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技術情報

Posts in 8/2021

プロジェクト・標準化#1 「根深い文書主義の壁~「モノ」駆動から「コト」駆動へ~」

はじめに 豆蔵の中佐藤(なかさと)です。 普段の業務は、研修(新人研修・開発プロセス・オブジェクト指向・UML)がメインですが、最近増えてきたご相談として「アジャイル開発導入」というものがあります。 アジャイルの考え方・手法には、企業内で導入するべきものがたくさんありますので、この傾向はよいことなのですが、少々困...

要求・デザイン思考#6 「KJ法 その本質とは」

前回(第5回「KJ法四つの誤解」)は、KJ法とは何か?の前に、KJ法とは何ではないのか?について、いくつかの注意点をお伝えしました。もちろん世間一般のKJ法への誤解は四つどころではないとは思いますが、それでも如何に誤解されているかという片鱗でも気づいて頂けたのではないでしょうか。 はじめに そしていよいよ今回はK...

要求・デザイン思考#5 「KJ法 四つの誤解」

前回(第4回「客観と主観」)」の最後の部分で、KJ法(注1)について「「KJ法はデータ(情報)の分類手法である」というのは大きな間違い」と書いたところ、多数の方から「え?違うの?」という反応を頂きました。 そこで今回はちょっと SSM を離れて、KJ法の話をしてみたいと思います。(EM-ZERO (注2) vol...

要求・デザイン思考#4「客観と主観」

1. これまでのおさらい 第一回目「問題とは何か」 一言で問題と言っても、いろいろなレベルの問題があるにも関わらず、それらの問題に対して同一のアプローチで対応しようとしてもうまくいくはずがない。なぜならば、そもそも問題の種類が違うのだから。 第二回目「ハードとソフト」 一言でハードとソフトと言っても、ものことには...

要求・デザイン思考#3 「コンセンサスとアコモデーション」

1. はじめに 第一回目の「問題とは何か」では、そもそも「問題」と言われるものにはいろいろな性質の種類があるということ、そして第二回目の「ハードとソフト」では、そうした状況であるにもかかわらず、これまでの問題解決手段のほとんどが「ハード」アプローチであるということ。 そしてハードアプローチでは解決できない問題が多...

要求・デザイン思考#2 「ハードとソフト」

1.ハードウェアとソフトウェア IT業界で生きている私達にとって、最も普通に使っている言葉である「ソフトウェア」。この「ソフトウェア」という言葉が生まれてから、既に半世紀が経過しています。それが長いのか短いのかは何とも言えないところではありますが、もともとコンピュータ自体は金属の塊で出来た機械であったことから、「...

要求・デザイン思考#1「問題」とは何か

はじめに 「やるべき対策は全て実施しているのに、なかなか問題がなくならない」 「特にこれといった原因は思い当たらないものの、何故か上手くいっていない」 ソフトウェア開発を初めとして、いわゆる「プロジェクト」と言われるような組織活動においては、毎日が常に「問題解決」の日々と言っても過言では無いでしょう。プロジェクト...

AI・機械学習・RPA#4 「一橋大学神岡教授インタビュー 第2回:企業が組織としてDXを進めるために」

第2回:企業が組織としてDXを進めるために DX人材はどこにいるか 自社にない人材を求めて社外に目を向けるのはよくわかりますが、そういう人材が豊富にいるわけではありませんし、どの企業もそういう人材を簡単には手放さないように努力するでしょう。DX人材は特殊な人材ではなく、誰もがDX人材の特性を持つ対象となります。...

AI・機械学習・RPA#3 「一橋大学神岡教授インタビュー 第1回:企業が人を活かしてDXを進めるために」

第1回:企業が人を活かしてDXを進めるために 企業におけるDXとは 企業におけるDXは、テクノロジーがドライバーになっていますが、テクノロジーをトランスフォームすることが目的ではありません。テクノロジーを用いて組織のゴールを達成することです。ビジネスをどう効果的に変えるか、そのためには組織、人も変えないといけま...

AI・機械学習・RPA#2 「AI・データサイエンス分野、産学連携で先端の研究と社会実装を見据えた人材育成を!~豆蔵コンサルタントが立教大学客員准教授を委嘱~」

AI・データサイエンス分野、産学連携で先端の研究と社会実装を見据えた人材育成を!~豆蔵コンサルタントが立教大学客員准教授を委嘱~ 豆蔵 コンサルタントが、立教大学より客員准教授の委嘱を受け、2020年4月より同大学で講義を行っています。 石川が客員准教授を務めている立教大学は、同年4月に国内発の人工知能に特化した...

AI・機械学習・RPA#1 「太陽表面爆発を機械学習で予測する」

はじめに はじめまして、豆蔵の松永です。 機械学習やビッグデータ解析について学びながら、データ分析の業務を日々行っています。 私は、入社する前、宇宙地球環境研究所という研究機関に在籍し、理学系(火星大気)の研究を行っていました。 技術情報ページに載せられるような話題はないかと悩んでいたところ、研究者時代の分野にお...

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技術情報
豆蔵社員が発信している技術情報についてまとめます。
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