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Monday, January 23, 2023

チェック・ポイント、CloudGuardネットワークセキュリティのAWS ... - ASCII.jp

tahupedascabe.blogspot.com

チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社
AWSが推奨する2つ以上のアベイラビリティゾーン(AZ)を用いたクロスAZ設計に、CloudGuardネットワークセキュリティのアーキテクチャが対応。それによりAWSのセキュリティ強化が容易に。

包括的なサイバーセキュリティソリューションプロバイダーであるチェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ(Check Point(R) Software Technologies Ltd.、NASDAQ: CHKP、以下チェック・ポイント)は、この度Check Point CloudGuard が、AWSのクロスAZクラスターに対応したことを発表しました。これにより企業における、AWSの複数AZへのセキュリティの適用が大幅に簡素化され、セキュリティ強化が容易になります。

大多数の企業は、顧客やユーザーに対する最高品質のサービス提供を目指しています。その思いが企業の競争力を高め、ベンダーを選ぶ際の差別化要因となる場合も多くあります。現在の常時接続されたデジタル世界において、サービスの基盤は、組織の可用性、レスポンスタイム、レジリエンス、そして顧客のニーズをサポートすること、もしくは障壁となるその他の特性に依存します。

「クラウド」は今や、お客様のビジネスをいつでも利用可能、サービス可能にすることの同義語となっています。しかし、クラウド上でアプリケーションやワークロードを管理している多くの企業は、それらの保護と“常時接続”の維持が困難かつ多くの時間を要する作業であることに気づきつつあります。
以下は、クラウドの可用性とセキュリティを確保するためのベストプラクティスです。

アベイラビリティゾーン(AZ)の重要性
可用性は業務に不可欠なアプリケーションの基盤であり、顧客サービスの基礎となります。この理由から、AWSでは可能な限り少なくとも2つのアベイラビリティゾーン < https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-regions-availability-zones.html > (Availability Zone/AZ)におけるアプリケーションの展開を推奨しています。AWS Well-Architected フレームワークでは、 2つ以上のAZを用いるクロスAZ設計の利用による99.99%のアップタイム実現 < https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/s-99.99-scenario.html > について解説しています。これは年間53分以下のダウンタイムに相当し、顧客、ユーザー、そして事業に利益をもたらすサービスレベルであることを示しています。

しかし、AWSで複数のAZにわたってセキュリティを実現することは容易ではありません。AWSではサブネットが1つのAZに制限されており、高可用性ネットワークセキュリティのクラスターは、複数AZにまたがっての実装には使用できないためです。この制限は、多くのクラウドベースのセキュリティゲートウェイでは同じサブネット上のユーザーしか保護できないことを意味します。各サブネットには独立した個別のクラウドセキュリティインスタンスが必要であり、組織全体では複数のクラウドセキュリティイメージの購入、設定、維持、管理が必要になります。その結果として考えられる可能性の一つは、難解で複雑、多くのリソースを必要とするクラウド資産保護のアプローチです。別の可能性は、障害発生時の相互バックアップを伴わない複数のサービス導入です。いずれの選択肢も理想的とは言えません。

クロスAZアーキテクチャに対応したセキュリティ
こうした制約を緩和し、信頼性が高く一貫したAWSセキュリティを提供するため、チェック・ポイントはこの度、Check Point CloudGuard Network SecurityがクロスAZクラスターに対応したことを発表します。これによりAWS環境の複数AZにまたがるセキュリティ導入が大幅に簡素化され、手動による設定と複雑さの低減とともに、可用性の高いファイアウォールやセキュリティゲートウェイの提供が可能になります。これはチェック・ポイントのお客様がAWSを利用する際の新たなリファレンスアーキテクチャであり、業界をリードするCloudGuardの高度な脅威防御によって、AWSのリージョンにまたがるクラウド導入におけるセキュリティレジリエンスを強化します。

この機能は、以下のようなAWSのトラフィック移動に対応しています。

南北(North/South):インターネット、クラウド資産、オンプレミスのデータセンター、企業のイントラネットなど出入口における縦方向の通信
東西(East/West):AWS内部での横方向の通信
AWS サイト間 VPN間通信

クロスAZクラスター対応は、CloudGuardソフトウェアの最近のリリースであるバージョンR81.20 < https://www.checkpoint.com/quantum/unified-cyber-security-platform/ > に含まれます。これによりお客様は、セキュリティへの妥協や、フェイルオーバに備えるための複雑なセキュリティアーキテクチャ構築を必要とせず、ベストプラクティスのアプリケーション設計を快適に導入いただけます。この機能は設定を簡素化し、クラウドセキュリティ管理における現行の課題解決を支援し、可能な限り簡素さを維持します。これにより、より多くの資産やユーザー、ゾーン、ルート、アプリケーションの追加による、お客様の貴重な運用リソースへの過剰な負荷を軽減することが可能となります。

新たに追加されたクロスAZクラスター機能は、以下のようなCheck Point CloudGuardのセキュリティ機能にも対応しています。

IPS
アプリケーション制御機能
アイデンティティ認識
URLフィルタリング
アンチボット
アンチウイルス
コンテンツ認識
サンドブラストゼロデイ保護

脅威エミュレーション
脅威抽出

サイト間VP
リモートアクセスVPN

この新機能の適用は直感的かつシンプルに行えます。「Geo Mode」を選択すると、クラスターが同期トラフィックを別々のサブネットに分散させ、クロスAZ用のVPNリンク選択を自動的に設定できます。すなわち、データパス一つ一つの指定も、全シナリオに利用可能な全データパスの設定も行う必要はありません。この機能は、クラスター間で割り当てられ共有される「Elastic仮想IPアドレス」によって実現されます。このエイリアスアドレスは、パブリックIPアドレスまたはプライベートIPアドレスと連動しているため、トラフィックは常にアクティブインターフェースに向けられることになります。障害発生時にはエイリアスアドレスがクラスターインターフェースの一方から他方へと自動的に切り替わるため、常にアクティブなインターフェースにトラフィック経路を指定し防御を保てます。

リファレンスアーキテクチャ
(1) AWS Transit Gatewayがない場合のクロスAZクラスター

このリファレンスアーキテクチャ図は、以下を含みます。

異なるAZに導入されたCloudGuardクロスZAクラスターメンバーによるセキュリティVPC
クロスAZクラスターメンバー間での同期
パブリックサブネット関連のパブリックルーティングテーブル
アクティブメンバーのプライベートインターフェース(eth1)へのデフォルトルートを持つ、プライベートサブネット関連のプライベートルーティングテーブル
Ingress Routingの統合:

アクティブメンバーのパブリックインターフェース(eth0)を保護するためのサブネットからのルートを持つ、IGW関連のIGWルーティングテーブル

(2) AWS Transit Gateway がある場合のクロスAZクラスター


このリファレンスアーキテクチャ図は、以下を含みます。

アクティブメンバーのパブリックインターフェース(eth0)へのデフォルトルートを持つ、TGWサブネット関連のTGWルーティングテーブル
セキュリティVPCからAWS TGWへのVPC接続、TGWサブネットによる接続
AWS TGWに接続されたスポーク(コンシューマー)VPC

お客様のメリット
主要なメリットは、複雑性の軽減、業務効率の向上、時間および費用の削減です。この新機能はアクティブ/スタンバイのアーキテクチャに対応し、クロスAZによる可用性の向上を実現しています。チェック・ポイントと早期導入のお客様による広範囲にわたるテストを経て、チェック・ポイントが定める安定性に関する厳密な要件を満たすことが証明されています。
この新機能はVPNターミネーションへの使用が可能でより高いパフォーマンスを発揮し、またクラウドインフラに由来する制限を回避できます (https://docs.aws.amazon.com/vpn/latest/s2svpn/vpn-limits.html をご覧ください)。
さらに、同ソリューションは全トラフィックフローのステートフル検査への利用が可能です。

お客様からのコメント
Verisk社のネットワークエンジニアリング担当ディレクター、ソフィー・トゥウ(Sophie Twu)氏は次のように述べています。
「当社はこの数年にわたり、複雑なグローバルビジネスにおけるクラウド導入に取り組んできました。そのビジネス戦略の1つがオンプレミスVPNからクラウドへの移行です。クロスAZクラスター対応のバージョンR81.20を使用することにより、当社では複雑な作業やパブリックIPスキーマの変更を必要とせず、AWSにおける高レジリエンスなクラスターの実装を実現できました。このソリューションは拡張性を持ち、管理も非常に容易です。当社にとって今回の導入は時間と費用の節減につながりました。チェック・ポイントと連携した新たなソリューション、将来的なアプリケーションの登場にも期待しています」

CloudGuard Network Securityの旧ソフトウェアバージョンを使用中でこの新機能の利用を希望されるお客様は、バージョンR81.20にソフトウェアをアップグレードいただけます。チェック・ポイントのセキュリティエンジニアとチャネルパートナーが、お客様のクラウドセキュリティ環境への新機能の追加をお手伝いします。複雑性の軽減、時間および費用の低減によるメリットを実感ください。

今後の予定
チェック・ポイントをご利用中のお客様は、「CloudGuard for AWS Cross-AZ Cluster Administration Guide < https://sc1.checkpoint.com/documents/IaaS/WebAdminGuides/EN/CP_CloudGuard_for_AWS_Cross_AZ_Cluster/Content/Topics-AWS-CrossAZ-Cluster-AG/Check-Point-CloudGuard-for-AWS.htm > 」をご覧ください。
本リリースでご説明した新機能の詳細は、チェック・ポイントのチャネルパートナーまたはお近くのチェック・ポイントのアカウントチームまで直接お問い合わせいただくか、こちら < https://www.checkpoint.com/about-us/contact-us/ > からご連絡ください。

以下の資料でもCloudGuardネットワークセキュリティの詳細をご覧いただけます。

チェック・ポイントウェブサイト、パブリッククラウドネットワークセキュリティ関連ページ < https://www.checkpoint.com/jp/cloudguard/cloud-network-security/iaas-public-cloud-security/ >
ホワイトペーパー: Cloud Security Blueprint 2.0 < https://pages.checkpoint.com/cloud-security-blueprint.html >
参照ドキュメント: Security Architecture References for Public Clouds < https://pages.checkpoint.com/cloud-security-architecture-references.html >
クラウドネットワークセキュリティ購入ガイド < https://pages.checkpoint.com/buyers-guide-to-cloud-network-security.html >

本リリースは米国時間2022年12月19日に発表されたブログ< https://blog.checkpoint.com/2022/12/23/check-point-enhances-aws-security-with-cross-az-cluster-support/ >(英語)をもとに作成しています。

チェック・ポイントについて
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ(https://www.checkpoint.com/)は、世界各国の政府機関や企業など、あらゆる組織に対応するサイバーセキュリティソリューションを提供するリーディングカンパニーです。Check Point Infinityの各ソリューションはマルウェアやランサムウェアを含むあらゆる脅威に対して業界トップクラスの捕捉率を誇り、第5世代のサイバー攻撃から企業や公共団体を守ります。Infinityは、企業環境に妥協のないセキュリティを提供し第5世代の脅威防御を実現する4つの柱で構成されています。リモートユーザー向けのCheck Point Harmony、クラウドを自動的に保護するCheck Point CloudGuard、ネットワーク境界を保護するCheck Point Quantum、そして防止優先のセキュリティオペレーションスイート、Check Point Horizonです。チェック・ポイントは10万を超えるあらゆる規模の組織を守っています。チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズの全額出資日本法人、チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社(https://www.checkpoint.com/jp/)は、1997年10月1日設立、東京都港区に拠点を置いています。

ソーシャルメディア アカウント
・Check Point Blog: https://blog.checkpoint.com
・Check Point Research Blog: https://research.checkpoint.com/
・YouTube: https://youtube.com/user/CPGlobal
・LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/check-point-software-technologies/
・Twitter: https://twitter.com/checkpointjapan
・Facebook: https://www.facebook.com/checkpointjapan

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Friday, January 20, 2023

子どものスマホトラブルの盲点と家庭でのルール作りのポイント ... - ニッポンドットコム

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40代の母親を刺殺した疑いがあるとして、中学1年生の娘の身柄が保護された事件。関係者によると娘は母親を刺したことを認め、「スマホの件で話し合っていた」と話しているという。

増加傾向にあるスマートフォンに関わるトラブルやルール作りについて、ネット問題に関する国の会議で座長を務める、兵庫県立大学の竹内和雄准教授に聞いた。

スマホは「体の一部」

ーースマホを持っている子どもたちはどれくらいいる?
使い始めが高校生から中学生に下がり、今では中学1年生ぐらいで8~9割が持っています。

今の子どもたちは、スマホは「体の一部」だといいます。もう空気のような存在。中学生は部活の連絡がスマホにくる、クラスの忘れ物とか重要な連絡もそこに来るからなかったらやっていけないと。

連絡は基本LINEで来て、特に女子中学生は「LINEは業務連絡」と言っていて、見落としたら大変なわけです。連絡網みたいな感じでやっているので、自分だけ入っていなかったらものすごく肩身が狭い思いをすると。

もう1つは、コロナ禍で子どもたちがネットを使うのが増えてきて、学校から帰ったらオンラインゲームをしてる。公園でサッカーしたいけど、サッカーやったら近所のおばちゃんに「ボール遊び禁止」だって怒られるし、コロナだから遊べないというわけです。

大人側の責任で子どもが遊べるところがないというのも大きいです。

兵庫県立大学・竹内和雄准教授
兵庫県立大学・竹内和雄准教授


コロナの影響もあり、子どもたちのネット利用が増えたと指摘する竹内准教授。

最近は「ギガスクール構想」により、小学校1年生からネットにつながることが当たり前となる中、家庭内でのスマホのルール作りには「親子での妥協点を探る」ことが大切だと話す。

“禁止”から“賢い使い方”へシフト

ーーネットの扱いについて、国や家庭はどういうアプローチが求められる?
今までは、できるだけ禁止して、フィルタリングして制限してきました。

しかし、2021年ぐらいに「ギガスクール構想」によって歴史的大転換をしました。小学校1年生から情報端末を持たすようになって、禁止から“賢い使い方”にシフトチェンジしたわけです。

小学校1年生からネットを使うことが前提の社会になっていきます。しかし社会はまだ準備できていないのでトラブルが起きてしまう。

香川県は、オンラインゲームは平日は60分、休日は90分という条例を作ったり、各地でルールの試行錯誤が起こっていますが、まだ何が良いのかはわかっていません。


ーー家族でスマホルールを作る際、何に気をつけるべき?
ネット使用に関しては、内閣府の調べで、2歳ですでに62.2%が使用しています。

親が子育てでネットを見せているわけです。例えば、ご飯作る時にyoutubeを見せて、どんどん関連動画を見ちゃうという流れがあります。

私たちの時代とだいぶ変わってきているので、子どもは子どもなりにいろんな思いを持っていて、一番重要なのは、まず子どもの言い分を聞くことです。子どもがどういう希望を持っているかをまず全部聞いてあげる。全部聞いた上で意見を言わないと、子どもは何も聞いてもらえなかったとストレスが溜まる。

次に重要なのは、聞いた上で、大人で相談する。パパとママの意見が食い違うと大変です。そして、親子のお互いの“妥協点”を見つけるような話し合いをするんです。



まずは子どもの言い分を聞き、親の意見とすり合わせて“妥協点”を探る。

このプロセスが大事だとする竹内准教授はさらに、「社会全体でも考えていく必要がある」として、そのカギは“文化づくり”にあると話す。

スマホ利用にも順序立てたプロセスが必要

ーー「社会全体で考える」とは具体的に?
例えば、日本の社会は「自転車教授法」というのを文化として持っています。子どもが自転車に乗れるようになるには、まず、三輪車、次に補助輪、子ども用自転車、大人用自転車と段階を踏みます。

スマホはそれがないんです。

補助輪は革命的な発明で、その補助輪に代わるものが何なのか、何歳で与えるのかという辺りを私たちは考えて行かないといけない。


iPhoneが2012年ぐらいに広がってきて、その頃はだいたい高校生が持っていました。今は中1に下がってきてちょうど反抗期の時期。反抗期のごちゃごちゃとネットのごちゃごちゃ、スマホのごちゃごちゃが重なって、親と衝突していることが多いです。

「20時に終わる」というルールを決めたのに20時15分までやって親は怒る。子どもとしては、5人でやっているから自分だけ逃げれない。そこで色々話し合って、「20時に終わる」は無理だから「19時45分には新しいゲームを始めない」というルールにした家庭があります。

そういう折り合いをいろんな家庭でやって、それを集約して、みんなでルールを決めたらいいかなと思います。


今は一番言うことを聞かない思春期にスマホを渡していますが、今後は小学3~4年生で持ち始めると思うので、まだ言うことを聞く時期。その間にルールを確定したいわけです。

今の親世代はスマホをよく知らないから、色々な意味で今が一番大変かもしれないです。

4割がネットで知り合った人と会ってる

ーー街で話を聞くと、「時間と使う場所」を守ったらあとは裁量を与えているという家庭が多かったが、信用することも大事?
信用して良いところと信用してはダメなところがあります。

私が大阪でとったデータでは、小4から高3の子どもで、一日4時間使っている子の4割がネットで知り合った人と会っていました。

「コンサート会場で会うから安全」、「同じアイドルを好きな人だから悪い人はいない」と言うわけです。そこに付け込んでくる人もいると注意したら、この人とは話にならないといった感じで子どもにシャットアウトされました。

親は子どもの実態を知らないといけない。基本的には信用していいと思いますが、信用してはいけないとこがどこにあるかを私たちは冷静に見ておく必要があります。

子どもたちの中には「欲に負ける」という自覚がある子もいます。大事なのは、困ったことがあった時、親に相談出来ること。そのためには、親もある程度スマホのことを知っておかないといけないです。

(FNNプライムオンライン1月20日掲載。元記事はこちら

https://www.fnn.jp/

[© Fuji News Network, Inc. All rights reserved.]

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Tuesday, January 17, 2023

2月6日(月) AndTech WEBオンライン「CMOSイメージセンサーの ... - PR TIMES

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  • Live配信・WEBセミナー講習会 概要

テーマ:CMOSイメージセンサーの基本特性・構造・機能・評価手法と イメージング技術の最新動向および今後の方向性
開催日時:2023年02月06日(月) 13:00-16:30
参 加 費:39,600円(税込) ※ 電子にて資料配布予定
U R L :https://andtech.co.jp/seminar_detail/?id=11194
WEB配信形式:Zoom(お申し込み後、URLを送付)

 

  • セミナー講習会内容構成

ープログラム・講師ー

サクセスインターナショナル(株) デバイス開発部長 博士(工学) 奈良部 忠邦 氏

 

  • 本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題

・CMOSイメージセンサーの基礎知識
・イメージング技術の最新動向
・CMOSイメージセンサーを活用していくために役立つ知識
・CMOSイメージセンサーの市場動向
・イメージセンサーの歴史

 

  • 本セミナーの受講形式

WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。

 

  • 株式会社AndTechについて


化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。

弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
https://andtech.co.jp/

 

  • 株式会社AndTech 技術講習会一覧


一流の講師のWEB講座セミナーを毎月多数開催しております。
https://andtech.co.jp/seminar_category/

 

  • 株式会社AndTech 書籍一覧


選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。
https://andtech.co.jp/books/

 

  • 株式会社AndTech コンサルティングサービス


経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
https://andtech.co.jp/business_consulting/

 

  • 本件に関するお問い合わせ

株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス:pr●andtech.co.jp(●を@に変更しご連絡ください)

 

  • 下記プログラム全項目(詳細が気になる方は是非ご覧ください)

講演主旨
イメージセンサーは、現在、高集積化、性能進化、性能拡張化、機能拡張化が進み、多くの分野に使用されている。このイメージセンサーを組み込む電子機器のシステム開発者には、イメージセンサーを理解し、それを活用していく技術が求められている。
本セミナーでは主にCMOSイメージセンサーを対象に、その構造、特性、機能と、評価手法やカメラ信号処理などの知識、そして、今後の方向性を学習する。
これらの内容の理解を深めていくために、併せて、イメージセンサーに関わる撮像についての歴史と種類についても説明すると共に、近年、特性向上と拡張が著しい様々な特性と機能を有するCMOSイメージセンサーについても紹介する。
CMOSイメージセンサーの市場動向を含め、CMOSイメージセンサーの基礎からイメージング技術の最新動向までを、今までの経験や知見を活かして判りやすく説明いたします。
CMOSイメージセンサーを活用していくためにも、ぜひ、ご参加ください。
 

プログラム

1.CMOSイメージセンサー市場の動向

2.イメージセンサーの概要
2-1. イメージセンサーの種類と特徴と歴史
2-2. イメージセンサーの構造と動作
2-3. CMOSイメージセンサーがCCDを凌駕する端緒となった技術

3.CMOSイメージセンサーの基本特性
3-1. CMOSイメージセンサーの特性
3-2. CMOSイメージセンサーの評価

4.CMOSイメージセンサーのデバイス構造と回路
4-1. オンチップA/D変換回路
4-2. 裏面照射型
4-3. 積層型イメージセンサー

5.CMOSイメージセンサーに関するカメラ信号処理
5-1. カラーフィルタ配列
5-2. 信号のカラー化

6.CMOSイメージセンサーの特性を活かした機能と応用
6-1. 高速撮像
6-2. 高ダイナミックレンジ
6-3. グローバルシャッター
6-4. オートフォーカス
6-5. 距離画像
6-6. SPAD画素LiDAR向け積層型距離センサー
6-7. LFM (LED Flicker Mitigation)
6-8. 偏光センサー
6-9. インテリジェントビジョンセンサー
6-10.近赤外線撮像性能
6-11.紫外線(UV)波長域対応
6-12.EVS(イベントベースビジョンセンサー)

7.CMOSイメージセンサーの今後の方向性

8.まとめ

【質疑応答】

* 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
* 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。

以 上

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Monday, January 16, 2023

PlantFactory 2023 がリリース!新しいカットアウトノード、Unreal ... - CGinterest

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2023年1月11日(現地時間) – e-on software は、3D自然環境作成ソフトウェアの最新アップデート Vue 2023 & PlantFactory 2023 をリリースしました。

この記事では、PlantFactory 2023 の新機能について紹介したいと思います。

新機能ハイライト

PlantFactory 2023では、頂点カラーと新しいアンビエントオクルージョン、ネストされたリピート、アトラスのためのMesh Cutout Editor、主要なワークフローの強化が追加されました。

また、このリリースでは、Vueと同様にCreatorのユーザーは、Professionalと同じ機能セットを利用できるようになりました。VUE 以外のアプリケーション用に PlantFactory の植物をメッシュとしてエクスポートできるようになり、PlantFactory 統合プラグインにアクセスできるようになっています。なお、バージョン間の機能が同等になりましたが、Creatorバージョンで作成したものは、非商用利用に限定されます。

新しいCutout Leafノード

新しいCutout Leafノードでは、下にあるテクスチャにポイントを配置して、カスタムメッシュを作成することができます。これはアトラスマップを扱う際や、ゲーム用の植生を作成する際に必須の機能です。

定義した形状内で、アルゴリズムがポリゴンの細分化を生成することを引き受けます。形状の境界内に追加の頂点を配置することで、生成されるトポロジーフローに影響を与えることができます。メッシュは完全に三角形化することも、三角形よりも四角形を優先して生成するバージョンに切り替えることも可能です。生成されたポリゴンのサイズはXとYに沿って非破壊で変更でき、必要に応じてメッシュを細分化してクローズアップ用の高解像度ジオメトリを生成することができます。生成されたメッシュが十分に折り畳んだり変形できるように、ポリゴンフローにリブエッジをオプションで含めることが可能です。

Cutoutノードには、切り出しメッシュに3次元の深さを加えるための横方向プロファイルエディタ、変形のための軸エディタだけでなく、重力屈性、ねじれ、ミドリブ設定、風アニメーションのアンビエントモーションブリーズのサポートなども含まれています。また、オルタネートカットアウトやクロスプレーンモードのカットアウトも作成可能で、LODもサポートされています。

また、Cutoutノードには、すぐに使い始められるように、42種類のプリセットカットアウトシェイプをが含まれています。

頂点カラーとアンビエントオクルージョン

PlantFactoryは、最終メッシュが計算された後のポストプロセス効果として、頂点カラーをサポートするようになりました。頂点カラーを使用すると、エクスポート時にメッシュに直接さまざまな情報を保存することができます。各頂点には色値が割り当てられ、ターゲットアプリケーションで様々な文脈で解釈・使用することができます。例えば、アンビエントオクルージョンの強さ(0から255 RGBの間のグレースケール値にマッピングされる)に対して0から1の間の重み付け係数を保存し、ベイクされたテクスチャを必要とせずにAO情報をベイクすることが可能です。

このリリースでは、頂点カラー値として次の機能がサポートされています。

  • プリミティブ間のマテリアルブレンドを再作成するためのマテリアルブレンドウェイト(例:幹と枝の間など)(現時点では非 SDS ブレンディングのみ)
  • Leafカラーシフト(色相、彩度、明度/値):葉のノードから、追加のテクスチャなしで葉のカラーバリエーションを再現可能
  • マテリアルカラーにより、プロシージャルマテリアル(マテリアルグラフのノイズやフラクタルで作成されたマテリアルなど)をテクスチャにベイクすることなく再作成可能に
  • アンビエントオクルージョン:最終的な植物メッシュにAOを事前計算するためのものです。ベイクされたAOグレースケール値とターゲットアプリケーションのテクスチャマップを乗算することで、特にゲームエンジンでは植物のライティングを驚異的に強化することができます。

プロジェクトごとに最大8つの頂点カラーセットを作成し、利用可能なチャンネル数だけ、1つのセット内でこれらの情報をミックスしてマッチングさせることができます。どのチャンネルにどの情報を頂点カラーとして保存するか(R、G、B、Aまたは単にRGBの合計)を選択し、PlantFactoryが残りの作業を行います。頂点カラーは、セットごと、チャンネルごとにビューポートでプレビュー可能で、植物の各LODごとに計算されます。

特にアンビエントオクルージョンは、明るさ、フォールオフ、最小および最大の強度で編集可能で、植物の根元を人工的に暗くするための地面の影響でも編集可能です。

ポスト処理オプションは、PlantFactory統合プラグインでも利用可能です。

ループノードを使用したネストされた繰り返し

反復(iteration)ノードによるループの構築は、常に木をモデリングするための最も強力な方法の1つです。今回のリリースでは、ネストされたループによって、その機能が大幅に拡張され、リピートの中にリピートを設定することができるようになりました。例えば、まずループで側枝の分岐構造を作成し、このループを取り出し、それ自体の分岐として配置することができます。

この追加機能の一部として、以下のような新しい機能とノードが追加されています。

  • 以前の “End “ノードは “Last “に改名されました。
  • 新しい “Repeater End “ノードが追加され、インナーループからアウターループに移動することができるようになりました。
  • 前回のリリースにあった “Ancestor parameters “ノードにより、絶対参照と相対参照を組み合わせて、ループ内の特定の反復からプロパティを取得することができるようになりました。

これは高度な機能であり、学習曲線に従って習得する必要があります。上記のチュートリアルは、ループ、ネストされたループ、イテレーションノードについて一般的に知っておく必要があるすべてをカバーしています。

メッシュとサブディビジョンサーフェスの改良

メッシュ処理(Meshing)は複数の改良を受けましたが、そのほとんどがサブディビジョン サーフェス ブレンディングに関連するものです。セグメントノードのすべてのMeshingパラメータが別のMeshingタブに移動されました。

サブディビジョンサーフェスブレンディングがすべてのMeshingモードで使用できるようになりました(以前はクアッドメッシングでのみ使用可能でした)。ブレンディングのサブディビジョンは、メッシュの残りの部分の解像度に影響を与えることなく、個別に増やすことができます。これにより、以前はブレンディングを生成するのに十分なポリゴンがないためにブレンディングが失敗していたケースを解消することができます。また、あるノードでブレンディングが失敗した場合でも、後続のノードは親ノードから「失敗した」ブレンディングを継承することなく、適切なブレンディングを表示することができます。

さらに、軸方向細分化フィルタがすべてのMeshingモードで使用できるようになりました(以前は三角形メッシングでのみ使用可能でした)。このフィルタを使用すると、ノードの軸(長さ)に沿ってポリゴン密度を再分配することができます。サブディビジョンサーフェスブレンディングでは、ブレンディングエリアに最小限の軸方向のサブディビジョンが必要で、必要に応じてフィルターカーブからポリゴン分布を上書きすることができます。さらに、flowerノードにもフィルターが追加され、より精密な制御とポリゴン削減が可能になりました。

最後に、手動メッシュモードでのポリゴン分布をカーブのしきい値に依存させることができるようになりました。これにより、曲線部分のみメッシュを細分化することで、大量のポリゴンを節約することができます。

軽量な植物作成のためのインスタンスサポート

新しい Instantiation ノードは、エクスポート時に個々のジオメトリ プリミティブを軽量のインスタンスに置き換えま、PlantFactory は、ジオメトリのコピーがインスタンスとして配置されるポイント クラウドを生成します。

点群の一部として、インスタンスのスケール、位置、回転はランダムになります。これにより、ファイルサイズが大幅に縮小され、軽量化されるため、特にリアルタイムエンジンにおいて優れたパフォーマンスを実現します。

インスタンスのエクスポートは、FBX と USD で可能です。

ノードとグラフのオーバーホール

前回のリリースでのノードとグラフの編集の改善が継続され、グラフとノードの編集のオーバーホールが完了しました。グラフでの作業がこれまで以上に速く、効率的に行えるようになり、日々のワークフローが飛躍的にスピードアップします。詳しくはVue2023の新機能ハイライトをご覧ください。

Vue 2023 がリリース!Creatorエディションの機能拡充、Function Editor の改善など
2023年1月11日(現地時間) - e-on software は、3D自然環境作成ソフトウェアの最新アップデート Vue 2023 & PlantFacto...

Unreal Engine 5 プラグイン

PlantFactory統合プラグインが、Unreal Engine 4とUnreal Engine 5の両方で使用できるようになりました。プロシージャルな植物を *.tpf 形式で Unreal に読み込み、プラグイン内でカスタマイズした後、Unreal のネイティブ マテリアルを使用して *.FBX 形式の静的またはアニメーション化したアクターに変換できます。

新しいポストプロセッシング オプションでは、プラグイン内で簡単に頂点カラーを割り当て、変換前にビューポートでインタラクティブにプレビューすることができます。Unreal Engine 5.1 では、プラグインによって「Preserve area」や「Enable Nanite」などの Nanite オプションを自動的に有効化することができます。

注意:プリセットとツールバーの統合

UI の継続的な開発と改良の一環として、以下の機能は非推奨となりました。

  • シンプル ワークスペースは廃止され、アドバンス ワークスペースがデフォルトとなりました。
  • 基本ワークスペースの廃止に伴い、「Getting started」パネルと「Info」パネルも廃止されました。
  • プリセットツールバーとプリセットノード(例:枝、幹、小枝、茎、椰子ノード)は削除されました。これらのプリセットは、”Advanced Segment” ノードの単なるコピーで、奇妙な外観と既存のノードの不必要な重複のため、ユーザー体験に正しく寄与していませんでした。将来のリリースでは、ノードリストで既存のノードを重複させることなく、ノード自体の中でプリセットを選択するプリセットシステムを復活させる予定です。今のところ、ノードプリセットの作成、保存、読み込みには、コンポーネントシステムを使用することが推奨されます。

プリセット ノードを使用した古いシーンは、まだ制限なくロードおよび編集できますが、非推奨のノードは新しいシーンで使用できなくなります。

その他すべてのアップデート内容の確認はこちらから

価格とシステム要件

Vue 2023 &PlantFactory 2023は、64 ビット バージョンの Windows 8、Windows 10、および Intel macOS 10.14+ プラットフォーム用に設計された 64 ビット アプリケーションです。

このリリースでは、以下のホストアプリケーションのバージョンとレンダーエンジンに対するプラグインの互換性が追加されています。

  • 3D Studio Max 2016 ~ 2023
  • Maya 2015 ~ 2023 
  • Cinema4D R20 ~ 2023
  •  Maya 2020 以降、Cinema 4D R23 以降、 3D Studio Max 2022 以降でのRedshift マテリアル変換 (3.0.46 以降)
  • Unreal Engine 5 ~ 5.1
  • Maya、3D Studio Max、Cinema 4Dの V-Ray 6以下

サブスクリプションには、VUE、PlantFactoryが含まれています。価格はCreator Solution(非営利、ノードロック)が、19.95ドル/月または199ドル/年。フル機能のProfessional Solution (商用可)が、75ドル/月または750ドル/年です。

より詳しいシステム要件、ライセンスについてはこちらから

また、体験版もアップデートされています。無料トライアルはこちらから


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Friday, January 13, 2023

【インタビュー】FastLabelのアノテーションツールで鉄リサイクル ... - AIsmiley

tahupedascabe.blogspot.com

最終更新日:2023/01/13

鉄リサイクルをAIで効率化

※本記事はFastLabel株式会社の寄稿記事です。

専門性の高いアノテーションで鉄リサイクルの効率化を実現するAI開発

今回は、EVERSTEEL株式会社の代表取締役の田島様と、共同創業者の佐伯様にインタビューをいたしました!(聞き手:FastLabel株式会社 営業マネージャー 中島尚子)

左から2番目、株式会社EVERSTEEL代表取締役田島 様 / 左から3番目共同創業者 佐伯様

鉄スクラップの品質管理をAIで自動化

―FastLabel 中島氏
EVERSTEEL様の会社概要や事業について教えてください。

―EVERSTEEL田島様

鉄のリサイクル原料である「鉄スクラップ」をAIで解析することで、効率的な品質管理及び品質向上を推進するソリューションの開発・提供を行なっています。顧客は鉄スクラップを取り扱う、鉄鋼メーカー及びリサイクル事業者です。

現場では毎日数千トンの鉄スクラップに対して、品質の良いスクラップと悪いスクラップを分けて等級管理をしたり、スクラップの中に含まれている非鉄金属や爆発物等の異物を検出して除去するという作業が発生します。これらの作業は、現場の方が5〜10人の人数で目見でチェックしているのですが、相当な量があるため、結果異物が混じったままになってしまったり、適切な等級管理ができないといった課題があります。そういった課題に対し、画像認識のAIで代替していこうということをやっています。

鉄のリサイクル原料である「鉄スクラップ」

―FastLabel 中島氏
どういったきっかけで、この事業をやろうと思ったのですか?

―EVERSTEEL田島様

実家が林業やっていたのもあり、環境系のビジネスをやりたいという気持ちが元々ありました。それで、東京大学のマテリアル工学科に入学したのですが、そこで鉄のリサイクルの研究をやっていて、上記のような課題を知ったのがきっかけです。AIについては、大学時代にスイスに留学したときに学びました。

―EVERSTEEL佐伯様

田島とは中学から大学までずっと一緒で、奇跡的に大学では学科も一緒でした(笑)僕は大学の研究で抗がん剤のための材料研究をやっていたのですが、環境ビジネスについても昔から関心があり、太陽光パネルを作って地方に設置しに行ったり、環境に優しい素材を使って、3Dプリンタで材料を作って家を立てるといったような活動をやっていました。田島がスイスから帰ってきたタイミングで、この事業の話を聞いてとても面白そうだと思い、共同で創業することを決めました。鉄リサイクルの研究で現状社会実装されているものは少なくて、「自動車からどれだけ鉄の廃棄がされて、どれくらい回収率があって、こうしたら効率化できるよね」という研究結果があっても、何か世の中を変えられるようなインパクトを出せているものってないんですよね。だから、研究の延長ではなく、起業として社会実装していくということにはこだわっていました。

アノテーションの専門性の高さとルール作りが難しい

―FastLabel 中島氏
この鉄スクラップの自動検出ということに関して、難しさはどういうところにありますか?

―EVERSTEEL田島様

スクラップの専門知識がニッチすぎるところにあります。等級を決めるルールもかなり複雑で、例えば缶のスクラップ1つとっても、缶になる前のシート状のスクラップもあれば、缶そのものや缶をプレスしたスクラップ、その形が崩れたスクラップなど、4種類ものスクラップがあり、それぞれに等級が変わってきます。そういったものの知識がないままにAIを開発してしまうと、現場で使えないものになってしまいます。

アノテーションの専門性の高さとルール作りが難しい

―EVERSTEEL佐伯様

原型が全く同じものだったとしても、形が違うだけで処理方法が全然違っていたり、今話したような複雑なルールが相当量あります。そのため、きちんと現場のことも知った上でAIを開発するのが重要です。田島は、大学時代からずっと現場を見てきて、おそらく年間のうち1/3は現場にいて、スクラップを見ているんじゃないですかね(笑)
スクラップ×AIという組み合わせだと田島が業界随一だと思っています。

工場環境での画像認識での課題感

―FastLabel 中島氏
鉄スクラップの画像認識は、どのように開発をされているのですか?

―EVERSTEEL佐伯様

鉄鋼メーカーのスクラップの荷下ろし現場で画像認識をやっています。鉄スクラップを積んだ20tトラックが工場に入行してくるんですけど、巨大なマグネットを使って10回に分けてスクラップを荷下ろししていきます。その中で、トラックの真上からカメラで撮影をして、少しずつ荷下ろしをしていく中で積み荷の表面が新しく見えてくるものを画像認識にかけ、等級の判定と異物の検出をやっています。

―EVERSTEEL佐伯様

荷下ろしされる場所によっても、環境が異なってくるので、天井にカメラ取り付けられるところもあれば、そうでないところもあったり、機材の設置方法や設置場所も含めて考えています。カメラが揺れないような場所であったり、できる限り同じ画角で撮りたいなというのはあって、そこは試行錯誤してやっています。

―FastLabel 中島氏
開発に取り組まれている中で、抱えられている課題感(特にデータ周りに関して)があれば教えてください。

―EVERSTEEL田島様

アノテーションもそうですし、データ収集が難しいと思っています。そもそも、鉄スクラップに関する専門知識がないとデータにアノテーションすることができないというのがあります。尚且つ、アノテーションする生データの撮影が必要ですが、工場環境なので撮影が困難な状況もあります。工場内での撮影の調整もそうですし、カメラの機材も高画質で、かつ雨や粉塵に耐えられるようなものを何台も試したりしています。通信も難しくて、撮ったデータをストレージするために送らないといけないんですが、鉄スクラップを積んだトラックがあることによって通信環境が遮断されてしまって、データが飛ばなくなるトラブルもあったりします。

―EVERSTEEL佐伯様
医療データを例にとっても、100人の患者の診断データがあっても、実際に癌の人のデータって一部しかないと思うんですよね。鉄スクラップも同じで、殆ど同じ1,000tの鉄の中に、10tだけ異物が混じっているみたいな感じで、その少量の中に、モーターがあったり、缶があったり、大量の種類のものがあります。それをきちんと判別させる難しさと、もっと言うと、同じモーターでもアルミ部分を取り除いてあって鉄しか残っていないものと、そうではないものとあったりするので、そういったものも判別していかないといけません。

―FastLabel 中島氏
アノテーションの難しさについて、もう少し詳細に教えてもらっても良いですか?

―EVERSTEEL田島様

先ほどもお伝えした通り、専門性が高いこともあって、アノテーションできる人が限られています。スクラップの検収を長年やっている人ではないと、正しいアノテーションができないのですが、そういう人は逆にパソコンが苦手なので、アノテーションは苦手なんです。だからこそ、直感的なUIで簡単にアノテーションできるツールが必要です。

―EVERSTEEL佐伯様

さっきの缶の話でいうと、つぶれたり変形したりしている缶をどこまで缶として認識させるべきなのか、というのはルール作りがとても難しいんですよね。正解がないので、トライアンドエラーでやっていくしかなくて、田島が実際に現場に1ヶ月とかいって見聞きして、自分たちなりに線引きをしたものをカタログに落としています。

現場の方が簡単にアノテーションできて、
細やかな管理もできるツールを選定

―FastLabel 中島氏
弊社のアノテーションツールをご利用いただいたきっかけは何ですか?

―EVERSTEEL田島様

元々使っていたアノテーションツールの操作性が良くなく、リプレイスを考えていました。最初は他社の製品を使おうとしていたのですが、アノテーションをするのにコーディングが必要だったのもあって、実運用には耐えられないと思いました。そのときに佐伯がFastLabelのことを知って、紹介してくれたのがきっかけですね。

―FastLabel 中島氏
FastLabelのツールで魅力的だったのはどういうところですか?

―EVERSTEEL田島様

他のツールに比べて、FastLabelのツールは細かい設定ができたところです。先ほどのお話した通り、画像認識にあたってどこまで認識させるべきなのか、というところにアノテーションの難しさがあります。モーター1つとっても、確実に検出させたいモーターと、チェックしておきたいモーターと、モーターかもしれないものと、確度がそれぞれ違うので、FastLabelのツールは、単純なクラスの分類だけではなくて、属性の設定も含めてできるところが便利でした。また、2段階認証(アノテーションレビューの仕組み)がツール上で出来るのも良いですね。これまでは、アノテーションやってくれる方と30分オンライン会議をして直接アノテーションの確認を行なっていました。それをしなくても、レビューを実施して直接コメントを入れたり等もできるので、とても楽になりました。

―EVERSTEEL佐伯様

他のツールは、インストールして環境構築をやらないといけないものも多いのですが、FastLabelは環境構築が不要で、他の人のPCでアノテーションやってもらうといったこともURLを共有すれば気軽にできるので、そういうところも良かったです。UIについても圧倒的にわかりやすかったですし、田島が言っていたように細かい属性設定できたのは最初感動しましたね。あとは、FastLabelさんと最初の打ち合わせをしたときに、足りない機能は開発しますよ、ということを言っていただいて、実際に機能がどんどん追加されていったので、とても頼もしいと感じました。

―FastLabel 中島氏
その他のツールもいくつかご検討されたのでしょうか?

―EVERSTEEL田島様

全部で6社ほど検討をしました。FastLabel以外は基本海外のツールで、操作性は問題ないものは多かったですが、結局UIが全部英語になるので、現場の専門性を持った方にアノテーションをやっていただくのには使えないと判断をしました。この現場の鉄スクラップを見ている方にアノテーションしていただくという運用を、ちょうど来月開始する予定です。先日まで、1ヶ月間お試しで私のパソコンで開いているFastLabelのアプリを現場の方に使っていただいたりもしていたのですが、特に問題なく使えそう、というところまできています。

―EVERSTEEL佐伯様

アノテーションを初めてやる方には、どれくらい時間かかるのか、といった不安の声ももらうことも多いんですが、実際のFastLabelさんの画面見せてこういう風にやるんですよ、と説明すると「これならできそう」と仰っていただけることが殆どですね。

―FastLabel 中島氏
ツールを使っていて、便利だと感じている機能はありますか?

―EVERSTEEL田島様

アノテーションしたデータを、サムネイル形式で一覧で見れるのが良いですね。異常検知を目的としたAIということもあり、画像100枚アップロードしたとしても、アノテーションするのはたったの1,2枚だったりするんですよね。それでこれまではどの画像にどんなアノテーションついているかチェックするのが大変だったのですが、FastLabelのツールでは一覧で画像を見て、担当者ごとやタグの情報を元に、ソートやフィルタリングが簡単にできるので効率化につながりました。「誰がアノテーションしたのか」という担当者の情報で絞り込めるのはとても重要で、ベテランがやったのか、新人がやったのかというアノテーションの品質比較等にも活用ができます。

Fastlabelの詳細

専門性が高いアノテーションも高品質で実施し、
これまで検出できていなかった異物を検出

―FastLabel 中島氏
FastLabelのアノテーション代行サービスもご利用いただいていたかと思いますが、ご利用いただいた感想はいかがですか?

―EVERSTEEL田島様

まず品質がかなり高かったのにびっくりしました。元データにBBOXをつけたものを共有させていただき、セグメンテーションするという内容を依頼させていただいたのですが、モーターや配線などのいわゆる産業よりの内容に対し、「本当に素人ですか?」というくらいスクラップをきちんと見て判断して、細かく境界をひいてもらえたのが良かったですね。コストも、安かったと思っています。僕らで派遣の方を雇って依頼したりもすることもあるのですが、結局アノテーションがあるときとないときがあるので、仕事がないときも出てきたりしてしまいます。

FastLabelのようなサービスだとスポットで発注できるので、コストを抑えられると思っています。今回アノテーションの外注は初めてでしたが、2週間で納品してもらえて、かつ中間で品質チェックができたので、そういった進め方も安心感がありました。1つだけ言うなら、用意していたデータの容量が大きかったのが原因で、SDKを使ったときにエラーが結構出てしまって、エラーのそれぞれのメッセージの内容がもう少しわかりやすいものだと良かったです。

―EVERSTEEL佐伯様
単純なコストが安い、というより品質に対するコスパが高いなと思いました。今回のアノテーションに関しては、品質を1番に重視していて、なんなら外注は無理かもしれない、と思っていた内容でした。それを自社でやるのと同じか、それ以上のレベルでやってもらえたので本当に良かったです。あとはプロジェクトにPMの方がきちんとついてくださる体制に安心感がありました。例えばアノテーターの方への指示出しだったり含め、自社でやるのはすごく時間がかかりますし、そういった手間もなくせたのが良かったです。

―FastLabel 中島氏
作成したデータセットを活用し、AI精度へ良い影響がありましたか?

―EVERSTEEL田島様

今まで検出が難しいだろうと判断し対象にしていなかった異物があり、トライアル的に検出できたら良いなという思いでFastLabelさんにタグ付けを依頼したのですが、結果そのデータを使って、検出することができるようになりました。充電コードのようなものなのですが、人が見ても検出がしづらいような対象物だったので、まさか検出できると思っておらず嬉しい驚きでした。

―FastLabel 中島氏
ツールの機能で、今後希望する機能等ご要望があれば教えてください。

―EVERSTEEL田島様

セグメンテーションしたときに、自動で領域を検出してくれるような機能があったらいいですね。

―EVERSTEEL佐伯様

EVERSTEELのアプリで解析したデータをFastLabelに連携して、再度データを人が修正して、その修正データを元に自動でモデルが修正される、といったことができると面白いと思っています。あとは、同じ画像を3人の人がつけて平均的なものを正しいラベルとするみたいな機能もあっても良いですね。

世界の鉄スクラップの規格を作り、リサイクルの効率化をしていきたい

―FastLabel 中島氏
FastLabelのサービスやツールを活用にあたって、今後の展望があれば教えてください。

―EVERSTEEL田島様

いま、鉄鋼メーカー複数社と実証実験をやっていくフェーズで、それぞれのプロジェクトでFastLabelを使っていきたいです。すべての会社のデータをFastLabelのツールでアノテーションしていった先に、鉄スクラップのビッグデータ作っていけたらと思っています。

―EVERSTEEL佐伯様
もっと言うと、鉄スクラップに詳しい人がFastLabelのツールで誰でもアノテーションできるようにして、やってくれた人にもお金が入るような仕組みができると面白いですね。

―FastLabel 中島氏
貴社AI開発における今後の展望を教えてください。

―EVERSTEEL田島様

日本の鉄鋼メーカーと鉄スクラップ処理業者に、弊社のAIをがんがん導入してもらいたいですね。国内での鉄スクラップをEVERSTEELのAIにかけて解析できるようにすることで、流通するスクラップをより綺麗にしていけたらいいと思っています。国内のあとは、海外にも展開していきたいですね。

―EVERSTEEL佐伯様
会社や工場によっても、同じものに対してちょっと等級判定が違ったりもしているので、絶対的な基準を作って、鉄スクラップの規格を作っていきたいです。いま作られている規格は、リサイクルのためには不十分な基準な部分もあるので、それを整えていってリサイクルの効率化を実現したいと思っています。

株式会社EVERSTEEL 代表取締役 田島 様

EVERSTEEL株式会社 共同創業者 佐伯 様

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Tuesday, January 10, 2023

“スマホ絶ち”が少数派に…スマホ活用で受験生の勉強法が激変中 ... - MSN エンターテイメント

tahupedascabe.blogspot.com © FNNプライムオンライン

大学入学共通テストまであと3日。受験生の勉強方法は、驚くほど進化している。

【画像】単語帳も今やスマホで!注目の勉強用アプリ

「スマホ絶ち」は今や少数派に…

受験生A:

心に勇気をくれたというか…。

受験生B:

感動して、自分も受験頑張ろうって思いました。

受験生たちが絶賛しているのは、毎年、受験生を応援するカロリーメイトの新CM。今回は、受験生の頑張る姿をスマートフォンの画面越しに描いている。

このCMのように、実は今“スマホ断ち”をしない受験生もいるという。

高校3年生の女性A:

スマホを使って勉強しています。必需品です。

高校3年生の女性B:

スマホの方が勉強しやすかったです。

街で20代・10代それぞれ50人に「受験勉強の時、スマホ断ちをしたか」について聞いたところ、スマホ断ちをしたという人は、20代は25人、10代は5人という結果に。

そこで、わずか数年で激変した「スマホで進化する受験勉強法」に注目した。

定番の「赤シート」もスマホの設定で…

まずは街で勉強法を調査!

高校3年生の女性B:

(英語の)リスニング、スマホで音声聞いてやっています。

女性A:

スマホを防水のやつに入れて、お風呂とかでもやってました。

そして受験勉強の必須アイテムと言えば、暗記用の「赤シート」。同じ色のペンで、ノートなどに書いた文字の上にのせて、文字を消すものだ。

しかしそれが、スマホを使って可能になるという。

高校3年生の女性C:

自分で書いたノートとかを写真に撮って、フィルターをかけると…。

最新のiPhoneの場合、

(1)設定→アクセシビリティ→画面表示とテキストサイズ→カラーフィルタの順にタップ

(2)カラーフィルタの「色合い」から画面の色を変更し、赤色にする

(3)このカラーフィルタをショートカットに登録

この手順で、片手で簡単に「赤シート」をかざした状態を作ることができるのだという。

さらに、スマホのアプリにはこんなものまで。

高校3年生の女性A:

単語帳のアプリ入れています。スマホでバッとできるのでいいと思います。

単語帳といえば、表に問題・裏に答えが書かれたカードをリングでまとめたもの。

単語帳アプリ「WordHolic」を使えば、画面をタップすることでカードがひっくり返り、スライドすれば次の問題に。

さらに、単語の書かれたカードをタップすることで音声も確認できる。

高校3年生の女性D:

「Clearnote」。いろんな人のノートがこのアプリで見られるんですよ。頭のいい子のノートみたいな感じで見やすいです。

高校3年生の男性A:

「QANDA」ってアプリ使っています。写真撮って送ると、その答えを色々な人が教えてくれる。

ノート共有アプリ「Clearnote」は、勉強ノートを共有するアプリ。全国の学生や塾など、登録者がまとめたノートを見ることができる。

「QANDA」(一部有料)というアプリは、問題を写真に撮って送ると答えを教えてくれるという。

他人の「勉強動画」でやる気アップ?

暗記やノートも、すべてスマホでこなす受験生たち。勉強中に集中力は途切れないのだろうか?

聞いてみると、“スキマ時間”を活用することで効率よく勉強しているという。。

女性B:

髪乾かしているときにやったりしていました。

高校3年生の男性A:

ベッドの上で見たりします。

また、他人が勉強しているところを延々と撮影しただけの“勉強動画”も、これを見ながら勉強すると「自分も頑張らなければ」とやる気が上がるという。

中には、「ノートと本を広げて勉強するキティちゃんの動画」を見ながら勉強しているという、こんな受験生も…

受験生B:

スマホ置いてキティちゃんと一緒に勉強してます。癒されて自分もちょっと頑張ろうって思える。

リラックスしながらできる「スマホ勉強法」

では、実際にどのようにスマホで勉強しているのだろうか。

高校受験を1月下旬に控える中学3年生は…

中学3年生の女性A:

塾が8割ぐらいで、家ではそんなにしないです。

学校以外の勉強は塾が8割で、家が2割。

自宅での様子を見させてもらうと…

午後6時過ぎに勉強を開始。

机の上にはスマホを置き、画面を見ながらノートを取っている。

中学3年生の女性A:

「とある男が授業をしてみた」っていう人がやっているやつ(勉強の動画)です。

スマホを使い、YouTubeの動画で世界史を勉強。

しばらくすると布団へ…。もう寝てしまうのかと思いきや、手にはスマホが。

中学3年生の女性A:

勉強です。苦手な教科だと机に向かってやる気出ないので、リラックスした状態でやってます。

リラックスした状態でできるので、結果的に勉強時間が長くなるそう。

お母さんは…

母:

なかなか中学校の子どもの勉強って親も教えられないので、助かってます。

スマホを使って勉強する子どもたちに、お母さんたちの本音は?

母親世代の女性A:

調べれば何でも出てきちゃうからいいかなって。

母親世代の女性B:

うまく使えばすごく便利なんだろうなって思います。

母親世代の女性C:

私たちの時代は紙ばっかりでね、一生懸命(単語帳を)ひっくり返しながら単語を覚えていた感じなんですけど、今の子はパッパッパッて見ながら聞きながらでできるから、すごくいいなと思います。

便利で良いと絶賛する声のほか、こんな意見も…

母親世代の女性D:

親から見ると携帯をいじってるから、勉強をしているのか遊んでいるのかわからないんです。

よく怒ったりするんですけど、勉強しているって逆に言われます。

娘:

いや、勉強しているんで。

(「めざましテレビ」1月11日放送分より)

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Sunday, January 1, 2023

文科審議官・伯井美徳「日本の教育の根本揺らぐ危機」、教員の処遇改善 ... - 東洋経済オンライン

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必要なのは端末使用の学習効果の分析

──OECD(経済協力開発機構)が行っているPISA(国際学習到達度調査)2018では、日本で教育のICT活用が進んでいない現状が浮き彫りになりました。GIGAスクール構想により20年度、小中学校に1人1台端末が整備されたことで変化はありましたか?

PISA2018では、日本の子どもたちはスマホなどのICT機器に触れてはいるものの、ゲームやチャットで利用しており、宿題など学習に使用する頻度はOECD加盟国の中で最下位でした。そこでGIGAスクール構想による端末整備を進めてきましたが、22年度「全国学力・学習状況調査」の質問紙調査で聞いた使用実態を見てみると、児童生徒が授業でICT機器を週1回以上使っている小学校は19年の30.7%から83.3%、中学校は31.4%から80.7%と、いずれも倍増しています。

ただ、端末の使用機会は増えていますが、それが学習の定着や意欲喚起にどう影響しているか、明確なデータはまだありません。活用を促すためにも、目に見える成果を先生や保護者に実感してもらうことが必要で、今後はICT機器の使用効果について調査の分析などで把握していきたいと考えています。

──新型コロナウイルスの感染拡大により、当初の予定より3年前倒してGIGAスクール構想が実施されました。文部科学省としては現状をどのように捉えていますか?

自治体も学校も苦労しながらさまざまな取り組みをされているのが現状です。その一方で、非常時にも学びを止めない準備が進んでいるというデータもあります。22年1月の調査では、小中学校ともに95.2%の公立学校が、端末の持ち帰りの準備ができていると回答しています。コロナ禍でも、端末を活用することで学習を止めないようにしようという意識が確実に広がっていますし、取り組みも進んでいます。

GIGAスクール運営支援センター設置で地域差解消を

──授業において端末の活用を進めていくにはどんな課題があるのでしょうか。

課題は山積しています。1つ目は、教科書・教材をどう整備していくか。端末は配られても、ソフトの整備はまだまだです。教科書は教育機会均等の最大のツールですし、無償です。その教科書のデジタル化をどう進めていくのか、議論の最中です。1人に1台端末があるので教科書をデジタル化する方向性はありますが、紙の効用も当然あります。紙媒体とデジタルのハイブリッドを求める中で、教科書を使った学習をどうするか検討中です。また、デジタル教科書普及の費用を誰が持つのかという点も課題です。われわれも財政支援をしながら整備を進めていきます。

2つ目は、指導方法の普及も課題です。子どもには「1人1台端末」が整備されたものの、教員用の端末整備の状況については地域差があります。そこをまずは解消する必要がありますし、デジタル教科書・教材が現場に普及し、教材ごとにパスワードを入れるとなると授業に支障が出かねず、一度の入力で複数のアプリケーションが使えるシングルサインオンの仕組みなども重要ですね。

3つ目は通信環境です。文科省では毎年、全国学力・学習状況調査を実施していますが、23年度は中学3年生を対象に英語のスピーキングも調査します。「1人1台端末」を使って実施する予定ですが、通信環境は自治体や学校によってまちまちです。

今後、デジタル教科書・教材が普及すれば、全国で約3万校が一斉に端末を使用して通信を行うことになりますから、学校内だけでなく日本全国の通信環境に影響する懸念もあります。全クラスが一斉に使っても問題ないという埼玉県戸田市や茨城県つくば市のような先進的な自治体もありますので、そうした事例を参考にしながら、デジタル庁とも連携していきたいと思っています。

授業における端末の活用では「自治体も学校も苦労しながらさまざまな取り組みをしているが課題は山積している」と話す伯井氏

また、端末の持ち帰りも課題です。逡巡している理由の1つが費用です。どんどん持ち帰ってもらい、家庭での通信料も市がある程度負担するという熊本市の例もありますが、フィルタリングにもお金がかかりますし、充電のために持ち帰らせて保護者からクレームが来たという自治体もあります。端末を使った新たな学びのために、文科省としてもガイドラインや先進事例の普及、横展開に取り組んでいます。

ICT環境の整備は進んでいるものの、授業で活用している学校の割合を都道府県別に見てみると、地域差が顕著です。義務教育において、地域間格差やばらつきがあってはなりません。そこで、「GIGAスクール運営支援センター整備事業」の活用を全国で推進しています。ヘルプデスクだけではなく、教師、事務職員、ICT支援人材の研修なども可能となっており、授業の向上のためにも活用いただけるというものです。そのための予算を来年度はさらに増やす予定です。

感覚と経験値だけではなくデータ活用して次を探り出す

──22年1月には、デジタル庁、総務省、文科省、経済産業省による「教育データ利活用ロードマップ」が公表されましたね。

文科省だけでできないものは省庁横断で進めなければなりません。「教育データ利活用ロードマップ」で目指すのは、教育データの利活用による効果的な学びの支援です。学習履歴、児童生徒の行動を分析し、学習指導に活用するだけではなく、匿名化したうえで自治体を超えて学術的にビッグデータを活用できればと考えています。例えば、「この教科のこの部分でつまずきやすい」とわかれば、指導方法の改善にもつながります。これまでは感覚と経験値によるものが多かったのですが、データを活用して数値化し分析することで次の行動を探り出すことが可能になると思っています。

──教育データの利活用は、学習以外でも進んでいくのでしょうか?

家庭との連絡や学習評価など、校務のDX(デジタルトランスフォーメーション)が進めば省力化が可能になり、教員の働き方改革につながります。

最近、私が訪問した学校では、コロナ禍の対応として毎朝、子どもの体温測定の結果を担任の先生が記録し、養護教諭の先生がまとめて校長に報告していました。これをパソコンやスマホでフォームに入力するなどして各家庭からデータで送ってもらえば、学校で瞬時に一覧できますよね。こうした校務の省力化ができる部分はかなりありますし、事務作業の迅速化につながります。今後はデジタル庁とも連携しながら、次世代の校務デジタル化に関する実証研究を行ってモデルケースを作っていきたいと考えています。

どうなる給特法?「4%の教職調整額と実態」の乖離の把握から

──教員の働き方改革についてはいかがでしょうか。17年に中央教育審議会で働き方改革の総合的な方策が取りまとめられました。19年には文科省「公立学校の教師の勤務時間の上限に関するガイドライン」が公表され、各自治体や各学校での取り組みを促進しています。現状をどう捉えていますか?

文科省では公立学校の教師の働き方改革を待ったなしの最重要課題と捉え、あらゆる手を講じています。その1つとして、子ども1人当たりの教員数を増やすための定数改善、教員業務支援員をはじめとする支援スタッフの充実などを進めています。

ICTの活用による効率化も進めていますが、小学校は全教科を担当している難しさ、中学校は教科単位ではあるものの、部活指導が働き方改革を進めるうえでは課題となっています。こうした根本にさかのぼった議論をしているところです。

──教員採用試験の倍率は、00年度の13.3倍をピークに低下し、22年度は3.7倍、とくに小学校教員は2.5倍と過去最低を更新しました。

大きな要因として、教員の採用数は一般公務員と違って児童生徒数に左右されるという点が挙げられます。ベビーブームの時期に大量採用された先生の退職に伴う補充のための採用が、近年起こっています。その一方で既卒者が減っているため、とくに小学校では採用倍率が低下しています。

ただ、現状の倍率だけを見ていると道を誤る可能性があります。重要なのは、志の高い優秀な人材を確保すること。当面の方策として、採用試験の早期化や複数回実施など、優秀な人材を早めに確保できる仕組みづくりを進めています。また、特別な経験を加味した特別選考など、志を伴う教員採用の改革も中教審で打ち出しています。

──倍率が低下している理由としては、学校現場の過酷さも挙げられます。長時間勤務の問題については、今後どのように対応していくのでしょうか?

教育環境の整備も必要ですが、問題意識を持って対応しなければいけないのが、公立学校教員の勤務時間制度です。

現在、いわゆる給特法(公立の義務教育諸学校等の教育職員の給与等に関する特別措置法)により、公立学校の教員については超勤4項目(校外実習等・修学旅行等の学校行事・職員会議・非常災害時など)のみ超過勤務を命じることができ、時間外勤務手当を出さない代わりに給料月額の4%相当の「教職調整額」を支給する仕組みになっています。しかし、これが現実の実態と乖離しているという指摘があります。

文科省では22年8月より大々的な教員勤務実態調査を実施しており、その結果は23年春に速報値として公表する予定です。その結果をエビデンスとして、給特法の仕組みも含めた検討を行います。そのための論点の整理、課題の抽出を、現在進めています。

給特法の検討はこれからですが、議論の1つのポイントとなるのは4%の教職調整額です。私学の場合、時間外勤務手当で対応していますが、公立学校の教員は地域に密着しているため、時間で割り切れるのかという議論もあります。文科省としては、4%という数字が実態とどれだけ乖離しているのかを把握し、いろいろな選択肢を検討していきます。ただ、現状の追認では納得が得られないでしょう。働き方改革を理想に近づけたうえで、その分を処遇として手当てしていくことが必要です。

教員採用試験の倍率だけを見て一喜一憂はしませんが、こうした処遇改善にかかる措置ができるようにしないと優秀な教員が集まらないのではないかと考えています。人材確保法では、義務教育の水準の維持向上のため、教員の給与を一般公務員よりも優遇することが定められています。

これまで日本の義務教育は高い水準を維持してきました。その根本が揺らぐことは、わが国の教育の危機です。公立学校教員の勤務時間制度と処遇については、全力でやらないといけないと考えています。

伯井美徳(はくい・よしのり)
文部科学審議官
1985年神戸大学法学部卒業後、旧文部省入省。その後、横浜市教育委員会教育長、初等中等教育局教科書課長、同教育課程課長、同財務課長、大臣官房人事課長、大臣官房審議官、大学入試センター理事などを経て2019年高等教育局長、21年初等中等教育局長を経て22年9月より現職

一方で、働き方改革の取り組みは着実に前進しています。19年1月に中教審が取りまとめた方策では、学校及び教師が担う業務の明確化・適正化を促進するため、文科省、教育委員会、学校がそれぞれ取り組むべき内容が提示されています。この考え方がだいぶ浸透してきて、先生が本来の仕事に取り組める時間が増えてきました。

しかし、新たな課題も出てきています。発達に特性を持つ子どもたちへの対応、不登校の児童生徒の増加、外国人労働者の子弟の教育など、新たな課題に対していかに人的な手を打ち、公的な仕組みをつくるか。学校現場は生き物であり、つねに新たな課題が生まれるもの。だからこそ、効率化したり、人的支援をしたりと、文科省も対応していく必要があります。

──最後に、教員や教育委員会といった、さまざまな教育改革を現場で担う方々へのメッセージをお願いいたします。

新学習指導要領という大きな変革がスタートするタイミングでコロナ禍となり、感染防止と学習の継続を両立させるために、学校現場では並々ならぬ努力をしていただいていきました。そのことに対し、文科省として感謝とお礼を言っても語り尽くせません。

「1人1台端末」が整備され、新たなツールを使って個別最適な学びと協働的な学びを一体的に充実させることが、子どもたちの一生涯の成長につながります。そのために、文科省もしっかり支援していきますので、現場においても、新しい学びに向けた積極的な取り組みをお願いいたします。

先生という仕事は、人の一生に関わる極めて重要な職務です。文科省もそれを十分認識して処遇、勤務時間の実態を把握しながら、先生が先生の仕事をしっかりできるよう環境整備に取り組んでいきますので、ご注視ください。

(文:吉田渓、撮影:尾形文繁)

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