未来予想は当たらないけど、加速するテクノロジーは分かるかも？

2022.01.02

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未来予想は今まで当たった例のない自分ですが、加速するテクノロジーは分かるかもと思って書いています。コロナ禍になっていろいろな所で「DX、DX（ディーエックス）」って耳にするようになったと思います。DXって何の略かと言えばデジタルトランスフォーメーションの略です。じゃ、デジタルトランスフォーメーションって何だよとなるかと思います、デジタルトランスフォーメーションとは凄く簡単に言うとこれまで人がしていた仕事をパソコン等を使用して自動化することを指します。もっと言えばデジタルで仕事を効率化を指します。

例えばどんな事かと言えば、今まで人がしていた事務の入力作業を人工知能などを使用してコンピューターで自動化するなどや、今まで人が荷物を仕分けていたところをロボットが仕分けるなど。こう言ったことがコロナ禍で急速に浸透していっている事なのかなぁと思います。

特に事務処理の単純作業はコロナがおさまる頃にはコンピューターに置き換わっている可能性が高いです、これはコロナ後になると思いますが、自動運転車が街中を走り回る時代になり人は車を持たないようになると思います。このことに関しては数十年後の話になると自分は思っていてますが、何れはそうなると思っています。

DXになって得するのはITエンジニアや雇用主であって、それ以外の人は仕事を奪われるだけであって得にはなりませんので、あんまり日本ではコロナ禍であってもDXは進まないとは思いますが世界を見ると大きく変わっていっていると思います。なので、コロナ禍で確実に自動化は進むと思っています。

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写真などからポリゴン（Polygon）を自動で生成（作成）するツール?。

2021.08.23

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本日は写真などからポリゴン（Polygon）を自動で生成（作成）するツール?を紹介します。このツールはMac・windowsともに対応したツールになります。それも無料でポリゴンを作成します。ツール自体は英語表記で書かれていますが、イメージロードとセイブという英単語がよめれば大丈夫かと思います。

使い方は簡単でポリゴンにしたい対象の画像や写真を読み込みます、写真を読み込んだ時点でポリゴンが作成されますので、ポリゴンの線などを表示したくない場合はポイントをクリックすると非表示になります。そこだけ覚えておけば良いのかなと思います。どこからが有料機能なのかはわかりませんが、無料で十分かなと自分は思っています。

ここまで書いてツール名を記載するのを忘れておりました。DMesh（ディーメッシュ）というアプリです。おそらく有料機能（プロ）だと思いますが動画をポリゴン化する事もできるみたいですね？

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鳴子を機械学習で認識させる事が出来たよ！

2020.09.02

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高知県なのでよさこい、よさこいと言えば鳴子を持って踊るがルール。
鳴子を持っているかを判断する機械学習を作ってみようという事で今回の考えが思いつき、早朝から機械学習で鳴子認識させる事に取り組んでみました。

難易度はかなり低いのでそこらへんのITエンジニアなら出来ると思います、出来なければITエンジニアなのかな？と思ってしまうぐらいの難易度かと思います。

大変だったことは教師あり学習なので認識させるのが面倒だった。
鳴子の写真を３０枚ぐらい機械学習で認識させました、、、。

今回、使用した機械学習のライブラリはDlib(ディーリブ)というものです、
ググるとインストール方法からプログラム方法まで参考サイトが結構あります。

自分のサイトでは機械学習させた後、静止画を認識させるコードを掲載しときます。

import cv2
import dlib
detector = dlib.simple_object_detector("yosakoi.svm")
image = cv2.imread("yosakoi.jpg.webp")
naruko =detector(image)
for f in naruko:
        print("left, top, Right, bottom : ", f.left(), f.top(), f.right(), f.bottom())
        cv2.rectangle(image, (f.left(), f.top()), (f.right(), f.bottom()), (255,0,0), 2)
print("{} naruko".format(len(naruko)))
photo = dlib.image_window()
photo.set_image(image)
photo.add_overlay(naruko)
cv2.imwrite("yosakoi-naruko.jpg.webp",image)

因みに動画も認識させてみようと思ったのですが、こちらは上手く認識できなかったです・・・。

鳴子の機械学習モデルを置いときますのでご自由に使用ください。
学習したモデルを読み込んで上記のソースコードで試してみてください、尚、リナックス環境で動作します！！?

鳴子機械学習モデル?ダウンロード?

https://zip358.com/ML/YOSAKOI/yosakoi_Model.zip

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DIYやってるYOUTUBER。

2020.02.09

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木工DIY（ディーアイワイ）のYOUTUBERさんです。ちなみにDIYの事を数年前まで何のことか知りませんでした。ちなみにDIYって何の略かご存知ですか？Do It Yourself（ドゥ イット ユアセルフ）の略なんですね。どういう意味かと言えば自身でするとかいう意味です。専業じゃない人が自分で何かを作ったりすることをDIYというみたいですよ。ウィキペディアにそんな感じで書いてました。

ちなみにすごくまれに自分もDIYをやったりします。例えば棚を作ったり、本棚を作ったり、PCを置く土台みたいなものを作ったりとか、かなり昔には机を自分で作ったこともあります。結構、DIY嫌いじゃないむしろ好きな方です。ただDIYって意外に材料費かかったりしませんか？、そんな事もあり今はあまりしていません。こういう動画を観るとDIY楽しそうだなと改めて思います。

最後にチャンネル登録はこちらからです。
https://www.youtube.com/channel/UCT8ukfAOz-j4evhRK8Zl5RA

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インターネットでTVが見えるようなればどうなるYOUTUBE？

2020.02.06

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インターネットでTVが見えるようなればどうなるYOUTUBE？実際、始まってみないとわからないけど、若者層はYOUTUBEを見る機会が多いので民法テレビポータル（tver）を視聴するのかが疑問だ。ティーバーのサービスも知らない人もいるぐらい。それより民法テレビはYOUTUBETVが視聴できるようにするべきではないか。その方が視聴者は増えるだろうと思っています。

唯、あまりTV（テレビ）を見ない自分が言うのもあれなんだけど、テレビってもう若者向けに作られていない、ターゲット層は団塊世代（プレミアエイジ）だと思うわけです。その番組をそのままインターネットに流しても中々難しいと思っています。インターネットで配信することにより視聴データはコレまで以上に正確なデータが取れると同時に民法テレビ局には今までのデータがあるわけだから、確実にインターネットでテレビ局の巻き返しが必ず起きると思っています。

結果的にYOUTUBERの大半は収入減になることは間違いない。特にテレビ番組を真似た作りをしているユーチューバーは、かなり厳しい状態になると思っている。なので今からYOUTUBERだけでは生活しようと考えるのではなく。YOUTUBEと何かを組み合わせて取り組んだ方が望ましいと思っています。

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