テレビを買い替えた

テレビが故障。2017年に購入したDXアンテナ製の40インチ液晶テレビ。1〜2年くらい前から突然再起動するなど不調の予兆はあったのですが、月曜日にとうとう電源が入らなくなりました。リモコンで電源を入れると電源ランプが赤から青に変わり画面にロゴが表示されるのですが、5秒くらいで電源が切れてしまいます。おそらく、起動時の回路チェックでNGになっているのでしょう。メーカーのDXアンテナは親会社の船井電機に吸収されて、その後に船井電機は大型の経済事件で破産するという数奇な運命を辿るメーカーなので修理も大変でしょうから買い替えることにしました。

まずはネット通販を発注しましたが、失敗です。とりあえず手っ取り早く代品をとネット通販サイトを探しました。発注翌々日に届く40インチの製品があったので発注。故障品の廃棄の検討は後回しにすることに。ところが、発注翌日に販売店から一方的に注文がキャンセルに。ネットで販売店のことを調べたら、どうやらサイト上の在庫表示は手持ち在庫ではなく取り寄せ見込みで表示しているよう。他で品薄の商品をこの販売店がたまたま在庫を持っていると思い発注したのに、騙された感が高いです。

故障し廃棄するテレビの扱いも苦戦。届かないネット通販を待っている間にテレビの捨て方も調べましたが、家電リサイクル法の縛りが厳しくて、しかも消費者に優しくないことがわかってきました。経済産業省の正しい処分早わかり！というサイトがあるのですが、けっきょくそのサイトでは何もわかりません。このサイトに来る人は制度の理念を知りたいのではなくて処分の仕方を知りたがっていることを経済産業省さんには理解していただきたいです。処分は(1)新しい商品を買うお店で引き取ってもらう(2)処分品を買ったお店で引き取ってもらう(3)指定引取場所に直接持ち込む の選択肢があるのですが、ネット通販でテレビで買うと(1)(2)は困難だし(3)は自ら輸送手段を持っていないと現実的ではありません。幸い故障したテレビは家電量販店で買ったので、なんとか店舗に持ち込めば(2)の選択が可能であることまではわかりました。

結局、購入も廃棄も家電量販店実店舗に行くことにしました。週末には予定があるため、在宅勤務の水曜日の定時が過ぎた時に、やりかけの仕事を放置して家電量販店への訪問を決行。シェアカーを借りて故障したテレビを積んで、若葉台方面の家電量販店に。FireTVの動きがモッサリしていて使いにくかったことから息子がスマートテレビを希望。家電量販店でフルHD40インチの棚を見るとそれほど選択肢が多くないことから、Hiseinseの40インチスマートテレビに決めました。段ボールに「NETFLIX」「YouTube」「prime video」と書いてあるのでスマートテレビだと思われます。4万円弱の買い物を即決です。(安いか?) で、これを持って帰るので古いテレビの引取をお願いしますと店員にお願いし、リサイクル手続きへ。引き出しから伝票が出てきて、名前と電話番号を記入、DXアンテナは他より1,000円ほど高くなりますという謎ルールを告げられ、6,000円ほどの支払いをします。40,000円ほどの品物を捨てるのに6,000円の支払いをするのはなかなか比率的に大きいですね。でも無事に故障機を廃棄でき、新品が手に入りました。

家に帰って、テレビの設置。8年前の同サイズテレビに比べてだいぶ軽くなった感覚があります。スタンドが細くなって、置き方に制約が出てしまいますね。細いスタンドは製品重量を軽くするための工夫だそうです。自デジとCSのアンテナ、LANケーブル、HDDのUSB、ビデオデッキとSwitchのHDMI、電源コードを接続して設置完了。段ボールと発泡スチロールの廃棄が面倒ですが、配線系の作業はそれほど大変ではありませんでした。古いテレビを抜線して持ち出し、その場所にそのまま置いただけなので、そりゃ簡単ですよね。FireTV Stickが不要になった分の配線だけがスッキリしました。テレビ本体の重量はだいぶ軽くなったでしょうか。スピーカーからの音質もずいぶんと軽くなってしまったのが残念です。

外部接続関係の調整を行います。USB接続の外付けHDDはフォーマットのし直しに。録画されていたデータは全て消去されてしまいました。そういう仕様なんですかね?僕の場合は大事な録画が入っていたわけではないので問題にならなかったですが、テレビの交換の際は注意が必要です。新しいテレビにはBlueToothが搭載されているので、外付けスピーカーを接続してみました。しかし、タイムラグがあって映像を聴くのには適しませんでした。Amazon Echo(スマートスピーカー)との連携ができるとのことでしたがやり方がすぐに理解できず。スマートフォンのAlexaアプリでHisenseのスキルを追加して、そこからデバイスを追加するというやり方でした。電源ON/OFF、音量調整、自デジのチャンネル変更はEchoに話しかけることでできるので、少しだけ便利になりました。AirPlayはまだ試していません。便利なのでしょうか。NHK one、Prime Video、U-NEXTのアカウント設定はスマホで行います。Youtubeはログインしろとうるさく困っていたのですが、息子のが捨てアカウントを使えるとのことで、テレビのYoutube専用のアカウントを設定しました。

2時間くらいで設置から設定まで完了。40インチFullHDから40インチFullHDへの買い替えなので見た目は対して変更ありませんが、ネットサービスを利用するのにFireTVの操作を行わずテレビのリモコンだけで済むようになった利便性は大きそうです。

『生成AIで世界はこう変わる』

2024年1月初版なので、ChatGPTブームが定着した頃の著書だろうか。一般人にはまだ玩具だった生成AIだったけど、早晩近いものになる道具に違いないと多くの人が思ってた頃だと思う。そんな頃の一般向け生成AI解説書のベストセラー。

前半はディープラーニングの基本原理。この辺りは将棋ソフトの解説書で読んできた内容の復習。きちんと基礎を理解しとかないとね。

中盤は生成AIが仕事などに及ぼす影響。この辺りはまだ社会における評価が揺れている時代の著書であり、著者の思いが強く現れている部分でもあると思います。AI研究者、AIを道具として使いこなす事務労働者、AIの支援を受けて働く事務労働者や現場労働者など、様々な人から見た新しい「道具」を見守りつつ、取り残されないようにしていきたいと思います。

後半にある創作物に関わるAIの立場は、なかなか難しい問題だということがわかりました。多くの人間の創作物を学んだAIが創作したものは誰のものか。創作する人間の権利や動機を守りつつ多くの人がAIを使って創作するには。落とし所を探っていきたいところです。

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『新卒SE、1年間で機械学習エンジニアを目指す』

KindleUnlimitedで変わったタイトルの本を見つけた。と思ったら、技術系同人誌の商業出版ものらしい。個人ブログ以上書籍未満と言ったもの。アンリミだから読める(^_-)
私自身はKaggle参戦を目指してPythonを覚えたりSIGNATEで問題を解いたりしているものの、目指している方向とやっていることが一致しているか不安な状況が続いています。他の人ってどうしているんだろうなって思っているときにこのタイトルを見つけたので、Kindleにダウンロードしました。
最初は、数学知識とPython環境の構築。このあたりは私自身は学習済みなので軽く読み流し…次に出てきたのが『ゼロから作るDeep Learning』って、おい。急に飛んだなという印象です。その前に線形回帰からいろんなモデルに取り組んで前処理にも苦労をしっていう機械学習あるあるを期待していたら、そのあたりを全てすっ飛ばしていました。私が沼にハマっている場所を、著者はあっさりと抜け出すことができたのでしょうか？

『Marketing Python入門』

Kindle Unlimitedから見つけた本。Pythonをビジネスに活かす手法が書いてあるのか？と思ってダウンロードしたが、それほどマーケティング要素は含まれてなかった。

Pythonの文法の基本を説明したあとは、線形回帰による予測、WEBスクレイピング、形態要素解析を簡単に説明した、かなりシンプルな本でした。

今までPythonの本は統計解析に偏って読んでいたので、WEBスクレイピングや形態要素解析のコードを触ってみて、こんなこともできるのかと驚きました。こんな便利で簡単なツールがタダで使えるPythonの世界はどうなってるんだ？

Pythonで理解する統計解析の基礎

Pythonやら統計学やらを勉強しようと本を探していた時にヒットした本。著者を見てみると「谷合廣紀」の文字。ん？(当時)奨励会三段リーグをトップで走っていた(その後、四段に昇段←おめでとうございます!)と同じ名前では？と調べたら、本人でした。まじか、東大大学院で研究していて、プログラムの本を出版して、さらにプロ棋士になろうなんて人間がいるのか…。しかも、後日知ったのですが、大学院の研究室の指導者は、なんと短歌で有名な坂井修一だとか。ほんとうにわけが分からない濃密な世界。ちなみにあとがきには、著者がプログラムを学ぶきっかけになったのは、行方尚士八段にプログラマ辻慎吾氏を紹介してもらったからだとか。

統計検定2級の教科書を読み終えたあたりで、この本をKindleで買い、読み始めました。自宅のWindowsPCにAnacondaをインストールし、Python環境を作って、本書のコードを手入力しながらPythonと統計の両方を手に覚えさせます。本書の統計学の範囲は、ほぼほぼ統計2級教科書と同じ。おお、教科書でやった確率分布がMatplotlibで表示されるぜ! 確率分布がほんとうに実現できてるぜ! という感動を覚えるためのプログラムです。

一通り読んで
・本書ではPythonを覚えることが難しい
・本書では統計学を覚えることが難しい
という印象を受けました。

しかし、
・Pythonを一通り(特にnumpyやpandas)覚えた人が、使い方を定着させる
・統計学(2級レベル)を覚えた人が、手で覚えて知識を定着させる
という使い方に、非常に有効です。

本書ではnumpy、pandas、matplotlib、scipy.statsの関数の説明がほぼなく、このプログラムはいったい何をやっているんだ?というのを毎回Googleで検索して調べる必要がありました。過去に勉強したプログラミングの本は、本のなかでこういう疑問が解決できるように作られているものがほとんどなので、この点にはかなり苦しみました。どこかにリファレンスを置くなり、提供ソースのコメントに記載でもあれば助かるのですけど。

本書で使われていたAnacondaという開発環境を初めて使ったのですが、こちらも意外な環境でした。ブラウザ上で対話的にコードを入力し、対話的に順次実行していく環境です。大昔にMS-BASICを使ったことがある人なら「懐かしい!」と思うような環境ではないでしょうか。クリック一つで試行錯誤する使い方には、この環境なかなかよいですね。

『AWS認定資格試験テキスト AWS認定 クラウドプラクティショナー』

緊急事態宣言の自宅待機中に自分に課した課題のひとつ「クラウドを覚える」の具体化。覚えるレベルとして資格取得できるレベルってのがわかりやすいので、試験テキストを購入。 クラウドの概念は、日経コンピュータなどの雑誌で知っていた通りのこと。ただテキストで系統立てて知識を整理できたことはよかった。「リージョン」や「アベイラビリティゾーン」などパブリッククラウド特有の概念も、それほど苦にならずに覚えることができた。エッジコンピューティング絡みはAWSならではか？と思うが、グローバル事業の経験がない僕としては遠い世界の話だったり。 ひととおり読んで、そんな難しいことはなかった。AWS特有の言葉(製品名など)をきちんと覚えないと認定試験は難しいのかなと。印象としては、この試験はエンジニア向けというよりも、SIer営業担当者向けではないかと思う。AWSのディーラとして営業するんだったら、これくらいの知識は持った上で客先に行って、これくらいの知識を下敷きにしてエンジニアと話してね、と。

iPad 3台めを購入

自宅にはiPadが2台あります。

ひとつは、2011年12月に買った「iPad 2」
もう一つは、2016年5月に買った「iPad Pro 9.7」です。

本当はiPad Pro 9.7を買った時にiPad 2は廃棄する予定だったのですが、その後もAmazon Prime Videoが使えてたり(1年前くらいに使えなくなった)、Youtubeアプリが(いまだに)使えてたりと、用途によっては使えなくもなかったので、いまだに現役稼働中でした。主に娘がYoutubeをみたりSafariで小説家になろうを読んだりするのに使っていました。

最近になって、Safariが重い、こんなんじゃなろうも読めない！と苦情が入るように。そりゃそうだ。よく今まで使っていたな。仕方ないので、買い換えることに。教職員割引が(とある理由で)使える3月末までに注文しちゃおうと、あわててApple Storeでぽちり。今回は一番廉価な、無印iPad(第7世代)32GBというモデルです。概ね、4年前に買ったiPad Pro 9.7と同じようなスペックを、概ね半額で購入することになりました。

iPad Pro 9.7 A9X 2048x1536pixel 32GB ¥72,144-
iPad(7th) 10.2 A10Fusion 2160x1620pixel 32GB ¥37,620-
(金額は税込定価ベース)

到着して、簡単なキッティングをして、使い始めましたが、何かすごいと思うようなことは特になし。Proみたいなのが2台になって、息子と娘が喧嘩しなくて済むね、程度。新しいiPadがやってきても、もうウキウキしなくなってしまったなぁ。

関数電卓を買い替えた

統計学の教科書を読みながらチートするために関数電卓を引っ張ってくると、液晶が黒ずんでる…もしかして電卓の寿命か？で思い返すと、この電卓を買ったのは高校1年生の頃、もう32年も前のことです。使用頻度は低かったものの、32年も使えば寿命なのも納得するでしょう。記憶が正しければ、ジョーシン三宮店の開店記念で1000円で買った激安関数電卓だったはず。まさかこんなに長持ちするとは。

でも液晶画面が壊れかけなので、統計の勉強をするにはちょっとストレスがかかる。思い切って買い替えることに。あまり高機能でなくてもいいし、そもそも本格的な統計計算はPhython覚えてパソコンでバリバリやるんだぜ！と思ってるので、最低限の関数機能さえあればいい。そう思って、まずは検索サイトで「fx-250E」と検索すると、レトロで懐かしのアイテムとして中古品が売られています。電卓にノスタルジーを感じている場合ではないので、その他のサイトを閲覧。安くて使い勝手がよさそうなのは「fx-375ES A」あたりらしい。品番的にも、手持ちのfx-250Eの後継の後継の後継っぽい響きだし。2000円以下の、相変わらず激安電卓だし。

届いてみたら、意外と大きかった。液晶も広がり、何と数式が表示できる。平均や分散のマークがキーに見つからないが、これはきっとやり方があるに違いない。(STATモードあたりにある？) nCrみたいな一発でチートできるボタンがあるのも素敵。で、使いこなせるのか？

情報家電を購入しても読むことがなくなった「取扱説明書」を、一通り読んでみることにしよう。

イヤホンを「JBL TUNE205BT」から「JBL T110BT」に変更した

iPhoneに接続して使うイヤホンをいろいろ探っていて「ネックバンド型」が今のところ一番使いやすそうと「JBL TUNE205BT」を半年ほど使用。だいたい3日ごとに充電して、通勤時にiTunesの音楽を聴いていた。

右耳用と左耳用がコードで繋がっている、一般的に専用充電器は持ち歩かないというのがネックバンド型の使い方の特徴。完全ワイヤレスと言われるタイプは専用充電器を持ち歩くことになり荷物になるのと、耳穴摩擦だけで保持しているので落としやすい難点があった。ネックバンド型は片耳が外れても落っことさないし、両耳を外して肩からダランと下げとくこともできる。

音質は問題ないが、音楽が騒音にかき消されやすい特性があった。だからといって音量を上げるとうるさいし、(カナル型ではなく)インナーイヤー型なので音漏れの心配も出てくる。この辺が難点だった。

片側のイヤホンの耳に当たる樹脂部分が剥がれてきちゃったので、買い換えることに。3000円程度のネックバンド型イヤホンはJBLとsonyと、あとはよく知らないメーカー。検討した結果、同じJBLネックバンド型でもカナル型の「T110BT」。値段はほぼ205BTと同じくらい。

音質は正直、205BTより劣る。迫力とかクリアさとかと無縁の実務的な音。でも、通勤の電車内や車が行き交う道路で聴くとT110BTのほうが205BTより聴きやすい、というか聞き取りやすい。音質を求めるわけではない使い方なので、T110BTに替えて正解だったか。

Kindle paperwhite第10世代が届いた

Kindle paperwhiteが届きました。さっそく開封して設定、読んでる最中の本をダウンロードしました。

以下、今日まで4年間使ってた第6世代paperwhiteとの比較

・機能そのものは大して変わってなさそう。ホーム画面はオススメが表示されるデフォルト画面から、旧来の画面(ライブラリ)に設定を戻した。

・固定レイアウト雑誌は目を凝らせば何とか読めるレベル。旧機では目を凝らしても読めなかったので、若干の進化。期待していたピンチイン/ピンチアウトは旧機よりかは若干速くなったものの実用レベルには未だ達せず。バーチャルパネルは若干動作が早まった。Fire7が手元にない時に仕方なく固定レイアウト雑記を読めなくはない。

・固定レイアウトのブルーバックスは「量子コンピュータ 超並列計算のからくり」のサンプル版を見てみたところ、旧機では読みにくかったものの、新機ではちゃんと読めるようになっている。212dpi(758x1024)→300dpi(1072x1448)になったおかげでしょうか。

・ベゼルとディスプレイがフラットになった。これが使いやすいか使いにくいかは好みだろう。たぶん防水にするためのデザイン変更かと。

・電源ボタンが押しやすくなった。誤って押されちゃう頻度が高くなりそう。

全般的には、1万数千円も出して買い換えるほどだったかは微妙です。