ymsyms1978 さん プロフィール

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ymsyms1978さん: 新米AIoT×ビッグデータ技術 エンジニアの成長ブログ
ハンドル名ymsyms1978 さん
ブログタイトル新米AIoT×ビッグデータ技術 エンジニアの成長ブログ
ブログURLhttp://www.aiot.tokyo
サイト紹介文AIやIoT、ビッグデータに関連する「技術書、Eラーニング、事例、勉強会」での学びブログです。
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供45回 / 100日(平均3.1回/週) - 参加 2018/02/25 09:15

ymsyms1978 さんのブログ記事

  • 日系メーカーのIoT化について思うこと
  • やはり、アセットが活きるし、DX変革できそうとか経営戦略に合致すると思うので、人材がいないから人材採用計画が立案され、採用が活況な感がある。でも、実際のUXとか結構ずれてるのが多いし、頑張ってる人とか、既存組織・ルールの壁で大変そうで、なんとも言えない感ある。そう言った状況に必要そうな要素を書き出してみる。日系メーカーに合った開発プロセスの確立ステージゲート法とかを今風にアレンジした体制ハードの [続きを読む]
  • フルスタックエンジニア育成について思うこと。
  • lot.or.jpこれは良いなーと感じた。ここまで来たのなら、IT人材のアセスメントプラットフォームができたら良いなと思う。www.pluralsight.comとか技術だけでも色々あるけど、360度で可能性を限定しないフルスタック的人材を育成するのが大事だと感じる。小学生中学生高専生・高校生大学生新卒エンジニア各種中堅エンジニア企画系エンジニアスペシャリスト系エンジニアフルスタックエンジニアとかくらいのスコープでそういったも [続きを読む]
  • node-redの学習について
  • ノードの使い方をマスター(nodejs/node-red/npm)マップ連携をマスターflows.nodered.org ※ISSの場所などの緯度・経度をプロットSense HAT搭載のRaspberryPiでセンサーデータ連携をマスター Sense HAT - Raspberry Piダッシュボードでそれぞれを統合して見える化 を自分でやって理解すると良い。 [続きを読む]
  • AI/IoT/ビッグデータが社会に何をもたらすか
  • まずよく言われる変化第4次産業革命により雇用の全体状況が変わるイノベーションが生まれやすくなる無人経済へ移行する教育の価値が変化するライフシフトにより社会構造が変化するAI/IoT/ビッグデータ的に重要度の高いのは、第4次産業革命に対応するエンジニア教育・起業家教育だと考えています。下記のように、10代のうちから起業家教育をしていかないと、エンジニアとしても食べていけなくなる時代がくると感じます。startup [続きを読む]
  • 中途採用でWebエンジニアからIoTエンジニアになるには
  • ステップは下記、python(djangoなど)でWebアプリが実装できるようになるraspberrypiでプリインストールのNode-Redでダッシュボードを作るセンサー〜Web〜アクチュエータの連携をできるようになる特定の業種のユースケースに精通し、マネタイズ可能なモデルを作るこの際に簡単な決定木とかでも知能的処理を入れるハッカソンなどで発表する趣味での電子工作の経験も歓迎条件に記載がある求人をリストアップ求人毎の業種毎にユース [続きを読む]
  • コネクテッドカープラットフォームとユースケース比較
  • 下記の3つをベースにコネクテッドカーのプラットフォームは固まって行きそう。一部、SDLやgeniviかもしれませんが、スマホ軸でいくと自然な着地ではないでしょうか。アンドロイドオートplay.google.comアップルカープレイwww.apple.comオープンカーinrix.comそういったエコシステムを活用した下記のようなプレーヤーが伸びていくように思います。やはり、それぞれにエッジが立ってこないとユースケースがはまらないのではない [続きを読む]
  • AIエンジニアとIoTエンジニアの違い
  • AIエンジニアは、DNNとかでモデルを作るのがメインなので分界点的には、そこまでで、バックエンドエンジニアがAPI化して、WEBアプリとインテグレートする。その後、フロントエンジニアがUI/UXを付与して、やっと出来上がる。それでも、使いやすいものにはなりにくいので、継続的インテグレーションが必要。で、IOTエンジニアは、センサーからデータをかき集めてWEBに統合する役目だけど、実は前述の全てを分かっていないといけ [続きを読む]
  • IoTパーツ屋さんについて
  • vstoneとかで、買い物したりするとwww.vstone.co.jpイメージがついて来て、オンラインでググって、100個位デバイスまみれになれば、見えてくることもあるかもしれません。ちなみに、vstoneは、あのロボホンで有名な高橋先生ゆかりのお店です。高橋智隆 - Wikipedia [続きを読む]
  • IoTのベネフィットの基本スコープ
  • 1.見えなかったものが見える化される2.離れていても見える3.全体の状況・トレンドが見える4.リアルタイムに分析・予測・判断できる5.自律的に制御できる6.遠くから動かせる7.まとめて動かせる辺りでしょうか。目的やベネフィットがはっきりしなくて、IoTしたいは、うまくいきませんので、こういったことを留意しながらKPI/KGIを設定していく必要があります。 [続きを読む]
  • IoTエンジニアになるための技術を学べる講座比較
  • 1.WINスクールwww.winschool.jp 【内容】  RaspberryPiで検知した内容をLINE API経由で通知するといった内容。  ここは、他にCAN APIやETEC資格対策もあり、内容的には幅がある感じ。2.ヒューマンアカデミーhaa.athuman.com 【内容】  ここは、算数やコーディングとか初心者対応付きで、  とりあえずはRaspberryPi使えたといったところを目指せる感じ。3.ウフルuhuru.co.jp 【内容】  ユースケース解説もあり、mb [続きを読む]
  • 家電とIoT
  • 1.スマートサーモスタットnestdevelopers.nest.comとかがあり、オープンプラットフォーム戦略をとっている。2.aiotプラットフォーム、sharpwww.sharp.co.jpそんなにオープンではないプラットフォーム戦略。3.nokia home control centersupport.health.nokia.comこちらは、オープンプラットフォーム戦略4.arrayentwww.arrayent.com世界中の家電ブランドメーカーにプラットフォームを提供する中間支援戦略。どれも、スマート [続きを読む]
  • チャットボットをDeepLearningで実装するには
  • 結構当たり前の話ですが、RNN系の実装のseq2seqモデルで、学習データを食わせるわけですが、単純な実装だとダメです。そこで、attention seq2seqの登場です。でも、それだけではまだダメです。そこで、インテント単位の中身をBoWとかWord2Vecでベクトル的に値化したり、単語をkuromojiなどで、分解して、この名詞は苗字らしいとかもわかるようにしてよりコンテキストを理解していきます。そうすることで、FAQ応答などのユースケ [続きを読む]
  • ビッグデータをアセットとするビジネスモデル
  • ビッグデータを活用したビジネスモデルは、戦略上では、下記のメリット・デメリットがある。【メリット】1.先行者利益が大きい2.マルチサイドプラットフォーム化できる3.ブローカーを増やすと戦略優位になる4.分析ビジネスが成立する5.データ販売単体で見ると利益率が高い6.AI技術の適用がしやすい【デメリット】1.データの維持が大変2.ユースケースが曖昧になる3.サーバコストが高い4.分散処理などのエンジニアリングが非常に [続きを読む]
  • 第4次産業革命時代に適用できる提案型エンジニア
  • 受託型の待ち受けタイプのエンジニアがいくら居ても、何か高い生産性がある仕事ができるわけでもない。AIやIoTの業界では提案型のエンジニアでないとうまく行かない傾向が強いと良く聞く。例えば、採用時にでも、コーディング課題を出したり、ケースをとかせるといったことで、地頭力をチェックするのは当然で、SPI3とかだけではビジネスセンスはわからないことが多い。何か第四次産業革命業務に対応したアセスメントとかキャン [続きを読む]
  • 求められるIoTエンジニア像
  • 1.要件がはっきりしない中でもビジョンを持てる2.企業戦略・経営戦略・事業戦略を理解できる3.フルスタックである4.ユースケースの優先順位を選別できる5.アライアンス・パートナー戦略がうまい6.営業戦略を立てられる7.良いプロダクトを提案できる8.ビッグデータビジネスの経験値があるとかでしょうか。いずれにせよ、3Cで言う顧客インサイトを得れる人間的資質の方が重要と言われていますが、技術者なので、限界はあるかもしれ [続きを読む]
  • ものづくりとIoTとAI
  • 日本のものづくりは、すごいと言われているのを分解したい。1.スマイルカーブとムサシカーブ 企画と大量生産が大変か、設計・製造が大変かの違いのことですが、少し前の日本の製造業の強みは、ムサシカーブ側の設計・製造が差別化要素として、色濃い状態の場合言えて、オープン化が進むと、そこが崩れると言われています。2.ポジショニングとケイパビリティ トヨタ等は、顧客ライフサイクルマネジメントや、カンバン方 [続きを読む]
  • カンバセーショナル・インターフェース(会話型UI)
  • ワークショップ : UX DAYS TOKYO 2018の「会話型デザインの設計〜効果的なインタラクティブな体験へ導く方法〜」へ参加。講師は、スピーカー|UX DAYS TOKYO 2018に記載のGoogle Lens デザインリード、UXデザイナーのAdrianで、なかなか洞察に飛んだワークショップでした。azumbrunnen.meに彼の対話UXのデモもあり。講義の後に、DialogFlowでプロトタイプも実施し、中々充実した1日になりました。Dialogflow [続きを読む]
  • IoTエンジニアの年収・転職マーケット 2018年
  • 1.車メーカー系 結構初年度が厳しめ。 できる人でも、800万でも良い方。 ただし、組合員で無くなると、1000万は軽く超える。 R&D系だと初年度はもっと多くて、900万とかある。 今、一番熱いジャンル。ただ、プラットフォームというより、個別メーカー対応になる。2.その他メーカー系 インベーション推進系は結構良い。 1000万とか普通にある。レンズや薄膜、医療など国際競争が激しく精密機器を扱う大手ほど良い。 将来性 [続きを読む]
  • 自動運転車(easy ride)に乗りました。
  • easy rideと言う自動運転車に乗りま安全に戻れたので、レポートします。1.アプリ通知2.アプリでロック解除3.乗せてもらう4.シートベルトを締める案内5.シートベルト締めて、タブレットでOK6.自動運転開始7.アクセル、ブレーキ、ハンドル全てスムーズで、きっちり40kmで走行8.横断歩道、追い越し、車間距離、駐車など問題なし 途中のランドマークなどをタブレットで案内、目的地に近くなると、クーポン配信あり。9.到着10. [続きを読む]
  • 記録と見える化とフィードバック
  • スマートウォッチやスマートスケールなどで今まで見えなかった睡眠データや体重/体脂肪データが取得できるようになったりすると、それまでは観測できなかった傾向がわかり、アクションが変わり、良いことがある。これと同じように、日々AIやIoTを学習するデータを記録して、概念形成し、良いフィードバックを得て、良いアクションに繋げたい。 [続きを読む]
  • scratchによるプログラミング教育
  • scratchで有名な阿部先生主催で、「小学教員向けのプログラミング教育指導手法」についてのワークショップに参加しました。具体的には、scratchで、猫を動かしたりしたり、描画したり。その後、チームで、生活に役立つ何かを作るお題で、ペットロボットを作りました。結果、手や骨を近づけると、尻尾を振って近づいてくる犬ロボットになりました。ツール的には、スタデュイーノという、arduino系の制御キットでした。www.art [続きを読む]