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はてなキーワード: センサとは
線形代数学は「理論数学」の一分野として高校・大学で学ぶ科目であるが、その実態は、現代の科学技術・社会の隅々にまで応用が及ぶ、極めて実用的かつ基礎的な数理的言語である。行列・ベクトル・線形写像・固有値問題といった概念が「どこで使われるのか」という問いに対して、単なる数式の中で完結するものではなく、社会インフラやAI、物理法則、経済モデルなど、あらゆる領域に顔を出している事実を見逃してはならない。
第一に、**情報技術（IT）・人工知能（AI）**において、線形代数学は完全に不可欠である。機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングでは、入力ベクトルに対して重み行列をかけて非線形変換する層構造が基本である。これにより、画像認識・自然言語処理・音声認識などが実現されている。Google翻訳やChatGPTといった大規模言語モデルの中核には、高次元行列演算とベクトル空間内の意味的類似度の計算が存在する。さらに、勾配降下法による最適化も、ヤコビ行列やヘッセ行列といった線形代数的構造に依存している。
次に、物理学・工学における応用も極めて広い。古典力学であれ、量子力学であれ、運動や波動、状態変化を数式で表す際には、しばしば線形微分方程式が現れ、その解法には固有値分解や行列指数関数が利用される。とりわけ量子力学では、状態ベクトルとオブザーバブル（観測量）を表す演算子の間の作用が、完全に線形代数学的構造を持っている。つまり、現代物理は線形代数学によって記述されていると言っても過言ではない。
機械設計やロボティクスの分野でも同様である。ロボットの関節やアームの位置・姿勢の制御には、回転行列（あるいはクォータニオン）やアフィン変換が用いられる。空間内の座標変換、速度ベクトルの合成、センサデータの統合はすべてベクトルと行列の言語で表現され、線形方程式系をリアルタイムで解くアルゴリズムが組み込まれている。建築・土木における構造解析（FEM）でも、部材ごとに組み上げた剛性マトリクスを一括で解く必要があり、スーパーコンピュータ上で大規模な行列計算が行われている。
また、経済学・データ分析の領域でもその存在感は大きい。例えば、複数の要因が結果にどう影響を与えるかをモデル化する回帰分析や**主成分分析（PCA）**は、行列とベクトルの操作に基づいている。特にPCAでは、分散を最大にする軸を固有ベクトルとして抽出し、情報を失わずに次元削減を行う。マーケティング、金融、スポーツ分析など、あらゆる分野で「データの意味を掴む」ための手法として線形代数学が用いられている。
通信・制御システムでもまた、線形代数学は不可欠だ。デジタル信号処理（DSP）では、音声や画像をフーリエ変換したり、フィルタ処理を行ったりするが、これらはすべて行列の変換・対角化の問題である。また、産業ロボットやドローンの制御系では、状態空間表現を用いて、リアルタイムで行列演算を行い、出力を決定している。制御理論の根幹をなす「可制御性」「可観測性」も、ランクや固有値に基づいて数学的に判定される。
さらに、近年ではグラフ理論・ネットワーク分析への応用も注目されている。SNSの構造分析やリンク予測などでは、接続関係を隣接行列として表現し、そのスペクトル構造（固有値・固有ベクトル）からネットワークの特徴を抽出する手法が活発に研究されている。グーグルのPageRankアルゴリズムも、確率的な遷移行列の定常ベクトルを求めるという線形代数学的問題に帰着する。
まとめると、線形代数学は「どこで使うか」というよりも、「どこにでも使われている」と言った方が実態に近い。行列・ベクトル・線形写像という抽象的な構造が、あらゆる現象の背後に普遍的に存在しているからこそ、数学を学ぶ際の「共通言語」として機能するのである。したがって、線形代数学を習得するとは、単に理系の基礎を学ぶという意味を超えて、「世界を記述する方法」を手に入れるということに他ならないのである。
Linear algebra is often taught as a branch of “theoretical mathematics” in high school or university. However, in reality, it is one of the most practically useful and fundamentally universal mathematical languages, deeply embedded in modern science, technology, and even societal systems. Concepts such as matrices, vectors, linear mappings, and eigenvalue problems are not confined to chalkboards; they appear in everything from AI algorithms to physical laws, from social infrastructure to economic models.
First and foremost, information technology (IT) and artificial intelligence (AI) heavily rely on linear algebra. In machine learning, especially deep learning, core operations involve multiplying input vectors by weight matrices and passing them through nonlinear transformations. Tasks like image recognition, natural language processing, and speech recognition are all enabled by this framework. Large language models like Google Translate or ChatGPT compute semantic similarity in high-dimensional vector spaces, using matrix operations at their core. Furthermore, optimization algorithms like gradient descent rely on linear algebraic structures such as Jacobian and Hessian matrices.
In physics and engineering, applications are just as profound. Whether in classical mechanics or quantum theory, physical systems are often modeled using linear differential equations. Their solutions typically involve eigenvalue decomposition or matrix exponentiation. In quantum mechanics especially, state vectors and observables are treated using linear operators, illustrating that modern physics itself is fundamentally a theory built on linear algebra.
In robotics and mechanical design, linear algebra governs spatial motion and control. The position and orientation of robotic arms are calculated using rotation matrices and affine transformations. Tasks such as coordinate transformation, vector composition, and sensor data integration rely on real-time solutions to linear systems. In structural engineering, large-scale finite element analyses are conducted by solving matrix equations on supercomputers.
In economics and data science, the role of linear algebra is equally indispensable. Regression analysis and principal component analysis (PCA), which model how variables affect outcomes or reduce the dimensionality of data, are built entirely on vector and matrix operations. PCA, for example, uses eigenvectors to identify directions of maximum variance, allowing analysts to compress data while preserving key information. These techniques are now widely applied in marketing, finance, sports analytics, and more.
In communications and control systems, linear algebra again plays a central role. Digital signal processing (DSP) relies on Fourier transforms and filtering—operations based on matrix transformation. Industrial robots and drones use state-space models that dynamically compute system outputs via matrix operations. The controllability and observability of these systems are judged mathematically via concepts like matrix rank and eigenvalues.
Recently, graph theory and network analysis have also embraced linear algebra. In social network analysis, relationships between users are encoded as adjacency matrices. Techniques such as spectral clustering extract meaningful structure from eigenvalues and eigenvectors of these matrices. Google’s PageRank algorithm is a direct application of steady-state vector computation from a transition probability matrix—a textbook linear algebra problem.
In conclusion, asking “where is linear algebra used?” may be less appropriate than recognizing that “linear algebra is used everywhere.” Its abstract structures—matrices, vectors, linear transformations—permeate the foundational layer of countless phenomena. Mastering linear algebra is not only a rite of passage for STEM disciplines; it is the acquisition of a universal language for describing the world.
万博に行った。もう数回行く予定。
今回の万博、センサリーマップというものがある。感覚過敏のある人向けに「まぶしい」「うるさい」「におい」「水がかかる」「振動がある」「傾斜がある」に分けて、その特徴があるパビリオンを書き出してくれている。
ただ、行った体感として、不十分というレベルではない。感覚過敏にはこれは無理だ、と思った。
表題通り光刺激にとても弱い。基本屋外はサングラス必須、イルミネーションは避ける、Dolby cinemaで映画見たら気持ち悪くなってからいい映像の映画の諦めてる。こういうタイプの人間にはセンサリーマップが割と頼りだった。
誰もが楽しめる万博を掲げているからこそ、楽しめない人に対して必要な準備ができるようにしてくれているのだと思っていた。
近未来が光に溢れているのは想定内だし、世間のチームラボとかの人気を見るにああいうのが流行なのは分かってた。
だけど、万博公式のセンサリーマップがあそこまで機能しないとは思ってない。海外パビリオンはドイツとトルコしか載ってないので、他は大丈夫だと思ってた。
「まぶしい」該当パビリオンの予約は取らず、屋外歩行も多いしサングラスかけて行こうと思って予約を取って、最初に入った日本館。
「まぶしい」該当してほしい。
フランス館も「まぶしい」だったし、チェコは「傾斜がある」だ。
これは、うん！まぶしくないな！って言われてしまってるなら、ドイツとトルコの光はどんなものなんだ。
null^2はインスタで見てえげつないの分かってるけど、あのレベルじゃないとダメなのか。
日本やフランスレベルじゃ「まぶしい」に該当しないなら、私は、これからの未来で生きていけるのかと不安になる。
元々、4K8Kとテレビが鮮明になり、映画のスクリーンがIMAXやDolbyという映像美に切り替わっている。その一部に私は既に適応ができていない。
スマホの画面の鮮明さがこれ以上上がったら？VR系統のデバイスが主流になっていったら？テレビは8K超えて16とか32とかが出てきたら？
前回の愛・地球博ではもしかしたらの未来にApple Payのようなタッチでの決済を上げていたと誰かのXのポストで見かけた。
今回の万博が20年後、30年後の未来では常識レベルのデバイスの話をしていたら？
そのとき私は老いていて、より光に弱くなっているだろう。今より強くなることはないと断言できる。思春期以後ずっと弱くなり続けているから。
そのときに私は、スマホの次のデバイスを使用できず、おばあちゃんまだスマホなの〜？変えなよとか言われるのか、そのスマホさえ画面が16Kとか今では想定しないレベルの鮮明さになり使用できないのか分からない。
幼い頃から分かっていた自分の光過敏とある程度付き合ってきていた。
でも、こんな振り落とされ方は若干想定してなかったなあ、と、万博行って思った。
サングラスかけて、どこまでいけるかなあと次の予約を考えている。
万博に行った。もう数回行く予定。
今回の万博、センサリーマップというものがある。感覚過敏のある人向けに「まぶしい」「うるさい」「におい」「水がかかる」「振動がある」「傾斜がある」に分けて、その特徴があるパビリオンを書き出してくれている。
ただ、行った体感として、不十分というレベルではない。感覚過敏にはこれは無理だ、と思った。
表題通り光刺激にとても弱い。基本屋外はサングラス必須、イルミネーションは避ける、Dolby cinemaで映画見たら気持ち悪くなってからいい映像の映画の諦めてる。こういうタイプの人間にはセンサリーマップが割と頼りだった。
誰もが楽しめる万博を掲げているからこそ、楽しめない人に対して必要な準備ができるようにしてくれているのだと思っていた。
近未来が光に溢れているのは想定内だし、世間のチームラボとかの人気を見るにああいうのが流行なのは分かってた。
だけど、万博公式のセンサリーマップがあそこまで機能しないとは思ってない。海外パビリオンはドイツとトルコしか載ってないので、他は大丈夫だと思ってた。
「まぶしい」該当パビリオンの予約は取らず、屋外歩行も多いしサングラスかけて行こうと思って予約を取って、最初に入った日本館。
「まぶしい」該当してほしい。
フランス館も「まぶしい」だったし、チェコは「傾斜がある」だ。
これは、うん！まぶしくないな！って言われてしまってるなら、ドイツとトルコの光はどんなものなんだ。
null^2はインスタで見てえげつないの分かってるけど、あのレベルじゃないとダメなのか。
日本やフランスレベルじゃ「まぶしい」に該当しないなら、私は、これからの未来で生きていけるのかと不安になる。
元々、4K8Kとテレビが鮮明になり、映画のスクリーンがIMAXやDolbyという映像美に切り替わっている。その一部に私は既に適応ができていない。
スマホの画面の鮮明さがこれ以上上がったら？VR系統のデバイスが主流になっていったら？テレビは8K超えて16とか32とかが出てきたら？
前回の愛・地球博ではもしかしたらの未来にApple Payのようなタッチでの決済を上げていたと誰かのXのポストで見かけた。
今回の万博が20年後、30年後の未来では常識レベルのデバイスの話をしていたら？
そのとき私は老いていて、より光に弱くなっているだろう。今より強くなることはないと断言できる。思春期以後ずっと弱くなり続けているから。
そのときに私は、スマホの次のデバイスを使用できず、おばあちゃんまだスマホなの〜？変えなよとか言われるのか、そのスマホさえ画面が16Kとか今では想定しないレベルの鮮明さになり使用できないのか分からない。
幼い頃から分かっていた自分の光過敏とある程度付き合ってきていた。
でも、こんな振り落とされ方は若干想定してなかったなあ、と、万博行って思った。
サングラスかけて、どこまでいけるかなあと次の予約を考えている。
例えば「美女と野獣“魔法のものがたり”」を体験できる機会を得られたが、このライドは製造業などで利用されるAutomated Guided Vehicle(AGV)と称される無人配送車の応用だ。
床面へ磁気もしくはメタルテープを設置し、それを磁気センサでレールとして判定することで指定されたコースを走る。
更にAGV台車の上のカップは回転するようになっているが中心点から偏心された位置に回転軸があり、偏心回転の速度を反比例曲線で制御することでAGV台車は等速で進行しているのに踊っているかのようなフワフワとした動作を実現している(偏心負荷を解消するカウンターバラストをどのように搭載しているのかは不明)。
更に終盤のドレスはプロジェクションマッピングと透過型スクリーンフィルムを組み合わせたものだろう。この発想は自分の中に一切無かったので非常に感心した。
いや凄いな機械屋か？
自分自身の話なのだけれど、ディズニーランドに興味が無いのだ。
以前、会社で「ディスニーランド・シーに成人するまで行ったこと無かったんだよね」みたいな話をした際に「えっそんな日本人居るの！？」と驚かれた。
いやこの人がデリカシーが無いとかそういうわけでなく純粋に驚いていたようだ。
そりゃそうだディズニーランドに興味が無い自分ですらディズニーランドは家族旅行とか修学旅行の定番だし大半の人は成人前に行ったことがあるんだろうと感じる。
まぁ幼少期の実家は比喩でなく貧乏で両親は自分にそういう体験をさせられる余裕が無かったという要因はあるけれど、ディズニーランドへ行く機会を逃し続けた結果として成人するまで行ったこと無かったのだ。
成人するまでと言ったが、正確には結婚をし子供が生まれ、小旅行できるまで子供が育った段階で初めてディズニーランドへ行くことになったんだ。
もちろん妻は過去に何度もディズニーランドへ行った経験があり、幼少期の思い出話として家族旅行でディズニーランドへ行った話をしていたので「これは親として子供を連れて行くべきなんだろうな」と考えて計画したのだ。
実際にディスニーランドへ訪れてみると、妻はニコニコ、我が子もニコニコ、他の客もニコニコ、スタッフだってニコニコだ。
擬音が見えて来そうなくらい「わー！」みたいな妻と子供の表情を見て「あぁ連れてきて本当に正解だったな」と思った。
妻はずっと「子供の頃ココでどうのこうの」と思い出を我が子と自分に話し続けていて本当に楽しそうだったし、子供は子供でキグルミを指さしては「ミッキー！」みたいに名前を呼んで喜んでいた。
あとディズニーランド内は視界が凄く広い。何故こんなに視界が凄く広いのかと考えたら男女比の差がかなり大きいからだった。
女性と子供が多く成人男性が少ないので身長差から自分の視界が広く感じてしまうようだった。
ディズニーランドへ来てわかったことは、ディズニーランドには思い出補正が必要なんだということ。
ディズニーランドへ来ている人たちの大半がそうなのだと思う。今現在のディズニーランドと思い出の中のディズニーランドを比較しながら今現在を楽しんでいる。
でも、自分にはそういうものが無くて空っぽなんだなと妻と子が楽しんでいる様子を見て思った。我が子はまさに今思い出を作っているんだろう。
成人するまでディズニーランドへ行ったことがないと本当に今更感が出て、何かきっかけが無いと行こうと思えなくて、きっかけを与えてくれた妻と子には良い経験をさせて貰ったなと感謝したい。
こんな空っぽな自分のディズニーランドの楽しみ方は妻と子が楽しんでいる様子の写真を撮る、もしくはライドで使われている技術を推察して「応用の発想が素晴らしいな」と関心することだ。
例えば「美女と野獣“魔法のものがたり”」を体験できる機会を得られたが、このライドは製造業などで利用されるAutomated Guided Vehicle(AGV)と称される無人配送車の応用だ。
床面へ磁気もしくはメタルテープを設置し、それを磁気センサでレールとして判定することで指定されたコースを走る。
更にAGV台車の上のカップは回転するようになっているが中心点から偏心された位置に回転軸があり、偏心回転の速度を反比例曲線で制御することでAGV台車は等速で進行しているのに踊っているかのようなフワフワとした動作を実現している(偏心負荷を解消するカウンターバラストをどのように搭載しているのかは不明)。
更に終盤のドレスはプロジェクションマッピングと透過型スクリーンフィルムを組み合わせたものだろう。この発想は自分の中に一切無かったので非常に感心した。
妻から「はじめてのディスニーランドどうだった？」と聞かれた際に「2人が楽しんでる様子が凄く良かった」という回答に加えて機械工学のエンタメ応用で自分の理解が及んだ点を上記を含めて話したら「変わった楽しみ方だけど、つまらないわけでなかったんだね。また行こうね」と言われた。
自分自身でも意外だったが遊園地みたいなところも自分は案外楽しめるようなので家族との思い出つくりにまた計画しようかなと思っている。
ディズニー自体にはまだなかなか興味を持てないが、夫として父親としてディズニー自体にも少しは興味を持つ努力をしないといけないな。知らないキャラが居るのは流石にまずい気はした。
4話はかなりショッキングだった。なんていうか、beginningがあるから、ジークアクス本編は戦争のない殺し合いのない平和な時代なんだなとか勝手に思い込んでいた。
でもそんなの勝手な思い込みだったんだね、ビギニングと違ってポケモンじみた絵してるから、殺し合いにならないなんて。
ホントに何というか、今回のは「ガンダムだから」ってのがよくわからないぐらいショッキングだった。
多分そんなにガンダム見てないしな。今のところはVかファーストかハサウェイぐらいしか宇宙世紀見てないんで「ガンダムだから」残酷描写があるって感覚がよくわからない。
ていうかファーストだと、大分抑え気味だよね。直接描写がないし。
Zでも死ぬってとこはあるけど、ここまで視聴者に心理的負担を負わせるような描写はしてない。
ガンダムってこんなにひどい…演出？描写？展開のある作品だっけ？
ファーストでも味方バンバン死んでるけど、ある種類型的な死に方なんで、見てる側は「ハイハイ、またこのパターンね」って心理的な防御が可能なんだよね。
でも今回は庵野だ。
庵野は本当にひどい。RX-78-02のデザインよりも今回の方がよほどエヴァ思い出したよ。
エヴァってこういうむやみやたらと本当に、「想像力が並み」な人にショッキングな展開や映像作り出すのが好きなんだよな。
「想像力が異常にいい人」はファーストでも、死に方やその関係性を想像して残虐なアニメだと結論付けるが、庵野はもっと、なんていうか映像的な嫌さで訴えかけてくる。
今回そんなに残虐だったか？ファースト同様コックピット刺しているだけで、死ぬ直前のパイロットの描写なんかしてないだろ？
って言いたくなるかもしれないが、なんか、そこに至るまでの流れで油断してたのか、描写してないにもかかわらず残虐に見えた。
その理由は主に
にあると思われる。
beginning部分は一年戦争時で要するに戦争状態だ。戦争での人の死ぬ描写は当たり前なので、特に刺さらない。
こうなると視聴者は一種のメッセージを受け取ったと勘違いする。もう戦争は終わって今は平和な時代なんだよ。
と。
それこそが庵野の作戦だと思う。わざわざポケモンのキャラデザ担当を引っ張ってきたのも、殺し合いがないと錯覚させるため。
これにより、一種の安全弁として働いていると思わせることができる。Gガンダムを見ている人ならなおさら錯覚するだろう。ガンダムファイトのルールには頭部破壊で失格の他にコックピットを狙ってはいけないというルールがある。
変に知識がある分、騙された人は多いんじゃなかろうか。
こうして、庵野はありとあらゆる方法で「クランバトルでは故意の殺人は行われない」という漠然とした共通認識を持たせることに成功した。
そしてそこからのあのシーンだ。
本当にひどい話だ。庵野、この反応見て絶頂してるんじゃないのか？
ぶっちゃけ、今回が酷かったからとかじゃない。エヴァに酷い目にあわされた記憶があるから、今回も同じようにひどい目にあわされることが分かりきってるからだ。
私は私を守るためにジークアクスの視聴を辞めなければいけない。
さよならだ。
なんかAI使ってる？
なんか君のAIセンサに引っかかっちゃったみたいでごめんね。もうちょっとAI文書見て精度上げた方がいいと思うわ。
庵野じゃないだろ
知ってるけどさぁ！鶴巻監督だってエヴァの監督やってるんだし、実質庵野だよ。庵野の魂を継いでる。
ていうか、それ言うなら「シン・ゴジラ」だって監督は庵野じゃないだろ。「シン・ウルトラマン」も樋口監督だよ。
お前はVガンダムの何を見てたんだ
シイコの子供「これ、母さんです……」(ヘルメットをニャアンに差し出す)
「そりゃ（作るうえで）カミサマだから好き放題できるよな」って話だと思う
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★ セルダンは二重盲検化：第一は AI の指示通り動くが第二の存在を知らず、第二はプラン修正権を持つが第一に正体を明かさない。
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| 危機 | 年代 | 現象 | AI 的解法 |
| ① 地政学的孤立 | +50 年 | 周囲の星系連合がターミナスを封鎖 | Vault が“無償エネルギーパック”を開示し、技術外交で包囲網を内側から買収 |
| ② 宗教戦争 | +120 年 | 技術教団 vs 在来宗教 | HRI（Human-Robot Interaction）を宗教儀式に組み込み、ソフト統合 |
| ③ 商業覇権闘争 | +155 年 | 豪商連合が政治を掌握 | 予測市場 AI で為替を操作し覇権をソフトランディング |
| ④ 統合帝政の台頭 | +250 年 | 周辺超大国が軍事侵攻 | フォン・ノイマン艦隊 (自律ドローン) で非致死的拒止 |
| ⑤ 情報分断 | +270 年 | 銀河ネットの断絶 | 量子中継衛星“Anselm”網で独自バックボーンを建設 |
すべてPrime Radiant の長期マルチエージェント・シミュレーションで織り込み済み。
危機を越えるたび、ファウンデーションの計算密度は指数的に向上し、銀河文化のコアがゆっくりと移動する。
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私のスペック：
春休みが始まってサークルや趣味をしても時間を持て余すようになったのでバイトを始めることにした。
普通なら飲食なり塾講のバイトなりを探して面接→採用という流れだと思うが、自分はかなり不真面目な性格で一つのバイト先に務め続けるのが不可能だと思ったので、面接なしの日雇いで働くことにした。
そういう理由でタイミーでのアルバイトを始めた訳だが、これが面白すぎてハマってしまった。
私はコミュニケーションが不要で比較的楽という理由で倉庫系の求人に応募しているが、普段は絶対に入れないような巨大物流倉庫の中で、完璧に構成されたシステムの歯車となって働くのが楽しすぎる。
ベルトコンベアの設備設計や産業用センサを観察してるだけで数時間の勤務はほぼ一瞬で終わる。
そのうえ金まで貰えるんだから本当に最高の社会科見学だと思ってる。企業ごとにも違いがあり、具体的な名前は出せないが、業界大手の企業の倉庫内には清潔感があり、人員も豊富で労災にもかなり気を使っていた。システムによって超効率的に荷物が振り分けられており、従業員のモチベーションを保つための投資も行われていて、「明るいディストピア」という感想が真っ先に出てきた。
私は大学でロボティクス関連の研究を行っているが、いくらLiDARやSLAM技術が発展しても、AGVが導入されても最終的には人間のアクチュエータに頼らざる終えないという現実を知ることが出来、よい経験となった。
また、働いている人間も普段の大学生活では関わりの薄いような方々が多いので、それらの人とのコミュニケーションも面白かった。
もし仮にタイミーに問題があるとすれば、タイミーでの日雇い生活が楽すぎて進学、就職というキャリアアップの機会を逃してしまう可能性があることだろうか。
今後は他の業種も試してみたいと思っている。わたしがこれを通じて伝えたいことは、タイミーは最高の社会科見学なので、時間を持て余した大学生諸君に関しては、是非とも知見を広めるためにもタイミーをおすすめしたい。
変態パズルゲームメーカー（誉め言葉）で知られるZachtronicsの最終作『Last Call BBS』を全実績解除するまでやり尽くしたので感想を書く。
私にとって『Last Call BBS』は、3作目に遊んだZachtronicsゲームである。
1作目は『Opus Magnum』、2作目は『SpaceChem』であった。
SpaceChemを全実績解除するまでプレイした時の感想はこちら → https://anond.hatelabo.jp/20240315235948#
いやー、それにしても楽しかった。
ゲーム全体の雰囲気としては、レトロな雰囲気が気に入った。HDDのカリカリ音だったりダイヤルアップ接続のピポパ音だったりもいい。
ただ、日本語訳されていないので、BBSや主人公（？）のテキストメモにおいて英文読解があまりできなかったのが残念だ。とはいえこれは私の英語能力が低いせいなので仕方がない。
『Last Call BBS』に収録されている各ゲームの難易度は、私にとってちょうど良かった。ギリギリクリアできる難易度のものが多かったから、当ゲームの開発者は難易度調整にさぞ力を入れたことだろう。
ゲームの紹介についてはネットで検索すればわかることだから他で参照してもらって、ここは日記なので私の感想を中心に書くことにする。ちなみに当ゲーム内にある各ゲーム（全部で8つ）の感想はクリア順（実績解除順）に並べる。
他のパズルゲームで頭脳を酷使した後のリフレッシュにちょうどいいのでついつい繰り返しプレイして、必要ないのに50勝以上もしてしまった。（10勝で実績解除）
初めの頃はルールを理解するのに苦労した。最初はとりあえず升目を空けてステージクリアしたが、なぜステージクリアになったのかがわからなかった。しかし、次第にルールが理解できるようになると、楽しくステージ進行できるようになった。とはいえ、終盤のほうはなかなか難しくて頭を抱えたりもした。
オブジェクトを運んで加工してと、まさにZachtronicsらしいパズルゲーム。ステージクリア後にコストとステップ数のランキングがグラフで表示されるので（SpaceChemなどでもおなじみだ）、クリア後もついつい効率化を図ってしまうのもまさにZachtronicsだ。コスト低減のためにコンベヤやセンサの設置をシンプルにして、代わりにロジック部分を配線まみれにしてしまうのが楽しくて仕方がない。
難易度の上昇幅もちょうどよく、ステージの終盤になるとロジック部分がギチギチで配線グチャグチャになったりしたのも楽しかった。
ステージクリア後の利用客のレビューも面白い（英文がちょっと難しかったけど）。コーラの製造ステージでコークやペプシを作るのだが、「全部同じじゃないですか」（意訳）というレビューがあって笑った。カップのデザインが違うだけで中身が同じだからだ。
あっさりと最高難易度までクリアして実績解除できた。しかし、クリアしても適切な戦略が良くわからなかった。クリアしても初期配置が良かったからとしか思えなくて達成感は無かったし、失敗してもやはり初期配置が悪かったからとしか思えなかった。ようするに運ゲーにしか感じなかった。やたらめったらカードを動かして積み重ねては駄目なようだけど、さりとてカードを積み重ねることでしかカードを動かせないのだからいったいどうすれば、という感じだった。
おなじく運ゲーなソリティアであるSawayama Solitaireは滅茶苦茶はまったのに対して、Kabufuda Solitaireにはあまりはまらなかった。これは、カード操作で戦略的思考を持てるか否かの違いだろうか。
ゲームというより作業シミュレーター？ 無心になって、ニッパーでプチプチとパーツを外してパーツをはめ込むのは、禅の境地だろうか。
ゴア的ホラーな雰囲気を漂わせたパズルゲーム（ゴア表現は無い）。この雰囲気でパズルゲーム？ と思ったが、スライム状のオブジェクトを増殖して変化させるパズルは、ゴアな雰囲気がふさわしい。プレイと共に雰囲気が好きになってきた。
難易度の上昇幅もちょうどよく、序盤はテンポよく次々とステージクリアできるが、終盤になると頭を抱えるほどに難しくなる。実績解除してこれで全ステージクリアかと思ったら、まだまだステージがたくさんあることに気づいて愕然とした。どれも難しそうなので、やらずに放置している。
PNPとNPNってどう違うんだっけ？ ベース・コレクタ・エミッタってなんだっけ？ いまだによくわかっていないが、PNPとNPNを組み合わせて問題解決するのは楽しかった。特に楽しかったのは自己保持回路だ。どうすれば自己保持できるんだと悩んだが、試行錯誤の末に実現して動作を眺めるのが楽しかった。
難易度上昇幅もやはりちょうどよく、終盤は頭を抱えたり奇声を上げるほどに難しかったが、それだけに達成感も大きかった。Zachtronicsおなじみの、ステージクリア後のランキングもやはりいい。ランキング上位を目指そうとステージクリア後も回路を小さくするよう、ついつい改良してしまう。
『パネルでポン』を彷彿させるパズルゲーム。ブロックが消えている間にブロックを投げ込んで連鎖できるのも、パネルでポンにおけるアクティブ連鎖を彷彿させる。
このゲームの攻略は、3ステージ目がなかなかクリアできずに後回しにしていた。
3ステージ目は、運悪く盤面ブロックの種類がバラつくとブロックを消すのに手間取ってしまい負けてしまう。また、プレイが長引くと爆弾ブロックが邪魔になって負けることが多かった。爆弾は発動させても相手にダメージを与えられないので、メリットは無い。逆にブロック配置の運が良いと連鎖を簡単に組めたり、あるいは勝手に連鎖になって相手に大ダメージを与えることができる。
3ステージ目は何度もコンティニューして、運良く連鎖が繋がった時に勝つことができた。
4ステージ目（最終ステージ）はコンティニュー1回で勝てたが、これも運良く画面外で連鎖が繋がったのが主因だ。
このゲームは、ブロック操作の速さやテクニックよりも、運の良さに左右されるゲームだと思う。
全実績を解除した時点の感想としては、とにかく楽しくて苦痛でもあった。それだけに達成感もまた大きかった。さすがはZachtronicsだ。
Last Call BBS内のどのゲームも面白かったが、その中でも『20th Century Food Court』が一番良かった。次に『ChipWizard Professional』だ。
もう当分の間パズルゲームはやりたくないのでしばらくは他のジャンルのゲームをするだろうが、何か月もすると禁断症状が出てまたパズルゲームをやりたくなるだろう。その時には『SHENZHEN I/O』をやろうと思う。
だったら生きている意味も価値もないと死ぬしかないと考えるのは早計だろう。
失明した後の話は実際に書いている人もいるのでその時に参考にすればいい。
じゃあ失明する前の話になるが、事故で突然の失明に至ることもあるだろう。
たとえば交通事故、労災事故、傷害事故による突然の失明もあるが、これは予防策は難しい。
病気や加齢に伴う緑内障、白内障は何とか進行を遅らせることはできる。
緑内障は視神経が高血圧などによって血流が悪く視神経が死滅して徐々に見えづらくなっていくもの。
例えると、デジタルカメラの光センサが徐々に劣化して反応しづらくなるようなもの。
これは毎月、眼科医にいって眼圧検査、視力検査をして、数か月ごとに視野検査(見える範囲)をやる。
それから眼圧を下げる目薬をして進行を遅らせるくらいしかない。
白内障は水晶体(レンズ)が白く濁って見づらくなるもの。これは濁りを取ったり、水晶体(レンズ)を
交換する手術でなんとかなる。
ここで、緑内障は光センサに相当する視神経が死滅してしまうもので、これは交換も再生も利かない。
目もそうだけど、歯も大事にしないといけない。体というものは100歳くらいにはほぼ人が死んで
https://www.imatest.com/docs/sensitivity_ei/ これの(6)式なんかではセンサの飽和照度に依存するように定義されてるけど。
Device Info は、高度なユーザー インターフェースとウィジェットを使用してモバイルデバイスに関する完全な情報を提供するシンプルで強力な Android アプリケーションです。たとえば、デバイス情報/ 電話情報には、CPU、RAM、OS、センサ、ストレージ、バッテリー、SIM、Bluetooth、ネットワーク、インストール済みアプリ、システム アプリ、ディスプレイ、カメラ、温度などに関する情報が含まれます。また、デバイス情報/ 電話情報は、ハードウェア テストでデバイスのベンチマークを行うことができます。
中身 : 👇 👇
👉 ダッシュボード : RAM、内部ストレージ、外部ストレージ、バッテリー、CPU、利用可能なセンサ、インストール済みアプリ & 最適化
👉 デバイス : デバイス名、モデル、メーカー、デバイス、ボード、ハードウェア、ブランド、IMEI、ハードウェア シリアル、SIM シリアル、SIM サブスクライバー、ネットワークオペレータ、ネットワークタイプ、WiFi Mac アドレス、ビルドフィンガープリント & USB ホスト
👉 システム : バージョン、コード名、API レベル、リリース バージョン、1 つの UI バージョン、セキュリティ パッチ レベル、ブートローダー、ビルド番号、ベースバンド、Java VM、カーネル、言語、ルート管理アプリ、Google Play サービスバージョン、Vulkan のサポート、Treble、シームレスな更新、OpenGL ES およびシステム稼働時間
👉 CPU : Soc - システム オン チップ、プロセッサ、CPU アーキテクチャ、サポート対象の ABI、CPU ハードウェア、CPU ガバナー、コア数、CPU 周波数、実行中のコア、GPU レンダラー、GPU ベンダー & GPU バージョン
👉 バッテリー : ヘルス、レベル、ステータス、電源、テクノロジー、温度、電圧と容量
👉 ネットワーク : IP アドレス、ゲートウェイ、サブネット マスク、DNS、リース期間、インターフェイス、周波数、リンク速度
👉 ネットワーク : IP アドレス、ゲートウェイ、サブネット マスク、DNS、リース期間、インターフェイス、周波数、リンク速度
👉 ディスプレイ : 解像度、密度、フォント スケール、物理サイズ、サポートされているリフレッシュレート、HDR、HDR 機能、明るさのレベルとモード、画面のタイムアウト、向き
👉 メモリ : RAM、RAM タイプ、RAM 周波数、ROM、内部ストレージ、外部ストレージ
👉 センサー : センサー名、センサベンダー、ライブセンサ値、タイプ、電力、ウェイクアップセンサ、ダイナミックセンサ、最大距離
👉 アプリ : ユーザーアプリ、インストール済みアプリ、アプリバージョン、最小 OS、ターゲット OS、インストール日、更新日、アクセス許可、アクティビティ、サービス、プロバイダ、レシーバー、抽出アプリ Apk
👉 アプリアナライザー : 高度なグラフを使用して、すべてのアプリケーションを分析します。また、ターゲット SDK、最小 SDK、インストール場所、プラットフォーム、インストーラ、および署名によってグループ化することもできます。
ディスプレイ、マルチタッチ、懐中電灯、ラウドスピーカー、イヤースピーカー、マイク、耳近接、光センサ、加速度計、振動、Bluetooth、WI-Fi、指紋、音量アップボタン、音量ダウンボタンをテストできます。
👉 温度 : システムによって指定されたすべての温度ゾーンの値
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増田の指摘は的を得ていて、内燃機関から電気に変わって何が変わるのと言うのは仰る通りだと思われる。
それは何故かと言うと、現在のEVは、内燃機関の基本設計を電動化しだけだから。
PHEVなどはまだエンジン積んでるから仕方が無いにしても、EVにするんだったら、もうちょっとEVだからできる事を追求するべきではないかと思う。
各社色々なコンセプトカーが出ているが、実際にはなかなか普及しない。
これがEVで望まれるイノベーションの最たるもの。今までの内燃機関だと、中央に大きなエンジンがあり、それをシャフトなどを通じて物理的に力を伝え、2輪もしくは4輪を駆動するという仕組みだった。
これを、車輪の中、あるいは車輪のすぐ近くにモータを置いて、直接タイヤを回してやろうという考え方がある。これを「インホイールモータ」などと言う。
これにすることで、
こんなにいいならじゃあなんで製品化できねえの？と言う話としては、ホイール部分というのは最悪600℃とか超高温になり、10Gとか強い衝撃が加わるため耐久性に問題があるのである。
よく言われるバネ下質量が大きくなる問題については、実は制御である程度どうにかできるのだが、そのためのコストアップが結構キツい。
ただ、自動車業界は諦めていないので、いつかは商品化されて売れるようになると思う。ただいつになるかは不明。
トヨタは小型モビリティから実用化を始めていて、まずはここら辺からかもしれない。
参考記事：
https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1479589.html
https://www.nissan-global.com/JP/INNOVATION/TECHNOLOGY/ARCHIVE/IN_WHEEL_MOTOR/
https://response.jp/article/2021/10/05/350066.html
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/16374/ (有料だけど）
内燃機関には不可能だが、EVだったら可能な制御は実はかなり多い。
最も分かりやすいのが「速度制御」ではなくて「トルク制御」が可能な部分。
速度制御というのは、どれぐらいのスピードで回すか制御するかということ。これはエンジンでも当然できます。
一方で、トルク制御というのはどれぐらいの力を出すかという制御ができるということ。これはエンジン車でやるにはかなり大変。トルクセンサでセンシングはできるんだが、制御する方法が摩擦を使う方法ぐらいしかない。
この他にも制御はEVの方が優れている部分が多くて、自動車が電子制御になればなるほど、EVの利点が上がっていく。
では何故普及していないかというと、電子制御のシステムが高すぎるから。特にセンサーが凄く高く、そのシステムだけで車一台買える価格がする。これでも安くなったんだが、価格の下落は停滞中。
さらに、実はこの部分のメリットを出すだけなら、ハイブリッドカーでもできるんだけどね。と言うか一部はやってる。
車の標準的な利用としては、普段は、一日1時間～2時間ぐらい使って、それ以外は止まっていると言うケースがほとんどなので、バッテリーはせいぜい50～100km分ぐらいしかつかわない。
しかし、ちょっと遠出するときに困るため、より多くのバッテリーを搭載していることがある。
この時に、この余っているバッテリーを家庭用蓄電池として使おうと言うのが、このV2H。シンプルには、太陽光発電などで昼間ためた電気を夜使おうと言うことなんだが、これはあんまり筋が良くない。何故かと言うと、昼間は家に車がない。職場などに向かうため充電ができない場合が多いからだ。
なので、一歩進んで
ことにして、自宅という環境から切り離して、電力網全体として備わっているEVの電池を電力供給のバッファーとして機能させると言う構想。
太陽光発電で昼間余った電力を、その家という範囲を通り越してBEVに充電、夜間放電させ電力供給側に回す。これを面的な制御で行う事で、電力網の最適化と安定化を行おうというわけだ。
既に島単位で実験都市などがつくられて実現しているところがあり、有効性も確認されている。のだが、電力網の仕組みそのものから更新しなければならず、更に電力網って装置の更新周期が20年とかが当たり前なので、今から普及が始まっても相当に時間がかかると思われている。
ちなみに自動車側の充電規格、CHAdeMO(チャデモ）という規格があるが、これはV2H対応の仕組みが入っているので、CHAdeMOに対応しているEVで、ちゃんと実装している車はやろうと思えば数にV2Hを適用できる。
日本の規格らしく、最初からこれらに利用できるように整備されている訳だが、一方で北米でテスラが作った規格の方は、現在まだ非対応（2025年対応予定と言われているが、Teslaの提示スケジュールの信頼性はほとんど無いので…）。
また、次に日本と中国が中心となって作っているChaoJi(チャオジー）という規格はCHAdeMOの発展形で、こちらもV2Hに最初から対応してスタートする予定。
ちなみに、よく「北米ではテスラのスーパーチャージャーが標準規格になったんだから日本はCHAdeMOなんてガラパゴス規格捨ててそっちに合わせろ」というようなことを言う人がいるけど、あれは日本のCHAdeMO規格に乗りたくなくて北米の自動車メーカがぶち上げたCOMBOという規格がクソ過ぎた結果、CHAdeMO相当の技術を多少は備えていたスーパーチャージャーになっただけで、別にスーパーチャージャーが優れているわけではない。確かに規格上大容量に対応していると言うが、まだCHAdeMO規格を超えるような高出力出せる充電設備も自動車もまだほぼ存在してない。
この辺りはちょっと調べれば嘘だと分かるような事を振れて回っている人がいるので要注意だ。嘘を広めたいか、外国から聞こえてくる作られた偶像に踊っているかどちらかだと思うんだけど、EV界隈ってどっちも多いから厄介。
一方でChaoJiと言う規格は日本と中国が中心となって作られているが、これはスーパーチャージャーを含め他の規格に対して後方互換を確保し（コネクタ形状の変換だけでいけるので）最終的には、少なくとも内部システムはこれに統一されていくと思われる。
閑話休題。
この可能性は3つぐらい思いつく。
EVは補助金を全開にして購入すると結構安く買え、さらに電力にはガソリン税やら軽油取引税やらかからないので安く済む
例えば、都市内で、一日60km以内ぐらいの配送作業（郵便局でだいたい走行距離一日30kmぐらいらしい）で住む宅配のラストワンマイルとかでは既にコストメリットがある。
ただ、地道な改良による電池の価格下落は限界が近づいているようなので、苦しい。全固体電池も直接的に価格を安くする技術ではない。
ガソリンスタンドはどんどん減っていて、特に山間部の過疎地で維持出来なくなってきており、燃料供給に影響が出ている。
ただ、市場としてはわずかなのと、トラックなどの商用車のEVが一般化するのは相当時間がかかると思われるから、EVで解決してそれにより地方から普及、というには結構厳しいかも知れない。
一方で、全く燃料インフラが存在しない途上国などでは、ソーラー発電システムさえあればとりあえず電力供給ができるのは大きく、あり得るかもしれない。
ただ、間違いなく採算性が悪い市場だから、テスラとかは絶対やらないしどうかな、とは思う。
例えば、国内産業の育成のためと言ったような政策予算がガッツリ付いて、安く買える場合、あるいは、政策に対応するために購入する必要がある場合。
と言う事が考えられている模様。
で、これテスラや中国だからと言って解決できるような気がしないんだよな……。
日本だと不可能で、中国だと可能ってのは発電所の建設ぐらいか。日本だと大規模な再エネ以外の電源開発（発電所の建設）って環境アセスメントがあるから計画から運転開始まで10年かかる。
送電線が既に来ている工業用の埋め立て地にガスタービンを並べるとかならまぁできなくないんだけど。
現実主義の人は
って感じでプランニングしているっぽい。
出力600kwの800v充電器なんてものをガススタの3倍の密度で整備するなんてのよりはだいぶ現実的ではあるけど、それでも整備までどれぐらいかかるかなあ。10年でできるかな。
車必須の地方民としては、日常の足、サンダル代わりの軽自動車はEV化していくのは間違い無いとしても、それ以上は見通せないや。
ウェザーニュースのMyライブカメラに参加するため、ソラカメを設置してみた。
わかったこと
・ATOM Cam 2を使用するが、ATOM AppとMyライブカメラ(ウェザーニュースApp)は排他。どちらかに接続してからもう一方に接続するにはリセットが必要。
・「画角調整」画面はサーバで折り返した映像を表示するらしく、遅延が著しいため使いにくい。そのためATOM Appで先に調整してからウェザーニュースAppに接続した方がやりやすい。
・ファームウェアアップデートはウェザーニュースAppからは出来なさそう。ATOM Appから行えるため、WxBeacon2と環境センサAppの関係のようになりそう。
・ATOM AppからウェザーニュースAppに繋ぎ変えてもRTSPで映像を確認することができる。必要なID/PW等はATOM Appから確認できる。(DHCPサーバ側でIPを固定しておく。ちなみに2台設置したところ両方とも同一ID/PWだった。)
(なお、ウェザーニュースAppに接続した段階でATOM Appとの接続が切れるためAlexaでの確認は不可能。)
・ウェザーニュースAppに複数台のソラカメを登録することはできない。複数台繋げたければ、それだけAppを動かす必要あり。(2台目のスマホなりタブレットなり…)
