トマトの開花から収穫までの期間

以前にトマトの収穫時期について検討しました。「トマトだと800~1000℃(品種によって違います)ミニトマトだと750~850℃(品種によって違います)くらいです。」という情報がありました。そして、いま植えている品種の状況が見えてきています。6/22に開花していた分は7/17から7/27に収穫しました。6/29に開花していた分は7/28ころから収穫し始めました。

収穫の時期に幅がありますが、開花のほうも幅があり微妙ですが、上記の期間の累積温度は、6/22分は660℃から905℃で、6/29分は742℃以上です。

上の図からこれから気温が上がってくるので、開花から28から32日くらいで収穫できそうな状態です。今日も開花しているものがあるので、8月後半くらいまでは確実に、毎日大量にトマトを収穫できそうです。日々の消費量を上回る量を収穫できているので、料理レシピなど使い方を工夫が必要そうです。

位置情報を利用するサービスと位置偽装

現在、自分がいる位置(個人情報)を利用しているサービスが多数あります。この個人情報の位置づけと位置偽装?とそれぞれのサービスについて書きます。

まず、自分がいる位置は個人情報にあたります、よってこれを利用するサービスは事前に位置情報を利用する旨のメッセージを提示します。この位置情報はいろいろな方法で取得されたもので、その精度や正確性に違いがあります。

1)GPS
3つ以上のGPS衛星からの電波をもとに高度もふくむ位置を特定する仕組みです。 空がある程度の範囲で見える場所であればどこでも位置特定することができます。 利用するにはGPS受信機を内蔵している必要があります。受信モジュールの値段は1000円ちょっとくらいです。それなりの値段の端末なら搭載しておいてほしいところですが、GPSが搭載されていない端末もあります。そのような端末やGPSの電波が届かない場合は、後述の方法を組み合わせて位置特定をしています。

2)携帯電話基地局
  携帯電話が通信している基地局から場所を特定する仕組みです。携帯電話がつながる場所であれば位置特定できるため部屋の中などGPS電波が届かないような場所でも利用です。ただし携帯電話の契約がない場合は利用できません。また、位置特定の精度は1つの基地局でカバーする範囲のどこかとまでしかわからないので、GPSよりも精度は落ちます。

3)WiFi
GPS等で特定した位置情報とその場所で取得したWiFiのMACアドレスがマップ化されています。現在位置で検出されたWiFiのMACアドレスから位置を特定します。特定のWiFiアクセスポイントに接続可能な範囲は携帯基地局に比べて比較的狭いのでその分精度が高くなります。また、複数のWiFiのMACアドレスを使用することでさらに精度を高めています。1)、2)はほぼどこの場所でも利用可能ですが、町から外れるなど民家がなくWiFiがない場所では位置特定できなくなります。また、位置特定できても一見なぞのように感じられる位置の誤認識が発生することがあります。そして、MACアドレスは公のものではありません個人所有の機器に付随した情報です。該当機器は自由に持ち歩くことができ、別の場所に配置することは何の問題もありません。よって、WiFiで提供される位置情報は正しいとは限りません。

4)プロバイダ局
インターネットプロバイダがIP紐づけしている場所が位置として認識されます。どのような仕組みで特定して(決めて)いるのかはプロバイダによって違うものと思われます。以前、私が契約していたプロバイダの場合は、数百キロ離れた東京のある場所にいるものとして扱われていました。今は、すぐ近くですが800mくらい離れた場所が現在位置として扱われています。以前に書いた”空の状態”の位置です。
これは携帯端末とは関係なく有線で利用しているインターネット上で位置特定するものです。前述の通り精度はプロバイダ依存ですがはっきり言って適当な固定位置が返却されると考えたほうが良いでしょう。

 1)2)はほぼ間違いがない位置を特定できますが、4)は適当、3)に関しては誤認識や偽装が起こりそうで、認証など確実に位置特定する目的で利用するのは問題がありそうです。

上記のような位置情報ですが、次はこれを利用しているアプリケーションやサービスの側から見てみます。

■便利にするために利用しているもの。

地図情報や、乗り換え検索などの初期の位置に利用している。
→ 正しく動作するかどうかだけで、機能すれば便利に使える
カーナビなどナビゲーションなどリアルタイムでの現在位置を利用している
→現在位置を取得するべき機能なので正しい現在位置が取れないと意味がない

マップ

→ 現在位置でないと不便なアプリケーション

ナビゲーション

現在位置が取れないと意味がないか役に立たたないアプリケーション

■サービス範囲を制限するもの
radiko
     → エリアフリーなどの有償サービスとの差別化の1つの手段として利用しているもの。確実に差別化?仕分けしたいなら、GPSで取得した位置情報の場合にのみ利用可能にすればよい。しかし、GPS電波が届かない場所など利便性を考えればほかの方法で取得した位置情報も許容するほうが良いかもしれない。しかしそうすると、意図せず発生した位置偽装状態のものを許容するしかなくなる。この挙動を活用することで、前述の方法で位置偽装によりサービス利用が可能となる。  

■AR/VR ゲーム

PokemonGO 

位置情報をアイテム取得などの要素に取り込んだゲームアプリケーションです。位置偽装によりゲームを有利に進めることが可能なため、位置偽装を行うアプリケーションが多数あり、PokemonGOのメーカではその不正を見つけてアカウントの無効化を行ったり、位置偽装アプリケーションを使えないようにしたるするなど、偽装とその対策のいたちごっこが起こっています。

魔法同盟 (ハリーポッター)
 

→PokemonGOとマップは同じような感じです。同様に位置偽装とアカウント無効化のいたちごっこが起きそうなアプリケーションです。

■GPSアート
 →どういう分類にするのが良いか微妙ですが、自己満足?のためなので現在位置でないと意味がなく、たぶんGPSでの測地でないと対応できない場所が多いはず。なので、ここでは取り扱う対象外です。

■その他

GPS鬼ごっこ
→ このアプリケーションの場合、位置偽装の組み合わせでチートなど面白いことができそうですが、さらにこのアプリケーション自体でなにかできそうな気もします。

アプリケーションによりいくつが分けられますが、位置偽装したくなるアプリケーションは多数あります。位置偽装ならぬ位置誤認識を利用して位置偽装をすることもできそうです。上述の通りすでに実績もあります。偽装なのか誤認識なのかサービス側では区別できないように思います。区別できるくらいなら誤認識しないようにしてほしいです。


活動量計その後

以前に書いた、 スマートウォッチ T-PRO Lifesense band2の電池の持ちのチェック結果ではなく途中経過です。心拍計をオフにした状態での測定中で、まだ電池は持っています。

前回の4日目までの結果から21日くらい持ちそうとしておりましたが、16日目までの電池消費状況から推測するやはり21日くらい持ちそうです。近似直線を下回る波が多少あります。このときに何をしていたかというと運動はほとんどしていません。Bluetooth接続もしていませんでした。通常あまりしない態勢をとっていたくらいです。このためスマート ウォッチ のディスプレイはオンになる頻度が高くなったのではないかと推測します。

つぎは、どこまで持ったかを書きます。8/1ころになりそうです。

個人情報流出?で作られた現代の(電波)灯台 その2

WiFiのMACアドレスと位置情報をもとにしたWiFiベースのGPSの件です。GoogleにMACアドレスが登録されているかどうか、登録されているとすると具体的にどの場所にあると登録されているのかを調べてみました。
 まず、確認するサイトについて書かれているページがありました。 このページにMACアドレスと3つないし2つ入力することで、位置情報を確認できます

”空の状態”、「 00:00:00:00:00:00」で、確認できる位置は、アクセスしている自分の位置がどこなのかをプロバイダ経由で所得された場所と思われます。ここにMACアドレスを色々入れて確認してみました。
まず、あるアクセスポイントで取得した干渉候補の無線LANの情報一覧を利用してみます。この情報には一覧には36個のMACアドレスがありました。このうち6個は自分のAPのものでした。そのほかの30個の中にはMACアドレスとSSID名から同一APのMACアドレスと判断できるものが、4セットありました。このセットをそれぞれ入力するとばっちりどの場所にあるのかを特定できてしまいます。
 

それぞれ入力すると最も遠いところは500mほど離れていました。かなり強力な電波を発しているAPもあるようです。それから、2個入力しても、”空の状態”と同じ位置を示す組み合わせが出てきます。これは位置情報をMACアドレスから取れていないこと、つまりこの組み合わせのどっちかのMACアドレスの位置情報が登録されていないことを示します。これもMACアドレスがどのように登録されているのかの検証に利用できます。
 このような検証を通して、確認できたことは次の通りです。
・「_optout_nomap」をSSIDに付加しても、すぐにはMACアドレスと位置の情報は無効にならない。
・ MACアドレス と紐づいている位置はだれでも簡単に参照することが可能である。つまりMACアドレスは住所と同じ個人情報に相当する。
・MACアドレスが1個しかわかっていなくても、ある程度近い位置にある位置を特定済みのMACアドレスと組み合わせることで、位置を特定することができる。500mくらいの精度で場所が分かればと特定はできそう。
・マルチSSIDや、2.4GHzと5GHzの複数チャンネル利用などを利用しているAPが3割程度ある。その情報から位置を特定できるMACアドレスが多数ある。

代替仕組みはわかりました。そこで、無線LANメーカへのコメントです。 個人情報流出につながるおそれがあるので、マルチSSIDやマルチチャンネルで使用するMACアドレスは連番ではなく容易に想定できないものにするべきです。


個人情報流出?で作られた現代の(電波)灯台

私のiPadはGPSを内蔵していないにもかかわらず、位置をかなり正確に認識している。ただ、PocketWiFiを使って遠くにお出かけするとGPSを見失ってしまうことがあります。どんな仕組みで認識しているか、任意の位置を(誤)認識させることができるか実験してみましょう。

まず、どのような仕組みでiPadが位置情報を取得しているのかを調べてみました。マイナビサイトに情報「 iPod touchやiPad、GPSなしでも正確な位置情報がわかるのはなぜ? 精度は? 」がありました。GPSがある端末で位置情報を特定し、その場所で受信可能なWiFiの情報をセットで取得して、マップ化しているそうです。パスワード無で取得可能なWiFiの情報を利用することで、それなりにWiFiが使われている場所なら位置が特定できるというわけです。ただ、元の情報を収集する際にパスワードを使って繋げたWiFiの情報を収集されているような不安を覚えます。
 

 それでは、どれだけの情報を使って位置情報を取得しているのか見てみましょう。
 iPad WiFi設定で見えるWiFiは8個ありました。10個になるときもあります。これだけの数が見つかればかなり精度よく位置情報を特定できるのも納得できます。” 遠くにお出かけするとGPSを見失ってしまう ”は、民家が存在しない、つまりWiFiを利用されていない場所で発生していて。上で紹介されている仕組みで説明がつきます。
 また、もう少し詳しくパスワード無で取得できる情報を見てみましょう。

iPadでは、SSIDの名称しか見えていませんが、WiFi Analyzerを使うと、productor(機器のメーカ名)、MACアドレス、セキュリティ方式、周波数、受信強度を参照できます。SSID名以外の情報をどこまで使っているのか気になることころですが、それにしても、こんなに沢山の電波が飛び交っているとは、情報はダダ洩れ状態ですね。自分が管理している無線LAN以外に思わぬものがWiFiのSSIDを送信していることが分かりました。 それはプロジェクタと家電リモコンです。どちらも、WiFiは起動来ていなくても問題ないのでWiFiをオフにしておきます。プロジェクタのWiFiをオンにしたままにしていたのは今回 WiFi Analyzerを使って探索するまで完全に忘れていて、強い電波が外からきているのかと家の中、外をうろうろしてしまいました。そして、電波の強い場所(部屋)とメーカー名から目的のプロジェクタにたどりつきWiFiの設定をオフにしました。

ここまでで、受信しているWiFiは5個か6個です。見えているのは、いずれも自分で管理している無線LANのSSIDです。マイナビサイトに「位置情報を取得されたくない場合は?」の記事によると、 アクセスポイント名の最後に「_nomap」 とか 「_optout」を書くことで、 Wi-Fi位置情報収集をやめるそうです。iPadで検証するのでアップルの動作を優先して 「_optout_nomap」 という文字列をSSIDの後ろに追加してみます。影響がある端末がため 大変です。

まず1台目を変更します。手元のPCから無線LANのSSID名設定変更は成功し、iPadのWiFi設定の変更も完了しました。つぎに排水ポンプを接続しているスマートコンセントのところまで行ってリセットとWiFi設定のやり直し、設定名も変わってしまったのでスケジュール設定もやり直しです。それからIFTTT設定も再確認します。とりあえず、利用頻度の低い1台の設定変更のみ完了です。この設定変更の効果を検証してみます。問題の無線LANのアクセスポイントの方向にアクセスポイントを通り過ぎて突き進んでみました。 SSID名に 「_optout_nomap」 を付加したアクセスポイントは見えるがこれまで見えていたアクセスポイントは見えなくなる位置まで移動しました。これまで見えていなかった他の家のSSIDが見えている状態になりましたが、ほとんど位置は移動していません。よく見ると 「_optout_nomap」 を付加したID以外にもう一つSSIDがあり、それが効いているようです。それは使用していないマルチSSIDの一つでした。

 そこで、不要なマルチSSIDは停止して、端末側のパスワード設定変更をあまり行わなくてもよい無線LANのSSIDには 「_optout_nomap」 を 付加することにしました。 これにより、位置特定に使用するSSIDはかなり少なくなっているはずです。
最初8個見えていたSSIDは、2個は機能停止、2個はマルチSSIDの停止、2個は 「_optout_nomap」 の付加で見えない状態となり、現状1台の無線LANの2.4Gと5Gの2つのSSIDだけが見えている状態となりました。
さてここで、残った1台の無線LANを停止してどうなるか検証してみます。電源を切ると、この無線LANに接続していたgoogle homeと家電リモコンのSSIDが見える状態になりました。そして、認識している位置は変わりません。 Google homeと家電リモコンのSSIDが 効いているのかと思いそれぞれの電源を切りましたが効果はありません。WiFi AnalyzerでみるとiPadでは見えていなかった微弱な電波が5つ拾えています。2つは別の階の機器で、3つは隣家のものと思われる電波です。ただ、この情報だけでビッチっとほぼ誤差なく位置特定しているとするのは無理があるように思います。

再度、位置情報を特定する仕組みと元情報を再検討します。 「_optout_nomap」 を付加したID の情報をリポジトリに登録していないというのは事実としても、それは登録しないだけで、すでに登録している情報は何かを再考します。位置特定精度が変わっていないことを考慮すると、今回の設定変更で変更されていない情報を利用していると考えるのが妥当でしょう。SSID名はリポジトリに登録するかどうかの条件に利用しているだけでリポジトリには登録しておらず、MACアドレスと位置の情報を登録していると仮定してみます。すると、今まで観測した挙動と一致します。またこの方法だとリポジトリに登録するデータ量を抑制することにも効果がありそうです。では、検証に移りましょう。

現状、iPadのWiFiには 「_optout_nomap」 が付加されたSSIDが4個しか見えていません。それぞれの SSIDに紐づくMACアドレスをWiFi Analyzerで確認します。以下、説明するために符号化した名称と下3バイトのMACアドレスを使用します。 WiFi Analyzerで確認したMACアドレスはそれぞれ、つぎのとおりでした。
P2: c5 7f 2a
TM: c5 69 64
2G: fe c9 92
OL: 8e 18 95
これを変更できるか調べてみました。無線LANの設定画面でこのMACアドレスを参照できましたが、変更する方法は見当たりませんでした。無線LANのWAN側のMACアドレスを指定する機能がある機種はあるようですが、無線LAN側はなさそう。MACアドレスを設定変更できれば、リポジトリに登録された情報から解放されるのですが。 また、マルチSSIDを使用すると最後の1バイト分が変わったMACアドレスが付加されていました。オリジナルのMACアドレスを無効化できればよかったのですがこの機種ではできませんでした
 SSIDのステルス化の機能もあります、これを使えば他人の端末が勝手にリポジトリ登録してしまうことはなさそうです。しかし設定するとその無線LANに接続する設定が少し面倒になります。最初の1回は手作業でSSIDを入力しなければなりません。そのSSIDを入力した端末が位置情報のリポジトリ登録に行くので、ステルス機能だけではリポジトリ登録の無効化には効果がないでしょう。
 それから、アップルの場合はSSID,MACアドレスと位置情報を登録されないようにする方法はないそうです。よってiPadについては、無線LANの電源を落として検証してみました。自前の無線LANが見つからなくなると、これまで、しっかり維持情報を把握していたものが、”GPSが見つかりません”を連発するようになりました。ときどき隣家のWiFiの電波が入るので、その瞬間は位置情報を把握できます。ここまでの確認結果から、位置情報を確認する際は、MACアドレスだけを使用していると推測されます。
 また、Google homeについては、現時点 リポジトリ登録されている情報が古くなって無効化されるまで検証待ちとします。そういえばGoogle homeが以前400km以上離れた別の県を所在地と誤認識していたことがありました。
アップル、Googleともに一度別の場所で位置情報を登録した無線LANを置くことで、位置を誤認識させることができそうです。


毎日の運動の記録に活動量計 その2

前に”リタイア”したスマホで代用しようと書いた活動量計(歩数計)ですが、インストールした歩数計アプリが重いのかハングアップする事象が数回発生しました。そこまでなら再起動でごまかすのですが、タッチスクリーンの反応しない範囲が拡大し、起動パスワードの特定文字を入力できない状態になってしまい、実質リタイアスマホが使えない状態になってしまいました。このためリタイアスマホはパスワード起動しなくて未使用できるカメラ機能だけ活用しています。それはさておき、活動量計、歩数計探しの再開です。

リタイアスマホは、充電が2日しか持たず、気が付いたら切れているので、活動量計は、1回の充電でどれくらい使用できるかに着目して設定することにします。各種の活動量計を調べると、意外にダメな点が電池の持ち時間や交換方法など電源まわりに依存していそうです。
以下、前にかいた機種を中心に情報を並べてみます。


GanRiver スマートウォッチ 血圧 心拍計 歩数計 活動量計 IP68防水 消費カロリー 睡眠検測 アラーム 着信電話 Line通知 多機能健康管理 腕時計 iphone&Android対応 日本語説明書 3999円 → 販売側のサイトには電池周りの情報はなさそうだが、レビューにはいくつかコメント有。10日くらいもつとか、1週間はもつとか情報はありましたが使用条件などの細かい情報はなくどの機種へのコメントなのか(いろんな製品に同じコメントがでてくる)不明確だったり情報はあまり信頼しないほうが良いかもしれない。日本語サポートがダメそうなコメントがある。
→中国製

itDEAL 活動量計 スマートウォッチ 心拍計 + 歩数計 + 血圧測定 + 睡眠検測 ] タッチ操作 Bluetooth4.0 IP67防水 着信通知 Line通知 SMS通知 iPhone iOS Android 日本語アプリ対応 3144円
 → レビューコメントより、 「2日も電池が持ちません 」とか「 1日持つ時と気づいたら電池切れの時がありました。 」の記述があったり、「 電池の持ちは、24時間 Bluetoothでスマホに接続したままですが、1日使っても電池の残量目盛り4つのうち1目盛りも減りませんが、だいたい1日1目盛りを目安にしています。 」の記述があったり、よくわからない。特に3つめは分かりにくい3日は持つと言いたいのか? 「 前のモデルから…着信のバイブが長くなったこと、血中酸素量の測定がなくなった事、脈拍などを30分単位で自動的に測るからか、電池の持ちが悪くなった事が欠点 」やはり複数の機種のコメントが見えている感じがする。
→中国製

Newpower スマートウォッチ IP68防水 心拍計 歩数計 活動量計 消費カロリー 睡眠検測 着信電話通知/SMS/Twitter/WhatsApp/Line/アプリ通知 長座注意 日本語対応 iPhone/iOS/Android対応 2999円 → カスタマーQ&Aより「3日くらいは余裕で持ちます。 」
→中国製

 Yamay スマートウォッチ血圧計 万歩計 活動量計 心拍計 IP68防水 消費カロリー 睡眠検測 アラーム 着信電話 Line通知 iphone&Android対応 3999円→カスタマーQ&Aより「 一回の充電で待受時間は1週間ぐらいですが、運動モニターを使い、着信の通知などの機能を頻繫に利用すると2、3日くらいのバッテリーのもちでございいます 」
→中国製

KYOKA  スマートウォッチ 血圧計 心拍計 歩数計 活動量計 IP67防水 LINE対応 USB充電 消費カロリー Facebook/Twitter/Gmail/アプリ通知 着信通知 電話通知 睡眠検測 生理管理 長い待機時間 iPhone/Android 3999円
→ 国内でワンクッションあるようだが中身は中国製っぽい → レビューコメントより「 フル満タンで1日持たない 」

↑欲しいのは歩数計と時計機能だが、電池の持ちは1日から4日くらいのようだ。もっとも、電池の持ちは使い方次第のようだが、 歩数計と時計機能だ けでどれくらい持つかの情報はあまりない。

ということで、ほかのものも探してみます。
fitpolo スマートウォッチ 活動量計 心拍計 歩数計 距離測定 睡眠モニター 消費カロリー 電話/LINE/着信通知 目覚まし時計 座りがち注意 腕上げて自動点灯 IP67防水 iphone&Android対応2590円
→ カスタマーQ&Aより 「 (充電時間は)1-2時間です。一回の充電で8日間以上使えます 」
→中国製

Sorking 心拍計 活動量計 万歩計 睡眠計 多機能スマートウォッチ IP67防水・防塵 着信通知 消費カロリー 目覚まし時計 遠隔カメラ 長座注意 電話 Line SMS Facebook Twitter通知 距離測定 1999円
→レビューコメントより「 *悲しいくらい電池が持たない。以前の機械は、何とか一週間くらいは持ったのですが、これは、2日・・・せいぜい3日。短すぎです。 」
→中国製

ウェアラブル 万歩計 anemos fit AW-001 スマホ連動の万歩計、4320円
ウェアラブル 万歩計 anemos fit AW-002 スマホ連動の万歩計 心拍計付き
山佐時計計器 5200円
→ メーカーサイトより「 約45分でフル充電、約2~6日間、持ちます 」
→中国製


いっそわりきって、データ連携ナシなら。
山佐時計計器 万歩計 ポケット・バッグイン万歩計 ポケット万歩 ピュアホワイト EX-500W 2272円 → 腕時計ではないので時刻を確認するのは少し手間…
→国産? なかみは?

オムロン(OMRON) 歩数計 ホワイト HJ-325-W 1539円
→ 腕時計ではないので時刻を確認するのは少し手間…
→中身は中国製

City-Center 万歩計 腕時計型 活動量計 多機能スマートバンド 消費カロリー 手首型 歩数計 活動距離 簡易版健康管理腕時計 色 ランダム 270円 →感度についてコメント有、電池周りの情報なし
→中国製

Bartram  スマートウォッチ 活動量計 心拍計 血圧計 着信通知 防塵防水 フィットネス 活動 iphone&Android対応 785円 →充電が2日ほどしか持たないとレビューコメント有
→中国製

Zhaoya 腕時計 心拍計 歩数計 着信電話通知/メッセージ通知 睡眠監視 目覚まし時計 長座注意 iphone&Android対応 英語説明書 888円 →届くのが遅いとコメント有、 浙江省 からEMS、船便で送られてくるのだろうから3週間くらいかかってもおかしくはない。→レビューコメントより 「 フル充電で2日はもつ。 」
→中国製

電池は2日程度しか持たないものが多い。これでは”リタイアスマホ”と同じくらいしか持たないので、もっとほかにないか調べてみました。

【スマートウォッチ T-PRO 10%offクーポン配信中!】 メンズ iphone 対応 android 日本語 line 対応 着信通知 活動量計 腕時計 血圧 心拍計 腕時計 Lifesense band2
それなりに電池が持ちそうな記載を見つけたので、これにしてみました。

とりあえず、フル機能で使ってみました。フル充電で4日間ほど使えます。睡眠中は電池の減りが少なくなっています。下のグラフがガタガタしているのはそのせいです。使用方法によって消費電力が違うのがよくわかります。多分人によってどのくらい持つのかが変わるでしょう。腕をひねると表示機能が起動するのでそのような動きが多い人は電池の減りは早いかもしれません。 そして、電池の残量が3%になったところで、タップの操作に電池付属の表示しかしなくなったことに気が付いて、充電しました。残量9%では機能していました、たぶん5%を切るとセーブモードに入る感触です。その状態でも歩数カウントはしているようですが、心拍数の計測は止まっていました。心拍計を止めることで機能時間を延長しようとしていると思われます。その工夫はgoodかな。

で、調べてみると、 設定で”心拍計を止めること”ができ、止めた場合に電池の持ちがよくなるという記載を見つけました。  そこで、現在、心拍計をオフにして使用中です。今時点でフル充電から4日目で、電池残量は82%です。0%まで延長すると22日くらいになりそうです。5%で操作できなくなると思われるので、その時点までとして21日くらい持ちそうです。

この続きは、また今度。 → 7/24のその後の状況

太陽光発電システム導入環境での消費電力解析 その2 他サイト

前回の解析に続いて、2019/2/1以降について、サイト3、サイト2について確認します。前回と同様に時刻ごとの消費電力の変動を確認します。まず、サイト3のデータです。

サイト3

一度減っていた消費電力が依然と同じ状態に戻った後は、これまでの解析と同じ傾向であることが確認できました。

同様に、サイト2のデータです。

サイト2については、これまでにはなかった事象が見られます。6/29の19:00から0.10kWhほど消費電力量が減っていました。詳細を見るために、消費電力量が減少する直前の6/27と減少後の7/9のデータをプロットしました。

見逃していましたが、7/9 13:30ころに消費電力量が元の状態に戻っていたことを確認しました。

 これについては、浄化槽の点検業者から連絡があり、浄化槽ブロアーが故障しており暫定的に仮のブロアーを設置していたことが分かりました。状況から6/29の消費電力の減少はブロアーの故障で発生し、7/9の消費電力の増加は仮ブロアの設置によって発生したと判断できます。つまり、0.10kWh分はブロアーの消費電力わかりました。 現在、下水道の供用開始にむけて準備中で、浄化槽自体を無くす予定です。このため、ブロアーもなくなるので、0.10kWh分の消費電力が減少する見込みです。実際にどのようになるか下水道に切り替えた後に検証してみます。

データサイエンス、あなた(御社)はどのレベル?

最近、またまたAIって言葉が頻繁に登場してきているけど、それは何回目のブーム?かご存じだろうか?1990年ころは、一定のアルゴリズムに従って挙動する仕掛けがあればAIと呼んでいました。その後、繰り返しAIのブームがありました。そして現在のAIブームはディープラーニングをベースにしたものです。ディープラーニングは単機能として成功した仕掛けといってもよいでしょう。なぜそうなるのかわからずに使うのは厳しいので、なぜそうなるのかを解析して理解し使いこなしていこうとしているのが現在のフェーズです。将来のAIは多数のディープラーニングの仕掛けを多数のディープラーニングの仕掛けで最適に組み換えながら使っていくものになるでしょう。その仕掛け自体が自己学習を始めたらいわゆる技術的特異点=シンギュラリティーとなるにときがくるでしょう。今の時点で、シンギュラリティーを迎えるためのハードウェア環境はすでに整っていてあとは組み合わせる仕掛けを整えるだけでよいくらいのレベルになっているように思います。もちろん特定のマシンというわけではなくインターネットのネットワークにつながっているリソースを考えればということです。
 さて、現在のAIの利用状況を見ると業種ごと、企業ごと、人ごとにレベルに違いがあり格差が生じていて、この格差は”AI格差”といわれています。そしてここでいうAIは、前述のディープラーニング以降のAIです。
 ということで、あなた(御社)はどのレベルなのかを振り返ってみてください。みてください。AI活用といっても、ディープラーニングを活用した自動機械化から、ビックデータ解析により新たなビジネスを掘り起こすことまで様々です。AI格差はこのAI活用をうまくできたものがいわゆる勝ち組?になれると言っているようなものでしょう。
 ディープラーニングの活用をすでにしているなら、さらに活用範囲を広げるときに次のようなことも考えればよいでしょう。今時点でディープラーニングの活用ができているところはあまりありません。これからディープラーニングを活用するとして、どのように導入していけばよいのか考えてみましょう。ディープラーニングには入力と出力があります。まず”出力”を何にするのかを考えましょう。普通は利益が出るとか都合がよくなる何かです。例えばある自販機を考えたとき、売上金とか、利益などを指標にするのがよいでしょう。つぎに”入力”つまり”出力”を説明するための情報です。ある売上を説明するための情報です。自販機を設置した場所の条件とか時期とか商品の種類とか商品の配置とかさまざまな情報を入力とします。この ”入力”と”出力”の データのセットを用意します。一昔前のデータマイニングでは各入力と出力の相関関係を出したり、推測の関係式を立てたりして推測していました。ディープラーニングでは、このデータのセットを投入して売り上げを予測する仕掛け”学習済みデータ”を用意します。また、この ”学習済みデータ” をつかって、別途用意したデータを投入して予測精度の確認や予測利用します。このように ディープラーニング にはデータが必要です。そしてこのデータを用意することが第一歩です。データがないならデータを取るところから始める必要があります。ただ今どきはすでに多量のデータがあって、そのデータを人手で処理しているところもあるでしょう。そういう場合はどのようにディープラーニングを導入するかを検討するだけでよいでしょう。ディープラーニング活用の一歩手前の状態にあるといってよいでしょう。データをこれから収集するという状態であれば、何の情報を収集するのかから考えることになりますが、思いつくままに必要と思われる情報を順次追加していく方法だとスピーディーな対応が困難です。その方法を選択する何か理由があるのならそれでも良いでしょうが、効率的に進めるなら情報収集してそれを活用する仕掛けに拡張性を持たせつつ、”今後使うかもしれない”というあまり必要ではないかもしれない情報まで含めて収集してしまうのが良いでしょう。本当にゴミの情報は不要なので、仕分けることは必要です。つまり情報を収集し始めるときに何を収集するのかデータの保存領域のサイズを気にしながらデータを集めるのはストレージの価格が安くなってきた2019年時点では無駄です。取捨選択に時間をかけるのをやめて、収集したデータをどこに保存してどう使うかに時間を使ったほうが良いです。逆にビッグデータサイズのデータで保存しているかどうかを気にしたほうが良いかもしれません。兎に角”出力”をどうするか決めて”入力”となりそうな情報を使える形で収集していき、どのように使うかに注力すればよいでしょう。

 このようなディープラーニング活用のようなところを一括りにして、「シンギュラリティー 一歩手前の技術」の活用として、”Pre Singularity Technology (PST)”と定義します。PostSTに何があるか楽しみですが、まずはPSTを使い倒しましょう。
 ちなみにわたしは長年Singularity で思い起こすのは、”magnetic singularity”か”gravity singularity” です。

将来的には、完全自動運転でとかと思いましたが、免許証を認証するとかすぐ対処しないといけませんね

「免許自主返納後に運転して事故」とか、何年も先の話をしている場合ではないですね。2020年以降販売する車は免許証を差し込んで、運転を許可されている車かどうか認証して、確認できないとエンジンがかからないようにするとかすぐに対策しないとしないとけませんね。

 自動運転をすぐに実現するのは厳しいでしょうが、運転免許証を認証するのはすぐにできるはずです。

まず、ICチップを組み込んだ免許証ですが、一番遅い時期に導入された鳥取県でも2010年に導入されています。このため全国で導入されてから8年以上経過しています。運転免許証の有効期間は長い人でも5年ですので、すでにすべての人の免許証はICチップが入ったものに切り替わっています。

また、免許証のICチップには 「氏名」「生年月日」「免許証交付年月日」「有効期間」「免許の種類」「免許証番号」「顔写真」 の情報が入っています。ICチップを読み取る機器はすでにありこれをベースに開発すれば、有効期限内の運転免許があるか、この免許証で運転可能な車かどうか、をチェック可能です。ETC機器と同額程度で実現できるのではないでしょうか。 また、画面に氏名や顔写真を表示することも簡単にできそうで、免許のまた貸しにもある程度の抑止力があるでしょう。さらに、半年くらい開発期間は長くなるかもしれませんが今どきのディープラーニング技術を使って、「顔写真」と運転者が同一人物か顔認証でチェックすることもできるでしょう。

いろんな方面からの対策がありますが、役所関係が本気になれば免許ベースの対策はすぐに現実できそうな感じがします。

最近、多い自動車事故についての統計解析

最近、多い自動車事故について統計データを分析、解析してみようかとデータを探してみました。”交通事故総合分析センター”のサイトから入手できそうですが無料で入手できるのは統計解析後の情報だけでした。有料ならどこまで生データを入手できるのかよくわかりませんでした。無料で入手した統計データでは確認したい情報はありませんでした。以下に、何を確認したかったのかなどを書きます。

 事故件数は報道されている件数よりも遥に多いはず。ということは、報道は一部を報道しているだけなので、そこには報道関係者などのベクトルがかかっている。そのベクトルは妥当なのか、報道されている統計後の情報は、意図的に元データを操作するなどデータ自体にもベクトルがかかっていたりしないかを確認したかったのです。

まず、ぱっと思いつく疑問を挙げてみました。

・高齢者の事故が多いとされているが、何か傾向はあるのか?

・報道写真を見ていると、特定車種をよく見る。車依存の事故が多いのでは?

・今どきの分析での成果はなにかあるか?
とりあえずこの辺についてコメントします。

■”高齢者”に関する分析
・ 「運転者年齢層別の事故件数」や「 高齢者の事故 」の統計データがありました。 計数データはほかの年齢と比較しないと、あまり意味がないでしょう。事故を起こしたのが高齢者かどうか、資料での記述”第1当事者”の年齢別のデータについては、人口統計の補正はしているようですが、運転者人口とか運転時間(人・時)を母数とした情報にはなっていません。この辺の考慮や、運転時間別の比率つまり普段運転していない人のほうが多いとか、自動車を乗り換えてからの期間が短いつまり操作性が異なる車に慣れないうちに起こす事後が多いとか、組み合わせてみるとより顕著な結果が得られるように思います。

■”車種別”の分析
車の台数が多いから、よく報道に登場するのかどうかとか車種別のデータがありません。気が付いている人も多いので、統計データを公開しないのは何か意図的に隠ぺいしているように見えますよね。明らかに何かあるのなら情報を公開して、みんなで議論しつつ対策を進めるべきでしょう。逆に何もないなら公表しない理由は何のでしょうが、少なくとも何かる車種があるので公開できない状態なのでしょうか?よくあるパターンは、気にしているところは何もないが、思わぬ車種に特異なデータがあったりしますね。

■” 今どき”の分析
今どきの分析ならもっと面白い結果が出てきてもよさそうですが、その辺が何もない感じです。これだけ大量のデータがあるのだからちょっと何かすれば改善できるネタは出てくるはずなのですが。

↑感覚的にはそうかもしれないが、分析的なアプローチがない感じです。また、プリウスをじっくり乗りこなしたうえでも感じる違和感には到達していないと思われ、深堀りした内容にはなっていない感じがします。

↑ 最近のブレーキとアクセルの踏み間違いとみられている件に触れているが、その件についての原因周りの話はなく、 ギア周りの話に終始していて分析不足の感がある。

↑ギア周りの話は、同感です。 最近のブレーキとアクセルの踏み間違いとみられている件には触れていない。

↑全体的に同感ですが、身振り手振り付きの喋りながらの運転は危険運転とまではいかないが、いまいちです。さて、直近の事故は、事故ごとに特性は違うので、それぞれの事故ごとに分析が必要でしょう。

最近の車には、一昔前のフライトレコーダと同レベルの情報は残っているのでしょうからデータ解析すれば何かわかるでしょう。入力信号の混線や人為的なデータ破壊とかまで考えるとデータ矛盾のチェックなど大変な作業かも知れません。

できるだけ早く、完全自動運転で何とかしてほしいです。そのレベルに辿り着く途中の車のデザインは現状と変えないほうようにするとか、新しいデザインの車は一定基準を満たした人だけ運転できるとか、いろんな角度からの対策も必要そうですね。