バーゼリヤ藤崎

学生の頃、社会人の方から「仕事楽しいよ、やりがいがあって良いよ」と言われましたが、嘘だと気づきました。。。

夏休みの宿題を早く終わらせた人ほど社会に出て苦労するのではないか？【雑談】

みなさん、こんばんは藤崎です。

（以下は私個人の意見であります。）

 

1.夏休みの宿題

今、学生のみなさんは夏休み真っ只中ですね。社会人の方にとっては夏休みなどないに等しく（あっても夏季休暇で数日間）懐かしい響きです。。。

 

ただ、学生は学校から夏休みの宿題が課されるので、ずっと遊んでいられるわけではないのが辛いと思います。

 

自由研究、読書感想文、漢字ドリル、計算ドリルなど多くの宿題をこなさないといけなく大変だったなと思い返しています。

 

2.夏休みの宿題への取り組み方

そんな夏休みの宿題ですが、みなさんは以下のどちらのタイプだったでしょうか。

 

 

 

これには、各自の個性が強くあらわれるのではないでしょうか。

①早く終わらせる人　→　優等生タイプ

②最終日付近に一気に片づける人　→　怠け者

のような印象を持たれるかもしれません。

 

どちらのタイプが社会に出た際に重宝されるかと言うと、①早く終わらせる人だと思われます。

 

理由として、上司目線で考えると、夏休みの宿題同様、仕事も計画的にこなしてくれるので、安心して任せられるのかと思います。

 

3.夏休みの宿題を早く終わらせた人ほど社会に出て苦労するのではないか

ただ、私はここで一つ社会に投げかけたいことがあります。

 

それは、『夏休みの宿題を早く終わらせた人ほど社会に出て苦労するのではないか？』ということです。

 

この投げかけをすると以下の意見が出てくると思います。

 

「えっ、社会に出たら上司から任された仕事に対して、スケジュール管理をして取り組む必要があるよね。小さい時から身についている人は社会に出て苦しまず、むしろ②最終日付近に一気に片づける人のほうが苦労するのではないか？」

 

たしかに、スケジュール管理はどの業界、業種でも必須とも言えるスキルだと思います。

 

さらに、上司になったら部下へ仕事の割り当て、スケジュール管理も必要になりますし、出世したい人には身に着けるべきスキルだと思います。

 

出世したい人、仕事をバリバリこなしたい人には身に着けるべきだと考えています。

 

 

4.苦労する原因

ただ、ここで一つ落とし穴があると私は考えます。

それは、夏休みの宿題と違い仕事は個人ではなくチームでこなすという点です。

 

どういう事かというと

夏休みの宿題であれば、はじめにどのくらいの量をこなさないといけないのか提示され終われば遊ぶことが出来るのに対し、仕事は早く終っても別の仕事が振られてしまうという点です。

 

仕事をこなしてもこなしても、次から次ぐに仕事を片付けなければいけなくなります。

 

夏休みの宿題　→　量が決められている　→　終われば遊べる

仕事　→　量が決められていない　→　終わっても別の仕事を任される

 

これは当たり前のことだと思いますし、

「お金もらって働いているんだし、仕事が片付いたら他の人を手伝ったり、別の仕事を請け負うのは当然ではないか」

という意見もごもっともだと思います。

 

ただ、上記の構図では下記のようなことが起こるのではないかと考えます。

  1. 仕事を早く終わらせる人は、仕事を計画的に進められない人に比べて多くの仕事をこなす
  2. 給与体系は年功序列ですし、出世に関しても早いとこで3、40代からだと思われるので、他の人より多くの仕事をこなしても給与に差が生まれにくい

 

つまり

仕事を多くこなしても、給与は変わらず社会に対して不満が生じてくると思われます。

そのギャップに苦労するのではないかと考えています。

 

5.最後に

いかかだったでしょうか。

 

世代によって仕事へのとらえ方も変化している世の中ですので、様々な意見があると思います。

 

上記不満をなくすために、もっと多様な働き方があってもよいのではないかと思います。

 

年功序列をやめ、成果主義にするのも一つかと思います。

 

ただ、仕事はどの仕事をこなしたから偉いというのもなく、学生時代のテストと違って明確な評価基準もないので、成果主義の導入は厳しいのではないかと考えています。

 

 

あぁー働きたくない。。。

そういえば夏休み期間って年々減っているのでしょうか。

 

 

 

交通事故にあう確率を統計学より導く【統計】『ポアソン分布』

Python

みなさん、こんばんは藤崎です。

 

日本は道路が整備されていますし、自動車、バス、タクシー、など多くの乗用車が町中を走っています。

 

車を１台以上所持している家庭も多いのではないでしょうか。

 

遠くへ旅行に行く際や、重たい荷物を持っているときに便利で生活に欠かせないものになっています。

 

ただ、便利な反面怖いのが交通事故です。

 

 

国土交通省自動車局令和２年度の報告によりますと、年間381,237件もの交通事故が発生されているようです。

 

出典：https://www.mlit.go.jp/jidosha/anzen/03analysis/resourse/data/r02-1.pdf

 

総務省令和２年度の報告によりますと、日本の総人口は１億 2614 万６千人となっています。

 

出典：https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2020/kekka/pdf/outline_01.pdf

 

交通事故にあってしまう確率を以下のように定義します。

 

\begin{eqnarray*} 交通事故の確率= \frac{年間交通事故件数}{日本の総人口}\\ \end{eqnarray*}

 

令和２年度のデータにあてはめてみると、交通事故の確率は0.003022188となります。

割合でいうと0.3%と1000回に3件起こる確率になります。

 

～～～～～～

 

ここで、一年間で一回でも交通事故にあってしまう確率はいくつになるのか気になったので計算してみようと思います。

 

今回は交通事故の確率が0.3%と非常に低いため、ポアソン分布に従うと仮定して計算してみます。

 

ポアソン分布

\begin{eqnarray*} P(X=k)= \displaystyle\frac{e^{-\lambda} \lambda^{k}}{k!} & (k=0,1,2, \cdots ) \\ \end{eqnarray*}

 

k = 交通事故の起こる件数

e = ネイピア数

1年間（365日）n= 365

期待値λ= 1年間×交通事故の確率=1.103

 

また、ポアソン分布にあてはめて計算していますが、手計算では困難なためpythonでプログラムを組み計算しました。

 

サンプルコード

 


import numpy as np
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 11)

# ポアソン分布
# pmf：確率密度
# poisson.pmf
y1 = poisson.pmf(x, 1.103)

# 描画領域全体
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.grid()
ax.set_title("交通事故の発生確率", fontname="MS Gothic", fontsize=18, pad=8)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 0.4)
ax.set_xlabel("件数", fontname="MS Gothic", fontsize = 15, labelpad=8)
ax.set_ylabel("確率", fontname="MS Gothic", fontsize = 15, labelpad=8)

# データをプロット
ax.plot(x, y1, marker="o", color="blue")

# 図を表示する
plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))
plt.show()

 

 

計算式

年間０回交通事故にあう確率

\begin{eqnarray*} P(X=0)= \displaystyle \frac{e^{-1.103} \times 1.103^{0}}{0!}=0.33187 \\ \end{eqnarray*}

 

年間１回交通事故にある確率

\begin{eqnarray*} P(X=1)= \displaystyle \frac{e^{-1.103} \times 1.103^{1}}{1!}=0.36606 \\ \end{eqnarray*}

 

となります。

グラフに表示させると以下のようになります。

 

 

横軸が年間に交通事故にあう件数、縦軸が年間に交通事故にあう確率になります。

 

グラフに表示させると分かりやすいですね。

 

年間に１件も交通事故にあわない確率は33％となります。

そのため、年間に1件でも交通事故にあう確率は67％となります。

 

 

～～～～～～

 

いかかだったでしょうか。

統計的にみても、年間に交通事故にあう確率は3人に2人と高いと思います。

 

普段から安全運転を心掛けたりなどもっと、交通事故にあう確率が低くなればいいなと思いました。

 

また、今回は令和2年度のデータをもとに確率を求めましたが、違う年では結果に違いがあるのか調査してもいいなと思いました。

 

 

別記事では様々な事象の確率を求めているので、こちらも良かったら是非！

vazeriya-fujisaki.hatenablog.com

 

vazeriya-fujisaki.hatenablog.com

 

 

 

ボトルマンDXを買う社畜【ボトルマン DXエントリーセット】

みなさん、こんばんは藤崎です。

 

ボトルマンDXという作品、おもちゃをご存じでしょうか。

 

www.bottleman.net

 

（株）タカラトミーが販売しているシューティングトイになります。

 

こちらは、ビーダマンというビー玉を撃って遊んでいた商品の後継として販売されたようです。

 

以前のようにビー玉ではなく、ペットボトルのキャップを撃つようになりました。

 

私の世代ではビーダマンで遊んでいました。

「あぁ、今まで遊んでいたビーダマンはもう販売されていないんだな」と思いつつ、ビーダマンの意思を継いだ後継のボトルマンが販売されたことに月日の流れを感じます。

 

～～～～～～

 

今回は懐かしさも感じつつ、ボトルマンを遊んでみたいので、初心者向けの『BOT-32 ボトルマン DXエントリーセット』を購入しました！

 





エントリーセットということもあって、ボトルマンが2体入っているのがいいですね。

これを買えば友達と集まってすぐ対戦を楽しめそうです。

 

他にも、一人で遊べるようにボトルターゲットやリングが入っているのがいいですね。

 

社畜なので、友達と予定が合わないので一人でも楽しめるような商品構成になっているのは助かります。。。

 

 

さっそく開けてみます！

 

 

説明書、組み立て方、ボトルマン本体など入っています。

 

 

広げるとこのようになります。

魚市場で並べられている魚のようですね（？）

 

それでは組み立てていきます！

 

 

ボトルマンの心臓部ですね。

これは、コーラルマンDX（ブルーver）です。

ホールドパーツに押し付けることで締め打ちのパワーのあるショットを撃つことができます！

 

 

顔、足、手も作成しました。

顔、足、手、心臓部と別れていることにより、他のボトルマンと様々な組み合わせを楽しめるようです。

 

 

完成形になります。

 

遊び心くすぐるデザインですね。

 

ボトルマンを1体完成させるのに、20分程度かかりました。

 

これは初めてボトルマンを作成したので手間取ったのもあるので、もう一体の作成には10分ほどで完成できました。

 

 

もう一体完成させて並べてみました。

 

 

左：アクアスポーツDX（レッドver）

右：コーラルマンDX（ブルーver）

 

並べてみると、赤、青のコントラストがいいですね。

 

アクアスポーツDX（レッドver）はコーラルマンDX（ブルーver）と比べてホールドパーツの締め付けが緩めなのが特徴です。

 

そのため

アクアスポーツDX（レッドver）は連射スピードを楽しめ

コーラルマンDX（ブルーver）は締め打ちのパワーのあるショット

となっています。

 

 

続いてボトルマン以外も紹介していきます。

 

 

こちらはバスケットゴールです。

 

以前のビーダマンではビー玉の重量もあり、このような商品はなかったと記憶しています。

 

ビー玉を上に撃ったら重量もあって床に傷をつけちゃいますからね。。。

キャップを撃つボトルマンだからこそ実現した商品ですね。

 


こちらはボトルターゲットです。

 

一人でも、友達とでも遊べますね。

公式からの案内によると、複数の遊びがありますね。

 

  • タワー崩し
  • ガンマン5
  • ボトルボウリング

など

 

私は一人で遊ぶ場合は、ガンマン5で何秒ですべてのボトルターゲットを倒せるのかタイムを計測しています。

 

アクアスポーツDX（レッドver）は連射ができますが、ボトルターゲットにあたっても倒れないことがあるので、どこにあてるのかコントロールがより求められますね。

 

コーラルマンDX（ブルーver）は締め付け撃ちができるので、より強いショットを撃てます。アクアスポーツDX（レッドver）と比べて、こちらはボトルターゲットにあたれば倒れますし、より吹っ飛びますので爽快感があります！

 

～～～～～～

 

いかかだったでしょうか。

 

エントリーセットに付属されているボトルマンはそれぞれ性能が異なるので、遊ぶ内容に合わせてどちらを使用するのがいいのか考えるのも楽しいです！

 

毎月新商品が販売されているですし、様々な性能のボトルマンを楽しめそうです。

カスタマイズで性能が変わるので友達とどの組み合わせがいいのか話すのもいいですね。

 

 

 

乃木坂46 真夏の全国ツアー2022の会場を地図上にプロット【Python】【乃木坂46】

乃木坂46 Python

みなさん、こんばんは藤崎です。

 

8月も終わりに差し掛かっていますが、まだまだ暑い日々が続いてますね。。。

 

現在、乃木坂46 真夏の全国ツアー2022が絶賛公演中ですね。

 

www.nogizaka46.com

 

私は社畜なので中々有給休暇を取得できず、働いています。。。

いくか乃木坂46のライブに足を運んでみたいものです。

 

真夏の全国ツアーということで、乃木坂46が全国を飛び回ります。

自分の住まいの近くにも来てくれるのが魅力ですね。

 

今回は全国ツアーの開催地を日本地図上にプロットして、自分の住まいからどの会場が近いのか視覚的に見てみようと思います。

 

↓日向坂46 全国アリーナツアー2022に関しても地図上にプロットしています。

vazeriya-fujisaki.hatenablog.com

 

今回はfoliumというライブラリを使用します。

Python データ、leaflet.js マップ

foliumPython エコシステムのデータ ラングリングの強みとleaflet.jsライブラリのマッピングの強みに基づいて構築されています。Python でデータを操作し、 を介してリーフレット マップで視覚化しfoliumます。

概念
foliumPython で操作されたデータをインタラクティブなリーフレット マップで簡単に視覚化できます。
ビジュアライゼーション用のマップへのデータのバインディングと、choropleth豊富なベクター/ラスター/HTML ビジュアライゼーションをマップ上のマーカーとして渡すことができます。
このライブラリには、OpenStreetMap、Mapbox、および Stamen からの多数の組み込みタイルセットがあり、Mapbox または Cloudmade API キーを使用したカスタム タイルセットをサポートしています。
 folium画像、ビデオ、GeoJSON、および TopoJSON オーバーレイの両方をサポートします。

引用元：Folium — Folium 0.12.1 documentation

 

 

コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行することでライブラリfoliumをインストールすることが出来ます。

 


pip install folium

 

Pythonでプログラミングを書き、マップを表示させてみましょう。

※vscodeでは一旦htmlファイルに保存しないといけないようです。

 


import folium

# 地図生成
folium_map = folium.Map(location=[35.6744517,139.7171218], zoom_start=15)

# 地図表示
folium_map

# htmlに保存
folium_map.save("map.html")

 

実行結果が以下のようになります。

 

 

 


location=[35.6744517,139.7171218]

 

と記載されたところがそれぞれ、緯度、経度を指しています。

そのため、神宮球場を中心とした地図を表示させることができます。


zoom_start=15

 

また、上記のように地図上の倍率も設定可能です。

 

～～～～～～

 

次に、地図上にマーカーをプロットしてみましょう。


import folium

# 地図生成
folium_map = folium.Map(location=[35.6744517,139.7171218], zoom_start=15)

# マーカー
folium.Marker(
            location=[35.6744517,139.7171218],
            icon=folium.Icon(color='blue')
        ).add_to(folium_map)

# 地図表示
folium_map

# htmlに保存
folium_map.save("map1.html")

 



先ほどと比べて、神宮球場にマーカをプロットすることが出来ました。

 

以下のように緯度経度を指定し、地図にマーカをプロットしています。

 


# マーカー
folium.Marker(
            location=[35.6744517,139.7171218],
            icon=folium.Icon(color='blue')
        ).add_to(folium_map)

 

～～～～～～

 

それでは、本題に入ります。

上記のことを踏まえ、乃木坂46 真夏の全国ツアー2022の会場を地図上にプロットにするプログラムを作成してみます。

 

各会場情報をcsvファイル形式で保存し、Pythonで読み込みます。

読み込み結果は以下の通りです。

 

 

次に、各会場のデータを地図上にマーカーしてみます。

結果は以下の通りになりました。

 

 

地図上に、乃木坂46 真夏の全国ツアー2022の会場をプロットすることが出来ました。

 

やはり、全国ツアーと銘打っているので北は北海道、南は福岡と日本全国を回っているのが視覚的に分かりますね。

 

ライブ回数に応じてマーカーの色を変えてます。

神宮球場は3日間開催なので他と違う色にしました。

 

 

今回はマーカをクリックすると、会場名をポップアップするようにしました。

これで、プロットされた箇所が何の会場が分かるのでいいですよね。

 

～～～～～～

 

いかかだったでしょうか。

気軽に地図上にプロットできるのはいいですよね。

 

今回は、乃木坂46 真夏の全国ツアー2022の会場のみをプロットしてみましたが、これまでの全ライブ会場をもとにプロットしてみるのもいいと思いました。

 

そうすることで、どの地域で多くライブが開催されているのか分かるので、どの地域に住めばライブに行きやすいかわかっていいなと思いました。

 

 

乃木坂46関連では30thシングルに入っている5期生楽曲の「バンドエイド剝がすような別れ方」をテキストマイニングして見ているので良かったら是非！

 

vazeriya-fujisaki.hatenablog.com

 

 

 

厚生労働省の新型コロナウイルス対策をテキストマイニングしてみた【Python】

Python

みなさん、こんばんは藤崎です。

 

日常を取り戻すつつあるとは、コロナウイルス感染者数も増加傾向にありますし、まだ我慢の日々が続いてますね。。。

 

国会ではコロナウイルス対策として、どのようなことが議論されているのか気になり、調べてみました。

 

 

すると、国会で議論されていることが議事録として、公表されているようでした。

以下は厚生労働省のページになりますが、他省庁も同様に議事録が公表されていると思います。

 

 

厚生労働省では、1か月に1回のペースで新型コロナワクチンについて議論されているようです。

 

参加者には製薬会社の方々もいますね。

 

議題として、「新型コロナワクチン」はもちろん、「副反応」など我々が気にしていることを取り上げているようです。

 

議事録を読んで何について議論されているのか確認するのもいいですが

今回は、政府がコロナウイルス対策として何について議論されているのか視覚的に分析してみようと思います。

 

その手法として、形態要素解析によるテキストマイニングをしようと思います。

プログラミング言語にPythonを使用します。

 

vazeriya-fujisaki.hatenablog.com

 

～～～～～～

 

【分析データ】

厚生科学審議会 (予防接種・ワクチン分科会 副反応検討部会)

令和４年８月５日　第82回厚生科学審議会予防接種・ワクチン分科会副反応検討部会、令和４年度第８回薬事・食品衛生審議会薬事分科会医薬品等安全対策部会安全対策調査会（合同開催）議事録

 

【分析手法】

形態要素解析によるテキストマイニング

『品詞』に注目してみます。

 

【プログラミング言語】

Python

 

【形態要素解析ツール】

MeCab

 

～～～～～～

 

テキストマイニングとは、大量の文章（テキストデータ）から情報を取り出し分析し可視化する手法です。文章を単語や文節に分割し、出現頻度や傾向を分析します。この分析に使われる技術の一つが形態素解析です。形態素解析により、文章を最小単位に区切り、品詞、名詞、動詞などを特定するという事前処理を行うことで単語の出現頻度の計算などが可能になります

引用元：総務省統計局

https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai1.pdf

 

～～～～～～

 

結果は以下の通りになりました。

 

※大きく表示されているワードほど会議内に多く使用されていることになります。

 

分析データ（議事録）をそのままテキストマイニングすると分析に不向きな『品詞』も表示させていますね。

 

例えば、『資料』『報告』『こと』『ページ』『の』は議事録内で多く使用されています。

 

ただ、どの会議でも使用されるワードだと思いますので、省いて再度テキストマイニングしてみようと思います。

 

 

再度テキストマイニングしたところ、以下の通りになりました。

 

先ほどと比べて、政府が新型コロナウイルス対策として何について議論されているのか分かりやすくなりました！

 

『回目』、『接種』、『状況』、『症例』が多いのは、新型コロナワクチンを打った回数に応じてどのような症例が報告されているのか、その後の状況はどうなのかが報告されているのかと考えられます。

 

～～～～～～

 

いかがだったでしょうか。

議事録をすべて読まなくても、形態要素解析によるテキストマイニングを実施することで何について議論されているのか視覚的に分かりました。

 

今回は第82回の議事録をもとにテキストマイニングしてみましたが、別の回と比較するとどうなのかや分析してみてもいいなと思いました。

 

また、別の省庁では何について議論されているのかテキストマイニングしてみるのもよい気がしますね。

 

Googleアナリティクスで自分からのアクセスを除外する方法【GA4】

お役立ち

みなさん、こんばんは藤崎です。

 

Googleアナリティクスで自分からのアクセスを除外する方法をお伝えします。

 

※ブログ作成時（2022年8月）の情報になります。Googleアナリティクスの管理画面は時間が経つとレイアウトが変わるので注意してください

 

1.Googleアナリティクスへログイン

ご自身のGoogleアカウントで下記サイトへ接続します。

https://analytics.google.com/analytics/web/?et=reset&hl=ja

 

2.管理画面を開く

「ホーム」画面より、左サイド下部に表示されている「管理」をクリックする

 

 

3.「データストリーム」を開く

 

 

 

4.「タグ設定」を行う

 

 

5.「内部トラフィックの定義」をクリック

 

 

内部トラフィックルールが未作成の場合、以下のように表示されます。

今回は、新規作成のため「作成」ボタンをクリックします。

 

 

以下のように設定します。

 

・ルール名：ご自身で分かりやすい名前

・traffic_type の値 ：変更なし

・IPアドレス

　- マッチタイプ：IPアドレスが次と等しい※1,2

　- 値：ご自身のIPアドレス

 

IPアドレスは下記サイトで確認することができます。

アクセス情報【使用中のIPアドレス確認】

 

※１：デフォルトでは「IPアドレスが範囲内」とありますが、ご自身のアクセスを除外したいことと、ネットワーク部、ホスト部が明確に分かっているため「IPアドレスが次と等しい」に変更します。

 

※２：上記サイト内に表示されるIPアドレスは動的グローバルIPアドレスになります。

つまり、接続のたびにIPアドレスが変化する可能性があります。何日、何週間周期で変更するかは分からないので、定期的な確認が必要になります。

 

6.「データフィルタ」をクリック

 

 

7.フィルタを有効にする

 

 

以上で設定完了になります。

 

これで、自分がサイトを訪れた際のアクセスは除外されるようになります。

※設定反映には時間がかかる場合があります。

 

 

 

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初出掲載：2022年8月22日