おすすめ台北グルメ（B級）

今回紹介するこれらの店は，東京に来たら松屋の牛定を食べるといいよ！とか，ドイツに行ったらノルドゼーに行くべきだよ！といったレベルのB級グルメである．しかし，安くて美味しい食べ物を食べられる幸せは，庶民の楽しみである．そりゃお金積めば美味しいものなんていくらでも食べれられよう．でも，安価だけれど十分に美味しいメニューもいくらでもある．そのようなものを掘り起こすのも，旅の楽しみのひとつだろう．

牛肉麺

というわけで，まずは永康街のはずれにある永康牛肉麺．

煮込んだ牛肉を載せた牛肉麺（ニュウロウミェン）と，牛すじを乗せた牛筋麺，そのミックスから選べる．くにゅくにゅっとした食感がお好きな方には牛筋麺かミックスをオススメ．私はいつもオーソドックスな牛肉麺を選ぶ．サイドメニューも美味しいので，いろいろと選んでみる価値はある．昔は気楽に食べられる値段だったが，最近，だいぶ値上がりして1杯260 NTD（日本円にして1,200円くらい）とそれなりの値段になってしまった．

魯肉飯

そして台湾メシといえば魯肉飯（ルーローハン）である．以前は日本にも何軒か出店していた鬍鬚張魯肉飯（ひげちょうルーローハン），いまは北陸方面にある一部の店を残して撤退してしまったが，台北にはまだたくさんチェーン店が残っている．永康牛肉麺の近く，東門エリアにもある．

今回は，宿泊した忠孝新生の地下鉄2番出口の目の前にある店を訪問した．COVID-19パンデミックの影響か注文の方法が難しくなっていて，店の前にあるオーダー表の食べたいメニューにマークして，レジに持っていき，店内かテイクアウトかを尋ねられるので好きな方法でオーダーするという方法になっていた．80 NTD，気軽な値段がありがたい．

排骨飯

台鉄弁当で有名な排骨飯（パイコーハン）も，当地で食べたくなるものの一つ．忠孝新生駅近くの梁社漢排骨 中正済南店でいただいた．115 NTDとこちらもお安い．

ガッツリ感ただよう一皿で，副菜のキャベツや野菜がいい仕事をしている．ただし，この店は，たまたまふらっと入った店だったのだが，台鉄弁当（80 NTD）のほうが美味しいかも……．台鉄弁当の排骨飯は，こんな感じである．副菜のキャベツは，排骨の下に隠れている．

今回紹介した店の場所はこちら．参考まで．

タイムゾーンで感じる地球の丸さ

昨日，米国西海岸はサンフランシスコから帰ってきた．時差ボケのせいか夜中の3時に目が覚めてしまい，そのまま2時間ほど起きていた．「少しは眠っておいたほうがよいだろう」と二度寝したらこれが大間違いで，次に目が覚めたのは朝の9時すぎ．慌てて支度して出勤した．

ところで，先々週はポルトガルのポルトに出張していた．そのままポルトからサンフランシスコに直行したかったところだったが，東京で授業や会議，それに対面でやらざるを得ない試験監督などという業務もあったので，ポルトからいったん東京に戻り，3日間東京で仕事，その後，サンフランシスコに飛ぶ，という，なんとも慌ただしい日程となった．

ここで，それぞれの時間について，確認しておこう．まず，日本標準時（JST; Japan Standard Time）はグリニッジ標準時（GMT）より9時間先んじている．イギリスと経度がほぼ同じあたりにあるポルトガルはGMTと同じと考えてよいが，今の時期はサマータイム（Daylight Saving Time）なため1時間，時計が進められており，GMT+1と計算される．したがって，日本とポルトガルの時差は8時間である．なお，このタイムゾーンのことを西ヨーロッパ夏時間（WEST; Western Europe Summer Time）というらしい．

一方，米国の西海岸はどうか．米国には4つのタイムゾーンが設定されている．西海岸は太平洋標準時（PST; Pacific Standard Time）でありGMTより8時間，遅れている．したがって，日本との時差は17時間ある．ところが今は太平洋夏時間（PDT; Pacific Daylight Time）であり，やはり1時間時計が進められている．なので日本との時差は16時間だ．ポルトとサンフランシスコの時差は8時間である．

注意していただきたいのは，日本から16時間遅れているということは，日付を無視すれば，時刻としては日本より8時間進んでいるとも考えられる，という事実である．実際には日付変更線を跨ぐので，8時間進めて24時間巻き戻す，すなわち，16時間遅れている，ということになる．

この関係を，図に表してみた．ちょうど8時間ずつ時差があり，3地点は地球一周の24時間を三等分していることがわかる．

さて，話を，今朝というか昨夜というか，とにかく夜中の3時に目が覚めたところに戻す．3時に目覚めたとき「あー，サンフランシスコはいま昼の11時だなあ．でも，ポルトだと夜の7時か．東京は夜中だけど」などと考えた．

そこで疑問に感じたのは，はたして私の体内時計はどこのタイムゾーンになっているのだろう？ということである．パッと目覚めて全く眠くなかったので，少なくともJSTではなかったような気がする．ではPDTなのか，それともWESTなのか．しばらくはめちゃくちゃな体内時計で生活せねばなるまい．

いずれにしても，サマータイムの制度っていうのはいろいろ話をややこしくするだけなので，やめたほうがいいと思うんだよなー．

こんなところでHCD（４）

久しぶりの「こんなところでHCD」シリーズ，4回目はポルトガルはポルトのホテルから．ホテルといえばBAD UIの宝庫，それもバスルームは鬼門といえよう．そう，今回もバスルームからお届けする．

さて，この写真を見ていただきたい．皆さんだったら，適切な温度のお湯をバスタブに注ぎたいときに，この蛇口，どう操作します？さらに，シャワーからお湯を出したいときは，どうする？

直感的じゃないデザイン

ぱっと見て，右側のノブを捻ると水が，左側のノブを捻るとお湯が出るだろう，そう考えたのではなかろうか．青と赤のポッチが，水とお湯をイメージさせるし，水とお湯のそれぞれの量を加減して適切な温度のお湯を出すような蛇口は，よくある．

シャワーに水を流すのはどうするか．いろいろといじっているうちに，ノブを手前に回すとカランから，奥側に回すとシャワーから出てくる，ということが分かった．

さあ，これで快適なお風呂に入れるぞ，と思ったが，何かがおかしい．

実は，大きな誤解をしていたのである．左側の赤ポッチが付いているノブは，お湯を出すためのものではなく，温度調節だったのだ．シャワーからお湯を出そうとして両側のノブを奥に回したら，ものすごく熱いお湯が出てきてチョー焦った（やけどするかと思った）．

日本の製品であれば，左の温度調節ノブには，次のような表示が描かれるはず．これを赤ポッチだけで示すのは，無理があろうというものではなかろうか．

公開情報からのデータ作成

「特定非営利活動法人人間中心設計推進機構が認定している人間中心設計専門家資格って，いったいどんな会社の人が取得しているんだろう？」……ことの発端はそんな疑問である．事務局に問い合わせて聞いてみたら教えてくれるだろうか，などと学生と議論していたら，先生，ウェブサイトで公開されていますよ，という話になった．

いや，毎年，公開許諾を出してくださった合格者の皆様をリストアップして公開していることは知っていたのだが，まとめて紹介しているページの存在を迂闊にも知らなかった．人間中心設計専門家とスペシャリスト，それぞれの視覚について，次のページで一覧を閲覧できる．

• 人間中心設計専門家
• 人間中心設計スペシャリスト

専門家一覧は，初回から第14回合格者まで，14年ぶんの情報がそれぞれ1つの表として公開されている．スペシャリストは遅れて整備された資格のため，10年分である．

データの取得

さてここでデータをどうやって取得するか．BeautifulSoup使ってスクレイピングするか……と考えた．が，結論からいうと次の3行でスプレッドシートにまとめられる．3行あるが，実質，ワンライナー（1行プログラム）である．そのコードは次のとおり．．

import pandas as pd

pd.concat(pd.read_html('https://www.hcdnet.org/certified/list_certified/')) \

.reset_index().drop(['index'], axis=1).to_excel('certified.xlsx')

このコードが何をやっているか，簡単に解説しよう．

import pandas as pd は，pandas ライブラリを pd として参照するよ，というおまじないである．実際の処理は次のコードに集約されている．

まず，pd.read_html() で対象のページに含まれる表の情報を取得する．返されるデータは，DataFrameのリストである．この場合はそのページに14枚の表が含まれるので，14個のDataFrameが作成される．そのDataFrameを，pd.concat() で1つに繋げる．一連のインデックスを振り直すために reset_index() し，旧インデックスの情報が index カラムとして残るのでそれを drop() で削除，最後に to_excel() でスプレッドシートに書き出す，という手順である．

できたシートを見てみたところ，無事，情報公開を許可してくださっている794名の専門家リスト（資格合格者）が得られた．コードのURL部分と出力ファイル名を変更して実施するだけで，スペシャリストも同様にリストアップできるはずである．

そのあとは……

なお，リスト化するのはこのようにとても簡単なのだが，その後の処理を進める前に，名寄せしなければならないのがとても面倒くさい．こんな作業こそ，AIでさらっとやってもらえないだろうかって感じ．

試しにChatGPTに「次のデータを名寄せしてください」ってデータをまるっと投げてみたら，そっくりそのままのデータが戻ってきた．だめじゃん orz

個人情報保護ゲーム

学内共同研究「『COVID-19と共に生きる社会』における個人情報保護と公益性に関する文理融合学際研究」の枠組みで個人情報保護ゲームを開発してきた．共同研究は今年の3月でいったん区切りが付いたが，研究室の独自研究テーマとして，ゲームの開発は，まだ，続いている．学部4年生3名によるチームが，研究を進めている．

ゲームのあらまし

このゲームは個人情報保護，プライバシー保護の概念を教育するためのエデュテイメントとして考えられており，楽しみながら，個人情報保護の重要性を学ぶことを目的として作られている．

昨年度に作成されたものは，攻撃側（個人情報利用側）と守備側（個人情報提供側）に分かれ，2人で対戦するというゲームである．攻撃側は，与えられた攻撃カードから1枚を選び，その攻撃に基づいて対話する．攻撃カードの例は，「空き巣」「なりすまし」「SPAM」などである．一方の守備側には，5枚の個人情報カードが与えられる．そのうち，守るべき2枚を選び，残りの3枚を公開する．

個人情報カードには，それぞれ点数が割り振られる．この点数は，攻撃カードの選択によって変化する．100点が5枚のカードに割り振られ，攻撃側には公開されたカードの得点が，守備側には非公開カードの得点が入る仕組みである．それぞれの合計の大小で，攻撃側が勝つか，守備側が勝つかが決まる．

このゲームの重要なポイントは，攻撃カードによって個人情報カードの得点が変化するところである．たとえば，攻撃側が「空き巣」を選んだときは，「住所」と「旅先からのSNS投稿」の情報カードの得点は高く設定される．しかし，攻撃側が「SPAM」を選んだとすると，「住所」や「旅先からのSNS投稿」の得点は低くなり，「メールアドレス」カードの得点が高く設定される．

これらを，両者の対話を通じて推理しながら，公開カードを決めるというゲームが，昨年度作成されたバージョンのゲームであった．

今年の新バージョン

今年度作成された新しいバージョンは，なんと，ChatGPTと対戦するというものである．攻撃側は，ChatGPTのAPIを利用したコンピュータが担当する．ゲームのルールは同じだが，コンピュータと対戦するゲームに仕上がった．

下記はそのスクリーンショットである．5分間の制限時間において，ChatGPTと対話しながら，公開する3枚のカードを選択する．その後，勝負が付いたあとで，丁寧な解説が表示されるという教育ゲームである．