『やじるし→』コード進行分析

好み直球ど真ん中だったのでコード進行を分析しました。といってもほぼ自分用のメモです。分かる人に分かればいいかくらいで書いています。

まだフルバージョンは出ていないのでアニメのオープニングサイズで。

視聴

www.youtube.com

全体

以下。コードが合ってるかはまったく保証しませんのであしからず。

f:id:seibe2:20220215224056p:plain

イントロ

f:id:seibe2:20220215224124p:plain

Bbsus4一発って感じだよな。sus4なのかどうかわからんけどまあキレイな感じで、空気感作っていく感じ。

Aメロ

f:id:seibe2:20220215224135p:plain

まずEb6/9 / G と Ab 6/9 3回繰り返して、きれいに。6/9コードは4度・2度入る感じで、単純なメジャーの響きじゃなくてこうちょっとにじみというかオシャレ系というか、都会的というか、まあなんかそこらへんの感じがでてくると。でGとAbというところで、ベースは半音で上がったり下がったりで、またEbの方はオンコードだからそこでも浮遊感が出て、という感じで浮遊感マシマシって感じで透明感って感じになる。

で4回目はDb7(9 13)って感じ。ただこれベースはなくて、多分上の部分だけ。ということで、ベースがここでないことで、浮遊感がでてくる、と。

で7~8小節目はツーファイブ系ですね、II7系(F9)入ってるんでそこでちょっとあったかくなっている感じ、と。最後はAb/Bb、 IV/Vのオンコードで8小節目のシメという感じ。ここもオンコードで浮遊感あるって感じですね。

で2回目も同じ。2回目はDb7(9 13)のところはベース入ってくると。で裏だからここでグッとオシャレというかジャズ的な響きになりますな。その後もきれいなツーファイブですからな。

Bメロ

f:id:seibe2:20220215224156p:plain

f:id:seibe2:20220215224202p:plain

次もオンコードですな。Aメロではトニック→サブドミナントの繰り返しだけど、Bメロ部分はドミナントサブドミナントですね。Bの方が緊張感出てくるかなという感じで。ドミナントサブドミナントは安定感の出る流れではないので。クラシックではドミナントサブドミナントという流れは良いとはいわれていないというわけだが(別にロックでは良く出る)ひるがえって言えば緊張感が出てくると言えるわけだと。その上でオンコードなのでここも浮遊感が出ていると。

それを2回繰り返して、その後は一時転調ですね。ここが一聴して一番良く分からなかったところなので多少詳しく書く。

まず度数で書くと、以下だと。

IV-7 V-7 VIb^7(#11) VIb^/VIIb IIIb^9  IV^9/II

IV-7 V-7 VIb^7(#11) VIb^/VIIb IIIb^9 はIIIb majorへの一時転調という感じ。IIIbmajorから見ると、II-7 III-7 IV^7(#11) IV^/V I^9 ということで、2,3,4,5,1のやつですね。IIIb majorは元のEbから見ると、同種短調の平行長調ということで、まあモーダルインターチェンジという感じで、転調感ある中ではメジャーな転調系ですな。そこで一回着地すると。

で、最後のAb9/Fというところ。これ度数で書くとIV^9/IIということで、サブドミナントって感じなんだけど、まあこのIIをVのVと見ると、IV^9/V on II、sus4ドミナント系のオンコード、とみることもできる。まあ若干苦しい解釈だけど、ちょっとドミナント感がありつつ、ということで、そこでBメロがちょっと偽終止感ある感じで、サビへ。

サビ

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Ab^9から行ってまずはサブドミナントマイナー(ただこのサブドミナントマイナーはあんまり自信ない。#11がはいっているような気がしなくもない)。その後Iのオンコード。その後はVI^いく。ここでVIに一時転調して明るくなっていると(#3つ分の転調、明るい方向への転調)。

で2回目は、上の和音は変わりつつ、ベースが変わるという感じ。ペダルトーンならぬペダル和音みたいな感じだなと。II- III7 ということで、またより違った緊張感。で、III7ということで平行短調ドミナントが来て、不安定になってきたところで、IV^へ行って、明るい方向へ解決という感じ(ここでIV-7行ったらJust two of us系に行く感じですね)。

そこから、ファからラまでベース半音で上がっていく。そのあとは 6 - 2 - 5という感じでドミナントへ持っていき、シメに入っていく流れ。

で、最後にIIb^7の裏系のサブドミナントマイナーでシメるという感じ。これもオシャレ系ではよくあるかな? という。

エンディング

f:id:seibe2:20220215224236p:plain

1 - 4 - 2 - 5の循環コード4回回して、最後は多分Eb^7/Absus2かなという感じ。上ではトニックで終わりつつ、下はサブドミナントで浮遊感出しつつ、という感じかなと推測。

ということで全体的に浮遊感、透明感を意識した和音作りになってますねという感じ。

2021年の成長をトゥートから振りかえる

この記事ははんドンクラブアドベントカレンダー16日目*1の記事です。

adventar.org

昨年は10万トゥートを達成したのでそれを分析してみたわけですが、今年もやります。今回は前年と比較してどう変わったかという視点で見ていきます。題して「2021年、私(とあなたたち)は成長したのか!?」という感じでしょうか。まあテキトーに付けたタイトルなので中身もテキトーにやっていきます。

目次*2

データ

昨年に引き続き、notestockというサービスのダウンロード機能を使って、トゥートデータを取得しました。ありがとうございます。

notestock.osa-p.net

2021年は、2021-12-08 21:43までのものです。そのため、トゥート数の比較では2021年は 365/342 = 1.0672... → 1.07倍した数字も併記します。

投稿数・文字数

まず全体の投稿数を比べましょう。

  • 2020年:48273
  • 2021年:33301 (1.07倍 35632.07)

ということで大分減っていますね。前年比73%、26%減です。ということはさぞやきっとひとつひとつのトゥートは内容の濃いもの、充実したものになっているに違いない……!

ということで、トゥートの文字数で箱ひげ図をドンです。

f:id:seibe2:20211215075709p:plain

……いやなんかよく分かりませんね。表にしましょう。ドン。

2020年

mean 17.757587
std 18.446089
min 0.000000
25% 7.000000
50% 13.000000
75% 22.000000
max 479.000000

2021年

mean 17.724753
std 19.064513
min 0.000000
25% 7.000000
50% 13.000000
75% 22.000000
max 478.000000

meanが平均です。平均は……僅かですが、減っていますね!? あれれ、おかしいですね。四分位数にいたっては、まったく同じですね。うーん、これは、トゥートの内容は濃いものになったとは言えませんね。やっぱりデータで検証することは大事なんですね~~

ちなみに折れ線グラフで頻度を出してみました。が……いや全然変わりないですね*3。成長とは、いったい。

f:id:seibe2:20211215075759p:plainf:id:seibe2:20211215075804p:plain

1文字トゥート

1文字トゥートを振り返りましょう。まず投稿数全体はこうです。

  • 2020年:1124
  • 2021年:1106(1.07倍→1183.42)

あ このペースでいくと増えてしまいますね!? あぶないあぶない。控えましょう。

トップ10です。

2020年

文字 度数
341
58
a 43
38
38
37
35
35
28
26

2021年

文字 度数
462
112
51
30
21
20
19
18
17
a 17

2020年と比べると「あ」の度数が大分増えていますね。2021年は「あ」が多義的になった年だったと言えるでしょう。回答に窮したときに出る「え」や「う」もわりと増えています。軽い感動を表す「お」は減っていますね。大変な一年だったことが推察されます。「a」の頻度は下がりました。日本語を喋るようになってきたんですね。また、時間関連の文字では、2021年は「朝」がトップ10にランクインしています。朝の時間が増えたみたいですね。よかったですね。

リプライ

普通のリプライ

SNSをしているのは、ご交流いただいているみなさまあってのことです。ということで私は誰に返信をよくしていたのか。トップ10です。ドン

2020年

id 度数
@rio_tc 1822
@highemerly 743
@yuhina 638
@Eucritical 563
@mysterytrick 471
@uzuky 383
@S_iRe_N 375
@y_f_ 306
@zero_zaki_ghost 249
@maemaestra 214

2021年

id 度数
@rio_tc 1640
@S_iRe_N 327
@yuhina 291
@y_f_ 229
@Eucritical 216
@yunoka 213
@mysterytrick 203
@maemaestra 202
@zero_zaki_ghost 201
@highemerly 160

みなさまありがとうございます。

空リプライ

で、空リプライ*4(以降空リプ)のトップ10です。

私が空リプをするのは、せんべいと呼んでいる場合が大体です。ということでここに上がった人は反省してくださいね。せんべいではないです。

ちなみに今回は、@hoge @hoge @hogeというように、1トゥート内で複数回IDが入った場合、3カウントとしています。「おいおいおい~!」となる場合、IDを重ねますので、より実情に即していると思われます。

2020年

id 度数
@uzuky 274
@Eucritical 221
@rio_tc 199
@S_iRe_N 160
@highemerly 145
@y_f_ 142
@mysterytrick 136
@okunom 102
@femm 75
@yunoka 69

2021年

id 度数
@rio_tc 177
@S_iRe_N 141
@uzuky 121
@y_f_ 104
@yunoka 100
@okunom 97
@D_HELL 82
@maemaestra 68
@mysterytrick 52
@inabap 46

で今年は割合も出してみました。通常のリプライ数が平均値以上の人を対象に、空リプの割合が高い順でトップ10を出しました。……ここに載っている人とはもっといろいろ普通の会話をしましょうね!

2020年

ID 空リプ数 通常のリプライ数 割合
@uzuky 274 383 0.715405
@okunom 102 167 0.610778
@yunoka 69 142 0.485915
@y_f_ 142 306 0.464052
@S_iRe_N 160 375 0.426667
@Eucritical 221 563 0.392540
@femm 75 196 0.382653
@mysterytrick 136 471 0.288747
@pom_matsu 48 174 0.275862
@maemaestra 50 214 0.233645

2021年

ID 空リプ数 通常のリプライ数 割合
@uzuky 121 138 0.876812
@okunom 97 132 0.734848
@inabap 46 74 0.621622
@D_HELL 82 142 0.577465
@femm 31 58 0.534483
@yunoka 100 213 0.469484
@y_f_ 104 229 0.454148
@S_iRe_N 141 327 0.431193
@maemaestra 68 202 0.336634
@ac_key 17 59 0.288136

リプライ総数と空リプ総数は以下の通りでした。

  • リプライ総数
    • 2020年:9772
    • 2021年:5956(1.07倍→6372.92)
  • 空リプ総数
    • 2020年:2542
    • 2021年:1533(1.07倍→1640.31)

カスタム絵文字

はんドンクラブといえばカスタム絵文字が豊富ですので、カスタム絵文字についても分析してみました。

総数はこちらです。

  • 2020年:593
  • 2021年:359(1.07倍→384)

よく使ったカスタム絵文字トップ10を表にしました。

2020年:

カスタム絵文字 度数
:str_iiyo: 82
:str_uoo: 38
:str_popopopa: 30
:str_erait: 28
:str_guaa: 23
:vivaldi: 18
:str_u: 15
:str_aikatu: 14
:str_waiwai: 13
:str_arigato: 12

2021年:

カスタム絵文字 度数
:str_iiyo: 51
:str_popopopa: 44
:pui: 23
:str_senbeidehanai: 17
:stra_fold: 17
:str_kanzen: 10
:str_yoshi: 10
:engine_check: 8
:str_hametsu: 8
:str_u: 7

:str_iiyo: がいずれもトップですね。今後もどんどん:str_iiyo:していきます。:str_popopopa: も上位に入っていますね。アレクサ、やっていきます。:str_senbeidehanai:は今年後半に入った絵文字ですが4位にランクインしています。使いやすいです。ありがとうございます。:stra_fold:も使いやすいです。

でもってどんな絵文字なのかは、はんドンクラブで確かめてみてください!

ちなみに :str_senbeidehanai: に関してですが、「せんべいではないです」(文字)では何回言っているかというと、

  • 2020年:460
  • 2021年:383(1.07倍→409.81)

です。思ったより……減っていますね

おわりに

いかがでしたか?*5今回1年ぶりにしたら分析をする以前の環境構築の部分でたくさんエラーがでて、分析よりもそこで苦しんでました。まあこれをなんとかするのも嫌いではないんですけど、楽に安定的な作業環境を構築できる術を知っていきたいですね……。

それはともかくやっぱり分析してみるのは楽しいですね。正直今年は去年よりかは投稿してないかなーとか適当な一文字を書くことも多かったかなーと思っていました。それが数字となって現れるのは楽しいですよね。数字が楽しいのは具体的な度合いを感じられるところですよね。「だいたい」より、60%とか80%とかの方がはっきりしますもんね。

同じデータがあれば、皆さんにも同じ分析ができたらな~なんて思っていましたが、それをするには時間が足りなさすぎでした。

分析に使ったコードは以下に貼っておきます。

gist.github.com

まだまだアドベントカレンダーはつづきます。今後のみなさまの記事にご期待ください!

adventar.org

adventar.org

*1:今日は私の誕生日です。おめでとう私!

*2:引用記法を引用以外の意味で使うのやってみたかったので満足です

*3:まあ実は今年の方が投稿数少ないので1文字のトゥート数は今年の方が高いんですよね。本文では書きませんが

*4:「空リプライとは、主にTwitterで投稿されるリプライのうち、本文を特に書かずメンション(@ユーザー名)のみ記して投稿されるツイートを指す言い方」「空リプライはメンション先にツイート(通知)が届くものの、ツイート自体には内容がない。空リプライの意味は場合によって異なるが、発信者と受信者の双方に暗黙の了解がある場合、あるいは、ツイートしたというアクションそのものに意義を見出す場合などに行われやすい。」 - 空リプライとは何? Weblio辞書

*5:これまでのいかがでしたか数は、せいべgrep調べで1st(通常)が10, 2nd(ベストバイ)が7でした。いかがでしたか?

10万トゥートを振り返る

この記事ははんドンクラブアドベントカレンダー19日目の記事です。

adventar.org

はんドンクラブというのはMastodonというミニブログサービスのサーバーです。2018年ごろまではTwitterを主に使っていましたが、UserstreamがなくなったころからだんだんMastodonの方に住み始めています。そんなこんなでトゥートを続けていった結果、2020年9月28日に10万トゥートを達成しました。

handon.club

SNSは人がいてこそです。バージョンアップやメンテナンスをすみやかに行ってくれて、いつも快適に書き込めるようにしてくれている管理人のはんさん、さまざまな投稿をしたり、私に反応したりしなかったりしてくださる皆さま、いつもありがとうございます。

ということで、この記事では10万トゥートの中身を分析して、これまでの投稿内容を振り返ります。なお、こういう分析に熟達しているわけではないので、どうか生温かい目で見てくださいね。

もくじ

分析について

今回の分析は、notestockというサービスのダウンロード機能を使って、トゥートデータを取得しました。ありがとうございます。

notestock.osa-p.net

12月初旬に取得したので、取得したデータととしては10万トゥート以上ありますが、キリがよいので先述した10万トゥートまでを分析対象のデータにします。ただし、データには私がブーストしたデータも入っているので、それらは取り除きましたが、自分のブーストしたデータは取り除けませんでした……。まあそんなに多くはないはずなので、そのあたりは許してください。また、Mastodonはブーストも1トゥートとしてカウントされるようなので、実際のデータ数は95809です。

投稿速度について

10万トゥートに至るまでの投稿数の推移をグラフにしました。

f:id:seibe2:20201219092135p:plain
10万トゥートまでの投稿数の推移

グラフ中、左に突き出している先はブーストした過去の日時が記録されているようです。初投稿(2017年4月)から2018年8月ごろまではほとんど投稿していませんでしたが、2018年8月からは顕著に投稿数が増えています。これは明らかにTwitterにUserstreamの廃止の影響ですね(Twitterでよく会話していた人たちがMastodonへの移住をはじめたため)。ちなみに2019年4月からはより投稿速度が増えているようですが、この理由は謎ですね……。

文字数について

よく言われます。トゥート稼ぎをしていると。私のトゥートには1文字だけのトゥートが多く、投稿数を水増ししているとの疑惑が各方面から寄せられているようです。

いやいやそんなことない、1文字のトゥートはそんなにしてないよ、割と長いトゥートもしているよ、と自身では思っていますが、実際はどうなのか。こちらが文字数のグラフになります。

f:id:seibe2:20201219102030p:plain
文字数分布(0-500文字)

ほぼすべてが100文字以内に入っていることはわかりますが、もうちょっと細かい部分がみたいですね。0-100文字に拡大したのがこちらになります。

f:id:seibe2:20201219102046p:plain
文字数分布(0-100文字)

……いかがですか? 0文字(空リプライや画像)が多いのはまあ仕方ないとして*1、その次に多いのは4文字ですね。その次は3文字、5文字とつづいて、1文字は大分下のようです。文字数で1文字が出てくるまでの順位を表にしましょう。

順位 文字数 度数
1 0 8628
2 4 5545
3 3 5335
4 5 5226
5 6 5167
6 7 4800
7 8 4389
8 9 4187
9 10 4168
10 2 3523
11 12 3485
12 11 3394
13 1 2972

ということで、1文字のトゥートは皆さんが思われているほど多くはないです。ブーストを除いた(正確には自分のブーストは除けていませんが)は95585トゥートなので、1文字トゥートは2972/95585 = 約3.11% ……あれ、ちょっと多いように思ってきましたね、まあそんなに多くないでしょう! ということにしておきましょう。

参考までに、基本統計量は以下の通りです。

項目
平均値 14.0
標準偏差 18.6
最小値 0
25%値 4
50%値 9
75%値 17
最大値 479

ちなみに2017時点でのTwitterにおける日本語の最頻値は15文字だそうです。ん……大分私の方が短いですね?

blog.twitter.com

まあ次の話題に行きましょう。1文字トゥートの具体的な中身はどんなものなのか、もう少し掘り下げて見てみたいと思います。同率19位までの表です。

順位 文字 度数
1 558
2 278
3 215
4 194
5 186
6 . 131
7 76
8 63
9 59
10 58
11 58
12 a 50
13 45
14 e 41
15 40
16 38
17 🍆 35
18 o 24
19 u 17
20 16

自身の実感として「あ」が圧倒的に多いかな、と思っていましたが、やはりその通りなようですね。「あ」は何か言い始めるときについ言ってしまう、アレです*2。「え」はちょっとした反感を示すときに使っています。「お」、「ん」は興味を示したときの反応、「う」は返答に窮したときに出てくるアレですね。ちゃんとしっかり意図を持って書き込んでいるんですよ、と言いたかったので、母音1文字のトゥートについて解説しておきました。あー、🍆が入っているのは初期の起床の挨拶に使っていた名残がありますね……。

また、私の時間では昼が一番長いようです。つづいて夜で、朝はそれに比べると約3分の1程度の時間しかないようですね……。

リプライについて

私は誰と多く会話しているのか。以下の表では空リプライをのぞいた、まともな会話を対象として、トゥートの先頭に出てくるIDを数えています。複数人に@を使って会話することもたまにありますが、それまで対象にはできなかったのでやめました。メインの会話対象の人はトゥートの一番最初に来るでしょうから、これでもおおむね傾向はつかめるでしょう。また、空中リプライをすることも多いので、実際にはこれと前後するかとは思いますが、まあ、おおむね合っているでしょう。ということで、まともな会話、上位10位です。

順位 ID 度数
1 @rio_tc 3325
2 @highemerly 1801
3 @zero_zaki_ghost 919
4 @yuhina 903
5 @Eucritical 896
6 @4pk 882
7 @toku2 863
8 @S_iRe_N 828
9 @ac_key 747
10 @u2mk 554

まあそうだろうなあと思っていましたが、りおつさんが圧倒的で3000強です。いつもありがとうございます。それにつづいてはんさんが2000弱ですね。このあたりはツイッターの頃からお世話になっております。続いて1000弱でぜろざきさん、ゆひなさん、むにきさん……と続いていく感じですね。

空リプライ上位10位も調べてみました。私が文章を入れずに、IDだけを記載してリプライした人の上位10位です。

順位 ID 度数
1 @uzuky 977
2 @y_f_ 571
3 @rainy_berry 437
4 @femm 435
5 @highemerly 428
6 @S_iRe_N 394
7 @Eucritical 336
8 @u2mk 320
9 @henkma 292
10 @zero_zaki_ghost 284

空リプは主に私のことをせんべいと言っていたり*3、しょうも無いことを言ってたりしたときにしています。このリストに上がっている皆さん、もしこの記事をご覧になっていたらどうぞ反省してくださいね?? わたしはせいべです。(ちなみに、ちなみにですが、普通のリプライのランキングには載っていないのに、このランキングには載っている方もいますね……?)

おわりに

いかがでしたか?*4 1文字トゥートは自分でも多いなと思ってはいましたが、では実際どれほどなのかを具体的に知りたいと思い、今回まとめてみました。多分ExcelGoogle Spreadsheetで十分対応できそうな気もしますが、pandasに慣れたいなあというのもあったのでpandasを使ってみました。分析に使ったJupyter Notebookは以下に貼っておきます。たぶんどこか間違えてるのでツッコミお待ちしています。

gist.github.com

最後に。読んでくれた皆さまへ、一年間のお礼として小曲を書きました。リリカルでしっとりとした曲になりました。よかったら聴いていってやってくださいね*5

soundcloud.com

*1:感の良い方ならお気づきですが、空リプライがが一番のトゥート稼ぎになりますね? まあ本文ではそのことについては触れていません

*2:フィラー」(Wikipedia英語版記事))と言うようです

*3:わたしはせいべです

*4:ちなみに前日までのはんドンアドベントカレンダーの19人中、12人が「いかがでしたか?」と書いていました。いかがでしたか?

*5:まともなのが聴きたい方はこちらをどうぞ

i-DMで高得点を取る方法

i-DMのスコア。3rd STAGE。今回:5.0・アベレージ:5.0

車の話です。

i-DMで高得点が取れるようになってきたので、その方法について現時点で分かる範囲でまとめました。

まとめ:どう運転すれば良いか?

先にまとめです。i-DMで高得点を取るには、このように運転したら良いと考えています。上から順に大事です。

  1. 「急」のつく運転操作をしない。そのために、周りの状況をよく捉えて、危険な状況になっても急操作を行わなくてすむようにする。
  2. 運転操作の回数を全体にわたって減らす。細かく加速したり減速したりハンドルの操作量を変えたりしない。無駄に加減速を繰り返したり、ハンドルを切ったり戻したりしない。
  3. 無理に青ランプ(点数が上がる運転)を取ろうとしない。取れる状況のときに取る。 4.青ランプは(1)「加速度の変化量のわりに揺れが少ない運転」か(2)「加速度が一定で安定している運転」(後述します)のどちらで青ランプを取るかを事前に狙い、取る

i-DMとは?

細かい説明をする前に、i-DMとは何かについてかんたんにまとめます。

i-DMとは、マツダが考える「良い運転」ができているかどうかを評価するシステムです。マツダは「意のままの走り」の実現に向けて(ドライバーが意のままに操れるような)車の開発に取り組んでいるようですが、それを実現するにはドライバーの側も車をうまく操作できることが大事だと考えているようです。その実現を支援するのがi-DMです。i-DMを通じてうまく車が操作できているかどうかをドライバーにフィードバックすることで、ドライバーの運転スキル向上を支援します。その結果、マツダが目指している「意のままの走り」を車とドライバーの両面から実現しよう、というねらいのようです。

詳しくは以下のPDFをご覧ください。ちなみに以降の説明も基本的にこの資料をもとにしています。この資料を見ながら読むとより理解しやすいはずです。

https://blog.mazda.com/wp-content/uploads/2017/10/5683f686954e8bd95ac993ef013f1ccb.pdf

「良い運転」とは何か?

さて、これからi-DMで高得点を取るための方法について説明しますが、そのためにi-DMが考える「良い運転」とは何か? をまず確認します。

これは上記PDFの3ページ目に詳しく書いてありますが、まとめると以下の4つになります。

  1. 加速度の変化量が大きいわりに、身体に感じる揺れは少ない
  2. 加速度が一定以上あるが、加速度の変化量は少なく、安定している
  3. 細かい運転操作をしない
  4. 全体的に、運転操作の頻度が少ない

順に説明します。

加速度の変化量が大きいわりに、身体に感じる揺れは少ない

これは、どんどん加速の程度が増しているのに、それにしては身体に感じる揺れが少ない、という意味です。

「加速度の変化量」とはなんでしょうか? それを知るために、まず、「加速度」とは何かを説明します。

加速度とは、ある一定時間にどれだけ速度が変化したか、ということです。例えば、ある時刻に5[km/h]で車が走っていて、1秒後に10[km/h]になったとしましょう1。そのとき、この1秒間での加速度は、(10[km/h]-5[km/h])/1[s] = 5[km/h/s]となります。つまり、1秒間で速度が5km/h上がった、ということになります。

次に「加速度の変化量」を確認していきましょう。加速度の変化量とは、上記で見た加速度が、ある一定時間の間にどれだけ変化したか、です2。例えば、ある時刻に5[km/h]で車が走っていて、1秒後に10[km/h]、2秒後に20[km/h]で走ったとします。このとき1秒後の加速度は5[km/h/s]、2秒後の加速度は10[km/h/s]になります。このとき、2秒後の時点で、加速度の変化量は(10[km/h/s]-5[km/h/s])/1[s] = 5[km/h/s2]となります。つまり、1秒間に5km分、加速度(加速の度合い)が上がった、という意味になります3

それでは「加速度の変化量が大きいわりに、身体に感じる揺れは少ない」の理解に戻りましょう。「加速度の変化量が大きい」ということはすなわち、時間が進むにすれてどんどん加速の度合いが大きくなっていく、という状態です。最初はゆっくり発進加速していたけれども、数秒後には大きな加速度になっている感じですね。時間を横軸、速度を縦軸とするグラフでは、二次関数のような軌跡をイメージしていただくと分かりやすいかと思います。そのような運転状況下にあっても、「身体に感じる揺れは少ない」つまり身体や頭の揺れが比較的大きくはないときに、i-DMは高評価(青ランプ)を出します。逆に、揺れが大きいときは、低評価(白ランプ)となってしまいます。そのどちらでもないとき、すなわち加速度の変化量があまり大きくなくて、身体もあまり揺れない場合は、通常の評価(緑ランプ、「やさしい運転」と評しています)になります。

ちなみに「身体に感じる揺れは少ない」ですが、これは上記PDFの4ページ目に載っていますが、バネマスモデルというのを使って推定しているようです。ここについてはよく分からないので、何とも言えませんが、揺れているかどうかを身体で感じましょう4

加速度が一定以上あるが、加速度の変化量は少なく、安定している

これは、「加速度が一定以上ある」つまりそれなりの加速で運転しているのに、「加速度の変化量は少ない」つまり加速の度合いが上がったりも下がったりもしていない、安定して同じ程度で加速している場合に、青ランプがつきます。それ以外の場合は特に評価に影響しません。

細かい運転操作をしない

これは上記2つの加速度から出される評価とは別物です。運転操作について着目してください。

加速・旋回・減速の各操作を行うときに、その操作量を短時間で上げたり下げたりしないようにしてください。細かく運転操作をすると、白ランプがついてしまいます。例えば、カーブの角度を見極めきれなくて、ハンドルを回す量を増やしたり減らしたりするのを繰り返したり、アクセルを踏もうかどうか迷う感じで、離したり踏んだりを繰り返すと、白ランプがつきます5

全体的に、運転操作の頻度が少ない

これは全体的な運転操作の頻度です。細かく加減速や旋回を繰り返していると、減点されます。この判定項目は、個々の運転操作についての評価ではないため、白ランプはつきません。スコアにのみ反映されます。そのため、高得点を狙うときはこのような判定項目もあることを知っておくとが良いでしょう。

どう運転して高評価を取るか?

以上で見てきた4つの判定項目があるi-DMで、どのように運転したら高得点を出せるかについて考察します。

最初の「まとめ」の内容を再掲します。上から順に大事です。

  1. 「急」のつく運転操作をしない。そのために、周りの状況をよく捉えて、危険な状況になっても急操作を行わなくてすむようにする。
  2. 運転操作の回数を全体にわたって減らす。細かく加速したり減速したりハンドルの操作量を変えたりしない。無駄に加減速を繰り返したり、ハンドルを切ったり戻したりしない。
  3. 無理に青ランプを取ろうとしない。取れる状況のときに取る。
  4. 青ランプは(1)「加速度の変化量のわりに揺れが少ない運転」か(2)「加速度が一定で安定している運転」のどちらで青ランプを取るかを事前に狙い、取る

それぞれについて解説します。

1.「急」のつく運転操作をしない:これは通常の安全運転でも言われることです。急加速、急旋回、急ブレーキをしない。これらは「身体が揺れる運転」になり、白ランプがついてしまいます。そのため、周りの状況をよく観察して、事前に危険を察知したりあるいは起こりうる危険を予測して急制動しない運転を心がけることが大事です。

2.運転操作の回数を全体にわたって減らす:これは、「全体的に、運転操作の頻度が少ない」の判定項目に関わってきます。漫然と前の車に合わせて細かく加減速を繰り返していると、評価が下がってしまいます。そのため、渋滞時などにおいても、なるべく運転操作の回数は減らすようにしましょう。幹線道路で流れているようなときでも、無理に前の車との車間距離を詰めたりせず、余裕をもって少ない運転操作の回数で発進、停止できるようにしましょう。車間距離を取ることは「1.「急」のつく運転操作をしない」にもつながります。

3.無理に青ランプを取ろうとしない。取れる状況のときに取る:実際の道路状況によっては、渋滞時や幅の狭い道路など、青ランプを取れない状況も多々あります。青ランプを取るには、安定した運転操作を続ける時間がそれなりにとれる道路状況が必要です。そのため、取れないような状況では無理に青ランプを取ろうとしないこと。青ランプを取ろうとすると、道路状況に合わない運転操作になったり、結果的に「急」のつく運転になって、減点されてしまうことが多いです。ですから、(白を出さないのは当然として)「ここは緑ランプで」「ここでは青ランプを狙う」ということを意識して、運転しましょう。

4.青ランプは(1)「加速度の変化量のわりに揺れが少ない運転」か(2)「加速度が一定で安定している運転」のどちらで青ランプを取るかを事前に狙い、取る:優先順位の最後にきて、ここで得点を取る運転です。上記3つは、得点を下げないための運転です。これらができていれば、青ランプの数はそう多くなくても、点数はあがります6。その上で、状況が許すとき、青ランプを狙います。(1)と(2)のどちらか(あるいはどちらも)を狙うかを決めて、運転操作をしましょう。(1)は評価部分でも書いたように、2次関数的に加速・旋回・減速をすると取りやすいです。(2)は一定量で加速・旋回・減速を続ければよいです。(1)と(2)を繋げて、しなやかに加速後、一定量で加速を続けることで、青ランプを継続させることができます(加速の場合)。

ちなみに、PDFの9ページ目によれば、(1)は、1回の操作につき1点のみの加点ですが、(2)は、安定している時間分だけ点数が加算される(何秒で何点、などまではわかりませんが)ので、可能ならば(2)を長い間続けると、より点数が上がりやすくなるはずです。

おわりに

ひととおり書いておいてなんですが、私もそんなにしっかりは分かってはいないです。特にハンドルはうまくなくて、ワインディングロードでは青ランプはたくさん取れませんし、白ランプもそれなりに出ます7。市街地ではハンドルで青ランプを取る機会が少ないのかなあと思ったりしていますが、もうちょっと、青ランプになる基準の閾値などを探っていきたいなあとも思っています。

それと、この記事で書いた良い運転の方法は概念的に過ぎて、具体的にどのように運転操作をしたら良いのかはあまり分からないかもしれません。そこは、実際の運転のいろんな場面で試してみていただければよいかと思います8。特に青ランプの運転は、これまで穏やかな運転をしていた方には結構な急制動かなあと思われるかもしれません(私がそうでした)。なので、ひらけた道で、交通量が少ない場所で、実際にどういう運転操作で青ランプがつくのか、を試すとよいかと思います。

最後に、i-DMを使うのは良かったのかどうか? についてです。個人的には結構良かったです(だから記事を書きました)。自分が行った運転操作に応じて、白ランプや青ランプがつきます。これがフィードバックになります。白ランプがついたときは確かに揺れが大きいことをあとから思い返して実感するため、そのような運転をしないようにしようと心がけるようになります。他方、青ランプがついたときは、i-DMの意図通り、体感的にもスムーズに運転ができていると大体の場合納得できます。そのため、青ランプを増やそうというのは、マツダが考える「走る歓び」の実現に近づくのではないかなあと思います。これまで青ランプが出るような、気持ちの良い、のびやかな運転(と私は呼んでいます)は意識的にはしてませんでした。ですからそれをi-DMによって知り、学習できているのはとても嬉しいことです。

ただ、i-DMはあくまで運転操作に対しての評価であり、道路状況の評価は加味しません。ですから、前後センサーや車線検知システムなどを使って、道路状況的にも良い運転か、というところまで評価に加えられるとなおいっそう良くなるのではないかと思います。とはいえ、PDF14ページ目に書いてあるように、i-DMは普段の道でも運転の楽しさを見つけるための「ゲーム」にすぎないので、i-DMでマツダが考える「良い運転」を「伝授」いただいたら、あとはそれを適度に心がけながら、安全に、たのしく、運転していったら良いのではないかな、と思います9


  1. この例ではアクセルを踏み込んで加速している状況を例に取っていますが、旋回の度合い、減速度合いについても同様に考えてください。

  2. ちなみに、加速度の変化量のことは躍度とも呼ばれるらしいです。

  3. 説明がわかりにくい場合はGoogle他で検索してみてください。たぶん、力学を分かりやすく説明しているページや動画が良いかと思います。

  4. 上記のPDFには揺れについて「大きい「揺れ」 つまり急な加速度の変化が発生している」と書かれています(3ページ目)ので、急加速や急減速、かっくんブレーキのように準備なしにいきなり加速度が変化した場合に揺れが起きる=白ランプ、と判定しているように思います。

  5. やったことはないのでわかりませんが、いわゆるポンピングブレーキもここの判定で白ランプがつくんじゃないかと思います。

  6. 得点計算の細かい話になりますが、PDFの9ページ目の情報からは、同じ白ランプでも内部的には減点は1〜3点の幅があるようです。ですから、たとえ白ランプを出してしまったときでも、その減点を少なくするために、身体を揺らさない運転を常に心がけておくことが大事です。

  7. 冒頭の写真も、1番良いスコアが出たときの結果を撮ったものでして、その次の「今回」のスコアは4.5、アベレージは4.9になりました……。今は、アベレージ4.8〜4.9の間を推移している感じです。

  8. 気分によっては書くかもしれません

  9. そういうわけで、隠しコマンドで出てくる4th stage、5th stageは今のところあまりしたいと思っていません。

「新型コロナウイルス感染症対策の基本的対処方針(R2/3/28)」の「情報提供・共有」まとめ

令和2年3月28日発表の「新型コロナウイルス感染症対策の基本的対処方針」1の「三 新型コロナウイルス感染症対策の実施に関する重要事項 > (1)情報提供・共有」に「①政府は、以下のような、国民に対する正確で分かりやすく、かつ状況の変化に即応した情報提供や呼びかけを行い、行動変容に資する啓発を進めるとともに、冷静な対応をお願いする。」(7-8ページ)と書かれており、8ページにその具体例が載っています。

ただ、それぞれの情報がネット上ではどこに書いてあるかすぐには分かりませんでした。なので、項目ごとに、適すると思う情報をまとめておきました。なお以下の情報が正しいとは限りませんので、活用の際はご自身でご確認ください。下記それぞれの情報作成者の方に感謝いたします。

全体

先述の「(1)情報提供・共有」の各事項ではありませんが、政府自体が作ったポータルサイトWikipediaの外部リンク集が各政府機関の情報へのアクセスのしやすさに繋がると思いますので、ここに「全体」として載せておきます。

発生状況や患者の病態等の臨床情報等の正確な情報提供

以下は国内についての情報です。

以下は海外についての情報です。

国民にわかりやすい疫学解析情報の提供

手洗い、咳エチケット等の基本的な感染対策の徹底

体調不良時の休暇取得、学校の欠席、外出自粛等の呼びかけ

原文:「風邪症状など体調不良が見られる場合の休暇取得、学校の欠席、外出自粛等の呼びかけ」

相談・受診の考え方を周知

原文:「厚生労働省が作成する「新型コロナウイルス感染症についての相談・受診の考え方」をわかりやすく周知」

差別防止の呼びかけ

原文:「感染者・濃厚接触者や、診療に携わった医療機関・医療関係者その他の対策に携わった方々に対する誤解や偏見に基づく差別を行わないことの呼びかけ」

少し探した限りですが、見つかりませんでした6

「三つの密」を避けることについて

原文:「室内で「三つの密」を避ける。特に、日常生活及び職場において、人混みや近距離での会話、多数の者が集まり室内において大きな声を出すことや歌うこと、呼気が激しくなるような運動を行うことを避けるように強く促す。飲食店等においても「三つの密」のある場面は避けること」

従業員及び学生の健康管理や感染対策の徹底についての周知

学生の健康管理や感染対策の徹底についての周知は、少し探した限りですが、見つかりませんでした。

家族以外の多人数での会食を避けること

少し探した限りですが、見つかりませんでした。おそらく、「三つの密」が避けられない状況になるからだと思います。

今回の対策では「ロックダウン」をしないこと・国民の落ち着いた対応の呼びかけ

原文:「今回の対策では、「ロックダウン」(都市封鎖)のような施策は政府として実施しないことを周知し、国民の落ち着いた対応(不要不急の帰省や旅行など都道府県をまたいだ移動の自粛等や商店への殺到の回避及び買い占めの防止)の呼びかけ」


  1. 余談ですが、URLはできるだけいつでも特定の場所を指していてほしいので、後で変更されそうな(=リンク切れになりそうな)変更日の日付が入ったURLにはしないでいただきたいな、と思ったりはします。

  2. 3Dマップのため表示には少し時間がかかります

  3. 「あくまで自分が収集したデータですので、データが間違った可能性はあります。厚生労働省などの公的機関の報道に参考してください。」(引用元)とのことです。

  4. 北海道の右上を起点に、縦方向に東北〜九州・沖縄の順番で並べられているようです。個人的には左上起点に横方向に並んでいる方が、分かりやすいです(このページが基本的に横書きでできているので)

  5. 余談ですが、URLには「dengue_fever」が使われています。もともとデング熱用のQ&Aページを流用したのでしょうか……?

  6. 私の考えを書いておきます。こういうことについての差別は、感染症に関する恐れが原因のように思います。恐れること自体は生命維持にとって適切な反応です。ですが、恐れの心が強くなりすぎて、ストレスが強くかかると、とにかくその恐れから離れたい一心になってしまいます。それで、落ち着いているときにはできるような理性的な判断ができなくなってしまい、「自分とは関係がない人たちが感染している」(から問題ない)や「感染者に近い人たち(医療従事者)があぶない」(からその人たちからは徹底的に離れる)という発想になるのだと思います(実際のところ、感染症の原因になる細菌やウイルスは人を選びませんし、医療従事者はずっと昔から平均的に一般の人たちよりも感染症対策に気を配っているはずです)。ですから、まず自分が恐れを感じていることを認めて(それはとても自然なことです)、「国民にわかりやすい疫学解析情報の提供」書いてある情報などを摂取して、状況に応じてできるだけ普段通りの生活を送りながらも、感染予防と感染拡大防止に効果のある行動をしていきましょう。

焦燥感対策(2019年12月版)

3週間に1回くらい、いろいろやりたい・しないといけないことがあると思っているのに特にやる気が出ず時間が過ぎることがある。最近そこから回復する策が大体同じなので、轍を作るために書いておく。

1. 理解する

まず焦燥感の中身を理解する。自身の心が何を言っているのかを観る。大体、私の場合はしたいこと・すべきことがたくさんあるのにそれを満たすだけの時間が無いと言って不満を持っていることが多い1。まずはそれらを観て、自身がそういった思いを持っていることを自覚する。

2. 委ね諦める

自分の心がどうなっているのか大体分かったら、ものごとの道理の方を観察する。いろいろな人の人生、歴史などを思い浮かべると、自身で流れを変えやすい要素もあれば、変えにくい要素もある、との思いに至ってくる。思いと言葉と行動はコントロールしやすい要素で、運や生まれの差や縁などはコントロールしにくい要素2である。後者については委ね諦め、前者にフォーカスするようにする3

3. 配分する

元々の問題は、したいこと・すべきことがたくさんあるがそれに対して時間が無いことだった。諦めるべきことを諦めて、フォーカスするべき事にフォーカスできるようになった(とする)。

さてどうスケジュールするか。最優先事項を優先するのが有名だが、今の私は賛成していない。どうもバランスを崩してしまうようである。それは私がいろいろなことを少しずつ同時に進めていきたい(あるいはそうせざるをえない)からであって、最優先事項を設定するとバランスを崩すように感じるからだ4。他にも理由がある。ある期間における時間は有限であり、したいこと・すべきことを進めるのもある程度の予測はできるが、それも完全ではないということだ(振り返れば簡単な問題に多大な時間費やすこともある)。人生にはコントロール出来ないものは多い(と感じている)。

だから代わりに費やすエネルギーを各テーマごとに簡単な比率で配分することにした。「エネルギー」というのは、費やす時間と大体同じとも言えるが、それよりかはもっとふわっと感覚的な、そのテーマに対してかける比重のことを指している。

例えば私の今の配分は以下のようにしている。

  • 音楽:4
  • 読む:3
  • 書く:3
  • 思考:3
  • 資格:2
  • 他:2

この配分を指標にして、大体そのようになるようにやっていくようにする。例えば昨日は音楽をよくやったので、今日は書くのをよくやる、という形で。

4. 再配分する

いくらかの期間が経てば、状況は変わる。上記の例で言えば、今書きたいことが書き終えれば各比重は下げてもいいし、読む時期だと思えば上げると良い。外因によっても変わるだろう。だから、この配分が役に立たなくなったなと感じたときは、このプロセスの1. からもう一度やり直して、配分を新しくする。


  1. それ以外にもいろいろな思いが湧き上がってくるが、表面的な問題として典型的に感じられるのはこれである。その背後に持つ思いも理解しておく方が望ましい

  2. ちなみに後者を自分にとって良い方向にある程度向けることもできる。「自己洗脳」により意識に顕在化しないレベルでポジティブな解釈や反応を増やすことで、良い「運」や「縁」が増える事認識になる(引き寄せ的な話 ※やり過ぎると乖離を起こしかねないのでご注意を)。ただしそれは結局のところ前者に含まれる(思いを変える)のでことになるので、後者については諦めるのが良い(極端な話、災害や無差別殺人の被害に遭うことは100%避けることはできない)。ちなみに、「洗脳」するなら「慈悲」を自覚的にするのがおすすめだと思っています(が好きにしてください)

  3. これは7つの習慣の第一の習慣「主体的である」や、「ニーバーの祈り」と同じ

  4. 7つの習慣』は大分前に読んだので、こう感じることについての記述があったならそれはちゃんと読めていなくてごめんなさいということで

Homeberw で not a valid keg の Error が出たときは、当該パスが空かどうかを見てみる

Homebrew で libffi をインストールしようとしたところ

Error: /usr/local/opt/libffi is not a valid keg

というエラーメッセージが出てしまいました。

Homebrew での用語としての Keg は「Formula のインストール先パス」とのこと(参考)らしいです。

この Keg が指している先に Formula の内容へのシンボリックリンクが置かれるらしい(参考)。そこで当該パスを覗いてみたところ、なぜか(普通の)ディレクトリが配置されていたため、こちらを退避して /usr/local/opt/libffi には何もないようにしてからもう一度インストール(brew install libffi)したところ、無事に成功しました。

ということで、/hoge/foo is not a valid Keg というエラーが出たときは、/hoge/foo が空かどうかを確かめてみると良いと思います。

参考