象と散歩

Kaweco CLASSIC Sport

Kaweco(カヴェコ)は1889年創業のドイツの筆記用具メーカーです。CLASSIC Sport（クラシックスポーツ）は、1972年のミュンヘンオリンピックの際に公式ペンとなった商品の復刻版です。3,850円という手頃な価格も魅力的です。

Kaweco CLASSIC Sportの特徴

Kaweco CLASSIC Sportの字幅

カヴェコクラシックスポーツ万年筆

KAWECO(カヴェコ)

Moleskine Pen（Moleskine x Kaweco）

Kaweco Classic Sport は、キャップを閉じた状態だと10.5cmとかなり短く、他の筆記用具とのバランスが悪い。かといってKaweco Al Sport は13.5cmだけど値段が高くなります。

「惜しい、、、」と、思っていたら、ノートで有名なモレスキンからカヴェコとのコラボレーションしている万年筆が発売されていました。Kaweco Classic Sportがベースになっているようですが、Moleskine Penはキャップを閉じた状態で約14cmです。

キャップは同じ8角形ですが、ボディは15角形と洗練されたデザインです。またグリップ部は三角形で握りやすくなっています。

この万年筆は、過去へのノスタルジアと現在のクリエイティビティをつなげ、紙にアイデアを書き留めるクリエイティブな喜びを体験できるというとっても素敵なコンセプトで作られています。

Moleskine Penの特徴

ニブ幅の詳細の記載はありませんが、Kaweco Classic Sprotと同じではないかと思います。カラーはブラック、レッド、ブルーの3種類があります。

モレスキンペンモレスキン×カヴェコ万年筆

Moleskine(モレスキン)

LAMY safari

LAMY（ラミー）は、1930年にドイツで創業された筆記具メーカーです。Safariは、カジュアルでモダンなデザインで、5,000円以下の手頃な価格なので万年筆初心者に人気があります。とても書きやすい万年筆で自分もLAMY Safariはずっと使い続けています。

LAMY safariの特徴

LAMY safariの字幅

ニブ（ペン先）がAmazonでも簡単に手に入り、交換作業も簡単です。EF(極細字)、F(細字)、M(中字)、B(太字)、1.1mm(カリグラフィー)、1.5mm(カリグラフィー)、1.9mm(カリグラフィー)、LH(左利き用)と多彩な種類があり、更にシルバーとブラックがあるのでボディーカラーに合わせて選べます。

万年筆に慣れてきて、もう少し太い字が欲しい、細い字が欲しいという場合にニブだけが交換できるのは経済的にも環境的にも優しいパーツ交換です。EF/F/M/B 以外に左き利き用、カリグラフィー用の1.1mm、1.5mm、1.9mmと種類も豊富で色はボディー色に合わせてシルバーとブラックを選べます。

ラミー替えペン先ニブシルバー

LAMY(ラミー)

EF/Mを使っていますが、最初の1本であればF(Fine)がいいかと思います。「細すぎる」「太すぎる」と購入後に思ったらニブを交換できるのがLAMYの強みです。

ラミーサファリ万年筆

LAMY(ラミー)

ラミー【伊東屋限定】サファリ x itoya カッパー01 万年筆 F

Safariは色が多彩ですが、若者向きだけではなく、伊東屋とコラボしたsafari×itoya copper 01などは、とても落ち着いた色合いです。

LAMY(ラミー)×伊東屋(itoya)

ラミー【伊東屋限定】サファリ x itoya カッパー01 万年筆漢字ニブ

またLAMYは2022年春に漢字筆記に特化したペン先「漢字ニブ」を発売。先端から両サイドを削り込んだような独特な形状や、柔軟性を高めたペン先のしなり具合は、「とめ」「はね」「はらい」といった漢字特有の表現をサポートするために開発されたものです。

LAMY(ラミー)×伊東屋(itoya)

ボールペンのような筆致のEF、万年筆らしさのF、個性派のM

日本語はアルファベットの文字より構造が細かいです。ノートに細かい字を書くのであれば細い字幅のEF(Extra Fine)かF(Fine)です。

EFとFの違いは微妙ですが、Fの方がEFよりも字幅が太いので、万年筆らしい筆致になります。最初の一本であれば、万年筆らしい風合いがありながら、ノートや手紙などさまざまな用途に万能に使用できるF(Fine)をオススメします。

M(Medium/ミディアム)は、さらに万年筆らしい筆致で個性が現れます。文字幅はかなり太くなり個性を際立たせる一方で、細かい文字には不向きです。手紙やアイデアを書き出したりするときなど、少し大きめな文字を書くときには重宝します。また美文字練習にも最適です。

各メーカーで、ニブ幅や文字幅の記載をしていますが、万年筆の字幅には明確な規格がありません。同じ字幅の記載でも製造メーカー、モデル、使うインク、そして筆圧や握り方などによっても異なります。

下記は一般的な傾向です。

字幅	特徴
EF(Extra Fine)	細くシャープな文字が書けます。ボールペンに近い感覚で手帳やノートに小さい文字で書くのに適しています。
F(Fine)	EFほどの細さがない分、万年筆らしい文字が書けます。手帳やノート、一般的な筆記に向いています。
M(Medium)	視認性が高い太い文字が書けるので手紙や字の練習に適しています。

実際に下の写真のドイツの万年筆3種（Faver Castell Ambiton EF, Moleskin Pen F, LAMY Safari M）とフランスの万年筆（Waterman Phileas M）で字幅の確認、

書き比べたのがこちらです。

インクも違うので一概に万年筆の差とも言えませんが、Faver-Castell Ambition EF と Moleskine Pen F で差がなかったり、LAMY Safari M より、Waterman Phileas M の方が太かったりと、やはりメーカーとブランドによって字幅はまちまちです。

Moleskine Penはシンプルでスタイリッシュな万年筆

F字幅の万年筆を購入しようと、Faber-Castell HexoとMoleskine Pen（Moleskine x Kaweco）で悩みましたが、Kawecoの万年筆を使ったことがなかったので、Moleskine Pen（ブルー）を購入しました。

ボディは太めですが、無駄のない洗練されたデザインが素敵です。また金色に輝くニブはワンポイントで高級感があります。このミニマルでモダンなデザインと金色のニブが、ABS樹脂製のチープなボディーをスタイリッシュに仕上げています。

LAMY Safariと同じようにグリップの部分が三角形になっていて持ちやすくなっていますが、ペンを持った感じはSafariより少し太く感じます。

Moleskine Penの書き味

Moleskine Penは、書くときには若干の筆圧が必要です。Faber-Castell Hexoは使ったことがないため比較はできませんが、Faber-castell AmbitionやLAMY Safariは筆圧をかけずに書くことができます。

万年筆は一般的に滑らかで柔らかい書き心地を持ち、筆圧をほとんど必要としないため、長時間の筆記でも疲れにくいという利点がありますが、MD万年筆も同様に筆圧がやや必要でした。しかし、使い込むうちに手に馴染み、自然な筆圧で書けるようになりました。

Moleskine Penも同じように慣れの問題かと思います。初めて使った際には筆圧を調整する必要があるかもしれませんが、徐々に使い込むことで快適な筆記体験を得られるようになると思います。

万年筆には個体差があるため、初めて使った際には違和感を感じることもありますが、使い続けるうちに自分に合った書き方や筆圧が見つかります。慣れを重ねながら、愛着のある万年筆との絆が深まっていくことを楽しんでください。

Faber-Castell Ambition EFが約0.4mmなので、Moleskine PenがKaweco Classic SportのF(Fine) 約0.5mと同じであれば、少し太くなることを期待していました。しかし、実際に書き比べてみると、0.1mmの差は目に見えるほどの違いではなく、ほぼ同じような字幅でした。

ただし、Ambitionが「カリカリ」とした筆記感なのに対し、Moleskine Penは「シャリシリ」と滑らかに紙の上を走る感触があります。ペンの太さと筆感の違いを楽しみながら慣れていきたいと思います。

Moleskine Penと併せて、Kaweco Classic Sport 用のKaweco ミニコンバーター２を購入しました。とても小さくて、装着してピストンが伸びている状態でもこんな感じです。

Kaweco ミニコンバーター２は、「ピストン式コンバーター」です。ピストンを押し込んだ状態で、ペン先をインクボトルに入れてからゆっくりとピストンを引っ張るとインクが補充されます。

対象万年筆は、

クラシックスポーツ
アイススポーツ
スカイラインスポーツ
プラススポーツ

と、ありますが、Moleskine Penでも使えます。

カヴェコミニコンバーター CVT-MIN2

KAWECO(カヴェコ)

Moleskine Pen しばらく使った感想

違和感は慣れの問題だと前述しましたが、新しい万年筆に慣れるためにしばらくMoleskine Penだけを使っていました。購入時に付属していたインクカートリッジを使い終わり、コンバーターに切り替える頃には、「太めの握り心地」も「少し筆圧が必要」にも慣れていました。

筆圧が必要と感じるのは、インクフローが悪いからではなく、ペンの軽さからでした。コンバーターを挿入した状態で実測値で14gは、持っている万年筆の中でMD万年筆の16gよりも軽いです。軽い万年筆の場合は、万年筆の自重で紙の上で滑らせるのではなく、ペンを紙に当てる力が必要なのだとわかりました。

ペンケースも使おう

Faber-Castell Ambitionを購入したときに万年筆を1本だけさせる福岡のファッションブランドの皮のペンケースを購入したのですが、Ambitionは細く、そのまま差し込むとペンが滑り落ちてきてしまい、ペンクリップで挟む必要がありました。

ちょっとしたことですが、面倒に思い使っていませんでした。しかし、Moleskine Penは太さがあるので差し込んだだけでも滑り落ちてくるようなことはありません。

ペンケースにも活躍の場ができました。

万年筆入れペンケース本革

FREESE

Post Date：2023年7月16日　

Goolge Colabでお手軽テキストマイニング（日本語前処理）

Google Colaboratory は、Google アカウントさえ持っていれば、Python を実行できる素晴らしい環境です。準備やインストールが不要で、手軽に Pythonプログラミングを楽しめます。

テキストデータの分析（アンケートのフリーコメントや問い合わせ内容など）も、Google Colaboratory の環境を使えば、手軽にPythonでテキストマイニングができます。

今回は、テキストの前処理に関する2つのステップについて説明します。

テキストの読み込みテキストファイル、CSV、Excel ファイルなどに保存されたテキストデータを読み込む方法です
読み込んだテキストの正規化テキストの表記の揺れを少なくして文章を分析しやすい形式に変換します

1. 対象ファイルを読み込む

3つの方法でテキストデータを読み込む方法について説明します。2番目と3番目の方法では、pandasパッケージを使用します。

テキストファイルの読み込みテキストファイルの中にあるテキストデータを読み込む方法です。open()関数を使用してファイルを開き、ファイルの中身をテキストデータとして抽出します。
CSVファイルの読み込み CSVファイルに格納されたテキストデータを読み込む方法です。pandasパッケージのread_csv()関数を使用します。この関数にはCSVファイルのパスを指定し、データをデータフレームとして読み込むことができます。
Excelファイルの読み込み Excelファイルに格納されたテキストデータを読み込む方法です。pandasパッケージのread_excel()関数を使用します。この関数にはExcelファイルのパスを指定し、データをデータフレームとして読み込むことができます。

ファイルのアップロード

Google Colaboratory ではGoogleドライブをマウントして利用することもできますが、下例は、ファイルをセッションストレージ（セッションが接続されている間だけ使えるストレージ）の "/content/sample_data" にアップロードする方法です。

Colabの左端にあるファイルアイコンをクリック（下図オレンジ枠）
sample_dataフォルダを開く
セッションストレージにアップロード（下図グリーン枠）

ドラッグアンドドロップでもアップロードできます。

アップロードするsample.txtの内容は下記のようなものです。

<sample.txt>

甘くてフルーティーな味で最高
チョコレートとストロベリーの組み合わせが最高！
香りが良くて食べやすい！おすすめです。
子供たちも大喜びのおいしさ！リピート決定。
さわやかな酸味と濃厚なチョコのバランスが絶妙。

エンコーディング

テキストデータを読み込む際には、エンコード（Encoding）を指定する必要があります。エンコードは、テキストデータのバイト列（バイナリデータ）への変換方法や規則を指定するものです。日本語などの2バイト文字データを正しく扱うためには、適切なエンコードを指定する必要があります。

一般的なエンコーディングとしては、以下のようなものがあります。

UTF-8: 広く使用されるUnicodeエンコーディングで、多くのプラットフォームやシステムでサポートされています。MacやLinux環境でよく使われます。
Shift-JIS: 主にWindows環境で使われる日本語エンコーディングです。

下例は、/content/sample_data/にあるsample.txtを読み込むコードです。file_pathに読み込むテキストをフルパスで指定しています。パスは当該フォルダを右クリックして"パスをコピー"で取得できます。

UTF-8のファイルを指定する場合です。変数 textに読み込んだ内容を格納します。

file_path = '/content/sample_data/sample.txt'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

print(text)

Shift-JISの場合は下記のようになります。

file_path = '/content/sample_data/sample.txt'
with open(file_path, 'r', encoding='shift_jis') as file:
    text = file.read()

print(text)

print(tex)の結果です。

エンコードがわからない場合

chardetは、Pythonで利用できるエンコーディング推定ライブラリです。テキストのエンコードがわからない場合は、chardetでエンコードを確認してファイルを読み込みます。

下例では、sample.txtを読み込んで何のエンコードかを調べた結果をfle_encordingに格納し、そのエンコーディングでファイルを再度読み込みます。

import chardet

# ファイルのエンコーディング情報を取得
file_path = '/content/sample_data/sample.txt'
with open(file_path, 'rb') as f:
    file_encording= chardet.detect(f.read())['encoding']

print(file_encording) #エンコード情報

# 取得したエンコーディング情報でファイルを読み込む
with open(file_path, 'r', encoding=file_encording) as f:
    text = f.read()

print(text)

CSVからの読み込み

CSV（カンマ区切り）の場合は、pandasのread_csv()関数を使って列名を指定してデータを読み込みます。

読み込むcsvは、1列目の列名が「no.」、2列目の列名が「回答」です。

<sample.csv>

no.,回答
1,甘くてフルーティーな味で最高
2,チョコレートとストロベリーの組み合わせが最高！
3,香りが良くて食べやすい！おすすめです。
4,子供たちも大喜びのおいしさ！リピート決定。
5,さわやかな酸味と濃厚なチョコのバランスが絶妙。

下例は、上記のCSVファイルのうち列名が「回答」となっている列を取得するコードです。改行区切りで変数 textに格納します。

import chardet
import pandas as pd

# ファイルのエンコーディング情報を取得
file_path = '/content/sample_data/sample.csv'
with open(file_path, 'rb') as f:
    file_encording= chardet.detect(f.read())['encoding']

# CSVファイルを読み込んでテキストデータを抽出
df = pd.read_csv(file_path, encoding=file_encording)
text = '\n'.join(df["回答"])  # 回答列名を適宜変更してください

print(text)

print(tex)の結果です。

Excelから読み込む場合

Excelファイルから直接読み込むことも可能です。pandasのread_excel()関数を使います。シート名と列名の指定が必要です。

import chardet
import pandas as pd

# ファイルのエンコーディング情報を取得
file_path = '/content/sample_data/sample.xlsx'
with open(file_path, 'rb') as f:
    file_encording= chardet.detect(f.read())['encoding']

# Excelファイルを読み込んでテキストデータを抽出
sheet_name = 'シート1'  # 読み込むシートの名前を指定してください
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, encoding=file_encoding)
text = '\n'.join(df["回答"])  # 回答列名を適宜変更してください

print(text)

print(tex)の結果です。

2. テキストファイルの正規化

読み込んだテキストの正規化（表記の揺れの是正）を行います。正規化=文字の統一化です。

NFKC（Normalization Form KC）は、Unicodeの正規化形式の一つであり、日本語のテキストに特に有用です。NFKC形式では、以下のような処理が行われます：

半角カタカナ→全角カタカナ
全角英数字記号の半角化
互換性のある文字の置換（①→1, ㋿→令和）

もうひとつ日本語表記の揺れを補正するライブラリとしてneologdnがあります。mecab と neologdn辞書での形態素解析をする前の正規化（表記の揺れの是正）として推奨されていますが、それ以外のケースでも有用です。以下のような処理が行われます。

半角カタカナ→全角カタカナ
全角英数字記号の半角化
連続した長音記号を削除
文字と文字の間のスペースを削除

実際に2つの正規化処理でどのようにテキストが変換されるのかをみていきましょう。

NFKCで正規化

NFKCの特徴は、互換性のある文字の置換です。①、㋿、㌢といった文字が、１、令和、センチなどに変換されます。

import unicodedata

text = "ｶﾀｶﾅカタカナ ＡＢＣABC ! ！ １２３ 123 ①テキスト　マイニング わーーーい 1984〜2000 ㋿ ㌢"

normalized_text = unicodedata.normalize('NFKC', text)
print(normalized_text)

実行すると下記の結果が出力されます。

カタカナカタカナ ABCABC ! ! 123 123 1テキスト マイニング わーーーい 1984〜2000 令和 センチ

neologdnで正規化

neologdnを使うにはパッケージのインストールが必要です。neologdnでは、"テキスト　マイニング"→"テキストマイニング"と文字間のスペースが削除されたり、連続する長音の削除、チルダの削除などが行われます。

!pip install neologdn

import neologdn

text = "ｶﾀｶﾅカタカナ ＡＢＣABC ! ！ １２３ 123 ①テキスト　マイニング わーーーい 1984〜2000 ㋿ ㌢"
normalized_text = neologdn.normalize(text)

print(normalized_text)

実行すると下記の結果が出力されます。

カタカナカタカナABCABC ! ! 123 123 ①テキストマイニングわーい19842000 ㋿㌢

NFKCとneologdnでテキストを正規化する

NFKCとneologdnには同じ正規化処理もあれば異なる処理もあるので、二つを組み合わせて実施しましょう。NKFCで正規化をした結果をneologdnで正規化します。

!pip install neologdn

import unicodedata
import neologdn

text = "ｶﾀｶﾅカタカナ ＡＢＣABC ! ！ １２３ 123 ①テキスト　マイニング わーーーい 1984〜2000 ㋿ ㌢"

normalized_text = neologdn.normalize(unicodedata.normalize('NFKC', text))

print(normalized_text)

実行すると下記の結果が出力されます。

カタカナカタカナABCABC ! ! 123 123 1テキストマイニングわーい19842000令和センチ

読み込んだテキストを正規化する

sample.txtは正規化しても結果は変わりませんが、テキストファイルを読み込んで正規化するプログラムの例が下記になります。

!pip install neologdn

import chardet
import unicodedata
import neologdn

# ファイルのエンコーディング情報を取得
file_path = '/content/sample_data/sample.txt'
with open(file_path, 'rb') as f:
    file_encording= chardet.detect(f.read())['encoding']

# 取得したエンコーディング情報でファイルを読み込む
with open(file_path, 'r', encoding=file_encording) as f:
    text = f.read()
    
# テキストの正規化
normalized_text = neologdn.normalize(unicodedata.normalize('NFKC', text))

print(normalized_text)

正規化されたテキスト文章が、変数 normalized_text に格納されます。

次回は、日本語の文章をテキストマイニングする前処理として重要な形態素解析（単語や文節で区切り、品詞等を判別する）について説明していきたいと思います。

Post Date：2023年7月1日　

小型サーキュレーターの選び方

サーキュレーターは、直進性の高い風を送り出し室内の空気を循環させます。エアコンと併用すると夏は冷気を部屋全体に循環させ、冬は暖気を足元に運んでくれます。また梅雨時は部屋干しの衣類に風をあてることで生乾きを防いでくれます。

今夏は、DCモーター扇風機と併用でスタートしましたが、オールシーズンで使うサーキュレーターを選ぶ基準としたのが下記の３つです。

サーキュレーターを選ぶ基準

DCモーターの扇風機を使って実感した静音性は、寝室やリビングなどのくつろぎの場所では重要な要素です。そして夏場はリビングに扇風機と2台置きになるので、物理的に邪魔にならないコンパクトさと、部屋に調和し、見た目にも美しいシンプルなデザインが求められます。もちろんサーキュレータとして空気循環を十分にできる風量があるというのは欠かせません。

アイリスオーヤマ・山善・高昇を比較する

下表は候補とした3機種の比較表です。

	アイリスオーヤマ	山善	TAKASYOU
型番	PCF-BD15T	YAR-BD182	XR-YY03
サイズ cm	22.2D x 22.2W x 29.6H	23D x 22W x 31H	24D x 24W x 31H
重量	約1.5Kg	2.61kg	1.6kg
消費電力	18W	22W	15W
適用床面積	16畳	26畳	32畳
左右	80°	80°	90°
上下	80°	90°	90°
3D首振り	⚪︎	⚪︎	⚪︎
風量	5段階	5段階	12段階
風の到達距離	17m	-	32m
静音(最小風量)	35db以下	約30dB	39dB以下
自動切タイマー	2/4/8時間	1/2/4時間	1-10時間
温度センサー	✕	24/26/28℃	✕
マイナスイオン	✕	✕	✕

エコで静かな小型DC サーキュレーターを使って快適な居住環境を構築しましょう。

アイリスオーヤマ DCサーキュレーター PCF-BC15T-W ホワイト

アイリスオーヤマ(IRIS OHYAMA)

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山善 DCサーキュレーター YAR-BD182(W)

山善(YAMAZEN)

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サーキュレーター XR-YY03

LITHEN（高昇）