日々適当

Droboに刺さっているHDD5台のうち1台のステータスランプが赤マークを示してきました。認識されなくなったということです。だから残った4台の中でやりくり始めようとDrobo内でのデータの書き換えのためにガラガラうるさく活動し始め、それで問題に気づきました。認識されなくなったのはSeagateの12TBのもの。いつ買ったのか記憶にないのだけど、過去のメールを見ると2019年と2022年に12TB HDDを購入してます。2019年は40202円で2022年は55000円でIronWolfを2台ずつ購入してました。つまりは1台の価格は2019年は20101円、2022年は27500円ってことっすね。今回壊れた？のはこの4台のどれかでしょう。
ということで渋々交換用のHDDを発注するのですけど、今回は東芝のやつを選びました。一番安いところで3.5万円ほどで販売されているってものです。ビックカメラで買ったので40900円でした。つまりは2019年に買ったHDDの倍のお値段ってことですね。

もちろんHDDのクラスが違うってこともあるだろうから単純に比較はできないけど、じゃあ同じクラスのIronWolfの12TBが今いくらで売られているかというと価格.comの方で一番安いのでも3.5万ほどってことになってます。
値上げ著しい昨今でございます。今日のニュースで東芝がSMRだけど32TBの目処をつけて来年にも発売するなんてのが流れてましたが、それを受けて下のクラスが値下げするといいなあと思います。

ともあれ今朝その交換品HDDを受け取りまして、Droboにセット。ホットスワップな気分で差し込んだらたぶん押し込んだ時に背面の電源ボタンが何かに触れて押されてしまったのでしょう。Droboのシャットダウン処理が始まりまして電源が落ちました。で、起動させたらステータスランプが真っ赤になってて焦りました。再び電源を落として起動したら正常起動したようで、その後、再構築処理が始まってます。処理が始まって12時間ほど経とうとしてますけど、残り134時間とか表示されてます。まじか。

それにしてもHDDは本当に高くなりまして、安いのを選ぼうと思ったら東芝って選択肢になります。Droboの代替ってずっと言い続けてますけど、14TB HDD 5発のRAIDとかにするとストレージだけで20万円。そこに本体が10万円ほど？で30万円を用立てねばならず、先送りし続けております。

もともと三月に行くつもりだったDESIGNS 永野護デザイン展が5/26まで名古屋で行われてます。三月は所沢で行われてたのだけど、なんやかんやで行けなかったんですよね。で、名古屋で4/27から開始されて5/1に行こうと思ったもののその日は全国的に雨だったから次の機会を狙い、その機会が昨日14日に来たので行ってきた次第。

名古屋市東区にあるテレピアホールってところで行われていて12時半ごろに現地到着して中を見てまわりました。せっかくなので音声ガイド付き。F.S.S.関係のところはほとんど写真撮影可能だったと思うけど、それをこーいうところにあげていいのか不明なので写真を載せるのはやめときます。展示内容にズッポリと浸ることができてとても楽しい時間を過ごすことができました。お客さんも多すぎず少なすぎずって感じですかね。他の人がプレッシャーとなって次々に進んでいかなければならない感じではなく、ゆったりと観ることができたと思います。

こーいうイベントの最後は物販の部屋を通されるものですけど、そこで売られている図録が売り切れておりました。それは昨日か一昨日のXのポストで把握はしていたのですけどね。同時に16日から在庫が入るって情報も入ってたからほんとは16日以後に行きたかったけど、今日を逃したらもしかしたら急な仕事で行けなくなるとか普通にありそうだったし、土日に行くと混雑しそうで嫌だしでその場で買えないことを織り込み済みでの現地入りということになります。

ちなみに物販のところのスタッフに言えばシリアルコードを渡され専用サイトから購入をすることができますし、とりあえず家に帰ってからその手続きをして届くのを待っている状態になってます。そのシリアルコードはその日だけ有効のもので紛失による再発行を行わないということでした。届くのを待つということで分かる通り、送料として550円とられるため、会場で手に入れるよりそれだけ余計にお金がかかるということになりますが、まあ仕方ないですかな。

物販の部屋に置かれたメッセージボード真ん中へんに大きく書かれたいのまたむつみさんが描かれた部分を見てしみじみしてみるなどしておりました。

会場を後にして、名古屋駅方面に歩いていくこととしました。オアシス21ってところで「メダリスト」ポップアップストアってのをやっているからそこをのぞいてみたり（グッズを買えたりコラボカフェがあったりだけど、のぞいただけですすみません）、丸の内駅の出口を見たり、ジュンク堂書店を見たりしながら名古屋駅に向けて西に歩き駅を越え、南西に進路をとって向野橋に行きました。

そういえばAppleのマップアプリで道案内を受けながら歩いていたのだけど、そう言えばあんまり活用していないんで、歩道橋の表示があったりすることにちょっとへぇって思ったりしておりました（今更）

そんな風に歩いたもので時間が溶けていきまして、そのまま名古屋駅に戻って名古屋は終了となったのでした。

というのもですね、行きの新幹線でA席に座ったもので富士山を見れなかったのですよね。だから帰りに富士山を見たい、そのためには日が出ている間に富士川あたりを通過しないといけないとなるですね。なもんで17時過ぎの新幹線に乗ることになったのです（たぶん今の季節なら18時ごろまでは粘れるような気もしますが、ちょっと疲れたってのもあります）。
ほんとは永野護デザイン展の関連イベントと紹介されている「ボークス F.S.S.シリーズ展 ミニキャラバン in 名古屋」とか名古屋駅から一駅離れた金山駅そばで行われている庵野秀明展を見にいけばよかったのだけど、そこは家を出る時間が遅かった弊害で無理でした。まあいつものことです。

おかげさまで富士山を見ることができました。

ちなみに帰りの新幹線はA席で指定席を取ったのだけど、乗り込んでみたら隣のB席に座ってらっしゃる方がいるのですね。まあそれは仕方ないとはいえ、座った席の前やその前のAB席が東京までずっと空いていたので、微妙に納得できない気分になるのでした。1人客を隣同士に座らせることで二人客を隣同士で取ってもらえるようって配慮でしょうか。窓口で買えばその辺いい感じにしてもらえるんかね？　（JR東海以外の新幹線や特急では券売機でもシートマップからの座席指定ができる模様。覚えておこう。）

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import random
import svgwrite
import re
import datetime

print( datetime.datetime.now())
#基盤地図情報のgeoJSONデータを読み込み
gdf = gpd.read_file('./N03-20230101_12_GML/N03-23_12_230101.geojson', encoding='SHIFT-JIS')

#列の名前を変更
gdf_renamed = gdf.rename(columns={"N03_001":"Prefectures", \
								"N03_002":"BranchGov", \
								"N03_003":"County", \
								"N03_004":"City", \
								"N03_007":"AreaCode"})
#東京都以外の"City"列の名前に「区」が含まれる行の"City"列の値を"Country"と同じにする
gdf_renamed.loc[ (gdf_renamed["Prefectures"]!="東京都") & (gdf_renamed['City'].str.contains("区")) , 'City'] = gdf_renamed["County"]

#同じ市町村名を持つ行は一つの行にまとめる
gdf_grouped = gdf_renamed.dissolve(by=['City'], as_index=False)

#各市町村に適当すぎる色をつける
hexColors = []
for i in range(len(gdf_grouped)):
	hexColor = '#' + format(random.randrange(255), '02x') + \
	                 format(random.randrange(255), '02x') + \
	                 format(random.randrange(255), '02x')
	hexColors.append(hexColor)

cityNames = []
for i , row in gdf_grouped.iterrows():
	cityNames.append( row["City"] )

pdf_colors = pd.DataFrame({ 'City':cityNames, 'Color':hexColors})

pdf_mrgedColor = pd.merge(gdf_grouped, pdf_colors ,on='City' )
gdf_withColor = gpd.GeoDataFrame(pdf_mrgedColor)

#図法をWebメルカトルに
gdf_WebMerc = gdf_withColor.to_crs("EPSG:3857")
#ポイント削減
gds_WebMercSimple = gdf_WebMerc["geometry"].simplify(tolerance=10.)

#svgファイルへの書き出し
docSize = 2000
viewBoxSize = "0 0 %d %d"%(docSize, docSize)
bbox = gdf_WebMerc.total_bounds
xLength = bbox[2] - bbox[0]
yLength = bbox[3] - bbox[1]
if xLength > yLength:
	scale = docSize / xLength
else:
	scale = docSize / yLength

gds_WebMercSimple = gds_WebMercSimple.translate( -bbox[0] - xLength*0.5 ,  -bbox[1] - yLength*0.5)
gds_WebMercSimple = gds_WebMercSimple.scale(scale, -scale, origin=(docSize * 0.5 ,docSize * 0.5))
gdf_WebMercDeleted = gdf_WebMerc.drop('geometry', axis=1)
gdf_WebMercDeleted['geometry'] = gds_WebMercSimple

dwg = svgwrite.Drawing( "chibaMapWebMelc.svg", size=( docSize , docSize ), profile='tiny')
grp1 = dwg.add(dwg.g(id='市町村'))
for i , row in gdf_WebMercDeleted.iterrows():
	city_svg = row.geometry.svg()
	startIndies = [m.span() for m in re.finditer('M', city_svg)]
	endIndies = [m.span() for m in re.finditer('z', city_svg)]
	svgpath = ""
	for j in range(len(startIndies)):
		svgpath += city_svg[startIndies[j][0]:endIndies[j][1]]
	path = dwg.path( svgpath , stroke='none', stroke_width=3.0, fill=row['Color'], id=row['Prefectures'] + row['City'])
	grp1.add( path )

dwg.save()
print( datetime.datetime.now())

必要にかられてというより、ちょっと落ちつているのでGeoPandasを触っているのですけど基本が分かってないから苦戦をしています。

shapefileとかgeoJSONを読み込むとテーブルデータが作成されましてそれがGeoDataFrameというもの。表だから行と列があり、各行にindexといくつかのデータが保持できるのだけど、その中にジオメトリ情報も保持できて、それらデータを使ってまあ便利って処理ができるのがGeoPandasということみたい。ジオメトリってのは点や線、ポリゴンっすね。

国土数値情報ダウンロードサイトからダウンロードできる行政区域データの千葉県のを落としてそれを読んでみました。そのデータを元に千葉県の地図のsvgで書き出すのが目的です。

import geopandas as gpd

gdf = gpd.read_file('./N03-20230101_12_GML/N03-23_12_230101.geojson', encoding='SHIFT-JIS')
gdf.info()

そうすると帰ってくる内容は

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>
RangeIndex: 2265 entries, 0 to 2264
Data columns (total 6 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype   
---  ------    --------------  -----   
 0   N03_001   2265 non-null   object  
 1   N03_002   0 non-null      object  
 2   N03_003   86 non-null     object  
 3   N03_004   2265 non-null   object  
 4   N03_007   2265 non-null   object  
 5   geometry  2265 non-null   geometry
dtypes: geometry(1), object(5)
memory usage: 106.3+ KB

というものでした。N03_001〜N03_007が列の名前ということになります。わかりにくいので名前をつけてみるなら、たとえば
N03_001→都道府県名→Prefectures
N03_002→支庁・振興局名→BranchGov
N03_003→郡・政令都市名→County
N03_004→市区町村名→City
N03_005→無い
N03_006→無い
N03_007→行政区域コード→AreaCode
とかにしてみます。なを英語としてはたぶん正しくないですw

gdf_renamed = gdf.rename(columns={"N03_001":"Prefectures", \
                    "N03_002":"BranchGov", \
                    "N03_003":"County", \
                    "N03_004":"City", \
                    "N03_007":"AreaCode"})
gdf_renamed.info()

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>
RangeIndex: 2265 entries, 0 to 2264
Data columns (total 6 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype   
---  ------       --------------  -----   
 0   Prefectures  2265 non-null   object  
 1   BranchGov    0 non-null      object  
 2   County       86 non-null     object  
 3   City         2265 non-null   object  
 4   AreaCode     2265 non-null   object  
 5   geometry     2265 non-null   geometry
dtypes: geometry(1), object(5)
memory usage: 106.3+ KB

市町村ごとに分割された地図を描きたいので、City列で同じ名前の行の中のジオメトリを一行にまとめるって処理をする時、dissolveメソッドを使うと良いのだけど、政令指定都市の場合Cityに入っているのは〜区なんすよね。千葉市青葉区だったら千葉市がCountyに、青葉区がCityに入っている。この目的とするところではCityに千葉市が入っていて欲しいのでどうしようかと悩みました。とりあえずCountyに値が入っててCityの値に「区」が含まれているという条件の行のCity列にCounty列の値を入れるって処理をすることにしました。 東京都以外の都道府県に市町村に「区」の入った名前はないと信じて、東京都以外のCityのとこに「区」が入った行のCity列にCounty列の値を入れるって処理にします。（ネット上の情報によると自治体名に区が入っているところはないそうなので、これで行けるはず）

gdf_renamed.loc[ (gdf_renamed["Prefectures"]!="東京都") & (gdf_renamed['City'].str.contains("区")) , 'City'] = gdf_renamed["County"]

これで千葉市青葉区みたいに〜区のところは〜市だけになったのでdissolveで1市町村区1行という状態を作ります。

gdf_grouped = gdf_renamed.dissolve(by=['City'], as_index=False)

以上で出来上がるGeoDataFrameであるgdf_groupedを図法変換してplotしてあげればとりあえずいいかと思ったのだけど、plotで使用される matplotlib.pyplot の処理だと、どうやら市町村ごとにsvgの別グループとして設定することができないようなのですね。仮に全ての市町村を別々の色に塗りつぶしていたとしても、〜町の形が欲しいってIllusratorで選ぼうとしても島がいっぱいあるような町だと必要要素を選択するのに難儀しそうです。
ということで、市町村区ごとにsvgの別々のグループにできるようにsvgwriteモジュールを使うことにしました。とはいえ、svgに書き出す前にGeoDataFrameの各市町村区の行にランダムな色を割り振り、その色でその地域の範囲を塗りつぶそうと思います。

hexColors = []
for i in range(len(gdf_grouped)):
	hexColor = '#' + format(random.randrange(255), '02x') + \
	                 format(random.randrange(255), '02x') + \
	                 format(random.randrange(255), '02x')
	hexColors.append(hexColor)

cityNames = []
for i , row in gdf_grouped.iterrows():
	cityNames.append( row["City"] )

pdf_colors = pd.DataFrame({ 'City':cityNames, 'Color':hexColors})

pdf_mrgedColor = pd.merge(gdf_grouped, pdf_colors ,on='City' )
gdf_withColor = gpd.GeoDataFrame(pdf_mrgedColor)

16進数の色指定の文字列を作る方法がそうやるんだって感心してました。gdf_withColorは各行にランダムな色を設定したColor列が追加されてます。

図法変換し、Illustratorはパス1つにつき32000個のポイントしか許さないという制限に対処するためにポイント数を減らす処理をします。

#図法をWebメルカトルに
gdf_WebMerc = gdf_withColor.to_crs("EPSG:3857")
gds_WebMercSimple = gdf_WebMerc["geometry"].simplify(tolerance=10.)

svgへの書き出しです。svgファイルの中央に図形が配置されるようにするための処理がこれでいいのかちょっとわからんです。

docSize = 2000
viewBoxSize = "0 0 %d %d"%(docSize, docSize)
bbox = gdf_WebMerc.total_bounds
xLength = bbox[2] - bbox[0]
yLength = bbox[3] - bbox[1]
if xLength > yLength:
	scale = docSize / xLength
else:
	scale = docSize / yLength

gds_WebMercSimple = gds_WebMercSimple.translate( -bbox[0] - xLength*0.5 ,  -bbox[1] - yLength*0.5)
gds_WebMercSimple = gds_WebMercSimple.scale(scale, -scale, origin=(docSize * 0.5 ,docSize * 0.5))
gdf_WebMercDeleted = gdf_WebMerc.drop('geometry', axis=1)
gdf_WebMercDeleted['geometry'] = gds_WebMercSimple

dwg = svgwrite.Drawing( "chibaMapWebMelc.svg", size=( docSize , docSize ), profile='tiny')
grp1 = dwg.add(dwg.g(id='市町村'))
for i , row in gdf_WebMercDeleted.iterrows():
	city_svg = row.geometry.svg()
	startIndies = [m.span() for m in re.finditer('M', city_svg)]
	endIndies = [m.span() for m in re.finditer('z', city_svg)]
	svgpath = ""
	for j in range(len(startIndies)):
		svgpath += city_svg[startIndies[j][0]:endIndies[j][1]]
	path = dwg.path( svgpath , stroke='none', stroke_width=3.0, fill=row['Color'], id=row['Prefectures'] + row['City'])
	grp1.add( path )

dwg.save()

日本時間5月7日23時から40分弱の短めのイベント映像が配信されまして、iPad AirとiPad Proのリニューアルと、iPad 第10世代の価格改定が発表されました。

iPad AirはM2を搭載し13インチモデルが追加されたマイナーチェンジというイメージ。昨日までのiPad Pro 11インチモデル（第4世代 2022年モデル）に限りなく近い内容を持っている、ような気がします。カタログスペック的に劣るのはモニタがPro Motionに対応してないこととカメラとスピーカーとマイクの性能と、ストレージ容量の上限ぐらいでしょうか。重さもちょっと軽くなっているみたいです。（モニタの表示面積が11インチのiPad Air(M2)とiPad Pro（第4世代（2022））ではちょっとだけAirの方が小さいみたいですが実用上は誤差でしょう）
細かく見ると第4世代 iPad Pro はSoCのメモリに16GBのものを選択できたりしたけど、今回のAirは8GBです。でもその以前のiPad Proの下位モデルでOKって人だったならAirでも全然OKってことっすね。
デザイン面ではフロントカメラが長辺側中央に配置されたのが大きな変化で、このカメラを使用する用途を考えたとき、合理的なのかもしれません。

一方でフルモデルチェンジと言っていいのがiPad Proですね。
一番大きなトピックはUltra Retina XDRディスプレイと呼んでいるOLEDを二層重ねたディスプレイになったことのような気がします。タンデムOLEDって技術だって言ってますけど、高輝度かつ高コントラストかつ広色域でProMotionを実現しつつ筐体の薄さに貢献しています。本体の厚さは5.1mmt（13インチ）と5.3mm（11インチ）というのは魅力的です（そのかわりカバンに入れてたら曲がったって人は絶対出てくるような気はする）。カメラレンズの出っ張りは含まないって厚みなんでしょうし、カバーをつけてカメラの出っ張りをキャンセルするような状態にしないと机の上に安定しておけなさそうではありますが。
続いてのトピックはM4の採用ですね。Macに先駆けて搭載してきた。Appleのページにおける比較対象がM2だから対M3でどうなのかわからないけど、M3をスキップした意図はどの辺にあるのかなと思うわけです。強化されたNeural Engineにあるのか、二層のOLEDを駆動するために専用設計のものが必要だったのか、発熱面で有利なのか。どうなのかね。Neural engineはかなりのスペックアップをしているそうなので、それが一番の理由かなあ？

まあまあ魅力あるモデルだと思うのですよ。そこに加えてApple Pencil Proが登場しペンを使った時の新たなアクション（スクイーズ）が追加され、操作パネルを呼び出したりストロークを変化させたりすることができ、振動のフィードバックがあるってのはちょっと興味が湧きます。
そんなiPad ProやApple Pencil Proを活かすソフトウェアとしてFinal Cut Pro 2やLogic Proが一緒に発表されてます。Logic Proはよくわからないのだけど、FCP2の方はライブマルチカムってのがちょっと面白そうだなと思いました。最大4台のiPhoneやiPadのカメラを管理しそれぞれのカメラで撮られた絵はリアルタイムでiPadに送られてくるらしくそれを観ながらディレクターは調整を行なっていけるらしい。どんなふうに活用されるのか、ちょっと興味があります。

ってなわけで発表された内容の多くは事前にリークされていたものだなぁって印象ではありますけど、実際に出てくるとそれなりに魅力的です。魅力的なのですけど、お高いのです。

現在自宅で初代iPad Proをごろごろしている時に何かコンテンツを見るって用途で使ってますけど、iPadOSの現行バージョンに既に対応できなくなっているため交換をしたいと思ってます。初代iPad Proの12.9インチモデルの大きさは個人的には大変に都合よく、しかして同じサイズの今のiPad Proの価格は手が出ない（というかコンテンツを消費するだけの用途には勿体無い）ので困っていたところに出てきた iPad Airの13インチモデルです。それでもストレージを512GBにして税込20万円かかるんですよね（AppleCare含）。で、iPad Airを選ぶ際に引っかかるのはM2ってところです。SoCの機能としてM2とM3には差があり、それはGPUのレイトレースだったりするのだけど、コンテンツ消費という部分ではAV1デコードがM3以降ってのがこの先2年3年後とか考えた時、大きいんじゃないかって思ったりするのです。それじゃあiPad Proにしようとしたら、ストレージを256GBに妥協すればかろうじて25万円でおさまるが、iPad Proは搭載ストレージ量によってメモリ量が変わるらしく、ストレージが256/512GBだとメモリは8GB、1TB/2TBなら16GBになるというのですよ。そうすると1TBが欲しくなるというものだけど、35万円にアップしちゃいます。コンテンツ消費端末でそれはもったいいなぁて悶々としているのでした。

なをお高いのは円安になったせいもあり、アメリカではそこまでお高くなった印象はなさそうです。iPad Proについて初代モデルを1としたときの今回出たモデルの価格は1.5〜1.6倍ほど。賃金の上昇率と比べるとちょっと高くなっている印象ですか？（あるサイトによるとアメリカでは2015年基準で1.4倍ほどらしい）。日本ではと言えばiPad Proの価格は初代モデルと比較して2倍から2.2倍ほどになっててでも賃金は上がってないから感覚としてはすごく値上がりしたって感じるのも無理はなく… 悲しくなってきた。

ところで今回のイベント映像。オープニング部分がとっても凝ってて、おぉって感心してみていたのだけど、iPad Proを紹介する映像ではこれは印象悪いかなと思ってました。巨大なプレス機で様々な機材などをまとめて潰していくという映像ね。実際、これを非難する声は本日かなり上がっていたし、Appleを褒めるしかしない印象のライターの方も苦言を呈しているってポストを見たりしました。映像としてはとてもよくできてるんですけどねぇ。

<追記>Appleは謝罪をしたようっすね。
Apple、新iPad Proの動画「Crush!」について「的外れだった」と謝罪 [ ITmedia NEWS]</追記>

去年の11月にガルパン4DX行ってから書いてないのか。とはいえ、実はあんまり行ってない。
ガルパンMX4Dを見に行ったのと同日、青春ブタ野郎を観に行ってました。23年12月1日のことでございます。面白かったです。

劇場アニメ「青春ブタ野郎はランドセルガールの夢を見ない」公式サイト

次回作の公開も決定しているそうで、楽しみですね。

で、そのあと。あれ？映画行ってない？　あー、大室家には行ってたわ。

映画『大室家』｜『大室家 dear sisters』

短いエピソードを繋いで大室家姉妹を描いた作品ですけどね。オープニング映像が高岡市の実写映像にキャラクターのアニメーションを合成したもので、作るのが面倒くさそうだなって思いながら楽しく観ておりました。6月のdear friendsも楽しみにしております。

しかし観に行ったのはそれぐらいです。全然行ってなかったんですね。

今日は日曜日出勤の代休にしてて名古屋行こうと思っていたのだけど、一日雨になるって天気予報だったもので家の近辺で過ごすことにし、ドラえもんを観にいきました。去年は行かなかったんですよね。今年も行きそびれていたからそのまま終わるかなぁって思ってました。たぶんコロナ禍前だったらクレしんがGW映画として上映されて、それと入れ替わるようにドラえもん映画の上映回数が激減していたのだけど、それが夏休み映画になっちゃったため、まだ一日2回ほど上映している劇場が結構あるみたいです。なのでせっかくなので観に行きました。

『映画ドラえもん のび太の地球交響楽』公式サイト

まあ基本的にドラえもん映画はしずかちゃんが可愛ければそれでいいのだけど、で、基本的に可愛いからそれでいいのだけど、オープニングの映像がちょっとおって思いました。かなり素敵な映像でしたです。
本編は仕掛けが大仰でそれは良かったなあって思いました。映像（動き）もとても素敵でした。物語としてはちょっと設定部分でうーん？ってところがあったり、個人的に微妙に退屈になるところもあったりしたのだけど、全体としては面白かったです。来年も映画があるようですから楽しみですね。

ちなみに観に行った劇場は結構お客さんが入ってて、でもそのほとんどが本編上映前の予告編が始まる直前ぐらいから入ってきて、予告編上映中もずらずらやってくるという、これはあれかね。お子様たちの退屈な時間をできるだけ減らそうという親御さんたちの作戦ですかね。

5月終盤に好きでも嫌いなあまのじゃくの公開が始まりますな。スタジオコロリド作品。同時期にウマ娘の映画も始まるけどこの作品を追いかけてないので観に行けないでしょう。あーデデデデも前編を観に行っとかないと後編に行けないじゃん。

Series 9は2023年9月発売で毎年9月から10月に新モデルが発表・発売されるApple Watchだからあと5ヶ月ほどで次が発売というタイミングではあります。しかしてSeries 4を使用して丸5年が経過したこともあり、そろそろ買い替えかなというところでAmazonのセール品としてちょっと安く買えたので注文した次第。スポーツループにしました。届いたものは電池がすっからかんになってたので、早速充電せねばなりません。Series 4はwatchOS 11でサポート対象外になるという噂が伝わってきたのも購入する一つのきっかけになってます。円安が加速しているからSeries 10が出たとしてすごく値上がりする可能性もありますし（この調子だとSeries 9も値上げするんじゃね？）

写真左のように紙製と思われるケースに覆われた形で箱に入ってました。これ、最初シールだと思ってて剥がしてから使うのだろうと装着したままバンドをつけたのだけど、ケース状のものでした。ケースから時計本体を引き出してからバンドをつけましょうってものだったわけで。これは樹脂部分を極限まで減らそうというAppleの施策ってことすかね。

ところで購入にあたり、今後はSeries 4もたとえば就寝時に着用すると考えてて手放すつもりはないため、そうするとGPU+セルラーモデルにおける携帯電話会社との契約が心配になります。ネットで調べるとどうやら5台まで登録できるみたいなのでそこは安心しました（複数本Apple Watchを持っている人なんで世の中いっぱいいるのでできない事はないだろうと思っていたけど、確証を得られて安心です）。

設定はまあまあ簡単。ペアリングは非常に簡単。AppleIDの入力とかモバイル通信に関する携帯電話会社への確認とかは面倒ですが、まあ簡単。ということで充電が完了すれば準備完了です。

とはいえSeries 4を使っていてそこから何か使い方が変わるかというとどうなんだろう。センサー的には血中酸素ウェルネスアプリを実現するものや過去の排卵を推定できる周期記録を実現する皮膚温センサーあたり4との差と言えるかもで、男性的にも手首皮膚温は体調の変化の記録という事で活用できるようだけど、睡眠中に計測されるものらしく、睡眠中は充電時間って考えているのであまり役に立ちそうにないですか。血中酸素についてはどうなんだろう。まあバックグラウンドで測っているだけで積極的に活用するということにはならないかもしれない。

とはいえ常時表示Retinaディスプレイってのは期待してます。稼働時間がどれだけ減るのか知らんけど、これはオンにしようと思う。ダブルタップはせっかくの新機能だし活用したいところ。あとseries 4にはなかった高度を測れるようになったのは個人的には地味に嬉しい（常時点灯も高度もSeries 5からの機能）。

まあそんなわけで今日から着用して活用していきます。

<追記>とりあえずこれをつけて自転車乗って駅に向かった時に「！」って思ったのは、自転車乗ってワークアウト中？ってApple Watchが聞いてきたことです。Series 4は自転車に乗っていることを認識できなかったようで、そこを判別できるようになっているんだーってちょっと感心しました。watchOS 8からの機能みたいだけど、ハードウェア的にどのApple Watchからそれが動作していたんだろ。
常時点灯は、今まで腕をクイって明示的に動かして時計盤面を顔に向けることで画面表示をオンにしていて、無意識にその動作をしているのだけど、クイッってする前の今まで画面が黒かったところでも盤面が光っていることにまだ慣れてません。慣れるとクイッってすることがなくなるのかね。</追記>

法線マップをさくっとそれっぽく出せればいいってときPhotoshopの3D機能は便利だったのだけど、現行バージョンに搭載されているフィルタ→3D→法線マップを作成...は知っている機能となんか違っている上に将来削除されると明言されているものに成り下がってます。

ってことで何かいいツールないかなぁって思っていたのですけど、Kritaで行ける模様。

あら素敵。

ネット上のサービスとかあるけど、お仕事関係は得てしてネット上のツールは使用禁止だったりしますしね。ありがたいことです。

ちなみにPhotoshopから3D機能を廃止する方向で動いているAdobe様はSubstanceに誘導したいようです。この場合はSubstance 3D Samplerを使えって感じかね。入力画像からPBRに必要な各種素材を出力してくれるのだからこっちの方がはるかにいいのは間違い無いのだけど、それっぽくさくっとって目的にはちょっと大袈裟に感じます。あと値段。単体販売はされてないから個人用途ではSubstance 3D TexturingかSubstance 3D Collectionのサブスクに入りなさいってことだけど、Texturingで月額2680円なのよね。ちょっと辛いねぇって思ったりはするわけです、自宅用途としては。
なを職場用途で入ろうとした場合はSubstance 3D Collectionしか選択肢がない模様。

桜の盛りのところは家からだいぶ遠隔地になってきたことから、つまりは日帰りは難しい時期に突入してきたかなってことで今日行ったところで最後かもしれないと思っております。

4/7に山梨県で桜を見てきた後、二箇所ほどちょっと遠出をしました。いずれも福島県。とはいえそのうち一箇所は遅かったのよね。会津若松に4/17に行ってきたのです。

若松城。通称？鶴ヶ城。桜が盛りの時期はさぞ素晴らしいのだろうと想像させるかなり散ってしまった桜たちです。この城とセットで伊佐須美神社のある美里町の桜を見ようかなと計画していたのだけど、この地の桜たちもほぼ終わってまして、だから遅咲きの神社境内の淡墨桜だけ見て、急ぎこの地を後にすることにしました。

というのは会津若松に向かう途中の高速道路から夏井千本桜周辺の桜がとてもいい感じだったのが見えたからで、家に帰る方向でもあるから、そこを目的として走り出したわけです。で、現地到着16時半過ぎ、小野町の夏井千本桜の展望台に近い駐車場に車を停めることができました。まあガラガラだったのですけどね。平日だしほぼ夕方だし。で、展望台に登ります。諏訪神社の中から夏井千本桜展望台に登っていきます。ちなみにこちらの諏訪神社、大きな杉の木があってそれも見事です。

少し霞んだ大気に傾いた日が差し込んだ中の桜並木。良い風景でしたよ。ほとんど山道って感じのところを登るので、そこはちょっとだけ覚悟が必要かもだけど、ちょっとの覚悟でこれが見れるのだから登っておくべきだなと思いました。

ということで17日前半はちょっと残念な気分になったものの、終盤はなかなかに満足度の高い風景を見て帰路につくことが出来たのでした。

で、本日21日。国営ひたち海浜公園のネモフィラがかなりいいらしいという話を見かけ、まずはそこに行ってみたのですけど、日曜日はいかんですな。すげぇ人が多い。まあ9時半前に駐車場に車を停められたぐらいのスケジュールで動いたからか渋滞は避けることが出来たけど（ひたち海浜公園IC出口は詰まりだしてて路肩に出る車が並んでたので、そのさきの常陸那珂有料道路の突き当たりまで行ってぐるっと回っての駐車場入りをしたので渋滞を感じることはなかっただけとも言える）、ちょっと遅いとだいぶ車の動きは滞ったんじゃないでしょうか。

ともあれ人が多かったですわ。でも花の状態は去年見に行ったときよりはるかにいい状態ってことは感じられました。

ということで、早いうちに行くといいんじゃないかなって思いました。

で、せっかく北上したのでさらに北上して、今年最後の桜見物の気分で桜を見てきました。

ひたち海浜公園から途中昼飯を食いつつ2時間半かけやってきたのは古殿町の越代の桜です。こしだいのさくらと読むようです。福島県は一本桜の番付表なんてのを出しているところがあるようで、横綱として滝桜、紅枝垂地蔵桜と並びこの桜がその称号を得ているそうで、こちらの桜の開花は遅く昨日か今日あたりに初めて満開となったわけです。んで横綱ですからね、足を伸ばす価値があるだろうと。

見事な桜でございます。地元のさくら祭り中で、この桜の道路を挟んで反対側の会場では大音量でカラオケが流れてましたが、のどかなBGMということでそれはそれでよかったのではないでしょうか。駐車スペースもたっぷりあり（高速道路からだいぶ離れていることを除けば）行きやすいところと感じました。

ということでWalkerplusによる桜名所 お花見特集2024 によると「もうすぐ見頃」の桜は北海道や岩手・秋田となり行くのはちょっと無理ってことで、今年の桜はこれでおしまいかなといったところです。

自席で触るパソコンの台数が増えることになったのだけど、机に鎮座するモニタ（2560x1440 ）のビデオ入力はDPとHDMIの二系統しかないために、モニタ手前でセレクタを挟んでパソコン2台の出力をHDMI端子1系統で受けることにしました。
繋いでみた結果、以前からあったデスクトップPCからの絵はちゃんと出てきたのだけど、新しいノートPCからが出ません。セレクタの入力を入れ替えたり、直接モニタからのびるHDMIケーブルを新しいノートPCに繋いでみたりしたけどダメ。試しに別のモニタ（3840x2160 ）から出ているHDMIケーブルに繋いでみると絵は出ます。

モニタから伸びているHDMIケーブルを介してデスクトップPCからの絵は出ているから、「絵が出たモニタは4K（3840x2160）で、繋ぎたいモニタはWQHD（2560x1440）なので、テレビの解像度にしか対応していない？」とか思ったわけです。普通はありえんよなと思ったけど、状況からそうかなと。
なもんで家からWQXGA（2560x1600）のモバイルモニタを持ち込みましてそいつに付属するHDMIケーブルでそのモバイルモニタに繋いでみたいですよ。…問題なくノートPCからの出力が表示されました。Windowsの設定でWQHDにしても大丈夫です。解像度に対応していないのではないかという疑惑は解消されました。
ここに至ってようやくモニタに刺さっているHDMIケーブルを変えてみようという考えに至ります。そして変えたら普通に映るじゃないですか。

デスクトップPCからの出力には問題なくそのモニタに絵を出力したHDMIケーブルは、ノートPCの間は繋ぐことができなかった、相性問題だったのだなと結論づけました。
ダメだったHDMIケーブルを別のモニタに使ってみたら普通に絵が出ました。組み合わせで結果が変わるってのはやめてほしいなと思いました。