この前、
「ベイズにあらずんば人にあらず」：アメリカのマーケティングサイエンス
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/b70dc1d59bfcb90b7ef3a2c7a99b0e6d
で寝てたら、蹴りいれられたんで、怖くてその場を退散、
Bluemix聞いてきた！と書いたけど、そのBluemixどうなったか、
書いてなかった・・・
そのときは、うまくいかなかったんだけど、今やったら、うまくいったので、
そのとき習った、Bluemixを３０日間無料で使う方法について書きます。
手順、複雑です
（１）Bluemixに利用登録する
（２）IBM DevOps Service(IDS)に登録する
（３）Bluemixに入って作成する
以下、順次説明しますね。
■（１）Bluemixに利用登録する
http://ibm.biz/bluemixfree
にいくと、やり方が書いてある。
まず、上記サイトに行く。そうすると、こんなかんじ。
ここに書いてあるとおりにやる。
まずは、上記赤丸で囲った、「Bluemixのページ」をクリック。すると
という画面になるので、赤く囲った「GET STARTED FREE」をクリック
の画面になる。ここの入力方法は、
Watson Analyticsを無料枠で使う方法
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/611ca89b18ea788ef97a39bd739638ad
で書いたし、そこで、IBM idを取得したし、さらに、上記サイトには、
IBM idを持っていない例が書いてあるので、ここではIBM idを持っている
こととして、説明します（持っていない人は、上記ブログ、ないしは上記サイトの
説明を見てください）
赤く囲った、Already have an IBM id？をクリック
登録したメールアドレスを左右に打ち込み、
下に電話番号を入れる（まだ入れてないところ）
そしたらSubmitをクリック
これで、出来ている。メールも
届いているけど、クリックするところは無い。
■（２）IBM DevOps Service(IDS)に登録する
つぎにIDSの登録を行う。
https://hub.jazz.net
をブラウザで開く
赤いところSign up for freeをクリック
IDは持っているはずなので（上でやったあ）
「ログインしてDevOpsServiceの使用を開始してください」
をクリック
登録したID(メールアドレス）とパスワードを入力して
サインインをクリック
別名の選択に別名を入れる。
xmldtpにした。
で「終了」をクリック
がでてくる。
ここで、「続行」をクリックするのだったか、
もう一回、https://hub.jazz.net
にいって、loginから、ログインしなおすのだったか・・・
とにかく、どっちかすると、こんな画面に行く
ここで「DASHBOARD」をクリック。
のように、スペース作成のダイアログが出るので、
スペース名を入れる。ここでは dev と入れた
で、「作成」ボタンクリック
ダッシュボードが表示される。
ここで、「IBM Bluemix」をクリック。
すると、トップページにいく。ここまでで、一区切り。
■（３）Bluemixに入って作成する
（２）のつづき。ダッシュボードから「IBM Bluemix」をクリックすると
という画面になる。ここから作成を行うために、まずは、赤枠のCATALOGを
クリック
こんなかんじで、使える雛形みたいなのが出てくる。
たしか、「Node.js Cache Web Starter」をクリックしたと思った。
となるので、右側の名前を入れる。そうすると、ホストが自動的に入る。
「作成」をクリック。
ここで分け分からないエラーになった場合、名前が既に誰かが使っている
ことがある（そういう内容のエラーメッセージではないが、実際にはそうな
ことがある）。そのときは、名前を変えて、「作成」をもう一度
となる。しばしまつ
にかわる。こうなったら動いているので、左側の「概要」をクリック
右側に、「アプリは稼動しています」とでている。
真ん中上部に経路と書いてある後に、アプリ名.mybluemix.netへのリンク
が貼ってある。そこをクリック
なんか動いている。
ためしに前の「概要」の画面に戻って「停止」ボタンをクリックすると
のようになって、停止する。このとき、上記のリンクをクリックしても
動いていない。
ここまでで、bluemixの登録が出来て、１つアプリを作った。
手順、複雑でしょ！
「ベイズにあらずんば人にあらず」：アメリカのマーケティングサイエンス
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/b70dc1d59bfcb90b7ef3a2c7a99b0e6d
で寝てたら、蹴りいれられたんで、怖くてその場を退散、
Bluemix聞いてきた！と書いたけど、そのBluemixどうなったか、
書いてなかった・・・
そのときは、うまくいかなかったんだけど、今やったら、うまくいったので、
そのとき習った、Bluemixを３０日間無料で使う方法について書きます。
手順、複雑です
（１）Bluemixに利用登録する
（２）IBM DevOps Service(IDS)に登録する
（３）Bluemixに入って作成する
以下、順次説明しますね。
■（１）Bluemixに利用登録する
http://ibm.biz/bluemixfree
にいくと、やり方が書いてある。
まず、上記サイトに行く。そうすると、こんなかんじ。
ここに書いてあるとおりにやる。
まずは、上記赤丸で囲った、「Bluemixのページ」をクリック。すると
という画面になるので、赤く囲った「GET STARTED FREE」をクリック
の画面になる。ここの入力方法は、
Watson Analyticsを無料枠で使う方法
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/611ca89b18ea788ef97a39bd739638ad
で書いたし、そこで、IBM idを取得したし、さらに、上記サイトには、
IBM idを持っていない例が書いてあるので、ここではIBM idを持っている
こととして、説明します（持っていない人は、上記ブログ、ないしは上記サイトの
説明を見てください）
赤く囲った、Already have an IBM id？をクリック
登録したメールアドレスを左右に打ち込み、
下に電話番号を入れる（まだ入れてないところ）
そしたらSubmitをクリック
これで、出来ている。メールも
届いているけど、クリックするところは無い。
■（２）IBM DevOps Service(IDS)に登録する
つぎにIDSの登録を行う。
https://hub.jazz.net
をブラウザで開く
赤いところSign up for freeをクリック
IDは持っているはずなので（上でやったあ）
「ログインしてDevOpsServiceの使用を開始してください」
をクリック
登録したID(メールアドレス）とパスワードを入力して
サインインをクリック
別名の選択に別名を入れる。
xmldtpにした。
で「終了」をクリック
がでてくる。
ここで、「続行」をクリックするのだったか、
もう一回、https://hub.jazz.net
にいって、loginから、ログインしなおすのだったか・・・
とにかく、どっちかすると、こんな画面に行く
ここで「DASHBOARD」をクリック。
のように、スペース作成のダイアログが出るので、
スペース名を入れる。ここでは dev と入れた
で、「作成」ボタンクリック
ダッシュボードが表示される。
ここで、「IBM Bluemix」をクリック。
すると、トップページにいく。ここまでで、一区切り。
■（３）Bluemixに入って作成する
（２）のつづき。ダッシュボードから「IBM Bluemix」をクリックすると
という画面になる。ここから作成を行うために、まずは、赤枠のCATALOGを
クリック
こんなかんじで、使える雛形みたいなのが出てくる。
たしか、「Node.js Cache Web Starter」をクリックしたと思った。
となるので、右側の名前を入れる。そうすると、ホストが自動的に入る。
「作成」をクリック。
ここで分け分からないエラーになった場合、名前が既に誰かが使っている
ことがある（そういう内容のエラーメッセージではないが、実際にはそうな
ことがある）。そのときは、名前を変えて、「作成」をもう一度
となる。しばしまつ
にかわる。こうなったら動いているので、左側の「概要」をクリック
右側に、「アプリは稼動しています」とでている。
真ん中上部に経路と書いてある後に、アプリ名.mybluemix.netへのリンク
が貼ってある。そこをクリック
なんか動いている。
ためしに前の「概要」の画面に戻って「停止」ボタンをクリックすると
のようになって、停止する。このとき、上記のリンクをクリックしても
動いていない。
ここまでで、bluemixの登録が出来て、１つアプリを作った。
手順、複雑でしょ！
日経コンピューター２０１５年５月２８日号５９ページに
「Pepper」の解説があり
・NAOqiで制御する
・Choregraph（これぐらふ）の開発ツールで作る
とあり、？？な上に、入手するには
・開発者向け先行モデル２００台＋初回生産分３００台が現在ある
・本体は１９８０００で、全部揃えると１００万円
って書いてあるけど、このブログの
「Pepper x IoT x Web」勉強会再演（）に行ってきた！
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/db5ed56def73f796addfa937e5b4efac
には、「予約すると、Pepperに触れる」と書いてあって、
買えないのに、どうして触れるのか、よくわかんないと思う
そこで、うぃりあむのいたずら様が知っている、Pepper情報をまとめて
おきます。まちがいもあるかも・・・したらごめん。
順番として
・Pepperのプログラミング方法
・Pepperの触れる情報
の順に説明します（逆に説明すると分からないことがあるので）
では、以下、説明です。
■Pepperのプログラミング方法
・Pepperは、Choregraph（これぐらふ）という開発環境で作ります。
SDKと呼ばれているけど、GUIベースの開発環境（IDE)です。
これは、無料で試すことが出来ます。詳しくは、すでにブログに書きました。
Pepper君がなくとも、Pepperのプログラムは体験できる・・・だけど・・・
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/0f067e122c1154ceda4ec1c0607991ea
を見てください。
・Choregraph（これぐらふ）はGUIベースでプログラムを作っていきます
詳しくは
Pepperチュートリアル (1)：SDKインストールとアプリケーションの作成/実行
http://qiita.com/Atelier-Akihabara/items/c5f57358a7b333eef397
の下のほう参照。で、このブロック、Pythonコードで表示させて、修正することもできる
・そして、プログラムできたら、Pepperに通信して、プログラムをアップロード
Pepperは、Wifiまたは有線でインターネットとつなげられる。
ちなみにPepper君がするインターネット接続は、２種類
Pepper内部と、外部サイトが繋がる
Pepper内部と、Choregraphをつなげてプログラムのアップロードを行う
今回は後者。
アップロードが完了すると、Choregraphで作ったプログラムは、結局内部的に
NAOqiに変換され、これをPepperは実行する感じらしい？
なので、Pepper操作は、NAOqiのAPIを直接呼び出してもできるようだ・・
■Pepperの触れる情報
Pepperを購入すれば、もちろん触れるが、購入しなくても、Pepperを展示して、
時間貸ししてくれるところがある。それが、「アルデバラン・アトリエ秋葉原」
ちなみにアルデバラン社とは、
NAOやPepperを開発している会社。
「アルデバラン・アトリエ秋葉原」で予約すると、Pepperを時間単位で、使う（借りる）
ことができるみたい。予約はDoorkeeperから行う。
アルデバラン・アトリエ秋葉原 with SoftBank
https://pepper.doorkeeper.jp/
の「開発タッチ＆トライ」というところ。スクロールすると、予約できる。
場所は、秋葉原というより末広町の3331アーツ千代田 310号室にある。
ただ、「開発タッチ＆トライ」は、「触れる」けど、Choregraphを教えてくれる
わけではない。なので「触れる」。開発できるとか、動かせるとは言っていない。
開発するには、以下の２とおりのいずれかないしは両方でChoregraphの使い方を覚える。
１．独学でがんばる。
qiitaにいろいろ出ている
また、後述のワークショップの資料は、
http://www.slideshare.net/Atelier-Akihabara/presentations
に出ている。
２．すなおにワークショップに出る。
上記のDoorkeeperから申し込める。初心者用、経験者用などがある。
知ってることはこんなかんじ。
だけど、ここまでわかれば、Pepperの解説記事をみて、うわべだけわかっている
状態から脱して、第一歩はふみだせるんじゃないかな？
「Pepper」の解説があり
・NAOqiで制御する
・Choregraph（これぐらふ）の開発ツールで作る
とあり、？？な上に、入手するには
・開発者向け先行モデル２００台＋初回生産分３００台が現在ある
・本体は１９８０００で、全部揃えると１００万円
って書いてあるけど、このブログの
「Pepper x IoT x Web」勉強会再演（）に行ってきた！
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/db5ed56def73f796addfa937e5b4efac
には、「予約すると、Pepperに触れる」と書いてあって、
買えないのに、どうして触れるのか、よくわかんないと思う
そこで、うぃりあむのいたずら様が知っている、Pepper情報をまとめて
おきます。まちがいもあるかも・・・したらごめん。
順番として
・Pepperのプログラミング方法
・Pepperの触れる情報
の順に説明します（逆に説明すると分からないことがあるので）
では、以下、説明です。
■Pepperのプログラミング方法
・Pepperは、Choregraph（これぐらふ）という開発環境で作ります。
SDKと呼ばれているけど、GUIベースの開発環境（IDE)です。
これは、無料で試すことが出来ます。詳しくは、すでにブログに書きました。
Pepper君がなくとも、Pepperのプログラムは体験できる・・・だけど・・・
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/0f067e122c1154ceda4ec1c0607991ea
を見てください。
・Choregraph（これぐらふ）はGUIベースでプログラムを作っていきます
詳しくは
Pepperチュートリアル (1)：SDKインストールとアプリケーションの作成/実行
http://qiita.com/Atelier-Akihabara/items/c5f57358a7b333eef397
の下のほう参照。で、このブロック、Pythonコードで表示させて、修正することもできる
・そして、プログラムできたら、Pepperに通信して、プログラムをアップロード
Pepperは、Wifiまたは有線でインターネットとつなげられる。
ちなみにPepper君がするインターネット接続は、２種類
Pepper内部と、外部サイトが繋がる
Pepper内部と、Choregraphをつなげてプログラムのアップロードを行う
今回は後者。
アップロードが完了すると、Choregraphで作ったプログラムは、結局内部的に
NAOqiに変換され、これをPepperは実行する感じらしい？
なので、Pepper操作は、NAOqiのAPIを直接呼び出してもできるようだ・・
■Pepperの触れる情報
Pepperを購入すれば、もちろん触れるが、購入しなくても、Pepperを展示して、
時間貸ししてくれるところがある。それが、「アルデバラン・アトリエ秋葉原」
ちなみにアルデバラン社とは、
NAOやPepperを開発している会社。
「アルデバラン・アトリエ秋葉原」で予約すると、Pepperを時間単位で、使う（借りる）
ことができるみたい。予約はDoorkeeperから行う。
アルデバラン・アトリエ秋葉原 with SoftBank
https://pepper.doorkeeper.jp/
の「開発タッチ＆トライ」というところ。スクロールすると、予約できる。
場所は、秋葉原というより末広町の3331アーツ千代田 310号室にある。
ただ、「開発タッチ＆トライ」は、「触れる」けど、Choregraphを教えてくれる
わけではない。なので「触れる」。開発できるとか、動かせるとは言っていない。
開発するには、以下の２とおりのいずれかないしは両方でChoregraphの使い方を覚える。
１．独学でがんばる。
qiitaにいろいろ出ている
また、後述のワークショップの資料は、
http://www.slideshare.net/Atelier-Akihabara/presentations
に出ている。
２．すなおにワークショップに出る。
上記のDoorkeeperから申し込める。初心者用、経験者用などがある。
知ってることはこんなかんじ。
だけど、ここまでわかれば、Pepperの解説記事をみて、うわべだけわかっている
状態から脱して、第一歩はふみだせるんじゃないかな？
そうだ！５月２０日、「IBM XCITE SPRING 2015の２日目に行ってきた！」話で、IBM Watson Explorerの話を書いてなかったよねえ・・・その話をメモメモ
■IBM Watson Explorer V.10 先進の検索・分析ソリューション
IBM Watson Explorerの歴史
日本語の研究から１７言語へ
テキストマイニングにちかいところ
検索技術
分析技術
Ｉｎｆｏｓｐｈｅｒｅの検索技術
→検索エンジン２つ？
Ｖ１０で統合
ＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ Ｖ１０
検索
分析
Ｗａｔｓｏｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ Ｃｌｏｕｄ
７５日間限定ライセンス
検索技術の進化
ガートナー定義による検索技術の進化とＷａｔｓｏｎファミリ
Watson Advisors
コグニティブ
Watson Engagement Advisor
Watson Discovery Advisor
Watson policy Advisor
IBM Watson Explorer V10
感情分析
意味解釈検索エンジン
テキスト分析
キーワードテキスト検索
情報に対するアクセス手法の変化
検索
検索＋分析
検索＋分析＋コグニティブ
コグニティブ技術が目指すところ
システム部門
検索→分析→コグニティブ
システム構築コストの増加
ユーザー部門
検索
情報取得の時間短縮
分析
情報の利活用
コグニティブ
より広いユーザーへの情報開放
Foundational Components（検索機能）
高速な横断検索
社内データサーバー
社内コンテンツサーバー
社外ＳＮＳ／Ｎｅｗｓサーバー
リアルタイム自動クラスタリング
ソーシャルコラボレーション
ポータル・マッシュアップ作成機能
Watsonのフロントエンドに
Analytical Components(分析機能）
リアルタイム相関計算による知見の自動抽出
→Ｗａｔｓｏｎの学習候補抽出に利用
高度な文脈解釈
Ｗａｔｓｏｎと同等の認識エンジン
文脈単位での学習可能
大量データの高速検索
Ｗａｔｓｏｎは今、懸命に日本語を学んでいます。
Get ready for Watson!
■IBM Watson Explorer V.10 先進の検索・分析ソリューション
IBM Watson Explorerの歴史
日本語の研究から１７言語へ
テキストマイニングにちかいところ
検索技術
分析技術
Ｉｎｆｏｓｐｈｅｒｅの検索技術
→検索エンジン２つ？
Ｖ１０で統合
ＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ Ｖ１０
検索
分析
Ｗａｔｓｏｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ Ｃｌｏｕｄ
７５日間限定ライセンス
検索技術の進化
ガートナー定義による検索技術の進化とＷａｔｓｏｎファミリ
Watson Advisors
コグニティブ
Watson Engagement Advisor
Watson Discovery Advisor
Watson policy Advisor
IBM Watson Explorer V10
感情分析
意味解釈検索エンジン
テキスト分析
キーワードテキスト検索
情報に対するアクセス手法の変化
検索
検索＋分析
検索＋分析＋コグニティブ
コグニティブ技術が目指すところ
システム部門
検索→分析→コグニティブ
システム構築コストの増加
ユーザー部門
検索
情報取得の時間短縮
分析
情報の利活用
コグニティブ
より広いユーザーへの情報開放
Foundational Components（検索機能）
高速な横断検索
社内データサーバー
社内コンテンツサーバー
社外ＳＮＳ／Ｎｅｗｓサーバー
リアルタイム自動クラスタリング
ソーシャルコラボレーション
ポータル・マッシュアップ作成機能
Watsonのフロントエンドに
Analytical Components(分析機能）
リアルタイム相関計算による知見の自動抽出
→Ｗａｔｓｏｎの学習候補抽出に利用
高度な文脈解釈
Ｗａｔｓｏｎと同等の認識エンジン
文脈単位での学習可能
大量データの高速検索
Ｗａｔｓｏｎは今、懸命に日本語を学んでいます。
Get ready for Watson!
前に、
Watson Analyticsを使ってきた！（Watsonとは、違うらしい）
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/b42ec93e58efaf5249f1cb2e51115eb1
を書いたとき、（有償でももちろん使えるけど）無料で使える枠がある
というのを書いた。
だけど、具体的にどうやって無料枠を登録するのか、書いていなかったので、
今回は、無料でWatson Analyticsをはじめる手順を示します。
（「はじめる」手順。詳しい使い方は、長くなるので、
今回は、登録して始めるところまで）
はじめる手順はこんな感じ
・IBM IDを入手する
・データを準備
・データアップロード→グラフ表示
以下、説明する。
■IBM IDを入手する
IBM IDを既に持っている人は、ここはいらない。データを用意に飛んでください。
まず、
http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/
にアクセス。
赤で囲んだsign upをクリック（Start nowをクリックしても同じ画面にいく）
この画面に来たら、赤で囲んだところを適当に入力
ちなみに
１行目：メールアドレス（右も左も同じものを入れる）
２行目：名前（名） 苗字（姓）を入力
３行目：自分が決めたパスワード（右も左も同じものを入れる）
４行目：電話番号 会社名
５行目：国をプルダウンで
英文の後
６行目：秘密の質問 答え
チェックボックスはIBMからの連絡の受け取り方
メール
電話、郵便
スクロールして(この図では見えていない）、「Submit」ボタンをクリック
上記で入れたメールアドレスにメールが来ているはず。
真ん中の青いボタン(Validate Email Address）をクリック
な画面に行く。ここからログインできる。
■データを準備
ログインする前に、データを用意する。
はじめての分析・・・といえば、irisですよね！
ってことで、irisデータをCSVで用意する。
なぜか、
ここ
http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv
にirisデータが落ちているので、
エディタを開き、これをコピー。
ヘッダーがついていないので、１行目に
Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
を入れる。
なかんじで、保存。
■ログイン
再度、
http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/
にアクセス。
こんどは「ログイン」をクリック。そうすると結局
の画面に来るので、
登録したメールアドレスとパスワードを入れて
サインインをクリック。
初期画面になる。
スクロールして「Add」をクリック
となるので、「Add]の下のほう、Or add your dataの左側
Drop your file here or tap to browse
に、さっき作ったiris.csvをドラッグ＆ドロップ
赤枠で囲んだようなものが追加され、irisデータが読み込まれた
ことが分かる。これをクリック。すると、
となる。ここで
Ask a question about this data
に英文で（項目名暗いでもいいと思うけど）検索条件をいれるか、
下に、おすすめ分析条件が並んでいるので、それから１つ選んでクリック
今回は、一番左の赤丸部分をクリックした。
すると、
という画面が出てくるけど、これ、関係ない。
ヨーク見て。新ししタブができて、それが表示されてるでしょ（＾＾）
赤枠で囲んだ、前の画面のタブをクリック
な感じで、分析結果がでてくる
分析方法、操作方法はいろいろあるけど、
とにかく「はじめの一歩」は、できたので、ここでいったんおしまい。
Watson Analyticsを使ってきた！（Watsonとは、違うらしい）
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/b42ec93e58efaf5249f1cb2e51115eb1
を書いたとき、（有償でももちろん使えるけど）無料で使える枠がある
というのを書いた。
だけど、具体的にどうやって無料枠を登録するのか、書いていなかったので、
今回は、無料でWatson Analyticsをはじめる手順を示します。
（「はじめる」手順。詳しい使い方は、長くなるので、
今回は、登録して始めるところまで）
はじめる手順はこんな感じ
・IBM IDを入手する
・データを準備
・データアップロード→グラフ表示
以下、説明する。
■IBM IDを入手する
IBM IDを既に持っている人は、ここはいらない。データを用意に飛んでください。
まず、
http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/
にアクセス。
赤で囲んだsign upをクリック（Start nowをクリックしても同じ画面にいく）
この画面に来たら、赤で囲んだところを適当に入力
ちなみに
１行目：メールアドレス（右も左も同じものを入れる）
２行目：名前（名） 苗字（姓）を入力
３行目：自分が決めたパスワード（右も左も同じものを入れる）
４行目：電話番号 会社名
５行目：国をプルダウンで
英文の後
６行目：秘密の質問 答え
チェックボックスはIBMからの連絡の受け取り方
メール
電話、郵便
スクロールして(この図では見えていない）、「Submit」ボタンをクリック
上記で入れたメールアドレスにメールが来ているはず。
真ん中の青いボタン(Validate Email Address）をクリック
な画面に行く。ここからログインできる。
■データを準備
ログインする前に、データを用意する。
はじめての分析・・・といえば、irisですよね！
ってことで、irisデータをCSVで用意する。
なぜか、
ここ
http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv
にirisデータが落ちているので、
エディタを開き、これをコピー。
ヘッダーがついていないので、１行目に
Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
を入れる。
なかんじで、保存。
■ログイン
再度、
http://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/
にアクセス。
こんどは「ログイン」をクリック。そうすると結局
の画面に来るので、
登録したメールアドレスとパスワードを入れて
サインインをクリック。
初期画面になる。
スクロールして「Add」をクリック
となるので、「Add]の下のほう、Or add your dataの左側
Drop your file here or tap to browse
に、さっき作ったiris.csvをドラッグ＆ドロップ
赤枠で囲んだようなものが追加され、irisデータが読み込まれた
ことが分かる。これをクリック。すると、
となる。ここで
Ask a question about this data
に英文で（項目名暗いでもいいと思うけど）検索条件をいれるか、
下に、おすすめ分析条件が並んでいるので、それから１つ選んでクリック
今回は、一番左の赤丸部分をクリックした。
すると、
という画面が出てくるけど、これ、関係ない。
ヨーク見て。新ししタブができて、それが表示されてるでしょ（＾＾）
赤枠で囲んだ、前の画面のタブをクリック
な感じで、分析結果がでてくる
分析方法、操作方法はいろいろあるけど、
とにかく「はじめの一歩」は、できたので、ここでいったんおしまい。
やっべ、似たようなこと考えてた・・・
「モデル検査支援装置及びプログラム」の特許取得のお知らせ
〜安全な社会基盤を支える高信頼性ソフトウェア開発への取組み〜
http://www.fsi.co.jp/company/news/111221.html
論文、出てるのかなあ・・
「モデル検査支援装置及びプログラム」の特許取得のお知らせ
〜安全な社会基盤を支える高信頼性ソフトウェア開発への取組み〜
http://www.fsi.co.jp/company/news/111221.html
論文、出てるのかなあ・・
オープンイノベーション戦略の問題点を書いてみる。
前に書いた、
富士通の戦略は、試食でお昼代を浮かすようなもの。ＮＥＣ，ＮＴＴの戦略は世界征服！
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/01e0551c91aa0d191c15031916506fcc
は分かりにくいので、もう一度、書き直したほうがいいかな・・・と思っていたら、
自社製データベースにPostgreSQLを取り込んだ富士通の戦略とは？
http://software.fujitsu.com/jp/middleware/featurestory/2015postgre_intro/?mwn150526
なんていう記事が出ていたので、これをもとに、この前書いた上記ブログエントリーに挙げた
オープンイノベーションの問題点を書いてみよう
上記ブログでは、オープンイノベーションといっても、ただ
「他の人と協業して、その成果を取り入れ、一緒に研究開発していく」
だと、それは、
「お昼お金ない！じゃあ、スーパーに試食して、ただで食べてお昼代うかそう！」
っていうのとおなじで、戦略はやっぱ、決めないと・・・
（お昼代はちゃんと払う。スーパーには何を買いに行くか決めていく）
というお話でした。
で、戦略無きオープンイノベーションの問題点として、こんなのを挙げた
（１）他者を入れて開発するには、情報を開示する必要がある。情報を開示するということは、他社に真似られる可能性もあるということ。開発技術をオープンにして、自社は利益を上げられるのか？
（２）自社がコントロールできない。
（３）オープンイノベーションを進めると、他者のアイデアや資源が利用できるので、技術が促進できるという発想は、異業種交流会と一緒。買い手不在で、結局、売れない。
（４）そもそも、オープンイノベーションは「自分が開発できないところは、オープンにすれば他人が開発してくれるだろう」という甘い期待の上に成り立っている。その期待は、スーパーで試食を食べまくっておなかをいっぱいにしてお昼代を浮かそうと考えるようなもの。試食がそんなに都合よく出ているわけがない。
以下、今回の富士通の「Symfoware」の例で上記４つを考えてみたい。
ただ、記事の情報が、オープンでなく、肝心なところが書いていないので、わかんないところは、推測とかが入る。
なので、あくまでも雰囲気的な世間話としてみてほしい。
■オープンイノベーションの問題点（１）情報を開示して、自社は利益をあげられるか？
今回はっきり書いていないけど、まさか、「Symfoware」の中身すべてをオープンソースにする
というわけではないと思う。たぶんPostgreSQLと同じインターフェースにするだけだと思う。
この場合、上記のケースとは違い、「オープンなインターフェースに合わせ、内部はブラックボックス」
というオープンクローズ戦略なんだけど、実はこれは、オープンクローズ戦略の最悪の方法
「他社の安いシステムのインターフェースに自社のインターフェースを合わせる」
というやり方なんですよ・・・
（オープンクローズ戦略は、
・独自インターフェース、
・自社インターフェースに他社をあわさせる
・他社インターフェースに自社が合わせる
の３とおりのインターフェースのあわせ方が考えられ、さらに他社の中に
・標準に合わせる
・安い商品（＝無料含む）に合わせる
・高い商品に合わせる
の３とおりがある）
PostgreSQLにあわせたら、今までの客が、PostgreSQLにいってしまう可能性がでるでしょ。
逆にPostgreSQLは安いから使ってるんだから、その客がSymfowareが良かったとしても、
買ってくれる可能性は低くなる。この差＝顧客流出が起こりやすいってことなんだ。
なので、よくない・・・んだけど、その話はその話、オープンイノベーションの問題点は議論して
いないので、それを議論する為に、かりに「Symfoware」の中身を開示してもよいと経営者が判断
した場合、どうなるか・・・
「Symfoware」の中身を開示しないなら、PostgreSQLの人たちが何かしてくれる・・・
ということは期待できない。中身分からないんだから。ということは、自分たちの問題（バグとか）
は自分たちで・・ということになり、メリットは無い
「Symfoware」の中身を開示してしまうと、オープンソースで似たようなものを作られる可能性
がある・それどころか、「Symfoware」の機能をPostgreSQLにも、入れようよ！となるかもしれない。
そうすると、自らオープンソースを競合に持ってしまう・・・ので、自社にとって利益にならない
・・・あまり利益が上がりそうな戦略ではない
■オープンイノベーションの問題点（２）自社がコントロールできない。
PostgreSQLの開発方針に引きずられる。PostgreSQLに脆弱性があったら、アップデートしないと
いけないし、PostgreSQLが大きく変わったら・・・「Symfoware」もなんらかの対応が必要になるよね
PostgreSQLがEOLのバージョンを勝手に設定したり、変更したら・・社内体制も・・・
一方、「Symfoware」としては、自社で行った機能修正をcontributionしたい。
じゃないと、自分たちで保守しないといけないからね・・・
だけど、富士通の開発パワーでつくったものをばーんとcontributionされちゃうと、
PostgreSQLのコミッターの人はこまるはず
・・・いや、こんなに持ち込まれても（＾＾；）みたいな・・
小さい範囲で、でも、常時修正・コミットしたいんだよね（＝CI)、コミッター側は。
→回帰テストは、自動的にやってくれる体制が出来ている
でも、商用の場合は、いっぺんにばーんとバージョンアップしたい
→回帰テストの手間なんか考えると、リリースはまとめて！
で、どっちが優先されるかというと、もちろん、PostgreSQL！
■オープンイノベーションの問題点（３）異業種交流会と一緒。買い手不在で、結局、売れない
作り手から見ると、PostgreSQLとSymfowareは同じDB。共通部分は一緒にあるから、
協業するといいよね！になるけど、
買い手からみると
PostgreSQL：安さ優先。
Symfoware：価格以外を重視
で、お客さんが違う。求めているものも違う。これを２つあわせると・・・
両方の市場にリーチ！って売り手は考えるけど、
買い手からみると、中途半端な商品にみえて、結局、売れない。
■オープンイノベーションの問題点（４）他人が開発してくれる→そんなに都合よくは・・・
（３）に示したとおり、PostgreSQLとSymfowareは顧客が違うので、要望が違う。
なので、Symfowareで開発してほしいところをPostgreSQLが開発してくれるとは・・限らない。
そうすると、Symfowareの要望は自社で開発して・・・
でも、（２）で示したように、それをPostgreSQLに入れてよ！といわれても、
有る程度は入れてくれるかもしれないけど、コミュニティも迷惑！
となると、自社で管理しなきゃいけない。
一方、PostgreSQLはPostgreSQLで、勝手に発展していくだろう。
それに、自社管理分を追随させていかなきゃいけない・・手間がかかる・・・
・・・う～ん、自社開発で完結したほうが、楽かもお～
■では、どうするのがよかった？
マーケティング的に言えば、
・PostgreSQLからSymfowareへアクセスできるドライバを作り、そのソースをGithubで公開する
→ただし、サポートをつけて、商用版も用意する
というのが、一番。こうなると
・Symfowareのお客さんは、何も変更ない
・PostgreSQLのお客さんは、変換ドライバ分遅いけど、使える→遅いから、乗り換えてくれる可能性もあり
・この変換ドライバは自分たちで作る＝自分たちがコミッタ＝自分たちの都合で開発できる
ということで、メリットは大きい。ただ、これだと、開発する人には面白みが無いというか、オープンソフトに貢献している意義がないし、上の人から見ると、オープンイノベーションぽくないので、却下なんでしょうね・・
前に書いた、
富士通の戦略は、試食でお昼代を浮かすようなもの。ＮＥＣ，ＮＴＴの戦略は世界征服！
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/01e0551c91aa0d191c15031916506fcc
は分かりにくいので、もう一度、書き直したほうがいいかな・・・と思っていたら、
自社製データベースにPostgreSQLを取り込んだ富士通の戦略とは？
http://software.fujitsu.com/jp/middleware/featurestory/2015postgre_intro/?mwn150526
なんていう記事が出ていたので、これをもとに、この前書いた上記ブログエントリーに挙げた
オープンイノベーションの問題点を書いてみよう
上記ブログでは、オープンイノベーションといっても、ただ
「他の人と協業して、その成果を取り入れ、一緒に研究開発していく」
だと、それは、
「お昼お金ない！じゃあ、スーパーに試食して、ただで食べてお昼代うかそう！」
っていうのとおなじで、戦略はやっぱ、決めないと・・・
（お昼代はちゃんと払う。スーパーには何を買いに行くか決めていく）
というお話でした。
で、戦略無きオープンイノベーションの問題点として、こんなのを挙げた
（１）他者を入れて開発するには、情報を開示する必要がある。情報を開示するということは、他社に真似られる可能性もあるということ。開発技術をオープンにして、自社は利益を上げられるのか？
（２）自社がコントロールできない。
（３）オープンイノベーションを進めると、他者のアイデアや資源が利用できるので、技術が促進できるという発想は、異業種交流会と一緒。買い手不在で、結局、売れない。
（４）そもそも、オープンイノベーションは「自分が開発できないところは、オープンにすれば他人が開発してくれるだろう」という甘い期待の上に成り立っている。その期待は、スーパーで試食を食べまくっておなかをいっぱいにしてお昼代を浮かそうと考えるようなもの。試食がそんなに都合よく出ているわけがない。
以下、今回の富士通の「Symfoware」の例で上記４つを考えてみたい。
ただ、記事の情報が、オープンでなく、肝心なところが書いていないので、わかんないところは、推測とかが入る。
なので、あくまでも雰囲気的な世間話としてみてほしい。
■オープンイノベーションの問題点（１）情報を開示して、自社は利益をあげられるか？
今回はっきり書いていないけど、まさか、「Symfoware」の中身すべてをオープンソースにする
というわけではないと思う。たぶんPostgreSQLと同じインターフェースにするだけだと思う。
この場合、上記のケースとは違い、「オープンなインターフェースに合わせ、内部はブラックボックス」
というオープンクローズ戦略なんだけど、実はこれは、オープンクローズ戦略の最悪の方法
「他社の安いシステムのインターフェースに自社のインターフェースを合わせる」
というやり方なんですよ・・・
（オープンクローズ戦略は、
・独自インターフェース、
・自社インターフェースに他社をあわさせる
・他社インターフェースに自社が合わせる
の３とおりのインターフェースのあわせ方が考えられ、さらに他社の中に
・標準に合わせる
・安い商品（＝無料含む）に合わせる
・高い商品に合わせる
の３とおりがある）
PostgreSQLにあわせたら、今までの客が、PostgreSQLにいってしまう可能性がでるでしょ。
逆にPostgreSQLは安いから使ってるんだから、その客がSymfowareが良かったとしても、
買ってくれる可能性は低くなる。この差＝顧客流出が起こりやすいってことなんだ。
なので、よくない・・・んだけど、その話はその話、オープンイノベーションの問題点は議論して
いないので、それを議論する為に、かりに「Symfoware」の中身を開示してもよいと経営者が判断
した場合、どうなるか・・・
「Symfoware」の中身を開示しないなら、PostgreSQLの人たちが何かしてくれる・・・
ということは期待できない。中身分からないんだから。ということは、自分たちの問題（バグとか）
は自分たちで・・ということになり、メリットは無い
「Symfoware」の中身を開示してしまうと、オープンソースで似たようなものを作られる可能性
がある・それどころか、「Symfoware」の機能をPostgreSQLにも、入れようよ！となるかもしれない。
そうすると、自らオープンソースを競合に持ってしまう・・・ので、自社にとって利益にならない
・・・あまり利益が上がりそうな戦略ではない
■オープンイノベーションの問題点（２）自社がコントロールできない。
PostgreSQLの開発方針に引きずられる。PostgreSQLに脆弱性があったら、アップデートしないと
いけないし、PostgreSQLが大きく変わったら・・・「Symfoware」もなんらかの対応が必要になるよね
PostgreSQLがEOLのバージョンを勝手に設定したり、変更したら・・社内体制も・・・
一方、「Symfoware」としては、自社で行った機能修正をcontributionしたい。
じゃないと、自分たちで保守しないといけないからね・・・
だけど、富士通の開発パワーでつくったものをばーんとcontributionされちゃうと、
PostgreSQLのコミッターの人はこまるはず
・・・いや、こんなに持ち込まれても（＾＾；）みたいな・・
小さい範囲で、でも、常時修正・コミットしたいんだよね（＝CI)、コミッター側は。
→回帰テストは、自動的にやってくれる体制が出来ている
でも、商用の場合は、いっぺんにばーんとバージョンアップしたい
→回帰テストの手間なんか考えると、リリースはまとめて！
で、どっちが優先されるかというと、もちろん、PostgreSQL！
■オープンイノベーションの問題点（３）異業種交流会と一緒。買い手不在で、結局、売れない
作り手から見ると、PostgreSQLとSymfowareは同じDB。共通部分は一緒にあるから、
協業するといいよね！になるけど、
買い手からみると
PostgreSQL：安さ優先。
Symfoware：価格以外を重視
で、お客さんが違う。求めているものも違う。これを２つあわせると・・・
両方の市場にリーチ！って売り手は考えるけど、
買い手からみると、中途半端な商品にみえて、結局、売れない。
■オープンイノベーションの問題点（４）他人が開発してくれる→そんなに都合よくは・・・
（３）に示したとおり、PostgreSQLとSymfowareは顧客が違うので、要望が違う。
なので、Symfowareで開発してほしいところをPostgreSQLが開発してくれるとは・・限らない。
そうすると、Symfowareの要望は自社で開発して・・・
でも、（２）で示したように、それをPostgreSQLに入れてよ！といわれても、
有る程度は入れてくれるかもしれないけど、コミュニティも迷惑！
となると、自社で管理しなきゃいけない。
一方、PostgreSQLはPostgreSQLで、勝手に発展していくだろう。
それに、自社管理分を追随させていかなきゃいけない・・手間がかかる・・・
・・・う～ん、自社開発で完結したほうが、楽かもお～
■では、どうするのがよかった？
マーケティング的に言えば、
・PostgreSQLからSymfowareへアクセスできるドライバを作り、そのソースをGithubで公開する
→ただし、サポートをつけて、商用版も用意する
というのが、一番。こうなると
・Symfowareのお客さんは、何も変更ない
・PostgreSQLのお客さんは、変換ドライバ分遅いけど、使える→遅いから、乗り換えてくれる可能性もあり
・この変換ドライバは自分たちで作る＝自分たちがコミッタ＝自分たちの都合で開発できる
ということで、メリットは大きい。ただ、これだと、開発する人には面白みが無いというか、オープンソフトに貢献している意義がないし、上の人から見ると、オープンイノベーションぽくないので、却下なんでしょうね・・
結局、人事院のシステムって、どうなったの？と思ったら、
このページにきれいにまとまっていた。
つぶやき電子政府情報（2014年8月17日）：人事・給与システムと行政改革に踏み込めない電子政府
http://blog.goo.ne.jp/egovblog/e/37f52e2f2fbac28c0b954a47afa8a260
今となっては、「何でこんなことしたんだろう？」だけど、
当時は、そういう流れだったんだよね
全社的にシステムを集中させるという・・・
生物も、（ロボットみたいに）合体していくより分化して進化するけど、
集中ではなく、分化したほうが、環境には適合しやすい。
EAという、集中させることを考えたのが、間違いだったんだよね・・
そういう意味では、仕事の標準化というのも難しい。
各政府ごとにシステムを持つとコスト高っていうのは、
昔は回帰テストを今ほどやらなかったからの話で、
回帰テストは開発よりもはるかにコストが高く、
回帰テストはソースが集中しているほうが修正回数もテスト工数も大きくなるから、
ソースを集中させたほうが、コスト高になるんだよね・・・
・・・当時は、わからなかった・・・
このページにきれいにまとまっていた。
つぶやき電子政府情報（2014年8月17日）：人事・給与システムと行政改革に踏み込めない電子政府
http://blog.goo.ne.jp/egovblog/e/37f52e2f2fbac28c0b954a47afa8a260
今となっては、「何でこんなことしたんだろう？」だけど、
当時は、そういう流れだったんだよね
全社的にシステムを集中させるという・・・
生物も、（ロボットみたいに）合体していくより分化して進化するけど、
集中ではなく、分化したほうが、環境には適合しやすい。
EAという、集中させることを考えたのが、間違いだったんだよね・・
そういう意味では、仕事の標準化というのも難しい。
各政府ごとにシステムを持つとコスト高っていうのは、
昔は回帰テストを今ほどやらなかったからの話で、
回帰テストは開発よりもはるかにコストが高く、
回帰テストはソースが集中しているほうが修正回数もテスト工数も大きくなるから、
ソースを集中させたほうが、コスト高になるんだよね・・・
・・・当時は、わからなかった・・・
たしかに、特殊支援学校のほうが、ICTは重要だと思う。
視覚障害、聴覚障害の支援にICTは役立つと思う！
一方、高校って、タブレットはまだしも、電子黒板・・・どっかなあ・・
・生徒の成績悪い学校は、そもそも授業、まじめに受けていないかもしれない
・生徒の成績いい高校は、電子黒板でも、普通の黒板でも、ホワイトボードでも
たぶん、成績には関係ない
たぶん、タブレットも成績には、関係ない。
・一方、高校生だと、電子黒板を故意に壊すやつも、出てきそうだしなあ・・・
高校の電子黒板は、予算が無かったら、いらない気もするんですけど・・・
視覚障害、聴覚障害の支援にICTは役立つと思う！
一方、高校って、タブレットはまだしも、電子黒板・・・どっかなあ・・
・生徒の成績悪い学校は、そもそも授業、まじめに受けていないかもしれない
・生徒の成績いい高校は、電子黒板でも、普通の黒板でも、ホワイトボードでも
たぶん、成績には関係ない
たぶん、タブレットも成績には、関係ない。
・一方、高校生だと、電子黒板を故意に壊すやつも、出てきそうだしなあ・・・
高校の電子黒板は、予算が無かったら、いらない気もするんですけど・・・
AWS ナイトスクール for Biz Pro (E102) 5月25日開催に行ってきた！その内容をメモメモ！
■AWSアップデート
・基本的な話も含めて
・ガートナー マジッククワドランドのIaaS部門
Amazonをのぞく１４社のコンピューターリソースを足して１０倍すると
Amazonのリソース→前は５倍だった
・１１のリージョン、２８のアベイラビリティゾーン（DC)
５２のエッジロケーション（専用線の接続口。今、日本では１箇所）
・日本の企業でどれだけ使われているか
IT投資は横ばい 14兆1584億円 成長率０％
クラウドは右肩上がり
AWSクラウドを利用するお客様２万以上
・AWSが提供しているクラウドサービス
インフラ
基盤サービス
プラットフォーム
エンタープライズアプリ
・AWS
DC：認証を取って、維持している
サーバー：EC２
ストレージ：S3/EBS/EFS
テープ：ぐれーしゃー
仮想デスクトップVDI：Workspace,Workdoc,Workmail
モバイル向け
ビッグデータ＋IoT：EMR、Redshift、kinesis
・Kintoneを使ったIoT連携
センサー
ぷらっとホームOpenBlocks
認証（Amazon Cognito）
データ収集(kinesis)
イベントエンジン(AWS Lambda)
リアルタイムモニタ(EC2)
kintone
・Amazon Elastic File System(Amazon EFS)
ふつうのファイルシステム
・Amazon Machine Learning(Amazon LM)
・必要なインフラが数クリックで手配可能
・見ておくべきリンク
AWSクラウド活用資料集
導入事例
AWSセキュリティセンター
クラウド推奨構成と見積例
Solution Archtectのブログ
AWS Simple Monthly Calculator
・AWSの今を知りたいなら
AWSサミットTokyo 2015
re:Invent
■ジョブコントロールでAWSの本格運用を実現！
～HTL-JobDesのご紹介～
・自己紹介
・ホロンテクノロジーについて
データアプリケーションの子会社
・今日覚えてもらいたいこと
ジョブコントロールでみんな悩んでいる
当社ソリューションなら監視ツールと連携できる
仲間探している
・ジョブコントロール
ジョブ：コンピューターが処理する仕事の単位
・ジョブを管理する２大ツール
Linux Cron
Windows タスクスケジューラー
問題
数百のジョブを管理
先行・後続関係のある場合
・ジョブコントロールツール
様々な起動条件
便利な管理
手順書のメンテナンス
→自動化、効率化
・運用管理をもっと楽に
・システムの多様化、大規模化→複雑化
・万全な運用体制を確保するって、難しい
・監視ツールって、いろいろありますよね
H社、F社、N社・・・その他
→最近は「その他」が以前より増えている→オープンソース
・オンプレとクラウドを管理できるいいジョブコンは？
大手クラウドベンダーでは、本格的なジョブ管理をサービスとして提供していない
→JobDes
・JobDes
Hinemosのジョブ管理機能をwebブラウザ上から管理／設定することを可能にした
ジョブコントロールツール
・ジョブマップフロー→画面上から
サーバーをまたがる処理や遅延
・ジョブ管理ツールって高いんでしょ？
JoBDESはコスト面でメリット→サブスクリプション
JobDesのAMIを公開しています
・他監視ツール連携：Zabbix
Zabbix：カスタムスクリプト、ライブチェック
→単体のコマンド実行では管理しにくい
JobDes Jobの設定
Zabbix 監視する→失敗結果がZabbixへ
→障害を基にJobDesキック
監視ツール連携のメリット
・協業
ジョブテンプレート
REDMINE
MSP くらうだる
■意外と聞けない！AWS営業が語る「AWS提案のツボ」 ～基幹パッケージ編～
・自己紹介
・アジェンダ
オンプレミスとクラウド
お客様によく聞かれることとその答え
アベイラブルゾーン
・オンプレミスとクラウド
・AWSの５つの特徴
初期投資が不要
実際の仕様分のみ支払い：会計・人事→土日夜間をとめる
セルフサービスのインフラ：
開発・検証・本番→本番のみ、開発検証は必要時のみ
世界中のリージョンを湾クリックで利用可能
スケールイン／アウト・スケールアップが容易
繁忙期にスケールアップ
→ただし、再起動は必要
市場投入時間と俊敏性をカイゼン
・比較アンチパターン
価格編
AWS月額X６０ヶ月 ＞ オンプレ？
→ハードウェアのリプレース不要
性能編
AWS ＜ オンプレ？
→インテルが専用CPUをAWS向けに
オンプレは５年前のアーキテクチャをひきずる
・基幹パッケージ on AWS ポイントのまとめ
価格：初期費用０、５年後のリプレース不要、夜間土日停止、開発検証は必要時のみ
柔軟性：会社の成長、繁忙期
スピード：数クリックで最新アーキ
・お客様から良く聞かれることと、その答え
セキュリティ
→AWSはオンプレより安全
１．第三者認証 FISCも
２．VPC→インターネット上にさらされない本当のプライベートクラウド
３．事例：CIAおすみつき
他社のクラウドと何が違うの
・規模の経済
・低価格、４６回値下げ
・新機能
・小売のDNA
月額変動が怖い
・水道／ガス／電気は？
・基幹のデータは、転送量・利用量の増加は微小
・アベイラブルゾーンを利用した基幹
１１のリージョン
２つ自由に使えないリージョン 中国とUS Gov
アベイラビリティゾーン（DC群）
→RDS：バックアップ、自動フェールオーバー
事例：HOYA、ミサワホーム
■AWSアップデート
・基本的な話も含めて
・ガートナー マジッククワドランドのIaaS部門
Amazonをのぞく１４社のコンピューターリソースを足して１０倍すると
Amazonのリソース→前は５倍だった
・１１のリージョン、２８のアベイラビリティゾーン（DC)
５２のエッジロケーション（専用線の接続口。今、日本では１箇所）
・日本の企業でどれだけ使われているか
IT投資は横ばい 14兆1584億円 成長率０％
クラウドは右肩上がり
AWSクラウドを利用するお客様２万以上
・AWSが提供しているクラウドサービス
インフラ
基盤サービス
プラットフォーム
エンタープライズアプリ
・AWS
DC：認証を取って、維持している
サーバー：EC２
ストレージ：S3/EBS/EFS
テープ：ぐれーしゃー
仮想デスクトップVDI：Workspace,Workdoc,Workmail
モバイル向け
ビッグデータ＋IoT：EMR、Redshift、kinesis
・Kintoneを使ったIoT連携
センサー
ぷらっとホームOpenBlocks
認証（Amazon Cognito）
データ収集(kinesis)
イベントエンジン(AWS Lambda)
リアルタイムモニタ(EC2)
kintone
・Amazon Elastic File System(Amazon EFS)
ふつうのファイルシステム
・Amazon Machine Learning(Amazon LM)
・必要なインフラが数クリックで手配可能
・見ておくべきリンク
AWSクラウド活用資料集
導入事例
AWSセキュリティセンター
クラウド推奨構成と見積例
Solution Archtectのブログ
AWS Simple Monthly Calculator
・AWSの今を知りたいなら
AWSサミットTokyo 2015
re:Invent
■ジョブコントロールでAWSの本格運用を実現！
～HTL-JobDesのご紹介～
・自己紹介
・ホロンテクノロジーについて
データアプリケーションの子会社
・今日覚えてもらいたいこと
ジョブコントロールでみんな悩んでいる
当社ソリューションなら監視ツールと連携できる
仲間探している
・ジョブコントロール
ジョブ：コンピューターが処理する仕事の単位
・ジョブを管理する２大ツール
Linux Cron
Windows タスクスケジューラー
問題
数百のジョブを管理
先行・後続関係のある場合
・ジョブコントロールツール
様々な起動条件
便利な管理
手順書のメンテナンス
→自動化、効率化
・運用管理をもっと楽に
・システムの多様化、大規模化→複雑化
・万全な運用体制を確保するって、難しい
・監視ツールって、いろいろありますよね
H社、F社、N社・・・その他
→最近は「その他」が以前より増えている→オープンソース
・オンプレとクラウドを管理できるいいジョブコンは？
大手クラウドベンダーでは、本格的なジョブ管理をサービスとして提供していない
→JobDes
・JobDes
Hinemosのジョブ管理機能をwebブラウザ上から管理／設定することを可能にした
ジョブコントロールツール
・ジョブマップフロー→画面上から
サーバーをまたがる処理や遅延
・ジョブ管理ツールって高いんでしょ？
JoBDESはコスト面でメリット→サブスクリプション
JobDesのAMIを公開しています
・他監視ツール連携：Zabbix
Zabbix：カスタムスクリプト、ライブチェック
→単体のコマンド実行では管理しにくい
JobDes Jobの設定
Zabbix 監視する→失敗結果がZabbixへ
→障害を基にJobDesキック
監視ツール連携のメリット
・協業
ジョブテンプレート
REDMINE
MSP くらうだる
■意外と聞けない！AWS営業が語る「AWS提案のツボ」 ～基幹パッケージ編～
・自己紹介
・アジェンダ
オンプレミスとクラウド
お客様によく聞かれることとその答え
アベイラブルゾーン
・オンプレミスとクラウド
・AWSの５つの特徴
初期投資が不要
実際の仕様分のみ支払い：会計・人事→土日夜間をとめる
セルフサービスのインフラ：
開発・検証・本番→本番のみ、開発検証は必要時のみ
世界中のリージョンを湾クリックで利用可能
スケールイン／アウト・スケールアップが容易
繁忙期にスケールアップ
→ただし、再起動は必要
市場投入時間と俊敏性をカイゼン
・比較アンチパターン
価格編
AWS月額X６０ヶ月 ＞ オンプレ？
→ハードウェアのリプレース不要
性能編
AWS ＜ オンプレ？
→インテルが専用CPUをAWS向けに
オンプレは５年前のアーキテクチャをひきずる
・基幹パッケージ on AWS ポイントのまとめ
価格：初期費用０、５年後のリプレース不要、夜間土日停止、開発検証は必要時のみ
柔軟性：会社の成長、繁忙期
スピード：数クリックで最新アーキ
・お客様から良く聞かれることと、その答え
セキュリティ
→AWSはオンプレより安全
１．第三者認証 FISCも
２．VPC→インターネット上にさらされない本当のプライベートクラウド
３．事例：CIAおすみつき
他社のクラウドと何が違うの
・規模の経済
・低価格、４６回値下げ
・新機能
・小売のDNA
月額変動が怖い
・水道／ガス／電気は？
・基幹のデータは、転送量・利用量の増加は微小
・アベイラブルゾーンを利用した基幹
１１のリージョン
２つ自由に使えないリージョン 中国とUS Gov
アベイラビリティゾーン（DC群）
→RDS：バックアップ、自動フェールオーバー
事例：HOYA、ミサワホーム
内閣官房のマイナンバーフリーダウンロード資料
http://www.cas.go.jp/jp/seisaku/bangoseido/kouhousiryoshu.html
に、
・動画でみるマイナンバー制度（一般の向け）
・これだけは事前に知っていていただきたいこと資料
・動画でみるマイナンバー制度（事業者向け）
・入門編！従業員数の少ない個人事業者向きポイント資料
・マイナンバー導入チェックリスト１枚紙
などが、掲載されていてダウンロードできるようになっている。
報告終わり！
（１０時３５分追加）
実はこの記事の線の上の部分は、今表示されるずっと前、１０時ごろに書いて、予約投稿したものなんだけど、そしたら、１０時３０分ごろ、ブラウザ見てたら・・・
急にマイナンバーの宣伝が右上に・・・
DMPすげー！！
・・・でも、マイナンバーのことがクッキーに残っている人は、マイナンバーに関心があるわけで・・この宣伝は、関心が「ない」人に出したほうが、効果があるのでは・・・
・・・うん、だまってる（＾＾；）
（１０時４８分追加）
ちなみに、今、おなじニュースを開いたら・・・
はいはい。たしかにこの間に私は、
KDDI WVS2
を検索しましたよ・・SDNネタでね・・・
そこまで見ているか・・・DMP,おそるべし・・・
「第9回要求シンポジウム」に「モダナイゼーション型の要求合意の課題とプロジェクト事例の紹介」の途中から行って、そのあとの山本修一郎先生の話を聞いてきたのでメモメモ
※表題の件が知りたい人は、最後の水平線から見てね！
■モダナイゼーション型の要求合意の課題とプロジェクト事例の紹介
(途中から）
要件定義しない→モダナイゼーション
SoE
SoR
→SoRに向かっている？
・カイゼンはイノベーションではない
・イノベーションはSoEだけではなく、SoRもある
モダナイゼーションもSoRだけではなくSoEもある
・業務を分かっている人も少なくなってきている
→この画面にこう入れるという理解
システム全体も分からなくなってきている
ドキュメントが残っていない
・モダナイゼーションの手法
日経System ２０１４年１２月号
※会場で言っていなかったこと
２０１４年の１２月号の図１には、９つの手法しか
載っていない。あれを２、４、３に分けた根拠は、
P32の３段落目からの文中の内容によるものと
思われる。ちなみに、その文中の記述と、９つの手法
は、こんなかんじ
・開発規模が大きくなる手法
リビルド＊
リプレース
・モダナイゼーションの中核技術
リライト
ラッピング
リインターフェース
リホスト
・その他（分類名称なし）
リファクター
リドキュメント
リラーン
＊リビルド：機能仕様から作り直すことを指す。
いわゆる「リビルド」とは違う
--------
事例 自動変換ツールでリライト（など）
ポイント
・変換ツールを過信しない
・テスト仕様書、テストデータ
・リライトで予算取れるか？
実際には複合
業務が１００％なくなることはない
現行踏襲をどこまで→現行業務を成立させる
現行可視化
人を育てることを同時にできる
テスト方法の合意形成
■IoT時代のITイノベーションとITモダナイゼーションの課題
・要求合意が代わらないということは無い
・従来：線形モデル
モダナイゼーション：クローズドループ（組織の中で合意すればよい。収束する）
イノベーション：オープンループ（収束しない）
現実＝リニアの部分＋クローズドループの部分＋オープンループの部分
→適切にマネジメント
・アーキテクチャ駆動モダナイゼーション
馬蹄モデルと呼ばれる
・REMICS
既存システムをクラウドへ
・価値が達成されているか
・DoDのITモダナイゼーション
質疑応答は聞いてこなかったので、
山本先生の使っている「モダナイゼーション」の定義と
一般に言っている「モダナイゼーション」の定義がちがっているため、
山本先生のいう「もっと戦略的にモダナイゼーションを考える」というのが、
見えにくかったと思う。
勝手に以下のように解釈した（山本先生の言いたかったこととは違うかも？）
まず「アーキテクチャ駆動モダナイゼーション」では、
現行のベースラインアーキテクチャから
目標のターゲットアーキテクチャへの変換プロセスを、
以下の３種類にわけている
・ビジネスアーキテクチャでの変換：ビジネス変換
ビジネスモデルそのものが変わる。
お客さんから見て、ビジネスが変わっている
いわゆるイノベーション
・情報システムアーキテクチャの変換：論理変換
ビジネスモデルは変わらないが、業務フローは変わっている
お客さんからみたら同じビジネスだけど、社員のやり方が変わっている
BPRなんかがこれに当たる
従来の開発が、これ
・テクノロジーアーキテクチャの変換：物理変換
業務フローは同じだが、システムの中身は変わっている
社員のユーザーからみたら同じだけど、動いているプログラム等は変わっている
いわゆる「モダナイ」は、これ
つまり、
モダナイゼーション→従来の開発→イノベーション
は連続的な枠組みで、
「誰から見た時、そのシステムは変わっているか？」
で分類できる。
ということは、これらは同じ評価基準で評価できる。
具体的に言うと、その開発（モダナイや開発、イノベーション）を行うと、
どれだけの投資が必要で、その投資を行うと、利益が出るかどうかで評価できる。
その結果、「モダナイ」にするより、いっそのこと、そのシステムを捨てて、
新しく情報システムを作り直したほうがいいなどという選択肢も有り得る
（社内システムでオンプレから、クラウドに移すようなときに有り得る）
この辺の評価判断が必要というのが、「戦略」にあたる。
それと、自動生成は今、単純に自動生成するというより、構文解析まで
行って自動生成するケースも有る。この場合、自動化率は高くなる。
※表題の件が知りたい人は、最後の水平線から見てね！
■モダナイゼーション型の要求合意の課題とプロジェクト事例の紹介
(途中から）
要件定義しない→モダナイゼーション
SoE
SoR
→SoRに向かっている？
・カイゼンはイノベーションではない
・イノベーションはSoEだけではなく、SoRもある
モダナイゼーションもSoRだけではなくSoEもある
・業務を分かっている人も少なくなってきている
→この画面にこう入れるという理解
システム全体も分からなくなってきている
ドキュメントが残っていない
・モダナイゼーションの手法
日経System ２０１４年１２月号
※会場で言っていなかったこと
２０１４年の１２月号の図１には、９つの手法しか
載っていない。あれを２、４、３に分けた根拠は、
P32の３段落目からの文中の内容によるものと
思われる。ちなみに、その文中の記述と、９つの手法
は、こんなかんじ
・開発規模が大きくなる手法
リビルド＊
リプレース
・モダナイゼーションの中核技術
リライト
ラッピング
リインターフェース
リホスト
・その他（分類名称なし）
リファクター
リドキュメント
リラーン
＊リビルド：機能仕様から作り直すことを指す。
いわゆる「リビルド」とは違う
--------
事例 自動変換ツールでリライト（など）
ポイント
・変換ツールを過信しない
・テスト仕様書、テストデータ
・リライトで予算取れるか？
実際には複合
業務が１００％なくなることはない
現行踏襲をどこまで→現行業務を成立させる
現行可視化
人を育てることを同時にできる
テスト方法の合意形成
■IoT時代のITイノベーションとITモダナイゼーションの課題
・要求合意が代わらないということは無い
・従来：線形モデル
モダナイゼーション：クローズドループ（組織の中で合意すればよい。収束する）
イノベーション：オープンループ（収束しない）
現実＝リニアの部分＋クローズドループの部分＋オープンループの部分
→適切にマネジメント
・アーキテクチャ駆動モダナイゼーション
馬蹄モデルと呼ばれる
・REMICS
既存システムをクラウドへ
・価値が達成されているか
・DoDのITモダナイゼーション
質疑応答は聞いてこなかったので、
山本先生の使っている「モダナイゼーション」の定義と
一般に言っている「モダナイゼーション」の定義がちがっているため、
山本先生のいう「もっと戦略的にモダナイゼーションを考える」というのが、
見えにくかったと思う。
勝手に以下のように解釈した（山本先生の言いたかったこととは違うかも？）
まず「アーキテクチャ駆動モダナイゼーション」では、
現行のベースラインアーキテクチャから
目標のターゲットアーキテクチャへの変換プロセスを、
以下の３種類にわけている
・ビジネスアーキテクチャでの変換：ビジネス変換
ビジネスモデルそのものが変わる。
お客さんから見て、ビジネスが変わっている
いわゆるイノベーション
・情報システムアーキテクチャの変換：論理変換
ビジネスモデルは変わらないが、業務フローは変わっている
お客さんからみたら同じビジネスだけど、社員のやり方が変わっている
BPRなんかがこれに当たる
従来の開発が、これ
・テクノロジーアーキテクチャの変換：物理変換
業務フローは同じだが、システムの中身は変わっている
社員のユーザーからみたら同じだけど、動いているプログラム等は変わっている
いわゆる「モダナイ」は、これ
つまり、
モダナイゼーション→従来の開発→イノベーション
は連続的な枠組みで、
「誰から見た時、そのシステムは変わっているか？」
で分類できる。
ということは、これらは同じ評価基準で評価できる。
具体的に言うと、その開発（モダナイや開発、イノベーション）を行うと、
どれだけの投資が必要で、その投資を行うと、利益が出るかどうかで評価できる。
その結果、「モダナイ」にするより、いっそのこと、そのシステムを捨てて、
新しく情報システムを作り直したほうがいいなどという選択肢も有り得る
（社内システムでオンプレから、クラウドに移すようなときに有り得る）
この辺の評価判断が必要というのが、「戦略」にあたる。
それと、自動生成は今、単純に自動生成するというより、構文解析まで
行って自動生成するケースも有る。この場合、自動化率は高くなる。
５月２０日、「IBM XCITE SPRING 2015の２日目に行ってきた！」話のつづきで、「データサイエンティストが語る本音トークセッション - 今マーケティングにとって必要なアナリティクスとは？」を途中まで聞いていたんだけど、眠くなってしまったので寝ていたら、隣の席の人に蹴りいれられて、「こ、こわ～」と思ってその席を退散し、”超高速開発を実現するオープンなPaaS 「IBM Bluemix」”のハンズオンにいったんだけど、寝る前までの話は面白かったので、メモメモ！
アメリカ
マーケティングサイエンス・・「ベイズにあらずんば人にあらず」
消費者行動・・心理的
日本のデータが最近注目されている
・モバイルのデータ（GPSつき）
アメリカがどうしたという時代じゃないよね！
情緒的価値
ストーリー性：データからどう取り出すか
ペルソナをつくる：関係性だけでなく、その背後
フラグをふる：いかにいい変数を作り出すか
y：目的変数・・は、かんたん
x：・・・むずかしい
→つくりに行く
データを使って・・・
ここからさき、眠たくなってしまって、メモしていない
アメリカ
マーケティングサイエンス・・「ベイズにあらずんば人にあらず」
消費者行動・・心理的
日本のデータが最近注目されている
・モバイルのデータ（GPSつき）
アメリカがどうしたという時代じゃないよね！
情緒的価値
ストーリー性：データからどう取り出すか
ペルソナをつくる：関係性だけでなく、その背後
フラグをふる：いかにいい変数を作り出すか
y：目的変数・・は、かんたん
x：・・・むずかしい
→つくりに行く
データを使って・・・
ここからさき、眠たくなってしまって、メモしていない
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