その他

社内勉強会で紙飛行機ワークショップを行いました!

こんにちは、サービスデリバリーセンター(通称:SDC)所属の那須です。

先月、社内の勉強会で紙飛行機ワークショップを行いました。
このワークショップは、複数人で編成されたチームに分かれ、チームごとにお題に沿った紙飛行機を製作し、完成した紙飛行機の数を競い合います。

なぜ、いい年をした大人が紙飛行機を作るのか?と思った方もいるのではないのでしょうか。
このワークショップは紙飛行機を作るという単純な作業でも、時間を短く区切り、その時間の中で計画立案、制作と完成チェック、活動の振り返りを繰り返すことで、アジャイルのプロセスを体験することができます。

今回のエントリーはアジャイルに興味がある方に、読んでいただけると嬉しいです。

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LINE Messaging API + Google Apps Script で遊んでみました

どうもはじめまして。サービスデリバリーセンターの岩崎です。
以前のとある活動で LINE Messaging API + Google Apps Script を使ったサンプルアプリを作って遊んでみましたので、そのときの情報を紹介します。

・LINE Messaging APIとは
LINEが提供しているAPIであり、APIを通じて自分が作成したプログラムとLINEサービスと連携することが出来ます。例えば、LINEから受信したメッセージを元にプログラムが情報を収集し、編集した情報をLINEに戻すようなBOTアプリを作成することが可能です。
機能制限付きですが、一部サービスは無料で使用可能です。(詳しくはコチラ)

・Google Apps Scriptとは
Googleが提供するJavascriptベースのスクリプト開発環境です。
Googleサービスを操作、他のWebAPIの呼び出し、自分自身をWebAPIとして公開等、様々なことが出来ます。Googleサービス上で実装からAPI公開まで行うことが出来、別途サーバ等を用意することなくWebAPIを公開することが可能です。(詳しくはコチラ)

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gophernotesを使ってみる

こんにちは。技術研究所の910です。

私は主にPythonでコードを書くことが多いのですが、その際には一度Jupyter Notebookで短いコードを書いて動かしてみてからモジュールに実装する、というやり方を取っています。
コードを共有するのも楽ですし、Markdownで書いたメモも一緒に共有できるので、好んで使っています。

最近ふつふつと新たな開発言語を学びたい欲が湧いてきたので、Golangを学ぶことにしました。
そこでNotebook用のGoカーネルを探してみたところ幾つか見つかりましたので、試してみました。

本記事はかなり短い記事となっていますので、かるーく読んでいただければ幸いです。

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座長やってきました

技術研究所の (あ) です。
もう時間が空いてしまいましたが、先日(3/14)、情報処理学会第80回全国大会の一般発表セッションの一つで座長をやってきました。
学会聴講とか発表とかをやったことのない人には、この「座長」というのが何なのか、いまいちピンとこないかと思います。

ということで今回はその辺りを軽く書いてみたいと思います。

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新米IT-Dのススメ #2

こんにちは。IT-Dの「110」です。

前回の記事では、IT-Dのアイデンティティについてお話しました。
所属や立ち位置の意識はとても大事ですが、それと同じくらい大事なことがあります。

「技術者はいつでも正直であるべきだ」

この言葉は技研時代に当時の副会長から聞き、今でも心に残っている言葉です。
私は以下のようにこの言葉を解釈しました。

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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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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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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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個人的によく使うショートカット

こんにちは。特派員のI.Mです。

今回はライトに私がよく使うショートカットをご紹介したいと思います。
あまり知られていないと思われるものを集めてみましたので、参考にしてもらえれば幸いです。
(私はWindowsユーザーなのでmacOSではほとんど使えないと思います)

アプリケーションごとに並べてみます。

Google Chrome

  • Ctrl + [数字]

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