投稿者: Koda

真冬でも半袖の次男（小2）。無理にでも厚着をさせるか、親は迷うかもしれません。ただ、基礎代謝が高い子供はすぐ熱くなるため、大人が思うより大丈夫そうです。

周りから心配される

雪の日も半袖で登校する次男。学年で1人はいる半袖少年です。

次男になぜ半袖なのか尋ねました。

「体を鍛えるため」だそうです。

見ているだけで寒そうで、通学路で見守る大人たちから心配されます。

実際、よく風邪をひきます・・・。

冬でも半袖は体に良いのか？

風邪のひきやすさと、半袖が関係しているとは言えません。

しっかり厚着をしていた幼少期から、次男は風邪をひきやすかったためです。

Googleで調べても、冬の半袖が良いかは「人による」という答えでした。

よほど体調を崩さない限り、本人が半袖でいたいなら、本人の意見を尊重すればよいと思います。

筋肉のある子どもは熱い

寒く感じるかどうかは、基礎代謝が関係するようです。

子供は基礎代謝が高く、さらに筋肉があるほど基礎代謝は高くなります。

次男は四兄弟の中で、最も筋肉質で、本当に冬でも熱いだけなのかもしれません。

厚着で汗をかくと、余計体が冷えるため、よく動く筋肉質の子供は、半袖が正解なのでしょう。

もし、自分の子供が冬に半袖で過ごすことを望んだら、大人との基礎代謝の違いを考慮して、子供の望む服装にするのが良いと考えています。

長男（小4）が、絵を見せてくれました。エリザベスの中身だそうです。メカの絵が大好きな長男は、恐ろしい集中力で、細かい部品を描き上げます。

エリザベスとは

少年ジャンプ「銀魂」に登場する白いペンギンみたいなやつです。

見た目はかわいいのですが、口から大砲を出します。

私には着ぐるみに見えましたが、長男曰く、ロボットらしいです。

メカ・エリザベス

長男はエリザベスの中身を想像し、構成パーツを描き始めました。

もう、すでに４台のエリザベスが完成しています。

これだけの興味と集中力が、ほんの少し国語に向いていれば、「えりざべす」をカタカナで書けるようになるのですが・・・。

あと、やっぱり気になってエリザベスの中身を調べてみると、ロボットではなく着ぐるみです。おじさんが入っているようでした。

国語力だけでなく、洞察力も、ちょっと心配です。

ギャップが激しいがそれも良い

興味ある分野と、興味ない分野のギャップが激しすぎる長男。

これからどう成長していくのか楽しみではあります。

正月にダイソーの組み立て式グライダーを飛ばしました。グライダーのおなかにカメラを取り付け、空撮に挑戦してみます。

グライダーにM5カメラ装着

正月なので凧あげで空撮を企画しました。しかし、あいにく凧が売り切れで、代わりにグライダーを使います。

グライダーをひっくり返し、おなかにM5カメラを貼り付けました。

M5カメラは電子工作で用いられる無線カメラです。

M5カメラと軽量バッテリーを組み合わせると、30gで動作する無線カメラになります。

グライダーで空撮開始

カメラ映像は、iPhoneのブラウザで受信しています。

それではカメラ搭載のグライダーを飛ばしてみましょう。

・・・飛んだけど、圧倒的に壮大さが足りません。

あと、電波が安定しないのか、映像の下の方まで受信できていません。

カメラが軽いとは言え、やはり風の抵抗が増え、重心もズレ、グライダーの高度がでませんでした。

カメラを外し、普通に遊びました・・・。

コロナで大きく変化した2020年。学校が休校になったり、生活様式がかわったり、とにかく変化が大きい年でした。それでも無事、新しい年を迎えることができそうです。

コロナの話題ばかりだった

2020年はコロナの年だったと思います。

コロナのインパクトが強すぎて話題にあがりませんが、プログラミング教育が必修化した年でもありました。

影の薄いプログラミング教育について、少し記録を残そうと思います。

始まった？プログラミング教育

2020年、日本でプログラミング教育が必修化し、小学生もプログラミングを学ぶようになりました。

しかしコロナで新年度から学校が休校。必修化した日本最初のプログラミング教育は、家庭で始まりました。

親がプログラミングを教えます。

学校教育がコロナに対応できなかった

突然休校になってから、すぐにオンライン授業が始まるほど、日本の学校教育に柔軟性や機動性はありません。（仕方ないと思います。）

教育は家庭に託されました。

学校に行かない子供たちに、何かを教えないといけない・・・と、あせる親は多かったと思います。

とはいえ、親も激変する仕事への対応で、余裕がありません。

選択と集中

余裕がない時は何かを捨てます。

うちの家庭では、国語と算数と理科と社会を捨てました。

捨てすぎなんですが・・・小４と小２の子供に、プログラミングだけを教えます。

楽しければ自ら学ぶ

プログラミングに絞ったのは、子供たちが自主的に学べると考えたからです。

自主的に学べれば、親の教える時間は少なくて済みます。親の都合です。

ゲームを作りながらプログラミングを学べば、ゲーム好きの子供が自ら楽しんで学ぶと考えました。

ビジュアルプログラミング「スクラッチ」

小学生が英単語のコードを書かなくても、視覚的にプログラミングできるソフトがあります。

ビジュアルプログラミング「スクラッチ」です。

最低限、私（父）も使い方を学ぶため、スクラッチを使ってゲームを公開するところまではやりました。

しかし、そこまでしなくても、NHK for Schoolで「Ｗｈｙ！？プログラミング」が配信されており、この動画で十分子供たちは自習できるようでした。

学校再開 そして「ビスケット」

学校が再開しました。

プログラミング授業が始まると、使うソフトはスクラッチではなく「ビスケット」でした。予想を外します。

ただ、知らないソフトでも、あまり関係ありません。プログラミング教育はソフトの使い方ではなく、考え方を学んでいます。

実際長男は、ビスケットもスクラッチも楽しんで使いこなしていました。

今後はさらに考える力が必要

2020年末の時点では、新しく始まったプログラミング教育の成果や、コロナによる教育の遅れの影響は、まだ分かりません。

ただ、コロナで激変している社会では、間違いなくプログラミングのような考える力が必要になっていくと考えています。

何はともあれ、無事１年を過ごせたことを感謝し、来年もできるだけ楽しんで変化を乗り越えられればと思います。

自然言語の評価基準「BERTScore」を使って、類似度の高い文章をスコア順に並べてみます。

この記事について

自然言語処理について基礎知識すら無い人（私）が、とにかく試して、自然言語処理とはどんなものか、イメージを掴むための内容です。

環境構築

BERTScoreのGitHub参照。

Python 3.6以上の環境が必要です。

コマンドプロント（Windows）やターミナル（Mac）で下記を入力して、BERTScoreをインストールします。

エラーが出ないことを祈ります。

Windows、Mac共に、私の環境では問題なくインストールできました。

テスト用の文章

今回は簡単なテストで、４つの文章を用意します。test.txtという名前で、任意の場所に保存してください。

4つの文章を他3つの文章と比べ、類似度のスコアを出します。

Pythonコード

「BERTScoreで文章の類似性を測定してみた」のコードを大部分参考にさせていただきました。しっかり学びたい場合は、このサイトの閲覧をお勧めします。

早く試したい場合は、下記Pythonコードをtest.pyという名前で保存してください。test.pyは、さきほどのtest.txtと同じ階層に格納します。

BERTScoreでは、Precision（適合率）, Recall（再現率）, F1（適合率と再現率の調和平均）を取得できるようです。

とりあえずF1で類似度を評価することにしました。

出力結果

コマンドプロントなどで「python test.py」を実行すると、文章の類似度スコアが算出されます。

初回実行時のみ時間がかかります。1GB近くある学習済みモデルをダウンロードしているようでした。

しばらく待つと、各文章に対し、類似度の高い順にスコアと文章が掲載されます。

結果としては納得いくスコアです。

「吾輩は猫である」であれば、「未来の世界の猫である」が類似しており、「猫型のロボットである」は少し違い、「眼鏡をかけた黄色い服の少年」は全く違います。

ただ、今回の文章サンプルだと、BERTのすごさを引き出せていない気もします。単純な文章で比較したので、昔からある自然言語処理でも結果が変わらないかもしれません。

まずは結果が見られたことに感謝

自然言語処理を使いこなそうと思うと、まだまだ学習と経験の積み重ねが必要だと感じます。しかし、知識がほぼ無い状況でも、BERTScoreとその使い方の情報があったおかげで、自然言語処理のイメージは掴むことができました。

OpenCVの勉強をしていたら、となりで子供が黄色いボールで遊んでいました。ちょうど良い題材なので、黄色いボールを数える画像認識プログラムを作ります。

黄色のボールだけをカウントする

黄色いボールを取るたびに、画像左下の数字が減っていきます。

赤いミニトマトが減っても数字は変わらず、黄色いボールだけを認識します。

色だけのボール検出は難しい

黄色を抽出するだけなら簡単です。

ボールが重なっていない状態なら、ボールの数を検出することも、比較的簡単です。

しかし、２つのボールが重なっている場合、それを２つのボールと認識させるのは、難易度が高めかもしれません。

機械学習を取り入れることになりそうです。

大ざっぱにでも数えたい

低いコストで、大ざっぱにボールを数えられないでしょうか？

黄色の面積を計算すれば、ボールの概数は出せるかと思います。

元の映像だと、奥に行くほどボールの面積が小さくなるため、まずは射影変換で調整します。

射影変換が下手で、ボールが横に潰れてしまいましたが・・・面積がだいたいそろった気がします。

これで黄色の面積を、1つ当たりのボール面積で割れば、ボールの数をカウントできます。

ボールの数が分かる１フレームを使ってマスクを生成し、cv2.countNonZero(mask) / ボールの数で、1つ当たりボール面積は計算できます。

今回の映像だと、１つのボールの面積は約9,200pxでした。

黄色ボールの概数を数えるコード

色の抽出やマスク生成は前回までのコードを使いました。

射影変換はOpenCV-Pythonチュートリアルを参考にしています。

動作の参考に、冒頭の画像を再掲載します。

今回はボールでしたが、色が識別できれば、形状は何でもOKです。

色だけで概数を簡単に調べたいときのサンプルでした。

OpenCVで特定の色の位置を取得するサンプルです。精度がよくなく、おおざっぱな方法のため、使える場面は限定されるかもしれません。

青・緑・赤のボールだけ認識

吊るされたコットンボールの中で、青、緑、赤のみを認識させます。

認識した場合、緑の円が描画されます。

精度はあまり高くなく、作ったサンプルコードでは、1色につき１つまでしかボールを認識できない制限もあります。

環境・バージョン

Windows10
Python 3.6.4
OpenCV3.4.0

2018年末にOpenCV4が出ているようです。OpenCV3でしか動作確認していないので、ご注意ください。

ボールの色認識のコード

昔書いたボールの輪郭抽出のコードを少し作り変えています。

認識する色の範囲や、最小半径は、扱う映像に合わせて調整してください。

コードの53～55行目で、各色のマスクを作っています。

getMask([最小の色相,彩度,明度], [最大の色相,彩度,明度])で抽出したい色の範囲を指定します。（ただし赤のみ諸事情で最小明度と最大明度・彩度の値が無視されます。）

上記コードでは、例えば青のマスクの場合、色相110～150の間、彩度45～255、明度30～255を取得しています。

そして58～60行目で、各色でマスクされた画像を元に、輪郭（位置）を取得します。

getContoursの最後の引数(75)が、認識する最小半径の指定です。より小さいものを認識するときは、値を小さくします。

ただし、小さいほどノイズに反応して、誤認されるかもしれません。

知育菓子「たのしいおすしやさん」がスーパーのお菓子売り場に並んでいました。少し値段が高いですが、子供たちが作っている姿を見ると、値段以上の学習価値を感じます。

「たのしいおすしやさん」250円

スーパーのお菓子コーナーに行っても、なかなか買うことのない知育菓子。

1つ250円ですが、うちの場合は子供4人で1000円。

お菓子で1000円は高い気がします。しかし、正月間近で奮発して、買って帰りました。

調理開始？

「たのしいおすしやさん」を開封して、子供たちが作り始めました。

ものづくりが得意な長男が先導して、調理（？）が進みます。

基本的には粉と水を混ぜる作業が多いです。

図工と家庭科、そして理科の学習

シャリを握ります。

粘土のような、料理のような、図工と家庭科が合わさった感覚です。

イクラを作っています。

水の中に別の水滴を垂らすと、固まってイクラになります。

これは科学実験で見る「つかめる水」。

乳酸カルシウム水溶液にアルギン酸ナトリウム水溶液を入れると、膜ができて水の玉ができるようです。

図工と家庭科だけでなく、理科への関心につながりそうです。

独創的な寿司

小学生の長男・次男は、見本に近い寿司を作ります。しかし、園児の三男は、独創的な寿司を作りました。

巻き寿司のしょうゆ漬けでしょうか？

しょうゆでとても辛そうですが、味は甘いです。

なお、四男は作りながら食べてしまい、完成品はありません。

値段以上の学習価値

「たのしいおすしやさん」のような知育菓子は、お菓子売り場で値段が高い部類なので、買わない家庭が多いと思います。

しかし、1つ250円で学習になるなら、安い買い物かもしれません。

値段以上の価値を感じました。

ソラーパネルがなんとなく好きで、屋根やベランダに付けています。そしてもう一つ「BigBlue 28W ソーラーチャージャー 」を購入してしまいました。災害時の備えが充実していきます・・・。

元を取ることを考えてはいけない

ソーラーパネルで電気代を浮かせることは困難です。

仮にソーラーで10,000mAhのモバイルバッテリーを充電しても、浮いた電気代は1円程度です。

BigBlueソーラーは、Amazonタイムセールで5,000円で買いました。5,000回充電すれば元を取れますが、現実的ではありません。

年間約250日ある晴れの日に、毎日充電しても、元を取るには20年かかります。

災害時の備え

28Wのソーラーチャージャーを購入するメリットは、災害時の備えになることです。（私はソーラーパネルが好きで買っただけで、そこまで考えていませんが・・・）

自然災害の多い日本なので、停電の備えで大きめのソーラーチャージャーが家に常備されていると、安心かもしれません。

情報収集や連絡手段となるスマホのバッテリーを持続させられると心強いです。

充電速度は文句なし

冬の晴れの日、BigBlueソーラーを南側のベランダに干しました。

洗濯物みたいな雑な干し方で、1.5Aくらい安定して充電できています。最大で1.8Aまで上がります。

例えばiPhone（3000mAh弱のもの）なら、2時間以内でフル充電できる計算です。

日差しが弱くてソーラー発電量が落ち込む12月に、これだけ発電していれば十分災害時の備えになると思います。

クリスマス。静かに光る手まりを楽しみます。コットンボールライトの手まりバージョンで、部屋を彩ります。

光る手まりのインテリア

カーテンレールにつけて飾ったり・・・

クリスマスにツリーに付けて光らせたり・・・。

コロナで家の中で過ごすとが増えました。

室内を明るくして、新しい年を迎えられればと思います。