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笑いと統計学をつまみに日本酒と献血を楽しむ人が書くブログ

お笑いについて思った事を書きます,統計学・プログラミングについて勉強した事を書きます.美味しいお酒を見つけたらメモがてら書きます.献血ルームに行ったらメモがてら書きます.

Mandrill API をGoogle Apps Script(GAS)から操ってメールを送信してみたら意外に簡単だったというお話

Google Apps Script

最近お仕事をプライベートの切り替えがうまくつかない.
このブログを書いている時間はどっちの時間?
どうも僕です.

いきなり質問ですが,Mandrillというメール配信サービスを知っています?
2~3通メールを送るのであれば,いつも通りGmailから送ればよいですが,
営業用のステップメールやメルマガを送ろうとすると一日何百通も送ることになり,これはスパム扱いになる可能性があります.

そうすると,メールの到達率がどんどん下がっていき,送っているつもりが全く相手に届いてなかった!という危険性が出てきます.
そのためにはIP レピュテーションを意識したメール送信の仕組みを考えなければいけないのですが,
これは結構大変なので,多くの企業や人は外部のメール送信サービスを利用することになると思います.

その中でも評判が高いのがMandrillです.
月間12,000通までなら無料でメールを送信できます.

またAPIもちゃんとあるので,外からメールを管理できます!はい便利.
今回はGoogle apps script(GAS)からMandrill apiを使ってメールを送るということをやってみます.


まずはMandrillに登録

APIを使うにあたって,Mandrillに登録が必要です.
https://www.mandrill.com/signup/から登録します.

こんな画面です.
f:id:chan_ume:20161010193419p:plain

登録画面にいくと,
f:id:chan_ume:20161010193427p:plain
「え?こんなポップ?笑」と笑ってしまいました.さっきのシックな画面とは大違いです.
ここから必要事項を記入していってください.

何個も入力する事項があるので,結構面倒くさいです.あと海外のサービスなので当然英語です.

登録後ログインしたら,まずはMandrillを有効にします.
Account >> Transactionalにから有向にできます.
f:id:chan_ume:20161012220148p:plain

その後,Mandrillのページへいきましょう.
f:id:chan_ume:20161012220308p:plain

こんな感じのダッシュボードに来たらOKです.
f:id:chan_ume:20161012220447p:plain


その後左メニューの「settings」からAPIを使うためのkeyが保存できます.
このkeyがないとAPIを使うことができないので,どこかにコピペしておきましょう.


お使いのドメインからメールが送れるように設定が必要

APIのkeyは手に入れましたが,これだけではメールは送れません.

メールを送信するドメイン側で,Mandrillで設定したメール送信を許可しなければいけません.
まあそうですよね.これをしないとなりすましメールがバンバン送れることになってしまいますから……

Mandrillからのメールを認証するためには,DKIMSPFを設定しなければいけません.

ここからはお使いのドメインサービス(お名前.comだったりvalue domainだったり)側で設定が必要です.

ドメインサービス側で必要な設定は,settings >> Domainsから確認できますので,お使いのドメインサービス上で設定お願いします.

たぶん「(ドメインサービス名) DKIM SPF」とかでググれば出てくると思います.

Google Apps scriptのサンプルコード

さっそくサンプルコードを紹介します.

function test(){
var url = "https://mandrillapp.com/api/1.0/messages/send.json";
var your_key = PropertiesService.getScriptProperties().getProperties().your_key;
var from_email = "送信する側のメールアドレス";
var to = [{
    "email": "送信する相手のアドレス",
    "name": "送信する相手のお名前"
}];

var params = {
    "key": your_key,
    "message": {
        "from_email":from_email,
        "to":to,
        "subject": "(件名)Mandrill APIからメールを送信",
        "text": "(本文)Mandrill apiからメールを送信してみました."
    }
};

var payload = JSON.stringify(params);
  
var options = {
    'method': 'post',
    'payload': payload,
    'contentType' : 'application/json'
};

var response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
}

はい,めちゃくちゃ簡単ですね.

from:送信する側のアドレス
to:送信相手のアドレス

など必要な情報を任意に入力したら,あとは対象のURLにPOSTしてあげるだけです.
APIのkeyはコードにベタ書きはあまりよろしくないので,プロパティで管理しています.

営業リストから対象の「会社のURL」が存在するかGoogle apps scriptで瞬殺判断するというお話

Google Apps Script 統計基礎講座

BtoBの営業の方はよく営業をかける会社のリスト,所謂「営業リスト」を作ることが多いと思います.

例えば,人材紹介会社のリスト・ECサイトのリスト・Web制作会社のリストなどなど.

きっとリストに掲載されてあるURLから,問い合わせフォームから怒涛の営業連絡をすることでしょう.

 

自分で作らなくても,会社の先輩が作っていたものを使う場合や,今は営業リストを販売している業者があるのでそれを使うこともあるでしょう.

 

ただそれを実際に使おうとすると,もうそんな会社存在してなかったりHPがもうなかったりすることがあります.ECサイトなんか特に.

そんなとき,一個一個確認するのはダルいので,Google Apps scriptを使って瞬殺してしまいましょう.

 

イメージはこんな感じのスプレッドシート

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4列目にURLが入っていて,その判定結果を5列目に入れていくプログラムを書きたいです.

プログラム実行前は,5行目には何も入力されていない,つまり空白ということをイメージしてください.

まあこれだと5行しかデータがないですが,実際のは1000行とか10000行のURLに対して実行します.

サンプルコード

では,早速URLが存在するか判定するGoogle Apps Scriptのサンプルコードを書いてみました.

function url_exit() {
  var spreadsheet = SpreadsheetApp.openByUrl("スプレッドシートのURL");
  var sheet = spreadsheet.getSheetByName("シートの名前");
  
  var url_number = sheet.getLastRow();
  for (i=2; i <= url_number; i = i + 1){
    var url = sheet.getRange(i, 4).getValue();
    try {
      var response = UrlFetchApp.fetch(url);
      sheet.getRange(i, 5).setValue('OK');
    } catch(e) {
      sheet.getRange(i, 6).setValue('NG');
    }    
  }
}

url という変数で企業のURLを取得し, UrlFetchApp.fetch(url)でそのURLの情報を取得しようとします.
このときにエラーが出たら"NG",エラーが出なければ"OK"を返すというプログラムです.

ちなみに,この UrlFetchApp.fetch を使うとURLの情報をパースしてくれるので,やろうと思えばスクレイピングが簡単にできます.うーん便利やGASさん.

コードの中の「スプレッドシートのURL」と「シートの名前」となっているとことは,会社情報が書かれているスプレッドシートのURLとシート名をコピペしてください.

URL判定プログラムの問題点

これ,やっていただくとわかると思うんですが,結構時間かかります……

Google Apps Scriptは5分以上かかると自動でタイムアウトしてしまうのですが,僕が一度実行した感じだと5分で200セルぐらいしかURL判定が終わりません.
そうすると10000行とかあると,5分じゃ奇跡が起こらない限り終わんないのでどうにか工夫するしかないですね.

トリガーと組み合わせ改良する

Google Apps Scriptにはトリガー機能があって,めちゃくちゃ簡単にプログラムを「1分おきとか1日おきとか月に1度とか回す」ということができます.
これを5分置きに回すよう設定すれば良いのでは?と一瞬思いますが,現状のプログラムだとまた2行目から読みにいってしまい,5分後に再実行されても全く進まず終わります.

 

では,前回実行が終わったところからスタートすれば良いので,実行時に現在の「5列目の最終行が何行目か?」が分かればOKですね.しかし,これがなかなか大変です.
なぜならGoogle Apps script には「シート全体の最終行は何行目か?」を判断する getLastRow()という関数はあるのですが,
「この列の最終行は何行目か?」を判断する関数はないからです.

 

そこで(無理やりですが),下記のように改良してみました.

function url_exit() {
  var spreadsheet = SpreadsheetApp.openByUrl("スプレッドシートのURL");
  var sheet = spreadsheet.getSheetByName("シートの名前");
  
  var url_number = sheet.getLastRow();
  var j = 2;
  var fifth_row_length = 2;
  
  for(var i = 2; i <= url_number; i = i + 20){
    if(sheet.getRange(i, 5).getValue() == ''){
      fifth_row_length = j;
      break;
    }
    else {
    j = i 
    }
  }
  
  for (i = fifth_row_length; i <= url_number; i = i + 1){
    var url = sheet.getRange(i, 4).getValue();
    try {
      var response = UrlFetchApp.fetch(url);
      sheet.getRange(i, 5).setValue('OK');
    } catch(e) {
      sheet.getRange(i, 5).setValue('NG');
    }
  }
}

これでかつ関数 url_exit を5分置きに実行するようにトリガーを設定すればOKです.

 

簡単に説明すると,20行置きに5列目を確認していって,何も入力されていなければ,「このあたりで前回実行が終わったんだな?」ということで,
その空白だった20行前に戻ってURLの判定をし始める,というプログラムにしました.

URLの判定はとても時間がかかるのですが,空白かどうかのチェックはとても速いのでこれを利用しています.
また「20」という数字はかなり適当です.あまり大きすぎるとURLチェックに時間がかかりますし,小さすぎたら空白かどうかのチェックが完了するまで時間がかかってしまいます.
僕が何度か試した感じで20ぐらいが良いんじゃないかなー?というかなり適当な経験則です.

【統計基礎講座 実践編】 カテゴリー名などの「数字じゃない変数」をRを使って数字に変換して回帰分析してみた

統計基礎講座

前回の記事では,定量的ではない定性的な変数に対してどのように統計上考えるか,というところをまとめました.

waraken.hatenablog.com

 

ポイントは0 or 1の数字に各定性的な変数を変換していくということでした.

今回は統計解析に特化したプログラミング言語 R を使って実際にその変換とやらをやってみましょう.

今回の目標を確認しよう!ダミー変数に変換

前回の記事と同様に,芸人さんの年収とそれぞれのデータが以下のようにあるとします.前回とほぼ一緒ですが,すこしだけ数字を変えています.

サンプルデータ

年収(万円)(被説明変数)年間テレビ出演本数(本)芸歴(年)ピン or グループ所属事務所
500 59 13 グループ 吉本興業
800 29 7 ピン 松竹芸能
930 67 9 グループ マセキ芸能社
830 79 10 ピン

ホリプロ

この変数たちを下記のように変換することが今回の目標です.

変換後

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ吉本松竹マセキ
500 59 13 1 1 0 0
800 29 7 0 0 1 0
930 67 9 1 0 0 1
830 79 10 0 0 0 0

 

今回は簡単のためにサンプルサイズ = 4 という非常に少ないデータを使いますが,実際に分析する場合は,こんな少ないデータではなく何百とか何千,何万とかのデータを扱います.もちろん1つ1つ手作業で変換するのは無理です!

ということで,Rを使って一気に変換しちゃいましょう!

ダミー変数に変換するサンプルコード

早速コードを紹介します.

Rで分析するにあたって,サンプルデータcsvファイルとして保存しましょう.
そのままコピーして,Excelファイルに貼りつけ,sample.csvとして保存してください.
f:id:chan_ume:20161008170538p:plain

コードの説明は,コメントアウトしながら説明しているのでまあ分かると思います.

# データ読み込み
x = read.csv("sample.csv")
# サンプルサイズを求めます
sample_size = nrow(x)

# ピンかグループか格納する行列を作る
form = matrix(nrow = sample_size, ncol = 1)
# 会社情報を格納する行列を作る
company = matrix(nrow = sample_size, ncol = 3)

# グループだったら1 ピンだったら0に変換
# 会社名もそれぞれ変換

for (i in 1:sample_size){
  if (x[i, 4] == "グループ") {
    form[i,1] = 1
  }
  else {
    form[i,1] = 0  
  }
  if (x[i,5] == "吉本興業") {
    company[i,1] = 1
  }
  else if (x[i,5] == "松竹芸能") {
    company[i,2] = 1
  }
  else if (x[i,5] == "マセキ芸能社") {
    company[i,3] = 1
  }
}

# company行列で1で埋まっていないところを0に変換
company[is.na(company)] = 0
# 分かりづらいのでヘッダーに名前つけよう
colnames(company) = c("吉本興業", "松竹芸能", "マセキ芸能社")
# その他の変数と合体
X = cbind(x[,1:3],form,company)
write.csv(X,"変換後.csv")

最後に 変換後.csvとしてcsvファイルを出力しています.
出力したファイルはこんな感じです.
f:id:chan_ume:20161008170558p:plain

はいー見事にダミー変数に変換することができました.

ダミー変数への変換は普通ライブラリで瞬殺するかも……

今回はプログラムを書いて,カテゴリーとかの質的変数をダミー変数に変えましたが,
Rは便利なのでそれを実行するライブラリがあります.

  • caret
  • ggplot2

この2つのライブラリを読み込んであげると上記の泥臭いコードを書かなくても一瞬でダミー変数にしてくれます.はい便利.

興味のある方は,調べてみてください.

まあ最初は泥臭く処理を書くということも,理解するうえで大事なのかなと思います.

せっかくなので重回帰分析もしてみる?

データ整備ができたら,そのあとは分析ですね!

今はサンプルサイズ = 4 で変数の数の方が多いという自由度0の状態です.
これでは分析できないので,適当にデータ数を増やしましょう.

僕は適当に数値を変えながらサンプルサイズ = 50 ぐらいのデータセットを作ってみました.

そしてそのあと,上記のコードを使って全てダミー変数に変換した,というところから話を進めます.

重回帰分析したい!というときは

summary(lm(X[,1]~X[,2:7]))

はい,これだけです.行列Xの1列目,つまり年収をそれ以外のデータで回帰分析しています.
Rで分析しようと思ったらこれだけで終わるんですね.非常に便利.

まとめ

前回に引き続き,今回は実践編としてコードを書いてみました.
前述したとおり,実際にはライブラリを使って瞬殺するのかもしれませんが,中ではこんな処理をしてるんだなーということが分かれば理解が深まるかと思います.

Web上にはRに関する情報がたくさんありますが,こんな感じの泥臭い処理に関する情報はあんまりないんですよね.
実際書いてみても面白くないし笑


誰かの役に立っていたら幸いです.

【統計基礎講座】カテゴリー名など「数字じゃない変数」を説明変数に入れて回帰したいときの3つのポイント~芸人さんの年収を推定~

統計基礎講座

 ブログのタイトルに「統計学」って入っているのに,これまで全く統計に関する記事書いてないんですね……

アクセスみても献血関連が多くて,もうブログタイトル変えるべきなんじゃないかと思っています.

どうも僕です.

 

ということで,今回は統計学の基本的なお話をします.

データ分析をする前に,必ず生データから使えるデータ形式にするために整備をする必要があります.

 

例えば欠損値を省いたり補ったり,数値の単位を揃えたりあえて揃えなかったり,また数値じゃないデータを数値に置き換えたり…….

今回はそのうちの1つ,カテゴリー名などの「数値じゃないデータ」を数値にするときのポイントを書いてきます.

例えば「芸人さんの年収」を分析をしたいとき

「テレビ出演本数」・「芸歴」・「ピンかグループか」・「所属事務所」などで「芸人さんの年収」を推定したいとします.

つまり,「芸人さんの年収」が被説明変数(説明される変数)で,「テレビ出演本数」・「芸歴」・「ピンかグループか」・「所属事務所」が説明変数ですね.

 

完全に適当に4人(4組)の芸人さんのデータを作成してみました.

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ所属事務所
1000万円 100本 20年 グループ 吉本興業
800万円 83本 9年 ピン 松竹芸能
450万円 30本 16年 グループ マセキ芸能社
330万円 10本 2年 ピン ホリプロ

表にしてみました.

 

3つのポイント

このままだと「年間テレビ出演本数」と「芸歴」は数値なのでそのまま分析に応用できますが,「ピン or グループ」と「所属事務所」は数値ではないので分析にかけられませんね.

そこで以下の3つのポイントを踏まえて分析できるように数値に置き換えましょう!

1 or 0 で置き換える

シンプルに「ピン」か「グループ」かという2つのカテゴリーに分類できる場合は,片方を「1」に片方を「0」に変換しましょう.

ここでは,「ピン」を0に,「グループ」を1に変換します.

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ所属事務所
1000万円 100本 20年 1 吉本興業
800万円 83本 9年 0 松竹芸能
450万円 30本 16年 1 マセキ芸能社
330万円 10本 2年 0 ホリプロ

こうすることで,「ピン」と「グループ」というカテゴリーを数値を使って表現することに成功しました!

ちなみにこんな「1 or 0」の変数をダミー変数って言いますね.

3つ以上のカテゴリー名を数字に置き換える時

2つのカテゴリーに分ける場合は,単に「1」と「0」に分ければよかったですが,3つ以上のカテゴリーを数値に変換する場合は,その分ダミー変数を増やす必要があります.

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ吉本松竹マセキホリプロ
1000万円 100本 20年 1 1 0 0 0
800万円 83本 9年 0 0 1 0 0
450万円 30本 16年 1 0 0 1 0
330万円 10本 2年 0 0 0 0 1

これで 3つ以上のカテゴリー分けを数値を使って表現することに成功しました!

最後の項目は省略すること

しかし,全ての芸人さんが

のどれかに所属するとするとき,「吉本にも松竹にもマセキにも所属しない芸人」は必ず「ホリプロに所属する芸人」,ということが分かると思います.

また「松竹にもマセキにもホリプロにも所属しない芸人」= 「よしもとに所属する芸人」ですね!以下同様……

 

つまり,先程の表の

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ吉本松竹マセキホリプロ
1000万円 100本 20年 1 1 0 0 0
800万円 83本 9年 0 0 1 0 0
450万円 30本 16年 1 0 0 1 0
330万円 10本 2年 0 0 0 0 1

最後の列,つまり「ホリプロの列」は無くても情報量は変わらない.

ということです.

なぜなら,表の赤字の部分さえあれば,必ず「ホリプロ」の列は「1」になり,緑の部分さえあれば,必ず「ホリプロ」の列は「0」になります.

 

ということで,最終的に以下の表ができれば成功です!

全てのカテゴリーについて,過不足無く,つまり情報量を失うことなく重複することなく数値に変換することに成功しました!

年収(被説明変数)年間テレビ出演本数芸歴ピン or グループ吉本松竹マセキ
1000万円 100本 20年 1 1 0 0
800万円 83本 9年 0 0 1 0
450万円 30本 16年 1 0 0 1
330万円 10本 2年 0 0 0 0

最後に

データ分析経験者は分かっていることだと思うのですが,

この地道なデータ整備に,意外に時間がかかります.

 

ビギナーの方が最初につまずくところなんではないかと思います.

 この辺を怠るとあんまり良い解析にならないので,サボらずしっかりやりましょう!

 

次回の記事ではプログラム言語のRを使い,

  • 具体的にどうやって書けばいいのか?
  • 実際にテストデータを使って重回帰分析し,その結果をどのように見るべきか?

このあたりを解説していきます!

 

乞うご期待!!

ハーゲンダッツを目的に横浜の「Leaf献血ルーム」に行ったら,美味しいコーヒーも頂けたというお話

献血ルームをレポートしたお話し

このブログを始めて3回目の献血です.

 

前回「池袋い~すと」さんに行ってきた記事を書いたのですが,

waraken.hatenablog.com

その時にどうしてもハーゲンダッツを食べたくなったので,ハーゲンダッツが食べられるという噂の

「横浜 Leaf 献血ルーム」に行ってきました!

 

人生で18回目の献血は横浜のLead献血ルーム

横浜には献血ルームは全部で3件あるようですね. 

 

ここちょっとわかりづらいんですよね,場所が.

JRとかの西口出て,そのまま左に行って一回道路渡ると「横浜ファーストビル」という建物があり,そこの14Fにあります.

恒例の本を紹介

いい感じの献血ルームです. 漫画と本のバランスが非常に良いです. 写真をとってきたので,紹介します.

f:id:chan_ume:20160808210526j:plain

漫画コーナーはこんな感じ.

その他にもいろいろありますね.

このラインナップだったら,男女どちらでも年齢層問わず楽しめますよねー.

 

漫画以外の本もちゃんと揃えてあります.

オリンピックが開催されているからか,スポーツコーナー.

f:id:chan_ume:20160808210538j:plain

 

池上彰さんの経済学に関する本や,ザコーチなどの自己啓発本までありました.

 

f:id:chan_ume:20160808210531j:plain

 

 

 

他には料理本も…….

f:id:chan_ume:20160808210534j:plain

 

うーん素晴らしいですこの幅広さ.

今回は血漿献血

ここのところ,連続で血漿献血をしています.

血漿献血成分献血の一種です.

 

詳しくはこちら.

waraken.hatenablog.com

 

献血は1時間ほどで終わり,受付に行くと……

f:id:chan_ume:20160808210521j:plain

もらえましたよ!ハーゲンダッツ!!

 

いやーやっぱり美味しいですね.

 

なんでも8月中しかハーゲンダッツはもらえないらしいので,好きな方は今週末にでもいってみてはどうでしょう?

 

そして隣にあるコーヒーなんですが,

こちらはLeafにある専用のコーヒーマシンで作られます.

f:id:chan_ume:20160808232534j:plain

 

味もちゃんと本格的です.

このコーヒーがハーゲンダッツと非常に相性が合って良いです.

 

次回はどこの献血ルーム

何だかこの献血ルームに行ったら,漫画よりも本を読みたくなってしまうという精神年齢急上昇中の僕です.

次は漫画が一番置いてある秋葉原献血ルームに行こうかと思っていたのですが,実用書が多そうなところに行ってみようかなー.

「池袋い〜すと」という献血ルームに行ったらそのモダンさとお菓子の豊富さに驚いたというお話

献血ルームをレポートしたお話し

前回渋谷に行ってからかなり時間がたってしまいましたが,このブログを書き始めて2回目の献血です.

 

waraken.hatenablog.com

 

今回は「池袋い〜すと」という献血ルームに行ってきました.

 

人生で17回目の献血

この「池袋い〜すと」での献血で人生通算17回目の献血となりました.

17といえばアレですね.

 

素数ですね.

 

はい素数っていいですよね.

テンション上がります.

 

 何も理系なもんで.

どうも僕です.

 

17に関するエピソードにつきたので早速献血ルームレポに移ります.

 

 

池袋い〜すとってどこにある?

池袋には2つの献血ルームがあるんですよ.

「池袋い〜すと」と「池袋ぶらっと」

 

「池袋い〜すと」はこの辺にあります.

東口を出て,信号渡ってすぐですね.

 

とても行きやすいです.

 

まず入って驚いたのがそのオシャレさね.

こんな感じ.

f:id:chan_ume:20160724165919j:plain

 

代官山とかにありそうな喫茶店の雰囲気……

何だか自分がオシャレになった感じでいい気分に.

 

待ち時間が長かったので漫画を読んで過ごした

前回のブログでは,漫画のラインナップの写真を撮らなかったので,大反省し,陳謝する事態となってしまいました.

 

今回はその反省をフルに生かし,写真を撮ってくるに成功しました!

(拍手喝采)

 

脳内でタモリさんの拍手芸が決まったところで,写真をどうぞ!!

 

f:id:chan_ume:20160724163345j:plain

 

他にも……

f:id:chan_ume:20160724163411j:plain

f:id:chan_ume:20160724163419j:plain

 

はいこんな感じです,

 

違和感に気づいた方はいますでしょうか?

おかしくありません?

 

 

 

 

ワンピースなくね?

ワンピースなくね?

 

大事なことなので色を大きさを変えた上で2回言ってやりました.

 

「日本人の8割はワンピースの続きを読みたいという衝動と日々戦いながら,そして苦しみながら生きている」 

by どっかの偉人

 

この名言をぶつけてやりたいです.

 

 

とにもかくにもワンピースでしょーー……

とテンションを下げつつ,丁度読んでいた東京グールがあったためテンションを取り戻しつつ,受付を済ませて待機しておりました.

 

 

お菓子のラインナップ

やはり大事な事の一つにお菓子のラインナップがありますよね.

こちらもきっちり写真撮りましたよー.

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f:id:chan_ume:20160724164613j:plain

 

僕はよく渋谷の献血ルームに行くのですが,

そこと比べたらかなりお菓子のラインナップが多いです!

これはかなりグッドポイントですよ,い〜すとさん!!!!

 

6種類のお菓子と,献血前にお腹空いている人に渡してくれるドーナツ.

合わせて7種類.

 

なんか願い叶うんじゃね?的なテンションです.

こんなとこにあったんだドラゴンボール!的なテンションです.

 

東京グールを置いて,ドラゴンボールに手を伸ばしたぐらいで名前を呼ばれ献血してきました.

 

今回も成分献血です.

waraken.hatenablog.com

 

ハーゲンダッツ!!……じゃなかった

献血終わりと言えば,アイスですが.

今回はLady borden でした.

http://www.lotte.co.jp/products/brand/ladyborden/img/re_top_img1.png

http://www.lotte.co.jp/products/brand/ladyborden/img/re_top_img1.png

 

最近ハーゲンダッツを出してくれる献血ルームって少なくなってきているんですかね?

 

こっちもこっちで美味しいんでいいんですが,

やっぱりハーゲンダッツ食べたいなーと思う訳ですよ.

 

 

次回はどこへ?

そんなこんなの池袋献血でした.

 

 

確か前に行った横浜のLeaf献血ルームが,ハーゲンダッツ出してくれたはずなので……

 

次回は横浜に献血ルーム行ってみようかなー

日本酒ナビゲーター講座の試飲量が多すぎてむしろそっちに感動したというお話

日本酒ナビゲーター

日本酒ナビゲーター講座

何を隠そう私、ただの酒飲みではないんですよ.

 

日本酒ナビゲーターの資格保持者なんですよ.

 

 

あと普通自動車免許と英検2級保持者です.

どうも僕です.

 

日本酒ナビゲーターというには,唎酒師の下の資格と考えて良いと思います.

試験なし・講習を受けるだけでとれる資格!なんと素晴らしい!

 

 

 

まあ自慢げに言ってますけど,2週間ほど前にとった日本酒ナビゲータービギナーです私.

カタカナばっかで読みづらいっすね,日本酒ナビゲータービギナー.

 

 

さて,今回は講習の内容がどんな感じだったかお伝えします.

 

 

会場の様子

waraken.hatenablog.com

 

この記事でもちょっと書いたのですが,北山秀人さんが先生の講習に行ってきました.

そこでも書きましたが,1階が学習塾で2階が酒屋さんというなんとも異様な空間でした.

 

 

北山秀人さんは学習塾の経営者・居酒屋経営者・唎酒師というなんともゴイゴイスーな経歴の持ち主なんだそう.

 

 

学習塾を立ち上げて,塾の先生たちで飲む際に居酒屋行くと高いからという理由で自身で居酒屋を立ち上げ,酒屋からお酒を仕入れるのが大変という理由で酒屋を経営する.

 

というなんともバイタリティー満点人間でした.

 

日本酒ナビゲーターの講習内容

さて

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こんなテキストを読みながら授業は進んでいきました.

 

えー……

 

はっきりいってめちゃくちゃ楽しかった!

 

大事な事なのでもう一度いいます.

 

めちゃくちゃ楽しかったのです!!! 

 

大事な事なので色を使ってみました.

伝われこの臨場感!

  

 

授業内容としては,

  1. 日本酒がいま海外で人気の理由
  2. 蒸留酒醸造酒の違い
  3. 日本酒の造り方
  4. 器によって味が変わる理由
  5. 試飲
  6. 試飲
  7. 試飲

あとどのタイミングか忘れたけど試飲もありましたよ.

はい記憶が試飲でいっぱい.

 

なんとか勉強した内容を思い出して頑張って書いてこう……

 

日本酒の造り方らへんの板書

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生酛とか速醸,山廃なんて名前はよく目にするけどなんとなくしか分かっていなかった僕ですが,この講習でめちゃくちゃよく分かりました.

 

純米とか純米じゃないとか

吟醸大吟醸だとかそうじゃないとか

 

その辺の浅い知識しか持っていなかったのですが,日本酒の造り方を一つ一つ理解すると,その言葉が脳の深いところにすっと入ってきました.

 

面白いなー.

学校の勉強でもそうだけど,部分的に学ぶのではなく全体性をとらえると一気に理解度が増す.

 

さすが塾の経営者だけあるなーと何故か上から目線で感心しました.

 

純米よりも純米じゃない方が美味しいこともある!

一番印象に残っているのは,純米じゃないというのは必ずしも品質が落ちているということではない,ということです.

 

ぼくみたいな日本酒知ったか人間は,「あ,これ純米だからおいしいんじゃない?」

 とか,「これは純米じゃないからおいしくないかな」とか考えてしまいがちですよね.

 

分からない人のために簡単に説明すると,純米はお米だけでつくったもの.

純米じゃないものは,お米から醸造したお酒にアルコールを加えたもの.

 

字的にも今の説明的にも,純米の方が美味しそうですよね?

 

でも蔵によっては,純米じゃないといっても,蔵で作った日本酒を蒸留してつくった焼酎を加えているところもあるんだそう.

 

そんなのおいしいに決まってるじゃん!って,意見が先ほどと逆になってしまいました.

またアルコールを加えることで香り立ちやすくなる効果もあって(香水にアルコールが入っているのもそのため),最近コンテストで賞をとるのは純米吟醸とかではなくただの吟醸酒が多いんだって!!

 

面白くない?

日本酒って面白くない?

素晴らしくない?

 

 

 

テイスティングの量も素晴らしい

講習も感動するほど面白かったですが,とにかくテイスティングの量は半端無く素晴らしかったです!

30種ほどの日本酒(さすが酒屋さん)をすべて飲ましてくれました.

 

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この写真はほんの一部ですが,自由に飲んでいいよ!的な,ちょっと立食パーティっぽい雰囲気で,

参加者の方々と好みの味を語りながら楽しいひと時.

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ぼくのおすすめは上の浅間嶽という日本酒.

ばかうまでした.ばかうま.

 

講習1時間半,飲み会(一応テイスティング)1時間くらいだっかな.

飲みだけでも4000円くらい払いたいほどのクオリティー.

 

これで資格もとれて6500円か.

 

うーーーーん,安い.

 

日本酒ナビゲーター,日本酒好きならおすすめです.