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14年前に購入したデジイチだが、ラバーグリップが伸びて、本体から外れてしまい、修理することに。

ラバーグリップが伸びたのでうまく元の位置に入らない。型が古いので部品は売っていない。コムは熱で縮むというが、お湯で10分煮るが縮まない！しかたないので、ハサミで周囲をほんの少し切った。ネットにもこういう人がいるようだ。失敗したら、ビニールレザーを買えば良いし、伸縮タイプのビニールレザーもある。機種によっては切ったものを売っている。この機種は曲面が複雑なせいか、売っていない。

あとは、ボディにつけるだけだが、問題は接着剤。
1. グリップをG17でつけると、ボディにはつくが、ゴムには全くつかない。
2.布用両面テープ（強力）で貼ると一見良いが、何日か経つとどろどろになってしまったので、諦めた。
3.100円ショップの「プラスチック用接着剤」ではゴムには全くつかず、歯が立たない。

結局、コニシの速乾ボンドG103 耐油型・一般工業用（ニトリルゴム系溶剤）というゴッツイ名前の接着剤を選んで接着し、とりあえずうまくいっている。この接着剤の匂いなどから、随分前は文房具屋にもあったように思う。きっと、溶剤が凄いので店頭から姿を消したのだろう。



<とりあえず貼り付けたところ>

流行のAIだが、ここのところAI(ChatGPT)を使っています。今度は、AI(学習)システム(ディープラーニング)を試みたので、「感想」を紹介します。結論だけでも読んでいただけると嬉しいです。

具体的には
- 学習：入力：3つの画像の列と出力となる「値」を学習し
- 推論： 3つの画像の列をシステムに与え「値」を出力する
というAIシステム(ディープラーニング)を作成を試みる

進め方ですが、
- はじめに、やり方（どのようなサービスを使ってた方がいいか）をAIに聞き、
無料のgoogle.Colabで始めることにした。
- プログラムはChatGPTに提示してもらい、
- 自分でデータ(100個）を用意し、
- 一連の学習（モデルの作成）、推論をおこなった。
- 手順はChatGPTに提示してもらい、
- トラブルが起きると修正を自分で行い、ChatGPTに質問し、ほぼ解決した。
- かかった日数は4日程度で、ほとんど、自分が環境に慣れたり、データをまとめるために費やした。もちろん、プロミングやAIの知識はある程度必要と思います。

結論
- このディープラーニング周りはかなり整備され、使いやすくなっている
- ChatGPTなどの助けがあれば、参考書なしでもいける。実際、わからないことはChatGPTに聞けば良い。概念レベルの不明点も聞けば答える。
- 相手が検索で情報を集め、まとめ、返答していることをこちらが意識すれば、より有効な質問ができるので、より適切な情報が得られる。
- 会話した内容を踏まえて、すぐに、自分の状況に合わせてまとまった形で提示されところがとてもよい。ただし、自分がしっかりしていないと脇道にどんどん逸れていく。
- トータルで生産性が高いが、自分が集中しすぎてワーカホリック状態になってしまう。集中力や持続力が先に切れるので適度な休憩は必須だ。エンジン全開で渋滞なしで延々と走っているようだ。パーキングで休まないとガソリン切れになってしまう。