ひずぶろぐ

文章力ないじゃん自分

コストコワイパー(2020)のゴム交換

前回、あまりにも無責任な記事を書いてしまったので実践してみます。

pyu666.hatenablog.jp

結論から言うと取り付けは可能でした。

 

購入したのはNWBのTW17G。NWBのTWタイプの700mm。

本当は550mmのものを購入したかったのですがミシュランワイパーをよく見ると560mmと書かれており、実際560mmあったので長いものを購入。

ただ、適合表に560mmがなかったせいで700mmを買う羽目になりました。このTWの700mm、需要がないのでイエローハットオートバックスにもなく、結果何店舗もはしごしました。

アマゾンでも異様に高いので交換目的でミシュランワイパーを購入される際は560mmより小さいのを購入するといいですよ。

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NWBワイパー

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比較。左がコストコミシュランワイパー。右がNWBのTWワイパー。

 

 

f:id:pyu666:20211111154442j:plain

左がNWB,右がコストコワイパー。

金属部分に違いが見られたものの、取り付けには大きな影響はなかった。

ただ、金属とゴムを引っ掛ける凹みがなくなったのでそのうち棒が飛び出るかもしれない。

 

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取り付け部分の比較。左がミシュラン、右がNWB。細かい部分で多少形状は違ったが問題なく取り付けできたと思う。

 

ワイパーのビビリもなくなり快適に。やっぱ買うなら国内メーカーだね。

 

以下注意点。

 

もし、購入の際はミシュランワイパーのゴム部分に記載されているサイズを見ながら購入してください。

外箱に書いてあるサイズと実際のサイズに違いがあり、箱には430mm→実際は425mmだったりします。

また、購入時に適切なサイズがなかったため少し大きいor小さいサイズを購入した場合、登園ですが純正サイズは当てになりません。

 

交換は自己責任でお願いします。走行中に金属棒が出てきてガラスが傷ついたりワイパーゴムが吹き飛んでも責任は取れません。

そして、ゴムの価格は750円くらいしますがコストコワイパーはセールで700円で買えます。新しく買ったほうが安い場合もあります。その点ご留意ください。

でも国内メーカーのグラファイトゴムは調子いいんだよな。

10年落ちの車にやっておいておいたメンテグッズまとめ

大学進学とほぼ同時に中古車を買ってはや5年。

さすがに各所にボロが出てきます…

 

維持るために使ったカーグッズ+αをまとめておきます。

メモがてらなので簡単に。

 

1,CCI 車用 ヘッドライトコート剤 スマートシャイン ヘッドライトコート W-138

 

青空駐車だとどうしても曇りや黄ばみが出てきますが、これは手軽にかつ効果的に新車同様の輝きになります。

他社製品でもっと手軽なのはありますが、どうしても数ヶ月で黄ばみます。

でも、これは本当に1年耐久です。

施工直後は新品同様、1年後でも3~5年落ちくらいの車と同じくらいの輝きです。

 

コツとしては黄ばみがひどくなる前に早めにやっちゃうことです。

磨く手間が減るので。

 

 

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施工前と施工直後

 

2,カーメイト 黒樹脂復活剤 C136

無塗装部分が黒くなります。

それだけなんですが結構雰囲気変わります。

騙されたとおもってぜひ。

 

3,プロスタッフ CCウォーターゴールド

ガラス系コーティング剤。手軽に輝く。

コーティングを重ねがけすることでより輝く。

ダッシュボードとかもこれで拭くといい感じの艶がでる。

重ねすぎるとくすみが出るので半年に1回位洗車でリセットは必要。 

あと、黄砂、花粉でめっちゃ汚くなることあり。

 

 

 4,LEDのランプ類

今の車はLEDが使われてますよね。

ポジションランプ、ナンバー灯、ストップランプ等変えるだけで多少なりとも今っぽくなる感じがします。

個人的に中華のLEDは緑っぽく後付感がでるので有名メーカーをおすすめします。

車種によってはどうあがいても後付感はでてしまうものもあるけど…

 

 

 

 とりあえずここらへんで。

おサイフケータイ(Felica)のデータ削除のまとめ

simフリー端末等でDocomoの削除機が使えない場合手動で削除しなければならないため,ここにある程度まとめました.

様々なサービスが有るため,把握しきれていません...

 

 

おサイフケータイが削除できているか確認する方法

おサイフケータイアプリを開く→左上のメニュー→「サポート・規約」→「メモリ使用状況」

「共通領域」・「鉄道・バス領域」ともに0ブロックになっていれば削除終了

 

 モバイルSuica

機種変更もしくは退会処理を行うことで削除が可能.

残金は手数料を支払うことで口座に振り込まれる.

 

nanacoモバイル,モバイルwaon (Google pay, おサイフケータイ)

どちらも機種変更処理もしくは退会処理を行うことで削除が可能.

退会する場合,ポイント,残金は返金されないので要注意

pc-etcetera.com

モバイルwaon よくあるご質問: https://www.waon.net/faq/#googlepay

 

メルペイ(iD)

Android端末をご利用の場合

  1. メルカリアプリ内の「メルペイ」を選択する
  2. 「メルペイ設定」を選択する
  3. 「iD決済の設定」を選択する
  4. 「端末からiD情報を削除」を選択する

Android端末で機種変更される場合は新しい端末での設定前に、旧端末でのiD情報削除操作を行ってください。

 

 

引用 mercari.com/jp/help_center/article/577/

 

QuicPay(Google Pay) 

Google Payアプリでの作業

QuicPayのメインカードになっているカードを選択→「QuicPayのメインカード」をオフにする.

 

ameblo.jp

 

Visaのタッチ決済 (Google Pay)

Google Payアプリでの作業

タッチ決済のメインカードになっているカードを選択→右上のメニュー→「お支払い方法の削除」

 

QuicPay(おサイフケータイ)

www.quicpay.jp

 

ヨドバシゴールドポイントカード

ゴールドポイントカードアプリ→左上のメニュー→「おサイフケータイの設定」→「ゴールドポイントカードをおサイフケータイで利用する」のトグルスイッチをオフにする

 

JALタッチアンドゴー

おサイフケータイアプリから 選択し,「お客様情報削除」を選択

おサイフケータイ®向けタッチ&ゴーサービス(スマートフォンアプリ一覧) - JAL

 

 

かざすフォルダ

ハンバーガーメニュー(右上のメニューボタン)→Q&A →「かざすフォルダを削除するには」のリンクをクリック→「かざすフォルダを削除する」

 

個別に削除したい場合は

かざすフォルダを選択→右上の「整理」→「削除」 

YOLO v3 を使ってシャニマスのキャラクター画像認識&判別をしてみる

はじめに

皆さんはTHE IDOLM@STER SHINY COLORSを知っていますか?

知らない人はとにかくシャニマスをプレイしてほしい.コミュとカードが素晴らしい. youtubeでもプレイ動画が見られるのでとにかく見てほしい.

shinycolors.enza.fun

というのはさておいて,オリジナルデータでトレーニングするなら自分の好きなコンテンツでやりたいよね,ということでシャニマスのキャラクターで画像認識を試してみた記録です.

環境

学習用PC

  • windows10
  • RTX2080Super

一部作業はmacで行ったため,スクリーンショットも一部macで撮影している.

使用するソフトはすべてpython製なため,OS関係なく利用が可能である.

レーニングの前に

どうにかしてDarknetを導入してほしい.

ここでは具体的なインストール方法は説明しない.

いつもの画像が出せたら準備完了. f:id:pyu666:20200408235725p:plain

動いたのを確認したら準備完了!

画像の収集

クローラーの準備,インストール

画像を判定させるには,まず画像の準備をしなければならない.

一枚一枚ダウンロードするのは非常に大変なため,今回はicrawlerというツールを使用する.

このツールは画像検索結果を自動的にダウンロードしてくれるので簡単に画像の準備ができる.

pythonはDarknetを入れている時点で入っているはずなので

pip install icrawler

でインストールが可能.

実行

画像収集のためにコードを書く

シャニマスのアイドルを集めるために以下のようにする.

立ち絵が少ない印象だったので「キャラ名 コミュ」等も追加するといいかもしれない.

from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler

google_crawler = GoogleImageCrawler(
    feeder_threads = 1,
    parser_threads = 2,
    downloader_threads = 4,
    storage = {'root_dir': 'shiny'}
    )

filters = dict(
    size = 'large'
    )

words = ["アイドルマスターシャイニーカラーズ","シャニマス","櫻木真乃","風野灯織","八宮めぐる",
"月岡恋鐘","田中摩美々","三峰結華","白瀬咲耶", "幽谷霧子","大崎甜花","大崎甘奈","桑山千雪",
"小宮果穂","西城樹里","杜野凛世","園田智代子","有栖川夏葉","芹沢あさひ","和泉愛依", "黛冬優子",
"L’Antica","illumination STARS","ALSTROEMERIA シャニマス","Straylight","放課後クライマックスガールズ"]

max_num = 100 # 画像収集数 googleでは100が限界
#浅倉透", "市川雛菜","樋口円香","福丸小糸", "ノクチル シャニマス" # 画像収集当時noctchillが発表翌日であったためコメントアウト

for i in range(len(words)):
    google_crawler.crawl(keyword=words[i], filters=filters, max_num=max_num, file_idx_offset=i*max_num)

適当にpythonファイルとして保存し,実行する.

すると/shinyフォルダが作られ,取得した画像が保存される.

f:id:pyu666:20200407023457p:plain

ファイルの手直し

今回ダウンロードしたファイルは拡張子がjpg 以外にもpng やgif がある.

このままだと学習に支障が出るためこれらのファイルは削除する. 拡張子を変換するという対処法もあるが面倒なので削除で対処した.

連番に穴ができるが,影響はないため気にしない.

また,今回はシャニマスのカードイラストも学習に使用した.

ダウンロード方法は説明しないが簡単に見つけられるだろう.

また,マルチバイト文字が混ざると面倒なので適当に変換をする.*1

アノテーション

画像の準備ができたらいよいよアノテーションである.2700枚(一部削除したので実際は2500枚程度だろう)の画像をアノテーションするので非常に大変である.

一気にやろうとせず,何日かに分けて行うといい.

アノテーションツールの準備

今回,labelimgを使用し,アノテーションを行った.

インストール
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git

sudo apt install pyqt5-dev-tools

cd labelImg

make qt5py3
実行
python3 labelimg.py

で実行できる.

ファイルの準備

準備した画像ファイルを一旦labelimgのフォルダへ移動する.

また,クラスlabelimg/data の中にあるpredefined_class.txtを修正する.

そうすることでクラスの初期値が設定されるため,アノテーションが少し楽になる.

24人の名前を改行区切りで入力し,保存する.

Sakuragi Mano
Kazano Hiori
Hachimiya Meguru
Tanaka Mamimi
Yukoku Kiriko
Tsukioka Kogane
Mitsumine Yuika
Shirase Sakuya
Morino Rinze
Sonoda Chiyoko
Komiya Kaho
Saijo Juri
Arisugawa Natsuha
Osaki Amana
Osaki Tenka
Kuwayama Chiyuki
Serizawa Asahi
Mayuzumi Fuyuko
Izumi Mei
Ichikawa Hinana
Asakura Toru
Higuchi Madoka
Fukumaru Koito
Nanakusa Hazuki

アノテーションの実行

Open Dir で画像フォルダを開き,Change Save Dir で保存先を指定する.

今回は同じフォルダを指定する. f:id:pyu666:20200407023512p:plain

さらにSaveの下にあるPscalVOC を選択しYOLOに変更

変更しないと泣きを見るので要注意!

画像が出てきたらアノテーションを行う.

「W」キーで範囲指定モードになるのでアイドルの顔を範囲選択する.

クラス名を選択する画面になるので正しいアイドルを選び,OKをクリック.

f:id:pyu666:20200407024236p:plain

これを永遠と繰り返す.

f:id:pyu666:20200407023956p:plain

また,「View→Auto Save Mode」をオンにすることで自動的に保存してくれる様になる. すると,殆どの作業がキー入力のみでできるため,

「W」→範囲指定→アイドル名の頭文字入力→矢印キーで選択→Enter→「D」で次の画像へ移動

といったことができる.

アノテーション時の注意点

2000枚以上のアノテーションを行うため,ときにはソフトが落ちてしまうことがある.

この際,画像フォルダ内にある「classes.txt」ファイルが破損する場合がある.

作業中メモ帳等で開いておくと破損してもすぐリカバリーが可能である.

また,入力ミスで新たなクラスを作ってしまった場合も同様の方法で修正が可能であるが,新たなクラスでラベリングしてしまったものは必ず削除すること.

また,画像収集の都合上,ラベリングが不能な画像も含まれる.その画像はそのまま飛ばせば良い.

f:id:pyu666:20200407023504p:plain

画像とテキストファイルが作成されたのを確認.

データ分け

フォルダ内のデータを教師用データと学習用のデータに分ける.

これは How to train YOLOv2 to detect custom objects のプログラムを一部変更してデータを自動的に分けることにする.

なお,python2でしか動かないと書かれているが,python3.7でも問題なく動作した.

import glob, os

# Current directory
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# Directory where the data will reside, relative to 'darknet.exe'
path_data = 'data/obj/'

# Percentage of images to be used for the test set
percentage_test = 10

# Create and/or truncate train.txt and test.txt
file_train = open('train.txt', 'w')  
file_test = open('test.txt', 'w')

# Populate train.txt and test.txt
counter = 1  
index_test = round(100 / percentage_test)  
texts = glob.glob(os.path.basename(os.path.join(current_dir, "*.txt")))
for pathAndFilename in glob.iglob(os.path.join(current_dir, "*.jpg")):  
    title, ext = os.path.splitext(os.path.basename(pathAndFilename))
    if (title + ".txt") in texts:
        if counter == index_test:
            counter = 1
            file_test.write(path_data + title + '.jpg' + "\n")
        else:
            file_train.write(path_data + title + '.jpg' + "\n")
            counter = counter + 1

適当なファイル名をつけて画像と同じフォルダに保存し,実行.

これで,テキストファイルが存在する画像のみtrain.txtもしくはtest.txtファイルに追加される.

percentage_test = 10で教師用データの割合を決めているので適宜変更を.

これらが入ったフォルダを darknet/data/以下に移動(darknet/data/shinyになるように)

ファイルの準備

weightsファイルの準備

事前トレーニングされたweightsファイルが公式にあるため,それを利用する.  

wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

でダウンロードが可能.

構成ファイルの準備

  • .data

  • .names

  • .cfg

ファイルを作成する.

.dataファイルの作成

.dataファイルを作成する.

classes= 24
train  = data/shiny/train.txt  
valid  = data/shiny/test.txt  
names = cfg/obj_shiny.names
backup = backup/  

obj_shiny.data と名前をつけ,cfg/に保存

.namesファイルの作成

cfg / obj_shiny.names になるように obj_shiny.names ファイルを作成.

中身はclasses.txtと同じなので,classes.txtを名前をつけて新たに保存すればよい.

.cfgファイルの作成

cfg/yolov3-voc.cfgをコピーし,3箇所ある

  • classesのクラス数を24に変更.

  • classesの少し前にあるfiltersに, (classes + 5) * 3の値を87に設定する.

変更が完了したらcfg/yolov3_shiny.cfgとして保存する.

この部分のclassesとfiltersを変更する.

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=87
activation=linear

[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=24
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1

また,本格的にトレーニングを行う場合は,最初の[net]部分にある

  • batch=1をbatch=64
  • subdivisions=1をsubdivisions=8

に変更する.

GPUの性能によってはメモリエラーが出るため,batchを減らしたり,subdivisionsを大きくする.

レーニン

darknet.exe detector train cfg/obj_shiny.data cfg/yolov3_shiny.cfg darknet53.conv.74

実行することでトレーニングが始まる.

グラフが出てこない場合はエラーが出ている可能性が高いので要確認.

実験結果

学習が終了したら

darknet.exe detector test cfg/obj_shiny.data cfg/yolov3_shiny.cfg backup/yolov3-obj_last.weights

で確認ができる.

f:id:pyu666:20200408233004p:plain 学習させたカードのイラストはもちろん判別ができている. f:id:pyu666:20200408233525p:plain]

浅倉透は10枚程度しか準備できなかったが,立ち絵ならば認識した.

f:id:pyu666:20200408234925p:plain

学習させていない新規イラストの芹沢あさひも認識し,判別ができた.

また,二次創作のイラストでも判別ができているのもあるため,学習はできていると言えるだろう.

終わりに

今回,学習に使用した画像にすべてのシャニマスのイラストカードを利用した. そのため,学習に利用した一枚目のような画像は当然認識するようになる. 本当に認識しているか確認するためには,実験用の画像も準備するべきだったと言える..

参考記事

timebutt.github.io

takesan.hatenablog.com

icrawer部分を参考 qiita.com

似たようなテーマでの画像認識

qiita.com

やらかしたときの参考に

  • クラス名を間違え,余計なクラスを含んだファイルを見つけるとき

blog.prophet.jp

この方法でクラスの番号を検索し,当該ファイルを修正.

コストコに売っているミシュランワイパーはゴム交換できるのか【追記あり】

【追記】

NWBのTWシリーズは一応取付可能でした。

もし、購入の際はミシュランワイパーのゴム部分に記載されているサイズを見ながら購入してください。

外箱に書いてあるサイズとワイパーゴムの実際のサイズに違いがあり、箱には430mm→実際は425mmだったり550mm→560mmだったりします。

pyu666.hatenablog.jp

 

以下はただの考察なので興味ある方のみ読んでいただければ。

 

 

 

 

 

 

 

 

 コストコのワイパーが若干ビビるので交換したい...

けどブレードは使いまわしたい.

というよりコストコ会員をやめてしまったのでブレードの買い直しはできない.

つまり,必然的にゴム交換するしかない.

というところから検証することに.

 

 

ミシュランのワイパーはゴム交換可能なのか

結論から言うと,

おそらく交換可能

(実際に交換はしていないため確証は得られていない)

 

理由として

  • ブレードからゴムは外れる

もともとトーナメント式ワイパーにカバーを付けたもののため,トーナメント式のワイパーと同じ替えゴムが使えそう

  • 外したゴムの見た目はトーナメントについているのと変わりない

少なくとも特殊なものではなかった.

 

行けると思われるもの(未検証)

すべて6mmの角型であると思われる(350mm,450mm,550mmは少なくともそう)

該当するのは

http://www.piaa.co.jp/wp/wp-content/uploads/2015/03/refill_SG-b.pdf

型番検索(WGRシリーズが該当)

 

https://www.nwb.co.jp/pdf/nwb_list_of_rubbers.pdf

型番検索(TWシリーズが該当,550mm以上はフリーサイズをカット)

 

どちらのメーカーでも一部サイズはカットする必要がある.

ミシュランのワイパーゴムにはゴムの長さがインチではなくミリで書かれているためそのままそのサイズを買えばいいと思われる.

 

誰か試してみてほしい...

新人シャニマスPが簡単にP名刺を作成してみる

アイマスシリーズのライブにはプロデューサーとして名刺を持っていくといいらしい.

ライブ(シャニマス スプパ)までは3週間ありますが作ってみましたという話. 

マヒトデザインのステマではないですよ.

 

P名刺とは?

w.atwiki.jp

一言でいうとファン同士の交流の一環みたいです.

プロデューサーなので担当を営業するという一面も.

 

とりあえず作ってみる前に

名刺の作り方と言っても

  • 手書きで
  • 自宅のプリンターで印刷
  • 業者で手軽に印刷
  • 色々こだわって業者に頼む(箔押しとか)

とおおまかに4つになりますが,おすすめは

  • 業者で手軽に印刷

です.理由としては

  • 手書きは時間がかかってしまう
  • プリンターの印刷は思うように印刷できない場合が多い

といったところがあります.*1

 

また,印刷する業者もたくさんありますが,個人的には

  • マヒトデザイン
  • ラクスル 

がおすすめです.

この2社はweb上でもデザインが可能です.

つまり,Illustratorなどの画像編集ソフトが不要で簡単に作れます!

また,比較的安価(700円程度)で100枚作成可能です.

 

デザイン作成

一番難しい所ですが,一番楽しいところでもあります.

また,センスが出るところでもあります...

 

一番簡単なのは既存の名刺のテンプレートを利用することです.

前述したマヒトデザインやラクスルには,デザインのテンプレートがあります.

マヒトデザインだと会員登録前でもデザインを作れるので特におすすめです.

(ただしデザインエディタの操作性はラクスルのほうが上です)

 

いい感じのP名刺を作るために

他の人を参考にする

www.google.com

twitter.com

 

P名刺をあげているプロデューサーは多いです.

この人のはいいなと言うものを参考にして作ってみるとそれっぽくなります.

 

デザインを作る際の注意点

何でもかんでも詰め込もうとするとゴチャつきます.

そういった事態を避けるための注意点としては

  • 文字色は基本色+アクセントカラーの2色に抑える努力をする
  • 原色は使わない*2
  • 使用するフォントは英語1種類と日本語1種類.明朝体よりゴシック体がおすすめ
  • 表に文章は書かない

 

文字が読みにくくなるのを避けるために,やったほうがいい点として

  • 日本語イタリック影付き文字は避ける
  • 文字サイズは小さくしすぎない
  • P名(名前)にはふりがなをつける
  • 色付き背景に背景と同系色文字を重ねるときは縁取りや明度の差をつけること

f:id:pyu666:20200224024155p:plain

 参考:色付きの背景に文字を重ねる時

 

基本的な名刺と作り方はあまり変わらないと思います.

これを守れば,それっぽい名刺ができるのでは?と思います...*3

 

デザインの作り方は以下ページが参考にできます. 

bosstroll.theblog.me

縁取りについてはこちらを参照

imas.hatenadiary.jp

本気でデザインを作るならこういったのも参考にできます.

パワポ向けですが通ずる所は非常に多いと感じます.

note.com

www.innovation.co.jp


 

面倒くさければ

デレステなどの名刺機能をスクショして貼り付けでもいいと思います. 

あるいはテンプレートに透過した公式絵を貼り付けるだけも十分名刺になります.

むしろそっちのほうがお洒落かもしれない...

 

作ってみる

紙質とか枚数とか

枚数は100枚で十二分です.余るくらいでいいでしょう.

紙質は一番安いので作るのもいいですし,サンプルを取り寄せたうえで気に入ったものを使うのもいいと思います.

 

公式絵は使っていいのかとか言う話

基本的には聞いたらNGなやつです.

ここでは深く議論しません.不安なら使わないという手段もあります.

 

web上で作ってみる

f:id:pyu666:20200224031635p:plain
このブログ用にマヒトデザインの機能を使って試しにで作ってみました.

f:id:pyu666:20200223211801p:plain

ラクスルでも同様に作れます. 

単純にダンベルを貼りたかっただけです許して

操作ガイドを見ながら作ってみましょう. 

 

PC上で作ってみる

イラストレーター等を持っていない場合,

windowsではパワーポイント,macの場合はkeynoteで作れます.

無料でpowerpoint Onlineもあるのでそっちを使うのもありです.

 

Powerpoint入稿ガイド | 名刺印刷専門ショップ【名刺本舗】

ここからパワーポイント用テンプレートを利用すると少し楽になります.

そんなこんなで作ったのが

 

f:id:pyu666:20200223214918p:plain

なんかダサいな*4

 

保存する際は

パワポでは「ファイル→エクスポート」

Keynoteでは「ファイル→書き出し→イメージ」

より,pngで書き出します.

書き出し後,web上で画像をアップロードし,整えれば完成です!

 作ってみた

まだ届いていないので載せられないです...

 

参考

hagyou.hateblo.jp

 

 

zuber-49.hatenablog.com

*1:業者使用のデメリットももちろんあります,1発勝負になる点とか

*2:場合によっては黒もグレー寄りのにするとよい

*3:センスがある人はこのルールを守らなくてもうまいものができるんですよね

*4:公式絵の使用については前述の通り言及しないです

アルバイト掛け持ち大学生が確定申告(還付申告)をやってみた 【平成30年分】

 

はじめに

大学生だとアルバイトをやっている人が多いと思います.

2箇所以上で働いていている場合,確定申告をしないといけないんですよね.

普通のバイト+大学のSAでも2箇所とカウントされてしまいます.

自分もこれに当てはまってしまうので確定申告(還付申告)をしたメモです.

ただの大学生なのでこれが100%正しいとは言い切れないのでそこは理解してほしいです.税金複雑すぎる.

 

 

還付申告の注意点

  • 収入の合計が103万円(所得税) 93~100万円(住民税)を下回っていること
  • 申告の結果,課税されてないこと
  • 住民税の申告が済んでいるor不必要であること

3つを確認した上で申告をしましょう.

 

補足:

103万円を超えていても勤労学生控除を利用し,130万円まで上げることが可能です.

しかし,103万円を超すと親の扶養控除が使えなくなり,親が確定申告 or 修正申告をする必要があるので確定申告期間中に申請する必要があります.

 

住民税は確定申告時に同時に計算されます.確定申告をしそびれると住民税が未納となる場合もあるので要注意です.

住民税の申告が必要かどうかは

https://sogyotecho.jp/municipal-tax-2/

で確認を.

余談ですが,自分は住民税が未申告になっていた可能性が高いです.(収入的に課税額はなし)

還付申告でも同時に計算され,自動的に申告されると信じたい...

 

確定申告と還付申告のちがい

ここでは確定申告(還付申告)と表記しています.

昨年の所得とか諸々をまとめて税金を支払うのが確定申告なのですが,所得額によってはお金が帰ってくる場合があります.

確定申告をし,収めすぎたお金が返還してほしいと申告するのが還付申告という感じです.

確定申告は期間が決まっていますが,還付申告は翌年1月1日から5年後の12月31日までに行えばいいのでまとめて出しても大丈夫です.

なので確定申告期限の過ぎた分の自分はまとめてやりました,

 

確定申告(還付申告)に必要なこと

提出方法

提出方法はいくつかあります

  • 郵送で税務署に送る or 自分で所定の税務署に行って提出
  • e-tax(マイナンバーカードを利用)
  • e-tax(ID,パスワードを利用)

 

ID,パスワードを利用するe-taxは一回最寄りの税務署(どこでもいい)に行ってID,パスワードの発行が必要です.オンラインでは発行できないので要注意*1 

どこの税務署に提出する必要があるかは

税務署の所在地などを知りたい方|国税庁

で確認すること.他の所に行っても提出できないよ.

 

必要なもの

  • マイナンバーカード or 番号通知カード + 免許証などの公的身分証明書
  • 昨年収入を得たすべての勤務先の源泉徴収票
  • 銀行口座の口座番号

です.

e-taxの場合はプラスアルファで

もしくは

  • 税務署から発行されたID,パスワード

が必要です.

 

手元に準備したら早速申請しましょう!

 

やること

 

確定申告のページにアクセスし,確定申告の書類を作成します.

スマホでもできるけどPCがおすすめです.

申請は基本的に画面の指示に従えばいいだけです.詳しく書かれているページが

yakunitatta.info

にあるので見ながらやると楽かも.

 

申請時の注意点は

  • 過去年度分の申請は提出方法を選んでから聞かれる
  • 源泉徴収票の金額が書かれているところだけ入力し,書かれていないところは入力しない
  • 勤労学生控除は所得に関係なく使っておく(住民税が控除されるかもしれないため)

 

あと,メルカリとか仮想通貨で割と収入を得ている場合,雑所得として申請することをおすすめします.20万円以上から課税されます.

課税される場合は確定申告の期間中に申請する必要があるので要注意.

 

できたら

e-taxの場合

画面の指示に従い,提出したらおしまい,なはずです.

自分は税務署に直接行ったので詳細は不明です.

 

税務署へ提出

PDFができるので,全部A4で印刷します.

1枚目,4枚目の確定申告書に捺印をし,

6枚目にある必要書類を確認し,必要な書類をコピーし,2枚目に添付します.

それを持って6枚目にかかれている税務署に向かい,提出します.

 

郵送の場合

上に書いたことをやったうえで

1~3枚目を適当な封筒にいれ,郵送します.A4を折らずに入る封筒がおすすめ.

6枚目に宛先が印刷されてるので,それを封筒に貼り付けて送りましょう.

意外と重いので郵便局で出すことをおすすめします.

 

もし,税務署の押印がされた控えがほしい場合は1~5枚目を封筒に入れ,

  • 返信用の封筒(自宅の住所,名前を書いた上で適切な金額の切手を貼ること)

を同封しましょう.

 

確定申告(還付申告)を終えて

感想

必要な書類さえあれば意外とあっさりできます.

自分は近いので税務署に直接行きましたが,e-taxだと家や大学でもできるのでめっちゃ楽だと思います.

やって損はしないと思うので*2やっておくべきだと思う.

 

調べているうちに住民税の申告が忘れていたことに気づいたので今年は確定申告の期間内に申告しよ.

 

参考

大学生が確定申告(還付申告)をやってみたメモryorsk.wordpress.com

28年分の確定申告が細かく書かれています.

源泉徴収票は最近添付不要になったのでそこだけ注意.

 

書き方が細かく乗っています.

 

 

*1:発行方法:https://internet.watch.impress.co.jp/docs/special/shinkoku_oo/1172904.html#010_s.jpg

*2:課税されて損する場合もあるわ