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今回の名言は、多色思考。人のせいにして生きていきましょう。いつもどおりじゃないですか。でもほら、大事よ、そのメンタルに来るか来ないかみたいなのって、結局責任感からきちゃいますから。
責任感ありすぎると、気負っちゃってね、っていう話。そういう意味だと、僕ら二人、責任感ないんじゃないですか。
まあ、ほどよくはね、会社の人が聞いてるかもしれないからさ。
まあでもほら、白紙論文を書きながら、精子を完全に病み切った男が言うんだから、間違いないですよ。あれが社長の気持ちなのかな。
社長とかはやっぱすごいよね。自責ですよね。社長じゃないから、みんな。っていう激励の言葉を送りながら、コワーカーさんたちの質問に答えていく質問会となってます。
もう最近は厳選していかないといけないぐらいみんなからたくさんのコメントをいただいてますが、じゃんじゃんじゃんじゃん皆さんからのコメントお待ちしてます。
そして次回は隣のデータ分析屋さん1周年ということで、そのあたりの話もしてるので、ぜひ楽しみにしてください。どうぞ。
隣のデータ分析屋さん。この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ、を叶えるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのリョッチです。データサイエンティストのたっちゃんです。
コワーカーありがとう。どういたしまして。お便りかい。やっていきましょう。
聞こえた。ありがとうの返事がリトルリョッチから。どういたしましての方ってこと?
コワーカーからです。コワーカー森玉さんからのお手紙です。
たっちゃんさん、ジョッチさん、はじめまして。コワーカーネーム森玉と申します。
うわ、いいっすね。自分でコワーカーネームって言ってますよ。
お、浸透してる。いいですね。いいファンだ。
データ分析はとっつきにくいイメージがある中で、ジョッチさんの軽快なオープニングトークやお二人の楽しい掛け合いなどわきあいあいとした雰囲気でありながらも、
バリュー中毒全開でポッドキャストを聞いているだけでデータ分析のモチベーションが上がりとてもありがたい思いです。
いつも最後の締めの感想を送ってくださいというくだりで、ジョッチさんの声が小栗旬さんにめっちゃ似ていると思うのですが、
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他にも思っている人はいるはず。声のトーンもう少し変えられていると思うので、何か意識されていたりするのでしょうか。
また、ポッドキャストなどの音声メディアは耳心地がすごく大切だと思うのですが、
音の波形データから流行る流行らないの分析とかしてみたら面白いかなと思いました。
ポッドキャストをデータ分析されたパトレオンの回があったかと思いますが、音にフォーカスしてお二人の考えをお聞かせいただければ幸いです。
最後になりましたが、通勤時や家事をしながら楽しく聞かせていただいています。これからもバリュー中毒全開でワクワクする配信を楽しみにしています。
はい、PS、たっちゃんさんの弟感満載なキャラはいろいろな人に愛されていそうですね。どうなんでしょうね。
ありがとうございます。
三兄弟の長男なんだけどな。
いやね、そうだよね。
まあいいや。
まあね、おぐりしゅんに似てるっていう部分に関してはね、ポッドキャスト界の花座悪いって言われてるからね、俺は。
えっ、ブルノマじゃないの?
ブルノマはもう狩りの姿。世を欺く狩りの姿。
本当はポッドキャスト界の花座悪い。
もーりたまっ!
ごめん、ちょっとシリーが反応して聞こえなくなっちゃった。
やるやん、シリー。
で、何を聞きたいんだって?
えーと、声のトーンを少し変えていますかっていう。
そもそも最近あれだよね、たっちゃん読みだもんね、ここね。
まあそうですね、でもね、りょっちゃんはね、声のトーン変えがちなところあるんですよね、昔から。
英語喋るときね、ワンオクターブ下がるっていうね、これ有名な話で。
国際学会とかで英語の話になるとめちゃめちゃ声低くなるっていう、ちょっと格好つけてるのか知らないですけど。
めちゃめちゃ恥ずかしいよね、それね。
声低くなるんですよね。これ有名なんで多分書いてると思いますね。
そんないじり方も会社とかでしたらなんちゃらハラスメントとか言われるからね。
いや、これ何ハラですか、じゃあ。
なんだって。
ボイハラ?
ボイハラ。
ボイハラ、ボイストーンハラスメント。
イングリッシュボイストーンハラスメント。
褒め言葉じゃないですか、やっぱ。
これがもしね、耳心地めちゃめちゃいいなってなるんだったら、宇宙話聞いてくれたら多分もう永遠に俺あのトーンだと思うよ。
あー、確かに。低いもんね、声が。
落ち着いてる感でやってますもんね。
そうそうそうそう。
最近、より落ち着いた雰囲気を醸し出そうとしてる。
あー、じゃあ分けてるんだ、そこはもうギャップじゃないけど。
意識はちょっとはしてるけど、なんだろうな。
リビングとか寝室で一人で撮ってるわけよ。
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やばくない?このテンションで例えば撮ってたら。
それはもうある意味プロだよね、それもね。
まあね、まあ確かにね。
いやでもやばいよ、実際。
夜寝る前にさ、ウィーとか言って。GDPとか言って。
内容も内容だしね、一人で宇宙の話するときにハイテンションで喋ってたらちょっと気持ち悪いよね。
うん、鬱陶しいしね。
まあまあ、寝ながら聞いてくれてる人もいるからまあ。
音の波形データで流行る流行らないはあれなんじゃない?それこそ前回のさ、
エピソードで出たスピーチネスなのかどうなのかみたいな話とか。
どっちかっていうとそういう定性観点的な方があるんじゃない?
流行る流行らないか、これ難しいよな。
流行るか流行らないかも、どうやってラベルつけるかにもよるし、
あのーとかえーとかっていう波形の形見ただけで切れるよね。
今ね、あるんですよね、そこの場所だけ切ってくれるサービスもあるし、プロダクトとしてもありますよ。
フィラーオンって言うんだよね。
フィラーをカットするのが自動実装されてプレミアプロ。
まだベータ版かな?
俺でも昔よりはフィラー減った気がする。
ポッドキャスト始めてから。
毎日自分の喋ってるのがフィードバックが返ってくるから。
うん。
聞き心地の良い無編集の音ってなんだろうってなると、
フィラー少ない方が絶対にいい。
そうだね。
あと沈黙に勝つっていう。
そこに音を入れないでおくってことをする。
ラジオとか、プロのラジオとか逆にフィラーでごまかしてますよね。
芸人さんとかって。
なんでいきなりそのディスってんの。
ごまかすというか、間を持たせるっていう意味で、別にどっちがいいとかじゃないんですけど、
沈黙させないようにするっていう意識がすごいあるんだなっていうのを感じるようになりましたね、自分は。
喋るようになって改めて気づくというか。
でもね、宇宙話はね、間を空けないでやつぎ早に喋りまくるとあんま伸びない。
あ、そうなんだ。
うん。
幕仕立てるように20分間とか15分20分ずーっと喋るモードで何ヶ月かやってみたけど、なんか伸びが悪くなった気がする。
内容も内容だからやっぱり、入ってこなくなっちゃうのかな。
うん、かもしんない。
あとなんか多分聞きたいシチュエーションと内容が合わないとかじゃない?
まあでも結局は音質だと思うよ。
それはあるかもね。
まあなんかとりあえず音質良かったらいいみたいな。
09:01
あのめっちゃ綺麗なスタジオで撮ってた時の音質とか全然違うからさ。
誰だっけな、エロいって言ってましたよね。
綺麗な音で撮ったら、いやでもわかる。
あれはね、エロいちょっと。
エロすぎて内容入ってきませんでしたっていう感想をいただきましたよね。
うん。
あそこはね、ちょっとエロかったね音が。
タイミングで言うと、エピソード45、46、47かな。
エロいよ。
数字良いしね、ここだけ。今見た。
確かに対面で撮ってテンポ良かったってのもあるかもしれないし。
そうだね。
いいところがなんか組み合わさっている気がしますね。
なるべく対面で撮りたいけどね、やっぱ難しいよね、頻繁に撮るのね。
そうなんですよ。
なので音の波形は多分あんまり関係ないのかな、感覚としてはな。
あと音の波形のデータ分析ってめちゃめちゃ大変なんですよね。
これやったことある?
個人的にデータを扱って分類問題を考えたことがあって。
音ってサンプリングレートがあって、1秒間に何サンプル撮るかみたいなデータを扱うんですけど。
あ、そうなんだ。
そのサンプリングレートを基にどこの周波数の音が強いかっていわゆるスペクトルを作るっていう手法を取るんですね、音のデータって。
何Hzから何Hzまでの区間でどの音が強いかっていう。
それをすることでスペクトルになるんで、一種画像として扱うみたいなことができて。
例えば音の波形から何かを分類するとかっていうような機械学習のタスクに落とし込むと、
音のデータをまず画像に変換して画像データとして画像分類に入れるみたいなそういう段階を踏むんで。
そもそも方法が難しいし、処理が大変だし、データ量多くなるし、っていう分析者泣かせというか。
確かに。
ハードル高いっていう、ちょっと別の視点で音のデータ嫌だ、扱いたくないなっていう思いはありますね。
それで結果出なかったら最悪だもんね。
そうですね。
なるほどね。
そうなんですよ。だから、しかもそのAIの分析結果見ても画像のデータを扱うんで、いわゆるディープラーニングのモデルに入れることが多くて、
そうなるとなんでAIのモデルがそういう判断したかっていうところがより見えなくなるから、
フィードバックかけにくいっていう別の問題も発生して。
じゃあ振り返りしづらいんだ。
そう、なお難しいっていう。
音って大変なんだね。
そうなんですよね。
12:00
でもなんかスポティファイとかそういうのやってそうだよね、たくさんね。やってないのかな。
その業界のプロフェッショナルがまたいるから、その人たちが頑張ってシコシコやってると思いますよ。
データ、シコシコ。
擬音警察。
日本人ならではだからね。
そう、やっぱね、ジャパニーズカルチャー出していかないと。ふっと大切にしていくスタイルで、俺らやっていくぜ。
というところで、森玉さんへの回答になりますかね、これが。
ありがとうございます。
前回のテイラースイフトのときのスポティファイのAPI通して得られる情報は、そういう処理がある程度されてる可能性はあるよね。
確かにそういう処理をされて、8つくらいの指標で構造化データでくれるってことだ。
最高だな。
最高ですね。さすがスポティファイ。
これおすすめエピソード載せてくんねえかな。褒めてるから。
はい、せっかくなのでもう少し。
コアカーネーム、メテオさんからです。
りょうちさん、たっちゃんさん、初めまして。
初めまして。
配信開始当時にApple Podcastのおすすめで見つけて以来ずっと聞いています。
私は日本の大学を卒業後、現在ヨーロッパの大学院でバイオインフォマティクスという分野を勉強しています。
遺伝子などのバイオデータの統計やパイソンなどを使ったデータ処理を学ぶことが多いのですが、
新卒キャリアを考える上でお二人のPodcastを聞きながらデータサイエンティスト・アナリストのキャリアにも興味を持つようになりました。
これまでのエピソードではデータ屋さんになってからのキャリアのテーマも多かったと思うのですが、
コンピュータサイエンスやデータサイエンスなどのバックグラウンドではない私としては、
天文分野からデータ屋さんになったお二人のキャリアの選択理由や、そういったバックグラウンドならではの強み・難しさなどがあればお話いただけたらと思います。
また、りょっちさんはNASAで研究もされていたと思いますが、データ屋さん目線で留学や英語についても何かあればお話していただきたいです。
ということです。ありがとうございます。
ありがとうございます。
まず最初にね。
はい。
お手紙遅くない?最初から聞いてんのに。
時差あるからしょうがないのか。
うん、そうですよ。ヨーロッパだし。
裏側か。まあしょうがないか。
しょうがないしょうがない。責めないで。メテオのこと。
たくさんあれですよ。聞きたいことありましたよ。
バイオインフォナティクスね。
いたね。大学の学科に先生。
いたなー。一番尖ってた教授だったな。
確かにね。しかもデータサイエンスやっぱゴリゴリだから相性いいんじゃない?
彼だけ全部YouTube配信。なんかあれですよね。そもそも大学の授業、教室に来なくていいよっていうスタイルでやってて。
コロナ前からね。
そう、僕の動画は全部YouTubeに上げるからっていうことで。
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だから一人で教室で授業して配信してるってちょっと異質でしたよね。
俺ゴールデンウィークに授業行ったら、俺一人だけだった時あってさ、怒られたよ逆に。
え、どういうこと?
なんで来たの?って。
俺が来たせいで、そのまま去年の動画をYouTubeに上げてみんな見てくれればいいのに、俺が来たせいで授業しなきゃいけなくなっちゃったから。
あ、来たんだって言われて。
したくなかったの?授業は。
そうだね。
でもまあ偉いねみたいな感じだったけどね。
先生だし一応ちゃんと。
教授の義務だもんね、そこは。
帰れとか言ったら問題になっちゃうから。
確かにね。
で、データサイエンティストとなんのもありかなっていうので、天文屋さんからデータ屋さんになった二人のキャリア選択の理由。
これタッチは喋ったことある?
あるかな。
確かにこの物理学の学科の人がデータ分析系の仕事に就くのは当時は珍しかった印象で、確かに自分の研究室からこの業界に入った人は聞いたことがないからレアだったのかなと思いますし、
でもそもそも就職活動、物理からは難しいよねっていう一般論を言われたことはよくありましたね当時。
まあ確かにね、あったよね。
俺もなんかSEか先生しかないと思ってたもん。
ああですよね、そういう話でしたよね。
まあSIERもいたけど、まあSEとかいない方しちゃうとして、大体そのイメージだし、あとは公務員って感じだったよね、大体は。
まあでもそんな中で、キャリア選択の難しさ。
難しさはね、ないよ。むしろ、むしろ、俺は物理科とかバイオインフィマティクスとかだったら難しさはほぼないと思うけどね。
たぶんこのよく難しさって言われる理由が、直接社会実装とかビジネスにはつながらないよねって言われるところのギャップがあるから難しいっていう、なんか一言で片付けられると思うんですけど。
確かにその機械系、コンピューター系、よりビジネス直結する系の学科もあって、まあその人たちは直接自動車メーカーに行けるとか、コンピューター系のIT系に就職しやすいって言われる、そこの違いなのかなと思いますね。
でも、でもだよね、実際さ、思ったよりみんな数学わかってないんだなって感じするし、統計とかわかってないのにデータ分析の話する人いっぱいいるよなっていう感じもあるから、あのね、そういう難しいよみたいなこと言ってくるやつが一番逃げだよ。
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逃げて、あのね、それっぽーい社会人風やってるやつだと思うな。俺言ったことないもん。物理科のやつに会ってキャリアの話したときに、いや物理科はむずいよみたいな。
それはお前がむずかっただけなんつって。いやそうなんだよな、全然むずくないから。むしろ物理がわかってる方が伸び率としては俺絶対高いと思うから、マイナスのこと言ってくるやつはね、そいつがうまくいってなかっただけだと思ったほうがいいね。
だから考え方次第ですよね、もう物理とかこういう理学の勉強してる人たちって何でも基礎的なところで考えられる素養を持ってるっていう意味で、なんか選択肢は無限にありますよっていう話だし。
より統計とか、データの分析と言いつつやってるのは統計学に近いって話を扱うから、論文読んだりとかする機会も多いし、相性はいいと思うんですよね。そんな気するね。
あとなんか天文、こと天文においては天文の観測分野って結局なんか宇宙っていうでかいドメイン知識プラス衛星データ分析する分析スキルの掛け合わせだから、でそれに洞察力みたいな、まあ多分この3軸なんだよね天文は。
で、俺はPhD取った後、データサイエンティスト転職したけど、宇宙っていうドメイン知識を捨てただけで他の2つの柱はゴリゴリ残ってるから、1本柱無くなったぐらいじゃ何にもないというか、と思えばそこが変わっていくだけみたいな。
むしろ強みですねこれは。
そう、あとどうせ転職したらそんなドメイン知識なんかリセットされるんだから基本は。って思えばね、何でも余裕ですよ。
いい回答になったんじゃないですかね。
ほんと、俺はこうやって生きてるからね。
だからなんか物理やってる人って意外とこのデータ界はいるよねっていうのは最近気づかれてきてるし、実際に増えてきてるし、なんか最近物理掛けデータ分析のイベントとか確か出てましたよね。天文だっけ?
天文掛けデータサイエンスのイベントへ登壇したね、こないだ。
そうだよね。
でもあれは、俺がドクターの学生やってた時からあの流れはあったよ。俺理研の隣の席の人、データサイエンティストに転職したもん、ご所属の人。
PHDのコース行ってて、中国でそれ行ってて、理研に留学してきてたやつもデータサイエンティストで就職するんだって言ってたし。
俺はもうタッチャン的には研究室からはいなかったよねって感じだったけど、理研とかの周りは結構いたイメージ。
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やっぱいるんだよね。
なんなら俺データサイエンティスト転職するときもうオワコンの業界入っていくと思ってたもん。
確かに言ってましたね。もうオワコンだよねとか言って。
オワコンだと思ったが一回就職の軸から捨てたしね、俺。
調べてみると意外とまだ大丈夫だなって思ったっていう話してましたよね。
そうそう。
ぜひぜひキャリア考えてみてください。
はい。
じゃあ、次。
コアカネム、まことさんからです。
論文の内容について紹介していただくことが多く、いつもその内容にヘェーと思わされることばかりです。
そして毎回気になるのが、その面白いためになる論文、どこで見つけたのだろうということです。
Spotifyというワードを入れてSpotifyに関する論文を読み漁って面白い論文を見つけているのでしょうか。
そのように毎回キーワードを使って調べているだけで、論文探しも骨が折れる作業になると思います。
何か論文に限らずデータ分析に関する情報を知り入れる際に意識しているコツやサービスあれば教えていただきたいです。
とのことです。ありがとうございます。
ありがとうございます。
日本語ってすごいよな。
大変なことを骨が折れるってさ。
そんな骨折れるまで作業したことないよね。
腱鞘炎とかそういうこと?
まあまあそういうことだよね。
疲労骨折とか。
ぐらい大変なことをそうやって表現した人がいるわけじゃん。過去に。
まあ確かにね。骨の折れる作業。すごいよね。
英訳したらどうなるんだろうね。
ブロークン…
ボーンクラッシャーワークとかじゃない?
これね、論文探し。論文探しってでもあれだね。
研究で養われるよね、結構。
ああ、そうかもしれないですね。
だからそのスポティファイのやつで言うと、スポティファイ、ミュージック、データとかってやるとめっちゃ包括的なやつが出てくるけど、
例えばあれだね、前回のテイラースウィフトのめっちゃ細かい分析のやつは、
俺が見つけて、あ、これいいんじゃない?って言ってだっちゃんに送ったけど、
あれは、テイラースウィフト、データサイエンス、みたいな感じで調べたかな。
ああ、やっぱキーワードベースだ。
そうね。あと、あえて絞り込んでいくワードチョイスは大事な気がする。
で、なんか絞り込んだワードで調べて、ちっちゃい領域を一個ずつ潰していくっていう方が見つかるよね。
その時はGoogle検索になるんですか?
俺はテイラースウィフトの普通のGoogle検索で見つけたね。
論文探すときはどうしてます?
論文は、Googleスカラーたまに使うけど、Google検索で調べるかな。
24:07
意外と見つけれるね。
チャットGPTとか使えます?
チャットGPTはね、一番いい。一番いい。一番いい。論文探しにはマジで一番いい。
いや、自分もその、最近そうなったなと思いますね。
楽ですよね。
プロンプトはどうしてる?
プロンプトは、例えばさっきのテイラースウィフトの話とかだと、テイラースウィフトの楽曲を分析したレポートを教えてくださいみたいな。
リンクも欲しいっていう。キーワードじゃなくて文章でプロンプトで入れてますね。
俺もね、基本チャットGPTで論文めっちゃ探すけど、俺のおすすめは調べたい内容を伝えて、それのサマリーを書いた上でリンクも貼ってください。
あー、なるほど。
あと、茶読論文だけにしてくださいとかっていうのにして、チャットGPTが出した情報からさらに深掘りしに行かなくてもどの論文にするか決めれるぐらいまで提案させる。
あー、確かにいいね、それ。
列挙させる個数も指定する。3から5ぐらいでやって、あんまピンとこなかったらこれ以外にも他にあると思うので追加で5個出してくださいとか言って出して、
とりあえずそのサマリー読んで。
いや、ありますね、でもこれどうなってるのかなと思うんですけど、チャットGPTが提案してくれる論文って、論文タイトルとサマリーみたいなの書いてくれるんですけど、
その論文のタイトルを元にそっからGoogleスカラで検索かけると、会員しか見れませんみたいになるケースがあるんですよ。
あー、はいはいはい。
そのなんかの学会で発表した論文になるからとか。
おい、GPTどこでその情報手に入れてんねんって思ってたどり着けないみたいなケースもあって。
あー、なるほどね。
そう、たぶんうまいことデータベースどっかから仕入れてる可能性あるんですけど。
確かに確かに。
でも今どき見れない論文ほぼないよね。
ほぼない。
Google検索で最後タイトルまで分かってて、本当に読みたかったら最後にスペースPDFって入れるだけで結果変わるから。
そうなんだ、それ知らんかった。
変わる変わる。
そうするとPDFで落ちてるやつが優先的に出てくるから、ダウンロードボタンから行かなきゃいけないページより先にPDFが生で落ちてるとこにアクセスできる。
いいねそれめっちゃ。
だいたいそれでいくかな。
それ使えば骨折れることないっすね。
全然余裕。筋トレいけるその後。
27:06
いけるね。
間違いないな。
こないだゲストに出てもらった面倒なことはチャットGPTにやらせよう。
ああいうだからプロンプトの工夫だけでだいぶどうにかなるっていうのもあるし、絶賛お勉強中。
読んでます?
Kindle版で買いました。
この収録の後の土日とかでちょっとガッツリやろうかなと思って。
データアナリストとしての教養ぐらいの感じのもんだと思って。
そうですよね。
まあからLLM使ってください。
使い倒しましょう。
いいね。紹介しきれないぐらいあるのがいいね。贅沢な悩みになってまいりました。
贅沢な悩みですねこれは。
みんなも気合い入れてお手紙書かないと。
読んでもらえないからさ。
気をつけてね。
めっちゃ上から。甘くないから。世の中。
これは1エピソードで撮ろうとか言ってるものもあるんで。
あるある。
ちょっとお待ちいただければと思います。
とか言ってこのコメント来たときめちゃめちゃ嬉しく見てるからね。
そうですよ。
これマジモチベーション上がるよね。
個人的にはお手紙も嬉しいし、最近YouTubeのコメントとかもちょくちょく増えてきてて。
確かに。
嬉しいんですよ。絶対あのいいね押しちゃうもん。
あれなんかさ、ハートワーク主催者側の要望みたいなのあるよね。
そう。絶対押してる。
あれは嬉しいね。
このYouTube伸びるぞっていうコメントがあって。
ありがたかったっすよ。
いいね。
伸びなかったらそいつのせいだね。
そうだね。ストレスフリーでいけるね。
そう。多席。
ビジネスの実績とか言ってるやつはほんとにね。自殺者増やしてるからやめたほうがいいと思う。
多席です。
社長だけ実績って思ったほうがいい。
そう。ほんとにそう。
っていう感じですかね。今回は。
でもね、視聴者数に対してはやっぱもうちょっとコメント欲しいな。
おじさんは。
飢えてますからね。
本当に承認欲求の塊。
承認欲求ってTシャツ作りたい。タトゥー彫りたい。
ちょっとお待ちしております。
じゃあ次回は1年記念エピソードですか?
そうですね。アニバーサリー企画。
やばー。
まあちょっと振り返りますか。1年間を。振り返りましょう。
せっかくならデータ使って振り返りましょう。
いいね。
そんなデータ残ってるかな。
いやいやいや。どんなエピソードが聞かれてるかとかも。
だってこれ僕らしか見れないじゃないですか。
確かに。
30:00
なのでぜひぜひ公開していくのはどうですか。
いいね。
さすがにオフラインで撮るか。
そうですね。確かに。
それがいいかも。
あのサイレンとお揃い番組公式Tシャツで。
はい。いやなんかあれ、あれ前回あの
ポッドキャスト雑談で収録した時の映像見てると
やっぱちょっと2人並ぶとキモいなと思ったんですよね。
みんなちょっと恥ずかしがりすぎなんだよ。あのTシャツを。
なんかその収録の前に着替えるとかやめてもらっていい?
俺家出る時からあれ着て電車乗ってるから。
本当に会社でもあれ着て普通に仕事してるってめっちゃ笑っちゃったんだよな。
恥ずかしいじゃん。
全然。お、番組のTシャツだって言われた。
愛が足りないなきっと。
愛が足りない。本当に。
1周年放送、気合い入れていこう。
気合い入れて、あの1周年おめでとうの感想コメントもお待ちしております。
ああそうよそうよ。
あとなんかベストエピソードとか教えてほしいな。
確かに。
今の中の55本とかあるわけでしょ。
55本。
あと4本増えるから、57本で1年間は終えるかな。
じゃあみんなのベストエピソードぜひ送ってください。
お願いします。
はい、隣のデータ分析屋さん。今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問はハッシュタグとなりの分析屋。
隣の方がひらがなで分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せてください。
ではまた。バイバイ。
