シリコンバレー在住エンジニアの、マーケティング、経済、IT、人生についてのウンチク。 ( 2,162,905 since 2006.02.20 )
数字のタッチタイプを楽して 10 ヶ月で覚える方法。
私は、なんと、PC のキーボードの一番上の数字キーをタッチタイプ※できる。
パラダイムシフト
時代の移り変わりを、「パラダイムシフト」 という。
我々は、90 年代にインターネットを手にした。そして時代が変わった。これをパラダイムシフトという。主に社会またはその分野でインパクトを持って移行が伴うものだ。
今、私たちが目にしているパラダイムシフトは、大きなくくりで言うとIT関連ということになるが、日本では iモード / ケータイ、eコマース、液晶 / プラズマ TV、HDD レコーダー、少し専門的になるが IT の世界では 「オブジェクト指向」 「Java」 「無線 LAN」 あたりとなるだろうか。
ウィンドウズのタスクバー
みなさんはウィンドウズの「タスクバー」をどこに置いているだろうか。
タスクバーとは「スタート」ボタンがある横に長い帯のことだが、デフォルト (工場出荷時のまま) だと、タスクバーは画面の一番下にある。
実は、タスクバーは画面の右にあった方が、慣れれば使いやすい。
なぜなら、PC の画面は縦よりも横に長い一方で、横書きの文章は縦方向が長い方がよい。そのため画面の一番下にあるタスクバーは本来邪魔である。なのでタスクバーを下よりも右に置いた方が限られた画面を利用する効率がいいのである。
また、ほとんどの人は右利きである。「左から右」 にマウスを移動させる方が楽である。厳密に言うと、左上から右下にマウスを移動させる方がよい。ということは、マウスを操作する場合画面の右の方をクリックした方が使いやすい。このことは、Mac とウィンドウズのダイアログボックス 「はい」「いいえ」 ボタンの位置の違いに表れている。
ウィンドウズの場合は常に、
「はい」 「いいえ」
だが、Mac の場合は常に
「いいえ」 「はい」
の並びになっている。
PC は印刷されたものと同じようで実は違う。印刷物では 「はい」「いいえ」 の配置の方が人間の思考から言ってわかりやすい（なぜなら横書きは左から右に書くから）が、操作主体のコンピュータでは、Mac の方がマウスの移動がしやすい＝操作がしやすく作られているのである。
ネットワーク効果 (ネットワーク外部性)
よくまとまっているため、
奈良産業大学 経営学部 Faculty of Business Administration
ネットワーク効果 (2002/10/23)
より無断転載。
最近、ビジネス書で「ネットワーク効果」という言葉がよく使われています。文脈に応じて様々な意味で用いられていますが、「経済学におけるネットワーク外部性がもたらす効果」の意味として用いられている場合が多いようです。
ネットワーク外部性とは、「同じ財・サービスを消費する個人の数が多ければ多いほど、その財・サービスの消費から得られる効用が高まる効果」をさします。たとえば、FAX が世の中に 1台だけしかないとすると、その FAX は全く機能しません。利用者が少なければ、FAX を利用する価値は乏しいと考える人も多いでしょう。逆に、FAX の利用者が増えれば、通信できる相手が増えるので、それだけ FAX の価値が増すことになります。FAX そのものの性能とは無関係に、利用者の数に依存して価値が変化するのです。このように、ネットワーク外部性は通信ネットワークにおいて顕著にみられる性質です。
ところが、ネットワーク外部性は、必ずしも通信ネットワークとは無関係なところでも存在することが広く知られるようになりました。ビデオの方式をめぐるVHSとベータの戦いでは、最終的に VHS がビデオの標準方式になりました。しかし、VHS のほうがベータより優れた方式であったからではありません。パソコンでは、マイクロソフト社のウィンドウズが、OS の独り勝ち的シェアを維持し続けています。これらは、いずれもソフトウェアという要素の存在によって、多くの人に利用されている方式が選ばれた結果です。ビデオの場合は、ほんのわずかシェアが高かったため、まず VHS の方で映像ソフトが充実し、それがハードウェアの普及を促進したこと、さらに同様な理由でレンタルビデオが果たした役割も大きいと言われています。パソコンの場合も、シェアの高い OS でアプリケーションソフトの開発が進み、それによってさらにハードウェアの選択にフィードバックされるという循環が生まれました。ソフトウェアとハードウェアの間に相互依存的な関係が存在するため、ネットワーク外部性が発生したのです。
これらは、協定などで標準を決めたのではなく、ネットワーク外部性によって事実上の標準化 (デファクト・スタンダード) が成立した例です。デファクト・スタンダードを獲得した企業は、長期間にわたって独占的に利潤を得ることができるため、多くの企業がデファクト・スタンダードを意識した戦略をとるようになりました。
クリティカル・マス
ネットワーク外部性がはたらく財の普及では、「クリティカル・マス」と呼ばれる特別な普及率が存在するといわれています。このクリティカル・マスに達するまで普及させるには、大変な苦労をしなければなりません。しかし、クリティカル・マスをいったん超えると、急速に普及が拡大していきます。 なぜ、このような普及率が存在するのでしょうか。ここでは、ネットワーク外部性がはたらく財に、普及のクリティカル・マスが存在する理由について簡単に説明します。
ネットワーク外部性がはたらくネットワークに加入する場合を考えます。真っ先に加入する人もいるでしょうし、普及が進んでからでないと加入しない人もいるでしょう。ネットワーク外部性の特徴は、各個人が行なう加入の意思決定が、普及の度合いから大きな影響を受けることです。そこで、「普及率がどの程度になったら加入しますか？」というアンケートをとったものとします。
図 1 のグラフは、その回答の一例で、アンケートの回答をヒストグラム（分布を示す棒グラフ）として示したものです。真っ先に加入する人、普及が進んでから加入する人など、様々な人がいますが、その平均は中央より左に寄っているものとします。それは、ネットワーク外部性が強くはたらくほど、普及率に鋭敏に反応して利便性が上昇し、少しでも普及したら加入が始まると考えられるからです。
図 1. 加入に関するアンケート回答の分布
さらに多くの人を対象にアンケートを取ると、図 2 のグラフに示す曲線 (3) のように、連続した曲線として示すことが可能になるはずです。このグラフは架空のデータですが、40 % の普及率の時に加入する人が最も多く、この40 % を中心にして左右対称になっています。(平均 40 %, 標準偏差 20 %の正規分布を例にしています) 曲線 (3) は、アンケートの回答の分布を示したものですが、回答した人の数を普及率の小さい順に累積したグラフを曲線 (1) として示しました。累積分布を示す曲線 (1) をみると、普及率が 50 % のところで、累積分布の値は 70 % を示しています。これによると、普及率が 50 % に達するまでに加入したいと考える人が、全体の 7割を占めることになります。
図 2. クリティカル・マスの説明
普及率が 50 % のとき、加入したいと考える人が全体の 70 % 存在するのですから、その差の 20 % の人は、加入したいのにまだ加入できずにいる個人の存在を示しています。いずれこの 20 % の人も加入するでしょう。したがって、普及率 50 % の状況は長く続かず、普及率は上昇していきます。どこまで上昇するかというと、累積分布と普及率が一致するところ、つまり曲線 (1) と曲線 (2) が交差するところです。この例では、ほぼ 100 % まで普及が進みます。逆に、普及率が 20 % のところでは、加入したいと考える人が全体の 16 % 程しか存在しません。その差の 4 % の人は、ネットワークから退出したいと考えていることになり、普及率は減少します。
このように、曲線 (1) が45度線 (2) を上回っているところでは、普及率が上昇していきます。逆に、曲線 (1) が45度線 (2) を下回ったところ (A から B の区間) では、普及率が減少します。普及は 0 % から進みますから、このようなネットワークが登場しますと、点 A の普及率までは楽に普及が進みます。しかし、点 A から点 B までは、積極的な普及促進策を講じないと普及が進みません。点 B を超えると普及は何もしなくても進んでいきます。ここで、点 B がクリティカル・マスと呼ばれる普及率です。
（水谷 直樹）
待ち行列理論
ディズニーランドで、銀行のATMで、スーパーのレジで、高速道路の料金所で、我々は行列を作る。これを待ち行列といい、この問題を解くための理論、すなわち待ち時間を計算して求めたりする方法が学問としてある。
この待ち行列理論は経済産業省主宰の国家試験である情報処理技術者試験のテクニカルエンジニア (ネットワーク) の午前の問題として必ず出ることになっている。
その待ち行列の計算だが、教科書には必ず以下の 「公式」 が出てくる。
(待ち行列) ＝ρ x Ts / (1-ρ)
この公式に数字を当てはめれば待ち行列＝待ち時間が出てくるそうである。ここで、待ち行列を理解する上で、以下の HP が参考になった。
https://www.mirai.ne.jp/~suehiro/am/kihonyougo/queuingtheory.htm
教科書にはいきなり公式がでてくるのだが、なぜその公式になるのか詳しく説明されているのがなかったので、今まで頭に入らなかった。しかし
https://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/5427/mathtrtop.html
を見てその理由がわかった。高校以上の数学を駆使しないと公式が導き出せないのである。数列と微分を駆使する。私は高校時代、微積分をとっていていつもテストはクラスで3番くらい (1番は京大受かった石垣君、2 番は友だちの青木君、3 番目は私) だったが、lim なんてのは15年前の話だから、もうとっくに忘れた。が、最初から情報処理技術者試験の参考書も 「この公式は数列と微分を使って導き出すことができるものです」 と、ひとこと書いてくれたら良かったのに。いや、つまりすぐに公式を理解することをあきらめて、ただひたすら暗記に徹することができたのに、ということ。参考書は誰にでもわかるようにと中途半端な説明するから余計にわからなくなる。
閑話休題、上の公式のρ (ローと読む) とはなんぞや？実は私はその謎が解けてから行列問題が解けるようになった。
実際に問題を解いてみよう。
(H11ネットワークスペシャリスト午前問 63)
ある金融機関のATM (現金自動預け払い機) が1台設置されている。平日の昼休み時 (12時から13時) には、このATMを毎日平均15人が一人当たり平均3分の操作時間で利用している。サービス待ちがM/M/1※の待ち行列モデルに従うとすれば、この時間帯の平均待ち時間は何分か。
まず上の公式で、ρを求める。ρの求め方は、ズバリ、
「このATMでは1時間に本来何人をさばくことができて 何人をさばかなければいけないのか」
という比率を求めるのである。この比率をρと言っている。この考え方に気付いてから行列問題が簡単に思えるようになった (この道のりの長かったこと) 。
つまり、問題によれば 1 人当たり 3 分間隔で ATM を操作しているとすれば、1 時間で 20 人さばけるはずである。1 時間＝ 60 分を 3 分で割れば20だから、つまり 1 時間以内に絶え間なく 20 回 ATM を操作できる。問題の中には、12～13 時の 1 時間の間に 15 人が続々来る、ということだから、この ATM はどれだけ働いてるかというと、
(来客数 15 回) : (本来さばける回数は 20 回) ＝ ρ : 100 (%)
と、比の計算で求められる。これなら小学校の高学年で出てくる算数で解ける。私が今まで見た中で、こういう解き方を書いている参考書はひとつもなかった。参考書の筆者はきっと頭がよく、プライドもあるだろうからこういう書き方は決してしないのだろう。するとρは75%である。つまりこの ATM はお昼時に本来の能力を 100% とすると 75% の力しか発揮していない、ということである。
ここで、勉強していてわかったのだが、この公式ではATMの処理能力を超えて来客することはない、という前提である。現実には高速道路の料金所やディズニーランドの人気アトラクションはそんなことはなく常にフル稼働なので、M/M/1という待ち行列のモデル (前提条件) は非常に甘々であることがわかる。しかし前提条件を甘くしても微分は出てくるのである。実際の社会で起こっている待ち行列問題を解くのは 「すごく難しい」 のであった。高速道路の渋滞がなぜ起こるのか、それは待ち行列理論をきちんと理解して道路/トラフィック設計してないからではないか？と、勘ぐりたくさえなる (もちろん考えて設計していると思うのだが、だとすればETC専用レーンを設けるなんてもってのほかだと思うのだが…？？？) 。
またまた閑話休題、上の公式の Ts は 「平均サービス時間」 と呼ばれ、ここではたとえば ATM にキャッシュカードを入れてから現金を引き出したり残高照会をしたり振り込みをしたりし終えるまでの時間のことを言っている。問題文中からこれは 3 分である。
これでρ＝75%、Ts＝3 (分) となるので、公式にあてはめてみればよい。
(待ち時間) ＝0.75 × 3 (分) / (1 - 0.75) ＝ 9 (分)
ということで、昼休みにこの ATM を使う客の待ち時間は9分であることがわかった。
試験に限って言えば問題のパターンは決まっているのでコツをつかんでしまえば簡単な問題だったのだ。
* * *
※M/M/1の意味は、
- 「サービスが提供される窓口」 は 1 つである。
- 窓口でサービスを同時に受けることができるのは1人に限られる。
- 「サービスを受けるために順番待ちをする客の列」 は 1つである。
- 客はいったん待ち行列に加わったら、自分の番が来るまで待ち続ける。
- 客の到着の仕方がポアソン分布にしたがう。
- サービス時間の分布が指数分布にしたがう。
であるが、 5. のポアソン分布なんかは大学で習った統計学出てきたものだし、はっきりいって未だよく理解してないが、わからなくてもなんとかなる。
