シロッコの青空ぶろぐ

高卒シニアが低学歴コンプレックス脱出のため、放送大学の人間と文化コースで学んでいます。通信制大学で学ぼうとする人を応援したい。学んで成功する人が増えれば、私のやる気も燃えるはず。

映像の魔術師・宮川一夫著『キャメラマン一代』から学ぶ映画理解の方法

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映像の魔術師・宮川一夫さん

 こんにちは、シロッコです。

 野上照代さんの本を読み、監督が目指す映像を完成させるため、いかにこだわって作業をしているかを知りました。映画は参加者全員で作り上げる共同作業です。中でも、キャメラマンの役割が重要であることを知り、読みたくなったのが、宮川一夫著『キャメラマン一代』です。

 宮川一夫さんは、日本映画が世界のトップを走っていた時代の名作を撮影したキャメラマンです。著名な撮影作品の一部を上げると、稲垣浩監督『無法松の一生』、黒澤明監督『羅生門』・『用心棒』、溝口健二監督『雨月物語』・『山椒大夫』・『近松物語』など多數にわたります。

 この記事は『キャメラマン一代』を読むメリットを次の3項目に分けて書いていきます。

  1. 照明と構図・画質へのこだわり
    グレーが中心の水墨画のような『雨月物語』。高いコントラストでワイドな画面の『用心棒』。そのこだわりが分かります。
  2. カメラワークへの注目
    溝口健二監督との作品は、クレーン移動による長回しで状況が語られます。
    黒澤明監督『羅生門』ではカメラが森の中に入ります。
  3. カメラマンから見た監督の観察
    セットの中に1日中いるために尿瓶で用をたしていた溝口健二監督。

 これらの知識を深めることで、映画の見方が広がるといいな、そんな期待を持ちながら書いていきます。

照明と構図・画質へのこだわり

 グレーが中心の水墨画のような『雨月物語』。高いコントラストでワイドな画面の『用心棒』。映画撮影はフィルムに絵を描くこと。宮川さんのカメラマンとしての成功は絵の才能によるものだと思います。

 宮川さんは絵を描くことが好きな少年でした。小学校時代から近所の日本画家・原田光嶺塾で14年間水墨画を習っていました。中学を出てからも絵を習っていて、原田先生の紹介で子ども服のデザインをやっています。

 原田光嶺塾で学んだ水墨画の技術が『雨月物語』に生かされているのです。

 絵画の才能と言えば黒澤明監督が画家を志し、二科展入選の経験があるのも有名です。また、溝口健二監督も本格的に画家をめざして、洋画研究所で洋画の基礎を学んでいます。

 まず、宮川さんは撮影所で現像技師として働きます。そこでフィルムの特性をがっちりと学びましたから、「グレーが中心水墨画」、「ハイコントラストの画像」と工夫することができたのです。のちにカラー映画だけれども、しぶいモノクロの雰囲気を残す「銀残し」という手法を編み出しています。

 『羅生門』では、土砂降りの雨の中に立つ半分崩れた巨大な羅生門から映画が始まります。水は無職透明ですからほとんど写りません。そこで、ポンプで撒く水に墨汁を入れて水が写るようにしています。

 『無法松の一生』の人力車の車輪がオーバーラップするシーンではフィルムを巻き戻して二重に写しています。

 世界初のことがヤマのようにあるのです。

カメラワークへの注目

 キャメラワークは洋画から学んだといいます。

  『羅生門』でカメラが森の中に入ります。杣売りが斧を担いで山奥へ入るシーンはカメラが杣売りの周りを回っているように見えますが、現実はレール上のカメラの周りを杣売りが移動して、カメラが回っているように見せています。

 『雨月物語』では現実には移動していないセットで組んだ池の小舟を湖に浮かんで移動しているように見せています。ガスで霧が立ち込めているように見せ、幽玄な雰囲気を醸し出しています。

 溝口監督の作品はクレーンで移動しながらの長回しが多用されています。

 長回しは現実の時間がフィルムに写ります。芝居の緊張感がそのまま伝わるのです。

 映画をみたら、なぜそのカメラワークなのかと考えてみます。そのねらいを知れば、いろいろと推察することが出来るようになるのではないかと期待しています。

カメラマンから見た監督の観察

 助手カメラマンの時代から宮川一夫さんは、多くの映画監督と対話をしています。

 宮川さんはお酒を飲めないのですが、山中貞雄監督によく「飲みに行こう」と誘われたそうです。山中監督はよく東京へ出かけました。小津安二郎監督に会うためだったそうです。わざわ東京に行ってじっくりと話す。話を理解してくれる人が最上の人だったのでしょう。

 みんなで寄ってたかってシナリオを作り上げていく話も紹介されています。

 稲垣浩監督は編集の名手で、カメラで撮ることでなく、フィルムを繋いだらどうなるかというテクニックを教わったといいます。

 黒澤明監督は編集が大好きで全部自分で編集し、予告を集めた作品の編集までしています。そして、セットや小道具の汚しなども率先してやる。すると、みんなが放っておけないから全員でやることになります。

 黒澤監督は演技について細かく指示をして何度もリハーサルをして芝居の完成度を高めていきます。それがうまくいかないと自分で動いてみせたり、セリフを言って抑揚を伝えたりします。

 それに対して溝口健二監督は、役者はそれが仕事なのだから演技は自分で考えないなさい、指導はしません。しかし、ダメです、やり直し。その繰り返しです。

 溝口監督が芝居の雰囲気から離れたくないために尿瓶を使っていたのは有名だそうです。宮川さんは「雰囲気を盛り込んで下さい」とは言われますが、撮影の方法までは指示されないので逆に難しかっただろうと思います。

 キャメラマンは工夫をして撮影をしますが、苦労して撮影した部分でもオミットされてしまうこともあります。それは監督が全体の流れから決定すること、それも仕方のないことです。

まとめ

 宮川一夫著『キャメラマン一代―私の映画人生60年』を読みました。宮川一夫さんは、日本映画が世界のトップを走っていた時代の名作を撮影した日本を代表するキャメラマンだからです。

 この本を読んで自分の映画を見るポイント、態度がが変わったと思います。

 宮川さんの照明と構図・画質へのこだわり、カメラワークの工夫、宮川さんが見た監督の姿、これらを知って貰えれば、皆さんにもまた違った視点から映画を考えることが出来るかも知れません。

 ここまで読んできていかがだったでしょうか。
 最初に言ったように、みなさんの映画の見方が広がるれば幸いです。

 最後まで読んで頂いてありがとうございました。

 

 

野上照代さんの本を読もう(1):黒澤映画の舞台裏を知ることで映画を観る視点が変わります

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野上照代さんの本を読もう

 野上照代さんをご存じですか。

 黒澤明監督の『羅生門』(1950年)にスクリプターとして参加して以来、全ての黒澤映画に記録・編集・制作助手として長いあいだ黒澤映画に関わってきた方です。

 野上さんの名前は聞いたことがありました。しかし、彼女のことを詳しく知らなかったのですが、今回2冊の本を読むことで多くのことを知ることができました。

 最初に読んだ野上さんの本がこれです。

私の一番好きな黒澤映画は『デルス・ウザーラ』。その全記録と知って読みはじめました。

 639ページもある分厚い本ですが、面白いこと、素晴らしいこと。残り少なくなると、読み終わるのが 残念に思うほどでした。

『黒澤 明 樹海の迷宮: 映画「デルス・ウザーラ」全記録』はどんな本か

この本は大きく以下の構成になっています。目次を省略して紹介します。

発刊によせて フランシス・フォード・コッポラ

読者の皆様へ ユーリー・ソローミン*1

Ⅰ.<特別寄稿>監督の中の魔物 池澤夏樹

Ⅱ.『デルス・ウザーラ』への道 笹井隆男

Ⅲ.『デルス・ウザーラ』撮影日誌 
  野上照代 ヴラジミール・ヴァシーリフ 構成:笹井隆男

Ⅳ.シベリアの激闘を終えて 笹井隆男

Ⅴ.脚本で観る『デルス・ウザーラ』 笹井隆男

あとがき

「Ⅱ」までは順に読みました。

 ここで読む順番を検討したほうがいいと気づき、以下のように読みました。

  • あとがき
    いつもは最初に読むのに読んでませんでした。まず、これを読みました。

  • そして、「Ⅴ.脚本で観る『デルス・ウザーラ』」を読みます。

    これは細部に分かれているので「黒沢監督の付記」が最初。
    この脚本への思い、監督方針、短文による人物のデッサン、服装や食事などがあり、音楽プランを知るのは重要です。
    次に「『デルス・ウザーラ』決定稿」。
    これには「シナリオ注」があります。
    ・欠番:決定稿の見直しで削除されたもの
    ・削除:撮影はしたが技術的問題、フィルム事故で使えなかったもの
    ・カット:撮影はしたが編集でカット
    ・変更:気象条件などで、季節や場所を変えたもの
    ・追加:他のシーンが変更された影響を受けて追加されたもの
    それぞれの理由を詳しく推測しはじめたら、いくら考えても答えがでませんね。
  • そして、第一稿 梗概」「第二稿 梗概」「『デルス・ウザーラ』脚本改訂リスト」とどのように変更されたのかを比べます。
    これも理由までは・・・、
  • 最後が「Ⅲ.『デルス・ウザーラ』撮影日誌」です。
    オーディションやセット、撮影での出来事を決定稿とリンクするようにお互いのページを記入しながら読みました。
    「撮影日誌」には多くのスタッフが登場します。
    大事なところはとりあえず「赤線」を引きメモを書き込みますが、分からなくなります。
    裏表紙に《スタッフ名と役割の一覧表》を作りました。
    付箋を貼ってすぐにめくれるようにしてスタッフを追加して行きます。
  • 最後に「Ⅳ.シベリアの激闘を終えて」。

 読み終わると、DVD『デルス・ウザーラ』を購入して視聴しました。
 ここまですると、以前とは違って映画がよく分かります。

次に読んだ『完本天気待ち: 監督・黒澤明とともに』

 野上さんの本は黒澤映画を知るお宝だ、そう知って次に読んだのがこの本です。

 先に紹介した『黒澤 明 樹海の迷宮: 映画「デルス・ウザーラ」全記録』の著者名には3人が記入されています。

  • 野上照代さん
  • ヴラジミール・ヴァシーリフさん
    ソ連側チーフ助監督。このときの記録をまとめたドキュメンタリー映画を制作しています。
  • 笹井隆男さん
    アートディレクターです。
    この本の著者名は3人ですが、中心になったのは先に示した構成を見れば分かるように笹井隆男さんで、多くを執筆していると思われます。

『デルス・ウザーラ』撮影日誌の参考文献

 撮影日誌は、p100〜404に及ぶ膨大なもので、キャスティングをどう決めたか、ロケーション、黒澤監督とカメラマンの対立など貴重で面白い出来事が描かれています。

 撮影日誌の参考文献をみますと、野上照代さんの私物『デルス・ウザーラ撮影日誌』(全9冊)がベースになり、キネマ旬報の記事、野上さんの書籍、インタビューにより記述されているのが分かります。

 これで野上照代さんの本を読むべきだと思った訳です。

 そして最初に読んだのが『完本天気待ち: 監督・黒澤明とともに』。

この「完本」は『天気待ち』と『もう一度 天気待ち』を合わせて文庫化したものです。

この2冊を読んで分かったこと

 分かったのは、《理想の映画を求めてとてつもない労力をかけられて作られるものだ》ということです。

 このブログでは、この2冊を読めば何が分かるのかをざっくりと紹介できればと思っています。

 世界にも有名な黒澤明監督。そ人とこれほど深いつながりをもった人は野上さんの他にはいません。その彼女が語るのですから、黒澤映画の舞台裏がよく分かるようになります。

「野上照代さんの本を読もう」の続きで書きたいこと

 長くなったので、続きは次回にしたいと思います。

 続きには、「野上さんの本を読むと何が分かるのか」、これを次の3つに分けて紹介する予定です。

  1. 野上さんと伊丹万作監督との関わり
    『完本天気待ち: 監督・黒澤明とともに』には野上照代さんが映画界に入ることになったきっかけが伊丹万作監督の『赤西蠣太』を観たことが書かれています。
    それから、伊丹十三監督(当時13歳)の飯炊き女になり・・・と伊丹家と深い関わりを持つことになります。
  2. 長年スクリプターとして得た映画製作の知識
    野上さんは「1」が縁で、撮影所でスクリプターとして働くことになります。スクリプターとは、何が撮影・録音されているかを記録します。フィルムを現像・編集をするのになくてはならない仕事です。
    映画がどのようにして作られるかについて分かって面白い。
  3. 野上さんが見てきた黒澤明監督の仕事
    野上さんは『羅生門』から、『白痴』を除く黒澤明監督の最後の作品まで、黒澤組の一員として働きました。野上さんはスクリプターとしてこれらの作品におけるすべての記録を保管していますから、黒澤明監督の映画製作手法や哲学について貴重な情報があるのです。

 映画を観るのは好きだけれど舞台裏には興味がない。ハリウッドに比べて日本映画はつまらない。そう思っている人でも、映画は膨大な労力をかけて作っているのが分かれば、今までより映画を楽しめると思います。

 うまく書けるかどうか分かりませんが、最後まで読んでいただけると嬉しいです。

*1:探検隊長を演じたソ連の俳優 参考:Wikipedia「ユーリー・ソローミン」

東北弁とリアルな武士描写が魅力:山田洋次監督『たそがれ清兵衛』

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『たそがれ清兵衛』の魅力を伝えたいと思った理由

こんにちは、シロッコです。

今回は『たそがれ清兵衛』の魅力をアピールする記事を書きたいと思います。

なぜ、書くのかというと、ツイッターでのこんな会話から始まりました。

そこで、たそがれ清兵衛』の魅力を伝えるためにブログを書くことにしました。
それでは、さっそく映画の見どころを紹介しましょう!

東北弁の活用とその意義

今まで、「東北弁」、「ズーズー弁」は「お笑い」のネタ程度にしか扱われて来ませんでした。しかし、この映画では「東北弁」が主役となり、その言葉の持つ意義や力が存分に表現されていたのです。

以下に「東北弁」で本格的な時代劇演じられたメリットを示します。

○真実の庄内地方の武士
リアルな「東北弁」を用いることで、スクリーンに描かれた「幕末の庄内地方」の生活が真実のものであるように感じました。日常を離れて実際の現場にいるような感覚を持つことができました。東北の自然環境は厳しいものがあり、「東北弁」はその中で生き抜く人たちの心情と密接に結びついているからです。

○「東北弁」対する理解と関心

「東北弁」を映画で扱うことによって、「東北弁」対する理解や関心が深くなったと思います。

その後公開された『フラガール』は、私の出身地である福島県の常磐湯本を舞台にした映画でした。まるっきり、私たちが話している言葉でした。

  • 映画「フラガール」が「お涙頂戴がくどすぎ」と言われてがっかりした話

    このラストにこんなことを書いていました。

    Yahoo映画のレビューは良く見るのですが、その中に印象深いものがあってメモしてあったを紹介します。それを書いた女性の父は福島の出身でした。そして、父の福島弁を軽蔑していたのですね、そしてこう書いています。

    「映画を見て、涙が溢れて仕方ありませんでした。お父さん、会いたいです。私、もう方言を馬鹿にしない分別のある大人になったよ」

    福島弁の呪縛から開放されたのですね、良かった、良かった。

いつも「東北弁」に負い目に感じていた私ですが、『たそがれ清兵衛』、『フラガール』で一皮むけたように感じます。

リアルな武士描写から生まれる感動

 清兵衛は綺麗な髷の姿ではありません。

 妻を亡くした貧しい武士だからか、頭部の剃り上げた部分「月代(さかやき)」は髪が伸び始め、結った部分の「髷(もうげ)」の髪も乱れています。生活も特権階級の武士とは程遠いもので、粗末な藁葺の家に住み、畑を耕して野菜を栽培する姿は農民のようでもあります。

 そのような主人公は観客にどのような印象を与えたのでしょう。

 今までの時代劇では、身なりの整った武士が描かれてきました。しかし、すべての武士が特権階級として支配する地位の生活をしていた訳でありません。農民と変わらない生活をしていた武士もいたのです。

 佐倉の「武家屋敷」を訪ねたことがありましたが、屋根は茅葺きですし、それほど豪華な屋敷ではありません。

そういう農民のように貧しい姿は、私に清兵衛たちへの親近感を与えました。幕末の庄内地方の武士の生活をリアルに感じることができたのです。

 清兵衛はシングルファーザーです。
 老母は認知症で、幼い2人の娘を抱えています。妻が亡くなり、生活は苦しいのです。そんな中でも、慎ましく生きる家族の姿が描かれます。

清兵衛
「私は今の暮しを
おんつぁまたちが考えて
おられるほど
惨めだと思っておりません。
2人の娘が
日々育っていく様子を
見ているのは、
例えば畑の作物や
草花の成長を
眺めるのにも似て、
実に楽しいものでがんす」

何よりも見た目にインパクトがありました。清兵衛は髪が乱れ、衣装もイマイチです。それを見ただけで、彼が裕福でないことが一瞬でわかりました。武士は特権階級として庶民を支配するもの。そいういうステレオタイプが壊れて、ドラマに斬新さを感じ急患が感動を生んだのでした。

舞踏家田中泯さんの圧倒的演技

山田洋次監督はクライマックスの格闘シーンの敵役に舞踏家の田中泯さんをキャスティングしました。

山田洋次監督は『幸福の黄色いハンカチ』で高倉健さんと一緒に旅をして勇気づける役に武田鉄矢さんを抜擢しました。彼は歌手ですから演技などしたことがありません。それが日本アカデミー賞最優秀助演男優賞を受賞し、後には『3年B組金八先生』で揺るがない地位を築いたのは誰もが知るところです。

さて、『たそがれ清兵衛』に出演する前の田中泯さんは、どんな人だったのか。

日本を代表する舞踏家の田中泯さんは、国内外で絶大な評価を受けていました。「カラダの可能性を一緒に考える場」としてのダンスワークショップを世界各国で開催し、オペラへの出演、振付もしていました。そんな彼は、日本の芸術団体、ドイツ、フランスなどから多くの賞受賞していたのです。

超一流の舞踏家に格闘シーンの敵役を演じてもらう。その発想と演技力を見抜く力に感服する人は多いでしょう。

以下に、田中泯さんのどんなところに注目して欲しいのかを書いていきます。

舞踏家の経歴と映画での存在感

制作開始の記者会見では、映画初出演の田中泯さんは端っこで小さくなっているように見えます。しかし、映画のなかでは圧倒的な存在感を見せました。

その後、30本の映画、3本のアニメ、30本のテレビドラマに出演しています。

「100分 de 名著」の朗読もしていましたね。

独特な演技スタイル

田中泯さんが『たそがれ清兵衛』でどんな演技をしたのか、時間が許す限り見ていただければ嬉しいです。
1:41:53頃です。「オレは逃げる。見逃してくれ」。圧倒的な緊張感の中で、優しさがこもった声で田中泯さんは真田広之さんに話しかけます。そのセリフは驚くほどリアルで居並ぶ名優さえ凌ぐのではないかと思いました。

舞踏と演技が一体化している。

格闘シーンの中で、田中泯さんの演技どのように融合しているかを見ていただきたい。
1:54:30頃です。狭い暗い和室での立回りのシーン。暗くて顔もかすかに見えるほど。一撃を食らった余吾善右衛門がふらふらと舞いのように立ち続け、更に鋭い攻撃をしてくる。これは前衛舞踏家・田中泯さんの舞いなのです。
こういう身のこなしが出来る人は彼以外にはいないのではないかと思います。

田中泯さんが演じる余吾善右衛門の最後

田中泯さんが演じる余吾善右衛門の最期のシーンも見どころです。

1:57:30頃です。善右衛門が振り上げた太刀がかまちにぐさっと突き刺さると、清兵衛に腹部をばっさりと横に切られます。よくある時代劇のようにここで息絶えたりはしません。静かに腰掛けて「逃してくれ・・・」といいます。「暗い。何も見えん」とふらふらと舞い善右衛門は果てるのです。

 

舞踏家・田中泯さんの圧倒的演技について紹介しました。

殺陣師、武術家の指導による激しい立ち回り、そして、舞踏家・田中泯さんでなければできない舞踏が融合された演技。どちらも素晴らしいので、ぜひ見て頂きたいと思うのです。

最後に

今回は、映画『たそがれ清兵衛』の魅力をお伝えしました。

記事を書くきっかけになったのは、ツイッターでの会話から始まり、感動したこの映画の素晴らしさを伝えたくなったからです。

この記事を書くモチベーションを与えていただいた Miriさんに感謝いたします。

この映画の見どころとして次の三つを紹介しました。

  1. 東北弁の活用とその意義
  2. リアルな武士描写から生まれる感動
  3. 舞踏家田中泯さんの圧倒的演技

幕末の庄内地方の妻を亡くした貧しい武士。その中でも、二人の娘を育て上げようとする姿、そして、朋江への恋心が描かれます。

映画は日本の時代劇を作ってきた人たちの総力を挙げて作られました。黒澤組の照明をしていた中岡源権さん、衣装の黒澤明監督の娘・和子さん、殺陣のプロ・久世浩さん、本物の武術家、そして、本物の庄内地方に住む人が庄内弁で出演しています。

どうぞ映画『たそがれ清兵衛』を観て、その感動を体験してください。

最後まで読んでいただきありがとうございます。

また次回のブログでお会いできることを楽しみにしています。

それでは、失礼いたします。

18歳以上なら修士課程課程の科目が履修できる。放送大学修士選科生・修士科目生のメリット

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18歳以上なら修士課程課程科目が履修できる

こんにちは、シロッコです!

今日は「修士選科生」や「修士科目生」についてお話しします。

大学を卒業していなくても、修士課程の院試にパスしなくても、大学院の科目を履修できる方法があります。それは修士選科生・修士科目生になることです。

これって、すごくよくないですか?

去年の修士課程の院試は、719名が受験して合格が242名。合格倍率は2.97でした。臨床心理学はなんと「10.71倍」もあります。院試の心配をしないで、大学院の科目を履修できるのは大きな魅力です。

私は修士課程の進学したいと考えています。

その理由は、日本映画の「文化的な立ち位置」を研究したいからです。それはどういうことかと言うと、日本で評価が高い映画監督でも、欧米で評価が高い監督と、そうでない監督がいます。日本で評価が高くても、欧米の評価がイマイチなのは監督の能力が低いからなのか、そういう映画を評価する日本の映画界のレベルが低いからなのか。

「日本文化が欧米とは違う価値観でからだ」ということをと方面から検証したいと考えているのです。欧米で評価されない作品は日本独特の価値観を表現している。だから、共感するのが難しいと考えています。

それが修士課程の進学したい理由ですが、その前に修士選科生・修士科目生で学べるというのは大きなメリットです。

そこで、今回は「修士選科生・修士科目生」ついて書いて行きます。

「修士選科生・修士科目生」のメリット

「修士選科生・修士科目生」には次に示す三つのメリットがあります。

  1.  18歳以上であれば、だれでも「修士選科生・修士科目生」になれる
  2. 入学試験がない
  3. 費用が安い

それぞれについて、解説します。

  1. 放送大学大学院は、18歳以上であれば、だれでも「修士選科生・修士科目生」になれます。
    社会人でも受験勉強など気にせずにスキルアップを目指せ、キャリアの幅を広げることができです。私のように「高卒」で放送大学万でいる人にとっては、この制度は大変有益です。
  2. 入学試験がない
    入学試験がないと学問へのアクセスが簡単です。大学院入試は競争率が高く、不合格になる人もいますが、「修士選科生・修士科目生」ならその心配もありません。受験勉強に時間を割くこともなく、興味をもったことに熱意を注ぐことができます。社会人にとって、これはありがたいことです。
  3. 費用が安い
    「修士選科生・修士科目生」は、入学検定料の「30,000円」がありません。
    修士全科生の入学料は「48,000円」ですが、「修士選科生」は18,000円、「修士科目生」なら14,000円です。
    研究指導料が2年分(176,000円)が不要なののもおおきいです。

「修士選科生・修士科目生」のままでは、修士学位は取得できませんが、修士課程課程へ行く準備、または科目そのものに興味があるひとにとっては有意義な制度です。

もっとしっかりと調べていればよかった

大学を卒業していなくても「修士選科生・修士科目生」と知った時は、もっとしっかりと調べていればよかった後悔しました。

大学院は学部の学位を取得した人がいくもの。そんな思い込みに縛り付けられていたのです。思い込みは怖いものです。これほど情報が溢れている時代なのに、疑問をもたいことは愚かなことです。

修士課程のプログラムは、「アカデミック・スキルズ」という科目があります。

この科目は論文執筆の技術を指導してくれるもので、私が「卒業研究」の履修許可を貰うにはどうすればいいかと悩んでいたときは、学びたい科目でした。私は2020年の「卒業研究」の履修申請は不許可だったからです。

普通の放送授業でしたら、大学院生でなくてもテキストは購入できますし、放送授業も視聴できます。しかし、「アカデミック・スキルズ」はオンライン科目ですから、テキストはありませんし、授業はオンラインで行われますから、大学院生でないと受講できないのです。

「修士選科生・修士科目生」なら、あっさりと「アカデミック・スキルズ」を履修でき、さらに修士課程課程に進学したときは、有効な単位としてカウントしされます。

思い込みは怖いですね。

「修士選科生」か「修士科目生」か?

「修士選科生」と「修士科目生」、どちらを履修すべきでしょうか?

まず、両者の違いについて確認します。

  • どちらも18歳以上であれば、入学試験はなく、1科目から履修できます。
  • どちらも修得した単位は、修士課程の単位として認められます。

では、どこが違うのでしょうか? 違いは在学できる期間です。

  • 修士選科生は1年間(2学期)
  • 修士科目生は半年間(1学期)となります。

科目数に制限はありませんが、「修士科目生」という名称から1科目だけ?と思いがちです。私はそう勘違いしていました。科目数は無制限なんです! これ、重要なポイントです。

次に、必要な学費について見てみましょう。

  • 入学検定料はどちらもなし。
  • 授業料は1単位あたり11,000円で共通。
  • 入学料に違いがあります。
    修士選科生は18,000円、
    修士科目生は14,000円です。

来年から修士全科生にりたい私のような人は、修士科目生を選択すれば4,000円節約できます。

「修士選科生」と「修士科目生」の違い、それぞれのメリット・デメリットを理解できたでしょうか。あなたの目的や予定に考慮して最適な選択をしてください。

「修士選科生・修士科目生」のチャンスをつかもう!

これまでの内容をまとめてみます。

  • 修士選科生や修士科目生になることで、大学院の科目を履修できることが分かりました。
    それによって、入学試験を受けずに修士課程課程の科目が履修できます。
  • 修士選科生と修士科目生の違いも理解しましょう。
    ・修士選科生は1年間(2学期間)、
    ・修士科目生は半年間(1学期間)在籍できます。
    どちらも単位数は無制限です。
  • 学費面では、修士科目生の方が若干安くなることが分かりました。

今回の記事で、修士選科生や修士科目生になることのメリットを知っていただけたら幸いです。これからも、学び続けることの大切さを忘れずに、さまざまな方法で知識やスキルを磨きましょう!

最後まで読んでいただきありがとうございました。

今回はこれで失礼します。

ChatGPTが解説!映画評論家・佐藤忠男さんの「任侠について」の要約と分析

目次

私のバイブル「任侠について」

Googleドキュメントに『大衆文化の原像』からスキャンした佐藤忠男さんの評論「任侠について」がありました。「任侠について」は、私が佐藤忠男さんの大ファンになる切っ掛けになった評論で、なんとかこんな論文を書きたいと構成を分析したこともあります。

今、アマゾンを確認しましたら、『大衆文化の原像』を2回買っているようです(笑)。

工場で働きながら『映画評論』の読書投稿欄に映画評を盛んに投稿。また、1954年に『思想の科学』に大衆映画論「任侠について」を投稿し、鶴見俊輔の絶賛をうける。1956年刊行の初の著書『日本の映画』でキネマ旬報賞を受賞。1957年に『映画評論』の編集部員になるよう誘われ、上京する。

(Wikipedia「佐藤忠男・来歴・生い立ち」より)

「任侠について」を読んでみたくなり、検索すると国会図書館で見つかり、『現代日本映画論大系』の中にあることが分かり、購入して読みました。

度肝を抜かれました。映画評論というと感想を述べたり、裏話だったり、芝居や映像の解説だったりするのですが、任侠映画から日本人の思想背景をさぐり、問題点指摘しているのです。

そんな「任侠について」のテキストが再発見されましたので、今話題のChatGPTに「要約」、「分析」して貰おうと考えました。

8000文字以上のテキストを要約・分析依頼

「任侠について」は8000文字以上あります。巨大テキストのプロンプトをGPT-4に送るとエラーになります。プロンプトに入力するテキストが大きすぎる場合の対処方法をGPT-4に聞いてみると、5つの方法を提案してきました。

現実的なのは「テキストの分割」のようですが、以下のような注意も指摘されました。

大きなテキストを複数の小さな部分に分割し、それぞれの部分を個別に送信して回答を得ることができます。ただし、分割したテキスト間の文脈が失われることがあるため、注意が必要です。

今回は以下のように分割してテキストを送信しました。

これから文章を分割して送ります。

これから文章を分割して送ります。
後で、その文章を「要約してください」といいますから、今回は受領だけしてください。
分かったら「はい」とだけ返事してください。
《送付文書のタイトル》:「仁俠について」

《送付文書1》: """

 {1779文字}

"""

分割して送る文章の2回目です。
後で、その文章を「要約してください」といいますから、今回は受領だけしてください。
分かったら「はい」とだけ返事してください。
《送付文書2》: """

 {1922文字}

"""

(略)

「分割して送る文章の4回目です。」までやった。

ChatGPTが「任侠について」を要約

今まで送った文章の最も重要な点を箇条書きにして要約してください。

  1. ヤクザ物語は日本の大衆文化の一部であり、伝統的な価値観や感情を反映している。
  2. ヤクザ物語のキャラクターは孤独な旅烏や孤独でないヤクザなど、さまざまな類型が存在し、大衆のカタルシスを提供する。
  3. ヤクザ物語は支配者にとって害のない存在となり、親分子分のモラルは封建時代の感情の安全弁として機能している。
  4. 社会の暗さはヤクザ物語の需要を増やし、大衆のセンチメンタリズムやニヒリズムを反映している。
  5. ヤクザ物語には危険な傾向があり、例えば清水次郎長一家の物語はファッシズムの模型として現れている。
  6. 近代的な思考を持つ人々はヤクザ物語に興味を持たないが、大衆の多くは依然としてヤクザ物語を愛し続けている。
  7. インテリと大衆の間に理解のギャップがあり、インテリはヤクザ物語を軽蔑し黙殺する一方、ファンたちは意識しないままヒロイズムからニヒリズム、さらにファッシズムへと遍歴を続ける可能性がある。
  8. この状況を放置することはできず、現代社会とヤクザ物語の関係性を批判的に考察する必要がある。

「最も重要な点」をなくすとどうなるのでしょう。

今まで送った文章を箇条書きにして要約してください。

  1. ヤクザ物語は日本の大衆文化であり、歴史的背景を持つ。
  2. ヤクザ物語には孤独な旅烏と孤独でないヤクザの2種類が存在し、それぞれ大衆にカタルシスを提供する。
  3. ヤクザ物語は支配者にとっても害のない存在となり、封建時代の庶民の感情の安全弁として機能している。
  4. 社会の暗さがヤクザ物語の需要を増加させる一因である。
  5. ヤクザ物語には危険な傾向も存在し、例として清水次郎長一家の武勇伝がファッシズムの模型となっている。
  6. 孤独なヤクザたちと次郎長一家のヤクザたちの違いを指摘。
  7. 義理人情を重視する言葉に反発できる近代的な思考を持つ人たちはヤクザ物語に関心しないが、大衆の多くはそれを愛好し続ける。
  8. インテリはヤクザ物語を低俗なセンチメンタリズムや安価なヒロイズムと軽蔑し、黙殺する傾向がある。
  9. ヤクザ物語のファンたちは、国定忠治のヒロイズムから平手造酒のニヒリズムへ、そして清水次郎長のファッシズムへと、無言のうちに遍歴を続けている可能性がある。
  10. この現象を見逃すわけにはいかないと作者は主張する。

どちらも、要点は伝わっているように思います。

論文の要約と小説の要約

論文は構造が明確です。それに比べて小説は構造が論理的ではないですから、ChatGPTは要約が苦手なのではないかと思いました。それで、こんな質問をしてみました。

論文の要約と小説の要約では、どのように違いますか? ChatGPTの苦手、得意を考慮して比較してください。

論文の要約と小説の要約は、それぞれ異なる目的とスタイルのため、異なるアプローチが必要です。ChatGPTは、両方のタイプの要約に対応できますが、それぞれに得意・苦手な点があります。

論文の要約:

  • 目的:
    主な研究目的、方法、結果、結論を簡潔に伝えることが重要です。
  • ChatGPTの得意点:
    論文は通常、構造化されたフォーマットで書かれており、明確なセクションがあります。このため、ChatGPTは重要な情報を抽出しやすく、要約に適した形で提示できます。
  • ChatGPTの苦手点:
  • 専門的な知識や複雑な研究方法を正確に理解するのは難しい場合があります。そのため、要約が専門的な背景を持つ読者にとって十分に正確で包括的であるとは限りません。

小説の要約:

  • 目的:
    小説の主要なプロット、登場人物、テーマ、および構造を簡潔に伝えることが重要です。
  • ChatGPTの得意点:
    小説の主要な登場人物やプロットポイントを抽出し、ストーリーの概要を作成するのが得意です。また、物語のテーマやトーンを概説する能力もあります。
  • ChatGPTの苦手点:
    小説は一般的に非線形であり、細かいニュアンスや登場人物の心情、繊細な文学的表現が含まれることがよくあります。これらの要素をすべて正確に捉え、要約に組み込むことは、ChatGPTにとって難しい場合があります。また、長い小説に対して、プロンプトの文字制限のため、十分に包括的な要約を提供することが困難な場合があります。

結論として、ChatGPTは論文と小説の両方の要約に対応できますが、それぞれに得意・苦手な点があります。論文では専門的な知識や複雑な研究方法を理解することが難しく、小説では細かいニュアンスや非線形な構造を正確に捉えることが難しい場合があります。

適切な小説の要約を得たい

小説の本文以外に付加情報を送れば、より良い要約を作ってくれるのではないかと考え、聞いてみました。

「小説の文章をだけを送る場合」と「小説の文章、登場人物、背景、テーマなどの付加情報も送った場合」では要約の結果はどのように違いますか?

小説の文章だけを送る場合:

  • ChatGPTは、送られた文章から情報を抽出し、それに基づいて要約を作成します。
  • 文章に含まれる情報が限られているため、要約は文章の中心的なアイデアや登場人物に焦点を当てることが多くなります。
  • 文脈が不足しているため、全体的なストーリーやテーマに関する洞察が欠けることがあります。

小説の文章、登場人物、背景、テーマなどの付加情報も送った場合:

  • ChatGPTは、提供された情報を利用して、より包括的で正確な要約を作成することができます。
  • 付加情報があることで、文脈や背景に関する理解が深まり、ストーリー全体の概要をより適切に提供できるようになります。
  • 提供された情報に基づいて、テーマや登場人物の関係性、物語の進行など、より詳細な分析が可能になります。

結論として、付加情報が提供されると、ChatGPTはより包括的で正確な要約を作成できるようになります。一方で、文章だけを送る場合は、情報が限られているため要約がより一般的で、全体的な文脈や背景に関する洞察が欠けることがあります。

今度、やってみましょう。

ChatGPTが『任侠について』を論じる

私はこの『任侠について』を読んでから、佐藤忠男さんの大ファンになりました。2023年3月に91歳で亡くなりましたが、私は大きな影響を受けました。私に代わって『任侠について』を論じてください。

『任侠について』を論じる

『任侠について』は、映画評論家・佐藤忠男さんが書いた卓越した評論であり、多くの人々に影響を与えています。佐藤さんは、映画やヤクザ物語を通じて、日本社会の暗部や人々の心情を緻密に分析しています。彼の見解は、今日でも有益であり、私たちが社会や映画の関係を理解する上で大変役立ちます。

  1. 『任侠について』の分析の核心
    佐藤さんの『任侠について』は、ヤクザ物語や任侠映画が持つ特性を鋭く捉え、それらが日本社会にどのような影響を与えているかを分析しています。彼は、ヤクザ物語が人々のカタルシスを提供する一方で、支配者にとっても害のない存在となっていることを指摘しています。また、それらの物語が、時代の変化とともに進化し、現代社会の問題や価値観とも結びついていることを示しています。
  2. ヤクザ物語と日本社会の関係性
    佐藤さんは、ヤクザ物語が日本社会の歴史や文化に深く根ざしていることを示唆しています。彼は、ヤクザ物語が日本の伝統的な道徳観念や義理人情を映し出しているとともに、そのような価値観が時代とともに変化していく様子を描いています。この点から、ヤクザ物語が日本社会の変遷を映し出す鏡であると言えるでしょう。
  3. 佐藤忠男さんの影響力
    佐藤さんは、『任侠について』を通じて、映画や物語の背後にある社会的な意義を掘り下げ、それらが持つ深い洞察力を読者に示しています。彼の分析は、映画評論の枠を超え、社会評論や文化研究にも通じるものがあります。そのため、佐藤さんの考え方や洞察力は、映画ファンだけでなく、社会全体に大きな影響を与えています。

  4. 佐藤忠男さんの遺産
    佐藤さんが2023年3月に91歳で亡くなりましたが、彼の著作や評論は今後も長く読み継がれるでしょう。彼の緻密な分析や深い洞察力は、映画業界や社会研究に対する貴重な資産となっています。今後も、佐藤さんの遺した知恵が、私たちが社会や映画に対する理解を深める手助けとなることでしょう。

まとめ

佐藤忠男さんの『任侠について』は、ヤクザ物語や任侠映画の分析を通じて、日本社会の歴史や文化に対する深い洞察力を示しています。彼の著作は、映画評論の枠を超え、社会や文化研究にも通じるものがあり、多くの人々に影響を与えています。今後も、佐藤さんの遺した知恵が私たちの理解を深める手助けとなることでしょう。

シロッコの感想:見事で頭が下がります。
Orz(拝んでいるつもり)

最後に

今回は、私のバイブルである「任侠について」を再発見したことから、そのテキストをChatGPTに要約や分析を依頼しました。

その過程で以下のことが分かりました。

  1. 大きなテキストを分割して送信する方法
  2. 論文と小説の要約の違い
  3. 小説の要約は付加情報を加えると得られる精度が上がる。

ChatGPTはウソもつきますので、8割くらい信じましょう。

ChatGPTは、テキストを分割しても適切な要約を提供することができ、私が大ファンである佐藤忠男さんの『任侠について』についても見事に論じることができました。

ChatGPTの驚くべき能力に改めて感銘を受けました。

AIは後もますます私たちの日常生活や知識の獲得方法に大きな影響を与えることでしょう。

私たちの学び対するアプローチも、ChatGPTを使いこなすことが求められるのだと感じました。

今回のブログ記事が、ChatGPTの活用方法や可能性について新たな視点を提供できることを願っています。

最後まで読んでいただきありがとうございました。

それでは失礼します。

 

ChatGPTで簡単!監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキングの作成

著作者:starline/出典:Freepik

目次

キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング

シロッコです。今回はChatGPTの助けをかりて、キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキングを作ります。

なんで作ろうかと思ったかというと、Wikipediaの「山田洋次」監督のページで「現役でキネマ旬報ベストテンに最多入賞した監督」という記述を見つけたからです。

山田洋次監督といえば、『男はつらいよ』シリーズなどの人情喜劇で人気のある監督です。しかし、海外での映画祭に入賞したという情報もなく、寂しく感じることがありました。

日本で最も評価の高い監督が、なぜ欧米で受け入れられないのか。それは、山田洋次監督が日本独特の心情を描くからだと思います。グローバル化が進む現代では、逆にそのガラパゴス的心情の価値観が高まるのではないでしょうか。

そこで、「キネマ旬報ベストテン」を分析したいと考えました。「監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング」を作成して、どのような監督が何回ベストテン入賞しているのかを調べるのです。

実は、これまでにもブログで「入賞回数ランキング」を作るために試行錯誤している記事を書きました。「CSVデータの処理」や「文字列の切り分け」、「PostgreSQL インストール」などがそうです。

試行錯誤の記事を書く一方で、手作業で「Googleスプレッドシート」に書き込んでもいました。完成すると、ChatGPTに「入賞回数ランキング」を作成する方法を聞いてやってみると、簡単に作成できてしまうではないですか。

今回の記事は、《「監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング」作成した手順》と《その結果》を紹介します。

みなさんは、入賞回数ランキングから何を読み取るでしょうか。そして、「Googleスプレッドシートの関数が分からなくても、ChatGPTに聞けばなんとかなるんだ」と実感して貰えれば嬉しいです。

それでは、早速ランキング作成の手順をご覧ください。

Googleスプレッドシートを並べ替える方法

「Googleスプレッドシート」は、Googleが提供する表計算ソフトです。有名な「Excel」とほぼど同じでですから、表を作るのできます。

問題は「ベストテン入賞回数ランキング」をつくれるかということです。

とりあえず、並べ替える方法を質問してみました。

  1. 同じ監督名の塊に並べ替える。
  2. それを同じ監督名の多い順に並べる。

そうすれば「入賞回数」の多い監督順に並んで、ランキングがわかるはず。

ChatGPTへのプロンプト

【「キネマ旬報ベスト・テン」Googleスプレッドシート】を並べ替える方法はどのような方法がありますか?

##制御文
①【「キネマ旬報ベスト・テン」Googleスプレッドシート】を同じ監督名の塊に並べ替える。
②同じ監督名の多い順に並べる。

## データの定義

【「キネマ旬報ベスト・テン」Googleスプレッドシート】:
「列データの種類」:
[開催回(数字)]、[順位(数字)]、[作品名(文字列)]、[監督名(文字列)]

以下の手順で、並べ替えることができます

以下の手順で、Googleスプレッドシートのデータを並べ替えることができます。

【「キネマ旬報ベスト・テン」Googleスプレッドシート】に関するデータの定義に従って、以下のような列データを想定します。

開催回 順位 作品名 監督名
数字 数字 文字列 文字列

①【「キネマ旬報ベスト・テン」Googleスプレッドシート】を同じ監督名の塊に並べ替える。

  1. Googleスプレッドシートを開く。
  2. 並べ替えたい範囲を選択する。ヘッダー行も選択すること。
  3. メニューバーから「データ」をクリックし、「範囲の並べ替え…」を選択。
  4. 並べ替えウィンドウが開いたら、「データにヘッダーがある」を選択。
  5. 並べ替え基準となる列を「監督名」とし、並べ替えの順序を「A→Z」に設定。
  6. 「並べ替え」ボタンをクリック。

「監督名」はオムニバス映画*1があって、最大監督が4人の場合がありますが、それは2本程度。とりあえず一人としてすすめます。

監督名の順に並べ替える

それではやってみましょう。

以下が「Googleスプレッドシート」です。この名前長過ぎるので今後「Googleシート」、「Googleシート」と呼びます。

オリジナルはファイル名に(org)をつけて保存し、コピーの方をいじり倒します。

・「D」のところをクリックして選択

・「右クリック」→「右に1列挿入」

・空白の列名をダブルウリックして「監督の出現回数」に変更。

指示された手順を眺めながら作業をしたいので、手順をメモ帳などに貼り付けいつでも見れようにしてきましょう。(デュアルモニタなら言うことなし)

  • 並べ替えたい範囲を選択する。ヘッダー行も選択すること。
    左上の「開催回」を選択したまま「スクロールバー」で行末まで行き、「Shift + 監督名をクリック。

  • メニューバーから「データ」をクリックし、「範囲の並べ替え…」を選択。


  • 並べ替えウィンドウが開いたら、「データにヘッダーがある」を選択。
  • 並べ替え基準となる列を「監督名」とし、並べ替えの順序を「A→Z」に設定。

  • 「並べ替え」ボタンをクリック。

監督名順に並べ替えるとこんな感じになります。

入賞回数の多い監督が登場してきましたね。

同じ監督名の多い順に並べる

以下にChatGPTの指示と私の実行結果を示します。

②同じ監督名の多い順に並べる。

  1. 監督名の隣の列(例:E列)に、「監督の出現回数」という新しいヘッダーを作成。
  2. E2セルに以下の式を入力し、監督名が出現する回数をカウントします。「=COUNTIF(D:D, D2)」
  3. E2セルの式をコピーし、E列のすべての行に貼り付ける。
    「=COUNTIF(D:D, D2)」は行が変わっても「D2」のままですか?
    申し訳ありません。説明が不十分でした。=COUNTIF(D:D, D2) を入力した後、E列のすべての行に適用するには、次の手順に従ってください。
    ・E2セルに=COUNTIF(D:D, D2)を入力します。
    ・E2セルを選択し、セルの右下にある小さな青い四角形(フィルハンドル)をクリックし、ドラッグしてE列のすべての行に対して式をコピーします。
    この操作により、=COUNTIF(D:D, D2) は、E列の各行に適用されます。つまり、E3セルには=COUNTIF(D:D, D3)、E4セルには=COUNTIF(D:D, D4) と自動的に更新されます。これにより、各行の監督名が何回出現するかがカウントされます。

    一番下まで引っ張るとこんな感じになりました。
  4. 並べ替えたい範囲(開催回、順位、作品名、監督名、監督の出現回数)を選択。ヘッダー行も選択すること。
    左上の「開催回」を選択したまま「スクロールバー」で行末まで行き、「Shift + 監督の出現回数(数字が表示されている)をクリック」ですね。
  5. メニューバーから「データ」をクリックし、「範囲の並べ替え…」を選択。

  6. 並べ替えウィンドウが開いたら、「データにヘッダーがある」を選択。
  7. 最初の並べ替え基準として、「監督の出現回数」を選び、並べ替えの順序を「Z→A」に設定。次の並べ替え基準として、「監督名」を選並べ替えウィンドウで、「並べ替え基準を追加」ボタンをクリックし、新しい並べ替え基準を追加します。

  8. この新しい基準として、「監督名」を選び、並べ替えの順序を「A→Z」に設定します。





  9. 「並べ替え」ボタンをクリックします。
    これにより、「監督の出現回数」が多い順に並び替えられ、同じ出現回数の場合は監督名のアルファベット順に並び替えられます。

山田洋次監督が27回入賞しているのがわかります。

これを見ればどんな監督が何回ベストテンに入賞しているかわかります。

「監督名」「監督の出現回数」だけの表を作る

もう少し、見やすい表があればいいですよね。

出来上がった「監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング」から「監督名」「監督の出現回数」を監督名が重複しないようにひとつずつ抽出して表を作る方法はありますか?

 

Googleスプレッドシートで、「監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング」から重複しないように「監督名」と「監督の出現回数」を抽出し、新しい表を作成する方法は以下の通りです。ここでは、UNIQUE関数とVLOOKUP関数を使用します。

  1. 新しいシートまたは新しい範囲を選択して、重複しない監督名のリストを作成します。A1セルに以下の関数を入力します(監督名が入っている列がD列の場合)。
    =UNIQUE(D:D)

    監督名1のセルには「=UNIQUE(D:D)」が入っています。
    「D列」の全てのデータから重複を除いたデータが「K列」に表示される。
  2. B列に監督の出現回数を表示するため、B1セルに以下の関数を入力します。VLOOKUP関数を使って、監督名に対応する出現回数を元のランキングシートから検索して表示します。
    =IF(A1="", "", VLOOKUP(A1, 元のシートの範囲, 出現回数が入っている列番号, FALSE))
    例えば、元のランキングシートが「Sheet1」で、監督名がD列にあり、出現回数がE列にある場合、関数は以下のようになります。
    =IF(A1="", "", VLOOKUP(A1, Sheet1!D:E, 2, FALSE))
  3. B1セルを選択し、右下の青い四角(フィルハンドル)をドラッグして、関数を他の行にコピーします。必要なだけ行をコピーしてください。

これにより、重複しない監督名とその出現回数が新しい表に表示されます。

 VLOOKUPの使い方を解説して

VLOOKUPは、Googleスプレッドシートの検索関数で、指定された検索キーに基づいて、範囲内の他の列から値を検索および取得するのに使用されます。VLOOKUPの使い方と構文は以下の通りです。

構文:

 VLOOKUP(search_key, range, index, [is_sorted])

引数:

  • search_key:検索する値。これは、範囲の最初の列で検索されます。
  • range:検索するデータ範囲。最初の列には検索キーが含まれている必要があります。
  • index:検索結果として取得する値が含まれる、範囲内の列番号。最初の列は1と数えます。
  • is_sorted:オプション。範囲の最初の列がソートされているかどうかを指定します。TRUE(または1)に設定すると、最初の列が昇順にソートされていることを前提として検索が実行され、該当する最も近い値が返されます。FALSE(または0)に設定すると、完全一致が返されます。デフォルトはTRUEですが、通常はFALSEを使用することが推奨されます。

例:
以下の例では、A2セルにある検索キーを使用して、A1:C5の範囲内のデータで検索し、3番目の列から値を取得します。完全一致検索が行われます。

=VLOOKUP(A2, A1:C5, 3, FALSE)

注意点:

  • VLOOKUPは、範囲の最初の列でのみ検索を実行し、最初に見つかった値を返します。
  • VLOOKUPは、左から右への検索しか行えません。右から左への検索が必要な場合は、INDEXおよびMATCH関数を組み合わせて使用します。
  • is_sortedがTRUEの場合、VLOOKUPは最も近い値を返しますが、常に正確な一致を保証するわけではありません。そのため、完全一致を求める場合は、is_sortedをFALSEに設定してください。

同じシート内なので次の関数を「L1」入れた。

  • =IF(A1="", "", VLOOKUP(K1, D:E, 2, FALSE))

それをズルズルと下に引っ張り、「L252」まで持っていく。

  • =IF(A252="", "", VLOOKUP(K252, D:E, 2, FALSE))

これで「監督別キネマ旬報ベストテン入賞回数ランキング」が完成しました。

ランキング表の補正

15回以上入賞した監督のランキングです。

複数の映画監督が記載されている映画

  • 第5回    8位    「結婚二重奏」    村田実    田坂具隆    阿部豊
  • 第11回   6位    「北進日本」     (指揮)武富海軍大佐    柴田海軍中佐
  •  第21回  8位   「四つの恋の物語 」   豊田四郎
      成瀬巳喜男    山本嘉次郎    衣笠貞之助        

第5回は「村田実監督」だけがカウントされ、 田坂具隆監督    阿部豊監督が除外されています。

第11回の 柴田海軍中佐が除外されています。

第21回の 成瀬巳喜男    山本嘉次郎    衣笠貞之助 が除外されている。

私はランキングが好きではない

「ベストテン入賞回数ランキング」を作っておいて言うのもなんですが、私には好きな映画はありますが、どっちが上で、どっちが下という感覚はありません。

面白さが分からなければ、「私がついていけないもかも」ということもあります。

しかし、山田洋次監督、木下恵介監督が世界にあまり評価されないことに興味があります。

私がこのことに興味をもち始めたのは以下のベストテンです。

第28回(1954年度)

日本映画ベスト・テン

  1. 二十四の瞳(木下惠介監督)
  2. 女の園(木下惠介監督)
  3. 七人の侍(黒澤明監督)
  4. 黒い潮(山村聰監督)
  5. 近松物語(溝口健二監督)
  6. 山の音(成瀬巳喜男監督)
  7. 晩菊(成瀬巳喜男監督)
  8. 勲章(渋谷実監督)
  9. 山椒大夫(溝口健二監督)
  10. 大阪の宿(五所平之助監督)

(Wikipedia「キネマ旬報:第28回(1954年度)」)

天下の「七人の侍」、世界に名高い溝口健二監督、成瀬巳喜男監督を抑えて、木下惠介監督が 1位、2位を独占しているのです。

ガラパゴス的な 山田洋次監督、木下恵介監督の大事にしているものな何なのでしょう。

それが分かれば「日本人とは何であるのか」、「私はどこに立っているのか」が分かるのではないか、と思っています。

*1:オムニバス(英: Omnibus)とは、複数の作者による独立した作品を集め、一つにまとめた映画。

Python初心者がWikipedia APIでキネマ旬報のデータ取得に挑戦!途中で発生したエラーとの戦い

(提供:フリーイラスト素材集 ジャパクリップ

目次

今までの流れ

Pythonを知らない私が、GPT-4に聞いて「キネマ旬報ベスト・テン」全ランキングのCSVファイルを作ろうとしました。その記録が以下です。

GPT-4 にプロンプトを送り、プログラムデバッグを行ったのですが、途中で動作がとまる症状が起こり、何が起きているのか把握できませんでした。

そこで、次のようにすることにしました。

  • Wikipedia API を使った動くプログラムを動作を確認しながら修正していく。
  • 修正はソースを渡して変更して貰うのではなく、自分が手作業で行う。

Wikipedia API を使った動くプログラム

以下のプログラムは、GPT-4から提示されたWikipedia APIを使ったプログラムです。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import wikipediaapi

# 言語設定
wiki = wikipediaapi.Wikipedia("ja")

# 記事タイトル
title = "キネマ旬報"

# 記事の取得
page = wiki.page(title)

if page.exists():
    print("Page - Title: %s" % page.title)
    print("Page - Summary: %s" % page.summary[0:60])
else:
    print("Page not found")
    exit()

# HTMLページの取得
res = requests.get(page.fullurl)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# セクション「各年のベスト・テン結果」の取得
best_ten_section = soup.find('span', {'id': '各年のベスト・テン結果'}).parent

# 各年代の項目を取得
decades = best_ten_section.find_next_siblings(['h3', 'table'])

i = 0
while i < len(decades):
    if decades[i].name == 'h3':
        decade_text = decades[i].text.strip()
        i += 1

    japanese_tables = decades[i]
    i += 1
    if i < len(decades):
        foreign_tables = decades[i]
        i += 1
    else:
        foreign_tables = None

# 各年代の「日本映画ベスト・テン」と「外国映画ベスト・テン」のテーブル数を表示
print("Japanese movie table:", japanese_tables)
print("Foreign movie table:", foreign_tables)

print("正常終了")

「createBestTen.py」を実行する。

前回インストールした「VS Code」を立ち上げます。

GPT-4 からコードを「Copy cpde」をクリックしてコピー。

「VS Code」で「Ctl + v」でペースト。

「createBestTen.py」として保存します。

保存方法は左上「三」のマークのメミューから「ファイル」→「名前をつけて保存...」です。

左の縦に並んだマークから「▷」をクリックし、新しく開いたWindowの「実行とデバッグ」をクリックします。
左上「三」のマークのメミューにも「実行」関連のメニューがあります。

実行すると膨大なデータが表示されました。

page 取得に成功したときは何も表示しなくていい

最初に表示されるのは、pageの取得が成功したかどうかを確認するところです。

if page.exists():
    print("Page - Title: %s" % page.title)
    print("Page - Summary: %s" % page.summary[0:60])
else:
    print("Page not found")
    exit()

成功するのが分かったので、ページが存在するときは何もしないコードを教えて貰った

# Get the page information, and do nothing if the page exists
if not page.exists():
    # Display an error message
    print('Error: Page not found')
else:
    # Do nothing
    pass

このように修正すると、not page.exists() 条件によって、ページが存在しない場合には、エラーメッセージを表示します。一方、ページが存在する場合には、何もせずにプログラムを終了します(pass 文によって何もしないことを示しています)。

print("Japanese movie table:", japanese_tables)の結果が膨大

プログラムの最後にある以下の結果が表示されています。

print("Japanese movie table:", japanese_tables)
print("Foreign movie table:", foreign_tables)

print("Japanese movie table:", japanese_tables) の取得した膨大な結果

Japanese movie table: <table class="navbox nowraplinks mw-collapsible mw-collapsed" style="min-width:100%;border-spacing:2px;border-collapse:separate;"><tbody><tr><th class="navbox-title" style=""><div style="float:left;width:3.5em;text-align:left;"> </div><span style="font-size:110%;">キネマ旬報主催の賞</span></th></tr><tr><td style="padding:0; font-size:111%;"><div aria-labelledby="キネマ旬報ベスト・テン_外国映画ベスト・ワン" class="navbox" style="border-collapse:collapse;padding:3px">(略)

外国映画はデータがない。

Foreign movie table: None

プログラムの処理内容を知りたい

japanese_tables に情報があり、1920年代、1930年代、などの年代ごとに取得した decades があるようなのですが、構造がわかりません。

処理の内容を分かりやすく説明して

以下の【キネマ旬報ベストテン取得プロブラム】が行っている処理の内容を分かりやすく説明してください。

この【キネマ旬報ベストテン取得プロブラム】は、キネマ旬報誌の記事ページから、各年代の日本映画ベスト・テンと外国映画ベスト・テンの表をスクレイピングして、画面に表示するプログラムです。以下に、プログラムの主要な処理内容を説明します。

  1. requests ライブラリを使って、キネマ旬報の記事ページの HTML データを取得します。
  2. BeautifulSoup ライブラリを使って、取得した HTML データをパースして、データを解析するためのオブジェクト(ここでは soup という変数に代入)を作成します。
  3. wikipediaapi ライブラリを使って、Wikipedia 日本語版の記事の情報を取得するためのオブジェクト(ここでは wiki という変数に代入)を作成します。
  4. 記事タイトルを指定して、Wikipedia から記事情報を取得します。
  5. 取得した記事情報に基づいて、記事タイトルと記事サマリーを表示します。
  6. セクション「各年のベスト・テン結果」の範囲を特定して、その範囲内にある各年代の映画ベスト・テン表を取得します。
  7. 取得した各年代の映画ベスト・テン表を表示します。
  8. プログラムの処理が正常に終了したことを表示します。

このプログラムでは、requests ライブラリや BeautifulSoup ライブラリを使って、Web スクレイピングを行っています。また、wikipediaapi ライブラリを使って、Wikipedia 日本語版の記事情報を取得しています。最終的に、取得したデータを整形して、画面に表示しています。

うーん、よく分からない。

page = wiki.page(title) で取得される情報

page = wiki.page(title) で取得されるのはどのようなものですか?

wiki.page(title) は、Wikipedia 日本語版の title で指定された記事に対応するページ情報を取得するためのメソッドです。このメソッドによって返されるオブジェクトは、WikipediaAPIの wikipediaapi.WikipediaPage クラスのインスタンスであり、記事のタイトル、ID、URL、テキスト本文、サマリー、カテゴリー、リダイレクト先などの情報が格納されています。

具体的には、以下のような属性を持ちます。

  • title: ページのタイトル(文字列)
  • pageid: ページのID(整数)
  • fullurl: ページのURL(文字列)
  • text: ページのテキスト本文(文字列)
  • summary: ページのサマリー(文字列)
  • categories: ページのカテゴリー(リスト)
  • links: ページ内に含まれるリンク(リスト)
  • sections: ページ内のセクション(リスト)
  • redirect: ページがリダイレクトしている場合のリダイレクト先のページ情報(wikipediaapi.WikipediaPage クラスのインスタンス)

このプログラムでは、wiki.page(title) によって指定された記事のページ情報を取得し、存在する場合はタイトルとサマリーを表示するために使用しています。

wiki.page(title) で取得した内容を表示

記事のタイトル、ID、URL、テキスト本文、サマリー、カテゴリー、リダイレクト先などの情報を表示するプラグラムを書いてください。

以下は、WikipediaAPIを使ってWikipediaの記事情報を取得し、各種情報を表示するサンプルプログラムです。ここでは、記事のタイトルを "Python" としていますが、任意の記事タイトルを指定することができます。

import wikipediaapi

# WikipediaAPIのインスタンスを作成する
wiki = wikipediaapi.Wikipedia('ja')

# 記事のタイトルを指定する
title = 'Python'

# 記事ページの情報を取得する
page = wiki.page(title)

# ページ情報を表示する
print('タイトル:', page.title)
print('ID:', page.pageid)
print('URL:', page.fullurl)
print('本文:', page.text)
print('サマリー:', page.summary)
print('カテゴリー:', page.categories)
print('リダイレクト先:', page.redirect)

# カテゴリーを表示する
print('\nカテゴリー:')
for category in page.categories:
    print(category)

# リンク先を表示する
print('\nリンク先:')
for link in page.links:
    print(link)

このプログラムでは、WikipediaAPIの wikipediaapi.Wikipedia クラスのインスタンスを作成し、page() メソッドを用いて記事ページ情報を取得しています。その後、各種情報を取得して、表示しています。

記事ページ情報には、titlepageidfullurltextsummarycategoriesredirect などの属性があります。それぞれの属性には、記事のタイトルやID、URL、テキスト本文、サマリー、カテゴリー、リダイレクト先などの情報が格納されています。また、categories や links 属性には、それぞれ記事に含まれるカテゴリーやリンクの情報がリスト形式で格納されています。

ページ情報を表示するプログラムの実行

「VSコード」を立ち上げます。

  • 左上「三」のメニューから「ファイル」→「新しいテキストファイル」
  • GPT-4 の「Copy code」をクリック
  • 「VSコード」で「Ctl +v」
  • 左上「三」のメニューから「ファイル」→「名前をつけて保存...」
    「showPageInf.py」としました。

「▷」で「デバッグと実行」

エラーが表示されます。

例外が発生しました: AttributeError
'WikipediaPage' object has no attribute 'redirect'
  File "C:\Users\kazka\Documents\python\bestten\showPageInf.py", line 19, in <module>
    print('リダイレクト先:', page.redirect)
                      ^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'WikipediaPage' object has no attribute 'redirect'

ChatGPTが教えるプログラムは間違っている場合があるから、要注意です。

このエラーメッセージは、記事ページにリダイレクトがない場合に、page.redirect 属性が存在しないことを示しています。つまり、エラーが発生したのは、"キネマ旬報"の記事ページにリダイレクトがない場合に、このプログラムがpage.redirect を呼び出したためです。(略)

例えば、以下のように if 文を使用することができます。

# Display redirect information, if it exists
if page.redirect:
    print('Redirect:', page.redirect)

またもエラー。

以下のエラーがでます。対処方法を教えて
エラー:

Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\kazka\Documents\python\bestten\showPageInf.py", line 21, in <module>  
    if page.redirect:
       ^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\kazka\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\wikipediaapi\__init__.py", line 832, in __getattr__
    return self.__getattribute__(name)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'WikipediaPage' object has no attribute 'redirect'

GTP-4の返答

このエラーメッセージは、記事ページにリダイレクトがない場合に、page.redirect 属性が存在しないことを示しています。つまり、エラーが発生したのは、リダイレクトがない場合に page.redirect を呼び出したためです。

(略)

したがって、エラーを回避するには、page.redirect 属性が存在する場合にのみ、リダイレクト先の情報を表示するようにプログラムを修正する必要があります。以下のように、hasattr メソッドを使って page.redirect 属性の存在を確認し、存在する場合にのみ、リダイレクト先の情報を表示することができます。

# Display redirect information, if it exists
if hasattr(page, 'redirect'):
    print('Redirect:', page.redirect)

これに差し替えて実行してみます。

バッファがあふれ先に表示したデータが消える

正常終了するようになりました。

しかし、一気に大量のデータが表示され、先に表示したデータはバッファがあふれ消えてしまいます。

ファイルに記録するように変更して

以下のプログラムは表示するデータが多すぎでターミナルのバッファが溢れ、最初の方が消えてしまいます。
「output.txt」というファイルに記録するように変更してください。
そして、最後に「print("正常終了")」を加えます。
プログラム:

(ここにソースコード)

GPT-4の回答

以下のように、print 文を file 引数を使ってファイルに出力するように変更し、最後に print("正常終了") 文を追加することができます。

import wikipediaapi

# WikipediaAPIのインスタンスを作成する
wiki = wikipediaapi.Wikipedia('ja')

# 記事のタイトルを指定する
title = 'キネマ旬報'

# 記事ページの情報を取得する
page = wiki.page(title)

# ファイルに出力するためのファイルオブジェクトを作成する
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # ページ情報をファイルに出力する
    print('タイトル:', page.title, file=f)
    print('ID:', page.pageid, file=f)
    print('URL:', page.fullurl, file=f)
    print('本文:', page.text, file=f)
    print('サマリー:', page.summary, file=f)
    print('カテゴリー:', page.categories, file=f)

    # Redirect情報をファイルに出力する
    if hasattr(page, 'redirect'):
        print('Redirect:', page.redirect, file=f)

    # カテゴリーをファイルに出力する
    print('\nカテゴリー:', file=f)
    for category in page.categories:
        print(category, file=f)

    # リンク先をファイルに出力する
    print('\nリンク先:', file=f)
    for link in page.links:
        print(link, file=f)

# 処理が正常に完了したことを表示する
print('正常終了')

このコードを「VSコード」に貼り付け、「savePageInf.py」として保存実行しました。

「正常終了」と表示され、「output.txt」が出来ていました。

「output.txt」の内容を Notepad++ で開くと、次のようなもので、正常に取得できているようです。

タイトル: キネマ旬報
ID: 171948
URL: https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AD%E3%83%8D%E3%83%9E%E6%97%AC%E5%A0%B1
本文: 『キネマ旬報』(キネマじゅんぽう)は、キネマ旬報社が発行する映画雑誌である。1919年7月創刊。毎月5日・20日刊行。通称「キネ旬」。

概要
1919年7月に東京高等工業学校(現・東京工業大学)の田中三郎ら学生4人が、アート紙4ページ、毎月1日、11日、21日発行の外国映画専門誌として発刊。

(略)

Portal:映画
プロジェクト:映画

4643行もあるファイルです。

これから、「日本映画ベスト・テン」の内容を取得するのにはどうすればよいのか、検討していきます。

今回はここまでとします。

まとめ

今回は、キネマ旬報のデータ取得にWikipedia APIを使って挑戦してみました。

最初は、GPT-4で作ったプログラムでエラーが出たり、取得結果が多すぎて混乱したりと、何度も壁にぶち当たりました。

手作業で修正することでやっとページの取得方法を理解し、プログラムを修正することに成功しました。

次は、日本映画ベスト・テンの情報取得に挑戦する予定です。

初心者でもわかりやすい、Wikipedia APIの情報やプログラムの修正方法、バッファの処理方法など、様々なことを学びました。Pythonに興味を持っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

今回のも壁にぶち当たりました。しかし、その分、自分自身で問題を解決する喜びも味わうことができました。皆さんも、挑戦することで自分自身の成長に繋がることを実感してほしいです。

 

ChatGPTに「キネマ旬報ベスト・テン」全ランキングのCSVファイルを作って貰う

目次

「キネマ旬報ベスト・テン」から全ランキングのCSVファイルを作りたい

過去に、ChatGPTにCSVデータを処理して貰おうとすると、Python のコードを示し、実行結果をのCSVデータを返すというのがありました。

そのときの面白さから、Bing Chat に教えてもらい、Python で文字列を要素に分けるプログラムを作りました。

他にも、Pythonが生成したデータでChatGPTと対話も行い、ChatGPTの能力の高さには驚くばかりです。

そこで、今回は調子に乗って、ChatGPTに「キネマ旬報ベスト・テン」全ランキングのCSVファイルを作って貰います。

元となる情報は -、Wikipedia「キネマ旬報:各年のベスト・テン結果」にあります。

Pythonを全く知らない私が、「キネマ旬報ベスト・テン」全ランキングのCSVファイルを作れるのか。

GPT-4 のお世話になって挑戦してみます。 

ウィキペディア「キネマ旬報」から情報取得

以下のことをやって貰ったのですが、記事が長くなって読む気が失せると困ります。

  • やりたいことを提示して、実行可能かどうか確認
  • ChatGPTへのプロンプトを作成して定義に間違いがないかチェック

省略します。

以下に、Pythonのライブラリを使用してウィキペディアのページから情報を抽出し、CSVファイルに保存する方法を示します。この例では、requestsとBeautifulSoupとpandasというライブラリを使用します。まず、これらのライブラリをインストールしてください。

pip install requests beautifulsoup4 pandas

これだけは実行する必要がありそうです。

GPT-4 に送ったプロンプト

[ウィキペディアURL]は「キネマ旬報ベスト・テン」の「各年のベスト・テン結果」です。
「第1回(1924年度)」から「第96回(2022年度)」までの「日本映画ベスト・テン」の一覧を表現したCSVファイルをGPT-4に作ってください。

・[ウィキペディアURL]:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AD%E3%83%8D%E3%83%9E%E6%97%AC%E5%A0%B1#%E5%90%84%E5%B9%B4%E3%81%AE%E3%83%99%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BB%E3%83%86%E3%83%B3%E7%B5%90%E6%9E%9C

# ウェブスクレイピングをするための細部情報

[除外年度]:
・「1924年」と「1925年」は「日本映画ベスト・テン」が発表されなかったので無視する。
・194319?1945年は戦争により中止。第20回(1946年度)から再開している。

[変則年度]:

・「第7回(1930年度)」は変則的な選出方法を採用している。
・「日本・現代映画」のランキングをそのまま取得し、「備考」を示す項目に「日本・現代映画」と記入する。
・「日本・時代映画」のランキングをそのまま取得し、「備考」を示す項目に「日本・時代映画」と記入する。

# 作品関する情報

・[開催回]:何回目の「キネマ旬報ベスト・テン」であるか
・[開催年度]:「キネマ旬報ベスト・テン」が発表された年度
・[順位]:先頭の数字
・[作品名]:[順位]に続く文字列
・[監督名]:
・(山中貞雄監督)のように()に囲まれているので()を外す
・「山中貞雄監督」のように「監督」という役職がある場合は「監督」をを外す
・(田坂具隆監督/村田実演出/阿部豊補導)のように「/」で区切られている場合は、分割して複数人とする。
・「(オムニバス映画/監督:豊田四郎、成瀬巳喜男、山本嘉次郎、衣笠貞之助)」とときは「豊田四郎」、「成瀬巳喜男」、「山本嘉次郎」、「衣笠貞之助」の4人

# 出力CSVファイルの詳細指定
[Cファイル名]:「best_ten.csv」
[CSVファイル全体]:複数の[CSVファイルの行]から構成される
[CSVファイルの行]:以下の項目から構成される1本の映画情報
・[開催回]
・[開催年度]
・[順位]
・[作品名]
・[監督名1]
・[監督名2]
・[監督名3]
・[監督名4]
・[備考]

GPT-4 が作ったPythonのコード

私はAIモデルであり、コードを直接実行することはできませんが、以下のPythonコードを提供します。このコードは、指定されたウィキペディアページから情報を抽出し、指定された形式でCSVファイルに保存します。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import re

url = "https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AD%E3%83%8D%E3%83%9E%E6%97%AC%E5%A0%B1#%E5%90%84%E5%B9%B4%E3%81%AE%E3%83%99%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BB%E3%83%86%E3%83%B3%E7%B5%90%E6%9E%9C"
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
tables = soup.select('.wikitable')

def extract_director_names(director_text):
    director_text = re.sub(r'(|)', '', director_text)
    director_text = re.sub(r'監督', '', director_text)
    director_names = director_text.split('/')
    return [name.strip() for name in director_names]

with open('best_ten.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(['開催回', '開催年度', '順位', '作品名', '監督名1', '監督名2', '監督名3', '監督名4', '備考'])

    for table in tables:
        year_text = table.caption.get_text(strip=True)
        match = re.search(r'第(\d+)回((\d+)', year_text)
        if not match:
            continue

        kai = int(match.group(1))
        year = int(match.group(2))

        if year in [1924, 1925] or 1943 <= year <= 1945:
            continue

        for tr in table.tbody.find_all('tr')[1:]:
            row = [kai, year]
            tds = tr.find_all('td')

            if len(tds) == 1:
                if kai == 7:
                    remark = tds[0].get_text(strip=True)
                else:
                    continue
            else:
                rank = int(tds[0].get_text(strip=True))
                title = tds[1].get_text(strip=True)
                director_text = tds[2].get_text(strip=True)
                director_names = extract_director_names(director_text)
                remark = ''

                row.extend([rank, title])
                row.extend(director_names)
                row.append(remark)

            csv_writer.writerow(row[:9])

このコードをPython環境で実行すると、指定されたウィキペディアページからデータを抽出し、「best_ten.csv」というCSVファイルに保存します。ただし、このコードは特定のウィキペディアページの構造に依存しているため、ページの構造が変更されると動作しなくなる可能性があります。また、ウェブスクレイピングを行う際には、ウェブサイトの利用規約やrobots.txtを確認し、適切なアクセス速度や方法で行うことが重要です。これは、ウェブサイトのサーバーに負荷をかけず、適切な方法で情報を収集するためです。

robots.txtの内容を表示する

頼んでいないのにこんなことまでしてくれた。

このPythonコードは、前述のコードの続きではありませんが、robots.txtの内容を取得し、表示するコードを提供します。

import requests

url = "https://ja.wikipedia.org/robots.txt"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("Error: Could not fetch robots.txt")

このコードを実行すると、ウィキペディアのrobots.txtファイルの内容が表示されます。これを確認し、ウェブスクレイピングが許可されているかどうかを判断してください。

適切な時間間隔

また、ウェブスクレイピングを行う際には、必要に応じて適切な時間間隔を設けることが望ましいです。以下のコードは、Pythonで2秒間の待機を行う例です。

import time

time.sleep(2)  # Sleep for 2 seconds

 

このtime.sleep()関数は、ウェブスクレイピングのコード内で適切な場所に挿入することで、ウェブサイトへのアクセス間隔を調整できます。ただし、ウィキペディアの場合、APIを使用することが推奨されています。APIを使用すると、ウェブページのHTML構造の変更に対応しやすく、また、適切なアクセス速度や方法でデータを取得できます

これをAPIを使用するコードに変更してください。

実用になるコードを提示してくれなかったので、APIを使用するのは諦めました。

Pythonコードを実行する

いよいよ、Pythonコードを実行します。

まず、一発で動作するとは思えず、簡単なことから始めます。

robots.txtの内容を表示するコードの実行から始めます。robots.txt が何かというと、 Google などのロボットが情報収集の許可、不許可を指示するもので、クローラーはその指示を守ります。

「IDLE」でPython による開発を学ぶ

今回からPythonをインストールしたときに一緒にインストールされた「IDLE」を使います。「IDLE」は Python の統合開発学習環境らしいのですが、まだ詳しい使い方は分かっていません。

「スタート」から「Python 3.11」の「V」をクリックして開き「IDLE」を起動します。

「File」→「New File」を選択すると、新しいWindowが開きます。

GPT-4が作ったコードを「Copy code」をクリック。

新しいWindow で「Ctl + v」でペースト。

先にコードは貼り付けてありますが、インデントや行末の文字に注意してください。

インデントは「半角スペース」か「TAB」。

行末にあやしい空白がないか注意。


新しいWindow で「File」→「Save As...」で「robots.py」の名前をつけて保存します。

そうすると、以下のようになります。

「Run」→「Run Module」で実行されます。

エラーがなければ以下のようの結果が表示されます。

「Squeed text(597 lines).」をダブルクリックすると、以下が表示されます。

「Allow」がロボットのアクセスを許可しているディレクトリ、

「Disallow」が禁止しているディレクトリです。

長くなったので

続きは次回に譲ります。

今回は、ChatGPTにお願いして、Wikipedia「キネマ旬報ベスト・テン」から全ランキングのCSVファイルを作るPythonプログラムを書いてもらいました。

robots.txt を確認して、ウェブスクレイピングが許可されているかどうかを判断しろ、というので robots.txt を読み込むプログラムを実行してみました。

(許可されているから、Googleなどで検索できる)

次に、robots.txt を読み込むプログラムを実行するのに「IDLE」を使ってみました。

少し、進歩したような気がしませんか?

そう思って、喜びましょう。

今回も最後まで読んでいただきありがとうございます。

 

ChatGPTに映画『ロッキー』の解説記事を書いて貰った

ロッキー (字幕版)

目次

ChatGPTに映画『ロッキー』の解説記事を書いて貰う

「私」がChatGPTを利用して映画『ロッキー』の解説記事を書こうと思いついた物語を書いて貰った。

解説記事を書こうと思いついた物語を書いて

指示した内容

ChatGPTの素晴らしさを知り、それを活用して映画『ロッキー』の解説記事を書こうと思いついた物語を「私」を主人公にして書いて。まだ書いていない状態を前提にすること。

ChatGPTの作文

私の気持ちにぴったりの作文を書いてくれました。

私は最近ChatGPTという人工知能プログラムを知り、その精度の高さに驚かされていた。私は普段から映画や音楽に興味があり、ブログを書くことも趣味の一つだった。そこで、ChatGPTの力を活用して、映画『ロッキー』についての解説記事を書こうと思いついた。

私はまだ記事を書いていないが、書くにあたって『ロッキー』についてもう一度見直すことにした。私は以前にも何度か見たことがあったが、今回はより深く理解するために、細部にまで目を向けて見ることに決めた。

『ロッキー』は1976年に公開され、アカデミー賞を受賞するなど、大きな反響を呼んだ。この映画は、ストーリーの中心にある主人公ロッキー・バルボアの生き様が、多くの人々に勇気と希望を与えたと言われている。私も、自分自身が負け犬だと感じていた時期があるため、この映画に強く惹かれた。

このような背景を持って、私はChatGPTを使って、『ロッキー』についての深い解説記事を書くことにした。しかし、その前に、もう一度映画を見て、より深く理解するための準備をしようと思った。

 

『ロッキー』解説のために指示した内容

こんな指示を書きました。

ChatGPTが出力する文章は、指示の質によって決まります。統一性がなかったり、矛盾していることもありそうです。今後のスキルアップが課題です。

一番好きな映画『ロッキー』という3000字程度のエッセイを書いて
以下の条件に従うこと。
・あなたは売れっ子ブロガーです。アクセスが集中するエッセイにして
・読みたくなる50文字程度ブログタイトルを日本語で5本書いて
・5つくらいのパラグラフにする。パラグラフは結論を最初に書き、その根拠や解説を加える
・本文は「私の一番好きな映画は『ロッキー』です」から始める
・1976年に公開された最初の『ロッキー』についての話題に限定する
・解説を指示しているが、その指示は書かないこと
・『ロッキー』がunderdogストーリーであることの解説
・福島県の阿武隈山系の村に住んでいた自分は東京人に比べ負け犬と感じていたが、希望が湧く物語だったこと
・ロッキーは亀を飼っている。その亀に話しかけるロッキーの心理解説を亀の象徴性、亀だけが友達であること、など精神分析家の視点で書いて
・同じ負け犬のエイドリアンとの純粋な愛に胸を打たれる理由を詳しく解説して
・ロッキーが練習するために生卵を飲むシーンや、トレーニングのために階段を駆け上がるシーンなど、ロッキーが自己鍛錬に打ち込む姿に観客が感動する理由を心理学の立場から詳しく書いて
・シルベスター・スタローンがロッキーを映画化するまでの人生に触れ、それがロッキーバルボアとかぶるものがあることについて解説して
・不器用そうな声、演技がロッキーバルボアにマッチしていた理由を詳しく解説して
・映画音楽がなぜ素晴らしいのか、音楽から受ける印象を詳しく解説して

ChatGPTが「ロッキー」について書いた内容

混んでいるからか話が途切れ途切れになり、「続けて」と指示すると話すスタイルが変わったり、重複してしまいました。

読みやすいように手作業で最小限の編集をしました。書いた内容につては手を触れていません。

書き出し

私の一番好きな映画は『ロッキー』です。1976年に公開されたこの映画は、ストリートファイトャーのロッキー・バルボアが、世界チャンピオンのアポロ・クリードに挑戦する過程を描いた感動的な作品です。

候補に挙げてもらった【ブログタイトル】

  1. 売れ犬ストーリー『ロッキー』が持つ魅力とは?
  2. 『ロッキー』で学ぶ自己鍛錬の心理学
  3. 亀の象徴性に隠されたロッキーの心理
  4. 『ロッキー』が伝える勝ち続ける意味
  5. 素朴な愛が生む感動 『ロッキー』のメッセージ

うーん、イマイチです。

underdogストーリー

『ロッキー』は、負け犬と呼ばれるロッキーが、強敵と戦うというunderdogストーリーであることが特徴的です。この物語は、多くの人々にとって希望と勇気を与えてくれます。私が福島県の阿武隈山系の村に住んでいた頃、東京人に比べて自分は負け犬だと感じていました。しかし、『ロッキー』を観たことで、自分自身を信じ、自分の力を信じることができるようになりました。それが今でも私がこの映画を愛する理由の一つです。

ロッキーと亀の関係についての解説

『ロッキー』のストーリーには、ロッキーが一匹の亀を飼っているという小さなエピソードがあります。この亀はロッキーにとってただのペットではなく、彼の心理的な支えでもあります。ロッキーは亀に話しかけることがあり、それは彼自身の状況を抱えた内面的な対話の一部であると言えます。亀は物語的にもロッキーの孤独と切なさを象徴しています。亀は彼の唯一の友達であり、自分が負け犬であることを受け入れた現実に対する彼の唯一の対処方法です。精神分析家の視点から見ると、ロッキーが亀に話しかけることは自分自身との内面的な対話であり、亀が彼の孤独と絆の象徴であると言えます。

アドリアンとの純粋な愛についての解説

ロッキーとアドリアンの愛の物語は、観客にとって感動的な瞬間であり、『ロッキー』を忘れられない映画にする要因の一つです。アドリアンは内向的で引っ込み思案な人物であり、彼女がロッキーに惹かれる理由は、彼女自身が孤独を感じ、共感できる相手だからだと言えます。また、ロッキーはアドリアンに自分自身をさらけ出し、彼女に自分自身を受け入れてほしいという願望があったとも言えます。このような愛は、純粋で真実なものであり、観客の心を打つ要因となっています。

自己鍛錬に打ち込むロッキーについての解説

ロッキーが練習するために生卵を飲むシーンや、トレーニングのために階段を駆け上がるシーンなど、ロッキーが自己鍛錬に打ち込む姿に観客が感動する理由を心理学の立場から詳しく書くことができます。人々は、自分たちが自分の人生で達成することができる可能性について夢を見たいと思っています。ロッキーが毎日訓練に取り組んでいるのを見ることで、人々は自分たちも同じように努力すれば、自分たちの目標を達成できるかもしれないという希望を抱くことができます。また、ロッキーが自分自身に打ち込む姿を見ることで、観客は自分たちが自分自身を改善し、自分の目標に向かって進むために、自分自身に集中する必要があることを学びます。

ロッキーを映画化するまでの人生

(サブタイトルがなかったので手書きで追加)

シルベスター・スタローンがロッキーを映画化するまでの人生に触れ、それがロッキーバルボアとかぶるものがあることについて解説することができます。スタローンは、映画化を行う前に多くの失敗を経験していました。彼は役者として成功しなかったため、自分自身のストーリーを書き、それを映画にすることにしました。この過程で、彼はロッキーのキャラクターに多くの要素を反映させました。スタローンは、ロッキーと同様に、人生で挫折を経験し、状況を打開するために自己鍛錬に打ち込んでいました。彼のストーリーは、ロッキーのストーリーに多くの影響を与え、映画の成功につながりました。

『ロッキー』の映画音楽について

最後に、『ロッキー』の映画音楽についても触れたいと思います。この映画のサウンドトラックは、ビル・コンティが手掛けており、世界中で大ヒットした曲「Gonna Fly Now」も含まれています。

「Gonna Fly Now」は、映画の中でロッキーが階段を駆け上がるシーンで流れる曲で、この曲が流れるときには誰もがロッキーの勇気と決意を感じ取ることができます。この曲は、トランペットの美しいメロディが特徴的で、ロッキーの戦いを描いた物語の中で、観客に力強い印象を与えることに成功しています。

この曲をはじめ、映画音楽全体が映画のストーリーを強くサポートしています。音楽は、観客にエモーショナルな印象を与える力があり、『ロッキー』の映画音楽も例外ではありません。映画音楽は、物語をより深く感じ取ることができるようにしてくれる大切な要素の一つであるといえます。

まとめ

(サブタイトルがなかったので手書きで追加)

以上、私が一番好きな映画『ロッキー』について、映画のストーリー、キャラクター、音楽など様々な視点から解説してきました。『ロッキー』は、負け犬の物語として有名で、劇中で描かれるキャラクターたちの様々なエピソードから、多くの人々が勇気や希望を見出すことができるのではないでしょうか。この映画を見たことがない人も、ぜひ一度見てみて、その魅力に触れてみてください。

解説記事を書いて貰った感想

それなりの記事は書けていると思う。

私は作文が苦手だから、「自由に書いて」とか言われると、何を書いていいか分からなくなる。

指示する文章の反省

ここまで出来たなら、ひとつひとつのパラグラフに長さなどの指示を出せば、もっと興味深い記事になりそうです。

分析するなら、根拠として論文や本を提示して貰うとか。

新しい時代が来ました。AIをどう使うか、それによって私達の未来が大きく変わりそうです。

ChatGPTに自宅サーバを立ち上げる手順を聞いたり、データベースの設計をお願いしたり、いろんなことが可能になりそうですが、指示をだす人間が詳しいことでないと、手も足もでないことになります。

みなさん、ChatGPTに何をさせますか?

 

 

 

名作に「らくがき」していくと読書感想文を書けるようになる?・『名作をいじる 「らくがき式」で読む最初の1ページ』

名作をいじる 「らくがき式」で読む最初の1ページ (立東舎)

 

目次

『名作をいじる』はどんな本?

 著者は東京大学大学院の阿部公彦教授。「ヨーロッパ文学の読み方―近代篇」のアメリカ文学の章で知った先生です。

 先生には多くの著作がありますが、アマゾンにいくと、原稿用紙をバックにタイトル、赤ペンでの書き込みのある『名作をいじる 「らくがき式」で読む最初の1ページ』が目を引きます。

 教授は、名作であればあるほど「なんじゃこりゃ!」というほど《変》だといいます。何か《変》だと違和感を感じるところに、「しつこい!」、「意味分かんない!」、「暗い!」と書き込んで行く。そうすると、名作がいかに《変》ところがあるのか、《変》だからこそ名作であることが分かるというのです。

 そして、自由に「らくがき」していくうちに、名作の新たな魅力に気付き、レポートや読書感想文にも使える、と言います。

「らくがき」される15作品

 次の15作品が、赤線が引かれて書き込みをされます。

  1.  夏目漱石『三四郎』〜目覚めたら話がはじまっていた
  2. 夏目漱石『明暗』〜小説世界に「探り」を入れる
  3.  志賀直哉「城の崎にて」〜一行目で事故に遭う
  4. 志賀直哉「小僧の神様」〜おいしい話を盗み聞き
  5. 太宰治『人間失格』〜太宰モードに洗脳される
  6. 太宰治『斜陽』〜こんなに丁寧に話すんですか?
  7. 谷崎潤一郎『細雪』〜一筋縄ではいかないあらすじ
  8. 谷崎潤一郎「刺青」〜劇場的な語り口
  9. 川端康成『雪国』〜美しい日本語だと思いますか?
  10. 梶井基次郎「檸檬」〜善玉の文学臭
  11.  江戸川乱歩『怪人二十面相』〜ですます調で誘惑する
  12. 森鴎外「雁」〜さりげない知的さ
  13. 芥川龍之介「羅生門」〜不穏な世界を突き進む
  14. 葛西善藏「蠢く者」〜私小説に響く不協和音
  15. 堀辰雄「風立ちぬ」〜愛し合う二人は蚊帳の中
  16. 林芙美子『放浪記』〜さまざまな声が混入する

 そして、どこが《変》なのかが解説されます。

私が名作と思う映画はどこが《変》なのか

 私は名作小説をほとんど読んでおらず、詳しくありません。しかし映画ならば、それなりに見てきました。そして、レポートのようなものを書きたいと思っても、思うようにはいきませんでした。

 「らくがき」方式なら、映画のレポートが書ける気がしてきました。その映画はどこが《変》なのか、そして、それが《映画全体のテーマにどう繋がっているのか》を書いてみます。

金子正次の『竜二』

 私が名作だと思っている映画に金子正次の『竜二』があります。

竜二 [DVD]

竜二 [DVD]

  • 金子正次
Amazon

 過去にブログを買いましたが、松本ひとしさんが5、6回、千原ジュニアさんは10回以上は見たと言っているとか書いてます。しかし、残念なことにその映画の《根本的な魅力が何なのか》が書いてありません。

sirocco.hatenablog.com

《カッコつけて》生きるヤクザと《カッコよくない》堅気
  • 「竜二 」は竜二が目覚めるときから、始まります。
    下着を身に付けようとしている女の奥にベッドの竜二。
    彼はその女が誰か分からないが、昨晩口説いた女であることが分かってくる。
    「金はいいのよ」というのにガッツリ金を渡す。《カッコつけやがって!》
    女は金は受け取らず、動物のぬいぐるみだけ貰っていく。
    《なんでぬいぐるみなのよ》
  • そして、動画「竜二 OP」。ショーケンの「ララバイ」が流れる中、サングラスの竜二がホテルの螺旋階段をタバコをくわえ、肩を揺らして降りてきます。
    《その服装の派手なこと》。
    太い黒のストライプのシャツ。白いネクタイ。ダブルのスーツ。《なんてカッコつけてんだよ》。

 ヤクザの「竜二 」は《カッコつけて》生きてます。

 そんなヤクザが、実家で暮らす妻とおさな子のために、堅気になって酒屋で真面目に汗を流して働き、ささやかに生きようとします。

 庶民のささやかな暮らしは《カッコよくない》。たった一杯のラーメンのために並んで待つのは屈辱です。私はスーパーのレジに並ぶのが嫌で、隣町のいつも空いているスーパーまで、車で行ったこともあるという男です。「竜二 」の気持ちは分かって、分かってしょうがないのです。

 ラストは、妻と子どもがスーパーの安売りに並んでいるシーン。

 それを見て竜二はヤクザに戻る決意をします。妻には何でもないことかもしれませんが、少しばかり安売いからと並ぶことが、竜二には耐えられないのです。ヤクザに戻った竜二はまた妻に大金を送るようになります。

 昔、この映画のビデオを一緒に見た友人が、「何のためにこの映画をつくったんだ」と怒っていました。若くして両親を失い、兄と山形から上京してきた彼には竜二の決断が許せなかったようです。

『風と共に去りぬ』

 マーガレット・ミッチェルの原作が映画化された『風と共に去りぬ』。舞台は南北戦争時代のアトランタです。

 最初のシーンはこんなです。

 南北戦争の話が大っ嫌いな美しいスカーレット・オハラは二人の若者から「ウィルクス園遊会」でワルツを踊る順番の話をする。

 他に踊る申し込みがあっても、断ることを条件に「メラニーとアシュレー」が結婚することを教える。

 しかし、スカーレット・オハラは、アシュレーが自分を愛していると盲信している。

 《なんてスカーレット・オハラは勝ち気なんだ》

 《なんてワガママなんだ》

 《いくら相手を強く思っても、ダメなものはダメ。こだわり過ぎ!》

ラストの結末はオープニングに示されている

 スカーレット・オハラは周りの男を思いのまま動かします、一番振り向いてほしいアシュレー以外は。

 そして、最後にはスカーレット・オハラを求め続けていたレット・バトラーも去ってしまいます。

 ドラマの作り方は悲劇です。最後、レット・バトラーが愛想をつかして出て行く原因は、最初に準備されています。つまり、アシュレーの心がスカーレットになびく事はないのに、いつまでも追っては破滅するしかないのです。

 スカーレットはこのとき、レットが大切な人であることに気付きます。
「あ~ぁ、もう、どうして良いかわからないわ。寝てから明日考えましょ。明日は明日の風が吹くんだから」
 なんと楽天的なんでしょう。なんと力強い人なんでしょう。

『スミス都へ行く』

スミス都へ行く(字幕版)

スミス都へ行く(字幕版)

  • ジェームズ・スチュワート
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 『スミス都へ行く』は1939年に公開されたアメリカの政治をテーマにした映画です。1939年は第二次世界大戦が始まった年。そんな中、フランク・キャプラは純真無垢なボーイ・レンジャー隊長が上院議員になり、「自由と平等」を訴えてアメリカの政治腐敗を打ち負かすというアメリカン・ドリームを描きました。

 映画は、支配者ジム・テイラーが連邦議会上院に《操り人形》として送り込んだフォーリー上院議員が死亡し、それを電話で伝えることから始まります。

  • 《操り人形》のペイン上院議員がそれを《同じ穴のムジナ》ホッパー州知事に伝える。
  • ホッパー州知事は支配者ジム・テイラーに報告し、支持を仰ぐ。
    「イエス ジム」、「イエス ジム」、「イエス ジム」
    《ペコペコ、ペコペコ》
  • ホッパーは新しい《操り人形》を探すが、決まらない。
    ジム・テイラーは、ミラーを選ぶよう圧力。《ペコペコ、ペコペコ》
    委員会はヘンリー・ヒルを推薦する。
  • そんなとき、知事の子供たちが、ボーイ・レンジャーズの隊長「ジェファーソン・スミス」を推薦し、ホッパーは子どもたちにやりこめられる。
    《子どもたち強すぎ》
    《ジェファーソン。独立宣言を書いた人と名前が同じ》
  • 決められないホッパーは、コイントスで決めようとコインを投げますが、重ねた新聞に支えられて立ってしまう。
    《こんな偶然ある訳がない!》
    その新聞には「ジェファーソン・スミス」が消化活動で市民から感謝されたことが載っており、ホッパーは「ジェファーソン・スミス」に決める。
    《話が出来すぎ!》
コメディ映画の特徴

 『スミス都へ行く』は主人公のジェファーソン・スミスとソーンダースが子どもたちに「自由と平等」を教えるためにキャンプ場法案を通そうとする。しかし、そこはテイラー一がダムを作ろうとする場所。テイラーの陰謀と闘う。

 コメディー映画は、シリアスなドラマなど、他のジャンルに適していないテーマを描写できます。

 例えばエディ・マーフィーの『大逆転』など、出来すぎの偶然・ありえない出来事の連発でストーリーが大逆転しますが、《夢の世界》と分かっていますから、気軽に楽しめます。

しかし、コメディ映画で勧善懲悪のアメリカン・ドリームを描いても、それは《夢の世界》で終わってしまうという弱点があります。夢だからこそ描け、夢にしかならないというジレンマがある。

大逆転 (字幕版)

大逆転 (字幕版)

  • ダン・エイクロイド
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映画での子どもの役割

 『スミス都へ行く』のクライマックスでは、子どもが大活躍します。

 スミスがフィルバスター(議事妨害)で延々と演説を続け、自分は陰謀にはまられていると主張しますが、テイラーの指示で新聞にもラジオにも報道されません。

 そこで、ソーンダースがスミスの母に連絡し、新聞を作って配るのです。テイラー一派の邪魔とも戦います。

 子どもは純粋、無垢、そして未来を象徴されます。大人が演じるよりも観客は惹きつけられます。

 2020年4月29日に映画専門チャンネルで放送された「昭和を彩った名優たち 特別対談 山田洋次×杉田成道」が放送されました。

 最後、音楽・クレジットタイトルが流れたあと、山田洋次監督が宇野重吉さんから聞いたエピソードを紹介します。

 宇野重吉さんが一緒に芝居したくない相手が3つある。

  1. 動物、犬
  2. 子ども
  3. 笠智衆

 笠智衆さんの存在感が偉大であることを示すためにあげた、共演するとくわれてしまう相手を上げているのですが、《子ども》をあげているのは面白いことです。

 ユーモアを使用することで、創造性の自由度が高まり、デリケートな話題や論争の的となる話題をより気楽な方法で表現できるのです。

まとめ

「ヨーロッパ文学の読み方―近代篇」を履修したことが切っ掛けで、阿部公彦教授を知り、『名作をいじる 「らくがき式」で読む最初の1ページ』を読みました

 名作は「なんじゃこりゃ!」というほど《変》だといいます。《変》だと思うところにガシガシ赤ペンで線を引き、書き込んで行く。

 「らくがき」していくうちに、名作の新たな魅力に気付き、レポートや読書感想文にも使える、と言います。

 例として、私が名作と思う映画3本を取り上げて見ました。

 金子正次の『竜二』、『風と共に去りぬ』、『スミス都へ行く』です。

 『風と共に去りぬ』は以前にブロブで書いたことが元になっており、『スミス都へ行く』は卒業研究の論文がネタ元になっています。

 しかし、金子正次の『竜二』は新たなキーワード「《カッコつけて》生きるヤクザ」に気づくという収穫がありました。

 ただ、名作でなければ「なんじゃこりゃ!」という変なところはないののかも知れず、どんな作品でも「らくがき」していくと読書感想文を書けるようになる訳ではないように思います。

 今後、検証していきます。