化の進化→クラウドでのシングルサインオン、
　　　　ＶＤＩ

・２００３登場時
　　NTserver4.0からの移行→多数のメリット
　　2000ユーザーはそれほど魅力でなかった

・Windowsのサポート期限
　　Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　１０年サポート
　　　メインストリームサポート
　　　延長サポート→その延長サポートが切れる
　Ｌｉｎｕｘもサポート期限がある

・Windows２００３で発見された脆弱性
　　→セキュリティパッチの提供なくなる
　　→経営課題

・WindowsXPのマルウェア感染率
　　→７の１０倍の感染率

・２００３以前がどれくらい使われているか？
　　→３０万台
　新たなサーバー移行／使い続ける８％、計画なし６％
　　→１０万台くらい残るのでは？

・WindowsＸＰの状況
　４月末　中堅・中小企業の半数がWindowsＸＰを継続利用
　　WindowsＸＰ以外では動かない
　　費用を捻出できない

・クライアントＯＳの違い
　　とめられるタイミング
　　接続に時間かかる
　　選択肢多い

・移行手順
　　棚卸し：調査
　　移行方法の検討
　　移行先の検討
　　移行作業

・２００３導入時と今の違い
　　→クラウドを使える

・プライベートクラウドの利用状況　（ＪＵＡＳ）
　　利用進んでいる。１兆円以上の８割
　　規模が小さいと進んでいない
　パブリッククラウド
　　２割くらい。

・クラウドの導入を見送った理由
　　コストダウンするかわからない
　　セキュリティ、個人情報、データ連携、
　→全てが移行することはない

・基幹系システムはオンプレミスが７割
　→組み合わせて使う

・２００３から２０１２への主な移行方法
　・アプリケーション
　　　IIS5→IIS8
　　　　書き換え、再開発
　・ハード：かえる

・サーバーの進化
　　インテル Xeon5300 → Xeon ES E5
　　処理性能８８５％工場、消費電力６６％削減
　　クロック→マルチコア

・移行事例１：第一生命
　ラックの標準化

・移行事例２：サンリオ
　全体最適
　　オンプレ→クラウド：あまりＤＢ見に行かない
　　オンプレ→オンプレ：メインフレーム連携
　　オンプレ→再構築：メールをOffice365へ

・ＩＴ活用における課題
　　低コスト
　　新規事業に向けたサービス

・第３のプラットフォーム＋ＩｏＴの台頭
　　　クラウド
　　　ビッグデータ
　　　モバイル
　　　ソーシャル　

・日本は「守り」、米国は「攻め」にＩＴを活用
　　　日本：業務効率化
　　　米国：ビジネスモデル変革

・まとめ
　　いこうけいかくはまったなし
　　オンプレミスだけでなくクラウド
　　ＩＴ基盤構築のきっかけ

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■Windows Server2003サポート終了をITインフラ刷新の好機にするには
（パネルディスカッション）
　　パネリスト
　　　　経済産業省、ＭＳ、インテルのたぶんえらいひと
　　司会
　　　　日経ＢＰイノベーションＩＣＴ研究所のえらいひと
　　
・自己紹介

・サポート終了について
　大切なお知らせ　２０１５年７月１５日　サポート終了
　　パッチのリリースが止まる
　　サーバー２２３万台　2013年：Windows２００３　３６万台→３０万台

・使い続けるリスク
　セキュリティ：塩漬けにしても？→ありえない
　　→攻撃の高度化：クライアントの脆弱性を利用し、入ってくる
　　　サーバー：大量のデバイス

・広報活動
　　ＸＰ：注意、啓発
　　２００３：早い段階から。ＩＰＡと協力、広報活動
　　　　　海外のサイバー攻撃
　　　　　税制優遇、クラウド移行の補助金

・古いテクノロジーが効率とコストを圧迫
　　電気代：高騰している。経費削減４年以上サーバー
　　　場所を３２％、性能は４％、でも電気６５％

・ＸＰのサポート切れ
　　移行：どこから手をつけてよいのかわからない
　　　→移行計画、実施支援が多かった
　　予算：事前に教えてほしい
　　ベンダーが考える以上に時間がかかる

　サーバ
　　支援体制：１３０００人トレーニング
　　移行費用の融資プログラム（ハードも含める）

・移行
　　お金の問題
　　システムが作られている
　　ハードのリース
　→政策：税制

・移行シナリオ
　　４つ：用途と費用で
　　　１．そのままアップグレード　２０１２へ
　　　　　→オンプレミスはなくならない
　　　　　→２００８でなく、２０１２を検討してほしい
　　　　　　次の１０年は、ハイブリッドクラウド
　　　２．Ａｚｕｒｅ（パブリッククラウド）へ
　　　　　→親和性でＡｚｕｒｅ
　　　３．ホスター（他社クラウド）
　　　４．SaaS：Office365、シェアポイント
　　→全部組み合わせもある。０か１かではない。

・最新サーバーの進化
　　年２０％　２０００年が１なら、１３０倍
　　　ハードウェアのアクセラレーター
　　　ここ数年で加速度的に増えている
　　ハードウェアでセキュリティを守る
　　　暗号化支援、マルウェア防止

・クラウド
　　使いたいだけ：アイデアがあれば→新規事業
　　究極的にはハイブリッド

・ＩＴ投資をどう考えるか？
　　クラウド時代のＩＴ基盤
　　　適材適所のリソース配置による、経済性と経営スピードの向上
　　　サービスとＩＤの一元化によるセキュリティと利便性の向上
　　→カフェテリアで載せていくイメージ
　　→シングルサインオン

・７～８割：保守→これを新規へ
　厳しい要件はオンプレミスへ

・予算事業
　クラウドコンピューティングの推進に向けた取り組み
　　中小企業等省エネルギー型クラウド利用実証支援事業
①中小企業等(大企業、自治体も使える）ハウジングも、コロケーションも
　　→クラウドにもっていけば

　改修費、本番移行作業費、並行運用
　単年度申請
ＳＩＩ：環境共働イニシアチブ

・攻めのＩＴ
　ユーザー側にアメリカは立っている
　俊敏性のあるＩＴ基盤：単純な置き換えでなく

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午前中ここまで。午後は忙しくっていけなかった。
　
　

Treasure DataとRedShiftとTableauとTalend、そんなもんだよね

データドリブンマーケティングの最短ルート

すかいらーくにおけるマーケティングとＩＴの融合
すかいらーく　神谷さん

・すかいらーくについて

・本日の内容
　分析から創出された価値
　分析を加速させるためのＩＴ
　テクノロジーによる外食のさらなる進化

・分析から創出された価値
　ＰＯＳデータを分析するために構築したシステム
　　　→クラスメソッド
　　　　ＲｅｄＳｈｉｆｔ→たぶろー
　ＰＯＳデータから分かること
　　単純な販売数だけではない
　　新メニュー開発の方向性立案、及び効果検証に活用
　平日・郊外・ロードサイド→どういうメニュー
　　ＡＢテストみたいに・・
　　方向性を出して、当たったのかどうか
　　仮説：人間　検証

　そのほかＰＯＳデータで分かること
　　　オペレーションの質
　　　販促の質
　　　将来売り上げ

　販促例：サンクスくじのカイゼン事例
　　　ブランドごとに顧客属性が違う
　　　デザート、サイドメニュー中心
　　　　　→付加価値の高いグリル商品中心
　　　　これまでの４倍

　つぎ：ガストでフォアグラ
　　　消費者テスト→ネガティブ
　　　食べるとおいしい：説明した上でだから
　　実験計画法
　　　どの店と比べるか？
　　　統計的に同じ動きの店舗で比較
　　　うまくいった→来月よりフェア

　つぎ：継続率
　　　セグメントに差：立地
　　　習慣化：タイムライン
　　　１０％の客数成長

・分析を加速させるためのＩＴ
　　新しい分析基盤導入の背景
　　　　できていたこと
　　　　できていなかったこと：時間
　　→回せる仮説検証の数
　　仮説検証を数多くまわすことの意義
　　そのためには　ＩＴ大事
　　　人間の時間効率をＩＴで最大限に高める
　　　　　分析自体の自動化
　　　　　レポート作業の省力化

・テクノロジーによる外食のさらなる進化
　　すかいらーくにおけるデジタルマーケティング
　　　ネットのノウハウを外食産業へ：アプリ
　　スマホアプリのポテンシャル
　　アプリの機能：特に目新しいものはない
　　　　→運用が大事
　　更なるテクノロジー活用の可能性

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トレジャーデータ流データ分析
井上さん

・自己紹介
　トレジャーデータブログ

・いきなりですがＱ＆Ａ
　　→なにもない・・・

・サービス概要
　データ解析の世界をシンプルにしたい
　分析レイヤーの下位からの積み上げが必須
　　　あつめる、管理する
　　　やりたいデータ分析に専念

データ収集
　センサーデータ：テレマティックスデータ
　Ａｎｄｒｏｉｄログ
　Ｗｅｂログ

過去に蓄積

　　並列分散、バッチ処理、集計
　　　→アドホック型
　　クラスメソッド：監視
分析
　　たぶろーＢＩ

・分析プロセス
　データ分析の期待値が高すぎる
　仮説→検証をまわす
　前段：敷居が高い
　　　目的明確化
　　　目標設定
　　　データ収集
　いままで：仮説を立てないとはじめられない
　→トレジャーデータ：スモールスタートができる
　　データを見る
　　　データ収集
　　　データＷａｔｃｈ
　　　目標設定
　　データ：過去と未来
　　　ログインログ
　　データＷａｔｃｈ
　　　データの「項目」を見る
　　　　　バッチ処理・アドホックの使いえけけ
　　　データの「内訳」を見る
　　　　　でぃめんじょん、メジャー
　　　　あるからむをセグメント
　　　　　メジャー：ＰＶ，ＵＵなど数値型
　　　　　テンプレートがある
　　　　　ディメンジョン
　　　データの「分布」を見る
　　　　　数値でグルーピング
タブロー
　　項目、内訳、分布、全部やる
　　さくさく分析＝ＧＲＯＵＰ　ＢＹで

ＰＯＣ

続きは公式ブログ

質問：Ｈａｄｏｏｐの違い
　Ｈａｄｏｏｐ：ＨＤＦＳ　トレジャーデータ：もちかたちがう
　ＨＩＶＥを使える

　　　まはうとはまだ。機械学習：ＰＩＧのスクリプトでかくか？
　　　はいぶもーる

　すぱーくは？（ストリーミング処理）
　　　いまはない。ふるーえんとべーす。

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顧客理解のためのビッグデータ分析基盤
クラスメソッドの偉い人

・カスタマージャーニー
　　タブローであるデータ
　　　　やばそうなのはなんなのか？
　　配送方法の違いで

・カスタマーストーリー

今日の内容
・会社事例
・すかいらーく
・カスタマーストーリー

Developers.IO
・ノウハウひたすら垂れ流し
・事例：紅白歌合戦
　　ＡＷＳ秒間２０万トラフィック→落ちたら困る
　　クラウドフォーメーション　９００台
集英社、ガリバー：クルマのセンサー
ＡＮＡシステム、スシロー、すかいらーく等

３０００店舗のＰＯＳデータを整形して、クラウドへＵＰ
分析しやすい形で加工、ＲｅｄＳｈｉｆｔへ
１．５ヶ月で構築３０秒で分析

ログ→トレジャーデータ
　　→スキーマレスでとりあえず突っ込める！
　　　後から考えて整形

１秒ごとのユニークユーザー
　　→中の人にＦａｃｅＢｏｏｋ

ＲｅｄＳｈｉｆｔは最初に設計するのが大事。
この設計にミスると、パフォーマンスがでない。

・カスタマーストーリー
　顧客理解のためのビッグデータ解析
　構成図：talendで引っ張ってきて、
　　個人情報を削り、Ｓ３へ
　　モバイルログ、センサーをトレジャーへ（→例、スシロー）
　　最後はＲｅｄＳｈｉｆｔ
　　　→９月のあまぞんの講演で
　　たぶろー：生データを手繰りながら

・企業に眠る大量データあるある
　　歴史的背景が複雑
　　個人情報や機密情報法が多い
　　複数のシステム、ＤＢにまたがっている
　　多数のテーブルがある
　　　　正規化されたデータをインポートする？
　　　　　→１まいのでっかいＣＳＶください！

・データ分析のためのインフラあるある
　　とても高価なハード、ソフト　初動が遅い
　　導入しただけで使っていない
　　分析する専門家がいない
　　処理が遅い
　　運用保守する人がいない

・分析ビューワーあるある
　　何も決まっていない
　　分析軸の変更をしずらい
　　特定の人しか使うことが許されない
　　異なるリソースにアクセスできない
　　地図と天気を重ねて表示したい
　　市場データを重ね合わせたい
　　結局Ｅｘｃｅｌでガンバってしまう

・データ収集あるある
　　最初にフォーマットを決められない
　　大量すぎで処理しきいれない
　　縦もちを横もちに
　　意味のある情報にしてから活用したい
　　そのうち分析をするかもしれない

・カスタマーストーリーによる解決

・ＴＤとＲｅｄＳｈｉｆｔとタブローとたれんど
　　→そんなもんだよね　

・導入手順
　　インプット
　　アウトプット
　　代表的なビュー
　　　→パフォーマンスチューニング
　　　　ＲｅｄＳｈｉｆｔ
　　　　　　ノード分散：これをチェックする構文がある
　　　　　　最適プロダクト
　　ロールモデル

・Ｒとかクラスタリングは次。まず、足元を固める
　　１ヶ月、２ヶ月

・設計
　　スキーマ／スキーマレス
　　バッチ
　　データ定義

　１ヶ月でプレ
　３ヶ月すれば
　わかんなかったら、ブログ見て

・地図、ジオコーディング、市場データ
　　階段を１段半

ajaxでUnexpected end of inputとかUnexpected tokenとか

$.ajax()をやったときの返り値で、はまったので、メモメモ
ちなみにブラウザはChrome

SyntaxError: Unexpected end of input
　　出力が全くないのに、結果を出力しようとしている
　　サーブレットなら、サーブレット側で
response.setContentType("text/plain;charset=UTF8");
PrintWriter out = response.getWriter();
out.print("ok");
　　など、何か送る


SyntaxError: Unexpected token
　　たとえば、$.ajaxの引数dataType:"json"とか指定しているのに、
　　返り値はテキストなど、dataTypeで期待される返り値ではない。

シングルサインオンのOpenAMの話を聞いて来た！

今日(８月２１日）
「シングルサインオンとID管理を実現するOpenAM＆OpenIDM技術解説セミナー（OpenAM、OpenIDM）」の話を聞いてきた！
その内容をメモメモ！！

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OpenAM
・エージェント方式、リバースプロキシ→ＨＴＴＰヘッダをみる
・代理認証　ＯｐｅｎＩＧを入れてエミュレート、カスタマイズできないとき
・ＳＡＭＬ　連携先がＳＡＭＬに対応していること
・OpenID Connect　OAuth2.0 OpenAM11.0から。今後主流

OpenAM10.0
　ＯｐｅｎＩＧ
　　　代理認証(ログインリクエストをエミュレート）
　　　単独でリバースプロキシとして動く
　　　ＳＡＭＬ２．０フェデレーションゲートウェイ
　　　　　→あたかもＳＱＭＬ２．０に対応しているように見せかける

　リスクベース認証
　　　不正アクセスのリスクに配慮
　　　地理的、認証失敗回数、ＩＰアドレス履歴など

ＯｐｅｎＡＭ１０．１ Express
　セッションフェールオーバーの改良
　　　設定が簡単→ＯｐｅｎＤＪでマルチマスター
　　　チェック入れるだけ
　OAuth対応
　　　２種類のワンタイムパスワード
　　　　　カウンタ、時刻

OpenAM11.0
　　　OpenID Connect1.0
　　　JDK7.0
　　　Restful ・・・JSON対応
　　　IPV6対応

NRI拡張
　　セキュリティ強化
　　JDK7.0
　　OpenStandia/Portal(Liferay)
　　代理認証(OpenIGと異なる）
　　バグ修正

・OpenIDM
　　OSSのアイデンティティ管理
　特徴
　　ＲＥＳＴ　ＡＰＩ　他のシステムとの連携簡単
　　サーバーサイドスクリプトエンジン
　　　　Javascriptエンジン(Rhino)組み込んでいる
　　柔軟なデータモデル
　　　　ワークフローが使える
　コア機能
　　　同期機能（人事ＤＢ⇔Active Directory)
　　　　リコンシエーション：差分管理
　　　　ライブシンク：（対応していること前提）変更点
　　　　オートマチックシンクロナイゼーション：変更されると同期
　　実施のトリガー
　　　　ＲＥＳＴ　ＡＰＩ
　　　　スケジューラー
　　　　更新検知による自動実行

　　マネージドオブジェクトとシステムオブジェクト

　　マッピング定義→Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔが書ける

　　スケジュール設定
　　　発令日ベースでプロビジョニングできる

　　コネクタ
　　　ＯｐｅｎＩＣＦなど

　　ワークフロー連携
　　　お絵かきで簡単にできるわけでなく、ＯｐｅｎＩＤＭのＡＰＩをコールする

■OpenAMトレーニング
OpenAMでシングルサインオンを実現しよう

ＯｐｅｎＡＭ概要
・シングルサインオン
　　一度のログインで複数のアプリケーション
　　ユーザー：システムごとの認証、管理が楽
　　管理者：アカウント一元化、認証方法変更しやすい
　需要の高まり
　　　クラウドサービス
　　　企業コンプライアンス

・ＯｐｅｎＡＭとは
　　SunのOpenSSO　→　ForgeRock
　　ＣＤＤＬ
　　最新１１．０．０
　代表的なＳＳＯ方式
　　・エージェント方式
　　　ログイン→
　　　　ポリシーエージェントがリダイレクト
　　　ＳＳＯサーバーでログイン→ＳＳＯトークン
　　　　ポリシーエージェントがトークン確認
　　　ＳＳＯトークンを確認、認証
　　　※ポリシーエージェントを入れる
　　　　ＳＳＯトークン＝クッキー

　・リバースプロキシ方式
　　　ポリシーエージェントをリバースプロキシに持っている

・ＯｐｅｎＡＭインストール
　　CentOS
　　　　http://forgerock.org/openam-archive.html
　・ネットワークのセットアップ（ＦＱＤＮの登録）
　・ＪＤＫのダウンロード
　　　→８だと動かない！
　・Ｔｏｍｃａｔのインストール
　・ＯｐｅｎＡＭのダウンロード
　・ＴｏｍｃａｔにＷａｒをデプロイ
　・ＯｐｅｎＡＭ初期設定：Ｓｔｅｐ１
　　　→カスタム設定
　　管理者のＩＤ，パスワード
　　ユーザーデータストア
　　ロードバランサー
　※ブラウザから設定できる

・連携先システムのＳＳＯ
　　ＪＲＥダウンロード
　　連携先に
　　ネットワークの設定
　　ポリシーエージェントをダウンロード
　　ポリシーエージェントを連携先サーバーにインストール
　　エージェントプロファイルの作成
　　　　ＳＳＯのみモード

・ヘッダーにユーザーＩＤを追加して連携

・まとめ
　　ＯｐｅｎＡＭ概要
　　ＯｐｅｎＡＭインストール
　　連携先システムとのＳＳＯ

Ｑ＆Ａ
・アプリをつくるときに、ユーザーＩＤを見るようにプログラムを作るということ？
　　→そういうこと
・ＯｐｅｎＡＭをマルチテナントにできるか
　　→ドメインが違うのはできるが、
　　　データソースは、１つにまとめる＝他社のデータも？
　　　となってしまう。それがいやなら、分けるしかない

■ForgeRock OpenAM公式サブスクリプションのご案内
・ＮＲＩがForgeRockの日本語サポート窓口となる
　　サブスクリプションを買うと・・・
　　　　ForgeRockのビルド版受け取る権利ある
　　　　知的財産権保護
　　Ｆｒｅｅは、デベロップメントライセンスで、
　　　　ソースからビルドした場合のみ製品として使える
　　ＳＡＭＬの場合は、ＧＯＬＤ、ＯｐｅｎＩＧはプラチナ

・トレーニングとＱ＆Ａ
　　トレーニング：２日間、オンサイト
　　DesktopSSO：Active Directory

・オンサイト、オンラインＱ＆Ａ
　　オンサイトは、オンラインが前提

Ｑ＆Ａ
・マイナーバージョンは非公開になった。
　それは提供できないので、新しく買った場合は、ForgeRock版となる

2014年8月の月例Windows UpdateでWindowsが起動しなくなったときの対処法

自分は大丈夫だったけど、一応メモメモ


2014年8月の月例Windows Updateでトラブル続出? - Windowsが起動しなくなったときの対処方法
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20140816-00000002-mycomj-sci

美少女キャラと企業情報の融合サービス「IRroid」

http://ir-roid.com/


IRroidは、株価連動型の人工知能プログラムだそうな。

「やりたいこと」をやるのが、プロセス指向、「やるべきこと」をするのが、ゴール指向

人には
　　やりたいこと
　　やるべきこと
　　やれること
があると、どこかで読んだ。

（オリジナルがどれか、わからない。
　「やりたいこと やるべきこと やれること」
　で検索すると、いっぱい出てくる）

例えば、
　　やりたいこと：不倫は文化だと称し、遊び三昧ほうける
　　やるべきこと：家庭を守る。社会の倫理を守る

ここで、不倫できるだけのお金と器量があり、
自分が不倫したいとする。
それをやってしまうのは、プロセス指向。

「やりたいこと」が「やれる」から、やる。
この場合、どういうゴールにつながっているか、わからない。
家庭崩壊となり、もしかしたら、自分の望まないゴールに
到達するかもしれない。

---

一方、ゴール指向はちがう。

「やるべきこと」をトップゴールとして、これを実現するには・・？
と考えていく。やるべきことをブレークダウンして、「やれること」に結びつけば
ラッキー、結びつかなければ、できない。
このときは、ゴールを変えるか、ブレークダウンの内容を変える。

やるべきことは、「家庭を守って、楽しく過ごす」だとすると、
「家庭を守って、楽しく過ごす」方法があるかを考え、
それが思いつけば、今度それが実現できるか、実現するには何が必要か
さらに考える。

なければ、そこでおしまいになる。
「家庭を守って、楽しく過ごす」
ことをあきらめ、ゴールを変える。
例えば
「家庭を省みず、楽しく過ごす」
とか
「家庭を守って、平凡に過ごす」
とか・・・

---

さきほどの
　　やりたいこと
　　やるべきこと
　　やれること
を唱える人をいろいろ見てみると
「やるべきこと」→「やれること」→「やりたいこと」
の順に考えろというのが、ぶがいいようだ。

http://www.okegawa-h.spec.ed.jp/zaikouseihe/H26_1_b.pdf
http://schliemann.ti-da.net/e5695577.html
http://blogs.itmedia.co.jp/shiro/2014/07/post-6058.html

（かならずしもそうでないのもある）
http://blog.indee-jp.com/innovation/2012/11/33-mustcanwillmustcanwillthe-bucket-listmustmustmust-mustwillmustmustwillcanwhere-there-is-a-will-th.html


まあ、そうだよね。やりたいことは、不倫！、
不倫は文化だ！とか言われても、社会的にこまりますし・・・

Ｐ．Ｓ　ちなみに、
　　ゴール指向と、
　　「思考は現実化する」と、
　　「こうして、思考は現実になる」は

似たところがある。

　ゴール指向では、まず、思考・トップゴールに意識を集中する。
　そうすると、「こうして、思考は現実になる」では、自然と、できるようになる・・・
　とあるけど、ゴール指向の場合、それは宗教じみているので、そうは言わず、
　「もっとやさしい問題に分解できる」→「そのうちに、現実に解ける問題になる」と説く。

　どうしてかというと、ゴール分解ごとに考える範囲が狭まるので、意識を集中しやすく、
　集中すると、いままで気づかなかったことに気づいたり、考えやすくなったりするから。

　そして、「現実に解ける」とは、どういう状態かというと、
　「思考は現実化する」みたいに、
　ありありと、あるものが想像できる状態、シナリオが書ける状態を指す。

という関係にある。
　

サーブレットをJUnitでテストしたいとき

HTTPUnitを使って、はまった。
セッションがうまく取れなかったり・・・なにが悪かったんだろう・・
とにかくうまくいかなかったんだけど、

ここ

■[Java][Spring] JUnit(djUnit)でServletをテスト(with MockHttpServletRequest)
http://d.hatena.ne.jp/pikipikipikky/20110614/1308057548


に書いてある
•MockHttpServletRequest
•MockHttpServletResponse

を使えば、一発だった。

そこで、今回は、これについて

---

【サーブレットテストをJUnitで行うときの問題】

サーブレットを生成(new)することろはいいが、duGet,doPost,serviceを呼び出すとき、
HttpServletRequest、HttpServletResponseで、リクエストとレスポンスをセットしなければならない。このとき、以下の問題が起こる

・この２つは、インターフェースであり、クラスではない。どのクラスからインスタンス化するのか？

・引数の値が設定したくても、パラメータはgetParameterはあっても、setParameterがない

これを解決するのが、上記のクラス。実際にそれを生成すると、setParameterして、サーブレットに値が渡せる。

---

【ダウンロード＆インストール】

以下のファイルをダウンロードします。

１．Spring Mock:MockHttpServletRequestとMockHttpServletResponse
が入っています。

spring-mock-2.0.6.jar
http://www.java2s.com/Code/Jar/s/Downloadspringmock206jar.htm


２．spring-core：上記１が呼び出します。

spring-core-3.2.3.release.jar
http://www.java2s.com/Code/Jar/s/Downloadspringcore323releasejar.htm


３．commons-logging：なんか、必要みたいです。

commons-logging-1.2-bin.zip
http://commons.apache.org/proper/commons-logging/download_logging.cgi


これらを、ビルドパスに設定します。

---

【テストについて】

　テスト側のクラスはJUnitでふつうにやっているときと同じです。
　こんなふうになります。

１．サーブレット生成
Tashizan tashizan = new Tashizan();

２．リクエスト、レスポンスを生成
MockHttpServletRequest req = new MockHttpServletRequest();
MockHttpServletResponse resp = new MockHttpServletResponse();

３．リクエストにデータ設定
req.setParameter( "args1", "1" );
req.setParameter( "args2", "2" );

４．もし、セッションに設定する必要があれば・・・
HttpSession session = req.getSession();
session.setAttribute("ans","1");

５．実行！
try {
　　　tashizan.service(req, resp);
　　} catch (Exception e) {
　　　e.printStackTrace();
}

６．結果をチェック

６－１．パラメータの確認、取得
assertEquals( "args1", "1", req.getParameter("args1") );
assertEquals( "args2", "2", req.getParameter("args2") );

６－２．セッションの中身確認
HttpSession session = req.getSession();
assertEquals("ans","3",session.getAttribute("ans"));

６－３．フォワード先確認（response.getForwardedUrl()）
assertEquals("ans","/ans.jsp",resp.getForwardedUrl());

---

【サンプルソース】

チェックされる側のサーブレットサンプル

package sample;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.RequestDispatcher;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpSession;

public class Tashizan  extends HttpServlet {
	public void service(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response)
			throws ServletException,IOException
	{
		//	引数から値を取得する
		int arg1 = Integer.parseInt(request.getParameter("args1"));
		int arg2 = Integer.parseInt(request.getParameter("args2"));

		//	セッションに値を設定する
		HttpSession session = request.getSession();
		session.setAttribute("ans", String.valueOf(arg1+arg2));

		//	フォワードする
		RequestDispatcher dispatch = request.getRequestDispatcher("/ans.jsp");
		dispatch.forward(request, response);
	}
}

チェックする側のJUnitサンプル

package sample;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.RequestDispatcher;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpSession;

public class Tashizan  extends HttpServlet {
	public void service(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response)
			throws ServletException,IOException
	{
		//	引数から値を取得する
		int arg1 = Integer.parseInt(request.getParameter("args1"));
		int arg2 = Integer.parseInt(request.getParameter("args2"));

		//	セッションに値を設定する
		HttpSession session = request.getSession();
		session.setAttribute("ans", String.valueOf(arg1+arg2));

		//	フォワードする
		RequestDispatcher dispatch = request.getRequestDispatcher("/ans.jsp");
		dispatch.forward(request, response);
	}
}

---

いじょう。

これがユマニチュードだ

この前ＮＨＫスペシャルでやっていた、ユマニチュードだけど、
きのう、第144回紀伊國屋サザンセミナー「これがユマニチュードだ！」でいろいろ聞いてきたので、その内容をメモメモ。

---

これがユマニチュードだ

Methodology of Care Gineste-Marescotti called Humanitude
IGM Japan

ユマニチュード：３年前
多くの人に興味
先生に２時間聞いていただく（ふじたみかさんのちからを借りて）

まちこさんにもきょうりょく
さよしさん
このチームなくして日本のユマニチュードはない

・ユマニチュードとは何か
老人施設
　両腕を前に出して交叉する
ユマニチュード
　両腕を前に出して上にあげて下に下ろす

ユマニチュード：人々のきずなを結ぶ哲学
ロゼット・マレスコッティ
・病院でケア
　　ケアが困難な患者さん１０人を担当
　　　未熟児
　　　ふれることのできない患者さん
　　　言葉を発しない高齢者
　　　昏睡状態
　　看護士さんからも教わったが、患者さんから教わった
　　経験を通して１５０を超えるテクニック
　　　体を洗う、リハビリ
・技術を構築する中で哲学を完成させよう
　　科学：なんでもできる、なんでもしてもいいは、間違い
　　　倫理、哲学→ユマニチュードの価値
　　　人間の尊厳、自由、博愛精神、平等性→人権宣言の１条
　　　人間は平等、自由に生まれてくる
　　　→フランス国家の理念
　　病院でするのは困難：ケア→守ることができない状態
　　　患者さんを拘束：倫理上の問題
　　　宣言してることと、行っていることの一貫性
　　　→患者さんを拘束することは許されない
・ユマニチュードをしたためた
　　技術を統括する哲学
　　ケア：むずかしい
・映像：
　　ショック受けるかも。看護師が送ってきた
　　善意の人
　　落とし穴に落ちている
　　いいことをしたいと思っている
・目を見つめる、肩に手を置く、ジョークを言う
　　→よい人間関係
・映像：施設で目の当たりにする光景
　　→批判しない
　　はなしかけも、みつめもしない。
　　でも、目の当たりにしている光景
　２つの不幸
　　どうして良いか分からないから。
・私には夢がある
　ユマニチュードの夢
　９６年　思想哲学「私は夢がある」
　　→マーチンルーサーキング：人種差別と戦った
　夢をかなえるため、ユマニチュードを書いた
　ケアをする人はだれか？を定義する
　人間は、どういう存在か
　動物のケア：獣医
　人間のケア：
　→人間とは？
　　　辞書には「人間は動物である」「９９％チンパンジーのＤＮＡと同じ」
　　　動物のケアで満足→人間の獣医
　　　人間：特殊な動物
　　　それを考慮→ユマニチュード
　ＥＴがＥメール：地球にいける
　　　ＥＴに人間を説明する
　　　写真：まだ画像送れない
　　　言葉で定義：二本足でたつ。衣服着ている。メイクしてる人も
　　　　うつくしくなろうと。言葉を理解できる(知性を持っている）
　　　　人間の食事：複雑でめんどくさい。
　　　　かしこく、うつくしく、知性、特殊な習慣、小さな集落
　　　　価値観、思考していることを思考する
　患者さんの病室にいって、リストを見たら・・
　　話していない
　　２本足でたっていない
　　知性あるか？
　　たべているか？→いろう、注射器
　→ＥＴは、人間だと分かるか？
　質問：この患者さんは人間ですか？はい。
　質問：なぜ？→以前は話ができた。歩けた。・・・過去形
・大きな落とし穴
　患者さん：人間だと分かる。証明できない
　ユマニチュードの定義：人間が「人間である」と認識できる
　病室に入るとき、自分が人間と認識している
　ユマニチュードは相手が人間と認識できる技術
　　人間関係のきずなの技術
　人と人との関係性を中核に置いた思想哲学
　　人間がケアしていると感じることができる。
　　人間であることを証明する
・哺乳類
　猫なめる：なめないと、死んでしまう
　　→誕生は２度ある
　　　　１度；出産
　　　　２度；社会的誕生　なめること
・人間
　　出産した赤ちゃん→人類の家庭は踏んでいない
　　人間の赤ちゃんが人類と認められないと？
　映像：フランスで有名な精神科医
　　ルーマニアの孤児院を研究
　　・・・そこで・・・
　　６０人のケア１人の大人１日１食だけ
　　話しかけてもらえず、人間関係をきづけない
　　健常者と生まれたが・・
　みたことありますか？
　　→高齢者：目を閉じて、体をゆすっている
　　　低活動症候群
・病気だから→落とし穴：人間として認識できなかった結果
　　選択肢２つ
　　　１つは、かむ引っかく、攻撃的患者
　もう１つは、あきらめる。自分の殻に閉じ込める
　　　　　→老人性擬制自閉症
・２００万人の認知症→病院へ
　　人間と見ることができるか
・子供をフランスに
　　脳の欠損部分が多い子供→正常な状態に戻る
　　愛が脳を正常な状態に戻した
　ユマニチュードの状態に置く
・人間
　　見つめる。話しかける。なでる
　　人間関係の３つ＋１つ：立位
　　どういう風に子供を見つめるか
　　　水平、近く→赤ちゃんを抱くとき
　　　プライベートな空間内、正面
　　　愛情を込めて
　　　ポジティブな言葉
　　やさしく、愛のことばを語りかける
　　　→人間界にはいってくる
　　人生の中で、他者とポジティブな関係
　　赤ちゃんと同じように恋人に
・かならずしもポジティブな人間関係ではない
　　ネガティブな人間関係
　　　→ユマニチュードでない人間関係
　　　上から、はすから
　　　このばかもの
　　　音量も大きく
　　　こぶしになり、
　　　ユマニチュードの真逆をすればいい
・結婚
　　みなくなる：相手の存在を認めない
　　話しかけない：相手が存在しないのと同じ
　　触れない
　→ずいぶん前から存在しない
・高齢になると、どうなるか？
　　録音機をつけると
　　　　２４時間１２０秒、１０秒とか
　　→理解できない人に、人間は話しかけない
　アイコンタクト、９秒
　　認知症だと０秒
　　　→だれも気づかない
　　　　こわいものは、見ない
　　　　浮浪者に挨拶するか→それは、大変なこと

・人の行動
　　　１つ：本能的行動
もうひとつ；学ぶ、習得したテクニック
同じ看護師：ユマニチュードの講義
学習しないといけない：テクニック
　オートフィードバック
　　話しかけるを１０倍
　触れる：おとしあな
　　手の施しようがない
指を数センチ移動させただけ→触れるところを移動させただけ
　連行でも、腕をつかんで洗う
　認知症：連行される→体硬くする：語りかけることができていない
　学習必要
　プロ；ケアというのは、本能的なものではない

・わなに陥っている
　　テクニックを完成させた
・映像：ロゼット
　　１年以上言葉を発していない人に対して
　一定の部位を一定の方向で開く
　　→過度の力を加えると、攻撃になってしまう

・第３の誕生
　子供をユマニチュードの愛で脳が戻る
　　→高齢者でも：言葉を発せられる
　　　人間だった
　　　ユマニチュードの状態だったか：Ｎｏ

・ロビンソンクルーソー症候群
　　フライデー
　　認識を取り戻す
　私たちのミッション：フライデーになる

・文化の違い
　　日本は見ない、触れない

・映像：フランス：手を開かせられない
日本：
　家族に参加してもらう
　ユマニチュードはラブストーリー
　　→通訳を通して愛を語るのは難しい
　アイコンタクトをはかるためだけに１人使う
　　→脳の中で革命

・ユマニチュードは日本でも機能する
　日本では、キスしたりハグしない

・ユマニチュードは文化を超える
　公衆の面前で抱き合ってはいけない→後天的
　文化を超えて
　患者さんから学ぶべき
　患者さんは私の師匠

・夢を見た
　全ての人が平等
　望むような最期

・最後の映像：９０台のおばあちゃん。

ＥＴは納得してくれるでしょう。人間はすばらしいと。

8月11日(月)のつぶやき

　ウィリアムのいたずら　@xmldtp　10:07

「 [CAUTION!! @goo]って、何なんだろう？」 goo.gl/w4HRn0

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スーパー、百貨店相手の流通の開発は、どうなんでしょうね？

「日経ビジネス」2014年８月11日・18日合併号の特集
「eコマース大乱戦」について、もう一つ。

２５ページによると。

２０１３年
スーパー市場　１２．７兆円
コンビニ市場　　９．４兆円
百貨店市場　　　６．２兆円
Ｅコマース市場１５．９兆円（うち、楽天１．７兆円、amazon１．１兆円）

２０１５年
Ｅコマース市場２０．１兆円（うち、楽天２．５兆円、amazon１．６兆円）

ということで、現状でも、スーパー、コンビニ市場よりネットが多いが、
２０１５年には、４兆円分も市場が伸びるらしい。
ということは、それだけ、既存のスーパーコンビニ百貨店市場は
食われることになり、これらの開発は減る？

一方、e-コマース市場は、いままでとは違った開発になるので、
流通業やってた人が、そのまま行けるとは限らない。

・・・スーパー、百貨店相手の流通の開発は、どうなんでしょうね？