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会社のこと、新しいこと、これからも続けること (162)

会社の改革を始めて、かなり整理が進みました。
気持ちの上でも、元気も出てきました。

これからも続けること。

CTOは少し体調が悪いですが、その分、自分とこれまでのエンジニアで乗り越えていこうと話をしています。
良かったのは、これまで開発はCTOに一任していたのでエンジニアたちと話し合うことも少なかったのが、コミュニケーション自体が増えてきました。

なので、開発自体は止まることもなく、続けていきます。
CTOが元気だと、「あれもこれもやりたい」となってリソースが散漫になってしまうので、却って集中できて良かったかも?なんてことまで考えています。(笑)

弊社のリアルタイム3D動画と安いLidarを使ったセンサーフュージョンの研究も続けられそうです。

人工知能による解析も、エンジニアの精度向上のためのチューニングが功を奏したということ、外部からの統計解析業務の助っ人も呼んだのがよかったみたいで、自分の中で一層理解が深まりました。

ベンチャーだからといって、今までゴチャゴチャにしてきたこともこれを機にスッキリしました。

ただ、マーケットは絞る方向性で動いています。

が、今朝はCTOから「設計中のロケットエンジンを完成させるのに予算が必要だから売り込んできてくれ」と無茶ぶりされて、「お前病人違うんかい!」と相変わらずの宇宙人っぷりを披露してくれました。(笑)

新しく始めたいこと。

国内の横の連携強化ということで、もっと業界の人たちが気軽に訪問できるようにオフィスを『オープンラボ』風にしたいなと思って、事務所との切り分け準備をしています。
自分の性格はもともとオープンなほうですが、スパイ事件以降、なんか本来の自分とは違う自分になっていた感もあるので、負けずに元の自分に戻りたいと思います。

そして、講演で仲間を作るということ。
旅の始まりは、仲間づくりから。

これ、大事です。

たまたま一緒にいるだけで、ゴールを共有していない人は途中で脱落します。
ここからが難しいのですが、『保守思想』と言っても、「単に現状を変えたくないだけ」、「昔はよかった」という現状維持派や回顧主義も保守になります。

中国に浸食された現状を打破するには、「日本は変わらなければならない」、「政治が変わるのを待っていたら、多くの大企業が倒産する」、「中小企業から変わらなければならない」という自分たちから変わらないといけないという認識を持てる仲間を作る必要があるかなと。

そういうザックリ感で、自分改革、会社改革を行なっていってます。

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未来のこと、そして弊社のこと (160)

しばらく、「未来のこと」シリーズで一人ブレストしていました。
それって、一人の天才「ビジョナリー」が体調不良をきっかけに、自分でもまた「未来」を予測しないといけないというのがきっかけで、自分の中の自己防衛本能だったのかもしれない。

事業計画の練り直しで未来予測を何度も思考した。

CTOが倒れたことをきっかけに、この二週間は「選択と集中」を迫られてコストカットに奔走し、リソースを確保することを優先しました。知人起業家に弱音を吐くと、「逆にその行動の素早さがすごい」と言われて驚きました。

慣れない外国人だけの英語の開発会議で聞き取り切れないけど、質問を繰り返して、色々疑問点が浮上し、それを払しょくするために更に現在は調査中。

ピンチはチャンス。

この八年間、皆で色んなピンチを乗り越えてきました。
藤井一良のスパイ事件、ファーウェイスパイ事件、FBI裏切り事件など、数えると悲惨すぎる事件がたくさんあったのに、私たちは何とかサバイバルをしてきました。

CTOというずば抜けた頭脳の持ち主がいて、ここまで走ってきたけれど、もっと自分の頭を使って会社を経営するときがやってきたのかもしれない。

ピンチはチャンス。
今まで、自分の会社なのに、ビジネスパートナーや株主に遠慮してやれなかったことをやり切ろうと思う。

今回、一番大事なのは、「コーポレート・ガバナンス」。どんなに小さな会社でもそれが一番大事だと痛感しました。色んなルールを明確にして会社を運営していこうと思います。

そして、
事業計画を作り上げるのに必要なのはビジョン。

現場の肌感覚で見た未来を整理するために、通信の本を書こうと思う。
5Gとは何か、それが世界に何をもたらし、構図がどう変わるのか。
そして、私たちは何をしなければならないのか。

ビジネスパーソンとしての観点から書いていこうと思います。
でも、今日はヘトヘトなので寝ますw

マシンラーニングでデータ取得したのちの統計処理 (153)

人手が足りなくて、久々に自分で統計処理をしていました。(;'∀')

次回からマクロを組んでやるつもりですが、異常値の処理とか、数字の始点を合わせたりとか、統計につきものの地味で煩雑な処理をやりながら、「ああやってデータを集めればよかった」とか、「機材の設置をこうすればよかった」とか、そもそものところから反省しています。

統計を勉強した時にデータサイエンティストから一番注意されたのが、「統計を取る時に因果関係を間違えない事」と教わったこと。

例えば、降雨量が多い日はコンビニで傘が多く売れる。
雨が降ったという原因に対して、傘が売れたという結果を逆に解釈してはいけないという単純なことなんだけど。

最近のディープラーニングって、「適当にガチャガチャやれば、結果が出てきたけど、それが何かよく分からないけど精度が高そうだから、ユーザーが結果を丸のみ」ってケースが散見する。

「因果関係は分からなくても、人知を超えているなら丸のみするのがいい」という意見もあるけど、それは違うんじゃないのかなと思うのは、雨の日の傘の販売量の事例を思い出すからですね。

統計をやっていて、今回も悩んだのが、信頼精度を上げるために、どこまでも関数を原データにフィッティングさせていくと、望んでいるものと違う形状の結果が出てくる。誤差が小さいのを良しとするか、ベースのコンセプトに合っているものを良しとするのか、そのトレードオフで何を取るかを二週間ほど悩みぬきました。

あと、データを加工しすぎると、生の情報が落ちすぎてしまうという悩みもあるんですよね。

それの何がいけないかというと、「理想」と「現実」の間にギャップみたいなのができてしまって、モデルが美しくなればなるほど、そのモデルを利用した時に非常事態に弱いものになってしまうという欠点があるからです。

今日は、これ、単なる一人ブレストで答えはなし。



未来の戦争と人工知能に対する誤解 (150)

R社も経営している深田です。

今日は人工知能を使った画像解析からデータ処理の結果をレポートとして書き、データと共に納品を終えました。お客様は「委託研究レベルのソフトウェア開発までしてくれてありがとうございます」と感激してくださいました。

喜んでもらうと嬉しいものです(〃▽〃)ポッ

人生で一番好きだった人が統計解析を仕事にしていたので、彼の影響かもしれないですね。

半徹が続いて、ふらふらになって帰宅しましたが、今寝ると明日変な時間に起きてしまうので頑張っておきようとお風呂に入りながら、本を読んでました。人工知能と未来の戦争に関する本ですが、おそらくITに関わったことがない人が書いていると見えて、

「え!?世の中の人工知能に対する理解ってこんなものなの!?」
と驚きました。

シンギュラリティの定義はコンピューターが人間の頭脳と同等となるということですが、この定義もそもそも曖昧で巨大なデータセンター作ってコンピューターを大量に繋いで電力幾らでも使っていいなら、いつでもコンピューターは人間の脳のシナプス1000兆個分の演算はできます。

できない理由は、場所とか、そんだけ電気使ったら生活する人の電力が足りなくなるとか、そういう実務的な問題です(-_-;)

ムーアの法則が終わりに近づいて、ITの世界は行き詰っているし、単純な微細化では乗り越えられない電子漏れ問題や熱問題、歩留まり低下などの課題がまだまだ山積みです。

そして、人工知能を使いこなそうにも、センサー側のレベルが追い付いていないんですよね。

そして、今日人工知能と呼ばれているものと、昔、人工知能と呼ばれていたものとは中身が変わっていて、最近のは「エキスパートシステム」が人工知能と呼ばれる傾向にあります。

本物AIは自分で自分を修正できる能力があります。

今日、私が書いたレポートも実際はエキスパートシステムで、人間が評価してあげないといけない手間が掛かる子です。
人工知能アクセラレータ用のチップも設計はありますが、なかなかお呼びが掛からないのですよね。

あ、電話かかってきた。
またね。

未来のこと 10 東京オリンピック・テロ2020 (145)

最近、諸々気になっていること。

東京オリンピック、中国からのテロのターゲットになっているんだろうな~と思っています。

それなのに、空港のイミグレは一部顔認証になっているし、顔認証システムは人間の顔とポスターの区別すらつかないこともあるのに、そんなのに頼っちゃってていいの~~??と思いますね。

人間の目のほうがまだまだ優れているのに。

町中に、監視カメラも全然ないし、警察が警備したくらいで、武装したテロリストが突然現れたら、絶対に太刀打ちできないでしょ?

町中で事件が発生し、それを通報しようとしたら、中国製基地局が突然通信をオフにするとか、あとは中國製じゃない基地局も電源は中國製だったりするので遠隔で電源落とされたら終わり、通報すらできなくて混乱と被害は広がっていく。

とか心配になってしまいますね。
プロフィール

fukadamoe

Author:fukadamoe
深田萌絵(41歳)本名 浅田麻衣子
IT企業経営の傍ら、ITビジネスアナリストとして雑誌へ寄稿。

チップソリューション、自動車向けLidar代替ソリューション、3D認識システム、リアルタイムAIソリューション提供。
深田萌絵取材・講演依頼→moe.fukadaあっとまーくyahoo.com
開発・技術相談→infoあっとまーくrevatron.com


美術短大現代絵画科準学士、早稲田大学u政治経済学部国際政治経済学科卒。

TOEIC890、HSK5級、証券外務員一級、内部監査員、陸上特殊無線技士2級、航空特殊無線技士、マイクロソルダリング講習受講(資格未取得)。

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