IoT アイデアノート

IoT アイデアノート

190908　ディープラーニングで、その後どうする？
191124　学びを実践に
200712　思いを口にし、実現に結びつける
210912　新たな刺激を求め
220417　ルンバる君が好き
230521　対話型AIに宿題を任せられるか
240114　かってに改造

　

190908　ディープラーニングで、その後どうする？

手法	特徴
分類	画像（画像に限った話じゃないけど）とラベルを対にして学習させ、新たに食わせた画像が複数のラベルのうちどれに相当するかを確率で出力する。大抵の場合、確率が最も高いものが回答として表示されることだろう。　犬と猫が写っている画像だったらどうなるかというと、少しでも強い方が総取りするのが一般的だ。「犬である確率＝0.51、猫である確率＝0.49。だからこいつは犬である」というように。　ウェブ上にはあだち充とかおそ松さんとかラブライブとかけもフレとか多くのアニメキャラ分類事例がある。とはいえ、これらは学習器のデモをなぞっているに過ぎない。この技術を使ったアプリケーションを作りたいものだ。活用例　有名なところではキュウリ選果機が挙げられる。Maker Faire Tokyo 2018にも出展していて、現物を見た際は感動したものだ。　正直なところ、ラベルとしてモノの名前以外のものを登録するのは意外と難しい。難しいというより思いつかない。　Maker Faire Tokyo 2019に出展された食品サンプルをつかんで見せるたべものクイズなんかも、出力が野菜の名前で「そんなの見りゃわかるだろ！」というものをクイズへの回答という形で特徴づけしている例だ。　逆にモノの名前を答えてくれるというありきたりなシステムであっても、本当に名前を知るのが目的ならば大いに有りだ。画像から似ているAV女優をサジェストしてくれるスケベ博士のように。　私のアイデアなんかだと、カメラで何かを見ると画面にその詳細情報が表示されるといったデータベースで精一杯だ。　教師データを作るのがそこそこ容易で画像以外に紹介すべきデータも多数あり実用性も高いとなると、百人一首なんてどうだろうか。まあ、面白くなさそうなのでやらないけど。
回帰	最小二乗法のような技法で入力から値を得る。活用例　ドラゴンボールのスカウターはこれに相当すると思われる。　How Old Do I Look?は分類だろうか回帰だろうか。同じ技術を使えば、教師データさえ大量に用意できれば、人の顔を見て年収を推測するとか服の上から体形を見てスリーサイズを推測するといったAIができてしまうだろう。　ごく一部の界隈で人気の性癖「オナカウ」も実現できてしまうかもしれない。おお、怖い怖い。　ちなみに右画像はExcel VBAでのドラッグアンドドロップを勉強するために作ったもので、一ヶ月後の勇者ちゃんをD&Dすれば624になるし魔法使いちゃんなら433だし聖女様を入れれば2を返すが、別にディープラーニングしているわけではないので安心してください。これ、動画にしてツイッターに上げたりしたらバズったりするのかしら。
物体検出	画像をさまざまなサイズの矩形で区切り、その中で分類するという手法。バウンディングボックスの座標とサイズと得られたラベルを出力する。　こちらもその結果を見るだけでは駄目だ。人を検出するなら少なくとも画面内にいる人数をカウントするとか、人の出入りを検知するとか、検出結果を活用したアプリケーションを作らねば意味がない。　せっかくだから位置を活用するのも有りだ。注目対象を視界内に捉えたらそれが画面中央に来るようにカメラ位置を調整し対象を追い続けるシステムなんて実用的ではないか。私にはとてもできないけど。活用例　独自で教師データを作る例としては深層学習で麻雀の点数を自動計算してみた！などがある。　この技術があればかめはめ波も撃てる。　人体の画像から関節を持つ棒人間を推測するPoseNetを使ってキネクトのようなジェスチャーゲームを作った人もいる。　女子高生に大人気のアプリSNOWは顔認識技術を使っている。　………。　……。　…。　そうだ！思いついた！顔認識してちょんまげをかぶせるアプリ「SMOW」なんてどうだろう。これ、女子高生にウケるんじゃないか。うはは、デイリーポータルZで紹介されちゃうよ。タモリ倶楽部にも呼ばれるかも。とか何とか妄想してたら、実際にSNOWに力士スタンプがあった。しかもSMOWという言葉もすでに発生していた。く、悔しい。

　モチベーションを保って面白いアプリケーションを作るのはなかなか大変だ。最初から面白いものを作るのは難しい、まずはとにかく完成させることだ。今はアニメキャラの分類器だが、複数の分類器を切り替えられるようにするというのも有りだな。ディープラーニングではなくExcel VBAの話だけど。

　

191124　学びを実践に

　ラズパイや電子工作に関してググるとよくヒットする技術系ブログがある。内容が優れているのはもちろんかつてはEeePCを使っていたらしく、ブログ主の人には勝手に親近感を抱いていた。記事を読むとどうやら愛知県の人らしい。しかも名古屋大卒。これはかなり近い人だと喜んでいたらコムスに対して弊社の製品だと語っている記事もあった。なんと同じ会社の人だったのだ。世間は狭い。
　この人は電子工作だけでなく機械学習にも詳しく、けものフレンズ検出器などの記事もある。私が機械学習に興味を持ったのはこのブログがきっかけ。幸い、ラズパイでPythonには触れていたしね。

　　

　　その人のブログ。

　データサイエンスに関してTMC社はGMなど先進他社と比べて10年以上遅れていることを自覚しており、近年ようやく「道場」を開いて講師を招き、グループ各社から「弟子」を集めて研鑽しているところ。この人はもともと趣味で習得（推測）した機械学習の知識を業務で活用していたのだが、あまりに有能なため今では機械学習を広める部署に異動し我が社の「師範代」となっている。
　のちに社内のビッグデータ勉強会の講師として実際に拝見することになるのだが、そこでもけものフレンズ検出器のデモを紹介していた。それどころか自然言語処理の授業ではご自分が書いたなろう小説の文章をサンプルとして使ってもいた。社内の勉強会でだぜ！実は自己顕示欲の強いお人なのかもしれない。

　　

　　日経の記事。

　私はと言えば、ググってコピペっているだけではいっこうに機械学習が身につかず、『ゼロから作るDeep Learning』を買ったものの途中で挫折していた。目次を見てみろよ、ニューラルネットワークの勉強の途中でいきなり手書き数字認識になるんだもの。そりゃ面食らうって。
　一人ではダメだと判断し、もくもく会に参加するためにノートPCを購入。単身赴任終了後にもくもく会デビューした。月に1回2時間では進み具合は大したことはないが、学生さんや転職活動中の人などさまざまな人がいる中で作業する（別に教えあったりしているわけではない）のはそれだけでも価値はある。
　私が参加しているもくもく会は東京に本部がある会の名古屋支部的なもので、会を紹介するスライドの中に私が写っている写真があった。

　　

　　手前の髪が後退している人はプロのプログラマ。

　春になってUdemyで何らかのコースを受講しようと思い立った。もくもく会の参加者の一人がこのオンライン学習サイトについて話をしていたのだ。Udemyはときどき95%引きといった狂った値引きをすることがあり、安くなるのを待っていた。
　そんな頃、社外でおこなわれるデータサイエンティスト養成講座に何名か参加させろという指示があった。どうやら役員のもとに直接売り込みがあったらしい。「馬を射んと欲すればまず将を射よ」という変なことわざが頭に浮かんだものだ。下っ端が受講したいと言っても「なら自腹でやれ」と言われるのがオチ。それがトップセールスでこんなことになるとは素晴らしい話だ。もちろん喜んで立候補した。
　予習としてUdemyの有料コースのクーポンが与えられ、業務として正々堂々と社内でお勉強したりもした。

　ウェブ上にはもちろん講座の案内があり真面目なものだが、誰得なのかブログまで作られており私の姿が写っていたりする。

　　

　　対面の女の子がブログ主。

　そして半年間の講座が終わった。
　別にデータサイエンスがメインの業務になったわけではない。それどころか現在の業務の中に機械学習が必要な具体的なニーズがあるわけでもない。とはいえ、役員に受講完了と今後の活用予定を報告するために何か案を考えなくてはならない。いや、報告のためだけでなく、常に業務の中で利用法を考えていますよ。

　もっとも、機械学習よりも画像処理のほうが面白くて寄り道しまくっていんだけどな！

　　

　　　顔検出と画像処理を、

　　

　　　ちょいと応用すれば痩せて見える鏡が作れるし、

　　

　　　動く顔に追従してモザイクや笑い男の処理をすることもできるし、

　　

　　　体感ゲームだって作れちゃう。完成はしていないがすでに遊べるぞ。

　

200712　思いを口にし、実現に結びつける

　NHKで魔改造の夜という番組が放映された。本放送がBSで再放送が地上波という構成だったため、ネット上で話題になったのを後追いで見ることができた。
　番組によると、そこに登場した自動車メーカーT社のエンジニアたちは業務とは別に豊田市の施設で活動していた。私も利用したいと思っていた施設でだ。ちくしょう、私の知らないところで面白いことしやがって！
　また、番組内では彼らのこれまでの活動も紹介されていた。何らかの賞を受賞したシーン、そして魔法のほうきにまたがる姿。それはMaker Faireで見たアレではないか！あのモビリティもT社、いや、愛知県の有志によって作られていたのか！ちくしょう、私の知らないところで面白いことしやがって！
　我が社の師範代の人もみんなのラズパイコンテストで優秀賞を受賞したりして、出来る人はとっくに成果を出しているのだな。
　私もいつか面白いものを作り上げてやるぞ！ 5年後か10年後か定年退職後かわからないけど。

　…と決意しておいてなんだが、ここでは、ネット上で見つけた面白いアイデアを紹介していこう。忘れないために。いや、すでに忘れているものもあるけど。

物体検出して追従するカメラ
　ものとしてはこんな感じ。こいつは動かすだけでもそれなりに面白いが、これには目指すべきアプリケーションがある。記事を見つけることができなかったが、物体検知でカラスを見つけたらレーザーポインターがそいつを狙って照射してカラスを追い払うというデバイスがどこかのコンテストで受賞し紹介されていた。実に素晴らしいアイデアだ。これをパクるとしたら…ガンシューティングに応用できないかな。
　カメラを動かす機構にこだわりはないが、市販のマウントは能力不足な感じがする。私も持っているエレキットのロボットアームをラズパイで制御するというドンピシャな動画もあって驚いた（内容的にはネタに過ぎないけど）。

サイゼリヤガチャ

　ねとらぼにも取り上げられたおもしろWebアプリ・サイゼリヤ1000円ガチャ、実はプログラム初心者がQiitaに投稿したものだった。これも素晴らしいアイデアだ。
　ソースが公開されているが、Webアプリ部分を除けば私でもゼロから作れる。とりあえず我がTwitterで動かすためにGoogle Apps script（GAS）でガチャ部分を書いてみた。GASは2020年に新しいランタイムが使えるようになったので、最新のこれを使ってJSONを条件でフィルターするというマニアックな処理を使ってみた。
　ガチャの部分は簡単に作り上げることができたが、新しいランタイムでは従来のTwitterAPIとうまく連動させることができず、Twitterでつぶやくことはできなかった。forループやif文てんこ盛りなプログラムにすれば従来のランタイムでも動かすことができると思うが、今更低級な処理には戻れない。となると、やはりこの作者さんのようにHerokuを使ったほうがよさそうだ。アカウントだけは作ってあるんだよな、Heroku。

ディープラーニングで肉体変化のタイムラプスを劇的に見やすくした
　ディープラーニングを、分類や回帰で終えるのでなくその先にある目的のために使う。これが私の目指すところだ。
　ぜひこれを私の趣味に取り込みたいと思うのだが、残念ながら活用アイデアが全く思い浮かばないのだった。

　

210912　新たな刺激を求め

　前回の記事から1年、私の技能は向上しただろうか。サイゼリヤガチャをパクった桃鉄ガチャを発表したが、それっきり止まってしまった。
　夏休みの自由研究として大きなプロジェクトに挑戦しほぼ完成というところまで至り、人さまに見せるためにソースコードを見直しているところだが、ここにきて急にモチベーションが低下してしまった。
　ろくに発言していないツイッターで『魔改造の夜』に登場したT自動車の人などをフォローしデキる男たちの動きを追いかけるようにした。また、もくもく会の参加者の中にはPython勉強歴1年でWebアプリを作り上げた人やESP32を駆使してスマホでプラレールを制御しようとしている人がいた。そんな彼らと比べたら自分がみじめになってしまったのだ。
　もう一つ私には良くないところがある。面白いものを作りたいと思う一方で、くだらないもの・意味がないものは作りたくないという意識があるのだ（桃鉄ガチャがくだらなくないかどうかは別として）。だから藤原麻里菜を見ていると酸っぱい葡萄の狐のような気持ちになってくる。初心者はとにかく数をこなし経験を積まなくてはならないというのに。

　趣味が義務になってしまっては元も子もない。yone氏がフェルト人形を作ったと聞いて私もゲームでもプログラミングでもない第3の趣味について調べてみた。
　30年ぶりのガンプラで浮かんだ新たな趣味は立体造形。プラモでもアクションフィギュアでも可（動かせず自分で組み立てもしないフィギュアは不可）。フェルト人形は想定外だったがこの記事やこの記事を見てぬいぐるみを設計・制作したいと考えたこともある。出来もしないくせに。
　今回はリボルテックやfigmaやROBOT魂の公式サイトだけでなくamazonやAliExpressもチェックし、実際に家電量販店のおもちゃコーナーやホビーショップも訪れた。近所のホビーショップは私がPS2を買った頃はゲームソフトと漫画本とCD・DVDだけだったのだが今はフィギュアやプラモがフロアの半分を占めており、アラフィフのオッサンが入るには勇気がいるが今の私には貴重な場所だ。
　調べてみてあらためて気づいたのだが、私は美少女ものは欲しくないし、ロボットものも現在ファーストガンダムを履修中なくらいで詳しくはない。そのため何か買ってみたいとは思っても特に買いたいと思うような商品にはなかなか出会えなかった。R・田中一郎のフィギュアはあるようだが今となってはプレミア価格となっていた。今買うならパトレイバーか仏像系かテーブル美術館か、産業用6軸ロボットの模型か。

　この世界を垣間見たことで趣味の世界の広大さを再確認し、ネガティブな感情は消えた。と同時に立体造形物に電子工作を組み込みたいという願望が生まれた。これこそがモノのインターネットだ。いつ実現するかわからないけど。
　残り少ない人生を、楽しく有意義に過ごしていこう。

　

220417　ルンバる君が好き

　メーカーは多くの設備を持っている。メーカーだからといってそれらの設備も自分たちで製造しているわけではなく、設備メーカーさんに作っていただいている。
　とはいえ、それで良しと考えているわけではない。ちょっとした変更のたびに改造を発注していてはコストもかかるし技術を手の内化することもできない。
　そんな中、お掃除ロボット・ルンバを改造することで経験を積み、設備に応用していこうという動きが起こった。ルンバには通信ポートがあり、ラズパイで制御できるらしいのだ。気がつくと職場には最新モデルのルンバのほか、掃除機能を持たないプログラミングロボット・create2もあった。そしてその活用は私に一任された。

　ルンバの通信ポートは7ピンのミニDIN。多くの先人たちはラズパイとの接続に苦労していた。中にはコネクタを手配してケーブルを自作する人もいるが、ほとんどの人はジャンプワイヤーを突き刺すだけ。ラズパイの信号は3VでルンバのI/Oは5Vなのでそのあたりの対応も必要だ。
　だが、我々は普通のルンバだけでなくプログラミングロボット・create2も買っている。専用のケーブルが付属しているのでケーブルの自作は不要だ。ルンバの制御と設備への応用が目的だから、ここを近道するのは問題ない。

普通のルンバ（からあげさんのサイトからパクリ）専用ケーブル

ラズパイとの接続はGPIOではなくUSB。
ということは…？

普通のルンバ（からあげさんのサイトからパクリ）	専用ケーブル
	ラズパイとの接続はGPIOではなくUSB。ということは…？

　ルンバにはバンパーがあり、それを叩くと向きを変えるというのが基本的な動き。となればマイクロマウス的な使い方が一般的だと思うが、それをする前段階として、まずは任意の方向に動かすことができなくてはならない。
　ルンバに送る命令はシリアル通信だが、iRobot社公式ではなく世界中の頭のいい人がPythonでルンバを制御するライブラリを公開してくれているのでそれを使う。
　前進後退と回転をプログラム上でおこない、次にキー入力で操作できるようにする。さらにゲームコントローラーで操縦できるようにした。PS4コントローラーならBluetooth接続できるらしく後輩くんからPS4コンを借りたりもしたが、残念ながらこれはうまくいかなかった。
　さらにカメラの映像をモニターに出力させた。モニターの無線化はラズパイを2台用意してリモートデスクトップを使えば可能だと思われる、そこまではやってないけど。

もくもく会でLTした資料

　これはルンバ制御の第一歩に過ぎない。私は楽しんだが、この知見を業務に還元することはできない。
　上司としては設備への応用が念頭にあったため、私が例に挙げたマイクロマウスに興味をいだいた。そして次のオーダーは「メンバー一人ひとりにプログラムを書かせ、迷路を脱出させる大会を開こう」となった。全員がPythonのスキルを持っているわけでもないのに？！

　　続く

　

230521　対話型AIに宿題を任せられるか

註：ルンバの話は続きません。

　対話型AIが大流行している。
　AIに宿題をさせる学生が出てくることを教員が危惧しているらしいが、得られる文章の正しさはどうなのだろうか。ここではいくつかの対話型AIにさるかに合戦について質問してみた。

ChatGPT
　対話型AIのデファクトスタンダード。無料で利用可能だがアカウント作成にはSMSが必要で、格安SIMでSMSが使えない私は長いこと挑戦できなかった。
　帰省時に父の携帯電話に確認のSMSを送らせて使えるようになった。
　APIも公開されているので、自作プログラムで扱うこともできる。

さるかに合戦の登場人物と特技を教えて

「さるかに合戦」は日本の民話で、主に下記の5人の動物が登場します。彼らがそれぞれ持つ特技は以下の通りです。

さる（猿） - 木登りが得意で、素早くしなやかに木を駆け上がることができます。
かに（蟹） - 細かいことに気が付く目が利き、また両腕を使って逆さまでも歩けるため、騙されにくく、逆境にも強いです。
いのしし（猪） - 大きな力を持ち、強い体力と勇猛な性格で、敵を一突きにして倒すことができます。
とり（鳥） - 羽を使って空を飛ぶことができ、また、高いところから敵を見張ることができるため、偵察や敵の動きを探るのに適しています。
ねずみ（鼠） - 敵の陣地を掘り進むことが得意で、また小回りが利くため、敵の背後を取り囲んだり、奇襲を仕掛けたりするのに適しています。

これらの動物たちが、競ってお互いを出し抜くために、手を取り合って助け合うという話になっています。

　聞いたことのない動物が出てくる。
　また、いろいろ詳しく教えてもらったところ、登場人物は【さるとかにのチーム】と【いのしし、とり、ねずみのチーム】の2陣営に分けられ、助け合いの大切さを思い知って仲良く桃を分け合ったという結末らしい。
　なんだか異なる世界線に迷い込んだような気持ち悪さを感じる。

Google Bard
　Google Bardは5月に日本語体対応したばかりのAI。
　GoogleはChatGPTを批判していたくせに自分でも研究してんだよなあ。それが悪いことだとは言わないがカッコ悪いことは確かだ。

さるかに合戦の登場人物と特技を教えて

さるかに合戦の登場人物とその特技は次のとおりです。

サル：木登りが得意で、力持ち。
カニ：はさみを使って攻撃することができ、水中を泳ぐことができる。
クリ：飛ぶことができる。
蜂：刺すことができる。
牛糞：重くて滑りやすい。
臼：重くて頑丈。

さるかに合戦は、日本全国で語り継がれている昔話です。サルとカニが、仲間たちと力を合わせて戦う物語です。さるは力持ちで木登りが得意ですが、カニははさみを使って攻撃することができ、水中を泳ぐことができます。クリ、蜂、牛糞、臼は、サルとカニの戦いに加わる仲間です。クリは飛ぶことができ、蜂は刺すことができます。牛糞は重くて滑りやすい。臼は重くて頑丈です。

さるかに合戦は、友情や協力の大切さを教えてくれる物語です。また、自然の力や、生き物の持つ様々な特技についても学ぶことができます。

　登場人物は正しい。しかし「サルとカニが、仲間たちと力を合わせて戦う物語です」では部分点を与えることすらできないだろう。
　一週間後に同じ質問をしたところ「この物語は、ずる賢さには必ずしも勝てないし、家族の絆は強いということを教えています」というより正しい内容に改善されていた。

Edge Copilot
　MicrosoftのコパイロットはEdgeに搭載されたほか、Micorsoft365でも使えるようになるらしい。
　Edgeに搭載されているのはEdge CopilotなのかBing Copilotなのか正確なところはよくわからない。
　コパイロットなんて言葉を使うのはレイドック以来だ。

さるかに合戦の登場人物と特技を教えて

「さるかに合戦」の登場人物と特技について教えますね。このお話の登場人物は、猿と蟹です。猿は、ずる賢くて、蟹を騙して殺害しました。一方、蟹は、子供たちに仕返しをするために、猿を騙して井戸に落としました。¹²
特技については、猿は「木登り」、「手品」、「変身」、「歌」、「踊り」などがあります。一方、蟹は「水中歩行」、「水中呼吸」、「水中戦闘」などがあります。¹²
参考文献: ¹: さるかに合戦 - Wikipedia ²: 昔話『さるかに合戦』のあらすじ・解説・感想｜おすすめ絵本

　ソースへのリンクがあるとはいえ、内容が正しいとは言えない。間違った情報の責任をAI自身ではなく他サイトに負わせているような悪質さを感じる。
　何度聞いても猿と蟹以外の登場人物は出てこず、合戦の意味を理解しているとは言えない。

　カンニングペーパーを作っているうちに公式を暗記してしまうのはよくあること。
　AIを使い、それを信じるのではなく、内容の正しさを自力で確認すれば、より質の高い勉強ができるようになるだろう。

　

240114　かってに改造

VANLINNYラジコンカー戦車、装甲戦車水爆弾、 3in1ロボットセット、2.4GHzラジコン、四輪駆動、2000弾、ライトエフェクト、10マイル/h360°回転可能、プログラムと充電池DIY科普セット、8-12歳児童誕生日クリスマスプレゼント、夏の人気おもちゃ

　アマゾンブラックフライデーセールでラジコンが安かった。すでに商品ページが消えているのでセールでないときの価格はわからないが、類似商品を見る限りだと8,000円くらいだったと思われる。それが2,999円だったので速攻で注文する。

　真横にも動けるメカナムホイール四輪駆動。どれだけまともに機能するかは怪しいところだがサスペンションまで付いている。砲台は回転および上下に動き、実際に弾を撃つこともできる。
　クルマの部分はもちろん砲台の仕様も私にはドンピシャだ。狙ったものが画面中央にくるようにカメラを動かしたいという思いは以前からある。十分楽しんだら改造させてもらうことにしよう。
　狭義のラジコンカーとは違うかもしれないが、私がラジコンを買うのはこれが生まれて初めてのことだった。

　冬休みになり、満を持して製作開始。ドライバーや六角レンチも入っているので工具は不要。制御関係はプラケースに収納されておりコネクターを接続するのみのブラックボックス。約2時間で作り上げることができた。
　本体のスイッチを入れるとブルルとエンジンがアイドリングしているような音がし、コントローラーのスイッチを入れてペアリングするとギュルルとキーを捻ってエンジンがかかったような音がするというこだわりよう。これは期待以上だ、サウンドなんていらないけど。

　広い部屋で操縦を楽しむ。まっすぐ走らせるのが難しいがこんなものかな。
　次にメカナムホイールならではの真横への移動をやってみよう。おや、まともに動かないぞ。

　持ち上げてホイールの回転を確認してみると、メカナムホイールの一つが回転していなかった。
　ケーブルを取り替えたり制御ボックスの出力先を変えたりして、結局はモーターがおかしいと判断した。

　商品ページは消えているが、同じ販売店の別商品の説明に12ヶ月の品質保証とある。それでも連絡先が分からず、アマゾンのカスタマーセンターにチャットする。
　大晦日に。元日に。

　予備パーツはないとのことで返金と相成った。
　返金させるには返品すべしとどこかに書いてあったので面倒だが返品の準備をする。すると返品は不要と回答が来て、さっそく返金処理をしたという証拠画像が送られてきた。

　これだけでこの件をクローズするのは心配なところがあるが、「こっちで入金が確認できるまで待て」というのも心苦しい。証拠画像を信じ、これで完了とする。

　銀行口座への追加はまだ確認できていないが、クレジットカードの利用明細にマイナスの金額が記されていた。日付は商品を注文した日。

　期せずしてメカナムホイール×3とリポバッテリーとその他いろいろが手に入ってしまった。これから頑張って改造をしなくては。