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副テーマ研究について

JAISTには副テーマ研究という、自分の修論、博士論文にするテーマとは別に、主指導先生とは別に副テーマの指導先生について研究を行い単位をもらいということをしないといけません。

主指導の先生と副テーマ指導の先生の2人の先生につくことになります。この2人とは別にもう一人副指導先生というのもいます。主指導の先生の代わりに指導してもらうということなのでよっぽどのことがない限りは会うことはないのかもしれません。

この副テーマ研究ですが、自分の研究テーマとは全く違うものを選ぶのが良いそうですが、だいたいみんな似通った先生を副テーマの先生に選んでいるようです。学習指導要領には違う研究コースの先生を選ぶほうが望ましいとは書いています。例えば知識科学系だと情報系の先生を副テーマの先生に選ぶということになります。

自分の場合には知識系なのですが、そもそもやっていることが情報系とあまり変わらないので情報系の先生を選択。早速テーマを与えてもらったので進めないといけません。副テーマは2ヶ月程度で行うということなので、ちょっとした授業の延長線程度のものと考えてもいいのでしょう。テーマ自体も自分で考えるわけでもなくこの分析をしてくださいというような感じだったので、授業の演習の延長上と言った感じです。

まあ、つく先生に寄るのかもしれませんが、2ヶ月ではそれほど大きなこともできませんので、こういった感じになるのでしょう。最終的にはレポートを提出して終了となりますが、そこはそれできちっとやらないといけません。

因みに研究を始める場合には教務課にやりますよっていう書類を出す必要があるので、書類を出したら最後、急いで仕上げないといけません。
この副テーマは修士、博士ともに有りますので、まあ良い訓練になると思います。

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技術士の3義務2責務

技術士は技術士法で定められていますので、その法令に従った行動を行う必要があります。違反した場合には技術士を剥奪される可能性もあります。

技術士2次試験の面接試験では、この3義務2責務は覚えておかないといけません。

その内容ですが、以下のものになります。

第44条:(信用失墜行為の禁止)

これは、技術士として恥ずべき言動は行ってはいけないということです。
あんな言動をする人が技術しなの?という風に思われてしまえば、その人だけの問題にとどまらず、技術士全体の信用を失ってしまいます。

第45条:(技術士等の秘密保持義務)

まあ、これは技術士に限らず仕事上知り得た秘密内容については、他社に漏らしてはいけないということ。通常はそんなことだれもしないでしょうが、このSNSの時代、知らず知らずに投稿した内容が秘密保持を破ってしまうかもしれませんので、インターネットなどで発言する際には気をつけないといけません。

第45条の2:(技術士等の公益確保の責務)

技術者倫理でも出てくるのでこれはそれほど難しくもないかもしれません。要は顧客の依頼であっても、公衆の利益を害する場合には、公益を優先しないといけません。例えば、ある企業の顧問契約などをしていてその企業が不正にごみ処理などをしているのにもかかわらず、それを告発しない場合にも当てはまります。なかなかないかもしれませんが、気をつけないといけない項目です。
第46条:(技術士の名称表示の場合の義務)
こちらは簡単。技術士を名乗る際にはその部門名まで書くということです。技術士(情報工学)という風に名詞に書く必要があります。ここで、技術士(情報工学部門)と「部門」まで入れる人といれない人、それぞれいますが、こちらはどちらでもいいでしょう。
第47条の2:(技術士の資質向上の責務)
一番やらないといけないこと。技術士は取ったら終わりではなく、日々継続的に研鑽をしていかないといけないということです。例えばセミナーに参加するとか講演をするなどそれぞれの活動に対し、CPDポイントというポイントが開催者から与えられるのですが、これを年間何ポイント以上取らないといけないとか、色々あったりします。ただ、こちらはだれがチェックするわけでもないので、自己申告できちんと継続しておく必要がありますね。

というわけで技術士にはこのような義務が課せられているわけです。
なかなか難しいかもしれませんが、

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大学のゆかいな仲間たち

大学にはたくさんの人がいます。様々なバックグラウンドを持った人がいるので考え方もバラエティに飛んでいます。
普通の大学生だと、大学に通うことだけなので特に学友も大きく変わらないでしょうが、社会人大学院だと、他で仕事をしている人ばかりなので、いろいろな職業、職種の人の集まり、そのため全く考え方が違ったりします。

そもそも、自費で来ている人がほとんどということなので、それなりにコストを払っても学びたいという意識が高い人達ばかり。当然、授業も真剣に聞いています。昔学生の頃は授業はとりあえず最低限だけ出る、しかも聞いていない等状況が当たり前。社会人だとみんな真剣に聞いています。そもそも自分から学びに来ているのですから。

中には、学位はどうでもよく、いろいろな講義が聞けるのがいいという理由で通っている人もいたりします。有料の外部講習と比べてみても、トータルで見れば安いそうで。確かに、KJ法の授業はワークが中心だったのですが、きいたところに寄ると外部講習だとン十万かかるとか。。そう考えるとかなりのお得感が有ります。
あと、大学の設備は使いたい放題ということで、これもすごく勝ちがあります。

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日本一の会社

多分ほとんどの人は会社勤めだと思います。
ここに、かの有名な「未来工業」の社長の名言集がありました。

日本一休みが多く、日本一勤務時間が短く、社員のことを大切にする。それでいて、利益もきちっと上がっている。素晴らしい会社です。
その名言の中でやはり目を引くのが「ほうれんそう」の禁止。

まず、社会人になって最初に教えられるのが「ほうれんそう」。報告、連絡、相談のことなのですが、要は、上司に何でもかんでも頼ってしまえ、というような思想のものです。これは、要は、性悪説に則ったような考え方で、常に管理しないと何もしないということに則り、つねに密にいろいうことでしょう。
もう一つとしては、ほうれんそうをすることにより、結果が出なくてもそれだけで評価できてしまうとうことにもなるとのことです。

こちらによると、欧米にもこういう考え方はないそうで、外国の方には異様に映るのでしょう。欧米だと、社員は全てプロフェッショナルという考え方があるので、それぞれの責任に応じた契約に則り、結果を出すということでしょうから、ほうれんそうなんか必要だとは思っていないのかもしれません。

その他にもこの語録の中には納得するものばかりで、何も特殊なことを言っているわけでもなく、ごく当たり前のことばかりです。
世の中には、管理職になると偉くなったと勘違いして、管理ばかりしたがる。などという語録もありましたが、管理する暇があれば、プロフェッショナルとして、自分の業務をこなしたほうが、明らかに利益につながります。

いいことばかり書いているようにも見えますが、実は管理されない方が、働く側としては厳しくなります。まず、何をやるのか。それでどうやって利益に結びつけるのか、そういうことを全て自分で考えなければならなく、経営的なメモ持っていないといけないということになります。
そうすれば、性善説に則れば、人というのは任されたり、頼りにされると、それだけで通常以上の力を発揮するものなので、その辺りを上手く使っていくというのが、一番の経営になるのではないでしょうか?

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北海道バイクツーリング

やはり、バイクツーリングで一番人気は北海道。
夏になると北海道はバイクがうじゃうじゃいます。自分も2回ほど行ったことが有りますが、まだ函館近辺にはいったことがありません。一応グルーっと海岸沿いを一周はしたのですが、5日間x2では回りきれませんでした。
何と言っても北海道はでっかい。あまりの広さに運転もかなり長い時間になります。平気であと200km先とか看板に書いていますから。

ただ、道路はかなりのスピードで皆さん飛ばしているので、制限速度を守っているとかなり煽られます。因みに2回とも今のXJ6で行ったのですが、北海道だとリッターバイクのほうが余裕があっていいのかもしれません。

北海道に渡るには、関東地方からだと新潟から小樽までフェリーか大洗から苫小牧までフェリーの2通りあると思うのですが、新潟からのコースしか乗ったことがありません。
大洗からの船はまず切符が取れません。あっという間に売り切れてしまいます。新潟は少しは余裕があるのですが、お盆シーズンだとこちらもあっという間です。

行きは新潟からの方が時間的にいいでしょう。新潟を10時に出発しつくのが翌日の朝5時頃。有効に一日を使うことができます。稚内までは余裕で行けましたから。

また、北海道はキャンプ場が安くて広くてきれいなところが多いのが魅力です。関東だとバイクだとしても数千円取られたりしますが、北海道だと500円くらいだったかと。温泉も近かったりするのでキャンプするのには非常にいい場所です。

ここ数年はいっていないのですが、また行きたくなってきました。そろそろお盆シーズンのフェリーの予約の時期。争奪戦が始まるのでしょう。

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人工知能という言葉が先行していないか

最近、IT系に限らず一般のニュースでもAIがどうのこうのというワードがよく流れています。
AIという言葉ですが、ものすごく広い意味で使われているので、ちゃんと定義しないと、この人の言っているAIとあの人の言っているAIは全く別物だったりします。

AIは総称で、実際のアルゴリズムは様々です。大きく分けると2つのアルゴリズムになります。
一つは分類器、この分類器、与えられたデータを2つ以上に分けるというものになります。もう一つは回帰式です。こちらは2次元平面上のy=xの線を思い浮かべればいいかと思います。x,yの2つのペアのデータから、このy=ax+bの線を作る。その際にパラメタであるa,bをデータから求めてやると回帰式になります。

人工知能といえば全てやってくれるというふうに見えると思いますが、実はこの中では色々とデータサイエンティストがモデルを試行錯誤しながら作っています。
ディープラーニングというものがワードとしてよく聞こえてきますが、このディープラーニングも分類機の一つですね。

ディープラーニングに関してはGoogleのTensorflowなどのライブラリが出ていますが、こちらも実は簡単に使えるように思えて、実際にはちゃんとディープラーニングとは何かと言うコト自体がわかっていないと、全く使えこなせません。世の中にはサンプルプログラムを動かして、さもディープラーニングしてみたぜ!みたいな記述を多く見かけますが、それらは全く参考にならない記事だったりします。
そういう記事に惑わされずに、基本からきちっと勉強して、その上でツールなりを使っていかないと行けません。

兎にも角にも流行りに騙されず、ちゃんと本質を見極める目を持たないといけませんね

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どこまで責任を問えるか

Yahooニュースにこんな記事が出ていました。

地域の団体で主催したキャンプで子供が死亡した責任を問うというもの。Yahooニュースのコメントにも有りましたが、多分これらの団体の主催している人たちはボランティアでやっていることと思われます。参加者も任意で参加できるという形式でしょう。
そのなかで起きた事故に、団体の責任者に責任を問えるかどうかという判決。無罪とは言え罰金を払わないといけないということは、完全な無罪ではないということになります。
この罪を問われた人も、ボランティアでやっているのにもかかわらず、罰金を払う。これではもうボランティアでだれもこういうことをやろうとは思わなくなってしまいます。

この判決が前例になってしまったので、今後起きるこのような事故に関しても同様に責任者に罰金なりなんなりのペナルティが課せられることになります。そうすれば、もうボランティアで団体に参加するということはリスクしか無いと言えましょう。

大勢の参加者になると全員に対して目が届くということはまず無理です。

自分が子供の頃は、こういう川などでも今思えば平気で危険なことをやっていたりしましたが、特に事故は殆どありませんでした。というのも、子供同士で遊ぶ際にも同級生ばかりで遊ぶのではなく、必ず上級生が含まれるようなグループで遊んでいたので、本当に危険な場合には上級生がきちんと判断してくれいていました。
そうすることにより小さい子がそのうち大きくなって上級生になった際には同様に危ないシーンではきちんと判断できるようになります。

多少危険なことをやっておいたほうが、いざという時に「野生の勘」というものが働くので、それほど大きな事故にならなかったのかもしれません。

最近の子供達は、そもそも危険なことをやらないので、どれくらいやればこれ以上は危ないという判断が効かなくなっているのでしょう。まあ時代の流れなので仕方がないのかもしれません。

ともあれ、このように判決が出ているので、今後地域などでの無償ボランティア活動に関しては縮小していく傾向になってしまうかもしれません。

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別冊宝島

別冊宝島、昔よく買っていました。

先程検索したらまだあるのですね。しかも号数が2500を超えている。。

よく買っていたシリーズが競馬読本シリーズ。多分全巻持っていたのではないでしょうか?今では有名?な須田鷹雄氏もまだ学生馬券師として記事を投稿していた頃だと思います。

たしか当時は馬券は学生生徒は20歳を超えていても法律上買えなかった時代でした。いまはもう解除されているとは思いますが、やはり学生たるものギャンブルなんかせずに勉強せい!ということだったのでしょうか?
まあ、学生は国立にせよ私立にせよ国から補助金が出ているので、国の金で教育しているのに遊ぶとは何事だということだったのかもしれません。

ネットで最近の別冊宝島の表紙を見たのですが、なんだかテーマが軽そうなものばかりになっていました。昔もっと重いテーマのやつとかあったと思うのですが書人がいなくなったのでしょうか。中は見ていないのでどうなっているのかはちょっとわかりません。

あとページ数も減っているようです。昔のやつは結構分厚くて200ページ以上はあったと思うのですが今は100ページ程度。値段も上がったようです。まあ、出版不況と言われているので仕方がないのかもしれません。

ただ、長年続けて出版できるというのは非常にすごいことです。また書店で見て買ってみることにしましょう。

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技術士3義務2責務

技術士は技術士法で定められていますので、その法令に従った行動を行う必要があります。違反した場合には技術士を剥奪される可能性もあります。

技術士2次試験の面接試験では、この3義務2責務は覚えておかないといけません。

その内容ですが、以下のものになります。

第44条:(信用失墜行為の禁止)

これは、技術士として恥ずべき言動は行ってはいけないということです。
あんな言動をする人が技術しなの?という風に思われてしまえば、その人だけの問題にとどまらず、技術士全体の信用を失ってしまいます。

第45条:(技術士等の秘密保持義務)

まあ、これは技術士に限らず仕事上知り得た秘密内容については、他社に漏らしてはいけないということ。通常はそんなことだれもしないでしょうが、このSNSの時代、知らず知らずに投稿した内容が秘密保持を破ってしまうかもしれませんので、インターネットなどで発言する際には気をつけないといけません。

第45条の2:(技術士等の公益確保の責務)

技術者倫理でも出てくるのでこれはそれほど難しくもないかもしれません。要は顧客の依頼であっても、公衆の利益を害する場合には、公益を優先しないといけません。例えば、ある企業の顧問契約などをしていてその企業が不正にごみ処理などをしているのにもかかわらず、それを告発しない場合にも当てはまります。なかなかないかもしれませんが、気をつけないといけない項目です。

第46条:(技術士の名称表示の場合の義務)

こちらは簡単。技術士を名乗る際にはその部門名まで書くということです。技術士(情報工学)という風に名詞に書く必要があります。ここで、技術士(情報工学部門)と「部門」まで入れる人といれない人、それぞれいますが、こちらはどちらでもいいでしょう。

第47条の2:(技術士の資質向上の責務)

一番やらないといけないこと。技術士は取ったら終わりではなく、日々継続的に研鑽をしていかないといけないということです。例えばセミナーに参加するとか講演をするなどそれぞれの活動に対し、CPDポイントというポイントが開催者から与えられるのですが、これを年間何ポイント以上取らないといけないとか、色々あったりします。ただ、こちらはだれがチェックするわけでもないので、自己申告できちんと継続しておく必要がありますね。

というわけで技術士にはこのような義務が課せられているわけです。
なかなか難しいかもしれませんが、日々、意識して置かないといけないでしょう。

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deepanalytics

たまたまなんですが、ディープラーニングのコンテストサイトを見つけました。

https://deepanalytics.jp

世界的にはkaggleというサイトが有名ですが、日本でもこういうサイトがあるみたいです。
このサイトは企業が機械学習で問題を解くというそのネタを提供し、参加者が精度のいいモデルを競うというサイト。結構有名企業もコンテストを開催しています。

しかも、賞金付き。数十万からという太っ腹ぶり。すごいですね。

大学生とかなら時間もあるでしょうから、腕に自身があろうとなかろうと一度は挑戦してみるのもいいかもしれません。

ここにある練習問題ですが、特に期限もなく投稿できますが、投稿した結果をすぐさま判定し、ランキングしてくれるというなかなかの面白さ。
他の人のモデルはもちろん見ることができませんのでどのようにやるのか全て自分でモデルを決めてやるということになります。

ランキングにはスコアが出ているのですが、全く同じ結果になったりすることもなかなかないみたいなので、みんな違うモデルを使っているのでしょう。

また、答えは開示されていないので投稿してみるまで精度がわからないということからちょっとドキドキ感が有ります。
ただ、1日3回までしか投稿できないので慎重に投稿して見る必要があるのがちょっと面倒。

このようにコンテストがてらモデルの練習をするのは非常にいいかもしれません。