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MATLABで競艇の解析を始めよう(ピットレポート解析)

MATLABでボートレースの解析をする10個目くらいの記事です。

 8回目9回目の続きです!あまり予想するにあたって参考にならないと評判の「ピットレポート」を解析してみます。

 COTOHAが面白そうだったので、COTOHA でやってみましょう。COTOHA は、自然言語処理の使いやすい API を提供してくれるサービスです!
https://api.ce-cotoha.com/

ピットレポートって何なのさ。

 大きいレースがあるときだけ公式サイトに載ってる情報なんですけど、走る前のインタビューです。例えばこういうやつ。
 https://www.boatrace.jp/owpc/pc/race/pitreport?rno=12&jcd=22&hd=20191114
pitrep.jpg

 このレースだと、結果は 124653 の順なんですけど、この言葉から情報は取れるかな。

さっそくピットレポートの読み込みからはじめよう!

 と張り切ると、大体詰まる。。

ダウンロードできるデータがないので、力技で取ろう。

 ここを探してもないよね。。。
 https://www.boatrace.jp/owpc/pc/extra/data/download.html

 とりあえずウェブページにはあるので、レースがある日の URL を総当りで取ってみましょう。
前回のプログラムの続きで、2019年のデータでやってみます!

MATLAB と Text Analytics Toolbox があればいいね。

%% 前回までの結果を読む。
load TR_all
load fanbook

%% ピットレポートを取ってくる。
PlaceList = {'桐生','戸田','江戸川','平和島','多摩川',...
    '浜名湖','蒲郡','常滑','津',...
    '三国','琵琶湖','住之江','尼崎',...
    '鳴門','丸亀','児島','宮島','徳山','下関',...
    '若松','芦屋','福岡','唐津','大村'};
Place = categorical(PlaceList,PlaceList);

TR_comment = table;
f = uifigure;
d = uiprogressdlg(f,'Title','読込中','Message','ちょっと待ちなさいね。');
for ix = 1:height(TR_2019)
    % URLはこんな感じで、レース番号 rno, 開催場所 jcd, 日付 hd を入れれるようにプログラムを書こう。
    % https://www.boatrace.jp/owpc/pc/race/pitreport?rno=01&jcd=07&hd=20200214
    jcd = num2str(find(ismember(PlaceList,TR_2019.Place{ix})),'%02d');
    rno = num2str(TR_2019.R(ix),'%02d');
    hd = TR_2019.YYYYMMDD{ix};
    url = ['https://www.boatrace.jp/owpc/pc/race/pitreport?rno=',rno,'&jcd=',jcd,'&hd=',hd];
    code = webread(url);

    if contains(code,'is-alignL')
        T = htmlTree(code);
        td = findElement(T,'td[class="is-alignL is-p0-10"]');
        comment = extractHTMLText(td);
        comment = comment(TR_2019.frame(ix,:));  % 着順で並び替え
        TR_comment = [TR_comment;[TR_2019(ix,:),table(comment','VariableNames',{'Comment'})]];
    end
    d.Value = ix/height(TR_2019);
end

save TR_comment TR_comment

超時間がかかるので、実行したら一旦帰る。

 2019年の54493レースの総当りなので、適当に書いたウェイトバーが全然進まない。。
waitamin.jpg

しばらくしたら TR_comment.mat ができてるはず。

 できてたら読み込んで、続きをやりましょう。

load TR_comment    % 2054レース x 6人分 = 12324個のデータがありました。

 試しに適当なレースのコメントを見てみる。

>> TR_comment.Comment(end,:)'

ans = 

  6×1  string 配列

    "今日が一番いい感じでした。全体にいいですね。だいぶ上積みが出来てきました。スタートは早いと思ったら早いし勘はズレていないです。3コースは好きですね。(コメント自信度・・★★☆)"
    "昨日は調整をして出足も伸びも、だいぶ良くなっていますね。でも、昨日とは感触が違うので一から調整をします。スタートは決まっているけど、自分の勘とはズレているので修正をしたい。いいスタートを決めたいです。(コメント自信度・・★★★)"
    "しっかりした足はありますね。起こしでちょっと気になるところがあるので修正をしたいです。出たとこ勝負になりそうだけど、スタートはしっかりコンマ10の全速を行きたいですね。(コメント自信度・・★★☆)"
    "足はいい方だと思います。合えば伸びも回り足も、ちょっとずついいですね。試したいペラの調整をしています。波を越えられる足になっているし、どこか開いたところを捲り差したいですね。(コメント自信度・・★★☆)"
    "乗れるとは思っていませんでした。エンジンは普通くらいになったけど、ペラは叩き変えます。展開を突ける足にしたいですね。6コースは嫌いじゃないです。昨日はいいスタートを行けたので今日も行けるようにしたい。(コメント自信度・・★★☆)"
    "バランスが取れて全体にいい足をしていますね。満足をしています。気象条件にしっかり合わせたい。昨日はスタートで遅れてしまったし、3日間の反省をふまえて、しっかりレースをしたいです。(コメント自信度・・★★☆)"

 大丈夫そう!

COTOHA API を使ってみよう!

 と思ったんですが、データが多い!
 COTOHAの無料版は1日に1000件までなのに、どうやら12324個もデータがあるので間引きましょう。

データを間引こう。

 場所で分ければいいか。。
 どの会場に何個くらいデータがあるかな。

histogram(categorical(TR_comment.Place))

comment_histogram.png

 ピッタリ 100レース x 6人 = 600データで区切りがいいから福岡にしよう。

TR_Fukuoka = TR_comment(TR_comment.Place == "福岡",:);

MATLAB x COTOHA の設定をしよう。

 登録は aoimidori さんの設定を見て、
 https://qiita.com/aoimidori/items/644ac0e726d60a99cc4a

 プログラムは eigs さんの記事を丸パクリすればいいね。
 https://qiita.com/eigs/items/39196afdb5f28bf3ba0f

%% COTOHA設定
clientid = 'input_your_Client_ID';
clientsecret = 'input_your_Client_secret';

url = 'https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens';
options = weboptions('RequestMethod','post', 'MediaType','application/json');
Body = struct('grantType', 'client_credentials', ...
    'clientId', clientid, ...
    'clientSecret', clientsecret);
tokens = webwrite(url, Body, options);

超ラク。

センチメント解析をしよう。

 MATLAB の Text Analytics Toolbox にも、vaderSentimentScores とか、いくつか関数があるんですけど、今のところ日本語に対応してなさそうなので COTOHA でやりましょう。

こんな感じでAPIを600回 ( =レース数 x 6人) コールします。

%% センチメント解析
clear response
for n = 1:height(TR_Fukuoka)
    for ix = 1:6
        baseurl = 'https://api.ce-cotoha.com/api/dev/';
        Header = {'Content-Type', 'application/json;charset=UTF-8';
            'Authorization', ['Bearer ' tokens.access_token]};
        Body = struct('sentence', TR_comment.Comment(n,ix), ...
            'sent_len', '1');
        options = weboptions('RequestMethod','post', ...
            'MediaType','application/json','HeaderFields', Header);

        response(n,ix) = webwrite([baseurl 'nlp/v1/sentiment'], Body, options);
    end
end

各順位の人はどのような感情か。

COTOHA から Positive/Negative とか感情分析の結果が出るので、着順ごとに集計してみよう。

%% 順位ごとの感情
T1 = struct2table(response(:,1));
T2 = struct2table(response(:,2));
T3 = struct2table(response(:,3));
T4 = struct2table(response(:,4));
T5 = struct2table(response(:,5));
T6 = struct2table(response(:,6));

figure(1)
subplot(2,3,1),histogram(categorical({T1.result.sentiment})),title('1着')
subplot(2,3,2),histogram(categorical({T2.result.sentiment})),title('2着')
subplot(2,3,3),histogram(categorical({T3.result.sentiment})),title('3着')
subplot(2,3,4),histogram(categorical({T4.result.sentiment})),title('4着')
subplot(2,3,5),histogram(categorical({T5.result.sentiment})),title('5着')
subplot(2,3,6),histogram(categorical({T6.result.sentiment})),title('6着')

 ↓↓結果。

sentiment_rank.png

 みんな大体ポジティブ!(=ポジティブでも負ける)
 1着と6着との傾向がほぼ同じだから、感情ではあんまり分からんね。

スコアで傾向が見えるかな。

 どのくらいポジティブかっていうスコアがあるので、その平均を並べてみよう。
ポジティブだけ集めてスコアを平均します。

score = [...
mean([T1(ismember({T1.result.sentiment},'Positive'),:).result.score]),...
mean([T2(ismember({T2.result.sentiment},'Positive'),:).result.score]),...
mean([T3(ismember({T3.result.sentiment},'Positive'),:).result.score]),...
mean([T4(ismember({T4.result.sentiment},'Positive'),:).result.score]),...
mean([T5(ismember({T5.result.sentiment},'Positive'),:).result.score]),...
mean([T6(ismember({T6.result.sentiment},'Positive'),:).result.score])];
bar(score)

sentiment_score.png

差はあるけど、1着と6着が同じなんだよな・・・
(なぜポジティブが6着なんだ。)

分散はあんまり差が出ませんでした。

1着しか言わない言葉はあるだろうか。

 COTOHAの結果の中に、emotional_phrase っていうのがあったので、1着しか言わない言葉を集めよう。
 せっかくなので、関数にして6回コールして、setdiff で差分を取りましょう。

emo1 = emo_phr(T1);
emo2 = emo_phr(T2);
emo3 = emo_phr(T3);
emo4 = emo_phr(T4);
emo5 = emo_phr(T5);
emo6 = emo_phr(T6);

ph1 = setdiff(emo1,[emo2,emo3,emo4,emo5,emo6])';  % 1位しか言ってないこと。

function emo = emo_phr(T)  % エモい言葉あつめ
emo = [];
for n = 1:height(T)
    for m = 1:length(T.result(n).emotional_phrase)
        emo{end+1} = T.result(n).emotional_phrase(m).form;
    end
end
end

↓↓1着しか言わない言葉の結果。

>> ph1

ph1 =

  91×1  cell 配列

    {'あまり乗り心地はいい'     }
    {'あまり良くなかったですね'  }
    {'いいとか悪い'            }
    {'いい感じです'            }
    {'このままいけそうです'     }
    {'こぼれた'               }
    {'しんどい'               }
    {'そんなにいい'            }
    {'ちょっと足りない'         }
    {'どうか分からない'         }
    {'どうもうまく合わせられない'}
    {'どこかいい'             }
    {'なさそうですよ'          }
    {'はっきり分かっていない'    }
    {'まだいい'               }
    {'まだいい感じはないですね'  }
    {'まだ重たい'             }
    {'もう変わらない'          }
    {'もう少し良くしたい'       }
    {'もったいなかったです'     }
    {'よくなっている'          }
    {'よくなってきていて'       }
    {'よくなる'               }
    {'ギリギリ'               }
    {'バランスがとれていい'     }
    {'バランスがとれています'    }
    {'バランスがとれているね'    }
    {'不安定ですね'            }
    {'中堅よりちょっといい'     }
    {'乗りづらいです'          }
    {'乗りづらかったです'       }
    {'乗りやすかったです'       }
    {'乗りやすくしてしまうと'    }
    {'乗りやすくなった'         }
    {'乗りやすくなっています'    }
    {'何とかいい'             }
    {'信用し切れていないです'    }
    {'信頼して'               }
    {'入念な'                 }
    {'全然ダメでした'          }
    {'全然足らなくて'          }
    {'冷えたので'             }
    {'冷静さ'                 }
    {'劣勢で'                 }
    {'劣勢でした'             }
    {'可能性もある'            }
    {'問題はないですよ'         }
    {'回りづらかったですね'     }
    {'変わらないです'          }
    {'失敗した'               }
    {'失敗しています'          }
    {'失敗してしまって'         }
    {'失敗しない'             }
    {'失敗です'               }
    {'好感触だった'            }
    {'嫌いじゃなかった'         }
    {'少しいい'               }
    {'差がありそうだし'         }
    {'差がありましたね'         }
    {'引き続きバランス良く'     }
    {'弱いな'                 }
    {'弱いね'                 }
    {'影響はありますね'         }
    {'必要ですね'             }
    {'怪しさ'                 }
    {'悔しいですね'            }
    {'悪くないですね'          }
    {'悪くはないかな'          }
    {'悪くはないですよ'         }
    {'慌てて'                 }
    {'懸命な'                 }
    {'文句ない'               }
    {'普通でしょう'            }
    {'普通なので'             }
    {'根本的'                 }
    {'波があると分からないです'  }
    {'渾身'                  }
    {'痛いですね'             }
    {'笑顔'                  }
    {'自信があった'            }
    {'良くして'               }
    {'良くなかったな'          }
    {'良くなってくれていればいい'}
    {'謙遜した'               }
    {'負けてなかった'          }
    {'軽くて'                 }
    {'達成'                  }
    {'違和感がありました'       }
    {'重視して'               }
    {'重視ですね'             }
    {'間違えてしまったよ'       }

 反対の言葉があったりするけど、「自信があった」「文句ない」「バランスがとれて」とかがあればいいのかな。逆に6着はどうだろう。

>> ph6 = setdiff(emo6,[emo1,emo2,emo3,emo4,emo5])'

ph6 =

  74×1  cell 配列

    {'あまりいい'           }
    {'あまり良くなってる'     }
    {'いいかも'             }
    {'いまひとつ'           }
    {'このまま行ってみて'     }
    {'ごまかせる'           }
    {'そんなに変わらない'     }
    {'ただ乗りやすい'        }
    {'どこか気になる'        }
    {'はっきりとは分からない'  }
    {'まだ分からない'        }
    {'もう少し欲しい'        }
    {'もう少し欲しいですね'   }
    {'よく分からなかったです'  }
    {'よさそう'             }
    {'スムーズさ'           }
    {'ズレていました'        }
    {'トップクラス'          }
    {'パワーがある'          }
    {'丁寧な'               }
    {'中堅くらいですね'       }
    {'乗りやすさ重視'        }
    {'人並'                }
    {'全く分からなかった'     }
    {'全然ダメだね'          }
    {'分からなくなりました'   }
    {'力強い'               }
    {'劣勢だった'           }
    {'効果はない'           }
    {'同じくらいであれば'     }
    {'失敗して'             }
    {'安心しました'          }
    {'少しだけ気になる'       }
    {'平行線'               }
    {'弱すぎて'             }
    {'弱すぎる'             }
    {'強めだった'           }
    {'強気'                }
    {'影響もありましたね'     }
    {'微妙に'               }
    {'必要なので'           }
    {'思惑通り'             }
    {'悪くはないです'        }
    {'持っていけた'          }
    {'普通くらいかな'        }
    {'普通よりちょっといい'   }
    {'楽しみはありますよ'     }
    {'残れた'               }
    {'波があったら乗れないです'}
    {'波があると乗りづらい'   }
    {'深くなっても大丈夫です'  }
    {'滑る'                }
    {'無理'                }
    {'物足りないですね'       }
    {'特殊で乗りづらかったです'}
    {'相当高い'             }
    {'素直なので'           }
    {'良かったかな'          }
    {'良くなった'           }
    {'良くなっていない'       }
    {'良くなっている'        }
    {'良くなってます'        }
    {'良くなれば'           }
    {'著しくない'           }
    {'行き過ぎてしまいました'  }
    {'見劣りする'           }
    {'見劣りすると'          }
    {'負けない'             }
    {'追いつかれた'          }
    {'速いですね'           }
    {'違和感がなければ'       }
    {'違和感もない'          }
    {'遠かったです'          }
    {'限界'                }

 「ズレていました」「劣勢だった」「滑る」「無理」「著しくない」「限界」とか言ってる人がいたら6着候補だな。こっちは分かりやすい。

 ついでに、4,5,6着しか言わないこと。

>> ph456 = setdiff([emo4,emo5,emo6],[emo1,emo2,emo3])'

ph456 =

  257×1  cell 配列

    {'あおられてしまった'        }
    {'あまりいい'              }
    {'あまりいい感じ'           }
    {'あまり分かっていない'      }
    {'あまり深くなる'           }
    {'あまり良くない'           }
    {'あまり良くなってる'        }
    {'あまり速い'              }
    {'あんまりいい'             }
    {'いいかも'                }
    {'いいのかな'              }
    {'いまひとつ'              }
    {'うまくいかなかった'        }
    {'このまま行く'             }
    {'このまま行ってみて'        }
    {'ごまかせる'              }
    {'さっぱり'                }
    {'すぐにズレてしまう'        }
    {'ずっとおかしかった'        }
    {'ずっと変わらない'          }
    {'そんなに変わらない'        }
    {'そんなに嫌いな'           }
    {'ただ乗りやすい'           }
    {'だいぶ良くなっていると'     }
    {'ちょっといいかな'          }
    {'ちょっと分かっていない'     }
    {'どうしていい'             }
    {'どこか気になる'           }
    {'なにかおかしい'           }
    {'なんとか残せた'           }
    {'はっきりとは分からない'     }
    {'ひどい'                  }
    {'まだマシ'                }
    {'まだ分からない'           }
    {'まだ微妙ですね'           }
    {'まだ持て余している'        }
    {'まだ普通なので'           }
    {'もう少し欲しい'           }
    {'もう少し欲しいですね'      }
    {'もう少し良く'             }
    {'もう少し良くなる'          }
    {'もっと乗りやすくして行きたい'}
    {'ものすごく'              }
    {'よかったです'             }
    {'よくて'                  }
    {'よくなれば'              }
    {'よく分からないです'        }
    {'よく分からなかったです'     }
    {'よさそう'                }
    {'イマイチでしたね'          }
    {'キツイです'              }
    {'グッとくる'              }
    {'スムーズさ'              }
    {'スローで'                }
    {'ズレていました'           }
    {'トップクラス'             }
    {'バランスがとれて普通ですかね'}
    {'バランスはとれている'      }
    {'バランスもとれて'          }
    {'バランス良く'             }
    {'パワーがある'             }
    {'パワーはあります'          }
    {'パワーアップ'             }
    {'ヤバい'                  }
    {'ラッキーだった'           }
    {'ワースト機'              }
    {'一番良い'                }
    {'丁寧な'                  }
    {'上位級'                  }
    {'上向き'                  }
    {'上手く'                  }
    {'下手でしたね'             }
    {'不可もない'              }
    {'不安はない'              }
    {'不完全燃焼'              }
    {'中堅くらい'              }
    {'中堅くらいですね'          }
    {'乗りづらい'              }
    {'乗りづらいですね'          }
    {'乗りやすいのかな'          }
    {'乗りやすくて'             }
    {'乗りやすくなっていますね'   }
    {'乗りやすさ重視'           }
    {'乗り心地がいいですね'      }
    {'人並'                   }
    {'何とかしのげる'           }
    {'余計'                   }
    {'偏っている'              }
    {'全く分からなかった'        }
    {'全然ダメだね'             }
    {'冷えたし'                }
    {'分かった'                }
    {'分からないですね'          }
    {'分からないね'             }
    {'分からなくなりました'      }
    {'力強い'                  }
    {'劣る'                   }
    {'劣勢'                   }
    {'劣勢かもしれない'          }
    {'劣勢だった'              }
    {'劣勢です'                }
    {'劣勢な'                  }
    {'効果はない'              }
    {'十分いい'                }
    {'可もなく不可もなく'        }
    {'同じ'                   }
    {'同じくらいであれば'        }
    {'向上している'             }
    {'問題はなかったですね'      }
    {'変化はある'              }
    {'多い'                   }
    {'大丈夫そうだった'          }
    {'大丈夫だ'                }
    {'失敗して'                }
    {'失敗してしまいました'      }
    {'好きなので'              }
    {'好成績'                  }
    {'威張れない'              }
    {'威張れるほどでもない'      }
    {'威張れるほどよくないです'   }
    {'嫌いじゃない'             }
    {'嫌いです'                }
    {'嬉しかったです'           }
    {'安定'                   }
    {'安心しました'             }
    {'少しだけ気になる'          }
    {'少しでも良くなる'          }
    {'少しズレていた'           }
    {'少しマシ'                }
    {'差がありますね'           }
    {'平行線'                  }
    {'引きずっていた'           }
    {'弱いかな'                }
    {'弱いです'                }
    {'弱すぎて'                }
    {'弱すぎる'                }
    {'強い'                   }
    {'強かったですね'           }
    {'強めだった'              }
    {'強気'                   }
    {'強烈'                   }
    {'影響があって'             }
    {'影響もあって'             }
    {'影響もあり'              }
    {'影響もありましたね'        }
    {'徐々に良くなってきています' }
    {'微妙に'                  }
    {'必要か'                  }
    {'必要がありますね'          }
    {'必要だ'                  }
    {'必要なので'              }
    {'思い切り'                }
    {'思惑通り'                }
    {'怪しかった'              }
    {'悪いのかな'              }
    {'悪かったり'              }
    {'悪かったりする'           }
    {'悪くなさそうですよ'        }
    {'悪くはない'              }
    {'悪くはないです'           }
    {'悪くもない'              }
    {'情けない'                }
    {'慌しく'                  }
    {'手ごたえがあった'          }
    {'持ちこたえる'             }
    {'持っていけた'             }
    {'持っていける'             }
    {'持て余している'           }
    {'早かった'                }
    {'映えないですね'           }
    {'普通くらいかな'           }
    {'普通だね'                }
    {'普通で'                  }
    {'普通よりちょっといい'      }
    {'最低限'                  }
    {'望んでいない'             }
    {'本当に寒くて'             }
    {'楽しみたいです'           }
    {'楽しみはあります'          }
    {'楽しみはありますよ'        }
    {'欲しいですね'             }
    {'残れた'                  }
    {'気づかなかった'           }
    {'気になっていた'           }
    {'気になりました'           }
    {'気になります'             }
    {'気になりますね'           }
    {'波があったら乗れないです'   }
    {'波があると乗りづらい'      }
    {'深くなっても大丈夫です'     }
    {'滑っている'              }
    {'滑る'                   }
    {'無念'                   }
    {'無理'                   }
    {'物足りないですね'          }
    {'特に悪い'                }
    {'特殊で乗りづらかったです'   }
    {'特殊な'                  }
    {'特筆出来る'              }
    {'狙えていた'              }
    {'猛烈な'                  }
    {'甘いですね'              }
    {'甘くて'                  }
    {'甘くて不安ですね'          }
    {'目立つ'                  }
    {'相当高い'                }
    {'納得できる'              }
    {'素晴らしかったですね'      }
    {'素直で'                  }
    {'素直なので'              }
    {'細かい'                  }
    {'結構いいですよ'           }
    {'緊張'                   }
    {'自信がある'              }
    {'良い状態であれば'          }
    {'良かったかな'             }
    {'良かったね'              }
    {'良かったり'              }
    {'良くしていきたい'          }
    {'良くしていきたいです'      }
    {'良くないですね'           }
    {'良くなった'              }
    {'良くなっていない'          }
    {'良くなっていますよ'        }
    {'良くなっている'           }
    {'良くなってます'           }
    {'良くなりそう'             }
    {'良くなりました'           }
    {'良くなれば'              }
    {'良さそうでした'           }
    {'良さそうな'              }
    {'著しくない'              }
    {'行き過ぎてしまいました'     }
    {'見劣りする'              }
    {'見劣りすると'             }
    {'負けない'                }
    {'足りない'                }
    {'足りなかったです'          }
    {'迷'                     }
    {'追いつかれた'             }
    {'追い付く'                }
    {'速いですね'              }
    {'違和感があります'          }
    {'違和感がある'             }
    {'違和感がない'             }
    {'違和感がなければ'          }
    {'違和感もある'             }
    {'違和感もない'             }
    {'遠かったです'             }
    {'重たいですね'             }
    {'重たかったね'             }
    {'重たくなった'             }
    {'限界'                   }
    {'難しくて'                }
    {'頑張って'                }
    {'骨っぽい'                }
    {'高い'                   }

「劣勢」はたくさん出てくる。「見劣り」「滑る」「無念」「全然ダメ」「情けない」とかあれば4着以下だな。
「骨っぽい」ってなんだ。。

今日のアクセス数の上限になったのでここまで。

 ということで、「何だこの滑るボートは!全然ダメじゃないか!情けない骨っぽい限界だ!無理!」くらい言ってたら舟券から外してもいいと思います。(そんな人いない。)

 あとはもう少しデータを増やしたり、同じ人の良い時との類似度算出をしてもいいかもしれないですね。いずれにせよ 1日1000アクセスまでなので、また明日にしましょう。

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