会社概要、商品・サービス、営業時間、アクセス、よくある質問、過去のお知らせ。

企業のホームページには、実はかなり多くの情報が蓄積されています。

そこで、ホームページ上で公開されている情報をAIが参照し、質問に答えられる仕組みを試してみました。いわゆるAIチャットですね。

今回は技術的な作り方ではなく、実際に何ができるのかを紹介します。

ホームページには情報がある。でも、探すのは大変

企業のホームページには、さまざまな情報があります。

しかし、情報量が増えてくると「どこに書いてあるのか分からない」という問題が起きます。

例えばキャンプ場なら、

「チェックインは何時からですか？」

「車はサイトに横付けできますか？」

「焚き火はできますか？」

「ペットと一緒に泊まれますか？」

「近くに温泉はありますか？」

といった質問があります。

答えはホームページに書いてある。

でも、どのページにあるのか分からない。

利用案内、FAQ、施設紹介など、複数のページに情報が分かれていることもあります。

サイト内検索を使っても、適切なキーワードを入れなければ、目的の情報がうまく見つからないことがあります。

そこで、ホームページの情報をAIから利用できるようにします。

「検索する」から「質問する」へ

例えば、

「犬と一緒にキャンプしたいのですが、利用できますか？」

と質問します。

AIはホームページに掲載されている情報を参照して、関連する内容を探します。

そして、その情報をもとに回答します。

利用者は、

メニューからページを探す。

ページを開く。

文章を読む。

別のページも確認する。

といった操作をする必要がありません。

知りたいことを、そのまま質問できます。

例えば、

「ペットOKで、車を横付けできるサイトはありますか？」

といった複数の条件を含む質問も考えられます。

従来のサイト内検索では、「ペット」「車」「横付け」といったキーワードで検索し、それぞれの情報を自分で確認する必要があります。

AIを利用すると、ホームページ内の情報を横断して探し、質問に合わせて整理することができます。

つまり、

「情報を検索する」から「情報について質問する」へ。

ホームページの使い方そのものを変えることができます。

お問い合わせ対応にも使える

この仕組みは、お問い合わせ対応にも利用できます。

サービス業では、ホームページに掲載している内容について、同じような問い合わせが繰り返し入ることがあります。

キャンプ場なら、

営業時間や利用料金。

チェックイン・チェックアウト。

予約やキャンセル方法。

設備やレンタル品。

ペットの同伴。

焚き火やゴミのルール。

周辺施設やアクセス。

などです。

こうした質問にAIが回答できれば、人が対応する問い合わせを減らせる可能性があります。

もちろん、すべてをAIに任せる必要はありません。

ホームページに掲載されている一般的な質問はAI。

個別の確認や判断が必要な問い合わせは担当者。

という使い分けもできます。

キャンプ場に限らず、宿泊施設、観光施設、店舗、スクールなど、問い合わせの多いサービス業では同じような使い方が考えられます。

社内でも使える

少し面白いのは、同じ仕組みを社内でも利用できることです。

例えば、新しく入ったスタッフが、

「ペット利用のルールはどうなっていたかな？」

「キャンセル料は何日前から発生するんだろう？」

と思ったとき。

ホームページを探す代わりに、AIへ質問できます。

ホームページはお客様向けに作られたものですが、別の見方をすると、

会社が公式に公開している情報をまとめたデータベース

でもあります。

AIを使うことで、その情報をお客様だけではなく、社内からも利用しやすくなります。

AIに読ませると、別のことも見えてくる

実際に試してみて面白かったのは、AIが答えられることだけではありませんでした。

むしろ、

AIが答えられなかった質問

です。

例えば、

「雨の場合でも焚き火はできますか？」

と利用者が質問したとします。

しかし、ホームページのどこにもそのルールが書かれていない。

当然、ホームページの情報だけを参照しているAIも、明確には答えられません。

これはAIの問題でしょうか。

もちろん、AI側の問題である可能性もあります。

しかし、別の可能性もあります。

そもそもホームページに、その情報が掲載されていない。

ということです。

お客様は知りたい。

でも、企業側はその情報を発信していない。

これまで気づかなかった「情報の不足」が、AIとのやり取りから見えてきます。

「答えられなかった質問」に価値がある

ここは、AIチャットを導入してみて特に面白いところです。

一般的には、

AIが回答できた
＝成功

AIが回答できなかった
＝失敗

と考えがちです。

しかし、少し見方を変えることができます。

AIが答えられなかったということは、

「お客様が知りたいのに、自社が十分に発信できていない情報」

を見つけた可能性があります。

同じような質問が何度も出てくるのであれば、その情報をホームページに追加する。

FAQに掲載する。

施設案内を詳しくする。

分かりにくい説明を書き直す。

すると、

質問される
↓
AIが回答する
↓
回答できなかった質問を確認する
↓
ホームページを改善する
↓
AIが回答できる範囲も広がる

という循環を作ることができます。

AIチャットは、単なる問い合わせ対応ツールではありません。

「お客様が知りたいこと」を知るための仕組み

として使うこともできます。

ホームページそのものが改善される

ここで重要なのは、AIの回答精度だけを改善するわけではないということです。

AIが答えられなかった質問をもとにホームページを改善すれば、人間が普通にホームページを見たときにも情報を見つけやすくなります。

つまり、

AIのためにホームページを改善する。

というより、

AIとのやり取りを通じて、お客様にとって不足している情報を発見する。

という考え方です。

結果として、

ホームページを見る人にとっても分かりやすくなる。

AIも回答しやすくなる。

問い合わせ対応も減る。

という効果が期待できます。

公開情報は「AIが使える情報資産」になる

ホームページは、これまで基本的に「人が読むもの」でした。

しかし生成AIが普及すると、その位置づけも少し変わってくるように思います。

ホームページに掲載された情報をAIが参照する。

AIが必要な情報を探す。

AIが整理する。

そして、人がAIを通じてその情報を利用する。

そう考えると、企業がこれまで蓄積してきたホームページの情報は、

AIが利用できる情報資産

として見ることもできます。

新しい情報を一から作らなくても、すでに公開している情報の使い方を変えるだけで、新しい活用方法が生まれます。

まずは「今ある情報」から

AI活用というと、大規模なシステムや大量のデータが必要なイメージがあります。

しかし、企業にはすでに使える情報があります。

その一つがホームページです。

会社概要。

サービスや商品。

利用方法。

FAQ。

お知らせ。

ブログ。

採用情報。

まずは、こうした「すでに持っている情報」をAIから使えるようにしてみる。

そこから始めてもよいのではないでしょうか。

ホームページを、

「見てもらう場所」から「AIを通じて活用する情報資産」へ。

生成AIによって、ホームページの新しい使い方が見えてきています。

最終的には、単純なテキストだけでなく、

• QRコード
• 日本語
• 罫線付きの表
• フォントサイズの自動調整

まで印刷できました。

今回はそのセットアップ手順をまとめます。

構成

今回使用した構成は以下です。

• Raspberry Pi
• 58mm Thermal Receipt Printer MJ-5890K
• USB接続
• Python 3
• python-escpos
• Pillow
• qrcode

最終的な印刷の流れは、

Raspberry Pi
    ↓
Python
    ↓
Pillow / qrcode
    ↓
レシート画像を生成
    ↓
python-escpos
    ↓
/dev/usb/lp0
    ↓
MJ-5890K

という構成にしました。

日本語や表などは、プリンタへ文字として送るのではなく、レシート全体を画像として生成して印刷します。

この方法なら、プリンタ側の日本語フォントや文字コードへの依存をかなり減らせます。

Raspberry PiにUSB接続

まずMJ-5890KをRaspberry PiにUSB接続します。

認識状態を確認します。

lsusb

今回の環境では以下のように認識されました。

Bus 001 Device 004: ID 0416:5011 Winbond Electronics Corp. Virtual Com Port

VID/PIDは、

VID: 0416
PID: 5011

です。

ここで「Virtual Com Port」と表示されたので、最初はシリアルデバイスかと思いました。

しかし、

ls -l /dev/ttyUSB* /dev/ttyACM*

を確認してもデバイスがありません。

そこでカーネルの認識状態を確認しました。

sudo dmesg | grep -Ei '0416|5011|Winbond|usblp|ttyUSB|ttyACM'

結果は、

usb 1-1.3: New USB device found, idVendor=0416, idProduct=5011
usblp 1-1.3:1.0: usblp0: USB Bidirectional printer dev 4 if 0 alt 0 proto 2 vid 0x0416 pid 0x5011
usbcore: registered new interface driver usblp

となっていました。

つまりシリアルポートではなく、LinuxのUSBプリンタとして認識されています。

デバイスは、

/dev/usb/lp0

です。

lsusbに表示される製品名だけでは判断せず、dmesgまで確認するのがポイントでした。

まずは直接印刷してみる

Pythonを使う前に、Linuxから直接データを送って印刷できるか確認します。

printf '\x1b\x40Hello Raspberry Pi!\nTest Print\n\n\n' | sudo tee /dev/usb/lp0 > /dev/null

無事、

Hello Raspberry Pi!
Test Print

と印刷されました。

これで、

Raspberry Pi → /dev/usb/lp0 → MJ-5890K

の経路が正常に動いていることが確認できます。

Python環境を作る

今回はシステムのPython環境を直接変更せず、venvを使用しました。

mkdir -p ~/thermal-print
cd ~/thermal-print

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

必要なライブラリをインストールします。

pip install "qrcode[pil]" python-escpos

Pythonから印刷するとPermission denied

Pythonから/dev/usb/lp0を開こうとすると、

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/dev/usb/lp0'

となりました。

デバイスの権限を確認します。

ls -l /dev/usb/lp0

今回の環境では、

crw-rw---- 1 root lp 180, 0 ... /dev/usb/lp0

となっていました。

そこで、実行ユーザーをlpグループへ追加します。

sudo usermod -aG lp $USER

確認します。

getent group lp

グループ追加後は、一度ログアウトしてログインし直します。

groups

でlpが含まれていれば、sudoを使わずにPythonからプリンタへアクセスできます。

QRコードを印刷する

まずQRコードだけ印刷してみます。

今回は「なっぷ」のURLをQRコードにしました。

import qrcode
from escpos.printer import File

URL = "https://www.nap-camp.com"
PRINTER = "/dev/usb/lp0"

qr = qrcode.QRCode(
    version=None,
    error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_M,
    box_size=8,
    border=4,
)

qr.add_data(URL)
qr.make(fit=True)

img = qr.make_image(
    fill_color="black",
    back_color="white"
)

img.save("/tmp/qr.png")

printer = File(PRINTER)

printer.set(align="center")
printer.image("/tmp/qr.png")
printer.text("\n\n\n")

printer.close()

実行します。

python3 print_qr.py

QRコードも問題なく印刷でき、スマートフォンから読み取ることができました。

日本語を印刷する

次は日本語です。

プリンタ側の日本語フォントや文字コードに依存する方法ではなく、Pillowで日本語を画像化して印刷することにしました。

日本語フォントとしてNoto Sans CJKをインストールします。

sudo apt update
sudo apt install -y fonts-noto-cjk
fc-cache -fv

フォントの場所を確認します。

fc-match "Noto Sans CJK JP" -f '%{file}\n'

今回使用したフォントは、

/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc
/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Bold.ttc

です。

Pillowからこのフォントを指定すれば、日本語を画像として描画できます。

58mm幅のレシートを画像として作る

今回のプリンタでは、レシート画像を384px幅で作成しました。

WIDTH = 384

例えば、

       キャンプ場検索

        [QRコード]

   QRコードを読み取って
   キャンプ場を検索できます

      www.nap-camp.com

というレイアウト全体をPillowで1枚の画像として生成します。

その画像を、

printer.image("/tmp/receipt.png")

で印刷します。

この方式にすると、HTML/CSSで画面を作るのに近い感覚でレシートのレイアウトを組めます。

表形式も印刷できる

Pillowで罫線を描画すれば表も作れます。

今回は4列×5行、

┌──────┬────────┬──────┬────────┐
│ A    │ 値A    │ F    │ 値F    │
├──────┼────────┼──────┼────────┤
│ B    │ 値B    │ G    │ 値G    │
├──────┼────────┼──────┼────────┤
│ C    │ 値C    │ H    │ 値H    │
├──────┼────────┼──────┼────────┤
│ D    │ 値D    │ I    │ 値I    │
├──────┼────────┼──────┼────────┤
│ E    │ 値E    │ J    │ 値J    │
└──────┴────────┴──────┴────────┘

という形式を作りました。

構造としては、

ヘッダ | 値 | ヘッダ | 値

です。

384pxの幅に対して、

col_widths = [
    72,     # ヘッダ
    104,    # 値
    72,     # ヘッダ
    104     # 値
]

としました。

長い文字は自動的にフォントを小さくする

表形式では、データによって文字数が変わります。

そこでセル幅を超える場合は、自動的にフォントサイズを小さくするようにしました。

def fit_font(draw, text, font_path, max_width,
             start_size=20, min_size=10):

    text = str(text)

    for size in range(start_size, min_size - 1, -1):

        font = ImageFont.truetype(
            font_path,
            size
        )

        bbox = draw.textbbox(
            (0, 0),
            text,
            font=font
        )

        text_width = bbox[2] - bbox[0]

        if text_width <= max_width:
            return font

    return ImageFont.truetype(
        font_path,
        min_size
    )

例えば、

12,345円

なら大きな文字のまま表示し、

ABC-123456789

のような長い文字列なら、セルに収まるまでフォントサイズを小さくします。

ここまででできたこと

今回の検証では、以下まで確認できました。

• Raspberry PiからMJ-5890KをUSB認識
• /dev/usb/lp0への直接印刷
• Pythonからの印刷
• sudoなしでの印刷
• QRコード印刷
• 日本語印刷
• QRコード＋日本語のレイアウト
• 4列×5行の表
• 長い文字列のフォントサイズ自動調整

安価な58mmサーマルプリンタですが、Pythonと組み合わせるとかなり自由度の高い出力ができそうです。

特に、プリンタの文字コードやフォント機能に依存せず、Pillowで「レシート全体を画像として作る」という方法は扱いやすいと感じました。

今後は、Webシステムやkintoneなどのデータと連携して、Raspberry Piを小型のレシート印刷端末として使うところまで試してみたいと思います。

私は、そのようには考えていません。

kintoneは非常に優れたツールですが、どんな組織にも適合する万能なシステムではありません。

導入することが目的ではなく、導入した後にどのように活用し、改善を続けられるかが重要です。

仕事は常に変化している

仕事は、お客様の要望や法改正、働く人、技術の進歩などによって、少しずつ変化していきます。

10年前と全く同じ仕事を、全く同じやり方で続けている会社は、ほとんどないでしょう。

だからこそ、「今のやり方を続ける」だけではなく、その変化に合わせて仕事を見直し、少しずつ改善していくことが大切だと考えています。

業務改善は特別な仕事ではない

「業務改善」と聞くと、何か大掛かりなプロジェクトを想像する方もいます。

しかし、私が考える業務改善はもっと身近なものです。

• この入力は不要ではないか
• このボタンを追加すると使いやすいのではないか
• この帳票はもっと見やすくならないか
• この情報を共有すれば問い合わせが減るのではないか

そんな小さな改善を積み重ねることも、立派な仕事の一つです。

改善は通常業務とは別の活動ではなく、日々の仕事の延長線上にあるものだと考えています。

kintoneが活きる理由

kintoneは、現場が

使う → 気づく → 改善する

というサイクルを繰り返すことで、本来の価値を発揮するツールです。

実際に kintone Hive の発表を聞いていると、現場の皆さんが自分たちの業務をより良くするために試行錯誤を重ね、その結果として大きな成果につなげている事例が数多く紹介されています。

私は、その発表を聞くたびにワクワクします。

なぜなら、システムを導入したことが成果なのではなく、改善を続ける文化が成果を生み出していることが伝わってくるからです。

kintone hive（キントーンハイブ） 公式ポータルサイト

「kintone hive」とは、日頃から業務の中でkintoneを活用しているユーザーが一堂に会し、kintoneによる業務改善プロジェクト成功の秘訣や活用のコツをそれぞれの視点で解説、貴重なノウハウやアイディアを交換するリアルイベントで（続きを読む）

kintone.cybozu.co.jp

kintoneが活きにくい組織もある

一方で、次のような考え方の組織では、kintoneの強みを十分に活かすことは難しいと感じています。

• 業務改善は仕事ではない
• 改善は通常業務とは別
• 自分たちは業務を変える必要はない

このような環境では、「使う → 気づく → 改善する」というサイクルが回りません。

その結果、せっかく導入したkintoneも、「最初に作ったアプリを使い続けるだけ」のシステムになってしまいます。

もちろん、それが悪いという話ではありません。

そのような組織であれば、無理にkintoneを導入するよりも、要件が固まった既存の製品やサービスを導入した方が、結果として幸せになれるケースも多いと思います。

これは組織の良し悪しではなく、組織文化とツールの相性の問題です。

私がご支援したい組織

私は、「どんな組織でも支援したい」とは考えていません。

改善を通じて少しずつ前へ進もうとする組織。

現場の声を大切にしながら、より良い仕事のやり方を一緒に考えようとする組織。

そして、

• 決断が早い
• まずは小さく試してみる
• 結果を見ながら改善を重ねる

そんな組織とは、とても相性が良いと感じています。

DXや業務改善には、「まずやってみる」という姿勢が欠かせません。

完璧な計画を立ててから動くよりも、小さく始めて、現場の声を聞きながら改善を積み重ねる方が、結果として大きな成果につながることを何度も見てきました。

もちろん、慎重に検討することも大切です。

しかし、提案を何か月も、あるいは何年も検討したまま動けない状況では、私も十分な価値をご提供することは難しいと考えています。

だからこそ私は、現場の皆さんと一緒に考え、一緒に改善を積み重ね、その積み重ねが会社の成長につながる。

そんな組織を、これからも応援していきたいと思っています。

最後に

システムは、導入することがゴールではありません。

本当の目的は、仕事をより良くすることです。

私は、システムを導入すること以上に、改善が続く組織づくりをご支援したいと考えています。

もし皆様の組織でも、「もっと現場が改善しやすい仕組みを作りたい」「kintoneを導入したい」ではなく、「改善が続く組織を作りたい」という思いがありましたら、以下のフォームよりお気軽にご相談ください。

テクノロジーの世界では、いま「複雑化」と「単純化」が同時に進行している。
メーカーは“簡単に使える”ことを掲げ、設定や操作をどんどん削っていく。
ところが、その単純化が、かえってユーザー体験を複雑にしてしまう場面がある。

たとえば iOS。バージョンアップによっては、従来あった細かい設定項目が統合・縮小され、
一部は完全にユーザーの視界から消えてしまう。

Apple にとっては「一般ユーザーには不要」な調整かもしれない。
だが、必要な時に“どこにも見当たらない設定”を探す側にとっては、状況は真逆だ。

追い打ちをかけるのが、Web 上に残り続ける古い情報である。
検索すれば「iOS 15 以降は…」といった記事が山ほど見つかるが、
その多くは最新仕様に合わせて更新されていない。
説明されたメニューが、そもそも現行 iOS には存在しないことも珍しくない。
ユーザーは右往左往し、辿り着いた設定画面はすでに廃止――。
まるで地図の更新が止まった街を歩いているような感覚だ。

さらに、この状況はユーザーサポートにも負担を与える。
案内に使われている社内資料やFAQが古ければ、問い合わせは増加する一方。
ユーザーもサポートも同じ “古い地図” を手に迷子になる構図が生まれてしまう。

単純化は、必ずしも悪ではない。
不要な選択肢を減らし、間違えようのない UI を整えれば、
多くの人にとって扱いやすいデバイスになる。
しかしその裏で、細かな制御を求めるユーザーの選択肢は着実に減っていく。
自動化が進むほど、トラブル時の「手動で何とかする」余地も狭まる。

いま問われるべきは、ただ設定を減らしたり隠したりすることではなく、
“必要な時に、必要な情報へ確実にアクセスできる仕組み” をどう確保するかだろう。

技術が進化するほど、表面は滑らかになる。
しかし、その滑らかさの裏で進む複雑さを見逃してはいけない。
単純化の時代にこそ、ユーザーはより賢く、メーカーはより透明であるべきだ。

Macのストレージを確認したら「システムデータ」が数百GBに膨れ上がっている──そんな経験ありませんか？
今回は実際に私のMacBook Pro（M1 Pro, macOS Sonoma）で「システムデータが増え続ける」現象に対して、いろいろ切り分けた結果です。

症状：ストレージの「システムデータ」が増え続ける

仕事中、なんだかアプリの動作が変になって来て、おかしいなあと思い調べてみたところ、以下の状況になっていました。

• Macの「ストレージ」表示で「システムデータ」が数百GB以上存在
• 空き容量がほとんど無い状態まで圧迫
• キャッシュ削除や再起動をしても効果は一時的
• iCloudドライブをオフにすると、キャッシュ領域は削除される
• iCloudドライブをオンにすると、時間とともに徐々に増加する
• iCloudドライブは同期のみ。最適化はオンにしていない
• Appleサポートも適切な回答を得られず

ひどい状況です。残り1Gくらい。それでも動作するmacOS。

単純な話でした。

「Macストレージを最適化」をオンにするだけです。

macOS「Macストレージを最適化」の正しい理解

今回の「システムデータ肥大化」問題を掘り下げていく中で、

実はもうひとつ見逃せない要因がありました。

それが 「Macストレージを最適化」設定の誤解 です。

🔍 一見すると逆に読める説明文

「システム設定 → Apple ID → iCloud Drive」にある

「Macストレージを最適化」 の説明にはこう書かれています：

十分な空き領域があるときは、iCloud Driveの内容がすべてこのMacに保存されます。

空き領域が足りなくなると、古い書類はiCloudにのみ保存されます。

この説明、ぱっと見では「最適化をオンにするとローカルに全部保存される」とも読めてしまいます。

実際、私も最初そう解釈していました。

しかし動作を実際に観察すると、実際はその逆 でした。

✅ 「オン」と「オフ」でこう変わる

つまり、「Macストレージを最適化」はオンにすべき設定 です。

オフのままだと、~/Library/Mobile Documents 以下に

iCloud Driveの全ファイルがローカルコピーとして保存されてしまい、

「システムデータ」の一部として膨張します。

📦 どうして「システムデータ」に分類されるのか？

macOSは iCloud Drive のキャッシュやローカルコピーを「ユーザーデータ」ではなく、

システム管理領域として扱うことがあります。

これが Finder では「iCloud Drive」に見えても、

ストレージ情報では「システムデータ」として表示される理由です。

⚙️ 最適な設定方法

1. システム設定 → Apple ID → iCloud Drive を開く
2. 「このMacを同期」をオン（iCloud Driveを使うなら必要）
3. 「Macストレージを最適化」をオンにする ✅

これで、macOSが自動的に不要なiCloudキャッシュを整理してくれるようになります。

「セーフモードで削除→再インストールしても再発する」ようなケースでも、

この設定をオンにしておくことで再肥大を防げます。

⏱️ 効果が現れるまで少し時間がかかる理由

「Macストレージを最適化」をオンにしても、すぐに容量が減るわけではありません。

バックグラウンドで cloudd や bird といったプロセスが、古いキャッシュを安全に削除していくため、数時間〜数日かけて段階的に空き容量が回復 します。

🧭 まとめ

• 「Macストレージを最適化」＝ 不要なiCloudキャッシュを削除してローカルを軽く保つ機能
• オフにすると iCloud 全データをローカルに保持 → 「システムデータ」爆増
• macOS の説明文は少し紛らわしいが、オンが正解

とりあえず１週間くらいは様子をみたいと思います。

Macのストレージを確認したら「システムデータ」が数百GBに膨れ上がっている──そんな経験ありませんか？
今回は実際に私のMacBook Pro（M1 Pro, macOS Sonoma）で「システムデータが増え続ける」現象に対して、セーフモードで解決しようとした一連の手順を共有します。

⚠️ 注意：この記事は筆者の自己検証ログです。
システム領域を直接操作するため、実行にはリスクがあります。
失敗して「Macが起動しなくなった」などのトラブルになっても筆者は責任を負いません。
興味のある方は自己責任でどうぞ。

追記：2025/11/11

２日くらいで元に戻ってしまいました。やはり、iCloudドライブのキャッシュ増加です。この問題は長引きそうです。仕事になりません。。。

症状：ストレージの「システムデータ」が増え続ける

仕事中、なんだかアプリの動作が変になって来て、おかしいなあと思い調べてみたところ、以下の状況になっていました。

• Macの「ストレージ」表示で「システムデータ」が数百GB以上存在
• 空き容量がほとんど無い状態まで圧迫
• キャッシュ削除や再起動をしても効果は一時的
• iCloudドライブをオフにすると、キャッシュ領域は削除される
• iCloudドライブをオンにすると、時間とともに徐々に増加する
• iCloudドライブは同期のみ。最適化はオンにしていない

ひどい状況です。残り1Gくらい。それでも動作するmacOS。

Appleサポートに電話

どうしようも無いので、Appleサポートに問い合わせました。

リモートから確認してもらいましたが、iCloudキャッシュの削除を案内されました。

既に事象の切り分けは出来ており、iCloudキャッシュを削除しても増加を続ける状況であることは分かっていたので、Appleサポートの手順はもちろん意味はありませんでした。

どうも自分の伝え方が悪かったようです。

調査：どの領域が肥大化しているのかを特定する

仕方ないので、自分で進めることにします。まずはどの領域が増えているのかを確認しました。

sudo du -hxd1 /System/Volumes/Data | sort -h

結果例：

111G	/System/Volumes/Data/.DocumentRevisions-V100
310G	/System/Volumes/Data/Users
 29G	/System/Volumes/Data/Library
 ...
516G	/System/Volumes/Data

/System/Volumes/Data/.DocumentRevisions-V100 が 111 GB に肥大していました。通常このフォルダは数MB〜数百MB程度のようです。

📦 .DocumentRevisions-V100とは？

macOS の 自動保存・バージョン管理機能 が使う隠しフォルダで、アプリが「過去のバージョン」を保持するようです。

長年使っていると、古いバージョンがゴミのように溜まり数百GBに膨張することも。しかも通常モードではプロセスがロックしており、削除してもすぐには解放されません。

解決：セーフモードでキャッシュと履歴を安全に削除

通常モードではいろいろ無理があるのかなと思い、セーフモードで起動しました。

セーフモードへの入れ方はIntem MacとシリコンMacで異なるので調べてください。

自分のmacbookはM1 Proですが、shiftを押しながら電源を押す。が正解でした。

1. Macをセーフモードで起動
   1. まずシャットダウンで電源を切ります。
   2. 電源ボタンを長押し → 「オプション」画面で「Shiftキーを押しながら起動」
2. 不要キャッシュを削除

   rm -rf ~/Library/Caches/*
   rm -rf /Library/Caches/*
   rm -rf ~/Library/Application\ Support/CloudDocs/*
   

3. Spotlightインデックスを停止

   sudo mdutil -a -i off
   sudo rm -rf /.Spotlight-V100
   

4. .DocumentRevisions-V100 を削除

   sudo rm -rf /System/Volumes/Data/.DocumentRevisions-V100
   

5. 再起動（通常モード）
   macOSが自動で新しい .DocumentRevisions-V100 を生成します。
6. Spotlightインデックスを再構築

   sudo mdutil -a -i on
   

結果：容量が回復

Spotlight再構築後、ストレージ表示も正確になり、システムデータ肥大化が完全に解消されました。しばらく放置しても増え続ける状況になっていません。

まとめ

「システムデータが増え続ける」現象として、.DocumentRevisions-V100 の肥大化とSpotlight／スナップショットの整合性崩れの可能性を疑い対処を行いました。
まずはセーフモードで起動し、キャッシュなどを削除後、.DocumentRevisions-V100への対処という方法が効果がありそうです。

ロゴとかバナー制作の際、現在のWebサイトで使われている色を確認したい状況になりました。

個々の色については、Google Chromeのプラグインなどを使えば簡単に確認できますが、１つ１つ確認するのは大変だと思います。

そこで、今回は一括でWebサイトのカラーコードを取得する方法のご紹介です。

以下２点で構成されています。ご参考にしてください。

1. Webサイトのカラーコードを全て取得するPython
2. 取得カラーコードを一覧で表示するVBA

今回の環境

• macOS 15.1
• python
• power point

1. Webサイトのカラーコードを全て取得するPython

必要なライブラリのインストール

以下のライブラリを使用します。無い場合はインストールしてください。

pip install requests beautifulsoup4 cssutils

python環境をととのえる際、error: externally-managed-environmentが出る場合には、仮想環境（venv）を作成して実行するのが良いです（ここでは割愛します）。

サンプルコード

次に、Pythonコードを実行して、ウェブページから色を抽出します。このコードは、指定されたURLのHTMLとCSSから色コード（#xxxxxxやrgb(x, x, x)形式）を取得します。

必ず、「取得したいURL」を指定してください。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import cssutils
import re

# 色を抽出するための正規表現
color_pattern = re.compile(r'(#[0-9a-fA-F]{3,6}|rgb\([^)]+\))')

def extract_colors_from_url(url):
    colors = set()

    # ページのHTMLを取得
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # インラインCSS内の色を取得
    for tag in soup.find_all(style=True):
        style = tag['style']
        colors.update(color_pattern.findall(style))

    # 外部CSSのリンクを取得
    for link in soup.find_all('link', rel='stylesheet'):
        css_url = link['href']
        if css_url.startswith('//'):
            css_url = 'https:' + css_url
        elif css_url.startswith('/'):
            css_url = url + css_url

        # 外部CSSから色を取得
        css_response = requests.get(css_url)
        css_parser = cssutils.parseString(css_response.text)
        for rule in css_parser:
            if rule.type == rule.STYLE_RULE:
                style = rule.style.cssText
                colors.update(color_pattern.findall(style))

    return colors

# 取得したいURLを指定
url = 'https://example.com'
colors = extract_colors_from_url(url)
print("Extracted colors:", colors)

実行時、うまく色が取得できない状況の場合、WARNINGやERRORが出ると思いますが、今回は特に対処していません。状況にあわせてコードを修正してください。

このコードは、外部CSSファイルが相対パスで指定されている場合に対応していますが、サイトの構成によっては調整が必要な場合もありますので、ご注意ください。

取得した結果

例えば、このような色が抽出されました。

Extracted colors: {'#999', '#004a59', '#faaca8', '#444', '#c76681', '#31cdcf', '#67a671', '#da902e', '#ccc', '#f8f8f8', '#fdfaf4', '#b5cf68', '#515151', '#34e2e4', '#4e90b9', '#0bf', '#4721fb', '#eaeaea', '#fff', '#787b7b', '#00d084', '#eee130', '#74d5b5', '#eee', '#dad0ec', '#e8cba7', '#e7f5fe', '#f2f2f2', '#fbf5ec', '#edd1d9', '#9dae3e', '#f3f4f5', '#fcf0ef', '#0693e3', '#cbcecf', '#88a8db', '#330968', '#313131', '#ab1dfe', '#e9fbe5', '#f3f6f7', '#f0f0f0', '#fafae1', '#333', '#fdd79a', '#000', '#707070', '#e1e7c4', '#949494', '#2874fc', '#fdfbee', '#020381', '#ddd', '#eb4d4d', '#f25c5c'}

2. 取得カラーコードを一覧で表示するVBA

取得出来た色コードだけだと、全くわからないですよね。という事で、わかりやすい形にします。今回は、PowerPointで作成してみました。

Sub CreateColorBoxes()
    Dim shape As shape
    Dim i As Long
    Dim colors As Variant
    Dim startX As Long, startY As Long
    
    colors = Array("#fcf0ef", "#c76681", "#ddd", "#313131", "#949494", "#999", "#330968", "#eaeaea", "#e1e7c4", "#fbf5ec", "#e8cba7", "#fff", "#787b7b", "#cbcecf", "#fdd79a", "#34e2e4", "#74d5b5", "#4721fb", "#515151", "#da902e", "#eee130", "#9dae3e", "#000", "#f3f4f5", "#333", "#fafae1", "#e7f5fe", "#00d084", "#31cdcf", "#2874fc", "#020381", "#f8f8f8", "#eb4d4d", "#dad0ec", "#fdfbee", "#4e90b9", "#0bf", "#0693e3", "#ccc", "#edd1d9", "#88a8db", "#b5cf68", "#fdfaf4", "#e9fbe5", "#004a59", "#f2f2f2", "#444", "#faaca8", "#f3f6f7", "#707070", "#f25c5c", "#f0f0f0", "#eee", "#ab1dfe", "#67a671")

    For i = LBound(colors) To UBound(colors) - 1
        For j = i + 1 To UBound(colors)
            If colors(i) > colors(j) Then
                temp = colors(i)
                colors(i) = colors(j)
                colors(j) = temp
            End If
        Next j
    Next i

    startX = 10
    startY = 10

    With ActivePresentation.Slides(1)
        For i = LBound(colors) To UBound(colors)
            j = i Mod 10
            Set shape = .Shapes.AddShape(msoShapeRectangle, startX + j * 90, startY + Int(i / 10) * 80, 70, 40)
            shape.Fill.ForeColor.RGB = RGB(Val("&H" & Mid(colors(i), 2, 2)), Val("&H" & Mid(colors(i), 4, 2)), Val("&H" & Mid(colors(i), 6, 2)))

            ' Add a text box for the color code
            Set TextShape = .Shapes.AddTextbox(msoTextOrientationHorizontal, startX + j * 90, startY + Int(i / 10) * 80 + 40, 70, 20)
            TextShape.TextFrame.TextRange.Text = colors(i)
            TextShape.TextFrame.TextRange.Font.Size = 8 ' Adjust font size as needed
            TextShape.TextFrame.TextRange.Font.Bold = True
        Next i
    End With
End Sub

上記を実行すると、以下のような状態となります。若干ソート順がうまくいってませんが、まあ良いでしょう。気になる方はコードを修正してください。

まとめ

今回は、Webサイトのカラーコードを一括で取得する方法をご紹介しました。

Webサイトで使用されている色を確認したい場合、Google Chromeのプラグインなどで手軽に調べられますが、1色ずつ確認するのは手間がかかります。そこで、Pythonを用いてWebサイト全体からカラーコードを一括取得し、さらにVBAで一覧表示する仕組みを解説しました。

デザイン業務やWebサイトの改良にお役立ていただければと思います。

カードリーダー利用などでリアルなWindows機も必要になることもあり、Dell Inspiron 3593も使っています。（一応、デルアンバサダーです）

最近、電源ケーブルを挿しても充電されなかったり、すぐにケーブルが抜けるようになってしまいました。スカスカな状態です。最初はACアダプタの断線かなと思ったのですが、ACアダプタを交換しても事象が変わらず、ノートPC側のパワージャック部分の破損と判明しました。

今回は、パワージャックを交換してみます。なお、部品調達や交換は少し技術と度胸が必要です。自信の無い場合はパソコン修理屋さんに持ち込むことをお勧めします。

交換前の様子

Dell Inspiron 3593
電源ケーブルがスカスカになりました
本体側が破損した模様です
部品調達して修理をしようと思います pic.twitter.com/w3fzbr1YSy

— 中小企業様を応援🎉TakTools（中小企業診断士・安全確保支援士・ITコーディネータ・MBA） (@TakTools) March 26, 2024

パワージャックとは

ACアダプタを差し込む部分をパワージャックと呼ぶようです。以下は交換済の写真となっています。

Amazonでパワージャックをポチりました。

こんなパーツです。

差し込み部分が見えます。黒い丸のパーツが見えますが、ここが重要です。

Inspiron を分解します

背面のネジを片っ端から外して分解します

ネジを外した部分でテープで止めておくと、紛失と場所どこだっけ？というのを防げます

背面を外す前に、ドライブを外しておきましょう

バッテリーのコネクタを外します

一応、バッテリーのコネクタを外しておきました

パワージャックを外します

パワージャック付近はこのようになっていました

ネジを３個外します

コネクタ部分と、パワージャックを固定していたネジを外します。

パワージャックを交換して完了です。バッテリーコネクタを元に戻しておくこともお忘れなく。

パワージャック比較

左が今回交換したパワージャック、右がスカスカなパワージャック。違いがわかるでしょうか。

真ん中の黒いパーツがなくなってますね。割れてどこかにいってしまったようです。

交換後の様子

少し体調が悪いので、午前中病院へ
発熱はしていないので、薬を貰って様子見になりました

病院から帰宅すると、ノートパソコン(Dell Inspiron 3593)の電源部分のパーツが届いていたので、分解修理しました

無事に完了です
・電源入力部分の真ん中が破損
・所要時間は40分くらい… pic.twitter.com/TfaqODdvCy

— 中小企業様を応援🎉TakTools（中小企業診断士・安全確保支援士・ITコーディネータ・MBA） (@TakTools) March 28, 2024

まとめ

無事交換完了です。所要時間は40分くらいでした。
Dell ノートパソコンは割と多い事象のようです。
パワージャックは2000円以内くらいで手に入りますが、購入の際は、十分調べた上で判断してください。

以上、パワージャックの交換でした。

昨年（2023年）より取り組んできました「現場見える化、安全確認カメラシステム」が完成しました。お客様より情報共有の許可を頂きましたので、事例として共有させて頂きます。ご参考になれば幸いです。

概要・支援開始前の状況

概要は以下の通りです。

• S社は金属加工・塗装で技術力が高い中小製造業様です
• 工場敷地内に複数の建屋があり、各工程毎に建屋が分かれています
• 必要に応じて前工程、後工程の建屋まで人が歩いて確認をしています
• 前後工程（他建屋）の作業状況の把握が課題でした
• 監視カメラも検討したが、業者からの見積もりがかなり高額でした
• RaspberryPiで何か業務改善が出来ないかと考えていた

検討

RaspberryPi活用により、自社開発にて監視カメラを実装できないかという事で、開発がスタートしました。

• 操作は出来るだけシンプルにしたい
• 各建物でwifiを利用可能
• ハード、ソフト両方の技術要素が分かるお客様です

ハード構成

１つの設置場所に対して、以下のハードで構成されています。設置箇所分の用意となります。

• Raspberry Pi 4
• Webカメラ
• 柱に設置されている、「マウス台兼、ラズパイケース」は、お客様が金属ケースを自作されました。ここはお客様の本業です。すごく良い感じのケースになりました！

ソフト実装

• TakToolsがプログラミング、設置・調整までを担当しました。
• 画面をダブルクリック、またはマウス選択でスイッチを押すと全画面表示に切り替わります。
• 最終調整（各種タイミングなど）は、お客様に手伝って頂きました。

まとめ

業者見積もりと比べると、安価で拡張性のあるシステムが構築できました。壁設置のラズパイケースもかなりスマートでシュッとしてますね。また、RaspberryPiの実装なので、将来的にAIや、温度・湿度・重量などのセンサ追加も可能と考えています。今後が楽しみですね。

詳細が気になるという方は、ご連絡いただければと思います。よろしくお願いします。

前回、有料のアプリを使わなくても出来る方法をまとめましたが、１ヶ月くらいで若干操作が変わってしまったので、2023.6.26時点でのiPadでの方法について記載しておきます。

本記事ではiPadのみの手順となります。macOSの方は、以下のリンクから前回記事をご参照ください。

Canon EOS R6で、撮影した画像を大きな画面ですぐに確認したい（しかも無料で）

写真を撮っていると、その場でiPadなど大きい画面で確認したい時があります。「テザー撮影」というようです。 Canonのアプリで出来ないのかなあと思っていたら、普通に実現したいこと（撮影結果をすぐに確認したい）が出来たというお話です。

www.taktools.net

2023.05.25

確認した環境

以下の環境で確認しています。前回記事との差分を、黄色マーカーで示します。

カメラ

• Canon EOS R6(ファームウェア 1.8.2)
• RF24-70mm F2.8

iPad

• iPad Pro 10.5 inch (iPad OS 16.5.1)
• Canon Camera Connect 3.1.1.44

手順

以下の手順で、「撮影した画像をすぐに確認したい」を満たす事ができました。

iPadの場合

1. カメラ側で、撮影画像の確認時間を「ホールド」に設定しておきます。

ホールドにしなくても大丈夫でした。

2. カメラとiPadをBluetooth/wifiで接続します。

3. Camera Connectアプリを起動します。

4. 撮影する[リモートライブビュー撮影]をクリックします。

5.リモートライブビューの状態で撮影すると、左下のちっさいウィンドウに撮影した画像が表示されます。

6.この画像をクリックすると、「撮影画像の確認」という状態になります。

7.「撮影画像の確認」という状態で撮影を進めると、撮影のタイミングで最新が表示されます。

まとめ

iPadについて、前回記事との差分を確認しました。あれ？出来なくなったのかな。と焦りましたが、無事にやりたい事が出来ました。

以上、「Canon EOS R6で、撮影した画像を大きな画面ですぐに確認する（テザー撮影を無料で）の続き」でした。ご参考になると幸いです。