@t_nakayama0714 Qiitaのいろいろランキング2019
昨年
@t_nakayama0714 Qiitaのいろいろランキング2018
に引き続き取り上げていただいて幸いです。１年間の活動のいくつかの視点での集計と分析ありがとうございます。
今年もなんとか年内に間に合いました。
こうして見てみると、その年で話題になった記事はこの集計の中でもやはり目立って見えてくるということと、規模を拡大するうえで色々な難しさも感じているであろうQiita運営に頭が下がる思いがしました。
ありがとうございます。Qiita運営の大変さは、SNSが拡大した際に、大規模利用者の支援をした経験がないとデータを解析した結果の何を利用者に示すとよいかが分からず、振り回されることは手に取るようによくわかります。
毎年こうして記事を書きながら1年の振り返りをすること自体は悪くない体験だし面白いのですが、これ以上規模が大きくなるとさすがにデータ収集から記事化まで大変さが目に余るということと、データ収集そのものでQiitaに迷惑をかけているような気がしてきたのでこのランキング自体は今年で終わりにしようかなと思いました。
昨年の記事は、自分がQiitaでどちらへ行くかの考察に役立ちました。
この記事を拝見して、この１年間、いろいろな分析視点を考慮しながら記事を書かせていただきました。
気になったのはviewsの集計がないことです。第三者にviewsが公開されていないのが課題かもしれません。
とはいえ、こうした毎年の注目記事なんかはまとめて見てみたい気がするので 2019年「はてなブックマーク年間ランキング」トップ100 みたいに、Qiita Zineあたりで公式にやってくれたりしないかなーと期待します（ﾁﾗ
下にも記載させていただきますが、NSOLが販売代理店をされているDataRobotなどを利用し、経験のないデータ解析者が思いつかない分析結果も利用して、利用者に適切な情報提供することが大事だと思っています。
NSOLさんからQiita運営へのDataRobotの販促を期待しています。
お金がなければ、当方が実施しているオープンソースを利用した機械学習、深層学習、量子計算機などの応用と、数十年つちかったデータ解析手法を提供できることはQiita運営の方（ほう）の方（かた）に提案したことがあるのですが、、、、。
amazonには同様の提案したことがあります。google, facebookは切り口が見つかっていません。
日鉄ソリューションズ
記事を書かれた方の所属が日鉄ソリューションズとのこと。
少し前には新日鉄住金ソリューションズという名前で、
その前は新日鉄ソリューションズという名前でした。
略称は、ずっとNSOLのようです。
その前がENICOM（と親会社の情報システム部門）です。
新日鉄情報通信システム株式会社(ENICOM）の頃からおつきあいがあります。
共通フレーム98
https://www.amazon.co.jp/dp/4885282586/
はENICOMの方と共著になっている。
OSC(open source conference)
OSC Nagoya 2017
https://www.ospn.jp/osc2017-nagoya/
新日鉄住金ソリューションズ株式会社 [Web アプリ/HTML5] HTML5のパワーを業務システムに。企業Webシステムのための 開発プラットフォーム「hifive」(ハイファイブ)をご紹介します。
東京のOSCなどでもご一緒させていただいています。
名古屋だと、自分が複数ブースに出展していることと、
・NPO法人TOPPERSプロジェクト
・SWEST＆LED-Camp
・名古屋アジャイル勉強会
・名古屋勉強会・コミュニティ協同ブース
出展はしてないが参加または関与している展示が４箇所あります。
仮説・検証（51）公開算譜は機敏だ(open source is agile)GitHub and docker
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5dd49a046b5991af3a5e
DataRobot
ビッグデータ分析のコンペティションで世界第2位
https://www.nssol.nipponsteel.com/press/2015/20150715_110000.html
DataRobotを展開するにあたり、資料について意見を述べさせていただいています。
また、事例である現代制御理論の方程式だけで制御するよりDataRobotのデータ解析によるパラメータチューニングが有効であることは、当方の経験とも整合があり、大事な仕組みだと親会社をはじめ関係者の方にお伝えしたことがあります。
NSOL SPEAK
情報処理推進機構（ＩＰＡ）公開の「ＳＰＥＡＫ ＩＰＡ版」について
https://www.nssol.nipponsteel.com/press/2007/20070926_100000.html
Nsol SPEAKがISO/IEC 15504 適合確認を仕事してさせていただいています。
DataRobotなどの機械学習を含むデータ分析の自動化に取り組んでいれば、
SPEAKにおける水準４と水準５は一体でよく、JAXA PAM のように水準４と水準５を統合した３段階の水準模型でよいことの基礎を提供しているかもしれません。
Open Sourceにおけるgit系のgithubなどを利用し、dockerなどで環境構築していれば、水準２と水準３は一体でよく、JAXA PAMのように水準１と水準２を統合した三段階の水準模型でよいことの基礎を提供しているかもしれません。
NSOLにはオープンソースも、機械学習も資源があります。資源の有効活用できるような模型にJAXAに習い、改定いただけるとよいかもしれません。
Views
Viewsはユーザでないと取得できないかもしれない。
いいねの数とviewsの数を関連させて分析すると、立体的になる。
Qiita(16)Qiita記事 いいね と views の関係
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9
2019年1月作成です。旧のデータは2019年05月16日現在。新は2019年12月31日朝現在。新旧の比較データは巻末に移動しました。
上記表は、表計算ソフトウェアに切りはりすると見やすくできます。
初投稿の日付を入れた表は https://github.com/kaizen-nagoya/Open_Source_is_Agile/blob/master/Daily/qiita.md
列の項目が増えると見難い。
データを今日(20200102)現在に更新しました。「「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。」の記事だけ順位が変わるため 20200105 20200107に更新しました。「40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか？」が抜けていたので20200108に２行だけ更新しました。
viewsの１番の記事が、たぶん世の中に一番役に立っていると感じている。
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
当方で実施していた深層学習の演習に参加いただいた方で、仕事場、自宅でうまく再現できなかった方が３分の１くらいおみえになり、そのうち半分以上がWindowsにAnacondaが導入できなかったり、導入できているのに使い方がわからなかった方だったために作成した資料です。
goodsが一番多い記事
プログラマが知っているとよい 色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35
は、インターンシップでおいでいただいた大学３年生の方に、
ゲームはやるより作る方が楽しいことを説明する上で、プログラミングだけではなく、
ゲームの画面に現れる色使いについて、ちょうど改定があったJIS安全色を例に説明した資料です。
錐体の機能、分布、遺伝子を生物的に解析すると視覚の多様性に対応した配色には、いろいろな見え方がする１００人以上の人から意見をもらうことが大事だということを最終目標にしています。この記事を紹介したプレゼンは、oscにも参加しているSWESTという行事で賞をいただいています。
プログラマが知っているとよい色使い(安全色)とカラーユニバーサルデザイン https://t.co/lZCFhGQNGQ #Qiita 1.36 SWESTポスタの質問・採点表案 ver. 1.37 SWESTで賞をいただきました、主催者、出資者、参加者、資料作成協力者の名古屋市工研の岩間由希さん、ちょけねこ作者のちょけむささんに感謝。 pic.twitter.com/RCyiYEoRXs
— ogawa kiyoshi (@kaizen_nagoya) September 7, 2019
Qiita(35) Qiita: いいね, follow, follower, ストック, views
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1f0c56ebd05c5495f72e
参考資料(reference)
仮説（51）公開算譜は機敏だ(open source is agile)GitHub and docker
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5dd49a046b5991af3a5e
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20191231 午前10時
ver. 0.02 参考資料追記 20191231 午前11時
ver. 0.03 表現補正 20191231 正午
ver. 0.04 補足 20191231 午後３時
ver. 0.05 ENICOM, SLCP追記 20191231 午後４時
ver. 0.06 補足 20191231 午後５時
ver. 0.07 誤植訂正 20200102
ver. 0.08 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c 追記 20200104 正午
ver. 0.09 上記10位から8位に 20200104 夜
ver. 0.10 上記8位から6位に 20200105
ver. 0.11 記事補足 20200107
ver. 0.12 補足 20200108 午前
ver. 0.13 表に「40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか？」追記 20200108 午後
ver. 0.14 初投稿の日付を入れた表 https://github.com/kaizen-nagoya/Open_Source_is_Agile/blob/master/Daily/qiita.md 追記 20200109 朝
ver. 0.15 本文中は現在のデータ、比較表を巻末に 20200109 午前
ver. 0.16 表中の１行データ更新。20200109 午後
ver. 0.17 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。 5位に。20200112
ver. 0.18 補足 20200112
ver. 0.19 データ更新 20200115
ver. 0.20 各方面からのリンク 20210503
ver. 0.21 標題加筆 20211121
ver. 0.22 項目入れ替え
| 新 | 旧 | Japanese title | English Title | good | views | v/g | 旧good | 旧views | 旧v/g | good差 | views差 | v/g差 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | プログラマが知っているとよい 色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35 | Safety colour, everyone should know the use of colour. | 1397 | 64602 | 46.2 | 1181 | 47516 | 40.2 | 216 | 17086 | 6.0 |
| 2 | 2 | ６５歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f | Getting start programming at 65 years old. | 586 | 24406 | 41.6 | 370 | 13327 | 36 | 216 | 11079 | 5.6 |
| 3 | 4 | プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8 | A program is a music. | 326 | 27064 | 83.0 | 265 | 19160 | 72.3 | 61 | 7904 | 10.7 |
| 4 | 3 | Qiitaで組立語・機械語・CPU＜アセンブラへの道＞https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2 | Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita | 291 | 21695 | 74.5 | 268 | 13504 | 50.3 | 23 | 8191 | 24.3 |
| 5 | ー | 仮説・検証（38）プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b | Hypothesis that there are few people who "jumped out" in programmers | 254 | 16642 | 65.5 | - | - | - | |||
| 6 | ー | 仮説・検証（165）40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか？https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54c17cf751894eef56f8 | How changed the software design environment in 40 years? | 249 | 12715 | 51.0 | ||||||
| 7 | ー | 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c | I wanted to add something to "Seven meaningless tradition on Information technology that I wanted to stop in the Heisei period." | 231 | 35082 | 151.8 | ||||||
|
|
6 | 製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f | machine learning on the manufacturing industry | 156 | 19299 | 123.7 | 124 | 8527 | 68.7 | 32 | 10772 | 55.0 |
|
|
5 | 「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 | Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials | 153 | 23912 | 156.2 | 124 | 16474 | 132.8 | 29 | 7438 | 23.5 |
|
|
A | Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679 | 5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows. | 99 | 119764 | 1209.7 | 29 | 30442 | 1049.7 | 70 | 89322 | 160.0 |
|
|
8 | 量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71 | Road to quantum computing | 86 | 10845 | 126.1 | 51 | 4485 | 87.9 | 35 | 6360 | 38.2 |
|
|
ー | 仮説・検証(87)プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていることhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc | What to keep in mind "when writing programs, writing sentences and making excuses" as a programmer. | 71 | 4294 | 60.4 | ||||||
|
|
7 | C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a | Misunderstanding, twist, unappreciation or reviving on C and/or C++ Languages | 56 | 7079 | 126.4 | 51 | 5467 | 107.1 | 5 | 1612 | 19.3 |
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|
ー | 英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624 | Term clashes (terms and examples are being requested) | 51 | 4976 | 97.5 | - | - | - | |||
|
|
9 | dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32 | machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal | 37 | 21098 | 570.2 | 34 | 10192 | 299.7 | 3 | 10906 | 270.5 |
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
文書履歴(document history)
ver. 0.02 いいね追記 20230714
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