
Parquetとは?レースデータを例に、列指向の仕組みからファイルの作り方まで
レース車両のテレメトリを例にParquetの仕組みとPythonでの使い方を紹介し、約20万行のGT7実測ログで容量・読み込み時間・列数別の違いを比較します。
記事を読むToolstudio22|個人開発スタジオ
01 / 代表作品
レースゲーム「Gran Turismo 7」の走行データを比較し、次の練習で試すことを見つける、Windows向けの分析ツールです。
01 / OVERVIEW
ロスのある区間と操作の違いを、ひとつの画面で確認できます。
ワトキンズ・グレン ロングコース / Genesis Gr.3 / RM・Dry
画面は英語表示です。日本語にも対応しています。
02 / FOCUS
タイムロスが大きい区間から、分析を始められます。
03 / COMPARE
速度と操作の波形から、次に試すことを考えます。
04 / PRACTICE
区間を保存し、走行を重ねたときのタイムの推移を振り返れます。
1,400–2,100 mの区間タイムと全周タイム。分析と同じ初回ラップを選択し、2026年8月31日の実走行24周を順に表示しています。
02 / LATEST BLOG
なぜ距離で比較するのか、どう操作をつなぐのか。制作物の背景にある判断と、試して分かったことを書いています。

レース車両のテレメトリを例にParquetの仕組みとPythonでの使い方を紹介し、約20万行のGT7実測ログで容量・読み込み時間・列数別の違いを比較します。
記事を読む
GT7の走行データはPCで取得できます。UDP、ハートビート、暗号化と復号の仕組みを解説し、Pythonライブラリgt-telemと必要な環境を紹介します。
記事を読む03 / ENGINEERING PRINCIPLES
GT7 Telemetry Labでは、比較の方法、判断の根拠、元データの扱いを、次のように設計しています。
速度の違うラップも、距離をそろえて比較。1 m間隔の補間で、同じ場所の操作を見比べます。
タイムロスのある区間と、速度・ブレーキ・アクセルの差を提示。数字から次に試すことを考えられる形にします。
走行CSVは読み取り専用。練習区間や設定は別のJSONに保存し、分析と記録の管理を分けています。
04 / TOOLSTUDIO22