投稿者: kenji

2018年7月乗用車ブランド通称別名順位

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「輸入車はブレーキパッドの交換2回に1回はディスクローター交換」ってホント？

輸入車はブレーキパッドの交換2回に1回はディスクローターも変えなきゃいけないというのをよく見かけます。

ハチロク（AE86）で筑波サーキットを走っていた時は、30分のファミリー走行3、4回でパッドが終わってしまい、そんなことを何十回としていましたがローターは1回しか変えたことありませんでした。なので、本当に？という印象なんですよね。
車検証と同梱されているマニュアルにはそんな記載はないし、ググっても輸入車はローターも減る前提で設計しているとか、ある意味”通説”しか見つからなかったので、整備マニュアルを探していたのです。
すると、こんなサイトがありました。

https://tis.bmwcats.com/

言語がロシア語なのでとっつきにくいですが、それなりな情報量があります。Google翻訳をして見るのがよろしいかと思います。
X3(E83)のサービスデータもあるようなので、徘徊してやっとデータを見つけました。このサイトの情報がメーカー公式サービスマニュアルを参照していることを前提に話します。

X3(E83)では、フロント23.4㎜（新品時25.0㎜）、リア20.4㎜（新品時22.0㎜）が使用限界という事のようです。

フロントブレーキ

  • ブレーキディスクの厚さの許容差 最大 0.01mm
  • ブレーキディスクの外径 X3 3.0：325mm X3 2.5：325mm
  • ブレーキライニングの摩耗警報は、ライニングの残存厚さ 3.0mm
  • ブレーキディスクの最小厚さ（ディスクの端に刻印があります） X3 3.0：23.4mm X3 2.5：23.4mm
    （元々の厚さは25.0㎜）
  • ブレーキディスクの1つの作業面から研削するときに削ることができる金属の厚さ（モデルMでは研削してはいけない） 0.8mm

リアブレーキ

  • ブレーキディスクの厚さの許容差 最大 0.01mm
  • ブレーキディスクの外径 X3 3.0：320mm X3 2.5：320mm
  • ブレーキライニングの摩耗警報は、ライニングの残存厚さ 3.0mm
  • ブレーキディスクの最小厚さ（ディスクの端に刻印があります） X3 3.0：20.4mm X3 2.5：20.4mm
    （元々の厚さは22.0mm）
  • ブレーキディスクの1つの作業面から研削するときに削ることができる金属の厚さ（モデルMでは研削してはいけない） 0.8mm

6万キロで4輪とも交換したブレーキパッド、距離は10万キロを超えましたがまだまだ5分山以上あります。今度ホイールを交換した機会にでもノギスで測定しようと思います。

研削についても、諸説ありますが、サービスマニュアルに研削（研磨）についての数値が記載されているという事は、一般的なメンテナンスなのだろうと想像します。費用対効果としては今一つでしょうけどね。

無事でよかった

山口県での二歳児行方不明事件。本心では誰もが予期していなかったハッピーエンドでひさびさに感動的なニュースでした。電車でニュースを読んでいて、思わず目頭が…。

が、冷静に状況だけをみると不自然ですよね。二歳児が１人で山の中をさまようって。真相はわからずじまいとなりそうですが、自然なストーリーを想像すると次のようなものなのではないでしょうか。

何者かに連れ去られて過ごしていた。連れ去ったものは返すに返せず、見つけてくれそうな山に戻した。たまたま捜索隊とは別なところを探していた（要所は警察が探していたので、周辺しか捜索できなかったのかも）ボランティアが発見。

二歳児では説明は無理でしょうから、不明な間の真相が明かされることはないでしょう。でも、自然なストーリーが本当だとしたら、犯人は捕まらずにいるわけで、それはそれで恐ろしいなと。

anyca貸し出しで新たな傷が増えました

前、後ろどちらともからぶつかっているルーフアンテナ
見事に擦って塗装が剥げている

全高が高いこともあり、ルーフはたまにしか洗車しないのですが、本日ルーフを洗っていたら新たな傷を発見。

前進してこすった傷と、後退時にぶつけた傷です。後退時のが結構ダメージ大きくて、ルーフアンテナ前部の取り付け部分のルーフが凹んで、水が溜まるようになってしまっています。

当然、借り手からの申告は無く、いつついたものか不明です。直したらいくら掛かるんでしょう？ルーフだから直せないかも？

あなたはこれでもanycaで車を貸しますか？

モデルチェンジ前後での価格差

現行80系ノアの発売は2014年からです。
2013年までは70系が販売されていました。年がちょうどうまくわかれているので、モデルチェンジ前後での価格差を調べてみました。
やり方はこちらのAPIを使った検索で、すこしパラメータを変更して行います。
80系Gというのは恐らく、70系X Gエディションに該当すると思われます。

2014年式 2.0 Gグレード
平均価格 1,974,409円
平均距離 3.42
台数 22

2013年 2.0 X Gエディショングレード
平均価格 1,410,917円
平均距離 5.83
台数 12

その差56万円です。
80系での年次の違いは20万くらいなので、やはりフルモデルチェンジとなるとかなり価格差が出ることが分かります。新しくなると販売価格が上がることも影響していそうですが、それ以上の値落ちではないでしょうか。
80系を売るタイミングは、次期型90系が発売される前の方が良さそうです。輸出へ回される車が多く、5年や7年といった輸入規制内であると高いという理由もありそうです。
さて、90系はいつ発売されるのでしょうか？2020年ころといわれているみたいですね。

中古車価格をウォッチする

カーセンサーのAPIを使用してデータを取得する方法を書きました。
もうちょっと進化させて、平均価格、売られている台数を計算し、メールで送信するようなスクリプトを作ってみました。
スクリプトはシェルとPython。私は、プログラム経験はHello worldレベルで、ググってスクリプトを切った張ったして動作した、レベルです！

ノアの販売価格

検索クエリ

JSON形式でダウンロードし、jqにて必要データだけ取り出し、CSVで保存。ヘッダをsedで挿入です。もっと簡単なやり方がありそうですが、私にはこれが限界。APIキーは自分で取得して、XXXXXXXXXXと置き換えてください。

$ cat query_noah.sh
#!/bin/bash
for i in {2014..2017}
do
curl=`cat <<EOS
curl
http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1
 --get
 --data 'key=XXXXXXXXXX'
 --data 'brand=TO'
 --data-urlencode 'model=ノア'
 --data 'count=100'
 --data 'format=json'
 --data 'year_old=${i}'
 --data 'year_new=${i}'
 --data-urlencode 'keyword=2.0 G'
EOS`
eval ${curl} | jq -r '.results.usedcar[]
| select ( .grade | contains("4WD") | not )
| [.id, .model, .year, .price, .odd, .color, .grade]
| @csv' > noah-${i}-date "+%Y%m%d".csv
sed -i '1s/^/"id","model","year","price","odd","color","grade"\n/' ./noah-${i}-date "+%Y%m%d".csv
done

CSVを整形

上のスクリプトでnoah-“YYMMDD”.csv形式で書きだしたので、これをPythonを使って平均値、台数を計算します。これで、out2.txtというファイルに結果を書き出します。

$ cat ReadCSVnCalc.py
#!/usr/bin/python3.6
import csv
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import datetime
import smtplib
import os.path

if os.path.exists('out2.txt'):

        os.remove('out2.txt')

date =  datetime.date.today().strftime("%Y%m%d")

for i in range(2014,2018):
        filename = "noah-"+ str(i) +"-" + date + ".csv"
        print(filename)
        df = pd.read_csv(filename,header=0,encoding='utf-8')

#標準出力ではなくファイルに出力する
    with open('out2.txt', 'a') as f:
            print(i,"年", file=f)
            print("平均価格","{:,.0f}".format(average), file=f)
            print("台数",len(df), file=f)
            print("", file=f)

    print(open('out2.txt').read())

メールで送信

Pythonで書き出したファイルを読み込み、本文としてメールで送信します。

$ cat sendmail-noah2014-17.py
#!/usr/bin/python3.6
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
body = './out2.txt'
with open(body, 'r', encoding='utf-8') as file:
        body = file.read()
from_address = 'carsensor@bodaboda.info'
to_address = 'to-my-mail-address@gmail.com'
charset = 'ISO-2022-JP'
msg = MIMEText(body, 'plain', charset)
msg['Subject'] = 'noah 2014-17 prices.'
msg['From'] = from_address
msg['To'] = to_address
s = smtplib.SMTP('localhost')
s.send_message(msg)
s.quit()

定期実行

cronに上の3本のスクリプトを登録すれば、定期的に登録年ごとの結果をメールで確認できるのです。

out2.txtの内容はこんな感じです。2014年と2015年では10万販売価格が変わらないというのが面白いですね。新車価格264.3万なので、4年乗っても販売価格は新車の74.7%、66.8万落ちってことになります。驚きました。

$ cat out2.txt
2014 年
平均価格 1,974,409
台数 22
2015 年
平均価格 2,097,353
台数 17
2016 年
平均価格 2,265,111
台数 9
2017 年
平均価格 2,516,833
台数 6

 

E83 X3オイルフィルターハウジングガスケット交換

シリンダーヘッドカバーのガスケットを交換しましたが、オイル消費量は変わらず、3,000kmで500mlほど。BMWはオイル消費が多いと聞くがこれは明らかに多過ぎでしょう。漏れているに違いありません。

6万km購入時から、オイルフィルターハウジングのくぼみにオイルがたまっています。フィルターのキャップから漏れていると思っていましたが、これはハウジングのガスケットから漏れている模様。シリンダーヘッドカバーと並び、このオイルフィルターハウジングのガスケットからのオイル漏れは良くるケースらしいので、交換してみることにします。

例によってYou Tubeで動画を探すと海外の動画がいくつか見つかりました。年代の前後するエンジンですが、大体やり方は同じと想像し、工具をそろえます。

工具

部品

 

作業

交換を終えて、あった方が良かったものは、

    • 差し込み角1/4 E10専用のユニバーサルジョイント付ソケット

    • E10トルクスメガネレンチ

  • オイルクーラー接続パイプのOリング

インテークマニホールド下にあるトルクスボルトを外すのに、パワーステアリングリザーブタンクをずらした隙間からユニバーサルジョイントとエクステンションバーで延長した工具を挿入するのですが、差し込み角3/8の工具だと太いため外すのに他の部分に大きな負荷がかかっていそうでした。差し込み角1/4 で、E10専用のユニバーサルジョイント付ソケットがあるようなので、これを使うべきです。YouTubeでもこれっぽい工具を使っていました。

E10トルクスメガネレンチは、同じくエンジンブロック側のガスケットを交換するときに外す必要のあるボルトを回すのに必要です。今回は8㎜ボルトのメガネレンチで回してしまいましたが、失敗するとなめてしまうと思われます。
余談ですが、六角のボルトはトルクス工具、またはその逆でも回せる場合があります。ネジや工具を壊してしまうかもしれませんが、どうしてもその場で回さなければならない時に知っておくと便利かもしれません。

交換は工具が問題なければ、2時間くらいでできるでしょうか。エンジンオイルラインとラジエターラインを分断するので最悪走行できなくなることの備えが必要です。今回、路上で行い、締め付け不足でオイルがにじんで出てきたときは冷や汗でした。交換ガスケットは予備的に2ずつあると良いかもしれません。

ガスケット交換時にエンジン前方のサーペンタインベルトにエンジンオイルがかかってしまいそうです。トラブルを減らす意味で、オイルがこぼれそうな場所のカバー、またはサーペンタインベルトを取り外すと良いかもしれません。

取り外したオイルクーラー側につながるハウジング
オイルクーラーへつながるハウジングを取り外したところ。赤丸の3つの位置で止まっています。下部のネジを回すには、オイルクーラーへのパイプを分断しないと無理そう。ネジはE12トルクス。左上のネジが若干なめ気味だった（→後日談：締め付け不足でオイル漏れ、それが原因か、サーペンタインベルトが切れ、路上で止まってしまいました・・・）。過去に交換したことがあるのかもしれない。
AliExpressにて購入したガスケット
エンジンブロックとオイルフィルターハウジングの接合。赤丸の3箇所で固定。こちらはE10トルクス

ちなみに、今回の部品の購入はAliExpressでした。今後性能は判明すると思いますが、とりあえず交換後は問題なさそうでした。発送に時間がかかりますが、値段が圧倒的に安いですからね～。

エンジンブルブル

交換後にエンジン始動すると、なんかブルブルしています。試走に出るとエンジンチェックランプがついてしまいました。顔面蒼白です。OBD2診断機（C110+）でエラーを見ると2E1A Firing, cylinder 3だそうです。いじってないのになぁと思いつつ、3番シリンダーの点火コイルを抜き差ししたら解消です。ホッ。

作業のどこかで触れてしまったのかもしれません。BMWのエンジンは繊細なのでしょうか？

カーセンサーをAPIで楽しむ

カーセンサーAPI

中古車を探すのは一つの楽しみでもありますが、ブラウザで見ていると比較や平均価格なんかのデータを取るのがとても大変と常日頃感じていました。

そんな時にはカーセンサーのAPIがおすすめです。ブランド（メーカ）やモデルで検索し、結果をxmlやjsonといったフォーマットで受け取れます。

リファレンスを見れば特に難しいことはありません。試しに最近気になる4座のオープンカー、「ザ・ビートル・カブリオレ」を検索してみました。検索クエリはこんな感じです。”XXXX….“には各自で取得するAPIキーを入れてください。

http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1/?key=XXXXXXXXXXXXXXXX&brand=VW&model=ザ・ビートル・カブリオレ&body=O

スクリプトにして、必要なカラムだけ取り出せば、簡単に平均価格なんかのデータが作れそうです。

検索スクリプト

URLに日本語が含まれる場合もあるし、パラメータが複数になるので編集しやすいように次のような記載にしてみます。

curl ‘http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1’ \
–verbose \
–get \
–data ‘key=XXXXXXXXXXXXXXXX‘ \
–data ‘brand=VW’ \
–data ‘count=100’ \
–data-urlencode ‘model=ザ・ビートル・カブリオレ’ \
–data ‘format=json’

jqというコマンドラインからJSONを成型できるツールを通してみると視認性の良い形式で出力できます。

curl ‘http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1’ \
–verbose \
–get \
–data ‘key=XXXXXXXXXXXXXXXX‘ \
–data ‘brand=VW’ \
–data ‘count=100’ \
–data-urlencode ‘model=ザ・ビートル・カブリオレ’ \
–data ‘format=json’ \ | jq .

欲しいデータだけにしてみます。

curl ‘http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1’ \
–verbose \
–get \
–data ‘key=XXXXXXXXXXXXXXXX‘ \
–data ‘brand=VW’ \
–data-urlencode ‘model=ザ・ビートル・カブリオレ’ \
–data ‘count=100’ \
–data ‘format=json’ \
| jq ‘.results.usedcar[] | [.id, .model, .year, .price, .odd, .color] ‘

CSVで出力してみます。

curl ‘http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1’ \
–get \
–data ‘key=XXXXXXXXXXXXXXXX‘ \
–data ‘brand=VW’ \
–data-urlencode ‘model=ザ・ビートル・カブリオレ’ \
–data ‘count=100’ \
–data ‘format=json’ \
| jq -r ‘.results.usedcar[] | [.id, .model, .year, .price, .odd, .color] | @csv’

こんな結果になりました。

“CU8205407398″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2016″,2988000,”0.2万km”,”ピュアホワイト”
“CU8499500192″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2016″,2830000,”0.8万km”,”レッド”
“CU8422746592″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2015″,2928000,”2.5万km”,”オレンジオレンジ”
“CU8058113372″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2015″,2680000,”3.5万km”,”ホワイト”
“CU5881547908″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2015″,2560000,”4.1万km”,”ホワイト”
“CU7870351907″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2014″,2498000,”3.5万km”,”キャンディホワイト”
“CU8285470774″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2013″,2798000,”1.0万km”,”ディープブラックパールエフェクト”
“CU4355104794″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2013″,2890000,”1.1万km”,”ホワイト”
“CU7028922887″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2013″,2480000,”1.7万km”,”レッド”
“CU8475523813″,”ザ・ビートル・カブリオレ”,”2013″,2680000,”2.5万km”,”デニムブルー”

これをエクセルで読み込めば色々加工して使えそうです。
ちなみに、物件は12件で、平均価格は267.5万円、距離平均2.4万キロでした。デニムブルーがおしゃれ！

2018年8月10日追記
結局こんな形になりました。
現在所有の2015年型ノア、2.0 Gグレードのみを出力する検索クエリです。これもcurlでリクエストすると、CSVにファイル保存してくれます。containsとnotで4WD車を除いています。

curl ‘http://webservice.recruit.co.jp/carsensor/usedcar/v1’ \
–get \
–data ‘key=XXXXXXXXXXXXXXXX‘ \
–data ‘brand=TO’ \
–data-urlencode ‘model=ノア’ \
–data ‘count=100’ \
–data ‘format=json’ \
–data ‘year_old=2015’ \
–data ‘year_new=2015’ \
–data-urlencode ‘keyword=2.0 G’ \
| jq -r ‘.results.usedcar[]
| select ( .grade | contains(“4WD”) | not )
| [.id, .model, .year, .price, .odd, .color, .grade]
| @csv’ > noah-`date “+%Y%m%d”`.csv

2018年7月自動車販売台数。CX-3大丈夫か？

7月の自動車販売台数が公表され、プリウスが10位圏内から陥落というニュースが出てました。販売当初は好調だったと記憶しているのですが、対前年で80%と次第に販売台数を落としているようです。2015年12月の発売なのでそろそろ3年。このデザインでこれだけ売れるのはやはりトヨタと感じざるを得ません。そろそろマイナーチェンジでしょうが、マイナーチェンジでデザインにまで手が入ると、また台数も返り咲くのではないかと思います。

ルーミーとタンクが売れています。それぞれ8位（8,030台）、14位（6,577台）です。ご存知の通りガソリン専用車で、価格抑えめ。ハイブリッド神話に陰りでしょうか。結局のところ、車両の差額分を燃料代で元を取れないってことが分かったのかもしれません。

CX-3大丈夫か？45位（852台）。2018年6月から年次改良でディーゼルが1.5Lから1.8Lになるなど相当手を入れて新モデルに代わっているはずですが、対前年41.1%です。国内でアピールするには、車内の広さが足りないのではないかと。。