【ネタ】ガートナーの指摘

　企業の管理職が最新テクノロジーの理解がおいついていないと指摘があり、更にそれが企業ビジネスの致命傷につながるとの事でした。

　偉い人も勉強してもらわないといけないですね。

【ネタ】リスクの見積もり方(リスクグラフ法)

　職場の安全管理は誰もが必要だと考えてますが、事故をゼロにするのも現実的ではありません。となると、人が重大なケガをするなどリスクが高い作業から改善に取り組む事がセオリーですが、そのためにはそもそも各作業がどれくらいリスクがあるのか見積る必要があります。

　見積もる方法は多数考案されているですが、最もシンプルだと言われているのがリスクグラフ法による判断のようで、図もありまとまっていたので紹介しておきます。

　ポイントとは、事故発生時のケガの程度、頻度、回避可能性を考慮してレベル分けを進めていく方法です。※イメージは下のグラフです。

　シンプルな考えで周囲も納得しやすいレベル分けができると思うので便利ですね。

　文章量と伝達できる内容量は比例するため、シンプルな短い文章にしようとすると、伝えられない内容がでてくる悩ましい関係です。

　一方、文章が長いと読みにくくなるため最適な量は悩ましい所です。Yahoo!ニュースでは従来13文字とされてきましたが、1月に15文字まで増やしたみたいですね。

　デマ等の不正確な情報発信につながらないよう、正確に伝達できる文字数かつ、13文字の頃と比べて読む時間数は大差ない15文字を妥当と判断したようです。

　何かスライドタイトルや資料名など、シンプルに表現する必要がある所は15文字を意識してみるといいのかもしれませんね。　

※昔は13文字でしたが、緩和されてきてますね。

　ある製品を選定する際横並びで性能や機能を比較できればベストです。しかし、競合製品の比較情報が掲載されていても、自社に有利な表を作成する（はず）ので、購入の決め手とするには危険です。

　客観的な第三者が行うべきベンチーマーク試験の結果があればよいのですが、そう都合よく落ちているわけもなくどのように情報集めればよいかと思った際に、その業界や機器で主な測定方法となっているだろうやり方で実際の性能を確認する事がよいのかと思ました。

　例えば、ルータ等のならどのように測定してするとよいのか調べてみると、RFCで規定されています。

RFC2544が主なようです。

詳しくはITmedia、東陽テクニカのサイトから解説動画に飛ぶと詳しく把握できると思います。

　AIモデル作成時に、満足する教師データが集まらない時があります。そうした時に、ＣＧで教師データに足る画像を生成する本アプローチは面白いですね。

　AIに判断させたい「異常」の画像がそもそも少ないときなど、ＣＧで画像を用意してしまえば解決できますからね。

※正常画像が多く集まるなら、正常画像からのAIモデルにいれた画像が、どの程度乖離しているかで正常か異常か判断するやり方もあると思いますが。

　AIを用いて新規ビジネス展開をするときに、一読しておくとよさそうですね。

　建設現場はなかなか通信環境が整っていない状況です。どのような通信ネットワークを構築して運用すべきか、迷う事もあると思います。

　そんな時に、このようなガイドラインを参考にするとよさそうですね。