diaryITの技術的なことに関して主に書きます。Rとpythonとd3.jsとAWSとRaspberryPiあたりを不自由なく使いこなせるようになりたいです。PiFabrication本この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。fabricationこれまで私は、いわゆる「ハードウェア」に関わるような経験はありませんでした。Research)をベースにした数理モデルを活用したコンサルテーションを得意領域としていました。そんななかでビッグデータブームみたいなのが気がついたら始まっていて、「作って語れるコンサルタント」ということを武器に、SCM以外の領域についても様々な案件に関わることができたわけです。「では、これから何をしようとしているのか」については大きく2つあり、それは並列というよりは段階的に進んでいくことになるのではないかと想像しています。これまではなにをしてきたのか(=ビジネス・アナリティクスという領域)これまでやってきたことを簡単にいうと、「データを活用して既存業務のPDCAサイクルを確立する」ということです。サプライチェーンでもMD(マーチャンダイジング)でもマーケティングでも、B2Bのリアルビジネスにおいてデータを活用することで劇的に利益が向上するようなことはほとんど期待できません。どんなに高度な予測モデルを使って需要予測精度をあげたとしても、その効果はそこまで大きくはありません。効果があるのは、データに基づいた予測を、その限界とともに理解したうえで、例えば適正な在庫量や適正な販売計画が立案できて、その立案プロセスを既存業務のPDCAサイクルに埋め込むことで、組織のメンバーが同じイメージをもつことです。これは定量的にいえないところが常にもどかしいところでもありますが、いわゆるビジネスの"構造"について、クライアントのなかで現場レベルまでが同じ認識をもつことの効果は極めて大きいです。この辺のデータ活用の効果発現のメカニズムから、こういった領域ではデータ・ビジュアライゼーションが非常に有効だったりします。その結果として、d3.jsというjavascriptのライブラリやRのggplot2,GoogleVisなどに精通するようになりました。※データ・ビジュアライゼーションのイメージがわかないかたはこれがおすすめ。Machine)」という領域に関わるようになってからです。Leadersなんかがイメージつきやすいかと思います。みたいないわゆる基幹システムがもっているようなトランザクションデータと、人口動態のようなマクロデータの組み合わせであり、「業務」を相手に「データ活用」を推進してきました。一方で、M2Mという領域では、データを取得しているのはマシンに取り付けられたセンサーであり、そのセンサーが取得しているデータを分析するときの分析手法はマーケティングにおける分析なんかと大きく変わるものではないですが、データ活用の効果発現メカニズムが少し違うように感じています。国内の製造業だと、小松製作所のKOMTRAXなんかが非常に有名です。2014年4月に開催されたビッグデータ・カンファレンスでも小松製作所の役員の方が直々に講演されていました。Internetについて話していたので、これが一番わかりやすい動画かな。自分が仕事で関わったものについては当然一切記載できないのですが、M2Mという領域に面白さを感じているのは、「既存業務の改善」ではなく、データを中心とした「新規事業」が立ち上げられる可能性が大きいからです。マシンデータを新規事業に仕立てるには、大きく2つの道にわかれると思います。1つは、B2Cの世界で「つながり」を価値とするようなモデルで、下記の本に記載されているような世界です。fitbitなんかが有名な例で、私も購入してみましたが、もともと腕時計をする習慣もなかったため、煩わしくなってやめてしまいました。見るもう1つはB2Bの世界ですが、おそらく"異業種企業間連携"がポイントになってくると思います。自動車メーカーが保持するプローブデータだとか、ドコモのような会社がもつ回線のデータだとか、欲しがっている企業はいくらでもいるわけですが、単純なデータ売りではなく、一緒になって新規事業を立ち上げるような可能性は非常に大きくなっています。クライアントを第三者的に支援するコンサルとしての役割も徐々に変わっていく(既に徐々に変わってきてますが)はずで、構想設計だとか事業計画みたいなきれいなプランを大上段に構えることの価値は薄れ、一緒に事業を作って、その規模とか利益にコミットする、商社的なやり方がフィットするような時代になってきていると感じています。ハードウェア自体の設計まで含めたIoTそしてやりたいこともうひとつは、データを取得するハードウェア自体の設計にも踏み込みたい、ということです。これはMITメディアラボ所長の伊藤穰一さんのTEDでの講演です。いう流れから、インターネットが生まれてからはfacebookのように「実装してしまって市場の反応をみてからMBAホルダーを雇って事業計画をつくる」というようになった、というような話はまさに上でしたようなことですが、これはソフトウェアの世界ではかなり前から当たり前になってきた流れであり、それがハードウェアの世界にも起きている、ということが後半で語られているところで、面白いところです。それを可能にしたのは3Dプリンタのような技術です。この領域については私はこれまで非常に鈍感で、いまだにキャッチアップできていません。Piを触りだしたのはこういった経緯からです。実装に関する技術的なことを調べる一方で、Fablabという大きな動きがあることも最近知りました。そのきっかけとなったのは下記の書籍です。見る私の認識は完全に出遅れましたが、これは国内の大手製造業にとっても大きな変化であり、コンサルを続ける以上はキャッチアップしていくことが必須だと感じ(キャッチアップすべき、というより、面白そうというほうが大きいですが)、Fabricationに関してほんとに初心者ではありますが、目下の活動としては、下記のようなことをしています。Piを用いた電子工作系の試行3Dプリンタ含め、最近のモノづくりについての動向調査Fablab渋谷にいってみて3Dプリンタとか使えるようになる(予定)かなり出遅れているのは認識しているので、これからIoT(といっていいのかわからないけど)の世界にどう関わっていけるのか、産業構造のマクロ視点ももちつつ考えていきたいと思います。PiのGPIOについて少し理解できてきました。http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/27/104134http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/27/005149今回は、超音波距離センサーをつけてみます。使ったのは"HC-SR04"というセンサーです。Arduinoと書いてますが、特に難しいところはありませんでした。Creationに従って、こんな感じで配線してます。Piに接続したLEDを制御してみました。1)コマンドラインでLEDを制御2)WiringPiでLEDを制御する3)RubyでLEDを制御してみる(プログラムでチカチカさせる)3PWMでLEDの明るさを制御してみる4スマートフォンでGPIOを制御してみる4でWEBIOPiというフレームワークを使って用意されている画面を使って、スマホからLEDを制御するところまできました。APIを用いて画面を自分で作って、そこから制御したいと思います。framework」と書かれています。なんかかっこいい・・・。*1:RStanの計算はまだ終わりません。電子工作ジャンパワイヤとか、LEDとか少し部品を揃えたので、電子工作を始めました。*1本日は、定番のLEDを光らせるというのをやってみました。ほんとに初歩的なところから始めて、WEBIOPiでスマホでLEDを制御するところまでいけました。楽しい・・・!そのうち赤外線モーションセンサとかを接続してみる予定です。*1:前回のRStanの計算が終わらないという理由もありますが・・。Analyticsこれまでやってきたこと下記の記事通り、Rのdlmとforecastパッケージを使って、BJsalesという150日間の日次販売データを用いて、週次の予測ローリングをやってみています。http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/25/152818http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/23/125238http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/22/164140本日やりたいこと「予測にいかす統計モデリングの基本」をぱらっと見返していたら、あるレストランでの2年間の日次販売金額データをインプットにしてモデリングしているのですが、欠損値のある期間についても推定されたトレンド成分が欠損値にふられずに算出されていたので、ちょっとトレースしてみることにしました。Kindle版この商品を含むブログを見る下記のサイトを主に参考にさせていただきましたので、正確にはトレースのトレースですが・・。(コードはここのを参照したので、この記事には貼付けません。Analytics前回(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/23/125238)の続きです。前回、RのBJsalesというデータに対して意図的に欠損値をいれて、dlmとARIMAでの予測結果を比較しました。動機は、繰り返しになりますが、「状態」を推定するdlmでは欠損値に強い、というのを検証することです。前回計算した結果は下記ですが、設定したパラメータに問題があることがわかりましたので今回はその訂正の記事を書きます。Analytics前回(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/22/164140)の続きです。前回のおさらい前回、RのBJsalesという150日間の日次販売量データを用いて、ARIMAとdlmにて、直近98日間(14週間)のデータでの翌週7日間の日次販売量予測を7週間ローリングして予測値を算出しました。上記の予測誤差を計算していきます。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。