（旧）楓雨日記 -6ページ目

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19Jul
- 今年、どんな台風がくるでしょう
  あっちこっち地震。九州の豪雨に続き、日本各地も記録的な豪雨が降る。川があふれ、洪水。家が流され、人が亡くなる。そして昨日、関東地方も、豪雨だけではなく、かなり大きめの雹。同時に梅雨なのに連日の真夏日。あっちこっち猛暑日。天気がかわっている。地球が悲鳴を出している。これから台風の季節がやってきます。豪雨と猛暑日に続き、どんな台風がくるでしょう？そして、私たちは、次世代のために、何かできるでしょう？
18Jul
- 太極拳の練習時間を増やしたい
  昔、先生のところへ通っていたとき、助手として先生の代わりに他の生徒を教えていた時、休むことなく毎日太極拳をしました。今は教室へ通うことなく、人を教えることもなく、自分で時間をみつけて練習しています。個人レッスンでは基本的に１時間半、教室の時は基本的に早く着き、自分で練習し、そして人を教え、毎回２時間から２時間半です。１日に２回レッスンある場合もあります。週に平均１５時間（実はそれ以上）は太極拳をしていました。今はその半分を達せばうれしいものです。やはり、一人だと、かなりの自己管理能力が必要です。ちゃんと「練習しなきゃ」と思わないと、ついつい他のことをする。これからちょっと環境が変わる、それによって何とかやる気が出やすいようになるかなと思います。今まで環境が変わったりになれているはずですので、新しい環境になれるまでそんなに時間がかからないでしょう。早く練習へ復帰し、そして量も増やす。それはとりあえず今の狙いです。
17Jul
- 体重を使って被害を与える
  おそらく皆様が知っていますが、太極拳では体重の使い方がとても重要です。でも、その使い方は主に２種類があります。一つは言うまでもなく自分の体重の使い方です。套路の練習や推手を通じて、自分の体重をどのように動かすのか、体に覚えさせます。体重移動によって全身の力を使い、腕だけで出せない力を実現します。実戦に使うときは発勁という形で現れます。もう一つの体重の使い方は、相手の体重を使うことです。相手の体重を使い、相手のバランスを崩します。そして、単に崩すだけではありません。バランスを崩して、相手が自分で床や壁、家具や突起物などにぶつかります。相手の体重が「力」になり、その「力」が大きいほど、ぶつかる時の被害が大きくなります。相手のバランスを崩し、更に自分の体重を使ってその崩したバランスから生まれた「力」にこちらの「力」を加えれば、相手が何かをぶつかる力が更に大きくなり、それによって生じる被害も大きくなります。これは太極拳において体重の総合的な使い方です。単に自分の力を最大にするだけではありませんよ！
16Jul
- 久里浜の花火大会
  やはり夏は花火です。昨日、久里浜の花火大会を見に行きました。真夏日にもかかわらずすごく人が多くいました。そして、なによりも、花火の数が多くて、時間もそれなりに長く打ち上げしました。実際に４０分ほどの打ち上げです。海外だと、花火があっても、そんなに長い時間のショーは珍しいと思います。母国では、花火がなかなかなく、あってもイベントのフィナーレとして使われ、イベントの最後の５分か１０分の項目です。これから夏に入り、花火大会があっちこっちに開催されると思います。実際に今年何回に行けるかな？
14Jul
- 目をつぶって推手をする
  昔、推手の練習で、相手が目をつぶって練習していました。「より手の感覚を鍛えたいから、見ないようにする。」と彼が言いました。あ、なんかいいアイディアだねと思いましたが、先生に聞いたら、「太極拳は武術だ。戦う時、目をつぶって戦う人、いるかい？聴勁って、肌の感覚だけではない。全身の全ての感覚を使うのだ。目も含めて。一つだけを伸ばすではなく、すべての感覚を養うのだ。もし何かあったら、一つの感覚がなくなっても、残りの感覚が発展しているので、カバーできる。」と言われました。なるほど。理論にも偏らない、中庸の道を通る。やはり練習もバランスよく練習し、総合的に能力を最大に持っていく。極端に柔らかいものだけではなく、極端に硬いのもなく、両方を練習し、うまく組み合わせして、状況によって発揮する。陰と陽のバランスが取れたものこそ太極拳です。目をつぶって推手するではなく、すべての感覚を養いましょうね！
13Jul
- チェスのすすめ
  藤井四段が２９連勝を果たして、今まさか将棋ブームです。私は将棋ができませんが、小さいごろから、シャンチー（象棋）を遊んでいました。そして、本を読みながら、チェスも独学しました。囲碁も学ぼうかなと思いましたが、なんかわからないけど、なかなか本気が沸いてこないため、未だ詳しく知らないままです。でも、言えるのが、このようなゲームで遊ぶのが、とても思考力を鍛えます。冷静に、論理的に、合理的に、そして先を見据えるように、考えるようになります。目の前の利益ではなく、最終目標という「将来像」をしっかり持って、一歩一歩進む。時には長期的な利益のために、一時的な犠牲もあります。相手がどのような行動をとるのか、それに自分はどうこたえるのか、常に先をみて考えていく。そして、相手が予想外の行動をとるとき、どのように対応するのかも勉強です。ルールは簡単です。場所もあまりとりません。でも、究極の「脳みそ鍛錬ゲーム」です。ここで鍛えられた長期的な考え方は仕事にも使えます。目標は何なんだ、それを達成するための戦略は何なんだ、戦略を実現する戦術は何なんだ、頭の中に整理できるようになると思います。ゲームかもしれませんが、実は仕事にも役に立つのです。ぜひやってみてください！
12Jul
- 早く出勤する
  先、朝の番組で、東京都の「時差BIZ」を知りました。昔から早く出勤していた私にとって、その気持ちがわかります。若い時は、「みんなより早く着くように」と言われて、朝早く起きて、電車乗って出勤しました。早く起きたせい、移動中は寝ていました。そして、早いから、電車はそんなに混んでいませんでした。車で出勤するようになってからも早い時間帯に出勤。もちろん、道も混んでいませんでした。混むと一時間以上かかる道が４０分ほどで行ける。移動時間を短縮して、その分、仕事に使えました。それが習慣になり、常に早い時間帯に出勤するようになりました。早く出勤すると、道が混んでいなく、すうすうと行けます。タイムロスにならないし、燃費にもいい。そして、まだだれもいない職場で、集中して仕事ができます。昨日やり残したものも、効率よく完成できました。当時はまだフレックスタイム制度が取り入れていない時代でした。公務員だったんで、もちろん残業代は出ませんでした。早く出勤した分は「サービス残業」です。でも、朝だれもいない時間で仕事するのが、本当に集中ができて、効率がいい。そして、渋滞に遭わないし、運転中もイライラしない。それはなりよりもうれしいことです。だから「時差BIZ」を推進したい気持ち、わかります。私も満員電車に乗りたくないです。そして、気を散らすことなく仕事に集中したいです。みんなよりも１時間～１時間半早く出勤すれば、それができます。フレックスタイムがあれば早く退社して時間をプライベートに使えるし、なくても残って残業するより早く着いて残業した方が効率がよいと思います。「時差BIZ」は普及するかどうかは別として、自分でやってみたらどう？
11Jul
- プログラミングを学んで本当に役に立つのか
  将来のIT社会を見据えて、子供（小学生）のごろからプログラミングを学ぶ。学んで損のないスキルだと思います。でも、実際にどのぐらい役に立つのか、ちょっとだけ疑問が感じます。プログラミングはあくまでもある目的を達成するためのスキルです。プログラマーになるならその目的は就職、ただプログラムの仕組みを知りたいならその目的は基礎教育。プログラムを作ることによって論理的思考を身につけることもあります。でも、論理的思考はそんな簡単に身につけることができません。一回二回ではその論理的思考の過程について知っていても、習慣にならず、日々適用するものにはなりません。やはり何回も何回もプログラムを作り、失敗し、また直し、経験を重なってはじめて見につけるものだと思います。経験論です。私も小学生のごろから、プログラミングを学びました。でも、自分で論理的に考えて、ちゃんとしたプログラムが作れるようになるまで、時間がかかりました。しかし、このように失敗を重ねて、他人が作ったプログラムを見て解析して、時間をかけて見につけたものだからこそ、自分の一部になり、今でもちゃんと論理的にものごとを考えるようになっています。だから、論理的思考を目的とするプログラミングの学習は、簡単にできません。思ったより時間がかかります。一つの目的に対して、達成するための手段がいくつもあります。その中、何でもいいから一つを選ぶのではなく、やはりその他の要素（例えば時間やコストパフォーマンスなど）も考慮して最適な手段を選びましょう。
10Jul
- 根拠を調べる
  以前の仕事で、資料を作る時によく根拠を調べて載せることをしました。論文を書くと同じように、この考えの出典はどこなのか、この規則はどこから来ているのか、その数字はどこからとったのか、常に根拠を示すようにしました。そして、今の翻訳の仕事も、この習慣が役に立っています。この用語の意味はなんなのか、このように訳出するの例はほかにあるのか、何を参考してこのように訳出したのか、記載することによってお客様を説得します。「こちらはしっかり調べましたので、間違いないと安心してください。」時には原文に間違いを発見し、お客様にお伝えすることもあります。ただの翻訳ではなく、原文のチェックもすることは、お客様にとって付加価値でしょう。だから仕事をする時、根拠を調べて明確にすることをお勧めします。上司やお客様などを説得するときに有効です。
09Jul
- 選択肢を与えるのがスタッフの仕事
  チーム内の役割はリーダーとスタッフに分けれます。リーダーは決断をする人。そして、スタッフはリーダーを補佐する人。で、スタッフの仕事って、一体なんでしょう？私は、「リーダーに選択肢を与える」とはスタッフの仕事だと思います。色々調べて、色々検討して、利点、欠点を整理して、そしていくつかの案を作る。それは「選択肢」です。そして、その選択肢から、リーダーが選ぶ。提案した通りに選ぶこともあれば、その案を更に修正して実行に移るものもあるでしょう。重要なのは、いくつかの案を作ることです。一つだけ作れば、選択できません。いいか悪いか、それしかなく、リーダーにとっては「しかたないな、これで行こう」になるでしょう。何でもいいから、とりあえず案は２つ以上でないと選択の余地がなく意味がありません。いくつかを作り、利点と欠点をしっかり明確にして、そしてスタッフとして一番押しの案とその理由をリーダーに教え、リーダーの決断を訊く。それはいいスタッフの在り方だと思います。
08Jul
- 陳式太極拳の単式練習は色々あります
  馬虹の本に単式練習について技の名前が書かれています。そして、朱天才の４２発勁。陳二虎の制敵絶招。これら全部、単式の練習です。同じ陳式太極拳、同じ系列、でも、やっている単式練習がそれぞれ違います。どれが正しいでしょう？おそらく「正しい」単式練習がないと思います。もともと単式練習って、套路の技から抽出したものです。人はそれぞれで、自分の体質やスキルに合わせて、技を抽出して集中的に練習し、その技を実戦に使えるようにする。小柄の人であれば、選ぶ技は、身長の高い人と違うでしょう。もともと「自然に動く」というものを重視する太極拳は、使う時もその人が「自然に動ける」ものでないと、威力を発揮できないと思います。でも、これら先生たちの単式練習を見る意味があります。それぞれ体質も違いますし、選ぶ技が体質に合う技で、自分が技を選ぶ時の参考になります。広く知り、そして自分で模索し、自分に合う技を選ぶ。そして、練習を重ねて自分のものにする。それは練習の意義です。これからもこれに沿って、練習を重ねていこうと思います！
07Jul
- 今日は七夕
  七月七日。七夕です。皆様の願いが叶うように。新海誠の「言の葉の庭」に出た『万葉集』の歌を思い出します。　　雷神の　しまし響もし　さし曇り　雨も降らぬか　君を留めむ雨の季節に合うロマンチックな歌ですね。また、『古詩十九首』に出た織女星と牽牛星に関する歌：　　迢迢牽牛星　皎皎河漢女　　繊繊擢素手　扎扎弄機杼　　終日不成章　泣涕零如雨　　河漢清且浅　相去复几许　　盈盈一水間　脉脉不得語最後の「盈盈一水間、脉脉不得語」がとても切ないです。そして、北宋の秦觀が書いた「鵲橋仙」：　　繊曇弄巧、飛星傳恨、銀漢迢迢暗度。　　金風玉露一相逢、便勝却人間無数。　　柔情似水、佳期如夢、忍顧鵲橋帰路？　　両情若是久長時、又岂在朝朝暮暮。「両情若是久長時、又岂在朝朝暮暮。」愛情が距離を越えるとてもロマンチックな一句です。勇気をもって、夢に向かって一歩一歩前へ進みましょう！しっかり前へ進めば、きっと鵲が織女星と牽牛星を助けるように、誰かから力がもらえます！
06Jul
- LSTMによるリコメンド
  LSTMって、知っていますか？Long-short term memoryの略です。機械学習の手法の一つです。検索サイトなどのリコメンド機能に使われる長期的な好みと短期的な関心を学習できる仕込みです。最近、YouTubeがLSTMを使っているだろうと思います。なぜかというと、YouTubeで頻繁にみているある米国芸能人の動画があり、その人の動画が常にリコメンドされます。ま、これは普通に機械学習を使えば期待できるものです。でも、最近「過去千年に中国の国境がどのように変化したのか」についての動画を見ました。一発的なものです。その後、２、３日の間、同じような動画がリコメンドされましたが、見ませんでした。そして、この分野の動画のリコメンドが消えました。「あ、これは短期的な関心を学習する仕込みだ」と思いました。LSTMについては論文で読みましたが、実際にどのように適用されるのか、初めての経験です。論文で難しそうな方程式がこのような結果を出すのか、と思いました。また機械学習、ディープラーニングについて興味が沸きました。ま、最近は自分で研究していませんけどね。GPU付のマシンがないから、なかなか計算に時間がかかりすぎて、ハードウェアがそろってからまた研究しようと思います。その時はどんな新しい仕込みがあるでしょう？
05Jul
- 思い込みが失敗の元
  「あ、言うの忘れた。ま、気付くでしょう。」「しまった！鍵をかけるのを忘れた！でも、誰も入ってこないでしょう。」やってくれなかったらどうするのか？思ったようにならなかったらどうするのか？自分の考えがちょっと甘くないですか？英語で「思い込む」が「assume」です。スペルからみると、「ass」と「u」と「me」から構成されるのがわかります。よく言われるのが、「Assume makes an ass out of you and me.」訳すと、「思い込みはあなたと私をバカにする。」思い込みで失敗するとのことです。だから相手がわかるでしょう、やってくれるでしょうなど、思いこまないことが重要です。常に確認をとらなければなりません。お互いの理解が同じなのか、やることがちゃんとやったのか？失敗する前に確認し、失敗を防ぎましょう！
04Jul
- 台風で在宅勤務
  日本って、よく台風が来ます。以前思ったことですが、台風が来ると予想できます。そして、台風が来ると、交通機関に乱れが生じるのも予想できます。時間帯によって、朝の通勤に影響し、夜の帰宅も影響します。朝なら仕事に遅れる、夜なら帰宅がいつもより時間がかかる（場合によって、できなくなる）。そう考えると、なんで台風の日に出社するのかなと思います。今ITが進み、オフィスに行かなくても自宅で仕事ができる時代です。交通機関の乱れに時間を費やすより、出社せず自宅で仕事をすれば時間をもっと有効的に使えるのではないか？特に台風の場合、事前に予想できますし、事前に計画を変更するなど、調整してその日を「在宅勤務」にすればいいのに。雨に濡れ、傘が飛ばされ、出社に遅れるより、社員のことを思うならその日を在宅勤務させるのがベストでしょう。社員の時間が効率的に使われ生産性がアップされるのも会社にとっていいことです。今夜から台風３号が関東地方に来ます。おそらく明日の通勤時間帯に影響を及ぼします。明日、在宅勤務を選ぶ会社、実際にあるでしょう？
03Jul
- 都民ファーストの会、都議選で勝利
  昨日の都議選で、都民ファーストの会が勝利をしました。そして、公明党とくめば、都議会で過半数となり、色々な政策を通しやすい体制になりました。一新した都政が見えるかな？そして、公明党の役割が重大になります。なんでもかんでも都民ファーストの会とくっつくではなく、都議会の「良心」になると期待します。都民にとって本当にいい政策が実現できるように、いい時はいい、悪い時は悪いとはっきり言ってほしいです。ちなみに、私は東京に住んでいませんが、東京が日本全人口の１割以上を占めています。日本全体に大きい影響を与えます。だから東京で起きたこともちゃんと注目しています。
02Jul
- ７月は新しいスタート
  今月から、決心したことをやり切るための新しいスタートになります。今まで迷って、色々やろうとして、何がいいのか、わからなくて、決められなくて、やっと落ち着いて考えて、決めました。そして、今月から、その第一歩。まだまだ迷いところ、わからないところが多いと思いますが、とりあえず前へ進むことにしました。とりあえず一歩一歩前へ。どこへたどり着くでしょう？
01Jul
- 疲れた！
  今日は一日ずっと習字していました。疲れた！だから、もう寝ます！おやすみなさい！
30Jun
- 知りたいことを知る
  ポスト真実の時代。インターネットを通じて、色々な情報が掲載され、色々な意見を知ることができます。人がそれによって賢くなると思ったら、そうでもないみたいです。逆に、視野が狭くなります。検索をすればすぐ知りたい情報がでます。それによって知りたいことだけを知ることになります。他の観点から物事を見ることが少なくなります。情報が増えるほど知識が増えるはずです。本当は視野も増えることになるはずです。でも、一定な量に達すると、すべてを知ることができなくなります。そして、知る情報を選別します。その選別基準が「知りたい」というものなら、どんどん自分の観点のみから物事を知ることになります。自分の考えを確立する情報しか知らないということです。視野が狭くならないよう、自分の知りたい情報だけではなく、他の観点からの情報も意図的に取り入れるようにしましょう
29Jun
- AI倫理
  最近、人工知能（AI）がどんどん進んでいます。商品のリコメンドから自動運転まで。適用場面もどんどん拡大しています。その中、一つ思うのが、倫理問題です。商品のリコメンドや画像認識などのような使い方なら、特に倫理問題にはかかわらないでしょう。でも、自動医療診断や人工カウンセリングなど、人の命にかかわるものなら、倫理についても考えなければならないでしょう。自動医療診断によって人の病気が悪化したら、人工カウンセリングによって人が自殺したら、その責任が誰なのか？人間の医者やカウンセラーが行った行為ならその人が問われます。でも、コンピューターが行った行為なら、責任は？コンピューターのハードウェア？ソフトウェア？プログラマー？制作会社？学習に使ったデータの源（人）？使用者本人？今はまだあいまいな部分がたくさんです。でも、AIは既に適用場面が拡大中。早くこの倫理問題について、真剣に考えないと。自動運転だけではありません。人工知能の倫理についての問題がかなり大きいです。真剣に向き合いましょう。