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コツコツと

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コツコツと

ジョブ理論

・相関と推測をもとに答えを求めることから、根本的な因果関係のメカニズムへと目を転じることは、きわめて重大だ。 表面上の問題を解決するのではなく、なぜを5回以上考えて、それの解決方法を顧客が入り込みやすい方法で解決する。

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    • 人生を変える営業スキル

      【読んだ本】 人生を変える営業スキル 遠藤　公護 【内容】 ビジネスを行う上で最も重要なサービスを使ってもらう方法を知ることが出来る 【具体内容】 1. 魅力を引き立てるデモの習得 心を動かすデモとは、顧客の潜在的なPain(痛み)をいくつも書き出し、ソリューションが解決できるバリューと結びつける。 そのいくつかのバリューをアハモーメントがあるワクワクするようなストーリーで繋ぐことで、顧客の記憶に残すことができる。 ダメな例) 「この補聴器は特許を取得していて非常に品質

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      • CSPO（認定プロダクトオーナー）受講2日目

        CSPO認定 【具体内容】Mob開発（Mob開発の様子） チーム全員が同じことを同時に、同じペースで、同じ環境で作業をする方法。 【メリット】 ・チームが持つ問題を軽減 ・お互いから知識を学ぶことができる ・スピード向上 ・迅速なフィードバックの提供 【実施方法】 ①メンバーの役割を決める。 ・ドライバー：実行役 ・ナビゲーター（PO、スクラムマスターが実施）：指示役 ・モブAI：サポート役（モブAIを行うためのツール）、クオリティのチェックや質問回答等 その他、AIを使

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        • ヒアリングの極意①

          【読んだ本】 対話型ファシリテーションの手解き 中田　豊一 【手に入れられるスキル】 新規事業のN1を作るために必要な、ヒアリング力を上げ顧客課題を明らかにすることに大いに役立つ 【具体的内容】 ① 「〜はどうですか？」「〜はなぜですか？」という質問は相手の考えを尋ねるものだった。 簡単な事実質問を積み重ねて行く中で、相手の現実を浮かび上がらせていたわけです。5W1Hのうち、HowとWhyの質問は一切使わない質問をすることで相手の事実情報を手に入れることが大事。 相手の実

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          新規事業開発記録01

          【今日学んだ内容】 N1の大事さ。 山田さんの講義を聞いて感動した言葉がありました。（https://www.foresight.ext.hitachi.co.jp/_ct/17303621） 「一人を幸せにできないのに多くの人を幸せにできるか」 まずは一人を幸せにするサービスを作るこれがN1の真髄に気づきました！ 「考えてもわからなくなったら行動」 考えてもわからないものは仮説になる。そこは行動して人に聞きにいく！ それが01の基礎だと理解しました。

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          特徴点マッチングの大まかな流れ（技術紹介）

          １．特徴点マッチングとは？ 特徴点マッチングとは上の図のように二つの違う画像から何かしらの特徴量から特徴となる点を見つけ，二つの画像の一致する場所を特定しペアを探索することである。 この技術を使うことで位置合わせなどが可能となる。 ２．特徴点マッチングの大まかな流れ 結論から言うと、キーポイント探索→特徴量抽出→ペア探索という流れになっている。 ・キーポイント探索 キーポイント探索とは何かしら特徴がありそうな位置座標をいくつか探索することである。キーポイントの例としては

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          ハリスのコーナー検出

          コーナーとは着目する領域を変えるとその領域内の形状の変化量が大きくなる。この特徴を活かしてコーナーを検出する方法がハリスのコーナー検出である。 コーナー検出は特徴点としてよく扱われる。この点の周囲の特徴量を比較することでその類似する場所を特定し、マッチングなどをおこなう。 曲率の種類 ・法曲率 法曲率はある曲面の接平面の法線ベクトルを含む平面の中で曲面を切った時の曲線の曲率 ・主曲率 法曲率の中の最大値と最小値 ・平均曲率 ・ガウス曲率 ここで曲面の曲率が行列Mの固有値で

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          RANSAC法

          二つの画像のマッチングを行うときに使う手法である． マッチングするための候補点を算出した後にどの点を対応させればいいかを定めるときに使う画像処理の手法である． ①二つの画像の特徴点（アウトライア）を用意する ②マッチングするのに最低限必要な対応点をランダムに選択する（基本４つ） ③選択した対応点を用いて座標変換を行い正しく移動できた点（インライアと呼ぶ）の数を数える ④インライアが最も多い対応点を選択

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          カラーヒストグラムによるマッチング

          画像の中からあるパターンを探索したい時に，カラーヒストグラムの類似度を用いた画像処理の方法がある． カラーヒストグラムとは，あるカラーチャネルの画素値（0~255）がどのくらい存在するかを表した図である． 入力画像のカラーヒストグラムと探索したいパターンのカラーヒストグラムの類似度を求めることで同一パターンかどうかを評価する． 類似度の算出にはヒストグラムインタセクションとバタチャリヤ係数がある． ヒストグラムインタセクション ①入力画像とパターン画像の各画素値を見て小さい

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          チャンファーマッチング

          今日は，チャンファーマッチングについて紹介する． チャンファーマッチングとはエッジ情報を用いてパターン探索を行う方法である． これはある画像があった時にその画像からなんらかのパターンを見つけるアルゴリズムである． このアルゴリズムの手順としては以下に示す． ①エッジ検出法で入力画像のエッジ画像を作成 ②距離変換画像を作成（エッジからの距離を示した画像） ③作成した距離画像とパターンの画像の相違度を求める ④最も相違度が小さくなった場所をパターンの位置として特定する ちなみ

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          MicrosoftのKinectFusionを動かした話

          [KinectFusionとは]ざっくり言うと，リアルタイムで表面再構成を行う方法です！ 表面再構成ってなに？となると思うんですけど，簡単に言えば３次元データをメッシュ化することです！ そもそも3次元データってなに？ってなると思います． 例えば，カメラで動画や写真のように平面のデータをスマホとかで見てると思うんですけど，今はVirtualReality（VR）やAugmented Reality（AR）といった技術で360度どこからでも映像を見ることができるようになりまし

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          Nreal開発で参考になった記事

          公式ドキュメント OSがAndroidなのではじめてAndroidの開発をする人は公式のページだけでは足りないかもしれません。なので、下の記事をおすすめします。 Nreal Light Developer Kit開発手順（サンプルシーンの起動まで） ここではAndroidStudioの設定方法やScrcpyの紹介をしてくれています。 Android開発する上で必要なSDKやJDKの設定を解説をしてくれていると共にデモまでの開発手順がわかりやすく書かれているのでおすすめで

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          Nreal開発で参考になった記事

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          NrealLightでリアルタイムホログラム

          今回は自分のインターン先Holotch株式会社で開発した新型MRグラス「NrealLight」でのホログラム×MRアプリについて紹介したいと思います。まず下の二つについて軽く説明したいと思います。 ・新型MRグラスNrealLight(以下:Nreal) ・ホログラム(Volumetric Video) Nrealとは KDDIが12月1日に発売を開発したMRグラスです。 Nrealの特徴としてはとにかく軽い、持ち運びやすい！Nrealについての詳しい話は以下のURLで

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          NrealLightでリアルタイムホログラム

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          Please connect Nreal Light glasses

          Nrealの開発手順などはここで詳しく解説されているのでそちらを参考にしてほしい。今回は「Please connect Nreal Light glasses」というエラーの対処法について紹介していく。 [自分の開発環境] ・Unity 2019.4.11.f1　 ・NRSDK1.4.8　 [エラーの内容] build and runは成功しているのだが、scrcpyで作ったアプリケーションを見てみると下のような写真がでてくる。 このエラーにかなりの人が苦しめられ

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          Please connect Nreal Light glasses

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