AWSとSAP Cloud Platform

こんにちは、特派員のI.Mです。

最近やっとAmazon Echo dotが届き、Amazon Music Unlimited(Echoプラン)を使い始めました。
ですが、ライブ音源とかカバー歌手の曲がかかったりしてなかなか思い通りの曲に辿り着けず、家族にガッカリされていたところ、
「プレイリストを使いたまへ」
という天啓を受けまして、それから快適にリビングの音源となっています。

なお、自分で作ったプレイリストの名称は単語を半角スペースで区切ると認識されやすくなっていい気がします。

閑話休題。

今回はPaaSのあり方について思うところを書きます。

ハイブリッドクラウド(パブリッククラウド×オンプレミス)

日本ではまだまだ基幹システムをパブリッククラウドに置く企業は少ないと思います。
基幹システムはオンプレミスやプライベートクラウド、他の業務システムはパブリッククラウドというハイブリッドクラウドという構成は多いでしょう。
この構成で、業務システムと基幹システムを連携させるアーキテクチャに悩むことは多いのではないでしょうか。とくに業務システムから基幹システムのデータ参照は、クラウドからオンプレミス側のファイアーウォールを超えなければなりません。

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Re:dashでAmazonS3のデータをニアリアルタイム表示させようとしたときに困ったこと

こんにちは、データアナリティクスチームのハガーです。

私はElastic StackのKibanaを使用して可視化することが多いのですが、今回Amazon S3にセンサー系のデータを出力している環境で可視化を行う機会があったため、Amazon AthenaとBIツールのRe:dashを使用して可視化を行うことにしました。

その際、Auto Refresh機能を使いデータをニアリアルタイム表示したかったのですが、手間取ってしまったので備忘録的に記載します。

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Pythonで動画のkeyframeのindexを取得してみた

こんにちは。技術研究所の910です。
先日弊社にて開催いたしましたオープンハウスでは、動画を活用した研究に関する発表をさせていただきました。

なので今回は動画にフォーカスを当てて、動画に含まれるkeyframeのindexの取得を試してみました。
keyframeについてはこちらの記事に分かり易くまとめてくださっています。


1. 環境、データ

  • 環境

  • データ
    検証に使わせていただいたデータは、Pixabayにて公開されているこちらの動画になります。
    こちらのファイルをFireworks – 348.mp4として使いました。

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OpenCVを使ったロゴ認識

こんにちは。エンベデッドソリューション事業部の瀧澤と申します。

”文書などに添付されているロゴ画像が適切なフォーマット(サイズ、余白 etc)で使用されているかの確認を画像処理を使って出来ないか”、という問い合わせを社内にて受けました。

“特徴点抽出を行った画像認識を行ったらどうか”という回答をしましたが、私自身も聞きかじり程度の知識でしたので、実際に使用してみようと思い立ったのが本記事を投稿する経緯になります。

GUIベースでのテストアプリケーションを作り、考え方が正しかったか、アルゴリズムの精度はどこまで許容できるかという点で調査を行いましたので、結果を報告します。

特徴点とは

画像上における、ある法則に基づいた特徴の点群になります。(例えば画素間のエッジなど)
この”ある法則”という点において幾つかのアルゴリズムが存在します。

特徴点検出を使ったロゴ認識の流れ

  1. 検出したい画像(以下、query)と検索対象画像(以下、train)それぞれで特徴点を抽出する。
  2. query-train間で類似する特徴点を調べる。(マッチング)
  3. マッチング結果を元に画像の情報を求める。

1.、2.についてはOpenCVのAPIを使用して実現します。
3.については自前で計算を行い、結果を確認することとします。
また、3.で取り出す情報は下記の情報とします。

  • 拡縮情報
  • 回転情報
  • アスペクト比

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オープンハウス2018を開催しました

こんにちは 技術研究所のぱしです。

先週3/23(金)の夕方~夜に、外部のお客様もお招きして2017年度の技術研究所の研究成果の発表などを行う「オープンハウス2018」を、弊社フューチャーセンターにて開催しました。昨年9月には上期分の研究発表会を社内向けに行いましたが、今回は一年を通しての発表となります。

こちらの記事でお知らせしておりました通り、今回は初の一般参加も呼びかけ、年度末の忙しい時期にも関わらず、お客様、グループ会社、ブログから一般応募頂いた方々など総勢140名ほどの方々にご来場頂きました。皆様本当にありがとうございます。前日には社員向けのポスターセッションも行いましたので、2日間通して昨年を上回る数の来場者の皆さんに発表を見て頂きました。1日目の説明ですでに声をつぶしていたメンバーもいましたが、皆様からの質疑やご意見を頂きながら、研究員一同貴重な時間を過ごすことができました。

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TableauでABテストの検定結果を表示する方法

こんにちは。データアナリティクスチームの【もりし】です。

<CRESCOデータ分析サービスの紹介ページはこちら>
https://www.cresco.co.jp/service/data_analytics/

今回はTableauを使って、できそうで…なかなかできない…でも頑張ればできる!「統計検定」に挑戦してみます。
サンプルファイルはこちらからダウンロードできますので、お試しください。
※流用の際は自己責任でお願いします

やりたいこと

Webサイト分析でよく使われているABテスト結果をTableauで表示してみました。
Webサイトのデザイン
・cards layout
・single column layout
のどちらが成果につながりやすいか?を比較しています。

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RPA開発を進めるうえで気を付けるべきこと

こんにちは。スマートソリューションセンターの吉田です。

前回RPA記事では、RPAロボットの規模、開発生産性を算出する方法をご紹介しました。
本記事では、クレスコでRPA開発を進めていく中で直面したいくつかの課題と、その対応についてご紹介したいと思います。ここで課題として掲げる内容は、実はRPA導入を進めていく上で、考慮が必要で、ルール化すべき内容だったりします。プログラム開発でいうところの「コーディング規約」にあたり、当社では「RPAガイドライン」という名称で策定を進めております。

では、早速見ていきましょう。

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テスト工程の改善への取り組み

こんにちは。サービスコンピテンシー統括部のあおやまです。

私は普段は、プロジェクトの技術サポートや開発プロセスの改善活動に従事しています。
また技術研究所での自身の過去成果であるフレームワークの現場適用支援やメンテナンスなども行っています。

今回は、複雑化・短納期化していくシステム開発、恒常的な人手不足などの課題への対応として、自身も携わってきたテスト自動化への取り組みについてお話させていただきます。

テスト自動化への取り組み

技術研究所では、2015年度から研究テーマの1つに「開発技術」を挙げており、
作業の自動化や開発業務に適用可能な技術の研究を行ってきました。

その中でも「テスト自動化」は重要なテーマとして取り掛かってきました。
「テスト自動化」に着眼した理由は以下の通りです。

  • テストケースの作成・実施などではパターン化された作業が多くを占めるため自動化と相性が良い
  • 網羅的なテストケースの作成・実施は工数が大きくなるため自動化による工数削減の恩恵が大きい

「テスト自動化」と一言で申し上げてもJUnit/Seleniumなどの手段の自動化など多種多様な自動化手段がありますが、弊社では主にテストケース(テストモジュール含む)作成の自動化を行ってきました。

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「オープンハウス2018」開催のご案内 ☆最新情報はこちらです☆

こんにちは 技術研究所のぱしです。

先日こちらの記事で開催告知と応募開始をさせて頂いた「オープンハウス2018」、全貌が見えて参りましたので、この記事では最新情報をお届けしたいと思います!

※本イベントに関する最新情報は、今後この記事を更新しながらお届けする予定です。

今年もクレスコ 技術研究所の1年間の成果を発表する場として、「オープンハウス2018」を開催させて頂くことになりました。

オープンハウスとは、
研究内容と成果を多くの方に知っていただくために、研究所を一般公開するイベントです。

こんな人におすすめです

・最先端の技術を知りたい方
・AIの今を知りたい、そしてその先にあるビジネスに繋げたい方
・AIへの疑問や疑念をお持ちの方(それってAI?AIの必要ある?AIでいいの?など)
・技術研究所の活動を知りたい方
・技術コミュニティ活動に興味のある方
・共創研究に興味のある方
・クレスコ各種ソリューションに興味のある方

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技術コミュニティ活動 SIGについて

こんにちは、技術研究所「どらお」です。

技術研究所では、技術コミュニティ活動の一つとしてSIGを企画、運営しています。
今回は、そのSIGについて紹介をしたいと思います。

まず、SIGという言葉を聞いたことない人もいると思いますので、SIGの説明から。

SIGとは?

シグと呼びます。Special Interest Groupの略で
“特定の興味ある事柄について、その道の専門家の考えを聞いたり、メンバー同士が互いに知識や情報を交換する場”
とウィキペディアでは書かれています。

クレスコのSIGは勉強会のように自発的に何かを学ぶ、といった場ではなく、
自分の持っている技術知識を活かして成果物を残す場となっています。
活動期間は一年間で、成果物は一年間単位でコミットする形式で実施しています。

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