SBI FXトレードで出金指示をした際、受付完了連絡が来ない

1 スマホからSBI FXトレードで出金指示をした際、画面から預託金残高はすぐに減りますが、メールも来ないし履歴も残りません。極めてひどいUIだと思います。ここではSBI…

個人・少人数のシステム開発にはAngularがオススメ

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1 Angularとは  GoogleのドキュメントやGCPで使われているAngularは、Googleが中心開発している…

Ionic(Angular)のフォルダ構成を完全解説

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1 Ionicのフォルダ構成について  Ionicで作成したプロジェクトは下記のような構造になっています。 directory  かなり複雑で、最初に見たときは戸惑うかもしれません。実際に触るのはsrc/appフォルダがほとんどになりますが、他のフォルダを含めて解説したいと思います。 ルートフォルダについて 名前説明e2e/システム全体の動作検証を行うE2Eテストの際に利用します。最初はほとんど触りませんnode_modules/node.js上で動くため、package管理ソフトにnpmを使うことになりますが、npm経由でインストールしたライブラリが保存されますsrc/実際に開発を行う場所です。9割このフォルダを触ります。angular.jsonAngularの設定ファイルです。フォルダの出力先などビルドを中心にした設定はここで行います。package.json実際にプロジェクトで使用するライブラリを指定しますpackage-lock.jsonpackage.jsonで指定したものが入っているか確認します。エラーの時にたまにいじります したがって、基本的にはsrcだけをいじると考えておいて差し支えないと思います。 srcフォルダについて それでは、実際に開発を行うsrcフォルダを見てみます。 srcのなかでも触るのはsrc/appがほとんどになりますが、こちらについても簡単に解説をします。 ファイル/フォルダ説明src/app実際に触るのはほとんどこのフォルダのなかです。このフォルダが開発対象と考えていただいて問題ないと思います。src/assets画像や音声、動画などのリソースを配置します。例えばsrc/resourcesというフォルダを自分で作成すると読み込まれないので注意が必要です。src/environmentsなかには簡単なjsonファイルが本番用と開発用に入っています、環境変数をそれぞれ定義します。Google…

pandasで条件抽出する2つの方法(単一条件、複数条件)

1 pandasで条件抽出する方法には、queryメソッドを使う場合と使わない場合がある。 A列に1-100、B列に101-200、…

現場からの報告。製造業でAI/IoTを活用するために必要だと思うこと

1 製造業に勤めるエンジニアから見た製造業でAI/IoTを活用するために必要だと思うことです。  はじめに 「2025年の崖」と言われているように、製造業にとってデジタルトランスフォーメーションが喫緊の課題となっております。新興国が品質とコストで猛追するなか、工場にいて日本の厳しさを感じるんですよね。もはや「日本の品質って本当にいいの?」って思ってしまいます(まぁうちの工場だけかもしれないけど!)。とはいえ人口減少する日本にとって、高付加価値品の製造が必要なのは明白であり、特にAI/IoTというのはその大きな試金石となっていると思います。いちメーカでAI/IoT担当(かっこ笑いw)をしている身から現場の感覚をお伝えできればと思います。 言いたいことは下記の3点です。・本部機構にだけAI・IoT推進課を作っても無駄・買い物だけでは不十分、プログラミングレベルの全体の底上げが必要・既存のIT担当者は障害になる場合も 本部機構にだけAI・IoT推進課を作っても無駄 大企業で多いのは、工場とは離れた本部機構にAI/IoTの専門部署を作ることですよね。これ、本部だけに作るとうまくいかないパターンだと思います。というのは、AIを活用していくにあたって重要なのは、質のいいデータと現場にカスタマイズされたソフトだと思います。その点、本部にいる人が工場の既存のデータもよくわからないまま新しいデータを取るのって至難の技だと思います。加えて、新しくデータを取り始めたとしても日々起こるトラブルにすぐ対処できず工場任せにするようだと本部「いいデータが上がってこないから解析できない」工場「データとるのどんだけ大変だとおもってんねん!」となる可能性が高いです。結局、本部だけに推進グループを設置するのは不十分で、工場にメインの担当チームを置かないとダメなんですよね。本部にグループ設置すること自身はいいことだと思いますが、本部だけでうまくいくなんてありえないのではないかと。 買い物だけでは不十分、プログラミングレベルの全体の底上げが必要 あとありがちなのが、買い物で済ませようってのも多くあると思います。やれTableauだ、やれDataRobotだ、そのほかにもDataSpiderやSensorCorpusなど高い買い物して「うちはAI/IoTやってる」と満足しているパターン。これって使いこなせないという意味で本当にもったいないと思います。日々の製造で活用するにはカスタマイズが必要で、どこかで自分でコード書く必要があります。この必要性を理解せずにツールを買っても片手落ちってものだと思います。 既存のIT担当者はむしろ障壁になることも 3つのなかでこれを一番いいたい。バブルの時代に建てられた工場なんかだともう30年近く経っています。うちの工場もそれくらいなのですが、こういった工場にありがちなのがシステムのレガシー化です。どんな感じかというと、例えばうちの工場ではOracleを使っているのですが、SQLでデータベースに接続すると怒られます。既存のIT担当「接続して不安定になったらどうするんだ」「・・・・」Oracleにコマンドで接続してSQLでselect文発行して怒られるっていったいなんなんですか(30年前のGUIソフトでかちかちクリックしてデータを取得するのです)。。こんな状態でAI開発なんてむりですね。一悶着の末select文の発行だけさせてもらっても、なにかあると全部新しいコードがスケープゴートにされますので日々ひやひやものです。Oracleに接続するbatファイル書いていて申し訳なさでいっぱいになるんですけど、かなしい。。悪いことしてるんだっけ!?加えてタチが悪いのは、既存の担当者の知識が一世代前のものだということです。問題起きて説明しても「Pythonおれわからないから!!」やる気完全になくします。 対策 以上を踏まえて、製造業でAI/IoTを活用するためにわたしが思う必要な対策を下記に記載します。 本部にだけAI・IoT推進課を作っても無駄 →本部にはとても助かっています。でも、工場側にもチームが必要だと思います。1.…