エッセイ: 機械学習とフレーム問題

近ごろ機械学習を勉強しながらそれを業務に活用するよう努力しているせいか、機械学習、もしくは人口知能(AI)に関する記事がよく目に留まるようになりました。よく「AI  によって将来無くなる仕事」といったような記事を目にするのですが、以前はそのような記事を読んでも単なる脅かし程度にしか思えなかったのですが、機械学習を知るようになってからはその根拠が少しずつ理解できるようになってきました。

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事例: SharePoint + R + Shiny

便利なツールが誰でも簡単に手に入り使える時代になりました。しかしいくら便利なツールが増えたからといって、リーンシックスシグマのフレームワークが変わってしまうことはありません。むしろリーンシックスシグマのプロジェクトの実行が便利なツールを使うことで変わってきている気がします。

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解説: 機械学習とリーンシックスシグマ

最近はテレビや新聞でも人工知能(AI)、IoT、ビッグデータという言葉が当たり前のように使われるようになりました。僕が勤める会社でもそれに関連してなのか、データ解析(Analytics )分野の研究や製品開発が進んでいます。リーンシックスシグマも例外ではありません。もしかしたら今後、リーンシックスシグマが人口知能を取り入れていくかもしれません。いやむしろ、人口知能が時代遅れのリーンシックスシグマに取って代わってしまうかもしれません。そんな危機感もあり、最近は人工知能の中でも特に機械学習について勉強していました。

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事例: アインシュタインの格言

先日、上長からあるお題を頂きました。それは「多くの部門が共通して利用するデータベースへのデータ(設計図面や製造指示書など)の登録やその変更などのプロセスに時間が掛かり過ぎるので、そのプロセスを至急改善せよ」というものです。何でも他部門の管理職からも同様の不平や不満が上がってきているらしいのです。

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書評: 図解 リーンシックスシグマ

試しに Amazon.com で「Six Sigma」をキーワードに本(新品、英語)を検索すると 1,441 冊も表示されました。一方 Amazon.co.jp で「シックスシグマ」をキーワードに本(新品)を検索すると 26 冊表示されましたが、内 9 冊は翻訳本なので、日本人の著者が記述した「シックスシグマ関連」の本となるとたった 17 冊だけでした。さらにシックスシグマ関連ではなく、シックスシグマについて書かれた本となると、4 冊ほどしか見つかりませんでした。この数字だけでも、日本語圏と英語圏でのリーンシックスシグマの扱われ方の違いが分かります。

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書評: 統計学が最強の学問である

「将来はどんな職業に就きたいのか」と高校生になる息子に聞いたところ、「エンジニアかな」と答えました。「それは良い選択だと思う。でも一体何のエンジニア?バイオから機械、それから原子力からコンピュータまで、ありとあらゆる分野でエンジニアリングの仕事が存在するけど、何のエンジニアになりたいのか」と改めて聞いたところ、「コンピュータ・プログラマーかな」と答えたので、「給料はどんどん安くなるし、グローバルな競争はどんどん激しくなるし、技術の移り変わりも速すぎる。コンピュータ・プログラマー、それだけはやめておけ」と言いました。その代わりに「数学が得意なのだから、統計を使う仕事に就け」と薦めました。統計を使う仕事を息子に薦めたのは、この本が無関係ではありません。

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事例: 測定フェーズと GQM パラダイム

リーンシックスシグマのプロジェクトは、各フェーズの終わりにミーティング(Tollgate Review Meeting)を設けて、そのフェーズの目的が十分達成されていて次のフェーズに移る準備ができているかを審査します。先日あるリーンシックスシグマのプロジェクトがミーティングを無事に終えて、Define(定義)フェーズから Measure(測定)フェーズへと移りました。

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書評: R In Action

R言語の勉強を始めました。R言語が仕事上これといって必要だったというわけではないのですが、ふと今話題の統計処理用のプログラム言語に興味が出てきて、一冊本を買って読み始めました。実はまだ読み終えていないのですが、読み終える頃には「R言語はリーンシックスシグマで使えるのか」という自らの問いに、ある程度自分なりの答えが見出せているのではないかと思います。

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事例: 文書管理プロセスの改善

とてもうれしいことに、以前投稿した記事「事例:空冷システムへの変換」が役に立ったという感想を読者の方に頂きました。また「製造分野や製品開発分野ではないところの、リーンシックスシグマを使ったプロジェクトの事例が知りたい」とのご希望も一緒に頂きましたので、今回は事務部門での DMAIC を使ったプロジェクトの事例を紹介したいと思います。

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