ソニーやパナソニックのデジカメで撮影した動画は、AVCHDというフォーマットが採用されてます。

映像には高効率符号化が可能なH.264/MPEG-4 AVC方式を採用、音声にはドルビーデジタル (AC-3) 方式（LPCM：オプション）を採用、多重化にMPEG2-TSを採用したものである。（Wikipedia）http://ja.wikipedia.org/wiki/AVCHD

MPEG2とMPEG4のハイブリットなんですかね。閲覧に特化して高い圧縮率を確保するための規格なので、リアルタイムで再生しながら編集するのがスペックの高いPCであっても困難である、と。

切り出すだけだったり、そんなに凝った編集をしないのであれば以下のツールでもまかなえるようです。

AVCHD/TS/MTS/M2TSを無劣化でカット・編集できるフリーソフト「TSSniper」
http://gigazine.net/news/20111018_tssniper/

Windows Live ムービーメーカーがAVCHDにネイティブ対応し編集可能
（ただしちょっとためした限りは編集時のリアルタイム再生は出来ていなかったような…）
http://hangar7.jp/movie/avchd-edit.html

またアドビのプレミアCS5であれば、リアルタイム再生しながらの編集に対応しているようです。

圧縮処理が重く、PCで扱いにくいとされるAVCHDでも、HDVと同程度に編集できるのは驚きである。http://news.mynavi.jp/articles/2010/12/03/app5v8/index.html

まあそれほど凝った編集をしないまでも特定のプラグインを使いたかったり他ソフトと連携したかったりでぼくの場合はFinal Cut Pro Xを使おうと思っていたのですが、上記知らないまま実際にMacbook Pro（Core i7 2.66GHz / メモリ8GB）環境でFCPXにてファイルを読み込んでもリアルタイムで再生しながら編集できなかったですね。で調べてみると、

「AVCHDをリアルタイムで再生可能にするためには、編集用のコーデックに変換するというのが一般的であった。トムソン・カノープスのEDIUSシリーズであればCanopus HQ Codecに、アップルFinal Cut ProであればProRes 422に変換すれば、リアルタイム再生でき、ネイティブファイルと遜色ない画質で編集が可能である。（小寺さん）http://av.watch.impress.co.jp/docs/series/zooma/20091021_323032.html」

とのこと。ふむふむProRes 422というコーデックを使用した中間ファイルを用意すればいいのね、と。追加で調べて、Final Cut系でソフトに対応しているコーデックの種類としては、

Final Cut Express (version 3.0 and up) や Final Cut Pro 4.0, 4.5, 5の場合は、Apple Intermediate Codecを。
Final Cut Pro 6, 7以上ならProRes 422を、ということのようです。
http://www.elvirasweeney.com/iweb/ElviraSweeney/Joy_with_MPEG_Streamclip.html

リアルタイム再生しながら編集に対応したソフトも一つだけ（EDIUS Neo 2 Booster）あるようです。力技ではあるのと編集もこのソフト上で行うことになるので、お好み次第で。
http://av.watch.impress.co.jp/docs/series/zooma/20091021_323032.html

で、この辺（http://mount-q.com/yamaqblog/?p=5575）も読んだりして、対応アプリは、CompressorかMPEG Streamclipを使えばOKと。ただぼくの場合は.mtsファイル（SDカードに保存されていた動画ファイル）を両アプリとも直接読み込んではくれなくて、一旦MP4化する必要がありました（ffmpegのコマンドラインでトランスコーディングなしでサクっとできる）。
その際、ffmpegのコマンドラインでMP4化する際の自動化パッチファイル（MacなのでAutometer）を用意してくれてる人がいました。
https://discussions.apple.com/thread/2380085?threadID=2380085&tstart=0
https://public.me.com/catservant/ja/
ただし元ファイルはそのままに、新しくファイルを生成するので、トランスコーディングはしないもののファイルを実体化するのにファイルサイズ相応の時間がかかりました。

その後やっとCompressorやMPEG Streamclipが読み込んでくれて、ProRes 422使った圧縮が可能になります。
以下はMPEG Streamclipでの設定の参考に。読み込み時にファイル形式を選んで、その後圧縮形式など細かいパラメータを選ぶことになります。最初のダイアログでProRes 422は選択肢に出ない、っと。
http://www.youtube.com/watch?v=HWE2Kk1MTbw

リサーチ中に別な方法も見つけました。シェアウェア（$49.99）ですがこれを使うとMPEG Streamclipなどを使わなくてもこのアプリだけでProRes 422に変換できます。
http://www.divergentmedia.com/clipwrap

Compressor、MPEG Streamclip、ClipWrapのどれでもバッチ処理いけます。

ProResというやつも5種類、Apple ProRes 4444, Apple ProRes 422 (HQ), Apple ProRes 422, Apple ProRes 422 (LT), Apple ProRes 422 (Proxy)あるけども、その差は以下の通り。
http://documentation.apple.com/en/finalcutpro/professionalformatsandworkflows/index.html#chapter=10%26section=2%26tasks=true

で無事実行できたのですが、ファイルサイズは元のものと比べて数倍から十数倍にも膨れ上がるので要注意。ぼくの実績だと3GBが40GBになりました。そんだけ圧縮してたらリアルタイム編集ができないのもうなずけます。

昨日書いたエントリーは、oFに含まれている公式addon、ofxOpenCvについてでしたが、ちょっと偏った実装がなされているなぁ…というのがまぁ率直な感想といえば感想でした。で、この公式addonに対してある意味異議を唱え、代替するaddonを作ろうとしてる人がいます。

昨日のエントリーにも登場するKyle McDonaldで、その名もofxCvというものを開発中。
https://github.com/kylemcdonald/ofxCv
ofxOpenCvに代替するのが目標、とステートメントがはっきり出ていて、上記ページをみるとこんな目標が掲げられています。

ゴール (Goals)

有用な方法で複雑さを包みこむ (Wrap complex things in a helpful way)

本物のCV関数よりも少ない引数で利用できるようにする。
高速化するための動的なメモリ割り当てをハンドリングできる、スマートなインターフェースを提供する。
（もう一行あるのですが意味が汲み取れず…）

Sometimes this means: providing wrapper functions that require fewer arguments than the real CV functions, providing a smart interface that handles dynamic memory allocation to make things faster for you, or providing in place and out of place alternatives.

OpenCVの力を明瞭に提示する (Present the power of OpenCv clearly)

直感的な方法で命名することや、さらに重要なことは、そのクラスがあるデータを変換するメソッドを持つんだということだがわかりやすいようにするということ。また、CVの機能のデモを提供することを意味し、一般的にofxOpenCvよりも有用であること。

This means naming things in an intuitive way, and, more importantly, providing classes that have methods that transform the data represented by that class. It also means providing demos of CV functions, and generally being more useful than ofxOpenCv.

openFrameworksとOpenCVの相互運用性 (Interoperability of openFrameworks and OpenCv)

軽量の変換機能を提供することにより、簡単にCVを直接操作できるようにします。また変換を行うCV関数のラッパーを提供します。

Making it easy to work directly with CV by providing lightweight conversion functions,
and providing wrappers for CV functions that do the conversions for you.

優雅な内部OpenCVのコード (Elegant internal OpenCv code)

OpenCVを直接使用する足がかりを提供するために、すべての機能においてきれいな実装を提供します。これは、関数名と変数名をOpenCVのドキュメントに従って使用し、コードを介して他の人に明確にそれを説明できるようにするということです。時には重いテンプレートや、他にも難しい構造のものが存在しますが、これらは可能な限り避けるべきです。

Provide clean implementations of all functions in order to provide a stepping stone to direct OpenCV use. This means using function names and variable names that follow the OpenCV documentation, and spending the time to learn proper CV usage so I can explain it clearly to others through code. Sometimes there will be heavy templating or other difficult constructs, but these should be avoided as much as possible.

とかなり確信を持って取り組んでることがわかります。ページ下部には “ofxCv was developed with support from Yamaguchi Center for Arts and Media.” とクレジットがあってYCAMと一緒に取り組んでることがわかります。そんなKyleは先日からA.I.R.（アーティスト・イン・レジデンス)形式でYCAMに滞在しているようですよ。

追記（8/14）残り部分の訳を一部、以下に追加しました。

使い方 (Usage)

Working with ofxCv

ofxOpenCvとは異なり、ofxCvでは、第三の型（例えばofxCvGrayscaleImage）を導入するよりも、ネイティブのopenFrameworksの型またはネイティブのOpenCVの型のいずれかを利用してください。oFとOpenCVの型を使ってスムーズに作業できるように、ofxCvにはtoCv() 関数とtoOf()関数が含まれています。openFrameworksのデータをOpenCVのデータに変換したり、その逆の変換をしたりする関数です。その際、画像のように大きいデータの場合はそれをコピーするのではなくラップして（包んで）扱います。ベクトルのように小さいデータの場合は、データをコピーすることによって行われます。

ofxCvの残りの部分は主にヘルパー関数（たとえば、threshold()）とラッパークラス（たとえば、Calibration）です。

toCv()

toCv() はoFのデータをOpenCvのデータへ変換します。使用例です。

ofImage img;
img.loadImage("image.png");
Mat imgMat = toCv(img);

ここではimgMatと名前をつけたラッパーデータを用いています。ディープコピーをするにはclone()を使用してください。

Mat imgMatClone = toCv(img).clone();


imitate()

imitate()は主にofxCvの内部で使用されます。
CVの作業を実行するときは、似たディメンションとチャネルの、複数のバッファを定期的に割り当てたくなります。
imitate()はプロトタイプのパターンに従い、’original’という元の画像あったとしたら、’imitate(mirror, original)’を実行することで’mirror’にも’original’と同様のバッファが割り当てられます。（注：この段落、翻訳やや不安）
imitate() には大きなアドバンテージが二つあります。

• Mat、ofImage、ofPixels、ofVideoGrabber、その他ofBaseHasPixelsを拡張したオブジェクトだったらどれからでも使えます。
• 必要な場合にのみメモリを再割り当てします。これは自由に使用できることを意味します。

Working with OpenCv 2

OpenCV2は、非常にうまく設計されたAPIです。そしてofxCvを使って直接OpenCV2を使用することを推奨します。以下はOpenCvを使うためのいくつかのヒントです。

OpenCv Types

OpenCv2では、古い’IplImage’の代わりに’Mat’クラスを使用します。
メモリ割り当て、コピー、メモリ割り当て解除は、すべて自動的に処理されます。演算子’='は、浅い、参照カウントのコピーです。
‘Mat’は’Scalar’を集めたものを含みます。
‘Scalar’は基本的なデータ型（unsigned char, bool, doubleなどなど）を集めたものを含みます。
‘Scalar’ というのは、色やもしくは、その他の多次元情報を表現するための、短いベクトルです。
階層構造としては ‘Mat’ が ‘Scalar’ を含み、’Scalar’ には基本的なデータ型が含まれます。

Mat operations

同じサイズと型の’Mat’オブジェクトにおける基本的な算術演算は、行列式で行うことができます。
行列式というのは’Mat’、’Scalar’および基本的なデータ型を受け入れるオーバーロードされた演算子の集まりです。
通常の式は以下のようになりますが、


float x, a, b;
...
x = (a + b) * 10;


行列演算も似ていて、


Mat x, a, b;
...
x = (a + b) * 10;


ここでやっていることは、すべてのaとbを足したものに10をかけ、xに代入しています。

行列式では数学の演算子（+, -, / (割り算), * (掛け算)、.mul()という、要素ごとのの乗算）が使えます。
!=, ==, <, >, >=, <=などの比較演算子も同様に使えます（<=は閾値を出すのに便利）。
二項演算子の &、|、^、~も同様。他にもabs()、min()、max()あたりは使えます。
すべてのリストについてはOpenCvのドキュメントかmat.hppを参照ください。

• OpenCV 2.2 C++ リファレンス
• OpenCV 2.2 チートシート (C++) (PDF)

ヴァージョン話

OpenCVに大きく1.x系と2.x系の二つあるように、それを利用するoF側のラッパーファイルも当然構成が異なる。
うまいことoF自体のヴァージョンアップとからめていて、0062と0070（こないだリリースされたばかりの最新版）で同梱されているOpenCVのヴァージョンが異なりそれに伴ってファイル構成が異なる。フォルダ／ファイル構成を見比べるとこんな感じ。

ファイル構成自体が変わっているので、例えば他の人の作ったプロジェクトファイルを自分の環境で動かして動かない場合、参照しているOpenCVのヴァージョンが異なるから、という可能性もある。

以下は0070とそれに同梱されているOpenCV 2.xの話。

ファイル構成

addonsの中にofxOpenCvというフォルダがあってここにoFで使うOpenCV関係のファイルが入っている。
直下に libs と src というフォルダがあるが、libsの方がOpenCVの実ファイルでsrcの方がoFで用意しているラッパーファイル群。

https://github.com/openframeworks/openFrameworks/tree/master/addons/ofxOpenCv/src

ofxOpenCv.h（メインの読み込みファイル）、ofxCvMain.h（廃止予定の旧読み込みファイル）、ofxCvConstants.h（定数の定義）を除くと、大きく画像処理系と輪郭検出系の二つに分かれる。

画像処理系

ofxCvImage.hが抽象クラスで、画像処理系共通の定義がなされている。それ以外は実クラスで画像のスペックによって分けられていて、

• ofxCvColorImage.h…3チャンネル持ってる8ビット(IPL_DEPTH_8U)画像。ピクセル値は各チャンネルごとに 0-255。
• ofxCvFloatImage.h…1チャンネル持ってる32ビット(IPL_DEPTH_32F)画像。ピクセル値は基本的には0-1.0だが他の値を持たせることも可能。
• ofxCvShortImage.h…1チャンネル持ってる16ビット(IPL_DEPTH_16U)画像。ピクセル値は0-65535。
• ofxCvGrayscaleImage.h…1チャンネル持ってる8ビット(IPL_DEPTH_8U)画像。ピクセル値は0-255。

こんな感じでメモリ節約のために最低限必要なものを使用する感じ。

輪郭検出系

ofxCvContourFinder.hとofxCvHaarFinder.hの二つ。

ofxCvContourFinder.hは「画像の中から白い塊(blob)を見つけ、重心、バウンディングボックス、面積、長さ、多角形の輪郭を認識し、結果はofxCvBlobオブジェクトのベクトルに配置される。」(‘Finds white blobs in binary images and identifies centroid, bounding box, area, length and polygonal contour
The result is placed in a vector of ofxCvBlob objects.’)とのこと（ソースコードのコメント文より）

輪郭検出する際は極力解析しやすいようにカメラなどから入力された画像に対して動きのある部分を白、ない部分を黒に二値化する前処理を行うが、ここでいう白い塊というのはその動きのある部分のことを指す。

ofxCvHaarFinder.hはHaar-like特徴を使った顔検出のためのクラス。
Kyle McDonaldが中心になって整備中。
http://forum.openframeworks.cc/index.php?&topic=2006.0
http://code.google.com/p/kyle/

それ以外

今まで出てこなかったofxCvBlob.hは、画像処理系と輪郭検出系の両方から参照される単機能なクラスで、受け取ったpointからblobを生成する。blobというのはoF専用の用語ではなくOpenCV用語。oF作ってる人たちの定義では “多角形の輪郭で表される均質なパッチ” とのこと。

雑感

ofxOpenCv自体は輪郭検出系の機能を使うために用意され、画像処理系はそのための下準備のためのものという印象。本家OpenCVの仕様と見比べると採用されている機能が限定的であることがわかる。
また例えばofxCvContourFinder.hの中で、本家OpenCVのContourFinderのすべての機能が盛り込まれている訳ではないことにも注意。

ここでないといっているのは現状の認識のために書いているのであって、必要なものは用意したりcommitしたりすべきなのでしょう、ということで。

OpenCVって何

CやC++で書かれた画像の認識や処理のためのライブラリ群。これじゃ書きたりないだろうけど管々しく引用するのは今回省略。

ヴァージョンについて

2011.7.30時点での最新ヴァージョンは2.3。1.xから2.xへメジャーアップデートした際に大きく構成や機能の変更・追加があることと、日本語リファレンスの書籍の多く（「OpenCV プログラミングブック」とか「詳解 OpenCV」とか）が発売時期から1.xベースなのが悩ましいところ。

1.xと2.x系の大きな違いは？

2.xの最初のリリース、2.0の（オンラインで参照できる）ReadMeを見ると、

• （OpenCV 1.xのCでのAPIを残しながら）C++のインターフェイスが増えたよ。
• 機能がたくさん増えたよ。
• ディレクトリ構造を最適化したり、ドキュメント用意したりしたよ。

といった感じで詳細は個別に見ていかないとよくわからん。ChangeLogはアーカイブファイル内の ./doc/ChangeLog.htm を参照。

どんな関数で構成されているか

opencv.jp を参考に。

1.1pre

http://opencv.jp/opencv-1.1.0/document/

2.2

http://opencv.jp/opencv-2.2/cpp/

見比べるとCVの各機能がより大きく扱われてるのと、CVAUXが一見見当たらないことがわかります。CVAUXを自分が使うかどうかもまだわからないので必要に応じて要調査。

Flashへの対応状況

Marilenaという移植ライブラリがある。

元のCで書かれたライブラリとAS3をブリッジするライブラリはなく、手動でObject Detectionのみを移植したライブラリがある。時期からしてほぼ間違いなく1.xベース。
公式ページ

• http://www.libspark.org/wiki/mash/Marilena

実装例

• http://www.quasimondo.com/archives/000687.php
• http://blog.inspirit.ru/?p=416
• http://www.publicroots.com/fmt/archives/000331.html

元のライブラリを利用してWindowsでネイティブアプリを作り、AIRと入出力する

というすごい例が。
http://blog.alumican.net/2010/08/10_040647

Processingへの対応状況

ラッパーライブラリがある。

http://ubaa.net/shared/processing/opencv/
上記ページを読んでるとMacは1.1ベースでWindowsは1.0ベースらしい。
実装例

• http://r-dimension.xsrv.jp/classes_j/opencv/
• http://createdigitalmotion.com/2009/02/opencv-motion-tracking-face-recognition-with-processing-im-forever-popping-bubbles/
• http://blog.bitbytebit.co.uk/137-face-tracking-with-arduino-opencv-processing/

oFへの対応状況

ラッパーライブラリがある。

oF自体にadd onとして含まれてる。現時点での最新版では2.2がサポートされている
https://github.com/openframeworks/openFrameworks/tree/master/addons/ofxOpenCv/libs/opencv
ただしOpenCVの機能全部を網羅している訳ではないみたいで、必要な人が必要な部分をラッパーライブラリ化しているようです。

Cinderへの対応状況

ラッパーライブラリがある。現時点での最新版では2.3がサポートされている。

https://github.com/cinder/Cinder-OpenCV
ラッパーライブラリのファイル名を眺めた限りですが、現時点ではoFよりサポートしている範囲が広そう。
https://github.com/cinder/Cinder-OpenCV/tree/master/lib/macosx

最後に

まずは大掴みに把握したかったのでひとまずこんな感じで。
oFとCinderはベースがC++なのでラッパーライブラリなくとも読みこめば使えるはず（歯がたたないけど）。またウェブカムやKinectでキャプチャした画像を解析するのをoFやCinderで行ってOSC経由でFlashでそのデータを利用することも、同じ動画を参照できて転送データ量が速度的に問題なければできそう（実際やってる人もいるし）。これ以外でも何かわかったら追記します。

ダウンロードするとフォルダとして認識されるのでファイル名を textmate-processing.tmbundle とリネームしてあげれば一つのパッケージとして認識してくれます。インストール場所は、
/Library/Application Support/TextMate/Bundles （全ユーザ用）
か
/Users/(username)/Library/Application Support/TextMate/Bundles （特定のユーザ用）
か好きな方で。

“Run in Processing”がうまく動かなかったので、
http://processing.org/discourse/yabb2/YaBB.pl?num=1211907539
を参考に、
Bundles → Bundle Editor → Show Bundle EditorでBundle Editor を開き、
・SaveをCurrent Fileに変更。
・Commandを以下に全差し替え。

osascript < tell application “Processing” to run
tell application “Processing” to activate
tell application “Processing” to open POSIX file “${TM_FILEPATH}”
delay 1
tell application “System Events” to tell process “Processing”

keystroke “r” using command down
end tell
EOF

したら動いてくれました。

pdeファイルをファイル名と同名のフォルダに収めるべし、という制限はありますね。
あとライブラリは所定位置に収めておく必要があります。所定位置というのはProcessing.appの環境設定で指定する、sketchbook location以下にlibrariesというフォルダ名で配置する、という感じ。

撮影後、何もしていない写真のExif：

Exif IFD0

• Camera Make = Apple
• Camera Model = iPhone 3GS
• X-Resolution = 72/1 ===> 72
• Y-Resolution = 72/1 ===> 72
• X/Y-Resolution Unit = inch (2)
• Software / Firmware Version = 3.1
• Last Modified Date/Time = 2009:10:06 20:45:32
• Y/Cb/Cr Positioning (Subsampling) = centered / center of pixel array (1)

Exif Sub IFD

• Exposure Time (1 / Shutter Speed) = 1/15 second ===> 0.06667 second
• Lens F-Number / F-Stop = 14/5 ===> ƒ/2.8
• Exposure Program = normal program (2)
• ISO Speed Ratings = 165
• Exif Version = 0221
• Original Date/Time = 2009:10:06 20:45:32
• Digitization Date/Time = 2009:10:06 20:45:32
• Shutter Speed Value (APEX) = 3711/949
• Shutter Speed (Exposure Time) = 1/15.04 second
• Aperture Value (APEX) = 4281/1441
• Aperture = ƒ/2.8
• Metering Mode = spot (3)
• Flash = No flash function
• Focal Length = 77/20 mm ===> 3.85 mm
• FlashPix Version = 0100
• Colour Space = sRGB (1)
• Image Width = 800 pixels
• Image Height = 600 pixels
• Image Sensing Method = one-chip color area sensor (2)
• Exposure Mode = auto exposure (0)
• White Balance = auto (0)
• Sharpness = soft (1)

Exif GPS IFD（GPS値の一部を伏せ字に）

• GPS Latitude Reference = N
• GPS Latitude = */*,*/*,*/* [degrees, minutes, seconds] ===> *° *.*′
• GPS Longitude Reference = E
• GPS Longitude = */*,*/*,*/* [degrees, minutes, seconds] ===> *° *.*′
• Links to online mapping websites
  • Google™ Maps
  • Yahoo!® Maps
  • MSN® Maps & Directions
  • Mapquest®
  • Open KML data with Google™ Earth
  • Save KML data to file
  • Save KML data to file and open with Google™ Earth
• GPS Time Stamp / UTC Time = 20/1,44/1,1980/100 [hours, minutes, seconds] ===> 20h 44m 19.8s
• GPS Image Direction Reference = magnetic direction
• GPS Image Direction = 17/1 degrees

MMSを通した後のExif情報：

Exif IFD0

• X-Resolution = 72/1 ===> 72
• Y-Resolution = 72/1 ===> 72
• X/Y-Resolution Unit = inch (2)
• Y/Cb/Cr Positioning (Subsampling) = centered / center of pixel array (1)

Exif Sub IFD

• Exif Version = 0221
• FlashPix Version = 0100
• Colour Space = sRGB (1)
• Image Width = 800 pixels
• Image Height = 600 pixels

元ネタ

• iPhoneで撮影した写真の危険性と対策のまとめ | MY IPHONE . JP
• 【注意喚起】iPhoneから個人情報が漏洩している可能性アリ！ – ロケットニュース24（β）

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国民生活金融公庫の融資制度を利用するつもりだったんですが、結果からいうと一旦見送りました。

元資金の２倍まで借りられるんですね。でそれを元にした事業計画を立てるので、創業時の必要資金としては手持ちの３倍が基準になります。
500万あれば1500万の事業計画になる訳ですが、大きな出費であるオフィスを借りるタイミングと、公庫へ申請するタイミングをちょうどうまく合わせるのが困難なわけです。

オフィスを借りる前と後で手持ちの資金が変わってくるので、どちらのタイミングで事業計画書を出すかで計画書の数字がかなり変わってきてしまう、と。この辺ほかの人はどうやってるんだろう…。

オフィスはいい物件であればあるほど、仮契約なんてしてくれません。
また公庫の方も申請から面接まで２週間程度、その後結果が２〜３週後としても１ヶ月かかる訳で、この間オフィス物件を仮契約しつづけるというのも難しいのではないでしょうか。

以前から申請する前提で、商工会議所に何度か通って創業計画書を準備して、各所から見積もり取ったりしていたので残念ですが、numbers（Macのエクセルみたいなソフト）の操作はこれで覚えたのでまあいいっか。

せっかくなので、いくつかtipsです。

公庫の面接は落ちると記録に残るらしいので、面接で見込みがないと思ったらその場で申請を取り下げた方がいいらしい。

借りたお金で月々の利払い自体は出来てしまうので、そうではなくてちゃんと利益から返済できる事業計画にして、それを口に出してアピールすることが大切。

商工会議所の人でも意外に金利を正確に把握していなかったりするので、公庫で面接前の相談予約をしてその場で事業計画を見てもらうと話が早そう。

事業計画の説得力は、自分（の会社）以外からみた自分（の会社）への数値的な評価。そういう意味ではビザの申請に似てるのかも。申請したことないのであれですが人の話を聞いてそんな印象。

もしくは昔の銀行が、融資先の会社の事業計画や内容を評価できるスキルがないので、土地を担保にしか貸すお金を決められなかったのと同じ感じといいますか。

公庫の人は、業種ごとのの相場感は持っているでしょうが業界知識はないものとして話す必要があるので、専門外の人へ自分の専門を分かりやすく説明する必要があるかと思い、わかりやすく説明しようと試みる訳です。
が、その辺は肩すかしな程フンフンフンと聞き流されて、結局集めてきた書類とそこに書かれた数字しか見ていないような印象ではありました。そういう意味では、よりアピールできる数字と書類を作れる行政書士に頼む方が楽かもしれません。

ご多分にもれず、Dropboxを普段活用しているので、上記記事を読んで色めき立ち、早速試してみました。

先行する同様のサービス、Dropboxとの差は@ITによる渾身のレビューでじっくり検証されていますが、個人的に一番インパクトがあったのは「ローカルのファイルは最早キャッシュに過ぎない」というフレーズでした。

• ユーザーがローカルマシン上にてZumoDrive用に使用するディスクサイズを指定できる
• そのサイズ（キャッシュサイズ）がクラウド側のデータ量と同等ならDropboxと同様の完全な同期が保たれる
• そのサイズがクラウド側のデータより少ないならクラウド側にしかないファイルはいざ使用する際にダウンロードされてくる
• ファイルのインデックス自体は保たれているのでFinderやExplorerでファイルの存在は普通に可視できる

同期に伴う細かな裏の仕組みはいくつも工夫されている点があるようですが、大雑把に違いをいうとこんな感じのようです。

まあ、ZumoDriveはネットワークストレージのショートカットがデスクトップに置かれている感じなので、FinderやExplorerとシームレスに統合されている使い勝手のDropboxの方が個人的には好きですね。
書類/My Documents内をとにかく全部、変更履歴とりながら同期するぜ、みたいな明快さというか。

キャッシュ設定画面で、音楽／画像／ドキュメント／その他とそれぞれ設定できるので、これらのファイルを管理することが想定されているようです。それでいうと、個人的にですが、

音楽は、うーん紆余曲折を経て落ち着いたライブラリを移行する勇気はまだないな。全部で180GBぐらいあったりするので、それだけで月額$53.99。まだ高い。それだったら自宅PCをサーバに見立てるSimplifyMediaで十分です。

画像はFlickrを始めたくさんサービスが存在しますし、画像に特化されている分そちらのサイトを利用した方が、明らかに閲覧する際の使い勝手がよく機能も豊富。個人的には（proアカウントにアップグレードした）Flickrへ一元化してます。

ドキュメントにはいいかもしれないですね。ドキュメントを保存しておくウェブサービスがいくつかあったりしますが、探し足りないのかまだお気に入りのものをみつけられていないのと、個人的には著作権が自分にあるもの／ないものまとめてドキュメント／資料として一元的に保存しておきたかったりするので。

映像はさすがにまだ明示的には使用目的として示されていないですね。

という訳でなんだかんだでツラツラ検討していくと、ZumoDriveに保存しているものは、ScanSnapで取り込んだPDFやネットで落としてきたPDF/PPTなどのドキュメントファイルぐらいになってしまいました。

ただ使用したアプリのせいかもしれませんが、4KB程度のxmlファイルをZumoDrive上に置き、MacのCodaというアプリで開こうとするとアプリが必ず落ちてしまったりしました。あらら。

やはり使い勝手的に、ZumoDriveはローカルマシンとは別なドライブなんですよね。ローカルのドライブに一時保存したりするとZumoDriveへ明示的に保存しなおすという行為が発生してしまうのがやっぱりタイムラグ感があるというか。この辺はDropboxに軍配を上げたいです。

うーん、当初はZumoDriveアゲなエントリを書こうとしてたんですけどね。細かい同期の取り回しやコンセプトはDropboxよりも進化しているように思えたので。

今現在の従量課金だとまだ高く、なんでも置いてしまうという訳にはいかないということと、提供者側の利用想定としては、ファイル自体を変更することのあまりないもの（楽曲や写真画像など）を想定しているようですが、個人的にはそれをZumoDriveで使う優先度は低いんですよねー。残念。

こんなクラウド型サービスの行き着く先として、上記＠ITの記事中でもさらっと、

もっと言えば、そもそもほとんどの楽曲データはユーザーによらず同一バイナリなのだから、その重複分をなくせる可能性すらある。もちろんビジネスモデル、著作権などの問題はあるだろうが、長い目で見れば音楽を“購入”するというのは、ストリーミング権、キャッシュ権を買うような話になっていくのかもしれない。

といったようなことが書いてありました。
DRMなき今、iTunesの行き着く先は、現状Napsterが提供しているようなサーバに保存されている楽曲をキャッシュかストリーミングで聴き放題の定額制サービス…だったりはしないか。個別課金からサブスクリプション課金へ移行できる売り上げの規模感てどれぐらいなんでしょうね。

音楽を所有する喜びは確実にLPやCD時代と異なっていると思いますが、さらに変わるんだろうか。楽曲がデータファイルになった時点ですでに変質しているというのもあると思いますが、例えば買ってきたCDもリッピングするまで自分の中で中途半端な位置づけでリッピング終わるとやっと落ち着いて聴ける心持ちになりつつも、同時にCDが抜け殻のようにしか見えなくなったりします。

クラウドストレージサービスのZumodrive、ひと味違う同期システムを搭載

次の大きな波のひとつになる予感。何よりFlashオーサリングのノウハウでデスクトップアプリを作れる可能性が素敵。個人的に少しづつトライしていけたらいいな（ホントか！）。

Flash CS3でAIRファイル制作する方法

公式にも直にサポートされるようですが、非公式方法があったのでメモ。

1. Flex Builder 3 Public BetaかFlex 3 SDK betaを落として、中から「airglobal.swc」というクラスライブラリファイルを抜き出し、Flash CS3のクラスパスの通った場所にコピー。クラスパスはWindows XPではこことか。
   

   <C:Program FilesAdobeAdobe Flash CS3jaConfigurationActionscript 3.0Classes>

2. Extension Manager v1.8をインストール
3. gskinner.comのAIRpanelをダウンロード
4. Extension Managerを使って、AIRpanelをインストール

インストール後、Flash CS3を立ち上げ、ウインドウ→その他のパネル→AIRPanelでパネル表示。
Test（テスト）、Package（パッケージング）ボタンを押すとそれぞれ実行。
初回のみ、Flexに含まれるadl.exeにパスを通す必要あり（ダイアログが出る）。

AIRサポートしてるエディタを使う方法

Aptana
インストール方法は、Adobe AIRメモの「Aptanaによる開発」あたり。以下に引用。便利べんり。

1. Aptana IDEを起動。
2. Aptanaスタートページ(非表示時は「ヘルプ→Aptana Start Page」)のPluginsにある「Aptana plugin for Adobe AIR Support」のDownloadをクリック。
3. Adobe AIR Supportにチェックを入れ次へボタンを押す。
4. 使用条件の条項に同意しますをチェックし次へボタンを押す。
5. 「終了」ボタンを押す。
6. インストール確認画面が表示されるので「すべてインストール」ボタンを押す。
7. 再始動確認画面が表示されるので「はい」ボタンを押す。

1. Aptana IDEのメニュー「ウィンドウ→設定」を選択し設定ダイアログを開く。
2. 設定ダイアログのツリー「Aptana→AIR SDKs」を選択。
3. Addボタンを押し、AIR SDKのインストール先フォルダとAIR SDK名("air b1"など適当でOK)を指定しOKボタンを押す。
4. 設定ダイアログのツリー「一般→ワークスペース」を選択。
5. テキスト･ファイル・エンコードにその他の「UTF-8」を指定。
6. OKボタンを押し設定ダイアログを閉じる。

オライリー・ポケットガイド本

• Apolloポケットガイド邦訳ＷＩＫＩ （有志の労作。アルファ版時代のもの）
• 上記ポケットガイド本の最新版（pdf版がダウンロード可能）

公式系リソース

• http://labs.adobe.com/wiki/index.php/AIR
• http://livedocs.adobe.com/labs/air/1/devappsflex/
• http://www.mikechambers.com/blog/
• http://weblogs.macromedia.com/akamijo/archives/air/index.cfm
• http://www.adobe.com/devnet/articles/air_sample_apps.html

日本語で読めるリソース

• http://fladdict.net/blog/
• http://gihyo.jp/dev/serial/01/adobe-apollo
• http://labs.anthill.jp/
• http://www.noridon.net/weblogs/archives/apollo/index.html
• http://journal.mycom.co.jp/series/air/003/menu.html

実装例

• showcase @ Adobe labs
• Skimee

Adobe AIR Developers Nightレポート

• http://codezine.jp/a/article/aid/1530.aspx