藤沢商工会議所パソコン教室

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交通事故が無くなる日は来る?

日本で年間に何件の交通事故が起こっているか、ご存知ですか?

公益財団法人交通事故総合分析センターのホームページによると・・・

 

平成29年の発生件数:「47万2,165件

 

数が多過ぎてピンときませんが、時間あたりの件数をみると分かりやすいかもしれません。

・1日あたり:約1293件

・1時間あたり:約54件

・1分あたり:約0.9件

1分につきにほぼ1件の交通事故が起こっていると考えると恐ろしくなります。

47万件という総数のうち、死亡事故は3,630件、重傷事故は3万4,940件(残りは軽傷事故)と、大事に至る割合は少ないのかもしれませんが、だからといって安心できない状況なのは分かると思います。

このような状況も、昨今の技術革新により徐々に変化していく見通しです。

衝突する前にセンサーで自動ブレーキを行うシステムはCM等でもよく見かけるようになりましたが、先日発表されたトヨタの最新システムも事故防止が期待できるシステムの一つです。

 

トヨタ「DSRC」搭載車

トヨタ自動車の米国部門は、2021年から米国で販売されるトヨタとレクサス車に、最新のトヨタ「DSRC」(Dedicated Short-Range Communications)システムが搭載される予定です。

「DSRC」?と言われてもピンと来ない方が多いでしょう。

これはETCに搭載されているシステムの応用、と言われると分かりやすいと思います。

ETCは電子的に料金の収集を行いますが、この無線技術を様々な分野で利用可能とするものがDSRCというわけです。

このシステムによって、駐車場管理や物流管理、ガソリンスタンド代金支払い等の様々な分野においての利用が期待されています。

 

衝突事故が防げる?

DSRC技術は、すでに米国の一部の地域に展開されていて、位置や速度などの正確な車両情報をやりとりしています。

この情報は他のDSRC搭載車で使用され、衝突事故を防止するのに役立てられます。

また、DSRCでは携帯電話やデータネットワークは不要なため、携帯電話事業者の料金がかからないという長所もあります。

 

車両ある限り交通事故が起こってしまうのは必然かもしれませんが、もしかすると無事故の時代はすぐそこまで来ているのかもしれませんね!

誤って消したファイルを復元する方法

ゴミ箱からファイルを削除してしまうと、通常の方法では復元することができません

このようなときでも、フリーソフトDataRecoveryがあればファイルを復元できます

USBメモリから誤って削除したファイルでも復元できます。

 

DataRecoveryは、パソコンのレジストリを使用せず、ファイルサイズも小さいので、普段利用しているUSBメモリに保存して持ち運ぶことができます。

 

【 ファイルを復元する方法】

ファイルを復元するときは、「DataRecovery」を起動。

ドライブを指定し、[スキャン]→[リカバリ]と順に選択するだけで削除したファイルを復元することができます。

誤って消したファイルを復元する方法

 

 

※ ファイルを復元するときの注意点 ※

ファイルを削除したときに保存されていた場所とは違う場所に必ず復元してください。

同じ場所にファイルを復元すると、データが上書きされ、復元できないことがあります。

PowerPointの「スポイト」機能

PowerPoint(2013以降のバージョン)では「スポイト」機能を利用し、図形の色を
「図形の塗りつぶし▼」一覧からではなく、挿入した写真や図形の一部の色と同じ色に
することができます。

 

 スポイト」の使い方は以下の順です。
 色の変更をしたい図形をクリックして選択しておきます。
 「描画ツール」の「書式」タブをクリックします。
 「図形の塗りつぶし▼」一覧から「スポイト」をクリックすると
  マウスポインターがスポイトの形に変わります。
 同じ色にしたい写真や図形の部分をクリックします。

これで複雑な色でも簡単に同じ色に変更することができます。

 

その他、たくさんの図形を操作していると他の図形を選択してしまったりして
編集しづらいことがあります。
そんなとき、編集中の図形以外を非表示にすることができます。
1.「ホーム」タブの「選択」から「オブジェクトの選択と表示」をクリックすると
  [選択]作業ウィンドウが表示されます。
2.非表示したい図形の目のアイコンをクリックします。
  非表示になると目を閉じたアイコンになりクリックするたびに表示と非表示が
  交互に切り替わります。

これはPowerPointに限らずWord、Excelでも同じことができます。
Wordでは描画キャンバス内の図形にも操作することができます。

発展するeスポーツ

以前このブログでもご紹介した「eスポーツ」を覚えていますか?

 

「eスポーツ」とは「エレクトロニック・スポーツ」の略で、
複数のプレイヤーで対戦するコンピュータゲームを
スポーツ・競技として実施する際の呼び方です。

 

海外ではプロゲーマーが職業として認知されていて、
プロのプレイヤーは大会賞金のほか、
スポンサーによる援助やキャンペーン出演料などを収入として活躍されている方もいます。

 

日本では今年の2月に
賞金付きの大会の開催やプロライセンスの発行などを行い、
国内のeスポーツ普及を推進する新団体
「日本eスポーツ連合」が設立されました。

 

あの企業がeスポーツ事業に本格参入

 

吉本興業は都内で「eスポーツ事業概要発表会見」を開催し、
プロゲーマーのマネジメントや世界一を目指すチームの運営を発表しました。
eスポーツ事業の名称は「よしもとゲーミング」とし、
世界一を目指すチームの運営などを行います。

 

運営するのは、高額賞金が用意される『Dota2』で競う「よしもとデトネーター」や、
ポケットモンスターの格闘ゲーム『ポッ拳 POKKEN TOURNAMENT』を行う
「よしもとエクストラクター」などの4チームとなります。

 

またJリーグeスポーツ大会を開催することが発表されました。
Jリーグは開幕25周年を迎えましたが、開幕当初より一貫して、
「豊かなスポーツ文化の振興及び国民の心身の健全な発達への寄与」という理念を
具現化するため多くのファン・サポーターに
スポーツが身近にあるライフスタイルを提案してきました。

 

eスポーツの分野に進出するのは、より多くの方々に
サッカーやスポーツの魅力を提供していくことを目的としています。

 

このように様々な企業や団体が参入を発表し注目されているeスポーツですが
人気化を目指すには、まず競技の魅力を国内で広く伝えていくことが不可欠となります。

 

今後日本でどのように発展していくのか楽しみですね。

無人宅急便

ヤマト運輸とDeNAから、自動運転車を利用し運転席にドライバーが完全に乗らない状態で宅配便を配送する実験が4月24日に神奈川県藤沢市で実施されることとなりました。

 

この実験は昨年4月からプロジェクト「ロボネコヤマト」として、今回は初めて自動運転技術を使用した実験となる予定です。これまでの実験ではあくまでドライバーが運転し、顧客が車両の保管ボックスから荷物を取り出す仕組みであって自動運転技術を使用しての実験ではありませんでした。

 

ドライバーレスでの自動運転実験は、150mにわたり藤沢市が環境創造型まちづくり拠点としている「Fujisawa サスティナブル・スマートタウン」内の一部公道を封鎖して実施する予定で、ドライバーレスではあるものの助手席には人が乗るとのこと。あわせて、約6キロの公道でドライバーが着席した状態での自動運転走行も実施するそうです。

 

自動運転による万が一の際の責任の所在など議論が進んでいる最中ではありますが、昨今の配送会社における人材不足は深刻ですから、この取り組みにより問題が解消されると良いですね。

守れていますか?マナーランキング(電車編)

こんにちは!

先週に引き続き今回は、マナーランキング電車編!!をお送りします☆

お守りいただいている方が多いと思いますが、世間ではこのようなマナーを守って欲しいと願う方が多いんだ!ということを少しでも知って頂ければと思います。また、こちらは鉄道会社がお客さまからのアンケートで出た結果となります(*’ω’*)

マナーランキング電車編🚊


1位:騒々しい会話・はしゃぎまわり等

2位:座席の座り方

3位:荷物の持ち方・置き方

4位:歩きながらの携帯電話・スマートフォンの操作

5位:乗降時のマナー


という結果になりました!!まぁそうだよね!というお声が多いと思いますが、やはり当たり前の事ばかりですね( ;∀;)

しかしそこに気付く事ができない方も中にはいるので声をかけるという方法というのもあるけれど、それができなくなりつつあるのが今の時代ともいえるでしょう|д゚)💦

また、まさか!という衝撃なマナー違反が9位にありました・・・喫煙ですΣ(゚д゚lll)

これは本当に危ない行為で、マナー違反どころではなく犯罪ですね(`・ω・´)!!

みなさんが快適に過ごすためにはひとりひとりの配慮ある行動でどれだけ1日が気持ちよく感じるかそうでないかとなる為、マナーは守りたいですね(^◇^)

それでは、本日はここまで!

拡大する「宇宙の目」ビジネス

人工衛星からの画像データを解析して、商用利用する方法が拡大しつつあります。

一昔前では考えられなかったことですが、もしも有効活用することができればこれほど強力なデータはないような気もしますね!

いわゆる「宇宙の目」を活用したビジネスですが、現在は多額の資金調達に成功している企業も多く出てきていると言われています。

 

人工衛星からのデータを活用

例えば、ある企業では地上の巨大な貯蔵施設にどのくらいの量の石油が蓄えられているのか、ウォルマートの駐車場に何台の車がとまっているのかといったデータを提供できるといいます。

これをどう商用利用するのか一見よく分かりませんが、例えばスーパーマーケットの車の数は売り上げの予測に使える、と言われると「なるほど」と思ってしまいます。

また、こうした膨大な画像データをさらにAIが処理することで、より精密なデータを取ることが出来ます。

 

宇宙の目×AI

ある会社では、人工衛星からのデータをAIによって処理して、トウモロコシ畑の位置の特定、畑での成長具合の把握、収穫量の予測などに活用しています。

他にも、地上の観測画像と他のデータを組み合わせて経済指標を作り出している会社や、よどんだ水がたまったプールを見つけ出すことで蚊が発生するリスクを地図化し、予防措置の導入に結び付けた会社もあります。

 

アイディア次第で数えきれないほどの活用方法がありそうです^^

AIと商業衛星という2つの大規模な変革が、私たちの暮らしを大きく変えていくかもしれませんね!

Facebookアカウントが不正利用されたかどうか確認

Facebookを利用しているユーザーの個人情報が流失した問題は、連日のように各メディアで取り上げられています。

 

今回発生した「英ケンブリッジ・アナリティカ社によるFacebookの個人データ不正利用」事件は、私達日本人も対岸の火事ではありません

 

特に英語圏に友人のいる方は、自分のアカウントが不正流用されている可能性もあります

 

 Facebookアカウントが不正利用されたかどうか確認する方法

 

Facebookは、自分のアカウントが不正利用されたかどうか確認できるWebページを公開しました。

 

判定は、Facebookにログインした状態Facebookヘルプセンターにアクセスすることで分かります。

 

 

Facebookアカウントが不正利用されたかどうか確認

商工会議所検定の隠れキャラ「シカクン」

皆さんは商工会議所で様々な検定を行っているということをご存知ですか?日商簿記検定は非常に有名ですので「知ってる!」という方も多いのではないでしょうか。

 

2017年4月から簿記初級が簿記4級に代わって開始され、さらに今年4月から原価計算初級が始まり、商工会議所や各試験会場にはポスターなどが貼られています。これらの試験はネット試験ですので、気軽に受けられること、また簿記3級、2級を受けたい方にとって前哨戦としての位置づけもあり、若い方をターゲットにしたものなのか、ゲームのキャラクターをイメージキャラクターとして前面に押し出した案内物が作られています。それぞれの試験の詳細は下のバナーをクリックしてみてください。

 

 

その結果、ちょっとだけ端っこに追いやられてしまった「シカクン」という昔からの検定キャラクターがいます。もともと、商工会議所検定の隠れキャラということで、ぐいぐい前に出ることがなかったので目にする機会は少なかったかもしれません。「シカクン」でキーワード検索をしても画像のヒットは極端に少ないのです。

どうですか?見たことがありますか?すまし顔のシカのキャラクターで、実は壁紙も公式で作られています。簡単なアンケートに答えていただければダウンロードできるようになりますので、気に入った方は

https://www.jcci.or.jp/kentei/post-39.html

のリンクからダウンロードしてみてください。シカクン推しの職員がいる商工会議所では色んな検定のパンフレットにシカクンが印刷されているので、折に触れて見てみてくださいね。

AIで魚介判別

農林水産省・水産庁は2018年度に
人工知能(AI)情報通信技術(ICT)を活用した
魚介類の選別・加工システム開発に乗り出しました。

 

漁港で水揚げされるサバやタイなどの魚から必要な魚種の魚を選び出し、
大きさや色合い、脂ののりなどの品質に応じて分類します。

 

現在これらの作業の多くは人手で行っていますが、
AIやICTの活用で標準化と省人化を図る考えです。

 

漁港で水揚げされる魚は量が多い上、
魚種や大きさも季節や時期で違いがあります。
AIに魚種ごとの画像データを覚えさせ、選別作業に活用します。

 

人間の作業と異なり長時間の作業でもレベルが一定で、
ベテランの目利きに頼っていた作業の標準化を目指します。

 

AIの性能、価格に加え、選別する魚種の数でシステム内容が大きく変わるため、
蓄積学習するAIの長所を生かし、実証状況を見ながら改良していく方針です。

 

データを分析することで「小型魚の割合が増えている」などの
源管理にも役立てる考えです。

 

20年度までの3年間で実用化を目指しています。

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