中田の質問箱です
みずほ関係者の方でしょうか。連日のように繰り返されるシステム障害とその批判を目の当たりにして疲弊しているのだろうとお察しします。ただ、仰っている内容はどれも妥当性に乏しいので、公言されるとますます批判の声が強まってしまうことが危惧されます。ご自身の反論が有効かどうかを検証する有力な方法は「他の2メガバンクではこのロジックは通用するか？」という考え方です。以下、すべてこのアプローチでご説明します。 まず「銀行リテールの利益は250億円しかなく赤字のこともあるのだから莫大な設備投資をすることは株主にとって妥当ではない」というのは論理が全く逆で、莫大な設備投資をしたのですからもっと稼がなければならないのに稼げていないことが問題なのです。MUFGやSMFGをご覧頂ければ銀行リテールだけでも1,000億円単位で儲けていることがわかるでしょう。しかもシステム統合に要した費用はMUFGで3,300億円、
リモートワークにはすごく否定的だった 及川卓也氏が語る「ソフトウェア・ファースト」と世界の変化
ITエンジニアの課題解決能力を社会にインストールするために、2020年2月に発足したコミュニティ、ハッカーライフラボ。 第4回目のオンラインイベントは、2019年10月に刊行された『ソフトウェア・ファースト』の著者である及川卓也氏が「ソフトウェア・ファースト」の考え方、日本企業の課題などについて紹介します。後半は、質問を通して現状及川氏が考えていることに迫ります。 リモートワークにはすごく否定的だった 岩切晃子氏（以下、岩切）：ありがとうございました。みなさん、Zoom越しではありますが、拍手をお願いします！ 及川さん、この分厚いものをギュギュギュと20分にまとめる力はすごいですね（笑）。ありがとうございました。 それでさっそくなんですけれども質問があったので、及川さんにぜひ答えていただきたいです。「書籍を読ませていただきました。4章で開発組織について書かれていますが、現在のウィズコロナ、
目的無きデータ分析は無駄である｜データ分析とインテリジェンス
何となくデータを見ることで目的など生まれない 何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。 データ分析は意思決定のために行っているはずだ。であれば何らかの意思決定という目的が無ければどんなに数字をいじくりまわしたところで「それで？」で終わるだけになる。それは時間の無駄としか表現のしようがない。 なおここでいう「データ分析」とは手元にあるデータを何とかするということに限らず「特定の目的の意思決定を支援するための一連のプロセス」を指す。詳しいことは近日中に記事を書く。 まず目的ありき。そして必要だったらデータ分析をする。逆ではない データ分析は手段である。目的を果たすために必要であるから行うのであり、データがあるから、導入したツールがあるから、新しい手法を勉強したからと分析して解決すべき問題への道に繋がっていたとしてもそれは偶然に過ぎない。 中小企
Creative Selection Apple 創造を生む力 - hitode909の日記
macのSafariを作ったり、iPhoneのキーボードを作ったりしていた人の本。Appleの中の人の開発風景を覗けてよかった。デモを作ってみせることの繰り返しが基本、というのがおもしろかった。ブラッシュアップすることとか試行錯誤することに重きを置かない開発フローでは、一回決めて、作って、はいリリース、みたいな開発が多いと思う。キーボードの開発においては、いろんなアイデアが出て、いいのは拾われたり、複数のアイデアが融合されたり、だめなアイデアが捨てられたりする過程が説明されていておもしろい。誰もが使ったことのあるソフトウェアの裏側を教えてもらえる。 動くデモを見せることが重要で、コーヒー飲んでブレストしても意味ないという話がよかった。誰の思い描いた犬が一番可愛いか議論しても仕方ないけど、犬の写真を持ち寄れば誰の犬が一番可愛いか議論できる。 ブログを作ってる頃に、ユーザーのことを思って、直接
「機械に代替されないデータサイエンティスト」に必要な能力とは？
「機械に代替されないデータサイエンティスト」に必要な能力とは？：これからのAIの話をしよう（コンサル編）（1/3 ページ） 「機械学習や統計学を駆使するデータサイエンスビジネスの世界は、どうやら人月商売（※）ではうまくいかなそうだ」という考えが浸透したのが平成の終わり。しかし、AI・データ活用に正解はなく、令和になったいまでも各社手探りの状況が続いています。 企業は、どうすればデータサイエンティストの能力を最大限に発揮させ、ビジネスを拡大できるのでしょうか。組織を運営するマネジメント層と、現場で働くデータサイエンティストが真剣に考えている課題です。 データ分析組織を立ち上げた企業や、データサイエンティスト自身が意識すべきことについて、コンサルティング事業を手掛けるイーストフィールズ創業者の東野智晴さんに聞きました。東野さんは2009年ごろからデータ分析業務をしており、さまざまな案件を担当す
よく言われる「施策を数字で」というやつについて - クックパッド開発者ブログ
新規広告開発部の大野です。今回は、「目標を達成するための施策を数字で考える」ということについて、普段やっていることを書きます。 施策の評価に関しては Rを使う などいろいろなノウハウがありますし、Web上の行動改善などはそれはそれで、世にノウハウがたくさんあります 。 今回は、例えば、期初に事業目標を決めた次のステップとして、全体の優先度を決めるあたりの段階の話をしましょう。 分解： 数字から取り組む施策を決める まず、どの施策をするかを決めるわけですが、必ず、最初に目標を因数分解しています。 広告なら「収益 = 単価 × 在庫 × 販売率」といういつもの式があるので、これが元です。例えば 単価がCPCなら在庫はクリック回数。つまり、imp（表示回数） × CTR 単価が表示なら、在庫は単純に imp となります。で、販売方法によって、どの項をあげるのが有効か、つまり、現実的に伸びるか、ど
○○したら受託開発が180°変わった(10分版)
以前XP祭りでLTしたものの10分版。 「せっかく作った物が喜んでもらえない」 「仕様だ、バグだ、の不毛な争い」 「振り回されて疲弊するエンジニア」 など、受託開発でうまくいかない局面は多くあるが、ある一つのことを意識的に行うようにしたら、自分たちの受託開発が180°変わった、という話。
ScaleOut | Supership
「ミライリアルの幸せを、デジタルの力で創る」ことを目指すSupershipグループの社内報です。日々の出来事、メンバーの働く様子や声、未来への想いなど、Supershipグループの”Be Super”なストーリーをみんなでシェアしていきます。
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