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要件定義はシステム開発プロジェクトを成功させるために不可欠なものです。すべての要件をきちんと文書化すれば、プロジェクトはお金、労力、時間の膨大な浪費を防ぐことができます。見積もりやタスクの割り当てを効率的に行い、開発チームは納期を確保することで、顧客の満足につながります。 本記事では、要件定義の概要と具体的な進め方と、優れた要件定義書の特徴をわかりやすく丁寧に解説します。 要件定義とは 要件定義はシステム開発を本格的に開始する前に、開発者の視点からユーザー側の要求を整理しながら、必要な業務内容を文書化する段階です。要件定義の工程のアウトプットは要件定義書となりますが、ユーザー側が求めているシステムの機能だけでなく、その目的、スケジュール、予算、実施体制などの想定も要件定義書に反映されます。そのため、要件定義をしっかりすれば、正確なプロジェクトの全体計画ができます。逆に、要件定義で、ユーザー側の要望を十分に掴めないと開発段階で手戻りが多数発生することで、システムの品質と納期に悪影響を及ぼす可能性があります。 そのため、要件定義はシステム開発業界で長年の経験を持つ方が担当することが多いです。 「要件仕様書」と「要件定義書」の違い 要件仕様書と要件定義書は類似した内容が多いためよく間違えられますが、簡単に説明すると、「要求仕様書」というのは発注するお客様側が「このようなシステムを開発したい」「こういう機能が欲しい」という要望をまとめて、開発側に渡すものです。つまり「提案依頼書」ともいえます。 一方で、開発側はお客様が提出する要件仕様書の内容に基づいて、エンジニアの観点でその要望を「システム開発業界の言葉」に変換します。その変換作業を「要件定義」と呼びます。 しかし、「担当者が忙しい」「IT知識がない」といった理由で、要件仕様書の作成ができない企業が多く存在します。その場合に開発側は、お客様にヒアリングを重ねた上で、要件仕様書がないまま、直接要件定義を進めるケースもあります。 弊社でもお客様のアイディアをまとめて、事業化までサポートするサービスを提供しており、詳細についてはNTQコンサルティングサービスでご参考ください。 要件定義の進め方 要件定義という作業のアウトプットは「要件定義書」となりますが、適切なものを作成するためには、以下のステップで行うことが必要です。 ①お客様の要求の明確化 上記にも述べた通り、プロジェクトのゴールはお客様の要望を実現することであるため、これは最も重要なステップです。 また「何を作りたい」「こうしてほしい」という細かい要望より、「その開発でどんな課題を解決したいか」「その解決でどんな目標を達成したいか」という本来の目的に注意を向ける必要があります。全体像を共有してもらうことで、開発したものがお客様の目的から乖離することを未然に防ぐことができます。 ②システム全体の構成の明確化 お客様の要望をヒアリングした後、それを満たす機能を考えることが多いですが、要件漏れを防ぐためには、システム全体の構成要素を十分に検討することが必要です。 例えば、どんな簡単なシステムでもウェブサーバー等のバックエンドとユーザー側のクライアントエンドがありますので、それぞれの役割と要件を詰めておく必要があります。また、ハードウェアが必要かどうか、どのようにハードウェアが動作するか等はこれらを進めるうえでのステップになります。 ③機能要件の定義 お客様が求めているシステムには「機能要件」と「非機能要件」を含みますが、システム開発では機能要件がお客様の業務効率に直結するものとして注目されています。 機能要件を定義するためにいくつか注意点があります。 まず、現行の業務フォローを明確にしながら、システム導入後の姿を描く必要があります。現行のものを細かく分析すればするほど、問題点と新しいモデルの改善点が見えるようになるので、フロー図等を使うことが多くあります。 次に、データの構成と流れを想定しながら整理を行います。システムに対応する言語、フレームワークやデータベースの構造等を洗い出し、設計に入ります。 最後に、ユーザーと新しいシステムとの設定であるユーザーインタフェース（UI）を定義することになります。この段階では、ユーザーの利用状況を検討しつつ、画面のレイアウト、状態の遷移と使用するデバイスを定義します。 ④非機能要件の定義 非機能要件とは機能以外の要件であり、例えば可用性、性能、拡張性、運用・保守性、セキュリティ等の要件は非機能要件に当たります。業務効率にそんなに影響を与えていないようですが、問題が発生すると多大な損失になる可能性があります。しかし、この要件事項の重要性は、業界によって異なりますので、業界の特徴に合わせて定義することになります。 ⑤業務実施の関連内容の定義 機能要件と非機能要件を固めてから、それを実現する見積、体制（メンバー構成）とスケジュールやコミュニケーション等を定義する段階に移ります。 システム要件に基づいて、実装の工数と必要なハードウェアの調達金額を算出しますが、技術の難度によって、より単価の高い人員を配置することもあります。また、コミュニケーションの体制とそこにかかる工数も見積に入れ忘れることのないように注意していきましょう。 最後に、算出した工数をお客様のご要望と合わせて考慮し、最も妥当なスケジュールを提案することになります。 ⑥要件定義書の作成 要件定義に必要な内容を納めた後に、要件定義書をつくることになります。これはダイレクトにプロジェクト全体の成否に関わりますので、可能な限り正確に詳細情報を記載していきます。 参考として要件定義書の一般的な項目を以下の通り示します。 1．はじめに 1.1 目的 1.2 利用者一覧 1.3 意図的またはイレギュラーな使用 1.4 作業範囲 1.5 用語の定義 2. 全体説明 2.1 ユーザーニーズ 2.2 前提条件と依存関係 3. システムの機能と要件 3.1 機能要件 3.2…

Laravel（ララベル）は、今最も注目を集めているPHPフレームワークであり、多くの開発者がその学習のしやすさや充実した機能と便利さに魅了されています。 この記事では、この人気NO.1のフレームワークLaravelの概要とそれを利用してできること、メリットやデメリットを徹底的に解説いたします。 Laravelとは PHPとは PHPは動的にWebページを生成することができるサーバーサイドのスクリプト言語です。他の言語と比較して仕様や文法が簡単なため習得しやすく、MySQLなどのデータベースとも連携が容易なため、WordPressなどを含むWebアプリケーションの開発に広く使われるスクリプト言語です。 WEBアプリケーションの開発に関しては、「WEBアプリケーションの開発手順とは？ 仕組みや開発言語を紹介」もぜひ合わせてご参照ください。 Laravelとは 上記でも紹介した通り、LaravelはPHPの代表的なフレームワークとして世界的に普及しています。 ちなみに、フレームワークとは、多用するコードに機能性を加えて形成された構造、枠組みのことを意味し、PHPを使用してWebアプリケーション開発する際のベースとして機能するソフトウェアと理解していただければ問題ありません。 アプリケーションを作成するために便利な関数やクラスが用意されているため、これらを利用して初心者でも比較的簡単にコードを記述してアプリケーションを開発することができます。また複数人の開発者による分業体制も構築しやすくなります。 Laravelは2011年に登場したPHPフレームワークですが、開発者 Taylor Otwell 氏の2013年のTwitterでの発言によれば、小説「ナルニア国物語」に登場する王都「Cair Paravel（ケア・パラベル）」から命名しています。機能の拡張性の高さやコードの読みやすさ、初心者でも比較的すぐに習得できるという学習コストの低さから、フレームワークの中でも特に高い人気を博し、世界で最も利用されているPHPフレームワークと言われています。 他のWebアプリケーションのフレームワークに関しては、「【2022年版】Webフレームワークのベスト10選！」もぜひご参照ください。 Laravelの特徴 Laravelを使うメリット・デメリットをあらかじめよく把握しておきましょう。 Laravelのメリット 内蔵のアクセス制御システム Laravelでは、ユーザー認証とロールベースのアクセス制御をコントロールすることができます。 必要なオプションはすべて内蔵されていますので、ユーザー認証ロジックとアクセス制御は洗練されたものになり、その結果、より安全性が高まります。 Laravelは、既存のCodelgniterフレームワークのより高度な代替品として作成されました。Codelgniterには、認証システムの内蔵サポートなど、多くの便利な機能が欠けていました。Laravelには、ログイン、登録、パスワードリセットなど、必要なすべてのステップからなる認証システムが搭載されており、1つのコマンドで実行することができます。 MVCモデルを採用している Laravelは、MVCベースのPHPフレームワークで、プレゼンテーション層とビジネスロジックの間の緊密な分離を確保します。MVCとは、Model、View、Controllerの略です。モデル（ロジック、データ処理）、ビュー（UI）、コントローラーの処理（インターフェース）を分離するデザインパターンです。MVCを使用することで、コーディング構造を簡素化し、作業を容易にすることができます。また、それぞれの機能が独立するため、分業開発もしやすくなります。 簡便なメール連携システム 現代のシステムにとってメール連携機能は、望ましいだけでなく、すでに必須となっています。Laravelでは、Mandrill、Amazon SES、Sendmailなどのドライバを使用することができます。メールはクラウドでもローカルサービスでも送ることができます。 データベース連携が管理しやすい LaravelのEloquent ORMは、Web開発者にシンプルなActiveRecordの実装を提供し、データベースとのやりとりを簡単かつ短時間で行えるようにします。PHPの構文を使ってデータベースクエリを書くことができ、データベースを更新または修正するためにSQLを書いたり、知る必要がありません。 データベース移行がしやすい Laravelのマイグレーションシステムは、データ損失のリスクを最小限に抑えながら、データベースを拡張することができます。データマイグレーションはPHPの助けを借りて行われるため、開発者の作業も容易になります。そうすると、データベースのマイグレーション機構を内蔵し、手間をかけずにデータベースの同期を高速化することができます。 利用している開発者が多いため情報も多く、日本語のドキュメントも充実している　 多くのPHPフレームワークには価格がついていますが、LaravelはWeb開発者向けのオープンソースのフレームワークです。また、このフレームワークをサポートする強力なコミュニティがあり、Laravelに関する公式ドキュメントや学習サイトが充実しているため、より高度で柔軟なフレームワークを作ることができます。。また、他のフレームワークに比べて、日本語サイトのドキュメントが豊富であり、基礎から応用までどのレベルに対しても学びやすい環境といえます。 Laravelのデメリット コードが複雑化しやすい 自由度が高ければ高いほどコードが複雑化しやすくなります。Laravelの魅力の1つとしては自分の思うとおりにコードを記述できるが、その反面、このデメリットに十分に注意すべきです。また、最初の設計をしっかり行わないと、分担体制を実施しにくいし、作業効率が落ちるリスクもあります。 処理速度が遅い Laravelは多機能で開発しやすいと評価されていますが、その分のメモリの使用量が多いため、処理速度は他のフレームワークに比べて遅い傾向にあります。そのため、速度を高く求めるシステムへの活用は十分に検討する必要があります。 Laravelでできること Laravelで開発できるアプリケーション Laravelは、シンプルな1ページのウェブサイトからエンタープライズレベルのソリューションまで、あらゆる複雑さと目的のウェブアプリケーションを構築することができる強力なフレームワークです。そのため、それを採用する企業が非常に多く、事例はIT、金融、旅行、エンターテイメント、小売など、さまざまな業界にわたります。ここ数年の開発実績に基づいて、下記の通り、Laravelで開発した案件の傾向をまとめました。 業務システム開発 Webアプリケーション開発 Webサイト制作 掲示板・口コミサイト制作 SNS制作 Eコマースサイト LaravelとWordPressの違い Webサイトを作成しようとする際、LaravelのほかにはWordPressもとても普及していますが、それぞれの特徴と向いている分野を見てみましょう。 WordPressはWebサイトを構築するために設計されたプラットフォームであり、LaravelはWebアプリケーションを設計するために使用されるフレームワークです。WordPressの場合、ユーザーはコーディングの知識を必要としませんが、Laravelを使用する場合はその知識が必要とされます。 それぞれのプラットフォームには、他と異なる独自の機能がありますが、簡単に言えば、WordPressは、よりシンプルなWebページやブログ、小規模なオンラインショップに向いています。その一方、Laravelは、より複雑で大規模なサイトに広く使用されています。つまり、カスタマイズされたバックエンドシステムを必要とする複雑なeコマースサイト等には、Laravelは、より良いソリューションとなりえます。 まとめ：Laravelで開発するWebアプリケーション…

あらゆるモノをインターネットに接続させていつでもアクセスできるIoT（Internet of Things）を目指すMicrosoft社の経営戦略を実現させるための環境として「.NET」をスタートしました。それから、システム開発の効率向上をはかり、それをベースとして、開発に役立つ機能を搭載するASP.NETをリリースしました。本記事ではASP.NETについてより具体的に理解するために、その特徴と強みについて紹介します。 ASP.NETは強力な開発フレームワーク .NET 「.NET」は、主として「.NET Framework」を指す言葉として使われています。NET Frameworkは、2000年6月に開発元であるマイクロソフト社が打ち出した「Microsoft .NET（マイクロソフト・ドットネット）」という構想がベースになりました。 マイクロソフト社のビジョンは、大規模なネットワークサービスを構築するため、あらゆる電子機器をインターネットに接続させる（IoT）経営戦略を策定しました。 .NET を使用すると、複数の言語や、エディター、ライブラリを使用して、Web、モバイル、デスクトップ、ゲーム、IoT など向けにアプリケーションをビルドすることが可能です。 .NET6へのマイグレートに関しては、「【NTQ Engineer Insight】.NETアップグレードアシスタントで、Windows上のデスクトップアプリを.NET6にマイグレート」もぜひご参照ください。 ASP.NETとは ASP.NETはActive Server Pages .NETの略で、マイクロソフト社が提供している.NET Frameworkに搭載されてます。ASP.NETは、動的なWebページを作成するために使用されるWebアプリケーションフレームワークです。クライアント側とサーバー側の両方のスクリプトがASP.NETで動作することができます。開発者がC#やVBを十分に理解していれば、このフレームワークをフルに活用することができます。 同社が提供している Visual Studio 等の統合開発環境を用いて、 Webテクノロジーの専門知識や、HTML や HTTP などの基本的なテクノロジーに精通していなくても、高機能な Web アプリケーションを開発できることが特徴です。 WEBアプリケーションの開発に関しては、「WEBアプリケーションの開発手順とは？ 仕組みや開発言語を紹介」もぜひご参照ください。 ASP.NETのコンポーネント ASP.NETは、以下のコンポーネントで構成されています。 ・言語  .NET Framework内に存在するさまざまなプログラミング言語。例えば、VB.netやC#などの言語があり、アプリの開発に使用されます。 ・ライブラリ  ウェブサイトやウェブベースのアプリケーションを作成するために開発者が使用するすべての必要なコンポーネントを持つ、異なるクラスのライブラリでいっぱいのベース。 ・共通言語ルーチン  共通言語基盤の CLI（The Common Language Infrastructure）とも呼ばれ、ドットネットプログラムが実行されるプラットフォームです。開発者は、例外処理やガベージコレクションなどの主要なアクティビティを実行するために使用します。 ASP.NETの特徴 ASP.NETフレームワークを使用すると実際にどのようなメリット・デメリットがあるか、より具体的に解説していきます。 ASP.NETのメリット 複数のプログラミング言語に対応している ASP.NETは、プログラミング言語に依存せずに、複数のものに対応できます。つまり、開発者はC#やVisual Basic.NETのような好きな言語を選ぶことができるのです。また、その実行時間は共通の言語に基づいています。 複数の開発者がプロジェクトに参加している場合、それぞれの開発者が自分のプログラミング言語を使用することができます。 ASP.NETでよく使われているプログラミング言語は以下の通りです。…

スマートフォンが普及してきた今ではアプリケーション（アプリ）は私たちの日常生活の一部です。アプリの種類は複数ありますが、UI（ユーザーインターフェース）や操作性、起動スピードが最適化されているネイティブアプリが注目を浴びています。 ネイティブアプリには多くの利点がありますが、完璧なものではありません。他のアプリケーションと同様に、ネイティブアプリにもメリットとデメリットがあります。本記事では、ネイティブアプリの開発を検討している方のために、その基礎知識を分かりやすくご紹介していきます。   ネイティブアプリとは ネイティブアプリは、iOSやAndroid等特定のプラットフォームで使用されるアプリケーションです。ネイティブアプリのプログラミング言語は、プラットフォームにによって異なります。ネイティブアプリは、カメラなどとの連携やプッシュ通知などさまざまな面でそれぞれのOS上で、スムーズに動作しなければいけません。   Webアプリとの違い ネイティブアプリもWebアプリもスマートフォン上で動作可能なアプリであり、アプリを利用する方はどちらを選ぶべきか悩んでしまうことが多いものです。 簡単に説明すると、ネイティブアプリはiPhoneのApp storeやAndroidのGoogleのPlayストアからダウンロードして、スマホにインストールするものです。初回に利用する際には多少手間がかかりますが、アプリがホーム画面に表示されるため、スムーズに起動できます。また、アプリによって、オフラインの環境で使用できる機能もあります。 一方、WebアプリとはWebブラウザ上で起動するアプリです。インターネットに接続できればいつでも使えます。ダウンロード等の手間がなく、すぐに利用できますが、ネイティブアプリに比べて、インターネット環境によって動作が鈍いこともあるでしょう。 Webアプリの開発については「WEBアプリケーションの開発手順とは？ 仕組みや開発言語を紹介」で解説していますので、ご覧ください。   ネイティブアプリのメリット スピードの速さ ネイティブアプリは、上記で述べた通り、特定のプラットフォーム向けに設計されたアプリです。デバイスに内蔵された機能を使って動作するため、高速に動作します。CPUの使用率が高いアプリでも、ストレスを感じることなく動作することが特徴です。そのため、ネイティブアプリは、ゲームなどのアプリケーションにおすすめできます。 可用性 ユーザーは、App StoreやPlayStoreから簡単にネイティブアプリを探すことができます。その上、ワンクリックで簡単にダウンロードまで可能。アプリは承認前にストアによって審査されますから、信頼できる品質や可用性が保証されています。 インターネットの必要性 ネイティブアプリには、インターネットが必須ではありません。オフラインモードで機能するケースもあります。web上で動作するアプリではインターネットが必要不可欠。その点ネイティブアプリは、機能によってインターネット環境に左右されずに利用できる利点があるのです。 画質の高さ ネイティブアプリは高い解像度と柔軟性で、より良い画質を提供します。縦横の比率が異なるデバイスでも、ユーザーは意識することなく表示可能。また、デバイスに依存して、解像度が劣化することはありません。 ユーザーの利便性 ネイティブアプリは、デバイスのOSに合わせてそれぞれ作成されることが特徴です。カメラ、GPS、カレンダー、マイクなど、さまざまな機能がネイティブアプリには搭載されています。ネイティブアプリは、これらの機能を効果的に利用することで、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供可能です。OSごとに適正にカストマイズされていることによって、ユーザーの利便性は高くなるでしょう。   ネイティブアプリのデメリット コスト ネイティブアプリの開発とメンテナンスに関わる、全体的なコストは高くなります。同じアプリケーションを別のデバイス用に個別に作成にする必要があるためです。また、アプリの保守にも高額な費用が必要になるでしょう。それぞれのストアで公開する際も料金が発生します。App Storeでの公開は年間99ドル。Appleからはアプリ内課金で30%の標準手数料を徴収されます。Androidの場合は、Google Playへの1回限りの登録料25ドルとアプリ内課金30％を支払うことに。しかしそれでも、ネイティブアプリは長い目で見れば費用対効果が高いといえます。   開発 ネイティブアプリの開発は、プラットフォームごとに別々の開発者が必要になるため、多くの技術と工数が必要になります。例えば、同じアプリをAndroid版とiOS版で開発する場合、それぞれ別の開発者を雇わなければなりません。さらに、ネイティブアプリの開発の過程では難しい課題に直面するケースもあります。 また、App StoreとGoogle Playの両方でアプリを公開する場合、両方のプラットフォーム向けに専門の開発チームが必要になるでしょう。2つのOS用のネイティブアプリの両バージョンを完成させるには、最大で通常のアプリの2倍の開発コストと時間が必要です。   アップデート 開発者は、さまざまな理由でネイティブアプリのアップデートを行う必要があります。アップデートは、バグや不具合を修正する目的が多いでしょう。必要なアップデートは、ユーザーがダウンロードできるように、アプリストアに実装される必要があります。ここで問題になるのが、ユーザーがアップデートに気付かないケースや、スマホの空き容量がないため、アップデートを見送る場合です。ネイティブアプリを不具合のまま放置することで、ネイティブアプリの評価が下がる恐れがあるでしょう。また、ネイティブアプリの利点がなくなってしまう恐れもあります。 サービスを提供する会社にとっても、2つのプラットフォームでのアップデートは相当な負担です。そして、アップデートのためには、開発・保守に多くのリソースが必要になります。   ダウンロードの必要性 ネイティブアプリを使用する前に、App StoreまたはPlayStoreのいずれかからダウンロードする必要があります。ネイティブアプリをダウンロードするためには、いくつかのプロセスが必要です。アプリを見つけ、利用規約を確認し、ダウンロードを行う必要があり煩雑です。ダウンロードに時間がかかり過ぎると、途中でダウンロードを諦めてしまうユーザーが出てきてしまいます。   まとめ ネイティブアプリは、開発のデメリットにかかわらず、数多くのメリットと利便性により、モバイルユーザーに人気です。今後もネイティブアプリは増加すると予測されています。そのため、ネイティブアプリの開発に投資することは悪い選択ではありません。 できるだけコストを抑えて、効果的なネイティブアプリの開発をお探しの方は、是非弊社NTQまでご相談ください。日本市場における600件以上の開発事例から、蓄積された経験に基づいて、最も適切なコンサルティングを提供致します。 お問い合わせページ

Pythonとはプログラミング言語の一種で、近年さまざまな場所で使われており、人気が高まっている言語のひとつです。特に強いのは機械学習やAI、自然言語処理などの分野であり、注目が集まっている分野で使われていることから、Pythonで何ができるのか詳しく知りたい人も多いのではないでしょうか。本記事では、Pythonの概要とPythonを使ってできる主な技術を6つ紹介します。 Pythonとは Pythonとは、1991年に開発され近年人気の高まっているプログラミング言語です。Pythonが人気の要因として、プログラムのルールや文法がシンプルなこと、便利に使えるライブラリが豊富なことが挙げられます。人気の言語であるため、インターネット上でも書籍でも学べる情報が多く、プログラミングができる人材を一から社内で育てる場合にも使えます。 一方で、PythonはAIや機械学習など、高度な処理にも向いています。前述の豊富なライブラリを使うことで、複雑な処理を簡単に行えるようなデータベースが揃っているためです。Pythonが幅広い分野で使われるようになったのも、このライブラリの存在が大きいと言えるでしょう。このようにライブラリが使えるのも、Pythonがオープンソースの言語であり、無料で使えるだけでなく、日々世界中のプログラマーが機能やライブラリを追加しているためです。 Pythonでできること では、実際にPythonを使ってできることを6つ紹介します。 機械学習やAIの開発 Pythonを使ってできることとして現在、一番注目を浴びているのがAI（人工知能）の開発ではないでしょうか。科学技術や数学、統計学を用いたフレームワークに加え、ディープラーニング用のライブラリも有名なものが複数あり、機械学習やAIをこれから実用化したいという人にもおすすめの言語です。Pythonにおける機械学習やAIでは、画像解析・音声解析・自然言語処理などが得意です。 AIや機械学習では、膨大なデータを処理して対象を見分ける、解析するなどが得意分野です。人間は経験を積んで物の見分け方や理解の仕方を学んでいきます。同じように、Pythonを使ったライブラリによるAIや機械学習では、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータのなかから自分で法則やルールを見つけ出すアルゴリズムを構築することができます。 WEBサービスやWEBアプリケーションの制作 Pythonは、WEBサービスやWEBアプリケーションの制作にも有用です。WEBサービスやWEBアプリケーションとは、ブラウザ上で動くサービスやアプリケーションのことであり、ネイティブアプリと呼ばれるスマートフォンアプリやデスクトップアプリとはやや異なります。例えば、DropboxやInstagram、Pinterestなどはスマートフォンアプリも出ていますが、もともとはPythonで書かれたWEBサービスです。 世界中で利用されている動画サイトのYouTubeも、Pythonで書かれたWEBサービスです。これらのサービスを一から作ろうとするとプログラム量が膨大になりますが、これもフレームワーク、すなわちライブラリに収められたさまざまな雛形を使うことで開発されました。 WEBアプリケーションの開発に関しては、「WEBアプリケーションの開発手順とは？ 仕組みや開発言語を紹介」もぜひご参照ください。 画像処理、自然言語処理 機械学習やAIの開発ともつながるものですが、Pythonを使えば、画像やテキスト・音声などさまざまな情報を認識・分析する「画像処理」や「自然言語処理」といった処理も行えます。これは、ディープラーニングと呼ばれる深層学習を用いて、画像に写っているものが何か、音声で話されている言語や言葉は何かなどを認識するものです。 深層学習とは機械学習のひとつにあたり、人間の神経構造を真似て作った「ニューラルネットワーク」を何層にも重ね（深層）、コンピュータ自身が自ら学習を深めていくことができるやり方です。例えば、スマートフォンの翻訳機能で音声やテキストを入力した際、この「自然言語処理」によって自然な翻訳が作られています。ひと昔前は翻訳した文章が不自然なことが話題になるほどでしたが、近年の自然言語処理を使った翻訳ではかなり人間の話す言葉に近い自然な文章が作れるようになっています。 また、画像処理も写真が「どんな場面を表しているか」「画像に写っている物体は犬か猫か」などを解析するのに使われています。例えば、病気の発見や監視カメラ映像から不審者を発見するなどに役立つ処理です。 画像認識と自然言語処理については、以下の記事でも詳しく紹介しておりますので、ぜひご参照ください。 「AIを使った画像認識の仕組みや種類とは？活用事例も含めてご紹介」 「自然言語処理（NLP）とは？ AI領域におけるその仕組みとできることを解説」 デスクトップアプリの制作 デスクトップアプリとは、デスクトップパソコンやノートパソコンなど、パソコンの画面上で動くアプリのことを指します。2Dゲームや3Dゲームはもちろん、パソコン上で行う作業を自動化させたり、WEBアプリケーションをより使いやすくカスタマイズしたりすることも可能です。 自動データ処理や分析など、業務効率化 前述のカスタマイズなども業務効率化の一環ですが、Pythonを使えば、これまで手動で行っていたデータ収集なども自動化できます。例えば、以下のことです。 インターネット上にある記事を、条件に合うものだけ抽出する スクレイピングと呼ばれる技術で、WEBサイトの見出しや画像といった情報を自動で取得し、加工して新たな情報を生成するものです。複数のニュースサイトでの話題の取り上げられ方を分析したり、各種ECサイトでの価格相場を知ったり、株価を予測したりできます。 表計算を自動化する 勤務時間のデータや経費管理、ToDoリストやタスク管理などのプログラムをPythonで自動化することができます。単なる数値の計算や集計だけならExcelの基本機能でもできるのですが、「データをグラフ化して見やすいレポートを作る」といった手動で行っていたことも、Pythonでの自動化が可能です。 API連携 APIとは、あるアプリケーションの機能を他のアプリケーションで使えるよう共有できる機能のこと。APIを使うことで、データを取得したり入力したりする自動化が簡単になります。TwitterやGoogleなどもAPIを提供していて、過去の投稿を閲覧したり、Google マップを使って配送業者に向けて最適な配達ルートを作成したりすることも可能です。 ブロックチェーンの開発 ビットコインを代表とした暗号取引の技術のことをブロックチェーンと言います。簡単に言えば、誰と誰がどんな取引をしたかがすべて記録に残り、ネットワーク上に接続された複数のコンピュータが互いにデータを共有し、チェックし合うことで不正な改ざんやアクセスを防げる技術です。 ブロックチェーン技術の開発により、ビットコインなどの仮想通貨はもちろん、音楽や絵画などのデジタルアートについてもNFTという所有権や履歴を表現できるようになったことで、簡単に複製ができなくなり、唯一無二の価値が生まれることになりました。これらの価値を支えている根幹にある技術も、Pythonなのです。特に、ブロックチェーン技術に必須である「hashlib」というライブラリを持っていることがPythonの大きな利点と言えます。 ブロックチェーンについては、「ブロックチェーンとは？基本的な概要や仕組み、活用事例をご紹介」もご覧ください。 Pythonのこれから 日本国内ではまだPythonエンジニアが少ない状況ですが、機械学習やAI開発、ブロックチェーンなどITのトレンドワードを牽引するPythonは、世界的に需要が高まっているプログラミング言語です。GAFAと呼ばれる大企業を始め、多くの企業で採用されているため、まだまだ勢いは衰えないでしょう。つまり、Pythonを使って作った人工知能やWEBサービスなどは今後も末長く使える可能性が高いと考えられます。 まとめ：Pythonは豊富なライブラリで注目の技術を支えるプログラミング言語 Pythonは、オープンソースで日々新しい機能やライブラリが増え続けているほか、既に豊富なライブラリがあり、機械学習やAI、画像処理や自然言語処理、ブロックチェーン技術など現在のIT分野で注目の技術の多くを支えるプログラミング言語です。 一方、日本国内でPythonを扱えるプログラマーは少ないのが現状です。NTQではAI（人工知能）を始め、Pythonを使ったサービスのオフショア開発にも力を入れています。開発事例については、こちらのページからご確認いただけます。 Pythonによるサービス開発をお考えであれば、ぜひ一度お気軽にご相談ください。 無料相談・お問い合わせはこちらから。

ディープラーニングは、機械学習の一部ですが、機械学習をさらに深化させ、コンピュータが自らパターンやルールを自律的に発見する技術です。人間の脳神経をモデルにして、脳と同様に機能することを目指しており、単に教え込まれた処理や思考を行うのではなく、大量のデータのなかから共通する特徴を自動的に抽出してパターン化することができます。人間が教え込んだアルゴリズムを超えて、コンピュータが自ら法則性を見つけて思考し正確な答えにたどり着くことが可能になる、現代のAI技術の最先端です。この記事では、ディープラーニングの基本的な仕組みと、私たちの社会における可能性について簡単に解説いたします。 ディープラーニングとは何か ディープラーニングとは ディープラーニング（Deep Learning）とは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた機械学習のひとつです。機械学習とは、コンピュータが十分なデータ量を学習することにより、あらかじめプログラミングするといった人間の力がなくともデータから特徴を抽出する学習機能のことを指します。DNNは、ニューラルネットワーク（NN）という人間の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したものです。主にパターン認識をするように設計されており、昨今注目を浴びています。 ディープラーニングの仕組み ディープラーニングは、機械学習のひとつに位置づけられます。機械学習は、コンピュータ自身がデータをもとに学習してアウトプットの精度を高める技術の総称であり、音声認識や画像認識、予測など、人が行うタスクをコンピュータに学習させるための手法のひとつです。 ディープラーニングは、十分なデータ量があれば機械が自動的に特徴を抽出してくれるDNNを用いることにより、機械学習の機能をさらに高めたものです。人間の脳のように複雑な処理をするため、パーセプトロン（複数の入力に対して1つの値を出力する関数）を複数層結合させて処理させています。そのため、「深層学習」とも言われます。 AIとディープラーニングの違い AI（人工知能）とディープラーニングの違いをその領域で表すと、AI＞機械学習＞ディープラーニングとなります。もっとも広義な概念がAIであり、AIのなかに機械学習とディープラーニングは内包されています。AIはもっとも古い概念で、「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」として広い定義がなされています。 AIについて詳しくは、「AI（人工知能）とは？仕組みやビジネスの可能性を事例とともに解説」もご覧ください。 ディープラーニングで何ができるか ディープラーニングはさまざまな分野で活用されていますが、代表的な活用方法としては、動画や画像から文字や顔などの特徴を認識する画像認識、人の声や音楽を認識させる音声認識などがあります。人間が通常使うような話し言葉・書き言葉を理解させ、処理させる自然言語処理もディープラーニングの得意とする分野です。詳細については次の章で触れます。 注目されるディープラーニング 近年、ディープラーニングが注目されている理由として、その精度の高さが挙げられます。特に、画像認識の分野においては、スピードも精度も人間をはるかに越えています。 こうした急激な進化の背景にあるのは、サーバーの処理能力向上です。ディープラーニングは学習量が精度に直結しますが、ここで必要となる大量のデータ処理が従来のコンピュータでは不可能だったのです。しかし、サーバーの性能がレベルアップしたことで、学習速度が向上し、一部の分野では人間をはるかに上回るような能力を持つようになりました。 ディープラーニングが有効な分野 画像認識 画像から特徴をつかみ、対象物を識別するパターン認識技術です。データベースから大量の画像を読み込ませ、その特徴をコンピュータに自動的に学習させることで、コンピュータは対象物を認識可能になります。 画像認識について詳しくは、「AIを使った画像認識の仕組みや種類とは？活用事例も含めてご紹介」もご参照ください。 音声認識 コンピュータで音声データをテキストデータに変換する技術です。音響モデルや言語モデルを用いて音声を解析して認識します。ディープラーニングによって、次に出現する可能性が高い単語を自動で予測できるようになりました。 異常検知 データセットのうち、他のデータと異なるデータを検知し、識別するための技術です。人間では認識できないような些細な変化や機械が故障する直前の微細な動きを捉えられます。 自然言語処理 人間の言葉を機械で処理して内容を抽出する技術です。ディープラーニングを使うことで、同じ発音の言語の意味の違いなどが解析できます。 自然言語処理について詳しくは、「自然言語処理（NLP）とは？ AI領域におけるその仕組みとできることを解説」をご覧ください。 ディープラーニングの学習手法 現在のディープラーニングの代表的な学習方法について説明します。 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） ディープラーニングにおけるもっとも重要な学習手法がCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。CNNはディープラーニングのためのネットワークアーキテクチャであり、手動での特徴抽出は不要になります。物体や顔、シーンを認識するために大量の画像のなかからパターンを見つける場合や、音声、時系列、信号データなど、画像以外のデータを分類する際にも非常に有効な手法です。 オートエンコーダ オートエンコーダとは、入力されたデータを、後で復元できる状態に圧縮する処理を指します。通常、データを圧縮すると情報の一部が欠落しますが、その欠損部がなくてもデータを再現できるよう、重要度の高い情報を残しておかなければなりません。そこで、オートエンコーダでは、重要度の高い情報を洗い出し、それ以外の部分を削ぎ落す処理を行います。 ディープラーニングの活用事例 ディープラーニングは以下の分野で活用されています。 ECサイトのレコメンデーション機能 ECサイト内におけるユーザーの閲覧履歴やクリック動作から趣味嗜好を分析し、それぞれのユーザーの需要が高いレコメンド（おすすめ）を実現します。 相場予測 過去の株価や相場のデータから未来の数字の変動、売買行動を予測することが可能になります。 サイバーセキュリティ（監視カメラ・不正アクセス防止） 外部からの不正アクセスやサイバー攻撃があった際に検知するものです。仕組みとしては、まず通常の状態をAIが学習、現在の状況を平常時と比較することで、異常があった際にリアルタイムで検知するというものです。 在庫管理 倉庫業務への画像認識機能を導入。在庫管理などの業務の効率化、自動化が可能になります。ピッキング作業や配送の仕分けにも有効です。 まとめ：ディープラーニングを応用したAIは社会の広い分野で重要になる ディープラーニングが進み、AIがタスクをより敏速に処理できるようになると、技術だけではなく社会で大事なことは何か、個人や社会全体の幸せはどのように考えればいいのか、という議論が今後活発になるかもしれません。ディープラーニングは、社会のあり方を変えていくかもしれない重要な技術として、これからも注目を集めていくでしょう。 NTQでは、AIに関する開発業務も承っております。具体的な開発だけではなく、AIを使って実現したい内容の相談から可能ですので、是非一度お気軽にお問い合わせください。また、以下のページでAIの開発事例の一部をご覧いただけます。 「AI × オフショア開発」「AI開発事例集ダウンロードページ」

クロスプラットフォームとは、WindowsやmacOS、iOS、Androidなど異なる複数のOS上で同じ仕様のアプリケーションを動作させるプログラムのことです。マルチプラットフォームと呼ばれることもあります。 この記事では、クロスプラットフォームの概要とその種類、代表的な開発ツールについて取り上げます。 クロスプラットフォームとは クロスプラットフォームとは、Windows、macOS、Linux、iOS、Androidなど異なるプラットフォームにおいて同じ仕様のアプリケーションを動かすことができるプログラムのことを指します。 ITソフトウェアというものは基本的に、動作および利用する環境をあらかじめ想定した上で開発を進めていきます。そのため、ある環境を想定して作ったソフトウェアは、ほかの環境ではそのまま使うことができません。 ところが、近年多くのプラットフォームが林立し、単一のプラットフォームにしか対応できないとなると利便性が失われてしまいます。 そこで、一つのプログラムで複数のプラットフォームに対応できることが求められてきました。 特にスマホアプリの開発においては、iOSとAndroidの両方に対応していく必要性から、クロスプラットフォームが多く用いられます。 クロスプラットフォームのメリット・デメリット クロスプラットフォームを使うメリット・デメリットを知っておきましょう。 クロスプラットフォームを使うメリット クロスプラットフォームを用いる主なメリットには、以下の通りです： ・一度の開発で複数のOSに対応した開発を一気に行うことができる ・既知の言語知識を活用でき、対応できる開発エンジニア人材を確保がしやすい ・複数のプログラムを開発する場合に比べ開発工数及び費用が大幅に削減できる クロスプラットフォームを使うデメリット クロスプラットフォームを使うデメリットとして、以下の3つが挙げられます。 ・対応OSの一部に発生する不具合に影響を受ける可能性がある ・各OSのアップデート時期や内容により最新バージョンへの対応にタイムラグが起きうる クロスプラットフォームの種類 クロスプラットフォームを実現するための仕組みは大きく分けて３種類あります。 【ネイティブ型／ネイティブUI】 プログラミング言語を解釈し、目にみえる形に描画するシステムのことを「レンダリングエンジン」といいます。 ネイティブ型は、OS上のレンダリングエンジンを利用するクロスプラットフォームです。固有のプログラミング言語でUIを操作する記述を行い、その命令をそれぞれのOSのUI（ネイティブUI）に変換し、画面表示（レンダリング）を行います。そのため、高速処理が可能であり、ネイティブアプリ同等のUI表現が可能になります。 【独自レンダラ型】 上記のネイティブ型では、どうしてもネイティブUIに依存した描画表現となり、自由度が足りない面があります。そこで独自レンダラ型では、クロスプラットフォーム独自のシステムでレンダリングを行うことで、OSに依存しないグラフィック表現が可能です。こちらも比較的高いパフォーマンスで処理ができ、ゲーム開発にも向いています。 【ハイブリッド型】 WebView上でネイティブ機能を用いるハイブリッド型と呼ばれるプラットフォームがあります。 OSの機能を直接使って開発するのではなく、Web上であれば、HTMLやCSS、Javascriptなどのプログラム言語を利用できるため、開発が比較的容易になります。 一方、レンダリング機能の一部をWebに頼る分、処理スピードが出せず、またネイティブ型ほど高度な機能を持たせることもできません。 クロスプラットフォームに使われる主なツール Flutter Flutter（フラッター）は、Googleが開発しているオープンソースのフレームワークです。クロスプラットフォームに対応しており、ワンソースで複数のプラットフォーム（iOS、Android、Web、Windows、Mac、Linux）に対応したアプリを開発することができます。 プログラミング言語には、同じくGoogleがJavaScriptが持つ課題を解消するために2011年に開発した「Dart」が採用されています。 記述したコードをリアルタイムで反映する「ホットリロード」に対応し、動画が高速です。 Google Adsなどに採用されていて注目度の高いフレームワークです。 React Native React Native（リアクトネイティブ）は、Meta Platforms（旧Facebook）が開発したオープンソースのフレームワークです。「React」というWebアプリを構築するためのフレームワークをそのまま引き継いで設計されました。 React NativeはReactと同様、JavaScriptを使用しているため、Web技術を活用しながら内部的にはネイティブのレンダリングAPIが呼び出される仕様になっているため、ネイティブ環境と変わらないUIが提供できます。 ネイティブ開発経験がなくても、日頃からReactやJavaScriptに慣れ親しんだ技術者であれば、ReactNativeであればクロスプラットフォーム開発に参画しやすい点も見逃せません。 Meta社傘下のInstagram、Facebookのほか、Microsoft のSkypeなどに採用されています。 Xamarin Xamarin（ザマリン）は、Microsoftが提供するオープンソースのフレームワーク「.NET Framework」の環境を用い、デバイスやOSに依存せず、多様なアプリケーションを構築できます。 Xamarinでは、Microsoftが開発した「C#」というプログラミング言語であらゆるネイティブAPIの処理を記述できるため、ネイティブアプリとほぼ同じことを比較的容易に実装できます。 リレーショナルデータベースや XML に対する操作をプログラミング言語で記述できる「LINQ」や、無名のメソッドを簡単に記述できる「ラムダ式」を活用しアプリを開発できるため、C#や.NET Frameworkの経験があるエンジニアであれば対応しやすいフレームワークです。…

Webアプリケーション開発の際、プログラミングを一から行うのではなく、ある程度の枠組みが出来上がったものを利用することがあります。これをフレームワークと言い、Pythonにもさまざまなフレームワークがあり、用途によって使い分けが可能です。本記事では、フレームワークの概要やメリット・デメリットのほか、Pythonで使えるおすすめフレームワーク5選についても紹介します。 フレームワークとは フレームワークという言葉はざっくりとに言うと「枠組み」のことです。例えばより一般的なビジネスの現場では、業務効率化のための考え方のテンプレートとして「フレームワーク」が用いられることもあります。プログラミングにおいてもフレームワークは「枠組み」のことを表し、特にアプリケーション開発でよく使われる機能をあらかじめ備えた枠組み、開発ツールなどのことを表します。 WEBアプリケーションの開発に関しては、「WEBアプリケーションの開発手順とは？ 仕組みや開発言語を紹介」もぜひご参照ください。 Pythonは機械学習やデータ分析などにも活用でき、最近非常に普及しているため、そのフレームワークも注目されています。 この記事では、Pythonにおけるフレームワークについてみていきます。 フレームワークのメリット・デメリット Pythonのフレームワークを使うメリット・デメリットを知っておきましょう。 フレームワークを使うメリット フレームワークを使うメリットには、以下の4つが挙げられます。 ①文法がシンプルで覚えやすい Pythonはシンプルな文法という特徴で差別しているため、そのフレームワークも同じメリットを持っています。そのおかげで、初心者でも覚えやすく、バグ発生等のリスクも軽減することができます。また、他人が書いたコードも確認しやすいです。 ②エラーの修正がしやすい 文法がシンプルだけでなく、Pythonのソースコードが少ないため、他の言語に比べてコードが読みやすくなります。そのため、記述ミスが発生するリスクが圧倒的に少なくなり、発生したとしてもミスを素早く見つけて修正できます。 ③ライブラリが多く、効率的に開発できる フレームワークのメリットだけでなく、Pythonは便利なライブラリが多いという点でよく知られています。汎用的な機能がまとめたライブラリを用いることで、少ないコードでもアプリやシステムなどが開発できます。したがって、コストの面でも時間の面でも効率化できるようになります。 ④機械学習や深層学習の対応が可能である AI開発はPython以外にも他のプログラミング言語を使うことができますが、その対応フレームワークについてはPythonの方が非常に豊富です。フレームワークを活用することで数値計算などの記述を速やかに対応できるため、機械学習や深層学習に導入されることが多いです。 フレームワークを使うデメリット フレームワークを使うデメリットとして、以下の3つが挙げられます。 ①フレームワークに関する知識が必要 プログラミング言語でコーディングすることと違うため、初めてフレームワークを利用する場合、学習が必要です。もちろん、参考書やコミュニティのサポートが整っている今の環境では、それほどの問題ではありませんが、学習のためにコストや時間を費やすことが必要です。 ②プログラミングの自由度が低い 上記に述べた通り、フレームワークは「枠組み」的なものを提供するものですので、その分、様々な制約があります。ゼロからコードを書くほど自在にはプログラミングできないため、自由度が低いと感じるエンジニアもいます。 ③言語そのものの理解が不十分になりやすい プログラミング言語を十分に理解しないうちにフレームワークを使い始めると、その枠組みに頼りすぎるリスクが生じます。その場合、決まった場面で型にはまった開発しかできず、エラーが発生した時には適切に処理することができません。そのため、プログラミング言語をしっかり理解したうえで、フレームワークを活用することをおすすめします。 おすすめのフレームワーク Pythonでおすすめのフレームワークとして、Pythonの5つの充実したフレームワークと呼ばれるDjango、Flask、Bottle、CherryPy、Falconを紹介します。 Django さまざまな用途に使える汎用性の高いフレームワークです。大手SNSや情報収集アプリにも使われていて、Python内でも世界シェアNo.2を誇るフレームワークなため、日々世界中の開発者によって改良が続けられています。 Djangoの主な特徴 ・他の Python フレームワークと比較してより安全である ・URL ルーティングを提供する ・認証のサポートを提供する ・データベーススキーマのマイグレーション機能を提供する Flask 小規模なフレームワークで、マイクロフレームワークとも呼ばれています。考え方はDjango に近く、Djangoから余分な部分を省いて高速・軽量化したフレームワークとも言えます。近年人気が高まってきていて、今後シェアが伸びていくことが予想されます。 Flaskの主な特徴 ・Google App Engineとの互換性 ・jinja2 テンプレートと Werkzeug WSGI ツールキットが対応可能 ・内蔵デバッガ  ・ユニットテスト ・HTTP リクエストの処理も対応可能 …