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生活基盤の立ち上げ 9月は主に生活基盤の立ち上げに従事していた。9月10日から15日までSouth Kensingtonのホテルに滞在しながら、携帯電話回線の契約、現地住居の契約、子どもの小学校への申し込みを実施した。 West Actonの現地住居に入居後は、インフラ（電気・水道・ガス・インターネット）の契約、銀行口座の開設、Council Taxの手続き、かかりつけ医の登録を実施した。 契約した物件は家具付きではあるが、入居直後はいろいろと入り用で、寝具や台所用品などの調達に数日を要した。 大学では、研究活動を開始するための事務的な準備を進めた。Sponsored Researcherとして活動するための面接や、大学のアカウント・メールアドレスの開設、居室の鍵の受け取りを行った。 9月上旬、Dante先生とは3度大学に来ていただき打ち合わせを実施していただいた。そこでは、先生および同研究室に滞在中のAlexander Vladimirsky先生に、2年間で取り組みたいテーマについて聞いてもらい、進むべき方向性や読むべき論文について助言をいただいた。 30日には、学内のオープンな研究ディスカッションのイベントに参加させていただく予定であり、本留学期間のアウトリーチ活動の第一歩として取り組む予定である。 渡英初日のトラブル 渡英初日から3日目まで電車・地下鉄のストライキがあった。事前に予告されていたため、空港からのタクシーを予約していたが、あいにく合流できず、代わりのタクシーに乗るまでに1時間近く悪戦苦闘した。 また、ホテルからバスで近隣施設に移動後、帰りのバスがなかなか来ず、2時間近く寒空の下で待つ必要があった。公共交通機能が頑健な日本とは異なる環境での生活が始まることを象徴する出来事だった。 住居契約の重要性 子どもの学校は申請後受理されるまで時間がかかる。25日現在、まだ連絡を受け取れていない。渡英直後に一日中妻に世話をお願いするわけにもいかず、今月は午前在宅→午後通学のようなサイクルで生活を送った。学校決定までの期間については運次第なところもあり、個人でできることとしては、なるべく早く申し込む、そのためになるべく早く住居の契約をする、ということに尽きる。 また、銀行口座の開設にも賃貸契約が必要であった。Wiseと呼ばれる国際送金アプリでは、ポンド建ての銀行口座番号が取得でき、日本にいながらにして現地銀行口座を開設できる。しかし、このままでは口座に紐づく住所が日本の住所になってしまい、日本の法律により100万円以上の残高を保有することができない。住所変更のためには賃貸契約書の送付が必要であった。したがって、こちらも住居の契約を早めにすることが肝要である。

先日、arXivにプレプリントをアップしました。 概要の日本語訳をこちらに掲載します。 複雑な非線形性を近似できるニューラルネットワークは、非線形動的システムのデータ駆動制御において広範囲に応用されています。 しかし、動力学が未知のシステムの高速オンライン同定と制御は依然として中心的な課題です。 本論文では、エコーステートネットワーク（ESN）とモデル予測経路積分（MPPI）制御を統合した新手法を提案し、これらの課題に取り組みます。 提案するReservoir Predictive Path Integral（RPPI）制御は、ESNによる非線形動力学の高速学習を可能にし、学習した非線形性を並列化されたMPPI制御計算で直接活用します。 このフレームワークはUncertainty-aware RPPI（URPPI）にさらに拡張され、ESNの不確実性を活用して探索と活用のバランスが自動調整されます。 Duffing振動子とquadruple-tankシステムの制御実験により、URPPIが制御性能を向上させ、従来の二次計画法ベースのモデル予測制御手法と比較して制御コストを最大60%削減することが実証されました。 ご興味ある方は、こちらのリンクからアクセスしていただければと思います。

この度、2025年9月から2年間、イギリスのImperial College LondonでSponsored Researcherとして研究することになりました。 会社のサバティカル制度を利用し、これまで取り組んできた大規模マルチエージェントシステムの解析・制御に関する研究を継続していく予定です。 修士時代にヴルカヌス・イン・ヨーロッパでアイルランド・ベルギーに1年滞在してから、はや10年。 今度は家族と一緒に海外生活に挑戦できることになりました。 ついてきてくれる妻と子に心から感謝しています。 この滞在が実現できたのは、会社の皆さんのご理解とご支援、そして受け入れ先の先生方・スタッフの皆様のご協力があってこそです。 本当にありがとうございます。 なお、滞在中は会社のメールアドレスが使用できなくなります。 ご連絡の際はプライベートアドレスまでお願いいたします。 ロンドンでの研究や生活の様子も、こちらで時々ご報告していければと思います。 引き続き、よろしくお願いいたします。

はじめに 在宅勤務中、仕事が途切れたタイミングで、ついスマホを開いてSNSや動画サイトを見てしまう。 また、夜中に目が覚めたときも、ついスマホを手に取ってしまって、そのまま眠れなくなることがある。 これ以上深刻化する前に、ツールを用いて生活習慣の改善を目指す。 Screen Time iPhoneやiPadには、スクリーンタイムという機能がある。 設定の中の「休止時間（Downtime）」という項目で、アプリの利用を制限する時間帯を設定できる。 たとえば22時から翌朝5時までの間は、あらかじめ許可していないアプリを使えないようにすることができる。 これを使うことで、夜中に目が覚めても、スマホを使うきっかけが減るはずである。 Jomo 勤務中にも無意識にスマホやPCでSNSを見てしまうことがある。 その対策として、Jomoというアプリを用いる。 これは特定のアプリやウェブサイトを、曜日や時間帯ごとにブロックできる仕組みを持っている。 Screen Timeよりも細かくコントロールできるところが便利である。 ただし、無料版ではブロック時間帯を2つ以上設定できないという制限がある。 そのため、夜間はScreen Time、日中はJomoというように、役割を分けて使うことにする。 ScreenZen 時間に関係なく、スマホを使いたくなるときがある。 この対策として、ScreenZenというアプリを用いる。 このアプリは、ユーザーが特定のアプリやサイトを開こうとするたびに、数秒の待ち時間が「本当に開きますか？」というメッセージと共に挟まれる。 この間に行動を見直す余裕が生まれるので、衝動的な使用を減らせる。 人は"トリガー"によって無意識にスマホを開いてしまう習慣を持ってしまうらしい。 この"無意識"を意識させるために有用なアプリだと思う。 少し試したone-secというアプリも似たような仕組みだったが、無料でブロックできる対象が1つだけという制限があった。 ScreenZenは複数の対象を登録できるし、マルチプラットフォームな点でも使いやすい。 画面のモノクロ化 スマホの画面をモノクロにすることで、刺激を減らすという方法も知ったので試してみている。 iPhoneでは「アクセシビリティ」→「画面表示とテキストサイズ」→「カラーフィルタ」で設定できる。 カラフルなアイコンや画面がすべてグレースケールになるだけで、スマホに対する興味が少し薄れる気がする。 まとめ Screen Timeで夜間の使用を制限し、Jomoで勤務中の誘惑を断ち、ScreenZenで衝動的な使用を抑える。 さらに、白黒画面でスマホそのものへの関心を減らす。 これらの施作でスマホ依存から少しでも抜け出せたらいいと思う。 注：本記事は箇条書きの内容を生成AIに清書してもらいました。

WakeOnLanの必要性 自宅でDellのデスクトップPCにsshやrdp経由で繋いで使っている 接続できないとき、これまではPCの電源ボタンに設置したSwitchbotのスイッチ経由で強制的に再起動を繰り返していた 強制再起動の頻度はそこまで多くなかったが、無理が祟ったのか、先日PCが起動しなくなり、BIOSにすら入れなくなった サポートに修理を依頼し、マザーボードとSSDの交換を実施してもらった 今後このようなことを防ぐため、WakeOnLan (WOL) の設定を実施した WOLの設定 Dell公式のリンクから設定を進める BIOSの設定、ログイン後のデバイスマネージャーの設定の両方を実施すると設定が完了する クライアントは、iOSで適当なアプリをDLした 自宅固有の課題 ルーターとPCの物理的距離の都合、PCはWifiアダプター経由でネットに接続している WifiアダプターとEthernetアダプターの両方で、WoLの設定を実施したが、Wifiアダプター経由だとどうしてもWoLできなかった 自宅で余っているルーターのWDSブリッジング機能を用いることにした 接続関係はこんな感じ： flowchart LR A[WAN]-->|Wired|B[Router1] B-->|Wireless|C[Router2] C-->|Wired|D[desktop] B-->|Wireless|E[mobile,laptop] WDSの設定はここを参考にした WDSの都合なのか、設定後、PCのIP addressがコロコロ変わるようになったため、IPを固定する必要があった さらに更新 WDSを有効にすると、ネットの接続が不安定になった そこで、Router2とRouter1を接続するのは諦め、Router2はネットに繋がないWOL専用のWifiとして運用することにした flowchart LR A[WAN]-->|Wired|B[Router1] B-->|Wireless|C[desktop] B-->|Wireless|D[mobile,laptop] E[Router2]-->|Wired|C WOLしたいときはRouter2のSSIDに繋いでからコマンドを送ればよい Mermaid on Hugo この記事を書くために、hugoにmermaidレンダリングさせる設定が必要だった ここを参考にした

振り返りと今年の目標 振り返り：仕事編 今年は仕事に対するやる気を維持するのに苦労した1年でした。学位取得後の燃え尽き感が大きく、在宅勤務の環境では周りの目が届かないため、ついダラダラとしたペースで仕事を進めてしまいました。特に締め切り直前になってから最低限の仕事を片付ける、というスタイルに陥ることが多かったです。出社する日はやる気が高まるものの、週に一度しか出社できず、通勤時間が増えたことも負担になっていました。 そんな中、なんとかやる気を引き出すためにさまざまな工夫をしました。なかでも在宅勤務環境の整備には凝りすぎなほど力を入れていました。以前はリビングで仕事をしていたのですが、今年ついに自分の部屋を確保し、キーボードやデスクマット、オーディオインターフェースなどを購入しました。特にKeychron Q60 Maxは最高の打鍵感で、今年買ったものの中で一番良かったかもしれません。一方、新しいガジェットは当初はモチベーションを上げてくれるものの、慣れるとその効果が薄れるのが課題です。 また、自己管理を意識した工夫として、ブラウザやアプリの使用時間を制限したり、職場の先輩に1on1ミーティングを定期的にお願いしたりしました。今年はこれらの工夫をさらに進めて、「やる気を出すシステム」を自分の中に確立していきたいです。 振り返り：プライベート編 プライベートでは子どもの成長を感じる一年でした。絵本を選ぶ際、「この本はもう簡単すぎる」と感じることが増え、成長が嬉しい反面、少し寂しさもあります。いつも出かける時は「最強のふたり」を思い浮かべながらベビーカーを押して歩くのにエモさを感じていたのですが、そのような特別な日々が終わりに近づいていることを実感しています。 一方、学位取得後に生活の中心が家と会社の往復、特に在宅勤務中心になることで閉塞感を感じるようになりました。学位取得時にはあった「前進している感覚」が薄れ、人付き合いの面でも会社以外のコミュニティに属したいという気持ちが強まりました。 今年度のテーマ 今年は「やる気を出す」「新しいことに挑戦する」「コミュニティに属する」をテーマにしていきたいと思います。これらを実現するための具体的な行動を取りながら、より充実した一年にしていきたいです。 みなさま、本年もどうぞよろしくお願いいたします。

交通信号制御の論文が出版されました 今年度は一本も論文を出せていなかったのですが、ようやく一本捻り出せました。 共著者・関係者の皆様に深く感謝いたします。 引き続きよろしくお願いいたします。 D. Inoue, H. Yamashita, K. Aihara, and H. Yoshida, “Traffic signal optimization in large-scale urban road networks: an adaptive-predictive controller using Ising models,” IEEE Access, pp. 1–1, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3514162.

愛知県から転出しました 昨年会社から愛知に戻ってくるよう命を受け、県内に転居していたのですが、妻と子は三重の実家に住んでおり、別居婚状態でした。 当初は学位が取れていなかった＆転勤直後で出社頻度が読めなかったことに加え、会社の家賃補助制度が後押しして、こうした生活を送ることになったのですが、これらの問題は落ち着いたので、家を引き払った次第です。 晴れて健全な同居状態に着地できたわけですが、通勤時間は2.5時間。毎日出社を命ぜられた途端詰んじゃうと感じています。 転居後は、三重での生活を充実させるための活動と、三重を脱出するための活動を並行して緩く取り組んでいく所存です。 論文を投稿しました 学位論文の内容のうち、未投稿だった論文を仕上げ、論文誌に投稿しました。 初めは理論的に詰めが甘いところが多々あったのですが、毎日共著者に助けてもらいながら、なんとか投稿に辿り着くことができました。 内容は、Kolmogorov方程式と呼ばれる、いろんな物理現象を記述するのに便利な偏微分方程式（PDE）の数値計算です（熱方程式のお化けみたいなやつ）。 このPDEは変数係数とはいえ線形PDEなので、差分法や有限要素法で解けるのですが、複雑形状や高次元問題を扱う場合など、メッシュサイズが大きい場合に解くのに時間がかかるという問題があります。 これに対して、近年、Feynman-Kac公式と呼ばれる公式に基づくモンテカルロ法が注目されています。 これは、熱方程式がブラウン運動のアンサンブルを用いて解表示できるのと同じく、Kolmogorov方程式を、対応する確率微分方程式のアンサンブル平均として解表示する公式です。 この手法だと、メッシュサイズが大きい時もPDEが解けるのですが、今度は、解が選んだ時空間上の一点でしか求められず、時空間全体の解を求めるためには、複数の点としての解を何かしらの手法で補間する必要が生じます。 先行研究でニューラルネットに基づく補間法が提案されていますが、どの程度精度良く補間できるかの定量化にはあまりアドレスされていませんでした。 そこでこの論文では、補間手法として、ガウス過程回帰（GPR）を用いる手法を提案しています。 GPRは、ニューラルネットより古典的な回帰手法ですが、回帰結果として、回帰の不確かさ、つまり真の関数形と回帰結果がどの程度乖離しているかという情報を返してくれます。 これを通常の数値計算法の誤差解析に相当する情報として用いてあげようというわけです。 またこの論文では、GPRのカーネルやノイズモデルに、PDEに関する事前知識やモンテカルロ法のサンプルサイズの情報を陽に与えることで、補間精度を向上させる提案もしています。 実際、代表的な高次元PDEを用いた数値計算により、提案手法が既存手法と比べて不確かさを評価しながら高精度に解を求めることができるとわかりました。 この論文で登場するツールは、どれも最先端のものではありませんが、GPRとモンテカルロ法の間には、組み合わせの妙があると感じており、論文の執筆が進むにつれ、愛着が強くなるのを感じました。 興味をもってくださる方がいらっしゃれば、読んでいただければと思います： https://arxiv.org/abs/2405.05626 国際学会に参加します 上記の内容に関して、7月にシンガポールの国際学会で発表してくる予定です。 今後会社の留学制度を利用して、3年くらい海外で研究したいという希望があり、 この出張にはそのツテを探すという裏目的があります。 こういう時、まず留学したい研究室にコンタクトをとるのが普通なのでしょうが、残念ながら自分はまず留学という手段に対する熱意が先走っており、留学先でどんな研究をしたいかも定まっていない状況です。 このため、半ばセレンディピティに頼るために上記の出張を希望しました。 何かきっかけだけでも持ち帰ってきたいです。

概要 先日、2021年4月から始まった社会人博士取得の取り組みが一段落した。 3年で学位を取るという当初掲げた目標は達成したので、結果としては大変満足している。 忘れっぽい将来の自分のために、そして社会人博士に興味のあるどこかの誰かのために、今のうちに体験してみての所感をメモしておく。 なぜ社会人博士を選択したか 多くの人がストレートでの博士進学を躊躇する理由に、経済面の懸念があると思う。 自分もその一人で、当時障害持ちの親から仕送りを急かされていて、そうでなくとも自費での修士の生活にかなり苦労していたため、就職することにした。 修士までに得た知識を活かした仕事をしたく、また研究を生業にすることにはもともと興味があったため、企業の研究所に的を絞った。 いくつかの企業に応募し、最初に内定をいただいたところに入社することにした。 入社後、入学までの経緯 社会人博士を始められたのは、配属部署・上司・受け入れ先の先生のそれぞれに恵まれたおかげである。 配属部署では論文が成果として認められ、大学の研究室と変わらないフェーズの研究が可能だった。 特許化や受託開発を主業とする部署では、博士を目指すのにもう少し時間がかかると思う。 また、上司は配属当初から博士を目指すという私の要望を受け入れ、事あるごとに親身に相談に乗ってくれた。 入学先は巡り合わせで決まった。 社内で新プロジェクトが始まるにあたり、これまで関わりの少なかった数学系の研究室と組むことになり、上司を通して恐る恐る先生に進学可否を尋ねたところ、快諾していただいた（上司に感謝）。 このように運に恵まれた会社生活だが、入学が決まるまで入社から4年かかっている。 後述する私生活との兼ね合いもあるため、やはりストレートで進学できる人はした方が良いと思う。 また、企業研究所から博士号取得を目指す人は、博士進学が可能かどうか、会社の理解がどの程度あるのか、事前に中の人によく話を聞くべきだと思う。 入学後、最初の論文を通すまで 自分は工学の中でも理論よりの分野出身であり、研究室は数学の中でも応用よりの分野だが、使用される数学は難解に感じられた。 はじめ、学部後半向けの教科書から地道に読んで必要な知識をキャッチアップしようとしたが、読むペースが遅すぎて、3年で成果を出すのは難しいと感じた。 このため、途中から勉強は適度にし、とにかく論文を調査して自分にも手が出せる切り口がないか探る方針に切り替えた。 出会った論文を1時間読んでみて「まるで何をしているか理解できない」と感じる時は、一旦保留にして次に進んだ。 そうするうちに、自分にもなんとかエッセンスを理解できる論文の数が増えていった。 あるとき、ある論文と別の論文でそれぞれ提案されている手法を組み合わせれば、拡張が可能な気がした。 このアイデアを先生に相談したところ、Goサインをもらうことができた。 取り組んだテーマは、ある偏微分方程式に対する数値計算スキームの提案とその性能解析である。 計算スキームは既存の論文のアイデアの組み合わせであり、解析に難しい数学の概念は登場しない。 スキームの提案では解ける問題が工学問題として価値があることを強調し、解析においては細部にわたる慎重な式展開を心がけた（結果式番号は150を超えた）。 執筆中、先生には何度も助けを求め、社内の研究者にも助言いただいた。 無事提出できた時には安堵したが、初回の査読が返ってきた時の絶望は今でも鮮明に覚えている。 難解すぎて批判の内容が理解できなかったのだ。 査読対応中は2日に1度先生と打ち合わせし、一から十まで指導を受けながら、何としても期日までの再提出を目指した。 結果、2度目の査読でのマイナーリビジョンを経て、アクセプトを勝ち取ることができた。 博士論文の執筆まで 入学した研究科では、卒業要件に明確なアウトプットの基準が設けられておらず、慣例的に最低1本しっかりとした論文を通していればOKとされている（研究科によっては論文誌に3本以上採択などの条件があるため、慎重に確認すべきと思う）。 このため、1本目の論文の採択後は、より挑戦的な研究を実施することを意識した。 1つに、数学と工学の間にあるギャップを考え、必ずしも数学解析が伴わない形でも解決策を提案する研究を実施した。 この内容は自分の従来の専門分野の雑誌に投稿し、スムーズにアクセプトをいただくことができた。 もう1つに、より解くのが難しい方程式に対する計算スキームと数学解析を試みた。 結果は不完全なもので、一度投稿したがリジェクトだった。 その後内容を見直し、再投稿したが、現在査読中である。 発展的な話題として、機械学習を取り入れた計算手法も提案した。 機械学習の最先端のトピックはレッドオーシャンだが、少し古典的な道具を使うことで、学んだ数学解析を活かした理論結果を導出できた。 このテーマは現在論文化に向けて準備中である。 博士論文では、1本目の論文に加えて、上記の3つのテーマの内容を含めた。 内容に一貫性が欠ける懸念があったが、工学的な目標達成のための多様な手法を提案するという視点で構成した。 この取り組みが功を奏したといえ、発表後は先生方から好意的なコメントをいただけた。 研究を進める上で、指導していただいた先生と、共研に関わった社内メンバーには大変お世話になり、本当に感謝してもしきれない。 どのように生活したか 学位取得に向けた3年間、家庭・仕事・学業に折り合いをつけるために様々な方法を模索したが、結局うまくいかなかった。 特に初期は成果が出なかったため焦りが大きかったが、歯痒い思いをするたびに、優先順位は「1. 家庭、2. 仕事、3. 学業」だと自分に言い聞かせた。 プライベートでは、以前に都内に転勤が決まり、東海地方の妻とは別居婚で生活している状態だった。 これに加えて、入学前に妻の出産というライフイベントを経験し、子どもという大きな不確定要素を抱えたまま挑戦が始まった。 3年間の生活はおおよそ以下の通りだった： 1年目：妻の育休中、妻と子に都内に来てもらい3人で同居していた。自分は在宅と出社の半々で生活していた。 2年目：妻の育休終了後、妻と子は東海の実家に戻り、妻は仕事に復帰し、子は保育園に入園した。自分は都内と妻の実家を2週間ごとに行き来する生活を送った。 3年目：自分の転勤期間が終了後、東海に戻り妻の実家に同居させてもらった。自分は主に在宅勤務をしながら週一の頻度で出社し、月一の頻度で新幹線で通学した。 各年度での生活を振り返ると、1年目は、特に妻のメンタルケアが課題だった。 地元から離れて周りに友人がおらず、毎日の子どもとの生活に気が滅入るようだった。 このため、週末は妻に休んでもらい、リフレッシュしてもらうようにお願いした。 この間、自分は子どもを連れていろんな場所に出かけたおかげで、都内の公園や百貨店の屋上などに詳しくなれた。 家事について、平日の夕ご飯は妻に作ってもらい、それ以外は相談して決めていた。 自分が家にいる間は、オムツ交換・ミルク・お風呂・寝かしつけなどは率先してやるようにした。 食洗機・ロボット掃除機・ホットクック・Amazon Echo・Switch Botなど、時短の道具には惜しみなく投資した。 ...

概要 macでは修飾キーがcmdだけど、win, linuxにRDPした時はctrlであり、それぞれで押下するキーが異なるのがずっともどかしく思っていた。 また、macではkarabinerの設定で左cmdでIME off、右cmdでIME onにできていたが、RDP先ではうまく設定できずにいた。 ここに、愛用しているHHKBのキー配列が絡むので、問題がややこしくなっている。 今回重い腰を上げてキー設定を整えたので、メモしておく。 できること コピペとかの修飾キーを全てtabの下のキーで、IMEオンオフを全てスペースバーの左右のキーで行えるようになる。 具体的には： mac内蔵キー caps lockをcmdにする 左右cmdキー空打ちで、IMEをオンオフする HHKB ctrlをcmdに、左cmdをctrlにする 置換されたctrl（ex左cmd）と右cmd空打ちで、IMEをオンオフする RDP接続時（全キーボード） cmdを全てctrlにする 置換された左右ctrl空打ちで、IMEをオンオフする 手順 mac本体のキーは変更せず、全ての設定をkarabiner-elementsで行う。 まず、simple modificationsで画像のように変更する。 次に、complex modificationsで、下記のようなjsonファイルを作成する： { "description": "my karabiner setting", "manipulators": [ { "conditions": [ { "identifiers": [ { "vendor_id": 1452 } ], "type": "device_if" }, { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "left_command", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "left_command", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_eisuu" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "left_command" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "identifiers": [ { "vendor_id": 1278 } ], "type": "device_if" }, { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "left_control", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "left_control", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_eisuu" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "left_control" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.2X\\.Client\\.Mac$", "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_unless" } ], "from": { "key_code": "right_command", "modifiers": { "optional": [ "any" ] } }, "parameters": { "basic.to_if_held_down_threshold_milliseconds": 100 }, "to": [ { "key_code": "right_command", "lazy": true } ], "to_if_alone": [ { "key_code": "japanese_kana" } ], "to_if_held_down": [ { "key_code": "right_command" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "left_command" }, "to": [ { "key_code": "left_control" } ], "type": "basic" }, { "conditions": [ { "bundle_identifiers": [ "^com\\.microsoft\\.rdc\\.macos$" ], "type": "frontmost_application_if" } ], "from": { "key_code": "right_command" }, "to": [ { "key_code": "right_control" } ], "type": "basic" } ] } 使用するキーボードごとに挙動を変えるため、vendor_idによる条件分岐を行っている。 この数字はDeviceタブから確認できる。 ...