年末年始休業のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。 株式会社サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程を年末年始休業とさせていただきます。
年末年始休業期間
2023年12月29日(金)~2024年1月3日(水)
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
また、海外スリランカチームは2023年1月1日のみ休業とさせて頂きます。
※土日休日
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
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千葉県のwebシステム開発会社、AI，IoT，ブロックチェーン，アジャイル開発に対応 | 株式会社サンファームネット
千葉県八千代市に本社を置くサンファームネットは、スリランカにおいて優秀な開発チームを持ち、システム開発（ソフトウェア開発）、ネットワーク構築、販売・商品・顧客管理、ホームページ作成、データエントリーシステム、各種システム導入支援など、お客様にとって最適なITを用いた解決策をご提案することができます。
年末年始休業のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。 株式会社サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程を年末年始休業とさせていただきます。
年末年始休業期間
2022年12月29日(木)~2023年1月3日(火)
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
また、海外スリランカチームは2023年1月1日のみ休業とさせて頂きます。
※土日休日
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
ゴールデンウィーク休業期間のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。
株式会社サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程をゴールデンウィーク休業とさせていただきます。
ゴールデンウィーク休業期間
2022年4月29日(金）～2022年5月5日（木）
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
また、海外スリランカチームは2022年4月30日、5月1日のみ休業とさせて頂きます。
※土日休日
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
年末年始休業のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。
サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程を年末年始休業とさせていただきます。
▼年末年始休業期間▼
2021年12月29日(水)～2022年1月3日(月)
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
新年のご挨拶
新年、明けましておめでとうございます。
株式会社サンファームネットでございます。
平素はご愛顧を賜わり、厚く御礼申し上げます。
旧年中は、多大なるご尽力をいただき、誠にありがとうございます。
2021年も、より一層のご支援、お引立てを賜りますようお願い申し上げます。
本年も宜しくお願い申し上げます。
※千葉県八千代市に本社を置くサンファームネットは、スリランカにおいて優秀な開発チームを持ち、システム開発（ソフトウェア開発）、ネットワーク構築、販売・商品・顧客管理、ホームページ作成、データエントリーシステム、各種システム導入支援など、お客様にとって最適なITを用いた解決策をご提案することができます。
ゴールデンウィーク休業のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。
株式会社サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程をゴールデンウィーク休業とさせていただきます。
ゴールデンウィーク休業期間
2020年4月29日(水）～2020年5月10日（日）
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
また、海外スリランカチームは2020年5月1日、7日、8日のみ休業とさせて頂きます。
※土日休日
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
年末年始休業のお知らせ
平素は格別のお引き立てをいただき厚くお礼申し上げます。
株式会社サンファームネットでは、誠に勝手ながら下記日程を年末年始休業とさせていただきます。
年末年始休業期間
2019年12月31日(火）～2020年1月5日（日）
休業期間中にいただいたお問合せについては、営業開始日以降に順次回答させていただきます。
また、海外スリランカチームは2020年1月1日のみ休業とさせて頂きます。
※土日休日
皆様には大変ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解の程お願い申し上げます。
ブロックチェーンとは？
ブロックチェーンはネットワーク内で発生した取引の記録を「ブロック」と呼ばれる記録の塊に格納し、分散して管理されるのが特徴で、ビットコインなどを利用しているあらゆるユーザーのコンピューターに保存されます。
この形式を「P2P（ピアツーピア）方式」といい、「分散型取引台帳」とも呼ばれています。
取引データのまとまり（ブロック）は、時系列で鎖（チェーン）状に連なっており
従来のオンラインネットバンキングのように中央集権的な管理機関を持たないため、権限が一箇所に集中することがなく、万が一ネットワーク上に存在するデータの一部が改ざんされたとしても、分散された他のデータと整合性が取れなければ、すぐに不正が明らかになります。
同様に、一部のデータベースがサイバー攻撃などによって破壊された場合でも、別のデータベースに保存されている同一のデータを復元することができます。
そのためシステム障害に強く、かつ低コストで金融サービスが運用できると期待されています。
医療の現場でも、このブロックチェーンの技術の応用が始まっています。
現在、医療カルテはプライバシーなどの観点からデータ共有が進んでいません。
ですが、将来的に「電子医療カルテ」が専用のブロックチェーン上にデータ保存されるようになれば暗号化されて改ざんが不可能となります。
また、これまで医療機関ごとに分散されていた病院の電子カルテや薬局の処方箋データといった情報を、患者ユ―ザー本人が権限を与えた医療機関内のみで共有閲覧・書き込み可能となるシステムが発展することで、遠隔地にいる医師達の間で患者様の情報が安全に共有できるようになると考えられています。
初めて足を運んだ病院でも、医師が病院内の端末から患者様の過去の病歴やアレルギー、服用している薬などを的確かつ迅速に把握することができ、診療に役立てることができます。
IOTについて
IoTは”Internet of Things”の略でモノのインターネットと訳されています。読み方はアイオーティーです。
そして、今までインターネットにつながっていなかったモノをつなぐことをIoT：Internet of Things（モノのインターネット）と呼んでいます。
プロセスとしては
情報の取得を人の操作や機械的なセンサーを通じて行う。
集められた情報をクラウド上に蓄積、分析し膨大なデータの解析にAIを用いる。
分析結果に応じて、ヒトに対して最適なフィードバックが返ってくる。
ということです。
高齢者の車の事故が社会問題となっている昨今では、自動運転のシステムが注目されていますが
その自動運転においてもIoTは必要不可欠な技術です。
自動運転では、車の状態をクラウドへデータとして共有し、AIが運転の指示を与える事ができます。
この際には、車の位置情報や走行状態といったデータはIoTの技術がなければ情報の収集ができません。
また現在では、農林水産の分野でもドローンを活用することによる収量拡大、品質向上、作業の効率化、コスト削減
といった効果が期待されておりその注目を集めています。
田んぼや畑、いけすの状態をドローンを使ってカメラで撮影しますが
クラウドに瞬時にアップロードするためにはIoTの技術が重要になってきます。
AI（人工知能）について
AIは大量のデータから「モノ」を「判断」するシステムのことを言います。
AIの研究は「推論」「学習」するの二つの分野に分かれています。
『推論』は、『知識を元に、新しい結論を導き出すこと』です。
例えば、グーグルのディープマインドによって発展した囲碁プログラであるアルファ碁は、2016年3月に囲碁界のトップである李九段との５回勝負を行いました。
その結果、アルファ碁は５戦４勝１敗で勝利。
何と囲碁界のプロ棋士に勝ち越してしまったのです。
富士通が開発をしていた将棋プログラムであるプエラ・アルファ（旧ボンクラーズ）は、2012年1月に日本将棋連盟の会長（当時）である米長氏と対戦し、勝利を収めました。
2019年では第29回世界コンピュータ将棋選手権が川崎市「川崎市産業振興会館」で、5月3日～5日の3日間行われ、「やねうら王」が優勝しました。
決勝最終戦では、『やねうら王』が勝つか引き分けるかで優勝だったため、AIのプログラムを「千日手」になりやすいものに変更しました。
推論は『知識を元に、新しい結論を導き出すこと』と書きましたが
推論を行うことで、手順を全部指示しなくても、「やねうら王」のように
知識の部分をいろいろと変えることで目標を達成するための手順を導き出せることが重要な事です。
「学習」は継続して取得した情報をもとに、組み合わせを考え、提案を行うものです。
例えば、最近は食料品も充実してきたドラッグストア。
このドラッグストアには人工知能が搭載されたレジが設置されています。
このレジでは、お客さんがどのような商品を購入したかを記録することができます。
学習は「継続して取得した情報をもとに、組み合わせを考え、提案を行うもの」
と書きましたが、お客さんの買い物の内容がこの情報にあたります。
例えばAさん。
Aさんはおにぎりとお茶を購入しました。
情報が入手できたので、人工知能を搭載したレジは「未来に使えそうな知識」を見つけようとしました。
しかし、情報不足で見つけることが出来なかったので、もう少し情報の収集を行います。
すると、二人目のお客さんであるBさんが来店しました。
このお客さんはお茶と雑誌を買っていきました。
同じように三人目のお客さんであるCさんは、パンと牛乳、四人目のお客さんであるDさんはおにぎり、お茶、アメを買っていきました。
四人目までのお客さんの買い物の内容をまとめると
Aさん⇒おにぎりとお茶
Bさん⇒お茶と雑誌
Cさん⇒パンと牛乳
Dさん⇒おにぎり、お茶、アメ
と、なります。
するとAさんとDさんはおにぎりを買っていますが、一緒にお茶も買っています。
このことから
『おにぎりを買ったお客さんはお茶も一緒に買う』
…かもしれない。ということが分かります。これは未来に使えそうな事象です。
例えば、おにぎりとお茶の売り場を近くに陳列しておくともっとお茶が売れるかもしれません。
つまり、人工知能を搭載したレジは、お客さんの買い物という情報から未来に使えそうな知識を見つけだしたのです。
