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アメーバ ピグ スロット 自動 甲斐祥二さんは、東京で働くWeb系のエンジニアだった。

 大学卒業後18年間東京で働き、家族もできたが、ある日、「プログラムだけでなく、お米もMakeしたい!」と思い立ち、思い切ってIターンを決意した。移住先は熊本県の阿蘇。家賃4万円ほどの古い一軒家を借りた。

 阿蘇は気温や水質が稲作に適しており、米作りが盛んな地域でもある。「阿蘇コシヒカリ」などのブランド米もある。甲斐さんは農業、特に米作りに興味があり、両親が九州出身ということ以外には縁もゆかりもないこの地域に、「米作りの師匠がいる」という理由で移住を決めたのだ。

 移住後2年間、米作りを学ぶことに専念した。

甲斐さんの田んぼ働き方で失敗した1社目。理念や事業にひかれシタテルへ

 当初より「研修終了後はお米とITをマッシュアップしていこう」と思っていたので、米作りの研修が終了した2018年からエンジニア業を再開。

 まずはリモートワークで働ける企業と契約した。自宅で時間の制約なく働けるから農業との両立に好都合だと思えたからだ。しかし働き始めてみると、連絡がメールなど文字ベースだったことに加え、稼働時間のずれがあり、コミュニケーションに苦労し、あまり長くは続けられなかった。

 リモートワーク失敗の経験から、オフィスに出社して働くスタイルの仕事で複業をしようと熊本にある企業を探すうち、「シタテル」が目にとまった。

sitateru

 シタテルは2014年設立、オリジナルの衣類を作りたいユーザーと縫製工場とのマッチングや生産管理を行うプラットフォーム「sitateru」を運営するIT企業だ。sitateruの特徴は、衣類生産の全プロセスをワンストップでサポートすること、ラインアップが豊富なこと、そしてやりとりが全てオンライン上でできることだ。

 熊本県庁の職員が使う防災服、医薬品などを扱う大手メーカーのラボウェア、老舗酒蔵のワークウェア、若者向けブランドのカジュアル衣類など、コンセプトに合わせた衣類を制作してきた。得意分野のユニフォームは、デザインに優れ、帰属意識や就労意欲が高まりそうなものが並ぶ。他にもホテルアメニティーやトートバッグなど、ユニークなグッズも手掛けている。

 衣類の生産は、アナログな工程が多い。しかしシタテルはこの領域にITを積極的に活用しようとしている。経済産業省「服づくり4.0プロジェクト」協力、総務省「ICT地域活性化大賞2016」大賞/総務大臣賞受賞、ACC TOKYO CREATIVITY AWARDS 2017「クリエイティブイノベーション部門」ゴールド賞受賞、経済産業省主催の「飛躍 Next Enterprise」プロジェクトに採択されるなどで注目されている。

 sitateru以外にも、生産一体型ECパッケージ「SPEC」やメンバーシップ制コミュニティープラットフォーム「Weare」を提供するなど、アパレル×ITを具現化する先進的な取り組みが多い。

 甲斐さんはシタテルの業務内容や理念に魅力を感じ、入社を決めた。

「シタテル」IT戦略/開発部 甲斐祥二さん熊本も東京も等しく働く仮想通貨カジノパチンコウインター 2020

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パチンコ 楽しい 「政治的なノイズも聞こえてくるが、オープンソースの精神を推進しているLinux Foundationに感謝したい」。2019年6月下旬に中国の上海で開催されたコンテナとオープンソース関連のカンファレンス、「KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China 2019」で、Huawei Technologiesの戦略/事業開発責任者、イバン・シャオ(Evan Xiao)氏は、自らの講演でこう話した。「オープンソースソフトウェア(OSS)なら活用し放題だ」ということではない。OSSを通じて、世界にリーダーシップを発揮していけることを感謝したいのだという。

 米国政府の意向がどうであるかにかかわらず、OSSの世界における中国の企業・組織や個人開発者の存在感が増している。中国といえば、OSSに関しては「消費国」としてのイメージが大きかった。しかし、同カンファレンスでは、中国がOSSの利用に加え、開発にも大きく貢献している具体的な事実が、これでもかというほど明らかになった。

カンファレンス会場の掲示板には、多数の求人が寄せられた

 Linux Foundationのエグゼクティブディレクター、ジム・ゼムリン(Jim Zemlin)氏は次のように話した。

 「OSSは、主要なテクノロジーのほぼ全てにおけるソフトウェアの大部分を占めるようになった。興味深いのは、OSSがどこででも生まれるということだ。Linuxのように、フィンランドの大学の寮で生まれるものもあるし、Apache Web Serverのように、米国の大学で生まれるものもある。また、国際的な通信企業で生まれるものもある。(仮想ネットワーク構築・運用プラットフォームのOSSプロジェクトである)ONAP(Open Network Automation Platform)は、中国のチャイナモバイルが始めたOpen-Oが源流(の1つ)になっている。どこで始まったかに関係なく、世界中の人々がアクセスできるようになる。さらに素晴らしいのは、誰もが参加できることだ。(中略)あらゆる人がイノベーションを共有できる。OSSは確実に機能している世界的なムーブメントだ」

 今回のカンファレンスにおけるテーマの一つであるコンテナオーケストレーションシステム、Kubernetesについては、このOSSプロジェクトへの(四半期ごとの)コントリビューションを国別に分類すると、中国は米国に次いで第2位になっているという。

Kubernetesへのコントリビューションを国別に分類した図

 ゼムリン氏が講演で示した図を見ると、2016年第3四半期以降、ドイツとほぼ並ぶような形で、コントリビューション数2位と3位の座を分け合ってきたことが分かる。つまり、中国の企業や個人はKubernetesへのコントリビューションで、少なくとも過去3年間安定的に存在感を示してきたと表現できる(ちなみに、この図では、米国、中国、ドイツ、英国、インド、ポーランド、カナダ、フランス、オーストラリアと続き、第10位に日本が位置している)。

 KubernetesをホストしているCloud Native Computing Foundation(CNCF)では、他のさまざまなコンテナ関連OSSプロジェクトが活動しているが、中国企業および中国の開発者はこれらのプロジェクトの一部にも積極的に関わっている。また、これらのCNCFプロジェクトのうち3つは、中国発祥のものだという。この3つには含まれないが、Alibabaは同カンファレンスで、Kubernetes上のアプリケーション管理自動化に関する新OSSプロジェクト、「OpenKruise」を発表した。

中国生まれのOSSプロジェクトが影響力を増している

 すなわち、中国企業は、OSSを消費し、既存OSSプロジェクトに貢献するのに加え、新たなプロジェクトを推進する側にも回っている。同カンファレンスでは、KubernetesやCNCFプロジェクトに限らず、今後にかけて重要性を増す分野において、有力なOSSプロジェクトを中国企業が創始、あるいは初期メンバーとして加わっている例も、次々に紹介された。

今後重要な領域における中国企業の活動仮想通貨カジノパチンコ無料 ゲーム dl

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パチンコ 北斗 の けんk8 カジノ 「Google Chrome完全ガイド」のインデックス

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■記事内目次Google Chromeで複数のWebページを一気に素早く開くには?【準備】開きたい複数のWebページのブックマークをサブフォルダにまとめるサブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く【注意】同時に多数のWebページを開くとコンピュータが遅くなる常に開いておきたいページには、ピン止めなどの方が便利Google Chromeで複数のWebページを一気に素早く開くには?

 Webブラウザでよく利用する複数のWebページを、ブックマークなどから1つずつ新規タブで開いていくのは面倒な作業です。

 Google Chrome(以下、Chromeと略)には、あらかじめブックマークしておいた複数のページを新規ウィンドウで一気に開く機能があります。これらのページが不要になった場合、ウィンドウごと全タブを閉じればよいので面倒がありません。本稿ではWindows OS版Chromeを対象として、その手順を説明します。

ブックマークから複数のWebページを一気に開くには?ブックマークから複数のWebページを一気に開くには?

 Chromeのブックマークの基本的な操作方法については、「Webページのブックマークを作るには」を参照してください。

【準備】開きたい複数のWebページのブックマークをサブフォルダにまとめる

 同時に開きたい複数のWebページのブックマークは、まとめて1つの(ブックマーク上の)サブフォルダに格納しておきます。この作業は1回実施するだけです。

 まずはブックマークのサブフォルダを作成しましょう。それには以下のようにChromeのブックマークマネージャを使います。

複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(1/3)複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(1/3)▼複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(2/3)複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(2/3)▼複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(3/3)複数のブックマークを格納するサブフォルダを作成する(3/3)

 ブックマークマネージャを開くには、アドレスバー(オムニボックス)に「chrome://bookmarks/」と入力するか、あるいは[Ctrl]+[Shift]+[O]キーを押してもよいです。

 上記の例では、ブックマークバーのトップにサブフォルダを作成しています。他の場所にも作成できますが、あまり階層の深いところに配置すると、ページを開く際にサブフォルダを見つけるのが面倒になります。

 また作成したサブフォルダは、デフォルトでフォルダ一覧の最下部(最後部)に配置されます。これだと見つけにくいので、ドラッグ&ドロップで見やすい位置まで上げる(移動する)とよいでしょう。

ドラッグ&ドロップで、見やすい位置にブックマークを移動するドラッグ&ドロップで、見やすい位置にブックマークを移動する

 サブフォルダの準備ができたら、まとめて開きたい各Webページのブックマークをそこへ追加していきます。

作成したサブフォルダに、開きたいページのブックマークを追加する(1/2)作成したサブフォルダに、開きたいページのブックマークを追加する(1/2)▼作成したサブフォルダに、開きたいページのブックマークを追加する(2/2)作成したサブフォルダに、開きたいページのブックマークを追加する(2/2)

 同時に開きたい各ページの分だけ、上記の追加作業を繰り返します。

サブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く

 ここまでのブックマークの準備さえ完了しておけば、後は簡単です。ブックマークのサブフォルダを右クリックして表示されるメニューで、[すべて (<n> 件) を新しいウィンドウで開く]をクリックするだけです。

サブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く(1/2)サブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く(1/2)▼サブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く(2/2)サブフォルダ内の複数のブックマークから各ページを一気に開く(2/2)

 これで上記の例のように、新規ウィンドウに複数のタブが表示され、そこにブックマークしておいた各ページが表示されます。

【注意】同時に多数のWebページを開くとコンピュータが遅くなる

 本稿の方法でたくさんのWebページを一気に開くと、ローカルコンピュータに大きな負荷が掛かり、Chromeを含むアプリの動作が急激に遅くなることがあります。Chromeも「<n> 個のタブが開きます。本当によろしいですか?」という警告ダイアログを表示することがあります。

 コンピュータの性能にも依存しますが、20ページ以上を一気に開くのは十分に注意した方がよいでしょう。

常に開いておきたいページには、ピン止めなどの方が便利

 常用しているWebページやChromeの起動時から開いておきたいページの場合は、以下の記事で説明している機能の方が便利でしょう。

Google Chromeの起動時に前回開いていたWebページを開くように設定するGoogle Chromeでよく使うページをピン止め(固定)する

 一方、常用するほど利用頻度が高くなく、時々まとめて開ければよいWebページであれば、本稿の方法が適しているでしょう。

「Google Chrome完全ガイド」のインデックス

「Google Chrome完全ガイド」

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パチスロ 有効ライン カイジ2ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

 2018年、成熟してきたデジタル化の取り組みが転機を迎えた。デジタル施策がCEO(最高経営責任者)の最優先課題の一つとなり、企業がデジタル能力を強化してきたことが背景にある。今や企業の全ての部門がディスラプション(創造的破壊)への対処を迫られている。だが、Gartnerが調査やコンサルティングで得たデータや情報の分析結果によると、多くの企業が求められるスピードで対応を取るべく、自らを再構築または再発明する方法を見つけていることを示している。

 デジタル化がもたらすチャンスと、それに対応しないことによる競争上のリスク。誰もがこの両方に注目している。Gartnerの調査によると、デジタル化は民間企業でも政府機関でも優先課題となっており、多くの場合、必死に取り組まざるを得ない。ビジネスモデルの変更が不可避だからだ。

 ガートナーが行った複数の調査からは、次の結果が得られている。

シニアビジネスリーダーの87%が、デジタル化は自社の優先課題と回答ビジネスリーダーの67%が、2020年までに大幅なデジタル化を実現できなければ、自社は競争力を失うだろうと回答CEOの66%が、自社は3年以内にビジネスモデルを変更する見通しと回答CIO(最高情報責任者)の49%が、ビジネスモデルの変更が既に進行中と報告CEOの62%が、ビジネスのデジタル化を目指した経営の取り組みやトランスフォーメーションプログラムを進めていると回答CEOの41%(過去最高)が、自社をイノベーションパイオニアと認識

 Gartnerの市場データや業界および企業情報の分析結果は、企業の全ての部門がデジタル施策の目標達成に向けた社内変革に携わることができ、かつそうしなければならないことも示している。

多くの企業でデジタルトランスフォーメーションが難航

 トランスフォーメーションは企業の将来を大きく左右するが、企業はその実践に苦労する場合が多い。特に、デジタル化では期待された結果が出ず、企業の弱点が浮き彫りになることがよくある。

組織変革の3分の2は失敗しているストラテジストの72%は、自社のデジタル施策による売上高は期待に届いていないと回答企業の67%は、デジタル施策による利益の伸びが期待を下回っているビジネスモデルの変更によって自社がどのように成功を収めるのかを明確に把握しているコーポレートストラテジストは、全体の20%にすぎない研究開発(R&D)リーダーのうち、トランスフォーメーションプロジェクトの評価に現在使っているモデルを信頼している人の割合は、18%にすぎないトランスフォーメーション投資におけるR&D投資は減少しており、2017年は2013年と比べて23%少なかった従業員の70%は、自分は仕事に必要なスキルをマスターしていないと回答全てはビジネスモデルの変更から

 企業がデジタルビジネスで期待と結果のギャップに直面しているのはなぜか。Gartnerの調査によると、ビジネスモデルの変革の道筋を戦略に沿って明確に設定することが成功に不可欠であると示している。

 一部の企業は、デジタルビジネスを、自らと自らのビジネスモデルを完全に再発明する機会と位置付ける。一方、技術を活用して既存業務の最適化や拡張を行おうとしている企業や部門もある。

 企業がデジタル施策で目指す目標の範囲がどのようなものかにかかわらず、ほとんどのコーポレートストラテジストは安全策を取り、漸進的な改革に向けた投資を好む傾向がある。だが、一部の企業には、もっと野心的なストラテジストがいる。こうしたストラテジストは全く新しいビジネスモデルを試し、関連するリスクを軽減する方法を見いだそうとする。改革志向の強いこれらのストラテジストは、特定の手順を踏んで将来の差別化要因を識別し、組織全体を迅速な方法でうまく巻き込み、ビジネスモデルの変革の道筋を明確化しようとする。

 コーポレートストラテジストは戦略計画の策定を日々行う中で、組織が企業ミッションに沿った行動を取るように導く必要がある。こうした方向性の明確化が、デジタル施策では極めて重要になる。それがなければ、企業の部門は自らの変革における施策に優先順位を付けられない。

組織文化の明確化と能力の評価

 コーポレートストラテジストがデジタルビジネスモデルの新しい枠組みを導入する必要があるように、企業の全ての部門が、ディスラプションによってステークホルダーとの関係や組織文化、求められる機能が変わることを想定し、業務のやり方を再検討する必要がある。

 新しいスキルは需要が高く、既存のスキルは進化していく一方で役に立たなくなっていく。従業員はスキルが通用しなくなることを心配しており、適切なスキルアップが大きな関心事だ。戦略的な人材計画や管理、再教育の取り組みが、人事部門や他部門のリーダーにとって優先事項となっている。だが、マクロレベルではデジタルデクステリティ(デジタルを使いこなす力)が求められている。これは、従業員がデジタルの取り組みで迅速に有益な結果を出すのに役立つ一連の信念であり、考え方や行動の総体だ。

 今では、デジタル技術と同様にデジタル人材の問題にも、全ての組織のリーダーがしっかり目を配るようになっている。

 だが、ディスラプションは文化的な緊張も引き起こす。企業がデジタル施策で目指す目標は長年の業務目標と相反し、それぞれに基づく優先順位が競合してしまい、従業員はどうバランスを取ればよいか分からないからだ。特に、戦略に沿った明確化がなされていない場合――例えば、スピードと質、効率とイノベーションのそれぞれどちらを重視すべきか従業員は判断できない。従業員がこうした緊張を強く感じるほど、ストレスが高まりパフォーマンスが悪化してしまう。

 先進的な企業では、経営陣が先手を打ってこうした緊張を表面化させ、難しいトレードオフの存在を認め、各部門のリーダーが優先順位を設定して説明できるようにサポートする。これにより、従業員が十分な情報を基に判断を下す効果的な文化が形成され、従業員のパフォーマンスも向上する。

「顧客を起点にする」ことの意味

 デジタル化は、企業に変革を迫る顧客ニーズのシフトによっても特徴付けられる。今日の流動的なグローバル経済状況が、このニーズのシフトに拍車を掛けている。企業の全部門のリーダーはこうした環境の中で、デジタル施策での目標追求を商業的成功につなげる役割を果たす必要がある。

 例えば、優れたサプライチェーン部門は既存業務で培ってきたアジリティーや高い応答性を生かし、ビジネス環境のダイナミックな変化に合わせてデジタルサプライチェーンを機能させている。

 販売やサービスの分野でも、リーダーは、従業員が新しいパラダイムの中でより効果的かつ生産的に仕事ができるよう、ますます力を入れている。

 B2B販売で営業担当者が接する購買担当者は、デジタルチャンネルで調査を行い購買担当者グループ内で情報交換を行うのに費やす時間の方が、営業担当者と直接やりとりする時間よりも長い。先進的な営業リーダーは、購買担当者グループがこの複雑な購買プロセスをスムーズに進められるように、営業担当者に“バイヤーイネーブルメント”のアプローチでサポートに当たらせている。

 先見の明があるサービスリーダーは、サービス担当者が仕事でより良い体験ができるよう注意を向けている。サービスを直接改善するためのツールを担当者に豊富に持たせるよりも、そうする方が顧客の利益になるからだ。

 パフォーマンスの高いマーケティング部門は、市場が急速に変化する中で自社ブランドの競争力を維持するためにアジャイルな業務体制を構築している。こうしたマーケティング部門のリーダーは、多様なチームがそれぞれ状況に応じた機能を柔軟に発揮できるよう、自社組織の枠組みにとらわれず、なすべき仕事に基づいて人員やリソースを割り振ってチームを編成している。

デジタル化を後押しせよ、少なくとも足を引っ張るな

 デジタル時代には、企業は自社とそれに関わる消費者のサイバーセキュリティを確保する必要もある。ほとんどの企業ではCIOがサイバーセキュリティに責任を持つが、情報と技術を活用して高いパフォーマンスを発揮している企業は、取締役会がサイバーセキュリティの最終責任を負う場合が多い。CIOは皆、取締役会とCxO(最高責任者レベル)の役員に、サイバーセキュリティリスクについてどのように考えるべきか、大きな責任をどのように引き受けるべきかを教える必要がある。

 このようにステークホルダーが多岐にわたり、責任の分担が見直される新たな運用上の現実は、社内の全部門に影響をもたらしつつある。各部門はビジネスモデルの進化に伴い、価値命題や顧客基盤、利益モデル、業務機能が変わる中で主要な責任を果たし、デジタルビジネスのスピードに合わせて新しいリスクを管理しなければならない。

 先進的な調達部門はビジネスパートナーに信頼感を与え、商談の過程でビジネスパートナーが感じ得る懸念や不安、憤りを軽減する。もし、ビジネスパートナーがこうした負の感情を募らせて溝が残ると、調達側が望んだ条件で取引がまとまっても、結果的に高い買い物になってしまう場合がある。だが、両者に信頼関係が成立していれば、そうした事態は避けられることが多い。

 ガバナンスの確保が重要な責任を果たす部門(リスク管理、監査、財務、法務、コンプライアンスなど)のリーダーは、社内の意思決定が非常に分散していても、自らのノウハウを適用し、ビジネス戦略や業務に一定の枠をはめる効果的な方法を見いだしている。

出典:Mobilize Every Function in the Organization for Digitalization(Smarter with Gartner)

筆者 Jackie Wiles

Content Marketing Manager

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ウルトラマンティガパチンコ デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、最も重要な要素の一つがデータだ。データは「21世紀の石油」とも称されるように、新たな製品・サービスを生み出す“資源”になると期待されている。石油が燃料をはじめプラスチックや合成ゴム、合成繊維などに加工されて社会生活を激変させたように、データもビジネスの在り方や価値を激変させるというわけだ。

 また、この「石油」という比喩は「成果物を得るまでのプロセス」を説明する際に用いられることも多い。石油を使って製品を生み出すまでには「発掘・精製・加工」といった一連のプロセスがある。同様に、データそのものに資源としての価値はあっても、そこから「成果」を生み出すためには「発掘・精製・加工」という一連のプロセスを経る必要があるのだ。

 では、企業がデータを使って価値を生み出し、ビジネスの成果を獲得するためには、データにどうアプローチすればよいのだろうか?――この問いに対して「データパイプライン」というコンセプトを打ち出しているのがNetAppだ。

 ストレージベンダーとして長い実績を持つ同社だが、近年はディープラーニングや機械学習といったAI技術領域へも進出し、石油精製のパイプラインのごとく、データから価値を引き出すための環境構築を支援している。

 では同社が提案する環境とはどのようなものなのか。また、AIはその中でどのような役割を担っているのか。NetAppにおけるAIソリューションとAIプロダクトの担当者である、サントッシュ・ラオ氏(AI&データエンジニアリング シニアテクニカルディレクター)と、スンダー・ランガナタン氏(ONTAP Software & Systems/AI シニアプロダクトマネジャー)に、AI活用やデータ活用で日本企業が抱えがちな課題と、その解決方法、NetAppが企業に提供できる価値などを聞いた。

なぜAIの取り組みは「PoC止まり」になってしまうのか

──日本企業のAI活用は米国に比べて遅れているといわれています。日本における活用状況をどう見ていらっしゃいますか。

NetApp AI&データエンジニアリング シニアテクニカルディレクター サントッシュ・ラオ氏

ラオ氏 私はむしろアジアでこそAI活用が進展していると見ています。特に製造業がAI導入に積極的で、「デジタルファクトリー」「コネクテッドファクトリー」と呼ばれる分野でさまざまな新しい取り組みが進められています。在庫管理など作業のオートメーション、ロボティクスを使ったプロセス改善などが代表例でしょう。私たちのお客さまの中にも、そうした取り組みを積極的に進めている方がたくさんいます。

──ただ、多くの取り組みがPoCで終わってしまっているという声も少なくありません。データサイエンティストなどの人材不足も指摘されています。

ラオ氏 人材不足やスキルセット不足はご指摘の通りでしょう。しかし、これは日本に限ったことではなく、世界的な傾向です。企業はデータサイエンティストの育成や雇用などに投資をしなければなりません。もちろん、それと同様にインフラへの投資も必要です。さらに「どういったデータをどう活用するのか」というデータストラテジーを持つことも求められます。

 PoCで終わってしまうのは、スキルも人材もインフラも戦略も不足している中で、AIの取り組みを取りあえず始めてしまうからだと考えます。そこでわれわれは、「不足している要素を補うためのサービス」を提供することで、企業の取り組みを支援しているのです。

──中でもインフラという面では、「システムがサイロ化しているため、データの一元管理が難しい」といった問題もよく聞かれます。

ラオ氏 それも大きな問題です。さまざまなシステムからデータを収集、統合することは簡単ではありません。例えば、分析システム一つとっても、GPFS(General Parallel File System)やLustre(ラスター)などのHPC(High Performance Computing)で実績ある並列分散システムにデータが入っていることもあれば、Apache HadoopのHDFS(Hadoop Distributed File System)やNoSQLといった最近のデータ基盤を使っているケースもあるでしょう。ログなどをSplunkなどのシステムに格納し分析しているケースも多くあります。

ランガナタン氏 分析システムだけではなく、NFS(Network File System)やCIFS(Common Internet File System)などのオンプレミスのファイルシステムに非構造化データが置かれていたり、Amazon S3などのクラウド上のオブジェクトストレージにログや非構造化データがまとめて置かれていたりするケースもあります。こうした「オンプレミスとクラウドに散在する多種多様なデータ」を一元的に管理していくことが求められるわけです。データをAIで処理する以前に、データがきちんと整備されていないことも大きな課題になっていると考えます。

エッジ、コア、クラウドをシームレスに連携させることが重要

──そうした課題に対し、企業はどう取り組めばよいと思いますか。

ラオ氏 NetAppが提案しているのは、データが生成される場所や処理の仕方などに応じて、3つの領域に分けてデータを管理することです。すなわちデータが生成される場所としての「エッジ」、データを準備・加工・展開する場所としての「コア」、データを階層化しAIを使って分析する場所としての「クラウド」という3つに分け、エッジ、コア、クラウドまで、シームレスなデータマネジメントができる仕組みを提案しています。

 まずエッジは、さまざまなデータを収集してコアに送り出す役割を担います。必要に応じてエッジ上でAI処理を行う場合もあります。コアの役割は、データの前処理(プレパレーション)と、AI学習に向けたクラスタへの展開です。コアに統合データレイクを構築し、そこにデータを集約、正規化し、学習用セットとテストデータを作るのです。また、分析モデルに合わせて分析のためのクラスタにデプロイする役割も担います。

 クラウドの役割は、AI処理です。GPUを活用して、高い性能の下、ディープラーニング、機械学習を効率的に実施します。処理しやすいようにデータを階層化して渡す仕組みとしています。

──それぞれが別の役割を担うエッジ、コア、クラウドをつなぎ、データという資源から価値を生み出すまでのパイプラインを作るわけですね。ただ一般に、そうしたパイプラインを作る場合、既存の多様なインフラとソフトウェアを組み合わせて構築することが多いと思います。貴社が提案する仕組みとの違いは何でしょうか。

ラオ氏 一つは、あらゆるデータに対して「一貫したアクセス方法」を提供できることです。データにはランダムアクセスする場合とシークエンシャルにアクセスする場合があります。また構造化/非構造化データの違いやファイルシステムの違いもあります。そうした違いがあっても、データ管理ソフトウェア「ONTAP」という1つの製品、1つの方法で全て対応することができるのです。これは、ONTAPが培ってきたマルチワークロード対応のNFS(Network File System)で実現しています。ランダム/シークエンシャル、非構造化/構造化データが混在する複雑なワークロードでも、容易にデータにアクセスでき、高いパフォーマンスで処理できるのです。

NetApp ONTAP Software & Systems/AI シニアプロダクトマネジャー スンダー・ランガナタン氏

ランガナタン氏 もう一つは、データをハイブリッドクラウド環境でシームレスに利用できることです。ONTAPは物理環境だけではなく、ハイパーバイザー上で動作するSDS(Software Defined Storage)製品「ONTAP Select」としても提供しています。これは、エッジでも稼働可能です。また、クラウド上では「Cloud Volumes Service(旧ONTAP Cloud)」や「Cloud Volumes ONTAP(旧ONTAP Cloud)」というクラウドファイルサービスを提供しています。

──エッジからコア、クラウドまで、ONTAPが軸になることで、一貫したデータアクセス、データ処理が行えるわけですね

ランガナタン氏 そうですね。エッジ、コア、クラウド間でのデータ移行もシームレスに行えます。移行の際には「Data Mover」「SnapMirror」「CloudSync」「NetApp In-Place Analytics Module」といったツールを用い、データを二重にコピーする必要なく、分析のためのデータを効率良く移動できます。AWS(Amazon Web Services)やMicrosoft Azure、GCP(Google Cloud Platform)といった主要なパブリッククラウドにも対応しています。

AI活用を加速させる「ONTAP AI」

──データを使ってやりたいことがありながら、価値を生み出すまでのパイプラインが整っていない、使いにくいためにそれができない。そこでインフラの仕組み、データ管理の在り方、データの種類といった“ビジネスにとって本質的ではない部分”にまつわる問題を解消するというわけですね。

ラオ氏 はい。また、NetAppのソリューションのもう一つの特徴として、AI活用を簡単に行うためにシステムのリファレンスアーキテクチャを提供していることが挙げられます。これは、NVIDIAと共同で開発した「ONTAP AI」というソリューションで、GPUをフル活用してディープラーニングや機械学習を高速に実行します。ONTAP AIは、エッジ、コア、クラウドで構成するデータパイプラインのコアに相当し、クラウドAIにデータを送る際の前処理だけではなく、オンプレミスでのAI処理も担います。

──AIというとまずクラウドが想起されますが、データによってはガバナンス、セキュリティ面の事情からオンプレミスで処理したいケースも多いと思います。データの重要度や活用目的に最適な場所で処理できることは企業ニーズも大きいでしょうね。

ランガナタン氏 そうですね。さまざまなデータを目的に応じた場所で処理できることはわれわれの大きな強みです。AIやディープラーニングのためのデータの展開方法にも大きく5つのパターンがあります。

 1つ目は「ONTAP AI」にデータを集約するパターンです。前述のように「Data Mover」関連ツールを用いて、HadoopやNoSQL、SplunkなどからデータをONTAP AIに簡単に移行することができます。2つ目はデータ管理ソフトウェア「ONTAP」を使ったコアのユニファイドデータレイク上でデータを管理するパターン。クラウドやエッジと連携しながらさまざまなデータを高速にAI処理します。

 3つ目は「コールドストレレージ内でのデータ活用」。モデルトレーニングのためにコールドデータ階層からデータを移動して活用します。この際には、「StorageGRID」というAmazon S3互換のオブジェクトストレージから「ONTAP AI」にデータを移動します。4つ目は、データとGPUをパブリッククラウド上にプロビジョニングし「Cloud Volumes Service」や「Cloud Volumes ONTAP(旧ONTAP Cloud)」を使ってアクセスするパターン。5つ目は「ニアクラウドソリューション」で、マルチハイブリッドクラウドソリューションである「NetApp Private Storage(NPS)」を活用します。いずれのパターンを用いる場合も、エッジからクラウドまでのシームレスなデータマネジメントが可能です。

PoCの小さな成功をビジネスにつなげるために

──導入事例を教えてください。

ラオ氏 米国のある金融業では、Apache Spark/Hadoopで構築した基盤をONTAPと連携させ、AI/ディープラーニング処理を効率化しています。Hadoopクラスタはコモディティハードウェアを使って構築されていましたが、GPUを使う場合と比べて処理速度に制約がありました。そこで分析データをNFSに格納してONTAPと連携させ、ONTAP AIを用いて、GPUで処理できるようにしました。NFSへの変換には「NetApp In-Place Analytics Module」を使っています。これは、既存のHadoopデータを生かしながら、GPUを使ってAI分析を高速化した良い事例です。

 また、米国のある自動車メーカーでは、デジタル変革を見据えた次世代アーキテクチャを構築するために、オールフラッシュで構築したONTAPシステムにHadoopを直接デプロイしています。まずデータのプリパレーションを行い、それを「FlexCache」という論理コピーを作る機能を利用してONTAPクラスター上にでデプロイし、それに対してGPUを使ったAI処理を行っています。

ランガナタン氏 アジア太平洋地域(APAC)の事例もあります。APACのある大手自動車メーカーは、NetAppのストレージ製品「FAS」やオールフラッシュシステム「AFF(All Flash FAS)」にデータを格納し、それをNVIDIAのAI専用システム「DGX-1」で分析しています。DGX-1はONTAP AIで採用されているシステムです。TensorFlow、Caffe2、PyTorchなどのAIライブラリを活用しています。

 また、APACの大手通信事業者は、AR/VR、IoT、ブロックチェーンといったAIに関わるサービスを一元的に管理するためのAIコントロールセンターを構築しました。コントロールセンターは、FASハイブリッドシステムとDGX-1を用いて構築されていて、動画や音声、画像、言語処理など多様なI/Oパターンを、パフォーマンスを犠牲にすることなく処理しています。このコントロールセンターは近年開催されたオリンピックでも活躍したそうです。

AI/ディープラーニングでNetAppが提供できる価値とは

──インフラ基盤を刷新することで、どのような成果が得られますか。

ラオ氏 このようなマルチワークロード対応やハイブリッドクラウド対応、パフォーマンス、容量効率などはTCOの削減に効果があります。DAS上に構築したHadoopクラスタから、ハイブリッドクラウドアーキテクチャを備えたNetAppシステム(AFF、StorageGRID)に移行し、TCOを625万ドルから350万ドルにまで削減できたケースもあります。

──ユースケースはグローバルで着実に増えているのですね。では最後に、実際にAIプロジェクトを進めている現場の方に向けて、一言メッセージを頂きたいのですが。

ランガナタン氏 AI活用のためのデータインフラ整備だけではなく、取り組み自体を支援できる点もNetAppの強みだと思います。NetAppでは「NetApp Excellerator」というスタートアップアクセラレータープログラムを提供しており、多様なスタートアップがAIを使ったソリューションを開発しています。そうしたパートナーのソリューションを活用することで、AIのPoCをスモールスタートし、成果を確認しながらスケールさせていくこともできるのです。ある医療系のお客さまは、15人で1日当たり150人の患者に対応していましたが、AIを活用したバーチャルアシスタントを導入したことで、1日当たり200人の患者に対応できるようになりました。

ラオ氏 やはり1つのユースケースで、まずは小さな成功を得ることがAI活用成功の近道だと思います。スキル不足や人材不足、データインフラの問題などはわれわれやパートナーのソリューションで補うことができます。まずはクラウド上でのPoCをお勧めします。ROIを測り成果を確認できたら、戦略的に社内で活用を広げていってほしいと思います。

ランガナタン氏 NetAppはスモールスタートに必要な環境から、その後の大規模環境までをトータルにサポートできます。AIを活用する上で不足している部分を支援しつつ、共に成長の過程を歩んでいきたいと思っています。

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ザイフ 手数料 世界で活躍するエンジニアの先輩たちにお話を伺う「GoGlobal!」シリーズ。今回はクラウド型映像監視システムを提供する「Eagle Eye Network」の社長兼CEO(最高経営責任者)であるDean Drako(ディーン・ドレイコ)氏にご登場いただく。

最初に作ったのはロボット掃除機の先駆け?

阿部川“Go”久広(以降、阿部川) ドレイコさんのご出身はどちらですか?

ドレイコ氏 米ミシガン州デトロイトです。自動車業界が街をけん引している「自動車の街」です。

阿部川 幼いころは、どんなお子さんでしたか?

ドレイコ氏 どちらかというと典型的なおとなしい子どもだったと思います。うまくはなかったけれど、野球やサッカーが好きでした。算数も好きで、特にエンジニアリングなど「何かモノを作ること」に興味がありました。

画像Dean Drako(ディーン・ドレイコ)氏 「Eagle Eye Network」の社長兼CEO

阿部川 そのころからエンジニア気質だったといえるかもしれませんね。最初に触れたコンピュータは何でしたか?

ドレイコ氏 MOS Technologyの「KIM-1」ですね。むき出しの緑のPCボードで、コンピュータというより、単なるCPUともいえます。というかそれ以外はディスプレイも何もなくてキーパッドをつなげてプログラミングするんです。その後は「Apple II」を使っていました。

阿部川 当時、何を作っていたか覚えていますか?

ドレイコ氏 はい。KIM-1で床を走るロボットを作りました。何かにぶつかるとそれを学んで、そこを避けて通るようになります。今普及しつつある自走型の掃除機の走りです。もっとも、私の「作品」はずっと大きかったのですが。

起業家スタートは16歳

ドレイコ氏 Apple IIでは2つの作品を作ったのを覚えています。1つはビデオゲーム、もう1つは、今でいう掲示板のようなものでした。BBSがインターネットに登場する前です。私はそれを売って、最初の会社を作り、その売り上げで高校の授業料を払いました。私は15歳か16歳でした。1つ売るたびに99ドル売り上げました。

阿部川 それはすごい。しかし、どうやって顧客を見つけ出したのですか。

ドレイコ氏 むしろ「顧客が私を見つけ出してくれた」といっていいでしょう。私がやったことは、初歩的なマーケティングです。コンピュータ雑誌の半ページ分の広告スペースを買って、自分でデザインした広告を掲載してもらったのです。16歳でした。今ならもうすこし多くのスペースを買えるでしょうね(笑)。

阿部川 16歳で起業家としてのキャリアをスタートさせたのですね。ビジネスを始めるに当たってどんなことを学習したのでしょうか。

ドレイコ氏 まずは雑誌の広告ビジネスを学びました。広告スペースを買うとか実際にデザインするとか。金額はたかだか200ドルくらいだったと思います。アイティメディアさんの広告枠もこれぐらいの値段だとうれしいのですが(笑)。

画像「アイティメディアさんの広告枠も200ドルくらいだとうれしいんですが」と笑うドレイコ氏

阿部川 その件は後でゆっくり営業担当者とご相談ください(笑)。ともあれ、広告を出してそれを顧客が買ってくれました。パッケージング作業などはどうしたのでしょうか? 1人でやったのでしょうか?

ドレイコ氏 はい。製品マニュアルも作り、フロッピーディスクに製品をコピーし、パッケージに入れて、送り出しました。今のように「電子的にソフトウェアを配送する」といったことはできませんでしたから、毎日製品をコピーして、パッケージして、送り出す……ということを繰り返していました。

阿部川 その売り上げで大学の授業料も、自身でお支払いになったんですよね。最初からこうするとお考えでしたか。つまり「ソフトウェアを作って、それを売って、そのお金で授業料を払おう」といったようなことを最初から考えていましたか。

ドレイコ氏 昔のことですから明確には覚えていませんが、確固としたプランはなかったと思います。ただ、とにかく大学に行って勉強したいとは強く思っていました。

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х1бет連載目次

対象:Gmail

 Gmailは比較的信頼性の高いメールサービスだが、それでも過去(2006年12月)に一部ユーザーのメールが消えてしまう、といった障害を起こしている。また操作を誤って大事なメールを削除してしまう、といったこともあるかもしれない。

 このような不測の事態に備えるには、Gmailのメールデータをバックアップしておくとよい。以前は、サードパーティー製のツールやサービスを使う必要があったが、現在ではGoogleから「Google Takeout」と呼ばれるバックアップサービスが提供されており、簡単にバックアップが可能となっている。

 ここでは、Gmailのメールデータをバックアップする手順を紹介する。

Gmailのメールデータをバックアップする

 WebブラウザでGmail(バックアップしたいGmailアドレスでログインしておく)を開き、右上の[Googleアカウント]アイコンをクリックする。現在、ログインしているアカウントが表示されるので、そこの[Googleアカウント]ボタンをクリックする。

Gmailのメールデータをバックアップする(1)Gmailのメールデータをバックアップする(1)WebブラウザでGmailを開き、右上のアイコンをクリックする。

 新しいタブでGoogleアカウントの管理を行うための[Googleアカウント]画面が開くので、左メニューで[データとカスタマイズ]を選択する。

 [データとカスタマイズ]画面に切り替わるので、画面をスクロールして「データのダウンロード、削除、プランの作成」欄の[データをダウンロード]をクリックする。

 [自分のデータをダウンロード]画面に切り替わるので、「新しいアーカイブの作成」欄の「追加するデータの選択」で「メール」以外の項目のチェックを外し、「メール」のみチェックされた状態にする([選択をすべて解除]をクリックしてから、「メール」をチェックするのが楽だ)。

 「メール」のバックアップの対象として、「MBOXの形式」と「メールのすべてのデータが含まれます」が選択可能だ。実際には、どちらもデータフォーマットは同じMBOX形式で、「MBOXの形式」だと受信トレイのみ、「メールのすべてのデータが含まれます」だとバックアップできる項目が選べる、という違いしかない。受信トレイ以外の送信済みメールなどもバックアップしたい場合は、「メールのすべてのデータが含まれます」が選択するとよい。

 選択が終わったら、画面をスクロールして[次のステップ]ボタンをクリックする。

 「アーカイブ形式のカスタマイズ」欄が開くので、ダウンロードするアーカイブフォーマットとサイズを選択する。

 アーカイブフォーマットは、ZIP形式とTGZ形式の2種類から選択できる。通常は、ZIP形式を選択しておけばよい(TGZ形式を解凍するには、別途アーカイブユーティリティーが必要になる)。

 アーカイブのサイズは、1GB/2GB/4GB/10GB/50GBの5種類から選択できる。指定したサイズを超えるアーカイブは複数のファイルに分割される。USBメモリなどに保存して別のPCに持っていくような場合は、USBメモリのサイズに合わせればよい。通常は、50GBを指定しておき、なるべく1つのファイルになるようにしておくと便利だ。

 [アーカイブを作成]ボタンをクリックし、アーカイブが作成されてGmailにそのむねの連絡が届くまで待てばよい。バックアップするファイルサイズにもよるが、10分程度したらメールが届くはずだ。

 メールが届いたら、そのメールに書かれたリンクをクリックすると、バックアップファイル(ZIPファイル)をダウンロードできる。アーカイブがダウンロードできる期限は1週間ほどなので、なるべく早くダウンロードするようにしよう。

Gmailのメールデータをバックアップする(2)Gmailのメールデータをバックアップする(2)[Googleアカウント]をクリックする。▼Gmailのメールデータをバックアップする(3)Gmailのメールデータをバックアップする(3)新しいタブで[Googleアカウント]画面が開くので、[データとカスタマイズ]を選択する。▼Gmailのメールデータをバックアップする(4)Gmailのメールデータをバックアップする(4)[データとカスタマイズ]画面に切り替わるので、画面をスクロールして「データのダウンロード、削除、プランの作成」欄の[データをダウンロード]をクリックする。▼Gmailのメールデータをバックアップする(5)Gmailのメールデータをバックアップする(5)[自分のデータをダウンロード]画面になるので、「追加するデータの選択」欄の「選択をすべて解除」をクリックする。▼Gmailのメールデータをバックアップする(6)Gmailのメールデータをバックアップする(6)「メール」にチェックを入れて、バックアップする対象を選択する。「MBOXの形式」は受信トレイのみが対象となる。▼Gmailのメールデータをバックアップする(7)Gmailのメールデータをバックアップする(7)「メールのすべてのデータが含まれます」を選択した場合、この画面が表示され、バックアップの対象が選択できる。▼Gmailのメールデータをバックアップする(8)Gmailのメールデータをバックアップする(8)[次のステップ]ボタンをクリックする。▼Gmailのメールデータをバックアップする(9)Gmailのメールデータをバックアップする(9)バックアップファイルの形式とそのファイルサイズを選択して、[アーカイブを作成]ボタンをクリックする。▼Gmailのメールデータをバックアップする(10)Gmailのメールデータをバックアップする(10)アーカイブの作成が開始される。続けて、別のアーカイブを作成する場合は、[別のアーカイブを作成]をクリックすればよい。▼Gmailのメールデータをバックアップする(11)Gmailのメールデータをバックアップする(11)アーカイブが作成できたら、このようなメールが届く。メール本文の[アーカイブをダウンロード]ボタンをクリックすると、バックアップファイルがダウンロードできる。▼Gmailのメールデータをバックアップする(12)Gmailのメールデータをバックアップする(12)バックアップファイルを7-Zipで開く(エクスプローラーで開くことも可能だが、ここでは分かりやすいように7-Zipを使った)と、このようにMBOX形式でメールデータがバックアップされていることが分かる(画面は、「MBOXの形式」を選択した場合)。バックアップを復元する

 残念ながら現時点では、バックアップしたデータを直接Gmailに読み込ませる方法が提供されていない。

 そこで、Windows OS上にMozilla Thunderbirdをインストールし、アドオンとしてImportExportToolsを追加した上で、バックアップしたMBOXを読み込む。これで、バックアップしたメールをMozilla Thunderbirdで確認することができるようになる。

 この状態で、復元したいGmailにIMAPで接続して、同期すればよい。その手順は、マルチ・デバイス時代のGmail活用術「最終回 過去に受信・保存したメールをGmailに移行・集約する」を参照してほしい。

■更新履歴

【2019/03/05】最新の状況に合わせて記事を更新しました。

【2016/12/05】初版公開。

「Tech TIPS」のインデックス

「Tech TIPS」

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パチスロ 戦国乙 やめどきLinux基本コマンドTips一覧

 本連載は、Linuxのコマンドについて、基本書式からオプション、具体的な実行例までを紹介していきます。今回は、複数のPDFファイルを結合する「pdfunite」コマンドです。

目次

pdfuniteコマンドの概要 | 書式| オプション一覧

実行例PDFファイルを結合するpdfuniteコマンドとは?

 「pdfunite」は複数のPDFファイルを指定した順番に結合するコマンドです。

 逆に、PDFファイルを1ページごと分離するには「pdfseparate」コマンド(連載第283回)を使います。

目次に戻る

pdfuniteコマンドの書式

pdfunite 元ファイル1 元ファイル2 元ファイル3…… 保存ファイル

※[ ]は省略可能な引数を示しています。

目次に戻る

pdfuniteの主なオプション

 pdfuniteには、バージョンを表示する「-v」オプション、ヘルプを表示する「-h」「-help」「–help」「-?」オプションしか備わっていません。

目次に戻る

PDFファイルを結合する

 「pdfunite 元ファイル(複数指定可能) 保存ファイル」で複数のPDFファイルを元ファイルとして指定した順番通りに結合して、1つのファイルに保存します。

 最後に指定したファイル名が保存先のファイル名となるため、注意してください。既存のファイルを指定した場合でも、上書きするかどうか確認はありません。

 画面1では、「sample1.pdf」をpdfseparateコマンドでページ単位に分割後、pdfuniteコマンドで一部のページを連結しています。

コマンド実行例

pdfunite 元ファイル1 元ファイル2 元ファイル3 保存ファイル

(PDFファイルを結合する)

pdfunite sample1-1.pdf sample1-2.pdf sample1-12.pdf

(sample1-1.pdfとsample1-2.pdfを結合してsample1-12.pdfに保存する)(画面1)

pdfunite sample1-[1-5].pdf sample1-12345.pdf

(sample1-1.pdf sample1-2.pdf sample1-3.pdf sample1-4.pdf sample1-5.pdfを結合してsample1-12345.pdfに保存する)(画面1)

pdfunite sample1-{1,3,5}.pdf sample1-odd.pdf

(sample1-1.pdf sample1-3.pdf sample1-5.pdfを結合してsample1-odd.pdfに保存する)(画面1)

画面1画面1 PDFファイルを結合したところ

目次に戻る

筆者紹介

西村 めぐみ(にしむら めぐみ)

PC-9801NからのDOSユーザー。PC-486DX時代にDOS版UNIX-like toolsを経てLinuxへ。1992年より生産管理のパッケージソフトウェアの開発およびサポート業務を担当。著書に『図解でわかるLinux』『らぶらぶLinuxシリーズ』『Accessではじめるデータベース超入門[改訂2版]』『macOSコマンド入門』など。2011年より、地方自治体の在宅就業支援事業にてPC基礎およびMicrosoft Office関連の教材作成およびeラーニング指導を担当。

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■記事内目次Chromeにはたくさんの「秘密のURL」が隠されている!?Chromeの特別なURLの一覧を表示させるChromeの「特別なURL」の一覧と概要デバッグ用の特別なURLの一覧と概要プラットフォームによっては利用できないURLもあるChromeにはたくさんの「秘密のURL」が隠されている!?

 アプリケーションの設定を変更したり、状態を確認したりするには、メニューからオプション設定画面を呼び出したり、デバッグ機能を起動したりするのが一般的です。

 一方Google Chrome(以下、Chromeと略)の場合は、それだけではなく、アドレスバー(オムニボックス)に「chrome://~」で始まるURLを入力すると、詳細なバージョンや内部状態を表示させたり、さまざまな機能を呼び出したりできます。

 例えば「chrome://version」と入力すると、Chromeのバージョン情報が表示されます。

Chromeの詳細なバージョン情報を表示させる特別なURLの例Chromeの詳細なバージョン情報を表示させる特別なURLの例

 Chrome本体に限らず、Chromeに内蔵されているJavaScriptやFlashなどのエンジンのバージョンも確認できます。これは、設定メニューの[ヘルプ]-[Google Chromeについて]で表示される概要情報より詳しい内容です。

Chromeの特別なURLの一覧を表示させる

 「chrome://~」で始まる特別なURLは、次のいずれかをアドレスバーに入力して[Enter]キーを押すと一覧表示され、確認できます(全て同じページが表示されます)。

chrome://aboutchrome://chrome-urlsabout:aboutChromeの特別なURLの一覧を表示させるChromeの特別なURLの一覧を表示させる

 デスクトップ版Chromeの場合、以下のキーボードショートカットによってアドレスバーへ素早く移動できます。

Windows OS版: [Ctrl]+[L]、[Alt]+[D]、[F6]キーのいずれかmacOS版: [command]+[L]キー

 また、上の画面のURLを覚えるのが面倒ならば、一般的なWebページと同様にブックマークしておくと簡単に呼び出せます。

 上の画面の「For Debug」カテゴリーにある機能は、指定したエラーなどを引き起こすためのものであり、各種デバッグでしか使うことはありません。そのため、間違って実行しないように、リンクではなくただの文字列になっています。呼び出すには、この文字列をコピーしてアドレスバーに入力する必要があります。

Chromeの「特別なURL」の一覧と概要

 こうやって呼び出せる機能は、管理者やWebサイトの開発者にとっては有用なものが多くあります。

 具体的には、Chromeの内部状態やキャッシュなどの情報、使用しているプロトコルや通信内容、統計情報、レンダリングパフォーマンスログの表示、各種拡張機能やオプションフラグの設定など、多岐にわたっています。

URL機能about:chrome://versionChromeの詳細なバージョン情報の表示about:aboutchrome://aboutchrome://chrome-urls特別なURLの一覧の表示chrome://accessibilityユーザー補助機能の有効/無効chrome://appcache-internalsアプリケーションキャッシュの表示chrome://appsインストールされている拡張アプリの一覧。[アプリ]ボタンと同じchrome://blob-internalsBLOB(Binary Large Object)という内部データの一覧chrome://bluetooth-internalsBluetoothのインタフェースアダプターや機器の状態の表示chrome://bookmarksブックマークマネージャの起動chrome://chromeGoogle Chromeの概要ページの表示chrome://componentsChromeに読み込まれているコンポーネントの一覧表示と更新chrome://conflictsChromeに読み込まれているモジュールの一覧と衝突情報の表示chrome://crashesChromeの障害発生ログchrome://creditsChromeに組み込まれているモジュールのライセンス情報の表示chrome://device-logデバイスに関するログの表示chrome://devicesChromeから利用できるデバイス(プリンタなど)の一覧chrome://dino横スクロールのゲームの起動chrome://discards破棄されたタブの情報の表示chrome://download-internalsChrome内部での各種ダウンロード情報の表示chrome://downloadsダウンロード画面の表示chrome://extensionsインストール済みの拡張機能の一覧画面chrome://favicon/<URL>指定したWebサイトの保存済みfavicon(URL欄に表示される小さいアイコン。お気に入りアイコン)を表示させる。例:chrome://favicon/https://www.atmarkit.co.jp/chrome://flagsChromeの「試験的な機能」の有効/無効などの設定Chromeの特別なURLの一覧(1/3)

「chrome://flags」の例「chrome://flags」の例

URL機能chrome://gcm-internalsGoogle Cloud Messaging情報の表示chrome://gpuGPU(ハードウェアグラフィックス機能)関連情報の表示chrome://help「Google Chromeについて」画面の表示chrome://histograms各種統計情報のヒストグラム表示chrome://history履歴画面の表示chrome://indexeddb-internalsIndexedDB(ローカルストレージで利用できるデータベースの一種)情報の表示chrome://inspectChromeデベロッパーツール(開発者向けの補助ツール)の起動chrome://interstitialsWebページへの遷移直前に挟み込まれる各種通知/警告/エラー画面の表示chrome://interventions-internalsChrome内部での各種プレビューやブラックリストの設定chrome://invalidationsInvalidations(オブジェクトの無効化)に関するデバッグ情報の表示chrome://local-stateローカルステート情報の表示chrome://media-engagementビデオや音声などのマルチメディアデータを再生したWebサイトの履歴の統計情報chrome://media-internalsビデオや音声などのマルチメディアデータに関する情報の表示chrome://naclChromeのNaCl(ネイティブクライアント)情報の表示chrome://net-export通信データのキャプチャーや解析のための機能。通信プロトコルの詳細やタイミングなどが調査可能。キャプチャーされたデータはJSON形式でファイルに保存chrome://net-internals通信データのキャプチャーや解析のための機能。通信プロトコルの詳細やタイミングなどが調査可能。キャプチャーされたデータはリアルタイムで表示chrome://network-error/<番号>ネットワークエラー画面の表示用URLchrome://network-errorsネットワークエラーメッセージの一覧の表示chrome://newtab新しいタブページの表示chrome://ntp-tiles-internals新しいタブにタイル形式で表示される推奨ページ一覧の設定や詳細情報の表示chrome://omniboxオムニボックス(アドレスバーのテキスト入力ボックスのこと)の機能(自動補完やサジェスチョンなど)のテスト画面chrome://password-manager-internalsパスワードマネジャーの表示chrome://policyブラウザポリシーの表示Chromeの特別なURLの一覧(2/3)

「chrome://histogram」の例「chrome://histogram」の例

URL機能chrome://predictors自動補完リストなどの表示chrome://print印刷プレビューページの表示chrome://quota-internalsディスクの使用量やクオータ設定などの表示chrome://safe-browsing安全ではないWebサイトの閲覧を防ぐ「セーフブラウジング」機能の内部情報の表示chrome://serviceworker-internalsService Worker(バックエンドで実行されるスクリプト)の情報の表示chrome://settings設定画面の表示。ツールバー右端のメニューから起動する[設定]メニューの画面と同じchrome://signin-internalsサインイン情報の表示chrome://site-engagementWebサイトの訪問回数の統計情報chrome://suggestionsサジェスチョン情報(新しいタブに表示される、よく使うサイトなどの情報)の表示chrome://supervised-user-internalsユーザー情報の表示やフィルタリングの設定chrome://sync-internalsユーザー設定の同期機能に関する情報の表示chrome://systemシステム診断データの表示chrome://taskscheduler-internalsChrome内部のタスクスケジューラの情報表示chrome://termsGoogle Chrome利用規約の表示chrome://thumbnailsWebページのサムネイル情報の表示chrome://tracingレイテンシやレンダリングなどの情報の記録と表示chrome://translate-internalsリソースの翻訳などに関する情報の表示chrome://usb-internalsUSBデバイスに関する情報の表示chrome://user-actionsユーザーアクティビティー(タブの操作やページのロードなど)のモニターchrome://webrtc-internalsWebRTCに関する内部データの取得chrome://webrtc-logsWebRTCログの表示view-source:<URL>Webページのソースコードを表示させる。例:view-source:https://www.atmarkit.co.jp/Chromeの特別なURLの一覧(3/3)

「chrome://suggestions」の例「chrome://suggestions」の例デバッグ用の特別なURLの一覧と概要

 前述したように「For Debug」以下に表示されているURLはデバッグ用であり、指定された障害などを強制的に発生させるものです。実行すると警告なしでいきなりChromeが強制終了するURLもあります。むやみに実行しないように注意しましょう。

URL機能chrome://badcastcrashバッドキャストクラッシュの実行chrome://inducebrowsercrashforrealz/(chrome://crashとは別の手法での)クラッシュの実行chrome://crashクラッシュの実行chrome://crashdumpクラッシュとダンプの実行chrome://kill強制終了chrome://hangハング(無応答状態)の実行chrome://shorthangショートハングの実行chrome://gpucleanGPUのクリアの実行chrome://gpucrashGPUのクラッシュの実行chrome://gpuhangGPUのハングの実行chrome://memory-exhaustメモリ不足状態にするchrome://ppapiflashcrashPepper Flash(代替Flashプレーヤー)のクラッシュの実行chrome://ppapiflashhangPepper Flashのハングの実行chrome://inducebrowserheapcorruption/ブラウザのヒープ領域(動的に確保されるメモリ領域)の破壊を誘発chrome://heapcorruptioncrash/ヒープ領域の破壊によるクラッシュの実行chrome://quit/Chromeの終了chrome://restart/Chromeの再起動Chromeの特別なURLの一覧(デバッグ用)

プラットフォームによっては利用できないURLもある

 Windows OSやmacOS、iOS(iPhone/iPad/iPod touch)、Android OSといったプラットフォームによっては、上記のURLの一部は利用できない(呼び出してもエラーになる)ことがあります。例えば前述の「chrome://devices」(プリンタなど利用可能なデバイスの一覧)はiOS版Chromeでは利用できません。

■更新履歴

【2019/04/17】スクリーンショットを刷新、拡充しました。Chrome最新版の情報を反映しました。

【2018/03/19】スクリーンショットを拡充しました。Chrome最新版とWindows以外のプラットフォームの情報を反映しました。

【2016/11/21】初版公開。

「Google Chrome完全ガイド」のインデックス

「Google Chrome完全ガイド」

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対象:Excel 2010/2013/2016

Excelでコピー&ペーストすると……

 Excelで作業を行っていて、セルやセル範囲のコピー(カット)&ペーストをすると、ペーストしたセルの右下に「(Ctrl)▼」と表示されたボタン([貼り付けオプション]ボタン)が現れる。このボタンの「▼」部分をクリックすると、ペーストの際のオプション(「数式」や「元の書式を保持」「罫線なし」「リンクの貼り付け」など)が後から選択・反映できる。

[貼り付けオプション]ボタンとは(1)[貼り付けオプション]ボタンとは(1)コピーまたはカットしたセルやセル範囲をペーストすると、[貼り付けオプション]ボタンが表示される。▼[貼り付けオプション]ボタンとは(2)[貼り付けオプション]ボタンとは(2)貼り付けオプションを選択すれば、そのオプションが反映される。▼[貼り付けオプション]ボタンとは(3)[貼り付けオプション]ボタンとは(3)[元の列幅を保持]を選択すると、このようにオリジナルの列幅に広がる。

 ただ、この[貼り付けオプション]ボタンが表示されると、その下にあるセルを選択することができず、次々と値をコピーしたいような場合には不便だ([Esc]キーでボタンを消去できるが、毎回[Esc]キーを押すよりも、最初から表示されないようにする方が楽だ)。

 また、貼り付け時のオプションは、ペーストする際に右クリックメニューで選択できるので、この[貼り付けオプション]ボタンはなくてもそれほど困ることはない。

 [貼り付けオプション]ボタンが邪魔ならば、このボタンを表示しないようにすればよい。その方法を紹介しよう。

[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする

 Excelを起動し、[ファイル]タブを選択する。[情報]画面が開くので、左側のメニューで[オプション]を選択する。

 [Excelのオプション]ダイアログが開くので、左メニューの[詳細設定]を選択すると、右ペインに詳細オプションが表示されるので、ここの「切り取り、コピー、貼り付け」欄を探し、「コンテンツを貼り付けるときに……」のチェックを外せばよい。これで、[貼り付けオプション]ボタンが表示されなくなる。

 この設定は、新しいExcelのブックを開いた際にも反映されるので、一度設定しておけばよい。なお、Wordも同様に[貼り付けオプション]ボタンが表示されるが、同じ設定で[貼り付けオプション]ボタンを非表示にすることができる。

[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(1)[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(1)Excelの[ファイル]タブを開き、左側のメニューで[オプション]を選択する。▼[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(2)[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(2)[Excelのオプション]ダイアログが開くので、左メニューの[詳細設定]を選択する。▼[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(3)[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(3)「切り取り、コピー、貼り付け」欄を探し、「コンテンツを貼り付けるときに……」のチェックを外す。▼[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(4)[貼り付けオプション]ボタンを非表示設定にする(4)[貼り付けオプション]ボタンが表示されなくなる。[貼り付けオプション]ボタンを使わずに書式を設定して貼り付ける

 [貼り付けオプション]ボタンを非表示にした後に、書式(貼り付けオプション)を選択して貼り付けたい場合は、貼り付けたいセルを右クリックし、メニューから[形式を選択して貼り付け]を選択して、貼り付けオプションを選択すればよい。

[貼り付けオプション]ボタンを使わずに書式を設定して貼り付ける[貼り付けオプション]ボタンを使わずに書式を設定して貼り付ける貼り付けたいセルを右クリックし、メニューから[形式を選択して貼り付け]を選択して、貼り付けオプションを選択する。

 キーボードショートカット(以前のOfficeのアクセスキー)で素早くこの書式指定貼り付けを行うには、[Alt]+[E]に続いて[S]キーを押せばよい。

「Tech TIPS」のインデックス

「Tech TIPS」

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7 7 スロット イベント 日本マイクロソフトは2019年3月1日、MicrosoftがIDC Asia/Pacificと共同で実施したAI(人工知能)に関する調査「Future Ready Business:AI によるビジネスの可能性について」の結果を発表した。本調査によると、日本では、AIに取り組み始めた企業は33%程度で、2021年までにAIがイノベーションと従業員の生産性を2倍以上に向上させることを期待していると分かった。

 企業がAIを採用する理由として多く挙げられた回答は「競争力の強化」「イノベーションの加速」「従業員の生産性向上」「顧客エンゲージメントの向上」「利益率の向上」だった。そしてAIを採用した企業は、自社の競争力が、導入時に11~14%、導入後3年間で2.5倍に向上することを期待していた。

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喰 零 スロット 昨今、多くのサービスに使われるようになり、注目されている「機械学習」。その中の一つである「Deep Learning」(深層学習)は、ちまたでは「AI」(人工知能)と呼ばれ、慣れ親しまれています。言葉自体も、世の中にだいぶ浸透してきたのではないでしょうか。しかし、機械学習の学習方法は、数多く存在するためか、なじみのないものも多くあります。

 本連載は、数多くある学習方法の中から「強化学習」にフォーカスを当て、「強化学習とは何なのか」「他の手法とどう違うのか」「Pythonからの利用方法」という基本的な内容を押さえつつ、「Webのアクセスログにおいて、どのような活用の可能性があるのか」を紹介します。

 連載1回目では、「強化学習とは一体何なのか」「強化学習のメリット」「他の学習方法との違い」「効率的に進めるための有用なフレームワーク」「何が実現できるのか」について紹介します。

リクルートテクノロジーズが強化学習に取り組む意味

 筆者が所属しているリクルートテクノロジーズ データテクノロジーラボ部では、データ解析に用いる機械学習のアルゴリズム、データ解析用のインフラ、IoT(Internet of Things)をはじめとするデータにまつわる技術を「データテクノロジー」と総称し、この技術を実際のリクルートのサービスに実装しています。その中で、データテクノロジーの最新動向や研究を調査し、PoC(概念実証)を回すというR&D(研究開発)業務を担うこともあります。その一環で約1年半前から強化学習に注目し、試行錯誤を重ねてきました。

 約1年半前から研究かいわいでは強化学習ブームがあったものの、ビジネスでの活用例は、あまりありません。現在は、ロボット制御やデータセンターにおける消費電力の削減などビジネスで少しずつ利用されるシーンが増えましたが、リクルートのメイン事業であるWebサービス分野ではほとんど活用されていない状況です。

 一方、学習方法の一つである「教師あり学習」は、Webサービスのレコメンドや一覧アイテムの並び替えなどCV(コンバージョン)に直結する施策に、少しずつ活用され始めました。しかし、Webサービスでは、それ以外にもユーザーを引きつけるコンテンツは数多く存在します。それらをユーザー個々に最適化していくことで、よりユーザー一人一人に寄り添ったWebサービスを提供できると考えました。そこで、データテクノロジーラボ部が進めてきたのが、強化学習のR&Dでした。

強化学習と他の学習方法との違い、メリット

 まず機械学習は、上図にあるように大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類できます。

 教師あり学習は、一般的になじみがある画像分類、テキストのポジティブ/ネガティブ分類、売り上げ予測などに使われています。予測元となるデータ(説明変数)と、予測したいラベルや値(目的変数)の対を学習させる手法です。その学んだ結果を基に、未知のデータに対して目的変数を予測できます(詳しくは、こちらを参照)。

 教師なし学習は、上記で言う目的変数が与えられず、説明変数のみが与えられる手法です。データを大きな塊群に分けるクラスタリングで有名です。

 それに対して強化学習は、「人間がHow(どのように)を教えなくても問題の解決策を見いだせる手法」といわれています。例えば、ゴールするために、各状況で走る、飛ぶ、攻撃するというアクションを選べるゲームがあるとします。

 人間はゴールするために、試行錯誤しながら、「目の前に障害がある状況では飛ぶアクションをした方がいい」「敵がいる状況では攻撃した方がいい」などと自然と学習するはずです。このメカニズムを機械(コンピュータ)で再現するのが、強化学習です。

 つまり、強化学習は「最終的なゴールはあるものの、それまでの過程の正解は定義できない(分からない)。途中過程を最適にしたい」というタスクが解けるようになります。このタスクを教師あり学習で解こうとすると、プロセスに人間が正解と思われるラベルを付与しなければなりません。この行為は人間のバイアスが掛かってしまい、誤った(最適ではない)プロセスに導いてしまう可能性があります。

 強化学習は教師あり学習とは違い、報酬設計が自由自在になったり、「探索」と言って今まで得られている最適なアクションとはあえて異なるアクションを行ってみて、より最適なアクションはないか探る仕組みの導入が可能になったりするメリットがあります。

 途中プロセスを最適化したいタスクは世の中にたくさんあり、例えば、ロボット制御や、リバーシ、将棋、囲碁のようなボードゲームが挙げられます。2016年3月に囲碁のトップ棋士に勝利したDeep mindの「Alpha Go」も強化学習が使用されています。囲碁の場合、最終的なゴールは勝利ですが、それに至るまでの過程は盤面により変幻自在です。長い歴史の中で良手や悪手など途中過程が研究されてきていますが、それも確実とはいえません。このような場合に、強化学習は盤面という状態に応じて、将来の得られる報酬が1番高い(勝利可能性が高い)一手(アクション)を導けるようになります。

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