Slack連携テスト
Slack連携システムのテスト
概要
・Webスクレイピング
・取得データをSlackに転送
システム構成
・プラットフォーム: Heroku
・バージョン管理: Git
自動メッセージ配信のコマンド(以下コマンドで実行後放置)
bin/hubot --adapter slack
SlackのBot(hubot)を作ってみる - Qiita
Hubotで定期タスクを動かす方法
ブロックチェーン
ブロックチェーン技術を応用するメリット
- データ記録のインフラとして使用することが可能。以下のメリットが挙げられる
- セキュリティ。堅牢
- なりすましが難しい(取引当事者の暗号署名が取引毎に行われる)
- 過去データ改ざんが困難(過去のデータを改ざんすると以降のすべてのブロックを改ざんしないと整合性が取れない。且つ同時に全DBの50%超を同時に攻撃しなければならない)
- 管理者の改ざんのような、外部から気付けない問題が発生しない
- 可用性
- 不稼働時間が存在しない
- コスト削減(上記のようなセキュリティ・可用性の運用コスト)
- 仲介役を省くことができる
- 応用範囲が広い(取引記録を公開して良いもの: 融資、決済、保険、預金)
ブロックチェーン
- 分散型台帳技術
- 既存の記録(ブロック)を新しいブロックに埋め込み、チェーン状にすることで改ざんを困難にするコンセプト
- ビットコインを実現するための技術であり、他分野への応用が期待されている
- ・改ざんが難しい
- 「合意形成方法(更新権限者をどう決めるか)」はバリエーションがある(コミットが大きい人は不正をしない
- 多数のノードに同一の記録を同期(分散型DB)
- 合意形成を通じ、正確な記録をする
ビットコイン
- 暗号通貨(仮想通貨)
- 取引履歴はブロックチェーンと呼ばれる元帳に記録される
人工知能ビッグデータ関連用語
AI > 機械学習 > ディープラーニング > ニューラルネットワーク のように包括関係
AI: 人間と同じような感覚・判断力を機械が持つこと。汎用AIは実用化されておらず、実用化されている特化型AIとしては画像分類や顔認識などがある
機械学習: 人工知能の一分野。データの傾向・規則性・法則を探り、減少の解析・予測をすることを目標とし、人が手を加えなくても法則を学習する手法。特徴抽出は人間が入力する必要がある(例えば赤リンゴと青りんごの識別をさせるには"色"を見るように指令を出す)
ディープラーニング: 機械学習を実装するための手法。特徴抽出を教師なし学習できる。ニューラルネットワークを多層にして構築したもの
ニューラルネットワーク: ディープラーニングを支える計算アルゴリズムのアプローチ。1種。入力層・隠れ層、出力層の3種類の層から成る。隠れ層を何層も重ねる構造が精度向上のカギとなる。
インダストリー4.0: 工業のデジタル化。生産工程のデジタル化・自動化・バーチャル化のレベルを高める。ドイツではスマート工場、つまり「自ら考える工場」 の開発を進めている。部品が自ら動いて完成品になるなど(発注などのSPM)
三菱電機
2016年決算
売上:4.4兆円(8割日本、中国北米で1.5)
営業利益:3,000億円
※過去3年分を見ると売上・営業利益共に堅調な成長且つ安定的
経営方針
グローバル環境
2015年トピックス
オランダ鉄道新型車両を受注
南アフリカに三菱電機ヨーロッパの支店を設立
トルコの国営衛星通信会社から2011年3月に受注した通信衛星の打ち上げに成功
自動運転コンセプトカーを東京モーターショーで発表
歴史
三菱重工業から枝分かれした会社(三菱自動車と同様)。そのため、発電プラントに組み込まれる機器などの重機製品が主力事業。
92年北岡社長からは、重機依存脱却を掲げ、当時ブームだった半導体に投資、巨額の赤字を計上。
98年谷口社長からは安定的利益を求め、FAや自動車用電装品、昇降機に注力。リーマンショック後も電機大手で唯一黒字だった。
総合電機企業内の評価
総合電機企業内では時価総額でトップ
・三菱電機: 3,180(十億円)
・日立: 2,728(十億円)
・東芝: 1,633(十億円)
研究活動
研究予算は年間2,000億円。3.5割が産業メカトロニクス、家庭電機、重機と続く。
先端技術として、IoT、スマートモビリティ、快適空間、安全・安心の4カテゴリで研究。
気になる事
機械学習に対してのログ分析手法。機械学習により機械が自律的に判断した場合、何を根拠に判断をしたか追えるようにしなければならない。判断理由がわからない動作をした場合は暴走。
気になる記事
日経
4/18日週の最高値17615円を目指す。
その後、チャイナショック前までの50%戻し(17857円)、
その後は68%戻しの18587円
に