データベースの機能

データベース管理システムは、データベース定義、データベース操作、データベース制御機能の３つのから成り立っている。


データベース定義は、データの構造の作成、破棄など

データース操作は、データの検索、更新、削除などのデータの操作に関するもの

データの制御は、データベースに対するセキュリティやトランザクションに関するもの


その他データベースの機能で重要な処理は、

保全機能　　（データの不正な登録や更新を防ぐ）
データ機密機能（データのセキュリティを維持し、不正な利用を防ぐ）
排他制御（データの二重更新などのデータの矛盾を防ぐ）
障害回復（データベースの障害から復旧する）





データベース管理者の重要な２つの役割

設計管理

データベース化のためのデータの論理構造を定義する
ユーザやユーザの部門のためにデータベースの見方を定義する
データベースのハードウェア装置や物理構造を定義する


運用管理
デースの運用状況を監視する
データベースの性能を評価する
障害の際、更新ジャーナルなどをとり、復旧処理に備える
データベースの再編成または再構成を行う
データベースの障害復旧処理を行う


データの分析
データベースを使用する情報処理システムを利用する業務につて、その業務のシステム化の範囲、将来必要とされる処理からデータを取り出す。

業務分析によるデータ抽出
アンケートやヒアリング、業務現場の観察、計画書や各種帳票の収集から業務分析を行う。

メタデータの収集
データについてのデータをメタデータと呼び、例えば社員データがあるとすると、そのデータの作成日時、保管場所、データの作成者などのことである
データディクショナリ
データの項目や名称についての説明、メタデータなどを載せておく辞書であり、データ定義のチェック、食い違いの予防に使用する。


データベースは複数のユーザがアクセスを行うため、データベース制御においてトランザクション管理（複数のデータ処理の実行管理）は最も重要であり、主に４つの特性がある。
この特性はACIDまたはACID属性と呼ばれる。

Atomicity（原子性）
トランザクションは、分解されない処理単位として、完全に全て実行されるか、または実行されないかを保証する。

Consistency(一貫性）
トランザクションの処理の終了後に、データの一貫性がとれていることを保証する。
また、一貫性を保てない処理は終了させる。
例えば、商品のデータベースで在庫量がマイナスになる処理は実行できないように制御する。

Isolation(独立性）
トランザクションの実行がそれぞれ独立しており、他に影響を及ぼさないことを保証する。

Durability(永続性）
トランザクションの実行の完了後、データベースからその処理結果が消えねいことを保証する。

タグ：データベース

ロボット技術の拡大

ロボット技術の市場は、純粋なロボット開発企業とオートメーション企業が混在しています。しかし、実際には、ロボットはファクトリーオートメーションの一部にすぎません。　ISOでは、ロボットを自動制御され、再プログラム可能で、３次元以上のプログラム可能な多目的な操作機械であり、産業オートメーションアプリケーションで固定また移動できると定義されています。

例えば、安川電機、ファナック、およびABBは、産業用ロボットの製造の最大企業です。　また、ABBとならび、シーメンス、ロックウェルは、自動化分野ｎの主要な会社です。マシンビジョンのニッチな市場においては、コグネックスが最大の企業です。KIONは、最大のサプライチェーン自動化の企業です。
Intuitive Surgical（ロボット手術の分野）とiRobot（ロボット掃除機の分野）は、市場ニッチにおいて、先行者の優位を持つ企業です。

日本企業の安川電機とファナックは、ロボット工学のリーダーであり、
アジアにおいて、確固たる地位を築いています。
実際に、世界のロボット出荷台数は、中国、日本、韓国の合計が全体需要の６０％を占めています。

安川電機は、産業用ロボットの売上の６０％をアジアから生み出し、
その内、売上の２４％は中国、２２％は日本画締めています。

同様に、ファナックの自動化およびロボットの売上はの訳６２％はアジア諸国であり、その売上の２６％は日本、１７%は中国が占めています。

中国は、既に産業用ロボットの最大の市場ですが、
ロボットの導入密度は低く、今後も十分な成長が予想されます。



ABBとシーメンスは、ファクトリーオートメーションおよびプロセスオートメーション市場の大企業です。
このプロセスの自動化には、原材料の自動制御が含まれ、さらに、石油化学精製、化学処理、水質処理も含まれます。
近年、ABBは、業績不振な事業は他社に売却したり、事業を撤退したりして効率化を断行しているとともに、将来に産業オートメーション、ロボット工学、スマート製造にフォーカスすることを経営方針として明確にしています。


シーメンスも事業の再構築にフォーカスしています。例えば、ヘルスケア事業や再生可能エネルギー事業の株式を売却し、電力事業を分離、一方、デジタル産業（ファクトリーオートメーション、モーションコントロール、プロセスオートメーション、産業用ソフトウェア）とスマートインフラストラクチャの２つのセグメントに集中投資していいます。

ロックウェルは、工場の自動化ソリューションは米工企業で最も注目されています。同社は、ファクトリオートメーション、コネクテッドエンタープライズの収益は２０１８年に約３億ドル（約３００億円）であり、今後４年間で２倍以上になる予想である。

コグネックスはマシンビジョン市場を独占しており、主要な競争相手は日本のキーエンスです。コグネックスの2Dおよび3Dビジョンシステムは、自動化された機器とロボットをガイドし、自動化されたプロセスを監視および制御するために必要です。同社の製品は、自動車および家電の製造業、荷物を識別する物流市場、さらには空港の手荷物処理に使用されています。

ドイツのKIONは、純粋なロボット企業ではありませんが、製品への需要は、 Industry 4.0とロボット工学の使用の増加により、Web対応のデバイス、マシン、スマートファクトリーによって大量の情報が作成される場合、モバイルコンピューター、スキャナー、バーコードを介して情報を収集する必要もあり、拡大することとなります。

例えば、製造および物流環境、ヘルスケア環境、小売環境のおいて、自動化されたプロセスを促進するために、データを収集するためには現状、人間が関与する必要があります。具体的には、倉庫でのハンドヘルドバーコードリーダーの使用の増加です。


結局のところ、ロボット技術は、技術毎に特定のニッチな市場分野にて異なる企業が独占しています。

AIは女性を差別する

最近の人事採用におけるAI活用の取り組みの中で、様々な問題が浮き上がっており、
今後の取組の大きな課題となると考えられる。

人事採用におけるAI導入の主な問題点とは、人事部が人事の仕事を理論的に整理できないこと。

もう一つは、データを取り扱う人事担当者の倫理主観がAIを構成定義する要件に大きく反映されることである。

本来、人事採用においてAI技術の導入が効果を発揮するには、人間が見落しているものを把握し、大量の認識データを分析し、その結果から行動予測がたてられることである。

例えは、多くの履歴書の中から会社にとって適切な人材を探したい場合、過去の採用者のパフォーマンスを分析して、その傾向に近い候補者を選択したり、会社の採用基準を定義する必要がある。この作業こそがAIを高度な機能にするための基礎の機械学習のフェーズとなる。

しかし、2018年10月にアマゾンがAI採用をやめた1つの理由として、AIを活用した人材採用システムには「女性を差別する機械学習の欠陥」があることが指摘されたためである。つまり採用・評価にあたっては、AIは、女性より男性を高く評価する傾向がある要素が認められた以上、AIを人事採用関連に現段階では活用できないとの判断からである。

この問題を解決するには、会社の採用要件をより厳密に定義する必要があり、
その作業そのものが困難である。
さらに、現在、人事採用のシステムにAI技術を活用した場合、人材採用の公平性を疑われる事となり、社会的に批判の対象となるため難しいと思われる。

タグ：AI アマゾン 女性差別

日本はAI後進国の理由

７月１８日　SoftBank　World 2019にて、
ソフトバンク　孫社長は、　日本は、AI後進国であると檄（ゲキ）を飛ばした。

これからの時代について、
インターネット上に流れるデータは、過去３０年の間に、１００万倍と拡大、
これから３０年も、更に１００万倍ものデータが増加するなかで、
人間がデータから物事を推論し、意思決定することは難しく、
AIを使用して推論する世界になるとの考えを述べた。

今後30年以内には、AIがデータを基に、ユーザーの1日に起こることを推測し得る。
つまり、AIは、Prediction(予見・推論）の分野において、最も重要な役割を果たす。
高い予見の技術は、さまざまな生産活動に影響を与える。
例えば、流通業界で、気象データを基にAIが天候を予知できれば、
その天候にあった商品数の出荷数を推論でき、在庫と生産量を科学的に改善できる。

ソフトバンクは、以下のようなAI事業に投資している。

OYO：　インドのホテルスタートアップ
Grab：シンガポールの配車アプリサービス
Paytm：インドの電子決済・電子取引スタートアップ
Plenty:アメリカの農業スタートアップ



OYOは、数億のデータを使用して、リアルタイムに需要予測し、
5日以内に物件契約を行う、これは、同業他社が契約に6ヶ月程度の時間が掛かっていたたのを、36倍も速いスピードで実現している。

特に、OYOは、1日に5000万回、1秒あたり７３０回ものタイミングで
価格設定を変更している。

Grabは、ユーザーがこれか行く目的地を予想し、効率的な経路をシステムが提案。

Paytmは、膨大な学習データでリアルタイムな、信用取引を自動化。

Plentyは、AIにより、人手では不可能な量の栽培コントロールと
品種改良を実現。
例えば、栽培方法や肥料の栄養価、水やりに関する３０以上のパラメータを
AIが自動調整し、４００万種類の収穫物を作り出している。


日本社会では、AIが人の仕事を奪うとの考え方により、AIに否定的な意見が
まだ多いことと、会社で働く人々が、AIを積極的に職場に導入し、
活用するとの意識が低いことから、孫社長は、日本は、AI後進国であるとの発言に
つながったと考えられる。

タグ：AI ソフトバンク

AIの普及メモ

画像内のオブジェクトを自然に置き換えるAIをMITとIBMが開発


画像の中から指定の被写体を認識したり、その領域を自動で切り抜いたりといったことは、
すでに画像編集ソフトや、スマートフォンのカメラアプリで実現しています.

AIより頭がよくなる"世界標準の勉強法"

AI（人工知能）が多くの仕事を代替する時代には、「優秀な人材」の条件が変わる。
脳科学者の茂木健一郎氏は、「過去の事例や情報が膨大に蓄積されている分野について説明。


クアンタムコア、少量のデータで学べるAIを開発
日本経済新聞
人工知能（AI）スタートアップのQuantumCore（クアンタムコア、東京・品川）は1日、
ベンチャーキャピタル（VC）から約1億6000万円を調達したと発表した。


16歳高校生ら、AIで作った「モーツァルトの新曲」披露。
作曲は現存する手紙、ビルボード10年分のデータから

2019年6月5日、「宣伝会議 インターネット・マーケティングフォーラム2019」において、
AIでモーツァルトの新曲を生み出す「Project Z」の成果を披露しました。

「技術が分からないセキュリティ専門家」ほどAIを欲しがる？
企業のこうしたニーズに応えるべく、セキュリティベンダー各社が活用を進めるのが、
機械学習をはじめとする人工知能（AI）技術だ。従来型のパターンマッチングを活用。


AI・機械学習関連企業が2019年版「テクノロジー・パイオニア企業」に大量選出
選出されたのは56社で、そのうち少なくとも20社がスマートシティやサプライチェーン、
製造、サイバーセキュリティ、自動運転カーなどの分野で、AIまたは機械学習。


AIとの会話でカラオケクーポンがもらえる「ポケフレ」 Android版
ポケフレは、AI搭載キャラクターと会話した育成状況に応じ、
カラオケ「まねきねこ」の実店舗で使える割引や各種クーポンが獲得できるアプリ。

静岡銀、不動産向け融資審査にAI導入へ
静岡銀行は2019年中にも、不動産向け融資の審査業務に人工知能（AI）を導入する。
ITベンチャーのリーウェイズ（東京・渋谷）と組み、賃料や空室率など。

TIS、AIでブレスト支援 博報堂と共同開発
システム開発のTISは人工知能（AI）を活用し企画の発想を支援するサービスの提供を始めた。
博報堂と共同で開発した。単語を入力すると連想される単語を示す。

AIであえて「混沌」を生み出す--TIS、博報堂と開発の発想支援サービスを提供
AIがアイデア生み出す、TISと博報堂が異色タッグ - 日本経済新聞

AI画像解析でカロリーなどの栄養素を数値化する「カロミル」運営が1.7億円の資金調達
TechCrunch Japan
ヘルスケアアプリ「カロミル」運営のライフログテクノロジーは7月2日、
アドバンテッジ リスク マネジメント、TIS、新日本科学、DGLab1号投資事業有限責任組合 ...

健康AI事業を推進するヘルステック企業 ライフログテクノロジー(株)との資本・業務提携
- 時事通信
すべての記事

AI を社会に根付かせるために
人工知能学会 AI書庫（アイショコ） ［旧：未来メディア実験館］
国立情報学研究所が提供する情報学広場システムを利用した人工知能学会の
電子ジャーナルシステム：未来メディア実験館です．

AIロボットで法律相談、弁護士不足解消に挑む

AI（人工智能）によるスマート化製品が人間の一部の仕事を肩代わりをすることは、
これまでも効率アップや人手不足解消のための重要な方法の一つとみなされる。

浜松科学館「みらいーら」がリニューアル！
科学館としては世界で初めて人工知能（AI）との対話ができる科学学習情報システムや、
サイエンスライブラリーを併設したカフェ、屋外にはテラスとサイエンス ...

全国公開決定！ 特報映像＆ティザービジュアル解禁!!
2019.07.02 岩田剛典出演 映画『AI崩壊』2020/1/31(金)全国公開決定！

タグ：AI

データから情報化、知識化、そして最適化

IoTは、自動車、家電、ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットに接続し、情報のやり取りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が発展し、新たな付加価値を生み出すという考えである。これにより、製品の販売に留まらず、製品を使ってサービスを提供するいわゆるモノのサービス化の拡大すると考えられる。

そのためには、集めたデータを分析し最適化することが重要であり、
この役割がAI（人工知能）がもっとも得意とする分野である。



膨大なデータを処理するためには、
データから様々な前処理（データの形式処理、例外の排他処理など）
を行い、適切な情報を抽出ｓる「情報化」、情報を統計的手法や機械学習で分析、
故障の予測、行動の推定モデルなどを構築する「知識化」、
知識に基づき価値を実現するための最適な方法・対策などを創出する
「価値化」の３フェーズがある。


「情報化」　→　「知識化」　→　「価値化」



IoTは、これまで情報を集めるプラットフォームであったが、
これからは情報の知識化の役割へ拡大されていく、
その１つが、膨大なデータを人間が認識しやすい形にする「可視化」である。
例えば、工場の生産工程のデータを可視化することにより、
生産量の推移や生産時間の管理などを一段とスムーズに行うことができます。

２つ目は、膨大なデータからある条件を満たすものを自動的に抽出・特定する
「監視・検索による特定」です。自動車の位置情報による機器の盗難検出などに使用されています。

３つ目は、統計手法や機械学習を活用して、「モデルによる推定・予測」です。
既に工場などでは、画像認識モデルによる工場の不良品判定などに活用されています。

そして４つ目が、「監視・検索による特定」および「モデルによる推定・予測」で得られた情報から、
数理最適化手法等で最適な計画・判定を導入する「最適化」です。
例えば、コピー機などに既に組み込まれている、機器の故障予測モデルに
基づきメーカーが最適な保守計画・メンテナンスサービスを行うなどです。


「可視化」
「監視・検索による特定」
「モデルによる推定・予測」
「最適化」



知識処理のシステムが拡大する中での課題は、深層学習などの高度な機械学習で生成されたモデルは、中身がブラックボックスで正しさのチェックができないこと、また、システムそのもの開発、チェックを行うための人材が圧倒的に不足していることが問題である。





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タグ：AI

AI使えば投資家が儲かる

風が吹けば桶屋が儲かるの例えの通り、

風が吹けば砂埃のために目を病む人が多くなり、
目を病んだせいで失明すれば音曲で生計を立てようとするから
三味線を習う人が増え、三味線の胴に張る猫の皮の需要が増える。
そのため、猫の数が減少し、猫が減れば猫が捕まえる鼠の数が増える。
鼠は桶をかじるから桶がよく売れるようになり、桶屋が儲かることから。
桶屋が儲かる因果関係を面白おかしく、話のネタとしてきた。

AIの普及もこれににた例えを生み出すことであろう。

そんな一つが、AI使えば投資家が儲かるである。

既に米国では、AIの画像認識ソフトを搭載したドローンを使って
農作物の生育状況を正確に把握することが、可能となっている。
これにより農作物の収穫量をかなりの正確認に予想することが可能になる。
すると先物取引市場における価格取引をしている投資家は、この情報をもとに
オプションを取引することにより大きく儲けを出すことができるというのである。

これは将来の不確実性を回避するための情報としては大きな影響力があり、
この将来の予想を早く手に入れた投資家が勝つことは必然である。


AI使えば投資家が儲かるは、ことわざとなる日も近いと思われる。





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タグ：AI

Google アラート - AI

[image: Google]
AI 毎日更新 ⋅ 2019年5月8日 ニュース マイクロソフト、*AI*アシスタントと自然に話せる新技術を披露。 今後Cortanaなどへ組み込み予定 Microsoftは、シアトルで開催中の年次開発者会議 Build 2019において、音声*AI* アシスタントを自然な会話で利用可能にする新技術を披露。Cortanaを含む。 日本の*AI*産業は高専生がつくる？ ｢高専DCON｣がすごかった。 —— 製造現場を*AI*の目が支援、逆転発想 ... 審査員には、著名なベンチャーキャピタルのトップや*AI* 技術動向の第一人者である東京大学大学院の松尾豊教授らが並び、 その事業性を評価した。 人工知能（*AI*）や、*AI*による業務変革の可能性については聞き飽きたという人もいるのではないだろうか。しかし、市場の喧噪とは別に、*AI* によるメリットを享受する ... MITテクノロジーレビュー 既存の楽曲を訓練データとして用いて、新たな楽曲を作り出せる深層学習ニューラル・ネットワークをオープン*AI* が開発した。モーツアルト風の小品を演奏したり、 ... 多くのハイテク企業と同様、Facebookは自社のプラットフォームでコンテンツを 自動分類する*AI*を開発しています。 そんなコンテンツ分類*AI*を開発するために、世界 ... マスクド・アナライズvsキカガク】PDCAから“DGWA”サイクルへ *AI*導入の成功率を上げる考え方

タグ：AI

機械学習とは

結局のところ、データサイエンティストの価値は、世界を説明し予測する能力にかかっている。
機械学習は、既存のデータから学習して新しいデータを予測するための機械やコンピュータの
教育の分野です。

特定の腫瘍は良性なのか悪性なのか？どの顧客が他の場所に事業を展開するのでしょうか。
特定の電子メールはスパムかどうか ？

Pythonを使用して、機械学習の重要な要素である教師付き学習を実行する方法を学びます。
実世界のデータセットを使用しながら、予測モデルを構築する方法、それらのパラメータを
調整する方法、およびそれらが見えないデータに対してどれだけうまく機能するかを知る
方法を学ぶことになります。

そのためには、Pythonで最も人気があり、ユーザーフレンドリな機械学習ライブラリの
1つであるscikit-learnを使用します。







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タグ：機械学習

中国企業がAI技術を爆買い

中国企業は、人工知能を含む先端サイバー技術を持つイスラエルの新興企業の買収
、出資を急速に拡大している。

これに対して、イスラエル政府は、同国のサイバー技術の中国への流出を阻止する方針を固めた。大きな理由は、中国は入手した技術を使い、西側にサイバー攻撃を仕掛ける可能性をイスラエルの同盟国のアメリカが懸念している為である。


例えば、中国のアリババ集団は、AR（拡張現実）や人工知能（AI）開発を得意とする
イスラエル企業のインフィニティARを約11億円で買収した。
また、同社は、データ解析のSGream社（イスラエル企業）も約30億円で買収している。

上海ジャイアント・ネットワーク・テクノロジーなどは、AI開発、仮想通貨を使った
オンラインゲームのイスラエル企業、プレーティカを約4900億円で買収している。

百度（バイドゥ）は、AIを使った画像技術処理で技術を持つピクロットに約3億円を
出資した。

昔は、国同士の戦いと言えば、軍事力の兵器開発を競ってきたが、
今では、軍事兵器をAIがコントロールする時代であり、その開発技術の獲得に
各国が技術企業の買収へと動いている。

日本では、AIの技術者の不足が今後、深刻化すると言われており、
AI化によりITは複雑になるが、開発が追い付かずに、AIによる犯罪、テロなどの
予防対策も更に高度化する社会においては、AIの技術を支配した企業が、
全てを独占することが懸念される。





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