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柊研究所の備忘録

アート×ものづくり×教育を考える研究者です。

Arduinoをやってみよう。

今回の柊研究所の備忘録は『Arduinoをやってみよう。』です。

ものづくりをさらに楽しくするツールArduinoを紹介したいと思います。

 

Arduinoは電子工作をみんなのものに

Arduinoというのは、下の写真のような基盤とソフトウェアを使った電子工作ツールです。

 

【永久保証付き】Arduino Uno

 

電子工作と聞くと、パソコンや機械に強い人(オタク)がやっているイメージがあり、「難しそうだし、何に使えるかさっぱりわからない!」という人も多いかもしれません。

 

でもぼくは、Arduinoのような電子工作ツールをデザイナーやクリエイター達にぜひ使って欲しいと思っています。ものづくりの幅が格段に広がるから。

 

Arduinoはものにルールを与える

 

Arduinoでどんなことが出来るのか。自分の考えたルールをものに教えることが出来ます。

 

スイッチを押したら電球が光る。

 

温度が上がるとモーターが回転する。

 

音を聞くたびにtwitterで呟く。

 

そんなルールをもったものづくりができます。自分だけのカスタマイズされたものづくり、どんなことが出来るのか。

 

ネコが近くに来ると、twitterで呟いて教えてくれる機械

 

親指を立てると光る手袋

 

とか普通のお店には絶対に売っていない個性的なものたちを生み出すことが出来ます。普段僕たちが目にするメーカーがつくっているものたちは、「若い女性」のようにかなり広い顧客層をターゲットにした製品です。Arduinoを使ってDIYしたものは、完全オーダーメイドでその人のニーズをピンポイントに満たす一点ものです。このように、これからのものづくりは大量生産から個人に合ったものをその人に届けるスタイルにきっと変わっていきます。

 

Arduinoをどうやって学ぶか

 

興味を持ってくれた人はさっそく触って体感してみてください。学び方はいろいろあります。

一番スタンダードなのは、スターターキットと本を買うこと。下記の本とキットは対応しているので、この二つを買っておけば、スイッチを押すとランプが光るなどの基礎的な仕掛けはつくれるようになります。プログラミングも丸写しで動くので初心者でも、まずはArduinoの動きを感じることが出来ます。

 

【本】

Arduinoをはじめよう 第3版 (Make:PROJECTS)

【キット】

Arduinoをはじめようキット

 

 

Arduinoの開発者たちの考え

 

もっと詳しく知りたい!という方は、下の動画で開発者たちの想いを聴いてみてください。

 

 


How Arduino is open-sourcing imagination | Massimo Banzi

 

 このブログをみて一人でも世の中に新しいものを届ける職人が増えてくれたら嬉しいです。

 

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柊研究所の備忘録

 

 

 

仕掛けおもちゃ〜赤ちゃん用モビール〜

第19回は、DIYで赤ちゃん用のモビールをつくった話です。 

 

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100円均一でつくれるモビール

 

うちには、二ヶ月になる娘がいます。

先週、妻が娘のそのためにと、モビールをデザインしてつくってくれました。モビールとは、よくベビーベッドの上に吊るされてるユラユラ揺れるおもちゃのことです。妻がデザインしたのがこちら。

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全部100均で買ってきたものです。

我が妻ながらすごい!

 

これが回っていると娘は喜ぶし、妻は自分の時間が少しできるし、一石二鳥。

 

しかし、問題は動かし続けること。

 

手で回すと、10秒ももたずに止まってしまうのです。回り方はぎこちなく、止まっては回して、止まっては回しての無限ループに陥ってしまう。

 

「ものづくりを専門にしてるのなら、これをすこしでも長い間きれいに回して見せて。」

 

と妻のお願い。

 

たしかに、今までものづくりに携わる仕事をしてきたので、動くものの仕組みや図面の書き方はある程度心得ていると思う。ただ、お金をかけて外部の専門家も巻き込んでものをつくる仕事の時とは全く違う。目の前の100均の材料を駆使してワクワクさんのごとく仕掛けおもちゃをつくるなんてことは初めての経験でした。

 

それでも、柊研究所のコンセプトはひとつの空間で構想からものづくりまでを少人数で完結させること。妻と娘のためになって、さらに柊研究所の試作1号をつくれるのは、素晴らしいことです。さっそくやってみることにしました。

 

やり始めたら、とても楽しく娘が寝静まった後も、妻と二人で、あれはうまくいくのじゃないか、これは良いのじゃないか、と夢中になってしまいました。そんな1日の共同作業を経てモビールが完成しました。

 

重りを利用して回転するモビール

 


赤ちゃんのためのモビールDIY仕掛け編@柊研究所

 

左右の重りがついた糸が真ん中の棒にぐるぐると巻かれています。重りの重さによって糸が引っ張られると、真ん中の棒に巻かれた糸がほどけながら、くるくるとゆっくりとしたスピードで回っていきます。この機構のポイントは、重りの下に向かう力を回転の向きに変えることです。

 

さっそく娘にもみて貰いました。

 


赤ちゃんのためのモビールDIY@柊研究所

 

モビールが回転してるのを、ニコニコと手足をばたつかせながら楽しんでくれました。

 なんとか、妻のデザインを崩すことなく仕掛けをつくることが出来た反面、課題も残っています。

 

持続時間が短いこと重りが上にあがりきるまで巻いても、1分くらいでモビールの回転が止まってしまいます。第二弾では、5分くらい持続するものがつくれればなあと思っています。

 

 やってみて感じたのは、自分だけのものづくりに価値があること。顧客を意識せずに自分たちのニーズに合わせてものをつくる。出来たものは世界でひとつの一点ものです。使える機構や機材が充実して、誰もが気軽に立ち寄れる場になれば、柊研究所はきっと魅力的なものをつくれる場になると確信しました。

 

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誰もが職人になれる時代

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第18回は、「誰もが職人になれる時代」です。

 

以前、柊研究所が手本とする組織Fablabについて書いていました。

 

新しいものづくりFablabとは? - 柊研究所の備忘録

 

読んでいない!忘れた!という方のために、少し振り返ると、Fablabという組織は、ひとつの空間の中で「ほぼあらゆるものをつくる」というコンセプトを持った組織です。何が新しいのかというと、これまでのものづくりが、ひとつの製品を生み出すのに多くの人が関わるのに対して、Fablabの考えるものづくりは、デザイン、設計、試作のすべてを少人数でひとつの空間で実現するものでした。

 

今回は、その新しいものづくりのシステムがあることで、誰もが職人になれるという話をしたいと思います。

 

心を掴む作品は個人の中にある

 

職人というと少し異世界のことのように感じますが、ここでは、デザイナーやエンジニア、プログラマーなどのスペシャリストのような専門的な能力を持った人たちのことをいうようにします。

 

今、彼らの多くは企業の中に属しています。 

クリエイティブな空想を持っていても、普通の企業では、賢い人達の批判に晒され、その魅力的なアイデアは少しずつ形を変えて、いつの間にか消えていってしまいます。

 

もし、彼らが少人数で試作までできる空間で働いていたらどうでしょうか?一見すると風変わりなアイデアでも実際にものになると、人の心を掴むエッジの効いた作品になるかもしれません。ああでもない、こうでもないと悩むよりも、つくってみて世の中に問う。それぐらいのスピードが今の社会なら出来るのです。小型化した加工用の機械、イメージを描けるアプリやソフト、それを形にできる3Dプリンタ、そして出来たものを世の中に広めるSNSなどのネット媒体。すべてをひとつの空間にそろえることができます。

 

誰もが職人になれる時代です。

 

少し前にツイッター経由で、こんなアンケートをみました。高校生800人に聞いた「将来なりたい職業」というもので下のような結果。

 

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ソニー生命保険株式会社「中高生が思い描く将来についての意識調査」より抜粋

 

プログラマーや絵を描く職業など、クリエイティブな職人気質の職業に憧れを抱いている人が多いのがわかります。

 

今では、職人がつくった一点ものは少なく、ネットに溢れている大量生産のものを買って消費する方が断然多い世の中になりました。やっぱり、誰かが使ってレビューをしてくれている商品は安心感があります。

 

でも、みんなが同じものを使っているときだからこそ、個性的な一点ものを求める人たちが少しずつ増えてきるように感じます。

 

 

最後に本の紹介です。
以前にも紹介したFablabの創設者Neil Gershenfeldさんの本です。
新しいものづくりを世界に広めた偉人です。

 

 

Fab ―パーソナルコンピュータからパーソナルファブリケーションへ (Make: Japan Books)

Fab ―パーソナルコンピュータからパーソナルファブリケーションへ (Make: Japan Books)

  • 作者: Neil Gershenfeld,田中浩也,糸川洋
  • 出版社/メーカー: オライリージャパン
  • 発売日: 2012/12/01
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
  • クリック: 6回
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定時退社のすすめ

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第17回は『定時退社のすすめ』について書いていきます。

 

最近、長時間労働が話題になっています。厚生労働相が1ヶ月100時間以上の残業を行なっている事業所に対して監督指導をしたり、ブラック企業という言葉が流行ったりと、今まで売上高や生産量に着目されてきた社会から利益率や生産性といった

 

「少ない力で大きなものを得る」

 

という効率化の目線が増えてきたように感じます。日本は先進国の中では、この考えが遅れている方で、によると、正社員の1日の残業時間はアメリカやフランス3倍近くあります。

 

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連合総合生活開発研究所による2007年実施の夫の1日平均の残業時間より抜粋

 

実際、数年前にヨーロッパのオフィスを訪ねた時は、定時後にカラッポになっていることが多く、その中の1人に話を聞くと「家族と一緒に夕食を食べれないと夫として失格だから」と家族サービスを理由に挙げていました。

 

もちろん、海外が進んでいるのはわかっている。でも、定時退社が当たり前でない職場環境でそれを実践するのは難しい。というのが本音だと思います。

 

そこで今回は、定時退社を実践出来ている人が心がけているポイントを紹介したいと思います。

 

Do the right thing

会社のセミナーとかでは、Do the right thing(適切な事をする)とDo the things right(事を適切にする)の両方を大事にと言われます。最もなのですが、効率化の視点から言うとDo the right thing(適切な事をする)を意識する方が断然良いです。例を挙げます。

 

今、目の前に5つの仕事があります、どれもボリュームがあり、そんなとき、まずは優先順位を決めて1つずつ納期を意識しながら、片付けて、Do the things right、どのように仕事を片付けて行くか考える。一見、正攻法でスマートに見えますが、この方法では仕事×5だけ時間がかかってしまいます。

 

効率化を考えるなら、Do the right thing、やるべきことが何かを考えることに時間を使うこと。その5つの仕事を2つに出来ないか、別の1つの仕事で5つを上回る成果に出来ないかを考えましょう。新しく仕事を増やすことよりもどの仕事をなくせるか、辞める選択肢の方が難しく効果は絶大です。

 

間違っても体力の限りあれもやってこれもやって、なんでもやってまっせ症候群にならないように。その方法で、日本の高度経済成長が支えられたのは、経済が発展途上でやることが明確であったからです。

 

具体的な方法は、また別の機会に書きたいと思います。

 

効率化することで、趣味や家族との時間を過ごせるようになったり、クリエイティブに仕事が出来るようになったり、と人生を豊かに過ごせるようになります。

 

 

最後に本の紹介です。

Effective(効果的な)に焦点を絞って書かれたドラッガーの本です。原著でも結構読みやすいのでどちらでも。

 

 

ドラッカー名著集1 経営者の条件

ドラッカー名著集1 経営者の条件

 

 

 

The Effective Executive: The Definitive Guide to Getting the Right Things Done (Harperbusiness Essentials)

The Effective Executive: The Definitive Guide to Getting the Right Things Done (Harperbusiness Essentials)

 

 
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ブログは小さな会社

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第17回は『ブログは小さな会社』です。

 

僕がこのブログを始めたきっかけは、起業の練習になるかも、と思ったからです。

 

ブログは小さな会社を運営するのと似ています。

 

評論家で終わらないために

 

起業を目指した専門学校に行ったことで、自分の事業プランを長い時間をかけて考えたり、日常的に触れてきたビジネスを利益モデルの視点でみれるようになったり、絵に描いた餅のように、ぼやっとしてたものづくり研究所の創立が具体的な計画へと変わっていくのを感じました。

 

それと同時に思い知ったのが、

 

評論家は評論家なんです。

 

どんなに著名な映画評論家でも、映画監督をやる側にたつと一流になるまでには、かなりの年月がかかる。もしかしたら、なれないかもしれない。

 

経験値ってすごい!!

 

「やったもん勝ちだよ。」的なことを言う成功者もたくさんいます。確かにやりながら試行錯誤を繰り返すのが1番目標に近づくのには早いのだと思います。でも、僕は心配性で確実性を求める性格(と思う)なので、気軽な形で実践してみたい!と思いました。

 

それにうってつけだったのが、ブログです。

もともと、mixiとかFacebook、twitterなどのSNSで発信するのは好きな方だったので、向いてる方だと思っています。

 

最初の1ヶ月の訪問数は、100PVくらいでした。100って凄そうにみえて実は大分ショボいです。30日あったら1日平均3くらい。

 

やってみて感じたことは、やっぱり見るのとやるのとでは全然違う。

 

話題の選び方や文章の書き方など内容の充実はもちろんのこと、サーバーの設置やいいね!ボタンの配置など、ちょこっとした変更が、スマホでやるには結構大変。しかも、がんばっても簡単には訪問数は増えない。きっと会社運営も「こんなはずはなかった。」の連続なのだと実感しました。独創的なアイデアよりも気が滅入るような努力を積み重ねる執念の方が実は大事。

 

そんな感じで、まずは、続けながら成長していくブログを目指したいと思います。

 

ちなみに1番読まれた記事は、

 

ディープワークに集中するために。 - 柊研究所の備忘録

 

でした。

効率化とかプロダクティビティとかは自分の研究スタイルと合っているので、これからも中心に取り上げていきたいと思います。

 

 

 

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家のお風呂の壁に富士山を描いた話

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第16回は、「家のお風呂に富士山を描いた話」です。

 

今回は、いつもの研究者話とは少し離れた内容です。

 

僕も妻も都会の駅近に住みたい!という欲求はあまりなく、どちらかというと静かなところで広い家に住みたい!という性格でした。

 

山に囲まれた静かな家

 

そんな二人で選んだ場所は、おしゃれなお店が並んでいる街とは縁遠い、山々に囲まれた空気のおいしい広い土地。そこに地元の工務店さんの手で家を建ててもらいました。

 

妻は、家の細部まで鉛筆一本でデザインしてしまうほどのセンスとパッションをもっていました。実際に、妻のデザインした家は魅力的で個性があり、地元工務店の社長さんも妻がお気に入りのようでした。(夫バカなのかもしれません。)

 

ぼくはというと、その妻に横槍を入れていました。

 

屋根は赤いのがよいな。

中二階をつくりたいな。

お風呂に焼杉をつくりたいな。

 

そんな無茶を取り入れつつ、少しずつ家のデザインが煮詰まっていきました。

 

こだわりの家。

 

その中で僕がメインに担当したのが中二階の書斎とお風呂でした。

 

書斎はコンクリートの打ちっぱなし風の壁紙を選び、本棚をイラストレーターを用いて簡単に設計。明かりは、アンティーク調のホーロー。

 

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お風呂に富士山描く

 

 

苦労したのが、お風呂。

研究者をしている僕にとって、性能と効率を考えることには長けているものの、芸術センスが求められるものはなかなかアイデアがでてこない。(油絵を習っていたのに。。)

 

なるべくシンプルに。

上半分を焦げ茶色の焼杉で下半分を横長の紺色のタイルを敷き詰める。それだけで、けっこうかっこいい。

 

自分の家なんだし、もっと自由にやってみたら?

 

はっとした。

確かに自分の家だ。これだけ大きなものを自分でデザインしてモノにするって人生の中でも中々ないこと。

 

じっくり、考えては考えて、あーでもない、こーでもない。ともやもやを募らせたいくと、思いがけず突拍子も無いアイデアが浮かんだ。

 

タイルで富士山が描きたい!

 

そこから、もうひたすら名古屋モザイクのサイトにあるタイルシミュレーターをぽちぽち並べていってそれをイラレで焼杉の壁と組み合わせて、、、できた!

 

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これで発注。

これには工務店の社長さんもびっくりで、会社紹介のパンフレットにでかでかと載せてくれることになりました。

 

たまには、思いのままにやりきってみるのも良いなと、妻のおかげで思い出に残る家づくりができました。

 

完成したお風呂がこちらです。

我が家の家宝になりました。

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A.I.ってなに?

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第15回は、今話題のA.I. (Artificial Intelligence: 人工知能)について書きます。

 

Googleが開発した囲碁プログラムアルファ碁(AlphaGo)が世界一のプロ棋士を破ったニュースは、人工知能の飛躍的な発展を世界中に知らしめました。

 

ただ、思い返してみると、学習機能や人工知能という言葉は10年以上前からありました。A.I.、なぜ今になって再び脚光をあびるようになったのでしょうか。複雑な数式は抜きにして概念を説明していきたいと思います。

 

A.I.は人工的な知能である

 

訳しただけです。

知能とはなにか。人は、生まれてから数えきれないトライアンドエラーを繰り返して、言葉を学び、知識を蓄え、人間らしい行いを判断できるようになります。それは、わざわざ数式に置き換えなくても、経験値でわかるものです。

 

その経験値をどうやってコンピュータに教えるのか。これが、人工知能の研究の核、すなわち機械学習です。

 

まずは、最もベーシックな人工知能の仕組みから書いていきます。

 

たとえば、

 

この人は男性か女性か。

 

こんな問題があったとします。多くの人はどちらかわかるでしょう。それは、無意識のうちに、人がいろいろな学習ポイント(特徴量)をみて判断しているのだと思います。

 

学習ポイント1: 髪の長さ

学習ポイント2: シルエット

学習ポイント3: 化粧

・・・などなど

 

コンピュータにこれを教えるとき、最初に、

「男性と女性を見分けるポイントは、髪の長さとホニャララとホニャララと・・・なんだよ。」と教えます。

 

すると、コンピュータはその情報を数字として取り込みます。

 

まずは1人目をトレーニング用として教えます。

 

学習ポイント1: 髪の長さ30cm

学習ポイント2: バスト85・ウエスト61・ヒップ86

学習ポイント3: 化粧はコントラストが高く、

学習ポイント4、、、

 

答え=女性

 

これで、コンピュータは1つの例を記憶しました。これを繰り返して繰り返して、ひたすら繰り返すと、コンピュータは数千、数万、あるいはもっと大量のデータを覚えて、男性と女性を見分けるトレーニングが完了します。

 

十分学習が進むとコンピュータは、

学習 ポイントの数値を聞けばだいたい男か女か判断できるようになります。

 

こんな感じでA.I.が成長していきます。

 

しかしここで壁にぶち当たります。

 

学習ポイントって、どうやって決めるの??

 

男性、女性を見分けるポイントは比較的簡単でしたが、これが、人の文字を見分けるなら?人の感情を見分けるなら?学習ポイントを何にするかがそのA.I.の能力を決めると言っても過言ではないくらい重要になってきます。研究者はこの学習ポイントの発見に力を注いできました。

 

ここで、冒頭の疑問に戻ります。

なぜ、今A.I.が再び脚光を浴びているのか?

 

ディープラーニングの登場

 

A.I.の驚くべき進化の立役者は、機械学習の新手法、ディープラーニングです。ディープラーニングは、階層的な学習手法(ニューラルネットワーク)を用いることで、コンピュータが自分の力で、学習ポイントを決定することができる手法。これにより、A.I.は「学習ポイント8, 137, 50......の順で重要です。」という重要な学習ポイントを自動で決定することが出来るようになりました。

 

自動で学習ポイントが決まる。

こうなってくると、コンピュータとコンピュータが相互に対戦していくだけで、学習ポイントの精度が上がりどんどん強くなっていく。囲碁ソフトがプロ棋士に勝ってしまうのも納得ができます。

 

A.I.が人類を超えると言われている2045年まで、後30年を切りました。ドラえもんやアトムが少しずつ現実に近づいているような気がします。

 

実際にプログラムをつくるには?

 

概念よりも使い方が知りたい!という方は、下の本がオススメです。

 

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

ディープラーニングをプログラムで実際に動かす方法を基礎から丁寧に書いています。使用する言語、Pythonの入門から書いてあるので比較的初心者でも読みやすい本です。

 

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