ライブラリについて解説!メリットから使い方まで、わかりやすくご紹介します

プログラムを利用して何かを開発する上で今や必須と言えるのがライブラリです。ライブラリを正しく使いこなせるようになるだけで作業効率を高めより良い物を作り出しやすくなります。今回はライブラリとはそもそもどんな物なのかという話から利用するメリットから実際に使う場合の導入方法まで分かりやすく解説していきます。

 

そもそもライブラリとは?

 

 

ライブラリとはアプリ開発などを行う上で多くの人が作成する事になる汎用的に使うプログラムだけ取り出してまとめた物を指します。

ライブラリの特徴としてはライブラリ単体ではプログラムとして作動せず、ライブラリを読み込んだプログラムを作る上で実行するプログラムを作って初めて動作するようになります。

ライブラリの語源は英語で図書館を指す「Library」であり、図書館と同様にそれぞれのプログラムが羅列されているだけのものなのでその中から利用する物を探し出して利用する事になります。

 

ライブラリによって提供方法は様々で、ソースコード、オブジェクトコードで配布される他、専用の形式になっている場合もあります。

多くの場合ライブラリは公式に配布されるものではありませんが、開発環境を整える段階で最低限のプログラムが標準ライブラリとして配布される場合もあります。

 

利用する言語によってライブラリは異なる

 

 

ライブラリはあくまでもそれぞれのプログラムを補ってくれる既に完成されたプログラムの一種なのでその中身もまたプログラムでしかありません。

当然、基本的には開発に適したライブラリを選択する必要があり、既に開発の現場で使用する言語が決まっているならその言語向けのライブラリを利用する必要があります。

プログラム言語によっては元々組み合わせる事を前提とした言語もありライブラリがそれらの言語で作られている場合はありますが、どんな言語にも対応した万能なライブラリが存在するわけではありません。

 

ライブラリを利用するメリット

 

開発効率が飛躍的に向上する

 

 

ライブラリを利用する事の最大のメリットは開発効率が飛躍的に向上する事にあります。毎回1からプログラムを打つ必要がなくなる事、ライブラリとして公開されているという事は最低限間違った使い方をしなければ動作してくれるものがあるという保証にも繋がります。

実際にプログラムを打つ時間はもちろん、動作を確認する段階においてもライブラリ部分については確認する必要がないので結果としてかなりの時間短縮に繋がります。

導入段階では多少作業も増えますがその段階を超えればライブラリは開発の強い味方になってくれます。

 

プログラムも軽くなる

 

 

どれだけ優れたアプリであっても動作が重くなってしまっては使ってもらえません。動作が重くなる原因の1つとなりえるプログラムの複雑さもライブラリなら改善出来ます。

ライブラリはそれぞれの機能が凝縮されているプログラムの集まりであるという性質上、プログラムがコンパクトになりやすく、結果として動作が軽くなる場合も多いです。

 

ライブラリの使い方

 

使用するライブラリを決定する

 

 

ライブラリを使う段階で最も大変なのが最初のライブラリを探す段階です。ライブラリは基本的に個人、一企業単位で配布を行っている物が大半で、それらのライブラリの大半をまとめたまとめサイトなどは存在しません。

一応、GitHubやBitbucketなどそれらを行おうとする動き自体はありますが全てを網羅出来ているとは言えない現状でまだ個人ページで配布されているものも多くあります。

それらの中から開発に使いやすい最適なライブラリを探す事が出来ればライブラリの使い方は半分出来たようなものです。

 

マニュアルを読んでライブラリを組み込む

 

 

ライブラリもプログラムである事に違いはないので正しく使いこなす必要があります。多くのライブラリにはそれらを使う為のマニュアルが搭載されているのでそれらを読みながら動作させてみる必要があります。

最初からいきなり開発予定のプログラムに組み込むわけにはいかないので最低限の実行環境だけを整えつつ、ライブラリについて学習する必要があります。

使い始めて初めて使いやすいかどうかが見えてくる場合もあるのでもしこの段階でより良いライブラリを見つける事が出来ればそちらに切り替える事を検討してもいいでしょう。

 

動作の確認が出来た場合、後は実際に開発環境に組み込むだけです。

 

ライブラリを使う際の注意点

 

 

ライブラリは非常に便利なものですが、もちろん闇雲に使えば良いというものではありません。ライブラリを使う上で特に大切なのがライセンスの確認です。

ライブラリによっては使い方を厳密に定めているようなものも当然存在します。特に仕事でライブラリを利用する場合、ライセンスの確認はかなり重要な作業です。

どれだけ使いやすいライブラリであってもライセンスが上手く確認出来ないようなライブラリは仕事で使う事は出来ないです。

 

またライブラリもプログラムである事に変わりはありませんから決して万能ではないという点も留意する必要があります。

使い方によってはバグが見つかる場合もあります。ライブラリは個人レベルで配布している場合が多いのでバグの報告をしてもそれに対して反応があるかはその配布者次第ですし、バグが修正されるかどうかも配布者次第です。

 

ライブラリを探す段階でそういった更新が頻繁に行われているか、またレビューに対しての反応があるかなども確認しておく事をおすすめします。

 

Geekly Media ライター

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【あなたは知っていますか?】「賃金に含まれるものってなに?」を徹底解説!

労働の対価として毎月会社から支払われる給料。しかしその内訳には賃金として含まれるものと賃金としては含まれないものがあるのはご存知でしょうか?これらの違いを詳しく把握する事は労働に見合った給料を受け取る上でも大切なポイントです。今回は賃金に含まれるものを中心に賃金について紹介していきます。

 

会社からの給料=賃金ではない?

 

 

労働の対価として会社から支払われるお金には給与、給料、賃金と様々な言い方がありますが、会社から支払われる物全てがこれらに当てはまるわけではないというのはご存知でしょうか?

法律の中でも使い分け、定義分けがそれぞれの関連する法律で違ったりと扱いが明確ではないこれらの会社から支払われる金銭ですがその支払う理由によって区分けされます。

特に保険料を決める時などの参考になる値になったりするのでその括りの違いについて把握しておく事をおすすめします。

 

また賃金と聞くと「最低賃金」という言葉もありますがその括りは同一ではありません。最低賃金は言い方を変えると「基本給」で毎月、最低限保証されている給与です。

しかし賃金にはそれ以外にも毎月支払われる支払いも毎月は支払われないものも含まれます。賃金の記入を求められて最低賃金を書いてしまうと誤りになってしまうので注意しましょう。

 

賃金とは労働の対価に支払われるもの

 

 

賃金の定義は人によって境界線の異なるものですが、法律的に見てみると労働の対価として支払われるものという定義をする事が可能です。

会社から個人に支払われる金銭には厳密に見ていくと労働の対価と言えるものと言えないものがあり、それが給与全体から見た賃金に含まれるものと含まれないものの差なのです。

 

賃金支払いの5原則を覚えると分かりやすい

 

 

労働に対しての法律である労働基準法には賃金支払いの5原則というものがあります。これを頭に入れておくと以下で紹介する賃金に含まれるものの違いが分かりやすいです。

ただしこれらの賃金支払いの5原則はあくまでも原則であり、例外もあるので注意が必要です。

以下がそれぞれの原則の項目になります。

 

通貨払いの原則……賃金は基本的に現金で支払う事を定める原則です。これは現物支給や外国の通貨、小切手などでの支払いを禁止するものです。

いきなり例外のある原則ですが現在は労働者の同意を得た上で銀行に振り込む事は例外として認められています。

 

直接払いの原則……会社が賃金を支払う相手は必ず労働者本人でなければいけないという原則です。例え労働者が未成年であったとしても親権者である事を理由に支払いを受ける事、また労働者が代理人を立てる事を禁止しています。

 

全額払いの原則……賃金の支払いは基本的に全額を一度にまとめて払わなければいけないという原則です。積立金などと称して勝手に差し引きを行う事を禁止した原則です。

これも例外的に法律で定められた社会保険料や源泉所得税などは差し引く事が認められています。

 

毎月1回以上払いの原則……賃金は原則月に1度は支払わなければいけないという原則です。労働者の生活が不安定にならないようにと定められています。

これも例外的に臨時手当に相当する賃金は不適用となっています。

 

一定期日払いの原則……同じく労働者の生活を安定させる目的で定められている原則です。この原則においては月によって日付が変動する曜日による設定は適切ではないといわれています。

 

賃金に含まれるもの具体例

 

基本給

 

 

まず賃金のベースとなるのが基本給です。これがなければ始まりません。上記でも触れたように「最低賃金」に該当するのがこの基本給です。

また毎月決まって支払われる中に「通勤手当」「扶養手当」などが含まれる場合がありますがこれらも賃金には含まれるものの括りとしては「諸手当」となり最低賃金には含まれないので注意しましょう。

基本給は会社によっては「固定給」などとも表記されています。いずれにしても基本給になるのは毎月決まって支払われる事が確定している賃金の事を指します。

 

休日手当・深夜手当

 

 

休日手当・深夜手当も賃金に含まれます。時間や日数に応じて変化するものなので基本給には含まれず、該当時間に働いた分だけ支払われる賃金の部分が該当します。

毎月決まった金額もらえる「基本給」と違い、月々変動する給料の部分と見ると分かりやすいです。

 

技能手当

 

 

技能手当は分かりやすい例でいうと資格の取得などを理由に支払われている部分の賃金です。

基本的には一度上がると下がらない部分で、基本給のアップとは別に給料を上げる場合などにも利用されます。

社内の立場によってもらえる役職手当などとは異なりますがいずれも賃金の区分に含まれます。

 

また技能手当とは別口で扱われる場合もありますが危険物取扱などの手当も一種の技能手当で賃金に含まれます。

 

Geekly Media ライター

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【あなたは知っていますか?】労働基準法における「労働条件の原則」を徹底解説!

働く上での法律を定めている労働基準法。企業で働く側と雇う側のそれぞれの権利と義務を取り決める労働基準法には様々な条文がありますが、それらの条文の最初に当たる第一条に書かれているのが大原則と言える「労働条件の原則」です。今回は労働基準法、そして労働条件の原則について徹底的に解説していきます。

 

そもそも労働基準法とは?

 

 

労働基準法とは1947年(昭和22年)に施行された労働の最低基準を定める為の日本の法律です。日本の労働に纏わる法律である労働組合法、労働関係調整法と合わせて労働三法とも言われます。

雇う側と雇われる側の権利と義務について様々な観点から最低限のルールとして定められている法律です。

 

労働基準法に関する憲法の条文

 

 

憲法25条及び27条は国民が最低限の生活を送る為の権利と義務に関してを記している条文です。労働基準法はこの条文をより具体的に明示するべく作られた法律となっています。

以下がそれぞれの条文です。

 

憲法第25条

1.すべて国民は、健康で文化的な最低限度の生活を営む権利を有する。

2.国は、すべての生活部面について、社会福祉、社会保障及び公衆衛生の向上及び増進に努めなければならない。

 

憲法第27条

1.すべて国民は、勤労の権利を有し、義務を負ふ。

2.賃金、就業時間、休息その他の勤労条件に関する基準は、法律でこれを定める。

3.児童は、これを酷使してはならない。

 

労働条件の原則とは?

 

労働基準法に記載された労働条件の原則の条文

 

 

労働基準法の中でも第1章総則第1条、つまり労働基準法の最初に書かれている条文が今回紹介する「労働条件の原則」という条文です。

労働条件の原則は以下の2つの文章で構成されています。

1.労働条件は、労働者が人たるに値する生活を営むための必要を充たすべきものでなければならない。

2.この法律で定める労働条件の基準は最低のものであるから、労働関係の当事者は、この基準を理由として労働条件を低下させてはならないことはもとより、その向上を図るように努めなければならない。

 

条文の中の重要なキーワード

 

 

労働条件の原則は労働基準法がどのような法律であるかを示す条文であると言うことも出来る内容で労働者を守る為の条文です。

中でも重要なのが1項の「人たるに値する生活を営むため」という部分と「労働条件の最低のもの」であるという点です。

労働条件の原則以降に書かれる事になる労働基準法の条文全てがあくまでも最低条件である事を示す意味で重要な意味を持っています。

 

条文にもあるようにこの労働者を保護する為の労働基準法を逆手に取って、経営者側が最低ここまでやっても良いと判断をする為の法律ではないのです。

 

「しなければいけない」と「努めなければいけない」の差

 

 

法律の条文の中でも難しいのが言い回しですがこの労働条件の原則の中にある中では特に「なければいけない」と「努めなければいけない」という部分には注意をする必要があります。

「なければいけない」は言い換えれば義務です。労働条件の原則の条文でいえば、「人たるに値する生活を営むための必要を充たすべきものである事」「労働基準を低下させない事」は義務だと明示しています。

一方で最後の「その向上を図るように努めなければならない」という部分はあくまでも努力しましょうという事で絶対の義務ではないのです。

 

社労士など労働基準法を扱う試験などでは特に頻繁に問題になる部分でもあるので労働条件の原則はしっかりと全文を覚えると共に、その意味の違いなども覚えておきましょう。

 

Geekly Media ライター

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《2019年》これだけ抑えておけ!学んでおくべきプログラミング言語はコレ!

両手では到底に足りない程数多あるプログラミング言語。いざ学ぼうと思ってもその数は膨大で一体どんな言語を学べばいいのか迷ってしまうという人も多いのではないでしょうか?今回はプログラミング言語を学ぶ際の選び方について紹介しつつ2019年に学ぶ事をおすすめするプログラミング言語を紹介していきます。

 

プログラミング言語を選ぶ前に決めておくべき事

 

 

まずこれから学ぶプログラミング言語を悩む時に大前提として決めておきたいのが最終的にどのような事を学んだプログラミング言語でやれるようになりたいかです。

一言でプログラミング言語と言ってもそれぞれの言語には特徴があり、使われる場面や作れるようになる物も大きく異なってきます。

特にプログラミング言語を勉強して就職・転職したいと考えているなら、どんな分野に進みたいかだけでも決めた上でプログラミング言語を選ぶべきです。

同じプログラミング言語でもロボットを作りたい人、ゲームを作りたい人、Web系で活躍したい人で学ぶべき言語が違っているのでまずはぼんやりでもどの方向に進みたいのかを考えた上で言語を選ぶ事をおすすめします。

 

これから学ぶプログラミング言語の選び方

 

 

方向性を決めただけである程度学ぶべきプログラミング言語は絞れますがどんな分野だとしても方向性を決めただけでは1種類に言語を絞り込む事は出来ません。

ここからは方向性を決めた上でどのような形でプログラミング言語を選ぶべきかを紹介していきます。

 

学びやすさ

 

 

プログラミング言語を勉強する際にまず考えたいのが学びやすさです。プログラミング言語によって実行環境が異なり、中には初期段階での敷居が高い言語もあります。

敷居の低いプログラミング言語なら後から軌道修正もしやすいですし、準備の段階で手間取ってモチベーションが減少してしまうような事も少なくなります。

また分からない事があれば調べる事になるので多くの情報が出回っている言語の方が学びやすいと言う事が出来ます。

 

判断基準としては書籍の種類の多さであったりインターネットの情報を確認する事になります。

全ての言語に該当するわけではありませんが情報量の多い言語はそれだけ有名な言語である場合が多く、プログラミングはやった事ないけどなんとなく聞いた事あると言えるような言語を選ぶと学びやすい言語が多いです。

 

案件の豊富さ

 

 

転職を前提にプログラミング言語を習得しようと考えているなら現在の需要については確認しておくべきです。

せっかく習得した言語が実際の現場で使われない、使われる頻度の低いプログラミング言語ではなかなか転職に繋がりにくくなってしまいます。

どんな案件が多いかはもちろん時期によっても異なりますが案件の多さはそのまま需要の多さ、仕事の多さにも繋がるので転職に繋がりやすくなります。

 

年収の高さ

 

 

案件の多さと同時に確認しておきたいのが年収です。プログラマーも扱える言語、やれる事が変わると年収が変わる事が多くなります。

年収が高いという事はそれだけやれる人が少ない、今後需要が見込める言語だと言う事も出来ます。

 

使用例から選ぶ

 

 

もう1つ選び方としておすすめなのが、使用例を確認する方法です。実際に商品・サービスとして展開されているものを確認するとどのような場面で使われる言語なのかイメージしやすくなります。

また元々狙っている企業や業種があるのであれば使用例を確認する事でよりイメージする職種に就きやすくもなります。

数多あるならから全部を調べるのは大変なので上記の方法で絞り込んだ上で最終的に決定する前に確認してみるのもおすすめです。

 

Geekly Media ライター

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《2019年》VRの今。VRの現状とこれからまで分かりやすく解説します!

VRは現在、ゲームやアトラクションなどのエンターテインメント分野で私たちの生活を楽しませてくれています。さらに、企業研修でもVRの活用が進んでおり、社員が現場まで出向かなくてもVRの中で教育が受けられるようになりました。今回は、発展が止まらないVRの現状とこれからを分かりやすく解説します。

 

VRの今①エンターテインメントとしての活用

 

VR(バーチャルリアリティー)はエンターテイメント分野を中心として、私たちの生活に身近な存在となっています。VRを使ったゲームや映画を楽しまれている人も多いのではないでしょうか。

 

VRで迫力あるゲームが楽しめる

 

 

2016年~2017年にVRにおけるゲーム市場が拡大しました。現在もゲームやアミューズメント分野でVRを活用したアミューズメントが楽しまれています。例えば、プレイステーション4に接続してゲームを楽しめるプレイステーションVRが有名です。

ところでVRとは、ヘッドマウントディスプレイというVRヘッドセットを頭にかぶって楽しむものです。ヘッドセットをかぶると、目の前全体にゲームの映像が広がります。さらに頭を動かすと360度迫力ある映像が楽しめるので、パーティゲームやオンラインゲームがより臨場感あるものに代わります。

 

また、アミューズメントスポットとして有名なバンダイナムコでは、VRを使った体験型アクティビティが楽しめます。例えば、2~4人で一緒に体験できるホラーゲームや迫力ある映像が楽しめる川下りVRなどが人気です。

 

VRで映画も3Dで楽しめる

 

 

VRヘッドセットを着用すると映画も2D・3D映像で楽しめます。例えば、スマートフォン装着型のVRゴーグルにスマートフォンをセットすると、VR専用アプリを使って迫力ある映像が観られるのです。最近ではVR対応の動画も増えており、YouTubeなどの動画アプリでも360度の迫力あるVR動画を鑑賞できます。

先ほど紹介したプレイステーションVRでも、CD・Blue-Rayや動画配信サービスの映画が2D・3Dで楽しめます。しかし、VRを着用すると酔ってしまったという人もいるでしょう。近年は、VR酔いを軽減する技術も進んでおり、多くの人がVR映像を楽しめるようになりました。

 

VRの今②ビジネスへの活用

 

VRは現在、ビジネスでも活用されています。企業研修や不動産内覧会など、多くの分野でVRは私たちの役に立っています。

 

企業研修でVRが活用されている

 

 

現在、企業研修においてもVRを活用する企業が増えています。例えば百貨店の研修では、VRを用いて接客マナーの練習が行えます。人間相手では緊張してしまう人でも、VR中の人に対して接客を行うので、焦らずに接客マナーが学べるのです。

また、医師のトレーニングにもVRが役に立ちます。VRを活用すると、経験の浅い医師が熟練の医師の手術シーンを体験できます。手術室に入って学べる人数は限られていますが、VRを使用すれば遠隔でも熟練医師の手技が学べます。

 

VRで物件が内覧できる

 

VRを活用すると、賃貸物件や分譲物件を現地に出向かなくても内覧できます。従来は物件のある現地まで行く必要があったため、1日に見学できる物件数は限られていました。しかし、VRを使用することにより、不動産会社の中にいながら複数の物件が気軽に見学できます。

また、まだ建設されていない分譲マンションについても、VRで室内を歩きながら実際のイメージが把握できます。窓の高さやフローリングの色など、図面だけでは分からない情報もVRを活用することで簡単に把握できるのです。

 

現在のVRデバイスの種類

 

現在、VRのデバイスは大きく分けて3種類あります。スマートフォン型、PC・ゲーム機接続型、スタンドアロン型をそれぞれ紹介します。

 

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイ

 

 

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイは、VRヘッドセットにスマートフォンを差し込んで、スマートフォンから映し出される映像を楽しむタイプです。

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイはVRゴーグルとも呼ばれており、段ボール箱タイプの簡易なものや、しっかりしたゴーグルタイプのものがあります。

YouTubeなどのスマホアプリから好きなVR対応の映像を選ぶだけで簡単に360度の動画や映画が気軽に楽しめるのが魅力です。

 

PC・ゲーム機接続型ヘッドマウントディスプレイ

 

PCやゲーム機に接続するタイプのヘッドマウントディスプレイも現在、人気があります。主なプラットフォームに、プレイステーションVR、Steam VRなどゲーム好きなら特に親しみやすいメーカーが揃っているので、本格的なVRゲームが楽しめます。

ただし、PCやゲーム機に接続するタイプのヘッドマウントディスプレイは現在でも高額なのが難点。解像度にもよりますが3~10万円の高額なVRヘッドセットが主流です。しかし、スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイに比べると解像度も高くなるため、より臨場感ある映像が楽しめます。

 

スタンドアロン型ヘッドマウントディスプレイ

 

 

スマートフォンやPC等に接続しなくても、ヘッドマウントディスプレイ単独で動作するのがスタンドアロン型。スマートフォン型やPC・ゲーム機接続型のように、使用する際の接続操作が必要ないので思い立った時にすぐ使えます。

スタンドアロン型はケーブルも必要ないので、VRの中を自由に動き回ることも可能です。また、ポジショニング機能という自分のいる位置を把握する機能が付いたものもあるので、まるで本当にVRの世界を歩いているような感覚になれます。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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ニューラルネットワークを徹底解説!その仕組みからAI・機械学習との関係性まで分かりやすくご紹介します。

AIや機械学習において必ず出てくるニューラルネットワーク。AIや機械学習について学ぶ上ではニューラルネットワークは基礎の基礎です。この部分がわかることによって、機械学習などの理解もかなりしやすくなります。今回はそんなAIや機械学習の基礎であるニューラルネットワークについてわかりやすく解説します。

 

ニューラルネットワークとは?

 

脳の機能を数値化したもの

 

 

AIや機械学習、ディープラーニングについて調べる上で必ずといってもよいほど出てくるニューラルネットワークという言葉。聞いたことはあるものの、それがAIなどとどういう関係にあるのか、そもそもニューラルネットワークってどういうものなのかがわからないという人も多いはずです。

ニューラルネットワークというものは、人間の脳の機能を数値化したものです。つまり、コンピュータで用いられる数値や計算式などを使って人間の脳機能を再現して作られたもの、と考えるほうが簡単に理解できます。

 

AIや機械学習においてはなくてはならない要素

 

 

AIや機械学習においてニューラルネットワークはどのくらい重要なのかということになりますが、その重要度はかなり高いです。AIも機械学習も、基本は学習するところから始まります。その学習をするに当たり必要となるのが、機械にとっての脳であるニューラルネットワークです。

このニューラルネットワークというものがあるからこそ、AIや機械学習というものができるようになり、機械自体も多くのことを学習することができます。ニューラルネットワークは、機械学習においては必ずといっても良いほど用いられるツールなのです。

 

脳の仕組みについて知ろう

 

ニューロンって何?

 

 

ではニューラルネットワークはどのような仕組みになっているのか、ということを説明していきますが、それにはある程度脳の仕組みについて理解しておく必要があります。とはいえ、ここから脳の仕組みについて書いてしまうと、話が長くなってしまいます。そのためここでは、ニューラルネットワークと深く関わる部分のみ説明します。

人間の脳というのは前頭葉などの様々な部分によって構成されています。しかしいずれの部分でも共通して言えることは、ニューロンというものがあることです。人間が考えたり覚えたりすることができるのは、このニューロンというものがあるからこそ実現するのです。

 

なぜ学習するほど頭が良くなる?

 

 

人間というのは新しいことを学習するたびに、様々なことができるようになったり、さらには学習したことを元に新たなことを学習したり生み出したりしています。普段の生活では、このような現象のことを頭が良くなると表現していますが、なぜ人間は学習すればするほど頭が良くなるのでしょうか。

その理由は、ニューロンが新しく増えているためです。人間が何かを見たり聞いたりして感じた事というのは、様々な神経を通してニューロンに伝わります。そしてなにかを発信したり記憶するときには、その情報が入ってきたニューロンから別のニューロンへと伝わります。これらのことを繰り返すうちにニューロンが増加し、結果的に頭が良くなるということになるのです。

 

ニューラルネットワークの仕組み

 

3つの層で構成されている

 

 

簡単に人間の脳の仕組みを理解したところで、いよいよニューラルネットワークの仕組みについて解説していきます。ニューラルネットワークというのは、先程もいったように人間の脳の仕組みを数値化したものです。つまりは数値化されているとはいえ、行っていることはニューロンと一緒ということなのです。

一見難しそうに聞こえる仕組みですが、実はかなりシンプルです。基本的には情報が入力される入力層、情報を発信するための出力層、その中間に位置する隠れ層の3つでニューラルネットワークは構成されているのです。

 

隠れ層がニューラルネットワークの肝

 

3つの層で構成されているということがわかったのですが、ここで多くの人がこんな疑問を持つはずです。それはなぜニューラルネットワークで機械学習が実現するのか、そしてなぜ対話型AIのように人間と会話できるのかという疑問です。

 

実は機械学習や対話型AIに用いられるニューラルネットワークというのは、先程紹介した3つの層の一つである隠れ層がいくつも存在しているのです。この隠れ層によって複雑な機械学習をすることができるようになり、結果的には対話型AIなどが誕生するのです。機械学習などではニューラルネットワークが重要視されていますが、厳密に言うとニューラルネットワークの隠れ層が最も重要なのです。

 

ニューラルネットワークと機械学習

 

ディープラーニングには必須

 

ニューラルネットワークと機械学習にはどのようにして関係しているのかということですが、ディープラーニングなどの高度な機械学習においては、非常に深い関係にあります。機械学習にも様々なものがあり、正解と一緒にどの部分に注目すべきかというヒントも与えられているものもあれば、ディープラーニングのように正解しか与えられない学習もあります。

特にディープラーニングのような正解しか与えられない学習の場合、ニューラルネットワークがなければ到底不可能です。機械というのは基本的に入力と出力しかできません。そのためニューラルネットワークの肝である隠れ層は人工的に用意する必要があり、結果的にニューラルネットワークが必要になるのです。

 

Geekly Media ライター

どーばー

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【知っておきたい!】Web広告~自社サイト、SNSまで、効果測定に使える指標を徹底解説!

誰もがスマートフォンやタブレットをもち、いつでも、どこでもWebへアクセスできるようになった昨今では、それに比例するように広告の形態や計測する指標も多様化になっています。そして、マーケティングの主流とも言えるWeb広告の担当者には、効果測定を正確に行えるというスキルが必須とされるようになりました。この記事ではWeb効果測定をおこなうための指標と、正しい活用方法を徹底解説します。

 

指標を知る前に!そもそもWeb広告の効果測定ってどのようなもの?

 

 

これからWeb広告や自社サイトの効果測定を始める方も、すでにWeb担当者として効果測定を実践している方も、そもそもWebの効果測定がどのようなものかを確認することから始めることをおすすめします。

Webの効果測定とは、企業が取り組んでいる施策の質の高さを把握するとともに、顧客に対していかにしてアプローチしていくかを仮定するために活用します。

 

昨今では目を引きやすいという理由で、動画を用いた広告を活用する企業が増えていますが、その成果は効果測定の精度により、必ずしも高い効果を発揮するわけではありません。

このようにターゲットに対するアプローチの質を確認するという目的のために用いられるのが、Web広告における効果測定です。

 

Webの効果測定に使える4つの指標を解説

 

 

広告の効果測定には、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューの4つの指標が用いられます。

もちろん、Web広告を出し始めた時期や自社サイトの認知度などによって、重きを置く指標に違いはありますが、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューの4つの指標を用いることで非常に精度の高い効果測定が実現可能になります。

 

クリック率(CTR:Click Through Rate)

 

広告に対してユーザーが興味をもったかどうかを把握するために用いられるのが、クリック率です。

クリック率は(広告のクリック回数)÷(表示回数)で算出され、クリック率が低ければ、それだけユーザーの関心を引けていないことを表しています。

ただし、一概に広告の質が悪いと言い切ることはできず、ほかのサイトに表示されている同じ広告との比較することで初めて、Web広告やサイトの改善点を明確にすることができます。

 

コンバージョン率(CVR:Conversion Rate)

 

Web広告やサイトの特性により定義は異なりますが、CVR=(CV数)÷(広告のクリック数)で算出されるのがコンバージョン率です。

会員登録を目的とするサイトであれば、(会員登録数)÷(広告のクリック数)がコンバージョン率となり、資料請求を目的とするサイトであれば、(資料請求数)÷(広告のクリック数)がコンバージョン率となります。

目的を果たすために、Web広告がどのくらい役立っているかを明確にするための指標として用いられてます。

 

広告費用対効果(ROAS:Return On Advertising Spend)

 

 

施策に対する費用対効果を明確にする指標が広告費用対効果です。

コンバージョン率は、会員登録や資料請求などのサイトの目的によって数式が異なりますが、広告費用対効果は(広告経由の売上)÷(広告費)で算出される明確な指標です。

広告媒体全体にどのくらいのお金をかけ、どのくらいの割合で回収することができているかを確認することで、予算の最適化をおこなうことができます。

 

ライフタイムバリュー(LTV:Life Time Value)

 

Webの効果測定のなかで、より長期的な視点で広告の質を見定めるために用いられるのがライフタイムバリューです。

ライフタイムバリューは、(購入1回あたりの平均購入額)×(年間の平均購入回数)×(平均の継続年数)で算出でき、顧客が年単位などの長期な視点でどのくらいの金額を支払ってくれているかを確認することができます。

 

Web効果測定の指標を正しく活用するための3つのステップ

 

 

ここからは、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューという指標を、正しい効果測定に活用するための3つのステップを解説していきます。

それぞれの指標を正しい数値として算出することも重要ですが、それ以上にWeb広告の効果測定をおこなう意義を明確にすることが大切です。

 

現在のWeb施策の指標を分析することで弱みを把握する

 

先ほどの4つの指標を正しく活用するための1つ目のステップが、現在のWeb施策の弱みを把握することです。

クリック率を用いれば、そもそも広告を出すサイトとの特性があっていないと考えることができ、コンバージョン率を用いれば、ランディングページに移行したあとの導線に問題があるといった再確認をおこなうことができます。

指標を正しく活用し、現状を把握することがWebサイトの効果測定をおこなう第一歩です。

 

指標を活用して仮説を立てる

 

正しい効果測定をおこなうための2つ目のステップが、指標を用いて仮説を立てることです。

先ほど触れたように最近のWebマーケティングでは、動画広告が主流となっており、多くの企業が採用しています。

ただし、1つ目のステップで明確にしたサイトの弱みと、動画広告を用いるという施策が一致していなければ、Webの効果を継続的に高めていくことはできません。

 

自社サイトの弱みを見い出し、さらに効率の良いものに仕上げていくために、4つの指標でどこを改善すべきか、また改善することでどのくらいの収益を見込めるのかを明確にすることが、2つ目のステップである仮説を立てることです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【まとめ】ドローンとは何か?その歴史とともに徹底解説!開発者は誰で、何のために作ったのか?

ドローンを使用して上空から撮影された映像が、テレビでもよく見られるようになりました。最近誕生したようにも思えるドローン。しかし、ドローンの誕生は今よりもずっと昔、第2次世界大戦中だったのです。この記事では、ドローンが開発された目的とその開発者、そしてドローンの歴史を徹底的に解説します。

 

ドローンとは

 

「ドローン」という言葉はよく聞かれるようになりましたが、一体何を指すのでしょうか。まずは、ドローンとは、という基本的なことやドローンの名前の由来を紹介します。

 

ドローンとは空を飛ぶ小さな機体

 

 

ドローン(Drone)とは、空を飛ぶ小さな機体です。よく知られているのは、4個または8個のプロペラが付いているドローンでしょう。ラジコン飛行機を進化させた飛行物体と考えると分かりやすいかもしれません。

ドローンは、ラジコン飛行機のように地上にいる人が操縦する飛行物体です。遠隔操作で操縦できるので、遠くへ飛ばして人が立ち入れないような自然の風景を写し出すことも可能です。

また、「ドローン」という言葉は一般的に広く使われているので、人が乗って自動操縦する小型の機体もドローンと呼ぶこともあります。

 

ドローンという名前の由来

 

 

 

「ドローン(Drone)」という言葉の意味は、もともと「ミツバチの雄バチ」を表しています。プロペラの付いた飛行物体が「ブーン」と雄バチのような音で飛ぶことから、その飛行物体がドローンと名付けられました。

さらに、ドローンと形が似ているイギリスの射撃訓練用飛行機の名前が「クイーン・ビー(女王蜂)」だったことから、ドローンと名付けられたとも言われています。

 

ドローンの歴史

 

近年ドローンの活躍が注目されていますが、実はドローンが開発されたのは約70年前なのです。当時、ドローンが開発された理由と共に、ドローンの歴史を紹介します。

 

ドローンが開発された理由

 

 

ドローンが開発された時期は第2次世界大戦中です。つまり、軍事目的でドローンが生み出されたのです。ドローンの開発目的は、爆弾を搭載させたドローンを敵の機体に衝突させ大爆発を起こそうとするものでした。しかし、実用化にはいたりませんでした。

戦後も軍事用ドローンの開発は進められました。当時のドローンは、標的を定めたり、魚雷を投下したりする目的で開発が行われていました。

そして、1970年代には電子部品の小型化や高性能化によってドローンの開発がさらに進みました。この頃、敵地の偵察を目的とするドローンの開発が行われたのです。

 

ドローンの開発者

 

それでは、ドローンの開発者は一体誰なのでしょうか。実は先ほどお話した通り、ドローンは第2次世界大戦中に開発が開始されたものなので、軍事機密のために開発者は公開されていません。

 

ドローンの民間利用

 

 

第2次世界大戦中に軍事目的で開発が進んだドローンですが、1980年代には産業用ドローンも誕生しました。この頃から、民間利用のためのドローンが登場し始めたのです。

2000年代には、農薬散布用のドローンが活躍し始めました。そして、2010年代にはスマホで簡単に操作できるドローンが登場し、多くの人がドローンを操縦できるようになりました。

そして現在でも、インターネットの高速化や電子装置の小型化によって、ドローンの開発が進んでいます。

 

ドローンの用途を歴史と共に紹介

 

現在、ドローンは色々な分野で活用されている機体です。ドローン開発の歴史を踏まえて、ドローンの用途を紹介します。

 

軍用ドローンはパイロット不足

 

第2次世界大戦中に軍事目的で開発されたドローンですが、現在でも軍事用としてドローンが使われています。ドローンは遠隔操作で操縦する飛行機なので、ドローンを正確に操縦できるパイロットが必要です。

しかし、アメリカでは軍事用ドローンのパイロットが不足しています。なぜなら、軍事用ドローンのパイロットは、精神的苦痛が大きいからです。

軍事用ドローンパイロットは、自分は安全な場所にいながらドローンを敵地の上空へ飛ばし、敵を発見したら攻撃しなければなりません。これは、誰でも大変辛い仕事でしょう。

 

産業分野でも活躍するドローン

 

軍事用として開発が進んだドローンは、今度は産業分野で活躍するようになりました。例えば、広い農園に農薬を撒く作業を行うドローンが2000年代に広まり、活用されました。

ただし、ドローンを操作して農薬を散布するためは許可が必要です。農林水産航空協会に申し込みし、座学と実技を受講することで許可を得られます。

工場の屋根などの設備点検を行うドローンもあります。例えば、自宅や工場の屋根に取り付けられている太陽光発電システムのチェックをドローンが行えるようになりました。

このように、人間が行うと労力や時間のかかる作業をドローンが代わりに行ってくれるのです。さらに、人間が行うと危険を伴う高所での作業もドローンが行ってくれると安心です。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【徹底比較!】AR vs MR!両者の違いから活用事例、VRとの関係性まで分かりやすく解説します!

最近はテレビやネットニュースなどで、AR(拡張現実)・MR(複合現実)という言葉がよく聞かれるようになりましたよね。しかし、VR(仮想現実)は聞いたことがあっても、ARとMRって何?という人もいるでしょう。そこで、この記事ではARとMRの違いや、それぞれの活用事例をVRとの関係性を含めて徹底的に紹介します。

 

AR(拡張現実)とは

 

 

ARとは「Augmented Reality」の略で、日本語では「拡張現実」と言います。そして、ARがどんな技術かというと、私たちのいる現実の世界に仮想の世界(CG)を重ね合わせる技術のこと。

ARで有名なのは、スマホゲームの「ポケモンGO」ですよね。ポケモンをゲットするのにハマってしまった人も多いでしょう。この「ポケモンGO」に使われている技術がARなのです。

私たちの生活にも身近になっているVRは、ゴーグルを装着することによって仮想現実の世界に入り込みますよね。しかしARは、主にスマホの画面に仮想現実の世界を映し出します。

 

MR(複合現実)とは

 

 

MRとは「Mixed Reality」の略で、日本語では「複合現実」と言います。イメージが少し湧きにくいかもしれませんが、MRはARの技術を発展させた技術と考えるとよいでしょう。

MRはVRと同じようにゴーグルを装着します。すると、VRと同じように映像が映し出されるわけですが、VRとは少し違います。

VRは目の前が全て仮想現実の世界になるのに対し、MRでは私たちの現実の世界が映し出されます。その上、さらに仮想現実の映像も映し出されるのです。

しかもMRなら、仮想現実のキャラクターの後ろに回り込んだり、CGの操作をしたりもできます。まさに現実と仮想世界が融合した世界に入り込めるということです。

 

ARの活用事例

 

それでは、ARの活用事例を紹介します。すでにご存知のものから、そんなところで使われているの?と驚かれるものもあるでしょう。

 

現実世界に登場するポケモンを捕まえられる

 

先ほども紹介したスマホゲームの「ポケモンGO」。このゲームが最も私たちの身近にあるARといえるでしょう。「ポケモンGO」では、私たちの現実世界に登場するポケモンにポケモンボールを投げてゲットできます。

スマホに映し出される現実世界のマップを見ながら歩くことで、珍しいポケモンと出会えてしまうことも。自分の家の中や近所の公園にポケモンが現れるので、とても楽しいですよね。

 

自分の部屋に家具を置くシミュレーションができる

 

 

インテリアショップ「IKEA」のアプリでは、AR技術を用いて私たちの部屋に家具を試し置きできます。使い方はとても簡単。家具を置いてみたい部屋にスマホカメラを向けて、アプリで家具を選択します。

するとスマホの画面では、まるで本物の家具を部屋に置いているように見えるのです。このARアプリのおかげで、実際に家具を購入する前に、部屋に家具を置いた状態をシミュレーションできます。

 

ARが道案内してくれる

 

Googleは、グーグルマップとARを組み合わせた「道案内」の技術を発表しました。道でスマホをかざすことで、目の前の情景を映し出すとともに、画面に矢印が現れて道案内してくれます。

平面の地図を見ながら歩くのは苦手な人でも、画面に現れた矢印が行く方向を示してくれると初めての場所でも安心できますよね。

 

建築物の3Dデータを実寸大で表示できる

 

建築に活用するためのVRやARの開発を行っているSolidhausが開発したアプリでは、建物の建築予定地にスマホをかざすだけで、実物大の建物が表示されます。

ARによって、建物を建築する前に建物の外観を確認することで、イメージと違った、などのリスクを回避できるようになります。

 

MRの活用事例

 

次に、MRの活用事例を紹介します。近未来的なイメージの強いMRですが、私たちの生活にもすでに役立っていることを実感できるでしょう。

 

MRによって手術前にシミュレーションができる

 

 

MRはすでに医療現場で活用されています。MRによって、患者の臓器が医師たちの前に映し出されます。医師たちは同じ臓器の映像を見ながら、どのように手術を行うかを事前にシミュレーションできるのです。

複数の医師で同じ患者の臓器の映像を共有できるため、手術の精度が高まります。そして、経験の浅い医師でも3D映像を確認しながら熟練の医師の指導を受けられます。

 

新商品をMRで発表できる

 

新商品のプロモーションにもMRは役立ちます。まだ実物が完成していない新商品を発表する時、紙の資料やスクリーンに映し出される映像だけでは物足りない時がありますよね。

ゴーグルを装着し、MRを活用すると、まだ実物のない新商品も3Dの映像でその場に映し出されます。さらにゴーグルを装着している人のMR画像をスクリーンに映し出すことで、ゴーグルを装着していない人でも3D画像を確認できるのです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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データエンジニアを徹底解説!仕事内容から必要なスキル、資格まで分かりやすくご紹介します!

AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)の普及により、データエンジニアという職業が注目されています。データエンジニアリング能力を活かし業務を行うデータエンジニアは、ビッグデータが溢れるこれからの社会に不可欠な存在です。この記事では、データエンジニアの仕事内容や必要なスキル、取得すべき資格を紹介します。

 

データエンジニアリングを駆使するデータエンジニアとは

 

 

近年、工場のIoT化が進んでいます。工場のIoT化とは、現場の機械や設備など工場全体をインターネットにつなげること。例えば、機械にセンサを取り付けたり、工場内にカメラを取り付けたりして、工場の状態を監視し、センサから得られたデータを解析することで、工場全体を効率化・最適化することです。

 

そして、その現場でIoTやAIをマネジメントするのが、データエンジニアリングスキルを持つデータエンジニアの仕事。データエンジニアは、現場の状況をよく見て課題を発見します。さらに、課題解決のためにどのようにデータ環境を整えていけばよいのかを考えるのが、重要な仕事です。

 

データエンジニアとデータサイエンティスト

 

 

データエンジニアはただビッグデータを取り扱うだけではなく、現場における課題を考え、適切な課題解決方法を導き出します。そして、データエンジニアが設計したIoT化された工場からは、常に膨大な量のセンサデータやカメラからの監視データがデータベースへ蓄積されていきます。

データベースへ蓄積されたビッグデータを解析し、価値ある情報を引き出すのは、データサイエンティストの仕事。データサイエンティストとは、企業が所持している大量のデータを処理し分析することで、企業にとって重要な情報を導きだす職業です。

データエンジニアは、データサイエンティストに必要なデータを提供する重要な役割を果たすのです。

 

データエンジニアの仕事内容

 

データエンジニアは、現場における課題解決のために、データを活用してどのように現場に役立つ仕組みを作り出すのかを考える仕事です。では具体的にどのような仕事内容なのかを紹介します。

 

工場の運転を行うIoT・AIのマネジメント

 

 

工場では従来、1人の運転責任者が複数の運転作業員を指揮・管理していました。しかし近い将来、工場のIoT化・AI化によって、運転作業員が必要なくなるとも言われています。では、誰が工場の運転を行うかというと、IoTまたはAIです。

そして、工場を動かすIoTとAIを指揮・管理するのがデータエンジニアの仕事です。データエンジニアは、自社の事業目標を達成するため、最適なIoTまたはAIを実装して、工場のマネジメントを行います。

 

機械学習の精度を高める

 

アプリケーションに機械学習のプログラムを実装するのもデータエンジニアの仕事。例えば、ECサイトで利用する商品写真を分類するために機械学習を取り入れ、その精度を高めて分類できる種類を多くするという業務があります。

どのように機械学習における分類の精度を高めていけば、よりユーザーがECサイトを使いやすくなるかを考え、工夫するのもデータエンジニアの重要な業務です。同時に、データサイエンティストが分析しやすいデータ環境を構築していきます。

 

データエンジニアに必要なスキル「データエンジニアリング力」

 

データエンジニアが現場で活躍するために、必要なスキルの一つが「データエンジニアリング力」です。データエンジニアリング力とは、データサイエンスを駆使してサービスやアプリケーションにデータを活用した機能を実装するスキルのこと。

主に、クラウドサービスの知識、プログラミングスキル、フレームワークの知識がデータエンジニア力です。以下で、これらについて詳しく解説します。

 

データエンジニアリング力①クラウドサービスの知識

 

 

クラウドサービスとは、データやソフトウェアをインターネット上でユーザーに提供するサービスです。現在では、ビッグデータ分析の構築場所をクラウド上に設定している企業も増えてきています。

そのため、クラウド上のデータを活用し分析するためには、クラウドサービスに関する知識が必要となります。

 

データエンジニアリング力②プログラミングスキル

 

データエンジニアは、ビッグデータを取り扱うので、業務効率化のためにAIや機械学習をプログラミングするスキルが必要です。特に、機械学習に使われるPythonやRといったプログラミングスキルの習得は不可欠

ビッグデータの中にはテキスト、数字、画像や音声など様々な種類のデータが存在します。そこで、プログラミングスキルを持っていることで、様々な種類のデータを分析可能な形式に加工できます。そして、加工したデータを処理することで重要なデータが導き出せるのです。

 

データエンジニアリング力③フレームワークの知識

 

 

フレームワークはアプリケーションのベースとなるソフトウェアです。その中でも機械学習フレームワークは、機械学習やディープラーニングを行うために重要な役割を果たします。そして、フレームワークは世界中で数多く開発されています。

そのため、ある問題を解決するためにどのフレームワークを用いたらよいかをデータエンジニアは理解しておく必要があります。フレームワークを用いることでアプリケーション開発も容易に進められるので、数あるフレームワークの知識をしっかりと身に着けておきましょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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