西陣に住んでます -7ページ目

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そうだ　北陸、行こう。

一昨日、ふと接した北陸新幹線3月開業のニュース・・・

北陸行くなら今のうちと思った私は、

昨日いきなり加賀温泉を予約、今日来てます（笑）。

まさに「そうだ　北陸、行こう。」なんですが、

まずは20年ぶりの金沢観光！

来てビックリだったのは金沢駅の美しい変貌でした！

そして、めちゃくちゃ寒い中、

おきまりの加賀百万石の武家屋敷を訪れました～

京都にはない武士の大胆で引き締まった庭づくりは新鮮でした。

特に、水位が異なる2つの池に浮かぶ趣深い岩は

めちゃくちゃインプレッシヴでした！

武士のルーティンをイマジンさせてくれる屋敷の内部も素敵でした。

さて、北陸と言えばやっぱり海の幸！

さっそく、金沢の台所の近江市場を訪れ、魚貝三昧です（笑）

光りものからはじめて、

バイガイの旨煮

寒ブリ

黒くなっちゃうのでほとんど北陸限定となっているガスえび

ガスえびのから揚げも美味です。

そして、何といっても旅行者の心をワシヅカミしちゃうのが、

金沢名物のどくろです。

本当にウマすぎです！！！！！！！

そして、ぶりのあらの味噌汁です。

この旅、すでにこの段階でわたし的には大満足と言えますが（笑）

続きもお楽しみに～！

映画「バンクーバーの朝日」

正月映画として観ました。
以下、有害なネタバレを含みませんので安心してお読みください。

戦前のカナダの日系人野球チームが
アングロサクソン系を相手にして
緻密なスモールボール（スモールベースボール）で
大活躍していたという実話物語です。

テーマは現在でも野球以外の多方面でも
日本人の最大のストロングポイントであり、その真髄ともいえる
スモールボールとフェアプレイそのものでした。

演じているのは、この人たち・・・

亀梨君や上地さんなど野球経験者が中心となって演じているので
野球のシーンもなかなか様になっていました。

パワーに代表される身体能力の差を克服するために
バンクーバーの日系人野球チーム「朝日」が採用したのが、
バント・走塁・堅い守備を基本とする「スモールボール」でした。
これに緻密な作戦を操る「インサイドボール」を加えて
大活躍するとともに人気も得たということです。

実際の「朝日」チームは↓この人達です。

実はヴァンクーヴァーは私が最初に降り立った外国の地で
そのめちゃくちゃ美しい街づくりにかなり感動したのを覚えています。
その想像上の原型であるクラシックな風景を
十分に愉しむことができたことも幸せでした。

さて、

スモールボールは、
すでに20世紀初頭にはメジャーリーグで既に採用されていたようですが、
本格的にそれを実現したのは1950年代初頭に
シカゴ・ホワイトソックスのポール・リチャード監督で
当時このスモールボール戦法は「魔法」と呼ばれていたようです。

その後、このストラテジーは1960年代に
ロサンジェルスドジャーズに受け継がれて開花しました。
特にこのスモールボールの権化が盗塁王のモーリー・ウィルスです。

ホームランはほとんどなく、打率は3割にぎりぎり届かなくても
このスウィッチヒッターのショートストップが
機動力と守備力を発揮することで
ドジャースのスモールボールが成就したようです。

このようなドジャースの緻密な野球は現在でも生きてます。
下の写真は去年ドジャースタジアムに行った時に見た
左のプルヒッターに対するめちゃくちゃすごいシフトです。
[ドジャースタジアムで野球観戦]

こんなシフトなのに、引っ張り続けるバッターの神経も
凄すぎですけどね（笑）

さて、このドジャースのスモールボールを日本に輸入したのが、
巨人の川上哲治監督だということです。[川上哲治さんの思い出]

プレイヤー時代にはビッグボール（スモールボールの反対）を
地で行っていた川上監督ですが、監督になったら人が変ったように
チームプレイを中心として緻密にチームをオーガナイズする
野球を始めたようです（笑）。

そしてその最高のストラテジストがサインプレイを導入した
牧野茂ヘッドコーチと言われていて、
そのストラテジーを完璧に具現化していたのが
二塁手の土井正三選手と評価されています。

V9を達成した川上監督のスモールボールは
「つまらない」と批判されたようですが（笑）、
スモールボールという点では見どころが多かったのではと
逆に興味深く思う次第です。
もちろん私はその時代のことをまったく知りませんが
「巨人の星」の再放送でなんとなく雰囲気は知っています（笑）

そして、この時代、中日の髙木守道選手や阪急の福本豊選手など
スモールボールの名プレイヤーが他にも何人かいたようですね。

この川上監督のスモールボールのストラテジーは
名キャッチャーだった森祇晶監督や野村克也監督に受け継がれ
日本のプロ野球のメインストリームとなりました。
野村監督のID野球は解説を聴いていて最高に面白いと思います。
（野村監督の解説は暗くて評判めちゃくちゃ悪いですけどね。笑）

何よりもこのストラテジーを完全に具現化し、
メジャーリーグで大暴れしちゃったのがイチロー選手ですね！
[イチロー選手の今後の安打数を予測する]

そしてイチロー選手率いる侍ジャパンのスモールボールは
世界を制覇しました。

やはり次のWBCでも徹底的なスモールボールで
スリル満点の魅せる野球を魅せていただきたいと思います！

鳥谷さんが日本に残って、黒田さんが帰ってくる
今年の阪神―広島戦はホントに面白そうですね。

今夜の土曜ワイドの犯人予測

[土曜ワイド劇場]

「西村京太郎トラベルミステリー」
長野新幹線～飯山線　湯けむり殺人ルート！

十津川警部＞＞高橋英樹
亀井刑事＞＞＞高田純次
小堀美奈子＞＞青山倫子◎
椿美雪＞＞＞＞高部あい
青木徹＞＞＞＞半田健人
武田梢＞＞＞＞大路恵美
西本刑事＞＞＞森本レオ
松山刑事＞＞＞宇梶剛士
北条刑事＞＞＞山村紅葉
松浦ゆかり＞＞丸高愛実
武田勇＞＞＞＞比留間由哲

最近は「えきから時刻表」や「乗り換え案内」があるから
アリバイトリックもすぐばれちゃいそうなのですが、
相変わらず、「亀さん、実際に乗ってみますか」といって
ひょっこり出張してしまう十津川警部です（笑）。
紅葉さん、警部に何とか言ってあげてください。
そんなこと言えるのは紅葉さんしかいません（笑）。

玄米の七草粥

今日は七草粥の日ですね～

過去記事[日本のホリデイシーズン] で書きましたが、

1月7日の七草粥は、ジャスト6か月後の7月7日の七夕と同じ目的、

つまり身を清める物忌みのための食事であると考えます。

今夜作ったのは江戸時代以前の日本人が食べていたと思われる

玄米の七草粥です。

実は私、最近はまったく白米を摂らずに

ひたすら圧力釜で焚いた有機玄米を主食としています。

その理由は健康目的ではなく、

ただ単に玄米の美味しさにとりつかれてしまったからです（笑）。

一度この味と食感を覚えるとホントにやめられなくなります。

そしてその玄米の圧倒的な美味しさを感じられたのが、

今夜の七草粥です。

まるでアルデンテのリゾー二のような食感！！！　最高です。

それにしても、めちゃくちゃ久しぶりのシンプルなクッキング記事でした～（笑）

そうそう・・・

玄米のぶぶ漬けもきっと美味しいと思います。→[ぶぶ漬けいかがどす？]

今度いくつかのヴァリエイションを試してみたいと思いま～す。

大河ドラマ「花燃ゆ」の視聴率を科学的に予測する

2015年のNHK大河ドラマは、

幕末の吉田松陰の妹で松下村塾の女幹事とされる

杉文の一生を描く「花燃ゆ」です。

この記事では、「八重の桜」および「軍師官兵衛」の視聴率を

ほぼ的中できた科学的手法を用いて、「花燃ゆ」の視聴率を

あくまでも「予想」ではなく「予測」したいと考えます。

2013/01/13記事→[大河ドラマ「八重の桜」視聴率予測]

2013/12/16記事→[「八重の桜」視聴率予測、ほぼ的中しました～！！！]
2014/01/08記事→[「軍師官兵衛」の視聴率を科学的に予測する]

2014/12/23記事→[「軍師官兵衛」視聴率予測、的中しました～！！！]

大河ドラマといえば、毎年話題となるのが年間平均視聴率です。

作品自体の出来栄えを評価する上で

必ずしも「視聴率」は有効なインデックスにはならないと私は考えますが、

長期にわたる日本人の歴史ドラマへの嗜好性を分析する上では

一つの有効なインデックスになるかと思います。

換言すれば、

どのような思考回路で、大河ドラマが支持／不支持されるのか？・・・

そのメカニズムを把握することは、

日本人の歴史観をひも解く鍵といえるかもしれません。

さて思考回路のメカニズムを把握するにあたって有効と思われるのが、

質的データを用いて量的データを予測する統計手法である

「数量化理論Ⅰ類」です。

この手法は、「大河ドラマ作品の時代が平安時代／戦国時代／幕末」、

「大河ドラマの主人公が男性／女性」といったような

質的データ（カテゴリカルデータ）を

ダミー変数というテクニカルな変数を使って数量化することによって

「視聴率」などの量的データ（数値データ）を予測するものです。

この手法、結構パワフル！で

一昨年、昨年とこの手法を用いて年間平均視聴率を予測したところ

ぼちぼち良い予測結果を得ることができました。

「八重の桜」　予測：15.1％→実測：14.6％

「軍師官兵衛」　予測：15.5％→実測：15.8％

そして、良い予測結果を得ることができたということは、

考察した思考回路のメカニズムがほぼ適正であったということが

証明されたことになります。

今回も昨年と同様の手法を用いて、

「花燃ゆ」の年間平均視聴率を予測したいと思います。

まず、数量化理論Ⅰ類による統計分析結果を説明する前に

過去52年分のNHK大河ドラマ作品の

初回の視聴率と平均の視聴率（年間平均視聴率）を示したいと思います。

初回視聴率と平均視聴率と間には次の図に示すような

正の相関関係があります。

つまり、初回視聴率に0.8843をかけると平均視聴率を予測できますが、

その予測制度は以下のような理由でかなり低いといえます。

図中のR2は決定係数（相関係数の2乗）と呼ばれるもので、

1に近づくほど2変数（今回の場合は初回＆平均視聴率）の関係性が高く、

0に近づくほど2つの変数の関係性が低いことを意味します。

この図の場合にはR2=0.3177なので、ぼちぼち相関性が低いといえます。

したがって、y=0.8843xという式で視聴率予測を行うのは、

予測制度がかなり低く信頼性が低いといえます。

さて、以下に数量化理論Ⅰ類の分析について簡単に説明します。

予測にあたっては、過去の視聴率データから

ドラマの時代などの各ファクターが視聴率に及ぼす影響を統計学的に求め、
その結果を基に視聴率を予測します。

まず各ファクターが視聴率に及ぼす影響を統計学的に求めるにあたっては、
視聴率に関連しそうな観点を挙げるともに、
その観点に属するファクターを挙げておく必要があります。
数量化理論では、

この観点を「アイテム」、ファクターを「カテゴリー」と呼びます。

分析で設定したアイテムとカテゴリー（カッコ内）は次の通りです。

(1) 時代（平安／鎌倉／室町／戦国／江戸／幕末／近代）
　　時代をまたぐ作品については、主要な時代を割り当てました。

(2) 主人公の身分（天下人／キーパーソン／庶民）
　　日本の実質的最高権力者となった人物またはその配偶者を「天下人」、
　　天下人を経験しない政治家・各種指導者を「キーパーソン」、
　　それ以外の人物を「庶民」としました。

(3) 出世度（出世なし／1階級出世／2階級出世）
　　「庶民」「キーパーソン」「天下人」の各階級をステップアップした場合に

　　そのステップアップの回数を出世度としました。

　　ちなみに「下級武士」については「庶民」としました。

(4) 主人公の性別（男／女）
　　主人公以外に夫婦が主演の場合には「女」としました。

(5) 主人公の死因（殺害／床死）
　　戦死、暗殺、斬首、自害の場合に「殺害」としました。

(6) 主演俳優の大河ドラマ経験（初演／再演）
　　一度、NHK大河ドラマを経験した俳優が再び主演級を演じる時、
　　「再演」としました。

(7) 主人公の運命・境遇（時代に翻弄／他）

　　実在の主人公が、その意思に関わらず強制的に苦労を強いられるような
　　境遇におかれる場合、時代に「翻弄」されたと判断しました。

(8) 主な活躍場所（東北／東日本／中日本／西日本／海外）

　　東北地方をそこそこ含む場合「東北（北）」
　　関東甲信越地方が主な活躍場所の場合「東日本（東）」
　　中部・関西地方が主な活躍場所の場合「中日本（中）」
　　中国・四国・九州が主な活躍場所の場合「西日本（西）」
　　海外をそこそこ含む場合「海外（外）」としました。

(9) 放映期

　　（黎明期／平常期／高度成長期／バブル期／不況期／地デジ期）

　　高度成長期に入る前、大河ドラマが誕生したころを「黎明期」
　　GNP世界2位となった1968からオイルショック前年の1972を「高度成長期」
　　日本が栄華を極めたバブル絶頂期の1986年から1988年を「バブル期」
　　バブル崩壊による不況が顕在化した1994年以降を「不況期」、

　　2011年以降を「地デジ期」としました。「地デジ期」は新設カテゴリーです。

このように各アイテムをカテゴリー区分して
過去データに対して適用した結果が↓この表です。

このデータをパッケージソフトウェアに入力し、解析を行いました。
用いたソフトウェアは誰もがダウンロードして無償で利用することができる
オープンソースのプログラミング言語[R] です。
数量化理論I類については、
群馬大学の青木繁伸先生が[プログラム] を提供されているので
これを利用しました。

上記のようなカテゴリー区分を用いることで
極めて精度の高い分析を行うことができました。
分析の結果は↓この表のとおりです。

各カテゴリー（ファクター）が視聴率に及ぼす影響については
カテゴリースコアの値によって知ることができます。

「定数項」の欄に示されている視聴率22.91％を基本値として
カテゴリースコアの「マイナス」欄に数字が入っているカテゴリーは
その数値だけ視聴率を下げる影響があり、
逆に「プラス」欄に数字が入っているカテゴリーは
その数値だけ視聴率を上げる影響があります。

また、偏相関やt値が大きいアイテム（観点）は

視聴率に対する影響度合いが大きいアイテムと言えます。

ここで、各アイテムごとに分けて説明をしたいと考えます。

(1) 時代
「江戸」「戦国」は視聴率を上げる作用があります。
一方、他の時代は視聴率を下げる作用があります。

(2) 主人公の最終身分
「庶民」が最低のマイナス要因になっています。
庶民は歴史のメインストリームに乗らないので、
歴史物を期待する大河ドラマの主役には向いてないのではと思います。

(3) 出世度

出世度が高いとやはりプラス要因になります。

大河ドラマで１年間観るからには、

ちょっとばかし出世してもらいたいという感情移入が感じられます（笑）

(4) 主人公の性別
「男」がプラス要因「女」がマイナス要因であることがわかります。

(5) 主人公の死因
主人公が運命の巡り合わせによって「殺害」される場合、
マイナス要因になることがわかります。
これも視聴者のハッピーエンド願望によるものと考えられます。
「時代」や「主人公の身分」に比べれば影響度合はやや低いものの
けっして少なくない影響度合を示しています。

(6) 主演俳優の大河ドラマ経験
主人公が「再演」する場合、マイナス要因であることがわかります。
NHKとしては過去の実績で優良俳優を再起用するのでしょうけど、
視聴者としてみれば「１年間観たあの人がまた・・・」
という感覚やビミョ～な違和感をもつのではと思います。

(7) 主人公の運命・境遇
主人公（実在の人物に限ります）が時代に「翻弄」される場合、

プラス要因であることがわかります。
やはり、日本人は、不運にも時代に翻弄されてしまうような

ドラマのシチュエーションが好きなようです。

(8) 主な活躍場所
西日本、東北、海外がマイナス要因で

東日本、中日本（中部＆関西）がプラスとなりました。
やはり、人口が多いだけのことはありますね（笑）

(9) 放映期
「バブル期」には視聴率が高く、
「不況期」には視聴率が低いという結果が得られました。
また「高度成長期」にも視聴率が低いという結果になっています。
これは単に経済との関係なのか、時代の風潮に関係するのか
についてははっきりしませんが、
「高度成長期」や「不況」の時には、
大河ドラマなど悠長に観ていられないということかと思います。

そして、「地デジ」となって、その傾向はさらに大きくなったようです。

番組表がテレビに標準装備されて録画も容易になると

リアルタイムで観る必要もなくなりますね。
いずれにしても、このアイテムは偏相関とt値は最も高く、
大河ドラマの視聴率が時代に反映されていることがわかります。

さて、今回の分析結果が高い精度であることを証明するものが下表です。
この表では、今回得られたカテゴリースコアを

実際のデータに適用させた予測結果と実測結果を比較しています。

この表を基に予測視聴率と実測視聴率の関係をプロットすると
↓この図のようになります。

回帰式は見事にy=xに一致し、その決定係数は0.9384
その平方根である相関係数はなんと約0.97です。
このことから、予測と実測が極めてよく一致していて
今回の分析によって得られたカテゴリースコアの値が
NHK大河ドラマの視聴率の予測に非常に有効であることがわかります。

換言すれば、上のカテゴリースコアの表を使うだけで

過去50年以上にわたる大河ドラマの視聴率の形成メカニズムを

しっかりと説明することができるということです。

・・・というわけで、得られたカテゴリースコアを用いて
2015年NHK大河ドラマ「花燃ゆ」の視聴率を予測してみたいと思います。

「花燃ゆ」の場合、
主な時代は幕末、主人公はキーパーソンの女子で

主として西日本で活躍します。

最終的に華族となるので出世は1階級、

吉田松陰の妹と言うことで余儀なく時代に翻弄されますが、

他者から殺害されずに床死で一生を閉じます。

また、主演の井上さんは初演、時代は地デジです。

この場合予測視聴率は次式によって求められます。

-1.35%+1.40%+1.51%-2.80%+1.45%+0.59%+2.85-2.07-11.77%