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前回

「🧠 Pythonで学ぶ画像認識入門：TensorFlowとKerasで手書き数字を判定する方法(4) ～学習済みモデルで自作画像を認識～」

の記事では、学習済みモデルを使って「1枚の手書き数字画像」を判定しました。
今回はさらに発展して、フォルダ内にある複数の画像を一括で認識してみましょう。

これにより、手書きで作成した「0〜9」の数字画像をまとめてテストできるようになります。

🧩 動作環境（共通）

項目	バージョン / ツール
OS	Windows 11 Pro 24H2
Python	3.12.6
pip	24.2
エディタ	PowerShell / VS Code
ライブラリ	pandas 2.x / matplotlib 3.x / openpyxl 3.x

📁 ステップ①：フォルダ構成を準備

まず、テスト用フォルダを作成します。

C:\python_env\
├─ mnist_cnn_model.h5        ← 前回の学習済みモデル
├─ test_images\
│   ├─ 0.png
│   ├─ 1.png
│   ├─ 2.png
│   ├─ 3.png
│   └─ 4.png
│   └─ 5.png
│   └─ 6.png
│   └─ 7.png
│   └─ 8.png
│   └─ 9.png
└─ predict_batch.py          ← 今回のスクリプト

C:\python_env\

├─ mnist_cnn_model.h5 ← 前回の学習済みモデル

├─ test_images\

│ ├─ 0.png

│ ├─ 1.png

│ ├─ 2.png

│ ├─ 3.png

│ └─ 4.png

│ └─ 5.png

│ └─ 6.png

│ └─ 7.png

│ └─ 8.png

│ └─ 9.png

└─ predict_batch.py ← 今回のスクリプト

各画像は 白背景 × 黒または青文字、中央寄せ、28×28ピクセル推奨です。

🧠 ステップ②：複数画像を一括認識するスクリプト

ファイル名：predict_batch.py

内容：

# =========================================
# 複数の自作画像を学習済みモデルで一括認識
# =========================================

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# ---------- フォント設定 ----------
plt.rcParams['font.family'] = ['Meiryo', 'Yu Gothic', 'MS Gothic']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# ---------- モデル読み込み ----------
model = load_model("mnist_cnn_model.h5")
print("✅ 学習済みモデルを読み込みました。")

# ---------- 画像フォルダ ----------
folder_path = "test_images"
files = sorted([f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))])

# ---------- 一括推論 ----------
results = []
for file in files:
    img_path = os.path.join(folder_path, file)
    img = image.load_img(img_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
    img_array = image.img_to_array(img)
    img_array = 255 - img_array   # 白背景×黒文字の反転補正
    img_array = img_array / 255.0
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

    pred = model.predict(img_array)
    label = np.argmax(pred)
    results.append((file, label))
    print(f"{file} → 予測結果: {label}")

# ---------- 一覧表示 ----------
plt.figure(figsize=(10, 2))
for i, (fname, label) in enumerate(results):
    img_path = os.path.join(folder_path, fname)
    img = image.load_img(img_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
    plt.subplot(1, len(results), i + 1)
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.title(f"{label}", fontsize=12)
    plt.axis("off")
plt.suptitle("一括予測結果", fontsize=14)
plt.show()

# =========================================

# 複数の自作画像を学習済みモデルで一括認識

# =========================================

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from tensorflow.keras.models import load_model

from tensorflow.keras.preprocessing import image

# ---------- フォント設定 ----------

plt.rcParams['font.family'] = ['Meiryo', 'Yu Gothic', 'MS Gothic']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# ---------- モデル読み込み ----------

model = load_model("mnist_cnn_model.h5")

print("✅ 学習済みモデルを読み込みました。")

# ---------- 画像フォルダ ----------

folder_path = "test_images"

files = sorted([f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))])

# ---------- 一括推論 ----------

results = []

for file in files:

img_path = os.path.join(folder_path, file)

img = image.load_img(img_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")

img_array = image.img_to_array(img)

img_array = 255 - img_array # 白背景×黒文字の反転補正

img_array = img_array / 255.0

img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

pred = model.predict(img_array)

label = np.argmax(pred)

results.append((file, label))

print(f"{file} → 予測結果: {label}")

# ---------- 一覧表示 ----------

plt.figure(figsize=(10, 2))

for i, (fname, label) in enumerate(results):

img_path = os.path.join(folder_path, fname)

img = image.load_img(img_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")

plt.subplot(1, len(results), i + 1)

plt.imshow(img, cmap='gray')

plt.title(f"{label}", fontsize=12)

plt.axis("off")

plt.suptitle("一括予測結果", fontsize=14)

plt.show()

⚙️ ステップ③：実行方法

仮想環境を有効化して、次を実行します：

🧾 ステップ④：出力結果（例）

コンソール出力例：

✅ 学習済みモデルを読み込みました。
0.png → 予測結果: 0
1.png → 予測結果: 1
2.png → 予測結果: 2
3.png → 予測結果: 3
4.png → 予測結果: 4
5.png → 予測結果: 5
6.png → 予測結果: 6
7.png → 予測結果: 7
8.png → 予測結果: 8
9.png → 予測結果: 9

✅ 学習済みモデルを読み込みました。

0.png → 予測結果: 0

1.png → 予測結果: 1

2.png → 予測結果: 2

3.png → 予測結果: 3

4.png → 予測結果: 4

5.png → 予測結果: 5

6.png → 予測結果: 6

7.png → 予測結果: 7

8.png → 予測結果: 8

9.png → 予測結果: 9

グラフ表示：

横一列に数字画像が並び、各画像の下にAIの判定結果が表示されます
一目でどの画像をどの数字と認識したか分かります

📊 ステップ⑤：結果と考察





	項目 内容




	処理対象 フォルダ内の全画像（png/jpg）を自動スキャン


	推論処理 load_modelでCNNモデルを再利用し、一括predictを実施


	表示形式 コンソール出力＋matplotlibで可視化


	精度 1枚ずつ推論と同等（約99%）を維持


	応用例 書類や帳票の一括認識、データセットの一括評価など


	考察 単一推論を拡張してバッチ処理化。フォルダ単位で実行できるため自動化が容易

項目	内容
処理対象	フォルダ内の全画像（png/jpg）を自動スキャン
推論処理	load_modelでCNNモデルを再利用し、一括predictを実施
表示形式	コンソール出力＋matplotlibで可視化
精度	1枚ずつ推論と同等（約99%）を維持
応用例	書類や帳票の一括認識、データセットの一括評価など
考察	単一推論を拡張してバッチ処理化。フォルダ単位で実行できるため自動化が容易

💡 発展ポイント

テーマ	内容
結果をCSV出力	pandas.DataFrame(results).to_csv('result.csv', index=False)
サブフォルダ対応	os.walk() を使えば階層フォルダも処理可能
推論速度UP	GPU環境なら処理時間が大幅短縮
異常画像の検出	サイズやフォーマットが不正な画像をスキップ処理可能

✅ まとめ

本記事では、学習済みモデルを使って複数の手書き数字画像をまとめて判定しました。
フォルダ単位で一括処理できるため、データテストやAIモデルの精度検証にも最適です。

次回は、

🧠 (6) 判定結果をCSV出力し、正解データと比較して精度を分析
として、「自作データセットの評価編」に進みます。

SQL, ブログ

SQL：NOT IN と NOT EXISTS の違いとパフォーマンス比較

2025年10月10日管理者コメントする

SQLでサブクエリを使って除外条件を指定する際に利用される「NOT IN」と「NOT EXISTS」。両者の動作の違いやNULLの扱い、パフォーマンス差を実例付きで徹底解説します。

EXISTS は ANSI SQL（国際標準SQL）に含まれる構文 のため、
ほぼすべてのリレーショナルデータベースで利用できます。
古いバージョンの一部DBを除き、標準構文として移植性が非常に高いのが特徴です。

1. NOT IN と NOT EXISTS の基本構文

句	構文例	説明
NOT IN	SELECT * FROM A WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM B);	サブクエリの結果に含まれないIDを抽出
NOT EXISTS	SELECT * FROM A WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE A.ID = B.ID);	Bに同じIDが存在しない場合のみAを取得

ポイント：

両者とも「除外」目的だが、評価タイミングとNULL処理が異なる。

2. 動作の違い（NULLの扱いに注目）

条件	NOT INの結果	NOT EXISTSの結果
サブクエリにNULLが含まれる	すべての行が除外される	正常に比較できる
サブクエリが空（0件）	全件取得される	全件取得される

理由：
NOT IN は内部的に「A.ID <> B.ID」を繰り返すような処理を行うため、NULLが含まれると比較結果がUNKNOWNとなり、全体が評価されなくなる。
一方、NOT EXISTS は行ごとに存在チェックを行うため、NULLの影響を受けない。

3. 実行結果の比較例

以下の例を見てみましょう。

テーブルA

ID	NAME
1	田中
2	鈴木
3	佐藤

テーブルB

ID
1
NULL

-- NOT IN
SELECT * FROM A WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM B);
-- 結果：0件（NULLが含まれているため）

-- NOT EXISTS
SELECT * FROM A WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE A.ID = B.ID);
-- 結果：ID=2,3 が取得される

-- NOT IN

SELECT * FROM A WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM B);

-- 結果：0件（NULLが含まれているため）

-- NOT EXISTS

SELECT * FROM A WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM B WHERE A.ID = B.ID);

-- 結果：ID=2,3 が取得される

4. パフォーマンスの違い

比較項目	NOT IN	NOT EXISTS
NULLの影響	受ける	受けない
実行計画（最適化）	インデックス利用されにくい場合あり	最適化されやすい
大量データ時の効率	遅くなるケースあり	より安定して高速
Oracleの最適化傾向	半結合（Anti-Join）に変換されることあり	同様に最適化される

実測例（概略）

件数	NOT IN所要時間	NOT EXISTS所要時間
1万件	0.25秒	0.20秒
10万件	3.1秒	1.8秒

※ 実測環境：Oracle 19c、インデックスあり、CPU 4コア相当

5. どちらを使うべきか

条件	推奨句
サブクエリにNULLが含まれる可能性あり	NOT EXISTS
データが小規模でNULLなし	どちらでも可
大規模データ・実行計画を重視	NOT EXISTS（推奨）
可読性を優先	NOT EXISTS のほうが誤動作が少ない

6. まとめ

観点	内容
ANSI SQL対応	○（どのDBでも使用可能）
実行パフォーマンス	DBごとに最適化される（MySQL 8以降で特に改善）
推奨度	高い（NOT INより安全で移植性が高い）
注意点	MySQL 5.x 以前では最適化が弱いケースがある

✔ 結論：
除外条件を指定する場合は、基本的に「NOT EXISTS」を使う方が安全で高速です。
ただし、NULLが確実に存在しないことが保証される小規模データではNOT INも選択肢になります。

Java, ブログ, プログラミング

Java：安全な乱数生成に役立つ！SecureRandomの使いどころ

2025年10月10日管理者コメントする

1. SecureRandomとは

SecureRandomは、**暗号論的に安全な乱数（CSPRNG：Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator）**を生成するためのJavaクラスです。
java.securityパッケージに含まれ、セキュリティトークン、APIキー、暗号鍵などの生成に利用されます。

通常のRandomクラスは予測可能な乱数を生成するため、攻撃者にシードを特定される危険性があります。
対してSecureRandomはOSの暗号エンジンを利用して予測不能な乱数を生成します。

2. Randomとの違い

項目	Random	SecureRandom
主な用途	ゲーム・抽選・シミュレーション	暗号・セキュリティ関連
再現性	シード指定で再現可能	予測困難・安全性重視
エントロピー源	疑似乱数（数列）	OSの乱数エンジン
パフォーマンス	高速	やや低速（安全性優先）
実装場所	java.util	java.security

3. Javaバージョン別の対応ポイント

バージョン	特徴・変更点
Java 8	最も広く使われる環境。SecureRandomはデフォルトで十分安全。getInstanceStrong()も使用可能（JDK実装依存）。
Java 11	Base64.getUrlEncoder()などの標準エンコーダが安定。マルチスレッド環境でのSecureRandom利用も改善。
Java 17 (LTS)	デフォルトの乱数アルゴリズムが強化（DRBGが推奨）。新しいSecureRandom実装が追加。
Java 21 (LTS)	SecureRandomのアルゴリズム選択がより細かく制御可能に。DRBGがデフォルトで推奨パス。

💡 DRBGとは？
Java 17以降では、NIST標準（SP800-90A）に準拠したDRBG（Deterministic Random Bit Generator）が使用可能です。
これは暗号学的により強固な乱数生成手法で、今後の推奨実装となります。

4. サンプルコード：安全なトークン生成

import java.security.SecureRandom;
import java.util.Base64;

public class SecureRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 安全なSecureRandomインスタンスを取得
        SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();

        // 16バイト（128bit）の乱数トークン生成
        byte[] token = new byte[16];
        secureRandom.nextBytes(token);

        // URLセーフなBase64文字列に変換
        String encoded = Base64.getUrlEncoder().withoutPadding().encodeToString(token);

        System.out.println("安全なトークン: " + encoded);
    }
}

import java.security.SecureRandom;

import java.util.Base64;

public class SecureRandomExample {

public static void main(String[] args) {

// 安全なSecureRandomインスタンスを取得

SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();

// 16バイト（128bit）の乱数トークン生成

byte[] token = new byte[16];

secureRandom.nextBytes(token);

// URLセーフなBase64文字列に変換

String encoded = Base64.getUrlEncoder().withoutPadding().encodeToString(token);

System.out.println("安全なトークン: " + encoded);

}

🧩 出力例：

5. 高度な使い方（Java 17以降対応）

✅ 強力なDRBGインスタンスを明示的に取得

import java.security.SecureRandom;

public class DRBGExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SecureRandom drbg = SecureRandom.getInstance("DRBG");
        byte[] randomBytes = new byte[16];
        drbg.nextBytes(randomBytes);
        System.out.println("DRBGで生成した乱数: " + java.util.HexFormat.of().formatHex(randomBytes));
    }
}

import java.security.SecureRandom;

public class DRBGExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

SecureRandom drbg = SecureRandom.getInstance("DRBG");

byte[] randomBytes = new byte[16];

drbg.nextBytes(randomBytes);

System.out.println("DRBGで生成した乱数: " + java.util.HexFormat.of().formatHex(randomBytes));

}

💡 HexFormatはJava 17で追加された便利クラスです。
Base64よりも短い表現でログ出力に適しています。

6. よくある利用シーン

シーン	使用目的	推奨API
認証トークン生成	セッションIDやAPIキー	SecureRandom + Base64
CSRFトークン	Webフォームの保護	SecureRandom + HexFormat
パスワードリセットURL	予測困難な一時リンク生成	getInstanceStrong()
暗号鍵生成	AESなどの鍵素材	SecureRandom
UUID代替	高強度ランダムID	SecureRandomで独自生成

7. ベストプラクティス

推奨事項	理由
SecureRandomの使い回し	毎回生成するとコストが高い
OS依存のソースを活用	/dev/urandomなどで高品質な乱数
getInstanceStrong()を必要時のみ使用	起動が遅くなるため常用は非推奨
Base64やHexFormatで可読化	ログやトークンで扱いやすい
シード指定は避ける	セキュリティが低下するため

8. パフォーマンス比較（目安）

操作	平均速度	安全性
Random.nextInt()	非常に高速	低
SecureRandom.nextInt()	中程度	高
SecureRandom.getInstanceStrong()	やや遅い	最高
SecureRandom (DRBG)	中〜高	最高（推奨）

9. まとめ

ポイント	内容
用途	暗号・認証・トークン生成に最適
バージョン対応	Java 8〜21全対応
推奨実装	SecureRandom または DRBG（Java 17+）
注意点	シード指定・再生成の多用を避ける
一言	安全性を重視する場面では必ずSecureRandomを！

🧠 コラム：SecureRandomを使うべき「具体例」

OAuth 2.0 認可コードの生成
JWTの署名鍵生成
Cookieのsession_id生成
APIトークン・CSRFトークン・暗号鍵など

→ 「ユーザーや外部に漏れたら困る値」には必ずSecureRandom！

Oracle, データベース, トラブル対応, ブログ

Oracle「ORA-01830: 日付書式の変換で不要なデータが含まれています。」原因と対処法

2025年10月10日管理者コメントする

🧩 エラーの概要

Oracleデータベースで日付型を扱う際に発生する代表的なエラーのひとつが、
「ORA-01830: 日付書式の変換で不要なデータが含まれています。」 です。

このエラーは、TO_DATE 関数や TO_TIMESTAMP 関数などで
日付文字列とフォーマットマスクが一致していない ときに発生します。

⚠️ 主な原因

原因	詳細
フォーマットと実際の文字列が一致していない	例：TO_DATE('2025/10/10 12:00:00','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') のように、区切り文字（/ と -）が異なる
余分な空白や文字が含まれている	例：'2025-10-10 '（末尾にスペース）や '2025-10-10T12:00:00'（"T" が不要）など
不正な日付データを変換しようとしている	例：'2025-13-10'（13月など存在しない日付）
型変換の二重適用	既にDATE型の列に対して再度 TO_DATE を適用しているケース
NLS設定の影響	セッションのデフォルト日付形式が異なる場合、フォーマット不一致が起きやすい

💡 再現例と解説

この例では、/（スラッシュ）で区切られているのに
フォーマットマスクが -（ハイフン）になっているため不一致です。

✅ 正しい例：

🔍 対処法まとめ

対処法	内容
フォーマットマスクを一致させる	区切り文字・桁数・要素（年・月・日）を文字列と揃える
TRIM関数で空白を除去	TO_DATE(TRIM(列名), 'YYYY-MM-DD') のように記述
型を確認する	既にDATE型なら TO_CHAR などで変換すべき
NLS設定を確認	SELECT * FROM NLS_SESSION_PARAMETERS WHERE PARAMETER LIKE 'NLS_DATE%'; で現状を確認
データクリーニング	不正な日付を REGEXP_LIKE などで除外してから変換

🧠 補足：フォーマット指定の注意点

Oracleの日付フォーマット指定子には以下のようなものがあります：

指定子	意味
YYYY	西暦（4桁）
MM	月（01〜12）
DD	日（01〜31）
HH24	時（00〜23）
MI	分
SS	秒

たとえば YYYY-MM-DD HH24:MI:SS のように指定すれば
「2025-10-10 12:00:00」形式の文字列を正しく変換できます。

🧾 まとめ

ポイント	内容
発生原因	フォーマットとデータの不一致
よくあるパターン	区切り文字違い・余分な空白・不正な日付
確認ポイント	NLS設定、文字列の内容、列のデータ型
対処法	フォーマット統一・データクリーニング・TRIM活用

✨ 例：実践的なクエリ

不正データを確認するSQL例：

変換時に安全に行う例：

SELECT CASE
         WHEN REGEXP_LIKE(col_name, '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}$')
         THEN TO_DATE(col_name, 'YYYY-MM-DD')
         ELSE NULL
       END AS safe_date
FROM table_name;

SELECT CASE

WHEN REGEXP_LIKE(col_name, '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}$')

THEN TO_DATE(col_name, 'YYYY-MM-DD')

ELSE NULL

END AS safe_date

FROM table_name;

🏁 まとめの一言

ORA-01830 は「フォーマットと実データのズレ」がほぼすべての原因。
SQLのフォーマット指定を正確に合わせるだけで、ほとんどのケースは解消します。

Excel, ブログ

Excel：Ctrl＋Enterが便利！複数セルに一気に同じ値を入力する方法

2025年10月9日管理者コメントする

Excelで「同じ値を何度も入力していて面倒…」と思ったことはありませんか？
そんな時に知っておくと超便利なのが、Ctrl＋Enter。
複数セルへ同じ値を一瞬で入力できる“神ショートカット”です。
事務作業からデータ整理まで、覚えるだけで作業スピードが劇的に変わります。

🪄 対応バージョン





	バージョン 対応状況




	Excel 2010 ✅ 対応


	Excel 2013 ✅ 対応


	Excel 2016 ✅ 対応


	Excel 2019 ✅ 対応


	Microsoft 365（サブスク版） ✅ 対応


	Excel for Mac ✅ 対応（⌘＋Enter）

バージョン	対応状況
Excel 2010	✅ 対応
Excel 2013	✅ 対応
Excel 2016	✅ 対応
Excel 2019	✅ 対応
Microsoft 365（サブスク版）	✅ 対応
Excel for Mac	✅ 対応（⌘＋Enter）

💡 Mac版では ⌘＋Enter で同様に一括入力が可能です。

⚡ 基本の使い方ステップ





	ステップ 操作内容 説明




	① 同じ内容を入れたいセルを選択 ドラッグまたはShift＋方向キーで範囲選択


	② 1つのセルに値を入力 例：「済」や「OK」など


	③ Ctrl＋Enterを押す 選択したすべてのセルに同じ値が一括入力

ステップ	操作内容	説明
①	同じ内容を入れたいセルを選択	ドラッグまたはShift＋方向キーで範囲選択
②	1つのセルに値を入力	例：「済」や「OK」など
③	Ctrl＋Enterを押す	選択したすべてのセルに同じ値が一括入力

💡 補足：選択方法によってCtrlの使い方が変わる

状況	操作方法	説明
連続したセル	ドラッグまたはShift＋方向キー	Ctrlを押す必要なし
離れたセル（非連続）	Ctrlを押しながらクリック	複数箇所にまとめて入力したい時に便利

🔍 Ctrlキーの役割とは？

普通のEnterキーは「1セルだけ確定して次へ移動」します。
一方、Ctrl＋Enter は「選択中すべてのセルに確定」して、移動しません。

操作	動作の違い
Enter	1セル確定 → 下のセルへ移動
Ctrl＋Enter	全選択セルに同じ値を確定 → カーソルはそのまま

💡 Ctrlキーは「移動を止めて、全選択セルに反映させる命令キー」です。

🚀 どんなシーンで使える？

実務・日常問わず、Ctrl＋Enterが活きる場面はとても多いです👇

🗂️ 1. ステータス管理の更新

進捗管理表などで、「完了」「未対応」などの文字を一括で入力。
範囲選択 → Ctrl＋Enter で一発反映。

📅 2. 日付の一括設定

同じ日付を複数行に入力したいときに便利。
例：「2025/10/09」を範囲指定してCtrl＋Enter。

👥 3. 担当者名・部署名の一括入力

一覧表で「営業部」「経理部」など同じ部署名をまとめて反映。
離れた場所でもCtrl＋クリックで選択して一括確定。

🔢 4. テストデータ・ダミー値の作成

仮の数値や文字を一気に入力して、検証や集計を行うときに便利。

🧮 5. 数式を一括入力

たとえば =TODAY() を入力 → Ctrl＋Enter で全セルに今日の日付を表示。

⚙️ 類似ショートカットとの違い





	ショートカット 内容 特徴




	Ctrl＋Enter 同じ値を一括入力 最も汎用的


	Ctrl＋D 上のセルをコピー 縦方向に使う


	Ctrl＋R 左のセルをコピー 横方向に使う

ショートカット	内容	特徴
Ctrl＋Enter	同じ値を一括入力	最も汎用的
Ctrl＋D	上のセルをコピー	縦方向に使う
Ctrl＋R	左のセルをコピー	横方向に使う

💡 Ctrl＋Enter は「最初に選んだセルの値を全体に適用」するのが特徴です。

🧠 まとめ





	ポイント 内容




	ショートカット Ctrl＋Enter（Macは⌘＋Enter）


	効果 複数セルに同じ値を一括反映


	対象 文字・数値・関数もOK


	対応バージョン Excel 2010以降すべて対応


	主な活用例 ステータス・日付・部署名・数式など


	メリット 作業効率が劇的にアップ

ポイント	内容
ショートカット	Ctrl＋Enter（Macは⌘＋Enter）
効果	複数セルに同じ値を一括反映
対象	文字・数値・関数もOK
対応バージョン	Excel 2010以降すべて対応
主な活用例	ステータス・日付・部署名・数式など
メリット	作業効率が劇的にアップ

✨ 編集後記

Excelの作業時間を短縮したいなら、まず覚えるべきが Ctrl＋Enter。
単純作業を何倍も早く終わらせられるショートカットです。
今日からぜひ試してみてください！

WinMerge, ブログ

WinMerge：正規表現を使った高度な差分検索テクニック

2025年10月9日管理者コメントする

WinMergeは「ファイルの違いを見るだけのツール」ではありません。
正規表現とフィルタ機能を組み合わせることで、不要な差分を除外し、実質的な変更だけに集中できます。

この記事では、
初心者でもすぐに使える「正規表現の基本」と、
上級者向けの「フィルタファイルを使った高度な差分除外テクニック」までを詳しく解説します。

🔍 正規表現を使える主な場面

機能	対応	説明
検索・置換	✅	検索ダイアログで「正規表現を使用」にチェック
フィルタファイル（.flt）	✅	比較時に除外ルールを定義できる
差分検出ロジック	⚙ 一部	特定パターンの行を無視可能

🧩 よく使う正規表現例

目的	正規表現例	意味
空行を無視	^\s*$	空白や改行のみの行を除外
日付を無視	\d{4}-\d{2}-\d{2}	例：2025-10-09 のような日付を除外
コメント行を無視	^#.* / ^\s//.	コメント始まりの行をスキップ
数値部分を無視	\d+	動的なIDやカウンタ値を除外

⚙️ WinMergeの検索で正規表現を使う方法

メニューから 「編集」→「検索…」 を開く
検索キーワードに正規表現を入力（例：^ERROR.*）
下部の「正規表現を使用」にチェック
「次を検索」で対象行を強調表示

🔍 よく使う検索パターン集

パターン	意味
^ERROR.*	ERRORで始まる行を検索
TODO\|FIXME	TODO または FIXME を検索
[A-Z]{3}	3文字以上の大文字英単語
\bhttps?://[^\s]+	URLを抽出

🧱 フィルタファイルとは？

WinMergeで比較時に「特定の行を無視」するための設定ファイルです。
拡張子は .flt。
コメントや空白行、日付などのノイズを除外して、本質的な差分を見やすくできます。

🧰 フィルタファイルの作り方

① 新規作成

メモ帳などで新しいテキストファイルを作成
以下の内容を記述

INI

[General] Enable=1 IncludeFileMask=*.java;*.log;*.txt ExcludeRegExp=^#.*,^\s*//.*,^\s*$

1
2
3
4

[General]
Enable=1
IncludeFileMask=*.java;*.log;*.txt
ExcludeRegExp=^#.*,^\s*//.*,^\s*$

項目意味

Enable=1 フィルタ有効化

IncludeFileMask 対象ファイル（例：*.java）

ExcludeRegExp 除外したい正規表現（カンマ区切りOK）
名前をつけて保存
例：

C:\Users\<ユーザー名>\Documents\WinMerge\filters\comment_filter.flt

項目	意味
Enable=1	フィルタ有効化
IncludeFileMask	対象ファイル（例：*.java）
ExcludeRegExp	除外したい正規表現（カンマ区切りOK）

② WinMergeに読み込ませる

WinMergeを起動
メニューで
[編集] → [フィルタを選択] をクリック
「ファイル比較フィルタ」ダイアログで
[参照…] → 作成した .flt ファイルを選択
「OK」を押すと有効化完了！

これで比較時にフィルタが自動的に適用されます。

③ 効果を確認する例

比較ファイルA

比較ファイルB

通常比較では「日付が違う」と表示されますが、
次のようなフィルタを設定すれば「差分なし」になります。

→ コメントや日付行を完全に無視できるようになります！

🎯 フィルタの応用テクニック

シーン	推奨設定例
コードレビュー	コメント・空行を除外 (^//., ^\s$)
ログ比較	タイムスタンプを除外 (\d{2}:\d{2}:\d{2})
設定ファイル（JSON）	動的値を除外 ("updated_at":\s".")
HTML比較	script/styleタグ内を除外 ()

💡 複数の .flt ファイルを作り、用途に応じて切り替えるのがおすすめです。

🧠 まとめ

ポイント	内容
正規表現で柔軟に検索	複雑な条件でも効率的にマッチング
フィルタファイルで差分を制御	コメント・日付などノイズを無視
設定は簡単	メモ帳で作ってWinMergeに読み込むだけ
比較効率UP	実質的な変更に集中できる

🏁 結論

WinMergeの「正規表現」と「フィルタファイル」を組み合わせると、
**「無駄な差分を消して、本質だけを見る」**比較環境が作れます。

コードレビュー、ログ検証、設定差分チェックなど、
日常の比較作業を大幅に効率化してくれる強力な武器です。

Redmine, ブログ

Redmineコメントを読みやすくするMarkdown記法まとめ

2025年10月8日管理者コメントする

Redmineでは、チケットコメントやWikiでMarkdown記法が使えます。
ただのテキスト入力よりも見やすく、チーム内の情報共有が格段にスムーズになります。
この記事では、Redmineのコメントで使える代表的なMarkdown書式をまとめて紹介します。

🔹 Markdownの基本ルール

Redmineの設定で「テキスト書式」が Markdown になっている場合に使用可能です。
管理者設定から [管理] > [設定] > [全般] > [テキスト書式] で確認しましょう。

📘 よく使うMarkdown記法一覧

目的	記法例	表示例
見出し	# タイトル	タイトル
強調	重要	重要
斜体	補足	補足
打ち消し	~~不要~~	不要（取り消し線）
箇条書き	- 項目1 - 項目2	・項目1 ・項目2
番号付きリスト	1. 手順A 2. 手順B	1. 手順A 2. 手順B
引用	> メモ内容	メモ内容（引用表示）
コードブロック	```java System.out.println("Hello"); ```	コード枠付きで表示
リンク	[Redmine公式](https://www.redmine.org/)	Redmine公式へのリンク
画像	![代替テキスト](画像URL)	画像を表示
水平線	---	水平線が引かれる
チェックリスト	- [x] 完了 - [ ] 未完了	☑ 完了／□ 未完了

💡 コメントを見やすくするテクニック

1. 見出しで構造化

### 問題の詳細
### 再現手順
### 対応方針

といった形で区切ると、レビューする側がすぐに内容を把握できます。

2. コードやログは囲む

Redmineはコードハイライトに対応しているため、

のように書くと、整ったコードブロックで表示されます。

3. 引用でメッセージのやりとりを整理

前回のコメント引用
対応方針を確認しました。

このように相手の発言を引用してから返信すると、会話の流れが分かりやすくなります。

4. リンクで関連チケットを明示

[チケット#123](https://redmine.example.com/issues/123)
#123 とだけ入力しても自動リンクされる

🧩 Redmine特有の便利書式

機能	記法例	説明
チケット参照	#123	該当チケットにリンク
添付ファイルリンク	attachment:log.txt	添付済みファイルを参照
Wikiページ参照	[[Wikiページ名]]	Wiki内リンク
メンション	@ユーザー名	通知を送る（設定による）

🌟 まとめ

ポイント	内容
構造化	見出しと箇条書きで整理
明確化	引用とリンクで文脈を共有
強調	太字・斜体で重要箇所を目立たせる
見やすさ	コードや表を活用して情報を整理

Markdownを使いこなせば、Redmineのコメントは「読む」ものから「伝わる」ものへ進化します。
特に開発・運用チームでは、ログ・SQL・設定内容をコードブロックで整えるだけでも大幅に改善できます。

Microsoft Teams, テレワーク, ブログ

Teamsで背景をカスタムする方法：オリジナル画像で印象アップ

2025年10月8日管理者コメントする

Microsoft Teamsでは、オンライン会議の背景を自由にカスタマイズできます。
オリジナルの背景画像を設定することで、印象アップやプライバシー保護、さらには企業ブランディングにもつながります。
この記事では、自作画像の設定手順からおすすめの背景アイデアまでをメモしておきます。

🎨 背景カスタムのメリット

項目	メリット
プライバシー保護	自宅やオフィスの様子を隠せる
印象アップ	プロフェッショナルな雰囲気を演出
ブランド強化	会社ロゴや企業カラーを反映できる
気分転換	会議の雰囲気を柔らかくできる

🧭 背景設定の基本手順（PC版）

Teamsを起動し、会議を開始または参加します。
画面右上の 「…（その他の操作）」→「背景効果」 をクリック。
既存の背景一覧の下にある 「新しい画像を追加」 を選択。
任意の画像ファイル（JPGまたはPNG）をアップロード。
選択した画像をクリックして 「適用」。

💡 補足： 背景画像は、%AppData%\Microsoft\Teams\Backgrounds\Uploads に保存されます。
直接このフォルダに画像を追加しても反映されます。

📱 スマホアプリでの設定方法（iOS / Android）

会議中に 「…」メニュー → 背景効果 をタップ。
「＋」ボタンで新しい画像を選択。
適用をタップして反映。

※ スマホ版では一部端末でカスタム背景が非対応の場合があります。

🖼️ 背景に使えるおすすめ画像テーマ

テーマ	雰囲気	使用例
シンプルグラデーション	落ち着き・清潔感	社内ミーティング
書斎・オフィス風	信頼感・集中力	プレゼン・面談
自然風景	リラックス	チーム懇談や雑談
自社ロゴ入り背景	プロ意識	外部会議・商談
ファンタジー／アート風	創造性	クリエイティブ職・イベント配信

💡 背景画像の推奨サイズ・形式

項目名1	項目名2	項目名3	項目名4	項目名5
A2	B2	C2	D2
A3	B3	C3	D3	E3
A4	B4	C3	D4	E4
A5	B5	C5	D5	E5

✨ オリジナル背景を作るコツ

Canva や Fotor などのオンラインツールを活用
ロゴ透過PNGを重ねるだけでブランド背景に
背景色は 青・グレー系が会議映えしやすい
明るさをやや落とすことで人物が目立つ

🔒 背景が反映されない場合のチェックポイント

原因	対処法
Teamsが古い	最新バージョンへ更新
GPU設定が無効	設定→デバイス→GPUアクセラレーションを有効に
画像形式が非対応	JPGまたはPNGに変換
フォルダ権限の問題	管理者権限でTeamsを起動

🧩 まとめ：自分らしさを演出して印象アップ！

Teamsの背景カスタマイズは、わずか数クリックで印象を変えることができる便利な機能です。
会議の目的や雰囲気に合わせて背景を使い分ければ、コミュニケーションの質も向上します。
ぜひ自分だけの背景で、次のミーティングをスタイリッシュに演出しましょう！

Oracle, データベース, トラブル対応, ブログ

Oracle「ORA-01652: 一時セグメントを拡張できません」対処手順

2025年10月7日管理者コメントする

Oracleデータベースで大規模なソート処理や集計を行うと、
次のようなエラーが発生することがあります。

このエラーは、一時表領域（TEMP）の空き容量不足によって
SQL実行が中断されたことを意味します。
ここでは、その原因と具体的な対処手順をわかりやすく解説します。

⚠️ エラーの意味

「ORA-01652」は、OracleがSQL実行中に必要な一時領域を確保できなかったことを示すエラーです。
特に次のような処理で発生しやすくなります。

大量データを扱う ORDER BY / GROUP BY / DISTINCT / JOIN
インデックス作成 や 集計処理
TEMP表領域が固定サイズで、自動拡張が無効

🔍 主な原因

原因	詳細
TEMP表領域の容量不足	TEMPファイルのサイズが小さい
自動拡張が無効	TEMPFILE の AUTOEXTEND が OFF
不要なセッションがTEMPを占有	他ユーザーの大規模SQLがTEMPを使用中
SQLの非効率な実行計画	インデックス未使用・結合順序の問題

🧭 対処手順

① TEMP表領域の使用状況を確認

現在の使用率を確認します。

または以下のSQLでも確認可能です。

② TEMPファイルを追加または拡張

TEMP領域が不足している場合、ファイルを追加します。

または新しいTEMPファイルを追加します。

③ 不要なセッションを確認・終了

一時領域を使い続けているセッションを確認します。

不要なセッションが確認できた場合は、管理者権限で終了します。

④ SQLをチューニングする

インデックスを利用する
不要なDISTINCTやORDER BYを削除
結合順序を見直す
集計処理を段階的に分割

一時領域を減らすため、SQLの実行計画を確認します。

⑤ TEMP表領域を再作成（最終手段）

TEMPファイル破損や肥大化が疑われる場合は、
再作成を検討します。

🌟 まとめ

対処法	内容
TEMP使用量確認	V$TEMP_SPACE_HEADERやV$SORT_USAGEで確認
TEMP拡張	ADD TEMPFILE または RESIZE
セッション整理	不要なセッションをKILL
SQLチューニング	実行計画の見直し
TEMP再作成	最終手段として実施

📘 補足：再発防止策

定期的に V$TEMP_SPACE_HEADER を監視
TEMP表領域は AUTOEXTEND ON を推奨
大規模SQL実行前に EXPLAIN PLAN を確認
バッチ処理では 分割実行 を検討

Java, ブログ, プログラミング

Java：SQL接続でつまずかないためのtry-with-resources活用法

2025年10月7日管理者コメントする

JavaでSQL接続を扱うとき、多くの初心者が陥るのが「リソースの解放忘れ」や「例外処理の煩雑さ」です。
特に Connection, PreparedStatement, ResultSet の3つは明示的に close() しないと、メモリリークや接続枯渇の原因になります。

この記事では、そんな問題をtry-with-resources構文でスマートに解決する方法を紹介します。

🧱 try-with-resourcesとは？

Java 7以降で導入された構文で、AutoCloseable インターフェースを実装したオブジェクトを
自動的にクローズしてくれる仕組みです。

✅ 従来のコード例（Java 6以前）

Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;

try {
    conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "user", "pass");
    pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM users");
    rs = pstmt.executeQuery();

    while (rs.next()) {
        System.out.println(rs.getString("name"));
    }
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    try { if (rs != null) rs.close(); } catch (SQLException e) {}
    try { if (pstmt != null) pstmt.close(); } catch (SQLException e) {}
    try { if (conn != null) conn.close(); } catch (SQLException e) {}
}

Connection conn = null;

PreparedStatement pstmt = null;

ResultSet rs = null;

try {

conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "user", "pass");

pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM users");

rs = pstmt.executeQuery();

while (rs.next()) {

System.out.println(rs.getString("name"));

}

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

} finally {

try { if (rs != null) rs.close(); } catch (SQLException e) {}

try { if (pstmt != null) pstmt.close(); } catch (SQLException e) {}

try { if (conn != null) conn.close(); } catch (SQLException e) {}

}

👉 冗長で、finally ブロックがネストしやすく、例外の見落としが発生しやすいのが難点です。

🚀 try-with-resourcesを使った改良版

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb";
String user = "user";
String password = "pass";

String sql = "SELECT * FROM users";

try (
    Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery()
) {
    while (rs.next()) {
        System.out.println(rs.getString("name"));
    }
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb";

String user = "user";

String password = "pass";

String sql = "SELECT * FROM users";

try (

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery()

) {

while (rs.next()) {

System.out.println(rs.getString("name"));

}

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}

✨ メリットまとめ

項目	従来の書き方	try-with-resources
リソース解放	明示的にclose()が必要	自動でcloseされる
コード量	冗長	スッキリ
例外の安全性	finallyで記述ミスの恐れ	例外を安全に補足
可読性	低い	高い

🧠 複数リソースを扱うときのポイント

try(...) の中で複数のリソースを「セミコロン ;」で区切って宣言できます。

try (
    Connection conn = getConnection();
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM orders");
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery()
) {
    // 結果を処理
}

try (

Connection conn = getConnection();

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM orders");

ResultSet rs = pstmt.executeQuery()

) {

// 結果を処理

}

順序は重要：

最後に開いたリソース (ResultSet) から順に自動クローズされます（LIFO順）。

⚙️ try-with-resourcesとカスタムクラス

自作クラスでも AutoCloseable を実装すれば、
try-with-resources構文で安全に自動クローズが可能です。

⚠️ 注意点：例外の隠蔽に注意

もし try 内と close() 内の両方で例外が発生した場合、
try 内の例外が優先され、close() の例外は「抑制された例外」として記録されます。

🔍 まとめ

ポイント	内容
構文	try(リソース宣言){ ... }
バージョン	Java 7以降
対応型	AutoCloseableを実装する全クラス
主な利点	コード簡略化・例外安全性・リソースリーク防止

💬 おわりに

try-with-resources は見た目以上に強力です。
「リソース管理を明示的に書かない」だけで、コードの信頼性と保守性が大幅に向上します。

特にSQL接続まわりでは、この構文を使わない理由がないほどの必須テクニックです。
今後のJava開発では「標準の書き方」として身につけておきましょう。

🧩 動作環境（共通）

📁 ステップ①：フォルダ構成を準備

🧠 ステップ②：複数画像を一括認識するスクリプト

⚙️ ステップ③：実行方法

🧾 ステップ④：出力結果（例）

📊 ステップ⑤：結果と考察

💡 発展ポイント

✅ まとめ

関連記事

1. NOT IN と NOT EXISTS の基本構文

2. 動作の違い（NULLの扱いに注目）

3. 実行結果の比較例

テーブルA

テーブルB

4. パフォーマンスの違い

5. どちらを使うべきか

6. まとめ

関連記事

1. SecureRandomとは

2. Randomとの違い

3. Javaバージョン別の対応ポイント

4. サンプルコード：安全なトークン生成

5. 高度な使い方（Java 17以降対応）

✅ 強力なDRBGインスタンスを明示的に取得

6. よくある利用シーン

7. ベストプラクティス

8. パフォーマンス比較（目安）

9. まとめ

🧠 コラム：SecureRandomを使うべき「具体例」

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🧩 エラーの概要

⚠️ 主な原因

💡 再現例と解説

🔍 対処法まとめ

🧠 補足：フォーマット指定の注意点

🧾 まとめ

✨ 例：実践的なクエリ

🏁 まとめの一言

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🪄 対応バージョン

⚡ 基本の使い方ステップ

💡 補足：選択方法によってCtrlの使い方が変わる

🔍 Ctrlキーの役割とは？

🚀 どんなシーンで使える？

🗂️ 1. ステータス管理の更新

📅 2. 日付の一括設定

👥 3. 担当者名・部署名の一括入力

🔢 4. テストデータ・ダミー値の作成

🧮 5. 数式を一括入力

⚙️ 類似ショートカットとの違い

🧠 まとめ

✨ 編集後記

関連記事

🔍 正規表現を使える主な場面

🧩 よく使う正規表現例

⚙️ WinMergeの検索で正規表現を使う方法

🔍 よく使う検索パターン集

🧱 フィルタファイルとは？

🧰 フィルタファイルの作り方

① 新規作成

② WinMergeに読み込ませる

③ 効果を確認する例

🎯 フィルタの応用テクニック

🧠 まとめ

🏁 結論

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🔹 Markdownの基本ルール

📘 よく使うMarkdown記法一覧

💡 コメントを見やすくするテクニック

1. 見出しで構造化

2. コードやログは囲む

3. 引用でメッセージのやりとりを整理

4. リンクで関連チケットを明示

🧩 Redmine特有の便利書式

🌟 まとめ

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🎨 背景カスタムのメリット

🧭 背景設定の基本手順（PC版）

📱 スマホアプリでの設定方法（iOS / Android）

🖼️ 背景に使えるおすすめ画像テーマ

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