読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

頭がいい人が好きだ。


自分の知らないことを知っているし、自分にはない視点を持っている。


頭のいい人は自分が納得する説明をする。これがこうなっているからこう、感情的に物事を判断しない。


頭がいいとは何か?


勉強ができるから、点数が取れるから、というのは学生時代の話。


吸収力が高い、分析力がある、求められている答え以上のものが出せるなど、情報が頭を介して何か別の情報に加工される、行動に反映される様を見て、僕は(もしくは多くの人が)ある人は頭がいいと考えている。


つまり、inputに対して良いoutputが出せるか、というのが頭がいいかどうかの指標になっている。


よいoutputとは何か?


人が期待しているもの、もしくはそれを超えるものである。


つまりoutputには常に人という評価者がいる。


誰に向けてoutputを出すのか、を分かることが重要である。


頭がいいかどうかの判断はうちから出てくるものではなく、評価者の評価の集合体であり、彼がそれを認識するかどうかは彼がその集合体を知った時に初めてわかるものである。










胆力

胆力は胆力(タンリョク)とは - コトバンクによれば、

 

たん‐りょく【胆力】

事にあたって、恐れたり、尻ごみしたりしない精神力。ものに動じない気力。きもったま。「胆力を練る」

ということだ。

 

今はほとんど聞くことがなくなったかもしれない言葉だけど、なんかすごく大事なコンセプトな気がしている。

社会人になるまでに必要なスキルを適当に考えてみた

社会人になるまでに必要なスキルは何か?

そんなもんはないから、とりあえず遊んどけ、っていうのが最上の答えだと自分でも思う。

でも、自分にとって遊ぶっていうのは、ただ乗り物に乗って現地でうまくもない飯を食い外国人と戯れるだけで何も感動を見いだせないし、こういうのは社会という監獄に収監されるまえの儀式くらいに思っている諸兄は、それよりも監獄でどのように鎖をうまく磨くか、というスキルアップに時間をかけたいと考えていると思う。

そんな諸兄と気持ち一にする自分としては、ともに社会に出る前に必要なスキルについて、駄文を散らしたいと思う。

1.英語

2.書く能力

3.考える能力

4.マインドセット

5.キャリアプラン

 

1.英語

これはガチ。ほかのものを犠牲にしても英語は必要だ。なぜなら転職を考えるときに、

日系の会社に限定されることなく、外資も考慮に入れることができるからだ。もちろん中途半端な勉強ではなく、実践で使えるレベルにしたい。そのために、社会人になってからも勉強を続けるという前提で、今一度、文法や単語といった高校生や中学生でやってきたようなことを固める時間に使いたい、と思うのだ。

昨今のグローバルなシチュエーションだと、ジャパンでユーのライフタイムがオールで使われる、というチョイスだけではクライシスに対するメジャーとしてはリトルビット足りないと思う。最悪の場合、ジャパンをリーブして、フォーリンカントリーのカンパニーにジョインすることも必要になる。その戦略の一環として、英語力はマストなスキルだと考えている。

 

2.書く能力

ジャパンの大学で、自分はライティングスキルについて指導された覚えがない。なので、この時間を利用して、文章の書き方や書くための構造を勉強するといいのかもしれないと考えている。例えば、「理科系の作文技術」。

 

理科系の作文技術 (中公新書 (624))

理科系の作文技術 (中公新書 (624))

 

 これは文系の大学を出た人も読んでおくべき名著。

コピペレポートを大量生産してきた諸兄の中のならず者は、文章作成スキルが高校生で止まっていると思っていい。くそみたいな上司に「ゆとり」と侮蔑をうけることを華麗に回避するために、文章を書く能力を鍛える、ということは重要だと思う。

しかし、一方で、これらのスキルを習得した暁には、文法ナチといわれるように、文章にたいして、かつての内務省検閲官並みの文章校閲能力でそのくそみたいな上司の文章に黒い墨を使って添削したくなるから、気を付けるようにしよう。

 

3.考える能力

これはちゃんと筋を立ててもの事を考える能力のことだ。今風にいうロジカルシンキングというもので、ガンダムのプラモデルの説明書のようなものだと思ってくれればいい。例えば、腕から作るはずなのに、頭から作って腕のパーツをなくしたり、足から作って下半身の制作に熱中して、頭の黄色い部分をなくした諸兄は少なくないだろう。

そういうミスをしないためにも、これは何の目的で行われていて、今自分は何をしていて、これから何をすべきか、を考える能力を持つ、ということだ。

そのために、考える能力、つまりちゃんと順序立てて、筋を立てて考えることができるか、というスキルをアップしていこうというものだ。

ちなみに筆者はロジカルシンキング系の本は斜め読みしかしていないので、このたとえが正しいかは知らない。

 

4.マインドセット

だんだん面倒くさくなってきたが、頑張って続ける。この頑張って続ける能力が大事かなと思っているからだ。

たぶん最初のうちに、頭を使う仕事はほとんど与えられないと思う。最初は面倒くさいか、うっとうしいか、将来何の役にたつかよくわからない仕事が回ってくると考えている。

そんなときに、面倒くさいと言葉に出したり、体で表現したら負けかな、と思っている。とりあえず、自分の上司は社会人経験が自分より長く、そしてたぶん、どういう人材に育てようかくらいのプランは持っているはずだ。なので、その敷かれたレールに乗っていくことが、まず必要なことだ。ここで、おれはレールから降りて、荒野をひた走るぜと西部開拓時代のアメリカ的な根性のある諸兄や、おれのやりたいことと違うんすよねーとピサの斜塔よりも斜に構える諸兄もいるだろう。

でも、自分が後輩を持った時のことを考えてみてほしい。

基本的に、いうことを聞くやつがかわいいのだ。いうことを聞かないやつは、スーパーエースかくそだ。ほとんどの場合、スーパーエースではない。くそにならないために、いうことを聞いて、成長して、上司にありがとうと言おう。

上司は褒められることに慣れていないから、褒めを通じて諸兄の思うように扱える?ことになるかもしれない(上司も上司がいるし、その上司にも上司がいると思ったらいたわりたい気持ちになるよね)。

 

5.キャリアプラン

就職活動でも聞かれたこのワード。

「お金さえたくさんくれたら、どこでもいいよ(3年後には活躍できる社会人になりたいです!)」と答えてきた諸兄も多いだろう。

これはもしかしたら本音と建前が逆なのではと思っている人もいるかもしれない。

だが、世の中金である。

もし結婚するとしたら、旦那や嫁ができる。共同生活の金がかかる。将来のことも考えて、貯金もするだろう。そして、子供が生まれたら子供に金がかかる。子供が高校生になるころには、親の介護の問題も深刻になってくるだろう。加えて、自分の老後のことも考えなければならない。

そのときに必要になるのは金である。

金をたくさんくれるところに行ける自分になることは重要だ。

そのため、今の会社で生きていくにしろ、転職するにしろ、自分がどのくらいのことができて、いくら稼げるようになったのか、を言えるように新入社員から築いていくことが大切だと思っている。

そのためには、具体的ではなくてもいいから、ここら辺の年代ではどのような収入になっている、どのようなことができるようになっている、そして、社会の変化からどのようなスキルを身に着け、経験するべきか、とキャリアプランとライフプランを作っておくといいかもしれない。

そのときに、これまで褒めて扱いやすくなってきた上司を使おう。彼らは人生の先輩でこれらの問題に直面しているし、やはり様々な経験をしている。これらの問題を他人に話すことがきらいな人もいるかもしれないので、気を付けてもらいたいが、直接的な質問ではないにしろ、ふんわりとここら辺のことを聞いておくと、自分の将来もイメージできるようになるかもしれない。

 

と、駄文を書き連ねて来たが、自分もこれから新卒としてスタートする。

これらのことがどこまで当てはまっているかわからないが、朝からワイドショーを見るより、英語の勉強をしようという自分自身へのモチベーションを上げるくらいにはなったかなと思う。

 

論理学者から討論者へ

無料性格診断テスト、性格タイプ詳細説明、人間関係およびキャリアのアドバイス | 16Personalities

これをやった結果が最近変わった、ということ。

 

1年位前にこれをやった時には、「論理学者」という結果がでて、非常に満足したことを覚えている。人間としてリア充にはなれないけど、社会の役に立つことができそう、と思っていた。

 

少し社会にでて、より心情に近い選択肢を選んでいったところ、「討論者」に変わっていた。社会性が少し伸びているが、そこに書いてあるのが、非常になんか人間として嫌なやつっぽくなっていて困っている。さらに困ることが納得できるところもあるというところだ。

端的にいうと、組織の厄介者。なんにでも反論して、面倒な仕事に悲鳴を上げる。自分が権力者にならない限り、その特性を生かすことができない。

こんなやつが近くにいたら積極的に「you're fired」と某国の大統領のセリフを吐いていきたいけど、これができるのも権力者が得られる特権という悲しみを感じる。

「論理学者」のときには少しは良いことが書いてあったような気がするのだけど、「討論者」には、もはやこれからの人生の過ごし方の指南が書かれていてどうしようもないような気分になってしまう。

これからは、少し発言に気を付けていきたいなぁ、と思う。ここ以外は。

 

人工知能について調べてみる天然無能(これは正しかった)

いまさらながら人工知能について調べてみる。
そんなネット界隈でふわふわしたところしかとらえていない天然物の自分が少しだけ人工知能について調べてみたという無能間あふれるお話。
 
何の脈略もなく、youtubeでmachine learningと検索するとこんなのが出てくる。
 

www.youtube.com

 

こんなのをまじめにやっていてもしょうがないので、BGM代わりに聞き流しながら、もっと低いレベルの話を探す。

 

うぃきってみると

人工知能(じんこうちのう、: artificial intelligenceAI)とは、人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術を指す。

人工知能 - Wikipedia

らしい。

 

なんのこっちゃ。

 

もう少し読み進めていく。

 

。。。

 

よくわからない。

 

(全然関係ないけど、最近のwikipediaって調べたところでわからない単語だらけで、わからないことへの無限ループになっている気がする)

 

Googleで「人工知能」を検索しても、仕事を奪うとか、怖いとかばっかりなので、自分の知っている人工知能の知識、機械学習という単語で検索をする。

 

いろいろ検索しているとこんなのが出てきた

 

機械学習の論理と実践」

http://sacsis.hpcc.jp/2013/files/sacsis2013_ml_okanohara.pdf

 

なんかまずはこれを読もう、ということで、予定していたよりサクッとまとめることができなかった。

 

また気が向いたら自分なりにもっとわかりやすくまとめてみようと思う。

自分の記事を見返すことは、過去の自分との対話になる、とか思っているけど、過去の自分に申し訳ないくらい進捗はよくない。

 

好奇心のほうは、あまり変わらず、プログラミングやデータ分析なのだが、その他のことをゆるーくやっていたので、特別に進んでいる、という気が全くない。

 

さて、単純作業的な仕事をしているときに、しばしばメインで考えていることは、totoで一発あててぇなということである。何かこう、うまくモデルつくって、いい感じで勝率とかでねぇかなーということを考えている。

考え始めると、サッカーにもミクロ、マクロみたいな感じがあるっぽくて、たとえば選手の運動量やゴールの確率、ボールカットの確率などがありそうだが、これはどっちかというとミクロのことかなーと思っていて、選手個人やその試合のチーム戦略、チームの方針などには適するけど、どうも全体の勝ちを予測しようと思うと、変数が多すぎて対応できないんじゃね?と頭を悩ませている。マクロっぽいことだと、チーム全体のゴール確率とか、ゴール被弾率、年間の勝ち点や、10年単位のデータを持ってきてドカッと分析することかなとも思うけど、これまたその年で戦力そのものが違うし、ましてやJリーグだと、次の年の上位5チームですら予想するのが困難というなんとも「えきさいてぃんぐ」なリーグになっているので、時系列分析をかけても意味がなさそう。。。とか思っている。

 

そうすると、それっぽい分析って難しいとか思いつつ、単純作業をミスるっていうことを続けている。

 

なんかその年のウイイレを買って、リーグモードを10000回くらい回したほうがそれっぽい答えが得られそうだけど、なんかそれでも上位5チームがものすごいばらばらになりそうな気がする。

 

なんか気になって、過去の順位表見てみたけど2005年以降だと、鹿島と浦和の強さが少し目立つ気がする。けど、柏のJ2上がりからの優勝とか、はぁ?みたいなことがあるので、なんとも言えないし、優勝争いをしていたガンバやセレッソが次の年からJ2みたいな謎がある。なにこれ。

まぁそりゃそうで、日本人で中心で目立った選手は海外に行っちゃうし、すげぇ外国人選手は中東にいっちゃうし、そんな中で安定した強さを維持するのはかなり難易度が高い。

そんで、今年の場合は海外から戻ってきた選手がたくさんいるセレッソが強そう。各チームの年間予算を見てもうーんな感じで傾向を見るのが難しそうで、なんかこの過去のデータを無視してくる姿勢がたまらない。

ということで、Jリーグも開幕したことだし、データ分析の練習がてら趣味でやっていきたいと思っている。

 

 

この記事を書きながら面白い記事を見つけたので、貼っておく。

2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(1) | Football LAB ~ サッカーをデータで楽しむ

 

記事を読んでいて、やっぱり機械学習のほうがいいよなー、そのほうがかっこいいよなー、RよりPythonのほうがその後の広がりがよさそうだよなーという思いをさらに強くしつつ、今日も今日とて、プログラミングの勉強時間が消えていくのであった。