googleの生成AIのBardがGeminiになった。その実力を見るために何かプログラムを作って確かめてみた。 気象庁では定期的にXMLフォーマット形式の電文を配信している。 このXMLファイルを定期的に自動で読み込めばHP上に天気予報を表示できるので実際にGoogleGeminiを使用してプログラムしてみた。 以下に表示に至るまでの方法をステップごとに備忘録として記録する。 ===========
ステップ1. 気象庁のXMLフォーマット形式の電文を定期的に取り込む。 サーバーのcrontabで定期的にXMLファイルを取り込むよう設定。 気象庁のファイルは「https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/feed/regular_l.xml 」にある。 読み込む方法はfreeBSDならfetchコマンドで取り込む。 fetch -mp -o /自分のサーバーのパス/weatherJapan.rdf https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/feed/regular_l.xml 以上で、自身のサーバー内にweatherJapan.rdfファイルとして取り込み完了。 ---------------
ステップ2. 取り込んだデータから「山梨県の最新データ」を取り込む。 「ステップ1」で取り込んだ気象庁のデータは全国の気象データのindexのようなものなので、そこから山梨県の最新気象データを抽出する。 具体的には、indexに並んでいるデータ群(過去データもある)から目的のデータを見つける。 山梨県の気象予報なら、甲府気象台の「https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/data/ データの日付_0_VPFD51_190000.xml」となる。 データは過去のアーカイブを含むので最新のデータ、つまりリストの先頭のindexを引く。 indexの引き方はunixのshellScriptで自動化する。 生成AIで、「VPFD51_190000を含むリストの先頭の文字を取り出すshellScriptを書け」と命令。 weatherF=$(grep -Eo 'https:\/\/www\.data\.jma\.go\.jp\/developer\/xml\/data\/(.*)VPFD51_190000\.xml' /自分のサーバーのパス/weatherJapan.rdf | awk -F/ '{print $NF}' | head -1) 上記の回答を得る。 次は変数weatherFを使用して山梨県のXMLデータをfetchで読み込む。 fetch -mp -o /自分のサーバーのパス/weatherYamanashi.rdf https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/data/" ${weatherF}" 以上で、自身のサーバー内にweatherYamanashi.rdfファイルとして取り込み完了。 <Gemini最初の指令>https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/feed/regular_l.xml にあるXMLファイルからhttps://www.data.jma.go.jp/developer/xml/data/ *****_VPFD51_190000.xml の部分を抽出し、抽出した先頭のみを表示するシェルを書け。 ただし、「*****」は任意の文字列。 解答→正規表現とgrepのパターンを提示してきた。正規表現はエラーになったのでgrepを使用し改良して使用。 ---------------
ステップ3. 「ステップ1」と「ステップ2」をcrontabで定期的に実行するようサーバーに記述する。 <weatherYamanashi.rdfファイルの中身例> 前段あり〜 <DateTime>2024-02-13T17:00:00+09:00</DateTime> <Duration>PT7H</Duration> <Name>今夜</Name> </TimeDefine> <TimeDefine timeId="2"> <DateTime>2024-02-14T00:00:00+09:00</DateTime> <Duration>P1D</Duration> <Name>明日</Name> </TimeDefine> <TimeDefine timeId="3"> <DateTime>2024-02-15T00:00:00+09:00</DateTime> <Duration>P1D</Duration> <Name>明後日</Name> </TimeDefine> </TimeDefines> <Item> <Kind> <Property> <Type>天気</Type> <DetailForecast> <WeatherForecastPart refID="1"> <Sentence>晴れ</Sentence> <Base> <jmx_eb:Weather type="天気">晴れ</jmx_eb:Weather> </Base> </WeatherForecastPart> <WeatherForecastPart refID="2"> <Sentence>晴れ 昼過ぎ から くもり</Sentence> <Base> <jmx_eb:Weather type="天気">晴れ</jmx_eb:Weather> </Base> <Becoming> <TimeModifier>昼過ぎ から</TimeModifier> <jmx_eb:Weather type="天気">くもり</jmx_eb:Weather> </Becoming> </WeatherForecastPart> <WeatherForecastPart refID="3"> <Sentence>くもり 後 一時 雨</Sentence> <Base> <jmx_eb:Weather type="天気">くもり</jmx_eb:Weather> </Base> <Temporary> <TimeModifier>後 一時</TimeModifier> <jmx_eb:Weather type="天気">雨</jmx_eb:Weather> </Temporary> </WeatherForecastPart> </DetailForecast> <WeatherPart> <jmx_eb:Weather refID="1" type="天気">晴れ</jmx_eb:Weather> <jmx_eb:Weather refID="2" type="天気">晴れ後くもり</jmx_eb:Weather> <jmx_eb:Weather refID="3" type="天気">くもり後一時雨</jmx_eb:Weather> </WeatherPart> <WeatherCodePart> <jmx_eb:WeatherCode refID="1" type="天気予報用テロップ番号">100</jmx_eb:WeatherCode> <jmx_eb:WeatherCode refID="2" type="天気予報用テロップ番号">111</jmx_eb:WeatherCode> <jmx_eb:WeatherCode refID="3" type="天気予報用テロップ番号">212</jmx_eb:WeatherCode> </WeatherCodePart> </Property> </Kind> <Kind> <Property> <Type>風</Type> 〜以下続く ---------------
ステップ4. 定期的に取り込んだ山梨県の天気予報データ(weatherYamanashi.rdf)を解析する。 解析にはperlプログラムを使用する。 必要な部分のみperlの正規表現を使用してプログラムしようとしたが、今回は「XML::Simple;」を使用することにした。 use File::Slurp; use XML::Simple; use Data::Dumper; my $xml = read_file("weatherYamanashi.rdf"); #ファイルの読み my $parser = XML::Simple->new(); #XML::Simple使用準備 my $parser_data = $parser->XMLin( $xml); #取り込み print Dumper($parser_data); #結果表示 〜取り込まれたデータ例 $VAR1 = { 'xmlns' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/ ', 'xmlns:jmx' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/ ', 'Control' => { 'DateTime' => '2024-02-11T01:34:15Z', 'Status' => "\x{901a}\x{5e38}", 'PublishingOffice' => "\x{7532}\x{5e9c}\x{5730}\x{65b9}\x{6c17}\x{8c61}\x{53f0}", 'EditorialOffice' => "\x{7532}\x{5e9c}\x{5730}\x{65b9}\x{6c17}\x{8c61}\x{53f0}", 'Title' => "\x{5e9c}\x{770c}\x{5929}\x{6c17}\x{4e88}\x{5831}\x{ff08}\x{ff32}\x{ff11}\x{ff09}" }, 'Head' => { 'xmlns' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/informationBasis1/ ', 'TargetDateTime' => '2024-02-11T11:00:00+09:00', 'Headline' => { 'Text' => {} }, 'InfoKind' => "\x{5e9c}\x{770c}\x{5929}\x{6c17}\x{4e88}\x{5831}", 'TargetDuration' => 'P2DT13H', 'EventID' => {}, 'Serial' => {}, 'Title' => "\x{5c71}\x{68a8}\x{770c}\x{5e9c}\x{770c}\x{5929}\x{6c17}\x{4e88}\x{5831}", 'InfoType' => "\x{767a}\x{8868}", 'InfoKindVersion' => '1.0_1', 'ReportDateTime' => '2024-02-11T11:00:00+09:00' }, 'xmlns:jmx_add' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/addition1/ ', 'Body' => { 'xmlns' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/body/meteorology1/ ', 'xmlns:jmx_eb' => 'http://xml.kishou.go.jp/jmaxml1/elementBasis1/ ', 'MeteorologicalInfos' => [ { 'TimeSeriesInfo' => [ { 'Item' => [ { 'Area' => { 'Code' => '190010', 'Name' => "\x{4e2d}\x{30fb}\x{897f}\x{90e8}" ---------------
ステップ5. 必要な部分のみ取り出す 例えば、天気予報の部分を取り出す sub getJMAWeatherTenki{ my $data = shift; #取り込んだハッシュ my $place_id = shift; #地域コード:富士五湖=1 my $time_id = shift; #今日=1,明日=2、明後日=3 my $content; foreach my $weather_define ( @{$data->{Body}{MeteorologicalInfos}[0]{TimeSeriesInfo}[0]{Item}[$place_id]{Kind}[0]{Property}{WeatherPart}{'jmx_eb:Weather'}} ){ if( $weather_define->{refID}==$time_id ){ $content = $weather_define->{content}; } } return $content; } 戻り値例:「くもり後晴れ」 <Gemini最初の指令> weatherYamanashi.rdfを解析し、天気データ「{jmx_eb:Weather}」の「{refID}」が一致する文字列「{content}」を得よ。 解答→得た答えを修正して上記を仕上げた。 ---------------
ステップ6. 天気予報の文字から画像を作成する まず以下の画像データを意味付けしたファイル名で作成する。 文字列から画像ファイル名を構成する。 sub getJMAWeatherImg{ my $weather_str = shift; #天気文字列 my $time_id = shift; # my %exDayId = ( '今日' => 1, '明日' => 2, '明後日' => 3 ); use constant WEATHER_CODES => { '晴れ' => 1, 'くもり' => 2, '雨' => 3, '雪' => 4, }; use constant TIME_CODES => { '時々' => 1, '後' => 2, }; my @parts = split(/(後|時々)/, $weather_str); my $a = WEATHER_CODES->{ $parts[0] } || 0; my $b = TIME_CODES->{ $parts[1] } || 0; my $c = WEATHER_CODES->{ $parts[2] } || 0; my $p = 0; my $name; #以下は「今夜」の場合を考慮する foreach my $time_define ( @{$exParserData->{Body}{MeteorologicalInfos}[0]{TimeSeriesInfo}[0]{TimeDefines}{TimeDefine}} ){ if( $time_define->{timeId}==$time_id ){ $name = $time_define->{Name}; } } Jcode::convert( \$name, 'utf-8'); #ファイル内はUTF-8だが、そのままでは使用できない my $fDayw = Jcode::convert( '今夜', 'utf-8'); #そのため比べる両者をUTF-8で再矯正する if( $name eq $fDayw ){ $p = 1; } my $fileImg = sprintf("tnk%04d.png", $p . $a . $b . $c); return $fileImg; } 何故か文字化けが発生し苦労したが上記の方法で回避 <Gemini最初の指令> 「晴れ」、「晴れ後くもり」、「雨時々雪」と言った文字列があります。 「後」と「時々」をキーに文字列を前後に分けて上の例なら、 「晴れ」、「晴れ」「後」「くもり」、「雨」「時々」「雪」と文字列を分解するperlプログラムを書け。 〜 得た文字列を、「晴れ」=1、「くもり」=2、…のように3桁の数字に置き換えよ。 解答→得た答えを修正して上記を仕上げた。 ---------------
ステップ7. 以上のプログラムを半分以上生成AIに手伝ってもらい完成させた。 あとは自分の環境に合わせて関数化し汎用ライブラリーとして保管。 --------------- 以上、動作例は「https://live.fujigoko.tv/?n=30 」等を参照。 今回は自身と気象庁のサーバー負荷を考え以上のようにしたが、「ステップ1」と「ステップ2」を省いて全てperlで記述すればその都度全国の気象データを得ることができる。 具体的には、https://www.data.jma.go.jp/developer/xml/feed/regular_l.xml から全国の気象データを抽出すれば良いようにプログラムをさらに汎用化し公開もできる。 が、自身のサーバーでそのサービスを提供するメリットがあるかどうかと考えてしまった。 #コンピュータ #AI #人工知能 #プログラム
色々な視点の富士山ライブカメラ。 その富士山のタイムラプスを様々な時間軸で編集しました。https://www.youtube.com/user/FujigokoTV/playlists?view=50&sort=dd&shelf_id=9
例えば山中湖高台のライブカメラの一日。あなたならどの瞬間にカメラのシャッターを押しますか? 下にその動画があるので現地にいる気分でシャッターチャンスを待つタイミングとその場を立ち去るタイミングを考えるのも一興です。 まだ富士山は見えない、その場に留まるのか、場所を変えて勝負するのか…カメラマンにとって難しい問題は他にもたくさんありますが、地元の人間は長年の経験から風景の変化が予測できます。
これはもう少しで雲が取れるな、 この時間はあの湖が良い光線になる、 この後、雲はこう動く、 この時間はあそこの花に良い光が当たる、 この季節は何時に富士山の影の凹凸を作る、 月は、太陽は、星は、 この時期の晴天率は… その経験を一足飛びに追体験できるのがこの膨大なタイムラプス映像だと思います。
当方では2009年以降の富士山ライブの画像は全て保存してありますが、今までに動画化したものを公開していきます。 というわけで、当サイトでは富士山一周の場所と季節・時間による富士山研究の材料がそろいましたので参考にしてください。 私は過去にこれらのデータを葛飾北斎の富嶽36景の研究に役立てたりしています。http://www.fujigoko.tv/mtfuji/vol5/index.html #葛飾北斎 #動画配信
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