Webアプリ開発はじめました。
（前回更新が2019/04/14、半年以上経ってしまいました、、）
タイトルにも書きましたが、Webアプリ開発（の勉強）を本格的にはじめました。
一応「本格的に」と書いたのは、今までも
・Udemy
Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy
等のWebサービス上で、PythonやRuby、JavaScript辺りの勉強は粛々と進めていたのですが、実務ではなく自学自習ということもあって「何かができるようになっている」という実感や達成感があまりなく、中途半端な状態になっていたことが大きな理由です。
ということで、今いちばん足りないのは「何か形あるものを作る」という目的意識だと感じたので、勉強することではなく作ることに主眼を置くことにしました。
ひとまず
- Visual Studio Code をインストール
- Visual Studio Code と GitHub を連携
したことでそれっぽい形になったので、今後試行錯誤しつつ進めていこうと思います。
ケモインフォマティクスの歴史と今後の展望
化学研究といっても、いわゆるウェットな実験の経験しかない僕にとって、化学×機械学習は全く未知の世界です。
化学研究に機械学習が利用される主なパターンには
- 分子を入力するとその分子の性質を出力する
- 分子の性質を入力するとその性質を持った分子を出力する
- 分子を入力するとその反応を出力する
の3つがあるとのこと。
いずれのパターンについても、Deep Learningの登場によって大きく進歩したと言うことがよく分かりました。
テクノロジーが世界を変革する
少し古いけど、2分半ほどの動画で共感する部分が多かったので、ブログに書き記そうと思います。
Q. これからの時代にビジネスパーソンが身につけておくべきスキル・心構えとは？
A. 新しいテクノロジーによってビジネスのモデルが大きく変化していることを認識し、技術に対する理解を深めていくこと。
Q. あなたにとっての『イノベーション』とは何か？
A. ある付加価値を提供するという本質の、実装方法が変わるということ。
松尾豊先生は東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授で、日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者。
新しいテクノロジーによって今までのビジネスの在り方が大きく変革することはもはや避けようのない事実で、AIやディープラーニングといった技術を理解する努力はビジネスパーソンに限らず、あらゆる人にとってもはや必須事項になっていると思います。
ディープラーニングが大きな話題になったきっかけが、2012年のいわゆる「Googleの猫」で、当時大学2年生だった僕がその頃にキャッチアップできていれば学生時代にがっつり勉強できたのに、と今となっては思うものの、そんなことを言っても何も始まらないので、今からでもしっかり勉強していきたいと思います。
（追記）
松尾先生が坂出出身で、丸亀高校卒だということを今初めて知ってびっくりしました。
ＡＩ研究の第一人者・松尾豊氏が地元・香川で講演 「ディープラーニングは日本の技術、社会課題と相性がいい」 - YouTube
化合物構造データからDeep learningで物性を予測する
ソフトウェアテストのいま
ソフトウェアテストの自動化AIサービスのおはなし。
ソフトウェアテストが未だマニュアル作業による部分が大きいことだったり、開発工程が遅延したためにテスト工程に十分な時間を割けないだったり、といったことは今に始まった話では全くなく、したがってテスト自動化の話も今に始まった話ではなくて。
既存の自動テストサービスだと「Magic Pod」あたりが有名ですね。
なので、今回の記事は「またテスト自動化サービスかー…」と思ってしまったのが正直なところ。
ただ、それは現状まだまだ人の手によるテストが多く、テスト自動化サービスに代表される新しい技術が積極的に利用されているわけではないという現状の現れなのかなと。
世の中には既に有用なテストツールが多々あるものの、未だ「これを導入すればどんなテストでも対応可能！」という決定的なものは存在しないということのだと想像します。
だからこそ現状に課題意識を持ち、それを技術で解決すべく取り組む組織の存在はとても重要だと思います。
そんな状況で、技術ではなく単純に人を増やすことで課題を解決しようとしている会社もあるものの、そもそも解決方法として的を射ていないし、人の手によるテストが遅かれ早かれ将来的に技術に代替されることを考えると厳しいんじゃないかなと率直に感じます。
今後この分野がどうなっていくか、外野の立場からではあるものの大いに期待しつつ、見守っていきたいと思いました。
