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はてなキーワード:dfとは
おまいうｗ
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日本語の完全パングラムを作ってください。できたら、最後にプログラムで完全パングラムであることを確認してください
あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん
下に検証プログラム（Python）を実行し、各文字が1回ずつ現れることを確認しました。
#日本語ひらがな46文字の完全パングラムを検証しますfrom collections import Counterimport pandasaspdimport re#対象とする文字集合（現代のひらがな46文字：ゐ・ゑは含めない）hiragana46 = list("あいうえお" "かきくけこ" "さしすせそ" "たちつてと" "なにぬねの" "はひふへほ" "まみむめも" "やゆよ" "らりるれろ" "わをん")#提示する完全パングラム（ひらがな46文字を各1回ずつ）pangram = "あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわをん"#ひらがなのみを抽出（安全のため）filtered = "".join(re.findall(r"[ぁ-ゖ]", pangram))# 出現回数をカウントcnt = Counter(filtered)#検証ロジックis_perfect = (set(hiragana46) ==set(filtered) and # 同じ文字集合かall(cnt[ch] == 1 for ch in hiragana46) and # 各1回ずつかlen(filtered) ==len(hiragana46) #文字数一致（=46）)# 集計表を作成df =pd.DataFrame({ "かな": hiragana46, "出現回数": [cnt.get(ch, 0) for ch in hiragana46]})from caas_jupyter_tools import display_dataframe_to_userdisplay_dataframe_to_user("ひらがな46文字の出現回数",df)print("パングラム文字列：", pangram)print("総ひらがな数：",len(filtered))print("ユニークひらがな数：",len(set(filtered)))print("完全パングラム判定：", "はい ✅" if is_perfect else "いいえ ❌")
総ひらがな数：46
😠💢💢💢💢💢💢💢
ここ数年、ずっと「周りに迷惑をかけたくない」「弱いところを見せたくない」と思って、自分の気持ちを押し込めてきた。家族や友達には笑顔で接しているけれど、心の奥では不安や孤独に押しつぶされそうになることもあった。
でも、ある日ふと気づいた。誰も私のことをそんなに気にしていないし、自分を大切にすることは決してわがままではない、と。
それから少しずつ、小さな勇気を出すことにした。たとえば、昔好きだった趣味を再開したり、やりたかった勉強に少しずつ手をつけたり。最初は恥ずかしかったけど、やってみると心が少しずつ軽くなるのが分かった。
もちろん、まだ不安な日もある。周りの目が気になったり、失敗したらどうしようと悩んだりもする。でも、自分の気持ちに正直になることで、少しずつ前向きになれる。
この日記を読んでくれる人がいるなら、同じように自分を抑えてしまうことがあるなら、ほんの少しでも勇気を出してみてほしい。完璧でなくてもいい、自分に正直でいることが、人生を少しずつ楽にしてくれる気がする。 forms.osagenation-nsn.gov/data/form_81864/files/element_13_b638972caceca0eac98b079b56d3b661-4fd8epvt.pdf.tmp
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東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数> 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
[三ツ沢球技場] -Jリーグ王者の横浜F・マリノスが、高校サッカー界の強豪・市立船橋高校と対戦。格の違いを見せつけたいマリノスだったが、市立船橋の粘り強い守備と最後まで諦めない姿勢に苦しみ、PK戦までもつれる激戦となった。
試合は序盤からマリノスがボールを支配し、幾度となくチャンスを作るものの、市立船橋のGKを中心とした堅守をなかなか崩せない。前半をスコアレスで折り返すと、後半に入り試合が動く。
後半15分、マリノスはFW〇〇がDFラインの裏に抜け出し、冷静にゴールネットを揺らし先制に成功する。しかし、市立船橋もすぐさま反撃。後半25分、MF〇〇のクロスボールにFW〇〇が頭で合わせ、同点に追いついた。
その後も両チーム一進一退の攻防が続くが、互いに決定機を決めきれず、試合は延長戦へ。延長戦でも決着はつかず、勝負はPK戦に委ねられた。
PK戦では、マリノスのGK〇〇が2本のシュートをストップする活躍を見せ、4-2で辛くも勝利を収めた。
試合後、マリノスの〇〇監督は「市立船橋の粘り強さは想像以上だった。我々も多くの課題が見つかった試合となった」とコメント。一方、市立船橋の〇〇監督は「選手たちは最後まで諦めずに戦ってくれた。この経験を今後に活かしたい」と語った。
ワイ: 以下のようなSQLでデータ取得するとします。さて、アイテムの多様性を計算してね。つまり、類似アイテムばかり送りすぎてないかを調べてね。多様性は、ユニークアイテムやdescriptionの類似度などを活用してね。
ワイ: itemが多すぎるのでmergeは時間がかかります。descriptionの処理は、item_idをキー、descriptionをvalueとした辞書を使って処理しなさい。
ワイ: だからさ、descriptionのデータはdfに入れずに処理しろっていってんの。やり直し
ワイ: あのさ、トーカナイズで重複が発生するでしょ？だからitem_id一つに対して1回だけtokenizeを実行してそれを辞書に入れるようにしてほしいんですよ。
そこから、女子サッカー日本代表も見るし
なんならそれぞれのアンダー世代の日本代表の試合も見るようになったんだよ
今日もu17アジアカップのベスト4かけた試合があったん知ってるか？
まあ、結果として負けたんだけど
負けを受け止められないんだよね
俺が負けたわけでもないのにさ
負け方とかも凄く嫌なんだよ
まず、温存作戦に失敗したんだよ
決勝まで試合するならあと3試合あるから、ベストメンバーを使わない選択肢した
んで、負けてるの
これがお粗末過ぎる
しかも、前までの3戦全部キーパー違うんだけど、一番失点して判断ミスも多かったキーパー使ってるのもしんどかった
失点パターンもほとんど全部同じで、足の速い選手を日本のDFの裏に走らせるっていう超シンプルなやつで失点
4試合7失点じゃそりゃあ勝てないよ
相手が強いとか、スーパーゴール決められちゃうとか、戦術的に対応不可能みたいなパターンがあるなら、相手の勝ちだったで割り切れるんだけど
不貞の証拠を押さえられた中村は3月26日にX氏と面会。自筆の謝罪文を提出した上で、500万円を解決金として支払う示談書を作成したのだった。
《証拠写真多数》「頬に手を添えて引き寄せるように…」広島カープ・中村奨成（24）“車中不倫キス動画” 不倫相手の夫には自筆の謝罪文を提出
https://bunshun.jp/articles/-/66487?page=2
「『週刊新潮』が香川のセクハラ暴走行為を報じたのです。２０１９年７月、彼は知人と訪れた銀座クラブで、横についたホステスのドレスに手を突っ込み、ブラをはぎ取った。はしゃいだ揚げ句、彼女の胸を直に触りキスをしたというもの。そのためＰＴＳＤ（心的外傷後ストレス障害）を患ったという被害女性が、客の乱暴を止められなかったということでクラブのママを相手取り損害賠償請求の訴訟を起こしました」（女性誌デスク）
その後、当事者同士で示談が成立し、被害者女性は訴えを取り下げているため、「リークではめられた」「過去の話」「当事者間で解決済み」「酒の席での失敗」と香川をかばう声がある。しかし今回、香川は事実であったことを認めており、行為の内容に伴い品格が問題視されているようだ。過去の〝パワハラ〟言動も掘り返されている。
【元文春エース記者 竜太郎が見た！】謝罪だけでは許されない香川照之の「乱行」 示談成立も行為の内容で品格が問題視 ＳＮＳ時代の今、もみ消しは通用しない（1/2ページ） -zakzak：夕刊フジ公式サイト
https://www.zakzak.co.jp/article/20220830-2MACY5V47BLC7G3E4LKP6BMFIU/
世間では、「訴訟はすでに取り下げられているのになぜ？」「ホステスはなぜ蒸し返すようなことをしたのか？」などといった疑義も少なくなかった。
「訴訟を取り下げるにあたって、Aさんには示談金が支払われているようです。実際に支払われたのは、330万円以上だったと聞いていますが、香川さんの行為が強制わいせつ罪として刑事事件に発展する可能性もあった点から見れば、妥当な額だと感じますね。
ただ、Aさんとしては示談に応じた時点で『終わった話』だと理解しており、それを今回自ら改めて蒸し返したわけではないようです。ただ、香川さん本人が訴えられたわけではないとしても、著名人が関連した訴訟は、夜の街では話題になりやすいですからね……」
香川照之 3年前のトラブルがなぜいま報じられたのか…銀座の高級クラブ「ホステスたちのウラ事情」（週刊現代） |現代ビジネス |講談社（2/3）
https://gendai.media/articles/-/99407?page=2
坂本の所属する読売ジャイアンツに、A子さんへの扱いや妊娠中絶トラブルについての事実確認を行ったところ、以下のような回答があった。
「その女性の方には、坂本本人が『申し訳ない』とお詫びを伝えたうえ、互いの代理人弁護士を通じて●年●月（編集部注：A子さんのプライバシーを鑑み、具体的な時期を伏せています）に示談しました。今年になって女性から複数回、連絡がありましたが、示談後のことだったことから、互いの弁護士の間で再度協議し、本人同士が直接やり取りしないよう申し合わせました」
巨人・坂本勇人選手（33）が“無避妊中絶トラブル”で非情な発言「おろすならおろすで早い方がいいやろ？」「中出しし放題だもん」《証拠音声入手》 | 文春オンライン
https://bunshun.jp/articles/-/57264
「（一度目の妊娠は）相手が自分かどうかわからないので事実と異なる。中絶の詳細は聞かされておりません。（二度目の妊娠・中絶は）そのような事実があったことは聞いております。（「無理」などの発言は）事実と異なります。A子さんとは真摯に交際しており、性交渉や中絶を強制したことはありません。合意した上で決定しております」
サッカー日本代表DF・伊藤洋輝 交際女性が1年で二度の中絶 立会いを拒否〈証拠文書〉 | 文春オンライン
前回
https://anond.hatelabo.jp/20240722123310
こんばんわ。
補足があるから書くよ。
どうも脂質をずっと控え続けるように思ってる人がいるが安心しろ。
15日に1回は、唐揚げやラーメン、ミスタードーナツなど、好きなものを食っても良い。
サッカーを知らない人には申し訳ないが、脂質を抑えてバキバキの体を作った男のロールモデルとしてセルヒオ・ラモス（38歳）がいる。
https://www.instagram.com/p/CCqxHiShEc5/?utm_source=ig_web_copy_link
何にでもマヨネーズをつける男として有名で、特にマクドナルドのハンバーガーにマヨネーズをつけるのが彼のお気に入りだったようだ。
セルヒオ・ラモスはマヨネーズをはじめ、マクドナルドやピザなどが大好きだったが、そのような脂質の多い食品を制限して体をつくりはじめる。
https://www.youtube.com/watch?v=dG8N5M-omGw
この頃は右SBとしてプレイすることが多いから、このようなシャープな体だったが、後にCBにコンバートされると、セルヒオ・ラモスは屈強な体を作ることになる。
https://youtu.be/4ldXtYLkulU?si=KFtZ4EQSJu7i51Gr
脂質を抑えることに加え、より高い負荷のトレーニングを取り入れ、今ではバキバキのバイキングのようなカッコイイ体になったのだ。
近代のラ・リーガ（スペインリーグ）では、速くて強く豊富なスタミナのあるDFが求められる。
セルヒオ・ラモスが184センチと、けして高いわけではない身長でも、世界最高峰のDFとして戦えたのは、この「速さ、強さ、豊富なスタミナ」があったからだ。
ボールがFWに収まる前に、高速でインターセプトしたり、高速タックルで潰せるから味方は高い位置でポジションを取り、有利にゴールを狙えたのだ。
実はセルヒオ・ラモスも脂質制限解除のルールを15日に設定してる。
CBとして屈強な体を作らないといけないわけだが、そんなセルヒオ・ラモスでも15日に1回は友人と好きなものを食べているわけだ。
これを読んでいる、はてなデブーのあなたも、15日ルールを採用してみると良い。
唐揚げやラーメン、ミスタードーナツを控え、刺身や蒸し鶏などの脂質を控えた食事を心がけるのだ。
バターを使うパンを米に変えるなど、日本人らしく米中心の生活をすれば良い。
米の量もこれまで通りで良い。
頑張れるなら「いつもよりも50g減らしてみる」とか、きつくならない範囲内でチャレンジして欲しい。
そして、15日がきたら「唐揚げやラーメン、ミスタードーナツ」など、なんだって良い。
好きなものを食べて、また15日間、脂質を抑えて頑張るのだ。
ではなく、昨年後半から始まった「主審のポジショニング変更」がFC町田ゼルビア（以下「町田」）に極めて有利な方向に働いてるからだ。
昨年後半あたりから「主審邪魔」「主審パスコース（をふさぐな！）」というポストがXに散見されるようになり、今年はJリーグの試合のある週末は50-100件くらいポストされるのも珍しくなくなってきた。
その原因として、どうやらFIFAから「主審はなるべくプレーエリアに近いところで見るように」という通達が出ており、その影響が挙げられる。
例えば26日に行われた浦和-町田戦の町田決勝PK獲得の直前のシーン。
画面右下の浦和11番ソルバッケンがバックパスをしようして町田の選手に当ててしまい、そのボールが流れて町田のPK獲得の起点となった場面であるが、ソルバッケン選手の動きをよく見ると、前方（画像左側）のセンターサークル内の浦和の選手にミドルパスを出そうとしていたフシがある。
しかし、この画像を見れば良く分かるが、センターサークルへのパスコースを主審が塞いでしまっており、パスを出しづらくなっていた。
https://i.imgur.com/3oZ4dup.png
そのため仕方なくソルバッケンはバックパスで逃げようとするも迫ってきた町田の選手に当ててしまい、攻め込まれてショルツがペナルティエリア内で町田の選手を倒してしまう・・・という流れだ。
2020年前後のJリーグは川崎フロンターレと横浜FMに代表されるボール保持型のチームが覇権を握っていた。2017-2022の6年間で川崎4回、横浜が2回優勝していた。
2022年の横浜FMのゴールシーン集を見てもらうと分かるが、常に主審がプレーエリアの外側にいるか、居たとしてもパスコースをふさぐ位置に居ない。これが2022年までのJリーグの主審のポジショニングだった。
https://www.youtube.com/watch?v=33o8EVYSi-w
しかし、2023年からルールが変わった。プレーエリアの中に居ることを要求された結果、主審が攻撃側のパスコースを1つ2つ潰してしまうことがデフォルトになった。
これは25日の新潟（保持型チーム）vs福岡（非保持型チーム）戦のあるワンシーンである。オレンジ色の新潟の選手が左斜め前にパスを出そうとしており、実際そこに出せれば大チャンスとなるはずだが、そのコースは主審が消してしまっていて出せない。
https://i.imgur.com/ua9rokr.png
結局左横の別の選手にパスを出すことになったが、攻撃としてはワンテンポ遅れる形となった。もちろんこの攻撃はチャンスにすら至らず終了。試合も新潟が0-2で敗れている。
https://i.imgur.com/q7kWclY.png
つまり、主審が守備側のDFの一員と化してしまい、川崎、横浜、浦和、新潟などの「保持型」チームは、常に11人対12人で試合をやっている状況に近くなる。
前方にパスしたくてもそのコースは主審がふさいでいて出せない、仕方なく横か後ろに戻そうとしても、そのタイミングでプレスを掛けられてボールが奪われて大ピンチ・・・というのが今年のJリーグの日常風景なのだ。
そして、町田や福岡のような「非保持型」のチームは、ボールを奪ったらすぐに前にボールを出して攻め上がるが、その時点で主審が自分達よりも後ろにいるか、前に居たとしても縦へのロングボールで空中から追い越すかサイドから容易に追い越すことができるため、主審のポジションニングの影響を受けにくい。守備時は12人対11人、攻撃時は11人対11人という状態なのだ。
その結果、非保持型のチームが好成績をあげやすくなる。
5/26時点で、首位の町田はボール保持率19位、2位の鹿島と4位のガンバ大阪は保持率は比較的高いもののそれでも7位と8位、3位のヴィッセルは保持率10位、5位の名古屋は保持率17位だ。保持率の最下位（20位）は福岡だが、リーグ順位は11位と中位。J1の中では下から数えて5本の指に入るチーム予算を考えたら大健闘だろう。
そして保持率トップ5は上から新潟、浦和、横浜FM、川崎、札幌だが、それぞれリーグ順位は16位、6位、14位（3試合少ないが）、15位、20位だ。
スポーツベッティングの普及が噂されている。サッカーの試合は賭け事に使われるのだから、賭ける側が結果に納得できるよう、主審はなるべくボールに近い位置でジャッジしなさい…というロジックだ。本当かどうかは知らない。
少なくとも、今年のJリーグはボール保持率が低い方が勝てるように変わっている。その大きな原因として、主審のポジショニング変更が挙げられる。
もちろんそれだけで町田の大躍進を語りつくせるわけではなく、非保持型のチームの中でもトップに居られるのは監督の手腕によるところも大きいが、今の町田の戦術が主審のポジショニング変更によって大いに活かされているのは疑いのないファクトだろう。
