三陸に行ってきた
盛岡の近くで起業した後輩を訪ねるついでに、盛岡から近い三陸に行ってきた。
10:20東京発の予定が、東京駅で東北新幹線の線路から発煙があり、かなり止まって、結局3時間遅れくらいで盛岡到着。盛岡からバスに2時間くらいのって宮古へ、そこから三陸鉄道で田野畑へ。新幹線が遅れたせいで移動しただけで20時くらいで真っ暗。
田老駅から宮古にバスで移動して、浄土ヶ浜にいって、宮古駅近くの大寿司でランチ。のりをまいてない、しょうゆじゃなくて塩がかかっているウニがほんとにおいしかった。
宮古駅から山田へバスで移動。
山田からバス乗り換えて大槌町、釜石へ移動。
釜石から花巻まで2時間電車にのって、花巻から盛岡は東北本線で20分くらい。
で、盛岡ついたら19:30くらい。
三陸、震災前も行ったことなかったけど、震災後初めて行った。がれきはもうないし、草が生えてきていて一見よくわからないというか、広大な草地が広がっていて、道は重機ばっかり走っている。草地の面積が想像していたよりずっと広かった。宮古から釜石までも、ほぼずっと沿岸を走る感じだけど、長かった。
盛岡は人少ないし、ごはんおいしいし、きれいな町でした。弘前みたいな感じかな。盛岡駅前のぴょんぴょん舎は、金曜夜でも全く並ばずに入れた。手作りの工芸品とかをみていても復興って難しいんだろうなって思いつつも、なんで東京にいるんだろうとも思った。Fab系はなんで博多が熱いのか。
「データの見えざる手」を通してデータ分析とウェアラブルデバイスの考察など
- データの見えざる手 ☆☆☆☆☆(5段階)
データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則
- 作者: 矢野和男
- 出版社/メーカー: 草思社
- 発売日: 2014/07/17
- メディア: 単行本
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日立のビジネス顕微鏡の話。ビジネス顕微鏡、なんとなく聞いていたけど、こんな面白いものとは思っていなかった。首からぶらさげる名刺型のウェアラブルデバイスを人につけて、そのセンサーデータによる分析結果が書かれている。このウェアラブルデバイスでは、加速度センサーがつけている人自身の動きをもちろん捉えているけど、6方向に向いた赤外線もとりつけられており、誰と誰がコンタクトがあったのか、というインタラクションまで常に記録する。
本書は大きく二つにわかれる。
前半はこのセンサーを、日々の生活のなかで様々な職種の人につけてみたところ、一日の活動量の限界が実は決まっていることがわかった、という話。それが物理の法則と関連づけて説明されている。
これってほんとかなーと思ったので、ぜひ自分でもはかってみたい。これとは全然センシングできることは限られるけど、fitbitは買って一時期、というか3日間くらいつけてた。寝るときに手首に巻いたデバイスに、「今から寝るね」ってトントンして教えてあげなきゃいけないのが究極に面倒くさくて、かつ普段腕時計しないから手首にあたる感じが気になってすぐやめた。こういうのはユーザビリティの設計めちゃくちゃ大事。本書で使われているこのデバイスはつけている人は何もしなくていいのがよい。
あとは物理的には活動していないときでも脳はすごく活性化しているときって結構あるんだけど、それはどう説明されるんだろう。DeNA南場さんの『不格好経営』を読んだときとかはあまりに面白くて、モチベーションがもごもごと湧いてきて、読み終わったら朝方になってたけどそのまま新しいことの起案活動はじめちゃったり、寝ようとしたら頭冴えてきちゃって、1,2時間ベッドで悶々とした後結局出てきてアイデア書き出しちゃったり。そういうときは脳が活性化されていてもセンシングしている腕の動きとしてはそうじゃなさそうなんだけど。一方で、僕はオフィスで仕事しないタイプなので、日中考えごとしたいときは外歩き回ったりしてるし。物理的な活動量が制約されているだけで、脳の働きには制約がないということなのか。というか物理的な活動量に制約があるなかで生産性をあげようとした結果、自分は歩き回ったり、ベッドで頭が冴えたりしてるのかな。自分のをはかってみないと信じられないけど、すごく興味深い。
iWatchとかも、どう使うのかなー、単にヘルスケア管理とかだと面白くないなあと思っていたけど、本書で書かれているウェアラブルデバイスの世界はすごく希望があって、モチベーションが湧いてくる。
Deb Roy: The birth of a word - YouTube
センシングといえばこれも素敵だった。子供の成長ははやくて、そのとき当たり前のようにやってた仕草とか、おもしろい歌とか、すぐに忘れて違うことまたやり出しちゃうし、もっときちんと記録したい。
本書の後半は、コールセンターや小売店舗など様々なビジネスの現場での実験結果。
小売店舗での実験結果では、ある特定のポイントに店員を配置することで、来店客の流れが変わって客単価の高い棚に誘導され、結果的に客単価の向上に寄与した、という話が書かれている。最も興味深いのは、このアクションプランは全く人を介さずに作られているということ。本書で書かれているような、あるポイントに店員を配置することで来店客の流れを変わる、というのは複雑系の結果としてありそうだし、かつそれはきっと仮説で持てるものではない。ちなみにこの辺のメカニズムについては本書の前半で丁寧に説明されている。結果のばらつきというのは何の因果関係がなくても、結果として発生する。
並行して、人の手による分析も行われている。こちらは王道パターンで、関係者にヒアリングして、現場オペレーションを把握して、ビジネス仮説をもったうえで分析をして、そこから作り上げられた施策を実行したが、それは効果がなかったという。
これは結構経験上納得させられたことで、小売のデータを渡されたとしても、店舗オペレーション変えて売上あげる施策を立案するのは厳しい。頼りになるのはエンドだとか価格みたいなすごくわかりやすいドライバーを操作することだけど、それをしたところでメーカーのシェアが変わるだけで小売にとっては総売上は変わらない。結果としてメーカーに対するリベートの要求が強くなって・・・みたいな今の状況を変えるのは極めて難しい。店舗オペレーションということでいきつくのはせいぜい店員の最適配置くらい。それも売上向上ではなくてコスト削減。
しかし、本書での実験では、そうではない結果となっている。ここのポイントは、まさに下記の部分。
向上した目的変数のデータは、1日の店舗の売上などのマクロな情報なのに対し、それを説明するビッグデータの方は、細かい時刻ごと、顧客ごと、店員ごと、場所ごとのミクロなもので業績との直接の関係性が一見薄いデータである。この間の大きなギャップを埋めることができるのが「H」の特徴である。このミクロとマクロとのギャップを埋める独自技術を「跳躍学習」(Leap Learning)と呼んでいる。
僕が感じていたデータ分析の限界もまさにこの通りで、結局、価格弾性は店別日別商品別の価格データと同じ粒度での売上数量(もしくは金額もしくは粗利もしくは客数で正規化したPI値)だったりするし、エンドにおかれたかどうかの情報もこの粒度に対して0と1に符号化しているだけ。販促予算のポートフォリオを考えることはできるけど、それでも店舗全体の売上を向上させる、というのは難しい。ID-POSとかで客別の行動をとれるようになったとしても、それでクーポンを送るとか、CLOサービスみたいなのってあんま面白くないなあと思ってた。それは、客別時間帯別とかまでデータがとれるようになって、施策も客別時間帯別にしているっていう。つまり、上でいう粒度が一緒。
人口知能が、
「運転判断型」「質問応答型」「パターン識別型」
の3つ分類ということも僕は聞いたことがなかったんだけど、確かに本書でやられているような分析は聞いたことがない。第3の「パターン識別型」については僕自身はあまり精通していないけど、「ディープラーニング」という言葉で最近よく聞く。テキストマイニングの領域だと、グーグルのword2vecとかはちょっと遊んで使ってみたことはあって、意味の足し算引き算ができたりしてものすごい。だけど、これはなんていうか一次元なんだよね。
パターン認識って自分の関わる領域でどう使えるのかなあ、とあまりアイデアが出てなかった。
そしてビッグデータで儲けるための3原則として、下記が記載されている。
第1の原則 向上すべき業績(アウトカム)を明確にする
第2の原則 向上すべき業績に関係するデータをヒトモノカネに広く収集する
第3の原則 仮説に頼らず、コンピュータに業績向上策をデータから逆推定させる
本書で「H」と書かれているのが第3原則を実施してくれるコンピュータのことなんだけど、それよりも今難しいのは第2の原則。でも本書で使われているウェアラブルセンサーはそんなに特殊なものではなくて、きっと単価も高くない。きっとオープンハードウェアの流れでこういうものも出てくるだろうし、もしかしたらすでにあるのかもしれない。あとは第2の原則のデータ集めのところで、上にかいた「パターン識別型」の分析が有効なのは確かで、テキストマイニングもそうだし画像認識もそうだし、ビッグデータにタグ付けをして、識別子を付与する、というところではすごく使える技術。
そして、今の自分のスキルでは自力で「第3の原則」をすることもできないけど、仮説に頼らないということはがんばってチューニングしたりもいらないんだろうから、いつかオープンなものができて、ここにお金も労力も必要なくなるんだろう。ここの世界までくると、もう独力で分析をやりきるのは無理があって、提携しないとやっていけなくなると思われる。結構一人でやりきるのが好きだったけど、そろそろやり方を変えないといけないかもしれない。
これまでのデータ分析について、
これは、職人による手工業に近い。これまでのビッグデータの分析現場を見えていると、家内制手工業の職人の工房に舞い戻ったような錯覚を覚える。一見、最先端のハイテクの職業と思われている「アナリティクス」「データサイエンティスト」は実は、親方と弟子の勘と経験によるまったく手工業の世界なので。大事なところ、労力がかかるところは工業化もコンピュータ化もされていないのである。
というのは全くその通り。データ分析ってなんか世間的にかっこ良くいわれているのが不思議だけど、普通に地道にヒアリングとかさせてもらわないと結果だせないし、すごく泥臭い。そこが楽しいところでもあるけど。データ分析なんてオペレーション改革の一要素でしかない。
でも、ほんとに世間のイメージ通り、泥臭くなくスマートに出せるんじゃないかなーなんてことを思ったりもしていたけど、本書ではほんとにスマートにやっちゃってるみたい。とはいえ、やっぱ現行の業務は把握しないとそもそもコスト構造みたいな原単価テーブルみたいなマスタは作れないし、本書ではセンサーデータ自体自分たちのものを使っている訳だけど、大体ネットワーク通信などいろいな制約下において、センシング条件が明確化されていないなかでデータを扱うので、データ発生のメカニズムをきちんと理解するだけでも結構時間かかる。それは変わらないんじゃないか。
あとはテキストデータと定量データとみたいな異種混合データの分析が完全に自動化されるというのは考えにくい気がする。本書に書かれている小売店舗の分析はなんとなく元データとしてはやりやすそうだけど、例えばコールセンターの分析に、顧客からの問い合わせ内容のテキストデータとかもいれて、それを形態素解析して文書分類した結果を定量データとあてる、みたいな流れはあるわけだけど、それも全部自動化するのって可能なのかな。今は各ステップで出てきた結果に対する解釈が必要な訳で、そこがまさに上記の"職人的"という表現がぴったりなところ。
とはいえ、取得するデータに妥協しちゃいけない、というのはその通り。しかもそれができるような環境(ハードもソフトも)は整ってきているし。ここはいろいろやりようが見えてきた気もする。
関係ないけど、直島宣言というのを本書で初めて知った。去年高松出張行って以来、一度行ってみたいと思っていた直島でこんなことがあったなんて。ますます行ってみたくなった。
よい本でした。
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(35連休)19日目:Raspiラジコンの全体像と、進捗しない状況について
「Raspberry Pi使って制御するプラレールっぽい電車」作りの続きです。ちょっとはまってしまって、進捗しない状況になってきてしまいました。作ろうとしているものの全体像は、下記の通りです。今のところできあがっているのが右上に出ている写真の(僕にとっては)かわいらしい人です。
作ろうとしている機能
Raspberry Piをメインに据えて、WebiopiというInternet of Thingsのフレームワークを使って、ラジコンを操作する、というのが基本機能です。それに加えて、
できた機能
- スマホでモーターを制御
参考:(35連休)17日目:スマホで操作するラジコンをRaspberry Piで作った - hsuetsugu’s diary
- Raspberry Piにfluentdをインストールして、TreasureDataにデータ格納
参考:(35連休)5日目:Raspberry Pi(fluentdのインストール〜TreasureDataへのデータ送信) - hsuetsugu’s diary
- 超音波距離センサーで自動ストップ&方向転換
参考:(35連休)14日目:Raspberry Pi(超音波距離センサーをつけてみた) - hsuetsugu’s diary
- OpenCVで顔認識するところまで
参考:(35連休)4日目:Raspberry Pi(OpenCVのインストール〜リアルタイム顔認識) - hsuetsugu’s diary
はまっていること
進捗しなくなっているのは3点です。
- ①無線化したら重すぎて動かない
・ラジコンなので当然無線化が必要ですが、セルフパワー側のUSBハブと、スマホ用のモバイルバッテリーをのせると、重すぎて電圧MAXにしないと全然進まない、かつ旋回がうまくできない。
- ②fluentdのsecure_forwardでAWSにいかない。
・TreasureDataへの格納は簡単にできたのですが、それからあとの可視化がTreasureData経由でAWSに持っていこうとしたらつまづいてしまったので、AWSにRaspberryPiから送ろうとしています。
・AWS上にインストールしたElasticSearchにデータを送ってkibanaで可視化しようとしており、ElasticSearch+kibanaのインストールおよび、試しにApacheログの可視化、まではうまくいったのですが、Raspberry Pi からデータがこないのでここで止まっています。
- ③3Dプリンタで筐体を作る
・これは完全に始めての領域なのでちょっとどう手を出そうか迷っています。渋谷のFABLABに行こうと思っていたのですが、場所が代々木公園のすぐ近くであり、デング熱が怖いので足を運べません。
・もちろんこれだけが理由ではなくて、3D dataを作り始めるための車体のデザインが進みません。
せめて②のデータ送信がうまく行けば何かしら進捗した感じがでるのですが・・・。
①の課題は、ハードウェアならではだなあと感じました。やっぱ難しい。でも面白いです。
費用
これまでにいくらかかっているのか整理してみました。いろいろやっているのにソフト関連無償なのはやっぱすごいなあ。ハードはやっぱ結構お金かかっている。モバイルバッテリーは普段使えるようになったので助かっている。
- ハード関連
・Raspi本体(typeB)+ケース:5,980円
・モバイルバッテリー:3,480円
・セルフパワー側USBハブ:1,300円
・BUFFALO 無線LAN子機 :758円
・USB→DCケーブル:400円
・超音波距離センサー:400円くらい
・タミヤの楽しい工作シリーズ「トラック&ホイールセット」:459円
・タミヤの楽しい工作シリーズ「ツインモーターギヤーボックス」:907円
・タミヤの楽しい工作シリーズ「ユニバーサルプレート」:648円
・モータードライバ:TA7291P:300円(2個セット)
・その他:ブレッドボード、抵抗、ジャンパワイヤなど(省略。そんな高くない)
- ソフト関連
・AWS(EC2,S3):free tier使用のため無償
・TreasureData:無償範囲
・fluentd + ElasticSearch + kibana:(無償
・その他いろいろ(webiopi,OpenCV,・・・):無償
データ分析する上で役立つ本のまとめ50冊
この連休だけで読んだわけではないですが、いろいろ振り返ったりしたので、分析に役立つ本などをこの機会にまとめてみました。おすすめ度合い、というと読む人の立場とか状況によって違いそうなので、主観的に、自分にとって役立った度合いを5段階で評価しました(星の数で)。
※Amazonの商品紹介貼付けてまくってますが、アフィリエイトはやっていません。著作権的にAmazonのを貼るのは問題ないらしいのでそうしているだけです。
※以下、長いです。長くなりました・・。
分析関連
まとめとしては、O'Reillyの本が情報量も多く、参考になるものが多い。Rやpythonのコードも豊富で、かつ実践的なので、「プロはこう書くのか」と参考になるものが多かった。また、R、pythonどちらでも、パッケージにあまり頼らないで関数を最初の章から少しずつ積み上げてきちんと書かれているので、「この手法はこのパッケージをつかってこう書くとこう結果が出てくる」で終わらずに、どのような考えで、どのような計算を実行していくのか、理解しながら読み進めることができるところがよかった。
一方で、日本の分析系の職についている人が書いた本はあまりに初心者向けなものであり、かつ計算のコアの部分はパッケージ任せ。学者が書いた理論的なものは数式が多く難解になっており、両極で、ちょうどいいのがなかなかない、という印象。
結論は、
手を動かす部分は「集合知プログラミング」、「入門 機械学習」の2冊を丁寧にやりきれば相当力がつく(やりきれていないけど)。手を動かしながら、計算の考え方が理解できる。パッケージの使い方は、WEBで検索すればいい。辞書系のものを一冊持つとしたらRなら「Rクックブック」、Pythonなら「Pythonによるデータ分析入門」がよい。
理論的な部分は「統計学(サイエンス・パレット)」や「XXXのはなし」シリーズなど、良質で数式が少なくコンパクトな書籍がよい。
O'Reilly本
- 集合知プログラミング ☆☆☆☆☆
- 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2008/07/25
- メディア: 大型本
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- 入門 機械学習 ☆☆☆☆☆
- 作者: Drew Conway,John Myles White,萩原正人,奥野陽,水野貴明,木下哲也
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2012/12/22
- メディア: 大型本
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- Pythonによるデータ分析入門 ☆☆☆☆
Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
- 作者: Wes McKinney,小林儀匡,鈴木宏尚,瀬戸山雅人,滝口開資,野上大介
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2013/12/26
- メディア: 大型本
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- Rクックブック ☆☆☆☆
- 作者: Paul Teetor,大橋真也,木下哲也
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2011/12/22
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- 入門 ソーシャルデータ ☆☆☆
入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック
- 作者: Matthew A. Russell,奥野陽(監訳),佐藤敏紀(監訳),瀬戸口光宏(監訳),原川浩一(監訳),水野貴明(監訳),長尾高弘
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2011/11/26
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本の内容としては「ソーシャルデータ」という題名の通り、対象としているのがtwitterとかfacebookのようなグラフデータなので、あまり私にとってはなじみがなく、実務にすぐ使える、というものではなかった。
- セマンティックWebプログラミング ☆☆☆☆☆
- 作者: Toby Segaran,Colin Evans,Jamie Taylor,大向一輝(監訳),加藤文彦(監訳),中尾光輝(監訳),山本泰智(監訳),玉川竜司
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2010/06/26
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- Think Bayes
- 作者: Allen B. Downey,黒川利明
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2014/09/06
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- バッドデータハンドブック ☆☆☆☆
バッドデータハンドブック ―データにまつわる問題への19の処方箋
- 作者: Q. Ethan McCallum,磯蘭水(監訳),笹井崇司
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2013/09/26
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- アジャイルデータサイエンス ☆☆☆
アジャイルデータサイエンス ―スケーラブルに構築するビッグデータアプリケーション
- 作者: Russell Jurney,Sky株式会社玉川竜司
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2014/04/25
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- ビューティフル・データ ☆☆☆
ビューティフルデータ (THEORY/IN/PRACTICE)
- 作者: Toby Segaran,Jeff Hammerbacher,堀内孝彦,真鍋加奈子,苅谷潤,小俣仁美,篠崎誠
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- 発売日: 2011/02/28
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- ビューティフル・ビジュアライゼーション ☆☆☆
ビューティフルビジュアライゼーション (THEORY/IN/PRACTICE)
- 作者: Julie Steele,Noah Iliinsky,増井俊之(監訳),牧野聡
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
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ソーシャルゲーム/WEB/ECもしくはコンサルでデータ分析をしている国内の人が書いたもの
- データサイエンス超入門 / 工藤卓哉 ☆☆☆
データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方
- 作者: 工藤卓哉,保科学世
- 出版社/メーカー: 日経BP社
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- ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門 酒巻隆治,里洋平 ☆☆
- 作者: 酒巻隆治,里洋平
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- 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング / 尾崎隆 ☆☆
- 作者: 尾崎隆
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2014/08/22
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- 戦略的データマイニング / 里洋平 ☆☆
- 作者: 里洋平,金明哲
- 出版社/メーカー: 共立出版
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- エンジニアのためのデータ化可視化実践入門 / 森藤大地,あんちべ ☆☆☆
エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ―D3.jsによるWebの可視化 (Software Design plus)
- 作者: 森藤大地,あんちべ
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2014/03/10
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実装支援
- R言語上級ハンドブック ☆☆☆
- 作者: 荒引健,石田基広,高橋康介,二階堂愛,林真広
- 出版社/メーカー: シーアンドアール研究所
- 発売日: 2013/09/25
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- Rパッケージガイドブック ☆☆☆
- 作者: 岡田昌史,荒木孝治,伊藤康広,里洋平,高柳慎一,棚瀬貴紀,谷村晋,中谷朋昭,蓮見亮,林真広,樋口千洋,福島真太朗,牧山文彦,横山貴央,akira,mickey24
- 出版社/メーカー: 東京図書
- 発売日: 2011/04/09
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理論系(時系列分析もの)
- 世界一やさしい金融工学の本です ☆☆☆☆☆
- 作者: 田渕直也,トレンドプロ
- 出版社/メーカー: 日本実業出版社
- 発売日: 2006/03/24
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以下3つの本は高名ですが、理解しようとしていますが、まだまだできていないのでコメントできず。
- 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
- 作者: 沖本竜義
- 出版社/メーカー: 朝倉書店
- 発売日: 2010/02/01
- メディア: 単行本
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- 予測にいかす統計モデリングの基本
予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書)
- 作者: 樋口知之
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2011/04/07
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- 時系列解析入門
- 作者: 北川源四郎
- 出版社/メーカー: 岩波書店
- 発売日: 2005/02/24
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理論系(リアルオプション)
なぜいきなりリアルオプション、という感じですが、なんかリアルオプションの考え方って自分にフィットして好きなので結構勉強しました。まあ、コンサルする上で経営の長期の意思決定には当然関与しますし、経営は当然市場環境変化に応じた戦略変更というリアルオプションを保持しているので、実務的にも重要度は結構高い。クライアントへの説明は難しいけど。
リアルオプションについては書籍じゃなくて論文のほうが参考になったものが多かったかな。製薬企業の開発パイプラインの事業価値評価(アライアンス含めて)、石油掘削事業の評価、バイオベンチャーの評価の大きく3つのケースがあるあるだけど、実際には結構長く使う設備投資はほかの業界でもいくらでもある。だけど単純なNPV計算するのがグローバルルールだったりするからどうしようもなかったりするし、リアルオプションはどうしても設定に恣意性が存在するのは否めない。でも絶対に必要な考え方。
- よくわかるブラック・ショールズモデル / 蓑谷 千凰彦 ☆☆
- 作者: 蓑谷千凰彦
- 出版社/メーカー: 東洋経済新報社
- 発売日: 2000/03
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- リアルオプション-投資プロジェクト評価の工学的アプローチ/今井潤一 ☆☆☆☆☆
リアル・オプション―投資プロジェクト評価の工学的アプローチ (MBAコーポレート・ファイナンス)
- 作者: 今井潤一
- 出版社/メーカー: 中央経済社
- 発売日: 2004/10
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冒頭のイントロダクションの記載が非常にわかりやすかった。例えば、資本コストの下記の説明などはすっと入ってきた。
キャッシュフローの現在価値を求めるときに利用する割引率としては、この投資案件と同等のリスクをもつ代替的な投資案件が提供する収益率を用いるのが原則である。
(中略)
つまり、適切な割引率とは、検討している投資プロジェクトに投資することによってあきらめた収益率を用いなければならない。このような割引率は、ファイナンスの世界では資本コストと呼ばれる。
そして拡張DCF法とリアルオプション法について。
計算方法からすると、柔軟性を考慮したDCF法は、オプション評価理論によるプロジェクト評価と全く同じ計算方法である。2つの評価法の第1の違いは、オプション評価理論ではリスク中立世界での確率測度を用いて期待値の計算を行うのに対し、DCF法ではもともとの確率測度を用いて計算することである。第2の違いは、オプション評価理論では、安全利子率を用いて割引計算を行うのに対し、DCF法ではリスク調整済み割引率を用いて割引く。
この辺はぱっと読んだだけだとわからないんだけど、2項格子モデルでエクセルで計算してみるとわかってくる。
そして一番興味をもったのは第7章のリアルオプションと財務戦略のところ。ちょうど読んでいた頃、円高が進んでいて、HONDAとか国内製造業の大手が為替にどう対応しようとしているのか、生産拠点を最終消費地に移管するとか、新聞でも記事が多く出ていた頃。この章では「実物投資戦略と財務戦略の融合」をテーマに書かれている。
リアルオプションの原資産と安全資産を利用して動的なヘッジ戦略を実際に行えば、リアルオプションアプローチによって算出された評価価値を確実に得ることができる。
(中略)
企業が実物投資戦略に関して最適な行使戦略をとり、同時に資産市場において完全ヘッジ戦略をとる場合には、その後の原資産価格の変動に関わらず、評価価値の収益を固定することができる。企業にとって、制御できない現資産価格の変動に影響されず、収益を固定できることの意義は非常に大きいと考えられる
この辺のことが計算例を通して説明されている。大手製造業のCFOはどこまで考えていて、どこまでやり方が定型化されているんだろう。
ただ、やっぱり考え方としては最初のボラティリテリィーの設定がどうしても恣意的になってしまう。そしてそのパラメータを少し変えただけでオプション価値は大きく異なり、将来オプションを行使するかしないか、そして行使のタイミングががらっと変わってきてしまう。でもリアルオプションのいいところは、価値を計算するだけでなく、将来の適切な経営判断とそのタイミングも算出してくれて、かつそれが更新できるところ。市場環境が変化すれば見直せばよいし、ボラティリティーについても見直せばよい。この点で、ベイズの考え方と近いところがあるのかもしれない。
- リアルオプション 経営戦略の新しいアプローチ / マーサ アムラム ☆☆☆
- 作者: マーサアムラム,ナリンクラティラカ,Martha Amram,Nalin Kulatilaka,石原雅行,吉田二郎,中村康治,脇保修司
- 出版社/メーカー: 東洋経済新報社
- 発売日: 2001/12
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ただ、結局ベンチャー企業の価値評価も、リアルオプション使ったとしてもできなくて、キックスターターとかクラウドファンディングとかでむしろファイナンスのスキームを変えてしまった、という今の流れは健全なんだろうなあ。
- リアルオプションの思考と技術 / 川口有一郎
- 作者: 川口有一郎
- 出版社/メーカー: ダイヤモンド社
- 発売日: 2004/07/02
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理論系(基礎)
- 多変量解析のはなし / 大村平 ☆☆☆☆
多変量解析のはなし―複雑さから本質を探る (Best selected Business Books)
- 作者: 大村平
- 出版社/メーカー: 日科技連出版社
- 発売日: 2006/08
- メディア: 単行本
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- 実験計画と分散分析のはなし ☆☆☆
- 作者: 大村平
- 出版社/メーカー: 日科技連出版社
- 発売日: 2013/01
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- 原因を探る統計学 共分散構造分析入門 / 豊田秀樹 ☆☆☆
- 作者: 豊田秀樹,前田忠彦,柳井晴夫
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 1992/07/15
- メディア: 新書
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- 作者: 上田修功
- 出版社/メーカー: 丸善出版
- 発売日: 2014/01/25
- メディア: 新書
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理論系(ベイジアンネットワークなど)
稼働機情報(マシンデータ)分析する上で、この辺の因果推論が必要になりそうだったので購入したものの、この辺全然読めていない。積読状態。
富士ゼロックスと産総研本村さんの「ベイジアンネットワークによる複合機故障診断技術」という論文が結構個人的にはヒットで、勉強したいんだけど・・・。
- グラフィカルモデリング / 宮川雅己
- 作者: 宮川雅巳
- 出版社/メーカー: 朝倉書店
- 発売日: 1997/02
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- データマイニングによる異常検知
- 作者: 山西健司
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2009/05/23
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その他
- イシューからはじめよ / 安宅和人 ☆☆☆☆
- 作者: 安宅和人
- 出版社/メーカー: 英治出版
- 発売日: 2010/11/24
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- シグナル&ノイズ ☆☆☆☆
- 作者: ネイト・シルバー,西内啓,川添節子
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- 統計学が最強の学問である / 西内啓 ☆☆☆
- 作者: 西内啓
- 出版社/メーカー: ダイヤモンド社
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- サービス工学の技術 ビッグデータの活用と実践 / 本村陽一 ☆☆☆
- 作者: 本村陽一編著,竹中毅編著,石垣司編著
- 出版社/メーカー: 東京電機大学出版局
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Scilab/Scicosで学ぶシミュレーションの基礎―自然・社会現象から、経済・金融、システム制御まで
- 作者: 橋本洋志,石井千春
- 出版社/メーカー: オーム社
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- Database Marketing: Analyzing and Managing Customers
- 作者: Robert C. Blattberg
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- 中学校数学科 発想力と分析力を磨く おもしろ難問45 / 大句哲也 ☆☆☆☆
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Fabrication関連
この領域は、データ分析からは少し離れるけど、IoT(Internet of Things)という言葉がでてきたように、データ分析はソフトウェアだけでなく、ハードウェアの領域にも広がってる。もちろん、ハードウェアはソフトウェアの領域よりもデータ分析が構成要素のほんの一部ではあるけど、今ハードウェアの領域で起きていることが私にとって大きな関心事。
- MAKERS 21世紀の産業革命が始まる / クリス・アンダーソン ☆☆☆☆☆
- 作者: クリス・アンダーソン,関美和
- 出版社/メーカー: NHK出版
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- Fablife デジタルファブリケーションから生まれる作りかたの未来 / 田中浩也 ☆☆☆
FabLife ―デジタルファブリケーションから生まれる「つくりかたの未来」 (Make: Japan Books)
- 作者: 田中浩也
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2012/06/09
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- Digital Disruption ☆☆☆
- 作者: ジェイムズ・マキヴェイ,プレシ南日子
- 出版社/メーカー: 実業之日本社
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本書でマキヴェイが説くことは、個人や小さな企業がもつMAKERS時代への移行の途上で、既存企業がいかに自己革新をはかっていくべきか、の方策と考えることもできます。もちろん、自己防衛策ではなく、攻めの戦略として。
と最後に翻訳者が書いていることが本書の位置づけを端的に表している。いろいろな既存大企業での革新事例が記載されているなかで、
結局のところ、チーム・リーダーもチーム・メンバーも改革など望んでいなかったのだ。彼らが私の所にきたのは、何か無難な製品を提案する方法を知るためだった。
というのがコンサルという立場として非常に共感することであり、これが難しいところ。国内の大手企業は部長クラスで40代後半とかなので、若手ほど危機感を感じていない。自分がコンサルとして入れるところは、「やってみなはれ」感覚を持っている経営層がいるところ。短期間で実際に動くもの作れば認めてもらえる。スタートさえできないかちこちの企業は手に負えない。
そしてディズニーがオンラインゲームでヒット作を出すまでの過程の話で、
本当の価値は、(中略)、ディズニーキャラクターを使わないゲームを開発して実験するという方法を学んだ点にあるからだ。映画「リトルマーメイド」や「カーズ」、「トイストーリー」などの人気キャラクターが登場しなゲームなら、失敗を恐れず、より自由な発想で作ることができる
という部分が、第三者的なコンサルといえど、自分である領域の事業をやっていこうとしたなかで共感した。今の大企業は偉大なんです。ビジネスモデルが偉大。やればやるほど痛感させられる。でも自由にやらせて欲しい、少人数でいいからチーム作らせて欲しい。そしてたまに興味を持ってほしい。
そして蚊帳の外に置かれないためにという部分。
「女性が生理周期を記録したり、スキンケア対策をしたり、妊娠経過を記録したりできる健康管理のアプリが何百種類もあったのです。顧客が持っているスマーホフォンかPCを使ったトータルなデジタル商品体験は、もう始まっていることがわかりました。トータルな商品体験を使って宣伝している商品やサービスがある中で、我が社は蚊帳の外に置かれていたのです。」
個人として、全く同じことを感じている。すごい人がいっぱいいる。Raspberry Piとか最近触るようになって、その「隣接領域」をみていくと、分析だけじゃなくて、マシンデータを取得するfluentdとか、AWSみたいなクラウドサービス、それくらいは想定していたし、ある程度わかっていたけど、3D CADとか3Dプリンターについては完全に初心者。キックスターターで資金すごく集めた東大のヘリコプターとか、もうすごいんです。自分は10年くらい遅れている。なんでも少人数で作れるような環境が整ってきた分、かなり幅広い領域に精通している必要がある。やってみたいこと、理解したいことがありすぎて、途方に暮れる。
音楽が好きでやっていたころ、音楽はコンサートにいけば、才能あふれまくっているプロの演奏を簡単に聞けてしまって、やればやるほど自分の才能のなさが嫌になっていた。インターネットのせいで、音楽以外の分野でもすごい人がどんだけいるのか、簡単に目に入ってくるようになった。
それから最後。
デジタル時代の創造的破壊者とは一歩進んでデジタル消費者であり、デジタルツールを消費の手段としてだけでなく、むしろ生産手段として使う。
これは親として、自分の子供に伝えていきたいこと。自分の子供は、もう生まれたときからスマホがあることが当たり前になっているけど、例えばゲームでも、する側ではなく、どうせなら作る側に興味を持ってほしい。そういう意味で、最近のRaspberry Piでの工作は子供にとってもきっといい。
この連休中にRaspberry Pi関係の技術的な書籍は何冊か購入しましたがそれは割愛。
教養
ここからは全然分野かわります。高校のとき、自分は理系だとか思っていて世界史とか全く興味がなく、結果として高校なのに世界史の単位がとれなかったりしていたくらい自分は無知だった。でも社会にでてから、社会に興味をようやくもつようになって、歴史も知りたくなって、そんな初学者である僕の感想。主に近現代史。
世界と日本の関係をつなげるのに役立った本
- 経済は世界史から学べ! / 茂木誠 ☆☆☆☆
- 作者: 茂木誠
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- 仕事に効く教養としての「世界史」/ 出口治明 ☆
- 作者: 出口治明
- 出版社/メーカー: 祥伝社
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- それでも、日本人は「戦争」を選んだ ☆☆☆
- 作者: 加藤陽子
- 出版社/メーカー: 朝日出版社
- 発売日: 2009/07/29
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- 白洲次郎 占領を背負った男 / 北康利 ☆☆☆☆
- 作者: 北康利
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2005/07/22
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- 超マクロ展望 世界経済の真実 / 水野和夫 ☆☆☆☆☆
- 作者: 水野和夫,萱野稔人
- 出版社/メーカー: 集英社
- 発売日: 2010/11/17
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自分の子供が大人になるころにはどうなってるんだろう。子供が自分で生きていくには、どんなことを伝えていけばいいんだろう、と考えさせられた。
もう限界だ〜。
だいぶ本によってコメント量のばらつきが出てしまったけど、何より、整理してみると自分が読み切っていない本が多く、かつ買った時点より今のほうが役立ちそうな本がありそうなのがわかってよかった。
(35連休)18日目:3D CADと3Dプリンタをつかってみた
「Raspberry Pi使って制御するプラレールっぽい電車」を作るのを目指しているなかでの過程の一つです。
これまでの経緯と今後の予定
とりあえずスマホでラジコン操作できるところまできました。
今後やっていこうとしているのは、下記の3つですが、今回は①をするための準備です。
①筐体造り:あくまで目指しているのはプラレールなので、プラレール風の筐体を作ります。3Dプリンターとか使ってみる予定です。
②自動運転:超音波距離センサーとOpenCVを組み合わせて自動運転させたいです。
③稼働機情報管理:fluentdとか使って小松製作所のKOMTRAX風な稼働機管理システムを作りたいです。fitbitのプラレール版といってもいいのかも。
3D CAD
まず、タンクカーではなくプラレールみたいな電車を作るには、筐体を作る必要があります。材料は樹脂で問題ないでしょうし、興味もあるので、3Dプリンターで出力してみたいと考えています。そのためには電車の3Dデータが必要です。3Dデータを作るには、3D CADが必要のようです。
- フリーの3D CADソフト:Autodesk 123D Design
初心者向け、ということでこれをMACにインストールしてみました。使い方は非常に直感的で、図形を足し算、引き算しながら目的の形を作っていきます。
基本的な使い方は、DMM.comのDMM.Makeのサイトにある動画がすごくわかりやすかったです。2倍速くらいでみていくと20分くらいで全部見切れます。
123D Deignでつくる、3D CADコース | 動画でマスターする、3Dデータのつくり方 - DMM.make 3Dプリント
3D モデルのシェアサイトです。"オープンハード"なんて言葉も出てきていますが、ハードウェアの設計もデジタル化されて、それが3D CADを使うとコピーできるだけでなく修正ができるため、まさにオープンソースソフトウェアの考えがハードにも広がってきています。ライセンスはきちんと確認するべきですが、2次加工の商用利用が可能なものもあります。
stlという、3dプリンターに読み込ませるフォーマットがダウンロードできるので、これを3Dプリンタに送ればすぐに手にいれることができるようです。
ただ、上記の"AUTODESK123D design"のデメリットはまさにここで、stlを読み込むことはできないので、編集ができないようです。ですので、手をいれるには、thingiverseで3次元ビューとかをみながらどう作っているかを学んで、1から自分で作っていかなければいけません。
もちろん、AUTODESK123D designのコミュ二ティーには数多くのサンプルがあるので、これをインプットにするのであれば、フォーマットが同じなので、そこから修正かけることは可能です。
3D プリンター
手軽で安そうな、DMM.makeの3Dプリントサービスを試してみました。見積もりとるまでは、会員登録からあわせて1-2分です。会員登録(メールアドレスとパスワードだけ)して、3Dデータをアップロードするだけです。10分後くらいに「マイ3Dデータ」をみてみると、もう見積もりが完了していました。
見積もり画面のスクリーンキャプチャ
素材ごとの見積もりが出てきて、素材をその場で選ぶことができます。素材は、石膏、アクリル樹脂、ナイロンはもちろん、シルバーとかゴールドとかプラチナもありました。
息子のゴールドのフィギュアでも作ろうかな・・・。
そして、自分で買うだけではなく、ここでそのまま出品することができます。しかも出品者側も、店(DMM)側も、全く在庫を持つ必要がなくて、注文があってから作ればいい、完全なBTOです。
育休中の人とか、子供生まれて会社辞めた人とか、こんなプラットフォームがあるなら絶対使ってみたほうがいいと思いました。何が売れるのかとか、どれだけ売れるのかとかわからないけど、全く売れなかったとしてもお金かからないわけだし。
話が少し飛びますが、教育含めて、(ネットさえつながっていれば)何をするにも機会が平等になってきているので、もちろんいいことだとは思うんだけど、自分の子供がこれから大きくなっていくことを考えると、なかなか厳しい世の中だなと思います。
近々FabLab Shibuyaに講習受けにいく予定です!
関連記事:
(35連休)17日目:スマホで操作するラジコンをRaspberry Piで作った
「Raspberry Pi使って制御するプラレールっぽい電車」を作るのを目指しているなかでの過程の一つです。
前例が既に数多くありますが、今回はまずは電車ではなく、TAMIYAの楽しい工作シリーズを使ってラジコンを作りました。
作ったものと動いているところ
Raspberry Piでつくる スマホで操作するラジコン - YouTube
こんな感じです。スマホで前進、後退、右旋回、左旋回が指示できる、というのがやれることのすべてです。超音波距離センサーはまだ接続していませんが、いずれOpenCVとあわせて自動運転に使いたいと思っています。こいつのおかげで目みたいに見えて、やたらと愛着が湧いてきてしまった・・・。ハンダ付けをやったことがなくて無理矢理ブレッドボードで作った結果、コードがぴょんぴょんでているところもまた愛嬌があります。
ディズニーのWALL-Eみたいな感じ。
部品群
無線化しないと走れないのですが、モバイルバッテリーなど買っていないのでまだいろいろと有線です。曲がったりさせたかったので、ツインモーターギヤーボックスにしました。
配線
「LEDを光らせてみる(※)」すらつい最近やったばかりの私にとって、モータードライバの配線は大変でした。
(※)先日の記事
(35連休)12日目:Raspberry Pi(はじめての電子工作①:WEBIOPiでスマートフォンでLEDを点灯させるところまで) - hsuetsugu’s diary
(35連休)13日目:Raspberry Pi(はじめての電子工作②:WEBIOPi、ApacheとphpでLEDを制御) - hsuetsugu’s diary
こんな配線をブレッドボードでやっている記事が見つからなくて、電源系統がふたつのときブレッドボードでどう配線するのかなあ、とか少し迷いました。昔やった電池と抵抗と豆電球つなぐような回線図、今になって自分で書いてみることになるとは思わなかったです。ほんと大学でもっと勉強すればよかった。
- モータードライバ1(左側)
1)GND:GND
2)OUT1:左側モーターへ
3)- :無接続
4)Vref:抵抗を経由で外部電源の+端子(抵抗は8番目につなげる)
5)IN1:GPIO 27
6)IN2:GPIO 17
7)Vcc:5V
8)Vs:外部電源(乾電池4本)の+端子
9)-:無接続
10)Out2:左側モーターへ
- モータードライバ2(右側)
1)GND:GND
2)OUT1:右側モーターへ
3)- :無接続
4)Vref:抵抗を経由で外部電源の+端子(抵抗は8番目につなげる)
5)IN1:GPIO 23
6)IN2:GPIO 24
7)Vcc:5V
8)Vs:外部電源(乾電池4本)の+端子
9)-:無接続
10)Out2:右側モーターへ
組み立て
上の動画の通りですが、下段にツインモーターギアボックスと電池を配置し、上段にRaspberryPiとブレッドボードを配置しています。ユニバーサルプレート同士は上述のスペーサー、プラネジ、ナットを使って接続しています。ブレッドボードなども固定していないので、今はスペーサーを適当にはめ込んでなるべく安定するようにしています。
ここからさらに無線化でモバイルバッテリーとUSBハブをのせるとなると確実に3段構成になってしまう・・・。
ソフトウェアの実装
ソフトウェアとしては、LEDを制御したときと同じようにやっています。LEDでやったときはapacheをWEBサーバーとして使いましたが、結局apacheは使わずに、WEBIOPiの簡易サーバーを使うことにしました。
コードはほとんど下記のサイトのものを参考にさせてもらったので、ここでは記載しません。
http://www.hiramine.com/physicalcomputing/rctank_raspi_wifi/07_implementation.html
pythonで定義した関数をjsから簡単に呼び出せるように、マクロをWebIOPiサーバーにこんな簡単に登録できるとは知らなかった・・・。非常に便利です。公式Tutorialにちゃんと書いてありますが。
Tutorial_Macros - webiopi - Internet of Things framework - Google Project Hosting
Tutorial_Basis - webiopi - Internet of Things framework - Google Project Hosting
(35連休)16日目:プロトラブズ モノづくり加速セミナー2014 にいってきました
プロトラブズという、射出成形と切削加工をネット上で頼み、小ロット・短納期で作ってくれる会社のセミナーにいってきました。
3Dプリンタとの比較
3Dプリンタでもプロトラブズ(射出成形、切削加工どちらも)でも、3D CADの3D設計データをインプットにすることは同じようですが、本物の材料でできたプロトタイプで機能試験が行える、というところが大きく違うようです。つまり3Dプリンタで作ったものはそのまま市場には出せないけど、プロトラブズで作ったものはそれを機能試験して問題なければ、それをそのまま市場に出せる。
しかも、それが超短納期で、オンラインで3D CADの設計データを送信するとその場で見積もりができて、納期は3営業日とか。見積もりのWEB画面もセミナーで見せていただきましたが、AWS(Amazonのクラウドサービス)を使うときと同じように、使いたいサービスとかオプションを追加していくとそのまま自動で料金が計算される、というものでした。
プロトラブズの活用事例
ネットワーク接続型の高機能学習リモコンで、iRemoconに家電のリモコン信号を学習させることにより、様々な家電をスマホからiPadとかからコントロールすることができるらしいです。
GoodDesign賞を受賞した"STROKE"というLEDライトとか、ワイヤレス充電器の"REST"。どちらもかっこいいです。
ロボット作っているところみたいです。
最近のモノづくり事情
セミナーでは、國井技術士設計事務所の國井さんが最近のモノづくりに関するレクチャーもしてくれたのですが、ガソリン燃料の自動車の部品数は約50,000点であるのに対し、EV車ではその1/10の約5,000点。さらに、その構成も変わっていて、樹脂の比率が高くなっており、自動車も設計に求められるスキルは家電に近くなってきており、今の機械設計者は「樹脂設計ができて一人前」とのことです。
量産段階の領域であるサプライチェーンとは変化の度合いが全然違います。その違いが面白さでもあるんだろうな。事情に精通していない私にとっては非常に有意義なセミナーでした。実際に切削加工(firstcut)をなにか頼んでみたいです。
最低限必要なスキル
3D プリンタであれ、こちらのサービスであれ、まずは3D CADを使いこなして、作りたいものの3Dデータを自分で用意できるようになることが必須のようです。下記にまとめられている通り、最近はフリーの3D CADもあるようなので、使ってみたいと思います。
※この記事の日付みても結構出遅れている感あるなあ・・。
【需要拡大中】無料で使える3D CADソフトまとめ - NAVER まとめ
作りたいもの
Raspberry Pi関連の記事でもなんとなく書いてましたが、このセミナーに参加してみて、作りたいものが一つ具体的にできました!
Raspberry Pi使って制御するプラレールっぽい電車です。理由は、息子(3歳)が電車大好きだから、という以外には全くありませんが、息子が喜んでくれるようなものが作れるといいな・・!ざっと調べたところ、やっぱりすでに前例はあるみたいですが、自分にスキルがないので仕方ないです。前例があるとしても、スマホでプラレールみたいな電車動かせたら絶対面白いと思うし、息子も喜んでくれると思います。
習得すべき技術領域がまだまだあるので、しばらく時間かかりそうですが、なんとか9月中に作りたいと思います。
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