「いくらアイデアを出しても、使えるものが見つからない……」 「このアイデアを、取引先におもしろいと思ってもらえるだろうか……」 このように悩んでしまうのは、アイデアの質を、いまひとつ高めることができていないから。 とはいえ、アイデアの質が高まらないのは、そうするための方法を単に知らないだけの話かもしれません。その方法とは、「トリーズの9画面法」。今回は、よりよいアイデアを生むのに役立つトリーズの9画面法のやり方を、筆者の実践例もあわせてご紹介しましょう。 アイデアの質が低い理由 1. アイデアの3要素がそろっていないから 2.「ベストなアイデア」でなければ意味がないと考えているから 「トリーズの9画面法」とは 「トリーズの9画面法」を活用するメリット 「トリーズの9画面法」を実践してみた 実践してみたら、アイデアをよりよくすることができた！ 素朴なアイデアの質を簡単に高められる 勉強でも「

俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。） 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。） しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある

アマゾンウェブサービスジャパン（AWSジャパン）は4月19日、クラウドサービス「Amazon Web Services」の初心者向け教材などをまとめたブログ記事を公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 Webページでは、学習に当たっての理解度を（1）ビジネスにおけるAWSの活用方法や効果を学ぶ、（2）AWSの全体像をつかむ、（3）AWSが提供するサービスそれぞれに詳しくなる、（4）実際に手を動かし、知識を深める、（5）AWSの最新情報を追う、（6）より現場で求められる知識を追う──に分類。 各段階で使える教材と、その段階で学習すべき内容をまとめている。例えば（1）ではクラウドのメリットを理解できるとして導入事例の記事や動画などを、（2）ではAWSの基礎知識を学べるとしてオンライン教材「AWS Cloud Practitio

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こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で

今年の一年早くない？ トシ取るほど時の流れを早く感じるのは知ってるけど、今年は特に、あっというま感がすごい。恒例のこの記事、もう書くの！？ と思ってる。 毎年、「人生は短く、読む本は多い」と能書き垂れるが、今年は、「人生は加速的に短く、読む本は指数的に多い」と変えておこう。 そして、昨年と比べると、世界はずいぶん変わってしまった。 基本的に外に出ない、人と会わないが普通になり、マスク装備が日常になった。オフ会や読書会でお薦めしあった日々は過去になり、代わりにZoomやチャットでの交流が増えた。 ポジティブに考えると、そのおかげで、読み幅がさらに広がった。わたし一人のアンテナでは、絶対に探せない、でも素晴らしい小説やノンフィクションに出会うことができた。お薦めしていただいた方、つぶやいた方には、感謝しかない。 さらに、今年は本を出した。 ブログのタイトルと同じく、[わたしが知らないスゴ本は、

主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続