PCのバッテリー交換後のファン不具合対策のその後2025年03月07日 10:39

 2月28日に上記のHPパソコンの電池交換後のファン不具合問題を挙げた。

 しかし、BIOSなどどこをいじっても起動時のファンエラーは消えない。無視してエンターを押し、ファンなしで起動することはできるが、加熱が心配だ。

 そこで、ChatGPTに裏ブタの開け方を聞き、T5ドライバーを購入(計1000円ほど)して思い切って開けてみた。

 そしたらなんと、ファンの上に小さなねじが転がっていた。

 このねじを拾い、裏ブタを締めなおして、無事問題なく再起動できた。安い街のパソコン修理屋さんを使うときは、メモリーを消されないのはいいが、引き取るときにきちんと再起動できるか若干の注意が必要だ。

 現在の気がかりはそのねじがどこについていたのか不明なことだ。あと5年はこのPCが動いてくれることを期待するが、東北新幹線切り離し事故も修理した半年後に2度目が起こった。このPCはどうなることだろう!!機械的な不具合と電気的な不具合はどこかで連動ずるらしいから。
 ねじの締め付け力も微視的には電子同士の化学結合力に依存しているのだから。

ところでT5ドライバーというのはT型ねじ(トルクスタイプねじ)を締めるためのドライバーでねじの頭は星形である。なぜこのようなマイナスでもなく、プラスでもなく、六角でもない特殊な溝のねじを使うのか。

トルクス(Torx)ねじの発明

Camcar Textron は1967年に Torx(トルクス)ねじ を開発しました。トルクスねじは、六角星型(★型)の溝を持ち、従来のプラス(+)やマイナス(−)ねじと比べて、以下のようなメリットがあります:

カムアウト(工具が外れる現象)が少ない
トルクの伝達効率が高い
ねじ頭の損傷が少ない

ということで、小さなねじに向いているようだ。T5はその中でも最小で、パソコンの裏蓋を締めるには最適なのだろう。

 実は、山スキー用の締め具で用いられている軽量のTNTという締め具もこのねじを使っている。但し、サイズはT15で3倍程度太い。このぐらいの太さはスキーと人体をつなげるためには必要なのだろう。断面積当たりの負荷は太さの2乗に比例するからである。

 問題は、マイナスでもプラスでもないので専用のドライバーを携行しないと緩んだ時にどうしようもないということである。ただ、その太さは2.5㎜程度なので通常の5㎜程度の太さのドライバーに比べれば4分の1である。通常使わない道具は軽いに越したことはない。

インソール調整で股関節痛が治った2025年03月04日 17:17

 インソール、いわゆる靴の中敷きを調整した結果、このふた月ほど困っていた歩行時の右の股関節付近の痛みが治ったようだ。

 使い古しのインソールがあったので土踏まずから先を切って、かかと部分のみ残し、元のインソールの下に敷いて、右靴を10㎜程度のハイヒールにしたのである。

 左靴はバランスをとるため、古いインソールを薄く削り、5㎜m程度のハイヒールとした。(元々左足の方がやや長い傾向があったので、この程度の差は逆に良かった。)

 その結果、歩行時にややつま先立ちの姿勢になるので、腰が直立して、股関節部の幾何学的配置が変化したようだ。速足になっても以前のような痛みは全くない。逆に、腰が直立する結果、早く歩かざるを得ないようだ。一石二鳥のインソール修正だった。

 恐らく、腰が直立した結果、股関節の内にある軟骨の当たる部分が変化し、痛みがなくなったのではないかと思う。

 ただ、問題は左足に生じた。今度は左膝に時々軽い痛みを感じるようになったのである。これは昔越後のスキー場で無理にウエーデルンをして、上半身は曲がったが、膝から下は重い雪に埋まったままで捻じってしまった怪我の後遺症である。この後遺症が最近出ていなかったのは右足に負担をかける歩き方をしていたからであろう。この膝の軽い痛みが出る方が、正しい歩き方なのかもしれない。この痛みは歩く速度に影響するほどの痛みではないので。

ポアソン分布とポアソン回帰の怪奇な関係2025年03月03日 10:34

 物事を理解するには、受け身ではなく、積極的に理解しようとする内容を出力することだという話を聞いた。出力するとは英語なら口に出したり、書き出したりすることである。統計論なら、分かりにくいポアソン分布や回帰分析とは何かということを書きだしてみることだろう。以下は直感で書いたこれらの事柄である。

 統計の教科書でポアソン分布の最初に掛かれていることは、サッカーの点数とか、馬に蹴られて死亡した数とかがポアソン分布に従うという話である。まずここで普通は何のことかと思ってしまう。
 これを自分なりに解釈すれば、こういうめったに起こらないことが、一定の時間内に何回生じるかを計測すると、ポアソン確率分布に従うということである。では、この場合、何が確率変数で、何がその確率分布なのかーこれが具体的なイメージができなかった。

 この関数は確率変数xとその事象の平均生起回数λの式になっている。
P(X=x)= exp(-x)・λ^x/x!(1)
という理解しがたい式である。
 
この式の導出は教科書に譲るとして、
λは平均生起回数なのでサッカーならば多数の試合の得点の平均値であることは理解できる。ではxとはなにか、それが確率変数なのか、ここがまず分かりにくい。

 X=xとは何を意味しているのか。じっくり考えるとxとは生起回数、即ち、一般的なサッカー試合における得点数ということである。これが1点ならばX=1であり、上式でxに1を代入すればあるサッカー試合で1点しか入らないという試合になる確率がでる(ことになっている)。

 では、上式でλとはなにか。これは平均生起回数であり、1点なのか2点なのか3点なのか、2.5点なのか統計データが無ければ決めることはできないということである。

 逆に言えば、多数の試合のデータがあり、その平均得点数λが真の値として得られたのちに、その後の同様の試合で、その試合の得点が1点(X=1)なのか、2点(X=2)なのか3点なのか(x=3)・・・・・・・をP(X=x)として計算できるということに過ぎない。

 即ち、確率変数Xとはある試合における予想得点数であり、0から無限に近い数までのどの数になるかは任意である(現実的には0点から5点くらいの範囲であろうが)ーということを示す変数である。
従って、ポアソン分布では確率変数Xが大きくなるとPは無限小に近くなるグラフが一般的である。但し、各Pの合計は1になる。ようにP式はできている。

 では平均生起回数(=平均得点数)はどうやって求めるのか。
これがポアソン回帰分析の役割である。

 真のλというのは現実には得られないので、これまでの多くのサッカー試合の得点数を調査し、そのリストを作成する。そして、例えばあるワールドカップの試合の得点予測をするのであれば、ワールドカップクラスの過去の全試合の対戦国、ホーム・アゥエー、リーグ戦かトーナメントかなどの説明変数xjおよび目的変数(得点数)λiを対象に回帰分析をする。その回帰モデルは、

λi=exp(β0+Σjβjxij)(2)
とし、各試合ごとの合計が最も過去の実績に近くなるような分析法(最尤法)を用いて平均λを求める。ここで最尤法とは(1)式を使ったiについての積をまず求める。
これは尤度関数と呼び、この回帰係数により求められた確率関数の積は回帰係数値により変化する。
この尤度関数が最大になれば確率関数の積が最大になるので最も有りうる回帰係数になる。
直接これを求めるよりもこの尤度関数を対数変換した対数尤度
l(Θ)=Σi(-λi+xilog(λi)-log(xi!))
が最大になるような(2)式のβj(回帰係数)を計算機により繰り返し計算で求める方法である。これは尤度関数自体を最大化する計算では尤度変化が小さく計算誤差が大きくなるためである。
 なお、この対数尤度の最大化計算は解析的には困難で、計算機による数値計算を繰り返すことで最適化した回帰係数を得る。

なお、サッカー試合では延長戦がなければ時間が同じなので得点率も試合ごとに同じ時間と仮定できるが、例えば、個人のがん発生数など時間依存の場合は、その個人iの生存年数tiの対数をオフセットとして(2)式の対数変換式の右辺に加えることで時間幅の相違まで考慮したポアソン回帰解析により平均λを計算できる。この場合は生存期間を暴露量として考慮したがん発生数としてλが評価できる。ポアソン回帰解析ではこの生存期間の対数値はオフセット量と呼ばれている。

また、得られた回帰係数の検定として帰無仮説と対立仮説を
H0:βk=0
H1:βk≠0
とする両側検定を行い、検定統計量は
Z=βk/標準誤差(βk)
とする。統計ソフトRでは
|Z0|としてp値を返す。このp値が有意水準α(予め0.1,0.05,0.01などを設定する)よりも小さければ帰無仮説を棄却する。
ここで

標準誤差(βk)=√(U^2/Σ(Xi-Xa)^2
  ここで
     U^2=Σei^2/(n-2)
     ei=Yi(観測値)-Y(回帰値)
Xq:Xiの平均値
     n:観測数

となる。


参考資料1)Rで学ぶ統計データ分析、本橋永至(オーム社)
参考資料2)回帰分析入門、豊田秀樹(東京図書)

悪夢と認知症2025年03月02日 07:26

今朝、悪夢を見た。

学会で九州に旅行したのだが、旅館から学会に出かけたのち、温泉町で道に迷うのである。明日は発表日だ。急いで旅館に戻らないと資料もない。しかし、旅館に帰る道は分からない。旅館の名前も覚えてはいない。大学の友人たちはそれぞれ食事に行ってしまった。通りがかりの人に旅館街への道を聞くと歩くのは大変だという。
 歩き始めると道はぬかるんでいて足もいたい。おなかも空いてきた。どこか食事を出来るところはないだろうか。なかなか見つからない。どうしたらよいかと途方に暮れているところで目が覚め、夢だったのかと安心した。

 こんな夢を見たのは、理解しにくい統計論の本を読みながら寝入ったせいでもあるが、理解しなければ困るというプレッシャーもあったのである。

 目覚めて気づいたが、このような夢の話は、認知症になった時の話と似ていると思った。

 即ち、自分がどこにいるのか分からない。どうやって家に帰ればいいのかもわからない。どうしたらよいか途方に暮れるのである。ついに来たのかもしれない。

 どうせ認知症になるのなら楽しい認知症になりたい。何処にいるのか分からないが、いつも笑ってニコニコしている認知症、それが理想だ。そんな話は聞いたことがないが、もしあるのならその方法を知りたいものだ。

ChatGPTによれば、そういう認知症もあるそうだが、それって本当にいわゆる認知症でしょうか?

***********************
Q:
コニコ笑っていられる認知症はありますか?なければそのような認知症になる方法はないですか?
ChatGPT:

「ニコニコ笑っていられる認知症」という明確な分類はありませんが、認知症の症状や進行の仕方は個人によって大きく異なります。中には、終始穏やかで笑顔が多い方もいます。特に以下のような要因が関係することが考えられます。
穏やかで笑顔が多い認知症の特徴

前頭側頭型認知症(FTD)の一部
初期症状として、社交的になったり、感情が鈍感になったりすることがあります。
陽気な性格の変化が見られることがあり、無邪気な笑顔が増える場合も。

アルツハイマー型認知症の軽度~中等度
性格によりますが、もともと温厚でポジティブな方は、病気が進行しても笑顔が多い傾向があります。
環境が安定していると、不安や混乱が少なく、ニコニコしていることも。

幸福感を伴う認知症(「ハッピー・デメンシア」)
高齢者の中には、病識が低下し、不安や恐怖を感じにくくなることで、いつも穏やかに笑っている方がいます。

「ニコニコ笑っていられる認知症」にする方法

認知症になったときに穏やかでいられるかは、環境や接し方が大きく影響します。以下の工夫が役立つ可能性があります。

ポジティブな環境づくり
家族や介護者が穏やかに接する
好きな音楽や楽しい会話を取り入れる
笑顔やユーモアを意識する

ストレスの少ない生活習慣
規則正しい生活を心がける
軽い運動(散歩やストレッチ)を続ける
良質な睡眠をとる

もともとの性格や考え方を活かす
ポジティブな考え方を習慣づける
笑いや感謝を大切にする

結論

認知症の種類や進行の仕方によって、笑顔が多いケースもあります。また、環境や接し方次第で「ニコニコ笑っていられる認知症」に近づけることも可能です。本人が安心できる環境を整えることが大切ですね。

PCのバッテリー交換後のファン不具合対策2025年02月28日 22:15

HPノートパソコンのバッテリーをショップで交換してもらったが、起動時にファンが動かない状態なので使用中止勧告する旨のメッセージが表示されるようになった。

ChatGPTの対応策は以下の通りである。

HPのノートPCでバッテリー交換後に冷却ファンが作動しないというメッセージが出る場合、いくつかの対処法を試してみると修復できる可能性があります。
1. BIOS設定をリセットする

バッテリー交換後にBIOSが正しく認識できていない可能性があります。
手順:

PCの電源をオフにする。
ACアダプターとバッテリーを取り外す。
電源ボタンを 15秒以上 長押しする(放電)。
バッテリーとACアダプターを再接続し、PCを起動する。
BIOSをリセット する:
起動時に F10 キーを連打してBIOSセットアップを開く。
「Restore Defaults(デフォルトの設定に戻す)」を選択。
設定を保存して再起動。

2. HPのハードウェア診断ツールを実行

HPのノートPCには「HP PC Hardware Diagnostics UEFI」が搭載されていることが多いので、冷却ファンの動作確認ができます。
手順:

PCの電源を切る。
電源を入れてすぐに F2 キーを連打。
「コンポーネントテスト」→「冷却ファンのテスト」を実行。

3. Windowsの電源管理をリセット

バッテリー交換により、Windowsが正しく電源管理できていない可能性があります。
手順:

デバイスマネージャーを開く:
Win + X を押して「デバイスマネージャー」を選択。
システムファームウェアの更新:
「ファームウェア」または「BIOS」カテゴリを探し、「ドライバーの更新」を実行。
電源オプションのリセット:
Win + R → powercfg.cpl を入力。
「プラン設定の変更」→「詳細な電源設定の変更」→「プロセッサの電源管理」→「システム冷却ポリシー」を「アクティブ」に変更。

4. BIOSアップデート

HP公式サイトから最新のBIOSをダウンロードして更新することで、問題が解決する可能性があります。

HPのサポートページ(HP公式サイト)にアクセス。
**「製品の型番」**を入力。
「BIOSの更新」がある場合はダウンロードして適用。

5. ファンの物理的な接続を確認

もし上記の方法で改善しない場合、バッテリー交換時に冷却ファンのコネクタが緩んでいないか 確認する必要があります。
自分で分解できる場合は、以下をチェック:

冷却ファンのケーブルがしっかり接続されているか
ほこりが詰まっていないか

ただし、保証期間内なら HPサポートに問い合わせる ほうが安全です。
まとめ

BIOSをリセット(F10キーでデフォルト設定)
HPの診断ツールで冷却ファンの動作チェック
デバイスマネージャーと電源管理のリセット
BIOSを最新に更新
ファンの接続を物理的に確認

この手順を試しても改善しない場合は、HPのサポートに相談することをおすすめします。

国税庁を騙るフィッシングメールが来た2025年02月28日 09:57

メールタイトルは

税務署からのお知らせ【固定資産税の評価額確認に関するお知らせ】

e-Tax(国税電子申告?納税システム)



送信者は
<pjxaxgubo@jp3.06jsjs.com>
となっている。

 内容はE-tax登録者は2月末までに
ログインして情報登録しろというもので個人情報を入力させるフィッシングメールだった。

 タイミングが良すぎる。危なく登録タブをクリックするところだった。
国税庁のサイトには同様のフィッシングメールの例が大量に表示されている。

平均余命とこれからの対応2025年02月27日 21:33


厚労省の平均余命のサイトには下記のデータが表示されている



表1 主な年齢の平均余命とその延び
(単位:年) 年齢 男 女
平成22年 平成21年 前年との差 平成22年 平成21年 前年との差
0歳 79.64 79.59 0.05 86.39 86.44 △ 0.05
5 74.90 74.87 0.03 81.64 81.69 △ 0.05
10 69.94 69.90 0.04 76.67 76.73 △ 0.06
15 64.98 64.93 0.05 71.70 71.75 △ 0.05
20 60.07 60.04 0.03 66.75 66.81 △ 0.06
25 55.24 55.20 0.04 61.83 61.90 △ 0.07
30 50.41 50.37 0.04 56.92 57.00 △ 0.08
35 45.59 45.55 0.04 52.03 52.11 △ 0.08
40 40.81 40.78 0.03 47.17 47.25 △ 0.08
45 36.10 36.09 0.01 42.36 42.44 △ 0.08
50 31.51 31.51 0.00 37.61 37.70 △ 0.09
55 27.07 27.09 △ 0.02 32.95 33.04 △ 0.09
60 22.84 22.87 △ 0.03 28.37 28.46 △ 0.09
65 18.86 18.88 △ 0.02 23.89 23.97 △ 0.08
70 15.08 15.10 △ 0.02 19.53 19.61 △ 0.08
75 11.58 11.63 △ 0.05 15.38 15.46 △ 0.08
80 8.57 8.66 △ 0.09 11.59 11.68 △ 0.09
85 6.18 6.27 △ 0.09 8.30 8.41 △ 0.11
90 4.41 4.48 △ 0.07 5.76 5.86 △ 0.10
仮にあなた75歳ならば統計的には

平成22年 平成21年 前年との差 平成22年 平成21年 前年との差

75 11.58 11.63 △ 0.05 15.38 15.46 △ 0.08

となり、あなたは後11年は生きられる。ではあなたはその11年を以下に生きるべきか、統計は何も教えてkれない。

統計とはそのようなレベルのデータなのである。

統計や医師の推奨値に左右されずにじっと我が手を見て判断できるだけの教養を身に着けたいものである。

これは教養に裏付けられた直観でしかないのだろう。

女性が瞬間放射線被ばくに弱いワケ2025年02月22日 05:13

 瞬間被ばくとは、原爆による被ばく(広島・長崎で殆どの被ばくを占める即発ガンマ線の被ばく時間は1マイクロ秒以下)や太陽フレアによる被ばく(プロパルシブ相と呼ばれるフレア本体に先立つX線被ばくでミリ秒以下)で、慢性被ばく(長時間一様に受ける被ばく)とは異なる。

 現在の被ばく規制は主に広島;長崎の瞬間被ばくのデータから得られたデータを慢性被ばく(年間被ばく量規制)に適用しているので、一気飲みの酒量制限を年間制限に適用しているようなもので意味はないのだが、広島・長崎の被ばく評価自体も大きな問題を抱えている。(本ブログ1月27日参照)

 広島・長崎の被ばくによる人体影響が年間被ばくの基準作成に適用されていることは異常なことだが、ここでは、瞬間被ばくで男性より女性に発がんなどの影響が強く出る傾向があることに絞って理由を推定した。

 ジェット機で高空を飛ぶことで太陽フレアによる被ばくを受ける可能性がある。太陽フレアは太陽内部での瞬間的な核融合爆発反応に起因しているが、年数回の発生なので運悪くこの被ばくを受けると発がん確率が高くなる可能性がある。調査結果では、これがパイロットよりも女性CAの方に影響が大きいようだ。
https://www.arpansa.gov.au/cancer-prevalence-among-flight-attendants-compared-general-population

 また、広島原爆でも固形がん発生のしきい値の線量は男性よりも女性の方が低い傾向がある。

 この理由は以下の2つだろうと推定している。

(1)人類学的にホモサピエンスの女性と男性の役割分担が育児と狩猟に分かれたため、男性の方が放射線被ばくへの免疫が強化された。
(2)解剖学的に女性の主要な発がん要因である乳房が上部からの放射線照射を受けやすい。

 (1)であるが、ChatGPTによる回答は以下のようになっており、このような性別分業の傾向は否定されていない。

***************************

ヒトの狩猟採集時代は、おおよそ 250万年前の石器時代(旧石器時代)から約1万年前の農耕の開始 まで続きました。この期間は、ヒトの進化の大部分を占め、現代のヒトの生理的・行動的な特徴の多くが形成された時代です。
狩猟採集社会における性別の役割

狩猟採集社会では、性別に応じた分業が一般的でしたが、柔軟性もありました。

男性の役割(狩猟・漁労)
大型動物の狩猟(シカ、マンモスなど)
魚や小動物の捕獲(罠や槍を使用)
武器や道具の製作

女性の役割(採集・育児)
果実、木の実、根、野菜の採集
昆虫や貝類の収集
乳幼児の世話や食材の調理

性別分業の柔軟性

最近の研究では、女性も狩猟を行う例があり(例えば、南米の先住民の墓から女性用の狩猟道具が出土)、一概に男性=狩猟、女性=採集とは言えません。
小型動物の狩猟や漁労は、女性や高齢者も参加していた可能性があります。

現代社会への影響

ヒトの進化の99%が狩猟採集社会だったため、このライフスタイルが現代の行動や健康にも影響を及ぼしています。例えば、運動量の多い生活や多様な食事が健康に良いとされるのは、この時代の適応によるものかもしれません。
**************************

では、(2)についてはどうか。
ICRP Publication 116表B.2 に光子による女性の乳房の吸収線量
同 表B.28に光子による男性の精巣、膀胱壁の吸収線量が各種の照射方向を考慮したファントム(各臓器の元素組成及び形状を模擬した平均的男女の人体模擬モデル)に対する計算値として表示されている。
https://www.icrp.org/docs/P116_Japanese.pdf

残念ながら上方からの吸収線量のデータは明示されていないが、AP方向照射(前方ー後方)はPA方向照射(後方-前方)より2MeVガンマ線で24%女性の乳房では大きい。男性の精巣も同様に25%大きいが。膀胱壁では18%にとどまる。即ち、照射方向、臓器の露出度により大きく異なる。

従って、慢性被ばくや、福島での被ばくの要因である地表側からの被ばくと、ジェット機搭乗の際に受ける太陽フレアによる被ばくでは男女ともに人体影響が異なるが、現在のICRPなどの基準ではそこまで考慮されているわけではない。

 今後、太陽フレアや原爆被ばく評価を考慮した上方被ばくについても明示してもらえると女性のこれらの被ばくにおけるがん発生率評価に有益な情報となろう。

大容量繰り返しテキストデータからのエクセル用データ抽出Pythonスクリプト2025年02月21日 20:32

 複数行からなる繰り返しのあるテキストデータから指定したWORDを含む任意の行データを抽出し、連結して1行のテキストデータとするためのPythonプログラムである。
この程度のプログラムはChatGPTに頼むと1分程度で作成してくれる。実際に使ってみて不具合があれば、プログラムとエラー内容を再度ChatGPTにそのまま入力することで修正プログラムを提示してくれる。これは無料版のChatGPTである。

 ChatGPTにログインアカウントを作れば、依頼した簡単なプログラムを記憶、記録してくれるので、再度ログインしたときにその記録(AIが要約した文として表示される)をクリックすることで、以前の記録作業のもとに新たな改良プログラムを作成することも可能である。



 このPythonスクリプトで対象となるデータはあるプログラムの出力データであり、繰り返し計算した結果を出力する。この出力データファイルの中にある任意の文字を含む行を連結し、このPythonスクリプトは連結された1行のテキストデータとして出力する。
 この1行のテキストデータは同じ長さを持っており、エクセルで読み込んで区切りをつけることで表データに変換し、元データの分析することを目的としている。

元データはFile.txtでこのpythonスクリプトと同じフォルダーにあることを前提としている。
検索文字はword1~word4の4文字列としている。File.txtはこれらの文字列が繰り返し現れるtextファイルであることを前提としている。

データ抽出Pythonスクリプト


def extract_lines_with_words(file_path, target_word, next_word, next2_word, next3_word):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
lines = file.readlines()

result = []
all_lines = [] # 各ステップの行を格納するリスト

line1 = None # target_word を含む行
line2 = None # next_word を含む行
line3 = None # next2_word を含む行
line4 = None # next3_word を含む行

for line in lines:
line = line.strip() # 前後の空白や改行を削除

if target_word in line:
line1 = line # target_word を含む行を保存
line2 = None # リセット
elif next_word in line and line1:
line2 = line # 次の単語を含む行(連結しない)
line3 = None # 状態リセット
elif next2_word in line and line2:
line3 = line # 3つ目の単語を含む行(連結しない)
line4 = None # 状態リセット
elif next3_word in line and line3:
line4 = line # 4つ目の単語を含む行(連結しない)
all_lines.append((line1, line2, line3, line4)) # 各ステップをリストに保存

# 文字数の最大値を求める(空のデータがあってもエラーにならないようにする)
max_len1 = max((len(l[0]) for l in all_lines if l[0]), default=0)
max_len2 = max((len(l[1]) for l in all_lines if l[1]), default=0)
max_len3 = max((len(l[2]) for l in all_lines if l[2]), default=0)
max_len4 = max((len(l[3]) for l in all_lines if l[3]), default=0)

# 各行を最大文字数に揃えて空白区切りでフォーマット
formatted_results = []
for l1, l2, l3, l4 in all_lines:
l1 = l1.ljust(max_len1) if l1 else " " * max_len1
l2 = l2.ljust(max_len2) if l2 else " " * max_len2
l3 = l3.ljust(max_len3) if l3 else " " * max_len3
l4 = l4.ljust(max_len4) if l4 else " " * max_len4
formatted_results.append(f"{l1} {l2} {l3} {l4}") # タブの代わりにスペースを使用

return formatted_results


# ファイルとキーワードを指定
file_path = "File.txt"
target_word = "word1"
next_word = "word2"
next2_word = "word3:"
next3_word = "word4:"

# 関数を実行して結果を取得
extracted_lines = extract_lines_with_words(file_path, target_word, next_word, next2_word, next3_word)

# 結果を表示
print(file_path)
for line in extracted_lines:
print(line)

下りでスリップしたらハンドルとブレーキから手足を離せ2025年02月20日 14:02

 先日の旭山動物園近くの大型バスと軽自動車のスリップ追突事故の動画を見て思ったことである。

 バスは下り坂で追突を避けようとハンドルを左に切ってブレーキをかけ続けたが、スリップは止まらず、軽自動車に追突し、更に押し続けながら別のバスに押し付けて止まっている。

 追突を避けようとハンドルを左に一杯切っているので前車輪は車体の進行方向に対し、左に45度の方向を向いている。これで、前方方向へのタイヤの摩擦力はほぼない状態になるのである。
 タイヤと氷面との間にできる水の膜を、タイヤ表面のサイプ(小さな細い溝)がタイヤの左右に排除することで、タイヤと氷の間の摩擦力を維持するのがスタッドレスタイヤの溝の役割である。

 45度方向に向けるとサイプの方向が車の進行方向と同じになるので、この水排除ができなくなる。逆にタイヤの下に排除すべき水が入り込んだ状態を作ることになるのである。即ち、ハンドルを一杯に切ることで、サイプのないような普通タイヤ以上に路面とタイヤ間の摩擦がない状態を意図せずに作っている。
 
 更に、このバスは何とか止めようとブレーキを一杯に踏んでいたようである。これは後輪の摩擦力を動摩擦状態にして下げているということである。(2月6日付け本ブログ)

 この結果、前後の4つのタイヤの摩擦が効かなくなって、前方の軽自動車に追突し、そのまま押し続けて、前方の大型バスとの間に軽自動車を押し付けたのであろう。

 即ち、ここで主張したいのは、下り坂でスリップしたらハンドルとブレーキから一旦手足を離すことで、ハンドルとブレーキのコントロールが回復するのを一瞬待つべきということである。その方がより確実に止める可能性が出てくる。

 これは心理的には恐怖感から難しいことではあるが、追突まであれだけの時間があれば一度試してみる価値があった。 普段からタイヤの摩擦特性を意識し、雪道ではハンドルとブレーキに過度に頼らない運転に慣れておくことが重要だ。