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OSSを知り、OSSを作る

最近オープンソースのライセンスについて再度勉強しています。
KSKPのOSS化を検討していくためです。

当社は創業以来、OSSの分析ツールを中心に取扱ってきました。
(OSSの理念は当社の経営理念ともフィットするからです)
それらOSSに日本語化やバグレポートなどで貢献してきました。
これからは当社自身がOSSの担い手としても活躍して行きたいと
思っています。

「OSSは無料と思われて、お客様に買ってもらえないのでは?」
「競合他社にノウハウやコードを盗まれてしまうのでは?」
こうした懸念はもっともだと思いますし、熟慮すべきことです。
ただ、プランによる機能差別化や、公開範囲を限定することで
こうした課題をクリアすることは可能です。

何よりOSS化することで、自社開発だけでは到底できないような
最先端の技術を取り込むことができます。

AI, IoT分野は、世界中の人々がこぞって開発を加速しています。
どんなにユニークな技術でも、遅かれ早かれ誰かが一般化します。
クローズドな技術だけでは、世界を良くすることはできません。

ましてや、我々のビジョンであるData Analysis for Everyone!
を達成するためには、世界の優れたテクノロジーを吸収、融合し、
進化を遂げなければなりません。

KSKPのOSS化については、今後さらに議論を重ねていき、
来年にはライセンス体系も含めて明確化したいと思います。

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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