アプリ広告収入 単月1000円！？

個人アプリの広告収入はどれくらい？アプリ作成から約４年が経ちました。

いや～～～（汗）

２０２０年の一年はアプリ収入も厳しい状況です。

昨対で比較すると、これまでの平均は

１／３程の広告収入になっています

しばらくブログで紹介出来ていなかったアプリ収入を報告しますね 。

最近の記事は「アプリ収入」とは関係のない記事が多くなっていますので（汗）

本業の記事です。

では、早速ここ三カ月の自作アプリの広告収入を紹介しますね。

２０２０年８月

￥７８８-

（昨対比　３４％）

２０２０年９月

￥４１４-

（昨対比　１８％）

２０２０年１０月

￥１０１０-

（昨対比　７３％）

ついに１０月は４桁になりました。

コロナが本格的に流行る前の２０２０年１月以来です。

昨年は￥１,０００-を割ることがなかったのですが。

このまま２０１９年の勢いまで戻ってくれると嬉しいですが・・・どうでしょうね！？

コロナの流行次第で大きく振れそうです。

ちなみに機械学習アルゴリズムでこの先のアプリ収入を予測しています。

★興味のある方は少し覗いて下さい。

www.tfsappsone.com

２０２１年以降は平均「単月：￥１,１３０-」で成長していくと予測しています。残酷な現実を叩きつけてくれましたね。まだまだ成長できると信じていますので、この予測が外れるように、引き続き【週末のアプリ作成】を進めていきたいと思います。

新しいアプリを作っていけばきっと未来は変わっていきます。

今年はこれまで新規アプリのリリースは１つだけで、あとは不具合修正や要望対応などでアプリ４つをアップデートしたぐらいです。

もっと努力せねば

ではまた定期的にアプリ収入の実態を報告していきます。

・プログラミングを学ぼうとしている方

・アプリを作成してみようとする方

本ブログはそんな方々の参考になれば幸いです。

ではまた次回お会いしましょう♪

滋賀県コロナ予測

コロナ第三波到来？今後の感染者数について機械学習アルゴリズムを使用して予測してみた！！

私は滋賀県在住です

私「TF's apps」は滋賀県在住です。プログラミング言語 のPythonの機械学習アルゴリズム（sickit-learn）を使用して今後の感染者数を予測してみました。これまでの実データを学習させて今後の予測を行うものです。

はじめにお断りします。

新型コロナにより医療に関係する方々や感染者の方々にとっては不適切な記事であることをお詫びします。医療関係の方々は日々のご尽力に感謝いたします。

本記事はあくまでもプログラミングが示した数値ですので信憑性は全くありません。

（１）これまでの県内の動向

最近じわじわ、第三波が来ているのかというニュースをよく耳にします。

今までの感染者についてグラフにしてみました、結論として「第三波」がきていますね。

　↓↓↓　直近の感染者数（日毎）です

↓↓↓　今までの感染者数（月毎）です

１１月は１２日間だけです。

それでも９４名の方が感染した事になります。（11月12日分までの集計）

振り替えると、県内の学校が休校であった５月は５名だったことに驚きます。しかも６月は１名・・・。

現在、毎日ニュースで観る感染者数と比べると、いかに今が多いのかが分かります。

（２）プログラミング

では今後の予測をしてみましょう。

いつも同じようにプログラミング（Python）します。

わずか60行ほどのソースコードです。

学習データとして過去の感染者数（日毎）を使用します。エクセル表を参照。このデータを元に未来予測を行います。

（３）未来予測結果

学習させて出力した予測結果は以下となります。

グラフの見方です。

X軸は２０２０年３月１日からの経過期間（日）、Y軸は感染陽性者（累計）となります。緑色は実際のデータ、青色は学習データ、赤色は学習を元にした予測データとなります。

期間ｘ＝１は２０２０年３月１日となります。

期間ｘ＝２は２０２０年３月２日となります。

 ・・・・

１１月１２日は２４７日目（ｘ＝２４７）となります。

期間ｘ＝３６６は１年後の２０２１年３月１日となります。

その時の感染者累計（ｙ）は８４７と予測しています。

（下図グラフでは読みづらいですが）

プログラムはまだまだ増えると予測しています。

この予想が外れることを祈ります。

一年前の2019年の11月12日は「新型コロナウイルス」という言葉は耳にもしていなかったのに・・・。早く1年前と同じ生活ができたらと思います。

過去の予測結果も参考にどうぞ

www.tfsappsone.com

家飲みはこれ！！ビールに合う定番メニュー

ビール大好きなアラフォーおっさんの家飲みを紹介します♪

コロナ禍の毎日・・・

同僚や友人と飲みに行く事はめっきり減って・・・

でも大丈夫！！

家でわがままに飲む

おっさんの家飲みはこれで【幸せ】を感じる

今回は私の【週末の家飲み】のメニューを紹介していきますね。

改めて写真をみて振り返ると

かなりメニューが偏っていますが・・・

まぁ・・・好きな物を食べて好きなビールを飲む

これが家飲みの醍醐味ってものですね。

では家飲みをダイジェストで紹介しますね～

２０２０年６月２１日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：セブンのもつポン酢、イオンのスモークタン

２０２０年７月１９日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：鯛の刺身、枝豆

２０２０年７月２３日（木）

ビール：一番搾り（KIRIN）

この日は「つまみ」というかＢＢＱでした！！

２０２０年７月２５日（土）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：カツオの刺身、セブンのもつポン酢、枝豆

２０２０年８月２日（日）

ビール：本麒麟（KIRIN）

つまみ：きゅうりの浅漬け、枝豆

２０２０年８月１３日（木）

ビール：本麒麟（KIRIN）

つまみ：イオンのスモークタン

２０２０年８月１６日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：鮎の塩焼き、ホタテの刺身、スモークタン

２０２０年９月５日（土）

ビール：一番搾り（KIRIN）

食事　：たこ焼き

２０２０年９月６日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：ウィンナー、枝豆

２０２０年９月１３日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：ホタテの刺身、枝豆

２０２０年９月２０日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：ウィンナーの炒め物、カツオの刺身

２０２０年１０月４日（日）

ビール：キリンラガー（KIRIN）

つまみ：マグロの刺身、枝豆

２０２０年１０月１１日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：マグロとホタテの刺身、枝豆

２０２０年１０月１７日（土）

ビール：本麒麟（KIRIN）

つまみ：ウィンナー、枝豆

２０２０年１０月１８日（日）

ビール：一番搾り（KIRIN）

つまみ：マグロの刺身、枝豆

以上、ここまでです。

ビールはKIRINしか飲んでいないですね～冷蔵庫にはアサヒスーパードライがあるのですが、晩酌は１００％KIRINという事実にびっくりしました。振り返ると自身の無意識な行動が分かりますね（汗）

つまみは刺身と枝豆パターンが多いですね。

美味しい「つまみ」と「ビール」は最高ですね～♪

ちなみにこの後、晩御飯を食べています。

日曜日の１７時頃に風呂上りの晩酌をして、１８時半ごろからサザエさんを観ながら、晩御飯を食べるのが、我が家の日曜の過ごし方です。

これからもおっさんの家飲みは続けていきます。

youtu.be

ロマサガ 最強キャラ かみ

ロマサガRSで最強キャラの「かみ」を紹介します、個人的な見解ですが「かみ」は「神」です！！

私の中でスマホゲームで一番プレイしているがロマサガRSになります。

もともとロマンシングサガ、、サガフロンティア、サガスカーレットグレイスなどの作品をプレイして、サガシリーズは、ドラクエやＦＦと同じように大好きなＲＰＧです。

周回キャラとしてMyパーティーでは圧倒的に最強です

このキャラを手に入れてからVery Hardのクエストが「サクサク」進むようになりました。ありがとう、かみ☆☆

１．神ガチャ(30th祭)

虫の知らせなのか・・・ジュエルを無駄遣いせずに溜めていました。そしてやってきたのが下記のガチャで、１０回連続ガチャを無限ループ．．．無課金プレイですので有限でした（汗）

溜めた３万６千ジュエルを一気に解放・・・・

でた～～～～～！！

「かみ」様いらっしゃーい♪

２．かみの能力

かみの能力をご覧ください

まだまだ成長過程ですが、次の通りです。

まずは術から紹介です

＜術＞

ひまつぶし　　威力Ｅ　敵全体　BP4

かみのちから　威力Ｂ　敵全体　BP11

ひかれあれ　　威力Ｂ　敵全体　BP14

すべて敵全体攻撃なんです。

周回に持って来いの術持ちキャラです。

さらに「かみ」のアビリティが凄い！！

３つも優秀です

＜アビリティ＞

きまぐれ　・・・追撃を行う能力です

範囲のコツ・・・敵全体攻撃にダメージ上昇

テンションアップⅤ・・・ダメージ上昇

まさに周回のための専用キャラといっても過言ではない！！

そして能力は・・知力が高い

３．かみの実戦

戦闘開始から「威力B：かみのちから」が使用できます。

さらに確率にはなりますが追撃の「威力B：ひかりあれ」が発生します。

この２撃を喰らうと大体の敵キャラは消滅するか虫の息になります。

下図は「ひまつぶし➡ひかりあれ」となります

一人で２回攻撃しますので、

ドラクエ４だとキラーピアス装備のアリーナですね。

レベルが上がると彼女は会心の一撃×２回繰り返しますよね＾＾

運任せにはなりますが、

この連撃が毎回発動する度に

発生する可能性があるということです。

一人で敵全体にダメージを与えて一掃してくれるのでかなり助かります。

しかも私のパーティでは

かみ以外の残りメンバー４名も全体攻撃を持つキャラを採用しており、

かみの連撃を受けた後も敵キャラにはさらなる悲劇が待っていることになります。

いや～ロマサガRSは面白いですね！！

毎日仕事に追われているアラフォーリーマンですが、限りある時間の中で継続プレイできているゲームです。これからもよろしくお願いします。

また次回ネタがあれば紹介しますね☆

ちまみに今の戦闘力は「４,３０００」です。まだまだですがゆっくり少しずつ進めていきますね。

■関連記事

www.tfsappsone.com

琵琶湖 水温 10年後 (2030年)はこれだけ上昇する！？

琵琶湖の水温予測を実施！！機械学習アルゴリズムを使用して１０年後（2030年）の平均水温を算出してみた。

連日猛暑ですね、私は今年で39才になりますが、30年前（小学生）はこれだけ暑くはなかったです。当時はクーラーが無い生活をしていましたのでね。

少し前まではバス釣りも良くしていたので、最近の猛暑と水温の関係性が急に気になりだして、琵琶湖の水温を調べてみました。

なお予測に関しては、Pythonの機械学習アルゴリズム（sickit-learn）を使用して、今後の琵琶湖水温シミュレーションを実施した結果となります。

（１）過去１０年間の水温データを整理

２０１１年から２０２０年までの琵琶湖大橋付近の水温を調査

８月に絞ってデータを整理してみました。

データ元は毎日水温を調査して掲載されているHPから抽出しています。

このデータを教師データとして学習させ、今後の未来予測を行います。

上記の絵が小さいので転写します。

年　　　　　平均水温

２０１１年　２８．２度

２０１２年　２８．９度

２０１３年　２９．１度

２０１４年　２６．４度

２０１５年　２９．０度

２０１６年　２９．５度

２０１７年　２８．６度

２０１８年　２９．２度

２０１９年　２９．３度

２０２０年　２９．７度

更に、ここ１０年間の平均水温を求めると２８．８度となりました。

じわじわ上昇しているのが分かります。

また今年（２０２０年）の水温は、

ずば抜けて高いこと（２９．７度）が判ります。

では早速、これからの１０年間を予測します。

（２）プログラミング（Python）

いざ準備は整ったのでプログラミングを開始・・・

といってもPythonには協力なライブラリ（sickit-learn）が用意されていますので、５～１０分程度でプログラミングが終了・・・。

５０行ほどの小さい小さいプログラムです。

普段は仕事でC言語で組み込みソフトを作っているので、この程度のステップ数でシミュレーション結果が得られるのはびっくりです。

（３）２０３０年（１０年後）の水温予測

結果は次の通りです。

予測対象の水温は８月としています。

グラフの見方をまず説明します。

X軸：期間（日）　

　2011年8月1日からの経過期間となります

　2011年8月1日＝X軸「１」

　2011年8月2日＝X軸「２」

　2011年8月3日＝X軸「３」

 　・・・・

　2012年8月1日＝X軸「３1」

　2012年8月2日＝X軸「３2」

　・・・・

　2020年8月30日＝X軸「３００」　★今現在はここです。

Y軸：水温（℃）

　2020年8月30日は「３０．６度」となります。

グラフの色

　緑色は「実際の水温」

　青色は「機械学習が算出した水温」

　赤色は「今後の水温予測」

２０３０年の８月３０日（Ｘ軸＝６００）は次の結果となりました。

period= 540 temp= [30.83000834]
period= 545 temp= [30.85582443]
period= 550 temp= [30.88164051]
period= 555 temp= [30.90745659]
period= 560 temp= [30.93327268]
period= 565 temp= [30.95908876]
period= 570 temp= [30.98490485]
period= 575 temp= [31.01072093]
period= 580 temp= [31.03653702]
period= 585 temp= [31.0623531]
period= 590 temp= [31.08816919]
period= 595 temp= [31.11398527]
period= 600 temp= [31.13980136]

average= [30.37822686]

２０３０年８月３０日は「３１．１度」の予測結果となりました。

またこの先１０年間（２０２１年～２０３０年）の平均水温は「３０．３度」と予測結果でした。

現実味のある数値ではないでしょうか？

琵琶湖の生態系には大きな影響が出そうな感じですね。

この水温の上昇はバス釣りにも大きな影響が出そうです。

予測！この先アプリ収入は増えるのか！？

予測！アプリ収入は増えるのか！？機械学習アルゴリズムを使用して２０２２年までの収入予測を実施。

 

TF's appsが提供しているアプリの広告収入は、コロナ禍の中、今年（2021年）に入って毎月のアプリ収入は大きく落ち込んでいます。

★直近の月収は以下の記事で詳細に紹介しています☆

www.tfsappsone.com

そのような状況下は、他の個人デベロッパーの方々も同じではないでしょうか？この先どうなるのだろう？と思いましたので、未来予測をしてみようと決意。

最近覚えたてのPythonの機械学習アルゴリズム（sickit-learn）を使用して、今後のアプリ収入シミュレーションを実施した結果となります。

（１）今までの実績を整理

Admob広告は２０１７年４月からスタートしています。

単月毎の収入結果をエクセルにまとめています。（csv形式）

以下のような感じで・・・

このデータを元に機械学習をさせます。

つまり教師データとなります。

（２）プログラミング（Python）

いざ準備は整ったのでプログラミングを開始・・・

といってもPythonには協力なライブラリ（sickit-learn）が用意されていますので、５～１０分程度でプログラミングが終了・・・。

５０行ほどの小さい小さいプログラムです。

普段は仕事でC言語で組み込みソフトを作っているので、この程度のステップ数でシミュレーション結果が得られるのはびっくりです。

（３）今後の予測結果

結果は次の通りです。

まずはグラフの見方からです。

X軸：期間（月）　

　2017年4月からの経過期間となります

　2017年4月＝X軸「１」

　2017年5月＝X軸「２」

　2017年6月＝X軸「３」

 　・・・・

　2020年7月＝X軸「４０」　★今現在はここです。

Y軸：収入累計（円）

　2020年7月までの累計は「￥37,133」となります。

グラフの色

　緑色は「実際の収入」

　青色は「機械学習が算出した収入」

　赤色は「今後の収入予測」

グラフを読みやすく整理した表です。

約１年後の2021年6月は「￥48,233-」

　２年後の2022年6月は「￥61,783-」

かなり現実味のあるデータですね。

自分なりにはかなり納得した数値でした。

あくまでも今までの実績から予想したデータとなります。

単月で「￥3,000-」の時もあれば、「￥0」の時もありましたので。

2019年は単月の平均が「￥1,500～2,000」でした。

コロナ禍の中、2020年は単月の平均が「￥700-」に落ちました。

2021年以降は単月平均「￥1,130-」で成長していくと予測しています。

年収でいうと、今までの４年間の実績累計は「￥37,000-」でした。

２年後の実績累計は「￥61,000-」と予測。

この先がわかってしまったので・・・少しテンションが下がっていますが、

シミュレーションですので、未来は自分で変えていきます。

今後も地道にアプリ開発を進めていきますね～。

ある日突然、大当たりする日を夢見て（＾＾）ｖ

滋賀県の新型コロナ感染予測（2021年）を実施！機械学習アルゴリズムを使って

滋賀県の新型コロナ感染予測（2021年）を実施！機械学習アルゴリズムを使って

私は滋賀県生まれの滋賀県育ち

生粋の滋賀県産である私「TF's apps」がプログラミング言語Pythonで今後の新型コロナ感染者を機械学習アルゴリズム（sickit-learn）を使用して予測してみました。これまでの実データを学習させて今後の予測を行いました。

はじめにお断りします。

新型コロナにより医療に関係する方々や感染者の方々にとっては不適切な記事であることをお詫びします。医療関係の方々は日々のご尽力に感謝いたします。

本記事はあくまでもプログラミングが示した数値ですので信憑性は全くありません。

（１）県内の感染者動向

滋賀県内で初の感染者が判明したので２０２０年３月５日でした。

アラフォーの私にとっても、今までの人生で経験したことのない事態となりました。子供の小学校は休校となり、緊急事態宣言が発令され、第１波が到来し、終息し、第２波が到来してと・・・・今現在も不要不急の外出は基本的に避けて自粛する日々を送っています。県内の感染者数は日本国内の動きと同調する傾向となっています。

感染者の最新動向は県内のＨＰで公開されています。

https://stopcovid19.pref.shiga.jp/

現在（２０２０年８月２１日）時点で滋賀県の感染陽性者（累計）は３７４名となっています。

（２）県内の今後予測

１．実データの整理

まずは２０２０年３月１日から８月２１日までのデータをエクセルに転写しました。

県内ＨＰに日毎の数値が掲載されていますのでそちらのデータを利用。

このデータを教師データとして使用します。

機械学習ではこの教師データを元にして予測を行います。

２．プログラミング

教師データを元にプログラミングしてみました。

プログラミング言語はPythonを使用しています。

説明は省きますが機械学習をさせるのに有効な言語となります。

３．学習予測結果

学習させて出力した予測結果は以下となります。

グラフの見方です。

X軸は２０２０年３月１日からの経過期間（日）、Y軸は感染陽性者（累計）となります。

緑色は実際のデータ、青色は学習データ、赤色は学習を元にした予測データとなります。

期間ｘ＝１は２０２０年３月１日としています。

期間ｘ＝２は２０２０年３月２日となります。

本日の８月２１日は１７４日目（ｘ＝１７４）となります。

期間ｘ＝３６６は１年後の２０２１年３月１日となります。

その時の感染者累計（ｙ）は５１９と予測しています。

（下図グラフでは読みづらいですが）

グラフでは実データと学習データが大きく乖離している部分が８月２１日頃となっています。直近の傾向だけ見ると、凄く感染者が増加するように思いますが、機械学習の予測では第１波と同様に落ち着く期間があると予測しているのだと考えます。つまり今後、感染者数の増加が鈍化して１年後（２０２１年３月１日）には５１９名になるとの結果でした。

同じ機械予測を使用して、２０２０年３月１日を基準とし

１年半後の２０２１年９月１日の予測結果

➡７９２名

２年後の２０２２年３月１日の予測結果

➡１０６７名

以上の予測結果となっています。

もう一度お伝えしますが、あくまでも予測です。予測結果の信憑性はありません。

（３）最後に

今回の予測結果、どこまで精度があるかはわかりませんが、このグラフが大きく外れることを祈ります。つまり１日でも早く感染者増加が落ち着き、２０１９年の暮らしに戻る事を。

追加情報です。

上記の予想が外れて現在は第三波が到来しています。

１１月１３日時点で再予測をしています。

気になる方は次をご覧ください。