本サイトが利用しているクラウドサービスのサービス停止に伴うサイトサービスのスケジュールについて

2019/7/2時点で次のように移行スケジュールを仮置きします。

1）移行先サービスの調査。 2019/6/26~7/30

2) 移行スケジュールの確定。 2019/8/5
3) これ以降のスケジュールは、代替サービスの案内書類の受領時期により見直しする。
3-1) 書類レベル調査完了 2019/8/30
　　　ここまでに代替サービス案内を入手済みと仮定。未入手ならスケジュール見直し
3-2) 移行先候補 最大3つまでに絞り込み 8/31
3-3) 実地調査 9/1-9/15 実サイトを仮運用して調査
3-4) 移行先確定 9/16
3-5) 申し込み環境構築 9/17-9/20
3-6) バックアップ・復旧、定期実行パッチ等の運用操作の動作検証 9/20-9/30
3-7) 現行サイトからのサイトデータの仮移行 10/1-3
3-8）移行後の環境の動作検証 10/3-10
3-9) 移行後環境の操作手順等手順書類更新作成 10/11-10/15
3-10) ドメイン切り替え依頼 10/16
3-11） 現行サイトからのサイトデータの移行(仮本番) 10/17-20
3-12) プロバイダによるドメイン切替作業＆反映 10/16-10/30
3-13) 新クラウドサーバでのドメイン運用開始 11/1
3-14) 新クラウドサーバでのmic.or.jpドメイン運用検証 11/1-15
3-15) 現行サイトからのサイトデータの移行(本番) 11/1-2
3-16） 検証期間予備 11/16-11/30
3-17) ドメイン移行期間予備 12/1-12/27
　　

なお、移行先等は移行先検討のページに記載しています。

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。

キャベツ収穫

4/28に植え付けしたキャベツを収穫しました。一時は虫に食われて壊滅寸前できたが、農薬のおかげで持ち直して少し前倒しの収穫にまでたどり着きました。直径13cm、重量は920ｇほどです。市販のものは1玉1200g程度ですのでほぼ想定通りです。期間をずらしてできるだけ長期間にわたって収穫したいので、早めに成長したものを前倒しで収穫したのです。

きゅうり収穫＆追加植え付け

本格的にきゅうりを収穫できそうなところまできました。最初に早取りしたものを除いて初収穫です。長さは23cmほどです。

市販のキュウリの長さは20cm前後なので丁度よいサイズになっています。ここまで大きくなるのに１週間ほどかかっています。今日時点でしたの収穫4日前の程度のサイズの実が４つ以上あるので、来週は4本は収穫できそうです。

収穫直前
収穫1日前
収穫4日前

上とは別の畝ですが、レタスの収穫が終わったので、その場所にが新たに育ったキュウリの苗を植え付けました。合わせて、キュウリネットも設置しました。

トマトが赤くなり始めました。来週からはいろいろ収穫できそうです。

サーバー移行先検討のページを更新しました。

　
移行先検討の件です。現在、各サービスについて調査しており、ここまでの結果を移行先の検討のページに反映・更新しました。代替サービスの案内の資料はまだ届いていないので、代替サービスの部分は空欄です。最終的な判断は資料が届いてからにします。ほかによいサービスがあるなどコメントなどあれば情報をくださいお願いします。
　また、移行スケジュールは来週決める予定です。

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。

ついに来た。サービス停止の案内。移行先検討を本格的に開始します。

　ようやく明日、梅雨入りとなる見込みで当分水やりの手間ははぶけそうです。

さて、以前に移行先の検討すると書きましたが、ついに2019年12月27日にサービス終了する旨のメールが来ました。後日代替サービスの案内を郵送すると記載されていました。最終的な判断は資料が届いてからにするとして、本格的に情報収集を始めます。
　また、これまでに仮決めしていた移行スケジュールは2019年10月に移行先決定でしたが、現行サービス終了から逆算してスケジュールを決めなおすことにします。※　現在の運用状況だと、1か月並行運用、1か月切り替え期間、1か月予備期間くらいをとらないと余裕を持った作業ができなさそうです。

トマトの収穫時期について

http://q-and-a.gokigen-yasai.com/?eid=18

このサイトの情報によると、

「トマト・ミニトマトは開花から毎日の平均温度を足していった積算温度で赤くなる日にちが決まります。
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。」ということです。
積算温度で800℃と仮定して計算してみます。
5/21以降の平均気温を積算したグラフです。徐々に気温が上がっているので、短くなってきていますが、現在は36日で800℃に達します。

最初に開花を確認した記録は6/1でしたので、計算では7/6もしくは7/5が収穫見込日です。　昨日開花していた分をマークしました。あと2回ほどマークして大玉トマトとミニトマトそれぞれについて積算温度がどの程度で収穫できるのかを検証してみます。

きゅうり収穫

下の写真中央のきゅうりを収穫しました。まわりの葉は白く粉を吹いたようになっています。うどんこ病だとおもわれるのと、となりの1株が枯れてしまったので、農薬を使って対処しました。農薬は使いたくはないのですが、全滅は避けたいので酢系のものを使いました。

トマトもたくさん実が付いてきました。まだ、緑色のままです。これから雨の日が多くなりそうで、気温は低めに推移することになり来週くらいから収穫できそうな感じはあまりしません。実際に積算温度がどの程度で収穫できるものなのかをマークを付けて検証してみます。

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。