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■検証！「夏目アナの脇汗事故はなぜ起こったか？」ー灰色の服が汗染みに弱い理由　

　『検証！「夏目アナの脇汗事故はなぜ起こったか？」ー灰色の服が汗染みに弱い理由』を書きました。

　「汗染みの目立ちやすさ」は、「白＋（繊維本来の）○×色」と「（繊維本来の）○×色」の差が一番大きな色は何色か？という問題に置き換わります。 そして、白と最も違う色は…「そうだ黒に違いない！」ということにも気づくのではないでしょうか。 つまり、「白色に黒を混ぜた色＝灰色（グレー）」の服が「一番汗染みが目立つ色」なのだろう、と思い至るはずです。

　ちなみに、「鮮やかな色」の服の方が汗染みは目立ちませんから、汗染みができそうな場合には、そうした色を選んでおくのがコツかもしれません。

　この解析で使った（作った）ライブラリやスクリプトは「Mathematica 色処理ライブラリを更新しました」を参考にして下さい。

■「割り箸袋の引き抜き」でハンコが綺麗に押せる理由を実験してみよう!?　

　ハンコ押しは、結構な確率で失敗しがちなです。けれど、割り箸袋の上にハンコを押す紙を起いて、ハンコを押した後に割り箸袋を引くと、ハンコが綺麗に押すことができます。…で、その理由を実感するために簡単な実験をしてみました。

　下に貼り付けた画像は、（左から）普通に押したもの・押しつつ割り箸袋を引いたもの・割り箸袋の引き抜きを途中で止めたものです。

　色々やってみた結果からは、まずはハンコを押す紙の下にある割り箸袋を引くときに、 スティックスリップ（stick-slip：摩擦面間で受動・滑りの繰り返しで生じる自励振動）が生じて、ハンコ・紙が高周波で微振動することで、紙の表面凹凸などで触れにくい箇所に対してもちゃんと接触できるようになるということがありました。そして、（割り箸袋を引くときに）割り箸袋の端部が位置する箇所に応力集中することで、ギュッとハンコが押されるという効果も（これは若干で、前者による効果よりは小さいように思えましたが）ありそうです。たとえば、上の右端写真では、右半分が「割り箸袋の端部が位置する箇所に応力集中する箇所が通り過ぎた後」の状態です。

　…というわけで、ハンコに超音波振動子を内蔵させたりしたら、「押しミスが少ない優れものハンコ」に変身するかもしれません!?

■コンボリューション・ニューラル・ネットワーク（CNN)を使って「要素判別」してみよう!?　

　コンボリューション・ニューラル・ネットワーク（CNN)を使った画像分類で、「アイドル・アダルトビデオ女優・演技派女優・女芸人」というGoogleキーワード検索で得られた顔画像を教師画像にしてトレーニングして、顔画像から「アイドル・アダルトビデオ女優・セクシー女優・演技派女優・女芸人」の度合いを示す機械学習をさくせてみました。

　学習させた後に、いずれも好きな「薬師丸ひろ子・仲間由紀恵・イモトアヤコ・夏目三久」を、評価コードに流し込んでみると、

1. 薬師丸ひろ子=アイドル
2. 仲間由紀=アイドル
3. イモトアヤコ=女芸人
4. 夏目三久=アダルトビデオ女優