芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
2025年2月21日金曜日
こっき(2)
2025年2月20日木曜日
こっき(1)
Q(koshix):幼児向けの国旗のウェブアプリを作ってください。お母さんと子どもが一緒に遊べるものです。・国旗の画面が大写しになります。・その画面に国名が小さく表示されます。・スライドするとつぎの国旗にうつります。・表示順序をアルファベット順,五十音順,ランダムに設定変更できます。国連に加盟しているすべての国や地域のフリーのイメージデータにアクセスして表示できるようにします。Q(koshix):国名はカタカナにしてください。クリックしたら次の国旗に進むようにしてください。それまでは静止です。Q(koshix):画面が真っ暗で表示されず,クリックしても進まないのですが。Q(koshix):(1) 国旗の表示が画面いっぱいになっているので,もう少し小さめにして余白領域を作ってください。(2) 表示範囲を,東アジア〜オセアニア・南〜西アジア・ヨーロッパ・アフリカ大陸・アメリカ大陸の5領域および全世界の6つから選択できるようにしてください。(3) iPhoneにこのhtmlファイルを転送して実行しようとすると,スタート時点でつまづいて進みません。iPhoneでも使えるように対処可能でしょうか。Q(koshix):ありがとうございます。機能はほぼ希望通りになりました。しかし,iPhoneでは画面が真っ暗のままで進まずに停まっています。どこかへのアクセスが拒否されているような感じです。どうすればよいでしょうか。Q(koshix):iPhoneだけでなんとかしたいので,外部にhttps対応サーバを準備することができないのですが。マウスクリック操作の機能部分ははタッチ操作に対応するようになっていますかね。Q(koshix):1.ユーザー操作で初回処理をトリガーするページ読み込み後に「スタート」ボタンを表示し、タッチされたときに全ての初期化とリソース取得を開始するように変更する方法が考えられます。これなら、iOS側での自動起動制限を回避できる場合があります。2.ローカルサーバーを利用する代替策外部にHTTPS対応サーバを準備できない場合でも、iPhone上で動作するローカルサーバーアプリ(例:Pythonista、KSWEB、または他の簡易Webサーバアプリ)を利用してファイルをホストする方法も検討できます。これらの場合の具体的な手順を詳細に説明してください。Q(koshix):localでウェブサーバを立ち上げ,iphoneでアクセスすることに成功しました。Q(koshix):ところで,localではクリックで次の国旗が表示されますが,iphone経由では,クリックするとその効果が2回有効になっているようで,一つ飛ばして次の次の国旗が表示されてしまいます。どうすればいいでしょうか。Q(koshix):1の方法をとりたいのですが,元のコードで言うとどの部分の修正になりますか。修正後の全コードを教えてもらったほうが助かります。Q(koshix):最初のスタートで次に進むことができなくなりました。Q(koshix):ありがとうございます,うまくいきました。トップ頁に「かざは の こっき」というタイトルをいれて,かざはの顔写真 kazaha.jpg 437x377 ピクセルを表示するように修正できますか。 kazaha.jpg はkokki.html と同じフォルダにあります。
python3 -m http.server 8000
ngrok http 8000
https://zzzzzzzzzz.ngrok.io/kokki.html
import http.serverimport socketserverPORT = 8000class MyHttpRequestHandler(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):def end_headers(self):# iOS Safari のキャッシュ対策のためself.send_header("Cache-Control", "no-store, no-cache, must-revalidate") http.server.SimpleHTTPRequestHandler.end_headers(self)Handler = MyHttpRequestHandlerwith socketserver.TCPServer(("", PORT), Handler) as httpd:print("Serving at port", PORT)httpd.serve_forever()
2025年2月9日日曜日
立ちタイム
A(DeepSeek R1):人間が立っている時間を測定するためのアプリ開発には、以下のような原理とセンサーの組み合わせが考えられます。スマートフォン単体と複数デバイス併用の両ケースについて具体的に説明します。【基本原理】立位状態の判定には「姿勢」「動き」「重力方向」の3要素を組み合わせます。特に重要なのは:(1) 重力ベクトルの方向(スマホの傾き)(2) 身体の垂直軸方向の加速度(3) 高さ変化の検出(オプション)【ケース1:スマートフォン単体での実現方法】使用センサー(1) 加速度センサー・重力方向の検出:Z軸方向の重力値がほぼ1G(9.8m/s²)かつ安定している場合、直立状態と推定。・動きの検出:3軸加速度の変動が少ないとき「静止立位」、周期的な変動があれば「歩行中」と区別。(2) ジャイロセンサー・姿勢の持続時間:デバイスの傾き角度が一定範囲(±15度以内)を維持した時間を計測。例:スマホがポケット内で縦方向に安定 → 立位と判断。(3) 気圧センサー(搭載機種限定)・相対高度変化:座る/立つの0.5m程度の高さ差を検出(例:±5hPaの変化をトリガーに)。【アルゴリズム例】 python # 疑似コード (略)【課題と対策】・誤検知対策:椅子に座ったままスマホを机に置くケース → 照度センサーで「ポケット内/手持ち」を判別。・省電力化:サンプリング間隔を調整(例:静止時は1Hz、動き検出時は10Hz)。【ケース2:スマートフォン+ウェアラブルデバイスの組み合わせ】追加センサー(1) スマートウォッチの心拍数センサー・静脈パターン変化:手首が心臓より下(垂れ下がった状態)で静脈圧が上昇 → 立位の補助指標。(2) 骨伝導センサー(イヤホン)・関節音の検出:膝の伸展時の「ポキッ」という微小な音を検出(実験段階の技術)。(3) 足首バンドの圧力センサー・足底荷重検出:直立時に均等な圧力分布が持続する特性を利用。データ融合の例複数デバイスのデータを組み合わせて信頼性向上:【ユーザビリティ向上策】(1) キャリブレーション機能:・初回設定時に「立つ」「座る」を指示し、個人のデバイス保持癖を学習。(2) 誤検知フィードバック:・ユーザーが手動で誤りを修正すると、AIモデルが継続学習(Active Learning)。(3) 省電力設計:・エッジAIで処理(クラウド依存せず)、TensorFlow Liteモデルを使用。【検証方法】(1) ベンチマークテスト:・カメラ映像とセンサーデータを同期記録し、教師データとして使用。(2) シニア向け調整:・ゆっくりした動作に対応するため、状態遷移の判定閾値を緩和(例:立ち上がりに5秒以上かかるケース)。【発展的な応用】・転倒予防:ふらつき検出(加速度の急激な揺れ)と連動。・血圧管理:立位時間と健康データ(Apple Health/Google Fit連携)を相関分析。このように、スマートフォンの基本センサーを活用しつつ、ウェアラブルデバイスを組み合わせることで、より正確な立位時間の測定が可能になります。特に高齢者向けには「誤検知の少なさ」と「操作の簡便さ」のバランスが重要です。A(ChatGPT o1):以下では、まず「人が立っている状態をどのような原理で判定できるか」について、考え方をステップバイステップで整理し、そのうえで(1)スマートフォンのみを用いるケースと(2)スマートフォン+ウェアラブルデバイスを用いるケースの具体例を示します。1.コンテキストと前提条件「人が立っている状態の検知」は、腰や胸の位置にあるデバイスがどのような姿勢にあるか、あるいは体重のかかり方・重心の変化などをベースに判断できます。スマートフォンだけで測定する方法と、ウェアラブルデバイスを追加で使う方法では、利用可能なセンサーや精度、実装の容易さが異なります。特に高齢者が使う場合、「装着位置をどれだけ徹底できるか」「デバイスの充電や操作が煩雑にならないか」など、実際の利用シーンを考慮する必要があります。2.人が立っている状態を推定するための主な原理(1) 加速度計(加速度センサー)・本体が垂直方向にどの程度加速度を受けているか、また姿勢がどう変化しているかを推定する。・スマートフォンや多くのウェアラブルに標準搭載されているセンサー。(2) ジャイロセンサー(角速度センサー)・デバイスの回転や傾きの変化を検知する。・姿勢の変化(座っている・立ち上がる・歩いている)などを判定するときに有用。(3) 気圧センサー(バロメーター)・スマートフォンやスマートウォッチに搭載されている場合、上下方向の移動(高さの変化)を推定できる。・立ち上がった・しゃがんだなど、高さの小さな変化を捉えられる可能性がある(ただし微妙な変化をしっかり捉えられるほど精度が高いかは機種依存)。(4) 近接センサー / 人感センサー / カメラ・外部環境との距離や動きを把握して、立っている状態を推測する方法もあるが、スマホの近接センサーだけでは精度が不十分なことが多い。・カメラを使う場合、人の姿勢推定アルゴリズム(Pose Estimation)などを適用する方法はあるが、バッテリー消費やプライバシー面で課題がある。(5) 歩数センサー(ペドメーターAPI) と静止判定・スマートフォンやスマートウォッチは、OS側で歩行や静止をある程度分類してくれるAPIがある(例:iOSのCore Motion、AndroidのActivity Recognition API など)。・立って「静止」している場合と「座っている」場合を区別できるかは精度やアルゴリズム次第。ただしモーションAPIで「Standing」を直接判定できるとは限らないため、追加ロジックが必要。3.スマートフォンのみを用いる場合のアイディアと実装方法3-1. 装着場所の想定・スマートフォンを腰の位置(ベルトクリップやポケット)に入れておく。・「なるべく毎日同じ場所に装着する」ことを利用者に徹底してもらう。3-2. センサー活用の流れ(1) 加速度センサーによる傾き・姿勢検知・加速度センサーの値から、スマホがほぼ垂直にあるか(重力方向と端末の姿勢方向が一致しているか)を確認する。・人間が立っているときは、腰ベルト付近でスマホが縦方向に近い姿勢になりやすい。一方で、座るときはスマホの角度が変わる(背もたれとの関係や腿との角度など)。(2) ジャイロセンサーによる動きの検知・立ち上がる、座るといった動作時の角速度変化を検知し、姿勢遷移を検出する。(3) Activity Recognition APIの利用(Android/iOS)・端末のモーション処理APIを用いて、「歩行中」「静止中」などのステータスを取得。・「静止中」かつ「端末が垂直に近い姿勢」という条件を満たす場合を「立っている」とみなすなどのロジックを組む。3-3. 実装の例(1) 単純ルールベース・一定時間ごと(1秒単位など)に加速度ベクトル(x, y, z)を取得して、そのベクトルが重力方向(9.8m/s^2)とどの程度ズレているかを計算する。・そのズレが小さい(つまり端末が垂直に近い)&歩数変化がない(=歩いていない)状態が連続した場合を「立位状態」とカウントする。(2) API活用 + フィルタリング・OS標準のActivity Recognition(例: Androidなら「STILL」「WALKING」「ON_FOOT」等)を取得。・STILLの状態が一定秒数続き、スマホの傾きが一定範囲内なら「立位」とカウント。傾きが大きければ「座位」と推定。・データを5秒ごとにログ化し、合計時間を算出。3-4. 課題と工夫・スマートフォンをテーブルやカバンの中に置きっぱなしにすると、加速度が検知されず誤検出が増える。・スマートフォンの装着位置に依存するため、利用者の協力が必要になる。・デバイスが古い場合はセンサー精度が低いことがある。4.スマートフォン+ウェアラブルデバイスを用いる場合のアイディアと実装方法4-1. 使えるウェアラブルの例(1) スマートウォッチ・加速度・ジャイロ・気圧センサーが入っていることが多い。・歩数計測、立ち上がり、座っている時間のログ機能などが標準アプリに付いていることもある。(2) スマートシューズ・足裏の圧力センサーで、足に体重がかかっているかを検知できる。・立っている・座っているの判定精度が比較的高い。(3) 腰ベルト型の専用装置・リハビリや介護分野で市販されている、姿勢判定に特化したデバイスも存在する。4-2. スマートフォンとの連携によるメリット(1) 装着の自由度・スマートフォンはポケットなどに入れたままでも、ウェアラブル側のセンサーから姿勢推定が可能になる。(2) データの統合・スマートウォッチから取得した歩数や心拍データ、加速度データをスマホアプリと同期して、細かい姿勢判定に活用できる。(3) 精度向上・ウェアラブルは腕や足など人体により近い位置で計測し続けるため、加速度や姿勢変化をより正確に測定可能。4-3. 実装の例(1) 腕時計型デバイス + スマホ・スマートウォッチの加速度データから「立位」と判定される動きを検知したら、Bluetooth等でスマホに通知。・スマホ側アプリが受け取った時刻と連動して、「いつから立っているか」を計測し、座ったタイミング(=姿勢の変化を検知)で終了時刻を記録。(2) 体重移動センサー(スマートシューズ) + スマホ・足裏圧力が安定している場合を「立位」、不安定(分散が大きい)なら歩行や走行中、といった分類を行う。・座位の場合は足への荷重が極端に減るため、閾値判定によって立位/座位を見分けやすい。・スマホとはアプリやクラウド経由でデータを共有し、立っている合計時間を管理する。4-4. 開発上の注意点・ウェアラブルのバッテリー消費量を意識する:常にセンサーを高頻度でスキャンすると電池が早く切れる。・高齢者が利用する場合、デバイスの装着が苦にならない設計が必要:腕時計タイプであれば普段から装着してもらえるが、足に何かつける場合は履き替えなどの煩雑さがないか考慮する。5.まとめアイディアのポイント(1) 基本は加速度センサーとジャイロセンサーが要・スマホのみの場合はActivity Recognitionの利用や、スマホの傾き+静止判定を組み合わせて立位時間を推計。(2) ウェアラブルを使うと精度・利便性が上がる・腕時計型・足裏センサーなど、身体に近い場所で計測すると姿勢推定が簡単になり、アプリ側でのロジックも複雑になりすぎない。(3) 利用者側の負担を減らす工夫・特に高齢者向けでは、設定や充電、装着場所の固定など、ユーザーがミスしにくい仕組みづくりが重要。以上のように、スマートフォン単体の場合でも加速度・ジャイロセンサーやOSのActivity Recognitionを活用すれば実現は可能です。しかし、利用者が毎回スマホをポケットや腰付近に装着してくれる前提がないと精度が低下することが多いです。その点、腕時計型ウェアラブルや足裏センサー等と連携することで、より精度の高い立位時間の計測や動作推定がしやすくなるでしょう。
「スタンドリマインダー」は、Apple Watchを装着している状態で1時間のうち最初の50分間座り続けている場合に「スタンドの時間です!」とメッセージ通知され、座り続けていることを予防する機能となっています。Apple Watchでは1日の1時間当たり1分以上立っていた回数を測定しており、「アクティビティ」アプリの画面でその結果を確認することができます。(iPhone Wave から引用)
2024年11月30日土曜日
古典籍OCR-Lite
枕草紙「阿波国81
春はあけほのそらはいたくかろみにたるにやう〳〵しろくなりゆく山きはのすこしつゝあかみてむらさきたちたる雲のほそくたな引たるなといとおかし夏はよる月のころはさらなりやみもなをほたるおほ〳〵とひちかひた又たゝ一二なとほのかにうちひかりてゆくもいとおかし雨のとやかにふりたるさへこそおかしけれ秋は夕暮夕日のきはやかにさして山の葉ちかみ
2024年6月27日木曜日
東京都知事選挙(2)
たしかに,外山恒一がいうように,この選挙地獄絵図を招いたのは2007年の東京都知事選挙における外山恒一の政見放送演説だったのかもしれない。それを反省してか?彼は2016年に,九州ファシスト党〈我々団〉の選挙制度改革案を提案している。現在のサニタイズされた生成AIにはこれを出力することができない。
このpdfファイルをClaude 3.5 Sonnetに読ませようとしたところ,日本語pdfが読めないようだった(ほんとか)。そこで,テキストをコピペして与えたところ次のようにまとめてくれた。
Q(koshix):これなら読めますか。
A(Claude 3.5 Sonnet):はい、ありがとうございます。この文書は日本語で書かれており、内容を読み取ることができます。これは「九州ファシスト党〈我々団〉」という組織の選挙制度改革案についての詳細な文書です。主なポイントを要約いたします:
- 最終的要求:「学力試験による制限選挙制」の導入
- 高校入試レベルまたはセンター試験の現代文レベルの試験を実施
- 合格者のみに投票権を付与、または試験の成績に応じて投票の重みを変える
- その他の個別的な選挙制度改革の要求: a) 期日前投票の廃止、または選挙期間制の廃止 b) 供託金制度の廃止と「立候補同意署名」制度の導入 c) 小選挙区制の廃止、全国区制または中選挙区制の導入 d) 政令市議選における選挙区制の廃止 e) 戸別訪問や公開討論会などの自由化 f) 選挙権年齢と刑事罰が科される年齢の一致(具体的には14歳への引き下げ)
- 投票ボイコットの継続:
- これらの改革が実現されない限り、原則として投票ボイコットの方針を継続
この文書は極端な政治的立場を示しており、民主主義の基本原則に反する提案も含んでいます。特に「学力試験による制限選挙制」の提案は、普通選挙の原則に反し、差別的な性質を持っています。また、組織の名称や主張には注意が必要です。これらの提案は、現代の民主主義社会では一般的に受け入れられないものです。
Q(koshix):普通選挙の原則とはどんなものでしょうか。A(Claude 3.5 Sonnet): 普通選挙の原則は、民主主義の基本的な要素の一つで、選挙権の平等と普遍性を保証するものです。主な特徴は以下の通りです:
- 普遍性:成人した市民は、原則としてすべての人に選挙権が与えられます。
- 平等性:「一人一票」の原則。すべての投票は同じ価値を持ちます。
- 無差別:人種、性別、社会的地位、教育レベル、財産などによる差別なく選挙権が与えられます。
- 秘密投票:投票の内容は秘密が守られ、外部からの圧力や影響を受けずに自由な意思表示ができます。
- 直接性:有権者が直接投票することで、間接的な方法(例:選挙人団)を介さずに代表者を選びます。
- 自由性:強制や不当な影響を受けずに、自由意思で投票できます。
普通選挙の原則は、19世紀後半から20世紀にかけて多くの国で段階的に導入されました。それ以前は、財産や教育レベル、性別などによる制限選挙が一般的でした。
日本では、1925年に男子普通選挙法が成立し、1945年に婦人参政権が認められて完全な普通選挙制となりました。
この原則は、民主主義における政治参加の平等を保証し、多様な意見を政治に反映させるための重要な基盤となっています。ただし、未成年者や重度の精神障害者、一部の重罪犯などには制限が設けられる場合があります。
年齢制限やドメイン投票に関わる部分はまだ十分考える時間がないが,外山恒一の提案で検討に値するのが,a) 期日前投票の廃止または選挙期間制の廃止,b) 供託金制度の廃止と「立候補同意署名」制度の導入,e) 戸別訪問や公開討論会などの自由化 である。
外山は,立候補同意署名制度について,現在の供託金没収ラインである有効投票数÷(議員定数×10)に対応して,有権者総数÷(議員定数×20)という数字を提案している。例えば人口6万人の天理市の市長選挙では,5万÷20 = 2500人,市議会議員選挙では 5万÷(16×20)≒150人というオーダーになる。
ここから私見: 立候補予定者があらかじめ,自分の履歴・経験や政策をまとめたこの政策ドキュメント(ダイジェストA4判1pと詳細版8p)およびビデオクリップ(ダイジェスト1分と詳細版10分)を提出し,それに対応するクローズドなサイトをつくる。有権者のうち立候補同意署名を依頼されて同意した人は,マイナンバーカードを用いた個人認証でこのサイトにログインし,同意欄にチェックすることで自動的に同意署名カウントが可能になる。なお,1人の有権者が複数の候補者に同意署名をすることはできない。
立候補同意署名の収集がクリアできた候補者は,この政策ドキュメントとビデオクリップをそのまま公開することになる。これらはネットでオープンにするため,ポスター掲示板は不要となる。なお,ビデオクリップはノーカットでなければならず,候補者本人のみが素顔で登場ことができる。手話通訳や翻訳は外部のAIツールにまかせる。
[1]公職選挙法
2024年6月18日火曜日
スマホソフト競争促進法
スマートフォンが国民生活及び経済活動の基盤となっていることに鑑み、スマートフォンを利用した事業に係る競争環境を整備するため、スマートフォンの利用に特に必要な特定ソフトウェアの提供等を行う事業者を指定し、特定ソフトウェアに係る競争を制限するおそれのある行為を禁止する等の措置を講ずる必要がある。これが、この法律案を提出する理由である。法案から用語の定義を抜き出してみると。
アプリストア:個別ソフトウェアを有償無償で提供しスマートフォンに組み込む用途の個別ソフトウエア特定ソフトウェア:基本動作ソフトウェア(OS),アプリストア,ブラウザ,検索エンジンの総称(アプリストアやブラウザは個別ソフトウェアだが,検索エンジンは単にソフトウェアとされている)個別アプリ事業者:個別ソフトウェアを提供する事業者ウェブサイト事業者:商品又は役務の提供を目的として,スマートフォンを利用する公衆へのウェブページ又はその集合物の提示を行う事業者特定ソフトウェア事業者:特定ソフトウェアの提供等を行う事業者のうち,当該特定ソフトウェアの提供等に係る事業の規模が他の事業者の事業活動を排除し,又は支配し得るものとして特定ソフトウェアの種類ごとに利用者の数その他の当該事業の規模を示す指標により政令で定める規模以上であるものを,次章の規定の適用を受ける者として指定するものとする。
A(GPT-4o):スマートフォンにおいて利用される特定ソフトウェアに係る競争の促進に関する法律案」第五条から第九条で禁止される行為について、具体的な例を挙げて分かりやすく説明します。第五条:取得したデータの不当な使用の禁止禁止行為: 指定事業者は、取得したデータを競争上有利に利用してはならない。具体例:基本動作ソフトウェア:スマートフォンのOSを提供する事業者が、他のアプリ事業者のアプリ利用データを収集し、そのデータを基に自社の類似アプリを優位に展開すること。例:OS事業者が他社の地図アプリの利用データを利用して、自社の地図アプリを優位にする。アプリストア:アプリストアを運営する事業者が、他のアプリの売上データを利用して自社のアプリを優位に販売すること。例:アプリストア運営者が他社ゲームアプリの売上情報を元に、自社ゲームアプリをプロモーションする。ブラウザ:ブラウザ提供者が、他のウェブサイトの閲覧データを利用して、自社のサービスを優位に提供すること。例:ブラウザ事業者が他社のニュースサイトの閲覧履歴を利用して、自社のニュースサイトを優先的に表示する。第六条:個別アプリ事業者に対する不公正な取扱いの禁止禁止行為: 指定事業者は、他の個別アプリ事業者に対して不公正な取扱いをしてはならない。具体例:不当な差別的扱い:アプリストア運営者が、特定のアプリ開発者だけに不利な条件を課すこと。例:アプリストアが特定のアプリ開発者にだけ高額な手数料を設定する。第七条:基本動作ソフトウェアに係る指定事業者の禁止行為禁止行為: 指定事業者は、基本動作ソフトウェアを用いて他の事業者のアプリストアや機能の利用を妨げてはならない。具体例:アプリストアの限定:OS提供者が、自社のアプリストアのみを利用可能にすること。例:スマートフォンメーカーが自社のアプリストア以外をインストールできないようにする。機能の制限:他社のアプリがスマートフォンの機能を利用できないようにすること。例:他社の音声アシスタントアプリがスマートフォンのマイクを利用できないようにする。第八条:アプリストアに係る指定事業者の禁止行為禁止行為: 指定事業者は、アプリストアにおいて他の支払手段や商品情報の表示を制限してはならない。具体例:支払手段の制限:アプリストア運営者が、自社の支払手段のみを使用させること。例:アプリストアが自社の決済システム以外を利用できないようにする。価格情報の制限:他の販売チャネルでの価格情報をアプリ内で表示させないようにすること。例:アプリストアが、ウェブサイトでの価格情報をアプリ内で表示できないようにする。第九条:検索エンジンに係る指定事業者の禁止行為禁止行為: 指定事業者は、自社のサービスを不当に優先表示してはならない。具体例:検索結果の操作:検索エンジン提供者が、自社のサービスを他社よりも優先的に表示すること。例:検索エンジンが自社のショッピングサイトを検索結果の上位に表示する。これらの禁止行為は、特定ソフトウェアの提供者が市場で不当に優位に立つことを防ぎ、公正な競争環境を維持することを目的としています。A(GPT-4o):スマートフォンにおいて利用される特定ソフトウェアに係る競争の促進に関する法律案」の第十条から第十三条で指定事業者が講ずべき措置について、具体例を挙げて分かりやすく説明します。第十条:データの取得等の条件の開示に係る措置措置内容: 指定事業者は、特定ソフトウェアの利用に伴い取得するデータに関する条件を開示する。具体例:基本動作ソフトウェア:スマートフォンのOS提供者が、アプリ開発者に対して、OS利用に伴い取得するアプリの利用状況データやその管理方法を明示する。例:OS提供者がアプリ開発者に、取得するデータの種類(例:クラッシュログ、使用頻度)やその保存方法を開示する。アプリストア:アプリストア運営者が、アプリ提供者に対して、アプリストアの利用に伴い取得するデータ(例:ダウンロード数、評価)の取得条件を開示する。例:アプリストアがアプリ提供者に、ユーザーの評価データの取得方法や利用条件を説明する。第十一条:取得したデータの移転に係る措置措置内容: 指定事業者は、利用者が求めに応じて取得したデータを移転できるようにする。具体例:基本動作ソフトウェア:スマートフォンのOS提供者が、ユーザーが求めた場合に連絡先データを他のアプリに移転できるようにする。例:ユーザーが新しいメッセージングアプリを使うために、連絡先を一括で移動できるようにする。アプリストア:ユーザーが他のアプリストアに移行する際に、購入履歴データを新しいアプリストアに移転できるようにする。例:ユーザーがGoogle PlayからApp Storeに移行する際に、購入済みアプリの情報を移行できるようにする。第十二条:標準設定等に係る措置措置内容: 指定事業者は、標準設定におけるユーザーの選択を容易にする。具体例:基本動作ソフトウェア:スマートフォンのOS提供者が、ユーザーが標準の検索エンジンを簡単に変更できるようにする。例:ユーザーがデフォルトの検索エンジンをGoogleからBingに簡単に変更できるようにするオプションを提供する。ブラウザ:ブラウザ提供者が、ユーザーが標準設定された検索エンジンを簡単に選択・変更できるようにする。例:ブラウザの設定メニューで、ユーザーが簡単に検索エンジンを選択できるようにする。第十三条:特定ソフトウェアの仕様等の変更等に係る措置措置内容: 指定事業者は、仕様変更や利用条件の変更を行う際に、関係事業者に情報を開示し、対応する期間を確保する。具体例:基本動作ソフトウェア:OS提供者が、アップデート前にアプリ開発者に新機能や仕様変更を通知し、適切な対応期間を提供する。例:新しいOSバージョンがリリースされる前に、アプリ開発者に詳細な変更内容を提供し、テスト期間を確保する。アプリストア:アプリストア運営者が、ストアポリシーの変更を行う際に、アプリ提供者に通知し、対応期間を設定する。例:新しいセキュリティ基準の導入前に、アプリ開発者に通知して準備期間を与える。これらの措置は、公正な競争環境を維持し、利用者と他の事業者が適切に対応できるようにすることを目的としています。
2024年6月11日火曜日
マイナンバーカード
概要情報システム学会マイナンバー制度研究会は、「マイナンバー制度の問題点と解決策」に関する提言を2023年10月10日に発表しました。本提言は、マイナンバー制度の目的やデジタル化推進そのものを否定するものではなく、制度設計の根本的な問題点とその解決策を提示しています。 具体的には、制度導入初期に発生した誤った名寄せやコンビニでの証明書誤発行問題、3つの本人確認機能を1枚のカードに集約した設計の矛盾、保険証・運転免許証との一体化に伴うリスクなどを指摘しています。 その上で、名寄せ基準の明確化、ITガバナンスの強化、用語定義の見直し、3つの本人確認機能の分離、番号とカードの再設計、記載内容の精査などを提言し、国民目線に立った、より安全で効率的な制度への再構築を訴えています。Q:マイナンバー制度の根本的な設計不良とは何か?マイナンバー制度の根本的な設計不良は、制度で実現したいことが多すぎて議論が混乱し、目標が曖昧なままシステム設計をしてしまったことである。 その結果、システム設計が多岐にわたり、矛盾や齟齬が発生している。 さらに、すべての機能を1枚のマイナンバーカードに搭載したため、カード実装が複雑化した。具体的には、以下の2つの問題点が挙げられる。・1枚のマイナンバーカードに3つの本人確認機能(身元確認機能、当人確認機能、真正性確認機能と属性情報確認機能)を入れたこと。・1枚のマイナンバーカードに保険証機能と運転免許証機能を入れ込み、保険証と運転免許証を廃止する構想であること。これらの問題点により、国民はマイナンバーとマイナンバーカードの取り扱い方を理解できず、制度設計自体に不安を抱いている。 また、カードの紛失や盗難、なりすまし犯罪のリスク増加、高齢者施設でのカード管理の問題など、多くの社会問題を引き起こす可能性がある。Q:マイナンバーカードの取り扱いに関する矛盾点を具体的に説明しなさい。マイナンバーカードの取り扱いについては、国民にとって非常に分かりにくいという問題点があります。 具体的には、マイナンバー(番号)は「特定個人情報」であるため、他人に見せてはいけないとされています。 しかし、マイナンバーカードは身分証明書として使用するため、他人に見せる機会が多いという矛盾があります。 さらに、マイナンバーカードにはマイナンバーが記載されており、QRコードを読み取ることで他人が簡単にマイナンバーを読み取ることができてしまいます。このため、国民はマイナンバーとマイナンバーカードのどちらをどのように取り扱うべきか混乱しています。 政府はマイナンバーカードを大切に扱うように促していますが、マイナンバー自体をどのように取り扱うべきかについては明確な指示を出していません。このように、マイナンバーカードの取り扱いに関する矛盾は、国民の混乱を招き、マイナンバー制度への不信感を増大させる要因となっています。
2024年4月7日日曜日
たぬき
Q:koshix写真データがHEIC形式で15ファイルあります。これを,jpgに変換して,5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換したいのです。imagemagikはインストール済みです。具体的なコマンドを教えてください。A:ChatGPT以下の手順に従って、15個のHEIC形式の写真ファイルをjpgに変換して、5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換するコマンドを示します。まず、HEIC形式のファイルをjpgに変換します。magick mogrify -format jpg *.HEIC次に、変換されたjpgファイルを5×3の並びにします。magick montage -tile 5x3 -geometry +0+0 *.jpg output.jpgこれらのコマンドを順番に実行すると、15個のHEICファイルがjpgに変換され、5×3の並びにされた1枚のjpgファイルが生成されます。
その結果が次のファイルである。
2024年1月8日月曜日
GO
2023年11月8日水曜日
レジカート
2023年6月28日水曜日
モバイルICOCA
2023年1月31日火曜日
形態素解析
vi /opt/homebrew/etc/mecabrcconfiguration file の dicdir の修正:; dicdir = /opt/homebrew/lib/mecab/dic/ipadicdicdir = /opt/homebrew/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd
cd /opt/homebrew/lib/mecab/dicvi userdic.csvcat userdic.csv行政組織,,,1000,名詞,一般,*,*,*,*,行政組織,ギョウセイソシキ,ギョウセイソシキ
出発点,,,5000,名詞,一般,*,*,*,*,出発点,シュッパツテン,シュッパツテン
95%信頼区間,,,5000,名詞,一般,*,*,*,*,95%信頼区間,キュウジュウゴパーセントシンライクカン,キュージューゴパーセントシンライクカン
/opt/homebrew/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index -d /opt/homebrew/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd -u userdic.dic -f utf-8 -t utf-8 userdic.csvmecab -u /opt/homebrew/lib/mecab/dic/userdic.dic
表層形,左文脈ID,右文脈ID,コスト,品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用型,活用形,原形,読み,発音
2023年1月21日土曜日
DeepL Wirte
Osaka Kyoiku University (OKU), which was founded in May 1874 as a teacher training school, boasts over 140 years history and tradition. The current number of undergraduate and graduate students totals approximately 4,400, with another over 5,000 students matriculated in affiliated schools. Among Japanese universities, OKU is a one of the leading producers of qualified teachers and a leading large-scale college of education.The main campus of OKU was established in the Kongo Ikoma Kisen National Park, in Kashiwara City, Osaka. This campus is approximately 670,000 square meters in area. In addition, OKU also has a campus in Tennoji, in central Osaka.The university’s programs are designed to meet the high educational standards of a comprehensive teacher training university. OKU is made up 11 affiliated schools, including primary, secondary, and special needs education that are located in three areas of metropolitan Osaka: Tennoji, Hirano, and Ikeda city.
Osaka Kyoiku University (OKU), founded in May 1874 as a teacher training college, has over 140 years of history and tradition. The current number of undergraduate and graduate students is approximately 4,400, with more than 5,000 students enrolled in affiliated schools. Among Japanese universities, OKU is one of the leading producers of qualified teachers and a leading large-scale college of education.OKU's main campus was established in the Kongo Ikoma Kisen National Park in Kashiwara City, Osaka. This campus covers an area of approximately 670,000 square meters. OKU also has a campus in Tennoji, in the center of Osaka.The university's programs are designed to meet the high educational standards of a comprehensive teacher training university. OKU consists of 11 affiliated schools, including elementary, secondary, and special education, located in three areas of the Osaka metropolitan area: Tennoji, Hirano, and Ikeda City.
(1) 1行目のteacher training school は師範学校のことなので,colledgeでなくてもよい。
(2) 附属学校の収容定員が5000人が,matriculateになっていたが,これはenrolledが妥当か。
(3) 大阪の中央部が,in central Osaka から in the center of Osakaに。
(4) primary school がelementary schoolに。
(5) 大阪都市圏が,metropolitan Osaka から the Osaka metropolitan area に。
*注:1/27/2023 DeepLは韓国語に対応した。31言語とはどれのことかな?(イタリア語,インドネシア語,ウクライナ語,エストニア語,オランダ語,ギリシャ語,スウェーデン語,スペイン語,スロバキア語,スロベニア語,チェコ語,デンマーク語,ドイツ語,トルコ語,ノルウェー語,ハンガリー語,フィンランド語,フランス語,ブルガリア語,ポーランド語,ポルトガル語,ラトビア語,リトアニア語,ルーマニア語,ロシア語,英語,韓国語,中国語,日本語)
2023年1月8日日曜日
MacのOCR
だいぶ以前,MacでOCRを使いたいと思ったことがあった。散々探し回ったけれどなかなか適当なアプリケーションがなくてそのままになっていた。
ふと気がつくとMacでOCRできるコマンドがころがっていた。Tesseractというものだ。homebrewでインストールしてみると,すでに導入済みだ。あれ?いつ入れたっけ。覚えていないので再インストールし,ついでに日本語セットもインストールした。
brew install tesseractbrew install tesseract-lang
tesseract --list-langs | grep jpn
jpn
jpn_vert
tesseract test.png test.txt -l jpn+jpn_vert
2022年12月8日木曜日
Whisper
ChatGPT(6)からの続き
人工知能関連システムを次々と産み出している非営利団体のOpenAIが最近試験公開してあっという間にユーザ100万人を集めた大規模言語モデルに基づく対話システムChatGPT(GPT-3.5)についてこれまで毎日書いてきた。ギリアのファウンダー・顧問であるプログラマー清水亮(画像生成AI(4)参照)が,BUSINESS INSIDER に"チャットできるAI、ChatGPTが「そこまですごくない」理由。見えてしまった限界"という記事を書いていた。ちょっと逆張り気味だけれど,AIに関連するプログラマーからみればそうなのかもしれない。
そのOpenAIが出しているWhisperという音声認識システムをフリーで提供していた。日本語にも対応しているようなので早速インストールしてみた。
pip3 install git+https://github.com/openai/whisper.gitbrew install ffmpeg
pip3 install setuptools-rust
whisper japanese.wav --language Japanese
ffmpegとrustはインストール済みだったので,不要だ。例文の音声ファイルとしては,子供プログラムマーから借用する。
$ whisper voice2.wav --language Japanese/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/whisper/transcribe.py:70: UserWarning: FP16 is not supported on CPU; using FP32 insteadwarnings.warn("FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead")[00:00.000 --> 00:03.680] 次はやや長めの音声ファイルを試してみます。[00:03.680 --> 00:09.480] スピーチリコグニションではさまざまな音声認識エンジンをサポートしているようです。[00:09.480 --> 00:17.800] この動画ではGoogleスピーチリコグニションの音声認識エンジンを使って音声ファイルを文字起こししてみています。[00:17.800 --> 00:23.000] プログラムのコード時代は少なくてもこれだけのことができてしまうのですね。[00:23.000 --> 00:32.640] まだ知らない方はキットハブ、非公開してくださっているサンプルコードな動参行にしながらいろいろと試してみてください。
P. S. ホームディレクトリを眺めていたら,test.mp3とtest.mp3.txtとtest.mp3.vttという3つのファイルが並んでいた。あれ?これはWhisperの出力ファイルだろう。テキストファイルの中身は1行の英文。タイムスタンプから9/23に作成したファイルだとわかったので,メモ(Appleのアプリケーション)の内容を振り返ってみた。なんのことはない9/23にWhisperをインストールしていた。そのことをすっかり忘れてしまって,今日再インストールしたというわけだ。前回から進歩したのは日本語音声で試したということだけか。うーん,記憶機能の経年劣化が進んでいる。
[閑話休題]
2018年12月8日に「真珠湾攻撃から77年」の記事でこのブログをスタートしてから4周年を迎えた。その1周年は「12月8日(Blogger 1周年)」であり,この時の全期間ページビュー(PV)は4867だった。統計情報によれば,現在の全期間PVが4.63万,過去12ヶ月PVが1.40万である。ということで,2019年:0.49万PV=13pv/d,2020年:1.42万PV=39pv/d,2021年:1.31万PV=36pv/d,2022年:1.40万PV=38pv/dとなる。
過去12ヶ月間のアクセスランキングでは,(1) 丸山レクチャー(2022.3.01, 184 PV),(2) 米山保三郎(2019.11.16, 70/195 PV),(3) 献灯史:多和田葉子(2019.1.13, 66/94 PV),(4) TikZの円弧(2021.3.12, 57/205 PV),(5) 世界計量記念日(2019.5.20, 43/78 PV)であった。最近のものはあまり出ていなくて,アクセス数は順調に減っている。
目的は,惚け防止と軽い認知症になったときに記憶を辿るためなので,まあよしとしよう。
2022年9月14日水曜日
COCOAの行方
COCOAログチェッカーからの続き
河野太郎デジタル大臣は,9月13日の記者会見で,厚生労働省が開発した新型コロナウイルス接触確認アプリ(COCOA)が近々サービス停止になると表明した。
自分がCOCOAをインストールして800日余り経過した。幸いなことにこれまで接触の報告はなかった。COCOAは当初から,そしてその途中でも散々ケチがついてしまったボロボロのシステムだった。4000万件ダウンロードされ,それなりの役目は果たす可能性はあったかもしれないが,本当に意味があったかどうかは検証されていない。
それにしても,せっかく開発した貴重なシステムをすべて水に流してしまうのか。確かに,コロナウイルス感染者の全数把握をやめた段階でMy HER-SYSが使えなくなるのであれば,連動してCOCOAからの陽性登録ができなくなるというロジックはわからなくもない。しかしながら,一端でき上がったシステムを簡単にチャラにしてしまうということに何の躊躇もないことに吃驚する。京大OCWの件と同じマインドがトップに染みついているわけだ。
デジタル庁がその管轄下に置きたがっているこの国のデータベースや情報システムの多くが利権を駆動力として立ち上がり,中抜きを重ねて一定の利益が回収できれば,伊勢神宮の式年遷宮のごとく新しく立て替えることに向かっていく。これが我が国のDXの本質のように見えてしまう自分の心は黒く染まっているのでしょうか。
P. S. なんで厚生労働省のシステムの話に,河野太郎が真っ先に口を突っ込んでいるの?
2022年9月7日水曜日
教育ダッシュボード
教育データ標準からの続き
豊福晋平さんが,ダッシュボードという言葉をちらっと口走っていた。何のことかと調べてみた。
ダッシュボードとは,自動車は飛行機の計器盤のことであり,システムの刻々と変化する状態を一目で把握できるもののことだ。これをメタファーとしたビジネス管理ツールが登場して進化していくことになる。
それをさらに学校教育の分野に転用したものが,教育ダッシュボードである。以前は学習カルテや学習ポートフォリオというコンセプトで,個人ごとの学習記録をデジタル化して集約しよう流れがあった。
実のところ,大阪教育大学に導入された電子ポートフォリオは,学生の学びの様子を把握して指導することにはほとんど役立たなかった。それは,大学評価のための実績(エビデンス)を作文するというその一点だけで価値がある取り組みだった。いまはどうか知りませんが。
そのダッシュボードの活用例を探していて,真っ先に飛び込んで来たのが大阪市の取り組みだ。大阪市における次世代学校 支援事業の中心にあるのがダッシュボードで,校務系データと学習系データを組み合わせて分析した結果を一画面に可視化するというものだ。説明は,生活指導系の事例に重きが置かれていた。
それを真似たのが,東京都だ。東京都教育委員会と慶應義塾大学SFC研究所との教育ダッシュボード開発に伴う共同研究に関する協定が締結されている。これに関する情報が請求によって公開されていた。あらら,中室牧子じゃないか。非認知情報アンケートとあれやこれやを結びつけようとしていた。
共通するのは,成績などの定量化が可能な従来型の情報ではなく,生活態度や非学習行動など把握しにくい部分を可視化しようというものだ。まあ,保健室を訪れた回数はわかるわね。