国が社会人向けに無料のデータサイエンス講座をやっている話

📊 総務省統計局が開いている
データサイエンス・オンライン講座というものが、総務省統計局のサイトにあります。

開講中の講座は3つ。
確認したのは2026年の時点です。
社会人のためのデータサイエンス入門、社会人のためのデータサイエンス演習、そして誰でも使える統計オープンデータです。

受講は無料。
gaccoという学習サイトに会員登録すれば、誰でも受けられる形になっています。

🕐 1回10分の積み上げ
入門講座の構成が具体的でした。

1回10分程度の講義を、週に6回から9回程度。
それを4週続けます。

各週に確認テストがあり、最後に課題も用意されています。

まとまった時間を取らなくても進められる作りでした。

📚 中身は統計の基礎
学ぶ内容も公開されています。

1週目は、統計データを用いた分析事例と統計リテラシー。
2週目が、データの種類、代表値、分散・標準偏差、相関係数、回帰分析、標本分布といった統計学の基礎。
3週目が、比率の見方、時系列データの見方、グラフを作る時と読む時の注意点。
4週目が、公的統計データの取得方法と使い方です。

流行の技術ではなく、数字の読み方が中心になっています。

🧭 グラフの読み方が入っている
手法の解説に加えて、読み間違えないための回も用意されていました。
作る側だけでなく、受け取る側の講座でもあるということでした。

💻 読めないと、直せない
集計を作る仕事を、長く続けてきました。

集計を作れても、その誤りに気づけるとは限りません。

計算そのものは道具がやってくれます。
分からないのは、その数字が何を数えたものなのか、比べていい相手なのかという部分でした。

以前、前年と比べて件数が増えたという報告を受けて、原因を探したことがあります。
実際には集計の対象範囲が変わっていただけで、増えていたのは範囲の方でした。

こうした間違いは、計算の手順だけでは見つかりません。
比率や時系列の注意点が入っているのは、そこを分かっているからだと思います。

💡 無料で、10分ずつ、読み方から
・総務省統計局のデータサイエンス・オンライン講座は無料で受講できる
・入門は1回10分程度を週6回から9回程度、4週間の構成
・3週目には比率の見方やグラフを読む時の注意点が置かれている

皆さんは数字を渡されたとき、まずどこを確かめるでしょうか。

※出典：
・総務省統計局 「データサイエンス・オンライン講座」

・総務省統計局 「社会人のためのデータサイエンス入門」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

橋やトンネルの傷みは、壊れる前にどう見つけるのか

🌉 5年に1回、近づいて目で見る
道路の橋やトンネルは、定期的に点検されています。

国土交通省は、必要な知識と技能を持つ者が、近接目視を基本として5年に1回の頻度で点検を行うと定めています。
遠くから眺めるのではなく、近づいて見ることが前提になっていました。

そして結果は、4つの区分で診断されます。
健全、予防保全段階、早期措置段階、緊急措置段階の4段階です。

壊れているかどうかではなく、どの段階にいるかで分けている点が特徴でした。

📊 対象は72万橋を超える
2025年度の道路メンテナンス年報に、集計が載っています。
年報が出たのは2026年8月です。

2025年度時点の最新の点検結果として集計されている橋は725,525橋。
判定区分の内訳はこうなっていました。

健全が319,979橋で44%、予防保全段階が354,500橋で49%。
早期措置段階が50,434橋で7%、緊急措置段階は612橋で0.1%未満です。

健全が44%ということは、半数以上は健全以外の3区分に入っているということです。

⏳ 措置が要る橋は巡目ごとに減っている
5年ごとの点検を1巡目、2巡目と数えた推移を追ってみます。

1巡目の点検結果では、早期措置段階と緊急措置段階の合計が69,051橋。
2巡目では56,463橋になり、2025年度時点では51,046橋まで減っています。

対象の橋の数はほとんど変わっていないので、割合でも下がりました。
1巡目の9.6%から、7.0%になった計算です。

💻 段階を分けておくと、順番が決まる
不具合を2つに分けるだけでは、足りないと気づきました。

動くか動かないかの2つで分けると、動いているものは全部同じ扱いになります。
そのうち、いつか止まりそうなものが紛れて見えなくなります。

だから、いま止まっている、放置すると止まる、様子を見る、問題なし、と段階を作ります。
段階があると、限られた人手をどこに配るかが決まるからです。

以前、緊急かどうかの2択だけで管理していたとき、緊急でないものが半年たっても手つかずでした。
分ける粒度が粗いと、真ん中にあるものが全部後回しになります。

橋の判定が4区分に分かれているのも、同じ狙いだと思います。

💡 見つけるための仕組みが先にある
・道路橋は近接目視を基本に5年に1回点検し、健全性を4区分で診断する
・2025年度時点の集計では725,525橋のうち、健全が44%、予防保全段階が49%
・早期措置段階と緊急措置段階の合計は1巡目の69,051橋から51,046橋へ減少

皆さんの手元にある仕事は、何段階に分けているでしょうか。

※出典：
・国土交通省 「道路の老朽化対策」

・国土交通省 「道路メンテナンス年報（2025年度）【概要】」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

約400トンの城を人力で動かした話

🏯 高さ14.4メートル、総重量約400トン
弘前城の天守が、いま移動の最中にあります。

弘前市によると、本丸の石垣にはらみが見られたため、天守の真下を含む石垣を修理することになりました。
そこで2015年度に、天守を天守台から本丸中央へ移す曳家が行われています。

移した距離は約70メートル。
弘前公園の情報ページによれば、天守は高さ14.4メートル、総重量約400トンの3層。
その移動に約3か月かかったとあります。

石垣の積直しが2024年度に終わったため、今度は元の位置へ戻す工事が進んでいます。

🪢 人が綱を引いて動かした
戻す工程の一部が、2026年8月22日と23日に一般へ公開されました。

111年ぶりとなる天守曳戻し工事を体験できるイベント、と市の資料には書かれています。

報道によれば、22日は一度に約80人が13回にわたって4本の綱を引き、天守は113センチメートル動きました。
23日は約1,000人が14回に分かれて引き、1メートル9センチ動かしています。

約400トンを、人が引いて動かしています。

📅 全部を人力でやるわけではない
もちろん、工程のすべてが手作業ではありません。

市の計画では、2026年のさくらまつり終了後に準備を始め、7月から1次移動、8月に2次移動、10月に3次移動。
11月中に本来の天守台へ着座する予定です。

2015年度に行った曳家工事の、逆のルートをたどるとのことでした。

人が引く区間は、そのうちの一部です。

🔧 引く前の工程が幾重にもある
資料に並んでいたのは、移動そのものより前の作業でした。

天守内部の養生、仮補強鉄骨の取外し、仮床の解体、移動用レールの設置。
天守を下げる作業も進みました。
7月17日時点で、合計80センチメートルのジャッキダウンが終わっています。

引く前に、引ける状態を作る工程が幾重にも積んでありました。

💻 移す作業は、当日より前で決まる
システムを別の環境へ移すときも、同じ形になります。

切り替えの当日にやることは、実はごくわずかです。
手順を決め、戻し方を用意し、依存している箇所を調べ、試しに1回通す。
そこまで済ませておくと、当日の判断と手戻りを減らせます。

逆に準備が足りないと、当日に判断が要る場面が次々に出てきます。
その場で考えることが増えるほど、止まる可能性も上がります。

約400トンを人が引けたのは、当日の力だけではありませんでした。
レールを敷き、天守を下げる工程が先にありました。

💡 引けるようにしてから、引いている
・弘前城天守は高さ14.4メートル、総重量約400トンで、2015年度に約70メートル移動した
・2026年8月22日と23日の体験で、天守は113センチと1メートル9センチ動いた
・11月中に本来の天守台へ戻る予定で、曳家工事の逆ルートをたどる

皆さんは大きな作業の前に、どこまで準備を積むでしょうか。

※出典：
・弘前市 「天守曳戻し工事の概要と進捗状況について（2026年3月末時点）」

・弘前公園総合情報 「弘前城石垣修理事業「弘前城が動く」」

・みんなの経済新聞ネットワーク 「弘前城天守400トンを人力で「曳戻し」 初日は113センチ移動」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

猛暑で農家の作業時間はどう変わったのか

🌙 影響の1位が「早朝・夜間作業負担の増加」
日本農業新聞の農家の特報班が、2026年に高温の影響を尋ねるアンケートを行っています。

高温によって農業経営にどのような影響が出ているかを尋ねた結果、トップは早朝・夜間作業負担の増加で59%。
次いで日中の作業時間が減り生産縮小が51%、暑さ対策の資材費増が45%でした。

記事の一節を引きます。
熱中症などを防ぐため早朝や夜間に作業し、日中は作業を避けざるを得ない農家は多い。

暑いから休むのではなく、時間をずらして働いていました。

⏰ 別の調査でも同じ方向
日本気象協会が推進する熱中症ゼロへプロジェクトも、農作業と熱中症の実態を調べています。
全国農協青年組織協議会で委員長や役員を務める若手農業従事者90人に、2025年3月から4月に聞いたものです。

直近2年程度の夏の暑さで、作業環境や働き方や作業時期に影響を受けたと答えた人は約90%。
とても影響を受けたが68.9%、やや影響を受けたが22.2%でした。

具体的な工夫としては、1日の休憩頻度を増やしたが72.0%で最多。
1日の作業時間帯を前後にずらしたが58.5%、1日の作業時間数を変更したが39.0%と続きます。

🌾 作物の側にも出ている
熱中症ゼロへの調査では、農畜産物への影響も聞かれていました。

影響を受けたと答えた人は約95%。
農畜産物の収穫量が減ったが76.5%、生育が不十分だったが64.7%です。

作業時間の変更に加えて、収穫量の減少も報告されていました。

🚜 危ないのは1人になる作業
熱中症に注意が必要な場面も具体的です。

草刈り作業や薬剤散布などの重労働のとき。
トラクターでエアコンが効かなくなったとき。
個人農家やハウス内での水やりなど、1人になりやすいとき。

過去に熱中症にかかった、または周りでかかった人がいると答えたのは約6割でした。

💻 動かせるのは時間か、場所か、中身か
負荷が高すぎる処理には、いくつかの対処があります。

処理する時間をずらすか、動かす場所を変えるか、処理そのものを軽くするか。

夜間に流す、という選択は昔からあります。
利用者が少ない時間に寄せれば、同じ処理でも影響が減るからです。

ただしこの手は、代わりに人の生活時間を削ります。
人が立ち会う運用なら、夜間の勤務が必要になります。

農作業の時間をずらすのも同じ構図に見えました。
暑さは避けられますが、その分だけ働く時間が生活の側からはみ出していきます。

💡 時間をずらしても、生産への影響は残る
・高温の影響トップは早朝・夜間作業の負担増で59%、日中の作業時間減と生産縮小が51%
・約90%が働き方への影響を実感し、作業時間帯を前後にずらしたは58.5%
・農畜産物では収穫量が減ったが76.5%、生育が不十分だったが64.7%

皆さんの仕事で、時間をずらして避けているものはあるでしょうか。

※出典：
・日本農業新聞 「［農家の特報班］高温影響アンケート 農業経営に打撃深刻 早朝、夜間の作業増 技術、資金の拡充を」

・熱中症ゼロへ（日本気象協会推進） 「熱ゼロ研究レポート：農作業と熱中症に関する実態調査」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

人工衛星のデータでキャベツの売り方まで決める時代になった話

🛰 衛星が出荷量を先に読む
電通とJAXA、そして嬬恋村農業協同組合が、変わった取り組みを始めました。
2026年8月24日から、首都圏と関西の量販店およそ50店舗で順次展開されています。

人工衛星データなどから嬬恋村産キャベツの出荷量や価格を予測し、その予測に合わせて広告と店頭の販促を動かす。
需給連動型広告モデルと呼ばれていました。

JAXAの宇宙イノベーションパートナーシップという枠組みでの、事業共同実証の一環だそうです。

📊 予測の精度も検証されている
人工衛星データに現地調査データと市場データを組み合わせ、収穫時期や出荷量、価格変動の予測に取り組んできたとのことです。

その結果、出荷量と卸売価格は実績との高い相関で予測できることを確認した。
資料にはそうあります。

注釈も丁寧で、2025年産のキャベツを対象に、8週間前時点の予測結果と実績を比較して評価したとあります。

☁ 雲で見えない日の対処
実証の中で出た課題も、そのまま書かれていました。

1つは、雲に隠れて光学衛星のデータが欠けること。
もう1つは、予測結果を売り場に反映するための流通・販売体制との連携が難しいことです。

前者への対応として、天候や昼夜の影響を受けにくい先進レーダ衛星だいち4号などのデータ活用を進めるとしています。

見えない日があるという前提で、別の測り方を足す作りでした。

🥬 売り方が予測に合わせて動く
供給量が増えると見込まれる時期には、関連商品と組み合わせた売り場づくりや献立提案を実施する。
そのうえで関連商品の広告も、連動して展開する。
逆に供給量の減少が見込まれる時期には、広告や販促の時期、規模、訴求内容を調整する。

狙いは消費の促進と、フードロスの削減でした。

💻 予測が価値になるのは、手前で動けるときだけ
予測の仕組みを作るたび、精度の話から始まります。

精度を上げること自体は目的になりません。
その予測を受けて、誰が何を変えられるかが決まっていて初めて意味が出ます。

以前、処理量の増加を事前に知らせる仕組みを作ったことがありました。
当たってはいたのですが、通知を受けた側に打つ手がなく、結局は当日に慌てることになりました。

今回の取り組みも、同じところに手を打っています。
予測の精度と同じくらい、量販店や調味料メーカーとの連携体制を整えたことが強調されています。

💡 当てるだけでなく、動く先まで作ってある
・人工衛星と現地調査、市場のデータを組み合わせた予測に、広告と販促を連動させる
・2025年産キャベツの出荷量と卸売価格では、8週間前の予測が実績と高い相関を示した
・雲で光学衛星が使えない日に備え、レーダ衛星のデータ活用を進める

皆さんは先が読めたとして、その前に何を変えられるでしょうか。

※出典：
・株式会社電通 「人工衛星データに基づく予測でキャベツの広告・店頭販促を連動させる取り組み、8月24日から首都圏・関西の量販店 約50店舗で順次開始」

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

「自分で探して買った商品」と「AIに勧められて買った商品」は何が違うのか

🛒 半数近くが後悔を経験している
AI時代の買い物について、マイベスト社が調べていました。
直近6か月以内に買い物でAIを使った20代から50代の男女300人へ、2026年4月16日から17日に聞いたものです。

AIで選んで購入した後に後悔・失敗した経験がある人は49.3%。

後悔の理由の1位は、AIが推薦した商品の情報自体が間違っていたで33.1%。
2位は価格や費用対効果が期待と違ったで29.1%でした。

カテゴリでは食品・飲料・サプリメントが18.3%で最多。
家電・デジタル機器が15.0%、日用品・生活雑貨が12.7%と続きます。

🤔 それでも入口としては定着している
使わなくなったわけではありません。

月に数回以上買い物でAIを利用する人は60.6%。
理由の1位は手軽に候補を絞れるからで48.0%、次いで検索するより早く答えが出るからが45.7%です。
多すぎる選択肢を整理してほしいからも38.0%ありました。

一方で、AIを完全に信頼して購入を決めると答えた人は8.3%にとどまります。
71.0%は、参考にするが他の情報も確認すると答えていました。

🔎 94.7%が別のところで確かめている
確認の行動も具体的でした。

AIだけで完結したのは5.3%だけ。
94.7%が、その後さらに情報収集をしています。

確認先は口コミ・レビューサイトが55.0%、商品比較サイトが51.3%、メーカー・ブランド公式サイトが47.0%。
確認した理由は、本当に自分に合っているか確かめたかったが55.6%で最多でした。

情報源としての信頼度も聞かれています。
信頼できると答えた割合が最も高いのはメーカー・ブランドの公式サイトで69.3%。
AIチャットは49.3%で、全項目中の最下位でした。

⚖ カテゴリで信頼が分かれる
使えると答えた割合を、分野ごとに見てみます。

AIの提案をそのまま購入判断に使えると答えた割合は、家電・デジタル機器が63.3%で最高。
一方で使えないが最も多かったのはベビー・キッズ用品で15.0%、次いでファッション・アパレルが13.3%でした。

仕様で比べやすいものほど任せられている、という並びでした。

最終的な購入判断は自分でしたいと答えた人は91.3%でした。

💻 責任を持てる範囲だけ、任せている
自動化の範囲を決めるとき、私はここで線を引きます。

数字が合っているかを確かめる処理は任せられます。
けれども、どちらの案を採るかという判断は手元に残します。

理由は精度ではありません。
外れたときに説明する立場にいるのが自分だからです。

AIに委ねたくない理由の1位が、失敗したときに後悔したくないからで41.2%でした。
情報の正確さだけでなく、引き受ける側の気持ちも関わっていました。

自分で探して買ったものと、勧められて買ったものの違いは、そこにありそうです。

💡 入口は任せて、決めるのは手元に置いている
・AIで選んで後悔・失敗した経験がある人は49.3%、理由1位は情報自体の誤りで33.1%
・AIだけで完結したのは5.3%で、94.7%がその後も情報収集をしている
・最終的な購入判断は自分でしたいと答えた人は91.3%

皆さんは勧められたものを、そのまま買うでしょうか。

※出典：
・株式会社マイベスト 「【マイベスト｜AI時代の買い物に関する調査】約5割がAIで選んで「後悔・失敗したことがある」と回答。後悔理由1位は「AIの情報誤り」」

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

AIが普及すると、検索サイトを開かなくなる人が増えるのか

🔍 44.8%が検索の利用は減ったと回答
マネーフォワード社が、生成AIと検索エンジンの利用実態を調べています。
2026年1月時点の状況を、生成AIで調べ物をしたことがある社会人2,204名に聞いたものです。

調べ物をする際に生成AIをよく使う、ほぼ毎回使うと答えた人は58.1%。
そして検索エンジンの利用頻度が減ったと答えた人は44.8%でした。

年代でも差が出ています。
20代は57%が減ったと答えた一方で、50代は30%でした。

📉 使う場面も変わっている
生成AIを使う場面の1位は、概要・要点を素早く知りたい時で51.5%。

短くまとめてほしい、という用途が主になっています。
これは検索が得意な仕事とは、少し違う場所です。

🔁 ただし8割以上が調べ直している
一方で、検索がなくなるという結果にはなっていませんでした。

生成AIから回答を得た後に、状況に応じて再調査を行う人は8割以上。
ここでも年代差があり、20代は56.9%がよく再調査を行うのに対し、50代は26.9%でした。

若い人ほど検索を使わなくなり、若い人ほど確かめ直している。
一見ちぐはぐですが、どちらも同じ年代で高く出ていました。

🧐 確かめる理由は信頼性
再調査をする理由も聞かれていました。

情報の信頼性を確認したい時が28.4%で最多。
なんとなくAIだけでは不安な時が21.5%、詳細を深く知りたい時が18.5%。
一次情報を確認したい時も14.3%ありました。

不安要素としては、情報の正確性が45.6%で突出していました。

同社は結果をこうまとめています。
生成AIは情報収集の入り口で活用され、検索エンジンは情報の正確性の確認や情報の深掘りのために活用される機会が多い。

💻 入口が変わると、出口の役割も変わる
仕組みの入れ替えでも、似た形をよく見ます。

新しい道具が入ると、古い道具は消えるように見えます。
けれども実際に消えるのは道具ではなく、その道具が担っていた役割の一部です。

残った側は、残った仕事に特化していきます。
以前、集計を自動化したときも、手作業そのものはなくなりませんでした。
なくなったのは並べ替えや転記で、残ったのは結果がおかしいかどうかを見る作業です。

検索エンジンも、答えを探すだけの場所ではなくなってきたようです。
開く回数は減っても、確かめる用途では使われています。

数だけ見ていると、この入れ替わりが見えません。

💡 回数は減り、役割は残っている
・検索エンジンの利用頻度が減ったと答えた人は44.8%、20代では57%
・生成AIから回答を得た後、8割以上が状況に応じて再調査を行う
・再調査の理由は情報の信頼性を確認したい時が28.4%で最多

皆さんは調べものをするとき、最初にどこを開くでしょうか。

※出典：
・マネーフォワード株式会社 「生成AIと検索エンジンの利用実態調査（2026年1月時点）」

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

職場の安全対策には、優先順位が示されていた話

👷 4月から新しい指針が適用された
高年齢者の労働災害防止のための指針が、2026年2月10日に公示されています。
適用が始まったのは2026年4月です。

労働安全衛生法第62条の2第2項に基づくもので、事業者が講ずるよう努めなければならない措置をまとめたものです。

背景には、働く人の年齢構成の変化があります。
総務省統計局の集計では、2024年の65歳以上の就業者数は930万人で21年連続の増加。
就業者総数に占める割合も13.7%と過去最高でした。

働く人の約7人に1人が65歳以上、という前提で職場を考える段階に入っています。

🪜 対策には優先順位がある
指針を読んでいて手が止まったのが、リスクを下げる措置の並びでした。

優先順位が4段階で示されています。

まず、危険な作業の廃止・変更など、設計や計画の段階で危険性そのものを取り除くこと。
次に、手すりの設置や段差の解消といった工学的対策。
その次が、マニュアルの整備などの管理的対策。
最後が、身体負荷を軽減する個人用の装備の使用です。

上にいくほど人の判断に頼らず、下にいくほど人の側に負担が寄ります。

💰 補助金も指針の中に書いてある
支援策の章にも、具体的な記述がありました。

補助金等の活用という項目が立てられていました。
高年齢者が安心して安全に働く職場環境の整備に意欲のある中小企業を支援する、補助制度です。

ほかにも、取組事例の活用、専門家による個別事業場の診断と助言、産業保健総合支援センターの利用などが並びます。

努力義務を課すだけでなく、金と人の両方を用意する形になっていました。

🤝 働く側の役割も別に書かれている
第3章には、労働者と協力して取り組む事項という項目があります。

個々の労働者は、自らの身体機能等の低下が労働災害リスクにつながり得ることを理解する。
そのうえで労使の協力の下、取組を進めることが必要である。
資料にはそう記されています。

💻 注意書きより先に、仕組みを見直す
不具合対策でも、人の注意に頼る前に仕組みを見直します。

一番強いのは、そもそも起こらない作りに変えることです。
次が、起きても仕組みが自動で止めること。
その次が、手順書に注意点を書くこと。
最後が、担当者が気をつけること。

上の対策ほど、人の注意に頼らずに済みます。

やってしまいがちなのは、手順書に1行足して対策済みにすることです。
書いた側は片づいた気になりますが、読む人の記憶に頼っている限り、同じ不具合が再発するおそれが残ります。

段差を消すのと、段差に気をつけてくださいと貼るのは、別の対策でした。

💡 優先順位の上から手をつける
・高年齢者の労働災害防止のための指針は2026年2月10日公示、2026年4月から適用
・リスク低減の優先順位は、設計での除去、工学的対策、管理的対策、個人用の装備の順
・2024年の65歳以上の就業者数は930万人で21年連続の増加、就業者総数の13.7%

皆さんの職場で、注意書きだけで済ませている場所はあるでしょうか。

※出典：
・厚生労働省 「高年齢者の労働災害防止のための指針」

・総務省統計局 「統計トピックスNo.146 統計からみた我が国の高齢者－「敬老の日」にちなんで－」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

編み物を始める人は、何から入っているのか

🧶 売上が前年の約1.3倍
編み物が若い世代に広がっているそうです。
テレビ静岡の取材記事に、店頭の様子が出ていました。

静岡市内の手芸店では、編み物関連商品の売上が2025年と比べて約1.3倍。
毛糸の取り扱いを増やし、いまは100種類以上をそろえているとのことです。

Z世代12万人に聞いた2026年上半期のネクストトレンド予想にも、編み物が入っていました。

📰 業界紙の見方も同じ方向
繊研新聞は2025年4月に、編み物ブームを取り上げています。

2024年夏ごろから兆しが見えはじめ、12月から本格化した。
若い世代がブームをけん引している、という書き方でした。

特徴として挙げられていたのが、編み物未経験の若い世代が入ってきている点です。
手芸店で10代から30代が飛躍的に増えている、という声も紹介されていました。

🎬 編み図ではなく動画で覚える
覚え方にも変化が出ていました。

繊研新聞の記事には、従来のように編み図を見るのではなく、動画だけ見て編んでしまう層が市場を活性化した、とありました。

取材を受けた小学4年生も、動画で調べてネックウォーマーを編んだと話しています。

編み図というのは、記号で編み方を圧縮した図面です。
読むには記号を覚える必要があります。

👜 持ち歩いて編む
新しい言葉も生まれていました。

モバ編み、つまりモバイル編みです。
袋に編み針と毛糸と小さくした作り図を入れておき、カフェや病院の待ち時間に編む。

作るものも、帽子や小物のような小さいものが中心だそうです。

💻 手順書と録画は、どちらも要る
道具の使い方を伝えるとき、いつも2つの方法で迷います。

文章の手順書は、書くのに時間がかかります。
そのかわり検索でき、一部だけ直せて、後から読み返すのも速いです。

画面を録画した動画は、作るのが早く、迷わず真似できます。
けれども途中だけ探すのが難しく、仕様が変わったら撮り直しになります。

編み図と動画の関係も、これに近いと思いました。
編み図は覚えるまでが重く、動画は真似しやすいかわりに探しにくい。

入口は動画で、編み図が要る場面は後から来るのかもしれません。
どちらが優れているかではなく、順番の問題のようです。

💡 動画から編み物を始める層もいる
・静岡市内の手芸店では、編み物関連商品の売上が2025年比で約1.3倍
・2024年夏ごろから兆しが見え、12月から本格化したと業界紙が報じている
・編み図を読まずに、動画だけ見て編む層が入ってきている

皆さんは新しいことを覚えるとき、文章と動画のどちらから入るでしょうか。

※出典：
・テレしずWasabee 「Z世代にも広がる“令和の編み物ブーム” 火付け役は韓国アイドル!? キラキラ毛糸で「モバ編み」」

・繊研新聞 「編み物ブーム、Z世代がけん引 糸の販売量が急増し夏も動く」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。

カフェ選びで席の広さが1位だった話

☕ 目的の1位は飲食ではなかった
YAY社の調査に、カフェの使われ方を尋ねた結果がありました。
都心と地方に住む男女1,017人へ、2023年の4月5日から7日にかけて聞いたものです。

まず、利用の目的を複数回答で尋ねた設問があります。

都心では休憩・リフレッシュ目的が68.8%で最多。
飲食目的は56.7%で、12.1ポイント下に来ています。

地方でも同じ並びで、休憩・リフレッシュが63.8%、飲食目的が56.9%でした。

飲み物を買いに行く場所というより、時間を過ごす場所として使われています。

🪑 行きたい条件の1位は座席だった
どんなカフェなら行きたいかも聞かれています。

都心の1位は、座席が広くゆったりとくつろげるで46.8%。
2位が他の店にはないドリンク・フードメニューがあるで33.5%、3位が店内が静かで落ち着ける雰囲気で32.7%です。

地方でも1位は同じで35.0%でした。

都心では、座席を挙げた割合が独自メニューを上回っています。

🚪 避けられる理由にも同じ軸が出る
逆の設問にも、揃った結果が出ていました。

あまり利用したくないカフェの特徴を聞くと、都心では店内の清潔感がないが52.3%で最多。
従業員の接客態度があまり良くないと、座席が狭い・座りにくいが、どちらも44.9%で並びます。

地方でも座席が狭い・座りにくいは36.6%で3位でした。

行きたい理由でも、行きたくない理由でも、席の話が上位に出てきます。

⏱ 滞在は1時間前後
過ごし方の数字も出ています。

滞在時間は、全体で30分から1時間程度が40.0%で最多。
1時間から2時間程度が30.2%、2時間から3時間程度が14.6%でした。

30分以下の11.3%を足すと、半数ほどが1時間以内に出ています。
3時間以上の3.9%を足すと、2時間を超える人は2割近くになります。

💻 売っている物と、選ばれる理由は一致しない
自分で作った道具でも、同じずれを見ました。

目玉のつもりで作り込んだ機能があったのですが、使っている人に理由を聞くと別の答えが返ってきます。
起動が速いから、というものでした。

こちらが価値だと思っていた部分と、選ばれている部分が違っていました。

だから機能を足す前に、なぜ使っているのかを先に聞くようにしました。
そこを外すと、誰も気にしていない場所を磨き続けることになります。

カフェが売っているのは飲み物ですが、選ばれているのは席のようです。

💡 行きたい条件の1位は、席の広さだった
・利用目的は休憩・リフレッシュが都心68.8%、飲食目的の56.7%を上回る
・行きたい条件の1位は座席が広くゆったりとくつろげるで都心46.8%
・滞在時間は30分から1時間程度が40.0%で最多

皆さんがカフェを選ぶとき、最初に見るのはどこでしょうか。

※出典：
・株式会社YAY 「【居住地別カフェ利用調査】1,017人に聞いたカフェ利用に関する意見とは」
 

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当記事は、Claudeで校正校閲を実施したものになります。