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Thursday, August 31, 2023

流動性が高まるエンジニア人材、離職率を減らしたい企業 「転職 ... - ログミーTech

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オーナーシップを持ってキャリアを考えることが大事

ーー日本のエンジニアの働き方が徐々にではあるものの欧米に近づき、これからより近づくとなると、将来的にはそれこそレイオフされたりもあり、いつ自分が働けなくなるかわからない不安感もあるのかなと。そこに対してなにかケアはあったりしますか?

森大介氏(以下、森):弊社は無期雇用ですが派遣契約なので、「派遣契約が終わったらどうしよう」と不安に感じている人は最近けっこう多いです。 ただ、先ほどの話の中で、学生がオーナーシップを持ってキャリアを考える人が多いと言いましたが、やはりそれが必要かなと思っていて。どういうキャリアに進みたいのか、どういうかたちでこれから仕事をしていきたいのかを考える必要があって、派遣先だろうがフリーランスだろうが、正社員で転職しようがなんだろうが、そこを考えないとただただ不安になっちゃう。

自分がどういうスキルを持っておけばやりたいことができた時に実現できるかとか、(希望の)会社に転職できるとかを考える必要がやはりあるのかなとは思っています。

ーー日本だとレイオフは悪いイメージになりますが、海外では転職が当たり前の世界じゃないですか。だから海外でレイオフはあまり悪いことではないのかなと。

村上臣氏(以下、村上):まぁ、日常的にあるので。もちろん受けたほうはショックだし、職探ししなくちゃいけないという焦りはありますが。ただ、流動性が担保されているので、けっこうほかのポジションにもすぐ応募したりとか(ができる)。

だからみんな、常日頃から職務経歴書をアップデートしているんですよね。いつそういうことがあるかわからないし、ちょっと周りに聞けば何人かはそういう経験がある人っていうのはいるので、自分もいつそうなるかわからないという意識はもう常に持っている。

もしくはポジティブなところで、引き抜きオファーみたいな良いチャンスが来ることもあります。ただ、やはりそこは競争なので、いきなりポロンって「今、人を探しているんです」「すぐ欲しいんです」となった時に、「いいな」と思った時に飛び込んだ者勝ちっていうところがあって。

その時に、すぐに最新版のCVをバンとパスできるかどうかがやはり勝負になってくるので、みんな常に自分の職務経歴書をアップデートしているし、自分の今やっている仕事が(職務経歴書に)書けるのかというところは意識している。これがやはりオーナーシップの話だったと思うんですよね。

「そこでなにやったんですか」ということがやはり重要で。タグの話でいうと、いくら資格を持っていても実務経験がないと評価されないんですよね。採用者側の目線に立って言えば、今までやってきたことを聞くのは、やってきたことの再現性があるかに一番興味があるわけですよね。なので、正直に言うと「あぁ、すごいね、そんなことができたんだ。当然うちでも同じことやってくれるんだよね?」というのが、採用者側の目線なんですよね。

それがちゃんとしているかをいろいろなかたちで問うわけじゃないですか。そうすると、弁護士とかそういう士業は別として、いわゆる情報技術者試験とか(の資格を)持っていても、TOEICが900点あっても、仕事で使っていなかったら、たぶん話せないんですよね。

1つのタグになり得るんだけれど、それプラス経験がセットにならないと市場で通用するタグにならない。なので、そこを意識して、エンジニアの人は「Pythonが書けます」「実務でもこういうプロジェクトをやっていました」「5人ぐらいのチームでテックリードやっていました」みたいに語れるようにしておかないと、転職しようと思った時に、あまり(採用担当の目には)引っかからないことにはなると思いますね。

ーーラクスパートナーズのエンジニアには、履歴書とか、「こういうふうにアップデートしていくんだよ」みたいなところって教えたりするんですか?

:派遣先を探す時に職務経歴書のようなものは書いてもらっています。やっているエンジニアは常にアップデートしているし、やっていないエンジニアはアップデートしていないという感じですね。

派遣先を変更する時には必要になるので、「必要に応じて更新をしなさい」というかたちだけです。今問題なく働いているエンジニアに「常に更新しなさい」と言うことまではやれていないです。

ただ、弊社にはキャリアサポート担当がいるので、キャリアサポート担当が彼らに対して、どういうビジョンを持っているのか、今後どういうキャリアを実現していきたいのかをヒアリングする仕組みというか、フローを今整えています。

それをやっていくと、「1年後にはこういうことをやっていたり、3年後にはこうなっていたり」というエンジニアもいれば、「半年後は現場ではこういうふうに仕事をしていたり、3年後は家族を持っていたい」というプライベートな軸、働き方のほうに移っていくエンジニアもいます。あとは年収の軸で考えるエンジニアもいます。

いろいろなことを実現をしていきたいという思いは持っているけれど、具体的なことがないので、「具体性を作るために、スペックシートを書いてね」とか、「どういう経験を積んでいこうね」ということにつなげていくというのが、今の我々としては必要なことかなと思います。

そうしないと、結局今持っているもの(スキル)で転職しようと思えば、エンジニアの場合は転職できちゃうので。であれば、我々としてできることは、転職先じゃなくて派遣先の中、ラクスパートナーズの中でもいろいろな経験できる、実現できることをエンジニアにその選択肢を提示してあげることだと思います。

5年後、10年後のエンジニアの働き方

ーー5年後、10年後、エンジニアの働き方はまた大きく変わってくるものなんでしょうか。それとも、今の拡張版になっていくのか、イメージはあったりしますか?

村上:最近のトレンドを見ていると、副業からのフリーランス化(の事例)はけっこう見るんですよね。なので、5年とかのスパンで見ると、フリーランスのエンジニア、特にテックリードレベルの人がフリーランス化する流れは1つ大きくあるのかなと思います。

人材不足はたぶん解消しないので(笑)。むしろ深刻化していくと思うんですよね。DXみたいなことをしたくなるとどこも(人が)足りないので。そうすると、1つの会社で1つのプロジェクトをやっているというよりかは、1人のキャパシティの中で複数並行して(プロジェクトを)持っているパターン。できるエンジニアほど、そっちを志向するパターンが多いんじゃないかな。仕事は死ぬほどあるので(笑)。そっちのほうが稼げるし、自由に働けるしいいやっていうパターンが増えるかなとは思いますね。

ーー森さんはどうですか。

:どうですかね。例えば在宅ワークっていった時に、在宅ワークでできる人とできない人がいて。それはその人の特徴にもよるし、プロジェクトとか先方の会社にもよるし、働く、転職する先にもよります。

派遣先でいうと、在宅ワークを出社に戻している企業がちょっと増えてきた印象があります。フル出社じゃなくて一部出社、週2出社、週3在宅ワークみたいなのが今増えてきています。

でも最近は「在宅じゃないと嫌だ」という人もいて。市場は在宅ワークと出社(の両方)をやってもらわないと困るけれども、「私は絶対出社したくない」という人たちをどうやってマッチングしていくのかは、どうなっていくんだろうって思っています。そこはぜんぜん読めないですね。

村上:出社をする意味をたぶんあまり感じていないっていうところなんでしょうね。

:そうですね。

村上:エンジニアとしてステップアップする上では、特にステークホルダーマネジメントが必要になってくる。PMと折衝したり。特に部下を持つようなエンジニアになると、対面のほうが早かったり、コンセンサスを取りにいくことが必要になる。たぶんそこがまだ見えていないんだと思うんですよね。そこをわかってもらうのは、たぶんその人のキャリアのためになると思うんですよね。

フルリモートか出社かは、グローバルでもものすごく議論があって。ビッグテックでは週3出社っていうのが今の標準になりつつある。イーロン・マスクなんかは、「出社できない人はもう来ないでくれ」みたいなことを言っているわけですよね。やはりクリエイティブな作業に関しては、対面のほうが向いていると。

アクティビティベースで、ハイブリッドでもいいし、フルリモートでもいい。もしくは絶対に対面のほうがいいというパターンがあるというところで、そこをわかってもらう必要があるんじゃないかなと思いますね。

:そうですよね。まだ「ただ在宅が楽だから」になっていて。それをわかってもらうためにはどうしたらいいのかは、すごく苦労している部分はありますね。

村上:会社側もそこを積極的に発信していく必要があって。ただ来て働く、要は家でやっていることと同じことを会社でするのは意味がない。「出社をする意味とはなにか」を、会社のカルチャーと併せて語らなくちゃいけない部分だと思うんですよね。

なので「会社というのはクリエイティブワークをするところです」と。「新しいプロジェクトが始まったらホワイトボードがあったほうが業務はスムーズでしょう」「オンラインツールを使ったって、やはりなかなか難しいじゃん」みたいな話でね(笑)。

だから「なにかを達成するために対面のほうが向いているから来るんだ」と。「週2回そういうミーティングを設けるので、そこは来たほうがいいよね」と。それ以外の自分で集中する仕事は、ちゃんと見えるようにしてくれればなんでもいいじゃないですか。そういうのを会社側も意図的に発信しないといけない。

働く側もそういう意図を受け取って、「あぁ、なるほどねと。だったらば、この日は出社しよう」と。もしくは“コネクションを作る火曜”とか(笑)。もしくは「イテレーションをするためにデザイナーとのミーティングは木曜日にして、この日は出社にしよう」とか。アクティビティをベースに働き方を柔軟にしていくかたちにしていくんじゃないですかね。

そういう意味では、「生産性をどう高めるかとか、どう成長していくかというストーリーの中でそれが必要であって」みたいな話をしないといけないと思うんですよね。

「流動性は高まるが、離職率は減らさなければいけない」中でできること

ーーありがとうございました。最後に森さんから村上さんに聞いておきたいことはありますか?

:『転職2.0 日本人のキャリアの新・ルール』、読みました。

村上:ありがとうございます(笑)。

:弊社は派遣事業をやっていますが、社員が転職をしていくことがあります。派遣という働き方が不安定(と感じているよう)なので、正社員での派遣というかたちじゃなくて、プロパーになりたい、正社員になりたい、フリーランスになりたい(といって転職していく)。

でもそれは起きることなので、我々としては、(理由はもちろん聞きますが、)「転職も選択肢の一つ」「(キャリア支援の中では、)転職先すらも弊社では選択できるようにしよう」みたいなスタンスでやっています。

でも1年で転職していく、2年で転職していくとなった時に、(その時はすでに)隣の芝生は完全に青いんですよね。我々が育成をがんばればがんばるほど、採用力を高めれば高めるほど、1年、2年で転職していく確率が高まっていく。

派遣事業としてビジネスを伸ばしていこうとすると、入ってくる社員、出ていく社員のバランスを取らなくちゃいけなくて。離職率を下げなきゃいけないんですが、「でも世の中的には離職はしていくものだよね」「流動性が高まっていくよね」というところで。

あの本を読んで、理解はできるし納得はムチャクチャしていたんですが、事業としてどういう発信を社員の方たちにしていくといいのかはすごく悩みました。シナジーというところをうまく使えばいいのかなというところが、今1つ考えているところかなという感じ(なんですが)。

村上:そうですよね。御社の強みでいうと、やはりプロジェクトベースでいろいろな経験を短期間で積めるというのが、ムチャクチャ強みだと思うんですよね。なので、「転職も含めた“あなたのエンジニアキャリアパス”を一緒に作っていこう」というような取り組みをするのがいいのかなという気はします。

その上で、やはり1年って、プロジェクトの個数でいうと、言うても1個、2個じゃないですか。キャリア・カンバセーションの中、3年、5年ぐらいのスパンで見た時に、「どういうエンジニアになりたいの?」みたいなロールモデルがいればそれを参考にすればいいし、もしくは、「社内の中でプロパーの方で経験を積んだ方は、こんなステップを踏んで今ここにいます」と(教えてあげる)。

「どういう感じになりたい」ということがわかれば、「それに必要なのっていうのは、こういう経験、こういう経験、こういう経験」「これにはたぶん3年かかるよね」「あぁ、なるほど」と。

「だったらば、じゃあまずこのプロジェクトでやっていこう」「なるべくアサインもこのかたちに沿うようにがんばってやっていこうぜ」みたいな。そのために、ここではこのバーを越える必要があるから、勉強していく。このバーがあるから、マネジメントやってみて……というふうに次のステップをクリアに合意できると、直近1年でやるべきアクションがクリアになると思うんですよね。そういう会話をしていくと、「だったら、ここには1年じゃなくて3年はいよう」みたいなかたちにはなると思います。

:これってやはり「対、個」ですかね。会社として一斉にというよりは、わりと(個人と)コミュニケーションを取っていくほうが重要ですか。

村上:2つですね。会社として、経営レベルの発信で「弊社はみんなの成長にコミットします」「こういう仕組み、フレームワークを作ります」「実際に上司なりとの1on1の中で、月に1回はキャリア・カンバセーションをこういうかたちでやるから準備しておいてね」ということを両軸で走らせるのがたぶん必要だと思います。

:参考になりました!

村上:一方で、若い人はすごく安定を求めているというのもやはりあって。こういう世の中で、バンバン転職したいのかと思ったら、新卒のエンジニアとかにいろいろな会社がアンケートしていますが、重視するものの中のトップ3に、必ず安定って入ってきますよね。

今の世代って日本が成長していたことを知らないので、ざっくり言って未来感が暗いんですよ。日本が輝かしい、世界トップになることをまったく想像できないので、やはり安定はしていたいと。

だとしたらば、正社員で安定し(た環境にい)つつ、いろいろ経験を積んで……。要するに、いつでもどこでも動ける状況だけど、その時考えればいいじゃないかというようなかたちにするのがたぶんいいでしょうね。

:なるほど。

アメリカにおける人材の流動性は意図して作られたもの

:先ほどのアメリカの人材の流動性というのは、意図して作られたものなんですか? それとも結果そうなったから、「じゃあITのエンジニアだったら汎用的なツールを使おう」とかになったのか。

村上:これは意図してですね。そういう意味では結局雇用契約に紐づいていて、アットウィルでいつでも切れる、同じく理由なしにいつでも辞められるいう状況(になっている)。アメリカだけじゃなくて、シンガポールとかインドもそうですが、そういう状況で機動的に会社の戦略を変えられる。それが企業の強みになるというコンセンサスが、社会の中で作られました。

なので究極を言うと、「もうこの事業辞めるから、この事業(にいる)全員(は)レイオフ」ができる。それができないと、要は会社がダイナミックに次の土地に行けないと。そういうことがバンバン起きるので流動性が高まっちゃったというのが正直なところあると思います。

たぶん日本が参考にすべきはヨーロッパで、例えばフランスとかイタリアとかドイツって、法律でいうと、日本よりも厳しい解雇規制があるんですよね。ただ違うのが、いわゆる法律による金銭での解雇の方法みたいなのがある程度明確になっているので。退職金を24ヵ月分払えば即座に解雇してもいいとか、そういう別のコンセンサスがあります。

日本はグレーのままなんですよね。ただ中小企業でいえば、いわゆる会社都合の解雇ってバンバン起きていて。それはたぶん、だいたい泣き寝入りしていると思うんですよね。労基に駆け込んで訴えれば勝てるんだけども、その労力もお金もないというのがたぶん大多数の人間ですよね。

これは社会的にも良くないなと思っていて。岸田さん(岸田文雄氏)がそこまで踏み込むかどうかわかりませんが、ある程度ルールを国がちゃんと作ってあげればそれで救われる人もたぶん出てくるし、ちょっとは変わってくるかなとは思いますね。

平均勤続年数もイタリアとかはたぶん10年以上だし、ドイツもたぶん8年、フランスもそのぐらいなんですよね。アメリカの倍ぐらいの勤続年数があるんですよね。

:おもしろいですね。

ーーヨーロッパは独占禁止法がけっこう強いじゃないですか。あれも(雇用者を)守るためなんだろうなと思うのですが。

村上:(これはあくまで私見ですが、)ヨーロッパが個人情報保護にすごく敏感なのは……。これも歴史の話ですね。EUって、ドイツが一番のオピニオンリーダーじゃないですか。ドイツはやはり戦争の時のトラウマ、要はナチス・ドイツの反省があるんですよ。要は人、国民を名寄せして、あるタグによってフィルタリングかけて作られたリストがホロコーストにつながった。そのような悲惨なことが起きたので、二度と繰り返したくないという意識がものすごく高くて。

国民のデータを集めて名寄せしたりとかすると、またいつかとち狂った体制側にいるやつがなにかのタグによってなにか差別を起こしたり不利益になるようなことをするんじゃないかということで、ものすごくセンシティブなんですよね。特にドイツ、オーストリアはやはり国民的に意識が高いです。

だから、国側にそういうリストを作らせるのは避けたい。作るならばずっと監視をしていたいし、透明性を確保したい。

スキルを逆算して、一緒にキャリアを考える

:もう1個聞いてもいいですか?

村上:もちろんです。

:ポジション思考のポジションって、ITエンジニアだとPMとかテックリード(のことになりますか)。

村上:いわゆるロールですね。採用の時に出す単位。テックリードとか、普通にコードを書くエンジニアであったり。レベル感はそれぞれですが、いわゆるオープンポジションとして出す時の職の単位です。

:初級PGとかでもそうですよね。

村上:そうです。

:じゃあ、「まだ僕は未経験なので、まずは初級PGっていうポジションを目指そう」とか「中級とか上級とかを目指していこう」と指針として出す。

村上:そうですね。実務的に一番やりやすいのは、やはり「次にどのポジションに行きたいの?」と。そこに既存の求人はたくさんあるわけで、(それを)見てみて「次、これになりたい」「これになりたい」と(決める)。「PMになりたいのなら、こういう経験が必要だ」と。

:スキルを逆算するんですね。

村上:そう。社外のポジションでもいいんですよ。「こういうおもしろいのが社外であって、これになりたい」といった場合に、ジョブディスクリプションに必須要件と、あれば良い条件ってあるじゃないですか。そこに○×△を付けてみようと。「お前これ今ないよね」「3年以上の実務経験ないよね、×」「これはあるかも。△。これは○だよね」みたいにして。

○が半分ぐらいなら普通に応募できるんですよ。(書類選考の条件を)パスする(ことができる)感じです。なので「まずはそこを目指してみないか」みたいな。×の部分はどうやったら○になるのか、一緒にプランを考えようと。

そこがやはりクリアになるとやるべきことがクリアになるので、やる気も出ますよね。なんとなく思っている(だけだ)と、駅前留学と一緒で、いつまで経っても身につかないというのは本当にそうだと思うんですよね(笑)。

:キャリア面談というかたちでそれを今我々はやっているんですが、半年後、1年後、3年後、ポジションも意識した目標を立ててみると、もうちょっとクリアになってくると。

村上:そう。今やるべきことがたぶんクリアになっていく。

:なるほど。おぉ、ちょっとクリアになった(笑)。

村上:その上で実際に行くかどうかは本人の希望なわけで。

:そうですね。ありがとうございました。

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MAP-100 : 分析計測機器(分析装置) 島津製作所 - an.shimadzu.co.jp

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海洋、河川、湖沼等の環境表層水中のマイクロプラスチックの存在は、世界中で環境問題としてクローズアップされ、多くの調査結果が報告されています。マイクロプラスチックの調査では、試料のサンプリング、前処理、サイズ・個数計測、定性分析などのプロセスがあります。分析機関等で調査結果を比較する際には、各プロセスの標準的な手法を用いることが重要となります。
環境表層水からサンプリングした試料に含まれるマイクロプラスチックを正しく評価するためには、混在する環境夾雑物を除外する適切な前処理が必要となります。本製品は、環境表層水の試料からマイクロプラスチックを抽出するための代表的な前処理法を自動化し、“省力化”、“再現性”、“安全性”を実現する自動前処理装置です。

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Mapboxを採用した、コーエーテクモゲームス初となる位置情報 ... - PR TIMES

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 コーエーテクモゲームスの『信長の野望』シリーズは、日本の戦国時代をテーマとした歴史シミュレーションゲームです。『信長の野望 出陣』は同シリーズ初となる位置情報ゲームで、ゲーム背景を形成するベースマップに地図開発プラットフォーム「Mapbox」が活用されています。

 Mapboxは、地図のカラーリングやフォントの種類、レイヤー数が多いことを特長としています。それにより、自由自在な地図描画や細やかなフィルタリングでゲームを作り込むことが可能で、ゲームの世界観に適した地図表現を実現します。また、情報の処理スピードが速く、歩行や移動に合わせ滑らかに表示されることから、ゲームプレイヤーのストレスを緩和させます。これらの特長から、『信長の野望 出陣』では“戦国時代”をイメージした地図デザインの実現と、遊びやすさの向上に貢献しました。

 さらに、位置情報ゲームには欠かせないアイテム獲得スポットやチェックポイントの配置を、立ち入り禁止区域や歩行不能な道路などを判断し、適切な場所のみに設置できる「Playable Location」データも提供しています。Playable Locationの活用にあたり、禁止エリアだけでなく一般に開放していないエリアやゲームプレイに相応しくない場所(学校の校庭や競技場、スタジアムなど)をマップボックス社で提供した上で、さらに細かく調整する支援を行いました。これにより、安全なゲーム環境への提供に貢献しています。

 マップボックス社は、コーエーテクモゲームスの採用実績を皮切りとして、柔軟なカスタマイズ性や開発の簡便さという特長をもとに地図データを活用したゲーム開発に貢献していく考えです。

■『信長の野望 出陣』 製品概要

〇タイトル:『信長の野望 出陣』

〇ジャンル:位置情報ゲーム     

〇対応機種:■iOS 14以上(iPhone 8 Plus以降のモデル)

        ■iPadOS 14以上、メモリ(RAM)3GB以上

        ■Android Android9.0以上、メモリ(RAM)4GB以上

        ※一部機種を除く

〇App store:https://apps.apple.com/jp/app/id1672017627

○Google  Play:https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.koeitecmo.nobunaga.shutsujin

○公式サイト:https://www.gamecity.ne.jp/nobunaga_shutsujin/

○公式X(旧Twitter):https://twitter.com/nobu_shutsujin

○公式LINE:https://page.line.me/nobunaga_shutsujin

○ハッシュタグ:#信長出陣

○PV:https://youtu.be/hdANuSMPHbE

○プレイ料金:基本プレイ無料(アイテム課金)

○権利表記:©コーエーテクモゲームス All rights  reserved.

〈参考情報〉

■Mapbox Gaming Solution

ゲーム開発者向けに設計されたソリューションで、ゲームの世界観を表現できるマップデザインや位置情報ゲームには欠かせない、安全で適切な場所の選択が容易な機能も搭載しています。そのため、ユーザーのニーズに合わせた適切なカスタムマップを作成できます。

  

・豊富なデータアセットで、オリジナリティ溢れる地図制作を支援

構成する地形・道路・建物など全てのデータレイヤーにアクセスすることが可能で、オリジナリティ溢れる地図デザインが実現できます。

さらに、膨大なデータを瞬時に処理することが可能で、地図の回転やズームイン・アウト、表示情報の切り替えなどあらゆる動作が滑らかです。

・自由自在な地図描画で、ゲームの世界観と高度な没入感を表現

カラーリングやラベルフォント、3D表示などあらゆる描画を自由自在にデザイン できます。さらに、時間や季節による日照変化や、リアルな映像を体験できるカメラビューなどゲームの世界観を崩さない表現が可能です。プレイヤーは、臨場感や躍動感が溢れる地図により、ゲーム世界への高度な没入感を味わうことができます。

・安全な場所を定義するプレイアブルロケーションの提供

 ゲームプレイに適した場所であるかを判断するデータセットで、アイテム獲得スポットやチェックポイントなどを配置に活用できます。交通量の多い道路や立ち入り禁止区域を判別した上で、適切なプレイエリアを容易に指定できます。安全が実証されたデータを活用できるため、ポイント設置にかかる工数の削減に貢献します。

■マップボックス・ジャパン合同会社 会社概要

 本社:東京都港区⻁ノ⾨1-10-5 WeWork内

 設⽴:2020 年3⽉10 ⽇

 代表者:⾼⽥ 徹(最⾼経営責任者CEO)

 事業内容:1. Mapbox Inc.の製品・サービスの⽇本顧客への再販事業

        2. Mapbox の製品をカスタマイズ及び機能拡張した地図関連のプラットフォーム事業

 URL:https://www.mapbox.jp

 公式ブログ:https://www.mapbox.jp/blog

 X(旧Twitter):https://twitter.com/mapbox_jp

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Wednesday, August 30, 2023

意外に簡単なエアコンフィルター交換 ~Weeklyメンテナンス~ - レスポンス

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エアコンを使い始める瞬間に、ちょっと“臭う”ことはないだろうか? 少し稼動させると臭いが緩和して(慣れて)気にならなくなる程度の症状なら放置の場合も多い。しかし原因はエアコンのフィルターの汚れにある場合もあるのでメンテナンスを実施しよう。

クルマのエアコンには内気循環と外気導入の切り替えがあるのはご存じだろう。エアコンパネルに切り替えスイッチがあり、車内の空気を循環させて冷やす(内気循環)経路と外気を取り入れ(外気導入)て空気を冷やした上で車内に送り込む経路だ。内気循環の方が車内の冷却という意味では効率が良い。理由は簡単、夏場の外気は温度が高いため冷却するのにはそれ相当のパワーが必要になるのだが車内の空気は限られているので冷却する空気量は多くなく、いったん冷却した空気を循環させるので効率が良いのだ。

ただし、内気循環ばかりを使っていると車内の換気ができない、さらには車内の酸素濃度が低下するなどの懸念もある。そこで適度に外気を取り入れて常にフレッシュな状態で車内の環境を保っておくのが良いだろう。しかし、その際に気になるのが外気の汚れだ。都市部を走っていると周囲には排ガスやチリやほこりなどの汚れが充満しているケースもある。特にトンネル内には煤煙なども目に見えて増えるので、トンネルに入ると内気循環に切り替えているというユーザーもいるだろう。この外気の汚れをキャッチしてくれているのが実はエアコンフィルターの役割なのだ。

そもそもエアコンにフィルター機能が備わっているのをあまり意識していないユーザーも多いだろう。フィルターの存在も在処も知らないという初心者ユーザーもいるのではないだろうか? しかしエアコンフィルターは外気を車内に導入する際に外気の汚れをキャッチするのが役目。空気中を漂っているチリやほこり、花粉やPM2.5などをフィルタリングして、ある程度クリーンな状態の空気を作ってくれるのだ。普段は車外の空気の汚れは目には見えないのでそれほどリアルに感じることはないのだが、窓を開けて長時間走っていると鼻の中が汚れていたという経験をしたドライバーもいるだろう。それほど走行しているクルマ周辺の空気は汚れていると思っておいた方が良いのだ。実は大切な役割を果たしているエアコンフィルター、汚れが臭いの原因にもなるので定期的な交換を実施したい。

ただエアコンのフィルターと聞いて自分でのメンテナンスに二の足を踏んでしまうユーザーもいるだろう。交換やメンテナンスはハードルが高くプロの整備士にお任せすることになると考えている場合もあるだろう。しかし、エアコンフィルターは比較的交換頻度も高いため、交換しやすい位置に設置されている場合も多い。そのため手順や脱着方法さえ理解しておけばユーザーがDIYで交換することも難しくないので実施してみると良いだろう。

まずはエアコンフィルターの設置場所を見つけ出そう。多くの国産車の場合はグローブボックスの奥などに設置されている場合が多い。周囲のパーツをある程度外せばエアコンフィルターのホルダーが現れる。これさえ見つければ簡単にフィルターを交換できるのだ。ホルダー部分からエアコンフィルターを取りだしてみると、一定期間使っているフィルターはかなり汚れているのがわかる。目に見える大きなゴミや枯れ葉などが付着していることもある。臭いの原因になったり外気導入の効率低下につながっているのは明らかだ。それを見ればエアコンフィルターが普段から車内の空気浄化に大いに役立っているのが実感できるだろう。

エアコンフィルターは純正品ははもちろんだが、カー用品店などには社外パーツも用意されているので適合パーツを用意して交換しても良いだろう。フィルターは不織布や活性炭などを使った素材が用いられていることも多い。社外品にはフィルターの機能を高めたパーツが用意されることもあるので好みのアイテムを選ぶと良いだろう。交換時期は走行環境によりまちまちだが、目安としては1年程度。時期を決めて交換すれば忘れることもないだろう。

このようにエアコンフィルターの役割を知れば、エアコン可動時の臭い対策にも効果があることがわかるだろう。これまでエアコンフィルターを交換した記憶が無いというユーザーは、この機会に愛車メンテナンスの一環として交換を実施してみよう。

土田康弘|ライター
デジタル音声に関わるエンジニアを経験した後に出版社の編集者に転職。バイク雑誌や4WD雑誌の編集部で勤務。独立後はカーオーディオ、クルマ、腕時計、モノ系、インテリア、アウトドア関連などのライティングを手がけ、カーオーディオ雑誌の編集長も請負。現在もカーオーディオをはじめとしたライティング中心に活動中。

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Tuesday, August 29, 2023

[CEDEC 2023]サウンドチームがコントローラの振動要素を制作 ... - 4Gamer.net

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画像集 No.026のサムネイル画像 / [CEDEC 2023]サウンドチームがコントローラの振動要素を制作するメリットとは? 音と振動の関係を知ることで,振動を活用した新たなゲーム体験を生み出せる
 CEDEC 2023の最終日(2023年8月25日),「振動のフォーリー録音!? サウンド技術で振動攻略 〜音と振動はだいたい同じ〜」というセッションが行われた。

 Nitendo SwitchのJoy-Conの特徴であるHD振動,PS5のDualSenseが特徴とするハプティックフィードバックなど,現行のゲーム機のコントローラには,技術進化によってさまざまな振動の表現が可能となっている。
 その振動の表現について,ゲーム開発の現場では「サウンド部で振動やってよ」ということがよくあると話すのが,同セッションの講演者であるスクウェア・エニックス サウンド部のサウンドプログラマである山本雄飛氏。なお,山本氏によると「サウンド部には(振動制作を)担当するメリットがある」という。

画像集 No.003のサムネイル画像 / [CEDEC 2023]サウンドチームがコントローラの振動要素を制作するメリットとは? 音と振動の関係を知ることで,振動を活用した新たなゲーム体験を生み出せる

 なぜ,どこにメリットがあるのか? サウンド技術が振動に応用できる理由と実例,他部署との分担作業のポイント,課題といったさまざまな内容が語られたセッションのレポートをお届けしよう。

※なお,本セッションでは従来のゲームの振動を「旧振動」,Joy-ConやDualSenseなどの振動を「次世代振動」という言葉で説明されていたので,本稿もそれに従った表記を使用する

画像集 No.002のサムネイル画像 / [CEDEC 2023]サウンドチームがコントローラの振動要素を制作するメリットとは? 音と振動の関係を知ることで,振動を活用した新たなゲーム体験を生み出せる

 最初に旧振動と次世代振動の違いを,“音”を例に説明された。
 旧振動は昔の家電のブザーのような,音が鳴るか鳴らないかという音量であり,次世代振動は自由自在な音を鳴らせるスピーカーのようなものと話す山本氏。スピーカーが音を鳴らす仕組み,つまり音と振動の関係性を知る人であれば,振動を「サウンド部に任せよう」と考えるのは自然な流れではある。
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 続いて,振動の仕組みについて。旧振動は,回転するモーターに重心が偏った重りを付け,それを振り回すことで振動するものだと説明する。振動の具合を変える方法は回転の速さのみで,質感の再現は難しい。
 一方,次世代振動は,箱のなかにセットされたバネと磁石で動く重りによって周波数と振幅を別々にコントロールでき,さまざまな振動を表現できるものだという。つまり旧振動と次世代振動は完全に別モノであり,次世代振動を取り扱うには新たなアセットと専門的な知識が必要になるわけだ。

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 音と振動の共通点としては,“どちらも揺れの一種”であることが挙げられる(これは広義の振動にあたるが,本セッションでは分かりやすく「揺れ」として説明された)。同じ「揺れ」である音と振動だが,音は耳で感知する「空気の揺れ」で,振動は皮膚で感知する「個体の揺れ」であるように,揺れているものとその感じ方,感じ取れる周波数帯は異なる(音は20Hz〜20kHz,振動は10Hz〜1kHz)。
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 音と振動が似たようなものであることを,シンバルを例に説明された。
 音を鳴らすためシンバルを叩くと,シンバルが振動し,その振動が空気に伝わる。それが耳に伝わり,空気の揺れで鼓膜を振動させ,その振動を神経が感じ取り,音として聴く。また,骨伝導のように空気を介さない音の伝え方もあり,それだけ音と振動は近しいものであり,そして次世代振動の再生装置の仕組みもそれと同じであると話す。
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 音を鳴らすスピーカーと揺れを生む振動装置の違いも説明された。
 スピーカーと振動装置の違いはとてもシンプルで,電流が流れて振動するコイルに何を付けるかだ。空気を揺らす板をつければ音を届けるスピーカーとなり,物質的な反動を発生させる重りをつければそれは振動装置になる。基本的にはその違いしかない。音も振動も「揺れ」の一種なので再生の仕組みが同じ,つまりデータも同じになるのだ。
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 ここで,最初の「なぜ『サウンド部で振動やってよ』」という話になるのか,そして「サウンド部には担当するメリットがある」ことの解説に入った。
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 1つが音を作る技術(テクノロジー)の応用が利く点だ。主にエフェクトに関する部分で,揺れの性質を使っているスペクトログラム,フィルタ,ピッチシフターなどは,周波数の成分によって変わる触感の表現,低い周波数帯にある振動を音の調整や補足といった形で活用できるという。なお,ラウドネス,アンビソニックス,バイノーラルといった聴覚特性にかかわるエフェクトは応用が利かない。

 もう1つが,これは波形編集のスキルやオーディオミドルウェアの知識の応用。サウンド制作に従事している開発者は,DAWやシンセを使って同じ「揺れ」のデータを取り扱っているぶん,高クオリティな振動を作る技術を元より持ち合わせているという話だ。

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 このように,サウンド部は振動の制作に適した部署ではあるが,とは言えすべてを任されるのは負担が大きい。振動制作の作業割合が大きくなれば,メインの担当であるサウンドを作り込む時間が減ってしまう。
 また,DualSenseのハプティックフィードバックとアダプティブトリガーのような音と振動+重さとの連動があるものの場合,それに関する力覚の要素はサウンドとは異なる技術になるため,すべてを引き受けるのは難しい。そうなると,他部署との分担という考えが重要になる。
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 これについて,山本氏は「UX(User Experience。ユーザー体験)への影響で分担する」という持論を挙げた。
 ゲームをプレイしていると,操作が忙しい局面では振動に意識を割けないが,慎重に何かを動かす場面,振動がヒントとして活用されているシーンなどは,集中しているぶん細かい振動の違いを感じやすい。振動がキモとなるところはサウンド部が,それ以外(ゲームエンジンの機能などで対処できる部分)は他部署にといったように,振動の感じ方の度合いで分担をするというアイデアである。
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 もう1つ,作業に必要なスキルで分けるという案も述べられた。素材作成やオーサリング,UXの影響が大きいところはサウンド部,汎用素材の組み合わせでできる部分,UXの影響が小さいところは他部署が受け持つというもので,これは実際に現場レベルで試されているものとのことだ。
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 ここで実際に,サウンド技術で振動制作の“攻略”を目指したさまざまなツール制作の事例が紹介された。
 VSTプラグインを使ったDAWでの振動プレビュー,振動波形を解析して旧振動のパラメータを生成する仕組みなど,さまざまな実験があるなか,印象深かったものが「振動フォーリーシステム」だ。
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 これは,アナログの電気信号をPCに取り込むオーディオIFの仕組みを使ったシステムで,何かの動作をするときに振動する箇所(のこぎりを木で切る場合,のこぎりの柄の部分)に加速度センサをつけてデータを録り,WAVファイルとして保存。その振動をDualSenseで再現するというものだ。
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 良好な結果を出したものの,動物の毛並みのように(そもそも振動しない)やわらかいモノの振動表現は難しかった。一方,同じくやわらかいモノでも,バランスボールなどの弾力あるものは,リバーブを活用することで解決の望みが見いだせたという。
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 サウンド技術を応用した振動制作の課題として,コントローラの特性に合わせた補正が挙げられた。例えばSwitchのJoy-ConとPS5のDualSenseを見ると,それぞれで得意な振動の周波数帯域が異なるため,同じ波形をそのまま出してもそれぞれにとってのリアルな振動の表現にはならない。マルチプラットフォームでゲームを展開するうえで,これはよく考えるべき重要な要素となるようだ。
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 最後に,山本氏は「次世代振動はまだ未開拓の分野。新しくて面白いものを作る取り組みを進めてみてほしい」と聴講者に語り,セッションを締めた。
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Monday, August 28, 2023

【CEDEC2023】バトルの召喚シーンは映像を差し込んで負荷を軽減 ... - GameBusiness.jp

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2023年8月23日(水)~25日(金) にかけて、コンピュータエンターテインメント開発者を対象とした国内最大規模のカンファレンス「コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス 2023(CEDEC2023)」が開催されました。本稿では、サイバーエージェントグループ アプリボットによる講演「FINAL FANTASY VII EVER CRISIS - モバイル開発におけるハイクオリティ3D演出」のレポートをお届けします。

リアルタイム描画と映像を違和感なくなじませて召喚獣を演出

スクウェア・エニックスとサイバーエージェントの協業開発タイトルとなるスマートフォンゲーム『FINAL FANTASY VII EVER CRISIS(以下『FFVII EC』)』は2023年9月7日に全世界で同時リリース予定です。講演には、サイバーエージェントから矢野春樹氏、アプリボットから邑上貴洋氏、川原武将氏、香取政人氏の計4名が登壇しました。

『FF』シリーズを象徴する要素のひとつである「召喚獣」ですが、本作のバトルにおける召喚獣の召喚演出は、リアルタイム描画に映像を組み込むことでクオリティアップと負荷軽減の両方を実現しているとのこと。

映像はベースをUnityで作成し、AftetEffectでトランジションやエフェクトの追加し、カラーグレーディングなどを行って完成。それをリアルタイム描画に合成し、再びUnityで色味の最終調整を行うことでリアルタイム描画と映像をなじませています。

バトルでは、キャラごとに専用モーションが用意されているリミットブレイク(いわゆるスキル/必殺技)もすべてリアルタイムで描画。スキル発動者以外の仲間キャラやターゲット以外の敵キャラを一時的に非表示にすることで負荷を軽減し、余裕が生まれた分エフェクトやポストフィルターのクオリティを上げています。

『FFVII EC』にも使用されたエフェクト用多機能シェーダーを公開中

次に、リアルタイムVFXの大部分に使用されているエフェクト用汎用多機能シェーダー「Nova Shader」が紹介されました。

これはアプリボットが『ブレイドエクスロード』のために開発したシェーダーをより洗練させたツールで、GitHubで公開されているOSS(オープンソースソフトウェア)なのでライセンス表記をすれば誰でも使用できます。

機能は「UVスクロール・回転」、「フリップブック/ブレンディング」、「乗算色」、「フローマップ」、「エミッション」、「ディゾルブ」、「フェード」、「ディストーション」、「頂点変形」「視差マップ」のほか、PBR(物理ベースレンダリング)ライティングの影響を切り替えられる「Unlit版 / lit版」などを備えており、Assetsフォルダ内のSamplesフォルダを参照すれば、作例サンプルを確認できます。

『FFVII EC』の知見が活かされたアプリボットリグ

アプリボットは非営利目的にかぎり利用できるMaya用フリーリグ「アプリボットリグ」を2023年1月から公開していますが、本ツールは『FFVII EC』のリグを参考に制作されました。

内臓された半自動リグ生成ツール「General Rig」によりパーツ単位でリギングを行い、それらをあとで接続する手法を採用してるため、短時間でのリグ生成が可能となっています。さらに、リグ生成後にコントローラーの色や大きさ、形状を編集できるので、キャラの大きさや体型に合わせることができるカスタマイズ性も備えています。

次に話題は『FFVII EC』に登場する敵のポリゴン数に。同作ではモンスターがSサイズ/Mサイズ/Lサイズのいずれかに分類されており、それぞれ10000tris以内/15000tris以内/50000tris以内というポリゴン数の上限が設けられています。

また、初代PlayStationでリリースされた『FFVII』を彷彿とさせるルックをしたクエストキャラクターは上限を5000tris以内に設定。体格は7種類あるものの、骨構造を共有しているので全体格でモーションを流用できます。

そのほか、チョコボや一部のメカ、動物などには独自のモーションを用意しており、クエストキャラだけでも400以上用意されているそうです、

モバイルでできる最上の海表現を追求


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Sunday, August 27, 2023

【2023年8月版】「滋賀県で人気のそば」ランキングTOP10! 1位は「伊と咲の(いとえの)」(1/5) | そば ねとらぼ調査隊 - ねとらぼ

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 滋賀県でおすすめのそばを探している人に向けて、2023年8月にユーザーからの評価が高かったお店を紹介していきます。

 最新データを反映しているので、参考にしてみてください。ではさっそく上位の結果を見ていきましょう。

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調査概要

 このランキングは、Googleクチコミの「ユーザー評価」「クチコミ件数」「価格フィルタ」に基づいて作成されています。

調査日 2023年8月21日
関連ワード 滋賀県+そば
有効クチコミ件数 100件以上
価格フィルタ なし

・当記事では、Twitter社が定める「ユーザーの権利およびコンテンツに対する権利の許諾」に基づいてツイートを利用しています。

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第2位:生粉打 作美(4.5pt/170クチコミ)

 第2位は「生粉打 作美」(きこうち さくみ)です。甲賀市甲南町にあるこちらのお店は、完全予約制のこだわりのそばのお店。お昼のみ、2部入替制、18歳未満入店不可など訪れる際にはいくつか条件がありますが、それも納得のいくそばを提供するためのもの。そば粉を水のみで打ったそばはまさに珠玉の一品です。

【住所】〒520-3308 滋賀県甲賀市甲南町野田812

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第1位:伊と咲の(いとえの)(4.7pt/133クチコミ)

 第1位は長浜市高月町、琵琶湖片山湖畔にある「伊と咲の(いとえの)」です。大正ロマンをコンセプトに古民家をリノベーションした店舗や、葛籠尾崎半島などを望める景色の良さも魅力的。そばは十割そばで、「打ちたて」と「ゆでたて」にこだわって提供しています。口コミではそばののど越しの良さや、見た目も鮮やかでサクサク食感の天ぷらなどが評価されていました。

【住所】〒529-0272 滋賀県長浜市高月町片山27

・店舗/施設情報の非掲載を希望される場合は、こちらのフォームからご連絡ください。 ※ご連絡は直接のご関係者様からのみとさせていただきます。ご本人確認のため、連絡が取れるお電話番号かメールアドレスの記載をお願いいたします。

 TOP10の全順位は、次のページからご覧ください!

ショッピングサイトで人気の「そば」をチェック

Amazonのアソシエイトとして、当サイトは適格販売により収入を得ています。

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Friday, August 25, 2023

【2023年8月版】「長崎県で人気のスーパーマーケット」ランキングTOP10! 1位は「すえとみストアー」(1/5) | スーパーマーケット ねとらぼ調査隊 - ねとらぼ

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 長崎県でおすすめのスーパーマーケットを探している人に向けて、2023年8月にユーザーからの評価が高かったお店を紹介していきます。

 最新データを反映しているので、参考にしてみてください。ではさっそく上位の結果を見ていきましょう。

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調査概要

 このランキングは、Googleクチコミの「ユーザー評価」「クチコミ件数」「価格フィルタ」「評価フィルタ」に基づいて作成されています。

調査日 2023年8月22日
関連ワード 長崎県+スーパーマーケット
有効クチコミ件数 100件以上
価格フィルタ なし

・当記事では、Twitter社が定める「ユーザーの権利およびコンテンツに対する権利の許諾」に基づいてツイートを利用しています。

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第2位:大川ストアー(4.1pt/167クチコミ)

 第2位は東彼杵郡東彼杵町の「大川ストアー」でした。国道205号から長崎街道に入ってすぐにあるスーパーです。大川ストアーの隣で製造している大川豆腐が有名で、釜あげとうふや厚揚げ、豆乳プリンなどが人気です。また彼杵町の名物である鯨肉も販売されています。近くには「道の駅 彼杵の荘」があるので、観光で道の駅に立ち寄った際に、大川ストアーでおいしい豆腐を購入するのもおすすめです。

【住所】〒859-3808 長崎県東彼杵郡東彼杵町蔵本郷1847

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第1位:すえとみストアー(4.3pt/138クチコミ)

 第1位は佐世保市小佐々町にある「すえとみストアー」でした。こちらのお店は肉類や野菜などの生鮮食品の質が良く、安いと評判のスーパーマーケット。特に土曜日限定で販売されるというローストビーフが評判で、それを目当てに訪れる人も多くいるようです。肉の種類も豊富にそろえているため、バーベキュー用の食材を買うのにもおすすめです。

【住所】〒857-0402 長崎県佐世保市小佐々町小坂721-11

・店舗/施設情報の非掲載を希望される場合は、こちらのフォームからご連絡ください。 ※ご連絡は直接のご関係者様からのみとさせていただきます。ご本人確認のため、連絡が取れるお電話番号かメールアドレスの記載をお願いいたします。

 TOP10の全順位は、次のページからご覧ください!

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イケボからイケメンを生成する研究 - ASCII.jp

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週替わりギークス 第284回

2023年08月26日 07時00分更新

文● 高桑蘭佳(らんらん) 編集● ASCII

 メンヘラテクノロジーの高桑蘭佳です。少し前からこの連載でも話題に出ていますが、最近メンヘラテクノロジーでは「DIALS2」という新しいサービスの開発を頑張っています。

 イケメンキャストと通話ができるアプリなのですが、世界観を統一するためイケメンアイコンは画像生成AI「Stable Diffusion」を使っています。いまはα版をクローズドにトライアル運用している状態なので、活動してくれることになったキャストの方は大量にあるイケメンアイコンの中から自分の雰囲気に合うものを選択してもらっています。

 しかし、この「自分の声の印象に合った顔を選ぶ」というのが意外と難しい……。漫画がアニメ化したときどの声優さんが担当するかでイメージと合っていた、違っていたという議論になるように、なんでもいいというわけではありません。

 調べてみると、2019年にMITコンピュータ科学・人工知能研究所が発表した論文で、声と顔の相関関係を学習し、話者の身体的特徴を捉えた画像を生成する「Speech2Face」というモデルが開発されていました。イケメンアイコンの場合、実在する人物ではないので少し違いますが、声の雰囲気にあったイケメンアイコンが生成できたらいいな〜と思いました。とはいえ、学部時代のフーリエ変換の授業が苦痛すぎたことをきっかけに、これまであまり音声の領域には触れてきませんでした。

 なので、今回は基本的な音声データの扱い方から勉強して、将来的にイケボからイケメンアイコン生成ができることを目標に、いろいろ試してみようと思います。

声をいくつかのカテゴリに分類する基準を設定

 まずはPythonで音声分析に使えそうなライブラリを調べてみると、候補としてLibROSAが挙がりました。LibROSAは音楽およびオーディオ分析用のPythonパッケージで、音声の特徴量抽出などができるようです。

 MFCCやピッチ、スペクトル対比、RMSE……あたりが人間の音声の分析に使えそう?な雰囲気がありましたが、いずれも理解が及ばなすぎて心折れそう。今回は声からなにかしらのイケメンアイコンをとりあえず生成することに重きをおきます。なので、このあたりの正確性については目を瞑っていただいて、ピッチ(声の高さ)とスペクトル対比(声の明瞭さ?)をカテゴライズするために使用したいと思います。解釈があっているのかはさておき、ピッチ、スペクトル対比の高低を基準に以下の4つのカテゴリに分類します。

  1. 高めで、ハスキーな声:穏やかな雰囲気
  2. 高めで、クリアな声:明るい雰囲気
  3. 低めで、クリアな声:力強い雰囲気
  4. 低めで、ハスキーな声:落ち着いた雰囲気

 次に、ピッチとスペクトル対比の高い・低いの閾値をどこに設定するか考えます。今回はイケメンアイコンなので、日本人男性の声の平均的なラインがどのあたりなのか知りたい。調べてみると、「Common Voice」という音声データのデータセットの収集・公開をしているプロジェクトがありました。日本人男性の音声データもたくさん公開されていたので、今回は簡易的に100件程度ランダムに取得し、ピッチとスペクトル対比の平均値を算出しました。


import os
import librosa
import numpy as np
import pandas as pd

def compute_features(audio_path):
    # 音声ファイルから主要なピッチと平均スペクトラル対比を計算
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
    
    # YINアルゴリズムを使用してピッチを検出
    pitches = librosa.yin(y, fmin=80, fmax=400)
    
    # NaN値や無限大の値を除去するためのフィルタリング
    valid_pitches = pitches[~np.isnan(pitches)]
    
    main_pitch = np.mean(valid_pitches) if len(valid_pitches) > 0 else 0
    
    spectral_contrasts = librosa.feature.spectral_contrast(y=y, sr=sr)
    avg_spectral_contrast = np.mean(spectral_contrasts)
    return main_pitch, avg_spectral_contrast

def calculate_means(csv_path, base_directory=''):
    # CSVファイルにリストされた音声ファイルから、ピッチとスペクトラル対比の平均値を計算    data_frame = pd.read_csv(csv_path)
    all_pitches = []
    all_spectral_contrasts = []
    for audio_path in data_frame['path']:
        full_audio_path = os.path.join(base_directory, audio_path)
        pitch, spectral_contrast = compute_features(full_audio_path)
        all_pitches.append(pitch)
        all_spectral_contrasts.append(spectral_contrast)
    average_pitch = np.mean(all_pitches)
    average_contrast = np.mean(all_spectral_contrasts)
    return average_pitch, average_contrast

if __name__ == "__main__":
    # サンプルのCSVファイルとベースディレクトリを設定
    csv_file_path = '(サンプルのCSVファイル)'
    base_directory = '(音声ファイルのベースディレクトリ)'
    
    # ピッチとスペクトラル対比の平均値を計算
    avg_pitch, avg_contrast = calculate_means(csv_file_path, base_directory)
    
    # 結果を表示
    print(f"Average Pitch: {avg_pitch}")
    print(f"Average Contrast: {avg_contrast}")

 実行結果は以下となり、たぶんそれっぽい感じになりました!

Average Pitch: 152.73590839549504
Average Contrast: 22.161220504432073

声がどのカテゴリに該当するかを算出

 この値を用いて、イケメンを生成したい声がどのカテゴリに該当するかを算出します。


import os
import librosa
import numpy as np
import pandas as pd

def compute_features(audio_path):
    # 音声ファイルから主要なピッチと平均スペクトラル対比を計算
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
    
    # YINアルゴリズムを使用してピッチを検出
    pitches = librosa.yin(y, fmin=80, fmax=400)
    
    # NaN値や無限大の値を除去するためのフィルタリング
    valid_pitches = pitches[~np.isnan(pitches)]
    
    main_pitch = np.mean(valid_pitches) if len(valid_pitches) > 0 else 0
    
    spectral_contrasts = librosa.feature.spectral_contrast(y=y, sr=sr)
    avg_spectral_contrast = np.mean(spectral_contrasts)
    return main_pitch, avg_spectral_contrast

def categorize_audio_by_average(audio_path, average_pitch, average_contrast):
    # 平均値をもとに、音声のピッチとスペクトラル対比のカテゴリ化
    
    # 音声ファイルの特徴を計算
    pitch, spectral_contrast = compute_features(audio_path)
    
    # 平均ピッチをもとにカテゴリ化
    if pitch <= average_pitch:
        pitch_category = "low"
    else:
        pitch_category = "high"
        
    # 平均スペクトラルコントラストをもとにカテゴリ化
    if spectral_contrast <= average_contrast:
        contrast_category = "high"
    else:
        contrast_category = "low"
        
    return pitch_category, contrast_category

def main():
    # 生成したい音声ファイルのパス
    generate_audio_path = '(生成したい音声ファイルのパス)'
    
    # ピッチとスペクトラル対比の平均値
    avg_pitch = 152.73590839549504
    avg_contrast = 22.161220504432073
    
    # 音声ファイルをカテゴリ化
    pitch_category, contrast_category = categorize_audio_by_average(sample_audio_path, avg_pitch, avg_contrast)
    
    # 結果を表示
    print(f"Pitch Category: {pitch_category}")
    print(f"Contrast Category: {contrast_category}")

if __name__ == "__main__":
    main()

 各カテゴリにどんな音声ファイルが分類されるのかを調べてみた結果はGoogleドライブにアップロードしてあるので、聴き比べてみてください。

次回、音声の分析結果からイケメンアイコンを生成する方法を考える

 今回はここまでで音声のカテゴリに分類する方法を検討してみました。ピッチ、スペクトル対比の高低を基準に4つのカテゴリに分類をしたので、めちゃくちゃ安直にStable Diffusionで以下のプロンプトからイケメンを生成してみました。

  1. anime style, 2d, 1 male, solo, ikemen, (high-voice), (husky-voice)
  2. anime style, 2d, 1 male, solo, ikemen, (high-voice), (clear-voice)
  3. anime style, 2d, 1 male, solo, ikemen, (low-voice), (husky-voice)
  4. anime style, 2d, 1 male, solo, ikemen, (low-voice), (clear-voice)

 それぞれ数枚生成してみた結果が以下です。

 違いがあるような、ないような……声が低いとやや筋肉感強めになっている気もするし、クリアな声の方が顔が若干きりっとしているようなしていないような……?と、まだまだイケメン生成までの道のりは長いですが、次回は音声の分析結果からいい感じのプロンプトづくりに挑戦してみる予定です。

高桑蘭佳(たかくわらんか)

 1994年生まれ。石川県出身。東京工業大学大学院環境社会理工学院研究生。2018年8月にメンヘラテクノロジーを設立。彼氏を束縛したくて起業した大学院生として「アウト×デラックス」(フジテレビ系列)や、「指原莉乃&ブラマヨの恋するサイテー男総選挙」(AbemaTV)などに出演。

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