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J-WAVE愛が高じて、AIと一緒に日曜日の音楽サイトを爆速で作ってみた話

Thu, 22 Jan 2026 00:00:00 +0000

日曜日の空気感って、なんだか特別ですよね。

遅めに起きた朝のコーヒーとか、たまった家事を片付ける時間とか。そんな僕の日曜日に欠かせないのが、ラジオ局 「J-WAVE TOKIO HOT 100」 です。

流しっぱなしにしているだけで「あ、いい休日だな」って思わせてくれる、あのグルーヴ感がたまりません。「この曲いいな」と思って、あとでタイトルを調べようとして忘れることもしばしば……。

そこでふと、「TOKIO HOT 100でかかった曲たちを、いい感じにまとめて見れるサイトがあったらいいのにな」 と思いつきました。

自分で書くのはやめました

普段ならここで「よし、コードを書くか！」とエディタを開くところですが、今回はアプローチを変えてみました。

「AIにお願いしてみよう」

最近の相棒であるAIに、僕の頭の中にあったフワッとしたアイデアを投げてみたんです。

「TOKIO HOT 100でかかった音楽をまとめるサイトを作りたいんだけど、いい感じにデザインしてくれない？」

そうしたら、驚くようなスピードで形にしてくれました。デザインの調整から、データの取得方法まで、あれこれ相談（というかほぼ無茶振り）しながら完成したのがこちらです。

Sunday Music

https://sundaymusic.yre.jp/

正直、人間（僕）がやったことといえば、AIに対して「もっとこうして」「ここはシンプルに」とわがままを言ったことくらいかもしれません（笑）。

技術的な話を少しだけすると、裏側ではAWSなどのクラウド技術が動いているんですが、そういった面倒な構築部分もAIがサクサクとサポートしてくれました。人間がロジックに悩み続ける時間を、クリエイティブな「どういうサイトにしたいか」という妄想に使える時代になったんだなぁと、改めて実感しています。

よかったら覗いてみてください

J-WAVEリスナーの方も、そうでない方も、リラックスした音楽を探しているなら、ぜひ覗いてみてください。

AIと一緒に作ったこのサイトが、誰かのBGM探しに役立てば嬉しいです。

ChatGPTだけでAWSサーバレスのPodcast配信システムが完成した話 —— コード生成が“開発体験”をここまで変えるとは思わなかった

Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 +0000

最近、ChatGPT を使いながら AWS 上でサーバレスのポッドキャスト配信システムを構築してみた。結果から言えば、“ChatGPT に指示するだけで完成してしまった”と言っても大げさではない。Lambda、S3、CloudFront、RSS フィード生成など、一見すると構築が面倒な要素が並んでいるにもかかわらず、必要なコードはすべて ChatGPT が自動生成してくれた。私はそれをコピペして AWS に配置するだけ。しかも、生成されたコードには「なぜこの処理が必要なのか」「AWS のどの仕組みと連携するのか」といった解説が丁寧に添えられており、システム全体の理解も自然と進んだ。

特に驚いたのは、単なるコード生成ツールではなく、“開発そのものを一緒に進めてくれるパートナー”として機能していたことだ。自分が思いつかないような改善案を提案してくれたり、気づかない設定ミスを指摘してくれたりと、まるで経験豊富なエンジニアと相談しながら開発している感覚に近い。質問を投げればすぐ答えが返ってくるため、実装の詰まりがほとんど発生せず、開発スピードも圧倒的に早かった。

今回の体験を通じて、「次世代の開発スタイルが本格的に始まった」と確信した。これまでの開発は、検索して調べ、試行錯誤しながらコードを書くのが当たり前だった。しかし ChatGPT を使うと、要件を伝えさえすれば、具体的なコードと構成が自動で出てくる。エンジニアは実装の細部から解放され、より“何を作るか”という本質に集中できるようになる。

この流れは間違いなく今後さらに加速するだろう。Google の Gemini をはじめ、他の生成 AI も試してみる予定だ。各サービスがどんな強みを持っているのかを比較し、自分の開発スタイルに最適な AI パートナーを探していくのも楽しみのひとつだ。

AI とともに開発する未来は、すでに手の中にある。今回のプロジェクトは、その最初の一歩として非常に刺激的な経験だった。

・・ということで、この文章も考えてもらいました。

Raspberry Pi + CO2-mini + Zabbixで室内CO2濃度を継続モニタリングする構築手順

Tue, 19 Jul 2022 00:00:00 +0000

コロナ禍をきっかけにCO2モニター「CUSTOM CO2-mini」を購入しました。USB給電で動作するこのセンサー、調べてみるとUSB経由でデータ取得もできることが判明。Raspberry Piに接続してZabbixで継続的に室内CO2濃度をモニタリングする仕組みを作ったので、構築手順をまとめます。

用意するもの

CO2-miniからのデータ取得（Python）

CO2-miniをRaspberry PiにUSB接続すると、特別なドライバーなしで認識されます。データ取得には heinemml/CO2Meter というPythonライブラリを使います。

ライブラリのインストール

Raspberry Pi OS Bookworm 以降では、システムの Python に直接 pip インストールすることが制限されています。仮想環境を作成してその中にインストールします。

python3 -m venv /root/co2env
/root/co2env/bin/pip install git+https://github.com/heinemml/CO2Meter

sudo pip3 install ... は Raspberry Pi OS Bookworm（2023年以降）では “externally managed environment” エラーになる場合があります。仮想環境を使う手順が安全です。

CO2・温度をShared Memoryに書き出すスクリプト

ZabbixエージェントからCO2値を読み取れるよう、取得した値を /dev/shm/ 以下のファイルに継続的に書き出します。

from CO2Meter import *
import time

sensor = CO2Meter("/dev/hidraw0") # 環境によって hidraw1 などになる場合があります

while True:
 time.sleep(1)
 data = sensor.get_data()
 if 'temperature' in data and 'co2' in data:
 with open('/dev/shm/co2', 'w') as f:
 f.write(str(data['co2']))
 with open('/dev/shm/temperature', 'w') as f:
 f.write(str(data['temperature']))

/dev/hidraw0 のデバイスパスは環境によって異なります。ls /dev/hidraw* で確認し、CO2-miniが認識されているパスを指定してください。

起動時に自動実行する（crontab）

rootでないとデバイスにアクセスできないため、root権限で起動するシェルスクリプトを作成します。

/root/co2.sh

#!/bin/bash
sleep 5
/root/co2env/bin/python3 /root/co2.py

crontabに追加して起動時に自動実行するよう設定します。

@reboot /root/co2.sh

Zabbixの設定

ZabbixからRaspberry Piのデータを収集するには、zabbix-serverとzabbix-agentの両方を設定する必要があります。

方針

Raspberry PiのShared Memory（/dev/shm/）にCO2値と温度を常時書き出す
Zabbixエージェントはそのファイルを cat して返す

zabbix-server側：ホストとアイテムの作成

Raspberry Piにzabbix-agentをインストールし、zabbix-serverでホストを追加します。

Zabbixでホストを作成する

CO2濃度と温度の2つのアイテムを作成します。

CO2濃度と温度のアイテムを作成する

アイテムのキー設定（UserParameterと対応させる）

アイテムキーは以下にしました。

co2.co2 （CO2濃度）
co2.temp （温度）

zabbix-agent側：設定ファイルの編集

/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf でサーバーアドレスを指定します。

Server=<zabbix-serverのアドレス>
ServerActive=<zabbix-serverのアドレス>
Include=/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf.d/*.conf

UserParameterの設定

/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf.d/userparameter_co2.conf を作成します。Shared Memoryのファイルを cat して返すだけです。

UserParameter=co2.co2,cat /dev/shm/co2
UserParameter=co2.temp,cat /dev/shm/temperature

設定後、zabbix-agentを再起動します。

sudo systemctl restart zabbix-agent

動作結果

CO2濃度と温度をZabbixでグラフ化できました。

CO2濃度のZabbixグラフ。換気のタイミングで値が下がるのがわかる

設置してからの長期推移。冬は換気すると室温も下がるため、CO2上昇を許容しがち

CO2モニターを導入してから、換気の頻度が体感でかなり上がりました。数値で見ると「換気が必要なタイミング」が一目瞭然です。

まとめ

構成要素	役割
CO2-mini	USB接続でCO2濃度・温度を計測
Raspberry Pi	センサーからデータを取得・Shared Memoryに保存
Python（CO2Meterライブラリ）	CO2-miniとの通信・データ取得
Zabbix（agent + server）	データの収集・グラフ化・長期記録

作成したスクリプト一式はGitHubで公開しています。

GitHub - yukishita/co2-mini：CUSTOM CO2-miniをZabbixで記録するプログラム

Raspberry Pi + Google Drive でクラウド対応フォトフレームを自作する【rclone + fbi + Python】

Tue, 19 Jul 2022 00:00:00 +0000

写真が趣味で、2003年からデジタル一眼を使い始めて今に至ります。気づけば総撮影枚数は388,524枚。これだけ撮り溜めた写真を、スライドショー形式でリビングに飾りたいと思っていました。

市販のデジタルフォトフレームでは解決できなかった問題

市販のフォトフレームは、SDカードやUSBメモリにデータを入れて表示する仕組みが主流です。7〜10インチのものが多く、Amazonのランキングでも選択肢は豊富にあります。

ただ、週1ペースで写真を撮り続ける身としては**「毎回SDカードに写真を入れ直す」運用が億劫**で、すぐに使わなくなりそうでした。

クラウドから自動で写真を取得するフォトフレームのイメージ

Google Driveなどのクラウドストレージから自動で写真を取得して表示するフォトフレームが欲しかったのですが、市販品では見つからなかったため、自分で作ることにしました。

用意したもの

Raspberry Pi 4

常時通電するフォトフレーム用途には、消費電力が低く小型なRaspberry Piが適しています。

【国内正規代理店品】Raspberry Pi4 ModelB 4GB ラズベリーパイ4 技適対応品

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モバイルモニター

写真を表示するためのモニターです。FullHD・IPSパネルのモバイルモニターを選びました。市販のフォトフレームは視野角が狭いパネルが多いですが、パーツを自分で選べるのが自作の醍醐味です。モバイルモニターは電源が小型で設置の自由度も高いです。

モバイルモニター 15.6インチタッチパネルモバイルディスプレイ

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microSDカード・電源

SanDisk 高耐久ドライブレコーダーアクションカメラ対応 microSDHC 32GB

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Miuzei Raspberry Pi 4 電源 USB-C 5.1V 3A スイッチ付き PSE認証

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システム構成

OS：Raspberry Pi OS

Raspberry Pi OS をSDカードに書き込んで使います。フォトフレーム用途なのでデスクトップ環境は不要で、CLIのみの Lite 版でセットアップします。

画像表示：fbi

CLIから直接フレームバッファに画像を表示できる fbi を使います。以前はUbuntu上のGUIで動かすバージョンも作りましたが動作が不安定だったため、CLIベースの構成に切り替えました。

クラウドストレージとの連携：rclone

rclone を使ってGoogle Drive上の写真を定期的にダウンロードします。Google Drive以外にもDropbox・S3など70以上のクラウドサービスに対応しています。

rcloneで写真をダウンロード → fbiでスライドショー表示、という流れです。

セットアップ

Raspberry Pi OS のインストール

Raspberry Pi Imager を使ってSDカードにイメージを書き込みます。

Raspberry Pi Imager でOSを書き込む

32bit・64bitどちらでも問題なく動作します。

fbi のインストール

sudo apt-get -y install fbi

パーミッションの付与

デフォルトではスーパーユーザー以外は fbi で画像を表示できません。pi ユーザーを video グループに追加します。

pi@raspi3-photo:~ $ ls -Fla /dev/fb0
crw-rw---- 1 root video 29, 0 Apr 7 10:33 /dev/fb0

sudo usermod -aG video pi

rclone のインストール

curl https://rclone.org/install.sh | sudo bash

インストール後、rclone config でGoogle Driveとの認証設定を行います。

SSH接続のみのヘッドレス環境では、rclone config 実行中にブラウザ認証用のURLが表示されます。そのURLをPC側のブラウザで開いてGoogleアカウントを認証してください。

スライドショープログラムの実装

アルゴリズム

以下の流れで動作します。

rclone ls でクラウドストレージ上の指定フォルダの画像一覧を取得
一定数取得できた時点でランダムに画像のダウンロードを開始
ダウンロードできた画像から順に fbi で表示
バックグラウンドで次の画像を取得し続ける
指定時間が来たらランダムに次の画像へ切り替え
重み付きランダム選択で、表示済み画像の優先度を下げ偏りを防ぐ
週1回 rclone ls でデータベースをマージして新着写真を反映
データベースはファイルではなくメモリ上に保持（マージ速度改善）

言語：Python

スライドショー制御スクリプトはPythonで実装しました。オブジェクト指向で設計し直した改良版では、起動から最初の画像表示までの時間を旧バージョン比1700%高速化しています。

Pythonの学習には現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用（Udemy）が参考になりました。

ソースコード

作成したプログラムはGitHubで公開しています。

GitHub - yukishita/photoView4：クラウド対応スライドショープログラム

使い方

crontab に以下を追加して、起動時に自動実行します。

@reboot /home/pi/photoView4/photoView4.sh

デモンストレーション

改良版（v4）のデモ動画です。旧バージョンと比べて起動から表示までの時間が大幅に短縮されています。

旧バージョン（参考）

ファイルリストをすべて取得してから動作するため起動が遅い版です。

Tips：指定時刻にディスプレイの電源を切る

24時間表示し続けると電気代がかさむため、HDMI接続時は vcgencmd で電源スケジュールを設定できます。

0 0 * * * /usr/bin/vcgencmd display_power 0
30 6 * * * /usr/bin/vcgencmd display_power 1

上記の例では午前0時にOFF・午前6時30分にONとなります。人感センサーや照度センサーと組み合わせてさらに自動化することも可能です。

まとめ

構成要素	役割
Raspberry Pi 4	メインコンピューター（低消費電力・常時稼働）
モバイルモニター	FullHD・IPS・高視野角で写真を高品質表示
fbi	CLIからフレームバッファに直接画像を表示
rclone	Google Driveから写真を自動ダウンロード
Python	スライドショー制御・重み付きランダム選択

Raspberry Pi 4を使いましたが、Raspberry Pi Zero 2 Wでも同様の構成で動作可能です。常時通電する用途なので、消費電力の小さい機種を選ぶとランニングコストを抑えられます。

Raspberry Pi 3 + 公式7インチタッチスクリーンで照度センサー対応フォトフレームを自作する【BH1750FVI + I2C + Python】

Tue, 19 Jul 2022 00:00:00 +0000

以前 Raspberry Pi 4 でクラウド対応フォトフレームを作りましたが、今回は余っていた Raspberry Pi 3 と公式7インチタッチスクリーンで別バージョンを構築しました。さらに照度センサーを追加して、部屋の明るさに応じてディスプレイ輝度が自動調整される機能を実装しています。

用意するもの

Raspberry Pi 3

Raspberry Pi 3 Model B シングルボードコンピュータ

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Raspberry Pi 公式7インチタッチスクリーン

800×480px・24ビットRGBカラー・60fps対応。最大10点のマルチタッチに対応しています。

Raspberry Pi 公式 7インチタッチスクリーン LCD

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公式タッチスクリーン用ケース

Raspberry Pi 3 Model B と7インチディスプレイを一体で収納できるケースです。

Raspberry Pi & 7インチ LCDタッチスクリーン拡張ボードケース ABS樹脂（黒）

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ディスプレイの接続

Raspberry Pi Touch Display 公式ドキュメントを参考にリボンケーブルと電源を接続します。

Raspberry Pi を背面ディスプレイに取り付ける場合、リボンケーブルの向きに注意してください。電源ケーブル（赤/黒）は、赤を5Vピン・黒をGNDピンに接続します。

公式ディスプレイの画面回転設定

デフォルト状態では表示が180度回転しているため、設定ファイルで反転します。

以下の lcd_rotate=2 は Raspberry Pi OS Bullseye 以前（レガシー/FKMSモード）向けの設定です。Bookworm（2023年以降）では lcd_rotate は公式には非推奨で、画面回転には「Screen Configuration」GUIツールの使用が案内されています。

また、config.txt のパスも OS バージョンによって異なります。

Bullseye 以前：/boot/config.txt
Bookworm 以降：/boot/firmware/config.txt

Bullseye 以前（レガシー/FKMSモード）の場合：

sudo vi /boot/config.txt

以下を追記します。

lcd_rotate=2

スライドショー用プログラム

スライドショー制御には、別記事で紹介している自作Pythonスクリプト（photoView4）を流用しています。

ディスプレイの輝度調整

フォトフレームとして常時表示していると、夜間など暗い環境では画面が眩しく感じます。公式7インチディスプレイは、以下のコマンドでバックライト輝度を変更できます。

echo "100" | sudo tee /sys/class/backlight/rpi_backlight/brightness

/sys/class/backlight/rpi_backlight/brightness に0〜255の値を書き込むことで輝度を制御できます。

照度センサー（BH1750FVI）の追加

輝度を手動設定するだけでなく、部屋の明るさに応じて自動で輝度を変えたいと考え、照度センサーを追加しました。

使用パーツ

BH1750FVI 周囲光トランスデューサ I2C 出力エレクトロニクス向けの連続および単一測定アプローチ環境光観測コンポーネント

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ELEGOO 120本デュポンワイヤージャンパーワイヤーオス-メス/オス-オス/メス-メスセット

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Raspberry Pi と I2C 接続

BH1750FVI は I2C プロトコルで通信します。Raspberry Pi GPIO ピン配置を参照して接続します。

Raspberry Pi GPIOピン配置図（出典：Raspberry Pi公式ドキュメント）

接続対応表

Raspberry Pi	GPIOピン番号	BH1750FVI
GPIO2 (SDA)	3	SDA
GPIO3 (SCL)	5	SCL
5V Power	2	VCC
Ground	14	ADO
Ground	20	GND

BH1750FVI をI2Cで接続した配線の様子

照度センサーの動作確認（Python）

接続後、Python で照度データを取得できるか確認します。参考コード（GitHub）を参考に実装しました。

#!/usr/bin/python3

import smbus

Bus = smbus.SMBus(1)
Addr = 0x23
LxRead = Bus.read_i2c_block_data(Addr, 0x11)
print("照度: " + str(LxRead[1] * 10) + " ルクス")
LxRead2 = Bus.read_i2c_block_data(Addr, 0x10)
print("輝度: " + str((LxRead2[0] * 256 + LxRead2[1]) / 1.2))

実行すると照度が取得できます。

root@raspi3-photo:~# python br.py
照度: 1650 ルクス
輝度: 990.8333333333334

輝度自動調整プログラムの実装

取得した照度に応じてバックライト輝度を滑らかに変化させるため、10ms周期で動作するPythonプログラムを作成しました。

仕組みは以下のとおりです：

照度レベルごとにターゲット輝度を定義
取得した照度に応じてディスプレイ輝度を1ステップずつインクリメント/デクリメント
SMBus（I2C）通信は取得間隔を300ms以上空けないと正常な値が取れないため、300ms周期でポーリング

照度センサーの設置

センサーは前面から光が当たる背面の出っぱった部分に設置しました。

照度センサーをケース背面に設置した様子

ソースコード

作成したプログラムはGitHubで公開しています。

GitHub - yukishita/lcdBrightness2：BH1750FVI 照度センサーで Raspberry Pi 公式ディスプレイ輝度を自動調整するプログラム

デモ動画

照度に応じてディスプレイ輝度が滑らかに変化する様子です。

まとめ

構成要素	役割
Raspberry Pi 3	メインコンピューター
公式7インチタッチスクリーン	フォトフレーム表示（800×480px）
GY-30 BH1750FVI	I2C接続の照度センサー
Python（smbus）	I2C通信・輝度自動調整制御

照度センサーを追加することで、昼は明るく・夜は暗くと自動で輝度が変わり、実用的なフォトフレームになりました。Raspberry Pi Zero 2 W でも同様の構成で動作すると思われます。

Anker Soundcore mini レビュー｜低価格Bluetoothスピーカーの実力と欠点を正直に報告

Thu, 14 Jul 2022 00:00:00 +0000

モバイルバッテリーで有名なAnkerのコンパクトBluetoothスピーカー「Soundcore mini」を購入しました。2,000円台（購入時価格、現在の価格はAmazonでご確認ください）という価格でBluetooth・バッテリー内蔵・FMラジオまで対応しており、コスパが気になって試してみました。

Anker Soundcore mini （コンパクト Bluetoothスピーカー）【15時間連続再生 / 内蔵マイク搭載/microSDカード & FMラジオ対応】(ブラック)

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対応機能一覧

Soundcore mini は以下の機能を搭載しています。

機能	詳細
Bluetooth音楽再生（A2DP）	ステレオ音楽のワイヤレス再生
ハンズフリー通話（HFP）	内蔵マイク搭載・通話対応
AUX入力	ステレオミニプラグ（3.5mm）
FMラジオ	付属のmicroUSBケーブルがアンテナとして機能
microSD再生	最大32GB・MP3形式対応
バッテリー	15時間連続再生

これらの入力ソースはFunctionボタン（Mボタン）で切り替えます。

Functionボタンの操作方法（出典：Soundcore mini 取扱説明書）

FMラジオやSDカードからの再生もできますが、画面表示がないためどのソースが選択されているか分かりにくく、実際はBluetooth経由でスマートフォンから操作するのがメインの使い方になります。なお、Bluetoothのマルチポイント接続（2台同時接続）には非対応です。

バッテリー性能

内蔵バッテリーで最長15時間の連続再生が可能です。充電時間は2〜3時間。コンセントがない場所でも終日使えるため、アウトドアや出張先での使用にも向いています。

質感・外観

スチール製ボディはこの価格帯では珍しく剛性が高い

ボディはスチール製のつや消し仕上げで、2,000円台とは思えない質感です。エンクロージャーが共振しにくい素材なので、音質面でも有利に働いています。

音質

サイズの割によく健闘しています。音声はクリアに再生でき、低音もこのサイズにしては十分出ています。壁際に置いて壁と共振させると音が豊かになります。デスク上や小さな個室での使用に向いている音の広がり方です。

携帯性・アウトドアでの使い勝手

コンパクトなのでカバンに入れて持ち運べます。Bluetoothが非搭載の車でカーオーディオ代わりに使うのも便利です。

代車のスズキアルトのカップホルダーにぴったり収まった

注意点：Apple製品との接続で音量がリセットされる問題

一点だけ気になる挙動があります。電源をOFF→ONにするたびに音量が最大近くにリセットされることです。

iPhoneやMacBookと組み合わせて使っているときに顕著で、夜間など静かな環境で急に大きな音が出て焦ることがあります。使用前に音量を毎回調整する習慣が必要です。Androidとの組み合わせでは挙動が異なる可能性がありますが、Apple製品メインの方は注意してください。

まとめ：こんな人におすすめ

項目	評価
コスパ	◎ この価格でBT・バッテリー・FMラジオ対応
音質	○ サイズの割に健闘。低音もそこそこ
携帯性	◎ 小型・軽量でどこにでも持ち運べる
質感	○ スチール製で安っぽさがない
Apple製品との相性	△ 音量リセット問題あり

こんな人に向いています：

安くてコンパクトなBluetoothスピーカーが欲しい
デスク・キッチン・アウトドアなど用途を問わず使いたい
音量問題が気にならない、またはAndroid中心で使う

こんな人には向いていないかもしれません：

iPhoneやMacと組み合わせて夜間・静音環境でよく使う
2台同時接続（マルチポイント）が必要

EPSON GT-X830でフィルムネガをデジタル化した実践レビュー【dpi別スキャン比較・Digital ICE効果あり】

Thu, 14 Jul 2022 00:00:00 +0000

実家を整理していたら、大量の古い写真とネガフィルムが出てきました。思い出が詰まっているので捨てられるわけもなく、途方に暮れていました。ネガフィルムは放置していると劣化が進む一方とのことで、一念発起してデータ化に取り組みました。

フィルムのデータ化：どんな手段がある？

古い写真をデジタル化する方法を調べると、大きく「自分でスキャンする」か「業者に委託する」かに分かれます。フィルム市場は年々縮小しており、選択肢は今後さらに減っていく可能性があります。ご自宅に古い写真やフィルムがある方は、早めに行動しておくのがおすすめです。

自分でスキャンする

専用フィルムスキャナー

ケンコー：KFS-1490 / KFS-14CB / KFS-1450
plustek：OpticFilm 8200i Ai / OpticFilm 8100
サンワサプライ：400-SCN006 / 400-SCN024 / 400-SCN034 / 400-SCN055 / 400-SCN041

フラットベッド型スキャナー

CANON：CanoScan 9000F MarkII
EPSON：GT-X980 / GT-X830 / GT-F740
Nikon：フィルムデジタイズアダプター ES-2（対応ボディ・レンズが必要）

業者に委託する

プロに任せるため仕上がりは安定していますが、コストが高めです。量が多い場合や時間がない方向けです。

カメラのキタムラ
節目写真館
富士フイルムスキャンサービス

結局どれを選んだか：EPSON GT-X830

大量のフィルムがあったため、以下の基準で選びました。

できるだけ省力でデータ化できる（12コマ連続スキャン対応）
高画質で取り込める（最大6400dpi）
プリント写真も取り込める（フラットベッド型）
価格は控えめ

CANONはスキャナーへの注力を縮小しているようで在庫限りとのことでした。ドライバーの長期サポートを考慮し、EPSONのフラットベッドスキャナー GT-X830 を選択しました。

EPSON GT-X830（出典：EPSON公式サイト）

出典：EPSON GT-X830商品ページ

エプソンスキャナー GT-X830 (フラットベッド/A4/6400dpi)

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外観レビュー

存在感たっぷりの筐体。大きくて場所をとります

大きくて場所をとります。フラットベッド型スキャナーなので分かっていたことですが、設置場所は確保が必要です。

ケーブル接続はUSBと電源の2本のみでシンプル

接続はUSBケーブルと電源ケーブルの2本だけ。セットアップは簡単です。

側面の電源ボタンは押した感がなく少し使いにくい

電源ボタンは側面にあります。「押した感」が薄く、電源が入ったかどうかを正面のLEDで確認する必要があります。ちょっと触れただけで電源OFFになることもあり、やや不便な点です。

正面にはショートカットボタンが配置されている（今回は未使用）

フィルムのスキャン方法

専用ホルダーにフィルムをセットして原稿台に乗せるだけです。表裏を間違えないよう注意します。

専用ホルダーにフィルムをセットする

原稿台に乗せるだけ。位置合わせは大まかで問題なく読み取ってくれる

スキャン速度の比較（dpi別・Digital ICE ON/OFF）

スキャン中の様子。解像度と補正の有無でスキャン時間が大きく変わる

スキャン時間はそれなりにかかりますが、12コマ連続スキャンに対応しているため、セットしたらその間は別の作業ができます。

モード	1コマのスキャン時間	ファイルサイズ
1200dpi	0:35	約300KB
2400dpi	0:50	約1MB
4800dpi	2:15	約3.5MB
1200dpi + Digital ICE	1:54	—
2400dpi + Digital ICE	3:07	—
4800dpi + Digital ICE	3:40	—

Digital ICE Technology をONにするとスキャン時間が大幅に増加します。12コマを4800dpi + Digital ICE でスキャンすると、コマあたり3分40秒の計算で純粋なスキャン時間だけで約44分、プレビュー生成やファイル保存を含めると1時間近くかかることもあります。

手動でレタッチする手間を考えると、時間に余裕があればDigital ICEを使う価値は十分あります。

（検証環境：MacBook Pro 15インチ 2017年モデル）

ソフトウェア（EPSON Scan）

EPSON Scan for macOS。Windows版と同じ使い勝手

付属のスキャンソフト「EPSON Scan」を使います。インターフェースは洗練されていませんが、機能的には必要十分です。Windows版・Mac版ともに同じ操作感で、フィルムスキャン時は原稿種を「フィルム」、フィルムタイプを「カラーネガフィルム」に設定します。

画質比較：劣化度別スキャン結果

フィルムの劣化度合いによって、スキャン結果がどのように変わるかをレポートします。

1970年代：劣化が進んでいるフィルム

色の退色が著しいフィルムです。Digital ICEによるホコリ除去の効果は出ていますが、ここまで退色が進んでいると色の復元は難しいです。

1970年代フィルム・Digital ICE OFF のスキャン結果

4800dpi + Digital ICE OFF：等倍切り出し

1970年代フィルム・Digital ICE ON のスキャン結果

4800dpi + 退色復元 + Digital ICE ON：等倍切り出し

1983年：劣化しているフィルム

大きな傷はDigital ICEでは修復できませんが、全体的には良好な復元結果です。色も自動補正としては十分な仕上がりです。

1983年フィルム・Digital ICE OFF のスキャン結果

4800dpi + Digital ICE OFF：等倍切り出し

1983年フィルム・Digital ICE ON のスキャン結果

4800dpi + Digital ICE ON：等倍切り出し

1983年：保存状態が良いフィルム

同じく1983年のフィルムですが、保存環境が良かったため劣化が少ないです。色がしっかり残っており、退色復元を適用すると現代で撮影した写真と見間違えるほどの仕上がりになります。

1983年・保存良好フィルム・Digital ICE OFF のスキャン結果

4800dpi + Digital ICE OFF：等倍切り出し

1983年・保存良好フィルム・Digital ICE ON のスキャン結果

4800dpi + Digital ICE ON：等倍切り出し（退色復元あり）

総評

GT-X830は、一般的なフィルムカメラやインスタントカメラで撮影されたフィルムのデジタル化に十分な性能を持っています。一眼レフで撮影した高解像度フィルムを最高画質でデジタル化したい場合は上位機種のGT-X980が選択肢になりますが、家庭のフィルムアルバムをデータ化するならGT-X830はコストパフォーマンスに優れた選択肢です。

Digital ICEは時間がかかる分、ホコリ・傷除去の効果は本物です。特に劣化が進んだフィルムほど効果を実感できます。

まとめ

フィルムはデジタルデータと違い、時間とともに劣化する一方です。「いつかやろう」と思っているうちに復元できない状態になる前に、早めのデジタル化をおすすめします。

GT-X830の強み：フラットベッド型で汎用性高い、12コマ連続スキャン、Digital ICEによる自動補正
GT-X830の弱み：電源ボタンが使いにくい、Digital ICE使用時のスキャン時間が長い
こんな人に向いている：家庭のアルバム・スナップ写真のフィルムを手軽にデジタル化したい方

「探す」アプリに知らないデバイスが登録されて削除できない原因と対処法【Apple iCloud】

Wed, 06 Jul 2022 00:00:00 +0000

Appleの「探す」アプリに見知らぬデバイスが登録されて困った体験談です。削除しても翌日復活し、Appleサポートに相談した結果わかった原因と、同じ問題を防ぐための注意点をまとめます。

ある日突然、ハノイのMacBookが「探す」に現れた

ふと「探す」アプリの「デバイスを探す」を開くと、見覚えのないMacBook Proが登録されていました。場所はベトナムのハノイ。自分がベトナムに行ったことは一度もありません。

見知らぬデバイスがハノイに登録されていた

地図で確認すると住宅街のようです。

ハノイ市内の住宅街に位置している

デバイスの詳細情報

削除しても翌日に復活する

デバイスをリストから削除しましたが、翌日には別の場所に移動して再び現れました。

削除しても別の場所に移動して復活

しばらく放置していたが気持ち悪くなってAppleサポートへ

実害はなさそうだったため数週間様子を見ていましたが、デバイスはちょくちょく場所を変えながら居座り続けます。

数週間後もデバイスは健在で場所を変え続けた

気持ち悪さが勝り、Appleのサポートに相談することにしました。

Appleサポートへの問い合わせ結果

チャットサポート → 「スペシャリストと電話対応が必要」
電話スペシャリスト → 「社内の技術者に確認が必要」
数日後、Apple技術者から回答

判明した原因：iCloudサインアウトなしで初期化した端末

Apple技術者から届いた回答は次のとおりでした。

iCloud にサインインしたまま本体を初期化すると、このような現象が発生します。

つまり、このデバイスはハッカーの端末でも不正アクセスでもなく、iCloudからサインアウトせずに初期化されたMacがシステム上で自分のデバイスとして認識され続けているというものでした。

思い当たるのは以前ヤフオクで売却したMacBook。売却時にiCloudのサインアウトを忘れたまま初期化してしまったのかもしれません。

サポート後も謎のデバイスは健在

対処法：手元にない端末でも「消去してから削除」で対応できる場合がある

私がAppleサポートに相談した当時は削除できない状態でしたが、Apple公式の案内では手元にない端末でも「探す」または iCloud.com から削除を試みる手順が提供されています。

単に「削除」するだけでは、端末がオンラインに戻ったタイミングで再表示されることがあります。Activation Lockが残っているためです。「消去」を先に実行してからリストの削除を行うのが正しい手順です。

iCloud.com から遠隔消去・削除する手順：

iCloud.com にサインイン
「デバイスを探す」を開く
削除したいデバイスを選択 →「消去」を実行
消去が完了したら「デバイスを削除」を実行

参考：Apple公式 - iCloud.comでデバイスを削除する

なお、私のケースではAppleサポートへの相談後もしばらく状況が変わりませんでした。端末の状態や経緯によっては上記手順でも解決しない場合があります。

同じトラブルを防ぐために

MacやiPhoneを売却・譲渡・廃棄する前には、必ずiCloudからサインアウトしてから初期化してください。

正しい手順（Mac の場合）：

Appleメニュー →「システム設定」→「Apple ID」を開く
左下の「サインアウト」をクリック
iCloudのデータをMacに残すか選択してサインアウト
その後、Macを消去（「システム設定」→「一般」→「転送またはリセット」→「すべてのコンテンツと設定を消去」）

手順を守ることで、売却後に自分のiCloudに紐付いたまま端末が流通するトラブルを防げます。中古Mac売買の際は、買う側も購入後にApple IDがリセットされているか確認するのがおすすめです。

M1 ProのMacBook Proでffmpegを使って4K H.265ハードウェアエンコード速度を検証【videotoolbox vs libx265】

Sun, 05 Jun 2022 00:00:00 +0000

M1 Pro搭載のMacBook ProにffmpegをインストールしたついでにMacのハードウェアエンコード性能を検証してみました。videotoolboxを使ったH.265ハードウェアエンコードと、ソフトウェアエンコード（libx265）の速度・画質・ファイルサイズを比較します。

検証環境

M1 Pro を搭載した MacBook Pro 16インチで検証しました。

使用したMacBook Proのスペック

MacのH.265ハードウェアエンコーダー：videotoolbox

Macでのffmpegハードウェアエンコードは videotoolbox が担当します。ffmpegのビルドオプションに --enable-videotoolbox が含まれていれば利用可能です。

Homebrewでインストールしたffmpegで確認すると、H.264 / H.265 / ProRes がそれぞれvideoToolbox対応になっていることがわかります。

ffmpeg -codecs | grep tool

 DEV.LS h264 H.264 / AVC (encoders: libx264 libx264rgb h264_videotoolbox )
 DEV.L. hevc H.265 / HEVC (encoders: libx265 hevc_videotoolbox )
 DEVIL. prores Apple ProRes (encoders: prores prores_aw prores_ks prores_videotoolbox )

H.265のハードウェアエンコーダーは hevc_videotoolbox です。

検証1：hevc_videotoolbox（デフォルト設定）

夜の港北インターチェンジで撮影した4K（3840×2160）動画でエンコードしてみます。

ffmpeg -i 第三京浜\ 港北インターチェンジ-最大4K.mov \
 -c:v hevc_videotoolbox \
 hevc_videotoolbox_default.mp4

結果：

frame= 1548 fps= 52 q=-0.0 Lsize= 22975kB time=00:00:51.66 bitrate=3642.7kbits/s speed=1.72x

speed=1.72x — 51秒の4K動画を約30秒でエンコード完了。リアルタイム以上の速度です。

デフォルト設定のエンコード結果：ファイルサイズ

ファイルサイズは大幅に削減されました。

デフォルト設定の画質

デフォルト設定の画質：モヤがかかった印象

ファイルサイズに比例して画質は厳しめです。動きが速い映像では破綻が目立ちそうな印象。

検証2：hevc_videotoolbox（品質固定 -q:v 50）

hevc_videotoolbox では -q:v オプション（0〜100、値が大きいほど高品質）で品質を固定できます。Apple Siliconで有効になったオプションで、参考: ffmpeg commit / Stack Overflow解説。

ffmpeg -i 第三京浜\ 港北インターチェンジ-最大4K.mov \
 -c:v hevc_videotoolbox \
 -q:v 50 \
 hevc_videotoolbox_q50.mp4

結果：

frame= 1548 fps= 52 q=-0.0 Lsize= 174735kB time=00:00:51.66 bitrate=27703.6kbits/s speed=1.73x

速度はデフォルトとほぼ変わらず speed=1.73x。ファイルサイズはかなり大きくなります。

品質固定(q=50)のエンコード結果：ファイルサイズ

品質固定 (q=50) の画質

品質固定(q=50)の画質：なかなかいい仕上がり

画面全体が大きく動くシーンでないためか、ほぼ破綻なし。なかなかいい仕上がりです。

検証3：libx265（ソフトウェアエンコード）

比較としてソフトウェアエンコードも試します。

ffmpeg -i ./第三京浜\ 港北インターチェンジ-最大4K.mov \
 -c:v libx265 \
 -crf 28 \
 -preset fast \
 libx265.mp4

結果：

frame= 1548 fps=3.5 q=32.9 Lsize= 24886kB time=00:00:51.66 bitrate=3945.5kbits/s speed=0.116x

speed=0.116x — 51秒の動画のエンコードに約7分半かかりました。

libx265のエンコード結果：驚異的な圧縮率

libx265の画質：文句なしのクオリティ

ファイルサイズはデフォルトのhevc_videotoolboxとほぼ同等でありながら、画質は文句なしのレベルです。

3手法の比較まとめ

エンコーダー	速度	ファイルサイズ	画質
hevc_videotoolbox（デフォルト）	1.72x ⚡	約22MB（小）	△ モヤがかかる
hevc_videotoolbox（-q:v 50）	1.73x ⚡	約171MB（大）	○ 十分実用的
libx265（-crf 28 -preset fast）	0.116x	約24MB（小）	◎ 高画質

ハードウェアエンコードはソフトウェアエンコードの約15倍高速です。なお、エンコード中のCPU占有率は 30〜50% 程度にとどまっていました。

まとめ：用途別の使い分け

配信・急ぎの書き出し → hevc_videotoolbox -q:v 50：速くて十分な画質
画質最優先・時間に余裕がある → libx265 -crf 28：小さいファイルで高画質
とにかく速くファイルサイズを減らしたい → hevc_videotoolbox（デフォルト）：画質は妥協が必要

M1 Pro のvideoToolboxは4Kリアルタイムエンコードも余裕でこなす十分な性能を持っています。用途に合わせて使い分けるのがおすすめです。

MacにffmpegをHomebrewでインストールする手順【コマンド例・動作確認まで】

Wed, 01 Jun 2022 00:00:00 +0000

ffmpeg は動画・音声の変換・エンコード・編集をコマンドラインで行えるオープンソースツールです。macOS では Homebrew を使えば依存関係ごとまとめてインストールできます。

Homebrew のインストール

まだ Homebrew を導入していない場合は、ターミナルに以下を貼り付けて実行します。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

ffmpeg のインストール

Homebrew がセットアップ済みであれば、1コマンドでインストールできます。

brew install ffmpeg

brew install ffmpeg の実行中。依存パッケージが自動で解決される

インストールが完了するとすぐに ffmpeg コマンドが使えるようになります。

インストール完了後に ffmpeg -version で動作を確認

動作確認

以下のコマンドでインストール済みのバージョンを確認できます。

ffmpeg -version

ffmpeg version 5.0.1 Copyright (c) 2000-2022 the FFmpeg developers
built with Apple clang version 13.1.6 (clang-1316.0.21.2.5)
libavutil 57. 17.100 / 57. 17.100
libavcodec 59. 18.100 / 59. 18.100
libavformat 59. 16.100 / 59. 16.100

上記はインストール時（2022年）のバージョンです。現在の最新バージョンは ffmpeg.org で確認できます。brew upgrade ffmpeg で最新版に更新できます。

Homebrew 版 ffmpeg で使えるコーデック

Homebrew でインストールした ffmpeg は主要なコーデックがすべて有効化されています。

ffmpeg -codecs | grep -E "h264|hevc|vp9|av1"

Apple Silicon（M1/M2/M3）搭載 Mac では、H.264・H.265 のハードウェアエンコード（h264_videotoolbox / hevc_videotoolbox）も利用できます。ソフトウェアエンコードと比べて大幅に高速です。

よく使うコマンド例

MP4コンテナに変換する（既定設定）：

ffmpeg -i input.mov output.mp4

H.265（HEVC）に変換する：

ffmpeg -i input.mp4 -c:v libx265 -crf 28 output.mp4

Apple Silicon のハードウェアエンコードを使う：

ffmpeg -i input.mp4 -c:v hevc_videotoolbox -q:v 50 output.mp4

手垢まみれのMacBookキーボードを『WHOOSH!』で新品同様に掃除する方法

Mon, 16 May 2022 00:00:00 +0000

悩み：MacBookのキーボード、手垢や指紋が目立ちませんか？

私は普段 MacBook を愛用しているのですが、唯一の不満が 「キーボードの汚れが目立ちやすいこと」 です。

こまめに手は洗っているつもりなのですが、私の手脂のせいなのか、黒いキートップにはすぐに手垢や指紋がベタベタと残ってしまいます。「もっと簡単に、かつ安全に綺麗にする方法はないか？」と思案してたどり着いたのが、今回紹介する方法です。

解決策：Amazonで見つけた『WHOOSH!』

WHOOSH! パッケージ

Amazonで評判の良いクリーナーを探していて見つけたのが、この 『WHOOSH!（ウーッシュ）』 です。実はこれ、以前はApple Storeでも公式に採用されていたクリーナーだそうで、期待が高まります。

『WHOOSH!』レビュー：開封と同梱物

開封の様子

私が購入したのは、ボトル2本セット（大・小）で 3,840円 のパッケージでした。

WHOOSH 液晶クリーナースマホ液晶モニタ用抗菌クロスセット Screen Shine

Amazonで見る

商品紹介の日本語はいかにも「機械翻訳」といった感じで怪しいですが、パッケージによると 抗菌作用 もあるとのこと。（効果のほどは不明ですが、気分的には安心です）

実践：掃除の手順

使い方は非常にシンプルです。

付属のクロスは汚れたら洗濯して繰り返し使えます

付属のオレンジ色のクロスにクリーニング液をシュッと吹きかけ、キーボードを拭き上げるだけ。 ※直接キーボードに噴射すると故障の原因になるので、必ずクロスに吹きかけましょう。

必須テクニック：『KeyboardCleanTool』で誤入力を防ぐ

MacBookユーザーならご存知かと思いますが、Macは 電源OFFの状態でもキーボードに触れるだけで電源が入ってしまいます 。普段は便利な機能ですが、掃除の時はこれが非常に厄介です。

そこで活躍するのが、先人が開発してくれた神アプリ 『KeyboardCleanTool』 です。

KeyboardCleanTool
KeyboardCleanTool is a super simple little tool which blocks all Keyboard and TouchBar input.
folivora.ai

このアプリを起動してボタンを押すだけで、全てのキー入力を無効化（ロック）してくれます。これなら心置きなくゴシゴシ拭けます。

[Click to start cleaning mode] を押すとキーボード入力がロックされます

結果：ビフォーアフター

さっと拭いただけで、驚くほど綺麗になりました。キーボードが綺麗だと、仕事へのモチベーションも上がりますね（私だけ？）。

新品のような輝きが戻りました

掃除前との比較

百聞は一見にしかず。この差をご覧ください。

掃除前

テカリと指紋汚れが目立つ状態

掃除後

マットな質感が復活しました

注意点とコスパについて

画面への使用は微妙かも

本来は「スクリーンクリーナー」なのですが、MacBookのディスプレイ（光沢液晶）に使用したところ、少し 拭き筋 が残ってしまいました。ノングレア（非光沢）のモニターであれば綺麗になるかもしれませんが、MacBookの画面に使う際は、乾拭きでの仕上げが必要になりそうです。

コスパは最強：2〜3年は持ちそう

以前、一番小さいボトルを使っていましたが、それ一本で1年は持ちました。今回購入したのは大容量セットなので、普通に使っていれば 2〜3年は余裕で持つ 計算です。初期投資は数千円ですが、ランニングコストで見れば非常に優秀だと思います。

まとめ

今回は、MacBookのキーボード掃除に最適な『WHOOSH!』と『KeyboardCleanTool』を紹介しました。

WHOOSH!: 洗浄力が高く、抗菌もできてコスパ良し
KeyboardCleanTool: 掃除中の誤入力を防ぐ必須アプリ

いつも触れる場所だからこそ、清潔に保っておきたいですね。気になった方はぜひ試してみてください。

よくある質問 (FAQ)

Q. 水拭きやアルコールではダメですか？

A. 水拭きは故障のリスクがあり、一般的なアルコールは画面のコーティングを剥がしてしまう恐れがあります。専用クリーナーを使うのが最も安全で確実です。

Q. どのくらいの頻度で掃除すべき？

A. 私は「汚れが気になったら」やっていますが、目安としては1〜2週間に1回程度で常にピカピカの状態を保てます。

Q. 日本語配列（JIS）キーボードでも使えますか？

A. はい、配列に関係なく全てのMacBookシリーズで使用可能です。

電波時計が受信できない部屋でM5StickC / ATOM LiteとJJYシミュレータを使って時刻合わせを自動化した

Thu, 12 May 2022 00:00:00 +0000

引越しを機に電波時計が電波を受信しなくなった問題を、M5StickC / ATOM LiteとJJYアンテナ基板を使ったJJYシミュレータで解決した記録です。

問題：引越し後に電波時計の時刻が狂い始めた

電波時計は電波で自動的に時刻を合わせてくれるため、手動調整が不要で便利です。ところが引越し後、自宅では電波を受信しなくなり、時刻が少しずつ狂うようになってしまいました。

窓際に持っていけば受信できるものの、時刻合わせのたびに窓際まで運ぶのは手間です。何か恒久的な解決策を探すことにしました。

市販の電波送信機は高価

調べると「電波時計用送信機」という製品が存在します。NTPサーバーやGPSから正確な時刻を取得し、室内にJJY信号（日本の標準電波）を再送信するものです。

共立電子産業 AC同期式時刻送信機 P18-NTPAC

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ケイシーズ GPS式電波時計用リピータKEISEEDS P18-NTPGR

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電波時計信号送信機能付き時計(白) P18-NTPLR

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機能的には理想的ですが、どれも1〜3万円前後とそれなりの値段です。「電波時計1台のためにそこまで出すのは…」と躊躇していました。

解決策：M5StickC + JJYアンテナ基板で自作する

「安く自作できないか」と思い、スイッチサイエンスで探したところ、まさにそのものズバリな製品を見つけました。

JJY とは

JJYとは、情報通信研究機構（NICT）が送信している日本の標準電波の呼出符号です。40kHz（福島局）と60kHz（佐賀局）の2波で日本全国をカバーしており、電波時計はこの信号から正確な時刻を受け取っています。

今回使うのは、このJJY信号を模擬して室内に送信するボード（シミュレータ）です。

必要な部品

JJYアンテナ基板（M5StickCまたはATOM用）とM5本体を組み合わせて使います。

製品	リンク	備考
M5StickC用JJYアンテナ基板	スイッチサイエンス	M5StickC専用
M5Atom用JJYアンテナ基板	スイッチサイエンス	ATOM Lite/Matrix用
M5StickC	スイッチサイエンス	現在販売終了
ATOM Lite	スイッチサイエンス	現在も入手可能・推奨
ATOM Matrix	スイッチサイエンス	現在も入手可能

M5StickCは現在販売終了しています。新たに購入する場合は ATOM Lite と M5Atom用JJYアンテナ基板 の組み合わせがおすすめです。

筆者が購入した時点では基板とM5本体を合わせても5,000円以内でした（価格は変動するため、購入時にご確認ください）。市販の専用送信機と比べると大幅に安価です。

セットアップ手順

スイッチサイエンスの製品ページに掲載されているGitHubリポジトリの手順に沿ってセットアップします。

手順通りにプログラムを書き込むだけで、特にハマりどころなく完了しました。

動作確認

プログラムを書き込んだM5StickCをJJYアンテナ基板に接続し、電波時計のそばで動かします。

電波時計のすぐ横に置いて受信させる

電波の到達距離は短く、**時計のすぐ隣（数cm〜数十cm程度）**でないと受信しません。ただし電波時計は一度時刻合わせが完了すれば、次の合わせまでしばらくは正確な時刻を保持するため、実用上は問題ありませんでした。

課題

一点だけ気になった点として、電子レンジのそばで使用するとWiFi接続が切れ、再接続しないことがありました。その場合は手動で再起動が必要です。電子レンジと離れた場所に設置するか、定期リセットを組み込む改良が考えられます。

まとめ

市販の電波送信機を買わずとも、M5StickC / ATOM LiteとJJYアンテナ基板の組み合わせで、数千円台で電波時計の自動時刻合わせ問題を解決できました。

コスト：数千円台（筆者購入時は5,000円以内、市販送信機の1/3〜1/6程度）
難易度：GitHubのコードを書き込むだけ、はんだ付け不要
注意点：電波の到達距離が短いため、時計のすぐ隣に設置が必要

電波が届かない部屋で電波時計を使いたい方の参考になれば幸いです。

【Mac】DjangoをHomebrewでインストールしてローカルサーバーを起動する方法【初心者向け】

Fri, 15 Apr 2022 00:00:00 +0000

MacにDjangoをインストールしてローカルサーバーを起動するまでの手順を初心者向けにまとめます。Homebrewを使ったPythonの導入から、仮想環境の作成、Djangoプロジェクトの起動まで順を追って解説します。

検証環境

項目	バージョン
端末	MacBook Pro (Apple Silicon)
OS	macOS Monterey 12.3.1

Django とは？

Django は Python で書かれたオープンソースの Web フレームワークです。管理画面・認証・ORM（データベース操作）などの機能があらかじめ揃っており、Webアプリケーションを効率よく開発できます。Instagram や Disqus など大規模サービスでの採用実績もあります。

この記事では、まず Django を起動するところを目標にします。

ステップ1：Homebrew のインストール

Djangoは Python で動くため、まず Python を用意します。Mac への Python 導入方法はいくつかありますが、パッケージ管理が楽な Homebrew を使う方法がおすすめです。

ターミナルに以下のコマンドを貼り付けて実行します。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

管理者パスワードを入力するとインストールが始まります。Installation successful! が表示されれば完了です。

ステップ2：Python のインストール

Homebrew がインストールできたら Python をインストールします。

brew install python3

インストール後、バージョンを確認します。

python3 --version
# Python 3.x.x と表示されればOK

ステップ3：Python のパスを通す

Homebrew でインストールした Python は /opt/homebrew/bin/ 以下に置かれます。システムのデフォルト Python（/usr/bin/python3）より優先して使われるよう、パスを設定します。

現在のパスを確認します。

which python3
# /usr/bin/python3 と表示される場合は設定が必要

~/.zprofile にパスを追記します（macOS Monterey 以降、zsh ではこのファイルがログイン時に自動読み込みされます）。

echo 'export PATH=/opt/homebrew/bin/:$PATH' >> ~/.zprofile

ターミナルを再起動後、確認します。

which python3
# /opt/homebrew/bin/python3 と表示されればOK

ステップ4：Django のインストール

作業フォルダの作成

任意の作業ディレクトリを作成して移動します。

mkdir myproject && cd myproject

Python 仮想環境のセットアップ

Python の 仮想環境（venv） とは、プロジェクトごとに独立したパッケージ環境を作る仕組みです。異なるプロジェクトで異なるバージョンのライブラリを使い分けられるため、開発では必ず利用することが推奨されています。

django という名前の仮想環境を作成し、有効化します。

python3 -m venv django
source ./django/bin/activate
# (django) がプロンプトの先頭に表示されれば有効化成功

pip で Django をインストール

仮想環境が有効な状態で Django をインストールします。

pip3 install django

Successfully installed django-x.x.x と表示されればインストール完了です。

ステップ5：Django プロジェクトの作成と起動

プロジェクトの作成

django-admin startproject <プロジェクト名> でプロジェクトの雛形を生成します。

django-admin startproject firstproject
cd firstproject

ローカルサーバーの起動

python3 manage.py runserver

起動に成功すると以下のように表示されます。

Watching for file changes with StatReloader
Performing system checks...

System check identified no issues (0 silenced).

You have 18 unapplied migration(s). Your project may not work properly until you apply the migrations for app(s): admin, auth, contenttypes, sessions.
Run 'python manage.py migrate' to apply them.

Django version 4.0.4, using settings 'firstproject.settings'
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CONTROL-C.

unapplied migration(s) という警告が表示されますが、これはDjangoの内部データベース（管理画面・認証機能用）がまだ初期化されていないためです。動作確認だけなら無視して問題ありません。後で python3 manage.py migrate を実行すると解消できます。

ブラウザで http://127.0.0.1:8000/ を開き、Djangoのウェルカムページが表示されれば成功です。

まとめ

MacへのDjangoインストール手順をまとめます。

Homebrew をインストール
brew install python3 で Python を導入
~/.zprofile でパスを設定
python3 -m venv で仮想環境を作成・有効化
pip3 install django でインストール
django-admin startproject でプロジェクト作成
python3 manage.py runserver でサーバー起動

次のステップとして、Django公式チュートリアルを進めると、ビュー・モデル・テンプレートの基本が体系的に学べます。

ConoHa WingでGoogle Search ConsoleをDNS認証で設定する方法【TXTレコード手順】

Thu, 31 Mar 2022 00:00:00 +0000

ConoHa Wing で独自ドメインを管理している場合に、Google Search Console のドメイン認証（DNS TXTレコード方式）を設定する手順をまとめています。

Google Search Console とは？

Google Search Console は、Google が無料で提供しているウェブサイト管理ツールです。

主にできることは以下のとおりです。

自分のサイトが Google 検索に 何回表示されたか を確認できる（表示回数）
検索結果から 何回クリックされたか を確認できる（クリック数・CTR）
どんな 検索キーワード で訪問されているか把握できる
インデックス登録の状況 やクロールエラーを確認・修正できる

ブログや個人サイトを運営するなら、ぜひ早い段階で導入しておくことをおすすめします。

料金は？

2026年3月時点で、無料で利用できます。Google アカウントがあれば誰でも使用できます。

設定手順（ConoHa Wing でのDNS認証）

この記事では ConoHa Wing で独自ドメインのDNSを管理している場合 のドメイン認証手順をまとめています。他のDNSサービスを利用している場合は、TXTレコードの追加方法が異なります。

1. Google Search Console にアクセス

Google Search Console にアクセスし、Google アカウントでログインします。

2. プロパティタイプの選択

プロパティタイプの選択画面

ログイン後、「プロパティタイプの選択」画面が表示されます。「ドメイン」 を選択してドメイン名を入力します。

URLプレフィックスではなくドメインを選ぶと、http / https や www あり/なしをまとめて計測できるため便利です。

3. DNSレコード用の確認コードをコピー

TXTレコードの確認コードが表示される

「DNSレコードでのドメイン所有権の確認」ダイアログが表示されます。google-site-verification= から始まる文字列を [コピー] ボタンでコピーします。このコードを次のステップでConoHaに登録します。

4. ConoHa Wing でDNSレコードを追加

ConoHa WingのDNSレコード編集画面

ConoHa にログインし、Wing → DNS を開いて対象ドメインを選択します。「+追加」からTXTレコードを以下のように入力します。

タイプ	名称	TTL値	値
TXT	@	3600	コピーした `google-site-verification=...` の文字列

入力後、保存ボタンを押して完了です。

5. 所有権の確認

DNSレコードを追加したら、Google Search Console の画面に戻り [確認] を押します。

「所有権を証明できませんでした」と表示される場合

所有権の確認に失敗した場合

DNSの変更はインターネット全体に反映されるまで時間がかかります（DNSプロパゲーション）。追加直後は認証が通らないことが多いため、10〜30分ほど待ってから再度 [確認] を押してみてください。

「所有権を証明しました」と表示されたら完了

所有権の確認に成功した場合

この画面が表示されれば設定完了です。Google Search Console でサイトのデータが収集されはじめます。

まとめ

ConoHa Wing でのGoogle Search Console DNS認証の手順をまとめました。

Google Search Console でプロパティを「ドメイン」で追加
表示された google-site-verification=... の文字列をコピー
ConoHa の DNS 設定画面でTXTレコードを追加
10〜30分待ってから確認ボタンを押す

初回設定後、Search Console にデータが蓄積されるまで数日〜1週間ほどかかります。設定できたら、まずはサイトマップの送信も行っておくとクロールが促進されます。

望遠レンズの持ち運びに！くっつく保護クロス『Stick It Wrapper』実機レビュー【サイズ比較あり】

Thu, 31 Mar 2022 00:00:00 +0000

レンズ保護用として購入した、重ねるとくっつく不思議なクロス 『Stick It Wrapper』 のレビュー記事です。「MサイズとXLサイズ、どっちを買えばいいの？」と迷っている方の参考になるよう、実際のレンズとMacBookを使ってサイズ感を検証しました。

悩み：巨大な望遠レンズをどう持ち運ぶか

先日、ミラーレス用レンズ TAMRON 150-500mm F/5-6.7 Di III VC VXD を購入しました。このレンズ、超望遠域をカバーするため結構な大きさがあります。持ち運びするときに裸のままだとバッグの中で擦り傷だらけになりそうだったので、保護ケースを探していました。

ハードケースは嵩張る、風呂敷タイプが正解？

専用のハードケースも検討しましたが、ただでさえ大きなレンズがさらに大きくなってしまい、バッグの容量を圧迫するのが難点です。「もっとコンパクトに、最低限の傷防止ができるものはないか？」とAmazonを物色してたどり着いたのが、風呂敷タイプ の保護クロスでした。

解決策：『Stick It Wrapper』

購入したのは、「重ねるとくっつく不思議な保護クロス」こと Stick It Wrapper です。マジックテープのようなバリバリ感はないのに、布同士を重ねるとピタッと張り付く特殊素材です。

重ねるとくっつく不思議な保護クロス Stick It Wrapper (Mサイズデジタル迷彩グレー)

Amazonで見る

今回はサイズ選びで失敗したくなかったので、Mサイズ と XLサイズ の両方を購入してみました。

汚れが目立ちにくいデジタル迷彩柄を選びました

『Stick It Wrapper』開封レビュー：質感と特徴

袋から取り出した第一印象は**「なんかゴワゴワしてる…」**でした。「レンズを優しく包む＝フワフワ」な手触りを想像していると裏切られます。

ただ、このゴワゴワ感こそが「くっつく仕組み」の秘密であり、クッション性も多少確保されている証拠でもあります。レンズが傷つく心配はなさそうです。

パッケージ表面

パッケージ裏面の説明書き

「高堅」というラベルがついています

裏側の拡大。写真だとフワフワに見えますが、実際はしっかりした質感です

サイズ感の検証

実際に機材を包んでみます。

検証1：Mサイズ vs 望遠レンズ (TAMRON 150-500mm)

まずは Mサイズ (350mm x 350mm) で TAMRON 150-500mm をくるんでみました。

Mサイズだと寸足らずで、完全に包むのは難しい

広げた状態でのサイズ比較

結果：ちょっと寸足らずです。 ギリギリ巻けなくはないですが、固定力が弱くなり不安が残ります。このクラスの大型レンズには不向きです。 Mサイズは、標準ズームレンズや小型の単焦点レンズ、あるいはコンパクトカメラに最適なサイズ感と言えそうです。

検証2：XLサイズ vs 望遠レンズ & MacBook Pro

次に XLサイズ (580mm x 580mm) を試してみます。

XLサイズなら大型レンズも余裕を持って包めます

結果：余裕です。 二重に巻けるほどの余裕があり、保護力も安心感も段違いです。望遠レンズ用なら迷わずXLサイズをおすすめします。

MacBook Pro 16インチもいけるか？

これだけ大きければノートPCもいけるのでは？と思い、MacBook Pro 16インチ (2021モデル) を包んでみました。

16インチのMacBook Proがジャストフィット

結果：ジャストフィット！ まるで専用設計かのようにピッタリ包めました。PCインナーケースは嵩張るものが多いので、バッグの中身をスリムにしたい時にこの使い方はアリですね。

サイズ選びのまとめ表

どちらを買えばいいか迷っている方向けに、サイズ別の用途目安をまとめました。

サイズ	寸法	向いている機材
M	350×350mm	標準ズームレンズ、小型単焦点、コンデジ、小型ガジェット
XL	580×580mm	大型望遠レンズ、一眼レフボディ、15〜16インチPC

TAMRON 150-500mmクラスの大型望遠レンズは迷わず XLサイズ 一択です。

品質・コスパについて

品質は「値段なり」といったところでしょうか。高級感はありませんが、機能性は十分です。注意点として、あくまで「擦り傷防止」のためのアイテムであり、耐衝撃性は期待できません。くるんだまま地面に落としたら、レンズもPCも無事では済まないでしょう。

「バッグの中で他の機材とぶつかって傷がつくのを防ぐ」という用途に割り切れば、最高の選択肢です。

総評

「専用ケースほど大掛かりなものは要らないけど、裸でバッグに入れるのは怖い」 そんなニッチな悩みを解決してくれるアイテムでした。

Mサイズ: 標準レンズ、コンデジ、小物ガジェット向け
XLサイズ: 望遠レンズ、一眼レフボディ、15-16インチPC向け

使わない時は畳めばハンカチサイズになるので、カメラバッグに一枚忍ばせておくと重宝します。嵩張らない保護ケースをお探しの方にはおすすめです。

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J-WAVE愛が高じて、AIと一緒に日曜日の音楽サイトを爆速で作ってみた話

自分で書くのはやめました

Sunday Music

よかったら覗いてみてください

ChatGPTだけでAWSサーバレスのPodcast配信システムが完成した話 —— コード生成が“開発体験”をここまで変えるとは思わなかった

Raspberry Pi + CO2-mini + Zabbixで室内CO2濃度を継続モニタリングする構築手順

用意するもの

Raspberry Pi

CO2-mini（CUSTOM CO2モニター）

電源・microSDカード

CO2-miniからのデータ取得（Python）

ライブラリのインストール

CO2・温度をShared Memoryに書き出すスクリプト

起動時に自動実行する（crontab）

Zabbixの設定

方針

zabbix-server側：ホストとアイテムの作成

zabbix-agent側：設定ファイルの編集

UserParameterの設定

動作結果

まとめ

Raspberry Pi + Google Drive でクラウド対応フォトフレームを自作する【rclone + fbi + Python】

市販のデジタルフォトフレームでは解決できなかった問題

用意したもの

Raspberry Pi 4

モバイルモニター

microSDカード・電源

システム構成

OS：Raspberry Pi OS

画像表示：fbi

クラウドストレージとの連携：rclone

セットアップ

Raspberry Pi OS のインストール

fbi のインストール

パーミッションの付与

rclone のインストール

スライドショープログラムの実装

アルゴリズム

言語：Python

ソースコード

使い方

デモンストレーション

旧バージョン（参考）

Tips：指定時刻にディスプレイの電源を切る

まとめ

Raspberry Pi 3 + 公式7インチタッチスクリーンで照度センサー対応フォトフレームを自作する【BH1750FVI + I2C + Python】

用意するもの

Raspberry Pi 3

Raspberry Pi 公式7インチタッチスクリーン

公式タッチスクリーン用ケース

ディスプレイの接続

公式ディスプレイの画面回転設定

スライドショー用プログラム

ディスプレイの輝度調整

照度センサー（BH1750FVI）の追加

使用パーツ

Raspberry Pi と I2C 接続

接続対応表

照度センサーの動作確認（Python）

輝度自動調整プログラムの実装

照度センサーの設置

ソースコード

デモ動画

まとめ

Anker Soundcore mini レビュー｜低価格Bluetoothスピーカーの実力と欠点を正直に報告

対応機能一覧

バッテリー性能

質感・外観

音質

携帯性・アウトドアでの使い勝手

注意点：Apple製品との接続で音量がリセットされる問題

まとめ：こんな人におすすめ

EPSON GT-X830でフィルムネガをデジタル化した実践レビュー【dpi別スキャン比較・Digital ICE効果あり】

フィルムのデータ化：どんな手段がある？

自分でスキャンする

専用フィルムスキャナー

フラットベッド型スキャナー

業者に委託する

結局どれを選んだか：EPSON GT-X830