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：エンジニア目線で見るRPA（１）として、RPAの特徴とマクロとの違いや、RPAによる自動化はClass 1 ～ Class 3に分かれていること、エンジニアにもまだまだ挑戦すべきフィールドがあることを紹介しました。
本記事では、エンジニア向けにもう少し掘り下げた内容を紹介していきます。
※本記事は、テンプレート型RPAを前提としています。開発型RPAは以下当てはまらないこともありますが、あらかじめご了承ください。
エンジニア目線で見るRPA（１）
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。
普段はアプリケーションエンジニアとして、Windowsクライアントアプリや、iOS,Androidのモバイルアプリ開発、WebAPI開発などを担当しています。
最近ではアーキテクチャ設計や技術支援、ハンズオン講師などを行うことも多く、お客様といろんなお話をさせていただく機会をいただきますが、多くの企業様において、RPA(Robotic Process Automation)というワードを聞く機会が増えてきました。
私が所属する先端技術事業部では、AIに関するご相談をお受けすることが多くあります。その中で、これはRPAでできるんじゃないか。というものや、AIにインプットする学習データをRPAで自動生成すればいいんじゃないか。といった話が実は多くあります。今まで人的リソースをかけて実施していたり、そもそも費用対効果で実施できなかった業務がRPAの登場により、実施可能性が出てきた。なんて話が増えてきました。
このように、ユーザ企業では非常にホットなワードになっている一方で、エンジニアにはあまり興味を持っていない人が多いのではないかと思っていたりします。
その理由には、RPAツールの多くはGUIベースでコードを記述することなくソフトウェアロボットを作成できるノンプログラミングツールが主流となっており、技術畑で育っているエンジニアだと、コードを書かないなんて面白くない、自由度が少ないと思っていたりしないでしょうか。
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]
Science is Fun!
技術研究所の (あ) です。
仕事始めの日にして新年最初のブログ更新日、ということで何か夢やわくわく感のある話を書きたいなぁ、と考えました。
わくわく感、と言えば “Sense of Wonder”。
Sense of Wonder といえば SF、そして科学。
そんなわけで、科学や SF の楽しさについて書きたいと思います。
SF = ?
SFというと、新作が封切られた映画の「スター・ウォーズ」や、ちょっと前の「ブレードランナー2049」のようなものを思い浮かべる人も多いでしょう。「もっと“科学”成分が高くないと」と思う人も少なくないでしょう。藤子・F・不二雄のSF短編集作品の場合は「Sukoshi Fushigi (少し不思議)」と称してます。「SFって、何?」というのは終わらない議論のネタの一つなので深入りしませんが、ここでは SF (や、その周辺) の中でも「科学の楽しさ」が伝わってくるタイプのものを取り上げます。
2017年度 技術研究所 研究発表会を開催しました（メイキング編）と 次回オープンハウスのお知らせを少し
こんにちは 技術研究所のぱしです。
今年もあと少しですね、本ブログも今年最後の更新となります。
そんな今回は、当技術研究所にフォーカスした内容でお届けしたいと思います。
データ分析者を困らせるためのデータの作り方
この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』25日目（最終日）の記事です。
第1金融ソリューション事業部、兼 3D円グラフ撲滅委員 所属りーだーです。
◆はじめに
データ分析者の最も時間のかかる作業は、その名の通りデータの「分析」と思われがちですが、その前の作業、データ前処理に最も作業時間がかかります。
その作業時間は、全体の8割とも、それ以上とも言われています。
データ前処理とはデータを集めたり、データに問題がないか確認したり、分析しやすいように加工したりする作業のことです。
もし提供されたデータが使いづらい、扱いづらいものであると、データ前処理の作業時間は膨大な時間になります。
今回は、どんなデータを渡すと、データ分析者は困ることになるのか、というお話です。
AIに自身の判断をアシストして欲しい
この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』 24日目の記事です。
おひさしぶりです、技術研究所特派員のA.Mです。
街の各所にクリスマスツリーやイルミネーションも増えてきて年末が近いという感じになってきました。
という季節柄、アドベントカレンダーの話がありました。
せっかくなので、普段と違った切り口で記事を書こうかと思ったのですが、正直アイデアが出てきません。
そんな状況のまま、自宅近くの居酒屋で遅い夕食を食べていたとき、
カウンターの隣にいたサラリーマン２人が飲みつつ、なにやら文句を言っています。
コンプライアンスの厳しい時勢ですので、さすがに具体的な社名や案件名は出てきませんでしたが、要は自分がアプローチしたい方法論が却下され
上司の指示に従った方法で仕事を進めたところコンペに負けてしまったことに納得がいっていない様子でした。
Linux-JenkinsからWindows Server-Tomcatにデプロイするのに悩んだ(でる)話
こんにちは。どらおです。
今回の記事はとある案件で、Linux上に構成されたJenkinsからWindows Server環境にデプロイを自動で行うのに悩んだ（でる）話です。
はじめに
巷では、CodeStarなどのクラウド系CIや、Jenkins以外のCIツールの発展などCIツールが目まぐるしく発達しています。
エンジニアとしては、最新のツールをプロジェクトで使ってみたいと思うのですが、SIerの仕事では最新のCIツールを導入することが正解とは限らない場合(導入できない場合)があります。
既存システム構成、既存プロセス、既存リポジトリ、既存CI環境などが構築されており、そういった制約の中でいかに継続的インテグレーションを効率よく回していくのかを考えなくてはいけません。
私は、すでに走り出している案件にアサインされ、ある程度環境が構築されている状態でリリースの自動化タスクを与えられました。こちらの記事はその際に悩んだ話になります。
R言語の分析レポートを4枚のPowerPointに出力する
この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』22日目の記事です。
こんにちは。データアナリティクスチームの飯村北海です。
最近は[PR]データ分析と言いながらも、どちらかというとBI寄りのTableauを使用したダッシュボード開発のプロジェクトに参画し、要件定義フェーズでレポートの設計をしているので、分析自体ををすることが少なくなってしまいました。RStudioを起動することも少なくなりましたが、今回はRの話でブログを書きたいと思います。
以前、社内のプロジェクトでデータ分析をした際に報告形式はRMarkdown + knitrによるHTML出力を採用したのですが、社内イントラのWebで公開するようなものでもなかったので本当はPowerPointでの報告をしたいなと思っていました。
しかし、データ分析における報告にはグラフが出てきます。何十枚と次元を変えて出力されたグラフをPower PointのスライドやWordに貼り付けていくのはかなり苦行です。Webシステム開発の画面テストも自動化が可能な時代です。「神エクセルに貼り付ける」なんてもってのほかです。「手作業でやるのはできる限り避けたい！」ということもあり以前はHTMLで自動生成をせざるをえませんでした。
ということでRでPowerPointが出力できたらとても嬉しいので頑張る、というところが今回のブログの内容です。
お客様のSEOトレンド
この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』 21日目の記事です。
こんにちは。澤田拓也です。
普段はITディレクター（IT-D）という開発とは無縁の働き方をしています。
IT-Dがどのような働き方をしているかの詳細は、後輩が書いた記事（新米IT-Dのススメ）にお任せしますが、IT-Dの働き方のポイントは「お客様の立場として働く」というところです。
お客様の立場として働いているので、お客様が何を求めているのかを日々知ることができます。
そこで今回はSEO業界のSEOのトレンドではなく、お客様の中でどのようなSEO対策が求められているのか（お客様のSEOトレンド）をご紹介しようと思います。
※SEOの用語の説明などは省略しているので、SEO初心者の人には分かりづらいかもしれませんが、その点はご了承ください。
