テノニッキ

高幡不動の五重塔、昭和55年5月5日に建立されたとのこと

年を明けてから初詣に行っていなかったので各所回る。年初からいろいろ起きているので祈願。
天気が良くて冷え込む関東地方の冬の気候だった。

午前中は散歩をしてそのまま図書館にいって本を数冊借りる。以前も書いた通り目的は本棚経由で出会う本にヒントをもらうことが目的になっているので、毎回図書館に行った際に回るルート(本棚の間を通る順番)を決めているので一巡して気になった本を手にとって借りて帰っている。直近出版された本というよりかは数年前に出版されていて読んだことがない本に出会うことで普段考えていることを補完したり進めるための材料集めといった具合。図書館、あまり利用しないという人も多いかもしれないけれども気分転換も兼ねて歩くのお勧め。本屋も同じ要領で回っていたりする。

夜、自分は何も埼玉という土地とは個人的な縁やゆかりもないのだけれども何故か毎年見ている「埼玉政財界人チャリティ歌謡祭」を見る。やっぱりなんで見てるかわからないけどテレビで見てしまった。

年初からのSNSのタイムラインを眺めていたときや2024年仕事初めのタイミングであるこの時期に改めて、生活をしていたり、仕事に取り組んでいると大小問わず自分が想定していない予期せぬ事態に直面したり、なかなか自分だけでは解決することができない場面に出会ったとき、「自分の機嫌は自分で取る」という考え方が、いかに重要であるかを感じることがあります。

まず、自分の感情を自己管理することは、自身のモチベーションを前向きに向けたり毎日の生活を質を向上させるのに大事なポイントだなと思います。すごく日常的な出来事の一例ですが、例えば小売店の店頭で会計の順番待ちをしている時に割り込まれたり、品数が限られた商品の販売が目の前で受付が終了したりするような場面。これらの状況で「なんで自分が？」と思うよりも、「残念だけど、次は良いことがあるかも」とポジティブに再解釈することで、ストレスを減らし、心のバランスを保つことができます。(= 自分の機嫌は自分でとる)

一見、この様なアプローチは心理的な安定感を生む故のメリットだと思いがちですが、例えば日常業務の課題解決や目標達成においても非常に効果的だと思っています。取り組んでいる業務や日常生活において問題に直面した際、冷静かつ客観的に分析し、解決策を見つけるためには、まず自分の感情をコントロールすることが重要です。また、目標に向かって進む中での挫折や困難に直面した時、感情を上手く管理することでモチベーションを維持し熱意を保つことができます。これは目標達成や課題解決への執着を完全に手放すことではなく、より健全でバランスの取れた心の状態を目指すことに重点を置き、自分自身の感情をコントロールすることは、それらを果たす上で重要なステップです。改めて日々の生活においても「自分の機嫌を自分で取る」ことの大切さを忘れない様にせねばと思うのでした。

朝散歩2.8Km、今日から本格的に業務再開。

引き続き電車の中で「経営 稲盛和夫、原点を語る」を読んでいる。普段から各駅停車に乗って通勤してるのでそもそもそんなに混まないのだけれども、今週までは一層空いてる感がある。読みたい本、結構ストックが溜まってきているので上手に時間とって読んでいかないと。

朝散歩2.0Km、少しいつもより短めなコースを歩いた。

本日から仕事初め。まだ電車の乗客の数は戻りきってない感じがした。日中は全社ミーティングと懇親会が主になる一日だったのだけれども、早速定例のミーティングも行われたりしてサイクルが戻ってきた。

年末年始で体重が1.5Kg増えて戻ってないので戻さないといけない。

タイトル通りのエントリー。結論としては、

• "ヘルスケア" を開き右上に表示される自身のApple IDのアイコン(デフォルトだと名字が表示される)をクリックして開いたメニューの最下部にある「すべてのヘルスケアデータを書き出す」をタップする
  • 愚直に記録されているすべてのデータを書き出しが行われるのでそこそこ時間がかかるのでひたすら待つ
  • 出力が完了すると共有メニューが表示されるので任意の方法でMac, PCに転送する
  • 約2年分の記録でZIP圧縮された状態で120Mbyte程度あった
• 得られるZIPを展開するとXMLファイルが得られる
  • XMLにヘルスケアで記録されるすべてのデータが含まれる
• XMLを加工して集計すると2023年中、散歩した距離が得られる

といった具合。

取得したXMLファイルをCSVに変換・分割する

このXMLファイルだと扱いにくいので以下のPythonスクリプトでCSVに分割する。

https://github.com/tdda/applehealthdata

$ python3 applehealthdata.py ~/Downloads/apple_health_export/export.xml

といった形でスクリプトを実行すると各項目(iPhoneのヘルスケアで見える各項目)毎のCSVに分割してくれる。

変換したCSVから集計情報を得る

最近、この手の集計だと情報的に差し障りがなければChatGPTにお願いするのが早くなってきた。
変換後のCSVファイル名で DistanceWalkingRunning.csv というファイル名で「ウォーキング＋ランニング」の記録が出力されているのでこちらの集計を依頼する。

ChatGPTに集計をお願いする

まとめ

ということで自分は2023年中に散歩を276日行って、累計で約2877Km歩いたということがわかりました。

このブログのタイトル、手打ちしているのだけれども日付部分で "2023年" と打ってしまい学生時代のノートをとるときに年初は日付を間違っていたのを思い出した。

朝は散歩を3.9Km、仕事がある日より多めに歩いた。三が日中であるけど普段すれ違う人はいつもどおり歩いていたりランニングをされていたりする。そういえば自分は昨年1年、何日かは天候だったり仕事の都合で散歩ができなかった日もあるのだけれども、どのくらい実行できていたのだろうか。調べてみよう。

昨日から能登地方の地震であったり羽田空港での事故であったりと入ってくる情報が多いので自身の中でコントロールしながら自分ができることをやっていく。
合間合間で本を読んで一日を終える。いま読んでいるのはこちらの本。
https://booklog.jp/item/1/4478118477

2024年ニューイヤー駅伝のデッドーヒート

2024年の年明けも昨年同様、「GMOインターネットグループ 陸上部」を応援すべく、群馬に朝からバスで移動をして3箇所で応援を行った。3回目のニューイヤー駅伝の応援であったのだけれどもこれまでの経験の中では一番風が強く吹いていた様に感じた。区間終盤の走者の方はとても走りにくかったのではないかと思う。
風も強い難しいコンディションの中、走り抜かれたすべてのレース参加者の方々に拍手。

タイトル通り。

今日書いたエントリーで使った様なテーブルをブクログのエクスポート機能で得られるCSVファイルからGoogle App Script で作成する方法。
実行するとシートの末尾にMarkdownが出力される。

function generateMarkdownTable() {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  var data = sheet.getDataRange().getValues();
  var markdown = "| タイトル | 作者名 | 出版社名 |\n| --- | --- | --- |\n";

  for (var i = 1; i < data.length; i++) {
    var row = data[i];
    var completionDate = new Date(row[10]); // 読了日の列インデックスを仮定（例：11列目）
    var startDate = new Date("2023/01/01");
    var endDate = new Date("2023/12/31");
    var itemID = row[1]; // アイテムIDの列インデックスを仮定（例：2列目）

    if (completionDate >= startDate && completionDate <= endDate) {
      var title = row[11]; // タイトルの列インデックスを仮定（例：12列目）
      var author = row[12]; // 作者名の列インデックスを仮定（例：13列目）
      var publisher = row[13]; // 出版社名の列インデックスを仮定（例：14列目）
      var titleLink = "https://www.amazon.co.jp/dp/" + itemID;

      markdown += "| [" + title + "](" + titleLink + ") | " + author + " | " + publisher + " |\n";
    }
  }

  // 最後の行にMarkdownテーブルを追加
  var lastRow = sheet.getLastRow();
  sheet.getRange(lastRow + 1, 1).setValue(markdown);
}

2023年も最後なので年間を通しての振り返り。今年は103冊の本を読むことができた。昨年と比べると読んだ冊数は -14冊 で少し減った。
昨年から引き続きオフィスに出社する時間で各駅停車の電車に乗って本を読むという習慣が大分染み付いてきたので引き続き読書時間を確保できている。冊数が減ったのはおそらくスマホで別のことをしたりしたのが原因だと思うのでこの時間は読書用で確保したほうが本当はよいのだろうなと思ったので来年は改める。スマホを開いて動画みたりゲームしたりしない。

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