勤務データ描画プログラムの調整
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
武蔵常盤株式会社 代表取締役 社長の字引淳です。
昨日の字引の勤務データ
昼は３０分前後で戻ってきたので、大きな谷ができてますね。
１５時くらいにまた谷ができているのは、休憩をしたからですね。
Unkownも、一人の時はほとんど発生せず、家族が帰宅した場合に増えています。
概ねサボることなく、仕事をしているのがわかりますね。
十五分間隔でみると、結構凸凹しているようですが、全体的に高い認識レベルを維持しているようです。
Deeplens 顔認識アプリからわかること
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
武蔵常盤株式会社 代表取締役 社長の字引淳です。
５分間の認知回数がやたらと低いのでDeeplensのプログラムの調整が必要でしょう。
昨日の一日の認知・非認知プロットです。
このグラフから以下のパターンがわかりますね。
認知：高
認知・非認知：半々
非認知：高
昨日の行動を思い出すと、どういう状況だったかがわかります。
Deeplens 顔認識アプリ
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
武蔵常盤株式会社 代表取締役 社長の字引淳です。
まだ、法務局からの連絡がこないんですよね。
１〜２週間くらいだから、もうちょっとかかるかと思いますが、
まだ、武蔵常盤（株）（仮）なんですよね。
先日から取り掛かっていた、顔認識アプリの修正が終わりました。
最低五分感覚で顔認識した１１／７のグラフです。５〜６０分間隔で描画してみました。
五分間隔では、あまり意味がないのが見て取れます。
１０分間隔でも、同じですね。細かすぎて、意味がわかりません。
１０〜２５分間隔でも、同じですね。細かすぎて、意味がわかりません。
３０分くらいでみると、少し、人の動きがわかり始めますね。
６０分でもいいですが、幅が広すぎて、大雑把な感じを得ますね。
エビデンス性を求めるなら、１５分〜３０分がいい感じですかね。
データが溜まることで、個別の認識の曖昧さがあったとしても、それがグラフに上がってきますね。
認識率９9.３％だから、僕の顔と家内の顔を誤認識することも若干あるということですが、僕がいない時間帯に認識があるのは、誤差の範囲内でしょう。
とにかく、出来上がってよかった。
実は、武蔵常盤株式会社は・・・
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
武蔵常盤株式会社 代表取締役 社長の字引淳です。
いよいよ、十一月になりました。
武蔵常盤株式会社は、現在、法務局の審査フェーズにあり、まだ、この世に存在しません。
しかし、審査が通れば（通らなかったら、どうなるのかは、考えてない）晴れて、この世に見とめられるようになります。
色々と手順や、決断時期の問題で、ずれ込んでしまっていますが、そこはあまり気にしなくてもいいですよね。
だって、現時点でお付き合いのある会社は少ないですからね。
法務局の方、慌てなくていいからね。
月中までには、OKの通知、待っているよ。
本日で、HisFirstJapan合同会社は終了します
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
His First Japan 合同会社 代表社員の字引淳です。
このように、挨拶するのも今日で最後です。
本日をもちまして、HisFirstJapan合同会社は武蔵常盤株式会社に組織変更をします。
名前と、会社種類以外は変わることはありませんが、合同会社に関しては、法人化のテスト期間として、通過点として、もうけておりました。
フリーランスを一年半ほど経験し、法人として、日本を支える経済活動を継続できるかを試す機会として合同会社を設立し、一人法人を満四年経験しました。
４年間の増収増益、黒字決算を達成し、お客様を大切にし、真面目に仕事をしていればできないことはないという自信がつきましたので、ここで、合同会社は終了します。
大量に余った名刺と、会社のシールの行き場がなくなってしまうのがとても残念です。
システムエンジニアは、名刺などほとんど使わないですからね〜。
次から、１００枚だけ注文するようにしようっと。
というか、名刺って、必要かな？
話が脱線しそうなので、話を戻すと、明日から、武蔵常盤株式会社になります。
すでに、武蔵常盤の活動は、開始されています。
これからも、よろしくお願いします。
Deeplensは一端末にすぎない
皆さん、こんにちは、こんばんわ。
His First Japan 合同会社 代表社員の字引淳です。
IOTのシステムを構築しようすると、WebのUIと違い、フロントエンドが薄くて、バックエンドが手厚いということ。
Deeplensは、端末の登録から通信部分に関してはサンプルが充実しているので、あまり苦労することはありません。
これを全部、スクラッチでなんとかしようとすると、コストが段違いにかかってしまいますよね。
だったら、Deeplensを使いますってことですね。
Deeolensのサンプルプロジェクトは、その端末の顔認識や、物体認識などのカメラにできることの素晴らしさを伝えるためにあります。
中には、バックエンドを利用して面白いことをしているのもありますが。
Deeplensから取得したデータは、わかりやすくいうと、「これは椅子です。」「これは顔です。」「この顔は、字引淳です。」と言った、判定情報にすぎないんですよね。
端末を起動して、データを取得するだけなら、結果を画面に表示する。
それ以上のことはできないんですよね。
この判定情報をどう言った利用方法をするかを考えるのは、システムエンジニアにかかっています。
例えば、池袋東武の入館時の体温検査は、カメラで撮りっぱなしの物です。
ディスプレーに人の映像が流れ、その人の体温が表示されています。
受付の女性は、ディスプレーをほとんどみていません。
おそらく、体温の高い人が通ると、アラートが発報する仕組みになっているのでしょう。
もし、そうなっていなければ、なんの意味もないシステムですよね。
例えば、これが、COCOAアプリに連動していたら、とか、考えると、防疫的に有効なシステムになるのではないかと思いますがね。
優秀なAI端末があったとしても、バックエンドが貧弱だと、その優秀さは発揮できないですよね。
これは、人の組織も一緒で、優秀なエンジニアが一人いても組織自体が貧弱だったら、活かすどころか、足を引っ張るだけになってしまいます。
私は、AIに関しては、勉強はしていても、高等数学は早々に挫折したので、AI本を読んでも理解できないので、ライブラリ頼りです。その分バックエンドのシステムに関してクラウドを中心に据えて構築する方がいいですね。
AIエンジニアの活動範囲って、端末の一部だったり、処理の判定式の一部だったりと、「狭く深い」部分なんですよね。
システムエンジニアの活動範囲は、どちらかというと「浅く広い」活動範囲です。
AIとSEのスキルを両方を同時に育成することは現状不可能でしょうね。
