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![[Node-RED] ファンクションノードのデバッグどうしてる？](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/debugstyleoffunctionnode-190530142737-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
「ソフトを他人に作らせる日本、自分で作る米国」を読んで
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- 2. 気になった内容 • 情報量の多い話 – 一般企業：IT企業のIT技術者(p.12) •日本25.5万人：77.1万人、米国236.2万人：94.1万人 • ソフトウェアの信頼性 – 米国の情報システム部門は日本の10倍(p.13) – 開発や運用を外注して責任をとれるのか • 技術のあり方 – 手段に集中、目的を忘れる(p.85) – 科学は最も普遍的なものを対象とし、技術は最も具体的なも のを対象とした(p.215) 2
- 3. 情報量の定義 • 「情報量とは驚きの量」 • 砂漠で晴れの予報に驚きはないが、雨が降る予報に は驚きがある。それが情報量 •データ圧縮ツールを考えると、単調なデータは圧縮して 小さくできるが、複雑なデータはあまり圧縮できない • 一見複雑なデータであっても、そこに規則的なパターン があれば圧縮できる ＝＞時系列で考えてみる。背景を考える 3
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- 5. アメリカのソフトウェアと日本 • ソフトの信頼性は低い(テラダイン社最終システムテストとフィールド保守) – ハンフリー「ソフトウェアでビジネスに勝つ」pp.75-76 – 20欠陥/KLOC=>1欠陥/KLOC TSPによる • アメリカは自社開発の比率が高い – 適切な外注先がない/オフショアで良い・・・かも – 20年失われていなかった • 80年代から「日本は5-10年遅れている」と言われた – マネではいつまでも勝てないし、まねをされていることも多い – アメリカは単純化・アピールがうまい（CMM、リーン、CCPM） 5
- 6. 進むべき方向 • 独自性を出す – インターネット、ソフトウェアプロセス、アジャイル開発 など、日本は標準化で負けている –米国以外も参考に。ヨーロッパはSPICEを標準化した ので、CMMIに入れざるを得なくなった • 強みを生かす RubyとPython は似ている – 高信頼性・親切機能で勝負 • 弱みを減らす 東京と大阪の関係 – IT技術をビジネスに生かす（景気・不景気にのる） – 教育（計算量や統計学でまけない。科学、工学、技術） 6
- 7. 最近の動向 科学 1968 NATO SE 1970 狭義のソフト工学 DoD アポロ スカイラブ 科学、工学、技術の統合 1980 UNIX ・コンピュータ科学(計算量） ISPW ・統計学(メトリクス、ビッグデータ) スパイラル ・リーンスタートアップ インター ・オブジェクト指向 1990 ネット ・アジャイル CMM =>基礎知識が必要 2000 科学 機能 指向 NASA メトリクス 2010 技術 データ 指向 SA/SD DOA プロト タイピング RAD インタネット オブジェクト 指向 オフショア エンピリカル アジャイル 開発 機能安全 工学 リーン スタートアップ 技術 7
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