ふれっしゅのーと

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趣味に生きる30代エンジニアが心に移りゆくよしなし事をそこはかとなく書きつくるブログ

おかゆの数理 〜全粥が5倍粥、7分粥が7倍粥、5分粥が10倍粥、3分粥が20倍粥のとき、n分粥は何倍粥か〜

おかゆの単位「分粥」「倍粥」

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おかゆのドロドロ具合を表すとき、日本では古来より

  • 全粥(ぜんがゆ)
  • 7分粥(しちぶがゆ)
  • 5分粥(ごぶがゆ)
  • 3分粥(さんぶがゆ)

という呼び名が用いられます。同じ粥を水の量に着目して

  • 5倍粥
  • 7倍粥
  • 10倍粥
  • 20倍粥

とも言います。

僕はこういう呼び名があること自体を全然知らなかったのですが、子供の離乳食をつくるときに育児本で「離乳食初期は5分粥」という記述に出会い

「ん!?一体、何に対して何が5分なんだ?基準は質量?それとも体積??」

と大混乱に陥りました。

「全粥をMAXドロドロな状態とすると、5分粥は半分だけドロドロという感じだろうか。じゃあ水は全粥の半分か?」

と思って炊飯器の蓋を開けたら……

全粥より5分粥のほうが水が多いという衝撃の事実を知りました。どうやら僕は「分粥」の定義を勘違いしているようです。

困ったときのWikipedia

「分粥」の定義をググったら、Wikipedia「粥」がヒットしました。流石天下のWikipedia!頼りになります。

水分量による分類
以下の米と水の分量比は、農林水産省による[5]。

全粥
米の5倍量の水で炊く。
(重湯がない粥)
七分粥
米の7倍量の水で炊く。
(全粥7:重湯3)
五分粥
米の10倍量の水で炊く。
(全粥5:重湯5)
三分粥
米の20倍量の水で炊く。
(全粥3:重湯7)

「分量」としか書いてないので、質量か体積かわからないのが残念ですが、要約すると

  • 〜分粥:粥全量(粥飯+重湯)に対する粥飯の割合
  • 〜倍粥:生米に対する加水量の割合

となります。ちなみに「重湯(おもゆ)」というのは、おかゆを作ったときの白い上澄み液のことらしいです。

「5分粥」は粥飯(水をぱんぱんに吸った米=全粥)が重湯(米に吸われなかった残り水)を含む粥全体の量に対して5分(=50%)ということ。「全粥」は重湯なしなので100%米。

なるほど「〜分粥」については理解できました。

「〜倍粥」のほうは割と直感的で、生米に対して水を何倍入れるかということ。簡単簡単……いや、ちょっと待てよ……??

全粥
米の5倍量の水で炊く。
(重湯がない粥)
五分粥
米の10倍量の水で炊く。
(全粥5:重湯5)

生米:水 = 1:5 で「全粥」になるとすると……

水水水水水 → 炊く → 全粥

5分粥は「全粥5:重湯5」だから、炊く前は 生米:水=1:11 になるはず!

水水水水水 水水水水水水 → 炊く → 5分粥

ということは、5分粥は「米の10倍量の水で炊く」10倍粥ではなく「米の11倍量の水で炊く」11倍粥になるのでは??

手持ちの炊飯器の釜に「全粥」「5分粥」の目盛りが付いているので、確認のため、米1合(約150g)に対する水の量をそれぞれ量ってみたら、全粥 960g、5分粥 1050g で全然5倍とか10倍とかそういう感じではありませんでした。

むむむ、何かがおかしいです。なんだかWikipediaの解説が怪しい気がします。

おかゆの研究論文を読む

Wikipediaの解説を読んでさらに混乱した」と頭を抱えながらツイートしたら、Twitterの民が論文を教えてくださいました

www.jstage.jst.go.jp

静岡県立大学の貝沼やす子先生の「調理科学からみた粥の性状」(2007)という論文です。1996年から2006年までに全6報の「粥の調理に関する研究」が日本家政誌に出されており、本論文はこれらの研究成果の総集編でした。

「〜分粥」の正確な定義

「〜分粥」の正確な定義は

炊飯直後の粥全量(粥飯+重湯)に対する粥飯の質量比

です。

こちらはおおむねWikipediaの解説通りでしたが、厳密には「炊飯直後の」がつくようです。実際炊きあがったあと時間が経って温度が60℃、40℃と下がっていくにつれて、米にさらに水分が吸収されて質量比は少し大きくなります。

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(貝沼やす子「調理科学からみた粥の性状」(2007)より引用。赤線部は加筆。)

コシヒカリの5分粥(炊飯直後)は時間が経って温度が40℃まで下がったときには、ほぼ7分粥になってるようです。「〜分粥」は時間 t に依存する関数だったのですね!

「〜倍粥」の正確な定義

「〜倍粥」の正確な定義は

生米に対する粥全量(粥飯+重湯)の質量比

です。

炊きあがったおかゆ(上澄みの重湯も含む)の質量が炊く前の生米の質量の何倍か、ということを表しており、Wikipediaやそれを引用したと思われる数多のサイトに載っている「生米に対する加水量の質量比」という説明は間違いです。

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(貝沼やす子「調理科学からみた粥の性状」(2007)より引用。赤線部は加筆。)

表中の「できあがり重量(g)[米に対する倍率]」が「〜倍粥」に相当します。

「分粥倍粥変換公式」を導出する

全粥(10分粥)が5倍粥、7分粥が7倍粥、5分粥が10倍粥、3分粥が20倍粥のとき、n分粥は何倍粥になるのでしょう。最後にこの疑問を解決しておきます。

まず「全粥の時点で十分に水を吸い込んでおり、それ以上水を足しても粥飯の量は増えない」と大胆に仮定します。

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(貝沼やす子「調理科学からみた粥の性状」(2007)より引用。赤線部は加筆。)

実際は全粥で約5倍の粥飯になるのに対して、3分粥ではさらに水を吸って約6倍の粥飯になっています。が、どれだけ水を吸い込むのかが定式化されておらず、不明なので、近似的に全部「約5倍の粥飯」になるとさせてください。

すると n分粥 ≒ (50/n)倍粥 (0<n≦10) という近似式が成立します。

生米(g) 総粥量(g) 粥飯(g) 重湯(g) 〜倍粥 〜分粥
40 200 200 0 5 200/200 = 全粥
40 280 200 80 7 200/280 ≒ 7分粥
40 400 200 200 10 200/400 = 5分粥
40 800 200 600 20 200/800 ≒ 3分粥

この公式さえ知っていれば、「離乳食初期は5分粥」と言われても、もうたじろぐ必要はありません。「50/5 = 10倍粥 だから今入れたお米の10倍の重さのおかゆができあがる!」とすぐに暗算できます。

しかし残念ながら10倍粥にするためにどれだけの量の水を炊飯器に入れればよいかはわかりません。炊飯器から水がどれだけ蒸発するかわかりませんし、メーカーによって炊飯時間も異なるからです。

まとめ

  • 〜分粥:炊飯直後の粥全量(粥飯+重湯)に対する粥飯の質量比
  • 〜倍粥:生米に対する粥全量(粥飯+重湯)の質量比

どれだけの量の水で炊けばよいかはわからないので、結局、全粥や5分粥を作りたいときは、炊飯器の「おかゆ用の目盛り」に合わせて何も考えずに水を入れるのが最も手っ取り早いです。

炊飯器の目盛りにない3分粥や7分粥といった微妙な割合の粥を厳密に作りたい場合は、まず全粥を作り、それを厳密な量のお湯で薄めて調整するのがよいです。が、面倒なので炊飯器にエイヤッと5分粥の目盛りより気持ち多めに水を入れるとかでも、案外それっぽくなります。

中学時代のひどい自由研究を大人になった私がぶった切る2

昔の自由研究を大人になった自分がめっためたにぶった切る記事を覚えているでしょうか。

fffw2.hateblo.jp

実はあのとき実家の棚の奥からもう1つ自由研究を発掘していました。

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オレンジの皮の秘密

中1から中2になり表紙のクオリティーが上がっています。美術の授業でレタリングを覚えたのでしょう。

だが残念!これは見掛け倒し!! 中身は驚くほどペラッペラです。

 

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研究の動機
最近、オレンジ油を使った洗剤をよく見かけます。それを見て、オレンジ油には汚れをおとす効果があるのか調べてみようと思いました。また、発泡スチロールをとかすというのも聞いたことがあるので、それも調べてみようと思いました。

1ページ目にしてオレンジの皮の「秘密」の正体がネタバレされました。オレンジ油です。

「オレンジ油の洗剤をよく見かける → 汚れを落とす効果があるのか調べてみたくなった」という論理展開ですが、そりゃ洗剤として販売されてるんだから汚れを落とす効果はあるでしょ。いかにもあと付けな感じの動機ですね。

せめて「どんな汚れを落とせるのか気になった」とか「オレンジ以外の果物でも汚れを落とせるのか知りたくなった」とか書けばよいのに。

ちなみに、時効だから書きますが、本当の動機は

オレンジ以外の柑橘系でも汚れを落とせることは本で読んで知っているけど、知らないふりしてこれを実験でわかったことにすれば一日で自由研究を終えられると思ったから。

です。

残念ながらオレンジ油で心の汚れは落とせません。

 

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研究の方法
準備物:下じき・油性ペン
(…果物の写真6枚…)
バナナ リンゴ レモン キウイ グレープフルーツ オレンジ
方法
①下じきに油性ペンで線を引く。
②果物の皮で線をこする。
③線が消えるか調べる。

唐突に6種類の果物たちがノミネートされてました。

一体どういう基準で選んだんでしょうね。流石に「スーパーで手当り次第に果物を手に取った」というわけではないはずです。

柑橘系の皮は汚れを落とせるという前提知識をもとに

  • 汚れを落とせそう → レモン、グレープフルーツ、オレンジ
  • たぶん落とせない → バナナ、リンゴ、キウイ

という「予想」を立てて選んだのなら、それを絶対に書くべきです!予想(仮説)が合ってるか実験で確かめて、結果を踏まえて考察を深めていくのが研究のあり方です。(大事なことなので前回の記事でも書きました)

 

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研究の結果
f:id:fffw2:20210819000514p:plain:w160 消えない
f:id:fffw2:20210819000542p:plain:w160 消えない
f:id:fffw2:20210819000622p:plain:w160 少し消えた
f:id:fffw2:20210819000717p:plain:w160 消えた
f:id:fffw2:20210819000753p:plain:w160 消えた
f:id:fffw2:20210819000837p:plain:w160 消えた

だいたい予想通りですね。キウイが少し消えたのは意外。

果物の水分で汚れが落ちる可能性も否定できないので、念の為に対照実験として濡らしたティッシュペーパーでも実験してみるべきでした。

 

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研究の考察
柑橘系の果物の皮がよく消すことができました。インターネットで調べてみると、柑橘系の果物の皮にはリモネンという液体が含まれていて、それは油性ペンなどに含まれている動物性油分を溶解する性質があるそうです。

わざとらしく今調べた感を出してますが、嘘です。最初からこうなることは知ってました。

あとインターネットで調べたなら、どのサイトを見たのかちゃんと出典を書きなさい。

 

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研究の方法
準備物:発泡スチロールトレイ、オレンジの皮
方法
①発泡スチロールのトレイをオレンジの皮でこすって、オレンジ油をしぼり出す。
②発泡スチロールのトレイがとけて穴があくか見る。

流石に内容が薄いのではないかと本人も焦ったのでしょうか。実験2本目をぶちこんできました。

 

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研究の結果
オレンジの皮をこすりつけたところがとけて、穴があいた。
(発泡スチロールトレイ全体の写真)
(とけた部分の写真)

聞いたことあるネタを「実際にやってみる」という試み自体は評価できるのですが、そこからもう一歩踏み込まないと良い研究にはなりません。

噂通り穴があいたぞ!バンザイ!だけじゃ駄目なんです。

 

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研究の考察
オレンジの皮から出るオレンジ油(リモネン)には、発泡スチロールをとかす効果がある。インターネットで調べてみると、オレンジ油(リモネン)と発泡スチロール(ポリスチレン)は分子構造が似ているので混じり合うらしい。

構造式(右下)を載せて難しそうな研究をしたように見せかけてますが、ネット情報をベタ書きしてるだけ。な〜んにも「考察」できてません。はぁ(溜息)

 

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まとめ
オレンジなどの柑橘系の果物の皮のつぶつぶ(油胞)の中に含まれているリモネンは、動物性油分を溶解する性質を持っている。また、発泡スチロールとは、分子の構造が似ているため、混じり合って、発泡スチロールがとけるという性質もある。

実験を2つやったせいで、非常にまとまりのないまとめになっちゃってますね。しかも大体「リモネン - Wikipedia」で見たことあるような内容。

 

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反省
オレンジの皮を使って汚れをおとすと、きれいにおちるし、しかも、においもとてもよいので、汚れをおとすのには、すごく向いていると思いました。また、発泡スチロールのリサイクルにも使われているし、とても万能だと思いました。

(……小学生並みの感想……)

 

より良い研究にするにはどうすればよかったか?

「オレンジの皮の秘密」をより良い研究にするには一体どうすればよかったのかを本気で考えていきましょう。

そもそも大事なことが抜けている

今回の自由研究は

  • 研究の動機
  • 研究の方法
  • 研究の結果
  • 研究の考察
  • まとめ
  • 反省

という章立てで成り立っていました。

大事な章が抜けているのにお気づきでしょうか。

そう、「研究の目的」がないんです!!!

目的が明確でないまま突っ走ったせいで、非常にまとまりのない自由研究になってしまいました。逆に言えば、最初に目的をしっかり決めておけば研究のクオリティーはぐっと上がるというわけです。

今回の研究の目的を強いて書くならば

リモネンの性質を自分で確かめてみる
・油性インクを溶かす
・発泡スチロールを溶かす

となりますかね。シンプルでわかりやすい目的ですが、研究としてはちょっと面白味に欠ける気がします。

面白い目的を見つけるには

「目的」を考えるためには、知っていることや調べたことを羅列して、それをちょっと別の角度から見て「これは別のパターンではどうなるのだろう」「そもそもこれは何故なのだろう」と疑問を見つけるのがポイントです。

例えば、いろんな果物で油性インクの汚れを落とした実験結果をもう一度見直してみましょう。

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柑橘系だけでなくキウイでも少し消えてるんですね。18年前の研究では完全に無視していましたが、これは本やインターネットには載っていない発見です。

キウイの皮にもリモネン(もしくは別の種類の油分)が含まれているのだろうか?

……という疑問が湧きます。これを研究目的にすればよいのです。

研究の目的
柑橘系以外の果物にもリモネン(もしくは別の種類の油分)が含まれているのか調べる

ただ漠然と「いろんな果物の皮で油性インクが落ちるのか試してみる」場合と違って、具体的な目的ができました。研究の軸とも言える「目的」が見つかったら、あとはこの目的を達成するために本実験を考えていきましょう!

自分で実験方法を考える

オリジナリティーのある「目的」を見つけられたら、自ずと実験方法も本やネットに載っていないユニークなものになります。じっくりと予想を立てて、その予想が合ってることを確認するにはどんな研究方法にすればよいかを考えてみましょう。

油分が含まれているのか?

果実の皮に油分が含まれていることを調べるためには、油分の性質を満たしているかを確かめればよいです。油性インクを落とす他には、水より軽いとか、燃えるとか。

例えば、果物の皮を砕いて水につけておくと、油が出てきて水の表面に油が浮かぶのではないでしょうか。この予想を確かめるために実験してみます。

もし成功すれば、その結果から何が言えるかを考え、もしうまくいかなかったら、なぜうまくいかなかったのかを考えて、実験方法を改善します。これが真の「考察」です。

含まれている油分はリモネンなのか?

油分が含まれているとわかったら、それがリモネンなのかどうかも特定したいです。

  • 発泡スチロールを溶かす性質がある
  • 柑橘系の香りがする

……というリモネンの性質を満たしているかを確認する実験を考えてみるとよいでしょう。

こんな感じで進めると実のある研究になるのではないでしょうか。果実だけに。

おまけ:ついでに思いついた研究案も紹介します

研究の目的を考える上で他にもいろいろと研究案を思いついたので、乱筆ながら書いておきます。うまくいく保証はありませんが、誰かの役に立てば幸いです。

なぜ柑橘系の皮にだけリモネン?

研究の動機
柑橘系の皮にリモネンが含まれていることが知られているが、なぜ実には含まれていないのだろうと気になった。

研究の目的
柑橘系の皮にだけリモネンが含まれている理由を明らかにする。

リモネンが皮に含まれていると何が嬉しいのかというのを調べる研究です。あぶらとり紙で柑橘系の皮からリモネンを吸い出し、見た目、香り、放置したときの傷み具合なんかを調べてみると面白いのではないでしょうか。

どんな種類のプラスチックを溶かせるの?

研究の動機
柑橘系の皮に含まれるリモネンで発泡スチロールを溶かすことができる。他にもどんな種類のプラスチックを溶かせるのか気になった。

研究の目的
リモネンで溶かせるプラスチックの共通点を明らかにする。

いろんな種類のプラスチックをかき集めてきて、リモネンで溶かしまくる実験です。何を溶かせるかを調べるのが目的なので、オレンジの皮ではなく市販のオレンジオイルを使う方が効率的でしょう。

発泡スチロールには (矢印の三角形の中に「6」のマーク)という樹脂識別コードがついているので、これを目印に他の番号のプラスチックを探してみるとよいです。

そういえばゴム風船にオレンジオイルをつけるとゴムが溶けて割れるという実験をやったことがあります。プラスチック以外にもゴムも溶けるようですね。プラスチックやゴムに限らず、幅広く試してみたら、もしかしたら「実はこんなものも溶かせる!」という大発見ができるかもしれません。

TwilogのソースからTwitterの統計情報を抜き出して自分の好きなように分析を行う

Twilogは神

Twilog便利ですよね。かれこれ10年以上愛用しています。

過去ツイートの検索だけでなく、統計情報を閲覧できるのも嬉しいポイント。フォロー数の推移、フォロワー数の推移、ツイート数の遷移、などのグラフも表示されます。


▲ 「つぶやかなかった日数:0日」がプレッシャーになりつつある


琵琶湖の水止めたろかツイートがバズったときにフォロワー数が急増したことも一目瞭然

これだけでも十分便利でありがたい限りなのですが、先日、ふと「Twilogの統計情報をダウンロードしたいなあ」という欲が出てしまいました。統計情報をダウンロードできたら、自分の好きなように集計してTwilogで用意されていないグラフも作れるはずです。

統計情報を抜き出してみる

統計情報のダウンロード機能はあいにく提供されていないのですが、Twilog Stats ページ( https://twilog.org/[username]/stats )で右クリックしてHTMLソースを覗いてみたところ、なんと統計情報が直に書いてありました!

var ar_data = [];
ar_data[1] = [12,19,20,18,27,41,27,...
ar_data[2] = [623,632,1223,1237,1554,...
ar_data[3] = [16940,16858,16958,15631,18374,19890,21751];
ar_data[4] = [8975,8053,6906,5334,3922,...
ar_data[5] = [126402,32800,15587,16493,12008,23871];
ar_data[6] = [50,50,51,51,53,54,55,...
ar_data[7] = [61,63,63,64,64,65,68,...
ar_data[8] = [603,629,654,673,684,705,...
var ar_lbl = [];
ar_lbl[1] = ['100201','100202','100203',...
ar_lbl[2] = ['10/02','10/03','10/04',...
ar_lbl[3] = ['Mon','Tue','Wed',...
ar_lbl[4] = ['0','1','2','3',...
ar_lbl[5] = ['All','Mention','Reply','ReTweet','Hashtag','URL'];
ar_lbl[6]= ['100228','100301','100302',...

格納されているデータを見ると、どうやら下記のようになっているようです。

  • ar_data[1]:日ごとのツイート数
  • ar_data[2]:月ごとのツイート数
  • ar_data[3]:曜日ごとのツイート数
  • ar_data[4]:時間ごとのツイート数
  • ar_data[5]:ツイート種別ごとの数
  • ar_data[6]:フォロー数
  • ar_data[7]:フォロワー数
  • ar_data[8]:合計ツイート数

  • ar_lbl[1]:日(ar_data[1]に対応)
  • ar_lbl[2]:月(ar_data[2]に対応)
  • ar_lbl[3]:曜日(ar_data[3]に対応)
  • ar_lbl[4]:時間(ar_data[4]に対応)
  • ar_lbl[5]:ツイート種別(ar_data[5]に対応)
  • ar_lbl[6]:日(ar_data[6]〜ar_data[8]に対応)

このデータを利用すれば、フォロー増加ペースの推移、フォロワー増加ペースの推移、フォロワー/フォロー比率の推移、など、Twilog Stats にないグラフを作れます。

分析例

フォロー数とフォロワー数のグラフの重ね合わせ

フォロー数とフォロワー数の散布図

月ごとのフォロー増加数

月ごとのフォロワー増加数

フォロワー/フォロー比率の推移

日ごとのツイート数の多項式近似

複数人のツイート数比較

6月度の残業が1分多いだけで年間5万円の損!? 知っておきたい社会保険料攻略法

むやみに残業を減らすだけでは意味がない

4月〜6月に支払われる給与(額面)の平均で年間*1社会保険料が決定されます*2。毎月の給与からごっそり天引きされている厚生年金保険料に肩を落としている方も多いはず。「標準報酬月額」の仕組みを知って、少しでも損を減らしましょう!

「そんなのとっくに知ってるよ。4月〜6月に残業すると損なんでしょ!」

と言う人もいることでしょう。お待ちください。本当に残業すると損なのでしょうか。残業すると通常の25%増しの残業手当が手に入ります。これはこれで大きな利益*3です。「標準報酬月額」の仕組みを調べずになんとなく残業を減らしても、単純に残業手当の分だけ損してしまうことがあるので、残業を減らすなら計画的に減らさないと意味がありません。

押さえておきたいポイントは……

「標準報酬月額」のボーダーのギリギリ手前を狙え!

この一言に尽きます。

トイレに貼ろう標準報酬月額表

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▲標準報酬月額表(協会けんぽHPより)

4月〜6月に支払われる給与(額面)の合計を3で割った平均を「報酬月額」といい、その額によって「標準報酬月額」が決定されます。そして都道府県ごとに異なる保険料率をかけることで社会保険料(健康保険料*4+厚生年金保険料)が決まります。都道府県別・標準報酬月額表 (令和3年度・東京都)から一部抜粋してみましょう。

  • 等級25:350,000 ~ 370,000
    標準報酬月額 360,000 → 健康保険 17,712・厚生年金 32,940
  • 等級26:370,000 ~ 395,000
    標準報酬月額 380,000 → 健康保険 18,696・厚生年金 34,770
  • 等級27:395,000 ~ 425,000
    標準報酬月額 410,000 → 健康保険 20,172・厚生年金 37,515

報酬月額によって等級分けされて標準報酬月額が決まります。階段状に社会保険料が上がっていくイメージです。このような方式にすることで事務処理の利便性が上がるのでしょうか。歴史的経緯はよくわからないのですが、戦後に採用されて以降70年経っても変わらない由緒正しい仕組み*5です。ここにトラップがひそんでます。

同じ等級内では報酬月額が多いほうが得

報酬月額35万円の人と報酬月額36万9999円の人は同じ等級(等級25)になるので、同じ健康保険料と厚生年金保険料が課されます。

「4〜6月に残業すると良くないんだった!残業を減らして手取りを増やすぞ!」と意気込んで、3ヶ月間毎月1万円分の残業時間を減らして、報酬月額36万円だった人が報酬月額35万円に下げたところで、等級が変わらないので、実は全く意味がないのです。むしろ残業手当が減った分、損になります。

ギリギリ1つ上の等級になると年間最大5万円の損

損得の考え方はいろいろあるのですが、ここでは

  • :4〜6月に支払われる給与(額面)3ヶ月分の合計金額
  • :標準報酬月額によって決定される12ヶ月分の社会保険料の合計金額

をもとに損得を考えます。

報酬月額394,999円の人は、等級26に属するため、標準報酬月額表によると 健康保険 18,696円/月・厚生年金 34,770円/月 になります。この人がほんのちょっとだけ残業して報酬月額が1円上がって、395,000円になったとしましょう。すると等級27になり、健康保険 20,172円/月・厚生年金 37,515円/月 になります。その差は月々4,221円。年間で50,652円の差になります。つまり報酬月額が1円違っただけで約5万円の損。これはかなり大きいです。

グラフで見てみましょう。

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横軸が報酬月額、4月〜6月に支払われる給与(額面)の平均です。縦軸が特殊で、4月〜6月に支払われる給与の合計(=3ヶ月分の利益)から12ヶ月分の社会保険料の合計金額(=12ヶ月分の損失)を差し引いた値(実質的な利益)です。7月以降の給与がどうであろうと(大幅に固定給が変わらない限りは*6社会保険料には関係ないので、3ヶ月分の利益と12ヶ月分の損失を用いて実質的な利益を計算しています。4月〜6月に支払われる給与で1年分の社会保険料を先取りして全部払った場合に残る金額、というイメージで考えてください。

さらに拡大して見てみましょう。

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ギリギリボーダーを超えて報酬月額395,000円になった人(赤破線右端)は、報酬月額394,999円の人に比べて約5万円損して、実質的に2等級下の報酬月額367,000円の人(赤破線左端)と同じ利益になってしまいます。

基本給30万円で、残業手当が1時間2500円だとすると、月38時間残業した人(=報酬月額395,000円)は、月37時間59分残業した人に比べて約5万円損して、実質的に月26時間48分残業した人(=報酬月額367,000円)と同じ利益になるというわけです。この場合、月で約10時間、3ヶ月で約30時間の残業時間が実質的に無になった、と解釈することもできます。

標準報酬月額の仕組み上やむを得ないことではあるのですが、一生懸命残業したせいでボーダーを超えて損してしまうとつらいです。つらい思いをしたくない人は、6月になってからでも遅くない*7ので、多少面倒ですが、厳密に報酬月額を計算して、標準報酬月額表をよーく見て、グラフのノコギリ刃の頂上を超えてしまわないように微調整してみましょう。

福利厚生や交通費もトラップ

残業手当を例にして話してきましたが、ボーダーを超える要因(報酬月額が増える要因)は残業のしすぎだけではありません。

筆者は過去に福利厚生申請で数百円の書籍代を得たばかりに、標準報酬月額のボーダーをギリギリ超えてしまって、実質的に数万円の損をしました。それに気付いたときはショックでしたね…… *8

報酬月額を計算するときに「通勤手当」が含まれる*9という点も注意しなくてはいけません。4〜6月以外に通勤手当が支払われていても、月割して4〜6月分の通勤手当が報酬月額に含まれます。

遠方から通勤していて多額の通勤手当をもらっている場合は、その分報酬月額が増えてしまいます。なんとなく不公平な気もしますが、現状そういう仕組みなので仕方ありません。諦めましょう。

在宅勤務している場合は通勤手当がないので、遠方から通勤していてもフェアです。ただし在宅勤務手当を報酬月額に含むのを忘れないようにしましょう。テレワーク総合ポータルサイトによると、毎月決まった額の在宅勤務手当が支払われる場合は報酬月額に含み、通信料金などに対する実費弁済として支払われる場合は報酬月額に含まないそうです。

将来もらえる年金はどれぐらい増えるのか

標準報酬月額が増えると社会保険料が増えて損するばかりではありません。目先だけ見ると手取りが減って損かもしれませんが、高い厚生年金保険料を支払った分だけ、将来の年金受給額が増えて得できます! ……といった中立的なオチで終わっている説明記事をしばしば見かけるのですが、実際どれぐらい年金受給額は増えるのでしょうか。現在の計算式*10

老齢厚生年金額
= 平均標準報酬額 × 5.481 / 1000 × 被保険者月数
= (被保険者であった月の標準報酬月額と標準賞与額の合計) × 5.481 / 1000

です。

「ギリギリ1つ上の等級になると年間最大5万円の損」の章で出てきた人(報酬月額395,000円)を例に計算してみましょう。

  • 報酬月額394,999円 → 等級26:標準報酬月額380,000円
  • 報酬月額395,000円 → 等級27:標準報酬月額410,000円

標準報酬月額の差は3万円なので、3ヶ月間の給与の差で見ると9万円。よって厚生年金受給額の差は 90,000 × 5.481 / 1000 = 493円/年 となります。社会保険料の差額約5万円を埋めるためには 50,000 / 493 ≒ 100年 掛かります……(なんてこった)

おやくそく

正確性を期するように気をつけましたが、筆者は賃金計算や年金計算の専門家ではない素人ですので、当記事の内容によって生じたいかなる損失についても責任は負えません。ごめんなさい。根本的に間違っていた場合はTwitterやコメントでご指摘いただけると幸いです。

(参考)標準報酬月額表

追記(2021-06-12)

  • 標準報酬月額が増えて社会保険料が増えると、その分だけ所得税と住民税に対する社会保険料控除も増えるということを考慮し忘れていました。その年に支払った社会保険料総額が、所得税と住民税の計算のベースとなる所得から差し引かれるというルールです。所得税率23%(所得によって税率が異なる)、住民税率10%(こちらは所得によって変化しない)とすると、支払った社会保険料総額の33%が節税できます。タイトルで「年間5万円の損!?」と謳ってましたが、社会保険料で損した分、あとで所得税と住民税の節税効果により少しだけ得するので、最終的には7掛けで3万5千円程度の損で済むということになります。
  • 傷病手当金や出産手当金は 標準報酬月額*11 ÷ 30 × 2/3 で決まるので、出産の予定がある場合などは、標準報酬月額を上げたほうが得します。標準報酬月額を上げると社会保険料が上がりますが、産休・育休中は社会保険料が全額免除になるので心配無用です。
  • ややこしいのですが育児休業給付金は標準報酬月額ではなく 過去6ヶ月の賃金÷180 をベースに計算されます。

*1:「年間」とは「その年の9月から翌年8月」を指します。4月〜6月に支払われる給与(額面)をもとに9月に社会保険料が改定されます。

*2:標準報酬月額の考え方は厚生年金保険法第20条などが出典です。

*3:「残業は人生の有限な時間を切り売りしてるだけなので、ゼロであるに越したことはない!」という考え方もあるでしょう。共感できます。残業は節度を守ってほどほどに。

*4:40歳以上の場合は介護保険料も発生します

*5:厚生年金保険料率と標準報酬月額等級の変遷表|日本年金機構によると、昭和29年から標準報酬月額等級の仕組みが始まったようです。厚生年金保険法が全面改正された年ですね。最初は5等級でしたが、物価の変動と共に何度も改定され、等級も細分化されていき、令和3年現在では50等級に分類されています。

*6:昇給や降給によって固定給に変動があり「変動月から3ヶ月間の給与で計算された標準報酬月額」が「4〜6月の給与で計算された標準報酬月額」に対して2等級以上の差が生じた場合は、9月の定時決定を待たずに標準報酬月額の随時改定が行われます。細かいルールは日本年金機構の説明を参照してください。

*7:残業時間を調整する場合のタイムリミットは「6月末」ではなく「6月の締日」です。例えば15日締め25日払いの会社で勤めてる場合は、6月15日までに残業時間を調整しましょう。

*8:過ぎてしまった標準報酬月額を興味本位で計算するのはやめておくことをおすすめします(心臓に悪い)

*9:昭和27年12月4日保文発第7241号 厚生省保険局健康保険課長「3ヵ月または6ヵ月ごとに支給される通勤手当は、支給の実態は、原則として毎月の通勤に対し支給され、被保険者の通常の生計費の一部に充てられているため、報酬となる。この場合、月額に換算して報酬に含めることになる。」 報酬は労働の対償として受け取るもの(厚生年金保険法第3条3項)であり、実費弁済(立て替え)の場合は報酬に含まないのですが、通勤手当を報酬に含む判断がされた昭和27年当時は実費弁済ではなく定額支給が一般的だったんですかね。令和になったのでそろそろ見直してほしいです。

*10:老齢厚生年金をケースごとに試算してみましょう〜加入時期による年金額の違い〜 - くらしすとを参考にしました。2003年3月までの老齢厚生年金額の計算式は少し違っていて、平均標準報酬額ではなく平均標準報酬月額(賞与を含まない)を用い、係数も5.481ではなく7.125です。

*11:傷病手当金や出産手当金の計算に使う標準報酬月額は、過去12ヶ月の平均です。標準報酬月額は4〜6月の給与を元に9月に改定されるので、「過去12ヶ月」に9月を含んでいる場合は、9月以降を現在の標準報酬月額、9月より前を前回の標準報酬月額で計算しなくてはなりません。

大津事件130年なので同日同時刻に事件を実況してみた

はじめに

(本記事には大量の実況ツイートを埋め込んでいます。すべての読み込みが完了するまで一旦ここでお待ちください)

明治24年5月9日(土)(事件前々日)

明治24年5月10日(日)(事件前日)

明治24年5月11日(月)(事件当日)

おわりに

出典

あとがき

  • 『ニコライ遭難』が好きすぎてまた記事を書きました。なんだかんだで大津事件シリーズは本ブログで3本目です。
  • はじめて『ニコライ遭難』を読んだときから「130年の節目に実況したい!」と思ってました。忘れずに実況できて良かったです。コロナ禍じゃなかったら実際に全部歩いて回ったんだけどなあ。
  • 実況に使った写真は過去10年間に自分で撮影したものです。それっぽい時期・時間帯の写真を引っ張り出してきました。昔撮った写真は位置情報を付与しておらず、写真探しがめちゃくちゃ大変でした。(文章を考える以上に時間を要したかも)
  • 5月10日(事件前日)に大津市歴史博物館の大津事件展を見るついでに家族で三井寺に行きました。西南戦争記念碑のアクセスが悪すぎてびっくり。大津事件当時は観音堂裏にあったはずなのに、一体なぜ現在はこんなにも隔離されてるんでしょうね……
    西南戦争記念碑へ続くあまりにも険しい道(三井寺裏)

なぜタバコ屋といえば「角」なのか?

タバコ屋といえば「角」のイメージが強くありませんか。

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▲ 角のタバコ屋(草津市大路・岩佐資生堂

小説にも慣用句の如く「角のタバコ屋」というフレーズが登場しています。

洲崎町の角の煙草屋の前には二度出た。二度共硝子戸越に中を覗いて見たが、二度共例の恥かしがる娘が店に坐つてなかつた。(石川啄木『病院の窓』)

角から見た煙草屋の飾り窓。巻煙草の缶、葉巻の箱、パイプなどの並んだ中に斜めに札が一枚懸っている。この札に書いてあるのは、──「煙草の煙は天国の門です。」徐ろにパイプから立ち昇る煙。(芥川龍之介浅草公園』)

一体なぜタバコ屋といえば「角」なのでしょうか。

実際タバコ屋は角に多いのか?

教えて!gooで「角のタバコ屋」に関する質問がありました。

oshiete.goo.ne.jp

専売公社時代のタバコ販売の免許取得の条件が厳しく、人通りが多くて採算の取れる場所でないと許可されなかったので、自然と集客が見込める角にタバコ屋が集中したのではないか、というのがベストアンサーです。

なるほど。

しかし、本当にタバコ屋は角に多いのでしょうか……?

東京たばこ商業協同組合連合会の「東京都たばこ屋さんインタビュー」の記事で紹介されている都内のタバコ屋100店舗を対象にして、1店舗ずつGoogleマップで角にあるかどうかを調べてみました。

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結果は……

  • 角:50店舗
  • 角でない:50店舗

「角のタバコ屋」は全体の半数程度でした!

他業種の店舗と比較してみないと正確な議論はできないのですが、タバコ屋全体の中で「角のタバコ屋」が特別多いというわけではなさそうです。

実際、街を歩いてみると、確かに角でないタバコ屋も普通にありました。

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角でないタバコ屋も、角のタバコ屋も、人通りが多い通りに面しているという点では共通しています。でもこれってタバコ屋に限らず商店全般に言えることですよね。

ちなみに「東京都たばこ屋さんインタビュー」を片っ端から読みまくって、個人的にキングオブ角だと感じたのは、インタビューNo.4大田区南六郷にある大島商店です。全国でも特に珍しい七叉路の角にあるタバコ屋です。

▲ 七辻交差点の南側の角(郵便ポスト前)にタバコ屋がある

余談ですが、関西の人気番組『探偵!ナイトスクープ』の1988年6月18日放送回で「タバコ屋はなぜ角にあるか?」という調査が行われたようです。当時の探偵は槍魔栗三助(現・生瀬勝久)。黎明期の回なので残念ながら映像は確認できません。どういう調査結果だったのかすごく気になります。

角のタバコ屋はとても印象的

今回の疑問を解き明かすためにタバコ屋100店舗をGoogleマップで見たり、近所の商店街で現地調査してみたりして、「もしかしてこれが答えなのでは?」と気付いたことがあります。

角のタバコ屋って、めちゃくちゃ目立ってるんです!

  • 面取り角にぽっかり開いた特徴的な窓口

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  • 専売公社時代の極太フォントで「たばこ」と書かれた真っ赤な看板

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ひと目見て「タバコ屋だ!!」とわかる強烈なデザインです。

店舗によっては窓口がタイル張りだったりショーケースが壁一面にあったりして、より一層記憶に残りやすいデザインになっています。

ずばり この印象的な光景から「角」といえば「タバコ屋」というイメージが生まれた のではないでしょうか。

「角のタバコ屋」のデザインに魅せられたマニアは少なからずいるようで、2011年にデイリーポータルZで特集記事が組まれていました。筆者の"角感"愛が感じられる素晴らしい記事です。

dailyportalz.jp

ジャスト角に窓口がある美しさ、よくわかります(共感)

消えゆく角のタバコ屋

JT日本たばこ産業)の「2018年全国たばこ喫煙者率調査」によると、成人男性の平均喫煙率は27.8%でした。 半世紀前の83.7%(昭和41年)と比べると圧倒的に減少しています。(成人喫煙率(JT全国喫煙者率調査)より)

喫煙者の減少により、タバコ屋も減少の一途を辿っています。

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2013年5月 NTTタウンページの調査 より

僕はタバコを全く吸わないので禁煙が進むのは大いに結構なのですが、レトロな「角のタバコ屋」がなくなっていくのは、なかなか名残惜しいものです。

時代の流れで業態が変わり「角のタバコ屋」が「角のコンビニ」になる未来もそう遠くないかもしれません。

Pythonでツイート10年分をテキストマイニングして自分の興味の移り変わりを調べてみた

自分のツイートの頻出単語を1枚の画像にまとめるアプリが、一時期 Twitter で流行ってました。

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こんな感じの画像が生成され、頻出度の高い単語ほど大きな文字で表示されています。技術的には MeCabJanome などによる形態素解析(品詞分解)と WordCloud による可視化が用いられています。その人がどんなことに興味を持っているかがよくわかり、じっくり見てみるとなかなか面白いです。

しかし Twitter の連携アプリでは過去ツイートを遡れる件数に上限があるため、10年以上毎日ツイートしつづけている僕にとっては不十分でした。やはり分析するなら過去全件を調べてみたいですもんね。そこで自分でツイート履歴をダウンロードして分析してみることにしました。

プログラム

作成したプログラムは Github で公開しています(今回はじめて Github を使いました)

github.com

参考サイトはソースコード末尾に列挙しました。特にからあげさんのブログ記事で公開されているプログラムが、やりたいこととマッチしていて参考になったので、ここにも載せておきます。

karaage.hatenadiary.jp

テキストマイニングの方法

Github で公開しているプログラム にアクセスして「Open In Colab」というボタンをクリックすると、難しい環境構築は不要で Google Colaboratory を用いて誰でも簡単に実行できます。

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先頭のブロックから順にプログラムを実行していくと、上記のブロックで「ファイル選択」というボタンが出てきます。ここから tweet.js をアップロードしてください。そこそこ時間が掛かります。僕の場合は30分ほど掛かりました。

tweet.js は、事前に Twitter の設定画面の「データのアーカイブをダウンロード」から入手しておく必要があります。

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ダウンロードしたファイルの data フォルダの中に tweet.js が入っています。ツイート数が多い場合は tweet.js, tweet-part1.js, tweet-part2.js, ... と分割されていることもあります。

ツイート分析結果

それでは僕の過去10年間・約12万件に及ぶツイートの分析結果を年度別に見ていきましょう。

2010年度(大学3回生)

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大学生らしい単語が目立ちますね。専門科目が増えてきて数学や物理のレポート課題に追われてました。趣味で宇宙や漢字の勉強もしていたようです。

2011年度(大学4回生)

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研究室に配属されたので「研究」「卒論」といった単語が上位になりました。通常授業がほとんどなくなって趣味の散策が捗り、左下に「滋賀」「京都」「自転車」といった単語が現れてます。「歴史」に傾倒しすぎて、友人からは「卒論の進捗は大丈夫なのか?」と本気で心配されました。

2012年度(修士1回生)

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燦然と輝く「ツイート」の文字。この頃、趣味が Twitter といっても過言ではないぐらいに一日中ツイートしてました。

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▲日々のツイート数。2012年は1日200件ぐらいツイートしていた。

じっくり調べ事ができる時間が取れたので、漢検1級の問題集を購入して「漢字」の勉強をしたり、日常の有象無象を調べて「雑学」ツイートをしたりしてました。研究は捗ってません。

左上にある「ドラ」が極めて異色ですが、これは勿論「ドラえもん」です。この頃ふと思い立って藤子不二雄同好会に入部したため、ドラえもんツイートが多めになりました。

2013年度(修士2回生)

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「京都」「滋賀」を散策してるか、「漢字」の勉強をしてるか、「研究」をしてるかといった感じの日々ですね。就活が終わって競技かるたサークルに久々に顔を出したりもしましたが、「かるた」よりも自室に湧いた害虫「カツオブシムシ」のほうが遥かに文字がでかいです。

2014年度(入社1年目)

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社会人になり平日のツイートがぐんと減り、休日に行う趣味の散策ツイートや歴史ツイートが相対的に目立つようになってきました。平日のツイートに関連するのは左下の「Wikipedia」ぐらいですかね。片道1時間半の通勤電車の中で Wikipedia をひたすら読みまくってました。

2015年度(入社2年目)

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入社1年目と変わらず全体的に地名が大きいです。古地図や航空写真片手に散策するのに没頭し、「暗渠」「小字」「マンホール」「古墳」といったニッチな領域にどんどん足を踏み入れていってるのがわかります。

右上にある「家系」はラーメンではなく家系図で、戸籍や文献を紐解いて自分のルーツを探るのにも熱中していました。

2016年度(入社3年目)

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琵琶湖の水止めたろかツイートがバズった影響で「琵琶湖」がかなり大きくなりました。もう完全に滋賀の人として Twitter で認知されてます。

入社3年目になると業務負荷が上がってきて「仕事」ツイートも増えてきました。「残業」という単語も目につきます。なるべくネガティブワードは小さくしていきたいものですね。

2017年度(入社4年目)

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全体の傾向はだいぶ固定されてきましたね。

特筆すべきは「マンホール」が急に大きくなっていることぐらいでしょうか。

2018年度(入社5年目)

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自分の中で「小字」ブーム到来です。小字って何?という人はこちらの解説記事を読んで、沼に足を踏み入れていただければ幸いです。

fffw2.hateblo.jp

結婚した影響で「結婚式」「実家」といった単語も現れました。

2019年度(入社6年目)

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結婚式が終わって落ち着いたので、本腰を入れて漢検1級の勉強を再開しました。右上を占める「漢字」の文字サイズからその熱量が感じられます。第一子が生まれて「漢字」の横に「出生」といった単語も現れてます。

2020年度(入社7年目)

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最近の自分なので心当たりのある単語ばかりです。「滋賀」「草津」「京都」「小字」「地名」などに代表される地理系ツイートが多く、次点が「漢字」といった具合ですね。この傾向は7年ぐらい前から一貫しています。

あとで読むリストを一斉消化した影響で「Wikipedia」がかなり大きく表示されていたり、毎日のように QuizKnock の動画を見てるので「クイズ」「YouTube」といった単語が現れたりしてるのも、2020年度の特徴だと感じました。

プロフィールに活用する

からあげ先生の書籍で WordCloud の分析結果はプロフィールの作成に役立つという話が紹介されていました。目から鱗です。

僕も昔は Twitter のプロフィールに趣味を片っ端から列挙していたのですが、ツイートがバズったときに「あれ?この人○○さんでは?会社の自己紹介ページに書いてる内容と完全に一致してるぞ!」とアカバレ事件(笑)が起きてしまったので、それ以来プロフィールがかなりシンプルになっています。

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琵琶湖の巽(南東)に住んでることしかわかりません。

流石にあまりにも不親切なプロフィールなので、今回の WordCloud での分析結果を踏まえて、主要なキーワードを付け足してみました!

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これで初対面の人も安心ですね。

まとめ

Python でツイート10年分をテキストマイニングして、頻出度を WordCloud で可視化してみました。単語から自分の興味の移り変わりを調べることで、ちょっとした人生の振り返りになりました。

プログラムを Github で公開しているので、興味のある人は是非使ってみてください。

github.com