EringiTech’s blog

I am a mechanical engineer

【問題解決済】wordpressでyoutubeのshort動画を挿入する方法

研究室のHPを運営している者です．

shorts動画を載せようと思ったところ少し詰まったので共有します． （YouTube: 正しい URL を指定してください．と出ました．）

wordpressの以下の画面からショートコードを選ぶと通常のYouTube動画は挿入できます．

同様にshorts動画もやってみましょう．

共有可能なリンクを取得します．
その結果，以下のようなリンクが発行されました．

youtube.com

なので，この動画をwordpressに貼り付けてみましょう．

この状態でプレビューをしてみます．

するとエラーが出てきました．

つまり，共有リンクではwordpressは対応していないようです．

そこで，埋め込み用のリンクを発行してみました．
下図のように動画再生ページを右クリックすると選ぶことが出来ます．

すると

https://www.youtube.com/embed/k3LvpkiTJ2U

というリンクを得られます．

なので，このリンクを貼ってみましょう．

このように上手くshorts動画を貼ることが出来ました．

実際に貼ってみたページを以下に示します．

wwp.shizuoka.ac.jp

参考になれば幸いです．

misumiでボルトのCADをダウンロードできる

3D CADをしていると，ボルトなどの汎用品のはサンプルをインポートしたいなぁと思うことが多い．

しかし，inventorやfusionなどでは用意されていない（見つけられていないだけかも）

講義などでも自分で作ってきた．

しかし，実際モノを作る際に，実物に近いものをモデリングしたくなる． これは干渉しないかを確認するためや実物に近いものにしたいためである．

misumiなどで実物を調べて，図面を見れば作ることはできるが，出来るならほかの部品のモデリングに時間を使いたい．

そんなことを思いつつ，misumiを眺めていたら3D CADがダウンロードできることに気づいた． それもSTEPファイルやiptファイルとして用意されている．

まずはボルトを検索する．

六角穴付きボルト ステンレス 表面処理なし 全ねじ | ＳＵＮＣＯ | MISUMI(ミスミ)

そして，横の絞り込みのところで呼び径や首した長さを入力する． ここで，3Dモデルの欄にチェックマークを付けておく．

すると，絞り込みが行われて商品のページにいく． CADデータダウンロードというところがあるので，それをクリックする

すると，このようにダウンロードしたい拡張子を選ぶ画面が出てくるので， 欲しいものを選ぶ．

他のモデルもいくつか見てみたが，inventor用など選べる商品も存在した． 非常に素晴らしい取り組みだと思う．

ちなみにSTEPファイルをダウンロードすると2つのモデルが入っていた． STEP203とSTEP214の2つがあった． 規格の違いといった感じだった．（違いが分からなかった） okbizcs.okwave.jp

fusionやinventorは大学で無償で使えるので，ぜひ使ってみてください．

【座標変換】モノの見方を変えてみよう！【基底変換】

はじめに

人工衛星の動きを考えるときに、複数の座標系で考えて座標を変換することで運動方程式を立てやすくなることがあります。 また、ロボットアームなどのように各関節に固定された座標系同士の関係性などを考えるときにも座標変換する必要があります。

今回は、座標変換について簡単に説明していきたいと思います。 なお、動画も撮影しましたので、ご覧ください。

youtu.be

ベクトルの表示

普段、数学や物理を勉強する際、ベクトルが出てきたら、以下のような書き方をするのではないでしょうか。


\mathbf{r} = \begin{bmatrix} x_a \\ y_a \\ z_a \end{bmatrix}　\tag{1}

式(1)のような表示を成分表示と呼びます。

一方で、基底ベクトル用いて


\mathbf{r}=x_a \mathbf{a}_1+y_a\mathbf{a}_2+z_a\mathbf{a}_\mathbf{3} \tag{2}

と書けます。そして、式(2)を行列表示すると


\mathbf{r} = \begin{bmatrix} \mathbf{a}_1&\mathbf{a}_2&\mathbf{a}_3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_a \\ y_a \\ z_a  \end{bmatrix} \tag{3}

というようになります。

基底変換（座標変換）

式(2)とは異なる座標系の基底を用いて 位置ベクトル \mathbf{r} は


\mathbf{r}=x_b \mathbf{b}_\mathbf{1}+y_b \mathbf{b}_\mathbf{2}+z_b \mathbf{b}_\mathbf{3}= \begin{bmatrix}\mathbf{b}_\mathbf{1}&\mathbf{b}_\mathbf{2}&\mathbf{b}_\mathbf{3}\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_b \\ y_b \\ z_b \end{bmatrix} \tag{4}

と書くことが出来る。

ここで、座標系Bの基底ベクトルが座標系Aの基底ベクトルの線形結合で表せるとすると


\mathbf{b}_1=c_{11} \mathbf{a}_1+c_{12} \mathbf{a}_2+c_{13} \mathbf{a}_3  \tag{5}    



\mathbf{b}_2=c_{21} \mathbf{a}_1+c_{22} \mathbf{a}_2+c_{23} \mathbf{a}_3 \tag{6}



\mathbf{b}_3=c_{31} \mathbf{a}_1+c_{32} \mathbf{a}_2+c_{33} \mathbf{a}_3  \tag{7}

と表すことが出来る。

これを行列表示すると


\begin{bmatrix} \mathbf{b}_{1} \\ \mathbf{b}_{2} \\ \mathbf{b}_{3} \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} c_{11} & c_{12} & c_{13} \\ c_{21} & c_{22} & c_{23} \\ c_{31} & c_{32} & c_{33}\\ \end{bmatrix}  \begin{bmatrix} \mathbf{a}_{1}\\\mathbf{a}_{2}\\\mathbf{a}_{3} \\ \end{bmatrix} = \mathbf{C} \begin{bmatrix} \mathbf{a}_{1} \\ \mathbf{a}_{2}\\\mathbf{a}_{3} \\ \end{bmatrix}  \tag{8}

と表すことが出来る。ここで、行列 \mathbf{C} は方向余弦行列と呼ばれる。

あたらめて方向余弦行列 \mathbf{C} を書くと


\mathbf{C} =  \begin{bmatrix} c_{11} & c_{12} & c_{13} \\ c_{21} & c_{22} & c_{23} \\ c_{31} & c_{32} & c_{33}\\ \end{bmatrix} \tag{9}

となる。式(8)を転置すると


\begin{bmatrix}\mathbf{b}_1&\mathbf{b}_2&\mathbf{b}_3\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\mathbf{a}_\mathbf{1}&\mathbf{a}_\mathbf{2}&\mathbf{a}_\mathbf{3}\\ \end{bmatrix} \mathbf{C}^{T} \tag{10}

となる。この関係式を用いて、座標系Bからみた成分を座標系Aの基底を用いて表現してみる。


\mathbf{r} = \begin{bmatrix} \mathbf{b}_{1} & \mathbf{b}_{2} & \mathbf{b}_{3} \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_b \\ y_b\\ z_b\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \mathbf{a}_{1} & \mathbf{a}_{2} & \mathbf{a}_{3}\\ \end{bmatrix} \mathbf{C}^{T} 
\begin{bmatrix} {x}_{b} \\ {y}_{b} \\ {z}_{b} \\ \end{bmatrix} 
= \begin{bmatrix} \mathbf{a}_{1} & \mathbf{a}_{2} & \mathbf{a}_{3}\\ \end{bmatrix} 
\begin{bmatrix} x_{a}\\ {y}_{a}\\ {z}_{a}\\ \end{bmatrix} \tag{11}

このように座標系Bの成分を用いて表現できることが分かった。
座標系Aの基底で揃っているので、座標系同士の成分の関係性をみてみると


\mathbf{C}^{T} \begin{bmatrix} x_b \\ y_b \\ z_b \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_a\\y_a\\z_a\\\end{bmatrix} \tag{12}

となる。

このように異なる座標系の成分であっても、方向余弦行列を求めることが出来れば関係を知ることが出来る。

今回は方向余弦行列を取り扱ったが、オイラー角やクォータニオンなども使えるので、勉強してみてほしい。

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【CRC】データ誤りチェックの簡易説明

はじめに

PC⇔マイコンで通信を行うときに，シリアル通信を行うことがあると思います．

シリアル通信の設定では，

などを設定すると思います．

では，パリティビットとは何でしょうか？

どうやらこれは，送りたいデータに対して1bit余分に付けるデータ？のことのようです．

では，なぜ付けるのでしょうか？

実は，データの送受信の際にデータが間違って伝達していないかを判断するために付けているようなのです．

こういうものを誤り検出というみたいです．

例えば，パリティビット（偶数）であれば，

データ：0b10010011

とすると，1が4つあるので偶数個あることとなります．なので，末尾に0を追加します．

送信データ：0b100100110

となります．では，受信データが何かしらの影響で，

受信データ：0b100110110

になったとします．このとき，1が5つあります．

偶数のパリティビットを選択しているので，受信データ内の1の個数は偶数個でないとおかしいです．

このように，データの誤りを検出することが出来ます．
（しかし，偶数個データ誤りがあると検出できないですが．．．また，誤り訂正もできない？）

そうなると，もっと高確率で誤りを検出したくなりますよね．

その手法がCRCというモノです．

今回はB4のはじめに作ったCRCに関しての資料を使って，CRCの概要を掴んでもらえたらと思います．

CRCの説明

CRC とは

CRC（Cyclic Redundancy Check）は、データ転送の際にデータの誤りを検出するためのエラーチェック手法の一つです．

主に通信プロトコルやデータストレージにおいて使用されます。

CRCは、特定のアルゴリズムを使用してデータに対してチェックサム（Checksum）値を生成し、この値を送信側と受信側で比較することによってデータの整合性を確認します。

説明資料

とういうことで，資料を示していきたいと思います．

CRCに関する資料です． （学部生．それも機械工ですので，内容に関してはご容赦ください．

今回の資料の目次です．

概要

理論

計算方法

参考文献

スライドでも示しますが，テキストベースのリンク等もご参照ください．

[1] 北大，情報理論第14回　 https://prml.main.ist.hokudai.ac.jp/lecture/info-theory/info-theory14/

[2] 北大，情報理論pdf　 https://prml.main.ist.hokudai.ac.jp/lecture/info-theory/info-theory14/

[3] 京大，情報理論， https://www.ii.ist.i.kyoto-u.ac.jp/wordpress/wp-content/uploads/2015/03/pub-note-11-2015.pdf

[4] Embedded Technology Lab.，ハミング符号， emb.macnica.co.jp

[5] ろぐれこーど，巡回冗長検査， dlrecord.hatenablog.com

[6] Qiita，CRCを理解する， qiita.com

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M1 Macのanacondaでpython3.6の仮想環境を作る

1.はじめに

知り合いのM1 Macでpython3.6の仮想環境の構築を行った際に詰まったので，少し書きます．
（本当に解決になっているのか分かりませんが，とりあえず問題なく使えました）

2.環境

2.1.PC

M1 Mac (arm64）

2.2.構築したい環境

anaconda3 2023.07
python3.6 or 3.5

3.問題

以下のコードを入力し，hogeという仮想環境を構築しようとした．

conda create -n hoge python=3.6

以下のエラーが発生

package not found error
python=3.6

4.解決法

arm64のアーキテクチャでは，対応していないみたいでした？（osx-arm64）

なので，x86_64のアーキテクチャをエミュレートすることで実行しました． 　

以下をterminalで実行してください．

conda create -n hoge
conda activate hoge
conda config --env --set subdir osx-64
conda install python=3.6

5.追記

Macでpython3.6だと

import matplotlib.pyplot as plt

としたときの

plt.show()

でsegmentation errorが発生します．

なので，コメントアウトして，画像を保存する ．

plt.savefig("hogehoge.png")

とかにして保存してみるようにしてください．

参考文献

[1] github.com

[2]

stackoverflow.com

[3]

github.com

[4]

zenn.dev

[5]

rikei-fufu.com

[6]

stackoverflow.com

tips【市場理解】SAMとTAM

はじめに

TAM（Total Addressable Market）とSAM（Serviceable Addressable Market）について、初心者にわかりやすく説明しましょう。

第1章: 市場を理解しよう

TAMとSAMは、ビジネスをスタートさせる際に重要な考え方です。これらを理解することで、成功に向けた第一歩を踏み出せます。

ビジネスを始める前に、どれくらいの需要があるのかを知ることは、リスクを減らし、戦略を練るのに役立ちます。

例えば、あなたが自家製の手作りジュースを販売しようとしているとしましょう。TAMとSAMを知ることで、どれだけの人々がジュースを求めているか、またどの地域に焦点を当てるべきかが明確になります。

第2章: TAM（Total Addressable Market）って何？

TAMは、ビジネスが全世界の市場で提供できるポテンシャルな需要を指します。

TAMを理解することで、ビジネスがどれだけ大きな市場で競争できるか、また成長の機会がどの程度あるかを評価できます。

たとえば、スマートフォン市場のTAMは、全世界のスマートフォンユーザーの数を示します。これは非常に大きな市場です。

第3章: SAM（Serviceable Addressable Market）って何？

SAMは、ビジネスが実際にサービスを提供できる市場セグメントを示します。

SAMを明確にすることで、ビジネスは特定の市場に焦点を当て、リソースを最適化できます。

例えば、スポーツウェアのビジネスを立ち上げる場合、特定のスポーツ愛好者をターゲットにすることがSAMの一部です。

第4章: TAMとSAMの関係

TAMとSAMは密接に関連しています。SAMはTAMの一部であり、ビジネスが取り組むべき市場セグメントを絞り込んだものです。

TAMを理解した後、SAMを特定することで、ビジネスの戦略をより具体的に立案できます。

あなたのビジネスがTAM（全世界のコーヒー愛好者）に関連する場合、SAMは特定の地域のコーヒー愛好者を指すことができます。

第5章: まとめ

TAMとSAMは、ビジネス戦略の基盤です。これらを活用することで、成功への道筋を描くことができます。

正確な市場分析とターゲットの特定は、ビジネスの成長と競争力を向上させるのに不可欠です。

ビジネス戦略を立てる際に、TAMとSAMを活用して、リスクを最小限に抑え、成長の機会を最大化しましょう。

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tips【プロトタイプ】

概要

【Tips 3】現実の解決策の例  

Tipsというよりかはイノベーション？の一例をば。

高校生起業家育成ゼミの一環で作った資料の共有です．  

題材

自転車のテーマは今回のプログラムでは使わないということで，「自転車に関する」テーマについて考えていきたいと思います．

「自転車の盗難問題」に対して色んな問題解決法があると思いますが、今日みた動画では技術的に色々解決していました。

プロトタイプに関して思うこと

この動画を見て何を思うでしょうか？

メリット

以下の解決 ・自転車の盗難

・サドルの盗難

・チェーンカット

・チェーンを持ち運ぶ面倒さ

デメリット

・工学的に剛性大丈夫？

・日本だと法令的にアウト

・色々含めるとたぶんコスト高い

気づき

また，面白いことに、このツイートに対して

・理論的に批評（批判）する人

・日本では無理と非難する人

がいます。

非難するだけでは何も生まれないので、批評して問題を解決していき、より良いアイデアを仮説検証で出していきましょう！
（やってくれた課題も、自分でもう一度見てみると妥当かな？言いたいことが言語化できてるか？などあると思います！

その際は違う紙などにドンドン修正して行ったり、紙に追加していったりしてみてください！）

所感

私の所感をまとめると

・色んな観点から考える（この例だと海外の人のアイデア）

・ここまで形になると色んな人から意見が貰える

・良さそうでもまだ問題がある（完璧じゃなくてもok）

・さらに仮説検証していけば、日本でも実用可能な製品になる可能性あり

・皆さんのアイデアも完璧でなくても良いです！しかし、皆さんの意見が周りに伝わる内容で熱意？があればさらに色んな意見が貰えてより良いモノができるはず！

・技術的な話でなくとも、アイデアをブラッシュアップするためには色々意見を貰うと多角的に見れて良さそう。

まとめ

最低限の機能を持たせたモノを作ると，周りからいろんなレビューを貰えます．
盗難されないなど，頭の中で考えたときに見えてこなかった課題も実際に作ると見えてきます．

このようにプロトタイプを作って，仮説検証をしていきましょう！！

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tips【CX戦略からみたカスタマージャーニー】【ChatGPT】【google検索法】

概要

不定期に役立つ情報を共有したいと思います！.

前回は，「15分ルール」と「無知のレベル」でした。
「15分ルール」：完璧主義になりにくくなる
「無知のレベル」：説明や質問をしやすくなる

今回は，「CX戦略からみたカスタマージャーニー」と「ChatGPT」と「google検索法」についてです．

CX戦略からみたカスタマージャーニー

「CX戦略からみたカスタマージャーニー」についてですが，
本当にこのマップが有用なのか懐疑的な人がいるかもしれないので補足の意味で紹介します．
CXとは，Customer eXperienceのことです．顧客体験と訳されます．
CXをすることは企業（起業ではなく）でも重要です．
添付資料①をみていただくとCXの目的が書いてありますが，いわゆるロイヤリティ（忠誠心）を高くするためにどうすればよいかを考えています．
そのためにカスタマージャーニーマップを使用しています．

<カスタマージャーニーマップ>

  1. ペルソナの設定(商品・サービスを利用する顧客の年齢・ライフスタイル・年収などを具体的に設定)

  2. 設定したペルソナについて、商品・サービスの購入前から購入後までの行動と、企業がどうアプローチしているかを可視化したカスタマージャーニーマップをつくり、課題を明らかにする。

  3. 顧客を怒らせる方法は何か、顧客にファンになってもらう方法は何かを考えるとアイデアが出やすくなる。

この資料は厚生労働省が出していて，それなりに信用性が高いと思います。

ChatGPT

「ChatGPT」については，いま流行りといっても過言ではないので，知っている人もいると思います．
いろんな使い方がありますが，ブレストにも使用可能です．

私が実践してみた結果②とTwitterで今日見た資料③を添付します． 答えを求めるというよりも，アイデアを出してもらって，それを叩く（たたき台という考え方）をするとよいと思います． ただし，頼りすぎるのもよくないので，あくまで決めるのは自分というマインドで使用しましょう．

google検索法

「google検索法」については，下記リンクを共有しておきます．
大学の後輩にも教育の一環として教えることもある内容です．

検索法の一例を紹介します．
信用性の高い情報を取得しようと考えたとき，国からの情報ならソースも充実してそうだな？と思いますね．
ドメインというものがわからないかもしれませんが，go.jpドメインは，
go:jp=日本の政府機関や各省庁所管の研究所、特殊法人、独立行政法人用
ですので，このドメインで絞ればある程度信用がありそうな資料が出てきます．

具体例として，上記の厚生労働省のCX資料を調べた時に入力したキーワードを下記に示します．
「カスタマージャーニー site:go.jp」https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1708/25/news022.html

課題やプログラムには関係なく，単なるtipsの共有なので，使える情報，不要な情報を取捨選択してくださいね！

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tips【15分ルールと無知のレベル】

概要

今回紹介するのは、「15分ルール」と「無知のレベル」です。
チームプレーをするにあたって持っておくと良い知識です。

15分ルール

少し前にtwitterで流行りましたが、googleでは15分ルールがあるそうです。

グループの何人かには既に何分程度でやってみてくださいという依頼の仕方をしたと思います。
これは実はこのルールを参考に自分が考えてやっている手法です。

何でもかんでも人に聞くのは他人が大変ですが、完璧になるまで聞かないと後戻りが激しい可能性があります。
また、もう一つ理由があり、答えのない問題を考える時、15分と1時間では成果物に大きな違いが生まれます！
マネジメントをする際に、想定する成果物のイメージを共有するために時間というのは大きな意味を持ちます！

また以下リンクのような時間管理法も有効です！
（この辺の資料から自分がやりやすい手法を使っています！） https://www.lucidchart.com/blog/ja/time-management-at-work

無知のレベル

制限時間を設けてやってもらうことで、質問する機会を生むことができます。
ここで、質問というのは実はかなり難しいものです。
しかし、自分の理解度を意識して質問をすると割とうまく立ち回れることがあります。

無知のレベルを下記に示します。 Five orders of Ignoranceというペーパーで、無知のレベルには５つのレベルがあるとされています。

  1. 1OI: 全部分かっている
    →「答え」を持っている。あとは書き写すだけで完成する。

  2. OI: 分からないことが分かっている
    →答えを得るための「質問」を持っている。

  3. 3OI: 分からないことが分からない
    →「質問」を持たない状態。決定的な答えを引き出すための「質問」ができない。

  4. 4OI: 分からないことが分からない状況を何とかする術を知らない
    →2OI→1OI→0OIと進んでいくためのプロセスがない状態です。

  5. 5OI: 無知にレベルがあることを知らない.

以下を参考にしました。 https://qiita.com/seki_uk/items/4001423b3cd3db0dada7

まとめ

チームワークをする際や日常生活においても、これらのことを気にしていると
・相手からの質問を答えやすくなったり

・質問しやすくなったりします！

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