ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
コンピューターシステム開発技術者、サイコパスのKayのブログ

Excel

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
◇お知らせ
[2017/03/01]「通りすがり」「名無し」「読者」「A」等のハンドル名のコメントは原則削除します。
[2016/11/21]滅多にはありませんが、あまりにレベルが低いコメントは公開しません。
[2011/06/08]迷惑コメントが多くあったため、やむなく、コメントを承認後公開することとしました。

食える特技を身に付けるのは難しい

「特技はありません」だの「特技はスキーです」なんて言ってちゃ駄目だ。
社会で生き抜く特技を何か持っていないといけないのに、学校でそれをしっかり教えないのは馬鹿げたことのように思う。

ところが、凄い特技でも、金にならないものも沢山ある。
例えば、毎日長時間、ピアノやヴァイオリンの練習をして、さらに音大まで出ても、演奏で食べていけるのはほんの僅かだし、国内トップクラスの交響楽団の上位の演奏家になっても、大した給料ではないはずだ。
プロスポーツで成功出来るのは、普通の人から見れば大天才、大怪物のような人達だけだが、目の眩むような収入は短期間で、しかも、財産にならずにすぐに消えてしまうことが多いに違いない。

会計士や税理士でも食えない人が沢山いるとは言われるが、これらは間違いなく使える特技だ。しかし、取るのが難しい。
一流大学の卒業証書は、就職にはかなり有利なのだが、それだけのことだ。学歴があるというだけでは社畜になる以外にないが、それは辛いものだし、今後は社畜にもなれないことが多くなる。
修士や博士の学位も、よほどの能力がない限り、生かすのは難しい。

私は、自動車整備や電気工事みたいな特技が最も使えると思うのだが、仕事はきついし、技術の進歩についていくために、勉強だけでなく、新しい技術に取り組める現場にいることが必要だ。しかし、これらの仕事はブルーカラーのイメージがあって低く見られ勝ちで、給料も高くないと思う。
また、こういった仕事では、女性が入り込めない品のない職場も少なくはなく、男でも馴染めない人が多いのではないかと思う。
それは、いわゆる、身体を使ってやる仕事全般の傾向でもあると思う。

経営者というものは、何らかの一芸に秀でているものだ。
並外れた特技のない良い社長はいない。
ただ、一級ではあったが、特級ではなかったので経営者になったという人は多い。
社長でなくても、力のある役員や部長は、やはり、実用的な特技を持っているものだ。TOEIC満点とかより、実際に英語でビジネスの交渉が出来るような人だ。

私に解る特技はプログラミングだけだが、上に挙げたものに比べ、恵まれた特技だと思う。
ただ、JavaやPHP、C#、Python、Ruby、C++などのプログラミング言語の使い手で、いい思いが出来るのは、やっぱり一部で、その他の多くは、あまり楽しくやってはいないはずだ。まあ、それも努力次第なのだし、割と努力が実を結び易い特技であるとは言えるが、楽は出来ない。
そこで、私がよくお奨めするExcelやAccessのVBAは、見栄っ張りで実力のないJava等のプログラマーに馬鹿にされるし、システム開発会社で職業としてやる限り、やはりシンドイだけで儲からないものだが、自己の能力や仕事の効率を拡大・拡張するために使うことが容易で、それにより、非常に良い思いが出来るのである。
そのためには、発想力や柔軟な思考も必要なので、難しいものでなくて良いから、数学や物理学を勉強すると良いと思う。
いや、実は、システムエンジニアとして使う場合も、顧客の業務効率を向上させる方法を考えるだけでなく、それを、プロトタイプとしてすぐに作って見せることが出来るので、非常に有り難がられる。それは難しいかもしれないが、自分の仕事でそれをやるのは割と容易く、それをやれば立場も良くなる。
私の場合、Access、Excel、VBAは、AIの機械学習やディープラーニングで使うデータの前処理のための最強のツールになっている。
機械学習の難しい理論や、それを活用する難しいPythonプログラミングを勧める書籍やセミナーがやたら多いが、そんなものはほとんど不要であり、もうAIは「やってみた者勝ち」の時代なのだし、今後、ますますそうなるだろう。
Pythonを使う場合だって、データを用意するのは、ExcelやAccessを使えば便利だ(SQL ServerやMySQLとの連携もやり易い)。
Pythonでデータ前処理をしている書籍も見たが、なんとも大変そうだ。









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リスクが低ければ、信じてやるしかない

昔読んだ、相対性理論の本の中で、その著者である高名な理論物理学者が、ある社会人から来た手紙を紹介していたのを覚えている。
その社会人は25歳で、大学に行かずに(行けずに)独学で理論物理学者を目指していた。
今の自分の学力は、大学3年生くらいだと思うと書かれていた。
そして、勉強はしているが、希望が見えないので、理論物理学を捨てた方が良いだろうかという内容だったと思う。
一応、言っておくと、電子メールなど想像も出来なかった時代だ。
それに対し、その理論物理学者は、こう答えていた。
「私は45歳だが、理論物理学を捨てる気はない。理論物理学は、紙と鉛筆さえあれば出来る」
つまり、諦めずに頑張りなさいということだろう。
しかし、私は思うのだ。
その25歳の青年は、もう、生きているか死んでいるかといった歳だろうが、おそらく、理論物理学者にはなれなかっただろうということだ。多分、それが、少なくとも95%以上、正解と思う。
では、その理論物理学者は無責任だったのだろうか?
もし、その理論物理学者が、その青年の教師であったなら、そう言えるかもしれない。
しかし、この2人の間柄においては、その理論物理学者にそれほどの責任はない。
そして、この理論物理学者は、この青年に0.1%程度の可能性は与えたのだ。

我々の周囲にも、プロスポーツ選手や、プロのミュージシャンや、俳優や、お笑いタレントを目指して努力している人達がいる。
しかし、彼らが目標を達成する可能性は高くない。
だが、信じてやるしかないのである。
上の、理論物理学者を目指していた青年は、願いの実現を疑い、信じていなかった。
信じていても叶わない可能性が高いことを、疑って叶うはずがない。
そして、信じてやっていれば、可能性が無くなった時、自然に別の道に移るものなのだ。
ところが、50歳も過ぎて、「今も歌手目指してます」って人がいるが、その人は、信じもせずに、曖昧な気持ちでやって来たのだ。
本気でやっていたなら、とっくに別の道で、それなりに成功したはずである。

私が、特技のない人に、ExcelやAccessのVBAを勧める理由には、こんなことがある。
うまくいけば、私のようなプロになれる。
しかし、そうでなくても、自分をパワーアップすることが出来る。
つまり、業務を効率化し、成果を上げられるし、頭も良くなり、それは、どんなことにでも役に立つ。
これが、JavaやPHPなどの、最も仕事が多くあるプログラミング言語であっても、プロになれなければ、何の役にも立たない。せいぜいが、趣味になるだけだ。
喩えは悪いが、バズーカや戦車は戦争の役にしか立たないが、拳銃であれば強盗や野獣を追い払うことを始め、多くのことで役に立つ。
VBAは拳銃なのであり、名人になれば、恐ろしく役に立つ。名人なら、使い方によっては、バズーカや戦車も超える。
そして、ExcelやAccessは、圧倒的に安価で、普及しているので、他のものを選ぶ理由はない。
よって、特技を身につけたいが、何をすれば良いか分からないなら、迷わず、ExcelとVBA、多少高機能な拳銃が良いなら、AccessとVBAを勧めるのである。
それらを、いずれかでも習得したら、AIを使う道も開けるのである。
AIは、PythonやJavaScriptでプログラミングするより、ExcelやAccessでデータ前処理をする方がずっと重要になるからだ。その時、VBAまで出来る強みは計り知れない。
いずれにしろ、特技なしでやっていられる時代ではないし、役にも立たない特技の習得に時間をかけてはいけない。
役にも立たない特技の中には、ロクに普及していないデータベースツールのようなものもある。
ExcelやAccessが出来れば、万一、これらが消えても(後十数年は消えないが)、新しい良いものを楽々マスター出来るだろう。

後、「頭が良くなる」や「運が良くなる」も、駄目なものが多い。
あるいは、良くても、普通の人には役に立たないものも。
これらも、ExcelやAccessみたいな標準があれば良いと思うが、まだ、そこまで淘汰されていないのだ。
しかし、間違いないものがいくらかあるので、追々、ご紹介しよう。









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Excel、Accessは、まだまだ当分は最強のツール

あややさんからいただいたコメントの中の人が言われていたように、今後は、クラウドの時代だから、ExcelやAccessはもう古く、すぐなくなる・・・みたいなことを言う人はよくいる。
それは、Javaが出てきた1995年から言われ始めていて、そんな時から、あらゆるアプリはブラウザで動かすようになると言う人がよくいたものだ。
2010年あたりから、クラウドが急速に普及すると、ますます、そんなことが言われるようになり、「ExcelやAccessはもう時代遅れ。今後は当社のこのWeb対応(あるいはクラウド対応)アプリを使いましょう」という宣伝メールが、7~8年前から、毎日のように大量に来るようになった。
実際に試したものもいくつかあるが、使い物にならなかった。
(大規模システム開発に限定すればMAGICは良いと思ったが、高価である)

早い話が、大企業のように、よほどインフラ(通信設備等)に巨額のお金を注いでいる場合を除き(いや、実際はそれでさえも)、インターネットの通信品質は、そんなに良くない。
日常の、高速な処理を必要とする作業では、手元のパソコンだけで出来るなら、それを、インターネットでやる気はない。
また、クラウド上のサーバーのデータベースを使うにしても、インターネット・プロトコルではない、高品質なVPN(仮想プライベートネットワーク)接続でなければ使えない場合が圧倒的に多い。
例えば、Googleにクラウド版の表計算アプリがあるが、今のところ、本格的な業務には全く使い物にならないと私は思う。

AIの機械学習やディープラーニングにしたって、巨額の費用をかけ、サービスとして提供する場合は当然別だが、社内でAIを構築して活用する場合には、手元のパソコンに、アナコンダのようなPython開発・実行環境に深層学習フレームワーク等をインストールしてスタンドアロンで使うのである。
Googleでは、そういったことを、コラボレイトリというクラウドのWebサービスとして無償提供していて、GPUやTPUが使えるのは魅力と思うが、まあ、私なら実用で使う気にはならない(会社の通信設備は「そこそこ」といった程度)。
ソニーのディープラーニング構築・実行アプリNNCにも、Windows10版とクラウド版があるが、クラウド版はたびたび通信が切れたり、エラーが起こったりするので、Windows版を使っているが、こちらは実に快適で素晴らしい最高のソフトだ。
まして、機械学習にかけるためのデータの前処理はExcelやAccessが絶対必要である。

手元のパソコンでExcelやAccessを起動して出来ることを、わざわざ、Webアプリでやる意味は全くない。
Webアプリは、機能的にも、WindowsアプリのExcelやAccessにかなり劣るし、それが生産性に大きく影響する。
特に、Accessに関しては、Accessのデータベースではなく、サーバー上(それがクラウド上である場合も多い)のSQL Serverのような高性能データベースを共有して使う場合が多くなったが、その使い方なら、高速性や操作性を犠牲にしない。

いずれ、インターネットがもっと高速で安定し、通信機器も絶対にトラブルを起こさないほど高品質になれば、あらゆることをWebでやるようになるかもしれない。
しかし、私は、家ではイオ光を、それなりのルーターで、しっかり専門的に設定して使ってるが、それでもたびたび通信状態が悪くなる。
ある時、長期に渡って、あまりに通信品質が悪くなったので、問い合わせたら、「時間帯によって通信状況が悪いこともございます」「ルーターを外してお試し下さい」「トラブルは発生しておりません」といった返事ばかりだったが、ある時、急に通信状況が改善された。こちら側は何も変えてないのにだ。つまり、イオ側の設備の問題だったのであり、苦情が多くなったから、やっと拡張工事をしたのだろう。もっと良いプロバイダ、ないかなあ(笑)。
つまり、今は、まだまだ、高額サービス(個人では無理)以外は、インターネットは不安定なのだ。

少なくとも、後10年は、ExcelやAccessは絶対に必要だろう。
重要な処理の多くで、ExcelやAccessでVBAを使うことの1/5の効率を期待出来るWebアプリは1つもない。
そんな訳で、それこそ、Webサービスの開発者になるのでなく、あくまでデータ処理を行うのであれば、ExcelやAccessのVBAに取り組むことをお奨めする次第である。
もちろん、ExcelやAccessでも、データ自体は、クラウド上のデータベースを使っても良いのである。
(ただ、特にExcelの場合は、必要なデータをダウンロードして処理した方が良い場合が多いと思う。)









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ITは世界標準を軽んじるな

よく、ジャストシステムからUnitBase、サイボウズからkintoneの宣伝メールが来る。
ExcelやAccessはもう古いから、これで業務システムを作りましょうといった感じだ。
だが、心苦しいが、皆様のために言っておく。
ジャストシステムやサイボウズ程度では、世界標準になどなれない。
つまり、いつ消えても、何の不思議もない。
私なら、そんなものは決して使わない。
価格も高いし、そもそも、ExcelやAccessより良いとは思わない。

パソコンは、初め、BASIC言語でプログラミングするものだった。
しかし、実用になったのは、表計算ソフトが出来てからだ。
大昔のことは知らないが、マイクロソフトがマルチプランを普及させてから、パソコンは実務の道具になった。
ロータス社もロータス1-2-3を開発し、このロータス1-2-3はマルチプランより優れていたので、ロータス社は世界一のパソコンソフト会社になった。
しかし、マイクロソフトがExcelで抜き返してからは独走状態となった。ロータスは消滅した。
いくつか、別の表計算ソフトも出て来たが、結局、どれも駄目で、Excelの1人勝ちが今も続いている。

表計算ソフトより高度なデータ処理を行うデータベースソフトは、アシュトンテイトのdBASEから始まった。
これがあまりに良いので、いろいろな会社が安価なクローン製品を出し、マイクロソフトがその中の1つFoxBaseを持っていたFox社を買い取り、マイクロソフトはFoxProを発表した。
しかし、マイクロソフトはAccessを独自に開発し、これを普及させた。
FoxProは素晴らしい製品だったが、マイクロソフトはこれを切った。
昔は、Accessのライバルとして、ボーランドParadoxやロータスアプローチが出て来たが、Accessに太刀打ちできず、あっさり消えた。
データベースソフトとしては、マジックソフトウェアのMAGICが成功しており、本格的な業務システムの開発にはよく使われたが、価格が極めて高く、それに、MS-DOSの時代は素晴らしかったが、今は、それほどには使われていないと思う。
ファイルメーカー社のファイルメーカーも良いと聞き、少し使ってみたが、複雑なことをするにはAccessには敵わないと思うし、価格がやや高く、ライセンス体系が複雑で、私は早々に手を引いた。

GoogleがWebベースの表計算ソフトも無償提供しているが、使い勝手が悪い。
結局、ExcelやAccessを使うのが賢明としか言えない。
そうこうしているうちに、AI(人工知能)、そして、その中でもディープラーニングの時代になり、面白いことになった。
以前、ビッグデータが流行った・・・などと言ったら「今でも流行ってるわい!」「むしろ、これからだ!」と怒られるかもしれない。
しかし、私のような、普通の人がビッグデータに関わることはない。
そして、ディープラーニングのおかげで、ビッグデータのような馬鹿でかいデータを使わなくても、高度な推論が出来るようになった。
もちろん、ビッグデータでなくては駄目なものも絶対にあるが、逆に、ビッグデータでは出来ないが、ディープラーニングなら出来ること、あるいは、ビッグデータでは難しいが、ディープラーニングなら簡単なことが沢山ある。
そして、ディープラーニングで大切なことは、データをディープラーニングに入れるための前処理なのだ。
これには、AccessやExcelが最高なのである。
特に、マイクロソフトSQL Serverに溜め込んだデータをAccessやExcelで抽出し、ディープラーニングにかけられるよう加工する腕前が、非常に重要になる。
私は、その腕を磨いてきたことを本当に有り難いと思っている。
そして、その腕を磨くには、普段、業務や開発で、真面目にAccessやExcelを使うしかない。

もし、マイクロソフトが裏切ってAccessやExcel、あるいは、それらで使うVBA言語をやめたら、オープンソフトであるLibreOfficeのBaseを使おうと思う。
ただ、AccessやExcelの普及状態を考えると、後10年や20年は消えるとは思えない。
それは、「パソコンより良いものが出てパソコンがなくなる」と言うのと同じだ。
もちろん、タブレットPCやスマートフォンは、決してパソコンの替りにはなれない。
VBAがVB.NETやC#に変わる可能性はあるかもしれず、それならそれで良いが、その必要性は全くない。

そんな訳で、まずはVBAで高給取りになり、そして、本当にディープラーニングを使えるようになって超高級取りを目指すと良い。
ディープラーニングは、ソニーのNNCを使えば誰でも出来る。難しいのは、やはり、データ前処理である。









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ディープラーニングで重要なのはVBAだという理由

電気や電話が普及し始めた頃には、「わが社はそんなもの使わない」と言う経営者が多かった。
ワープロがオフィスに導入され出した時も、「わが社は心の込もった手書きでやる。ワープロなんぞ邪道」と言う人が沢山いた。
パソコンや電子メールが出てきた時には、部長さんや課長さんが「俺はそんなもん絶対使わんぞ。流行に踊らされる軽薄馬鹿ではないからな!」と・・・言った覚えのある人も、まだ元気かなあ(笑)。
そして、今度はAI(人工知能)である。
WIRED誌創刊者で世界の頭脳ケヴィン・ケリーは「今やっていることにAIを付ければいいだけだが、それをしないと必ず滅ぶ」と警告する。

ところが、書店に行くと、Python(パイソン)でディープラーニングをやろうって本がやたら多い。
ディープラーニングとは、複数層のニューラルネットワークを使う機械学習だ。
機械学習とは、AIがデータを読み込んで学習し、データの中に隠された法則性を見つけ出すことだ。
ニューラルネットワークとは、人間の脳をソフトウェアで模擬(シミュレート)したものだ。
Pythonは比較的新しい優れたプログラミング言語で、数学ライブラリが充実している等の理由で機械学習プログラミング(ディープラーニングプログラミング)に向いている。
2006年にディープラーニングが出来てから、AIは完全に実用になり、いまや社会のあらゆる場所に入り込んでいることに気付かない人もまだ多い。

だが、Pythonでディープラーニングをやろうとしたら、ほとんどの人は、そのPythonで挫折する。
プログラミングが得意な私だって、そんなの面倒で嫌だ(笑)。
最近私は、ソニーが無償提供している、恐るべきディープラーニング実践ソフトであるNNC(Neural Network Console)を使い、いろいろなデータでディープラーニングを行い、驚くべき結果を得た。
プログラミングなんて全くせず、活性化関数とか損失関数と呼ばれるものをコロコロ付け替え、ニューラルネットワークのデザインや層の数をコロコロ変えたり、それらをNNCに自動でやらせているが、これをPythonでプログラムしていたら、まだ1つの成果も出せていなかっただろう。
正直、活性化関数や損失関数の意味も知らなかったが、まずは使ってみれば良い。
そうしたら、後でそれらの関数の意味を調べれば、興味深いのでよく解るのである。
ところが、最初に、それらの関数の数学的な意味を解説されたら、シンドくて仕方がないと思うのだが・・・

ところで、では、ディープラーニングをやるのに何が一番大切かというと、ExcelやAccessだと解った。
それらが得意で、ディープラーニング用のデータを簡単に作成・加工出来れば、鬼に金棒どころの話ではない。
いかにディープラーニングが凄くても、使えるデータがなければ何も出来ないのだ。
ExcelやAccessでVBAのプログラミングが出来れば、最適なデータをすぐに作ることが出来る。
また、普段、ExcelやAccessを使い、データの扱いに慣れておけば、すぐにNNCでディープラーニングをやれるのではないかと思う。
逆に言えば、普段、ExcelやAccessでデータをいろいろに使い、データというものについてよく解っている者でなければディープラーニングがやれるとは思えない。
まず、VBAに熟達していれば、業務効率を数倍、数十倍、数百倍以上に上げられる。
そして、NNCを使えば、即座にディープラーニングがやれる。
ディープラーニング自体は別に難しいことではなく、単純な操作だ。
だが、それを、いきなりPythonでやろうなんて、私には無茶、無謀に思えるのだ。
ディープラーニングで使うデータをPythonで加工しようなんて本も見た。
だが、その加工前のデータは、Excelみたいなもので作っているはずなのだ。
そして、Pythonでそんな加工をするプログラムを見ていたら、もううんざりした。そんなの、ExcelやAccessで一発で出来るし、ことデータの現実的な扱いに関してはVBAが圧倒的に上で簡単なのだ。
そして、PythonはVBAより簡単なので、VBAが出来れば、必要な時にはPythonもすぐに使えるようになるだろう。
まずはVBAで高い給料を取りながら、NNCを使って、ディープラーニングで時代の最先端になろう。









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