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求人データを眺めていたら、新宿の「集まる力」が気になった

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  最近、ScrapeStormで求人情報を集めて整理している。勤務地を地図に置いてみると、東京では新宿周辺の求人が目に留まった。 「どうして新宿には、こんなに仕事が集まるんだろう?」 もちろん、求人データだけで街のすべてが分かるわけではない。掲載件数は、募集の時期や職種、求人サイトの傾向によって変わる。それでも、勤務地の点が集まる様子を見ているうちに、新宿という街の成り立ちを考えたくなった。 新宿は、通過点であり目的地でもある 新宿の大きな特徴は、交通の結節点であることだ。JRに加えて私鉄や地下鉄が乗り入れ、周辺の広い地域から人が行き来する。通勤する人にとって、乗り換えやすく、複数の方面からアクセスしやすいことは、職場を選ぶうえで大きな意味を持つ。 ただし、新宿は単に「通勤に便利な駅」ではない。多くの人が降りる場所だからこそ、企業や店舗が集まり、さらに用事をつくる。仕事があるから人が来る。人が来るからサービスが増える。サービスが増えるから、働く場所としても選ばれやすくなる。 交通の便利さは、街の魅力の一つというより、別の魅力を呼び込む土台なのかもしれない。 高層ビルの街、その足元にある日常 西新宿を歩くと、都庁をはじめとする高層ビルが目に入る。オフィスがまとまっている景色は、新宿がビジネスの拠点であることを分かりやすく示している。 けれど、街はビルの高さだけでできているわけではない。働く人が昼食をとる店、商談のあとに立ち寄るカフェ、仕事帰りに買い物をする場所。建物の中で働く時間と、街の中で過ごす時間は、意外と近いところにある。 求人情報に書かれた「勤務地:新宿」は、オフィスの住所を示すだけではない。その人が通う駅や昼休みに使う店、仕事のあとに歩く道まで含めた、生活の一部を指しているのだと思う。 「働く・食べる・遊ぶ」が重なる強さ 新宿では、仕事が終わっても人の流れが途切れにくい。飲食店や商業施設、映画館、夜の街など、時間帯ごとに異なる目的が重なっている。朝は通勤、昼は食事や買い物、夜は友人との待ち合わせや娯楽。ひとつの場所が一日の中で何度も使われる。 この「目的の重なり」は、街の便利さをつくる一方で、少し忙しさも生む。人が多く、駅の出口を間違え、待ち合わせ場所を決めるのにもひと苦労する。新宿を便利な街と感じるか、落ち着かない街と感じるかは、訪れる人が何を求...

なぜ麻辣湯は日本でここまで注目されているのか

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  最近、ScrapeStormでグルメ情報をデータ収集していて気づいたんですが、麻辣湯が日本で意外と人気なんです。 なぜ、ここまで注目されているのでしょうか? 最初は、単純に「辛いものが流行っているから」だと思っていた。SNSでは赤いスープや、具材が山盛りになった丼の写真をよく見かける。春雨、青菜、きのこ、豆腐、肉、魚介。透明感のあるスープにさまざまな具材が並び、見た目にも分かりやすい。 けれど、店舗情報や口コミを集めていくと、どうもそれだけでは説明しきれない気がしてきた。 データを集めると、人気の輪郭が見えてくる ScrapeStormを使って、飲食店の紹介ページや口コミ、メニュー情報などを眺めていると、「麻辣湯」という料理名だけでなく、「選べる」「野菜」「一人でも入りやすい」「辛さを調整できる」といった言葉が目につく。 もちろん、これは検索結果や公開情報をもとにした観察であって、日本全体の消費を正確に表す統計ではない。掲載されやすい店や、投稿されやすい料理には偏りがある。人気だから情報が増えているのか、情報が多いから人気に見えるのか、その区別も簡単ではない。 それでも、複数の店舗や投稿を見比べていると、麻辣湯が単なる「辛い中国料理」として受け入れられているわけではないことが分かる。そこには、日本の外食習慣に合ういくつかの特徴がある。 自分で選べることが楽しい 麻辣湯の魅力としてまず感じるのは、注文の過程そのものに参加できることだ。 具材を選び、量を決め、辛さや味の強さを調整する。店によっては、春雨の種類や麺の量まで選べる。完成した料理を受け取るだけではなく、自分の食事を組み立てている感覚がある。 これは、カスタマイズ型の飲食店に慣れている日本の消費者と相性がよいのかもしれない。自分の好みや体調に合わせられるため、初めてでも注文の理由をつくりやすい。 「今日はきのこを多めにしよう」「辛さは控えめにしよう」「次は違う具材を試そう」。一度食べて終わりではなく、次の組み合わせを考えられる。メニューに選択肢があることが、リピートのきっかけになっているように思う。 野菜を食べた気になれる もう一つは、野菜やきのこを多く入れられることだ。 もちろん、麻辣湯が自動的に健康的な料理になるわけではない。スープの成分や具材、食べる量によって内容は変わるし、「野菜が多いから安...

子どもの声が気になる街で、子どもを育てるということ

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  少子化についてのニュースを読むたび、「子どもを増やすには何が必要か」という話が出てくる。支援制度や働き方、教育費。どれも大切だ。 でも、子どもを育てる人が毎日過ごす場所については、案外、話題になりにくい。たとえば、家で子どもが走る音。公園で遊ぶ声。夕方の住宅街に響く、元気な笑い声。 そうした音に厳しい視線が向けられることがある。けれど、それを「日本人は子どもが嫌いだから」と片づけてしまうと、見えなくなるものがある気がする。 音は、壁を越えて届く 子どもの足音は、親が注意すればすべて解決するわけではない。建物の構造や床の厚さによっては、走ったり飛び跳ねたりする振動が、隣や下の部屋に伝わる。住まいの広さに余裕がなければ、子どもが家の中で思い切り体を動かせる場所も限られる。 音を受け取る側にも、それぞれの事情がある。夜勤明けで眠っている人、体調が悪い人、在宅で仕事をしている人。子どもの声を歓迎できる日もあれば、つらく感じる日もあるだろう。 だから、苦情を言う人を冷たいと決めつけることも、子どものいる家庭に一方的な我慢を求めることも、問題を解いたことにはならない。音の問題は、誰かの性格より、住まいと暮らし方の条件に左右されている。 「迷惑をかけない」が、助けを遠ざける 日本では、周囲に迷惑をかけないことを大切にする場面が多い。その意識は、公共の場所を快適に保つ力にもなる。一方で、子育てのように生活音や予測できない出来事が避けにくい場面では、親が先回りして自分を責める理由にもなりうる。 「子どもだから仕方ない」と言われても、毎日隣室に音が届くなら、気にしないわけにはいかない。逆に、「静かにしてください」と言われ続ければ、子どもを連れて外へ出ること自体がためらわれる。 その結果、親は家でも外でも周囲を気にし、子どもは安心して声を出せる場所を探すことになる。個人同士が互いに配慮しているのに、どちらも余裕を失っていく。これは、気遣いが足りないというより、気遣いだけに解決を任せている状態なのかもしれない。 遊ぶ場所があっても、使いやすいとは限らない 公園や児童館があることと、子どもが地域の中で自然に過ごせることは、同じではない。 公園まで遠い、開いている時間が限られる、遊び方に細かな制限がある。あるいは、家の近くに遊び場があっても、利用者同士の声が住宅に届きやすい。子ども...

【転職】就職・仕事探し!DOMO NETから求人情報をスクレイピング

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  DOMO NETとは? 求人情報誌DOMOのインターネット版DOMO!Netは、日本の求人情報サイトの1つで、多くの求人情報を掲載しています。職業別や地域別の求人情報の検索ができる他、企業研究や転職のノウハウ、業界情報の提供も行っています。求人情報だけでなく、転職者向けのイベント情報も掲載されており、転職活動を支援する総合的な求人情報サイトとして知られています。 スクレイピングツールの概要 ScrapeStorm は、プログラミングが不要で使いやすい人工知能を搭載した Webスクレイピングツール です。他のツール(Firecrawl、Apifyなど)と異なり、極限の零コード体験と、1-Clickで99%の Webスクレイピング を満たします。データをすぐに現場やシステムに落とせる機能を特徴とします。ローカルでの豊富な機能生態系により、カスタマイズが簡単で、大規模な データ収集 にもコスト効率よく対応可能です。手動での抽出作業に時間を取られたくない、効率よく データを取得 したいというニーズにお応えする、最適な選択肢です。 抽出されたデータをご覧ください。 1.タスクを新規作成する 今回は、ページボタンを識別しなく、複数のURLを生成して、ページを巡る方法を紹介します。 (1)URLをコピーする 目標URLの主幹をコピーしてください。 (2)パラメータを追加する URLジェネレータでURLを入力して、パラメーターを追加画面にページ数を入力します。今回は1から10までです。「カスタマイズ」に条件を代表するパラメータを入力します。生成したURLはプレビュー画面でチェックしてください。 2.タスクを構成する (1)AIで認識 ScrapeStormはリスト要素やページボタンを自動的に識別するAI認識機能が内蔵されています。もし識別誤差が発生する時、手動でページボタンを選択してください。下記のチュートリアルも参照してください。 ページ分けの設定方法 (2)詳細ページに行く ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用し、休日休暇、資格、待遇などの情報を抽出します。 (3)フィールドの追加と編集 「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また、必要に応じてフィールドの名前の変更または削除、結合できます。 フィール...

日本の賃貸住宅には、なぜ家具も照明もないのか

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  不動産データを集めながら考えた「空室」の正体 ScrapeStormで不動産データを集めていて、少し驚いたことがある。 日本の賃貸住宅には、家具がほとんど付いていない部屋が多い。ベッドも、テーブルも、収納家具もない。物件によっては、部屋の天井に照明器具すら設置されていない。 正確には、照明を取り付けるためのソケットだけがあり、入居者が自分で照明器具を用意する形式だ。キッチンや浴室の設備は整っていても、居室の明かりは入居者の責任になる。 初めて部屋を借りる人にとって、これは意外に大きな負担だと思う。 契約が終わり、鍵を受け取って部屋に入る。そこには床と壁と窓がある。けれど、夜になっても明かりがない。カーテンも、寝具も、冷蔵庫もない。住み始めるというより、まず生活の道具を搬入するところから始まる。 「何もない」は、自由なのか 日本の賃貸住宅が家具なしで提供される理由はいくつかある。 入居者が自分の家具を持っていること。家具付きにすると、家賃や管理費が上がること。前の住人の家具を維持・交換する手間が発生すること。そして、部屋を長く使う人ほど、自分の好みに合わせて生活空間をつくりたいと考えることだ。 確かに、家具がないことには自由がある。 大きなベッドを置くこともできるし、床に座る生活もできる。仕事用の机を置くか、食事用のテーブルを置くかも、住む人が決められる。家具を固定しないことで、住む人の生活に合わせて空間を変えられる。 しかし、その自由は、何も持っていない人にも同じように働くわけではない。 家具を買う費用が必要になる。サイズを測り、配送日を調整し、組み立てなければならない。照明器具を選び、カーテンの幅を測り、冷蔵庫や洗濯機の設置場所を確認する。 「自由に使える部屋」は、見方を変えれば、「住める状態まで自分で整えなければならない部屋」でもある。 照明がないことの違和感 家具がないことは、まだ理解しやすい。 住む人によって必要なものが違うからだ。ソファが必要な人もいれば、床で生活する人もいる。ベッドを使わない人もいる。 けれど、照明はもう少し基本的な設備に思える。 部屋に電源があり、照明用の接続口もある。それでも器具は設置されていない。これは、日本では入居者が照明を持ち込むことが長く一般的だったからだろう。 この方式は、住宅を簡単に空室へ戻せるという点では合理...

地震・豪雨に強い住まいをAIで考える:これからの日本の防災建築

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  災害に強い家を考えるとき、最初に思い浮かぶのは耐震等級や防水性能かもしれません。 もちろん、それらは重要です。 しかし、実際の災害を経験すると、「建物が倒れなかったか」だけでは住まいの強さを測れないことに気づきます。 停電しても生活できるか。 断水したときにトイレを使えるか。 高齢者や子どもが安全に移動できるか。 道路が通れないとき、物資を受け取れるか。 浸水後に、どれくらい早く暮らしを立て直せるか。 私は、防災建築を「壊れにくい建物をつくること」だけでなく、「暮らしの復旧時間を短くすること」だと考えています。 AIは、そのための検討を広げる道具になりつつあります。 ただし、AIが防災性能を決めてくれるわけではありません。 AIにできるのは、地域の条件や暮らし方の違いを整理し、いくつもの可能性を比較しやすくすることです。 日本の災害は、一つの対策では終わらない 日本の住まいは、地震だけに備えればよいわけではありません。 強い揺れの後に大雨が降ることもあります。台風による高潮、河川の氾濫、内水氾濫、土砂災害、長期停電が同じ地域で起きる可能性もあります。 さらに、災害の影響は建物の外からだけ来るわけではありません。 エレベーターが止まる。 給水ポンプが動かない。 受電設備が浸水する。 道路が使えず、修理部品が届かない。 通信が不安定になり、家族と連絡が取れない。 耐震性の高い建物でも、地下の電気設備が浸水すれば生活は止まります。 逆に、建物に多少の損傷があっても、電気、水、トイレ、避難経路が確保されていれば、住み続けられる可能性は高まります。 防災建築では、構造だけでなく、設備、地盤、周辺道路、近隣との関係まで一緒に考える必要があります。 AIに最初に渡すべきものは、建物の形ではない AIを使うと、短時間でさまざまな外観や間取りをつくれます。 高床式の住宅。 屋上に避難できる家。 雨水を一時的に受け止める庭。 停電時にも使える共用スペース。 地域の避難拠点になる集合住宅。 こうしたイメージを並べることは、議論の入口として有効です。 しかし、いきなり「強そうな家」を生成させると、見た目だけの防災になりがちです。 私は、AIに建物の形を考えさせる前に、地域と暮らしの条件を整理します。 敷地は浸水想定区域にあるのか。 前面道路は避難経路になるのか。 高低差はどの程...

ヘアサロン!hotpepper.beautyからお店のクチコミをスクレイピング

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  ホットペッパービューティーとは? ホットペッパービューティーとは、日本最大級ののヘアサロン ・リラク&ビューティーサロン検索・予約の美容・キレイ総合情報サイトです。スタイル、ブログ、口コミをチェックして、気になるサロンへ24時間いつでもネット予約ができます。 スクレイピングツールの概要 ScrapeStorm とは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすく人工知能 Webスクレイピングツール です。違う基盤のユーザーに二つの スクレイピング モードを提供し、1-Clickで99%の Webスクレイピング を満たします。 ScrapeStorm により、大量のWebデータを素早く正確的に取得できます。手動で データ抽出 が直面するさまざまな問題を完全に解決し、 情報取得 のコストを削減し、作業効率を向上させます。 抽出されたデータは下記のようにご覧ください 1.タスクを新規作成する (1)URLをコピーする 今回はある大人気のヘアサロンの口コミページを例として、スクレイピング方法を紹介します。まず、URLをコピーしてください。 (2)スマートモードタスクを新規作成する ScrapeStormのホームページ画面にスマートモードタスクを新規作成します。また、持っているタスクをインポートすることもできます。 詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。 スマートモードタスクの新規作成方法 2.タスクを構成する (1)ページボタン ScrapeStormは自動的にリスト要素とページボタンを識別できます。もし識別誤差が発生する時、手動でページボタンを選択してください。下記のチュートリアルも参照してください。 ページ分けの設定方法 (2)フィールドの追加と編集 「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また、必要に応じてフィールドの名前の変更または削除、結合できます。 フィールドの設定の詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。 抽出されたフィールドを配置する方法 3.タスクの設定と起動 (1)起動の設定 必要に応じて、スケジュール、アンチブロック、自動エクスポート、写真のダウンロード、スピードブーストを設定できます。 スクレイピングタスクを配置する方法については、下記のチュートリアルをご参照くだ...