OpenProホイール完全復活

西日本の某所に修理に出していた常用ホイールこと OpenProホイール ですが、修理が完了し遂に私の手元に返ってきました。修理前には真円を維持できなくなっていたリムですが、検証の結果、使用できないほど深刻に歪んでいる訳ではないので、現時点ではまだ交換の必要性は低いとの事。

スポークテンションが非常に高いまま横振れを取ろうとすると簡単に縦振れが出るので、テンションを維持したまま調整を行いたいのであれば一度分解してから再度スポークを張りなおす事が正解だという貴重なご意見を賜りました。

これはいよいよホイール組みについて習熟せねばと考えていたところ、近所で調整をお願いできるショップを作ってくださいという極めて妥当かつ真っ当な批判を頂きました。

自分で触るなとも (苦笑)

過去に何度か書いている事ですが、私が試行錯誤を繰り返しているのは馴染みのショップに通う事が不可能になった為であり、任せられるのであればそれに越した事はないだけに難しいところです。なお通う事が不可能になった理由は単純に京都から東京へと転居した為です。


メンテナンスを怠る方がかえって危険なので、あくまで自己責任と承知しつつ戻ってきたホイールの状態点検を行います。

タイヤを履かせる前に行わければならない点検作業は、各スポークのテンションとニップルの緩み、横振れ、縦振れ、そして傷んだスポークやリムのひび割れなどがない事の確認です。

実際に振れ取り台に乗せて見てみるとプロが組んだホイールや完組ファクトリーホイールであっても1mm以下の横振れがあったり、リムも完全な真円にはならない事が分かりますが、どの程度であればホイールとして許容され得るのか具体的に見て取れるので勉強になります。

縦振れはある程度まではタイヤが吸収してくれるので横振れほど神経質にならなくても良いという意見もありますが、縦振れによる上下の振動は直に乗り心地に影響を与えるので少ないに越した事はありません。

直感的に理解しやすい横振れの取り方とは異なり、ホイール全体の形状を意識しなければ解決できないのも縦の振れ取りの難しいところです。

こうしたホイール組みのコツに習熟するまでは自分で触るなという馴染みのショップ店長の意見に従い、実際に使用する全ホイールの調整はプロに任せて自らはホイール組み練習用の部品で修行を積む目論見です。

ロードに乗って花火を見に行く!夜の甲州街道ライド

ロードバイクに乗り慣れてくると、早朝に家を出て日が暮れないうちに100kmから200kmほどを走って帰路に就く事が一般的になります。

昼間の方が休憩地点を見つける事が容易という事情もあるでしょうが、より大きな理由としては自転車で走りやすい道路の多くが街灯の期待できない山間部や川沿いに立地している為、視界の悪い夜間の走行は 単純に危険だから だと考えられます。

平地でも簡単に時速30km/hに到達してしまうロードバイクに乗り細いタイヤで荒れた路面を走る事は、VOLT800のような高性能ライトと透明なアイウェアを準備して臨んでも恐怖を感じます。ましてやダウンヒルなど考えたくもありません。

そうした理由から乗り続けてスキルが上昇するほどに疎遠になっていたナイトライド。久し振りに挑戦したのは感覚を忘れない為です。

出発は午後18時。この時間になると余り遠くまでは行けないので新宿から多摩湖まで往復50kmぐらいを検討しましたが、都合よく調布で花火大会が開催されていたのでこれを目的地に定めます。

街路樹に囲まれて暗い青梅街道よりも街灯の多い甲州街道の方が安全という気がしたのも目的地の決定の一因です。ペース配分を決定するのに目的地やルートを定める事が重要なので、目的地自体は何処でもよかったりもします。

夜間の注意点は急停止に備える事と普段以上に前方に注意する事。

頭では分かっていても実際に走り始めると、高架の影に隠れて直前まで見えない路面の亀裂や左車線に強引に割り込んできて急停止する自動車の危険運転に度々遭遇し、都内を走るのは碌な事がないという事実を再確認します。

日曜の夜という事もあってか交通量は普段よりもずっと少ない点は良かったのですが、安全運転を心掛け細心の注意を払って走行していた結果、約300m置きに信号停止を繰り返す事になりました。そもそもホイールが重たいので、速度を上げようがないのですが。

心臓や脚よりも目と神経を疲労させながら甲州街道を抜け、旧甲州街道に入った辺りから花火を打ち上げる音が耳に入ってきます。

会場となる多摩川河川敷から見ると京王線の線路の反対側に位置するためか、花火大会の開催日にしては人も車も疎らな印象ですが、それなりに交通規制が行われています。

混雑を避ける為に市街地の中心にある調布駅や会場の多摩川には近づかず、少し手前 (新宿寄り) の小さな駅の入り口で自転車を降りて歩道に上がります。駅前広場まで歩いて行くと既に人集りができていました。

幸い自転車を押し歩きできないほどの混雑ではなかったので、路上の観客を避けながら空いている場所を探します。元より会場近くまで接近するつもりもなかったので、外出時なのに珍しく E 50mm F1.8 OSS という中望遠レンズを1本だけ携帯してきました。

広角とは異なり景色を広く写すには全く向いていませんが、光量が少ない夜間には重宝する明るいレンズです。

ブログ用に何枚か撮影を終えたら、他の人の邪魔にならないうちに退散します。復路は往路よりも路面が荒れていない事が救いでしたが、世田谷区に入ると路上駐車が目立ちます。突然ドアが開いたり、車を降りたドライバーが車道を歩いていたりして辟易する度に都内を走るのは…という思いがより一層強くなりました。

帰ってきてみると往復で約31km。出発から1時間30分ほどが経過していました。

日中のように環八交差点付近の渋滞に遭遇しなかった点は良かったのですが、夜間だからというよりも都内だから危険だという思いを強くするナイトライドとなりました。

走っていて楽しいのは、やっぱり早朝の山岳地帯や海岸などの人も車もいないところですね。

※ ライトは電池切れする事があるので、Volt 1200などの前照灯とFemto Driveなどの車幅灯を各2つ以上用意する事をお勧めします。私は走行中に実際に電池切れを経験した事も壊した事もあります。

表計算ソフトを常用する人に勧めたい『10年戦えるデータ分析入門』

10年戦えるデータ分析入門』という本を読みました。

この書籍の趣旨は、データベース操作言語 SQL を使って分析を行いビジネスに役立てようというもの。

なぜSQLを使うのか (どうして Excel や R や C++ ではいけないのか) という根本的な疑問に対して、著者は第1章の冒頭から SQL を使うことが適当である事の明確な根拠を提示します。

第2章でリレーショナルデータベースについての導入が行われ、以後のページの大半を占める第1部は日常業務で便利なデータの探索や集計の具体的な実行方法の解説に費やされます。

普段は意図して触れていませんが私もソフトウェア開発に携わる者なので、これだけであれば本書に内容的な新規性を見出す事はなかったでしょう。

本書が特徴的であるのは、検索したデータを表示する際に「limit節で表示行数を絞る (48p) 」などの具体的なアドバイスや HAVING や GROUP BY などの「select文の節の実行順序 (77p) 」など、自明であると思われている (事が多い) が故に省略されがちな項目についても丁寧に記述されている点です。

先述の SQL (リレーショナルデータベース) を使う事が適当である理由とも合わせて、データ分析よりもむしろデータベースに初めて触れる人に最初に読んでもらいたい本であると思われた事が、本書を購入した実の理由です。

本書では「正規化」と「テーブル作成」という言葉こそ登場しますが、具体的な正規形や論理設計の詳細には触れられていません。まして通読中に物理設計やパフォーマンスを意識する事は基本的にはありません。

こうした割り切った構成で、集計表の作成など日常業務で頻繁に使われるデータの参照方法に特化している点に好感が持てます。

(知らずのうちであったとしても) データベースに触れない日はないほどデータベースが普及している今日では、そこに蓄えられたデータを参照して活用できるようになる事が第一で、新規にデータベースを設計する為の技術は必要になってから学べば良いからです。

そうした意味で第1部を読み終えた後に更にテーマを深化させた内容としてお勧めしたいのが、『達人に学ぶ SQL徹底指南書』です。

CASE式を使った条件分岐から始まり、行列変換、行間比較、集合演算など、SQL だけでここまで表現 (分析) できるのかと感嘆し、長すぎる 学生生活の中で何度も読み直したものですが、データ分析のためのSQL技術書という点で本書の延長上に位置する内容となっています。




一方、SQLを用いた分析システム構築について触れた第2部については、一転して概念の導入的な記述が増えます。一つ一つのテーマについて具体的に触れていると、それだけで分厚い本が何冊も書ける容量と高度な専門性が要求される内容となってしまい本書の趣旨が曖昧になるので、導入に留めて詳細は他の書籍に譲るという割り切りなのかもしれません。

第2部の内容のみでシステム設計ができる訳ではありませんが、重要な項目は一通り押さえられています。対して本書を通して触れられていない項目には、内部スキーマ、サイジング等のパフォーマンスに関連するもの、相関等の統計的な分析手法、分析結果の可視化と評価等があります。

そうした点を加味しても、本書に対する私の印象は通読するだけの価値があったというものでした。表計算ソフトを日頃から常用しており、入力する行数が増えてくるとパソコンの反応が鈍くなって埒が明かないと思う人にとっては、SQLの利用により劇的に作業効率が上昇する事も十分に考えられる為、本書を上梓して下さった著者に賞賛を送りたい気分でさえあります。

本書の参考文献には挙げられていませんが、経営視点からのデータ分析について私は個人的に『14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書』をお勧めします。どのようなデータを収集し、何の目的に使用するかを具体的に記述している点が特徴です。

統計学については『統計学入門』と言いたいところですが、読み手を選ぶので『完全独習 統計学入門』あたりをまず一読される事を提案いたします。

機械学習については ベイズの 定番 Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) も良いのですが、昨今の日本語書籍の充実ぶりも目覚ましいものがあります。

中でも個人的にお勧めなのが『言語処理のための機械学習入門 』です。

必要な数学的知識 (最適化・確率・情報量) から始まり、深層学習の登場以前の種々の手法について丁寧に解説されています。

Contact Us