tasogarex’s blog

ITガジェットやライフハックとしてのゲームについて書いています。ITコンサルティング会社勤務シニアマネージャー。一児の父です。

PCリストラ

STAY HOME GWということで、PCをリストラクチャリング

改めてスマホも含めるとこの10年で多くのコンピューターを保有していたのだなーと思いました。

さて、まずは現行PCのスペック

ヤフオクで業者がくみ上げたDELLBTOパソコン Intel i7 3770 RAM 4GB×2 DDR3 HDD 500GB DVD RWドライブ Ultra Speed マザボ DELLOptilex 7010SF固有 グラボ GeForce GT710(玄人志向) 電源 DELLOptilex 7010SF固有 ケース等 DELL Optilex 7010SF OS Windows7 Pro

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2018年9月購入で4万円位だった。中古だが、i7でこの価格はかなりお買い得だったと思っています。 なによりコンパクトでした。高さ290mmというのが、自宅の書斎デスクの奥にスッポリ納まっていたのがよかったです。

そして今回出来上がったNew PC。初めての自作PCとなりました。

CPU Ryzen 5 3500 RAM 8GB×2 DDR4 SSD 500GB マザボ MSI MPG X570 GAMING PLUS ATX グラボ GeForce GTX1660Super 電源 玄人志向 KRPW-BK650W/85+ (Bronze) PCケース MSI MAGミドルタワー OS Windows10 Pro

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しめて9万円に収まりました。結果としてゲーミングPCに仕上がってしまったので、まあこんなものかなと思っています。

そもそもこのリストラは、 軽い気持ちでグラボをポチってしまったことが発端でした。

グラボをつけてみる ↓ 補助電源が必要であることがわかる ↓ 電源ユニットを買う これはこれでゲームなど快適に動くが、グラボも電源ユニットもPCケースにまったく収まらない ↓ ケースをミドルサイズに新調するならマザボもマイクロATXからATXサイズに新調したくなる ↓ 流行のAMDマザボを買う ↓ Ryzen 5 3500を買う ↓ メモリは前のを使いまわせるつもりだったが、最近のDDR4マザボはDDR3メモリが使えないことにはまる ↓ メモリ買う ↓ ここまでやったら、OSもSSD起動にして高速環境を実現したい ↓ SSD買う

ということです。電源までであれば3万円程度だったのですが、家にいると余計な投資をしてしまいますね。 結果的に2台稼動できるようになったので、完全に後付けですが、ちょうど奥さんがマイPCを欲しがっていたので、intel i7機は奥さんに提供しようと思っています。

スマートコンセント導入

ずっと欲しかったスマートコンセントをついに導入しました

 


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PHILIPSのHUEやNature Remoなど、スマートホーム化のソリューションをどう構築するかずっと悩んでましたが、コストの高さや手に入りにくさ、赤外線の必要性などで踏み切れていませんでした

 

今回導入したのは中国のMerossという製品でした。決め手は4個で4,999円という価格です

 

できること

・タイマーでオンオフ

スマホでオンオフ

スマートスピーカーからオンオフ

・オンになってから何分後にオフなどのロジック設定

・シーン設定

 

今回使いたい対象

・リビングの間接照明ランプ

・寝室のテーブルランプ

・寝室のハロゲンストーブ

 

まずリビングランプ

これは睡眠の質を改善する為には、寝しなは照度を落としたり白色や昼夜色ではなく琥珀色などが良いという話を聞いてから取り組みたかったことです

家に結構ルームランプや間接照明があるのですが、ランプそばのコンセントコードについているスイッチを押さなければいけないため、面倒で家族の誰も使っていませんでした

そこで今回Merossくんをつなぎ、Google homeとアカウントリンクさせると、

「OK グーグル、ルームランプをつけて」

ピカ!


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やったー!これで疲れて帰ってきてからも一歩も動かずナイトモードにできます

 

次に寝室です

ちょいと怪我をしてしばらく家族とは別の寝室で寝なければならなくなった時、旧式のハロゲンストーブを使うことに

当然タイマーとかもついてない代物で眠りに落ちる前にストーブまで近づいて消さなければなりません。怪我も痛いしこれが面倒でした

よってMerossくんです

夜何時にオンにして、2時間後にオフにする設定でつけっぱなしで眠ることも可能になり、スマホから消すこともできるようになりました

やはり必要性が、生じるとスマート化も進みますね

 

 

 

クラウドファンディングBCIで脳をハックしてみた

Kickstarterで6ヶ月前にファンディングしたガジェットが届きました。


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送料込みで7,738円でした。

これは何かというと、BCI(ブレインコントロールインターフェース)といって脳波を測定出来ます。

入手目的は大きく3つです。

①今年から取り組んでいるヨガ瞑想の効果を測定する為

②集中力、疲労、パフォーマンスの関係を調べて最適化する為

ガンダムサイコミュやファンネルなど、脳波コントロールに憧れがある為

 

クラウドファンディングも3回目なので予定より発送が遅れるのは予想済みでしたが、今回は中国語ハードルがありました。Kickstarter上ではわからないようになってましたがいざ投資してみると、中国語とチャイナウォール内アプリの導入難度というハードルがありました。この件については他のバッカー達もクレームコメントの山。

しかし見方を変えると自身のサイトや会社環境がグローバル対応できてなくても、うまくやればクラウドファンディングで資金調達できてしまう良いケーススタディになりました。サイト公表値でも200万円程調達できているそうです。

さてこのESPさんを使用してみた報告です。

 

まずESPさんが付いたゴムバンドを頭に巻きます。

提供元紹介画像だとこんな感じです。


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このゴムバンドにはおでこのあたりに電極が3つついており、脳波は微弱な電気信号なので、電極で読み取ってESPさんに送っています。ESPさんは脳波アナログ値をデジタル値に変換して数値化するという仕組みです。

仕組みを知ってしまえばラズベリーパイのセンサーキットと同じです。

デジタル値にしてしまえばあとはそのパラメーターを入力値にして、いかようにでもロボティクスを操作できます。

ESPさんはBluetooth出力も備えています。

例えば脳波でスピードをコントロールする車


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例えば脳波分析スマホアプリ


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下のグラフは私の瞑想時のもの。脳疲労値が低く、集中力値が高いほどリラックス状態で水色判定されるようです。

なんとなく日別の下段(瞑想後半)の方が水色時間が増えてますね。瞑想効果は出ているようです。よかった。より質の高い瞑想を定量的に追求していくことができそうです。

さてサイコミュは実現できるかという目的はどうするのかというと、最初の写真に写っている基盤が活躍します。

これはDevelopmentボードと名付けられており、ラズベリーパイやArduino(以下ラズパイ)と接続することで、ESPさんが測定している脳波データを生データとしてラズパイに取り込むことができます。脳波は音声データ(.wav)と同じように波形の信号となっています。この波形の形やピーク値を分析することで、考えていることを読み取ったり、脳疲労や集中度合を測ることができます。

最近では頭で思い浮かべた文字を脳波から読み取って出力する研究も発表されています。

ラズパイに取り込んだ波形データを自分自身で分析したり外部のソースデータやAIと連動させて思考分析させたりと、脳波研究が自分でできるようになるのがDevelopmentボードです。

まだつなげていませんが、これを使って「撃て!」と念じればフラグがたつプログラムが作れれば、理論的にはファンネルはできるはずです。いつになるかわかりませんが素人マッドサイエンティストの道を進んでみみようと思います。

 

 

3Dプリンタ×モバイルプロジェクター×スマホ

3Dプリンターが一般的になってはや2年ほど経ったという印象ですが、アウトソースサービスも増えてきましたので使ってみました。

必要なもの

・Windows10

 

正確には3Dモデルデータですが、Win10には実は無料で3Dモデルデザインソフトがついています。ペイントと同じ位置づけです。

非常に使いやすくCADや3Dデザインをやったことがない私でも10分で作れました。

出来上がったデータをネットで3Dプリンター出力してくれるサービスに登録します。

今回はDMM使ってみました。

登録してデータをアップロードすると、素材選択になります。

金属やガラスなど非常にたくさんの素材が選べます。今回は一番安いナイロンを選択。ん?ナイロン?布ででてくるの?とちょっと不安になりましたが杞憂でした。

受付可否と見積もりが出てきます。3000円程度でした。ちょっと高いかなとも思いましたが他の素材だと1万超えなのでポチッとやっちゃいました。

一週間後、届いたのがこちら

 


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軽くてカチコチ。質感はカリッとしてます。プラスチックとほぼ変わりません。ナイロンってこんな使い方もできるんですね。

大きさは7.5cm × 7.5cm × 2cm。くぼんでるところが7cm × 7cm × 0.4cmなので体積は92.9立法cm。きっとこの体積がお値段に直結してそうです。

さてこれはなにかというとモバイルプロジェクターの台座です。


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のせて、こう使います。


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そう、三脚をモバイルプロジェクターにつける台座が欲しかったのです。

なんのために?

こんな事がしたかったのです。


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電子ピアノと壁にプロジェクターで写した楽譜です。

スマホの楽譜データをBluetoothでプロジェクターに写しています。

これでもう、全ての楽譜をペーパーレスで練習できようになりました。

スマホ、モバイルプロジェクター、台座、ミニ三脚なので持ち歩けます。ピアノスタジオでも使えるはず。

3Dプリンターを持っていなくとも、世の中にはないカスタムグッズが作れる時代の到来に感謝です。

 

 

 

 

google home miniがやってきた

google home miniを衝動買いしました。

 

さっそくリビングに設置。


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OK googleかねえgoogleのあとに

お願いを言えば、色々やってくれます

 

とりあえず音楽かけたり天気予報聞くだけでも、何かのスイッチを入れることなく(スマホすら見ずに)できるので便利です。

 

今回の購入の最大の目的は

AI/ロボットが当たり前に日常生活に組み込まれた環境を子供に提供したかったことにあります。

私達の子供時代にはマンガや空想の世界だったものが現実的になったのなら、小さい頃から現実として触れている子供たちは、空想ベースでは着想し得ない領域にも容易にたどり着くたろうなと確信しています。

実際導入してみると、家族もすぐに使えました。何より音声インターフェースなので、妻や子供もすぐ真似できます。

家族の声にも反応できますので、初日から子供がだん○3兄弟かけてました。

 

次はスマート照明と連動させたいてすが既製品はちと値が貼るのが悩ましい。(司令塔であるminiの3倍以上)

自分で作るにもraspberry pi zeroとLEDコントロールプログラムの開発をする時間がとれない。既製品のが時間比きっと安いと思うので最終的に買っちゃいそう

 

AWSAPI連携させてECインスタンスを停止したりする例もあったので、とりあえず作ればなんでもできるなと。

まずはまだ世の中にないもので我が家にあったら楽しい機能を考えることを楽しもうと思います。

 

 

 

 

 

Slackを始めてみた

会話ロボットを作っていて、対話AIを組み込んだりしていた結果、botに興味が湧いたので、Slackというアプリに寄り道してみることにしました。

Slackでできること

SNS

・グループ管理

・公開APIによる外部サービス連携

とくに3つめの外部連携が最大の特徴で、世界中の個人、法人がtwittergoogle analyticsなどとSlackをつないでチャットボットの形で対話型で各サービスを操作てきるプラグインを公開しています。

例えば自分のブログにgoogle analyticsを設定して、定期的に統計レポートをSlackに発言するといった使い方もできます。

 

会社のメンバーだけのグループを作って、仕事に関するキーワードを定期的にTwitterで検索して結果をslackに自動発言するbotをメンバーとして登録するなんてこともできます。

特に操作性がコンソールコマンドをたたくようにbotと対話できるところが世界中のプログラマーの皆さんに人気のようです。

本当にすごい規模と速度てプラグインがどんどん開発され公開されているのでプラットフォームとしての地位を確立しつつあるようです。

とりあえず一人でいくつかbot運用を試してみてからコミュニティへの適用を試してみようと思います。

 

ラズパイ日記 ラズたろうくん1号

探索くん1号が完成したので新たなプロジェクト、会話ロボット、ラズたろうくん1号の開発を開始しました。

まずはラズたろうくん1号のゴールです。

 

リビングに設置して子供の声に反応して発音する(対話する)

 

認識の精度や、対話が成り立っているかはまずは問わないことにしました。

先ずインターフェースを確立し、プロトタイピングで品質を上げていきたいと思います。

ざっくり必要な機能

・録音

音声認識

・対話

音声合成

 

追加装備

・USBマイク

Bluetoothスピーカー

 

簡易な対話ロボは思いのほか早く完成しました。

まずマイクセットアップします。ラズパイのオーディオインターフェースALSAという管理システムが組み込まれているので、そいつの設定でマイクの優先度を1番にあげます。

マイクテスト。wavファイルができて自分の声が聞こえて成功。

 

次に出力スピーカーです。最初はHDMIでテレビに繋いでいるのでそこから音が出ればいいやと考えていたのですが、HDMIは音声再生時に最初の数秒が出力されないことが判明。音楽かけ流すならまだしも、数秒の音声データを何度もやり取りする会話システムにとっては致命的でした。

よってBluetoothスピーカーに変更。Bluetooth機器についてはPulseAudioというソフトウェアを入れるのが主流なようで早速インストールBluetoothのペアリング設定して、無事wavが途絶えることなく聞こえました。

次は本体Pythonプログラム。

色々なライブラリが公開されていますが、僕が選んだのは

音声認識DOCOMO音声認識API

対話AI:DOCOMO対話API

音声合成:AquesTalk

です。

プログラム実行 → 録音秒数を打ち込む → 話しかける → 音声認識APIでテキスト変換 → 対話AIで応答テキスト取得 → 音声合成で応答テキストを音声wavに変換 → スピーカーから発声

という流れです。

あっさり成功しました。ラズたろうくんがしゃべった!感動です。

こんなシステムが全部オープンソースでかんたんに構築できるようになったとは、すごい時代になったものですね。