ゴミ分別 分別するのはよいが、結局どう処理する?

昨今、話題になっているプラスチックのリサイクルから焼却へのシフトだが、引け目があるのか密かに進めていたように思われる。このため、いろいろ勿体ないことが発生しているように思う。

 まず、それぞれの自治体で最終的にどのように処分しているのかを情報公開している自治体はどれくらいあるだろうか? いくつか見てみましょう。

■東京都多摩市
・プラスチックは「プラスチック」に分別し、 汚れたプラスチックは「燃やせるごみ」 となっていて、” 水で1,2回すすいで落ちる程度のよごれは、それらを落として「プラスチック」としてお出しください。油分が付いている場合などは、お湯や洗剤を使ってまできれいにしようとするよりも、「燃やせるごみ」としてお出しください。環境に与える負荷が小さくなる場合が多いと思われます。 ” と、かなり環境負荷を分別方法になっています。
 これはプラスチックをリサイクルする前提のようですが、市としてリサイクルしているのか焼却処分なのかの情報公開がされていないように見えます。

■大阪府大阪市
・” 中身は使い切り、汚れは洗ってから ”とあまり環境負荷を考慮できていないようです。また、最終的にどのように処分しているのかについて焼却処分していることを情報公開しています。焼却するのに洗うことにしている理由が提示されていません。

■愛媛県松山市
・” プラスチック製のチューブ 類など、汚れが取りにくいも のについても、汚れが残って いると、リサイクルの支障と なりますので、使いきってか ら必ずすすぎ又は古布等で ふき取るなどして『プラス チック製容器包装』で出して ください。”と、しっかりリサイクルする前提の分別手順です。また、しっかりとりサイクルしているとして情報公開されています。ただ、全量リサイクルなのかどうかの情報はないようです。

このようにプラスチックごみの処理方法がリサイクルから焼却にシフトしつつあるのにゴミ収集のフェーズではリサイクルする前提のままでルールを見直していないように見えます。「可燃ごみ」とか「燃えるゴミ」という呼称もいかがなものかと思います結局、燃えるかどうかではなく燃やすかどうかで仕分けているのだから「燃やすゴミ」にするべきじゃないでしょうか?
  そして、プラスチックごみを燃やす処分をするなら仕分け不要にするとかにすべきでしょう。 それから”汚れは洗ってから”というのも燃やすなら不要な作業でしょう。これでどの程度コストが生じているか試算してみます。

プラスチック製容器包装のうち、100個に1個(1個当たり10g)をコップ1杯(200cc)の水を使って洗浄したうえでリサイクルに出しているが焼却処分されたと仮定して算出してみます。最近のデータは見当たらなかったので平成24年度のデータで727,238トンの数値を使用します。

727,238/100x1000x1000/10*200/1000/1000=14,547.6トン の水が使われたと推測されます。つまり、1.4万トンの上水が無駄に使われ、1.4万トンの下水処理能力が使われたという推測です。金額に換算すると、(全国平均を水道料3196円/20㎥、下水料金 2442円/20㎥と仮定) 1.4x10000/20x(3196+2442)=3,946,600  おや、400万円程度です。 仮定した条件はかなり少なく見積もったことが効いているかもしれませんが、 水道代が安いというふうにもいえるかもしれません。

2019/7/10追記:いずれも、リサイクルの全体像が見えるようには情報公開できていなさそうです。縦割り行政の色合いが濃い感じで、全体をうまくバランスをとってまとめている自治体はほとんどなさそうです。そんな意味で自治体になどに対して全体像をとらえたコンサルティングをしてあげるのもよいのではないでしょうか。

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。

大雨で自動での排水起動頻度が不十分なので音声起動を追加

雨が降り出したら自動排水するようにIFTTTのAplletを追加しましたが、その対処では不十分なくらいに大雨になっています。これまで頻度がそれほどでもなかったので手動で起動していましたが、そうもいっていられないくらいの雨になってきたので、音声で起動で指定するAppletを追加します。

IFTTTのサービスを使って、雨が降り出したら排水ポンプを動かすAppletをGoogle homeとEchoそれぞれについて設定します。まずIFTTTで「New Applet」すると次が表示されます。

「+this」をクリックして実行する条件”トリガー”を設定します。ここでは「Google Assistant」もしくは「Alexa」を使っています。検索枠にサービスの名称の頭から数文字”As”や”Al”を入れると選択肢が表示されます。
” Google Assistant”や”Amazone Alexa” をクリックします。

次に起動ワードを指定します。起動したいだけなので、”Say simple phrase”を選択します。

起動ワードに は「排水」を、指定します。「Create trigger」をクリックします。

「+that」をクリックして、何を実行するかを指定します。

実行する処理をサービスの中から選択します。ここでは、利用するスマートコンセント”Meross”を指定します。

”Turn on”(電源オン)を選択します。

登録した”排水ポンプ”のスマートコンセントを選択し、「Create action」をクリックします。

設定した内容を任意の名前を指定します。 「Finish」をクリックしIFTTT設定を完了し保存します

以上で、「雨が降りだしたら自動で排水」することができます。排水ポンプを止めるほうはスマートコンセントのスケジュール設定で「1分後にオフ」を登録しているので、1分後に自動的に排水ポンプは停止します。

いいね 家電リモコンのセンサー機能

ちょっと前に試しに設定していて忘れていた機能が動作して、やっぱりいいねと思いました。
それは、センサーで取得した明るさの情報をもとに家電を操作する設定です。次のように設定しました。

1)IFTTT連携の設定を行う。

2)IFTTTでつぎのようにAppletを作成する。

 2-1)then に RATOC remoconを選択する
2-2) リモコン明暗 (照度) を指定する
2-3) 基準値1(100Lx)より低いを選択する
2-4) Create Triggerを押す
2-5) that に RATOC remoconを選択する
2-6) エアコンの操作を設定する
2-7)エアコンの操作で 停止 を指定する。
2-8)Create Actionを押す

以上で設定は終わりです。

この設定で、電灯を消して部屋が暗くなれば自動的にエアコンが切れるので、エアコンの切り忘れを防げます。 逆にエアコンをつけたままにしておきたければ電灯を点灯したままにしておく必要があります。その場合でも離れたところからオンになっていることを気が付けます。エアコンの消費電力に比べれば電灯のほうはそれほど多くないので、消費電力的にも無視できるでしょう。
 RATOCの仕掛けに改善してほしい点を言うとすると、「 基準値よりxx 」という条件だけでなく、「xxx以上からxxx以下に変わった」など、条件をきめ細かくしてほしいところです。 現状の「 基準値1(100Lx)より低い 」の条件だと、電気を消した時点だけでなく、暗い時間帯に複数回”エアコン停止”の操作が行われることになります。エアコンの動作的には何も起こりませんが、リモコン操作がおこなれたのと同じで”ぴっ”という音がします。

そんな感じで、現在の状況に合わせて動作する仕掛けは、うまく使えばなかなか便利です。その点は、Amazon EchoとGoogle homeの音声アシスタントにも当てはまります。今の状態を認識したうえでそれに合わせてより期待に近い動作をさせるというものです。今の時刻、現在の場所、などです。「今日の天気は?」と聞くだけで、現在地の天気を教えてくらますよね。現状はGoogleのほうが状態認識しているものの情報量が多く、的確な動作をしていると感じます。

たとえば、つぎのようなものです。

・テレビがついているかどうか
  → リモコンボタンの電源操作は、ON/OFFどちらも同じ信号が送信されます。このため、テレビの状態を認識できていないと「テレビをつけて」の操作の結果として”テレビを消して”しまうことがあります。
Google home(Chromchast)の場合はリモコン操作でないので機能するのですが…

・誰が操作したか
  → 誰が操作したのかを認識してその人の設定で動作する。
   カレンダーなど個人アカウントと紐づいている情報にアクセスして動作します。

・今、何をしているか

ということ、スマートスピーカーは、その機器で認識した5W1H?を条件にして、それについて前置きする音声入力することなく機能するので違和感なく使えます。このレベルまではふた昔前のAIのレベルです。今どきのディプラーニング技術をこの5W1Hの管理に組み込めば、スマート何とかはさらに進化できるはずです。

Nginxが起動しない。そして、復旧。

監視モニター用の画面が起動しないので、ほかのページを確認すると、Nginxが動作していないと推測される状況でした。プロセスを確認するとNginxのプロセスは確かにいない。手動で、 Nginxを再起動しても、復旧しませんでした。

 こんな時は、慌てず原因調査します。nginxのログファイルerror.logには、つぎのとおり出ていました。再起動するたびにこれが出力されます。

[notice] 19828#9876: signal process started
[error] 19828#9876: OpenEvent(“Global\ngx_reload_16096”) failed (2: The system cannot find the file specified)

 logsディレクトリには ファイルnginx.pidが存在していて、このファイルには 16096と書かれていました。 上の” ngx_reload_16096 ”と同じ数字です。これはNginxのPIDです。tasklistでこのPIDが存在しないことを確認しました。また nginx.pid ファイルのタイムスタンプは2日前であり、かなり古い日付です。 この状況から、Nginxの終了処理が完了しないうちにOS再起動されてしまい、nginx.pidファイルが残留してしまったことが原因で、Nginxが起動できなくなってしまったと推測されます。
 ということで、 nginx.pidファイル を削除して、再起動します。

おや、再起動しない。ログメッセージはちょっと変わりました。

[error] 17420#13516: CreateFile() “XXXX/logs/nginx.pid” failed (2: The system cannot find the file specified)

おっといけません、” nginx.pidファイル を削除して ”いたつもりでしたが、 nginx.pid を開いたエディタを別名で保存した状態で開きっぱなしでした。 nginx.pid ファイルは存在しないけど、このエディタプロセスが nginx.pid のファイルディスクリプタをつかんでいる状態になっていました。 
 エディタも閉じて、Nginxを再起動して、無事に復旧しました。

ログメッセージをインターネット上で検索してみると、問題対処のためインストールしなおししている人がいました。復旧させるにはその方法もありますが、原因を特定しないと再発防止策の検討もできませんし、復旧に余計な時間がかかるかもしれません。そんなときはサービス停止の影響を最小化しつつ、慌てず原因調査しましょう。

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。

活動量計、その後

「単機能の低額なものと割り切って購入しようかとも思いましたが、とりあえず試したスマホの歩数計のアプリで十分と判明したので、スマホアプリでやってみます。」 のその後です。 回線なしスマホでも十分利用できることが確認できました。当面これを使って測定してみます。
その場の運動だけでもちゃんとカウントしてくれるし、車で移動しても変にカウントしないのでかなり信用してもよさそうです。GPSは使っていたとしても誤カウント防止で、加速度を計測して歩数としているのでしょう。

で、ここまでで気になったのは、普通にウォーキングしている分にはポケットにスマホを入れていても、何も問題がありませんが、しゃがみ込んで作業をするとポケットから飛び出してしまいます。これだけが、困って点です。何かないか探すとサイドポーチだけでなくアームポケットとかいろいろ売られているようです。持ち運びと操作を考えるとアームポケットがよさそう。

毎日の運動の記録に活動量計

おもちゃのような値段になっている活動量計ですが、20年前からすでにおもちゃだったというはなしもあります。それはさておき、なにかはじめようかとちょっと探してみました。

なつかしいおもちゃ 未だに新品を売っている? 3200円
→これより安くて高機能なものをみてみます

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

GanRiver スマートウォッチ 心拍計 歩数計 腕時計 多機能スポーツウォッチ スマートリストバンド IP67防水 着信電話通知 SMS通知 line通知 カロリー 目覚まし時計 長座注意 リモート音楽 携帯紛失防止 日本語説明書 iphone&Android対応 3590円
→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
→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
→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
→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

↑いずれも血圧は測定データに疑問有、心拍はそれなりな感じがします。欲しいのは歩数計と時計機能です。データを取り込めるならあったほうが良い。

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
→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
→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
→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
→国産? なかみは?
オムロン(OMRON) 歩数計 ホワイト HJ-325-W 1539円
→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
→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。
→中国製

中国製は避けたかったのですが高機能のものはいずれも中国製ですね。もはや日本では作っていない…。そんな時代ですね。
単機能の低額なものと割り切って購入しようかとも思いましたが、とりあえず試したスマホの歩数計のアプリで十分と判明したので、スマホアプリでやってみます。本来ガラケー派なのでガラケーの歩数計アプリも確認したのですが、昨年の時点でガラケーの歩数計アプリはサービス停止となっていました。機種変更で余っていたスマホで試したところ十分使えそうでした。回線の解約がなくてもWiFiで接続して使えばアプリ自体は使えそうです。

いくつかの電気製品は更新のタイミング?

いろんなところで2020年問題とか、時限式ネーミングで売り込みしようとしています。どんなものなのか検証してみましょう。

今回は、「照明の2020年問題」についてみてみます

実質完全LED化する2020年問題の現状とは?」この辺の記事では、全ての蛍光灯の生産がゼロになるというわけではなそうです。

パナソニックはWeb上では、まだ健在です。切り替えの記述も特に無いようです。それよりも「 LINK STYLE LED 」を押している感じです。

東芝ライテック株式会社は、一部生産終了しているように見せています。E26金口タイプは終了しています。これは普通にE26のLED電球に置き換えるだけなので球が切れたら順次切り替えればよいでしょう。一般的な蛍光灯は普通に存在しています。

株式会社ホタルクス(旧 NECライティング株式会社)も、普通に蛍光灯はあります。このサイトに「水銀関連のお知らせ等」の情報がありました。すでに規制にひっかかる製品は製造や輸入されていないとあります。すでに基準を満たしているので、 すでに2020年問題はクリアされていることになるといってよいのではないでしょうか? 

各サイトの書きっぷりは3つほどのレベルに分類できそうです。「キャッチーなタイトルであおりを入れつつ、ぎりぎりアウトな嘘の記載で物を売ろうとしているサイト」、「真面目に現状について正しい情報を提供しようとしているサイト」、「後者をベースに将来も見据えた方向性を紹介しているサイト」の3つです。

 ということで、昔あったフロン規制と同じようにだんだんと基準が厳しくなることも想定されます。つまり、現状の代替製品も基準を満たさなくなるということが考えられます。そうであれば、機器故障とか、買い替えのタイミングで製品を切り替えるのが良いでしょう。ということで、今使っている機器についてじっくりとどんな製品に切り替えるのが良いか検討してみましょう。