Make 2017

2017年つくったもの 2017年もいろいろなものを作りました。基本的には今流行りのEDD(Entry/Event Driven Development、つまり申し込んでから作り出す!)で突っ走っちゃた感じ。ただ自分では、これ作ったら、それを生かして次はこれ、みたいな流れをなるべく考えてやっていたつもりです。 数えてみると2017年だけで全部で10以上のコンテスト、イベント、ハッカソンなどに参加して、50近くのモノを何らかの形でつくってたみたい。。。そのまとまりない開発履歴を、2017年に参加したコンテストなどを元に時系列で追っていくと: 2月: LINE Bot Awards 初めてPHPでLINEのBotを作ってみました。まあ賞金1,000万円に目がくらんだだけですが、、ただこの時のBot開発で、様々なAPIを使う事ができ、その後のロボット開発につながりました。 神采配のサイちゃん > ウェブサイト チャッと議事録ボット > ウェブサイト こぐまのIoTボット   3月: 会社のハッカソン 直前のLINE Bot開発を金融に広げ、ボットで楽しく資産運用!を掲げ、社内コンペに挑みました。 Fun.d Bot Magic Minutes Smiladdin   6月: Tech Lab Paak Open Day 何と言っても、1月からお世話になった渋谷のアップルストアの上、リクルートがやっているPAAKは、様々なぶっ飛んだ皆さんと友達になれて、刺激を受けて、更に開発が進みました。Kobotsというロボットを作った(今も途上)なのですが、とりあえずバージョン0から始まって、この6ヶ月でVer. Xまで、それでもまだまだ発展途上、がんばります! その6ヶ月の歩みはこちら > ”半年でいくつ漢字覚えた?” Kobots: 1, 2, 3 … X   プレゼンの模様はこちら:   7月: ROHM Open Hack Challenge / GR Design Contest Kenko Kiken Kenchi Device – […]

Kopy Robot

コピーロボット。鼻を押すだけで、どんな人にもなってしまうロボット。 まだ生身の人間に成り変るのは難しくても、絵を描いたり、写真を貼るだけで、その人物のように話し始めたら、面白いと思いませんか? Mashup Awards 2017でGoodおしゃべり ドコモ賞をもらいました!   説明プレゼン資料はこちら: Kopy Robot Presentation from Kenichi Yoshida 例えば、地獄のミサワ。   紫式部になって、百人一首を読み上げたり、   トランプになって、英語で話し始めます。   ラーメンマンでは中国語、   小峠になってお笑いのボケとツッコミもしてくれます。   果ては、扇風機になったり、   冷蔵庫にくっ付いて、足りないものを読み上げてくれたり、   お財布になって、持ち運べたりします。 人間になるまでもう少し。   まずは自分のコピーロボットを作り上げます! スペック: ハードウェア Raspberry Pi Zero Mic & Speaker ソフトウェア Docomo API Amazon Alexa/Polly Google Natural Language ぐるナビ  

MeshBot Kit

MESH Raspberry Pi Hubを使った遠隔操作ロボット MESHラズパイ版をいち早く使った、MESH全ての機能を使い倒した二足歩行お喋りロボ  話題のMESH Raspberry Pi Hub (テスト・フライト版)を使った、MESHの全ての機能を使い倒した二足歩行お喋りロボットです。   MESH RasPi Hub ラズパイ版MESHはこんな感じ: MESH Appはそのままに(タブレット上で動く)、レシピをラズパイに保存、遠隔から操作できる! ラズパイの複数運用、常時接続、よりIoTっぽく! これまでのMESHだけではできなかった、こんな事を実現しています: Raspberry Pi上で稼動ロジックが動くようになったので、二足歩行ロボなど小型化が可能 Raspberry Piをロボットに内蔵することにより、スマホ無しでロボットを操作 安価なので、複数Raspberry Piによるシステムを組める Raspberry Pi自身にAI会話機能(Google Assistant, Docomo API)を載せ、音声による操作が可能に 遠隔地のタブレットなどから、ロボットの状況(Raspberry Pi Hub)を確認、ロジック変更などができる MeshBot – MESH Raspberry Pi Huib from Kenichi Yoshida MeshBot/メッシュ・ボットには、こんな機能があります: MESHの形を模したボディに、ラズパイと6つのMESHタグを装備(GPIO、人感、LED、ボタン、温湿度、明るさ) MeshWatch(ムーブタグ)を振る、又は手を握ると(ボタンタグ)、目を光らせ、腕を振って、前後に動く 胸についた人感タグにより、人を検知し、帰宅のタイミングなどでお出迎えしてくれる ラズパイ上のGoogle Assistantに話しかける事により、IFTTT経由で操作が可能 音声、Twitter、LINE、タブレットなどで、部屋の温湿度や明るさを調べる事ができる。それをTwitterなどにIFTTT経由でアップし、確認できる 部屋の温湿度や明るさなどをGoogle Spreadsheetにアップロード、時系列情報を記録できる 玄関でメッシュボットがお出迎え、リビングの別のラズパイ・ハブで、リビングの電気や、テレビなどが自動で付くホーム・オートメーションも実現 今後の展開として、このシステムをビジネスにするあっと驚くリーン・キャンパス、書きました!    MeshBot […]

FriBot フリボット

【 Fribot / フリボット】は、フリスクたった一個の中に、ありったけのロボットとなるモノをつめこみ、二足歩行、AIによる顔認識、それに応じた適切なお喋り、情報提供をする本格的コミュニケーション・ロボットです。 体部分:サーボモーターをRaspberry Pi Zero Wにより駆動 ・ サーボモーター4つを備え、両手、両脚を動かして、指示に基いた腕振り、二足歩行などを行います。      ・別アタッチメントの赤外線センサーを付ける事により、リモコンのオン・オフなど赤外線が使えるテレビ、エアコン、電気などをコントロールできます。   頭脳部分:Raspberry Pi Zero WによるAI、APIとの連携 ・ Raspberry Pi Zero Wにより、WifiでGoogle Cloud VisionやAmazon Web Serviceと連携します。 ・ iPhoneなどのスマホにもつながって、アプリで動き、API連携、AI機能などの設定、変更が可能。 ・ ソニーIU233の超小型カメラを目として使用し、画像、文字認識や顔判断を行います。(Google Cloud Vision、Docomo APIを使用)    ・ マイクから声、言葉を検知し、10ヶ国語以上でお喋りをする事ができます。(Docomo API、Google Translation API、Amazon Pollyを使用) ・ 呼びかけ(Wake word)により、適切な指示、声認識を行う。「ハイ、フリボット!」により指示を聞く、「フリボット、リモコン」などにより特定機能を起動、など(Snowboy Wakeword) ・ 数十のAPIと連動し、人物認識と合わせて、言葉から適切な情報を提供します。(下記はその一例) – 朝顔を見て、その人の誕生日から今日の星座の運勢、普段行く場所の天気を教えてくれる。(Docomo顔認証API、運勢API、Open Weather API) – その人の声から人物判断をして、その人のGoogle Calendarからその日の予定を読み上げてくれる。(Snowboy Wake […]

Max Healthcare マックス・ヘルスケア・アシスタント

Max Healthcare マックス・ヘルスケア・アシスタント に、 朝調子が悪いなあと思ったら、マックスに指を当てて「頭が痛いんだけど」などと話しかけて下さい。その人の体温、心拍、表情などと症状データベースにより、簡易症状診断を行ってくれるかわいいロボットです。 マックスはやはり、私のとても愛する映画「ベイ○ックス」をモチーフにして、あの愛らしくも相手の事を優しく気にかけ、病気や怪我を治療してくれるロボットのようなものを作りたい!という熱い気持ちから生まれました。 人の熱量を測るセンサーを探していたところ、ちょうどいいタイミングでデンソーの熱量センサーの提供があり、これにより簡易体表温測定をする事ができ、開発が一気に軌道に乗りました。   人により指表面温の違いがあり、その最適化が難しかったですが、各人毎のプロファイル(36.0 – 36.9が平温、それ以上が熱あり、など)を設定し、それにより簡易的な体温測定としました。 (男性、女性、子どもの指の写真) もともとは、子どもの調子が悪い時などに、普通に家庭の医学辞典を引いたり、ネットで調べたりするよりも、簡単に言葉でのコミュニケーションで基本的な情報が得られ、また(お医者さんほどではないですが)ある程度の安心感を得られるとの思いで、コミュニケーション型ヘルスケア・デバイスを作りました。 日本語での症状データベースの精度などまだまだ課題はありますが、家庭での病気や怪我の不安を少しでも軽減し、ハッピーな家族でいられたらなと真に思って作っています。 その他にも人感センサーにより、誰かが近くに来たら寄って来たり、声の識別で言う内容も変えてくれます。 症状データベースが軌道に乗れば、あのやわらかい風船のようなボディも自作して、ほんとうのマックスくんになるように野望を燃やしています。   世界中にハッピーな家族を作るために!なにとぞよろしくお願い致します。

doksh BUTTON アマゾンどくしゅボタン

アマゾンどくしゅボタンとは ワンプッシュで読書を楽しくするダッシュ・ボタンです。 ボタンを押すと、勝手にアマゾン・キンドルのサンプル本をあなたのスマホに配信し、その本の内容を読み上げてくれます。 私吉田顕一は、アマゾンの電子書籍Kindleを自己出版するのが趣味です。 http://ktri.ps/AuthorK 既に10数冊の本を出していて、そこそこ売れてはいるのですが、もっと皆さんに知ってもらいたい、気軽に読んでほしい、と熱望しています。 そんな時、目に留まったのがワンプッシュで色々なものをオーダーできるアマゾン・ダッシュ・ボタン。 これにインスパイアされて、ワンプッシュでKindle電子書籍のオーダー、及び内容を読み上げてくれ、読書を楽しくしてくれる「アマゾンどくしゅボタン」が出来ました。 [どくしゅボタンの使い方] ボタンを押す、だけです。 これにより、事前に登録された本(デフォルトはもちろん私の電子書籍です)のKindleサンプルが、アマゾン・アカウントに紐付けられたスマホに自動的に送られます。 また、内容を読み上げますか?と聞かれた時に、ダブルクリックすると、本のコンテンツを読み上げ始めます。(私の書籍なら本文そのもの。その他の書籍なら内容紹介を読み上げます。) ボタンを押した時の本の指定は、スマホのウェブアプリから行います。 最初に自分のアマゾン・アカウントと紐付けます。 本のデフォルトは、もちろん私の書籍(吉田 顕一が著者のもの)ですが、別の書籍、別の作者のものを指定する事も可能です。 ボタンを押した時に、サンプルを送信、又は実際のKindle本の購入まで至るかも、事前に選択可能です。 このサイトに随時情報をアップデート中です。   [どくしゅボタンのシステム構成] ハードウェア ・Raspberry Pi Zero W ・Speaker Pi-Hat ・押しボタン、LED ・リチウムポリマー電池 ・ケース ソフトウェア ・node.js ・PhantomJS + CasperJS(アマゾン読み込み、自動オーダー) ・Amazon Polly (書籍内容読み上げ) アプリ ボタンを押した時の書籍、挙動を選ぶウェブアプリ: ・Node.js ・Express ・ngrok.com   [小話など] アマゾン・ダッシュ・ボタンはとても便利ですが、例えばトイレに貼っておいて、トイレットペーパーが無い時に押しても、すぐに届けてくれる訳ではありません(最短でも1時間はかかります) そんな時、ボタンを押すだけで、アマゾンから瞬時に届けられるものはないか、と考えて、自分が書いている電子書籍であれば、長いトイレの暇時間を解決できるのではないかと思いつきました。   それにはRaspberry Pi Zero Wの小ささと、Amazon Pollyなどクラウドの音声出力をする事が出来ることが大いに役立ちました。 もちろんトイレで使う際は、Wifiなどが届くことが前提です。 またあまり大音量で私の旅行記、小説を読み上げられると困る方には、イヤフォンが挿せるオーディオジャックが付いたバージョンも用意しました。 […]

3倍人生 – 楽しい事はいっぺんにやってくる!?

私はいつも、たくさんの事がいっぺんに興味があって、色々やってしまうのですが、たまたまそれらが重なってしまう時があります。 2016年の今頃もそんな感じで、その一週間は、 5月の最後の週にMaker Faire Bay Areaがあって、サンフランシスコにいたと思ったら、 その週末土曜日に子どもの運動会があって、それの為ギリギリに日本に帰ってきて、 運動会の後、すぐに成田に向かって、妹の結婚式に出る為にトルコのイスタンブールに行く、 というクレイジーな1週間がありました。 そして、今年2017年6月の最後の週もそんな感じ。色々な3つの事がいっぺんにやってくるという、人生3倍楽しめる(?)週になりました。 まず、今連載しているデバイス・プラスの記事の締め切りがあり、 8月のMaker Faire Tokyoのかなり大規模なイベントのプロトタイプお披露目会の主催があり、(あとMaker Faire NYCの申し込みも) そしてこの6ヶ月やってきたTech Lab PaakのOpen Day(デモ・デイ)が金曜日にある、 というこれまたキツい1週間。(ぜんぶ仕事以外ですね、スミマセン。。) ちなみにそのデモ・デイの模様、記事にしてもらいました。言いたい事は全部言ったはず。 ちょっとウケて、嬉しかった。 スライドはこちら: Kobots/コボット コネクト、カスタマイズ、ロボット from Kenichi Yoshida プレゼンの模様はこちら(本間さん、撮ってくれてありがとう!)みんなを楽しませられたかな。 Tech Lab Paakで、賞はもらえませんでしたが、本当に最高の6ヶ月とデモ・デイでした! ということで、まったくまとまりがありませんが、そんな色々な事をいっぺんにやっています。 そのどれも儲かるわけでもなし(記事は出稿料を頂いていますが)、時々何の為にやっているんだろうと思ってしまうのですが、たまたまその週に素敵なジャージーを着た人を見かけました。 Too fast to live 生き急ぐな Too young to die 死ぬには若すぎる 直訳すればこのような感じだし、自転車乗りにはまさにうってつけの言葉でしょうが、その時の私には、 命短し、恋せよ乙女 的な、やれることはとにかく今やっちゃおう、後悔するな、というような言葉に響きました。 他に、村上春樹が自分の自転車に名前をつけていて、それが 18 ‘til i die というのも思い出しますね。「死ぬまで18歳」 まあ気持ちはいつも18歳のまま!後悔せずに、やれることは何でもやって、人生2倍も3倍楽しめってことですね。(違うか。。)

Kobots (5) – Hi Kobot! ウェイクワードで呼びかけよう

更にKobotsを進化させる為、ウェイクワードを付けてみましょう。 ウェイクワードとは、あのHey SiriとかOk Google、Alexa!のような、呼びかけ語で、その言葉を聞くと、ロボットが動作をし出すものです。 このウェイクワードには、Snowboyという面白い名前のライブラリを使っています。 このサービスというか、ライブラリというかは本当に面白くて、Hotword as a serviceという形で、原則無料で呼びかけ語がつくれてしまいます。 具体的には、こちらのドキュメントの通りに進めればいいだけなのですが、順をおってやっていきましょうか。  

Kobots (4) KoApp – APIとAIをレゴのように組み合わせよう

これまで、モーターなどを動かすKoBlock (2)、画像、音声認識などを行うKoBrain (3)をつくってきました。 この第4回では、その手足と頭脳を結びつけて、自由にカスタマイズできるアプリKoAppを見ていきましょう。 実はこのKoApp、二つのバージョンがあります。 一つは、他のアプリをこのKobots用にカスタマイズして使うもの。MESH Appという、IoTデバイスを扱うアプリのカスタム・タグとして、Kobotsの機能を付け加えてしまうもの。 そして、各種APIからAIまで全てを自由に組合せる事ができる、Genuine AppのKoAppです(こっちはまだ開発中) まず、人のアプリを借りてしまうMESH Appでの設定の仕方を見てみましょう。  

Kobots (3.5) 500ドル・パソコンから5ドルAIへ

当時私は、渋谷の本屋で立ち読みしていました。 私は(今もそうですが)特に何のとりえも無く、就職先探さなきゃなあと漠然と不安を抱えていた学生でした。その時に何故か手に取ったのが、マイクロソフトやアップルをなぎ倒す革新的企業がある、というような本でした。 そこにはこう書かれていました。 500ドルのパソコンが世界を変える ふーん、パソコンの値段が変わると、生活ってそんなに変わるのかなあ。当時は、時々学校に行って、そこにあるパソコンをさわれれば、それであまり生活上困ることはありませんでした。 そしてその時、構想されていた(実際の出荷はどれだけあったんだろう。。)500ドル・パソコンのスペックはこのようなものでした。 CPU: Intel80486(クロック数100MHz)、メモリ: 8MB、ネットワーク: 64 – 128 kb/s 当時(1995年)に一般的だったパソコンは、Pentiumの200MHzで価格は30万円ほど。確かに値段は画期的でしたが、500ドル本当にできるんだろうか。そもそもそんなにコンピューターって必要なんだろうかとも思っていました。 そして2016年に発売された Raspberry Pi Zeroの価格は$5、CPUは1GHz 当時考えられていたぎりぎり500ドルでできるパソコンと比べると、20年で価格は$500→$5で1/100、性能は100MHz→1,000MHzと10倍になったんですね。Raspberry Piの場合、メモリは別で用意するのでもうすこしコストがかかりますが、当時8MBのメモリは1万円くらいしましたから、今は8GBで500円くらいなので、性能は1000倍、価格は1/20というその進化もすごいですね。 またサイズも、当時のPC-98は50cm四方ほどの大きさだったのが(これはあまり今も変わらないですね)、Raspberry Pi Zeroは1 cm × 5 cmほど。 何が言いたかったのかというと、ある一定の価格とサイズが小さくなると、それは生活の中にあまりに溶け込んで気づかないくらいになる。その流れを見通すのが大事なんだな、と。 当時は、研究室や会社に鎮座していたコンピューターが、今やその何倍もの性能のものがそこかしこにある。 ネットワークやAI機脳備えたロボットのようなものが生活に溶け込む。これをおさえない手はないですよね。 これを最も上手くやったのが、当時は最も潰れそうだった会社Appleです。 Appleも色々試行錯誤して、当時は話題だったこんなNewton(1995年当時、価格は1,000ドル以上、大きさはiPad Pro並み)という端末を出したり、Appleを追い出されたあとのJobsが立ち上げた会社NEXTは500ドル・パソコンに近いものがありました。 しかしもちろん皆さんご存知のように、最大の変革は、iPhoneを世に出したことでしょう。 iPhoneの凄さは、 子供から大人まで全ての人にUNIXコンピューターを配った ということではないでしょうか? では、これからの変革は何か?このRaspberry Piのようなものが全ての人に行き渡ったら? そもそもこのRaspberry Piはハードだけでなく、ソフトウェアの進展が目ざましいのです。 この小さな板の中に何が入っているのでしょう? それは、人の顔の写真を撮って、誰だか認識する機能であり、 もっと具体的に言えば、Google画像検索とAmazon言語認識と、分からない事を聞けばすぐに答えてくれるインターネットの全ての知識に繋がっているのです。 つまり、 全ての人が自由に使えるAIロボットを配ったら これで世界は変わるでしょうか? まずはやってみましょう!