宮本フットサルパーク マルイ錦糸町でフットサル
お疲れ様です。
フットサル昔はすごくよくやってたんですけど、最近はだいぶご無沙汰でした。
今日は錦糸町マルイの屋上にあるフットサル場でフットサルをしてきました。
都内のフットサル場もボチボチ行ってたりするので、レビューしてみようと思います。
宮本選手がプロデュースするこの施設は宮本選手の着用していたグッズやサインがたくさん飾ってあり、ファンにはたまらない施設になっています。
錦糸町には他にもすぐ近くに楽天地ビルの屋上にもフットサル場がありますが、そことは少し趣きが違った感じです。
まずコートは通常のフットサルコートよりもだいぶ狭めとなっていて一面のみです。
フットサルを本気でやりたいという人には物足りないかもしれません。
コートは狭いのですが、今日参加した月曜21時から23時の個人参加はレベルはそこそこ高かったので楽しめました。
どうやら月曜日は前日予約でも個人参加はギリギリ申し込みできそうです。21時から二時間というのも時間的には微妙ですしね。
終了が23時になってしまうということで、私は千葉まで帰ると日にちが回ってしまうわけです。
錦糸町マルイは駅の目の前という超立地条件が良いところなので、そこが最高です。
二時間で1835円というのも納得です。
更衣室は一応あるのですが、とても狭くて寒いので使いませんでした。シャワーも二つ一応あるのですが、こちらもあまり使う気になれませんでした。
個人参加はスムーズに回っていて、スタッフの方も親切で楽しかったです。時間帯が微妙でもマルイの中に飲食店が沢山あるので、そこで夕食をとってから参加するとちょうど良いかもしれませんね。
自分はもっと、身体を鍛えないとやばいと感じたので、これからボチボチフットサルをやっていきたいと思います。
明日、筋肉痛になってませんように 笑
怪しいスマートウォッチを購入して学んだこと
スマートウォッチが安い！
スマートウォッチ⌚️が最近安価で買えるようになってきました。
Fitbitとかが健康管理系のブレスレットでは有名かなと思います。
fitbit APIとかにアクセスしてデータ取得とかやってみたいなーと最初は思っていました。
今回は、wishというお買い物アプリが最近流行っているとのことで、そこでスマートウォッチを探していたところ、すごいやつを見つけました！
こちらです。
113,373円がなんと、3,709円！！
になっているので、これはすごいと思って購入してしまいました。
安くても意外と高機能
どこのメーカーだかよくわかりませんが、
サイトを見る限り、割と高機能に見えます。
【 本体機能】
日本語対応、血圧計、心拍計、活動量計、座りがちの自動注意、睡眠モニター、電話着信提示、アラーム、時間、日付、データ同期、データ分析。時計機能はもちろん、スマホとBluetoothで接続して、血圧、心拍数、歩数、走行距離、カロリー消費、睡眠モニター など日々の様々な活動量の計測。【着信通知】
呼び出し者がの連絡先に登錄された場合、お名前や電話番号が表示されながら、携帯電話が1秒ごと振動します。「停止」をクリックしない場合は、2秒ごとに1回振動します。電話に応答するか、切るか、タッチニリアにタップすると、振動が停止します。
【血圧計】
APPを使用して血圧を監視し、測定データを保存することができます。
★データの精度を確保するために、血圧テストモードに入ったら、リラックスしながら、リストバンドを心臓と同じ位置においてください
★血圧は測定できますが、医療目的では測定できません【歩数計】
リストバンドの電源がオンした後は自動的に歩数計測モードに入ります。リストバンドを手首につけます。歩いたら、或いは腕を振ったら、リストバンドが動きのデーター記録が即時に見えます。
【睡眠モニター】
検測記録眠り時間と睡眠の品質。
合理的な睡眠のインデックスを指定することができます。【IP67防水】
IP67防水のため（深さ0-1m、時間30分以内）、小雨や汗、お風呂、プールにも耐えられるので、日々の生活で安心してお使いいただけます。手洗い時も水泳時も取り外す必要がありません。（ただ、お湯の場合は、取り外してください。）
これだけ機能があれば、私は十分満足です。
以前３万円くらいかけてGARMINの時計を購入してランニングの時使っていたのですが、結局バンド部分が壊れたのと、機能はすべて使いこなせてませんでした。
私は健康管理のため、毎日血圧計で測定していて意外と面倒だったりします。
これがあればそんなことをしなくても時計をつけているだけで測れるので、時間短縮になるというのが一番。
あとはデザインがすごく気に入りました。
黒とかだと仕事でつけてても自然な感じです。
wishの場合、届くのに2週間くらいかかるそうで、まあ安いから仕方ないと思い待ちました。
実際の到着は予定よりも5日ほど早かったです。
実際に開けてみると、見た目はすごく良いです。
つけてみるとこんな感じ。バンドも肌触りがよい柔らかいシリコンで疲れない素材になっています。
時計が届き、初日は開封してすぐにつけたかったので、説明書も読まずにつけて出かけると、時間がずれていることに気づきました。
時間を直そうと時計のボタンを探すも、この時計はボタンが一個しかないんです。
しかも心拍も計れないし、メールの通知もこないし、メニューの切り替えくらいしか出来ず、困りました。
買って失敗したと思いました。
あとで説明書を読むと、H Bandというi OSアプリをインストールして、
そこからBluetoothでアプリに連携すると自動的に時刻の調節がされ、アラーム設定や、通知設定など各種設定がされるようになるとのことでやってみると、
かなり快適です。
若干ストレスを感じるのが、この時計は中国製のせいかアプリの日本語訳が微妙におかしいんです。
それさえ、なければすごく安くていい製品だと思います。
HBand というアプリをインストール
iOS版
https://itunes.apple.com/jp/app/h-band/id1147074917?mt=8
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.timaimee.hband
アプリの画面はだいたいこんな感じです
歩数も記録してくれています。
目覚ましもバイブでお知らせしてくれるので、周りに迷惑がかからないのもよいです。
見た目もよく使いやすいです。健康管理はすごくしやすいと思います。
LINEの通知も来て便利です。
まだ使いこなせていませんが、これから少しずつ試してみたいと思います。
今回わかったこと
- 同じものがAmazonでも売っていて、送料を込みで考えるとWish よりもAmazonでかったほうがお得
- Wishは送料がすごく高い（定価実はそんな高くなくない？）
- Amazonのほうが商品の説明が親切に書かれている
- ちょっと前のデザインとかだとすごく安くなるのか。定価で判断するのはよくない。ちょっと前の高額商品は今では大した機能はついていない
- Apple Watchほど高機能がなくても十分使える
- 安いスマートウォッチでもちょっと前のGarminより全然いい
- 心拍、最高血圧、最低血圧が図れるのは、電車の中などの移動中に計測できて便利
- LINE、Facebook、インスタなど、だいたいの通知機能を備えていて、携帯のバイブよりも圧倒的に腕時計のほうが気づきやすい
Google Home勉強会に参加してきました
今日はAIスピーカーの勉強会に参加してきました。
会場は銀座のドワンゴさんです。
Google HomeとAmazon Echoとどっちにしようかすごく悩んでいたので、今回の勉強会で何か情報を得られたらいいなと思い参加しました。
悩んでいる方結構多いのでは？
お仕事では使う予定はないですが、家では色々楽しめそうな気がします。
Google HomeとAmazon Echo showのお話でした。
Google Homeのほうは、スマートスピーカーアプリを作る上でのベストプラクティスをいくつか紹介いただけました。
以下は大まかな流れのようです。
インターフェースがスピーカーだけになると、アプリの作り方にも工夫が必要になるようで、なるほどなぁと思うところが多かったです。
たとえば、どんな場面でもヘルプが使えるように作るとか。
どんなことができるの？
など途中で聴けないと、機能がわかりませんよね。
それから、スマートスピーカーが発した内容が聞いたらなかった場合に、再度確認できる作りにしておくとかも納得です。
画面ないので、聞き返したら返答してくれないと困ります。
あとはユーザーの設定で会話をパーソナライズするというテクニックがあり、会話の中で出てきたワードを保存して、再利用することで、それっぽくするというものです。
チャットボットでもよくやりそうなやつですね。
対話で進めていくので、やはり所々チャットボット開発に似てるところがあるなと感じました。
googleのチャットボットを作るapi.aiに見た目が似たコンソールを使って作っていくようです。
Amazon Echo showはまだ日本では発売されていませんが、実物を見ることができました。
こちらはEchoはスピーカーだけですが、それに画面がついたものになります。
この画面があることで、できることが増えて使い勝手が良くなります。
聞き返しも画面に発した内容を出すこともできるというのは単純ですが、割と大事な機能だと思います。
ビデオ会議もできますし、子供の見守りにも使えます。カメラに写っている内容を見ながら話すことで具体性が増して、相手に伝わりやすくなるほか、ECサイトでもスマートスピーカーのみでの購入より、視覚的な判断があった方が購買意欲も湧くはずです。
結局今日はAmazon EchoとGoogle Homeの紹介を聞きましたが、まだどちらがいいかという判断が出来ずです。
開発よりの話はGoogle Homeのほうで聞けましたが、Echoのほうは、まだどういう感じなのかわかっていないので、それを調べて決めようかなと思います。
家電とかを連携させて何かできたら、面白いですよね。
ところで、Amazon プライム会員でEchoの招待メールをリクエストして、返信あった人っているんでしょうか。
2.3週間で招待メール送りますってなってるけど、もう過ぎてるような、、、
Googleは今セールでだいぶ安くなってるので、Googleにしちゃいそうです。
どっち買うか判断つかないけど、とりあえず、
今日は画面付きスマートスピーカーがこれから流行るかもしれないなーとあうのとスマートスピーカーアプリ作るのは、まだまだこれからやり方が変わってきそうという印象を受けました。
Makeblock mBotがうちにやってきた
我が家ではプログラミングを子供に教えるために、scratchをやらせています。
そのscratchをラップしたプログラミング環境でMakeblockというものがあり、mBotというロボットを同じプログラミングのやり方で操作することができます。
Makeblock プログラミングロボット mBot 日本語版 【日本正規代理店品】 99095
- 出版社/メーカー: Makeblock
- 発売日: 2017/02/17
- メディア: エレクトロニクス
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グラフィカルプログラミングは小さい子供にもわかりやすく、一つ一つの命令がブロックになっていて、それをマウスでドラッグアンドドロップをするだけで、好きなような動きの流れを作ることができます。
早めに取り組むと今後プログラミングの授業に対応がしやすくなるはずと思い、祖父からのクリスマスプレゼントということでいただきました。
ロボットにはセンサーがいくつかついており、基盤となるが、Arduinoというラズパイみたいなマイコンになります。その辺はあまり意識しなくて良いと思うのですが、大人としては、へぇーという感じですよね。
梱包されている中身は、リモコン、タイヤ、電池、各種センサーとなっています。細かなネジは、同梱されているドライバを使って部品を繋げていきます。
そのため、ある程度の学年でないとこの辺は難しそうなので保護者の方が一緒にやる必要がありますね。
それからロボットが走るコースが入っています。白と黒を見分けるセンサーがデフォルトでロボットに付属されているので、それが白黒を判別してプログラミングによってコースを走るというのがあります。
デフォルトと言っているのは、このロボットはオプションで、後から拡張キットで装備を増やすことができます。
Makeblock プログラミングロボット mBot 機能拡張パーツキット Six-legged Robot 日本語版 【日本正規代理店品】 99091
- 出版社/メーカー: Makeblock
- 発売日: 2017/02/17
- メディア: エレクトロニクス
- この商品を含むブログを見る
とりあえず今日は1時間ほど子供と一緒にロボットを組み立てることころまでやり、iPhoneアプリのMakeblockをダウンロードして、ロボットと連携させてスマホから操作できるところまで確認しました。
ライントレースもできています。ここまでできると子供も実際に動いたものが見えるので、実感が湧いてくるようでさっそくロボットに名前をつけていました。
明日以降プログラミング環境で何か処理を書いていこうと思います。scratchで少しプログラミングに慣れてきてるので、どこまでできるか楽しみです。
Couseraがスマホアプリで出てたー
オンライン教育
C機械学習を学ぶ時によく初学者は、Couseraで「Machine Learning」というスタンフォード大学の講義が無料で受講できるので、それを見たほうがいいよと薦められると思います。
Couseraとは
コーセラ（英名：Coursera）は、スタンフォード大学コンピュータサイエンス教授Andrew NgとDaphne Kollerによって創立された教育技術の営利団体である。世界中の多くの大学と協力し、それらの大学のコースのいくつかを無償でオンライン上に提供している。2012年11月の時点で196カ国から1,900,241人もの生徒が一つ以上の授業に登録をした。
Coursera | Online Courses From Top Universities. Join for Free
アンドリュー・エン先生はすごく優しい口調で数学を教えてくれるので、とても良いです。
実際に体験した方のこちらの記事も面白いです。
修了証というのがもらえるみたいです。
私も途中まで受けていてたのですが、忙しい時期に重なってしまったタイミングで受講が途絶えてしまいました。
最近はudemyの講習を何個か買って受けています。数学的なところをもっと知りたくなり、そういえば受け途中だったCouseraを受けたくなり、調べていたら、
なんと、、iOSアプリでcouseraがあるじゃないですか！
ダウンロードして、ちゃんと「machine learning」があるのか確認してみたら、しっかりありました。
まだ最初のイントロダクションしかアプリで確認してないのですが、進捗とかがアプリでわかりやすく管理できそうな感じです。
アプリはこんな感じ
授業は英語で進みます。PCのブラウザで見ていた時は画像の上に翻訳がでていたと記憶しています。スマホで見ると、こんな感じで、話しているタイミングでハイライトされます。縦向きで見ないと、字幕は出せないようです。残念。
スマホで見れるようになるとだいぶ時間をうまく活用できますね。通勤の電車の中で見ようと思います。
数学で眠くならないといいけど 笑
AWS lambdaを使ってslackへpostしてみた
Lambdaを使ってみよう
AWS lambdaを使えばEC2などの従量課金制のサーバを立ち上げとくことなく、定刻で何か処理をしたいという時に役立ちます。
これぞ、サーバレス！
いまサーバレスをいくつか取り入れてるのが、
あまり常時起動しといても意味ないサーバとかを定刻になったら起動、停止をしてサーバ代節約してたり
バックアップを夜間に行うためにスケジュール起動させて、スナップショットを取っていたり
定刻とかではありませんが、
チャットボットのレスポンスに使ってみる
などをこれまでにやってみました。
ふと思い出したのですが、すごく身近に役立つものがあったんです。
お昼の時間に食べるお弁当をWEBで毎朝注文して、お昼にお弁当屋さんがお弁当を届けてくれるというものがあり、
よく忘れるんですよね、注文を。。。注文忘れると安いお昼で済ますことができなくなり、外で少し高い昼食をとることになります。
サラリーマンにとっては死活問題です😱
そこで、slackにお弁当の注文するように定刻にWEBのURLをつけて送れば、ちょっとは防止できると考えて、サーバレスでお金をかけずに、slackに通知させる仕組みを作りました。
slackにpostされるまでの手順
という流れです。
細かい技術的なことはqiita に記事を書いといたのでそちらを見ていただければと思います。
タイマーとかをスマホで設定しとけばいいじゃんと言われてしまえば、そこまでなんですけど、ゆくゆくはサイトをlambdaでスクレイピングして、今日のお弁当の画像を表示させたり、チャットベースでそのまま注文ができればいいなと思っています。
Deep Learning Lab 第6回目に参加してきました
今日はマイクロソフトで開催されたdeep learning labに参加してきました。
機械学習の案件を受注する際に注意しておくべき点がすごく理解できる内容でした。
実際に登壇されている企業はまだ機械学習が今ほど騒がれていない時期から取り組まれていて、今のAIブームで軌道に乗ってきているといった感じがします。
これから、人工知能界隈のビジネスはどんどん盛んになっていくと思われますが、
やはり先行投資しているこうした企業が持つノウハウは、後発企業にとってはとても貴重な情報となり、今回のセミナーもすごく有難い内容でした。
どういうところにコストがかかるのか、客先への成果物はどのようなものにするのかしっかり定義してから、見積る必要があるかなど。
最近キカガクの吉崎さんも同じような記事をそういえばqiitaにあげていましたよね。
そのほか気をつけるべきところとして、以下のようなことがあげられていました。
- どのくらいの精度が必要か
- どのくらいの速度が必要か
- 学習データは十分あるか
- 追加学習は必要か
- 機械学習によらない手法はないか
- 誰がどのようにデータを集めるか
- 学習データの権利ほ誰が持つか
たしかに良質なデータが十分な量ない場合、学習させることができず、要件を満たすことができません。
その時点で案件として成り立たないので、最初のヒアリングでしっかりと前提条件を確認しておくことが重要です。
それから、費用対効果に見合うかどうかと、
AIを使う必要がない可能性もあるということもよく言われる話で
今回も含まれていました。機械学習の手法もたくさんあるので、
要件によって手法を変えて試す必要があります。
コストで元が取れるかも重要ですが、やはりマーケティングにあたる話題性というのが今は大きい気がします。AIを取り入れてるからという理由で注目度があがると考えている企業は多いと思います。
でも、それも今のうちだけな気もしますよね、そのうちAIなんて当たり前となると
コストの部分を考える比率がほとんどになるでしょう。
今回は4企業からの講義があり、
マイクロソフトさんの取組で勉強になった内容がありました。
Azure Data Science VMという素晴らしいVMがあるそうで、プリインストールで機械学習がすぐにできる環境が無料で用意されてるとのこと。インスタンス代のみで、自分でいちから色々準備する必要がないそうです。
普段chainerはあまり使わないのですが、こちらはもともと入っていて、簡単にはじめられて便利そうだからやってみようという気になりますね。
VS codeでも何か拡張機能があるようで、Azure に簡単にデプロイできるようになるとかなのかな、ちょっと気になるので、明日あたり触ってみようと思います。
最後に気になったのが、Ｐo Cのためにマイクロソフトさんがクラウド利用料を、負担してくれるというもの。ただし、条件はいくつかあるのですが、、、chainerつかわなきゃいけなかったり、継続利用することというものがあり、悩みますね。
今回のDeep Learning Lab もすごくよかったです。他のAI系セミナーと、比較しても質がいいと思います。次回も楽しみです。
