Efficient Communication Techniques 効率的なコミュニケーション術

東洋経済新聞に、「｢要するに｣｢簡潔に｣を使う人に欠けている視点」という面白い記事がありました。

その中に、「数字を入れた伝え方」5選というのは挙げられました。

• 「いま忙しいから、1分で説明してくれ」
• 「コンセプトが1行で表現できない企画は出すな」
• 「説明は15歳でもわかるように。資料は85歳でも読めるように」
• 「偏差値で言えば45ですかね。まだまだ伸び代がある」
• 「仮にパーフェクトを100としたら、昨日のプレゼンの自己評価は？」

Funny English in Japan 看板にある可笑しい英語

高尾山のリフトで見られる看板
日本語：「揺らさないで下さい」
英訳：「Don't shaking」
文法も間違っているし（Shakingは動詞ではない）、
Shakingの原形の動詞も間違っている（shake=震えるのではなく、
せめてSwingかSwayだろう）

消火栓にある典型的な説明（例えばここ）
日本語：「火元」
英訳：「The base of the fire」
確かに「元」は「base」とも訳せるが、
デジタル大辞泉（小学館）の定義は
「火事を出した家。出火した場所。」であるため、
「the fire」だけで十分だろう
火元を直訳すると、「the origin of a fire」ではあるが、
燃えているのは「Fire」であり、「元」でもあるので、
あえて「origin」を言う必要もなかろう
。。。と思ったら、wikilife.comのHow to Use a Fire Extinguisherの説明には、
確かに、「Point the hose directly at the base of the fire」と言う説明文はあった！
つまり、火炎ではなく、炎の根元部分に向けて放射すること

JRの駅にある看板
日本語：ゴミ箱
英語：TRASH BOX
これは分からないことはないが、あまり使われない表現のよう
DMM英会話：trash can, garbage box, dust bin
Weblio:wastepaper basket,waste basket,circular file,waste-paper basket,wastebasket
Urban Dictionaryによると、trashbox is also a term used to call self-proclaimed men who are suspected of trolling as a female.
海外では、trash binは主流ではなかろうか

Python Memo パイソンの学習メモ

　Python（パイソン）は、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースのオブジェクト指向スクリプト言語。イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』にちなんで名付けられた。Pythonという英単語は爬虫類のニシキヘビを意味し、Python言語のマスコットやアイコンとして使われることがある(wikipedia)。

Windows版はこちらから直接ダウンロードできます。

 Opencvを使う画像処理については、「【Python/OpenCV】画像処理入門・サンプル集」はよい学習材料です。

(2019年1月更新）
今は、AnacondaやConda、MiniCondaは一番簡単に使える環境です。

Windows環境でのファイル処理では、まずエンコードを正しく指定しないと、すぐエラーになります。例えば、UTF-8 with BOM（UTF-8-BOM)でエンコードされたテキストファイルを開く場合、以下のように指定する必要はあります。
　　io.open(filename, "r", encoding="utf_8_sig")

str型(UTF-8)からunicode型に変換には、[1]

　　uni_string = unicode(str_string, 'utf_8_sig')

　Python Imaging Library (PIL)と併用すれば、画像処理のプログラムだって簡単に書けます。
以下のスクリプトでは、Fractal（フラクタル）画像を作成する例です。

#!/usr/bin/python
import Image, ImageDraw, math, colorsys
dimensions = (800, 800)
scale = 1.0/(dimensions[0]/3)
center = (2.2, 1.5)       # Use this for Mandelbrot set
#center = (1.5, 1.5)       # Use this for Julia set
iterate_max = 100
colors_max = 50
img = Image.new("RGB", dimensions)
d = ImageDraw.Draw(img)
# Calculate a tolerable palette
palette = [0] * colors_max
for i in xrange(colors_max):
    f = 1-abs((float(i)/colors_max-1)**15)
    r, g, b = colorsys.hsv_to_rgb(.66+f/3, 1-f/2, f)
    palette[i] = (int(r*255), int(g*255), int(b*255))
# Calculate the mandelbrot sequence for the point c with start value z
def iterate_mandelbrot(c, z = 0):
    for n in xrange(iterate_max + 1):
        z = z*z +c
        if abs(z) > 2:
            return n
    return None
# Draw our image
for y in xrange(dimensions[1]):
    for x in xrange(dimensions[0]):
        c = complex(x * scale - center[0], y * scale - center[1])
        n = iterate_mandelbrot(c)            # Use this for Mandelbrot set
        #n = iterate_mandelbrot(complex(0.3, 0.6), c)  # Use this for Julia set
        if n is None:
            v = 1
        else:
            v = n/100.0
        d.point((x, y), fill = palette[int(v * (colors_max-1))])
del d
img.save("result.png")

以下は上のスクリプトで作成されたMandelbrotとJuliaフラクタル画像です。

PythonとPILライブラリで作成したJuliaフラクタル

PythonとPILライブラリで作成したＭａｎｄｅｌｂｒｏｔフラクタル

以下は参考リンク[2]の「領域分割で減色」で処理した原画像と結果例です。

写真のアニメ絵化の結果

原画像（This person does not existプログラムで生成）

adaptiveThresholdを使ったエッジ抽出による結果
モルフォロジー変換のMORPH_OPENを使ってエッジを強調した[4]

以下のコードでは、入力写真を抽象化します。（ChatGPT Proにより生成）

import cv2

import numpy as np

# Load the original image

img = cv2.imread("your_image.jpg")

# Resize for faster processing (optional)

img = cv2.resize(img, (512, 512))

# Apply bilateral filter to smooth color while preserving edges

smoothed = cv2.bilateralFilter(img, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)

# Detect edges

gray = cv2.cvtColor(smoothed, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges = cv2.Canny(gray, threshold1=50, threshold2=150)

# Invert edges

edges_inv = cv2.bitwise_not(edges)

# Convert edges to 3 channels

edges_colored = cv2.cvtColor(edges_inv, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# Merge edge mask and smoothed image

abstract = cv2.bitwise_and(smoothed, edges_colored)

# Show results

cv2.imshow("Original", img)

cv2.imshow("Abstract", abstract)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

以下のコードでは、現画像をグレースケールか、１か０のモノクロームに変換します。

from PIL import Image

# 元画像の読み出し

im =Image.open('myimage.JPG')

# グレースケール変換

im_grayscale = im.convert('L')

im_grayscale.save('image_grayscale .png')

# モノクローム変換

im_monochrome = im_grayscale.convert('1')

print(type(im_monochrome))

# ファイルの保存

#im_monochrome.save('image_monochrome.jpg', quality=95)

im_monochrome.save('image_monochrome.png') 

[6]のように、Pythonを使って直接Excelファイルを操作することができます。 

PythonコードをExcelに埋め込むこともできます[7]。

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参考リンク
[1] PythonでUTF-8 with BOMを開く
[2] 【Python/OpenCV】画像処理入門・サンプル集
[3]【Python/OpenCV】写真のアニメ絵化
[4] モルフォロジー変換

[5] python-izm:独学の無料サイト

[6] PythonでExcelを動かしてみよう

[7] ExcelにPythonコードを埋め込める「Python in Excel」の紹介

The Saddest and Happiest English Words もっとも悲しいと幸せな英単語

dictionary.comによると、英語からもっとも悲しい単語や表現として以下のものを選びました。

• Heartbroken
• Back to school
• Goodbye
• If only
• What might have been
• Lonely
• Love
• Melancholy
• Terminal
• What party?
• Time for bed
• Alien
• Almost
• Forlorn
• Bad news
• Too late
• No time
• We're from Corporate and we're here to help
• No more ice cream
• We're from the Internal Revenue Service

例えば「back to school」は主に学生達に適用するもので、その親達にとってはむしろもっとも幸せなものです。

反対に、もっとも幸せなものは以下の通りです。これは、かなり「欧米」的で、ほぼ肥満に直結なものも結構あります。それに、褒め言葉も多いです。

• Why don't you knock off early
• Donuts in the break room
• No homework this weekend
• You're getting a raise (or bonus)
• I appreciate you
• I made cookies
• I'm buying
• Three-day weekend
• I'm proud of you
• I like your shirt!

How to detect Overdiagnosis 過剰診断の判断基準

文春より「日本では2割が過剰診断？　リスクもある乳がん検診」と言う記事があります。

Wikipediaには、過剰診断の英語訳であるOverdiagnosisしかなく、その定義は「Overdiagnosis is the diagnosis of "disease" that will never cause symptoms or death during a patient's ordinarily expected lifetime」。さらに「 Overdiagnosis is a side effect of screening for early forms of disease.」つまり、生涯発祥しないか、死亡に至らない「病気」を診断することです。それは、病気の早期発見による副作用でもあります。

過剰診断は、無駄な医療（Unnecessary health care）、過剰利用（over utilization）、濃厚診療をもたらします。

theconversationの「Five warning signs of overdiagnosis」と言う記事には、診断に使われたテスト方法について、以下の５つのチェックポイントを挙げました。

1. is there potential for more diagnoses with the new test?
2. are more people actually being diagnosed by the new test?
3. do the additional people diagnosed have milder or harmless forms of the disease?
4. are more people being treated?
5. might the harms of being treated outweigh the benefits?

簡単に訳すと、

1. 既存のテスト方法より有効か
2. このテスト方法ではほかのより多くの患者を見つけられたか
3. より多く診断された患者の症状はより軽微か無害か
4. より多くの患者が治療されているか
5. 治療によって恩恵より損害の方が大きいか

theconversationの同記事には、甲状腺癌を例に取り上げました。一旦診断されると、その癌が小さくても、甲状腺が切除されるか、生涯甲状腺ホルモンの置き換え治療を受けることになります。しかし、ほっとおけば、害はほとんどありません。しかも、世界希望の調査によると、甲状腺癌の発見数は劇的に増えてきたにもかかわらず、それによる死亡率の向上は認められていません。

大阪大学医学系研究科甲状腺腫瘍研究チームより、「甲状腺がんの過剰診断Ｑ＆Ａ」によると、「甲状腺がんの大部分は若年で発生し、若いうちは比較的速く成長ししばしば首のリンパ節にも転移しますが、その後徐々に成長を止めてほとんどが一生気づかれないまま経過します。これらのがんは早期診断・早期治療がふさわしくないがんです。」

preventingoverdiagnosisは過剰診断を阻止するために立ち上げられたサイトです。同サイトでは、喘息や、乳がん、高血圧などについて驚くほどの過剰診断が起こっていると警鐘を鳴らしています。また、過剰診断のきっかけはやはり、早期発見検査(screening programs)か健康診断によるものです（One common way overdiagnosis can happen is when healthy people who attend screening programs or receive tests during check-ups are diagnosed and subsequently treated for the early form of a disease which would never in fact have harmed them.）

H.ギルバート ウェルチ氏による「過剰診断: 健康診断があなたを病気にする」という本は関係書籍の一つです。

The truth about LDL and DHL

　LDL＝悪玉というのは定説ですが、一体どこまで本当でしょうか。

　[3]によると、「コレステロールはすべてのセル内で見つかった脂肪の一種であり、自由なリポタンパク質と呼ばれる分子に血液中に浮遊しています. コレステロールを含むこれらのリポタンパク質の最も一般的な2は、低密度リポタンパク質です (また、LDLとして知られています) どの組織にコレステロールを運びます (“悪玉コレステロール”), 高密度リポタンパク質 (また、HDLとして知られています) その身体からフラッシュされるように肝臓にコレステロールを運びます (“善玉コレステロール”).」

　さらに、「LDLによって運ばれるコレステロールが血管壁に侵入し、これらの血管壁内の炎症につながることができます. このようにコレステロールはの主成分をなします “プラーク” これは血管壁内に蓄積します, 具体的には、このようなあなたの心や脳などの臓器に酸素を含む血液を運ぶ動脈の壁内. このプラークは、最終的にリードしてサイズを増やすことができます “詰まっ” 動脈, またはプラークができます “破裂” これは凝固さ破裂プラークの近くに血の原因となります. 心の中に, このような状況は、胸の痛みにつながります (呼ばれることもあります “狭心症”), 息切れ, または心臓発作. 頭と首に, 動脈の詰まりや閉塞はにつながります ストローク.」

　[4]によると、「そもそも、基準値を作るもととなった「血中のLDLコレステロール濃度が高ければ高いほど、心筋梗塞による死亡率が高い」という研究データ自体にも問題があるとの指摘もある。

　「もとになった研究の調査対象には、『家族性高コレステロール血症』の方が含まれています。家族性高コレステロール血症は、生まれつきコレステロール値が高い遺伝性の病気。この患者は、心筋梗塞で亡くなるリスクが、そうでない人に比べて10倍以上も高いのです。

　家族性高コレステロール血症の人を除くと、コレステロール値と心筋梗塞の死亡率の関係はほぼ完全になくなります」(富山大学名誉教授・元日本脂質栄養学会理事長/浜崎智仁医師)」

[1] コレステロールにまつわる「3つの嘘」とは。最新の真実を紐解く！
[2] コレステロールの嘘「最近はLH比が重要と言われています」というプロパガンダ

[3] 一般的 “良い” そして “悪い” コレステロール値の神話は真実ではありません

[4] 健康診断の「コレステロール基準値」はこんなにいい加減

[5]コレステロールの上限量が撤廃。もうコレステロールは気にしなくていい？

The Essence of Fake News フェークニュースの真髄

((2021/7/26追加)フェーくニュースやフェークファクトを極めたのは元アメリカ大統領のトランプ氏だろう。彼を超える人はかつて無ければ、これからもなかろう。彼ほど豪快に且つ図々しくフェークファクトを乱発し、気に入らなければフェークニュースと呼ぶ人はいない。)

現代の政治は、「言ったもの勝ち」というチンピラ作戦は大流行です。

その「言った」内容は、「フェーク」と思われるものは大いにあります。それを最大限に利用した人の一人はアメリカ大統領のトランプです。なんと、メディア全体を「フェークニュース」とまで言い切ったです。その張本人からいろいろ「フェーク」に近い発言が多いと思われているにもかかわらず、アメリカのメディア全体をフェークニュースの元とまで断言してしまっていました。

フェークなのは、誰一人だけではありません。何か起こると、すぐさまいろいろな憶測が生まれて、それを真実であるかのように報道されてしまいます。

2017年8月25日の産経ニュースから、「キューバ駐在の米外交官、１６人が聴覚障害に　“音響兵器”で脳損傷か」というニュースがありました。同記事によると、「米国務省のナウアート報道官は２４日の記者会見で、キューバの首都ハバナにある米大使館の米国人職員の少なくとも１６人に重度の聴覚障害の症状が出たと公表した。」さらに、「米メディアは、米政府が昨年末頃から発生した「高度な音響兵器」による攻撃が原因とみていると伝えてきた。」さらに、「キューバ政府は攻撃を否定。ロシアなど第三国が実行したとの見方もあるが、米政府は５月にワシントン駐在のキューバ外交官２人を国外追放処分にした。キューバのカナダ大使館でも少なくとも１人の外交官が聴覚障害の症状を訴えた。」

その後、関係報道はほぼ完全に無くなり、残るのは、キューバ政府は「高度な音響兵器」を持ち、アメリカ人に攻撃を仕掛けた印象だけです。

時間がたつのは早いもので、上記のニュースから2019年1月9日まで、約1年4ヶ月近く立ちました。世間の人々の印象も大分薄れました。それで、突然関連ニュースがありました。キューバの米外交官襲った謎の音、正体はコオロギ？ 録音解析で新説によると、

「　キューバのハバナにある米大使館に駐在する職員らは2016年末以降、耳の痛みなど高周波音が原因とみられる症状を相次いで訴えた。これを受けて米政府は大使館職員の半数を帰国させたほか、米国に駐在するキューバ外交官らを国外追放する報復措置も取った。
　しかし、米カリフォルニア大学バークレー校（University of California, Berkeley）のアレクサンダー・スタッブス（Alexander Stubbs）氏と英リンカーン大学（University of Lincoln）のフェルナンド・モンテアレグレ・サパタ（Fernando Montealegre-Zapata）教授（感覚生物学）が問題の音とされる録音を解析したところ、カリブ海地域に生息する種のコオロギが羽をすり合わせて出す求愛の羽音と「継続時間、パルス繰り返し率、パワースペクトル、パルス安定性、パルス当たり振動数」が一致した。この種はコオロギの中でも羽をふるわせる速度が最も速いとされる。」

さらに、

「両氏は今回と似た事例として、1981年にインドシナ半島に降った「黄色い雨」を挙げている。当時、米国はソ連が致死性の化学兵器を使ったと非難したが、後にこの雨はミツバチのふんだったことが分かった。」

そういう意味では、当初の報道で言っていたアメリカ政府の発言は本当にあったかどうかは一般の人には伝わっていません。あったとしたら、どんな根拠を持ってキューバ政府にそういう疑惑があると判断したかも分かりません。過去の事実を見ると、ただ単に安直な推測・妄想にすぎないと言っても仕方が無いでしょう。

推測・妄想なのに、安易に真実であるかのように世間に大々的に宣伝するのは、ただ無知・幼稚であるか、別の目的を持って意図的に発信しているかは疑問になります。「米政府は５月にワシントン駐在のキューバ外交官２人を国外追放処分にした。」というのは事実であれば、それは本当の目的だという疑惑は生まれます。

「世の中は言ったもん勝ちだと思っている人の特徴４個」という文章には、その特徴を以下に挙げています。

1. 自己主張が強く発言することにためらいがない
2. 損得勘定で生きている
3. 自己評価は高いが人からの評価は低い
4. 遠慮して黙っている人を見下している

まさに、フェーク的な発言をする根底では無いでしょうか。

過去を探れば、似たようなケースはいくらでもあるでしょう。アメリカの大統領選に関わるものは一番分かりやすい例です。

残念ながら、メディアの利便性により、フェークニュースは非常に便利なツールとして、ますます広く利用される時代になりました。

The ranking of Diet Methods ダイエット方法ランキング

Pouchの記事「平成30年間でみんなが試した食事ダイエット1位は「食べる順番」！ 4位に「低糖質」がランクインして健康志向への高まりが現れています」によると、平成30年間で皆が試した食事ダイエットのトップ１０は以下の通りです。

1位「食べる順番」(ピーク：2013年/22.7%)
2位は「ヨーグルト」（ピーク：2010年/16.0%）
3位 「バナナ」（14.9%）
4位 低糖質 （ピーク：2013年～/ 11.9%）
5位 納豆 （ピーク：2007年 /11.0%）
6位 豆腐 （ピーク：2010年 / 10.4%）
7位 お酢 （ピーク：2016年 / 9.8%）
8位 りんご （ピーク：1980年代 / 9.5%）
9位 豆乳 （ピーク：2015年 / 9.4%）
10位 こんにゃく （ピーク：1980年代 / 9.3%）

正直なところ、適切なもの（偏り無く）を適切な量を食べれば、なんら問題が無いはずですが。

The Top 10 Instagrammable Spot in Japan 2018版インスタ映えスポットランキングトップ10

スナップレスによると、2018年のインスタ映えスポットランキングTOP10は以下の通りです。
1位：八坂庚申堂（京都府京都市）
2位：川越氷川神社（埼玉県川越市）
3位：BE KOBE（兵庫県神戸市）
4位：ラコリーナ近江八幡（滋賀県近江八幡市）
5位：佐久島（愛知県西尾市）
6位：金沢21世紀美術館（石川県金沢市）
7位：猿島（神奈川県横須賀市）
8位：三光稲荷神社（愛知県犬山市）
9位：養老天命反転地（岐阜県養老郡）
10位：志摩地中海村（三重県志摩市）]

ところで、インスタ映えは英語では、Instagrammableと言うようですが、もっと一般的には、photogenicでしょう。

さらに、同社の「スナップレイスがSNS投稿を分析してみると、．．．、SNS映えの要素は大きく分けてフォトジェニック（Cool!）と笑い・ネタ（Haha!）に分かれることが判明しました。そこでSNAPLACEでは2018年のSNS投稿を分析し、おしゃれや可愛いなどの感情によってSNSで反響の高いスポットを「Cool!」、ネタとして面白いなどの感情によってSNSで反響の高いスポットを「Haha!」と区分けし、それぞれについてSNS映えスポットランキングTOP10を抽出しました。なお、「Cool!」と「Haha!」のSNS映え投稿の特徴を定性的に表現すると以下の通りとなります。

■フォトジェニック（Cool!）投稿の特徴
【カラフル】フィード上でも目立ちやすい（彩度が高い）。植物園。ウォールアート。レインボーケーキ等
【雑誌風】雑誌に掲載されているアングルでの人物・小物写真等
【非日常】リゾート地。海外旅行風。絵葉書のような絶景等

■笑い・ネタ（Haha!）投稿の特徴
【意外性】あり得ないものの組み合わせ。スイーツラーメン。普通の神社の鳥居が金色等
【規格外】デカ盛り。夥しい数のトイレットペーパーがあるトイレ。火柱を上げるラーメン等
【ストーリー】叫び声をあげる店員がいる店。いきなり、占いを始める店主がいる店等」

纏めると、カラフル、雑誌風、非日常、意外性、規格外、ストーリーはインスタ映え度を高めるキーです！

ちなみに、同社による2017のインスタ映え「COOL!」ランキングのTOP10は以下の通りです。一位だけは不動のようです。猿島は2018年に7位に躍進した
第1位　八坂庚申堂（京都府京都市）
第2位　江川海岸（千葉県木更津市）
第3位　三光稲荷神社（愛知県犬山市）
第4位　フルーツバス停（長崎県国道207号線沿い）
第5位　高輪プリンセスガルテン（東京都港区）
第6位　ユーシン渓谷（神奈川県足柄上郡）
第7位 アテネ・フランセ（東京都千代田区）
第8位 ドゥリムトン村（京都府亀岡市）
第9位　日原鍾乳洞（東京都西多摩郡）
第10位 猿島（神奈川県横須賀市）

また、同2018の笑い・ネタの「HAHA!」ランキングTOP10は以下の通りです。
第1位　ノースサファリサッポロ（北海道札幌市）
第2位　桃太郎神社（愛知県犬山市）
第3位　めん馬鹿一代（京都府京都市）
第4位 プラムの国（群馬県利根郡）
第5位　電脳九龍城砦（神奈川県川崎市）
第6位　ふれあい下水道館（東京都小平市）
第7位　御金神社（京都府京都市）
第8位　まんだら遊苑（富山県中新川郡）
第9位　磐船神社（大阪府交野市）
第10位 辻川山公園（兵庫県神崎郡）

さらにさらに、都道府県別のトップインスタ映えスポットは以下の通りです。
【北海道】モエレ沼公園
住所：北海道札幌市東区モエレ沼公園1-1
【青森県】十和田市現代美術館
住所：青森県十和田市西二番町10-9
【岩手県】宮沢賢治童話村
住所：岩手県花巻市高松第26地割19
【宮城県】感覚ミュージアム
住所：宮城県大崎市岩出山字下川原町100
【秋田県】旧小坂鉱山事務所
住所：秋田県鹿角郡小坂町小坂鉱山古館48-2
【山形県】小杉の大杉
【福島県】アクアマリンふくしま
住所：福島県いわき市小名浜辰巳町50
【茨城県】さくら坂VIVACE
住所：茨城県守谷市板戸井1751-1
【栃木県】大谷資料館
住所：栃木県宇都宮市大谷町909
【群馬県】ロックハート城
住所：群馬県吾妻郡高山村中山5583-1
【埼玉県】あけぼの子どもの森公園
住所：埼玉県飯能市大字阿須893-1
【千葉県】椿森コムナ
住所：千葉県千葉市中央区椿森1-21-23
【東京都】高輪プリンセスガルテン
住所：東京都港区高輪4-24-40
【神奈川県】Marine & Walk / マリン アンド ウォーク ヨコハマ
住所：神奈川県横浜市中区新港1−3−1
【新潟県】越後妻有里山現代美術館 / キナーレ
住所：新潟県十日町市本町
【富山県】チューリップ四季彩館
住所：富山県砺波市中村100番地1
【石川県】金沢21世紀美術館
住所：石川県金沢市広坂1丁目2番1号
【福井県】東尋坊
住所：福井県坂井市三国町
【山梨県】ハイジの村
住所：山梨県北杜市浅尾2471
【長野県】ハルニレテラス
住所：長野県北佐久郡軽井沢町星野 星野エリア
【岐阜県】養老天命反転地
住所：岐阜県養老郡養老町高林1298-2 養老公園
【静岡県】修善寺虹の郷
住所：静岡県伊豆市修善寺4279-3
【愛知県】三光稲荷神社
住所：愛知県犬山市犬山北古券41-1
【三重県】志摩地中海村
住所：三重県志摩市浜島町迫子2619-1
【滋賀県】ラコリーナ近江八幡
住所：滋賀県近江八幡市北之庄町615-1
【京都府】八坂庚申堂
住所：京都府京都市東山区金園町390
【大阪府】Ristorante Stazione
住所：大阪府八尾市西高安町2-8
【兵庫県】MEDITERRASSE
住所：神戸市中央区三宮町2-11-3
【奈良県】プリンの森
住所：奈良県奈良市奈良阪町1073
【和歌山県】ポルトヨーロッパ
住所：和歌山県和歌山市毛見1527 和歌山マリーナシティ内
【鳥取県】恋山形駅
住所：鳥取県八頭郡智頭町大内
【島根県】カラコロ工房　ピンクのポスト
住所：島根県松江市殿町43
【岡山県】犬島
住所：岡山県岡山市東区犬島
【広島県】未来心の丘
住所：広島県尾道市瀬戸田町瀬戸田553-2
【山口県】元乃隅稲成神社
住所：山口県長門市油谷津黄498
【徳島県】大塚国際美術館
住所：徳島県鳴門市鳴門町土佐泊浦字福池65-1
【香川県】小豆島オリーブ公園
住所：香川県小豆郡小豆島町西村1941-1
愛媛県】圓満寺
住所：愛媛県松山市道後湯月町4-49
【高知県】ヴィラ・サントリーニ
住所：高知県土佐市宇佐町竜599-6
【福岡県】椰子の木ブランコ
住所：福岡県福岡市西区小田79-6
【佐賀県】有田ポーセリンパーク
住所：佐賀県西松浦郡有田町戸矢乙340−28
【長崎県】フルーツバス停
住所：長崎県　国道207号線沿いのバス停（平原・小長井・長戸・支所前・井崎・大久保・阿弥陀崎等）
【熊本県】阿蘇ファームランド
住所：熊本県阿蘇郡南阿蘇村河陽5579-3
【大分県】恋叶トンネル
住所：大分県豊後高田市中真玉　周辺
【宮崎県】サンメッセ日南
住所：宮崎県日南市大字宮浦2650
【鹿児島県】霧島アートの森
住所：鹿児島県姶良郡湧水町木場6340-220
【沖縄県】Magenta N Blue
住所：沖縄県国頭郡恩納村瀬良垣1780

lovelylovelyの2018年8月1日付けの［WBS］ ［白熱！ランキング］SNS映えスポット！記事によると、ＳＮＳ映えスポットランキングのトップ１０は以下の通りです。やはり京都の八坂庚申堂はダントツトップです。
1位 京都市・東山区 八坂庚申堂
2位 埼玉・川越市 川越氷川神社
3位 石川・金沢市 金沢21世紀美術館
4位 愛知・西尾市 佐久島
5位 神奈川・横須賀市 猿島
6位 愛知・犬山市 三光稲荷神社
7位 滋賀・近江八幡市 ラコリーナ近江八幡
8位 兵庫・神戸市 BE KOBE
9位 千葉・木更津市 江川海岸
10位 栃木・宇都宮市 大谷資料館

ローカルな話となりますが、WBFプロデュースのしろくまツアーの記事「北海道のSNS映えスポットランキング発表！」にようると、
◆「Cool！」TOP3
第1位　神の子池（北海道斜里郡）
第2位　ロイズチョコレートワールド（北海道千歳市）
第3位　白い恋人パーク（北海道札幌市）

◆「Haha!」ランキングTOP3
第1位　幸福の黄色いハンカチ想い出ひろば（北海道夕張市）
第2位　ノースサファリサッポロ（北海道札幌市）
第3位　石炭博物館（北海道夕張市）

How to calibrate battery for iPhoneのバッテリーをキャリブレーションする方法

Lifehackerの「電池が長持ちする？ iPhoneのバッテリーをキャリブレーションする方法」を以下の通り引用します。

しかし、これこそ「AI」の出番ではないでしょうか？誰がこんな面倒くさいことが出来ると思いますか。やらないほうは悪いと言われても、腑に落ちない人は大いに間違いありません。世界一儲かっているメーカーとしては、こういうところでもっと頑張ってくれないと、心から好きになってくれると期待できないでしょう。

ということで、アップルさんに、「バッテリの自動キャリブレーション」の実装を提言いたします！

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バッテリーのキャリブレーション（バッテリーのリセット）は、iPhoneのメンテナンスにおいて非常に重要な作業です。

しかし、残念なことに、多くの人はその重要性を理解しておらず、実行する人はほとんどいません。

バッテリーが適切にキャリブレーションされていなければ、充電残量が正しく表示されなかったり、充電の持ちがわるくなったり、バッテリー寿命が短くなったりします。

充電残量のパーセンテージが一桁になるとiPhoneが突然シャットダウンすることがあるなら、バッテリーのキャリブレーション不良の疑いがあります。

キャリブレーション不良の原因はさまざまです。ソフトウェアのアップデート、バックグラウンドアプリのリフレッシュ、新機能の追加、そのほか、日常的に使っているだけでもキャリブレーションがおかしくなることがあります。

少なくとも1カ月に1回はバッテリーをキャリブレーションするのが理想です。できるだけ頻繁に実行してください。

キャリブレーションの準備
キャリブレーションを開始する前に、いくつかの準備作業が必要です。その多くは、電力消費を抑えるために、機能やサービスを無効にするという作業です。

キャリブレーションが終わったら、無効にした機能やサービスを再び有効にすることができます。

1. 位置情報サービスを無効にする
位置情報サービスを無効にする手順：

［設定］アプリを開く
スクロールダウンして［プライバシー］をタップする。
［位置情報サービス］を選択。
［位置情報サービス］のスイッチをオフにする。
位置情報サービスは、iPhoneを紛失した際に、iPhoneを追跡するのに使用するものです。キャリブレーションが完了したら、忘れずにオンにしておきましょう。

2. Appのバックグラウンド更新を無効にする

Appのバックグラウンド更新を無効にする手順：

［設定］アプリを開く。
［一般］をタップ。
［Appのバックグラウンド更新］を選択。
［Appのバックグラウンド更新］をもう一度タップ。
［オフ］を選択。
画面の明るさを最低値にする
画面の明るさを最低値にする手順：

［設定］画面を開く。
スクロールダウンして［画面表示と明るさ］を選択。
スライドバーを左端に移動させる。
画面の明るさといえば、iOSに、夜間に画面を見やすくするダークモード機能が追加されたことを忘れないでください。

3. 自動更新を無効にする

最後に、以下の手順に従って自動更新をオフにします：

［設定］画面を開く。
スクロールダウンし、［iTunes と App Store］をタップ。
［更新］のスイッチをオフにしる。
また、［設定］＞［バッテリー］で、低電力モードになっていないかを確認してください。

iPhoneバッテリーのキャリブレーション作業
これで、キャリブレーションを実行する準備が整いました。この作業にはかなりの忍耐が必要です。フル充電と放電のサイクルを2回繰り返さなければなりません。

幸い、サードパーティのツールやアプリを使う必要はありません。

App Storeに登録されている、iPhoneのバッテリーをリセットできると謳うアプリは無視してください。最悪の場合、詐欺アプリの可能性もあります。

ステップ 1：バッテリーを放電する

最初のステップは、バッテリーを完全に使い切ることです。普段どおりに使えば問題ありません。作業時間を短縮したいなら、長いYouTube動画を最大音量で再生するとよいでしょう。

ステップ 2：3時間待つ

充電がわずかに残っているにもかかわらず、iPhoneが自動的にシャットダウンすることに気づいた人もいるかもしれません。

これは、わざとそうなるように設計されているものです。アプリの現在の状態を保存するだけの余裕を与え、データが失われないようにしています。

今回のキャリブレーション作業では、バッテリーを最後の一滴まで絞り切らなければなりません。

そのための唯一の方法は待つことです。長ければ長いほどいいのですが、最低3時間は待つようにします。時間に余裕があるなら、一晩放置してください。

ステップ 3：バッテリーを充電する

次は、iPhoneのバッテリーを充電します。最適性能を得るために、以下の3つのポイントを守ってください。

パソコンにつなぐのではなく、壁の電源コンセントを使う。
なるべくApple純正の充電器を使用する。最低でも、格安のコピー品ではなく、信頼できるライトニングケーブルを使うこと。
充電が100％になっても、数時間そのまま充電を続ける。キャリブレーションが正しく行われるためには、バッテリーが完全に充電される必要がある。
ステップ 4：バッテリーを放電する

ステップ1の手順をもう一度実行します。やり方は同じです。iPhoneのバッテリーを完全に放電してください。

普段どおりに使ってもいいし、音楽や動画をループ再生させてもいいでしょう。

ステップ 5：もう一度3時間待つ

また繰り返しになりますが、確実に実行してください。もう一度、バッテリーを最後の一滴まで絞り出す必要があります。放置する時間が長いほどよいのは、今回も同じです。

ステップ 6：バッテリーを充電する

iPhoneをもう一度充電します。1回目と同じように、充電が100％になっても、数時間、充電を続けるようにします。

充電が完了したら、はじめに無効にした機能やサービスを有効にしてください。位置情報サービス、Appのバックグラウンド更新、自動更新、画面の明るさの設定を元に戻します。