<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
	<channel>
		<title>サイン on akky@サイボウズラボ・ブログ</title>
		<link>https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/tags/%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%B3/</link>
		<description>Recent content in サイン on akky@サイボウズラボ・ブログ</description>
		<generator>Hugo</generator>
		<language>ja</language>
		
		
		
		
			<lastBuildDate>Fri, 12 Feb 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
		
			<atom:link href="https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/tags/%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%B3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
			<item>
				<title>新型コロナウイルス対策のポスターやソーシャルディスタンス標識を集めたサイト</title>
				<link>https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/</link>
				<pubDate>Fri, 12 Feb 2021 00:00:00 +0000</pubDate>
				<guid>https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/</guid>
				<description>&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://twometregraphics.co.uk/&#34;&gt;Pandemic Graphics Archive (パンデミック画像保管庫)&lt;/a&gt;は、新型コロナウイルスの世界的流行によって登場した、伝染病対策のポスターや、社会的距離を取るために地面や店頭などに描かれた立ち位置を指示するマークを集めたサイトです。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://twometregraphics.co.uk/&#34;&gt;&lt;picture&gt;&#xA;  &lt;source type=&#34;image/webp&#34; srcset=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/pandemic-graphics-archive-screenshot_hu_eaba17ac0d0200ce.webp 480w, https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/pandemic-graphics-archive-screenshot_hu_ea726d8fe1f972f9.webp 768w, https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/pandemic-graphics-archive-screenshot_hu_86c8ebe6791591f7.webp 1110w&#34; sizes=&#34;(max-width: 56rem) 100vw, 54rem&#34;&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/pandemic-graphics-archive-screenshot.png&#34; width=&#34;1110&#34; height=&#34;775&#34; alt=&#34;&#34; loading=&#34;lazy&#34; decoding=&#34;async&#34;&gt;&#xA;&lt;/picture&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;2メートル(6フィート)開けることを呼び掛けるものや、足のマークで行列の中の場所を示すもの、一方通行の方向を指示するもの、マスクをするようお願いするもの、などいろいろなマークがあります。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/social-distance-mark.jpg&#34;&gt;&lt;picture&gt;&#xA;  &lt;source type=&#34;image/webp&#34; srcset=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/social-distance-mark_hu_325c58c05a01c000.webp 200w&#34; sizes=&#34;(max-width: 56rem) 100vw, 54rem&#34;&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2021/02/pandemic-graphics-archive/social-distance-mark.jpg&#34; width=&#34;200&#34; height=&#34;200&#34; alt=&#34;&#34; loading=&#34;lazy&#34; decoding=&#34;async&#34;&gt;&#xA;&lt;/picture&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;見てみると、「2メートル開けてください」のマークで一番多いのはこういうのですね。色使いはバラバラで、この手のマークに(まだ?)使う色のコンセンサスはできていないように見えます。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;ほとんどがイギリスの画像で始まったようですが、メールでの投稿を呼び掛けていて、他のヨーロッパ諸国やアメリカ合衆国での事例も少し載っています。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;このサイトに送るかはともかく、日本でも至るところに今このようなマークが貼られていますね。同じ目的に対していろんな人の考えたデザインという意味でも面白いし、この騒動が終わったら街中から一斉に消えてしまうかもしれないと思うと、記録として集めるのも面白そうだと思いました。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;via &lt;a href=&#34;https://www.swiss-miss.com/2021/02/pandemic-graphics-archive.html&#34;&gt;swissmiss&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description>
			</item>
			<item>
				<title>機械学習で3塁コーチの盗塁サインを見破る</title>
				<link>https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/</link>
				<pubDate>Fri, 05 Jul 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
				<guid>https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/</guid>
				<description>&lt;p&gt;実験工作系有名YouTuberのマーク・ローバーさんの新作は、実用的で面白く、機械学習がどんなものかを野球ファンに強く印象づけるような動画です。野球のコーチが出すブロックサインを、機械学習を使って当ててしまおうという企画。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/block-sign-guesser-app.png&#34;&gt;&lt;picture&gt;&#xA;  &lt;source type=&#34;image/webp&#34; srcset=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/block-sign-guesser-app_hu_2ee4d178e0b5fa0c.webp 480w, https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/block-sign-guesser-app_hu_6f4a7f8d303351f3.webp 614w&#34; sizes=&#34;(max-width: 56rem) 100vw, 54rem&#34;&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/block-sign-guesser-app.png&#34; width=&#34;614&#34; height=&#34;590&#34; alt=&#34;&#34; loading=&#34;lazy&#34; decoding=&#34;async&#34;&gt;&#xA;&lt;/picture&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;まずは子供の野球を使って単純なサインを当てるのですが(02:00)、これはサインと盗塁したかどうかを3通り入力しただけで当てられるようになってしまいます。この時点では、帽子と左耳を連続で触った時だけが盗塁の指示でした。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;動画は04:00 あたりから機械学習の簡単な紹介をし、06:00 からは、50人の草コーチに尋ねたブロックサインの作り方を説明します。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;ほとんどのコーチが、あらかじめ決めておいた場所=インディケーターを触った後にどこを触るかで、盗塁を伝えていることから、機械学習を使うまでもなく、90%の盗塁サインは見破れるとなりました。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;残りの10% を見破るものとして、ニューラルネットワークを適用します。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/neural-network.png&#34;&gt;&lt;picture&gt;&#xA;  &lt;source type=&#34;image/webp&#34; srcset=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/neural-network_hu_7ab3098cc1edf147.webp 480w, https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/neural-network_hu_d8bb1e1943b63d09.webp 768w, https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/neural-network_hu_4b7d994c46838d0e.webp 1057w&#34; sizes=&#34;(max-width: 56rem) 100vw, 54rem&#34;&gt;&#xA;  &lt;img src=&#34;https://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/2019/07/machine-learning-detects-baseball-steal-sign/neural-network.png&#34; width=&#34;1057&#34; height=&#34;605&#34; alt=&#34;&#34; loading=&#34;lazy&#34; decoding=&#34;async&#34;&gt;&#xA;&lt;/picture&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;正しいデータの入力は、まだ泥臭い方法を使っています。3塁ベースコーチの様子をカメラを設置して撮影し(11:40)、学習結果を用意しておきます。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;そして、スターバックスの空のカップに隠した GoPro で映したコーチをスマートフォンで見ながら、すべての動作をアプリ上で入力すると… アプリが盗塁か否かをたちどころに教えてくれます。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;div style=&#34;position: relative; padding-bottom: 56.25%; height: 0; overflow: hidden;&#34;&gt;&#xA;&#x9;&#x9;&#x9;&lt;iframe allow=&#34;accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share; fullscreen&#34; loading=&#34;eager&#34; referrerpolicy=&#34;strict-origin-when-cross-origin&#34; src=&#34;https://www.youtube.com/embed/PmlRbfSavbI?autoplay=0&amp;amp;controls=1&amp;amp;end=0&amp;amp;loop=0&amp;amp;mute=0&amp;amp;start=0&#34; style=&#34;position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; border:0;&#34; title=&#34;YouTube video&#34;&gt;&lt;/iframe&gt;&#xA;&#x9;&#x9;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;今は動画で撮影したコーチの膨大なサインから、一挙手ごとに正解データを入力しているのでたいへんでしょう&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;ローバー氏は動画の終わりに、「各リーグにはそれぞれ、こういった機械を使ったサイン破りを禁ずるルールがあるはず」「決してルール破りを奨励するものではありません」と(12:40)。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;実際にプロの試合でこんなものを使ってしまっては、野球の面白さが無くなってしまいますからね。個人的にはもう、コーチもバッテリーもハンドサインじゃなくて無線で連絡しちゃってもいいのではと思いますが。試合時間短縮にもつながるでしょうし。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;野球とサインという日常的でわかりやすい事例(北米と日本だけかもしれませんけど)で、機械学習の活用法やその仕組みをおもしろく解説しているよい動画だと思いました。&lt;/p&gt;</description>
			</item>
	</channel>
</rss>
