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2017年8月31日 (木)

中国のBitcoinマイニング工場

こういうものが今、中国では流行っているようです。

高騰し続ける仮想通貨Bitcoinを掘る世界最大のマイニング工場に潜入、2万5000台のマシンを酷使する採掘現場の恐るべき実態に迫る - GIGAZINE

Bitcoinをはじめとする仮想通貨のマイニング工場だそうです。

仮想通貨というのは、取引に膨大な計算を必要とするため、その計算に貢献してくれた分だけ仮想通貨が割り当てられるという仕組みがあります。これが”マイニング”(採掘)と呼ばれるもの。

ただ最近はちょっとやそっとマイニングしただけでは通貨が得られない。そこで、マイニング用のマシンを集約して”工場”として稼働するところが現れたようです。このBitmainという向上もその一つ。

ただ・・・私はこの仮想通貨採掘工場、すごーく違和感をかじるんですよね。

まず一つは、この工場は石炭火力による安い電力を使って稼働しているとのこと。

石炭火力って、要するにPM2.5の発生源ですよね?そんなものを使って仮想通貨を採掘する必要、あるんでしょうか?

それ以上に感じる違和感は・・・そう、この工場。何も作ってないんですよね。

ただお金を作っているだけという、経済原理に反した工場なわけです。

そりゃソフトウェアメーカーのように、データという形の製品というのは昔からありますが、Bitcoinというのはそれ自身で何かをしてくれるわけではありません。

それをただ作り出すだけの工場。

なんだか、すごい違和感を感じます。

私が古い人間ってことなんでしょうかね?

でも、お金というのは、本来何かの物、サービスに対して支払われるもの。

物々交換の効率の悪さをカバーするために設けられたシステムなわけです。

そのシステムにおける”手段”に過ぎないものを作り出すだけの工場。なんだか変な気分です。

私もGPU活用に興味があって、今はディープラーニングに手を出してますけど、仮想通貨のマイニングだけは手を出そうとは思いませんね。

上のような理由のためですが、こういう考え方って、間違ってますかね?

玄人志向 ビデオカード GEFORCE GTX 1080Ti搭載 GF-GTX1080Ti-E11GB/OC/DF

2017年8月30日 (水)

500ドルのパスワード盗み機はiOS11で無力に

500ドルでiPhoneのパスワードを盗み出すという機械が手に入るそうですが、iOS 11ではこれが無力化されているそうです。

500ドルのパスワード盗み機がiPhoneをこじ開けられるバグはiOS 11でパッチされました | TechCrunch Japan

4桁のパスコードを使っているiPhone 7/7 Plusを解除できるというこの機械、

6桁のコードを使っていればiOS 10のままでも大丈夫なようですが、中には昔から使われている4桁を使い続けたいという人もいるでしょう。

そういう人は、正式リリース後になるべく早くiOS 11へあげておくのがよさそうです。

なおこの500ドルの機械、警察や一部サプライヤーが使っているようです。

パスコードを間違えるとiPhoneは反応しなくなるはずですが、以下の条件に合う端末の場合、1分以内に大量のパスコードを送り込んでもロックしなくなってしまうみたいです。

・iPhone 7/7 Plus、iPhone 6s/6s Plusの一部

・パスコードを変えて10分以内で、変えてからiPhoneを10分以上使っていない

・4桁のパスコード

なかなかこの条件に合致する端末も少ないんじゃないかと思われますが、そんな条件だとこの機械で破られてしまうようです。

ただ、iOS 11だと同条件でも破られなくなったようです。

他にもいろいろあるようですが、iPhoneの場合はなるべくアップデートはしておいた方がよさそうですね。

docomo版 iPhone 7 32GB ローズゴールド MNCJ2J/A 白ロム Apple 4.7インチ

2017年8月29日 (火)

SONYがディープラーニング用開発環境”Neural Network Console”を無償公開

SONYが以前ディープラーニング用フレームワークを無償公開するといってましたが、このほど”Neural Network Console”が公開されたようです。

【 SONY発 】GUI の マウス ドラッグ&ドロップ で、直感的 に 深層ニューラルネットワーク の ネットワーク構成 を 構築 できる 統合開発環境 Neural Network Console を 無償提供開始 〜 パフォーマンス・チューニング を 自動最適化 する 機能付き - Qiita

かなり衝撃を持って受けとられているようですが、正直言って国産フレームワークはすでにChainerがあるし、世間ではCaffeやTensorFlow、Kerasがあるという状況での公開。

今さら感があるんですけど、どうなんでしょうね・・・

と思ってましたが。

このNeural Network Consoleは一つ大きな特徴があります。

それは、GUIのみでニューラルネットワークが組めてしまうこと。

こんな感じの画面でネットワークを組めるようです。

ある程度CNNなどを勉強したなら、Pythonなどをわざわざ覚えなくても画像認識などが組めるようです。

凄いですねぇ。ただ、コードが組めないとすると、画像認識後のアクションをどうやって記述するんでしょうか?

学習済みデータを、Pythonプログラムなどに持っていけるんでしょうか?それができれば無敵のフレームワークといえるかもしれません。

ちょっと気にはなりますね。もうちょっと事例がたまってきたら、ぜひ試してみたいですね。

はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI

2017年8月28日 (月)

Ankerの高耐久Lightningケーブルを買ってみた

先日Lightningケーブルが断線寸前に!: EeePCの軌跡という記事を書いたばかりですが、もう一本同じ状態になったため、とうとう高耐久なケーブルを買うことにしてみました。

Img_0011

ここは”Anker”にしてみました。中国メーカーながら、なんだかんだと我が家ではよく使っていて、それなりにちゃんと使える製品の多いメーカーなので、ケーブルもAnkerにすることに。

1階、2階用に2本購入。

Img_0012

今までのケーブルはちょっと長すぎたので、0.3mのケーブルにしてみました。

思ったより、ちょっと短かったかな・・・0.5mがあるとちょうどよかったですね。

Img_0013

1万2千回の耐久試験に耐えたと書かれてましたが、パッと見た限りでは本当に強いのかどうかはわかりません。

Img_0014

iPad Air 2を充電してみました。

当たり前ですが、充電できます。

耐久性ばかりは、使い込んでみないと何ともわかりませんね。

我が家でも4~5年のケーブルがようやく断線し始めたくらいなので、それくらいたたないと本当に強いケーブルかどうかはわかりません。

1万2千回というと、一日に3回負荷がかかったとして、大体4千日持つ計算。

経年劣化でこれが半分になったとしても、2千日。約5.5年持つことになりそうです。

気長に使ってみます。何か起こったらレビューする予定。

つまり、ここでこのケーブルが記事にならない限りは、無事使われているものと思ってください。

Anker PowerLine II ライトニングUSBケーブル【Apple MFi認証取得 / 超高耐久】iPhone / iPad / iPod各種対応 0.9m ブラック A8432511

2017年8月27日 (日)

3分の1サイズのミニチュアX1turbo

”偽X1”などといってますが、なかなかどうして完成度高いです。

こちらの動画に出てくるミニチュアX1turbo。

外観だけではありません。本当にX1として動作してます。

途中で本体を開けて、中の基板を見せてくれてます。私にはあまりよくわかりませんが、FPGAの基板のようですね。本体は3Dプリンター製でしょうか。

多分キーボードはダミーで、別にあるようですけど、なかなか凝った出来です。

ここに出てくる「STAR CRUISER」というゲームは知りませんが、X1 turbo専用のゲームだったようですね。

こういうのを売り出してくれると、かなりの人が買ってくれそうな気がします。ただしソフトの許諾を得るのが大変でしょうけど。

X1ユーザーとしては、ぜひX1FやX1turboZあたりも再現してほしいところですね。

パーソナルコンピュータ博物史

2017年8月26日 (土)

RNN(LSTM)で株価予測をやってみた(失敗)

最近音沙汰ないですが、地味にディープラーニングネタは進行中です。

今回は、ディープラーニングでも”RNN”(リカレント ニューラル ネットワーク)というやつにトライしてみました。

そもそもこのRNNってやつは何ぞや?ですが、誤解を承知で簡単にいうと”未来の時系列データを予測する手法”とでもいうんでしょうか。

CNNがある時間における画像認識をするための手法なら、RNNは時間で変化するデータを予測するという手法、ということです。

で、LSTMとは何ぞや?ですが。

”Long Short-Term Memory (Networks)”の略だそうです。

ロングでショート?というずいぶん矛盾した名前の手法ですが、これが時系列予測に革命をもたらした(大げさ)手法のようです。

詳しい説明は一つ目のリンクあたりを参照願いますが、すごく簡単に言うと「長い時系列データから特徴を取り出すために、どうでもいい特徴は忘れる」手法なんだそうです。

考えてみれば、人間もそうですね。

今までの人生で、すごく印象に残った出来事やトラウマ的なものはしっかり残ってるけど、どうでもいい出来事って本当にまったく覚えていないものです。

そうでなければ人間、いろいろなことを覚えていられないんでしょうね。

それにしても人間は、いいことばかりというより、悪いことの方がよく覚えているものですよね。私も思い出したくない黒歴史やトラブルほどよく覚えていてですね・・・

脱線しましたが、LSTMってのは、そういうものです。とりあえず、そういうことにしておきましょう。

さて、時系列データの予測なんて話を聞くと「株価が予測できるんじゃねぇ?」と思うのは人の業というもの。

そんな不純な動機で、RNNというのを体感してみました。

参考にしたのは、こちらのサイト。

RNNで来月の航空会社の乗客数を予測する:TFLearnでLSTMからGRUまで実装しよう - DeepAge

大元はこちら。

Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras - Machine Learning Mastery

コードは2つ目のリンクから入手しました。

さて、まずやらなきゃいけないのは”Keras”ってやつを導入すること。

TensorFlow(+Keras)がWindowsで簡単にインストールできた件 - Qiita

この辺のサイトを読むと

> pip install keras

で行けると書かれてますが、どっこいそうは簡単にはいきませんで。

scipyだかscikit-learnだがを入れろといわれます。

でこれがどちらかが”pip”コマンドでは入らなかったため、

> conda install scikit-learn

という感じに”conda”コマンドを使ったら行けました(自宅ではscikit-learnのみconda使いましたが、会社ではscipyあたりもcondaコマンド使わないと入りませんでした。理由は不明)。

あとは、matplotlibあたりも入れておきます。

> pip install matplotlib

あとは

> pip install keras

(”conda”の方がいい場合があります)

これで準備完了。

続いて、2つ目のリンク先にあるコードをテキストエディタで保存します。

◆「lstm.py」

# LSTM for international airline passengers problem with regression framing
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv
import math
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# convert an array of values into a dataset matrix
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
        for i in range(len(dataset)-look_back-1):
            a = dataset[i:(i+look_back), 0]
            dataX.append(a)
            dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)
# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)
# load the dataset
dataframe = read_csv('international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3)
dataset = dataframe.values
dataset = dataset.astype('float32')
# normalize the dataset
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)
# split into train and test sets
train_size = int(len(dataset) * 0.8)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
# reshape into X=t and Y=t+1
look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)
# reshape input to be [samples, time steps, features]
trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1] ,1))
testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1] ,1))

print(testX , testY)
# create and fit the LSTM network
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=1, verbose=2)
# make predictions
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)
# invert predictions
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])
# calculate root mean squared error
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))
testScore = math.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))
# shift train predictions for plotting
trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict
# shift test predictions for plotting
testPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
testPredictPlot[:, :] = numpy.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(dataset)-1, :] = testPredict
# plot baseline and predictions
plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()

このとき使うデータ”international-airline-passengers.csv”は、以下のサイトから入手。

International airline passengers: monthly totals in thousands. Jan 49 – Dec 60 — Dataset — DataMarket

ここで”Export”タブから”CSV(,)”をクリックするとダウンロードできます。

あとは、以下のように打ち込んで実行。

> python lstm.py

さて、これを実行した結果はこちら。

6割くらいのデータを使って、残り4割を予測しています。

実際のデータが青、予測が赤。

ちょっとずれがありますが、おおむねいい予測ですね。

これはとある国際線の利用者数のデータのようです。実際は緑までのパターンより、需要が伸びたんでしょう。これが赤と青のずれの原因と思われます。

さて、上のコードの”international-airline-passengers.csv”てのを株価データに変えてしまえば、予測できるんじゃないか?

やってみました。

最近、妻が株を保有してて、その中の一つで吉野家HDの株を持ってるので、”吉野家HD”の株価のデータで予測させてみました。

ちなみに、株価データは以下から入手。

株価データサイト k-db.com

ここから吉野家HDの株価250日分(概ね1年分)を入手。

ただし、ここから入手したデータは、そのままだと下に行くほど過去になるCSVが得られるため、上下ひっくり返さないとおかしなデータになります。

やり方は、こちらを参照。

表の上下を入れ替える -エクセルで作成した表を、あとから見たら、「上- Excel(エクセル) | 教えて!goo

データは必ず2つ(2行)にします。

Yoshi_kabu00

こんな感じで保存。私は”終値”を使いました。

これを”yoshinoya.csv”とでも付けて保存。

先のコード中の”international-airline-passengers.csv”を”yoshinoya.csv”に変えて実行。

結果はこちら。

Yoshi_kabu01

おお!すごい!ぴったり予測できてるじゃん!!

ということはなくて、これは失敗事例です。。。

一体どこが失敗なのか?

LSTMのこのコードは「一つ手前のデータと、これまでのパターンから次の値を予測する」ことをやってます。

実はこの株価の場合、ただ単に一つ手前のデータをコピーして返しているだけ。よーく見ると、一つだけずれたデータになってます。

この先を予測するためには、最後の予測値を含んだ時系列データを使ってその次のステップを予測して、またこれを含んだデータを使って・・・というのを繰り返せばいいんですが、こういうパターンの時は”最後の値がずーっとフラットに吐き出されるだけのデータ”になってしまうようです。

要するに、彼は0~150までの学習データからパターンを見いだせなかったんですね・・・

考えてみれば、株価というのは外的要因が大きくて、決して基準となるパターンがあるわけではありません。

決算の傾向や企業買収の噂だけでなく日経○聞の飛ばし記事、マ○ゴミどもの印象操作報道、北朝鮮・トランプ氏のチャーハン合戦・・・などで株価って結構変動してます。

あまりに不確定要素が多すぎて、そのたびに妻が一喜一憂しておりますね。ほんと。見てて面白い・・・いや、なんでもありません。

そんなもののパターン予測をやろうなんて、どだい無理だったんでしょうかね・・・

sinカーブを予測させるというのは得意なようです。

LSTM で正弦波を予測する

さて、ここで痛感したRNN(LSTM)の活用法は以下。

・ 例えば生産機械などの異常検知

生産機械というのは、一定の間隔、決まったパターンで動作しているものが多いため、正常パターンを学習させれば、異常が起きた時には予測と実データのずれが発生。そこから”異常検知”をするらしいです。

・ 季節や時間周期で起こる現象の予測

先の国際線の利用客じゃないですが、ああいうある程度パターン化された現象というのはこのRNN(LSTM)手法で予測できるようです。

近似式を作って予測すればいいかもしれませんが、なかなかすべてのデータが定式化できるというわけでもないですし、右肩上がりな成長をしているものの場合はRNNの出番なのかもしれません。

他にも、CNNと組み合わせて画像の変化を予測するということもやられてるようです。具体的なプログラムコードを知りませんが。

・ 文書自動作成

これが今一番ホットな使い方の一つのようです。

単語の前後のつながりを学習して、決まった単語や画像認識結果から文書作り出すという者が作れます。

もっとも、そのためには相当な学習データが必要ですが・・・参考サイトを紹介しておきます。

LSTMで夏目漱石ぽい文章の生成 - Qiita

もうちょっと教師データがあって、もうふた工夫くらいすれば文章が作れるかもしれません。

自動翻訳にも、最近このLSTMが注目されてるっぽいですね。

ということを思い知らされたところで、一旦RNNの試行は停止状態。

株価予測がとりあえずダメだってことがわかったからモチベーションが落ちたというのは、多分気のせいです。

どのみち、私の周りに(私的、職場的に)ちょうどいい題材がありません。最後の文書作成が一番やってみたいですが、多分これが一番難易度が高いです。

いい活用術が見つかったら、もう少しコードをいじっていろいろやってみたいですよね。

・・・などと偉そうに記事書いてますけど、プロの方が見たら多分突っ込みどころ満載のはず。やり方や解釈等ご指摘あれば、ぜひコメント欄にお願いします。

パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能

2017年8月25日 (金)

米保険大手がApple Watchを2300万人に提供か!?

これが本当だとすると、かなり大口のApple Watchのユーザーとなりそうです。

米保険大手のエトナ、顧客2300万人にApple Watchを提供か | TechCrunch Japan

米保険大手のAetnaが、自身の顧客2300万人にApple Watchを提供する方向で、Appleと協議しているらしいとのことです。

目的は、健康に関するデータを収集するため。もちろん保険会社だからその顧客の健康状態を把握するというのもあるでしょうが、それ以外にもビッグデータとして活用する意図もありそうです。

もっとも、文面を読む限りでは顧客がApple Watchを介してデータを提供してくれるかどうかは選択できるようですが。さすがに嫌だという人はいますからね。

近いうちにApple Watchに血糖値を測定する機能が付くといわれてますけど、糖尿病というのはアメリカでは(いや最近の日本でも)かなり蔓延しているようなので、これが付いたらすごいデータになりそうです。

それにしても”2300万人”という数字のインパクトはどれほどのものでしょうか?

Apple Watchはこれまで累計3150万台出荷されたといわれてます。

「Apple Watch」の累計出荷台数、3,000万台を突破か | gori.me(ゴリミー)

ウェアラブル端末としてのシェアは決して少ない方ではありませんからね、Apple Watch。その累計の7割くらいの数値の顧客を手にするということはかなり大きい話じゃないでしょうか?

ゼロからはじめる Apple Watch スマートガイド[Series1/Series2対応版]

2017年8月24日 (木)

スーパーファミコン型Raspberry Piケース

スーパーファミコン型のRaspberry Piケースを作った人が現れました。

ラズベリーパイの調理法 スーパーファミコン Pi ケース - SNES 3D Print & Pi

自作したのは本体のみ、コントローラーは市販品なんでしょうか。ちょっと色も違いますし。

素直に「ニンテンドークラシックミニ スーパーファミコン」を買えばいいじゃん、などと思うかもしれませんが、下の動画を見るとなかなか大変な作業で製作しているのがわかります。

CADで作図して、3Dプリンターで個々の部品を作り、やすりで削って色を塗って・・・コントローラ部分はもちろんですが、キーボード用のドングルを取りつけるUSBコネクタの配置まで、なにかすごいこだわりを感じます。

この動画だけでもわりと見ものです。

このケース、市販予定はなさそうなので、欲しい方はこれを見て頑張って作るしかなさそうですね。

Childhood Gamelink スーパーファミコン用レトロUSBコントローラPCゲームパッド任天堂SNESスタイルPC MAC

2017年8月23日 (水)

一度はやってみたい工作!?Raspberry Piでスマートリモコン製作

私も以前やろうとして頓挫し、そのままほったらかしになっている案件です。

Raspberry PiとHomebridgeを利用してiOS端末からエアコンのオンオフをする - Qiita

もはやRaspberry Piをスマートリモコンにするのは、簡単なようですね。

IRKitとRaspberry Pi、AppleのHomeKitを組み合わせて作る「スマートリモコン」の作り方が載せられています。

これを作れば、Siriを使ってリモコン操作ができるというわけです。

ただ、上のリンク先ではリモコンの学習方法などがすっぽり抜けているため、説明不足なところが否めません。

下記を参考にするといいでしょう。

Raspberry Pi + HomeKit + IRKit = Siriで家電を音声操作できるようにする | DATAHOTEL Tech Blog | NHN テコラス株式会社

そういえば、リモコンではありませんが、HomeKitを使ったものを私も作りましたね。

Siriで”Get Wildつけて!”って叫ぶと Raspberry PiがGet Wild再生できるようにしてみた: EeePCの軌跡

あれから全く応用したものを作ってませんが。

そろそろ何か作りましょうかね?などとしょっちゅう言ってる気がしますが、なかなか・・・

Raspberry Pi 3 MODEL B 【RS正規流通品】

IRKit - iPhone,iPadを使って外出先からエアコン等の家電を操作できる学習リモコン

2017年8月22日 (火)

Lightningケーブルが断線寸前に!

先日書いた記事で登場したLightningケーブル(Lightningコネクタにひびが!!: EeePCの軌跡)ではありません。

あれとは別のケーブルです。主に子供がiPad Air 2の充電に使っているケーブルですが。

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こうなりました。

根元が完全に逝ってます。

Img_2998

といっても、こんな状態でまだ使えることは使えるんですが、さすがに電線むき出しで使うのは・・・

コネクタの根元に少しひびが入り始めたんですが、コネクタより先にケーブルの根元が破断しました。

この部分、Lightningコネクタの弱点のようですが、うちではこうなることはなかったんですよね。

長男が結構引っ張ったりよじったりしてたので、こうなったものと思われます。

Img_2999

何本かまだ予備があるので、新しいのを持ってきました。

長男にはあまり引っ張らないように言っておきました。

でも、そろそろ高耐久のものを一つ買っておいた方がいいですかね?

Anker PowerLine II ライトニングUSBケーブル【Apple MFi認証取得 / 超高耐久】iPhone / iPad / iPod各種対応 1.8m ホワイト A8433521

2017年8月21日 (月)

IoTで4億の効果!?IoT導入事例

世間ではIoTだのディープラーニングだのといろいろ言われてますが、やはり具体的な成功事例がないと、なかなかイメージが付きにくいものだと思います。

今回はIoTにおける成功事例の紹介です。

ASCII.jp:アキバで買った50円のセンサーで4億円の削減効果! 中小製造業のIoT成功例

さすがに50円で4億の効果を生んだわけではありません。センサー一つが50円のものを使いデータ収集して工程を改善したという話です。

ここでは、アキバで買ってきた50~250円程度のセンサーを既存の設備に取り付け(ガムテープ張り!)、新たな設備投資なしに工程を数値化して、生産性を上げたという事例です。

見るとわかりますが、本当に大したことはしていません。ただランプがつくタイミング、部品が流れる時間などを測定しただけ。

そこから部品の流れる傾斜を取りつけたり、ベルトコンベアを追加したりして、生産性が向上。

このシステムをベースに、一ラインで8000円のIoTシステムを提供しているそうです。

なんだかいいことづくめで怪しいと感じられるかもしれませんが、意外に今の工場内に無駄な部分があって、単純な仕組みで見える化し数値化することで、改善できる余地がまだ多いことを示しています。

こういう話、うちの会社でもあるようです。

案外馬鹿にできない話。こちらの記事からは、Raspberry Piや安いセンサーだけで改善できる製造現場がまだまだ多いことを教えてくれます。

Kuman 37個 ArduinoとRaspberry Pi用センサー 電子部品キット UNOR3 互換キット 実験用 Pi 3 2 B B に交換 K5S

2017年8月20日 (日)

日経Linux、日経ソフトウエアが隔月刊化

こちらの記事を読んで知ったのですが、日経Linuxと日経ソフトウエアが隔月刊化に移行したそうです。

日経BP社 2誌休刊、2誌刊行ペース変更 (f/x [エフエックス] ITメディア・タンク)

日経ソフトウエアの方はすでに先月24日に発売された9月号が、日経Linuxは今月8日に発売された9月号が、月刊誌として最後の号になってます。それぞれ、次号の発売は2か月後のそれぞれ9月、10月になります。

時代の流れですかね?毎号買ってない私が言うのもなんですが、少し残念ですね。

ただ、最近はあまり買ってないですね、この2誌。ディープラーニング系の記事が載った雑誌なら買うんですが、この2誌は意外と少ないんですよね…結局、Interface誌を買う方が多いのが現状。

Raspberry Piに関する記事は多いので、これとディープラーニングを組み合わせた記事が増えると、私としては手を出すんですけどねぇ。

ちなみに今月の日経Linuxはそれ系の記事が載ってるんですが、Webサービスを利用した人工知能(AWS、MS Azure、IBM Watsonなど)だったので、手を出してません。TensorFlow、Chainerだったら手を出してたんですけどね。

日経Linux 2017年 09 月号

2017年8月19日 (土)

ドコモ版iPhone SE 16GBを買いました

今さらですが、iPhone SEを買いました。

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ドコモ版の中古で、ストレージ容量は16GB。お値段は2.5万円ほど。

なお、付属品はなし。箱も、ケーブルも、イヤホンもなしです。本体のみ。

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ちなみにSIMロック解除もやってないようで、iPhone 5のau SIMを挿すとこんな表示になります。

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なぜだかうちにはたくさんあるMVNO向けドコモSIMを挿してアクティベートしました。

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外観ですが、このとおりiPhone 5sと並べてもまるで同じにしか見えません。

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が、裏返すとこの通り。SEって書いてあります。

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なお、iPhone 5sと同じゴールドモデルですが、5sのゴールドの方がやや暗い色(左側)。SEの方は、今どきのゴールドです(右側)。

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ところで、このApple IDの設定とやらに、本当に数分かかりました。いつもはすぐにパスするんですけどね。

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iPhone 5sのバックアップを使って復元させようとしたんですが、iOS 10.3.3にアップデートしていなかったようで、早速こんな画面が出てきました。

ところでこのiPhone SE。中古品ということでいろいろ心配したんですが、思ったよりも美品。

付属品無しということでBランクでしたが、本体に全く傷が見当たりません。ちゃんとケースに入れて使われていたようですね。

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この手のやつはバッテリーの消耗が多いかと心配でしたが、この通り2%程度の消耗で収まってます。

Iphonese01

”ネットワーク利用制限”もチェックしてみましたが、安心の”○”でした。

一見いいことづくめですが、2点ほど気になるところが。

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一つはこのイヤホンジャックの汚れ。

他はきれいなだけに、使用感バリバリです。

まあ、普通に使ってればこれくらいにはなりますね。iPhone 5sもこんなもんだし。見なければどうということはない。

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しかしこれはちょっと参った。なんと、ストアがすべて米国仕様になってました。

設定の問題か?いや多分前のオーナーの設定が残ってたような気がしますが、どうしてこうなった?

ところが復元の過程で、このストアで対応していないアプリや音楽が多数あるため”ストアを変更する”というのが出てきて、勝手に戻ってくれました。

で、買った目的ですが、そろそろ会社用のiPhoneをiPhone 5sから切り替えようかと思ってたんですが。

やっぱりどうしても小さな端末の方が取り回しがいいので、iPhone SEが欲しいなぁと思っていた今日この頃。

思わず子供と一緒に入ったとある中古店で見つけて、衝動買いしてしまいました。

半日使った感じですが、噂通り、バッテリーの持ちがいいですね。iPhone 5sとは比べ物にならないほどいいです。iPhone 7 Plusといい勝負。なかなか減りません。

iPhone 5sと比べれば、当然ですが処理速度の速さを実感します。

カメラは可もなく不可もなく。やはり6s以降のカメラには負けてますが、これで十分といえば十分。

反面、3D touchが使えない、気圧計が非搭載などいまどき当たり前の機能がないのが・・・あれ?ちっとも気にならないや。

容量が小さいことくらいですかね、不便なのは。でもまだ5GBほど空いてます。iPhone 5sも16GBでなんとかしてるので、なんとかなるでしょう。

とりあえず、セリアで買ってきたケースをつけてます。

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最近iPhone 5/5s/SE用のケースって、あまり見かけませんね。

このサイズの機種も貴重になってきました。長く使えるといいなぁ。

Apple docomo iphone SE 64GB MLXP2J/A 【ゴールド】

2017年8月18日 (金)

iOS11パブリックベータ 5にアップグレード

昨日アップした記事と、ほとんど同じタイトルになってしまいました。

まだパブリックベータ 4について書いたばかりだというのに、もう5が出てました。早いですね、何か不具合があったのでしょうか?

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すでにダウンロード済みでした。ちゃんとバッチ通知してくれないんですね、このパブリックベータ。コメントで指摘されなければ、気が付かないところでした。

さて、今回の変更点ですが・・・

Img_3008

マップ等のアイコンが変わった気がします。App Storeってこんなアイコンでしたっけ?

これくらいでしょうか?感じた変更点は。少し使ってみましたが、あとはiOS11パブリックベータ 4にアップグレード: EeePCの軌跡で書いたことからほとんど変わってませんね。

相変わらず、Bluetoothアイコンは白いままです。何もつながってないのに。dアニメストアは・・・もういいですよね?

たった1週間で5が出ちゃったようです。ということは、正式リリースまであと1、2回はアップデートがありそうですね。そんな気がします。

Apple iPhone SE SIMフリー 4インチ 【64GB ローズゴールド】 国内SIMフリー版 2016

2017年8月17日 (木)

iOS11パブリックベータ 4にアップグレード

おそらく正式リリース前の最後のアップデートになるんでしょうか?もう一回くらいあるのか?よくわかりませんが、iOS 11 パブリックベータ 4にアップグレードしました。

Img_3001

で、アップグレードしたものの、相変わらず大した違いを感じません。

一応、こういう変更点があるそうですが。

「iOS11」パブリックベータ4がリリース。変更点は?

私はあまり使わない、気にならないものばかりです。

安定感は抜群ですね。最初のころに時々リセットがかかったり、変な画面になったりしていたのが、今ではウソのように普通です。

以前はメニューの一部が英語表記でしたが、今はほとんど日本語に戻ってます。

気になるのは2点。

Img_3003

一点は、上のように画面上のBluetoothアイコンが、何のBluetooth機器につながっていないときでも白く表示されていること。

今までは非接続時はグレーになっていて、機器接続の有無がすぐわかるようになってたんですが。これは不具合なのか、仕様変更なのか・・・

もう一点は、相変わらず”dアニメストア”が使えないこと。

これはアプリ側の問題ですね。ライセンス認証のところで弾かれます。

おかげで、iPhone 6sだけdアニメストアが使えません。

iOS 11の正式リリースまであと1か月ほど。まだiOS 11を使っている人は少ないですけど、いい加減早く直してほしいものです。

パブリックベータ 2くらいまでは、うちのiPhone 6sを外に持ち出すのがちょっとおっくうでしたが、今ではすっかり安定しているため、普通に持ち出して使ってます。

そういえばうちのiPhone 6sにはイオンモバイルのデータ通信SIMが入ってますが、何ら問題なく通信できてます。もうアップグレードのたびにMVNO SIMの方はおびえる必要はなさそうですね。

さて、今年は初めてiOSのパブリックベータ版なるものに手を出しましたけど。

そんなにメリットがあるようなものじゃないですね。例えばARKitのような機能が追加されたものの、対応アプリがまだ出てきていないため、現時点ではほとんど意味がありません。

本当にiOS 11の機能を享受しようと思ったら、正式リリースまで待たないとだめです。

ただ、自身の主要アプリの対応状況を事前に確認しておけるというのはいいですね。今のところ「dアニメストア」だけは要注意だということがわかってますし。

dアニメストアの対応状況によっては、iPhone 6 PlusだけはiOS 10のままにしておくかもしれません。でも、できれば全機アップデートできるようになりたいなぁ。

Apple iPhone 6 64GB ゴールド 【docomo 白ロム】MG4J2J

2017年8月16日 (水)

夏休みの自由研究にぴったり!?な電子工作×IoT事例3点

もうあと2週間ほどとなった夏休み。悩める児童のために、InternetWatchの方が自由研究にぴったり(?)な電子工作事例を紹介してくれてます。

夏休みに作りたい!「電子工作×IoT」3選 - INTERNET Watch

3つの事例が紹介されており、「郵便物が届くと「FlashAir」がスマホに通知するドアポストセンサー」

「既存のプラモ戦車をスマホラジコン化、砲身発光ギミックも追加」

「お米が減るとネット通販で自動注文する「スマート米びつ」」

いずれも過去記事で紹介されたもので、夏休み工作に使えそうなものを厳選して紹介しております。

スマート米びつなら、家にRaspberry Piが転がっているおうちであれば、すぐにでも作れそうですね。

そのまま作ってもよし、創意工夫を入れてもよし。

米びつのはAmazonに勝手に注文してしまうという仕組みで、あまり小学生向きではないため、例えばメールで知らせてくれるなど改造するのがよいかもしれません。

ちなみに、私の知ってる人は「雨量計」を作ろうとしている人がいました。

Raspberry Piなどという高度なものを使っておらず、ただ単に雨がたまるとLEDランプがつくというだけのもののようですが・・・これにRaspberry Piを組み合わせると、家族に一斉にメールを送ってくれるものにできたりと、より高機能なものが作れるんですけどねぇ。

近々小学校でもプログラミング授業が始まるようですし、IchigoJamやRaspberry Piを使った工作が当たり前になるかもしれませんね。

Raspberry Pi 3 MODEL B 【RS正規流通品】

2017年8月15日 (火)

中国製のネットワークカメラから声が!?恐怖のハッキング体験の記事

ネットワークカメラというのは便利ですが、こういう危険をはらんでいるということを頭においておく必要がありそうです。

中国製ネットワークカメラが勝手に動き出して中国語が聞こえてきた怖い話(動画あり) - 僕とネットショッピング

中国製ネットワークカメラから中国語が聞こえてきた話の続き - 僕とネットショッピング

子供や自宅の中を見守るために使っていたネットワークカメラから、ある日突然勝手に動いたり、声がしたりという怪しさ満点の挙動をしたという体験記です。

もちろんアクセス用のパスワードは変更していたようですが、それでも他の声が紛れ込んできたそうです。

ハッキングされてる可能性は高いですよね、これ。盗聴・盗撮まで及んでいたかどうかはわからないようですが、されててもおかしくなさそうですね。

ということで、最終的には返品したそうです。

中国製の安くてあやしいサーバー経由のネットワークカメラって確かにありますよね。私もかつて使ったことがありますが(激安で遠隔操作可能なIPカメラ”IPC100”: EeePCの軌跡)今にして思えば盗撮されていた可能性もありますね。おお、恐ろしや。

それにしても雑なハックですね。鼻歌や人の声が漏れるとか、どういうんでしょう?単なる混線という可能性もありますけど、それはそれでこのカメラの製品としての信頼性を疑います。

I-O DATA スマホ ペット 子供 見守り 会話OK/録画/土日も電話サポート/返金保証 TS-WLC2

2017年8月14日 (月)

ASUSのRaspberry Piライクなコンピュータボード”Tinker Board”日本国内販売開始

ASUSがRaspberry Piライクなコンピュータボードである”Tinker Board”を、日本でも発売しました。

高性能シングルコンピューター「ASUS Tinker Board」が国内販売へ - 週刊アスキー

お値段は8000円ほど。Wi-FiにBluetoothも搭載されており、Raspberry Pi 3に近い構成のようです。

ただ、CPU、GPU性能はRaspberry Pi 3の2倍ほどといわれており、処理速度の高さが売りの模様。

これでTensorFlowなどは動くんでしょうか?これが動かせるなら、すごく買いなんですけどねぇ。

GPIOもついてますし、活用情報が蔓延すれば流行りそうなボード。ただし5V 2.5~3AのUSB電源がいるらしいので、注意が必要です。

Asus SBC Tinkerボードrk3288?Soc 1.8?GHz Quad Core CPU , 600?MHz mali-t764?GPU、2?GB

2017年8月13日 (日)

iOS11では”メモ”をメールで送った時のPCでの見え方が変わっている

iOS11のパブリックベータを使ってますが、地味なことに気付いたので記事にします。

最近iPhoneの”メモ”アプリの使用頻度が高いと書きました。議事録やらなんやらで、ここ最近急に活躍するアプリの一つとなってます。

メモの内容をPCに送ろうとすると、今のところメールで送るのが一番便利なんですが、その結果気づいたことがあります。

それは”メモ”の内容をメールで送ると、iOS10と11では送信された中身が微妙に違うこと。

微妙と言いますが、私にとっては結構大きな違いです。

具体的には、

・ メールのタイトルにメモの1行目が自動で入る

・ メールで送ったメモの改行はiPhone、PCで同じになる

二つ目が何を言っているのかわかりにくいと思いますが・・・順に説明します。

Img_1454

まずはこんなメモを作ってみました。各行の間には空白行が一行挿入されてます。

Ios11memo01

これをメールで送信。PCのブラウザ上のGmailで見るとこうなります。

上がiOS11、下がiOS10で送った結果。iOS10で送ったものはデフォルトではタイトルが入らないため、そのまま送ると”(件名なし)”となってます。一方、iOS11で送ったものは一行目がそのままタイトルになってます。

メールのタイトルくらいではさほど違いを感じませんけど、改行の違いは実は大きい。

Ios11memo02

まずは、iOS10で送った場合のメモの本文。

わかりにくいですが、各行の間が2行になってます。行間が間延びした変なメモになってしまいます。

議事録のような長文を送ると、これが馬鹿にならないほど面倒な修正をする羽目になってました。

これがiOS11で送った場合はこうなります。

Ios11memo04

ちゃんと”メモ”アプリと同じ1行おきになってますね。

これだと、修正の手間がいりません。

実に便利な変更、って、最初からこうしておけといいたくなるような内容ですが、なんにしても使い勝手はよくなりました。

おかげで、メモをメールで送るときはiOS11を入れたiPhone 6sを使うようにしてます。

本当は、メールを介さずクラウド上で直接PCとメモのやり取りができるといいんですが。

これだけでもかなり使い勝手は上がったので、とりあえずは良しとしましょう。

キングジム デジタルメモ ポメラ DM200ブラック

2017年8月12日 (土)

MicrosoftはUI音痴か?というご意見

私もこの件は同意してしまいます。

Microsoftは“UI音痴”なのか? (1/2) - ITmedia エンタープライズ

この”UI音痴”という表現、ここでは最近のWindows 10アップデートでコントロールパネルが消えてしまったこと、それが統合された”設定”で同じ項目を探すのが大変になったことに対するお怒りの記事です。

ですが、Windowsってわりと頻繁にUIの変更をしているんですよね。Vistaあたりからが目立ってますが、特にひどいのはWindows 8。

なにせ、スタートメニューが消えましたからね。あの時はネット上でも賛否両論ありましたが、特にワークステーション用OSとしては全く受け入れられなかったため、私の周囲では完全に黒歴史です。

OS自体の出来は決して悪いものじゃないんですが、人が触れるインターフェースの大幅変更はユーザーへの負担を増やすという感覚がないんですよね。

iPhoneを使ってて思うのは、基本的な操作は初期のiOSのころからほとんど変わらないんですよね。なればこそiPhoneを使い続けられる。私はどちらかというと新しもの好きですが、同じことをやるのに使い勝手が変わるというのはちょっと我慢できないほうです。

そろそろUIを固定してくれないんでしょうかね?OSのアップデートのたびにメニューや設定の位置が変わるのは勘弁してほしい・・・

Microsoft Windows 10 Home Anniversary Update適用版 32bit/64bit 日本語版 (最新)|

2017年8月11日 (金)

iOSのアプリの強制終了はバッテリーに悪いのか?

以前から言われてますが、iOS機でアプリを強制終了する方がむしろバッテリーを消耗するという話があります。最近もこんな記事が出てました。

iOSでアプリを強制終了するのは無意味で、むしろバッテリーを消費してしまう - GIGAZINE

私はメモリを食うような気がしたので地味に落としていたんですが、ここを読むとメモリに対しても何ら影響がないとのこと。

ということなので、ここ数日は敢えてアプリを落さずに使ってみることにしました。

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この画像だけではわかりにくいですが、今まで立ち上げたアプリがずらっと10以上並んでます。

で、私の体感で申し訳ないですが、確かにバッテリーの減りは悪くないです。アプリが落ちやすくなった、ということもないです。

ただし、アプリを強制的に落とそうが落すまいが、結果にさして差がない、というのが私の率直な感じです。

一つメリットがあって、タスク切り替えでさっと呼び出したいアプリを出せるので、案外立ち上げっぱなしの方が便利かもしれないということ。

しかしあまり使わないアプリまで存在すると、選ぶのが大変です。

というわけで、今はめったに使わないアプリを起動したときは落とす、よく使うアプリは残す、という運用にしています。

個人的にはマップ系のアプリ(YahooマップやGoogleマップ等)は起動しっぱなしだと位置情報のマークがつきっぱなしなため、バッテリーやメモリを裏で使っているような気がするんですが、どうなんでしょう?なんとなく、マップ系アプリだけは落としてます。杞憂かもしれませんけど。

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2017年8月10日 (木)

ELECOMのBluetoothキーボード”TK-FBP083BK”買いました

ちょっと前に折りたたみBluetoothキーボードを買ったばかりですが、やはり折りたたみは使いやすいとはいいがたいですね。

キーストロークが足りないのと、折りたたみなので土台が不安定。キー配列がちょっと特殊なので、普通のキーボードのようにはいかないです。

まあ、持ち歩き用ならそれでもいいんですが、自宅で使う用にもうちょっとましなキーボードをと思い、買いました。

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ELECOMのBluetoothキーボード”TK-FBP083BK”。

会社の近くのエディオンで購入。その場で試し打ちができたので、いろいろ試してこれにしました。

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iPhone 6sと比べるとこんな感じ。

省スペースを謳ってますが、それほど小さいというわけではないです。キーボードの周りの余白が大きいですし。

逆に、自宅用と割り切れば少々大きくてもいいかなと思って買ったので、小さくないこと自体はさほど問題ではありません。

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これを決めた理由の一つが”乾電池式”であること。

充電式って、しょっちゅう充電しなきゃいけないので意外と面倒。

乾電池式の方が結局のところ補充も楽だし、なかなか切れないので重宝します。

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ペアリングはこうやってFnキー+全角/半角キーで行います。

特にマニュアルや箱には書いてませんでしたが、ペアリングできる機器は1台でした。一旦ペアリングして、ほかの機器でペアリングすると、先の機器との接続ができなくなります。改めてペアリングする必要あり。

まあ、このキー操作を機器を変えるたびにやるだけなので、さほど手間ではありません。

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さてこのキーボード最大の恩恵は何といってもキータッチの良さ!

ごく普通のキーボードですが、iPhoneのキー入力がこれほど快適になるとは!!

ソフトキーボードの3倍くらいの速さで打てます。シャア専用です。もはや。

外で持ち歩くにはちょっと大きいかなぁ。スタンドが別なので、使いにくそうですし。

でも思ったより軽いので、重さ的にはさほど苦ではありません。

やはり、折りたたみはよくないです。こういうキーボードの方が、結局使い勝手がいいですね。

エレコム ワイヤレスキーボード Bluetooth ミニタイプ Windows・Mac・iOS・Android対応 ブラック TK-FBP083BK

2017年8月 9日 (水)

表情から顧客の反応を予測するシステム

ディープラーニングにより、機械に”眼”がついたため、こんなサービスまで登場です。

表情から観客の反応を予測するシステムがある | TechCrunch Japan

例えば、映画館にいるたくさんの観客の顔を認識しどの時点でどんな表情をしているか、を割り出すシステムが作られたそうです。

このシステムにより、その映画の観客の反応だけでなく、老人のジェスチャーを解釈して世話をする仕組みなど、様々な応用ができることが期待されているとのこと。

怖い映画を作ったのに、思いの外観客が笑顔だった・・・なんて評判を客観的に知ることができる仕組みとして期待(?)されてます。

ただ、これって裏を返すと民衆を監視するシステムにもなりかねませんね。どこかの国では別の用途で使われる可能性大です。

こういうことがあるから、AIってすぐに警戒されてしまうんですよね。人間の生活を豊かにする方向に応用されることを期待します。

パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能

2017年8月 8日 (火)

料理の画像から材料とレシピを予測するAI

「ペロッ!!ん!!この味は・・・○○!?」

という話じゃないですね、料理の話です、料理。

料理の画像から、材料とレシピを推測するという人工知能をMITが開発中だそうです。

料理の画像をもとに材料とレシピを予測する人工知能「Pic2Recipe!」をMITが開発 | Techable(テッカブル)

大手レシピサイトにある103万件のレシピに、88万7,700枚の画像データと補足情報を機械学習にかけて、料理の写真から作り方と材料を教えてくれるという、そんなすごいものを作っちゃったようです。まるで味王ですね。

ただ、正解率が65%とまだまだ微妙ですが、出先で気になる料理が出てきたら、あとで作り方を調べるなんてことができるかもしれません。

こちらのサイトで試せます。

pic2recipe

私もとりあえず料理を写した写真をいくつか入れてみましたが・・・一つも反応がなかったです。料理だけアップで写っている写真がなかったのがいけなかったですかね?

人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)

2017年8月 7日 (月)

今年もナガシマジャンボ海水プールへ行ってきました

レゴランドができようが、中部地方における最大のテーマパークはやはり”ナガシマ”です。

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そんなナガシマのジャンボ海水プールへ行ってきました。

去年はナガシマスパーランドでピカチュウゲット!なんて記事を書いてますが、今年は純粋にプールが目当て。

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微妙な天気でしたが、結構混んでました。やはりこの辺りでは最大級のテーマパーク。

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ところで、今年のお供はこのiPhone 7 Plus。

昨年買った防水ケースに入れて持っていきました。

が、この組み合わせが実は問題でした。

現場で気づいたんですが、なんとホームボタンが全く使用不能!

そういえば、iPhone 7 Plusのホームボタンの相性問題を忘れておりました。

このため、ケースに入れているときは

電源ボタンを押す → 画面下から上にスライド → カメラアイコンをタップ → カメラ起動

という操作で何とかカメラだけは使ってました。

Img_1696

こんな感じに、水中撮影も敢行。ちなみに正面のは浮き輪で浮かんでる長男です。

それにしても、iPhone 7以降のホームボタンに対応した防水ケースを買わないといけませんね。

iPhone 7 Plus自体は防水とはいえ、小銭やお札を入れるケースとしても使ってます。こういうケースはプールでは必須。

来年は、iPhone 7以降に対応したケースを買わないといけませんね。

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ちなみに、ポケモンGOを起動するとこの通り。相変わらず盛況なようです。

が、去年と違って、私自身は全くやらなくなりました。今回起動したのはかなり久しぶりのこと。最近は全然やらなくなりましたね。

来年はケースを買い換えるか、iPhone 6 Plusなど物理ホームボタンを持ったiPhoneにしないとだめですね。

Anker 完全防水ケース IPX8規格 ドライバッグ 【iPhone 7 / 7 Plus / その他最大6インチスマホに対応】

2017年8月 6日 (日)

VR戦艦大和のHTC VIVE版が8月18日に登場!2D版も可能か!?

VR戦艦大和に出資してコードを手に入れたんですが、当たり前ですが我が家にはOculus RiftがないためVR戦艦大和を楽しむことができません。

が、このほどHTC VIVE版が登場するそうです。

Vive_yamato01

8月18日リリース予定とのこと。

出資者にはこのVIVE版のコードもくれるらしいです。

しかし、ここを読んでるとちょっと気になる情報が!

「VR装置がなくてもプレイできる平面FPSモードを実装」って書いてあります。

つまり、うちのようにVR機器がないPCでも使えるってこと!?

正直諦めてましたが、ちょっと希望が持てそうです。もしかして、我が家でも楽しめるようになるか!?VR大和!!

うまくいったら、レビューする予定です。

タミヤ 1/350 艦船シリーズ No.30 日本海軍 戦艦 大和 プラモデル 78030

2017年8月 5日 (土)

携帯のメッセージアプリに・・・

こんなものが来ちゃいました。

Img_8344

どうぞどうぞ、やれるものならやってください、というメッセージです。

ここで調べると、7月31日頃から発生しているようですね。

電話番号0366357810の相手先は架空請求【注意】

法的手続きを行うというわりには、相手の名前を書かないというのは大きなミス。万が一これが本物だったとしてもこのメッセージは無効ですね。

ほとんどの人は大丈夫でしょうが、皆様気を付けましょう。

イマイと申します。―架空請求に挑む、執念の報道記録

2017年8月 4日 (金)

iOS11パブリックベータ 3にアップグレード

iPhone 6sのiOS 11パブリックベータが3になってたんですが、このほどアップグレードしました。

Img_2992

このアップデートにより、一部標準アプリのデザインが変わったりしているそうですが、私が見る限りはベータ 2との違いを感じませんね。

ただ、アップデートしてここ数日使った感じでは、明らかに安定性は増している感じ。落ちることはほとんどなくなりました。

でも相変わらずdアニメストアが使えないんですよね・・・早く対応しないんでしょうか?このアプリ。

Img_2994

ところで、このアップデートと直接関係はありませんが、iOS11の新機能である”非使用のAppを取り除く”というのを使ってみることにしました。

これをオンにすると、ある期間使用していないアプリが自動で消えるそうです。

オンにした直後にはまだ消えてませんが、そのうちどんどん消えるんでしょうね。

私は無意味にアプリを残しておくことが多いので、一度これでどれくらいアプリが消えるのか?勝手に消えても不便を感じるか?をチェックしてみようかと思ってます。

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2017年8月 3日 (木)

iPhoneの”メモ”アプリのクラウド化設定

最近、iPhoneの”メモ”アプリをよく使います。

新幹線の中で出張報告書を書いたり、ブログ記事の下書きをしたり、その他にもいろいろあるんですが、とにかくよく使います。

正直、iPhoneのソフトキーボードって大量の文字を打つにはあまり使いやすいキーボードではないんですが、場所を選ばず使えるというのは最大の利点。隙間時間を使ってなにか文書を書くには、今のところこのソフトキーボードが一番いいんです。

ところで、せっかく書いたメモを他のiPhoneと共用させたくなったんですが。

iCloudに”メモ”の項目があるものの、いったいどうやってiCloudにあげるのか、さっぱりわかりませんでした。

が、よく見るとそんなところに・・・

ちょっとここで、iPhoneのメモアプリのクラウド化のやり方について書いておきます。

iCloudでの共有化

まずは普通にiCloudを使う方法です。

”設定”の上にある”Apple ID、iCloud、iTunes StoreとApp Store”の中にある”iCloud”をタップすると、以下のような画面が出てきます。

Img_1648

ここで”メモ”のところをオンにしておきます。

これでOK・・・なんですが、

Img_1451

こんな感じの画面で、どこにもiCloudとつながるものが出てきません。

情けないことに、私はこれで引っかかってました。

ここでは、左上にある「<」をタップしてください。

Img_8342

こんな画面に行けました。

ここでiCloudに接続できます。

”ICLOUD”の下の”メモ”をタップすると、iCloudで共用するメモが書けます。

また”IPHONE”にあるメモでもiCloudに移動するメニューがあるので、これを使うとiCloudを共有する機器でメモが共用化できます。

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私はすっかりiCloud上でメモを共用して使ってます。会社ではiPhone 5s、自宅ではiPhone 6 Plusか6s、7 Plusでメモ書きしてます。

今iOS 11 パブリックベータを入れているiPhone 6sでも問題なく共用化できてます。

他のアカウントを使った共有化

iCloudを使うと、iOS機器同士は共用化できるんですが、PCとは直接共用化できません。

メールで送ってPCで取り込んでますが、これが面倒な人はGoogleアカウントなどを使うと便利かもしれません。

”設定”-”メモ”-”アカウントを追加”、または既に登録しているアカウント(”Gmail”など)をタップします。

Img_1651

こんな感じに”メモ”のチェックが出てくれば、これをオンにします。

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”ICLOUD”以外に”GMAIL”なんてのが出てきました。

Img_1652

試しに、メモを書いて置いてみます。

Memocloud01

PCのブラウザでGmailを開き、その中の”Notes”を選ぶと、先ほどのメモが出てきます。

ただ、直接テキストファイルとして取り込めるわけではないので、開いて選んでコピーして、PCの他のエディタアプリにペーストして持っていく必要があります。

私が確認する限りは、GmailとOutlookアカウントはいけます。Yahooなどもいけるんじゃないかと。

私は思いついたときに文書を書くという癖があるので、さっと起動してどこでも書けるスタイルのものが性に合ってます。

今のところ、これにマッチしているのが”メモ”アプリです。

ポメラも考えたんですが、キーボード端末は机がないと使えないのが欠点。

座椅子に寝転がっていたり、片手だけ空いている状態だと、iPhoneでないと使えませんね。そんなわけで、iPhoneのメモアプリばかり使っております。

とはいえ、時々キーボードも使いたくなるので、先日折りたたみBluetoothキーボードを買いましたが、今度はiPhoneとキーボードが分離しているため、意外と使いづらくて難儀してます。

キーボードにスタンドがついているやつがありますが、できればキーボードへiPhoneをクラムシェル端末のように取り付けられるものが希望。

iPhone 6 Plus、7 Plusで使えるやつがいいんですが、これが全然なくて困ってますね。何かいいものないんでしょうか?

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2017年8月 2日 (水)

タミヤからIchigoJamと連携した工作キット”楽しい工作シリーズNo.227 カムプログラムロボット工作セット”発売!

タミヤが小型コンピュータボードと組み合わせた初めての工作キットを販売することになったそうです。

タミヤ、IchigoJamでのプログラミングが可能な「カムプログラムロボット工作セット」、3200円で発売 -INTERNET Watch

その名も”楽しい工作シリーズNo.227 カムプログラムロボット工作セット”。お値段は3200円。

プログラミング型のロボット工作キットで、真ん中に”プログラムバー”というカムに動作を記録したバーを使ってロボットをの動作をプログラミングすることが可能。

このカムの部分をIchigoJamに置き換えれば、BASICによる動作が可能になるとのこと。

早速夏休みの課題に一つ・・・といいたいところですが、発売は8月12日。ちょっと微妙な時期ですね。8月5、6日に開かれる”Maker Faire Tokyo 2017”で先行発売されるそうなので、早めに手に入れたい方はそちらで入手可能だそうです。

それにしても、タミヤからも”プログラミング”可能な工作キットが出る時代になったんですねぇ。個人的にはRaspberry Pi対応のロボット工作キットが出るとうれしいんですが。

タミヤ 楽しい工作シリーズ No.227 カムプログラムロボット 工作セット 70227

2017年8月 1日 (火)

ペイントとFlash ついに消滅する・・・

最近はどちらも使っていないためあまり困らないとは言うものの、いずれも長い付き合いだったものだけに、ちょっと寂しい気がしますね。

ついにWindowsから「ペイント」が消滅 ~次期アップデートより一部の標準アプリ/機能が削除に - PC Watch

Flash Playerアップデート中止&配布中止へ、Adobeが2020年末でのFlash終了を表明 - GIGAZINE

私にとっては「おやつはカール」よりもこっちの方がショック大きいかも(あっちはまだ買えないことはないですし)。

まずは「ペイント」。

次の大型アップデートでなくなるそうです。

といっても、ペイント3Dが取って代わること、アプリストアから落とせるなど、完全に消滅するわけではありません。あくまでも標準アプリではなくなるということ。

とはいえ、一度外されてしまうと使われなくなるんじゃないでしょうか?

会社限定ですが、今でもまれに使うんですよね。ビットマップなど画像形式を変換するときにたまにこれに頼りたくなります。他のソフトもあるので、いつもではありませんが、さっと起動するので使いたくなることがあるといった程度です。

Windows 3.1時代からの付き合いでしたから、かれこれ25年近くになりますか。あの頃は「ペイントブラシ」って言われてましたけど、これほど長く標準ソフトでいられたのも単機能ながらもよく使われる機能を凝縮していたからでしょうか。

ペイントはまだ存続するだけましで、Flash Playerの方は完全消滅が確定。今後アップデート・配布中止、2020年末でサポートも終了です。

Flashといえば、昔はおバカなコンテンツを集めたものです。

「恋のマイアヒ」なんてその最たるものでしたよね。

懐かしいですね、久々みましたが、やっぱり面白いです。

このころがFlash全盛時代ですかね。無論おバカコンテンツばかりではなく、YouTubeも大抵のサイトもみんなFlashで動いてましたよね。

それが10年前にジョブス様がディスったあたりから徐々に降下し始め、HTML 5等の規格ができたこともあってついに消滅と相成りました。

iPhoneだけでなくAndroidでもFlashが使えないことが時代に終焉に向かわせるきっかけとなったんでしょうね。

あと3年古いパソコンが使える本(日経BPパソコンベストムック)

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