システム開発

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機械学習

人工知能の調整:性能向上への道

人工知能の良し悪しを決める大切な作業の一つに「調整」というものがあります。人工知能は、人間と同じように、多くの情報から物事を学び、その学びをもとに考えたり判断したりします。この学びの過程で、様々な部分を細かく調整することで、人工知能の正確さや仕事のはやさといった能力を高めることができるのです。 ちょうど、職人が自分の道具を丁寧に調整するように、人工知能の調整もとても繊細な作業です。人工知能の仕組み、学びに使う情報、学び方の設定など、調整する対象はたくさんあります。 例えば、画像を見分ける人工知能を考えると、猫を認識させるためには、たくさんの猫の画像を見せる必要があります。しかし、ただ画像を見せるだけでは十分ではありません。猫の画像と一緒に、「これは猫です」という情報も与える必要があります。また、猫の種類や、画像の明るさ、大きさなども調整する必要があるでしょう。これらの要素を適切に調整することで、人工知能は猫を正確に認識できるようになります。 このように、人工知能がきちんと働くためには、目的に合わせた調整が欠かせません。しかし、やみくもに調整するだけではうまくいきません。学ぶ情報の特徴や、人工知能の仕組みをよく理解した上で、適切な調整を行うことが重要です。正しい知識と経験に基づいた調整こそが、人工知能の真の力を引き出す鍵となるのです。まるで、名人が楽器を最高の状態に調整するように、人工知能もまた、丁寧な調整によってその能力を最大限に発揮できるのです。
ビジネスへの応用

試作:成功への第一歩

新しい品物や仕組み、または提供する行為などを作り出す過程において、試作品作りは計画の核となる考えや働きを実際に形にする最初の作業です。この段階では、最終形を目指すのではなく、主要な働きや見た目などを簡単に作り上げることで、具体的な様子を関係者全員で共有し、認識のずれをなくすことを目指します。 試作品を作る目的はいくつかあります。まず、試作品を実際に動かしたり使ってみたりすることで、隠れた問題点や改善すべき点を早期に見つけることができます。開発の初期段階で、完成形を目指す前に問題点を見つけ、修正することで、後戻りを減らし、結果として時間と費用の節約に繋がります。 また、試作品は利用者からの意見を聞くための大切な道具でもあります。絵空事の考えよりも、具体的な形があるものの方が理解しやすく、利用者からより的確な意見をもらえると期待できます。例えば、新しい道具を試作品として利用者に渡し、使い勝手に関する具体的な意見を集めることで、製品の完成度を高めることができます。 さらに、試作品は関係者間での意思疎通を円滑にする効果も期待できます。言葉だけでは伝わりにくい細かなニュアンスや使い勝手なども、試作品を通して共有することで、開発チーム全体で同じイメージを持つことができます。これは、プロジェクトをスムーズに進める上で非常に重要です。 このように、試作品作りは開発全体を効率化し、成功に導くための重要な役割を担っています。試作品を作ることで、早い段階で問題点を見つけ、修正し、利用者の意見を取り入れ、関係者間で認識を合わせることができるため、最終的な製品の質を高め、開発の成功確率を高めることに繋がります。
ビジネスへの応用

情報収集の第一歩、RFIとは?

新しい仕組みを会社に取り入れる時、まず必要なのは十分な情報収集です。情報提供依頼書、いわゆるRFIは、まさにこの情報収集の第一歩として非常に大切な役割を果たします。複数の会社に同じ質問をすることで、それぞれの会社が得意とする分野や、どんな提案をしてくれるのか、比較するための材料を集めることができるのです。例えるなら、新しい仕組み導入という大海原を航海するための羅針盤と言えるでしょう。 RFIを使うメリットは、自社に最適な仕組みを見つけるための道筋を明確にできることです。闇雲に業者を探し回るよりも、RFIを使って情報を一箇所に集めることで、時間と労力の節約にもなります。複数の会社からバラバラに情報を得るよりも、RFIを通して整理された情報を得ることで、比較検討が容易になり、導入までの時間を短縮し、担当者の負担を軽減することができます。 RFIでは、システムの機能や性能といった技術的な側面だけでなく、導入費用や保守体制、会社の概要といった情報も入手できます。これにより、各社の全体像を把握し、自社のニーズに合致する会社を選定する判断材料となります。また、RFIを通して得られた情報は、次の段階である提案依頼書(RFP)を作成する際の土台にもなります。RFPはより具体的な提案を求めるための書類なので、RFIで得た情報を基に作成することで、より精度の高い提案を引き出し、最終的なシステム選定の精度を高めることに繋がります。効率的で無駄のない仕組み導入を目指す上で、RFIは欠かすことのできない存在と言えるでしょう。
その他

システム検証の重要性

新しく作り上げた仕組みが、最初に決めた通りに動くか、そして、役に立つかを確かめる作業。これを検証と言います。仕組み作りにおける検証とは、完成形に近づくための最後の大切な作業と言えます。この検証作業を丁寧に行うことで、使う人の満足度を高めることに繋がります。 検証作業をきちんと行えば、隠れた問題点を早く見つけることができます。そして、それらを直すことで、実際に運用を始めた後に起こる不具合をあらかじめ防ぐことができます。 検証作業には幾つかの種類があります。例えば、単体検証では、個々の部品が正しく動くかを一つずつ確認します。組み合わせ検証では、部品を繋ぎ合わせた時に、全体として正しく動くかを確かめます。そして、総合検証では、実際の運用環境と同じ条件で、全ての機能が正しく動くかを最終確認します。それぞれの検証で異なる目的と方法があり、段階的にシステムの完成度を高めていくのです。 また、検証作業をすることで、システムの使い勝手や性能についても詳しく分かります。例えば、特定の操作に時間がかかりすぎたり、画面が見づらかったりする場合は、改善が必要です。これらの情報は、今後の仕組み作りや改良に役立ちます。より使いやすい、高性能な仕組みを作るための土台となるのです。検証を通して得られた記録や経験は、開発チームの技術力向上にも貢献します。問題解決能力や、より良い仕組みを作るためのノウハウを蓄積していくことができるからです。このように、検証はシステムの品質保証だけでなく、将来の開発にも大きな影響を与える重要な作業なのです。
ビジネスへの応用

具体性の検証:システム導入成功の鍵

近頃、技術の進歩が目覚ましく、暮らしや仕事に役立つ様々な仕組みが作られています。新しく何かを取り入れる際には、それがどれだけ役に立ち、費用に見合うかだけでなく、実際に使うためにどんな準備や作業が必要なのかをじっくりと確かめる必要があります。この確かめる作業がとても大切で、「実現できるかどうかの検証」と呼ばれています。新しい仕組みをうまく取り入れるためには、なくてはならない確認作業です。 たとえば、新しい会計処理の仕組みを会社で導入するとします。その際、単に便利な機能が備わっているかだけでなく、会社の今のやり方と合うか、社員が使いこなせるか、今の設備で動くか、セキュリティー対策は万全か、などを細かく調べなければなりません。もし、社員の習熟度に合わない高度な仕組みを選んでしまうと、使いこなせる人が少なくなり、かえって非効率になるかもしれません。また、セキュリティーが弱いシステムを選んでしまうと、大切な情報を守ることができず、大きな損害につながる恐れもあります。 実現できるかどうかの検証では、机上の空論ではなく、実際に起こりうる様々な場面を想定し、本当に問題なく使えるかを確かめます。導入前にテスト運用を行い、社員に使ってもらいながら操作方法や処理速度を確認したり、想定されるトラブルをわざと起こして対応策を試したりします。こうして、導入前に問題点を見つけて対策することで、実際に使い始めた時にスムーズに運用できるようになります。また、検証を通して費用や期間の見積もりがより正確になり、導入後の混乱を防ぐことにもつながります。 新しい仕組みを導入することは、会社にとって大きな変化です。実現できるかどうかの検証を丁寧に行うことで、想定外の出来事を防ぎ、成功へと導くことができるのです。
その他

アジャイル開発:迅速で柔軟な開発手法

近ごろ、情報の技術はとても速く進歩しています。そのため、機械仕掛けや柔らかな道具を作る現場では、変化に素早く対応し、しなやかに動くことが求められています。昔ながらの作り方では、はじめに立てた計画に基づき、長い時間をかけて作ることが普通でした。しかし、変化の激しい今の時代には、このやり方では対応が難しくなっています。そこで注目を集めているのが、すばしっこい作り方、すなわちアジャイル開発です。 アジャイル開発とは、短い期間で作ったものと試しを何度も繰り返すことで、変化への対応能力と作る速さを高める方法です。まるで、小さなかけらを幾つも重ねて大きな像を形作るように、少しずつ完成へと近づけていきます。変化の激しい今の時代の現場に最適な作り方と言えるでしょう。 従来の作り方では、全ての計画を最初に決めてから作業を始めます。しかし、アジャイル開発では、大まかな目標だけを決めて、細かい部分は作りながら調整していきます。そのため、途中で状況が変わっても、柔軟に対応することができます。また、短い期間で試しを繰り返すため、作ったものが本当に求められているものかを確認しながら進めることができます。 アジャイル開発には様々な種類がありますが、どれも共通しているのは、人と人との繋がりを大切にするということです。開発する人と使う人が密に話し合いながら進めることで、より良いものを作り上げることができます。 アジャイル開発は、現代の開発現場が抱える様々な問題を解決する、一つの有効な手段です。変化への対応、開発の速さ、使う人の満足度を高める上で、アジャイル開発は大きな役割を果たすでしょう。
機械学習

AIエンジニアの仕事とは?

人工知能技術者が担う役割は、様々な問題を人工知能の技術を使って解決することです。具体的には、機械学習や深層学習といった技術を使って、大量のデータから規則性やパターンを見つけ出し、予測や分類を行うための模型を作ります。膨大な量のデータから、まるで砂金を探すように価値のある情報を見つけ出す作業です。これらの模型は、写真を見て何が写っているか判断する画像認識や、人の声を理解する音声認識、人の言葉を理解する自然言語処理など、幅広い分野で使われています。例えば、自動運転技術では、周囲の状況を認識するために画像認識技術が不可欠ですし、音声アシスタントでは自然言語処理技術が重要な役割を果たしています。 人工知能技術者は、作った模型を実際に使えるシステムに組み込む作業も行います。机上の空論ではなく、現実世界で役立つシステムを作ることが重要です。作った模型が正しく動くかどうかの性能評価や、より性能を高めるための改善作業、そして安定して使えるようにするための運用や保守作業なども行います。つまり、人工知能システムが生まれてから終わりを迎えるまでの全行程に関わるのです。 さらに、人工知能技術は日進月歩で進化しているため、常に最新の技術動向を把握し、新しい技術の研究開発にも積極的に取り組む必要があります。まるで流れの速い川の流れに遅れないように、常に学び続けなければなりません。人工知能技術者が新しい技術を生み出し、発展させることで、社会全体がより便利で豊かになっていくのです。近年の人工知能技術の急速な発展に伴い、人工知能技術者の必要性はますます高まっており、様々な分野での活躍が期待されています。まるで現代の魔法使いのように、様々な問題を解決する鍵を握っていると言えるでしょう。
ビジネスへの応用

利益分配契約:開発費ゼロでシステム導入

利益分配契約とは、情報処理機械を使った仕組み作りを他社に頼む際の一つの契約方法です。 従来の仕組み作り委託契約では、頼む側が開発費用を全額負担するのが一般的でした。つまり、仕組みを作るのにかかるお金は全て頼む側が支払う必要がありました。 しかし、利益分配契約では、頼まれた側が開発費用をほぼ全額負担し、仕組みを開発します。 言い換えると、仕組みを作るお金は頼まれた側がほとんど負担するということです。 その代わりに、頼む側は開発された仕組みによって得られた利益の一部を、頼まれた側と継続的に分け合うという仕組みです。 例えば、新しい販売管理仕組みを開発して、その仕組みを使って商品の売り上げが伸びた場合、売り上げ増加分の一定割合を頼まれた側に支払うことになります。 この契約には、頼む側にとって初期費用を抑えて仕組みを導入できるという利点があります。 多額の費用を用意しなくても新しい仕組みを導入できるため、資金繰りが楽になります。 また、頼まれた側も、仕組みが成功すれば長期的に利益を得られるという利点があります。 初期投資は大きくなりますが、開発した仕組みが広く使われるようになれば、大きな利益を得られる可能性があります。 一方で、利益の分配方法や割合など、契約内容を明確に決めておくことが重要です。 曖昧な部分があると、後々トラブルになる可能性があります。 また、開発した仕組みが期待通りの利益を生み出せなかった場合のリスクも考慮しておく必要があります。 両者にとってメリットとデメリットを理解した上で、契約を締結することが大切です。