日々の開発業務で培った技術的な知見や、よりよいプロダクト提供のための技術的な取り組みなどを積極的に紹介をしていきます。
こんにちは！
クラウドソリューション開発部の今野です。
皆さんはプレゼン行う機会ありますか？
エンジニアだと、なかなか大勢の前で話すといった機会があまりないと思いますが、プレゼンの極意を身につけることで、発表の際にグッと人を惹きつけることができます。
私は今までプレゼンをしたり、プレゼンをするための本を読み漁ったり…といったことを繰り返してきました。そのため、少しでも参考になればと思います。
ポイントは色々あるのですが、細かく書いていったら途方もないぐらいの文章量になってしまうので、今回は特に重要なポイントを押さえながら紹介させていただきます。
こんにちは！AX研究室のロベルト・フバチです。
今回は、機械学習（Machine Learning）を活用した実験計画のテーマについて少し紹介したいと思います。
科学や技術の発展により、私たちは興味のある現象やプロセスをより深く理解するために、ますます多くの実験を行う必要があります。実験の結果には、その実験条件を決めるさまざまな要因（因子）が影響します。たとえば、化学反応の進行には次のようなパラメータが関係します：圧力, 温度, 触媒の種類, 物質の濃度, 撹拌速度, 溶媒の種類, 固体物質の粒度. つまり、化学反応を調べる場合でも、結果に影響を与える要因は7つもあります。それぞれの要因について「低い」「高い」の2つの条件だけを試すとしても、組み合わせは 2⁷ = 128 通り、つまり128回の実験が必要になります。このような実験計画は、時間もコストも非常にかかります。
そこで、研究者たちはより少ない実験回数で信頼できる知見を得るための方法を開発しました。その代表例が「品質工学（田口方法）」です。この方法を使うと、7つの因子それぞれに2つの水準（例：低温／高温）がある場合でも、128回ではなくわずか8回の実験で十分な情報を得ることができます。このように、うまく設計された実験計画は、時間と材料を節約し、発見を加速させることができます。
品質工学は統計に基づいた伝統的な実験計画法ですが、近年では機械学習を用いた新しいアプローチも広く使われています。その一つが「アクティブラーニング（Active Learning）」です。これは、コンピュータが自ら「どの実験を追加で行えば効率よく学習できるか」を判断してくれる手法です。そして、このアクティブラーニングの一種として「ベイズ最適化（Bayesian Optimization）」があります。ベイズ最適化では、コンピュータが過去の実験結果から学び、次に試すべき最も有望な条件を自動的に提案してくれます。
続きを読む
はじめまして！クラウドソリューション開発部の内間木です！
今回は、SORACOM Fluxというサービスを使用して「カメラで特定物体を検知し、メールで即時通知」というシステムを簡単に手順を追って作成していきます。
このブログは、株式会社ソラコム様が提供する「SORACOM Flux」の強力な機能と、その具体的な活用方法についてご紹介します。
SORACOM Fluxを初めて使う方や興味を持たれた方に向けて作成しました！
本ブログを通して、SORACOM Fluxの概要や具体的なシステムの構築方法を習得しましょう！
続きを読む
お疲れ様です。SJC共同開発推進室の境田です。
プロジェクトの進捗管理、どのように行っていますか？
「今週は5工数分の遅れです」—— この報告は重要ですが、「先週と比べて、遅れは拡大しているのか？ 縮小しているのか？」という傾向までは分かりません。
以前、私はPM研修で「EVM（アーンスト・バリュー・マネジメント）」という強力な進捗管理手法を学びました。
「よし、WBSにEVMを反映させよう！」と思い立って調べてみたものの、実際のWBSに組み込むための詳細なテンプレートや関数設定まで踏み込んだ記事は、意外と見つかりません。
そこで本記事では、PM研修の学びを実践に移すべく、自力で構築したEVM管理シートの作成手順を公開します。
続きを読む
こんにちは！SJC共同開発推進室の中谷です！
今年4月に入社し、最初の3か月間は社外研修でJavaを使ったWeb開発の基礎を学びました。
研修ではServletを中心に学習しましたが、現場復帰後はSpring Bootを使ったWebアプリ開発に取り組んでいます。
最初は戸惑いもありましたが、使っていくうちに「これは便利だな」と感じる場面が増えてきました。
この記事では、私が体験したSpring Bootの便利なところを研修時代に触ったServletと比較しながら紹介していきます。これからSpring Bootに触れる方や、私と同じような境遇の方にとって、少しでも参考になれば嬉しいです！
こんにちは！
SJC共同開発推進室の鈴木です。
前々回の記事、前回の記事とHome Assistantの記事を投稿させていただきました。今回も引き続き、Home Assistantをテーマに、その活用事例をご紹介します。
今回は、「農業分野」に焦点を当て、ビニールハウスを例に、温度と湿度の実測データから「飽差」という、空気中に「あとどれだけ水蒸気を含むことができるか」を表す値を求めるテンプレートセンサというものを作成し、Home Assistantで「仮想データ項目」として扱う方法をご紹介します。
今回の流れを通して、農業分野へのIoTの活用をご紹介するとともに、Home Assistant上での新しいデータ項目作成の考え方などもご紹介できればと思います。
こんにちは。
SJC共同開発推進室の菊池です。
突然ですが、エンジニアは理系出身者が多いイメージはありませんか？
そして、理系出身者の中には、文章を書くことに苦手意識を持っている人が多いと感じませんか？
私も文章作成に苦手意識を持つ理系出身エンジニアの一人です。
ですが、エンジニアにとって文章作成は、避けては通れない非常に重要なものなのです。
今回は、私自身の経験も踏まえながら、文章を書くことへの苦手意識を克服するために実践していることをお話ししたいと思います。
こんにちは！
SJC共同開発推進室の鈴木です。
前回はHome Assistantの導入編として、環境構築から市販のスマートデバイスや自作デバイスを連携させる方法をご紹介しました。詳しくは、スマートホームを次のレベルへ：Home Assistant のご紹介（1）をご確認ください。今回は前回のサンプルを少し応用した例で、製造現場での活用例をシンプルな構成でご紹介します。
こんにちは！デバイスソフトウエア開発部の山内です。
弊社では、セキュリティ面での対策に脆弱性診断ツールである「VAddy」を利用しています。
今回は、VAddyの基本的な使い方とコツについて解説していきます。
