無線LAN規格「IEEE 802.11ah（以下、802.11ah）」の関連団体である802.11ah推進協議会が2018年11月、国内での活動を開始した。同協議会には通信事業者や通信機器メーカー、商社、学術団体など56社（者）が参加。日本国内ではまだ使用できない802.11ahという規格を利用可能にするための取り組みを進めるという。 突如現れた感もあるが、802.11ahはIEEE（米電気電子学会）で標準化済みの規格で、業界団体のWi-Fi Allianceでは「Wi-Fi Halow（ヘイロー）」と呼ばれている。れっきとした無線LAN技術の一種だが、その知名度は低い。またカバーエリアが広いことから、IoT向け通信技術「LPWA（ローパワーワイドエリア）」の方式にも数えられており、なおさらその位置付けが分かりにくい。そこで新団体が立ち上がり、新たな無線LAN技術として推進することになった

「誰からも相手にされない企業、というか、存在すら認知されない企業って日本に数多くあるんですよね。そしてどんどん増えている」。最近、ITコンサルタントやITベンダーのマーケティング担当者と話していて、そんな話題がよくのぼる。何の事か分からない読者も多いと思うが、説明の前にそんな企業にレッテルを貼っておく。記事タイトルにある「IT棄民」だ。ITに関して見捨てられた企業のことだ。 そもそも「棄民」とは、政府などに見捨てられた人々のことを指す。もう少し広い意味で使われて「棄民世代」といった言い方もある。就職氷河期でもあった日本経済の長期低迷期に社会に出た人たちのことを指し、いわゆる「ロスジェネ世代」である。IT棄民の場合、見捨てられたのは人ではなく企業だ。ITベンダーだけでなく、ある意味、我々のようなIT系メディアからも見捨てられてしまって、最新ITの恩恵を受けられない存在になってしまっているのだ

コンピュータに最初に触れたのは、中学1年のときに家にパソコンが来たことでした。父親がコンピュータソフトウエア開発の会社を立ち上げて、家に開発用のDOS/Vパソコンがやって来たのです。 悔しいことに、その時点ではプログラミングにはあまり興味を持ちませんでした。単なるゲーム機の一種としてDOS/VやWindows 3.1のパソコンに触れていたというのが実情です。高校まではプログラミングは全くやっていませんでした。 世の有名なプログラマーは、たいてい小さい頃から街頭でパソコンを触っていたりマイコン雑誌を読んだりしています。それに比べると、コンピュータにあまり興味を持たなかったことにコンプレックスや一種の後ろめたさを感じています。 留学でコンピュータの重要性に気づく 1996年に国際基督教大学（ICU）に入りました。ICUには教養学部（リベラルアーツ）という一つの学部しかありません。「最初の2年間

京都市が2014年から81億円を投じて進めていた基幹系システム刷新プロジェクトが失敗した事案が、ついに訴訟合戦に突入する。2017年12月8日、京都市議会（京都市会）は門川大作市長名義で提出された訴えの提起を全会一致で可決した。刷新が遅延した原因となったバッチ処理のマイグレーション（開発言語と業務ロジックを引き継ぐ移行）を受託したITベンダーのシステムズ（東京・品川）に対する訴えである。 システムズは2億円を求め、京都市は8億円を求める 京都市の情報システム部門に当たる総合企画局情報化推進室の担当者は日経コンピュータの取材に対し、訴訟額は約8億円、正確には7億9976万2365円となると回答。内訳は既にシステムズに支払っていて返還を求める額が5億662万5000円、稼働遅延に伴う既存システムの延長稼働などの損害賠償金が2億2043万1696円、弁護士費用が7270万5669円という。 もと

ディープラーニング技術などを手掛ける企業や研究者が中心となり、同技術の推進団体「日本ディープラーニング協会（JDLA：Japan Deep Learning Association）」が発足した。理事長は東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏。ディープラーニング技術の人材不足解消や産業界での活用促進などを目指す。

「ネットワークの誤設定により、インターネットサービスにアクセスしづらくなる障害が発生した。ご不便、ご心配をおかけしたことをお詫びする」――。2017年8月25日昼ごろ日本国内で発生した大規模な通信障害。これについて米グーグルが、原因となる誤設定があったと、謝罪の意を8月26日に表明した。 当初より識者の間では、「グーグルから送られてきた大量の経路情報が引き金になったのではないか」との見方が強かった。実際にその通りだったわけだ。 とりわけ大きな影響を受けたのが、NTTコミュニケーションズとKDDI、そしてこの両社の通信サービスを利用していた法人・個人だ。インターネットの接続から各種ネットサービス、金融取引、モバイルSuicaのような決済サービスにまで影響が及んだ。 ただグーグルは、同社がいう「ネットワーク誤設定」が、人為的ミスなのか、ソフトや機器の不具合によるものなのかまでは明らかにしていな

2017年8月25日、NTTコミュニケーションズ（NTTコム）のインターネット接続サービス「OCN」で発生した通信障害に関して、インターネット通信関連の識者は誤った経路情報が大量に流れたことが原因ではないかとの見方を示した。ここでいう経路情報はルーターがBGP（Border Gateway Protocol）というプロトコルを使って交換するものだ。 日本ネットワークインフォメーションセンター（JPNIC）の岡田雅之氏は、NTTコムは複数の組織と対等な関係でネットワークの経路情報をやり取りしているが（これを「ピアリング」という）、そのうちのある組織が誤った経路情報を大量に流したのではないかと話す。その結果、「NTTコムを介してインターネットに接続していた企業のルーターが、大量の経路情報を受け取り高い負荷がかかり、一部はフリーズしたような状態に陥るなどして通信障害につながったのではないか」（岡

トレンドマイクロは2017年5月15日、世界規模で被害が相次いだランサムウエア「WannaCry（ワナクライ）」の説明会を開催した。5月12日から15日16時までに、同社の法人・個人ユーザーから175件の問い合わせと9件の被害報告があったという。 トレンドマイクロの岡本勝之セキュリティエバンジェリストは、WannaCryは「ワームの性質を持つのが最大の特徴」とする。WannaCryは、実行したWindows PCのファイルを強制的に暗号化して復号キーをユーザーに売り付けるランサムウエアとしては一般的なものだが、ネットワーク経由でWindowsの脆弱性を突いて感染を広げる。 同社に報告のあった9件の被害の感染経路は不明だが、「メールとすれば、件数からは無差別攻撃ではなく標的型の可能性が高い。WannaCryにはグローバルIPアドレスをスキャンして感染を広げるため、インターネットからの侵入経路

「Oracle Database（DB）は信頼性や可用性が高く、当社のシステムには欠かせない。しかしここ数年、保守料が右肩上がり。IT予算に占めるOracle DBの保守料金の割合が増えて困っている」。 製造業A社のシステム部長は悩んでいた。会計や販売管理、生産管理など社内の主要なシステムは全てOracle DBを利用している。しかし開発時期はバラバラで、システム構築を依頼したITベンダーもシステムごとに異なっていた。Oracle DBのライセンスはシステム構築に合わせて、その都度購入している。システムごとに同じOracle DBとはいえ、バージョンは異なり、システム部門の保守作業も手間になっていた。 「Oracle DBを使っているシステムの維持費用を削減したい」。こう考えたシステム部長は、安定稼働していて、今後も大きな業務機能の変更もないと想定できるシステムのデータベースの保守契約を止

過労によるうつ病などの精神障害（精神疾患）は20人、うち自殺は4人（未遂含む）――。 これは、IT企業を含む情報通信業の従業員が、業務による過労自殺等として2015年度に東京都内で労災認定された数である（東京都には、情報通信業に属する全国の従業員の50％超が集積している）。 従業員数当たりの比率では、精神疾患、自殺ともに他産業の2倍以上。特に精神疾患の割合では、建設業などを超えてワースト1である。もちろんこの数字は氷山の一角であり、労災の申告や認定に至らなかったケースも多数あるだろう。 東京労働局が2016年9月に過労自殺と認定した電通社員の一件をきっかけに、広告業界における過酷な長時間労働がクローズアップされた。だが、過労による精神疾患や自殺については、IT業界はワースト1の劣等生、と言わざるを得ない。 「IT業界は、長時間労働が最もひどい業種の一つ」。労働時間を監督したり労災を認定した

脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その

「全世界を100Gビット/秒の専用光ファイバー網で接続」「ルーター/スイッチ用半導体は自社開発」「一つのアベイラビリティゾーンで30万台のサーバーを運用」――。米Amazon Web Services（AWS）でデータセンター（DC）戦略を統括するJames Hamiltonバイスプレジデント（写真1）は2016年11月29日（米国時間）、「AWS re:Invent 2016」の基調講演で同社のクラウドの衝撃的な内部仕様を明らかにした。 Hamilton氏はこれまでもAWSの内部仕様を明らかにしているが（関連記事：「AWSの裏側を数字で教えよう」、上級エンジニアが秘密を公開）、同社の大陸間ネットワークの詳細やネットワーク機器用半導体を開発している事実、自社開発サーバー/ストレージの詳細を明らかにしたのは今回が初めて。ライバルである米Googleも最近、DCや自社開発サーバーの詳細を明らか

某製造業の現役IT担当者が実体験を基に、新たなIT部門の在り方を提起する。10人の人員を抱えたIT部門がリストラで消滅。たった1人のIT担当者になった著者が、いわゆる「ひとり情シス」としてIT開発・運用体制の再確立に挑んだ。その実践経験を基に、弱体化したIT部門が抱える問題点、IT部門の再建の道筋などを示す。 私は従業員400人の企業で、社内の情報システムを担当している。250台のサーバーから成るインフラの構築・運営を中心に、業務システムの内製、データ管理や統制など仕事は多岐にわたる。だが体制は、私ひとり。つまり「ひとり情シス」である。私自身は「ソロインテグレータ（Solo Integrator）」と呼んでいる。ソロインテグレータについては、この連載の後半で説明するが、まずは現在の状態に至るまでの長く困難な道のりを説明し、主に中堅中小企業のIT部門が抱える課題への現実解を指し示したい。 自

将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、第2回で説明した昔ながらの記号処理的人工知能から最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。 前回までは、人工知能の定義や分類、向く仕事と向かない仕事、人工知能の歴史を見てきました。今回からはいよいよ人工知能のプログラミングとして、将棋プログラムをつくってみることにします。 様々なゲームの中から将棋を選んだのは、将棋が日本人に親しまれているほか、本将棋からミニ将棋まで幅広い種類があり、適当な難度の将棋を選択できるからです。たとえばミニ将棋であれば、研修の中でプログラミングできる難度です。後日、ミニ将棋を使った研修の事例を紹介する予定にしています。 将棋自体のルールはここでは紹介しませんが、将棋が他の盤上ゲームと比べてどのようなゲ

※この記事には映画「シン・ゴジラ」の内容に関する記述が含まれています。 「シン・ゴジラ」、堪能した。 IT記者として、これほど心躍る映画があったろうか。 とにかく、緊急時の政府対応におけるITの描かれ方が、過剰とも思えるほどリアルなのである。政府内に会議体が立ち上がるたび、キャスター付きの複写機が大部屋にゴロゴロと運ばれ、仮設のネットワークが構築され、作業用PCの山が積まれる。 使うPCも組織ごとに異なる。私の記憶が正しければ、内閣府の職員は富士通か米アップル、環境省はパナソニック「Let'snote」、陸上自衛隊は同じくパナソニックの耐衝撃PC「TOUGHBOOK」を使っていた。 シン・ゴジラには、「科学特捜隊」とか「NERV（ネルフ）本部」とかのような、放送当時の技術水準からかけ離れた空想的ITの出番はどこにもない。劇中の年代は不明だが、「現実（ニッポン） 対 虚構（ゴジラ）」というキ

ラック ITプロフェッショナル統括本部 ESS事業部 システムアセスメント部 担当部長。入社以来、ユーザー企業などのセキュリティ診断を手掛ける。最近飼い始めたフェレットと前からいる愛しの猫とのけんかに悩まされている。 セキュリティ技術者の山崎 圭吾さんがオススメするフリーソフトは、セキュリティチェックに使う「OWASP Zed Attack Proxy（ZAP）」とセキュリティの学習に使う「AppGoat」、Windows上でLinuxコマンドによる操作を可能にする「Cygwin」の三つ。最初の二つは、企業のセキュリティ担当者やシステム開発者が、セキュリティを学習するための入門ツールとしてぴったりだ。 OWASP ZAPは、Webアプリケーションの脆弱性を調べられるソフト。通信の中身を確認したり止めたりする「プロキシー」と、Webサイト内のコンテンツをリストアップする「スパイダー」、セキュ

人工知能（AI）を理解するうえでそもそもの問題は、「人工知能」という言葉で大くくりにしているものの、実は色々なものがあるということです。 そこで人工知能にどんなものがあるのか、どんな仕事をしているのか、どのように使い分けるのかを、見ていくことにします。 今は、「機械学習」やその一部である「深層学習」が流行していますが、もちろん、それだけが人工知能ではありません。他にも多くの人工知能の分野があり、それぞれで多くの研究や開発が進んでいます。 昔のそのまた昔、「人工知能」という言葉が始めて世に知られるようになったときは、「人工知能＝記号処理」でした。人工知能は、記号処理そのものだったのです。その後、記号処理でない分野にも人工知能が拡大し、記号処理での人工知能を圧倒していきました。 そこで人工知能の最初の分類として、「記号処理的人工知能」とそれ以外の人工知能「非記号処理的人工知能」に分けてみます。

このランダムノイズのような画像を、手書きの数字（0～9）を99.8％の精度で認識できる人工知能（この場合はディープニューラルネット）に入力すると、なんと人工知能はほぼ100％の自信度で「1」と判別してしまう。 この画像は、特定のニューラルネットを「だます」目的で、AI技術開発のカラフル・ボードが作成したものだ。学習済みのニューラルネットに画像を入力し、その出力結果が「1」に近づくよう、画像に繰り返しフィードバックを与えたものである。 同社CEOの渡辺祐樹氏は「なぜニューラルネットがこのランダムな画像を『1』と認識するのか、ニューラルネットの挙動から解析することは困難」と語る。一般的なプログラムコードと異なり、ニューラルネットは大量のパラメータから構成され、人間にとって可読性の低いブラックボックスだからだ。 人工知能の判断誤りが事故を生む 人工知能は、往々にしてだまされ、勘違いし、間違った判

「無線LANにあまり大きな期待をしないでほしい」――。無線LAN関連の取材をすると、ネットワーク担当者や構築を支援したエンジニアの、こんな声をよく耳にする。 無線LANは家庭ではもちろん、駅やコンビニエンスストアでも無料で利用できるようになっている。比較的新しい無線LANアクセスポイント製品には、1Gビット/秒を超える通信速度をうたうものも登場している。今や「どこでも高速に通信が可能な技術」、というイメージが定着しつつある（写真）。 しかし、そのネットワークを構築・運用する“裏方”であるエンジニアは、思った以上に苦労しているようだ。とりわけ企業の中で使う無線LANは、スペース当たりのアクセスポイントの数が多く、快適な通信環境作りが難しい。冒頭の発言は、有線と同様の高速通信を期待する利用者への、いわば嘆きだ。 こうしたふと漏れた一言には、無線LANを活用するうえでのヒントが隠されている。技術

日本航空（JAL）が、ストレスフリーなオフィス環境を構築すべくIoT（Internet of Things）の積極活用に乗り出した。2015年10月5日から、間接部門で働く従業員約80人が名札型のセンサーを勤務時に着用する取り組みを開始。約3カ月かけデータを収集し、従業員の行動に関する“ビッグデータ”を人工知能を使って分析する。 狙いは、オフィス内の各組織における活性度を可視化することだ。そのうえで、社員がストレスを感じてるエリアがあればレイアウトなどを改善。働きやすさを生産性向上につなげ、競争が激化する航空業界での生き残りに結びつける。 「ワークスタイル変革」は正しかったのか 「間接部門では近年、固定電話・机を廃止してフリーアドレス制にした。ワークスタイル変革の施策が本当に従業員の満足につながっているのかを検証したかった」。今回の取り組みを指揮したIT企画本部IT運営企画部次世代技術企画