一見、なんの脈略もなさそうな題材。
ある仕事では、これが一連のつながりがある。
ここで記述する事項は、それぞれの技術の一例を示すもので、
その技術の本質を示すものではありません。
それぞれの技術内容については、それぞれの一次情報をご参照ください。
順次追記します。
RPA (Robot Process Automation)
事例１
デスクトップで動くものと、ネットワークで共用できるものがある。
デスクトップで動くものは、RPAソフトが動作している間は、他のソフトウェアを動かしているとRPAソフトの動作に悪影響を与える恐れがあったり、使用できないものがある。
RPAに覚えさせるときの教育(teaching)の際に、間違った操作をした時に、その操作を取り消す方法、範囲は、システムを構築したことがある人でないとぴんと来ないかもしれない。
課題
セキュリティの穴がないかどうかを確かめる。
システムがわからない人でも使えると謳っているが用語がカタカナ語が多く、訳がわかんなかった。
不要なプロセスを自動化している案件がある。
また、必要な機能を備えていない事例がある。
そのためか、作業発掘(process mining)ということを唱えている人がいるらしい。
作業仕立て(process tailoring)か発掘(mining)かの議論は後日。
他のサービスとの関係
OCRを使った文字認識は深層学習を利用。
HAZOPによる分析は必須。
Web Isolation.
事例１
ブラウザの操作を非武装地帯(DMZ:DeMilitarized Zone)で行う。DMZで動的な処理を検査しながら実施する。
結果の画像を内部ネットワークに転送する。
ある仕組みでは、javascriptが１行だけとのこと。
課題
該当するjavascriptが攻撃の標的にならないか。
社内でWebサービスを外部のサービスを利用している場合に、不都合なく使うえるか。
社内Webサービス自体がクラウド上にある場合に、不都合なく使えるか。
社外のWebサービスが、ライバル社のサービスを二次利用している場合にフィルタにかけられるか。
他のサービスとの関係
RPAで組む際に、文字ではなく画像で処理しないと行けないかもしれない。その場合に、漢字の認識についての集合関係を便利にサービス定義できているか。
セキュリティ周りを深層学習で対応を取れないか。
暗号化を量子コンピュータで破られないか。
HAZOPによる分析は必須。
Deep Learning
##事例１
正解があること。
電子化できること。
場合によってはデータの取り直しをしないといけないという紹介。
課題
正解を求めるために深層学習(deep learning)を使おうとしている。
データの取り直しをせずに、統計解析で解決しようとしているのがData Roboto。解決策を考える前に、統計解析すると良いかも。
深層学習も統計解析と共に用いる。
他との関連
RPAでは、機械学習によるOCR処理、機械翻訳など深層学習の成果を多用すると良い。
量子コンピュータの利用にあたって深層学習でプログラミングの補助ができないか。
HAZOPによる前処理、後処理の分析は必須。
量子コンピュータ
IBM, Microsoftなど量子コンピュータのサービスが始まりつつある。
機械学習・深層学習との連携に力を入れている模様。
何の応用に利用できるかを検討しているようだ。
課題
機械学習・深層学習と併用することにより、正解のない課題を解決することが一つの使い方を示せるとよい。
他のサービスとの関係
機械学習・深層学習との協調は強力かも。
クラウドサービスの無償版がどの程度利用できるかによるかも。
HAZOPによる入力、出力の分析は必須。
HAZOP
##事例１
異物混入を防ぐために、深層学習による画像処理に加えて、対応すると良いことの洗い出し。
万能設計(universal design)、高齢者・障害者設計指針、子供の安全、形の設計指針、MISRA C, RTL設計スタイルガイドなど、様々な階層の設計指針と、
FTA, FMEA, 4M5E, TRIZなどの他の手法を組み合わせると良い。
課題
どれくらいの時間を作業すれば良いか、
どういう技術を持った人が参加すれば良いか、
どこまでやれば良いかは、経験者が判定せざるを得ない。
必要な技術を持った人が集まらなかった場合のすすめ方に定石がない。
他との関連
Web Isolation, RPA, Deep LearningでHAZOPを併用すると良い。
参考文献(reference)
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73
量子コンピュータプログラムへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71
「量子コンピューティング技術シンポジウム」@京都 20190311 に参加して
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/76b5c6d18703b9ab86d5
「量子アニーリングの基礎」を読む
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9
「量子アニーリングの基礎」への記事のまとめ<作成中>
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2f9b56d7dea41e3f18dd
T-QARDの日々 量子コンピュータへのお勧めの入口 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb869e5f38ae354e6294
効率的なHAZOPの進め方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b8eae196945b7976446
ちょけねこ たんじょうびのおくりもの
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc9675686c229f7a155e
安全分析における HAZOP-TRIZ連携の試み
https://www.slideshare.net/kaizenjapan/hazop-and-triz-byoffor-the-children13
安全・安心分析の HAZOP による統合的運用
https://www.slideshare.net/kaizenjapan/hazop-and-othere-analysis-method-include-stamp-and-fram
安全分析において、HAZOP, FMEA, FTAの組み合わせによる リスクアセスメントの進め方の検討
https://www.slideshare.net/kaizenjapan/hazop-and-triz-byoffor-the-children13
文書履歴
ver. 0.10 初稿 20180628午前
ver. 0.11 各項目加筆 20180628午後
ver. 0.12 補足 20190622
ver. 0.13 ありがとう追記 20230311
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