2020年4月6日月曜日

Office365が変わるようです。

こんにちは。やっまむーです。

4月22日にOffice365が新しくMicrosoft365に変わるようです。

Microsoft 365

家族向けの機能や、個人でもTeamsが使えるになるようになります。
その中でも気になる機能は「Money in Excel」です。

What is Money in Excel?


詳細はこちら

我が家では家計簿をエクセルでつけているのですが、
そちらのデータを見に行くのが少し面倒だったんですよね。
それがクレジットカードや銀行口座と連動してデータを取れるようになります。

機能の日本語化はまだ先になりますが、非常に楽しみです。
機能が提供されたらさっそく試してみたいと思います。

ではではー。

2020年3月29日日曜日

AI研修を受講してきました!

お久しぶりです。ひっくです。

昨年11月から今年の2月にかけて、こちらのAI研修を受講してきました。
関西電子情報産業協同組合主催 「AI技術者研修」

受講をしてみようと思ったきっかけですが、ここ最近話題になっているAIについて
学ぼうと思いつつもどこから手を付ければいいのやら、となっていたんですね。

そんな時に社内でこんな研修あるよー、と紹介があったのでいい機会だなと思って
参加申し込みをすることとなりました。

受講してみて、印象に残ったことや感想なんかを書いてみようと思います。
また、AIを学習するにあたって、参考にした書籍やサイト情報等も一部載せています。
これから学習したいけどどこから手をつければいいか分からない、という方の参考になれば幸いです。

AIを取り巻く状況


今年から、小学生のプログラミング教育が必修となりましたが、
それと同様にAIに関しても人材育成が急務とされ、大学を始めとする
教育機関でも数理・データサイエンス・AIが必修化される流れにあるようです。

既に国公立大学でも令和二年度からの新入生に対し、
AI教育必修化を決めているところもあります。

今までは理系学部で一部必修となっているだけだったのが
文系・理系問わずに必修になるところが注目すべきところだと思っています。

※人材育成方針については文部科学省が以下のとおり、方針を掲げています。
文部科学省 AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について

既に様々な企業がAIを活用したサービス等を作成していますが、
今後、AIの基礎を学んだ方達が社会に出てくるようになると、
更にそのスピードが増すことになるかもしれません。

AIを学習する手始めに


色々な学習方法があるかと思いますが、私が実践した内容を踏まえて、
以下に一例を記載しておきます。

1.まずはここから
私が研修を受講する時点でのAIに関する理解度についてですが、
正直全体像すらあまり理解できていなかったと思います。

もちろん書籍を購入したり、Web上で学習したりすることもできるので、
色々調べてみたりできれば良かったんですが、Web上だと新旧混在した情報も
多くあるので、時間もかかってしまいます。

研修を受講する前に、1冊書籍を購読するよう研修先から依頼があったのですが、
そんな私にとってはAIの全体像を把握するのに、これがとても役立ちました。
薄めの本なのでさくっと読めるのも良いところです。

AIのことについてそこまで知識がない!と感じている方には、
まずは読んでみることをオススメします!
ビジュアル AI(人工知能) (日経文庫) 城塚 音也 (著)

2.もう少し詳しく
ある程度AIの知識は持っているしより詳しく知りたい、という方には
以下のサイトの方がオススメかもしれません。
私も上記の本を読んだ後、研修を受講する前に参考に見ていました。
Chainer チュートリアル

※ちなみにChainerとはニューラルネットワークの計算・学習を行うための
 オープンソースソフトウェアライブラリです。
 開発元は日本の「株式会社Preferred Networks」というところだったのですが、
 昨年12月にFacebook主導で開発しているPyTorchに順次移行することを発表しました。

3.経験を積みたい
私の場合、2と3の間でAI研修を受講しています。
個人学習、研修受講等によりある程度AIについての知識も備わってきたし、
実際に動くコードを書きたい、参考になるソースを読みたいという方には
以下のサイトがオススメです。
Kaggle

データサイエンティストには有名みたいです。
検索すると関連記事もいっぱい出てきます。

これの何がオススメかというと、
Kernelに実際に動くコードが転がっているんですよね。
例外の発生するコードもあったりしますが、
部分的に見れば参考になることは間違いないです。

また、既にデータサイエンティストとして経験を積んだ方が
日々議論を重ねているところもあり、その内容を見るだけでも勉強になるそう。
(私はまだそのレベルにはなっていませんが…)

制限時間はあるもののGPUやTPUも使用できたりしますし(電話番号認証は必要)、
学習対象となるデータも既に用意されているので、
予測モデルを作成するために必要なハードルはぐっと下がります。

AI研修 受講の感想


さて、研修に参加してどうだったか?という話になりますが、
一言でいうと「とても良かった」です。

以下は雑感を記載しています。
今後、似たような研修の受講を検討される場合の参考になるかもしれません。
研修自体の感想もあれば、AI・機械学習に関する感想も含まれます。

1.AIを利用する分野ごとに解決方法は様々
一言でAIを利用するといっても、適用する分野・業態や、何を解決したいかによっても
使用を検討すべきアルゴリズムが異なることが印象的でした。
代表的な分野では使用すべきアルゴリズムが決まっているところもありそうですが、
求めるべき予測精度をどの程度にするかによっても選択の余地があるため
それなりの経験が必要かと思います。

2.機械学習の基本となるコードは簡単に実装可能
プロトタイプといって、実際に動くソースコードを配布してもらい、
挙動の確認をする時間があったり、座学で機械学習の説明を聞いてから
その辺りの確認もできるので、理解がとても深まったと思います。
また、ライブラリが本当に充実していて、普段プログラム開発をするのと同じ感覚で
機械学習を実行できるコードを組めるようになっているんだ、と感じました。

3.予測モデルを作成する上でパラメータの調整は大事
プロトタイプとして用意されたソースコードも、Web上で調べれば似たようなコードを
探すことができるかと思いますが、関数を呼び出す回数や引数への指定等
パラメータ調整で結果がだいぶ変わります。
そもそも関数も選択肢がいっぱいあるのでどの関数を使用すればいいの?とか疑問も多く出てくるので
研修を受講することでその辺りをだいぶ明確に知ることができたと思います。

4.データの前処理はかなり大事
「データの前処理」という工程も非常に大切であることが分かりました。
機械学習をしようと思っても、データの収集と前処理にかなりの時間(約7割程度)がかかると
言われるほど、地味だけれど重要な工程です。
実際にAIを利用するプロジェクトを進める際は、この辺りをどの程度正確に
見積もれるかが重要なところになるかもしれません。
ここでどれだけ正確なデータを集められるか、処理可能なデータとするかによって
学習の精度も変化したりするので、それなりに経験も必要なところだと思います。

5.データの数が増えると計算リソースも必要に
深層学習をする場合、用意した学習データを学習用の関数に食わせて
何度も繰り返し学習させるのですが、これにかなりの時間がかかります。
(特に学習データが画像かつ数量が多い場合等…)
研修にはノートPC持参で参加したのですが、1層の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で
学習させようとした段階でフリーズする始末…。(私のノートが貧弱だったということもありますが。)
学習時間を短縮するために、GPUやTPUが必要なのも肌身で実感できました。

6.数学の知識は結局必要?
統計、行列、確率等、機械学習で利用される数学の知識・考え方は、最低限必要だろうなと思います。
特に考え方の方でしょうか、重要なのは。
高校の時、行列を勉強したことがありましたが、あまり理解できず。
受験にも必要なくなったので、理解できないままその時は終えましたが、
必要な時が来たようです。(行列だけではないですが)

機械学習で利用するオープンソースの関数は、数学の知識がなくても使えてしまうのですが、
中がブラックボックスなので全く理解せずに使えてしまうところも怖い所かと思います。
ただ、ここを最初の段階で深入りすると、数学が苦手な人は相当混乱しそうなので、
ある程度経験を積みながら徐々に肉付けしていく方が良いのかもしれません。

7.Pythonの知識は必要?
研修で使用するソースコードはPythonで書かれていますが、
今回の研修ではPythonに関する文法説明の時間等はなかったので、
普段ソフトウェア開発に関わる方なら、個人的に基本文法程度はさらっておくと良いと思います。
(研修最終日の要望に出ていたので、今後講座内容が変わることはあるかもですが)
私は以前Pythonエンジニア認定基礎試験を受験するため、ちょっと学習していました。
最初はその程度で十分です。

以上、AI研修を受講して感じたこと、印象に残ったことのまとめでした。
それでは今回はこのへんで。
ではまた!

2020年3月23日月曜日

いらなくなったパソコンは無料で引き取ってもらおう!


こんにちは。よっしーです。


先日、壊れたPCと液晶モニタ、使っていないノートPCなど、

処分しようと考え、処理方法についていろいろと調べました。


買取してもらえるほど、使えるものでもないし、

市で処分してもらうとなると、有料となるため、

無料でリサイクルしてもらえる業者に頼むこととしました。


無料で回収してもらえる会社はいろいろとあるのですが、


(1) 壊れていてもOK

(2) 液晶モニタもOK。

(3) 自宅まで取りに来てもらえる。


という点から「リネットジャパン」という会社にお願いすることとしました。


Webサイトから回収の申し込みを行うと、

指定日時に宅配業者が取りに来ますので、

こちらの手間としては、ダンボール等に詰めるだけです。

※用紙記載等も不要です。


デスクトップPC1台、液晶モニタ1台、ノートPC2台

を1つのダンボールに詰め、すべて引き取ってもらいました。

※ダンボール2箱となると、2箱目から有料となってしまうので注意!
 また、重量も20Kgまでという制限があります。


1箱で20Kg以内であればすべて無料になります。



ハードディスクなどをリサイクルするのは少し抵抗があるため、

自己責任で、きちんと消去するなり、物理的に壊すなどが必要ですが、

そこさえ気を付ければ、無料回収はとても良いサービスだと思いました。


皆さんも、PC処分に困っているなら一度利用してみて下さい。

ではまた~。

2020年3月16日月曜日

iPadをサブディスプレイに

こんばんは、もりもりです。

先日ラッキーでiPad(第7世代)を入手しました。
まぁでもWi-Fiモデルなんであまり外で使うこともないでしょうし
なんやったら子供のおもちゃにちょうど良いかな〜ぐらいで考えてました。
でもせっかく当たったので、何か役に立つ機能はないものかと調べてみると
Sidecarという機能が使えそうだったのでちょこっと使ってみました。

Sidecarって?


まずSidecarってなんぞや?ですが
iPadをMacのサブディスプレイとして使用できる機能になります。
画面の拡張やミラーリングが可能となります。

設定方法


設定方法は非常に簡単です。

1.MacのメニューバーのAirPlayを選択


2.接続したいiPadを選択



はい、これだけです。

それでもできない場合は、下記Appleサポートをご確認ください。

・設定は正しいか?
・システム条件は満たしているか?


MacBookProが13インチ、iPadが10.2インチとどちらも画面は小さいですが
ワイヤレスでマルチモニター環境が簡単に手に入るのはとてもありがたいです。


以上、もりもりでした。

2020年3月8日日曜日

お金をあまりかけずにケーブル整理

こんにちわ、やっまむーです。

パソコンの周辺ってケーブルがたくさんありますよね。
電源やキーボード、マウス、他にも様々な周辺機器でこんがらがってしまいます。
デスクトップPCを使っていると尚更ですね。
ちなみに私のPCケーブル事情はこのような感じです。

いやー、ヒドイですね・・・。
使っていて特に問題なのは次のようなところです。
  • プリンターを引き出すと足元を横切る電源ケーブル
  • 普段使わず放置されているケーブル
  • 無駄に長い電源タップ
  • 乱雑な充電ケーブル
このイケてない状態ではパソコン作業のモチベーションも下がります。
なのでこのケーブル達を整理していきます。

準備

まずはケーブルを全て外してPCもどけてしまいます。
そして必要なケーブルとその長さを確認します。
意外と多い・・・
当初机の右側、壁との隙間にPC本体を移動しようとしたのですが、スピーカーとキーボードのケーブル長が足りませんでした。
延長ケーブルを買うという方法もありますが、他のケーブルも余裕があるわけではありません。
意外とケーブル類ってお金かかるので今回は延長ケーブルを使わず、PC本体を足元に横向きで設置することにしました。
プリンターは当然ながら右側へ移動です。

さらにホームセンターでワイヤーネットと磁石を購入してきました。
それらを机の下に設置して準備完了です。
配置イメージはこんなかんじ

いざ!ケーブルと格闘

買い物に行った際に結束バンドとケーブルフックを購入してきました。
結束バンドは調節がしやすいマジックテープ式を選んでいます。
ケーブル整理の必需品
そして、電源タップや纏めたケーブル類をバンドを使ってワイヤーネットに固定していきます。
また、引き出して使うプリンターの電源ケーブルは丸めずにフックで机の裏に這わせます。

配線が全て終わったらプリンターを机の下に移動させて完成です。
完成!
組み上げてわかりましたが、ワイヤーネット+電源タップ+ケーブルをまとめるとかなりの重量になります。
最初は垂直耐荷重2kgのマグネット2つだったのですがすぐに落ちてしまい、慌ててマグネットを追加しました。(総耐荷重8kg)
それでも衝撃等でずれてしまうので、1つあたり5kg以上は選んだ方がよさそうです。
おそらく今後買いなおす事になるでしょう・・・。

今回はPCのケーブル整理のみとなります。
(充電タップについてはちょうどよいアイテムを見つけたのですが品切れ中)
もう少し手を加えるならば、短く細いケーブルに変更したり、無線タイプの周辺機器に変えて物理的にケーブルの数を減らす方法もあります。
買い替えとなるとお金がかなりかかりますが、まずはちょっとしたところからPC環境を整理してみてはいかがでしょうか。

ではではー。

2020年2月29日土曜日

YouTubePuremium/YouTubeMusicPuremiumについて

こんにちは、もりーです。

最近私の母親がYouTubeにハマっているらしく、
外出しているときにもスマホで再生できないのかと質問されました。

母親の携帯はパケット量が少なく、外出中にオンラインでの再生は難しいため、
今更ながらオフラインで再生するための方法を軽く調べてみました。

オフライン再生はYoutubeの有料プランでのみ可能らしく、
大きく分けて動画/音楽再生可能なYouTubePuremiumと、
音楽再生専用のYouTubeMusicPuremiumがあるようです。
それぞれのプランで、月額1,180円/980円が発生するようですね。
それを母親に伝えると、「有料であれば要らない」と回答があり、
結果断念することになったのですが、そもそも月額1,000円って
いい値段するよな。。。と思い、これも軽くですが調べてみました。

YouTube公式サイトのURL(ヘルプ):https://support.google.com/youtube/answer/6308116?hl=ja

まず、YouTubePuremiumプランだとYouTubeMusicPuremiumも利用可能らしいので、
差額200円と考えると、YouTubePuremiumはそこまで高くない?気がしました。
では、大元を占めているYouTubeMusicPuremiumで何ができる(何曲位再生できる)か
調べてみた所、2019年3月末で約4000万曲程配信しているようです。
曲数も多いようですし、ライブバージョンなどがあるようなので、
新曲が速くに聞ける/色々聴きたいようならアリなのかもしれませんね。
※制限機能付きですが、お試し期間もあるようなので、実際どんな感じなのか
 確認してみて、気に入ったら導入するものアリだと思いました。

ではでは

2020年2月22日土曜日

Galaxy Z Flip 触ってきました

こんにちは、ふじかーです。

新しい物好きの身内が「Galaxy Z Flipを入手した」ということで、
久しぶりに飲みに行くついでに触らせてもらってきました。

ご存知ですか、Z Flip。




そう、ガラケーのように パカパカと縦に折りたためる
Samsungの Androidスマホ です。

昔、ガラケーからスマホへ持ち替える際
どっちかというとiPhoneの方が気に入らず、Androidを何台か持ったものの

「あかん、結局Androidじゃ、機能面でiPhoneには敵わない・・・orz」

と落胆し、iPhoneに移行してから
永らく興味を持つAndroidスマホが出てこなかったのですが

Z Flip…!これは、、、欲しいかもしれない…!!

と思わせるインパクトがありました。

開梱の様子がこちら



あまり長く操作してないので感覚的な所だけですが
感じた特徴としては


縦型折り畳みのデザイン


ガラケー時代を思い出す、手の中に納まるサイズ感です。

タブレットのような大画面スマホは、便利なものの
やっぱりなんだかんだでデカすぎるんですね。

落とさないようにリングを付けたり、女の子なんかは両手もちが基本。
普段はズボンのポケットに入れたいんですが

本音を言うとやっぱりちょっとデカい・・・

それに対してZ Flipは、ズボンのポケットどころか
胸ポケットにすら安心して納められます。懐かしい安定感。


懸念


Samsungは以前 Galxy Fold という折り畳みスマホを発売しています。

縦長に折りたたまれたボディを本のように開いて、広く使える面白いスマホのようですが
耐久面のトラブル続出で結構問題があったようです。あまり知りませんが。

不具合続出で発売延期の折りたたみ式スマホ「Galaxy Fold」をSamsungが改善、発売時期を改めて発表


それに対し、Z Flipは?というと
ちょっと触った範囲では割とシッカリした造りのように感じます。
開閉時のどの角度でも固定され、角度帯に合わせた画面表示になる模様。

ただちょっと「表面ツルツル」「開閉カタメ」という感じなので
ガラケーみたいに片手でパカパカ開閉は難しいかも知れません。

あと、少し調べたところ
「液晶表面(ガラス保護層)が爪程度で傷つきやすい」
とかいうニュースもありました。


まぁともかく、ちょっと触って「コンパクトサイズ、なかなかいい」程度の感想でしたが
まだ折りたたみスマホは出始めたばかり。

カメラやCPU、一般的なスマホ機能のスペック的には
もうあまり不満も少なくなってきているでしょうから

目立った問題点を次に生かして改善して、魅力的な新機種を出してくれれば
ユーザ獲得につながるかも知れませんね!期待です!