USEN-NEXT HOLDINGSは、アルバイトのマッチングアプリ「Baitry(バイトリー)」を運営するスポットメイトと資本業務提携したと発表した。
クリックテック・ジャパンは2019年10月9日、現場担当者向けのビジネスインテリジェンス(BI)ソフト「Qlik Sense」の機能をSaaS型クラウドサービスとして利用できるサービス「Qlik Sense Business」を発表した。価格は、1ユーザーあたり月額30ドル。開発会社は、米Qlik Technologies。
日立グローバルライフソリューションズは10月9日、スマホ連携機能を備えたIoT対応のドラム式洗濯乾燥機「ヒートリサイクル 風アイロン ビッグドラム」BD-NX120Eを11月16日から発売すると発表した。
KDDIは10月9日、地域で起業を考えている学生や個人を対象に、起業特化型eラーニングや集合研修などを提供する起業家創出プログラムを開始すると発表した。
日立社会情報サービスは2019年10月9日、Excelを活用した分析業務を高度化;効率化するサービス「超xls(エックスエルエス)サービス」を発表、同日提供を開始した。既存のExcelデータをそのまま生かしながらセルフサービス型BI(ビジネスインテリジェンス)ソフトで分析できるようにする要素一式をパッケージ化して提供する。価格(税別)は、年額144万円から。日立システムズが運営するSaaS/クラウドサービスのネットショッピングサイト「オープンクラウドマーケットプレース」で販売する。
日鉄興和不動産が、分譲集合住宅に新たな価値を提案する。ミレニアル世代の単身女性をイメージした3つのライフシーンから、コンセプトルームを開発。分譲マンション「リビオレゾン勝どきnex」にてオプションプランとして提案する。
ヤマハは、新たな音声信号処理技術「SoundCap」を搭載した、小・中規模の会議室からオープンスペースまで、オフィスのさまざまなシチュエーションに対応するユニファイドコミュニケーションスピーカーフォン「YVC-330」を、11月下旬に発売する。
DJIは10月9日、精密農業と環境管理を行う農業用ドローン「P4 MULTISPECTRAL」を発表し、DJI JAPANの代表取締役の呉韜氏が説明した。
SIベンダー(システム構築会社)の日鉄ソリューションズ(NSSOL)は2019年10月9日、会見を開き、同社のR&D組織「システム開発センター」の取り組みについて紹介した。会見では特に、追加開発コストの削減、迅速なシステム開発手法、AIによるシステム開発の高度化、データ活用のライフサイクル支援、という4つの取り組みを詳しく紹介した。
「Android」OSの生みの親で、現在はEssential ProductsのCEOを務めるアンディ・ルービン氏は米国時間10月8日、同社が計画する斬新な次期スマートフォンの画像を公開した。
アマゾンジャパンは10月9日、偽造品の撲滅を目指すプロジェクト「Project Zero」を日本でも開始した。3つの機能を通じて、通販サイト「Amazon.co.jp」からニセモノ商品を一掃したい考えだ。
西友は2019年10月9日、AI(人工知能)が需要を予測した上で商品を自動で発注するシステムを全国の店舗に導入すると発表した。2019年10月から導入を開始する。需要予測の仕組みとして、日立製作所の「Hitachi Digital Solution for Retail/AI需要予測型自動発注サービス」を利用する。
東京空港交通やJTB、三菱地所など7社は、空港~丸の内間における自動運転モビリティを活用したMaaS実証実験の参加者一般公募を開始した。
こんにちは、マスターブラックベルトの津吉です。
先週末、久しぶりに日曜大工をしました。植木鉢を載せるテーブルを作るために木材を切り揃え、組み立て、さらにニスを塗って仕上げました。使った電動工具は丸ノコ盤、卓上丸ノコ、電動ドリル、そしてサンダーの4種類。電動工具を使わなければ、とても一日では終わらなかったことでしょう。ツールの威力は生産性が劇的に高まることだけではありません。ツールを使うことで素人でもそれなりの物に仕上げることができます。それは大工仕事だけに限ったことではなく、普段の仕事でも同じことが言えます。
そこで今回は普段の仕事で気軽に使える便利なツール「最適化のための進化的調整方法」をご紹介したいと思います。
陸王の「こはぜ屋」でも使えるツール
足袋工場「こはぜ屋」が陸王というランニングシューズを作るテレビドラマを皆さんもご覧になったことと思います。
あのドラマの中で、「シルクレイ製造装置を再稼働させて最初のサンプルが作れるようになるまで数か月は必要だ」と飯山専務は言い、事実、飯山専務と一緒に仕事をしていた大地の二人は、2週間以上も深夜まで毎日働き、試行錯誤を繰り返しながら設備の再調整をしていました。
もし彼らが「最適化のための進化的調整方法」を使っていたら、恐らく3日もあれば再調整は終わっていたでしょう。

陸王 (引用 TBS)
「最適化のための進化的調整方法」ってナニ?
最適化と聞くと、数学や統計学の知識が必要な難しいものと思われがちですが、この最適化手法は数学も統計学も全く必要ありません。足し算と割り算ができれば十分です。
下の図は「最適化のための進化的調整方法」のイメージを表しています。
- 最初に3つの調整点(三角形の頂点1、頂点2、頂点3)を任意に決めて、それぞれの調整点から結果を取得します
- それぞれの結果と目標値を比較して次の調整点(頂点4)を計算し、頂点4の調整値から結果を取得します
- 新しい三角形(頂点2、頂点3、頂点4)の結果と目標値を比較して次の調整点(頂点5)を計算し、頂点5の調整値から結果を取得します
- 新しい三角形(頂点2、頂点4、頂点5)の結果と目標値を比較して次の調整点(頂点6)を計算し、頂点6の調整値から結果を取得します
- 新しい三角形(頂点4、頂点5、頂点6)の結果と目標値を比較して次の調整点(頂点7)を計算し、頂点7の調整値から結果を取得します
この手順を何度か繰り返しているうちに、結果が目標値に次第に近づいていき、最終的には最適値が得られる調整値に収束していきます。試行錯誤を繰り返しながら闇雲に調整するよりも、はるかに早く生産的で確実な調整ができます。
次の調整点(頂点)の計算方法はとても簡単ですが、ここでは十分に説明しきれないので、ご興味のある方はぜひ私のブログを参照して下さい。

最適化のための進化的調整方法
どんな仕事に使えるのか
調整パラメータの数が2つ以上であれば「最適化のための進化的調整方法」が使えます。例えば、
- 生産システムのパラメータ調整
- 在庫量の調整
- プロセスラインの調整
- 製造装置の調整
- サプライチェーンの調整
など。調整パラメータの数が4つ以上になるとグラフでは表現できなくなりますが(4次元グラフになってしまうため)、最適化のための手順はまったく同じです。

進化的調整方法の応用範囲
「最適化のための進化的調整方法」のメリット
最後に「最適化のための進化的調整方法」を使う利点をいくつか挙げておきます。
- 通常業務中に仕事(生産)を継続しながら調整ができます。
- 一般的な最適化手法のように特別な準備や環境を用意したり、通常業務を停止して試験を行う必要がありません。
- 難しい数学や統計の知識はまったく必要ありません。足し算と割り算だけで計算ができます。またエクセルを使える知識があれば十分です。
- 一般的な最適化手法に比べて調整回数が少なくて済み、その分早く調整作業が終わります。
- 完全な最適値ではないかもしれませんが、十分満足できる最適値を得ることができます。
- 通常業務を継続しながら調整(最適化)できるので、調整中に作った製品も販売することができます。
計算方法など更に詳細な内容についてご興味のある方は、ぜひ私のブログを参照してください。
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筆者が最近受講した2つのセミナー。1つは「組込みDX推進フォーラム」(2019年8月26日/IoTイノベーション協議会、組み込みシステム技術協会主催)、もう1つは「PSAセミナー」(同年9月12日、インプレス主催)である。これらを聴講していてふと感じた「素朴な疑問」を深掘りしてみた。今回も日本のIT人材に関わることだ。