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2020年11月24日火曜日

官報掲載 統計センター 【AI技術を用いた文字認識サービスの提供業務】

私がシステム設計、提案した案件が官報に掲載されました。統計センター【AI技術を用いた文字認識サービスの提供業務】です。これは紙の統計調査票をAI-OCRという文字認識技術で自動読み取りしてデータの整備を行うというもので、AI技術の実使用として国内最大規模のものです。令和2年国勢調査を含む大規模調査の自動読み取りに5年間使用されます。

第3次AIブームも重要なマイルストーンを通過しました。

期待値だけでは技術の自然成長はあり得ません。実使用に耐え、経済価値をもたらすかがポイントです。同じAI、ニューラルネットでも音声認識はOCRほどお金になりません。官庁であれ民間であれ業務情報は書類として記録されており、オーディオで保存されている訳ではないからです。画像認識の応用として医療がありますが、医師抜きの画像診断に診療報酬をつけられる訳でもなく、お金になるのでしょうか?AI-OCRがちょうど実使用期に入った良いタイミングでこの入札がありました。書類を対象とするAIは今後も発展していくでしょう。

AIだけでは実用レベルのシステムは出来ません。他のIT技術を組み合わせた全体設計となって、ようやく使い物になります。要件分析、基礎設計、プロジェクト計画など全てを私が行いました。建築のような目に見えるデザイン、意匠はありませんが、システムにも筋のいい設計、悪い設計があります。基礎技術を使って費用対効果の高い、シンプルで安定したシステムを設計するのが私の得意です。1人称で書いていますが、本当に1人称です!入札提案は難易度の高い仕事ですが、落札提案がまさか1人の手によるものだったとは競合もあきれ返ることでしょう。

入札提案の実際はまた次の機会に

永島志津夫

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2020年9月7日月曜日

コンペ提案 〈勝ち抜き〉


RFPとか競争入札の提案活動のお話です。私はベンチャーが性にあっているので、だいたいチャレンジャーサイドでした。競合は大手、有名どころばかり、そんな不利な立場からの勝ち抜き、仕事の醍醐味です。


この8月(2020年)まるまる、某AIコンペに費やしました。夏を制する者は受験を制す、と言いますが8月までに下期の案件が決まるのでシステムの仕事でも8月は重要です。
RFP対応とかコンペはこれまでもこなしてきていますが、これだけどっぷりというのは初めての経験です。

コンペは最後にだいたい2社の争いになります。チャンピオンサイド(大手有名どころ、既存ベンダー)対チャレンジャー(ベンチャー、新顔)になることが多いです。チャレンジャーがコストに勝るからで、大手の似たような提案は途中で絞り込まれることが多いです。コンペは、コンペをして発注先を決めたという手続き自体に意味があることも多く、はじめから当て馬というケースも多々あります。そうでなくともチャレンジャーサイドは負けること多く、光る技術、製品があっても、トータルで大手企業の求める品質基準についていけず、落とされます。会社の名前が品質を表すものではありませんが、名前で選ばれるのが現実です。
勝率は高くはありませんが、チャレンジャーが勝ち抜ける例があるのも事実です。なぜか?と問うよりも、実力勝負、興味ありませんか? ” ここがロドスだ、ここで飛べ! ” 

高校受験とか大学受験はみんな実力勝負でしよね。仕事でもその道何十年という経験を積んだ以上、自分の力で勝負したくありませんか?そんな機会を多く経験してきた私は幸せなのだと思います。システム大手では専門分野毎に、アプリ、基盤、プロジェクト管理・・と分担します。そもそも組織、部署が分かれていますから、担当分野以外のことに手を出せないようになっています。チャレンジャーサイドに分があるとしたら、一人の意思の全体設計で大手ではできないようなQCDを実現することにあります。顧客が見落としている大事なポイントがあれば、勝算は上がります。チャレンジャーの描くストーリーが評価基準になるからです。競合関係にない相手の場合、能力として自分より下の人間よりも上の人間を選ぶ傾向があります。 ”何でもやります” という提案よりも、 ”こうしなさい” という提案が選ばれます。名前で有名どころを選ぶのも同じ理由です。チャレンジャーはストーリーでそれ以上のことします。提案担当ができることと言えばそれくらいです。

競争ですから、案件の中身、要求仕様もさることながら、案件の状況を知ることが大切です。見極めの一番のポイントは、なぜ依頼をしたかの理由、経緯そして今後の段取りです。段取りがあいまいな相手に付き合う必要はありません。相手を立てれば案件が取れる訳でも、事業や自分が成長する訳でもありません。発注者に思い違いがないようこちらの出来ること、立場を知ってもらうことが大事です。コンピュータは人間ほど利口ではないし、簡単ではないし、開発には時間もお金かかるということです。私は最初にはっきりそれを言います。勝算のない案件に時間を使うことよりも実需に合わせた製品コア機能の拡充に時間を使うべきです。

ところで初めから勝算のない当て馬案件、見分けは簡単なのですが営業の立場だとなかなか捨てられません。ノルマがあるからですが、結局期末に悲しい結果を迎えます。当て馬ばかりというのは、営業の問題ではなくて製品、事業が当て馬レベルでしかないということです。そういう会社からは早く離れた方がいいです。ITの場合、営業で製品の不足を補うことは難しいです。いい仕事をするためには、いい環境に身を置きましょう。自己中心的、わがままでいいと思います。会社や上司も、みなさんの先のキャリアを考えている訳ではありません。その時々で役に立つ人間が欲しいだけです。自分のキャリアは自分で作る、そういう心構えがなければ、意思の通った全体設計なんてできないと思いますが、いかがでしょう。

永島志津夫

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2020年7月4日土曜日

システム開発 〈見積・工数計算〉

システムの設計開発、工数計算をする側のお話です。”見積依頼” とか “提案依頼” の対応、なかなか手間を取ります。それでコンペだったり、価格交渉だったり、使った時間を回収できないこともあります。来ないと困るし、来たら大変だし。だからと言って、おろそかにできません。受注したら責任が発生します。納期、品質を守るにはそれなりのお金が必要で、工数計算間違えていたら大ごとです。その大事な工数計算、このAIの時代になっても進歩していません。逆に技術が細分化、ダイバースしたためトータルで工数を見積もれる人材が減っているのではないでしょうか?

設例)アクセサリーの卸販売を手掛ける企業から、受注業務のシステム化についての見積依頼があった。
出荷配送はサンプル品を除きすべて配送ベンダーに任せており、Webで出荷指示が可能である。ショップからの注文はメール、FAXおよび電話である。FAXが6割、メールが3割、電話が1割で取引先数は 2000件ほどである 
アイテム数はおよそ600、SKUとして3000程度だが、常時入れ変わりがある。オーダーは月平均2000件程度、多いときは5000件、担当者2、3名で平日の営業時間で対応している。 
情報はいったんこれだけだとして、明日までに概算見積が欲しいと言われています。システムの見積できるでしょうか?業界常識など書かれていない与件があるのですが、経験的にはこのシステム ¥5千万から7千万位になるかと思います。もちろん仕事では機能積上げ法の結果と突き合わせます。明日までに概算が欲しいと言われても、¥1千万の見積だしたら大変なことになります。また販売管理パッケージ提案したら物笑いになります。スクラッチです。
このシステム ¥5千万として費用対効果(投資対効果)は見合うでしょうか?2,3名でこなせる業務ですからそのままでは見合いません。同業者と共同利用のような形がとれるなら検討の価値ありです。発注側も見極めが大事です。

情報技術関係の資格試験も増えましたが、工数計算の問題がないのはなぜなのでしょう?工数計算ができないとエンジニアのキャリアも描けないですし、工数計算のできないプロジェクトマネージャーも困ります。直球の問題出してほしいです。細分化した知識試験を積み上げても工数計算も要件定義もできません。ということは知識の持ち腐れになります。
仕事仲間から聞いた話ですが、システムテストが開発工数の〇分の1、システム移行は見積なしという案件があったそうです。基幹系です。情報処理資格は一体何をクオリファイしたのでしょう?発注者のみなさん、お気を付けください。成功に必要なのはコンペよりもセカンドオピニオンです。

永島志津夫

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2020年5月15日金曜日

使える AI 使えない AI

コロナの影響で派手な催しもできず AI / IT バブルがすっかり鳴りを潜めた感がありますが、本当のところはどうなんでしょうか? IT なんて不要不急の代名詞かと思いきや AI 系は影響を受けていないようです。よっぽど医療関係のほうがダメージが大きいです。


わからないものです。医療のほうが不要不急だったとは。ただ区別しないといけません。医療は個人のニーズで、AI / IT は企業のニーズです。たまたま私はそのふたつを掛け持ちしているので比較してしまうのですが、企業活動は個人活動を凌ぐ力、強さがあるようです。

AI にお金払っている個人います?いませんね。パソコン相変わらず賢くありません。このブログも賢くないかな漢字変換で効率悪く作っています。お金出して ATOK 入れたほうがいいのは分かっていますが、人間がカバーして良しとしてしまいます。

ところが、企業は AI にお金払います。AI が全部できる訳ではないです。本当に限られたシーン、適切なユースケースだけです。ただボリュームが大きくなると人間の 1/10 以下のコストで業務をさばきます。24時間365日さばき続けます。10倍、1/10 というのは、パラダイムシフトが起きる目安で、以前のニューラルネットや AI ブームが終わってしまったのは、せいぜい 3倍、1/3 どまりだったからです。

さてタイトルの “ 使えるAI 使えないAI ” 決め手は認識率だけではないです。ユースケース設計です。認識率が 仮に 80% でも、サンプリング調査であれば サンプル数を 25% 増やせば必要なデータは得られますね。ちょっと机上計算をしてみましょう。

・1 サンプル に10円かかる調査 で 1000サンプルなら 1万円、1250サンプルなら 12,500円
・1サンプルを人間がデータ化するのに 10円、AI だと 1円だとします。
 1000サンプルを人間がデータ化するには、1万円
 1250サンプルを AI がデータ化するには 1250円
結果、人間だと2万円、AI だと13,750円です。2万円と1万4千円ではインパクトないですが、2億円と1億4千万円だとしたら、 AI に切替ない経営陣は責任を問われます。

使える AI はユースケースに利があります。利があるユースケースをターゲットにして不要不急のコストをかけずに市場を拡大しています。AI  もまた資本主義の申し子、おそるべし資本主義!資本主義の辞書に自粛という言葉はないようです。

永島志津夫

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2020年1月13日月曜日

システムの費用対効果 〈 RFP 提案依頼 〉

RFP ( Request For Proposal ) 提案依頼 という 仕事の依頼の仕方があります。背景、前提、希望などを伝えたうえで、“良い提案をして下さい” というものです。システムやプロジェクトという無体物を相手に何と大胆なことでしょう。


この世界で仕事を始めた頃、そう思いました。安い予算ではないのです。大きな仕事程、この RFP を使います。RFI ( Request For Information ) 情報提供依頼というのもありますが、ほとんど同じようなものです。要件が定まる・定める前段階で、望ましいゴール、そのためのプロジェクトの概要をシステムベンダーに考えてと依頼を出すのですね。契約に基づく依頼ではないので応じる義務はありませんが、大きな仕事や、取れそうな仕事とみると、それなりに手間ひまかけて、提案書を作ったり、プロトタイプまで用意したりすることもあります。当て馬とみると簡単に済ませます。なので、あいみつ(相見積もり)と同じで、前提が揃いません。結局は予算に収まるとか、価格の安いところに出すという判断になります。無体物ですから、本当は値段以前に必要なもの、ことが足りているかが大事です。

もうお分かりだと思います。問題が露呈するのは最終段階、移行のところです。 “ それはお客様でやって頂きます。 ”  これが決まり文句です。他社が導入しているからといって安心は禁物です。新システムへのログインのタイミングが少しずれただけで移行に失敗することもあります。ユーザーにアナウンスしたつもりでも、ちょっとした隙にトランザクションロス、マスターロスが入り込みます。今はもうないと思いますが、オンプレのADから365のADへの移行でエライ目に遭ったことがあります。移行は準備も含め、時間もお金もかかります。経験も必要です。ここを端折れば当然安くなります。

安易なRFP止めましょう。安いところ選ぶのお待ちください。移行に不安はありませんか?
永島志津夫

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