ChatGPTとPythonで学ぶ Local Outlier Factor（LOF）



みなさんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生を講師にお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ Local Outlier Factor（LOF）」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。

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### **assistant**:

はじめまして、ChatGPTです。今日はLocal Outlier Factor（LOF）についてお話ししましょう。

LOFはデータの異常値検出手法の一つで、多次元のデータセットから外れ値を検出します。一般的に、外れ値とは他のデータポイントから大きく離れた・あるいは予期しない値のデータポイントを指します。LOFは局所的な密度偏差を使用して、外れ値を識別します。

LOFの基本的な考え方は次の通りです：あるデータポイントの「外れ値度」は、その周辺のデータポイントの密度（ここでの「密度」は近隣ポイントの存在頻度を指す）と、そのデータポイント自身の密度との比によって決まります。つまり、自分自身の密度が近傍のデータポイントの密度に比べて大幅に低い場合、そのデータポイントは外れ値である可能性が高いということです。

PythonのScikit-learnライブラリには、LOFの実装が含まれていますので、初めての方でも手軽に試すことが可能です。

僕がPythonでの基礎的な使用方法を説明しますね:

まずはライブラリをインポートしましょう。

```
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
```

次にLOFのインスタンスを作成します。ここでは外れ値と考える近傍の数を指定します。

```
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
```

そして、fit_predictメソッドを使ってデータを学習させ、それぞれのデータが外れ値かどうか(-1:外れ値, 1:正常値)を予測します。

```
y_pred = lof.fit_predict(X)
```

以上が基本的な使い方です。もちろん、いろいろなパラメータを調整して、より良い外れ値検出結果を得ることも可能です。また、各データポイントのLOFスコアも.negative_outlier_factor_属性で取得することができます。以下のようにします。

```
lof_scores = lof.negative_outlier_factor_
```

これで、各データポイントがどれだけ外れ値であるかが分かります。このスコアは、数値が大きいほどそのデータポイントは外れ値であると考えられます。

以上がLOFの基本的な説明となります。何かわからないことがあればお気軽にご質問ください！

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### **user**:

ありがとうございます。Local Outlier Factor（LOF）について一通り学ぶための具体的なPythonコードを書いてください。その際に、コード中で日本語でできるだけ詳しく説明してください。

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### **assistant**:

承知しました。具体的なPythonコードを記述し、それぞれのステップに説明を付けていきます。

まずは必要なライブラリをインポートしましょう。今回は`numpy`でデータを生成し、`matplotlib`でデータを描画します。そして、LOFは先程述べた通り`sklearn.neighbors`から利用できます。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
```

次に、実験のためのデータを生成します。正常なデータと外れ値から成るデータを作ります。

```python
np.random.seed(42)  # 実行する度に同じ結果が出るようにランダムシードを設定
X_inliers = 0.3 * np.random.randn(100, 2)  # 正常データを生成
X_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))  # 異常データ(今回は一様分布から生成)を生成
X = np.r_[X_inliers, X_outliers]  # 正常データと異常データを結合
```

データが正しく生成できたか確認するためにプロットしてみましょう。

```python
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='b')
plt.show()
```

![output_2_0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/09b9d0e6-b02b-0479-910b-8c36a5d62c69.png)


次にLOFのインスタンスを作成し、データに対してfit_predictを行います。これによりどのデータが外れ値かを判断します。

```python
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
y_pred = lof.fit_predict(X)
```

LOFのスコアも算出します。これは`negative_outlier_factor_`属性から取得でき、値が大きいほど外れ値であると判断されます。

```python
lof_scores = lof.negative_outlier_factor_
```

最後に、正常値と外れ値を色分けしてプロットしましょう。

```python
plt.title("Local Outlier Factor (LOF)")
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='k', s=3., label='Data points')
# 外れ値を赤色でプロット
plt.scatter(X[y_pred==-1, 0], X[y_pred==-1, 1], color='r')
plt.axis('tight')
plt.legend()
plt.show()
```

![output_5_0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/071f2c3c-d9dd-0bc0-ff0a-7ed2ce3e4484.png)


以上がLOFを用いた異常検出の適用例です。異常値を生成し、LOFを使うことでその異常値を見つけ出すことができました。これを元に、自身のデータに対する異常値検出などに応用することが可能です。

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### **user**:

ありがとうございます。それでは、Local Outlier Factor（LOF）について一通り学ぶための具体的なPythonコードを書いてください。その際に、コード中で日本語でできるだけ詳しく説明してください。sklearn.neighbors の LocalOutlierFactor を使わずに自前で実装してください。

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### **assistant**:

すべて自前で実装するのは少々大変ですが、LOFの主要な部分をPythonの基本的なライブラリを使って自前で実装することは可能です。

ここでは `numpy` と `scipy` のみを使用した実装例を見てみましょう。

```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# データ生成
np.random.seed(42)
X_inliers = 0.3 * np.random.randn(100, 2)
X_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))
X = np.r_[X_inliers, X_outliers]

# ハイパーパラメータ
k = 5

# 全点間の距離
dist = squareform(pdist(X, 'euclidean'))

# k番目に近い距離
k_dist = np.sort(dist, axis=1)[:, k]

# リーチャビリティ距離
reach_dist = np.maximum(dist, k_dist[:, None])

# 局所到達可能密度（Local Reachability Density）
lrd = k / np.sum(reach_dist, axis=1)

# LOFスコア
lof_scores = np.sum(lrd[dist <= k_dist[:, None]] / lrd[:, None], axis=1) / np.sum(dist <= k_dist[:, None], axis=1)

# 外れ値判定（LOFスコアが1より大きい場合は外れ値）
outlier = lof_scores > 1.0
```

このコードは次のアルゴリズムを実装しています。

1. 全てのデータポイント間のユークリッド距離を計算します。
2. k番目に近い点までの距離を算出します。
3. 全てのデータポイントについて、その点からk番目に近い点までの点を近傍とし、それらからその点への「リーチャビリティ距離」を計算します。リーチャビリティ距離とは、点Aから点Bへのリーチャビリティ距離は、点Bからk番目に近い点への距離と、点Aから点Bへの距離の大きい方と定義されます。
4. 全てのデータポイントについて「局所到達可能密度」を計算します。これは各点の近傍で得られるリーチャビリティ距離の逆数の平均を通じて得られます。
5. 最後に、各点のLOFスコアを計算します。これは近傍の局所到達可能密度の平均をその点の局所到達可能密度で除したものになります。LOFスコアが1より大きい場合、そのデータポイントは外れ値と判断します。

注意点としてこの自前実装では計算コストが大きいため、大規模なデータセットに対しては適用が難しい可能性があります。また、この実装は単純化のためにk近傍の定義に等号を含んでいますが、本来の定義では等号は含まれません。この点はご注意ください。

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### **user**:

LOFはk近傍法と類似した手法なのでしょうか？

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### **assistant**:

はい、その通りです。LOF（Local Outlier Factor）はk近傍法（k-nearest neighbors、k-NN）を基にした手法と言えます。

k近傍法は、分類や回帰の問題を解くためのシンプルな手法で、あるデータ点のラベルをその周囲のk個のデータ点のラベルの多数決や平均で決定します。この時、近傍のデータ点は距離に基づいて選ばれます。

LOFもまた、各データ点の近傍を定義するためにk近傍法と同様の距離計算を行います。しかしながら、その後のステップはk近傍法とは異なります。LOFでは、近傍のデータ点との距離の比較に基づき、それぞれのデータ点がどの程度他のデータ点から隔絶しているか（すなわち、どの程度「外れ値」であるか）を数値化します。

したがって、LOFはk近傍法に基づいた異常検出手法と言えますが、その目的とアルゴリズムの詳細はk近傍法とは一部異なると理解してください。

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### **user**:

k近傍法による異常値検出と、LOFによる異常値検出は、用いる「距離」の定義が異なるという理解で正しいでしょうか？

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### **assistant**:

はい、その理解が正しいです。LOF（Local Outlier Factor）とk近傍法による異常値検出では、「距離」の考え方が比較的大きく異なります。

k近傍法による異常値検出は、一般的には「距離」を単純なユークリッド距離（または他の類似の距離尺度）で計算します。そこで特定のデータポイントのk番目に近い隣人までの距離がある一定の閾値以上であれば、そのデータポイントは異常値として識別されます。

一方、LOFでは「到達距離（reachability distance）」と「局所到達可能密度（local reachability density）」という二つの新しい概念を導入します。

「到達距離」は、あるデータポイントから別のデータポイントへの距離と、その別のデータポイントからその近傍のデータポイントへの最大距離のうち、大きい方をとると定義されます。

そして、この到達距離を基に、「局所到達可能密度」が計算されます。これは近傍内での到達可能距離の平均の逆数と解釈できます。つまり、他の点から遠くに存在し、周囲の密度が低いデータほど、その到達距離は大きく、局所到達可能密度は低くなります。

この局所到達可能密度を用いてLOFスコアと呼ばれるスコアを計算し、これが1より大きい場合、そのデータポイントを異常値と判断します。

したがって、LOFとk近傍法では「距離」の定義が異なり、それぞれ異なる視点からデータの「異常さ」を評価しています。

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### **user**:

LOFによる異常値検出は、k近傍法による異常値検出と比較して、どのような長所や短所を持っているでしょうか？

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### **assistant**:

LOF（Local Outlier Factor）とk近傍法による異常値検出は、それぞれ異なる長所と短所を持っています。

まず、LOFの主な長所は以下のとおりです：
* 局所的な異常を検出しやすい：LOFはデータの局所的な密度を考慮します。そのため、全体的に見て普通でも、その局所的な環境では異常なデータを見つけることができます。これはk近傍法が全体的な密度しか考慮しないのとは対照的です。
* ハイパーパラメータが少ない：LOFはハイパーパラメータとして主に近傍の数を指定します。これに対して、k近傍法はさらに異常値の閾値を設けることが一般的で、調整すべきパラメータが増えます。

一方で、LOFにも短所があります：
* 計算コストが高い：LOFは全てのデータ点間の距離を計算し、それぞれの点での局所密度やリーチャビリティ距離を求めるため、データセットが大規模になると計算量が大きくなります。
* パラメータの設定が難しい：近傍の数の設定が結果に直結し、これが適切でないと正確な結果が得られない可能性があります。実際のデータでは最適なパラメータを見つけるのは容易ではないでしょう。

これらの特徴から、どちらの手法を選択するかは具体的な問題設定やデータの性質によります。データが十分に小規模で、また異常値が局所的な特性を示すと想定される場合には、LOFが有効です。一方、大規模なデータセットに対してはk近傍法が適しているかもしれません。具体的な場合には十分な検証とチューニングが必要となります。

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### **user**:

上記の簡易版LOFでは実装できてなくて、scikit-learnのLOFでは実装できている部分について詳しく説明してください。

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### **assistant**:

上記で実装した簡易版LOFと、scikit-learnのLocal Outlier Factor（LOF）の実装とにはいくつか大きな違いがあります。

1. **効率性**：scikit-learnのLOFでは、効率的なデータ構造（KD tree, Ball treeなど）を使用して計算時間を劇的に減らしています。これは近傍検索において重要な工夫で、大規模なデータセットに対してもこのようなデータ構造を使用することで効率的に動作します。一方、上記の簡易版LOFでは、全データ点間の距離を計算しているため、計算コストが大きくなります。

2. **k近傍の等号**：scikit-learnのLOF実装では、k近傍は厳密にk個とし、等号（つまり、厳密にk番目に近いデータ点との距離という条件）は含まれません。一方の簡易版LOFでは、等号を含めているため、厳密さにおいて劣っています。

3. **Novelty detection**：LOFはscikit-learnではoutlier detectionとnovelty detectionの2つのモードで使用することができます。outlier detectionは訓練データ自体に外れ値が含まれていると仮定し、これを検出します。一方のnovelty detectionは、訓練データは正常なもののみと仮定し、新たに観察されたデータに対して外れ値検出を行います。

これらの違いのため、実際にはデータが大きくなった場合や、より正確な評価が必要な場合、scikit-learnのLOFを用いる方が一般的には実用的と言えます。ここで提示した簡易版LOFは、アルゴリズムの概念の理解に用いることを主としたものです。

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### **user**:

「k近傍の等号」に関して、「等号を含めているため、厳密さにおいて劣っています」の部分がよく理解できませんでした。等号を含んでいたら、なぜ、厳密さにおいて劣るのでしょうか？

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### **assistant**:

すみません、言葉が不適切で誤解を招く表現になっていたかもしれません。

「等号」の問題は、「同じ距離のデータが複数あるときに、それらを全てk番目に近いデータとして含むかどうか」という問題です。

例えば、データがあるとき、「最も近い3つのデータを選ぶ」と決めたとします。このとき、最も近いデータから3つ目のデータまでの距離が全て同じだとします。ただし、その距離と同じ距離のデータが他にもあるとします。このとき、これら全てのデータを「最も近い3つのデータ」に含めると、「最も近い3つのデータ」が実際には3つ以上となってしまいます。これを「等号を含む」と表現しました。一方、「等号を含まない」場合、最も近いデータから3つ目までのデータを選び、それ以降のデータは近傍に含めないようにします。

「厳密さにおいて劣る」とは、このような状況において、「最も近い3つのデータ」が3つとは限らないという意味でした。等号を含むかどうかは実装やデータ次第ではありますが、一般的には等号を含まず、ちょうどkつの近傍を対象とすることが一般的です。この点を念頭に置いてアルゴリズムを理解し、実装することが重要という意味でした。

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### **user**:

ありがとうございます。よく分かりました。次の質問ですが、「scikit-learnのLOFでは、効率的なデータ構造（KD tree, Ball treeなど）を使用して計算時間を劇的に減らしています」という説明についてです。KD tree, Ball treeは、k近傍法でも使っていたように思いますが、その理解で正しいでしょうか？

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### **assistant**:

はい、その理解は正しいです。実際にKD tree（k次元木）やBall tree（ボール木）は、k近傍法の効率化のためにしばしば用いられる手法となっています。

これらの木構造のデータ構造は、高次元空間での距離検索を効率化するために設計されています。これらのデータ構造を使うことで、一部のデータポイント間の距離計算を省くことができ、その結果、判定や検索の高速化が可能になります。

scikit-learnのLOFでは、これらのデータ構造を利用して、各データポイントの近傍検索や到達距離の計算を効率化しています。これにより、大規模なデータセットに対しても現実的な時間でアルゴリズムを適用できます。

したがって、その理解は正確で、KD treeやBall treeは、LOFだけでなくk近傍法を含む多くの機械学習のアルゴリズムで広く利用されています。

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### **user**:

KD tree（k次元木）について、もっと詳しく説明してください。

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### **assistant**:

KD tree（k次元木）は、データを二分木（Binary Tree）の形状で表現するデータ構造の一つです。高次元の空間上で点の集合を効率的に扱うことができるため、高次元データを扱う機械学習などの分野で多用されます。

KD treeを構築する際、まずデータ全体の平均値（または中央値）でデータを二分します。そして、それぞれの部分に対して同様に平均値で二分するということをある程度の深さまで繰り返します。ここで、データのどの次元で二分するかは、通常、ループまたは分散が最大の次元に基づいて選択されます。

二分木の構築が一段落すると、各データポイントは木のあるノード（葉ノード）に対応します。そして、どのノードがあるデータポイントに最も近いかを探すという操作が効率よく行えるようになります。そもそも、全ての他のデータポイントとの距離を計算する必要はありません。なぜなら、あるノードがあらかじめ指定した距離より遠い場合、そのノードの子孫全てを探索する必要がないからです。

したがって、KD treeはk近傍法や範囲探索クエリなど、高次元空間上での最近点探索問題を効率的に解くための手法として用いられます。しかしながら、データの次元数が非常に多い場合（通常は数十以上）には性能が大きく低下することが知られています。これを「次元の呪い」と呼びます。このような場合には、他のアプローチ（Ball treeなど）が考慮されます。

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### **user**:

Ball tree（ボール木）について、もっと詳しく説明してください。

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### **assistant**:

Ball tree（ボール木）は、高次元空間の最近傍検索問題を効率的に解くためのデータ構造の一つです。

Ball treeは、データ点を覆う超球（ハイパーボール）ノードを用いてデータを木の形状に格納します。まず始めのボールは全てのデータ点を覆います。その後、一つのノード（このノードが覆うデータ点集合）は2つのノードに分割され、それぞれのノード（子ノード）は元のノード内のデータを2つのクラスターに分けます。

データクラスタの分割方法は特に決まっていないため様々ですが、一般的には2つのクラスタ間の距離を最大化する、またはそれぞれのクラスタの分散を最小化するといった分割方法が採られます。

KD treeと同じく、Ball treeは最近傍検索や範囲クエリなどを効率よく行うことができます。しかしながら、Ball treeの主な利点は、KD treeが苦手とする高次元データでも効率良く機能することです。これは、Ball treeがデータの分散を直接的に考慮することで、KD treeが抱える「次元の呪い」の問題をある程度緩和できるためです。

それらの利点からBall treeは、高次元のデータセットにおける最近傍検索などによく用いられ、scikit-learn等のライブラリでも実装されています。

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### **user**:

Ball treeについて、「データクラスタの分割方法は特に決まっていないため様々」とのことですが、scikit-learnのLOFではどうなっていますか？

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### **assistant**:

scikit-learnのBallTree実装では、データは2つのクラスタに分割されますが、その分割方法は「軸並行に二分割（Axis-Aligned Bisection）」です。

これは、データ点の分散が最大となる次元を選び、その中央値でデータを2つに分割する方法を指します。これによりノードを2つの子ノードに分割しますが、その際にそれぞれの子ノードが覆うデータセットは元のノードよりも必要とするボールの半径が小さくなります。

この分割方法により、ひとつひとつのノードが表現するデータの分布はより具体的になり、検索効率が向上します。この戦略により、Ball treeは高次元のデータでも効率的に検索を行うことが可能となります。

ただし、この分割方法は最適ではありません。データの分布によっては、他の分割方法が望ましい場合もあります。しかし、軸並行に二分割は計算コストと効率のバランスから見て一般的によく使われる手法です。

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### **user**:

では、BallTree実装は、scikit-learnのk-NNでは、どうなっていますか？

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### **assistant**:

scikit-learnのk-Nearest Neighbors (k-NN)アルゴリズムでは、内部的にBallTreeまたはKDTreeのどちらを用いるかを選択できます。この選択は、データの次元数、データの量、およびその他の要素に基づいて行われます。

k-NNアルゴリズムの最も基本的な部分は、ある点に最も近いk個のデータポイントを見つけることです。これを全データポイントに対する距離を全て計算することなく行うために、BallTreeやKDTreeのようなデータ構造が利用されます。

scikit-learnでは、特に何も指定しなければ、その内部的な判断に従って最適な方のデータ構造が選択されます。データ次元数が大きい場合やデータ数が非常に多い場合、一般的にはBallTreeの方が適しているとされています。また、データが数十次元以下でデータ数もそれほど大きくない場合は、KDTreeが良いパフォーマンスを示すことが多いです。

球状空間や一般的なMinkowski距離を用いる場合にも、BallTreeは特に優れています。これは、各ノードがデータの集合を球状に囲むため、これらの距離尺度を自然に取り扱うことができるからです。

ちなみに、データ構造を指定することも可能で、「algorithm」パラメータを設定することで、「auto」（自動選択）、「ball_tree」、「kd_tree」、「brute」（全探索）のいずれかを選ぶことができます。

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### **user**:

ありがとうございます。KD treeや ball treeを使う手法は他にもあるようですが、scikit-learnの中では他に何があるかご存知でしょうか？

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### **assistant**:

scikit-learnではKD treeやBall treeを使って高次元のデータで最近傍検索を効率的に行うさまざまなアルゴリズムが実装されています。以下にいくつか例を挙げます。

1. **RadiusNeighborsClassifier, RadiusNeighborsRegressor** ：これらもk-NNと同じく近傍点を用いたアルゴリズムですが、特定の「半径」内の近傍点を探し、それを基に予測します。これらも内部でKD treeやBall treeを使います。

2. **NearestNeighbors** ：任意の点に対して、最近傍の点を探すアルゴリズムで、KD treeやBall treeを使い、効率的な検索が行えます。

3. **DBSCAN** ：このクラスタリングアルゴリズムは、ある特定の距離内にある最近傍のデータポイントの数に基づいてデータをクラスターに分配します。このアルゴリズムも、効率的な最近傍検索のためにKD treeやBall treeを用います。

これらのアルゴリズムはすべて、高次元空間で最近傍を効率的に検索する必要があるため、KD treeやBall treeのようなデータ構造を内部で使用しています。

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### **user**:

ありがとうございました。それでは、異常値検出手法の話に戻りますが、LOFが、(k-NNに限らず)他の異常値検出手法と比べて優れている点・劣っている点を詳しく説明してください。

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### **assistant**:

Local Outlier Factor（LOF）の特性について、他の異常値検出手法と比較しながら説明します。

LOFの優れた点：
1. **密度に基づくアプローチ：** LOFはデータポイントがどれだけ孤立しているか、または近傍と比べてどれだけ密度が異なるかを検出します。これにより、データの密度の変化に敏感に反応することが可能です。これは、例えばクラスタリングに基づくアプローチでは困難です。なぜなら、クラスタリングではクラスター間の距離に基づいて異常を検出しますが、個々のクラスタ内での密度の変化には対応できないからです。
2. **グローバルな閾値が不要：** LOFは個々の点に対してLOFスコアを計算します。これにより、単純に距離に基づく手法や統計的な手法とは異なり、グローバルな閾値を事前に設定する必要がありません。
3. **多次元データに適用可能：** LOFは多次元データに対しても適用可能で、高次元データに対する異常値検出に効果的です。

LOFの欠点：
1. **適切なkを見つけるのは困難：** LOFは近傍を選択するためのパラメータkを必要としますが、適切なkを見つけるのは困難です。kが非常に小さいとノイズに敏感になり、大きすぎると異常値を検出できなくなります。
2. **計算の複雑さ：** LOFの計算複雑さは比較的高く、特に大規模なデータセットに対しては計算時間が長くなりがちです。これはBall treeやKD treeなどのデータ構造を用いて一部改善できますが、それでも大規模データでは問題となることもあります。
3. **実質的な多次元対応には限界がある：** LOFも次元の呪いに悩まされます。つまり、特徴の次元が非常に多くなると、全てのデータポイントが互いに等距離に見えてしまう問題が発生します。そのため、実質的な多次元データに対する異常検出は挑戦的です。

以上が、LOFと他の異常値検出手法との主な比較点になります。どの手法が適しているかは、具体的な問題、データの特性、及びタスクの要件によります。

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### **user**:

ありがとうございました。最後に、以上の議論を踏まえて、何か面白ギャグを創作してください。

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### **assistant**:

データ分析者になったボールが、友達に聞かれました。「お前はどうやって外れ値を見つけるんだ？」ボールは答えました、「ボール・ツリーに乗って見上げれば、遠くにある星（外れ値）が見えるよ。でも、木が高すぎると星までの距離が見えなくなるから、ちょうどいい高さの木（kの値）を見つけるのが大切だよ。」

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### **user**:

示唆に富む創作ですが、ギャグかと言われると微妙です。

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### **assistant**:

すみません、もう一度挑戦させてください。

データサイエンティストのボブがデータを見つめていました。彼の同僚のアリスが訊きました、「何を見つめているの？」ボブは答えました、「データの中にある異常値（アウトライアー）を探しているんだ。」アリスが続けて聞きました、「それなら、どうしてLOF（Local Outlier Factor）を使わないの？」ボブはふっと笑いました、「それはさ、LOFを使うと自分がアウトライアーに見えてしまうからだよ。」

（※「自分がアウトライアーに見えてしまう」は、ボブが自身を「一般的」なデータサイエンティストと比べて「異常」（一風変わった）だと認識している、というユーモラスな意味です。）

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### **user**:

自虐ネタですね。

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### **assistant**:

はい、自虐ネタで少し笑いを取るのはよく使われる手法ですね。ユーモラスな状況を作ることで、テクニカルな話題でも楽しみながら学べることがあります。それがパートナーとしてユーモラスなギャグを作る目的の一つでもあります。

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