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この記事の続きです:
2016 マンホーラー実態調査

2016年にマンホールマップでもっとも人気のあったマンホール蓋をベスト10形式で紹介します。また今年新たに投稿された蓋の中で最も人気があった「新人賞」と、今年最も多くの蓋画像を投稿いただいた方「最多投稿賞」を紹介します。

集計のルールとしては 2016/Jan/01 から 2016/Dec/20 までの間に、PC およびスマホのブラウザから単独ページとしてのアクセス数を集計しています。ページビューとしての集計なので、例えば同じページの画面をリロードした場合は1回とだけカウントされます。

過去2回の結果はこちらを参照ください:
2014 マンホールマップ年間アクセス数ランキング
2015 マンホールマップ年間アクセス数ランキング


2016 最多投稿賞

今年マンホールマップに最も多くの画像を投稿いただいたユーザーに与えられる賞です。実は今年のマンホールマップに投稿された全 836 画像のうちの半分以上はなんと2名のユーザーによって提供されたものでした。感謝の限りでございます。 m(__)m

さて、そのデッドヒートを制した最多投稿賞は・・・ 42ER03 様でした。歴史的な蓋から海外蓋まで幅広く投稿いただきました。ちなみにマンホールマップ全体で現在使っているハードディスク使用量の約 5% は 42ER03 様の投稿データだったりします(笑)。

そして例年であれば1位になるレベルの投稿をいただきながら2位となったしこれんminamu4545)様。マンホールナイト8でも発表いただいた展示蓋を中心に多くの投稿をいただきました。展示蓋という新ジャンルを確立されたといってもいいと感じました。


#どうでもいいことですが、私自身はお二人に大きく離されての4位でした。来年もがんばります。


2016 新人賞

今年マンホールマップに投稿された蓋の中で、最も多くのアクセス数を記録したのは、この蓋画像でした:
市区町村投稿者画像
朝鮮民主主義人民共和国42ER03


今年の新人賞はなんとピョンヤンの蓋!撮ってよかったのか!?という疑問は置いといて、最多投稿賞も受賞された 42ER03 さんの投稿でした。 42ER03 さんは昨年のモンゴル蓋に続いて「2年連続新人賞」(!?)という偉業を達成されました。最多投稿と合わせて2冠ですね、素晴らしい! 改めておめでとうございます。


2016 年総合ランキングベスト10

さて、今年のマンホールマップアクセスランキングには大きな特徴がありました。それは「今年投稿された蓋画像のアクセス数が多かった」ことです。 例年は「その年に投稿された蓋(以下「新人蓋」)画像のアクセス数」は「以前に投稿された人気画像のアクセス数」と比べて明確に劣るという特徴があり、そのため「新人賞」という別枠を作っていたという背景もありました。投稿されたのが年の後半になるほど総アクセス数を稼ぐのが不利になるのも事実であり、現実問題として過去に新人蓋がベスト10に入ったことはありませんでした。

ところが今年はベスト10の中に3つベスト11~20の中に5つも新人蓋が入るという異常事態が起こってしまいました。来年以降の「新人賞」という枠の存在意義がなくなってしまいかねない状況です。びっくり。

そしてこの総合ランキングトップとなる MVM(Most Variable Manhole) には、上記 42ER03 様の三冠、昨年&一昨年を制したやなぽん様の三連覇もかかっています。ドキドキなランキング、まずは10位から4位まで:


順位昨年順位市区町村投稿者画像
105石川県河北郡内灘町keymoyaking


↑10位はマンホールマップでの最多「ナイスマンホ!」記録を現在も持つ石川県河北郡内灘町のかもめマンホールでした。このマンホールは唯一三年連続ベスト10入りした蓋となりました。常に安定した人気を誇る、マンホールマップを代表する蓋でもあります。


順位昨年順位市区町村投稿者画像
9-山梨県甲斐市minamu4545


↑9位は山梨県甲斐市のマスコットキャラクター「やはたいぬ」がデザインされたマンホールでした。マンホールカードのデザインとしても採用されています。アクセス数にはカードの影響もあるでしょうね。ちなみにこの蓋は新人蓋です。


順位昨年順位市区町村投稿者画像
8-大阪府吹田市mnakam2003


↑8位は大阪府吹田市の吹田サッカースタジアム周辺にあるガンバ大阪マンホールでした。吹田市といえば「太陽の塔」マンホールが有名ですが、新しい名物マンホールになりえるマンホールです。


順位昨年順位市区町村投稿者画像
7-岐阜県美濃加茂市SatoMachiya


↑7位は岐阜県美濃加茂市稲辺地区の紫陽花&カエルマンホール。紫陽花は市の花だそうで、カエルは汚水をきれいな水に「変える」意味でデザインされているとのことです。


順位昨年順位市区町村投稿者画像
62群馬県高崎市TMW_papa


↑6位は昨年2位だった群馬県高崎市の「ぐんまちゃん」マンホールでした。2年連続のベスト10入りとなり、根強い人気を感じます。存じ上げなかったのですがサッカーに力入れてるんでしょうかね??


順位昨年順位市区町村投稿者画像
5-兵庫県明石市42ER03


↑5位は兵庫県明石市に子午線マンホール。実はマンホール画像ではなくスタンプの画像なのですが・・・ まあアクセス数が多かったのは事実なのでいいとしましょうw これも新人蓋でした。


順位昨年順位市区町村投稿者画像
4-朝鮮民主主義人民共和国42ER03


↑4位は新人賞をとったピョンヤンの風景と蓋の画像でした。当たり前といえば当たり前ですが、(日本でも下水が普及していないと見つかりにくい地域がある中で)ピョンヤンにもマンホールは存在してるんですね。。その証拠とも言える貴重な画像だと思います。マンホールマップなんかで公開してていいのだろうか・・・


ではランキングトップ3の発表です。

第3位

順位昨年順位市区町村投稿者画像
31北海道岩見沢市yanapong


↑昨年の MVM だった、北海道岩見沢市(旧栗沢町)、やなぽんさん提供の「リスのクリちゃん」マンホールでした。今年は3位でしたが、2年連続トップ3を記録したのは初めてだったりします。隠れた人気蓋ですが、栗沢町が岩見沢市との統合でなくなってしまったこともあり、現在では新設されることのない、貴重なマンホールとなっています。

第2位

順位昨年順位市区町村投稿者画像
26茨城県つくば市kenitirokikuti


↑昨年も6位と人気のあった茨城県つくば市のスペースシャトルマンホールでした。コンスタントに人気の高い蓋です。背景にはつくばのシンボルでもある筑波山がそびえ、土星のようなよくわからない星(?)が描かれたマンホールです。ブラジルっぽい色合いも特徴的で、これもマンホールカード化されています。


今年のベスト10蓋は例年以上にカラー蓋が多くランキング入りしています。マンホールカードの影響もあると思いますが、マンホール観賞がより一般的に広まってきた証拠かもしれません。嬉しいことです。

そんな今年の栄えある MVM は!? 42ER03 さんの三冠と、やなぽんさんの個人3連覇の行方は果たして!!??


第1位






































順位昨年順位市区町村投稿者画像
1-東京都港区dotnsf


・・・僕が投稿したやつだ。。 (O.O;

カラー蓋でもないし、マンホールカードにも採用されてないし、デザインもアレだし、、、ちなみに知り合いの家の近くで撮影した、エバタ株式会社のインバート蓋です。なんか見たことなかったので。。

いや、あの・・・ 僕が試験的に負荷をかけたとか、そんなことはないんですが・・・ とりあえず、ごめんなさい。。。


この蓋は特別アクセスが多かった日があったわけではないのですが、夏頃に連続して何度か参照されたことが積み重なってアクセスが記録されていました:
2016122101


加えて、参照されたページを調べてみると、この蓋はスマホ版のスライドパズルでのアクセスが 47%(図の青)もありました:
2016122102


たしかにスライドパズルでは比較的難易度の高い蓋だと思いますが、誰か愛好者がいたんですかね。。:
2016122103


実は昨年の MVM もスライドパズルでアクセス数をかせいでの1位でした。スライドパズル機能は作者である僕が考えている以上に使われている機能なのかもしれません。。。ただ、それにしてもなんでこの蓋を・・・ 奥深い何かが潜んでいるのかもしれません(マンホールだけに)。


最後になりましたが、今年はマンホールカードの配布など、マンホールの認知度を広めるという意味では大きな節目となった1年であったと思います。マンホールマップのアクセス数も大きく増え、内部の話をするとサーバーにかかる負荷も大きくなっております。嬉しい悲鳴です。

来年も皆様に安心してマンホールマップを使っていただけるよう、新機能だけでなく、安定運用にも注力していこうと思っています。引き続きマンホールマップをよろしくお願いします。

そして MVM 、中の人が取っちゃってごめんなさい!でも本当はすごく嬉しいですっ!!

今年もマンホーラー実態調査の結果発表の季節がやってまいりました! 2016/Jan/01 から 2016/Dec/19 までのマンホールマップと連携した Google Analytics とアクセスログ、そして実データを使って、2016 年のマンホーラー(注 マンホールが好きな人)の実態と傾向を浮き彫りにする、というビッグデータ解析企画です。ちなみに昨年と一昨年の結果はこちらから参照ください:
 2014 マンホーラー実態調査
 2015 マンホーラー実態調査


2016 マンホールマップ利用動向

2016122002

1回のセッションでの平均ページ数は 4.69、直帰率は 53.53% 、平均セッション時間は 4 分 43 秒でした。昨年は 4.65 と 56.77%、4分22秒だったので全ての数字が改善の方向で推移しています。昨年と比較して、マンホールマップを訪れたユーザーが、より多くのページに移動して長く楽しんでいただいている、ということになります。直帰率 50% 切りも視野に入ってきました。

なお、アクセス数は非公開ですが、昨年比で倍近いページビュー数があった、ということを報告しておきます。


利用者の国、言語

今年は 62 の国/地域からマンホールマップをご利用いただきました(昨年は 65):
2016122012


国別のアクセス数1位はダントツで日本ですが、2位以下は毎年変化しています。さて 2016 年はというと・・・
2016122003


2位は UK(イギリス)からのアクセスでした。なんでだろう?ポンド安でみんな旅行してた?3位アメリカ、4位ロシアあたりは上位の常連国です。 今年目立って高かったのは8位イラク、11位タイ、14位ミャンマーあたりでしょうか。水道関係者やインフラ整備で派遣されている皆様がこれらの国々で活躍されている姿が目に浮かんできます。。



日本国内の市区町村別アクセスランキング

では日本国内の市区町村別ではどのようなランキングだったかを調べてみました:
2016122004


見やすいように日本語で表にして、昨年からの順位推移を含めてみました:
1大阪市
2横浜市
3加古川市
4港区
5新宿区
6名古屋市
7(取得不可) -
8さいたま市
9札幌市
10市川市
11(東京都)中央区
12京都市
13新潟市
14千葉市
15福岡市
16世田谷区
17渋谷区
18神戸市
19船橋市
20江東区


アクセス記録一位は大阪市の2連覇。関西マンホールサミットの影響なのでしょうか?そしていわゆる「大都市」が軒並みランクを下げる中で加古川市や船橋市、市川市といった衛星都市が順位を挙げています。マンホール界では地方分権が進んでいるようです。


利用環境

利用しているブラウザ環境を同様の表にまとめてみるとこんな感じです:
1Chrome34.26%
2Internet Explorer23.34%
3Safari17.13%
4モバイル Safari11.47%
5Edge6.18%
6FireFox4.20%
7モバイル Chrome2.74%
8(クローラーボット)0.24% -
9Opera 0.17%
10Mozilla 互換0.09%


1位は推奨環境でもある PC の Chrome、非推奨環境と明確に言っているにも関わらず2位が IE、3位は Safari、ここまでは昨年と同順位です。変わったのはその下でモバイル Safari が伸びているのは iPhone 利用者が増えていることを意味しています(逆にモバイル Chrome が落ちているので Android 利用者は減っている)。このあたりはグローバルスタンダードを逆行しています(苦笑)。また昨年は 0.55% だった Edge が FireFox を抜いている点も見逃せません。。

なお、10位の "Mozilla 互換" というのは、ネットテレビだったり、ゲーム機だったりが考えられます。まだまだ少ないのですが、いずれこういう環境も増えていくのでしょうか?テレビだと画面が広くて便利そうではありますよね。



まとめ

以上の内容から 2016 年のマンホーラーの実態は以下のようなものであったと推測されます:
・イギリスが EU から分離して、ポンド安に笑いが止まらない人がいる
・マンホーラーは昨年以上に世界中に広まっている。そして日本では地方分権が進んでいる
・マンホーラーは iPhone 派
・大阪熱い!
・Internet Explorer は不滅



さて、次回のブログでは 2016 年マンホールマップ蓋別アクセスランキングを発表します。2016年の MVM(Most Variable Manhole) の行方は!? やなぽんさん、3連覇なるか!? お楽しみに。


祝 IBM Watson サミット 2016 開催記念!

本当は政治家相手のを作ってましたが、こっちの総選挙が近いので急遽AKB版を作りました。「自分と性格の近い/遠い総選挙メンバーを調べる」というサービスです:


僕個人のプロフィールを知っている人であればなんとなく想像しているかもしれませんが、このサービスは IBM WatsonPersonality Insights という、個人の性格分析 API を使って開発しています。

具体的には、今回の総選挙に立候補を表明したメンバー(http://sousenkyo.akb48.co.jp/member.php)の中で、ツイッターアカウントを持っている人を対象に上記 Watson API を使って性格を分析しています。この分析済みのデータと、利用する人(あなた)のツイッターデータから分析した性格を比較します。性格分析には Big 5 と呼ばれる5つの視点からの性格分析を行い、それぞれの項目ごとと全体とで利用者に似た性格のメンバーと、性格の遠いメンバーとを調べて図示します。

インプットデータにツイッターのツイートを使うため、ツイッターのアカウントを持っていること(そしてある程度の量をツイートしていること)が前提になります。ただツイッターアカウントを持っていなくても、各メンバーの性格を参照することは可能です(その場合、自分との比較はできません):
2016052203


実際に比較する場合は画面右上のツイッターアイコンをクリック(タップ)してツイッターにログイン、するだけで、結果を表示してくれます。スマホから利用する場合は結果のチャートが潰れてしまうのを避けるため、画面を横向き(横長)にして実行してください。


性格は客観的な分析が難しく、本人でもわかっていない部分があったりしますが、このサービスではツイッターというツールを使い、その中で使われている語彙や単語の傾向などから性格を分析します。なお、インプットデータは直近400件のツイートデータです。AKB メンバーの性格分析には2016/05/20時点での直近400データを使いました。利用者の性格はリアルタイムに直近400データを使います(なので、一度調査した後にいくつかツイートして、再度調べると結果が変わる可能性があります)。自分の推しメンと性格が近いのか遠いのか、そして自分の知らない一面に気付くと同時に、新たな増しメンの可能性を追求していますw

※400件ツイートしてないとダメ、というわけではないのですが、あまりにデータが少ないと性格分析ができないため、目安として400件を意識してください。


あとはまあ普通の同様のサービスのように、結果をシェアする、といった機能も含めました。ちなみに「フレッシュレモン推し」の僕の(2016/05/22 時点での)結果はこんな感じでした:
http://akb-finder.mybluemix.net/result.jsp?id=dotnsf

(全体的に似てるのは入山さん)
2016052201


(Big 5 個別だと東さんと森田さんが近そう。確かにレーダーチャート的にはそっくり)
2016052202


正直、まだ画面構成やデバッグなど不十分な点は自覚していますが、できれば総選挙前に(自分の票をどこに入れるのかの参考にするために)リリースしたかったので、この段階でリリースすることにしました。特に見栄えの未熟な点はご容赦ください。



以下はこのサービスで使っている技術についての解説です。こういう人工知能的なテクノロジーに興味がある人向けです。

まずこのサービスで使っている性格分析 API である IBM Watson Personality Insights について日本語で紹介している資料はまだあまり多くないのですが、以下の PDF はその技術解説や日本語化の裏話、将来的な可能性についての読み物として公開されているものです。興味ある方はご一読いただくことをオススメします:
http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=CO113416JPJA

技術的な視点では、このような人の性格分析がウェブの API として、それも(日本語の)テキストをインプットするだけで性格をアウトプットしてくれる、という簡易さが今後のユーザー向けサービスを大きく変える可能性を秘めていると思っています。

PDF の中でも触れられていますが、人の性格を分析するのは決して簡単なことではありません。にも関わらず、多くのベータユーザーの皆さんの協力や、研究の成果によって、「一人の人が書いたテキスト」から性格の傾向を分析することに成功し、ある程度の実証ができるようになりました。そしてその機能が誰でも(ウェブ上に公開された API として)利用できるようになりました。まずこの点で画期的なブレイクスルーが実現しています。

「一人の人が書いたテキスト」をどのようにして集めるか、という問題もあります。ただウェブであれば、このサービスで実現したようなツイッターや facebook といった SNS のデータを使うことができます。企業内利用であればユーザーの送信メールや社内掲示板や電子報告書などからもデータを取得することが可能です(プライバシーポリシーにもよりますけど、技術的には簡単ですよね)。またサービス利用者からの問い合わせ内容を再利用することも可能です。

そして性格が分析できると、「似た人」や「遠い人」、「何が似ているのか?」といった要素がわかってきます。そして似た人の行動を(個人情報を開示しない形で)提供する、という新しいリコメンドの可能性も見えてきます。それらが(充分な量の)テキストから取得できるようになる、という可能性を秘めていることになります。

ただし、「性格分析結果のどこまでを個人情報として扱うべきか?」などの新しい問題も出てきます。「個人を特定可能なのか?」、「性格分析の精度は?」、「法の整備は?」、「会社としてのポリシーをどうすべきか?」などなど。 人工知能技術の発展によって、どこまでロボットの人格を認めるべきかという議論の必要性が考えられますが、同時にそのロボットの判断結果をどこまでセキュアに保護すべきか?という議論も必要になってくるわけです。

私も API を使ってアプリやサービスを作っている立場として、色々な意味で新しい世界に踏み込みつつあることを実感しています。


というわけで、言い出しっぺの役割もあると思い、今年はフレッシュレモンこと市川美織さんに加えて入山杏奈さんの2名に票を投じることを宣言します!



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