Toshikatsu FUNAYAMA official blog

今回の新型コロナウイルスによる騒動を受け、 改めて周囲を見てみました。 これは、近くのショッピングモールの出入り口に設置されていた、 消毒液を足元のスイッチで噴射させる機器です。 機器の上部や細部を見てみると、 昨日今日設置されたわけではないことがわかりました。 こういった機器を製作しているメーカーがあること、 そして、以前からちゃんと導入している場所があること、 その二つを知ることができました。

Konica FM用の望遠レンズを手に入れてから、 ちょいちょい、意識して遠くの被写体を撮ってみたりしています。 絞りのリングが二重になっており、 一つ目のリングを実際に値に設定し、 シャッターを切る直前に二つ目のリングを回転させ、 一つ目のリングの値まで持っていって写真を撮ります。 要は、実際にシャッターを切るときは暗くなるため、 ピントを合わせるときは明るい状態で作業する、というものです。 こういう機器もあるのだなと、商品の変遷を見るのも 大きな楽しみの一つです。

よくここまで微細に表現できるな、 というのが正直な感想です。 70年以上前のレンズとカメラで、 ここまで写せることが、 純粋に技術として素晴らしいと感じます。 そして、その機器を今でも使用することができるという素晴らしさ。 昔のモノは丈夫、とは言いますが、 それに加えて、使っていた人が愛情を持って接していたのだと、 考えずにはいられません。

先日、オークションで奇跡的に落とすことができた、 「Konica I」。 元々は、「Konica」の名前で売り出されたため、 本体には「I」という文字はありません。 後継機「Konica II」の発売が決まったことで、 「I」をつけることになったそうです。 1948年に販売が開始されたということで、 今から約70年前につくられたモノです。 設計自体は戦前には終わっていたそうなので、 むしろ80年以上前に構想されていた機器ともいえますが、 それが、現代まで残り、 こんな写真を撮ることができる状態で居てくれています。 日本のモノづくりの力を感じずにはいられません。

靄の中に浮かぶ木々、のようですが、 実際は、絞りを開きすぎただけです。 本当に明るいレンズのようで、 外光の元ではしっかり絞らないと白っちゃけてしまいます。 とはいえ、写らなかったらどうしよう、と思うと、 ついつい開き気味になってしまします。 そういうカメラとの心の中でのやり取りが面白いと感じます。 慣れてしまえばそれまでなのですが、 考えながら使う、という部分に機器の魅力があるのかもしれません。

車で長距離移動することは、好きなことの一つです。 ランニングしたり、自転車に乗ったりすることも好きなのですが、 それとはまた違う意味で、車の運転は好きです。 自動車という機器を操作する、という行為が好きなのかもしれません。 今乗っている車種は、 速度のみですが、前を走る車を追従してくれる機能がありますので、 アクセルとブレーキ操作の一部は、自分では行なっていません。 特に長距離移動になると、ハンドルの操作がメインになります。 それでも操作感を楽しんでいる、と言えるのかどうか、 意見は分かれるところかもしれません。 そんないつも移動を助けてくれる車を、 今日は久しぶりに綺麗にすることができました。

大学内には実に様々な工具が設置されています。 学生は機器毎の条件を満たせば、それらを使用することができ、 課題や、自主制作などに用いることができます。 以前、別な大学にいた時に、 そこの設備は一通り講習を受け、使用する許可を得ました。 今、また、ここでも同様にしなければならないな、と感じています。 機器を適切に用いて、 自分が考えているモノをつくり出す。 その時間はとても大切なものだと感じます。

初めてこちらの工業技術センターに行く機会がありました。 非常に立派な施設で、新しい機器も多くある中、 昔の機器も一部残っていました。 その中でも目に止まったのが、 このマイクロメーターです。 文字盤の下から伸びている棒と、 その下の円盤との間に、薄いモノを挟み、 計測することができます。 このなんとも言えない佇まいや、 一つ一つの形状などから、 その造形言語のようなものが感じられました。 時代を超えて、愛される形があるようです。

昨日は、気管支の炎症による、 血中内の酸素濃度の低下について記載しました。 今回の黄砂を受けて、 また、春先から舞う花粉も踏まえて、 空気清浄機を導入するのが、最も効率よく環境を整備できるのではないか、 と考えています。 そこで、各社の機器を横並びで確認してみました。 国内メーカー・海外メーカーそれぞれありますが、 国内メーカーについては、しつこいくらいに只管花粉除去を歌っています。 しかし、以前自分で行った実験から、 花粉の粒子サイズはそれほど小さくないことを知っています。 むしろ、埃などに比べるとはるかに大きいくらいです。 ただ、問題は、花粉が持っている油の成分です。 フィルターの目詰まりの原因になります。 国内が花粉を推すのに対して、 海外は純粋の粒子系を言っている印象があります。 特にPM2.5の問題が顕著だから、ということも言えると思いますが、 「性能」をどのように見せるか、という部分は、 商品を紹介していく上で非常に重要なことです。 粒子径を明確に示すことは、性能を示すことですが、 花粉が取れる、などの説明は、ある意味、効能を謳っているとも言えます。 そう言った表記の部分に、誠実さと正確さが必要であると考えます。

機器に何かを理解させるためには、 機器が理解できる言葉に翻訳する必要があります。 これは、大変な作業である、と言われていますが、 普通の人間同士の生活の中でも必要なことです。 企業の人とのコミュニケーションや、 学生や同僚などとの会話、 様々な場面で普通に必要になることです。 私自身、現在、英語を改めて学んでいますが、 そういった母国語とは違う言葉とのコミュニケーションにおいても、 翻訳(自身または他者による)は非常に重要です。 しかし、言語が違う人間同士の場合と、 人間と機器との場合との一番大きな違いは、 文法や単語を置き換えることでは解決できない、ということです。 そんな中で、これまでとは違った解決案も出てきたようです。

ビッグデータとは何か、 何がビッグデータか、ということを考える場合、 その一つの解は、 「機器に柔軟性を持たせるもの」という言い方ができるようです。 三段論法では説明がつかない人間の考え、 Aを見たときに、それがAである、と認識する能力などがそれですが、 それを機器に導入する際に活用できると考えられたのが、 ビッグデータのようです。 見極めさせたい対象の画像を大量に見せる、 それによって学習してもらう、 言葉で表現するのは簡単ですが、 これをきちんと定義するのは大変です。 「見極めさせたい対象」であることをどのように定義するのか。 ラベリングするのか、ということが難しいことは、 容易に想像がつきます。 この、「どの画像に何が写っているか」というラベルをつけたものを、 教師データと呼ぶそうです。 Digitalの「1」「0」の世界において、 それを示す、ということの難しさと「手間」は すごいコストになります。 その部分を機器に頼ることができれば、 どれだけに楽になるだろうか、と考えずにはおれません。

AIまたはAI技術について、 書籍を読んでいく前に、 まずは、自分自身の「考え」をまとめておきます。 AI・人工知能という言葉を聞いた時の素直な印象としては、 「機器が自分で考える」というものです。 では、自分で考える、とはどういうことでしょうか。 思う、でも、感じる、でもなく、 考える、ということは、少なくとも、 生まれてすぐの子供ができるようなことではなく、 人間であるならば、それまでの生活の中で得てきた、 経験や知識を用いて、 対象の時間軸・空間軸について可能性を吟味する、 というような言い方ができるかと思います。 では、そのようなことを機器が実際にできるのか、ということになりますが、 それを証明することは難しいです。 ということで、「そのようなことを機器が実際にできない」ことを考えてみます。 本を読み終えた時に、その答えを自分が導き出せているかどうか、 が自分自身にとってのこの本の価値、ということもできます。