～～「Scratch」を学校でやったけど、もっと深く学びたい方、
　　マンツーマン指導でプログラミングを無料体験してみませんか？～～

現在生徒の募集は行っておりませんが、
モニター生徒を募集します。
※　応募多数の場合は先着が優先となります。

より幅広い生徒に対応できる教材への改善が目的ですが、
有料の授業と同じレベルのプライベートレッスンを
無料で受けられる、良い機会ですので、ぜひご活用ください。

受講回数は少ないですが、この受講から、
プログラミングで考えることの楽しさを知ってもらい、
市販書籍等でも学習を進められるようになってくれたら、と思います。

ビデオ会議を使いますので、ご自宅で受講できます。

受講対象は、以下の条件を満たす方とさせて頂きます。

・「Scratch」を学校でやったけど、もっと深く学びたい方
・プログラミング初心者
・Teams等のビデオ会議システムが使える方（保護者同伴で結構です）

ビデオ会議システムが使える目安としまして、
以下のページを見て、何をすればいいのか大体わかる、程度とお考え下さい。
遠隔授業の受講方法
Teams授業の受講開始方法
ビデオ会議を使ったことがあれば、何となくイメージがわくかと思います。

ビデオ会議の参加情報をメールで送りますので、
授業で使うPCでメールを見ることができるのが、望ましいです。

授業は、1回50分間を計2回、の予定ですが、
生徒さんの進捗によっては変更の可能性があります。

授業前に一度、20-30分程度の打ち合わせをビデオ会議上で行います。
どの程度経験してきたか、何に興味があるか、確認したうえで、
授業に使う教材を決めます。
ビデオ会議の習熟度、受講者の希望や学習状況によっては
受講できない場合もありますので、
ご了承ください。

興味を持たれましたら、お気軽に、
お問い合わせページより、
「題名」に「モニター応募」と、
また連絡先メールアドレスを入力のうえ、ご送信ください。
追って、今後の進め方を連絡させて頂きます。
応募ではなく、受講に関する質問でも結構です。

お問い合わせ、お待ちしております。

楽しいプログラミングの世界へ、一緒に旅立ちましょう！

プログラミングに興味があるけど、
何から始めたらいいか分からない、という方は、
「まずはここからスタート！」
から、順番に進めることをおススメします。

新しい内閣が生まれ、
携帯料金引き下げなど嬉しい話が出てくる中、
「デジタル庁」設立という話がよく取り上げられています。
昨日も承認のハンコを廃止する話が出ていましたね。

でも「デジタル庁」って、
行政機関のデジタル化を進めるところだろう、
と、なんとなくイメージできるのですが、
なんでこんなに大騒ぎするのか、
と思われる方も見えると思います。

今まで紙とハンコでうまくいっていたのに
なぜわざわざ電子化しなければならないのでしょうか。
その変更に伴う労力に見合う効果が得られるのでしょうか。

今回の「デジタル庁」は、
行政機関を対象とするものですが、
実は民間企業でも深刻な問題です。
なのでここでは、
企業も含めた組織のデジタル化
についてお話ししたいと思います。

この四半世紀、中国をはじめとする新興国が力をつけ、
経済発展を遂げてきました。
私、実は1990年代に中国に何か月か滞在していたのですが、
当時、彼らの主な通信手段は「BP機」と呼ばれる
ポケベルでした。

若い人は知らないかもしれませんが、
ポケットに入れられる受信機で
どこからか電話をすると、その電話番号が表示され
受けた人が近くの公衆電話から連絡を取る、
というものです。

日本にもポケベルはありましたが、
まだ固定電話全盛の時代です。
日本では各家庭に固定電話が普及していましたが
中国には電話網が少なかったため
BP機が利用されていました。

その後、携帯電話が発展し、
世界中の人々が、固定電話網を使わずに
電話をすることができるようになりました。
日本で普及するよりもずっと早いスピードで
中国では携帯電話が普及したのです。
それも現在はスマホとなり、中国では
屋台の支払いもQRコード決済となっている映像が
ニュースで流れていました。
日本よりデジタル化が進んでいますね。

固定電話網を設置するには
莫大なコストがかかります。
中国などの新興国はそれをスキップして
効率よく通信ができる国となったわけです。

電話に限らず、新しい技術によって
効率よく経済発展した例はいくらでもあります。

日本でも、江戸時代の鎖国によって
世界から取り残されてしまった技術レベルを取り戻すため
明治時代から海外技術を積極的に取り入れてきました。
自ら研究開発するのではなく
欧米の技術を導入するだけなので、
回り道も少なく
効率よく進化できたのだと思います。

そのおかげもあり、20世紀後半の高度成長を迎え
世界トップクラスの生活を送れるようになりました。

ただ、あまりにもうまく成功してしまったため
その成功例から外れた行動がしにくくなりました。
既存の知識を身につけさせることを重視する
受験勉強も、昔の成功体験を引きずったものと言えます。
会社でも、事業収益が上がらなくなってくると
改善しなければなりませんが、それでも
「昔はこうやって成功・成長したんだ」、
という体験が、
新しいものを導入する妨げになっている
かもしれません。

考え方が変わらない限り、
その組織のシステムも変わりません。
今までこれでうまくいっていたんだから、
という雰囲気は、簡単に押し返せるものではありません。

そんな中で、新興国は
この10年、20年で生まれてきた新しい技術を
次々と導入して、効率よく成果を上げてきています。
日本でも同じですが、新しく生まれた会社や組織は
既存のシステムがないため、
最新技術を取り入れたシステムに
自分たちの業務を合わせることができます。

業務効率が良くなれば、
同じサービスを安く提供することができます。
社員の給料に還元することもできます。

逆に従来のシステムで業務を続けることは、
自分たちの所得を下げてしまう結果に
繋がりかねません。
今のうちの会社のシステム、無駄が多いよな、
この労力で、どれだけ損失がでているんだろう、
と思われた方も見えるのではないでしょうか。

日本の企業、特に大企業は
何十年も続いているため
巨大なシステムを持っており
新技術を取り入れるためには
膨大なコストを要します。
最初から最新技術に合わせた仕事でビジネスができる
新しい会社と比べると、不利な戦いですね。

巨大隕石ほどではないですが、
新技術という隕石によって
徐々にビジネス気候が変動していく中、
恐竜のように環境の変化に対応できず
絶滅していく企業も出てくることは、
想像に難くありません。

普通に生活していると
そんな雰囲気は感じられませんが、
海外の情勢を肌で感じている人たちは
このような日本の状況に危機感を持ち
警鐘を鳴らしてきました。

特に日本企業では、
その業務を管理する基幹システムが
何十年も引き継がれており
クラウドなどの新技術を取り入れることが
困難な状態となっています。

システムの老朽化も進み、
そのメーカーも開発を終了しているため
ここ数年で動かなくなってしまう
基幹システムが大量に発生してしまうのでは、
という懸念があり、
経済産業省ではこれを
「2025年の崖」と呼びました。

しかし現実の企業や組織は、
なかなか変わることができません。
やはり変わることに対するコストが
（実務担当者の負担も含め）
重くのしかかっているのだと思います。

このような背景から、
今回の「デジタル庁」の話となったのだと思います。
行政機関でうまくいったら、
民間企業にも転用しよう
という考えじゃなかろうか、
と個人的には推測しています。

問題は基幹システムだけではありません。
社内で大量の紙がやり取りされています。
情報が部署間、下手をすると担当者間で
やり取りされる度に
新しい紙（帳票）が印刷され、
そこに記入するたびに
転記チェック作業が発生します。
そして何か所かで押印する必要があります。
使い終わった書類は、倉庫に運び込まれ
数年間、所在が不明にならないよう
管理しなければなりません。。。
紙とハンコで仕事をすることで、
どれだけの時間が、
本来の利益を生む出すために費やすべき時間を
奪ってしまっているのでしょうか。

社外とのやり取りも未だファックスが多く、
いくらスキャナで電子化しても
その情報は単なる画像情報であり、
本当の意味での電子データに落とし込むために
文字読み取り、そのエラー・チェックなど
無駄な時間が浪費されていきます。
これらの作業は、1円の利益も生み出しません。
例えば受発注などの社外とのやり取りなら
EDIやWebサービス化すれば、ほとんど
人手が要らなくなると思います。
（共通フォーマットの問題等ありますが。）

物理的な紙もハンコも使わずに
業務を回せる技術は、すでにあります。
切り替える手間、コストが問題となっています。

日本では
「おもてなし文化」「顧客第一主義」のせいか
製品、サービスは、顧客に合わせるもの、
というイメージが、海外に比べて強いと感じます。
そのため新しいシステムの導入には
膨大なカスタマイズが必要となり、
中小企業サイズのシステムでも
億の単位のお金が必要になってきます。

海外に比べ、日本の企業は
システム開発を丸投げする傾向が強い
と言われます。
海外の企業ではシステム開発する人員を確保し
常にシステムを進化させていくのに対し、
日本の企業がシステム部員に求めるのは
現状維持で、
トラブル時に迅速に復旧させることが最優先、
というところが多いのではないでしょうか。
ERPという便利な管理ツールも、
海外ではそれをベースに
システム人員が開発したものを社内で活用する一方、
日本では、そのままでは自社の業務体制に合わない、
でも改造を外注すると億の単位を請求される、
という理由で採用されなかったケースが多いようです。

そして、このような改革は、
企業の資本に余裕があるからこそできます。
このまま引き延ばし続け、
新興企業との競争力の差が決定的となり
切羽詰まって資金繰りに悩む状態で、
さらに短期的に経費が増える改革は
できません。

コロナ禍で厳しい状況ではありますが、
会社に少しでも余裕があるのであれば
やらなければ先はないと感じます。

デジタル化における大きな課題の一つは、
新しいシステム、仕組みを導入するためには
従来の業務を変えなければならない、
そのことに対する経営者、社員の拒絶反応です。
日本では教育時に理系・文系が明確に区別され
受験でも偏った知識で通ってしまうため
（社会現象に関心の薄い技術者や）
科学技術に興味のない経営陣、社員が多く存在します。
おそらく食わず嫌いも相当数いると思われるので、
日ごろからIT等の最新技術に触れて
使い方に慣れていく機会が増えていけば
いずれ社内から自然に
デジタル化の声が上がっていくのではないか
と思っています。
業務がラクになるのなら導入したい、
って、誰でも思いますよね。

ただし、AIでも、RPAでも、IoTでも、
それさえ入れれば、全てがうまくいく、
という夢の道具とは、なり得ていません。

いくら優れた道具があっても、
それを使いこなすことができなければ、
その道具はなんの役にも立ちません。

人から仕事を奪うな、という意見もあります。
もちろん雇用を守るのは、大事なことです。
しかし、全ての会社が従来のやり方をしていれば
バランスは崩れませんが、
新興国などが効率の良い業務システムで仕事をすれば
価格競争力に差が出るのは当然のことです。
日本中の企業が現状維持を続けていても、
結局、日本全体のビジネス基盤が沈降し、
多くの人達の賃金が低下していく
のではないでしょうか。
機械導入によって人減らしをする、のではなく、
自動化できる部分は機械に任せ、
人は機械に出来ない仕事をしていかなければ
そのビジネスで食べていけなくなります。

出来ることは限られていますが、
老若男女問わず最新技術を使いこなす、
そんな世界の実現を、「Dr.+エジソン」は目指しています。

皆さん、こんにちは。

いきなりですが、
「ディープラーニング」という言葉、聞いたことがありますか？
新聞、テレビで取り上げられることもあるので、
なんとなく聞いたことがある、という方も見えると思います。

この技術、AI（人工知能）の一種で、
画像に写っている物体の名前（人、イヌ、クルマ）を判定するなど、
これまでプログラミングだけでは判定方法を決めるのが難しかった対象に対して
この画像に写っているのはイヌです、など、
それぞれのデータに対して正解を教えてあげることでAIが学習し、
学習させたことのない画像データに対しても正しく判定してくれる、というものです。
例えば、この写真に写っているのはAKB48の○○さん、といった判定もできます。
ディープラーニングの概略については、過去の投稿もご覧ください。
意外とシンプルなAI？
青色申告会会報（2019年8月）
青色申告会会報（2020年1月）

これって、自動運転にも使えそうですよね。
実は、このディープラーニング技術で自動運転を行う競技会が
世界中で行われています。
例えば、以下の動画をご覧ください：

最初の何周かは、人が操縦して、画像と、そのときに行った操作を記録します。
このデータセットをAIに学習させると、後は自動で運転してくれる、というものです。
いちいちルールをプログラミングしなくて済むので、便利です！

実用面を考えれば、交通ルール遵守や障害物検知・回避等あるため
他の画像処理手法やセンサも併用すべきですが、
GPSが届かない場所や、駐車時の狭い場所での切り返し操作など
複雑な行動を（少ない手間で）処理するのに適していると思います。

また脳の回路に近いディープラーニングが、どのように学習していくのか、
何が苦手なのかを理解していくことは、
動物が「どのように学び、考え、行動していくか」、という
「知能」を理解するうえでも大切なことで
素晴らしい取り組みだと思います。

これを見て思ったのが、クルマだけでなく、
ドローンでやっても、面白いんじゃなかろうか、ということ。
（ざっと検索して見当たらなかったのですが、）
すでにどこかでやられているかもしれませんが、
手元にあるドローンで試してみました。
以下の動画をご覧ください。

改めて解説しますと、
ラジコンカーのようにいきなり周回レースは難しいだろうと思い、
まずはドローンを手持ちで移動させながら壁面の模様を画像で取得しました。
（壁が真っ白で特徴がないため、わざと模様をつけました）
左側から上昇、ある高さで右移動に移り、そして下降し、最後は着陸、という流れです。
あとはクルマの場合と同じく、それぞれの画像に、
上昇、右移動、下降、着陸、の各ラベルを付け
ディープラーニングで学習させました。
利用したのは画像に強みを持つCNNという種類で、
基本はコンボリューションが2層の、シンプルなモデルです。
光量変化や撮像姿勢の違いも学習させるため、
イメージ・オーギュメンテーションも入れています。

学習が終わったら、いよいよ飛行実験です。
と言っても、プログラムは、
学習結果の出力を、ドローンの制御指令に結びつけるだけです。
まず上昇して、右に移動して下降、といった命令はしていません。
飛行時に得た画像を学習結果で処理し、飛行制御命令を推論します。
では、どんな結果になったか、下記の動画（再掲）をご覧ください：

これはチャンピオン・データで、まだまだ改良しなければなりませんが、
原理的にはクルマと同じで周回レースも実現できそうと感じました。
迷路のように折れ曲がったコースを指定経路に沿って進み、
到着までのタイムを競う、楽しそうなゲームです！
いずれ、ドローンAIレース、やってみたいですね。
まずはクルマと同じように、学習時も手持ちでなく、ラジコン操作、からですね。

実用としては、農地や道路上空、トンネル、倉庫内など
決まった経路を定期的に飛行させる場合などに役立ちそうです。

これからますます賢くなる、ドローンなどのロボット達。
成長が楽しみですね！

市販のドローンを使って、人の顔を見つけて追跡するドローンを作ってみました。
用途としては、セルフィーや、警備といったところでしょうか。
安全性は確保しなければなりませんが、
店舗での、お客さんの動線計測にも使えるかもしれないですね。
（面積は広いけど客が少ないところなど、
　カメラを全面設置するにはコスト高になるところとか・・・）

まずは以下の動画をご覧ください！

動画ではどうやって作ったかはほとんど話していないですが、
Windows10-PCに、Python＋OpenCV（Anaconda環境）をインストールしています。
Wifiデータ受信をPythonで行い、OpenCVの顔認識ライブラリを使って、
顔の位置を計測し、顔が画面の中央に来るように、
ドローンに制御命令を送っています。
制御命令等はこのドローン・メーカーのSDKを参考にしました。

ちなみにこのドローン、中国メーカー製ですが、
現物を見ていると、まさにスマホにプロペラを付けた感じです。
スマホ製造工場の中心地である中国から
ドローン・メーカーが誕生した理由が、
なんとなく実感できます。

実は、このプログラム、
作ったのは昨年なんですが、
新しい実験を始めるにあたって、
これまでの成果も整理した次第です。

新しい実験は、
さらにディープラーニングを組み合わせたものになります。
また報告しますね！

コロナウイルスの件で、検査の精度の話が良く出ますが、
陽性と判定されても間違っていることの方が多い、とか、
話がなかなか分かりにくいですよね。

そこで、
検査の統計を直感的に理解する作品を作ってみました。
下記リンクへアクセスすれば、パソコンから操作できるので、
ぜひお試しください！

教材紹介：検査の統計を理解しよう