【月次報告2023年3月】錬金術始めました

今回は2023年3月分の月次報告として振り返りや感じたことをツラツラと語っていく。実は4/1を持ってこのブログ「M天パ」はブログ開設3年目に突入した。

3年もやってるのに大した成果も誇れる実績もないわけだが、3年目はこれまで以上に錬金術を使ってブログを充実させたい。

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作成・リライトした記事数は8本

2023年に作成した記事は5記事、Pro天パとして作成・リライトした記事は3本の合計8記事。内訳は以下。

• python：3本
• ガジェット：2本
• ブログ：1本
• その他：2本

前回の月次報告

でガジェットを買わなくなったって話をしたが、

3月も無事にガジェットを購入することなく終わってしまった。家の環境を構築するための日用品を多数購入したが、購入したモノの中で良かったのは後述。

性懲りもなくハック系の記事を投稿している、安定的に見られていない。悲しい。

おすすめしたい記事・動画

ということであまりにもニッチすぎる記事を紹介するので触りだけでも読んでほしい。

【Karabiner-Elements】Complex ModificationsのJSONカスタム設定のコード例

キー割り当ての変更アプリ「Karabiner-Elements」で複雑なキー割り当て設定をする方法と例を紹介。

一般人からしたらjsonファイルなんて見たら卒倒すると思うが、使ってみると簡単。マジで。

今まで設定したことないけど、日常のキーボード設定に不満がある人は読んでほしい。

【Audible vs YouTube Premium】耳で聴く音声学習コンテンツを比較

とある日にAudibleから2ヶ月無料のメールが届いたから久しぶりに無料期間に契約して、YouTube Premiumと比較してみるかと思って買いた記事。

最終的に2ヶ月無料なんてなくて通常の30日無料で試したんだけど、Audibleも意外に良いと思った。

ただ、YouTube Premiumの方が娯楽の楽しめるしなんなら音楽もいけるから結局Audibleは解約した。

【経験談】大学生の私が独学でPythonを学ぶことができたワケ

執筆者は理系ではあるものの大学は物理・天文系でプログラミングは全くのノータッチだった。そんな中4年生と修士1, 2年でPythonを独学できた理由を解説。

まだ学生の人は間に合うから、この記事を参考にして独学にチャレンジしてほしい。社会人については他の記事で解説している。

【SONY WF-1000XM4】遂にマルチポイント機能に対応！過去最高の完成度

発売当初は音質も機能面もかなり良かったが、操作性とマルチポイント非対応が残念だったSONY WF-1000XM4がアップデートでマルチポイントに対応したって動画。

ただ単に対応したって話だけではなく、マルチポイントを使ってわかったことや感想も述べている。

ってかSONY WF-1000XM4のマルチポイント対応が話題になってないのはナゼ？

2023年2月のPV数は23,823

import pandas as pd
import plotly.io as pio
import plotly.graph_objects as go
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import os
import sys

# 日付列の日付を+14日する
def mid_date(col):
    return col.map(lambda x: x + datetime.timedelta(days=14))

# グラフ保存用の関数
def save(directory, fig, save_name):
    pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
    pio.write_html(fig, f"{directory}/{save_name}.html")
    pio.write_image(fig, f"{directory}/{save_name}.png")

def make_year_ago_df(dataframe):
    # 先月から1年前までのデータを取得
    today = datetime.datetime.today()
    this_month = datetime.datetime(today.year, today.month, 1)

    year_ago = this_month - relativedelta(years=1)
    last_month = this_month + datetime.timedelta(days=-1)
    df_year_ago = dataframe[(year_ago <= dataframe['date']) & (dataframe['date'] <= last_month)]
    return df_year_ago

# csvファイルからデータフレーム作成
df = pd.read_csv('pv.csv')  # csvは全データを取得
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 月初かどうか判定
df['firstDay'] = df['date'].map(lambda x: x.day) == 1
df_year_ago = make_year_ago_df(df)

# グラフを保存するディレクトリを指定
# 日付の書式を年月にして最大値を取得
directory = max(df['date'].dt.strftime("%Y%m"))
os.makedirs(directory, exist_ok=True)  # ディレクトリがなければ作成

# 月間平均と月間合計のPV数を集計、日付を15日に変更
df_ave = df.set_index('date').resample('MS').mean().reset_index()
df_ave['date'] = mid_date(df_ave['date'])
df_ave_year_ago = make_year_ago_df(df_ave)

df_sum = df.set_index('date').resample('MS').sum().reset_index()
df_sum['date'] = mid_date(df_sum['date'])
df_sum_year_ago = make_year_ago_df(df_sum)

print('------------------------------------------------------------')
# 1年間のグラフ作成

# 毎日・月間平均・月間PV数のプロットを作成
plot = go.Scatter(
    x=df_year_ago['date'], y=df_year_ago['PV'],
    mode='lines+markers', line_color='#4d4398',
    name='日々PV数',
    showlegend=True,
)
plot_ave = go.Scatter(
    x=df_ave_year_ago['date'], y=df_ave_year_ago['PV'],
    mode='lines+markers', line_color='#e2041b',
    name='平均PV数',
    showlegend=True,
)
plot_sum = go.Scatter(
    x=df_sum_year_ago['date'], y=df_sum_year_ago['PV'],
    mode='lines+markers', line_color='#4d4398',
    name='月間PV数',
    showlegend=True,
    visible=False
)
data = [plot] + [plot_ave] + [plot_sum]

# ボタンの作成
buttons = []
labels = {'日々のPV数': df_year_ago, '月間PV数': df_sum}
for num, (label, dataframe) in enumerate(labels.items()):
    day_visible = [not bool(num)] * 2  # 日々と平均の2種類分
    month_visible = [bool(num)] * 1
    button = dict(
        label=label,
        method='update',
        args=[
            dict(visible=day_visible + month_visible),
            dict(
                title=label,
                yaxis=dict(
                    showline=True, mirror=True, linecolor='black',
                    tickformat=",.0f",
                    range=(0, max(dataframe['PV']) * 1.1)
                ),
            ),
        ]
    )
    buttons.append(button)  # ボタンをひとまとめにする

# レイアウトに設置するためのupdatemenus作成
updatemenus = [
    dict(
        active=0,  # 初期グラフで見た目上、押されるボタン
        type='buttons',  # ボタンのタイプはボタンに
        direction='right',  # ボタンは右向きに配置
        x=0.5, y=1.01,  # ボタンの位置
        xanchor='center', yanchor='bottom',  # ボタンの位置の基準
        buttons=buttons,  # ここに設定したボタン情報を入れる
    )
]

# レイアウト作成
ten_days = datetime.timedelta(days=10)
layout = go.Layout(
    template='plotly_white',
    font_size=15, hoverlabel_font_size=15,
    xaxis=dict(
        showline=True, mirror=True, linecolor='black',
        tickformat='%Y/%m/%d',
        range=(min(df_year_ago['date']) - ten_days, max(df_year_ago['date']) + ten_days)
    ),
    yaxis=dict(
        showline=True, mirror=True, linecolor='black',
        tickformat=",.0f", range=(0, max(df_year_ago['PV']) * 1.1)
    ),
    updatemenus=updatemenus
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 毎月1日に垂線を引く
for r in df_year_ago.loc[df_year_ago['firstDay'].astype(bool)].iterrows():
    fig.add_vline(
        x=r[1]['date'], line_width=1,
        line_dash='dash', line_color='orange'
    )

fig.show()
save(directory=directory, fig=fig, save_name=f"{directory}pv")

3/15にGoogleのコアアップデートがあり、その影響が多少なりとも出ているような気がする。

ただ、それ以前の段階でも徐々にPV数は下がっているからそこまで影響がなかった。悲しいね。

以下で述べる錬金術を活用して、大衆向けのコンテンツを作成する方向へ舵を切る予定。

新しい技術は翌月にはパクられる

突然だけど新しい技術ってのは翌月には闇系中華にパクられ、数ヶ月もしたら大手ブランドのガジェットにもパクられる。

クソ性能でもとりあえずパクる

例えばイヤホンだとSONYとAppleがノイキャンで成功したらみんなノイキャンを搭載するし、最近だとAirPods Pro2で感圧センサーを搭載したらみんな搭載し出した。

スマホだと大手が画素数を増やせばみんな増やすし、大手がカメラの数を増やせばクソカメラでも積む。

そんな感じでガジェット性能は日々クソ性能を積んだとしてもパクられている。

大手をパクった方が話題性がある

単にパクるだけだとガジェオタしか釣れないが、大手の技術をパクることでちょっとギークな層にも刺さる。

例えばスマホの画素数が典型。元々Androidが搭載していた高画素をiPhone 14 Proシリーズが4,800万画素搭載してみんな食いつく。で、Android勢がこっちは1億とかって対抗する。いや、普段使いで1億も使わんやん。

でも対抗している時点で話題になってるんだ。

新機能のガジェットを買いたくなるのがガジェオタ

こうやってガジェオタからちょっとギークな人へと話題は流れていくんだけど、新機能が付いたら欲しくなるのがガジェオタの心理。

もちろんご提供いただければ飛んで喜ぶが、自腹で購入するとなるとなかなか厳しいものがある。だって毎月新作が出るもの。

イヤホンなら視聴という形で試すことはできるが、あくまでもお試し。実際の自分の日常生活でどのように活用できるかは未知数なのが現実。

メルカリとかいう錬金術

そこでよく言われるのがメルカリで錬金するという方法。要するに買って試して合わなかったら売る、合ったら元々のやつを売る。

これを繰り返すことでシンプルな持ち物にしつつガジェットは欲しい人の手にも渡り、新しいガジェットを（実質）安く購入できる。

ということで、話題性づくりと記事の確保と技術の進化を得るためにメルカリ童貞を捧げた。

大抵のモノは売れる

メルカリの強いところは大抵のモノは売れるということ。たとえ公園に落ちていたドングリだろうが、砂浜に転がっていた貝殻だろうが。そんなニッチなモノでもメルカリなら売れるんだ。

だから今眠っているガジェットをそのまま出品したら売れるんだけど注意点がある。

トータルでプラスになるように計算する

メルカリもビジネスでやってるから売却額の10%を手数料として持っていく。また、配送系の費用もこっちもち。ということは諸経費と差し引けば以下のような式で収益額が計算できることになる。

収益額 = (経験値 + 売却額) - [購入額 + (人件費 + 箱代 + 10%手数料 + 送料)]

経験値の部分が数値化ができないが、できるだけ収益額を得るためには如何に高く売るかが重要。

大手ブランドは高値で売れる

当たり前だがどこのものかもわからんモノは購入されづらい。ということは名の知れているモノを売るのが賢い。

その典型例がApple商品って話はタコ耳だが、なかなか割引かない かつ 日本人の利用率が高いiPhoneを筆頭に高値で売ることができる。

んだけど、ここには落とし穴がある。

メルカリバイアスにかかる

メルカリでガジェットを売りその資金で新しくガジェットを買う、またそのガジェットを売って新しいガジェットを買う。

このサイクルでリセールバリューの高いモノを日々選んでいくんだが、もうこの時点で穴にはまっている。

メルカリですぐに売れるものしか買えなくなる

もちろんマイナーなモノでも販売することはできるが、実際に売れるかどうかとは別。マイナーすぎるとそもそも売れないなんてことはザラ。

だからそもそも売却前提の場合はすぐに売れるモノしか買えなくなるんだ。いつまでも売れない状態が続くとそれこそメルカリをする意味がない。むしろ売れないストレスのせいで悪影響。

本当に気になるモノが買いづらくなる

Nothing ear (2)
気になるけどちょっとお高いのと自分で買ったやつの箱をバリバリにするのがうーん🤔

ちな今日から発売やからまだ買うのは遅くない🥺#ad https://t.co/CvFoIdGxjy

— メガネ 🦊 ガジェットブロガー/YouTuber/Webエンジニア (@m_ten_pa) March 30, 2023

本当に気になっているモノを買っても実は自分に合ってなかった時のために、すぐにメルカリに出せるような商品に自然と手が伸びる。

しかも「販売」という観点からなるべくキレイな状態で保管しておきたい。例えばNothingのプロダクトは魅力的だが箱を破くからさらに買いづらい。

興味を持つことは大切だろうが、メルカリガジェットサイクルを回すためにも気になるモノとメルカリは別で考える方が良い。

やっぱ大手ブランドは強い

メルカリで色々と調べているとやはり大手ブランドの強さをヒシヒシと実感した。

特に大手の某ディスプレイ付きのJBLのイヤホンと某日本ではまだマイナーな高級な見た目のB&Wのイヤホンを見比べると圧倒的に前者の方が出品数も購入者数も圧倒的に多かった。

なんなら定価以上の価格で売れていることもあるくらい。それくらい大手ブランドは強い。

一般消費者にとって大手だとすぐに売れる

すでに書いた通り、一般消費者からしたらどこの海のものとの山のものともわからないモノを購入するより大手を選びたい。

ぱっと見同じパスタが2種類あった時、絶対に安い方を買うだろう。そういうことだ。

たとえ音質が抜群に良かったとしてもマニアにしか知られていないのでは手に取ってもらえない。発色の良いパスタであっても高かったら手に取ってもらえない。

話題をいち早く買って売ってトータルプラスに

だからいち早く大手ブランドの商品を賭けで購入・レビューして既存のモノと入れ替えるかそのまま売却するか判断。

このサイクルが謳われているのはこれが一番効率的で失敗がないからだろう。

とりあえず4月は話題性のあるモノを購入してブログに流してガジェットをアップデートしつつ、トータルの収益をプラスにしたい。

3月に買って良かったモノ

2023年3月も相変わらずガジェットを購入していないが日用品はそこそこ購入したので紹介する。

アイリスオーヤマ メタルラック

今の家に引っ越してから半年以上が経過したが、ずっと引っ越し時の段ボールを収納に使っていた。すぐに引越しできるメリットはあるものの、もうしばらくは引越ししないからラックを購入。

ウチの家に入るサイズがこのメタルラックしかなかったからこれにしたが、Amazonベーシックのもあるからサイズを検討して購入してほしい。

なお、押入れだけでなくトイレにも収納用と追加購入。トイレの床に何も置かないのは気持ちが良い。

アイリスオーヤマ メタルラック 4段 ポール径19mm 幅75×奥行35×高さ126cm SEM-7512

created by Rinker

アイリスオーヤマ(IRIS OHYAMA)

• Amazon
• 楽天市場
• Yahooショッピング

マルちゃん ふっくら赤飯

本業で残業が長引くといつもいくスーパーから食材が消える。そういう時は別のスーパーに行くけど高いから少ししか買えない。

そういう時用の追加のおかずとしてレンチンでできる赤飯を購入。米だからおかずじゃないが、小豆が入っているからセーフとしている。

ちなみにちょっと固まりやすいから注意。味は最高。

マルちゃん ふっくら赤飯

created by Rinker

マルちゃん

• Amazon
• 楽天市場
• Yahooショッピング

Minopara USB-C to USB-Cアダプター

怪しすぎる中華製マグネットThunderbolt端子を買ってみたら普通に使えた。パソコン環境の拡張も問題なし。抜き差しがないから端子に優しいだけでなくケーブルを引っ掛けてパソコン壊す不安が消えたのが嬉しい。スマホでも使うべく追加購入した。端子を労りたい人にお勧め #ad https://t.co/LdlhI7zDei pic.twitter.com/rhYYmuy7HM

— トーマス＠ガジェマガ(バイク日本一周中) (@gadgetKaeru) March 30, 2023

ガジェマガのトーマス氏が紹介していてAmazonセールが始まったタイミングで購入した。こういう系は昔からあるけど人柱がいたので気兼ねなく購入。

L字を購入したが思った以上に便利で追加でI時と端子だけのモノも購入した。これでワイヤレス充電非対応のガジェットも実質ワイヤレス充電できる。

⇨I字型

⇨L字型

⇨端子だけ

Sisyphy USB-C to USB-Cマグネットアダプター L字型

created by Rinker

Minopara

• Amazon
• 楽天市場
• Yahooショッピング

錬金術始めました

今回は2023年3月の振り返りとしてメルカリを始めたけど大手ブランドしか買えなくなっているということを書いた。

メルカリは思った以上に便利なので、これからはとりあえず売れそうだったら購入してレビュー、そのまま売却か既存のモノと交換というサイクルに挑戦したい

これでブログネタに尽きることは少なくなるしガジェットもアップデートできる。あとは購入額と売却額の差額をどう埋めるかだ。

3年目に突入した2023年4月もM天パならびに執筆者メガネをどうぞよろしくお願いいたします。