お客様へ高品質な製品をより早く提供するため、引き続き設計スキルの底上げを行っています。
今回は最終回のため、これまで行った分析結果を基に、対策として検討した改善案をご紹介していきます。
【なぜなぜ分析の統計】
弊社で発生した設計に関する25件の不具合を例に挙げ、未然に防ぐにはどのような対応を行えばよかったかなぜなぜ分析を実施しました。
≪障害原因の分析≫
上記より、正しい設計やPJ管理を行うことで8割の障害を回避することが可能となります。
(さらに…)お客様へ高品質な製品をより早く提供するため、引き続き設計スキルの底上げを行っています。
そこで前回同様、弊社で発生した不具合を例に挙げ、設計段階で未然に防ぐにはどのような対応を行っておけばよいか、分析結果と併せて記載します。
【事例システム詳細】
休職者支援システムにて、所属上司は所属社員の休職情報を閲覧することができる。
≪休職情報閲覧≫
【不具合内容】
2回以上休職履歴がある社員の休職情報を、所属上司が閲覧できないケースがある。
≪期待する結果≫
≪実際の結果≫
お客様へ高品質な製品をより早く提供するため、引き続き設計スキルの底上げを行っています。
そこで前回同様、弊社で発生した不具合を例に挙げ、設計段階で未然に防ぐにはどのような対応を行っておけばよいか、分析結果と併せて記載します。
【事例システム詳細】
受発注システムで受発注の変更依頼を行った場合、変更依頼されたデータはひとつ前のステータスに戻り、再確認・承認を行う順序となる。
【不具合内容】
「ステータス：3」で変更依頼を行った際、「ステータス：2」に戻らず「ステータス：3」のままとなる。
≪受発注システムのステータスの遷移順≫
≪期待する結果≫
≪実際の結果≫
Linux環境のVersionUpで他部門の方が作成した
Shellの改修を依頼されたときに気づいたことを記述させていただきます。
と言っても構文が悪いや、読みづらいといったことではありませんし、
コメント等も記述されていて比較的読みやすいものでした。
では何が気になったのか？になりますが、
依頼されたShellの改修はコマンドパスの修正でした。
この修正がどういったものかと言いますと、
例えばgrepコマンドですと
GREP_CMD=”/usr/bin/grep”
と定義し、grepコマンドを利用する際は
RESULT=`${GREP_CMD} hoge File`
というように使用する方法を取られていました。
そしてVersionUpでコマンドパスが変わったために
この定義の修正が必要となったという話になります。
この記述の方法が間違いでも、問題があるとは思いませんが、
こういったコマンドパスが変わることは
VersionUPではよくあることですので、あまりこういった定義は行いません。
ではどうするのか？ですが、環境変数を利用します。
Linuxではコマンドのパスが環境変数PATHに設定されていれば、
フルパスで記述する必要がなくなります。
そのため、
PATH=’/usr/bin:/bin’; export PATH
というように環境変数にコマンドが存在するパスを記述することで
RESULT=`grep hoge File`
と利用できるようになります。
コマンドパスが変わっても、環境変数に設定するパスにコマンドが存在する間は
改修が不要になります。
※コマンドのパスが変わることはあっても、
色々なコマンドの存在するパスは変わることは早々ありません。
今回記述したものはShellですが、Shellに限らずちょっとした対応で改修工数が不要となったり、
次の開発で拡張や改修がしやすいような状態にすることが出来たりすることがあります。
このような点についてあらかじめ軽く頭に入れておくと、
開発のちょっとした改善につながるのではないでしょうか。
今回は、画像から動画を生成するサービス 「Runway Gen 2」について紹介したいと思います。
※Runwayの生成結果はMP4ですが、ブログ掲載のためにGIFアニメーションに変換しています。
１枚の画像から、その画像の中で動かしたい物体を選択してアニメーションさせて動画にする方法を紹介します。
(1)以下のサイトにアクセス
https://research.runwayml.com/gen2
(2)「Try Gen-2 in Runway」をクリック
(3) 「Start with Image」をクリック
(さらに…)お客様へ高品質な製品をより早く提供するため、引き続き設計スキルの底上げを行っています。
そこで前回同様、弊社で発生した不具合を例に挙げ、設計段階で未然に防ぐにはどのような対応を行っておけばよいか、分析結果と併せて記載します。
【事例システム詳細】
新システムからCSVファイルを出力し、出力したCSVファイルを用いて桐(DB)とデータ連携を行う。
【不具合内容】
新システムから出力したCSVファイルを用いて桐(DB)とデータ連携を行った際、データ連携をしてもCSVファイルの内容が桐(DB)に反映されない。
【桐(DB)についての補足】
①桐とは
⇒Windows環境向けのDBMS(データベース管理システム)
②桐のテーブルに表引きを設定した時の動き
⇒CSVの「仕入先コード」と、桐の「Aマスタ」の「コード」が一致する場合、
「Aマスタ」の「短縮仕入先名」を桐に取り込む仕様となっている
タイトルの通り、今回はChatGPTに壁打ち役になってもらうプロンプトを共有します。
プロンプト
# 司令文
悩みに寄り添って対話を開始してください。
# 目的・ゴール
相談者の悩みに対して、根気強く悩みに寄り添い
相談者自身で悩みの原因や根本が何なのかを気づかせるサポートをする
# 役割
カウンセリング・コーチングのエリート
親しみやすいキャラクタ
# 制約条件
1度のメッセージで行う質問は必ず一つだけに限定する
# 相談者情報
悩みを抱えていて、自身の悩みについて深く掘り下げたいと考えている
心理学やコーチングの知識は無いので難しい単語は使わないでほしい
ChatGPTに壁打ち役をしてもらう効果
そもそも自分は何をしたいのか？問題や課題は何か？に立ち戻ることが期待できます。
例えば、今回ChatGPTの記事を書く際、ネットで情報を調べていくうちに、情報が溢れすぎて、テーマを定めれなかったのですが、テーマを決めるために、ChatGPTに壁打ちをしてもらい、自分の興味、関心、課題点を言語化して深ぼることができました。
ChatGPTに壁打ち役になってもらい、担当されている業務の目的の深掘りに役立ていただけたらと思います。
最近何かと話題のChatGPTですが、最近新たに画像生成できる機能がリリースされました。今回は画像生成できる機能「DALL・E 3」を触ってみたので、その所感をシェアします。
「DALL・E 3」で画像生成するにあたり、プレゼンテーション資料の表紙作成という業務シーンを想定して、「生成系AIで変わるこれからの業務」という架空の発表内容で画像生成してみました。
(さらに…)OpenCVをはじめ、様々な画像処理の中で、思うように画像が処理されない場合、ノイズ除去やフィルタをかけることがあると思います。フィルタには様々な種類がありますが、ノイズを除去したい場合、とりあえずガウシアンフィルタをかけましょう！は間違いです。
もちろんガウシアンフィルタは、ノイズに対して有効な手段の１つではありますし、様々な処理で利用されている有名なノイズ除去法です。しかし、一言でノイズ除去といっても、ノイズ以外の要素がどのように変化するかによって、その後の処理の精度も変わってきます。各フィルタの特徴を押さえておくことで、より高精度な画像処理が出来ます。
※こちらの記事は活動記録になります。
弊社のスキルアップ活動の一環で、表題の活動を行いました。
最近フリーアドレスになったので、Teamsの社内のカメラで本社の映像から人を検出し、「リアルタイム空席状況」を表示してみたい。
表題にもある通り、人間を検知する仕組みはもう存在する。yoloというPythonライブラリを利用すると、どうやら簡単に動画内の人間を検知できるらしい。
(さらに…)
