JISTA関西オープンフォーラム2018のレポート
はじめに
前回の記事で触れましたが、「日本ITストラテジスト協会 関西支部 オープンフォーラム2018」に行ってきました。
↓これです
日本ITストラテジスト協会って?
協会員でもないのに書くのも恐縮ですが、 以下とのこと。
「ITストラテジストおよび有資格者を中心として、所属する企業を超えて情報交換、相互研鑽、人脈形成、情報発信や提言を行うことを目的とした団体」
ITストラテジストは高度情報処理技術者試験の一部ですが、wikiにもあるようにIT技術を活用し企業の経営戦略を推進する人材として一番上流な試験のようです。
以下抜粋
- 旧情報処理技術者試験のシステムアナリスト試験と上級システムアドミニストレータ試験(共にスキルレベル5)を前身とし、情報処理推進機構の作成したロードマップにおける最終到達点という位置付けにあたる。
- 形式的には他の高度情報処理技術者試験と同じスキルレベル4であるが、これら歴史的な経緯や求められる水準・役割から、高度情報処理技術者試験の中でも最高峰の試験と捉えられることが多い。
全体の感想
内容、場所代を考えても参加費1,000円でいいの?(採算取れてるの)?と思うボリュームでした。前述の資格の内容より複数の資格を持っている方や大学教授、技術士、ITコンサルタント、中小企業診断士など様々な方が発表されてました(何より一番驚いたのが場の雰囲気がとても柔らかくて排他的でないところ)。
あと護身術のセッションもありました。 各分科会のセッションは各10分しかなく部屋移動が大変でしたが、充実した内容だったと思います。
(個人的には浅すぎたので15分くらいにしてほしいです)
各セッションの感想
聴講したセッションのまとめを以下に記載します。
情報通信自由化の歴史から見る、エネルギー(電気・ガス)の自由化と今後
有賀 貞一氏の基調講演です。
会社の役員と顧問をされながらITパスポート試験を命名したり、シスアド試験を作ったり、ITストラテジスト試験制度を作ったりと試験にも深くかかわっている方とのこと。
あと、コンサルタントという名前が好きでないのでITストラテジストという名前にしたとのこと(確かに、コンサルとか評論家はなりたいとは思わないです)
内容は情報通信分野(いわゆる黒電話からインターネット)の自由化の歴史と、電力・ガスの自由化が情報通信分野と何が違うかを述べられていました。
ポイントは以下。
- 現状の自由化のままでは情報通信分野のように新規ビジネスが興隆する状態にはなりにくい。
- 電力ビジネス変革の鍵を握るのは「バッテリー技術の高度化」(全個体リチウムイオン電池など)
- 再生可能エネルギー(太陽光、風力、水力)と蓄電ビジネス発生による、電気供給形態の変化からの新規ビジネス発生
- 特にEV系自動車の蓄積ビジネスとしての活用(EV使用済み蓄電池を用いたバッテリー蓄電への活用
あと質疑応答で「原発はどうなる?」という話はありましたが、以下の理由で"終わりにできる(やめるべきとは言わないが)と思っている、むしろ後世に余計なコストを残すべきではない" とのことでした。
- 今年の夏の電力需要は過去最高レベルだが原発を使っていない
- 乗り切れた理由は太陽光発電の固定買い取り制度(企業のピーク13:00~15:00をカバーできた)
- 曇ると出力が落ちる点は蓄電を強化すればカバーできる
Hondaの燃料電池自動車開発と水素社会へむけて
環境エネルギーの世界的課題からHondaの戦略、FCV(Fuel Cell Vehicle)としてCLARITYと家庭用電源の話。
まだコストが高い、ロバスト性などの課題があり一般販売は未だだそうです(リース販売のみ)。蓄電の話も含めて興味深い話でした。
太陽光などの再生可能エネルギーから作った電気を水素に変換しSHS(水素ステーション)やEVに蓄積し家でも使う、というのがHondaのスマートコミュニティコンセプトだそうです。
Honda | Honda Smart Community | 水素と電気のエネルギー社会
以下に書いてあるような技術的な話も多少してくれました。
Honda|エンジニアトーク|スマート水素ステーション(SHS)
ちなみに、FCVからは9kVA(9,000W)を出力できるようですが、これ以上は発電所の認可が必要になるので無理とのことです。
その他参加したセッション
時間ができたら、もう少し詳細に書きます。
1. AIとAI技術 -これからの社会で求められる力-
ITに関わる人間として人工知能のAIと認識や予測は違うということを伝えてきましょう、という内容。
2. データ主導社会でのIoT通信プロトコル
2017年のデータ主導社会(総務省)より、膨大なデータをAIで解析することで価値を創造する社会になる。
今まで取得できなかったデータを集めることが価値になる。
OSSの標準IoTプロトコルスタックは3000行(Zigbee)程度。アプリ特化型プロトコルを作ってもよいのでは?という内容。
3. Node-REDを利用したIoTソフトウェア開発
コードをほとんど書かずにノード(Tibbo-Pi)とサーバをやり取りさせる事例の紹介
Tibbo-Pi | ティーボパイ | こころ踊るIoTデバイス
4. 機械学習を始めるに際して考慮するポイント
いかに学習モデルへ良い(ちゃんとした)データを集めて入れるかが重要。
PPDACフレームワークを使う、仮説検証のためにパース図を集める、欠損データや異常値の取り扱いをどうするか決めておく等が大切とのこと。