アキュムレータについて調べる
Sparkの本読んでいて、アキュムレータというワードが出てきた。
あれ、これってCPUじゃないのと思っていろいろ調べたのでメモしておく。
CPUでアキュムレータっていうと算術論理演算装置(ALU)の演算結果を格納する場所ってイメージがあった。 wikipediaだと
アキュムレータ(英: Accumulator)は、コンピュータにおいて、演算装置による演算結果を累積する、すなわち総和を得るといったような計算に使うレジスタや変数のことである。
アキュムレータ (コンピュータ) - Wikipedia
CPUだけじゃなくて、プログラムでも扱われるのね。知らんかった。
CPUで総和を得るって何ぞ?と思ったけど、
(計算する命令の場合になるが)アキュムレータに保持している値と、メモリに保持している値を計算して、アキュムレータの値を更新する。
その結果をメモリのどこかの番地に渡して、また計算するみたいな感じだと確かにその通りかなーと。
pythonでアキュムレータを確かめる
pythonでアキュムレータで総和を確かめてみようとすると、itertoolsのライブラリを使うことになる。
10.1. itertools — 効率的なループ実行のためのイテレータ生成関数 — Python 3.6.5 ドキュメント
ドキュメントを読む限り、加算できる型であればよいのでDecimalみたいな小数点や、Fractionみたいな分数の型でもOK
JSON読み込んだときみたいなstr型の場合はキャストしないと駄目なんだなー。
実際に動かす
バージョンはpython 3.5
import itertools iter_ac = itertools.accumulate([1,2,3,4,5]) for i in iter_ac: print(i) # 内包表記で書くとこれ # result = [i for i in iter_ac] # print(result)
結果
1
3
6
10
15
pythonでアキュムレータを確認してみると、前の計算結果と処理対象の値を加算しているというのが分かる。
1:1 + 0(前の計算結果がない=0だから)
2:2 + 1
3:3 + 3
4:4 + 6
5:5 + 10
itertools.accumulateの型
for文対応しているし、配列渡しているしListかな?と思ったけど
import itertools iter_ac = itertools.accumulate([1,2,3,4,5]) print(type(iter_ac))
<class 'itertools.accumulate'>
イテレータってやつですな。思いっきりiterって書いているけどね……。
なので、for文で実行できるみたい。
[Python] 部屋とYシャツとイテレータとジェネレータと私 - くろのて イテレータなので、ループで回さなくてもnext()で値は取れる。一応。
import itertools iter_ac = itertools.accumulate([1,2,3,4,5]) print(type(iter_ac)) print(next(iter_ac)) print(next(iter_ac)) print(next(iter_ac))
1
3
6
next()後にループしたときの結果として、next()で出力されていない値がループの対象となる。
import itertools iter_ac = itertools.accumulate([1,2,3,4,5]) print(type(iter_ac)) print(next(iter_ac)) print(next(iter_ac)) print(next(iter_ac)) print('ここからループ') for i in iter_ac: print(i)
1
3
6
ここからループ
10
15
importした自作のモジュール内のクラスをリロードする
テストクラス作っていた時に、詰まったのでメモする。
python実装していて、自分で作ったモジュール(クラス)が今実装しているpyファイルとは別ディレクトリで、 別ディレクトリのモジュール内のクラスをimportするってことは往々にしてある。
はまったときは、テストクラス作っていた時は構成ファイルを変更してそれを反映する必要があった。
import時に読み込んでるからリロードせねばと思ったんだけど、うまくできず。
というのも、もう1回importしたら再読み込みされるんじゃね?みたいな考えだったからで、できなくて当然っちゃ当然。
何故かって、処理実行時に何度importしてもロードするのは1プロセス1回。
そりゃあ処理実行時にメモリにロードしてるんだから、当たり前なんだけど気づいてなかった。
方法
ディレクトリ構成
dir1
├dir2
│└ file1.py
└ dir3
└ file2.py
file1.py
class classLogic: (class内略)
file2.py(リロードするクラス)
import importlib from dir1.dir2.file1 import classLogic # リロード import dir1.dir2.file1 importlib.reload(dir1.dir2.file1) from dir1.dir2.file1 import classLogic
一旦、モジュールをリロードしてから、クラスをインポートするのがポイントみたい。
ラジカツスターズ!のコーナーの未来を予測する
このタイトルだとあまりにも壮大な感じ。
『アイカツスターズ!』のラジオ『ラジカツスターズ!』のコーナー「私達、AIKATSU☆STARS!です!!スターズ!!!」で正解数が50になるのは何回目の放送か予測する。
「私達、AIKATSU☆STARS!です!!スターズ!!!」というコーナーは、ひとつに質問に対して回答を合わせるという趣旨のもの。
正解数は積み上がっていって、目標値まで到達するとご褒美ゲットの仕組み。目標値は非公開なので何問正解したらいいのかは分からない。
ご褒美は1回ゲットしていて、そのときは30問正解だった。
ご褒美はラジオのテーマソング「ラン・ラン・ドゥ・ラン・ラン! ~NEXT LAP~」が制作決定だったので、次はライブとかですかね?
前回30問だったので、次回は大体50問正解くらいなんじゃないかなーと思っているので、50回到達するのに放送何回目になるのかと思ったのが最初。
50回正解するならどのくらいだろと考えてみたとして、このコーナー1回での質問数は大体3~4問くらい。
放送1回につきパーソナリティは2名のローテーションなので、3問全部答えられるなら17回目くらい。
ただそんなことはありえないかなーと思うので、バッファで1.5掛けて25回目くらいで50問正解余裕だろ。
というざっくり見積もり。
それが意外にあってるんだが、折角なのでちゃんと分析してみる。
条件
- 計算対象の回は放送30回目~56回目とする
- コーナーがお休みの場合は0でカウント
- 欠損している50回目は0でカウントする(誤差程度しか変わらないので大丈夫。きっと)
- 放送54回目は1問正解だが、ボーナス3ポイントなので3でカウント
なぜ放送30回目からかというと、放送29回目で30ポイント貯まってご褒美ゲット。
再スタートしているからです。
結果から言うと
50問正解は79回目で迎えられるみたい。1回放送につき1問正解のペース。遅い。
2017/06/05現在で61回目放送なので、あと18回、あと5ヶ月くらいかかる計算。先長すぎ問題。
50問正解時の放送回数を算出
算出するにあたって回帰分析(線形回帰)を使用。分からなくてもスルーでOK。俺も正直細かく知らねえっす。正解数からグラフを作ってみる。縦が正解数の合計(積み上げた値)で横が放送回数。
このグラフを元に50回目を予測するんだけど、このグラフって中学生の時に見たヤツ。
「y=ax+b」のグラフですわな。
縦が正解数の合計(y)で、横が放送回数(x)なので、
aとbが分かれば計算可能だよねってことで計算するんだけど、自力でやるには俺の学が足らなすぎるのでpythonにお願いする。
ここからもうちょっと細かい話になってしまうので結論から言うと、
y = 1.3723076923076918x -42.621538461538449
これがこのグラフの計算式。
正解数50回目だから、50 = 1.3723076923076918x - 42.621538461538449で計算して「79.05651604」。
大体79回目で50問正解するという推測。
全体を通して100問正解するのは
放送1回目~56回目とするとグラフはこんな感じ。50問正解はしているので、100問正解するのはいつだろっていうのを見てみると
こんな感じ。
でもって、傾きを算出すると
y = 1.1511619958988382x -3.8616883116883187
こんな感じ。
これを使って計算すると90.7304351573なので、大体90回目には100問正解する予定。(達成するとは言っていない)
もうちょっと細かく
回帰分析で算出するにあたってaとb、つまり相関係数を知りたい。
ついでにそもそも、縦が正解数の合計で、横が放送回数って関係してんの?ってのを出す。
pythonに線形回帰のライブラリがあるので、それを使ってさくっと出してみる。
パッと見まったくもって意味わからないところもあるんだけど、coefってのが相関係数で、それをみると「1.3723」と「-42.6215」となってるので、それがaとbなんだなあと。
次にそもそも縦が正解数の合計で、横が放送回数って関係してんの?ってところだけど、決定係数を見ればわかる。
R-squaredって書いているところが「0.981」で1に近いほど正確なので正しいといえる。
まあ回数重ねれば正解数が積み上がるので、当たり前だろ!って話ではある。
算出に使用したデータ
以下pythonコード。
続きを読むラジカツスターズ!のコーナーのメンバー別正解数を図で確認する
pythonの勉強も兼ねて、『私達、AIKATSU☆STARS!です!!スターズ!!!』で誰が1回の放送で安定して回答しているのかを見てみる。
『私達、AIKATSU☆STARS!です!!スターズ!!!』というコーナーは、ひとつに質問に対して回答を合わせるという趣旨のもの。
条件
- 『私達、AIKATSU☆STARS!です!!スターズ!!!』の正解数は、前回の情報を元に抽出。(49回目まで)
- コーナー自体やっていない場合(初回など)は計算から除外
図にするとよりわかりやすい「るか」と「みほ」
細かいことを言う前に結果。この図はカーネル密度推定で算出。まあ気にしなくていいっす。
とにかくこの図で各メンバーが1回のコーナーで何回正解できているんだ?ってのを示してる。
このグラフで言うと、一番わかりやすいのが「るか」と「みほ」。
圧倒的に答えられない「るか」と、確実に1回は正解する「みほ」
この図から見ても、るかは回答数が0でコーナーが終わるのがかなり多く、このコーナーの正当率を引き下げている要因と言っても仕方ないかと。まあ、るかの回答は大分アレでしたし。
将棋の駒一つ挙げろって言われてキングとか、ピザに乗っているものでピザソースとか、正解数0が多いのも納得ですわ。
逆にみほは回答数0が少なく、確実に1問は正解する傾向が強いけど、2問以上の爆発的な回答はしない傾向にあるよう。
正解数3~4の数が極端に少ない*1。
爆発的な回答をするのは「せな」と「ななせ」になるよう。
せなは比較的安定して正解しているのと、ななせは回答数が2問目で落ち込んで、それを超えるとブーストして正解数が上がってくる。
ラジオでも正解数が増えるとどんどんいこうみたいなスタイルになるのが、ななせの特徴のように感じている(勝手に)ので、その結果が表れているのかなあ。
自分の備忘録
ここから細かい話。統計とかの話なので興味あればレベル。自分の備忘録として。
今回、この図を出すにあたり、カーネル密度推定を使用したんだけど、それって何ぞやってところをメモ。
ウィキペディアにも書いているんだけど、まあ俺のようなアホにはちょっと何言ってんのかよくわからん。
カーネル密度推定 - Wikipedia
ざっくりいうと、ヒストグラムの棒グラフを滑らかにしたもの。
でもって、ヒストグラムについてはここを見てもらうと分かりやすい。
ヒストグラムはある程度で区切ってその区切った範囲でどのくらい数があるのかなってこと。
今回で言うと、1回のコーナーで回答数が何回だったの?ってのを示したかった。
正直ヒストグラムでやる必要はないわな。0~4という区切るのにしても少なすぎるし。
カーネル密度推定がヒストグラムの棒グラフを滑らかにしたものなら、そもそもヒストグラムのままでもいいじゃんみたいな感じある。
だけど、ヒストグラムでやると棒が重なるので視覚的に難がある。
箱ひげ図はあまりなじみがないだろうし、このメンバーの感じだとちょっと説明しにくい。
正直この結果で何を書けばいいんだくらいのヤツ。
ということで、カーネル密度推定で表示してみようと思った次第。
ソースコード
さらにメモ用でソースコードを記載。jupyter notebookから書いているので、ほかので流用する場合はもうちょっと何かいる。# もろもろ宣言
import pandas as pd
from pandas import Series
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
#csvファイルの読込。カラムは左からname/on_air/Question/Ans
df = pd.read_csv('C:/Users/xxxxx/yyyy.csv')
#取り込んだcsvファイルの中からAns列だけ取ってくる関数
def getdf(name):
getAns =Series(df[df['name'] == name].Ans, name='Answer')
return getAns
#各メンバーのコーナー1回での回答数を取得
RukaAnsSe=getdf('ruka')
MikiAnsSe=getdf('miki')
KanaAnsSe=getdf('kana')
MihoAnsSe=getdf('miho')
NanaseAnsSe=getdf('nanase')
SenaAnsSe=getdf('sena')
RieAnsSe=getdf('rie')
#カーネル密度推定を算出してグラフに書いて保存
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100, linewidth = 100)
plt.xticks([0,1,2,3,4,5])
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.xlabel('Answer', fontsize=18)
sns.distplot(RukaAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'skyblue',
kde_kws={'label':'Ruka'})
sns.distplot(MikiAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'green',
kde_kws={'label':'Miki'})
sns.distplot(MihoAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'indigo',
kde_kws={'label':'Miho'})
sns.distplot(KanaAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'orange',
kde_kws={'label':'Kana'})
sns.distplot(NanaseAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'dodgerblue',
kde_kws={'label':'Nanase'})
sns.distplot(SenaAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'hotpink',
kde_kws={'label':'Sena'})
sns.distplot(RieAnsSe,
rug=True,
hist=False,
color = 'darkblue',
kde_kws={'label':'Rie'})
plt.legend(fontsize=18)
plt.savefig('rajikatsu1.png')
#以下説明用
#ヒストグラムを作る
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100, linewidth = 100)
plt.xticks([0,1,2,3,4,5])
#normedでヒストグラムを1になるように積分する(正規化処理を加える)
plt.hist(RukaAnsSe, bins=4, color='skyblue', normed=True, alpha=0.5, label='ruka')
plt.hist(MikiAnsSe, bins=4, color='green', normed=True, alpha=0.3, label='Miki')
plt.savefig('rajikatsu2.png')
#箱ひげ図
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100, linewidth = 100)
sns.boxplot(data=[RukaAnsSe, MikiAnsSe, MihoAnsSe, KanaAnsSe, NanaseAnsSe, SenaAnsSe, RieAnsSe])
plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6],['Ruka','Miki','Miho','Kana','Nanase','Sena','Rie'], fontsize=18)
plt.ylabel('Answer', fontsize=18)
plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],['-1','0','1','2','3','4','5'], fontsize=18)
plt.savefig('rajikatsu3.png')
参考サイト
https://matplotlib.org/2.0.0/examples/color/named_colors.htmlhttp://seesaawiki.jp/met-python/d/matplotlib#content_2_8
http://qiita.com/supersaiakujin/items/be4a78809e7278c065e6
http://qiita.com/Tatejimaru137/items/4ee6a73114d07d85bfd7
https://matplotlib.org/api/figure_api.html
*1:コーナー1回の総質問数が少ないからかと思ったけどそんなことない
プリキュアでカタカナを勉強したほうが楽しい
ネット見てたらカタカナの練習を子供が好きなものでやればいいのではという旨のまとめがあった。
確かにその通りだと思う。
大人の俺でさえ仕事の技術の定着にアニメを使っているくらいなんだから、当然子供だってそうだろと。
我が家にもちょうどカタカナを学ぶくらいの年齢の子供がおり、風呂場にあいうえお表が置かれているが置かれているだけであまり活用されていない。
なので、子どもの好きなプリキュアで勉強させたら学習意欲わくかなと思いざくっと作ってみた。
各シリーズ別カタカナ練習表
・キュアフラワーやキュアエンプレス等、ゲスト扱いのプリキュアは除外・「キュア」を入れると死ぬほど書いてしまうので除外
カタカナ全部網羅できているのか
プリキュア50人いるが、実は網羅していない文字あるんじゃないか? ということでない文字を調べてみる。アイウエオ表で確認
※「ァ~ォ」が存在するため、拗音は今回はあまり考えず文字があればOKとしている。
アイウエオの部分だけ見ると40文字は網羅しているが、やはり「ヌ」や「ヘ」、「ヲ」などワードに使用するのが難しいのは残っている。
濁音が軒並み残っているのは、女の子に響く名前に濁音は入りにくいということが推測できる。
プリキュア名頻出文字
どの文字が一番使われているのか、トップ10を確認してみる。圧倒的に「ー」が使われているおり、どうやらプリキュア50人中半分以上のプリキュアには「ー」が存在している。
トップ5までの文字が使われているのは
6文字中5文字使用されているし、「ム」もトップ10内なので、プリキュアの名前らしい名前と言える。
変身前の名前であいうえお表
備考として変身前のフルネームであいうえお表を作ってみる。・「ラブ」や「エレン」等カタカナはひらがなとして使用(除外しない)
・拗音は今回はあまり考えず文字があればOKとする
・キュアプリンセスは、「ヒメルダ~」じゃなくて「しらゆきひめ」で
やっぱり変身前でも「ぬ」「へ」「を」は使われていない。
当然といえば当然だが半濁音は全く使われていない。そんな名前奇をてらいすぎるしなー。
アイカツ!声優38人はアイマス系列作品・グランブルーファンタジーに出ているのか
少し前に「アイカツ!」シリーズ出演声優は、「アイドルマスター」シリーズ作品に参戦していることが多いみたいな話があって、本当にそうなのかと思ったので確認してみる。
アニメも始まった『グランブルーファンタジー』ではどうなのかも確認してみる*1
分析内容について
・Wikipediaの「アイカツ!の登場人物一覧」および「アイカツスターズ!の登場人物」のデータカードダスでのプレイヤーキャラクターを演じている声優が対象
・対象声優のWikipedia内の役から、「アイドルマスター」シリーズ作品及び『グランブルーファンタジー』の出演作品を確認
・諸星 すみれさん、田所 あずささん、大橋 彩香さん、上田 麗奈さんについては、『アイカツ!』を集計対象とする
「アイカツ!」シリーズ出演声優のキャラ一覧
ぱっと見「アイドルマスター」シリーズも『グランブルーファンタジー』も共にそんなに出ている人が多いわけではなさそうに見える。
『アイカツスターズ!』の声優は新人が多いからか、「アイドルマスター」シリーズおよび『グランブルーファンタジー』共に出ていないよう。
「アイドルマスター」シリーズに出ている人の大半はシンデレラガールズに出ている
「アイカツ!」シリーズ出演声優の大半は「アイドルマスター」シリーズに出ていないようで、まだまだ50%にも満たしていない状況。
また既にアイドルマスターで声を貰っている人のほとんどが『アイドルマスター シンデレラガールズ』に出ている。
この差はそもそものキャラクター数の違いで、シンデレラガールズが圧倒的にキャラ数が多いのでこの状況になっている。
今回以降もこの比率は変わらないんじゃないかと思う。
『グランブルーファンタジー』に出ている人はほとんどプレイヤーキャラクター
『グランブルーファンタジー』だけに注目し、出演しているのかいないのかを確認。
やってない間にアイマスコラボイベやら、新キャラやらでキャラクター数も増えたので、出演比率は50%。
プレイアブルキャラクターに昇格したキャラクターも結構いたので、NPCも減っている。
ジオラはプレイアブルは難しいような気もするが、「舞い歌う五花」の続編があればある、のか?
「アイドルマスター」シリーズと『グランブルーファンタジー』共に出ている人はほとんどいない
「アイドルマスター」シリーズと『グランブルーファンタジー』共に出ている人は8人しかいないので、ほとんどの人がどちらか片方にしか出ていないか両方とも出ていない。
「アイカツ!」シリーズ出演声優は「アイドルマスター」シリーズと『グランブルーファンタジー』のどちらかには出ているよう。
『アイドルマスター シンデレラガールズ』はまだまだ声のないキャラクターが多いので、そこに入ってくる可能性はかなり大きいと思う。
グラブルでのSoleil
『アイカツスターズ!』はこなれているのか
この件について、まず俺は『アイカツスターズ!』好きだし、好きじゃないとできないことをやっているのでディスってるんじゃないんですよと予防線を引いておく。
これを読んで思ったことは3つある。
3についてはちょっと母数大きすぎ感もあるが、純粋に思ったことなので。
真っ向からそうじゃないと否定するつもりはないし、そう思ったのであれは書いた人にとってはそうなので、俺はこう思うなくらいのニュアンスでメモしておく。
そもそもこの話はどういうことか
ちょっとした懸念の話。「プリキュア」シリーズ「アイカツ!」シリーズ、「プリティシリーズ」のような長期アニメは、今までのノウハウによる安定感のある物語を作っている。
もっと攻勢にでたチャレンジングな展開があってもよいのでは?ということを言っていると思っている。
『アイカツスターズ!』の1期はチャレンジングだった
俺は『アイカツスターズ!』の1期は『アイカツ!』とは違うものをやっていこうという意識が結構あったなと思っている。主に
だと思っている。*2
ファンタジー要素は36話「虹の向こうへ」で完結し、それ以降は明言されることがなくなった*3、
恋愛要素はかなり薄く展開されているところから、視聴者からの評価はあまり高くなかったからなくしたor減らした?と勝手に思っている。
正直ファンタジー要素は「アイカツ!」シリーズのイメージにはそぐわなかった感はあったと思う。
最初は『アイカツ!』で自身が輝くために努力するシーンがかなり多い状態で、『アイカツスターズ!』になった途端にそれを否定する要素が入ってきたための拒否反応だと思ったが、根本は『アイカツ!』のままで、要素だけいれたために違和感が凄かった。
とはいえ「自身が輝くために地道に努力する」という要素以外で、キャラ差を出していくとしたらで導きだされた回答のひとつだと思うし、やはりあってなかったなと方向修正したなら2期頑張れって思ったりもする。
『アイカツスターズ!』の2期は守りの姿勢なのかという懸念
2017年4月から『アイカツスターズ!』の2期が始まったが、思ったのはこれ『アイカツ!』の2期と同じなんじゃないかということ。『アイカツスターズ!』は2期からヴィーナスアークというライバル校が出てきて、スタープレミアムドレスという羽が付いたドレスを身に纏う。
これって『アイカツ!』でいうところのドリームアカデミーと星座ドレスと同じ流れなんじゃないかと。
正直今提示されているこの要素だと、1期でチャレンジしたけど2期は守り入ろうかなというところなのかと邪推してしまうところもある。
まだ2期も始まったばかりだし、今評価下すには情報が不足しすぎているのでいいとか悪いとか言う断面ではないが、1期に続いてチャレンジしていったほしいなと思う。
プリキュアのチャレンジ要素
『アイカツスターズ!』以上に「プリキュア」シリーズは割とある程度のフォーマットが決まっていると思っている。それは1作品での大きな流れだったり、1話のフォーマットだったりする。
それが10年以上もシリーズを続けていけている安定感につながっているものなのではと思う。
1作品ごとの大きな流れがあまり変わらないというのは、プリキュアを語るような掲示板やツイッターのタイムラインでもよく話題になるんだが、「メインターゲット層である子供の入れ替わるので、毎年大きな流れが変わらないという点について考慮」しない派と、したほうがいい派があるように思える。
この点については人に左右されているし、おもちゃの発売にもかかわる要素なのでよっぽどのことがない限りは、フォーマットが大きく変わらないんじゃないかなと思う。
フォーマットが大きく変わってたなというのは、鷲P時代の黎明期は外すと『スイートプリキュア♪』かなと。
ミューズ加入がかなり遅かったり、映画が本編と連続していたりとイレギュラー要素が強い作品だったなと思う。*4
1話のフォーマットについては、
『キラキラ☆プリキュアアラモード』はがかなり変えてきていて、今までのプリキュアにない斬新さを感じている。
今までの「プリキュア」シリーズの基本テンプレートは
こんな流れが基本で、たまにプリキュアの説教に煩わしさを覚えたりするが、「プリアラ」はそのテンプレートの使用頻度が低いような気がする(きちんと検証していないのでもしかしたら違うかもしれないが)。
敵キャラが会話が通用せず1つの目標以外に興味がないような連中なので、敵キャラクターが行動を否定してこないというのもあるんだろうが、否定の否定でパワーを得るプリキュアのパターンから外れていて新しいなと。
おわりに
長いシリーズだと根底のフォーマットを変えるのは、視聴者からの拒否反応が強いので難しい要素だとは思う。だが、そのマンネリ感をどう打破するのかは、長くシリーズを続けるうえで必須要素だと思うし、「プリキュア」シリーズは1年単位で作品自体を刷新することで、「プリティシリーズ」は『プリパラ』新しいシリーズになったことで新陳代謝ができているんだと思う。
「アイカツ!」ネタをちょいちょいやってるので、『アイカツスターズ!』の話だけで言うと、『アイカツ!』を見ているわけではないのでそれにとらわれる必要性はないし、マンネリ感ださないためにも挑戦してヒットしたものをどんどん取り入れてほしいなと思う。
ただね、俺はもっと作品に大人が出てきてもいいんじゃないかと思ったりもする。
作品内で大人感出しているけど中学生。見守って道に迷った子供に手を差し伸べる大人がもう少しいてもいいんじゃないかなー。