としおの読書生活

田舎に住む社会人の読書記録を綴ります。 主に小説や新書の内容紹介と感想を書きます。 読書の他にもワイン、紅茶、パソコン関係などの趣味を詰め込んだブログにしたいです。

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竹村彰通さんの『データサイエンス入門』(岩波新書)を読みました。

本書は近年話題となっている第四の科学であるデータサイエンスに関する入門書です。

本書はデータの整え方などがのっているわけではなく、あくまでデータサイエンスという言葉を多くの人に知ってもらうために書かれた本なので、すでにデータサイエンスについてあるていど知識がある方には物足りなく感じるかもしれません。

ただ、今後仕事などでデータサイエンスを使う可能性があるので概要を知りたいという方にはおすすめできる一冊となっています。

以下簡単に内容をまとめていきます。



データサイエンスとは


データサイエンスとは統計学と情報学と各専門分野に関する知識を併せ持った学問である。インターネットの普及がきっかけで大量のデータ(ビッグデータ)が得られるようになったことで、ビッグデータを分析し処理する手法が求められた。これがデータサイエンスの始まりである。

ビッグデータを処理することで今後の需要や売上を予測したりするなど、データを参考に未来を予測することができるようになる。これだけだと従来の統計学とあまり変わらないと感じるかもしれないが、データサイエンスは数字のデータを信じるだけではなく各専門分野に関する知識を生かしていくことに特徴がある。

データサイエンスを行うことができる人材のことをデータサイエンティストという。近年、海外の大学ではデータサイエンティスト学科が専門でできるほどデータサイエンティストは社会的需要がある。

一方、日本ではデータサイエンティストの育成が他の先進国と比べて遅れている。しかし、2017年に旧帝大と滋賀大学でデータサイエンス学部が設立されようやく国内でのデータサイエンティストの育成が始まった。

また、大学以外では高校数学で以前まであまり取り扱われていなかった統計の分野をもっと積極的に取り扱うように学習指導要領が改訂された。




ビッグデータとは


新聞などを読んでいるとビッグデータという言葉がたびたび出てきますが、今までのデータと比べてどう違うのかあまり明言されていません。

ビッグデータとはインターネットやセンサーの発展によりこれまで容易に収集できなかったデータが収集できるようになりました。従来のデータは母数が少ないという問題点がありましたが、各技術の発達によりこの問題が解消されました。

ビッグデータの分かりやすい例としてSNS上にアップロードされた画像やテキストデータなどがあります。

テキストデータを活用した例として、特定の話題毎に文書を分類するなどがあります。


データサイエンスを学ぶ方法


本書ではデータサイエンスを学ぶ方法についても書かれていたので以下に簡単にまとめていきます。


1. 統計学と情報学を学ぶ
データサイエンスは統計学と情報学ととても結びつきが強い学問です。そのため、統計学についての基本知識必要となります。また情報学においては機械学習の知識が必要となります。

最近では統計学を無料で学習することのできるeラーニングなどがあります。著者は無料のオンライン講座として以下のページを推奨していました。

http://gacco.org/

ただ、このページは受講可能な講座が期間限定となっているためタイミングが合わなかった場合は学びたい情報が得られない場合があるので、統計学と機械学習の知識を得るには私は以下の二つのサイトを活用したほうが良いと思います。

・Aidemy
https://aidemy.net/courses/find-a-course

・codExa
https://www.codexa.net/

Aidemyではプログラミング言語であるPythonと機械学習、深層学習の講座を無料で受講することができます。無料講座の数は少ないもののデータサイエンスティストとして求められる必要最低限の知識は得ることができると思います。

codExaではPythonと統計学、線形代数の講座を無料で受講できます。codExaを受講した後にもう少し深く数学的知識を得たいと思った場合、書籍を購入するなどをして学習するのが良いと思います。



2. ビッグデータの処理を実践してみる
統計学と情報学の知識を得ただけですぐにデータサイエンティストになれるわけではありません。実際に実践を通してビッグデータの処理方法を学ぶ必要があります。

著者はビッグデータの処理を実践するのに以下の二つのサイトを活用すべきだと言っています。

・kaggle
https://www.kaggle.com/

・SIGNATE
https://signate.jp

kaggleはオンラインのデータ解析コンピティションのサイトです。世界中の企業がデータサイエンティストをもとめて、様々な課題についてのコンピティションが常時解説されています。コンピティションの上位入賞者には賞金もでます。ただこのサイトは英語のサイトであるため、基本的な英語が読めることが前提となっています。

SIGNATEはkaggleの日本バージョンだと考えてもらえば大丈夫です。日本語のサイトなので英語ができない場合でも大丈夫です。kaggleと違ってコンピティションの数が少ないという欠点はありますが、kaggleよりもチュートリアルが充実しているので、入門としてはkaggleよりもSIGNATEの方が良いかもしれません。


最後に


本書ではブログでまとめた内容の他にもデータサイエンスの歴史、統計学の歴史、データとは何かなど様々なことについて書かれているのでデータサイエンスに興味がある方はぜひ一度読んでみてください。




前々からロト6の当選番号を機械学習で予測してみたいと思っており、やっと作業に着手し始めたので予測方法をまとめていきます。

機械学習で予測するには過去の当選番号を学習データとして収集する必要があるので、この記事ではみずほ銀行のページからPythonでスクレイピングを行い、過去の当選番号を自動的に収集する方法を説明していきます。



事前準備


今回スクレイピングをするにあたり、以下の3つの技術要素を利用します。
  • BeautifulSoup(スクレイピングを行うライブラリ)
  • Selenium(ブラウザの自動操作を行うツール)
  • PhantomJS(ヘッドレスブラウザ)
最初はBeautifulSoupだけを使用してスクレイピングをしようと思ったのですが、第461回目以降の当選番号が掲載されているページではJavascriptを使ってページが書かれており、BeautifulSoupだけでは集めることができなかったのでSeleniumとPhantomJSを使用することにしました。

以下インストール方法を説明していきます。


1. BeautifuSoupのインストール


BeautifulSoupはpipで導入する場合、以下のコマンドでインストールすることができます。
pip install beautifulsoup4
Anacondaを使っていてpipが使えない場合、以下のコマンドでインストールすることができます。
conda install -c anaconda beautifulsoup4


2. Seleniumのインストール


Seleniumはpipで導入する場合、以下のコマンドでインストールすることができます。
pip install selenium
Anacondaでインストールする場合、以下のコマンドでインストールすることができます。
conda install -c conda-forge selenium


3. PhantomJSのインストール


Windowsで導入する場合の手順は以下の通りになります。
  1. http://phantomjs.org/にアクセスしてサイトからダウンロード
  2. ダウンロードしたファイルを解凍し、c:\の直下に置く
  3. Pathを通す
よくわからない方は以下のページが参考になると思います。
https://gist.github.com/maechabin/7632c460ceede823cbde


Anacondaを使っている場合はPhantomJSもコマンド一つでインストールすることができます。
conda install -c conda-forge phantomjs
このコマンドはWindowsでも使えるため、WindowsでPythonを使うならばAnacondaを使った方が色々と便利そうですね。




過去の当選番号をスクレイピングしていく


環境構築ができたらスクレイピングをしています。今回コードを書く前に当選番号が掲載されているページのURLのパターンと、各ページでの当選番号の取得方法について考えていきます。


当選番号が掲載されているページのURLのパターン


ロト6の過去の当選番号はみずほ銀行のホームページで20回ごとにページを分けて掲載されています。そのためスクレイピングをする際に自動的にページを遷移させる必要があります。ここで一つ問題があり、第1回~第460回までの結果がのっているページのURLと第461回目以降の結果がのっているページのURLはパターンが違うため収集する際に注意しなければなりません。

第1回~第460回までのURLは以下のようになっています。(第1回目~第20回目の例)
https://www.mizuhobank.co.jp/retail/takarakuji/loto/backnumber/loto60001.html

ページごとに赤字で書いている部分が変更しており、
第1回目~第20回目の場合は0001、第21回目~第40回目は0021、第41回目~第60回目までは0041となっており値が20ずつ増えていきます。


第461回目以降のURLは以下のようになっています。(第461回目~第480回目の例)
https://www.mizuhobank.co.jp/retail/takarakuji/loto/backnumber/detail.html?fromto=461_480&type=loto6

これも先ほどと同様に赤字の部分が掲載されている当選番号の回数に伴い変化しています。
第461回目~第480回目の場合は461_480第481回目~第500回目の場合は481_500第501回目~第520回目の場合は501_520となっている。


当選番号の取得


全てのページで過去の当選番号はtableタグの中にあります。そのため最初に
table = soup.find_all("table")
と書いてtableタグないの全ての要素を取得します。取得したtableは以下のようになっています。(第501回目の例)
<table class="typeTK js-lottery-backnumber-temp-sp">
<tbody>
<tr>
<th class="bgf7f7f7 wdt33p">回</th>
<td>第501回</td>
</tr>
<tr>
<th class="bgf7f7f7 wdt33p">抽せん日</th>
<td>2010年6月17日</td>
</tr>
<tr>
<th class="bgf7f7f7 wdt33p">本数字</th>
<td>03 17 21 23 36 38</td>
</tr>
<tr>
<th class="bgf7f7f7 wdt33p">ボーナス数字</th>
<td class="green">07</td>
</tr>
</tbody>
</table>
3番目のtrタグ内のtdタグに当選番号が記載されている(赤字の部分)のでこの部分を抽出するコードは以下のようになります。
main_num = table[1].find_all("tr")[2].find("td")

またボーナス番号も取得したい場合、4番目のtrタグ内のtdタグにボーナス番号が記載されている(青字の部分)のでこの部分を抽出しましょう。



ソースコード


ロト6の当選番号を自動的に収集するコードを以下に載せておきます。
# -*- coding: utf-8 -*-
# ロト6の当選番号を自動的に収集する

import time
import random
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

# ロト6の当選番号が掲載されているみずほ銀行ページのURL
loto_url1 = 'https://www.mizuhobank.co.jp/retail/takarakuji/loto/backnumber/loto6' # 1~460回目
loto_url2 = 'https://www.mizuhobank.co.jp/retail/takarakuji/loto/backnumber/detail.html?fromto=' # 461回目以降
num = 1

main_num_list = [] # 本数字6桁を格納するリスト
bonus_num_list = [] # ボーナス数字を格納するリスト

# PhantomJSをselenium経由で利用
driver = webdriver.PhantomJS()

while num <= 1241:
  
  # 第1~460回目までの当選ページのURL
  if num < 461:
    url = loto_url1 + str(num).zfill(4) + '.html'
  # 461回目以降当選ページのURL
  else:
    url = loto_url2 + str(num) + '_' + str(num+19) + '&type=loto6'
  
  # PhntomJSで該当ページを取得
  driver.get(url)
  time.sleep(2) # javascriptのページを読み込む時間
  html = driver.page_source
  
  soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
  print(soup.title)

  # ロト6の当選番号がのっているテーブルの取得
  table = soup.find_all("table")
  del table[0]

  for i in table:
    # 本数字の取得
    main_num = i.find_all("tr")[2].find("td")
    main_num_list.append(main_num.string.split(" "))

    # ボーナス数字の取得
    bonus_num = i.find_all("tr")[3].find("td")
    bonus_num_list.append(bonus_num.string)
    
  num += 20 # 次のページに移動するためにnumに20を追加
  time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 1~3秒Dos攻撃にならないようにするためにコードを止める

# csvで出力
df = pd.DataFrame(main_num_list, columns = ['main1', 'main2', 'main3', 'main4', 'main5', 'main6'])
df['bonus'] = bonus_num_list
df.index = df.index + 1
df.to_csv('loto6.csv')



最後に


内容の中で何か分からないことがあればコメントで質問してください。答えられる範囲で答えます。

学習データを収集で来たので次の記事は機械学習を使って予測していきたいと思っています。深層学習を使うのならばRNNとか使うのがいいのかな。

SVRで予測する記事を書きました。
http://www.toshioblog.com/archives/16052074.html

Pythonのスクレイピングで分からないことがあれば以下の本が参考になると思うので読んでみてください。




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元議員である田村耕太郎さんが書いた『頭に来てもアホとは戦うな』を読みました。話題になっているということでなんとなく購入したのですが、読了後買って良かったと感じました。読んでいてて共感できることが非常に多かったです。

本書では以下のような特徴を持つアホと関わらない方が得だということが書かれていました。
  • 戦ったり、悩んだりする価値のない人たち
  • あたり屋のような不条理な人物
  • 他人を落として入れて、自分の価値をあげようとする人物
内容を整理するついでに簡単にまとめていきます。




アホと無駄な戦いを繰り広げる人の特徴


アホと戦って貴重な時間を消費してしまう人の特徴は以下の通りです。
  • 正義感が強い
  • 自信にあふれている
  • 責任感が強い
  • プライドが高い
  • おせっかい

私も無駄にプライドが少しあるため、つまらないことでバカにされると悔しくてやり返したくなることがあります。こういうのが時間の無駄なんでしょうね。

プライドが全くないのもどうかと思いますが、ほとんどの場合プライドがあるがゆえに無駄な時間を使ってしまうのでいっそのことプライドを全部捨ててしまった方が楽なのかもしれません。本書ではそういったプライドの捨て方も書かれているのでプライドが高い人なら一読する価値があるかもしれません。

他の点でもおせっかいだったり、正義感が強いのはいい人であるがゆえにアホに絡まれてしまう要因になるので、アホに頼まれてなにかするにしても今後の自分の特になるようなこと以外は割り切ってしまった方がよさそうですね。




アホと戦わない方法


アホと戦わない方法をまとめると以下の通りになります。


1. 嫌な相手にはやられたふりをする

相手から嫌がらせを受け、それに対して反撃してしまうのは時間の無駄です。反撃したことで新しい敵を作る可能性もあるのでやられたふりをして我慢しましょう。

やられっぱなしでむかつく場合はノートに相手への陰口を書いてストレスを発散しましょう。ただし、SNS等で悪口を書くのは相手が見れる可能性があるので、必ず相手に知られないようにストレスをコントロールすることが大切です。


2. 生意気な人間は恨みをかう

生意気な態度をとるのはその場だけで満足感が得られるだけでなんの得もないのでやめましょう。生意気な態度をとっていたがゆえに、アホに恨まれることもあります。


3. いやがらせをしてくるアホに相談をする

いやがらせをしてくる相手に、あえていやがらせの件を相談することで相手からのいやがらせはなくなります。いくらアホな人間でも真摯に相談してくる相手にいやがらせはできません。

ただ相談するときは相手の名前をだすことなく、他の人からいやがらせを受けているかのようにそうだんするようにしましょう。


4. アホを味方にする

アホは敵だと自分にとって害があるだけで何の得もありませんが、味方になると意外と頼もしいことがあります。

アホは基本的に偉そうにしたいだけの人が多いので、下手にでていると味方になってくれる可能性も高いので下手にでて味方につけてしまいましょう。



田村さんは、アホと戦わない方法として以上のことを述べていますが、若いうちならアホと戦ってもいいとも言っています。その理由として、アホとたたかうことでアホに使う時間がいかに無駄であるかを実感できるからです。これを読んで個人的に、確かに無駄だと実際に体験すればアホと戦わないようにするだろうなと感じ、納得のいく理由でした。


アホとではなく自分と戦え


上記に書いたようなことでアホと戦う時間が減ったら、その後は自分のために時間を使って自分磨きをしろと本書では言っています。

自分磨きをするためにはできる人ばかりの環境に飛び込んだり、自分の人生を満足させるためにはどうしたらいいのか考える必要があります。

これを読んで私は、確かに今もし自分がアホと戦わなくなり時間ができたとしても、時間を有効に活用することができなければアホと戦っているのと変わらないなと思いました。

著者である田村さんは時間を無駄にしないためにスマホなどの電子機器を触る時間をできる限り減らしたりしているみたいです。


最後に


前半はタイトル通りアホと戦わない方法が書かれており、後半にはアホと戦わないことでできた時間の有効な使い方について書いており参考になりました。

たまにはこういったビジネス書を読むのも刺激になるな。

とりあえずせっかく読んで知識を得たので今後これらのことを実践していきたいと思います。

余談になりますが本書はドラマ化されることが昨年の12月に決まったみたいなのですが、このようなビジネス書がどのような形でドラマになるのか非常にきになります。





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4月から吉高由里子さん主演でドラマがスタートする朱野帰子さんの『わたし、定時で帰ります』を読みました。刊行されてたった一年でドラマ化されるだけあり、内容はとてもおもしろかったです。

現実では『わたし定時で帰ります』の主人公である東山結衣のように、毎日定時で帰るというのは難しいんでしょうが、物語が現実に近いということもあり、読んでいると普段のストレスが吹き飛ぶような作品となっていました。

日ごろ仕事で残業が多くストレスが溜まっている人にはけっこうおすすめできる作品だと思います。

以下、感想を書いていきます。ネタバレもあるので未読の方は注意してください。



本当に残業は必要なのか?


主人公の東山結衣はどんなことがあってもとにかく定時で帰ろうとする30代前半の女性社員です。

日本の多くの企業では残業をしない人間に対して、仕事へのやる気が感じられない、一人だけ楽をしているなど悪い印象を持つ傾向がありますがそれは本当に正しいのでしょうか?

結衣は毎日定時で帰りますが、仕事ができない人間というわけではありません。

正直私は、だらだら仕事をする人間よりも、結衣のように仕事とプライベートでしっかりと切り替えることのできる人間の方が評価が高くなるのが正しいと思っています。

本作の第三章でスポットがあたっている若妻徹は、残業を会社に泊まり込み朝までしていますが、だらだらと仕事をしているだけで無駄が多く、通常の勤務時間も残業の影響で疲れてしまい効率が落ちてしまっています。

こんな風に残業をしていても仕事量が残業をしていない人間よりも少ない人は現実でもいます。

会社は残業をしていない人間を残業するように仕向けるよりも、効率的に仕事ができていない人間を変える方が正しいのではないのでしょうか。

結衣のように全く残業をしないというのは極端な例ですが、日本の社会も結衣のように残業時間が少ない人間を評価する傾向に変わっていてほしいです。


ブラック上司 福永清次


本作で結衣の最大の宿敵は、部下に残業をさせることを何とも思わないブラック上司 福永清次でした。

福永は自分が評価されるためなら、部下が残業でどれだけ苦労しても気にしないような典型的なブラック上司です。さらに、自分はほとんど残業をせずに帰ってしまうので、ただのブラック上司よりなおさらたちが悪いです。

人間なので他人からの自分の評価が気になる気持ちは分かるのですが、それならば部下からの自分の評判も気にしてほしいところです。

福永は相手の弱みに付け入るのが得意で、部下に残業するように仕向けます。しかし、最終的にはそれが原因で部下に謀反を起こされてしまいます。

現実でもこんな風に謀反を起こされるようなことはありそうなので、時代は違えど人間の考え方は戦国時代とあまり変わっていなのが分かりますね。

この作品を読んだ人に自分は福永のようなむちゃくちゃな上司ではないか、部下に寝首をかかれないように一度見直してほしいところです。




結衣の恋の行方


結衣は最終的に、しばらく残業が続き婚約者よりも仕事を優先してしまったことが原因で婚約者の諏訪巧に浮気をされてしまいます。

仕事のせいで浮気された結衣はショックだっただろうが結果的にはこれで良かったのかもしれません。結衣は巧が残業をせずに仕事よりも趣味を優先するような人間であったため、以前付き合っていた仕事人間の晃太郎よりも価値観があうと思い付き合い始めました。

しかし、結衣は巧の良い点だけ見て悪い点からは目を背けていたのでいつかは合わなくなり上手くいかなくなったと思うので、結婚前にその事実を知ることができて良かったと思います。

恋愛相手を選ぶときは自分と考え方が合うのかという良い点をみることも大切ですが、案外価値観がずれていたほうがお互いの刺激になり上手くいくのかもしれませんね。

価値観が違う結衣と晃太郎で今度こそ幸せになってほしいです。


最後に


原作が面白かったのでドラマが始まるのが楽しみです。

もしドラマしか見ていない人がいたら原作も面白いのでぜひ読んでみてください。


バレンタインデーに彼女からYVAN VALENTIN(イヴァン・ヴァレンティン)の6個入りのチョコレートをいただきました。

チョコレートにあんまり詳しくないのでイヴァン・ヴァレンティンという名前を聞いてもピンとこなかったのですが、彼女から海外セレブ御用達のチョコレートで、日本ではバレンタインデー、ホワイトデーシーズンにしか購入することができないと聞かされて驚いてしまいました。

しかも値段を聞くと6個入りで3700円だという…。チョコ一粒で私の普段の晩ご飯以上の値段みたいです。

さらに普段は店頭販売されていないため購入するために、一時間以上並ぶ必要があるらしい。まるでディズニーのアトラクションのようだ。

今後、イヴァン・ヴァレンティンのチョコを食べる機会があるか分からないので、せっかくだしチョコを食べた感想を書いていきます。




イヴァン・ヴァレンティンを開封していく


パッケージがいつも私が食べているようなチョコとは比べ物にならない高級感。

開ける前からワクワクです。
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開けてみると各チョコレートの説明が書かれた紙が一番上にあり、それをとると幻のチョコレートが見えてきます。
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高いチョコレートということで見た目もきらびやかなのかと思っていたのですが、いざ実物を見てみるとけっこう普通のトリュフってかんじです。
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チョコレートは上記の写真の右側から順にDARK(ダーク)、PRALINE(プラリーヌ)、WHITE(ホワイト)となっています。

では早速食べていきたいと思います。




DARK(ダーク)


数種類のカカオをブレンドすることで生まれた濃密な味わい。
リキュールの効いた香りと後味が、あなたに5分間の幸福を。
食べてみると最初に口の中がカカオの濃厚な味で包まれました。またリキュールの香りもほんのりと匂い、大人のチョコレートという味でした。

しかも、説明で書かれているように、味が濃厚すぎて食べおえてしばらくたった後も後味が口のなかに残りつづけていました。


PRALINE(プラリーヌ)


ヘーゼルナッツを細かく砕き、砂糖と絡めたものがプラリーヌ。
そのまろやかで香ばしい味わいが、口の中に一気に広がります。
チョコレートの香りをかいでいるだけではナッツの香りがしなかったのですが、いざ口に入れてチョコを香んでみるとナッツの味がチョコレートの味と同時に口の中に広がりました。チョコとナッツって相性がいいんですね。

DARKと比べるとカカオの苦味が少なく、子どもでも食べやすい味だと思いました。

ただ、私がチョコレートではない伝統的なお菓子であるプラリーヌを食べたことがないため、それと比べるとどうなのかという感想を考えることができなかったので、私が食べるには少しもったいないチョコレートだった気がします(どのチョコレートもそうなのかもしれませんが)。


WHITE(ホワイト)


オレンジリキュールの香りが鮮やかな、すっきりした口当たり。
チョコレートのピュアなおいしさが、あなたの味覚を虜にします。
私はこのWHITEを食べるまではホワイトチョコレートは甘すぎてあまり好きではなかったのですが、WHITEを食べたことによりホワイトチョコレートに対する考え方が大きく変わりました。

WHITWを噛むとオレンジリキュールの味が口のなかに広がり、その味がホワイトチョコレートの味と調和して絶妙なさっぱり感が口をおおいました。

個人的には今回食べたチョコレートの中でWHITEが一番好きな味でした。私のようにホワイトチョコが苦手な人でも楽しめる味となっています。


最後に


どのチョコレートも今まで食べた中で一番おいしいチョコレートでした。イヴァン・ヴァレンティンを食べたことでチョコに魅了される人たちの気持ちが少し分かった気がします。

今回食べた6個入りのなかにはカプチーノが入っていなかったのですが、そちらの方も次にイヴァン・ヴァレンティンのチョコレートを食べる機会があれば食べてみたいですね。

今年のホワイトデーは国内で購入できるか分からないですが、もし発売されるのなら彼女にイヴァン・ヴァレンティン返しをしてみたいですね。去年は阪急うめだ本店のみ、ホワイトデーは取り扱っていたらしいです。

前回の『人生で初めてハウステンボスに行ってきた【長崎旅行記】』の記事に続き長崎旅行の記事です。

ハウステンボスの次はペンギン好きにはたまらない、長崎ペンギン水族館に行ってきました。

長崎ペンギン水族館は世界で一番ペンギンの種類が多い水族館で、ペンギン18種類のうちの以下の9種類がいます。
  • キングペンギン
  • ジェンツーペンギン
  • ヒゲペンギン
  • フンボルトペンギン
  • ケープペンギン
  • マゼランペンギン
  • マカロニペンギン
  • イワトビペンギン
  • コガタペンギン
個人的に注目は、日本では飼育している水族館が少ないヒゲペンギンとコガタペンギンです。

水族館に入ると早速ペンギンがお出迎えしてくれるのかと思っていたのですが、最初にあったのはカタクチイワシ専用の水槽でした。
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イワシが泳いでいる姿は嫌いではないのですが、今日の目当てはペンギンなのでスルーです。

カタクチイワシの水槽から進むとペンギンが泳いでいる巨大な水槽がありました。しかも、泳いでいるペンギンが一種類だけではありません!なんと、ヒゲペンギン、キングペンギン、ジェンツーペンギンが一緒にいました。
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もうこの時点でテンション上がりまくりです。私は、ヒゲペンギンを始めて見るのですが想像以上のかわいさでした!

アゴヒゲが生えているかのような顔がキュートすぎです。アデリーペンギン属のなかで一番好きになってしまいました。

キングペンギンは一羽が水槽の手前でずっと泳いでいたので写真や動画を撮りまくってしまいました。

やっぱり黄色い毛が鮮やかで見とれてしまいますね。

ジェンツーペンギンは下の写真の泳ぐか泳がないか迷っている子がとてもかわいかったです。
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この水槽にはこの他に、マカロニペンギンとイワトビペンギンがいたのですが、個体数が少ないらしく近くで見れなかったのが残念です。



亜南極ゾーンで癒されたら、次は温帯ペンギンのゾーンに移動です。

温帯ペンギンゾーンで最初に見たのはマゼランペンギンでした。

岩の上でのんびりしている姿に癒されますね。ただこの写真だと2本のラインが見えないのでマゼランペンギンって分かりにくい気がする…。
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お次は、ケープペンギンです。マゼランペンギンとすごく似ているんですが、ケープペンギンの方がマゼランペンギンよりものほほんとした顔つきな気がします。
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フンボルトペンギンも近くにいたのですが、長崎ペンギン水族館には「ふれあいペンギンビーチ」というものがあり、ビーチにフンボルトペンギンを開放しているのでそちらを見てきました。

ただ餌を食べるフンボルトペンギンに夢中になりすぎて正面からの写真を撮り忘れるという失態を犯してしまいました。
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ふれあいペンギンビーチでは100円で餌やり体験ができるイベントがあるのでそちらもしてきました。

ペンギンとの距離感がここまでかというほど近づけるのでペンギン好きにはたまらないイベントです。餌を手に持つとペンギンにもてまくってしまいました。

最後に、コガタペンギンを見に行こうと思ってコガタペンギンがいる場所に移動したのですが残念なことに穴の中に隠れていて見ることができませんでした。

今回の長崎ペンギン水族館に行った目的のひとつだったので非常に残念でした。



最後に
コガタペンギンを見ることができなかったのは非常に残念ですが、長崎ペンギン水族館はとても楽しかったです。

次に行くときはコガタペンギンも見れたらいいな。

餌槍体験やふれあい体験などイベントも豊富なので、ペンギンが好きな人はぜひ行ってみてください。



1月に上旬にハウステンボスと長崎ペンギン水族館をお目当てに長崎に行ってきました。この記事ではハウステンボスの旅行記録をまとめていこうと思います。

今回大阪から長崎へは新幹線と特急を乗り継いで行ってきました。長崎まで飛行機で行く方法もあったのですが旅行代理店でハウステンボスに行くのならば新幹線の方が良いと伺ったので今回は新幹線で行くことにしました。

とりあえず新大阪から博多までのぞみで移動です。久しぶりに九州行きの新幹線に乗ったのですが朝早くの出発ということで人が少なくてとても快適でした。

博多駅に着いたらハウステンボスまでは、特急ハウステンボスに乗り換えて移動しました。特急ハウステンボスには初めて乗ったのですが内装が他の特急に比べて豪華だった気がします。床も木目調でお洒落でした。
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特急ハウステンボスに2時間ほど揺られるといよいよハウステンボスに到着です。特急ハウステンボスにお別れを告げるついでに一枚正面から記念に写真を撮りました。内装と同様、外装もスタイリッシュですね。
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ハウステンボス駅のホームからは、ハウステンボスに向かう橋とホテルオークラが見えていい景色です。(今回はホテルオークラに泊まったわけではないが)
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ハウステンボス駅は舞浜駅のようなもう少し大きい駅を想像していたのですが思ったより小さくて驚かされました。ただ小さな駅と風景がマッチしているため私は結構好きです。
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ハウステンボスに着いたのでチケットを受け取り早速入場です。チケットの写真は撮っていたのですがエントランスの写真は取り忘れてしまいました。

今回、ハウステンボスの場内にあるホテルヨーロッパに泊まるということでクイックパスももらいました。最初はディズニーでいうファストパスのようなものだと思っていたのですが80分の待ち時間が60分になる程度であまり効果を実感できませんでした。
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ハウステンボスに入って最初に訪れたアトラクションは、入り口近くにあったテディベアキングダムです。世界中のテディベアが展示されておりなかなか楽しかったです。私のようなテディベアに関する知識がない人でも分かりやすい説明があり楽しむことができました。

テディベアといえば可愛らしいイメージが強かったのですが、テディベアの中には可愛らしいとはかけ離れた表情をしているものもいました。
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テディベアキングダムのあとは、ハウステンボス内を少しぶらぶら散歩しつつアトラクションタウンに移動しました。移動中には風車やパンジーなどオランダのような風景を楽しむことができ歩いているだけでも楽しかったです。
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アトラクションタウンではVR関係のアトラクションやバハムートディスコなどを楽しみました。もし子どもとハウステンボスに来ることがあったらほとんどの時間がアトラクションタウンでつぶれてしまいそうな気がします。

VR-KINGというVRジェットコースターにも乗ってみたかったのですが待ち時間が長かったため今回は断念しました。



その後色々と回っていると夜が近づくにつれてライトアップが徐々に始まりました。ハウステンボスは昼の風景も綺麗ですが夜の景色は自然の景色の美しさと人工的な明かりが混ざりあってより良い感じです。
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イルミネーションを楽しむならば光と音楽の運河クルーズに行った方が良いと聞いていたのでホテルヨーロッパに向かうついでに乗ってみました。待ち時間は30分ほどありましたが待ち時間に見合う価値がありました。
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クルーズ後いよいよホテルヨーロッパにチェックインです。ハウステンボスの直営ホテルなだけあってホテルの内装はとても豪華でした。普段ビジネスホテルばかり泊まっている私には見合っていない気もしました。ホテル内に入るとエントランス付近にあるラウンジでコンサートが行われており、いいホテルは違うなと感じました。
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ホテルはスタンダードルームをとっていたのですが二名で泊まるには十分な広さがありました。

ベッドスペースの他にゆっくりとお酒を楽しめるようなテーブルも置いていたので、ハウステンボス内でワインを購入して楽しむことにしました。そのため部屋でしばらくくつろいだ後、ワインの購入と夕食を食べるために再びハウステンボスに戻りました。
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夕食はチーズワーフというお店でチーズフォンデュを頂きました。ハウステンボス内だからレストランの値段が少し高かったりするのかと思っていたのですが手ごろな値段でいい感じでした。
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夕食後ワインの館に移動してワインを購入しました。普段あまりワインを飲みなれていないのもあり何を買うか結構悩んでしまいました。

最終的に大分で作られた赤のスパークリングワインを購入しました。赤ワインらしい飲みごたえがあり美味しかったです。
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二日目も午前中はハウステンボスをぶらぶらしていたのですがほとんどゲームの館でゲームを楽しんだだけで終わってしまったのでここらでハウステンボス旅行記は終わりたいと思います。


最後に
初めてのハウステンボスでどこに行くかとかの細かい計画もたてていなかったのですがとても楽しかったです。

長崎ペンギン水族館に行った旅行記もそのうち書こうと思います。



1979年から現在にかけて、きのこの山派とたけのこの里派との間で繰り広げられているきのこたけのこ戦争に終止符を打つためにきのこの山、たけのこの里に関するツイートを集めて極性分析してみました。

今回の記事ではきのこの山、たけのこの里に関するツイートを同数集めて、ポジティブなツイートが多い方をきのこたけのこ戦争の勝者とします。




極性分析とは


自然言語処理の感情分析技術の一つで、分析したい文章がポジティブ(正)な文章なのかネガティブ(負)の文章なのか判定する技術である。

「カントリーマァムはお美味しい。」

上記のような例文がある場合美味しいはポジティブな単語なので例文はポジティブな文だと分析される。

極性分析は、東北大学の乾・鈴木研究室の日本語評価極性辞書(用言編)[1] と日本語極性辞書(名詞編)[2] を用いて行います。

用言編では用言を中心に約5000件に人手でポジ(経験)、ポジ(評価)、ネガ(経験)、ネガ(評価)のタグが割り振られています。

名詞編では評価極性を持つ名詞、約8500表現に対してp(ポジティブ)、e(ネガティブ)、n(ニュートラル)のタグが割り当てられています。



実行手順


きのこの山とたけのこの里に極性分析を行う実行手順は以下の通りになります。

1. Twitterから「きのこの山」 or 「たけのこの里」が入るツイートを集める
2. ツイートを分かち書きにする
3. 極性を求める


1. Twitterから「きのこの山」 or 「たけのこの里」が入るツイートを集める
今回ツイートはpythonでTwitterAPIを使うことができるtweepyを使用しました。

TwitterAPIでは過去一週間までのツイートを収集できるので一週間分収集しました。

またツイートの中にはきのこの山とたけのこの里の両方の言葉が入っているものもありましたが、今回はそういったものは除外しました。


2. ツイートを分かち書きにする
ツイートを分かち書きに変換するのにはMeCabを使用しました。また辞書はNEologd辞書を使用しました。

MeCabのインストール方法については下記の記事に書いているのでそちらを参考にしてください。

Python3でMeCabを動かしてみる(Windows10 64bit)

MeCabを使用すると文章を単語単位に分割できるので、これで日本語極性辞書が利用できます。


3. 極性を求める
今回極性は全てのポジティブな単語の重みを、全てのネガティブな単語の重みを-1として計算していきます。

最終的に文に対する重みの合計が1以上の場合はポジティブな文、-1以下の場合はネガティブな文、0の場合とネガティブまたはポジティブの単語が文中に一つもない場合はニュートラルな文として判定していきます。



きのこたけのこ戦争の結果


実験データとしてきのこの山が入っているツイートを3641件、たけのこの里が入っているツイートを4231件用意しました。

きのこの山とたけのこの里のツイート数をそろえないのはそれぞれに対しての過去一週間のツイート数も人気度に反映すると判断したからです。

以下がきのこの山とたけのこの里に関する極性分析の結果です。

kinokotakenoko1

結果は、ツイート数が多いたけのこの里の方がきのこの山よりもポジティブなツイート数が多いという結果になりました。当然と言えば当然な結果なのですがきのこの山派の私としては残念な結果となりました。

たけのこの里ときのこの山のネガティブ、ポジティブ、ニュートラルの割合をそれぞれいかに示します。
kinokotakenoko3
kinokotakenoko2

割合をみてもたけのこの里の方がポジティブなツイートが多いみたいなのできのこの山の完全敗北となりました。

どちらともポジティブなツイートよりもネガティブなツイートの方が多いのが面白いですね。



最後に


極性分析できのこたけのこ戦争に決着をつけてみた結果たけのこの里の大勝利という結果で終わりました。みなさん納得のいく結果だったでしょうか?

きのこの山派の私としてはとても悔しいのできのこの山のポジティブなツイート数を増やすために今度きのこの山botでも作ろうと思います。

収集したツイートの中には「きのこの山よりたけのこの里の方が好きだ」といった両方のワードが出てきたツイートもありましたので、もしまた次やることがあればそういったツイートも分析の対象としていれていけるようにしたいです。

こんなネタ記事をここまで読んでくださってありがとうございました。


参考
[1] 小林のぞみ,乾健太郎,松本裕治,立石健二,福島俊一. 意見抽出のための評価表現の収集. 自然言語処理,Vol.12, No.3, pp.203-222, 2005. / Nozomi Kobayashi, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto, Kenji Tateishi. Collecting Evaluative Expressions for Opinion Extraction, Journal of Natural Language Processing 12(3), 203-222, 2005.

[2] 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治, 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得, 言語処理学会第14回年次大会論文集, pp.584-587, 2008. / Masahiko Higashiyama, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto. Learning Sentiment of Nouns from Selectional Preferences of Verbs and Adjectives, Proceedings of the 14th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp.584-587, 2008.









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Amazon Cyber Monday Sale (サイバーマンデーセール) 2018で『Anker PowerCore 10000』が普段より700円ほど安い2099円で売っていたので購入しました。

以前使っていた『Anker PowerCore 15600』が劣化しつつあったので安く購入できてラッキーでした。

色は黒、白、赤の三色があったのですが今回は見た目はあまり気にせず一番値段が安かったという理由で
を購入しました。

商品が届くとモバイルバッテリーの小ささに驚かされてしまいました。文庫本と比較すると文庫本の半分ほどのサイズです。

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箱がぶ厚かったので以前使っていたものよりも厚くなっているのかと思ったのですが箱を開けてみると箱の厚さの半分ほどしかないサイズのモバイルバッテリーが現れまたまた驚かされてしまいました。

以前使用していたものとサイズを比べてみると半分ほどの大きさとなっていました。

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以前使用していたものの容量が15600で今回新たに購入したもののサイズが10000ということで容量は少し落ちるのですが、2、3泊の旅行で使用するぶんにはあまり影響はないと思います。

Anker PowerCore 10000』を買ってよかったと思ったのですが一点だけ残念な点がありました。

それはポートが一つしかないということです。

スマホしか使わない人には問題ないのでしょうが私は。タブレットを外出で持っていくことがあるのでスマホとタブレットの同時充電ができないのだけが残念です。

購入する前に確認していない私が悪いんですけどね…。

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なのでもし複数受電をしたいと思う人は購入する際に注意してください。




最後に

Anker PowerCore 10000』はセールをしていないときでも3000円未満の値段で購入できるのでもしどのモバイルバッテリーを買うか悩んでいる人がいたらこの製品がおすすめです。

また、急速充電の機能が欲しい場合は本製品とは別に『Anker PowerCore Speed 10000 QC』があるのでそちらの購入をおすすめします。





少し前に友人と温泉につかるために大分に行ってきたので旅行記録をまとめます。

大分はとにかく温泉と自然が多いので日ごろの疲れをとりたい人にはすごくお勧めです。


大分旅行記



出発日
大分に行く方法は飛行機や新幹線もあるのですが今回は神戸港からフェリーさんふらわあを使っていくことにしました。

フェリーは午後7時頃に神戸を出発して翌日の午前7時に大分に着くので旅行の時間を無駄にしたくない人にはすごくおすすめです。

フェリーさんふらわあには客室の等級が値段によって違うんですが行きはお金を節約しようと思ってツーリストで行くことにしました。ただこの客室の選択が失敗でした。

ツーリストに乗るのは初めてではないのですが以前は平日に乗ったためあまり混んでいなかったことから今回もツーリストで大丈夫だと思ったのですが週末だということで想像以上に混んでいました。

ツーリストの部屋はいわゆる雑魚寝部屋であり人が多いときは一人につきシングルベッド半分ほどのスペースしかないので快適とは言うことができません。また同室の部屋の人のいびきなどが結構響くので神経質な性格の人は耳栓やアイマスクなしでは眠れない可能性が高いです。

友人はアイマスクと耳栓を持ってフル装備だったのですが私は何も持ってきてなかったためその日の夜はほとんど眠ることができませんでした。

そのためお金に余裕があってフェリーを使おうとしている人には少し値段は高くなりますがスタンダード以上の客室を予約するのをおすすめします。

客室さえ選べばフェリー内にはお風呂やレストランもあるのでとても快適な旅行になるはずです。

あと旅行には関係ないのですが以前フェリーに乗ったときは帰りのフェリーで使える客室のグレードアップチケットをもらえたのですが、今回はもらうことができませんでした。配布を終了したのか週末だからもらえなかったのかどちらか気になるところです。

今思い返したらフェリーで全然写真撮ってない。出発のときに外の景色を撮影したものしかなかった…。
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大分1日目
朝になるとフェリーは予定通り7時前に大分に到着しました。

フェリーを降りたらまだ朝早いのでとりあえず朝ごはんを食べるために西大分駅近くの Joyfull にいきました。

本州に住んでいる人にはあまり馴染みがないかもしれませんが九州ではファミレスと言えば Joyfull と言われるぐらい Joyfull は人気のファミレスです。ちなみに大分は Joyfull 発祥の土地らしい。

朝ごはんを食べ終えると本日最初の目的地である由布院に電車で向かいます。大分の電車は二両編成のものが結構多いのですが久しぶりに見ると短すぎて驚かされてしまいますね。
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電車に揺られて一時間ほどたつと由布院に到着です。

天気が良いのもあいまって由布院ではとてもきれいな由布岳をみることができました。
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由布院では最初に湯の坪街道をのんびり歩きながら金鱗湖に向かった後に温泉に入りました。

湯の坪街道はコロッケ、豊後牛、ソフトクリームなどのいろいろなグルメが楽しめることで有名です。私はケーゼクーヘンというチーズケーキのようなものをいただきました。ケーゼクーヘンはテレビでも話題にあがるなどするだけあってすごくおいしかったです。

またグルメ以外にも歩いていると辻馬車や人力車に出会うことができました。今回は時間の都合上どちらも乗らなかったのですがいつか乗ってみたいな(特に辻馬車に乗ってみたい)。
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金鱗湖は由布岳同様、天気の良さのおかげでとてもきれいでした。紅葉でさらに葉が赤みがかったタイミングで来ることができたらもっときれいなんでしょうね。季節によって景色が変化するのも金鱗湖の魅力の一つなんだと思います。
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温泉は『乙丸温泉』というところに行きました。値段は200円ととても安いのですが、温泉の質はすごく良いので個人的におすすめです。


由布院散策をした後は本日泊まる別府の杉乃井ホテルに移動しました。大分に旅行で来るにあたりどのホテルに泊まるかすごく悩んだのですが以前日帰り温泉で来た杉乃井ホテルの棚湯からの景色をもう一度みたいと思い今回は数あるホテルの中から杉乃井ホテルを選択しました。

ホテルからの景色は別府の街と別府湾からの景色を一望することができとても綺麗でした。また従業員さんの対応もすごく丁寧でそれなりの値段がするホテルなだけあるなと感じてしまいました。

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かんじんの棚湯ですが相変わらず最高でした。室内の温泉もいいのですがそれ以上に露天風呂が最高です。露天風呂からは客室どうよう別府の町が一望できます。またそれだけではなくなんといっても寝湯が最高でした。

寝湯では横になりながら温泉につかりさらに景色まで楽しむことができます。寝湯でリラックスしているといつまでも大分から帰りたくないと考え始めてしまいます。大分に住んでいる人は自分の好きなときに杉乃井ホテルに来ることができるのがすごく羨ましいな。

温泉の後はホテルのバイキングで晩御飯を楽しみました。種類が豊富であるため子どもから大人まで楽しめるバイキングとなっていました。

杉乃井ホテルには温泉とレストランの他にも温水プールを楽しむことができるアクアガーデンなど他にも様々な施設がありとてもおすすめのホテルです。




大分二日目(帰宅日)
一日目の雑魚寝環境とは違い快適なベッドで眠れたためとても気持ちの良い朝を迎えることができました。

朝ごはんは杉乃井ホテルの朝バイキングを頂きました。晩御飯ほど種類は多くないのですが朝にふさわしい食事が多くとてもおいしかったです。

その後ホテルでしばらくした後二日目は大分駅付近を観光しようということで大分駅に向かいました。大分駅は少し前までは県庁所在地の駅だと思えないぐらいみすぼらしかったのですが駅ビルが完成したおかげでとてもきれいな駅になっていました。

赤レンガっぽい雰囲気は東京駅に似せているらしいです。
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大分駅には府内館跡(府内城跡)を見たいということできたのですが、駅のきれいさに驚かされてしまい少し駅内をぶらぶらしてしまいました。

駅ぶら後府内館跡後に向かったのですがいざついてみると城の骨組みのようなものがあって驚かされてしまいました。
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一瞬府内館が再建するのかと思わされたのですがそんなことはありませんでした。ARの技術を使ってスマホで実際の城があるかのように見せるための骨組みでした。

よくよく考えたら骨組みの形もおかしいですしね。いつかARではなく本当に府内館が再建されたら嬉しいんだけどな…。大友宗麟が大河ドラマの主役になったら再建されるのかな。

府内城で驚かされたあとはお昼ご飯にラーメンを食べました。私は九州に来るとだいたい豚骨ラーメンを食べてしまうのですが他の人も食べているのかが気になります。

その後フェリーの出発時間まで駅ビル完成後にできた『CITY SPAてんくう』という温泉に行ってきました。昨日から温泉ばかりなんですがこの温泉は他の温泉とは違いビルの21階に地下700メートルからくみ上げた温泉があるという変わった施設です。

最初はフェリーまでの時間つぶしていどの気持ちでいったのですが想像をはるかにこえる快適さでした。この施設には温泉だけでなく岩盤浴もあるため岩盤浴で汗をかいた後温泉を楽しむことができるというとても気持ちの良いコンボを決めることができます。

21階にある露天風呂からの景色は絶景でした。昨日の棚湯からの景色も良かったのですがCITY SPAてんくうからの景色もまた違う良さがありました。

大分旅行でどの温泉に行こうか迷っている人にはこの温泉もおすすめです。

温泉の後は帰りのさんふらわあに乗るために大分港に移動しました。帰りのさんふらわあでは当初はツーリストに乗る予定でしたが行きの失敗をいかしてスタンダードへと変更しました。

追加で5000円ほど払うことにはなりましたがツーリストだとせっかくとった疲れがまたたまりそうな気がしたので後悔していません。


最後に
今回フェリーで大分に行ってきましたがとても楽しかったです。

私の中で大分は温泉でゆっくりしに行く場所としては日本一好きです。

次大分に行く機会があれば由布院の温泉旅館に泊まってみたいな。


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