認定スクラムプロダクトオーナー研修で学んだ3つのこと

お久しぶりです、技研の”むらたん”です。

先日、認定スクラムプロダクトオーナー研修を受講してきましたので、内容や学んだことについて紹介します。
これから受講されようと考えている方の何かの参考にしていただければ幸いです。

研修概要

研修スタイル

今回の講師も江端さんです。研修スタイルは認定スクラムマスター研修のときと同じで、受講者で研修内容を作り上げていきます。
（アジェンダが無く、受講者に合わせて作り上げていく研修スタイルは、トレーナーランクの高い講師のみが許されている方法らしいです）
ただし、スクラムマスターの研修と異なり、スクラムについての内容は初日の午前中にさらっと要点の説明を受けます。

所感

プロダクトオーナー(PO)の研修はPOとしての役割を全うするために必要な知識や素養を問われる研修となっており、スクラムの全容を学ぶ研修とは異なります。スクラムのことを理解したいのであれば、スクラムマスター研修のほうがオススメです。
POの役割はシンプルですが、いざ実践してみようとするとなかなか難しい役割です。POが正しく振る舞えないとスクラムの良いところや目指しているところが損なわれ、失敗する印象を受けました。スクラムのルールはスクラムマスターに任せて、POどのように振る舞うべきなのか、をずっと考えさせられ、実践していく3日間でした。

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ODataにさわってみよう

こんにちは、特派員のI.Mです。
前二回はおよそエンジニアらしからぬ、SAPの回し者のような記事でしたが、
今回はオープンな仕様のWebAPIプロトコルであるODataについての紹介記事を書いてみたいと思います。
（WebAPIの入門的な話にもなっていると思います）

ODataって何？

ODataは正式名称を”Open Data Protocol”と言って、RESTfulなWebAPI（Webサービス）プロトコルです。Microsoft主導で策定されたものですが、OASISとISOで標準化されています。
APIマネジメントとか、APIエコノミーといったキーワードが飛び交う昨今、今後重要になるものと考えています。

『RESTful』とは、簡単に言って以下の四つの原則を持つということです。
（詳細は別記事に譲ります）

  • Addressability → どのデータも一意なURI表現が可能
  • Stateless → セッションの状態管理（ECサイトのカート等）などに依存しない
  • Connectability → 情報と情報をリンクさせることができる
  • Uniform Interface → 情報の操作はHTTPメソッド（GET,POST,PUT,DELETE..）を利用

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CNTKの環境を構築して動かしてみた

こんにちは。技術研究所の鍋です。

最近、機械学習の分野に触れ始めました。

機械学習用のフレームワークは近年いろいろなところから出ていますが、せっかくなので弊研究所では使ったことがないものを使ってみようということで、Microsoft Cognitive Toolkit（通称：CNTK）を導入して、サンプルコードが動くところまで確認しました。

 

基本的には公式の手順に沿っていますが、個人的に飲み込むのに時間がかかった部分もあったので覚書として残しておきます。

※Step～ は公式の手順に対応しています。

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canvaで楽々おされポスター作り

こんにちは。技研の「１１０」です。

先週の記事でご紹介したように、技研では年に数回社内外に向けたイベントを開催しています。

イベントを成功させるには、コンテンツの質も重要ですが、広報活動も大きなポイントになります。
せっかくいいイベントを企画しても、イベントそのものを認知してもらえず参加者が集まらなかったら、もったいないです。
主な広報手段はメールや社内の掲示板ですが、なかなか文字だけでは目に止まらず参加者の人数が伸び悩むことも多々あります。

そこで、ポスターやチラシといった宣伝手段は、社外のお客様にお声かけする場合には営業の方にも協力していただきやすくなったり、何よりアイキャッチ効果が格段に大きくなります。

こうした理由から、ポスターを作ることがしばしばあるのですが、illustratorのようなポスターを作るツールは色々ありますが、機能が充実しすぎて、使いこなせなかったり、そもそもたまに作るポスターに年間のライセンスを払うのは気が引けるということもあり、「もっとお手軽にいい感じのポスターが作れないかな。」と思っていました。

そんなときにたまたま先輩から教えてもらったcanvaというサービスがとても役に立ったので、ご紹介したいと思います。

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FutureMeetup vol.2 開催！

昨年末のFutureMeetup vol.1（過去記事参照）に続き、第2弾を開催しました！
今回のテーマは「聞いたことあるけど、よく知らないITワード」です。
今までなんとなく知っているふりをしていたITワード達を、
一気にスッキリさせちゃいましょう！という企画です。
事前に社内アンケートで集めたキーワードについて、
総勢10名のスピーカーに語っていただきました。

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DataSpiderでエクセルデータを加工してTableauに読み込ませてみよう！

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/

最近データ連携ツールDataSpider（データスパイダー）を使う機会があったので、
機能の確認をかねてTableau（タブロー）向けのデータ加工ができるか試してみました。

やりたいこと

ツールを使いたくなってしまうくらいの丁度良く(?)煩雑なデータということで、
IPA情報処理推進機構で公開している情報処理試験のアンケート集計結果
（http://www.jitec.ipa.go.jp/1_07toukei/_index_toukei.html）
を使います。
ITエンジニアは東京に集中してるイメージですが、地方ではどうなっているのでしょうか。
その辺を探っていきたいです。

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TensorFlowでTFRecordsを使って学習させてみた

こんにちは。技術研究所のYKです。
最近TensorFlowを触り始めて、使ってみたら楽しかったので記事を書くことにしました。

今回はTensorFlowを使って、画像・正解データから単一ファイルのデータセットを作って学習させるところまでやってみました。

なんで単一ファイルにまとめたかったの？

  • こちらに記載があるように、TensorFlowでは画像ファイルを直接読み込んで利用することも可能です。
    しかし、学習用のファイルを単一のファイルにまとめることでデータセットを管理し易くなり、かつ人的ミスが減らせるので、単一ファイルにまとめて扱えるようにしたいと思いました。
    TensorFlowではTFRecordsという形式でデータセットをまとめられるとのことなので、試してみました。

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CodeBuildでGitbookのPDFを作成する話

こんにちは。（ほ）です。

前回、GitbookのプロジェクトをCodePipeline, CodeBuildを使用してビルドをする方法について記載しました。
しかし、PDFのビルドについては触れていませんでしたので、今回はPDFを作成したいと思います。

GitbookのPDF作成で発生するエラーと対処

GitbookでPDFを作成する場合は下記のようなコマンドを使用します。

しかし、CodeBuildで実行すると下記の4つのエラーが発生するため対処が必要です。

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Docker事始め

こんにちは、技術研究所の「どらを」です。

かなり今更感が否めないのですが、コンテナ型仮想化(というかDocker)について勉強を始めました。
事の始まりは、Redmineをフルカスタマイズしたい！という欲求が満たすために
とりあえず、Redmineをローカル環境に手軽に立てられないないかなと思い、Dockerに着目しました。
※Redmineを使い倒す！というブログは後日公開予定です！

Docker for Windows

WindowsマシンへのDocker導入でいくつか躓いたので、筆をとりました。
はじめはWindowsなので、Docker Toolboxを利用すればいいかなと思っていたのですが、
Docker公式サイトのドキュメントに以下のように記載されていました。
https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/

Legacy desktop solution. Docker Toolbox is for older Mac and Windows systems that do not meet the requirements of Docker for Mac and Docker for Windows. We recommend updating to the newer applications, if possible.

私はWindows10を利用しているのでDocker for Windowsを導入してみました。
Docker ToolboxではVirtual Boxを立ち上げてそのうえでDockerを動作させますが、Docker for WindowsではHyper-Vを利用してDockerを操作できるようです。

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風が吹けば桶屋が儲かる（SAP Leonardo）

こんにちは。技術研究所特派員のI.Mです。

またもSAPの話ですが、年次のユーザー向けイベント「2017 SAPPHIRE Now」が5月16日～18日にアメリカ合衆国フロリダ オーランドで開催されました。
私は参加していないのですが、弊社で参加した者がいたので色々と話を聞きました。

SAP Leonardo

「SAP Leonardo」というキーワードがあり、それまでは「SAPのIoTプラットフォーム（イノベーション）のポートフォリオ（ブランド）」という位置づけだったところ、IoTだけでなくBigData, BlockChain, MachineLearningなどの技術を含むツールセットで “Digital Innovation” を支援するものという立ち位置になるとのことでした。
すでに”SAP Leonardo”で検索すると”Digital Innovation System”のページが出てきます。
でも、これでは少し実体がわかりにくいですね。

このSAP Leonardoに含まれるサービスを少し紹介しましょう。
企業が提供しているサービスを利用する顧客の満足度を向上したり、利用継続をうながすための施策の提案をしてくれる「Customer Retention」、
顧客からの問い合わせや要望などをチケット化して内容を判断し、適切なエージェントに割り当てることができる「SAP Service Ticketing」、
スポーツの中継に映り込むスポンサー企業のロゴを画像認識により識別し、ほぼリアルタイムで計測し、今まで分かりにくかった投資対効果を見えるようにする「Brand Impact」などがあります。

「Brand Impact」の画像認識技術には、謎のAI半導体メーカーとして一躍有名になった（？）NVIDIAの技術が用いられています。
（NVIDIA側のプレス発表はこちら／英語 …実際のイメージを見ることができます。）

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