NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

今日の夕方に京大側とのビデオ会議があるということで、それに向けての資料準備と会議後の後処理とで丸一日デザインスクール関連で終わりました。いや、まだ終わってないんだけど。

資料準備するのは構わないのだけど、やっぱり無意味にWord（系）のツールを強制されるのは疲れる。Google Documentも同じ意味で、「共有しやすい」「共同編集しやすい」とか言われても結局殆ど共有しかしないならtex/htmlあたりでview生成したのを何かしらのwebサービスで共有する方がとっても楽。なんだけどなぁ。やり方によっては全部ターミナルで済むし。いや、Google DocumentもAPI調べたら実はあれこれあるかもしれないけど。

ネックに感じてた2点。まずファシリテーターについては「同じテーマの2グループを1名で見る」とか進捗眺めながら進み具合が悪そうな時にテコ入れする形に落ち着きそう。「落ち着きそう」なのであって確定じゃない所が凄いところだけど。保険についてはイベント参加者全員まとめて加入することになりました。100人ぐらい（50人＊2日）で1〜2万ぐらいならそうした方が早い、ということで。

予定より大分長引いたので今日は自炊も無しで通堂へ。卒研中間発表へのコメントも後回し〜。

ということでお仕事に戻るのです。

λ….. ……

昨日は年休を利用して後回しにしてた住所変更やらの手続き。それにしても朝早く（9時過ぎ）から出かけた割には戻ったのは5時だったりしたので、もうちょっと休暇を有意義に過ごしたかった。。那覇市役所で転出届け、警察署で免許書記載変更、郵便局で税金等の振り込み、島バナナ＆ゴーヤーなアイス食べてから宜野湾に戻って転入届。各々待ち時間もあったし、徒歩で結構時間かかってたのもあって休みらしい休みじゃなかったな。長田交差点から宜野湾市役所へも徒歩だと結構な距離なのね。

今日は午前中に太郎さん爆撃、午後は学生実験があったのと、終了後にデザインスクールの打ち合わせ。明日、京大側とビデオ会議があってそこで諸々最終調整をする予定です。個人的に一番クリティカルに感じている問題はファシリテーターの人数ですが、ちゃんと用意できるんだろうか。（当初の話では京大側学生自身がファシリテーターとして準備してくるという話だったんだけど、グループ数目安を伝えてからはレスポンスが貰えていない）

卒業研究中間発表の方は、宮城・姜研、宮里研、山田研、岡崎研、河野研まで終了。そろそろ1週間で折り返し地点になりますが、一応今のペースで全員分チェックできそうか。

自炊の方は先日ロールキャベツに使った際の残り物ハンバーグと、具沢山みそ汁。炊飯器無しの生活で炊いたご飯を温めるのがちょっと面倒だったんだけど、ここ最近は汁物作るときは汁を多めに作って雑炊風にするということを覚えてからはやっぱり炊飯器なくても良いなと再認識しつつある。

• 振り返り: classification / regression / clustring
• (続) Level 2 確認 (2名)
• Level 3 確認
• 記事紹介
  • 怪奇!! 次元の呪い – 識別問題、パターン認識、データマイニングの初心者のために [ 前編 | 後編 ]
• Model selection and evaluation
• モデルのパラメータ調整の演習
• Clustering
• クラスタリング、3次元グラフ
• 課題: Level 4: クラスタリングについての検討。
  • 機械学習の代表的な使い道の一つである「クラスタリング」では、「サンプル（N次元の特徴ベクトル）集合」として用意されたデータセットにおいて、似たようなサンプル同士を「同じクラスタ」に分類することでサンプル全体をいずれかのクラスタに分類することを目的としている。
  • 手法の特徴としてはK-meansに代表されるトップダウンな手法、ウォード法に代表されるボトムアップ的手法に大別することが多い。どの手法も一般的には、「サンプル間の距離をどのように計測するか」、「初期値をどのように設定するか」等によってクラスタリング結果が大きく異なることも珍しくない。そのため、適切なクラスタを得るために、「適切なクラスタ ≒ 良く見られる（現れる）クラスタ ≒ 意味がありそうなクラスタ」と考え、複数回試行した結果を俯瞰して観察することも少なくない。
  • 上記のような特性を踏まえた上で、クラスタリングについて以下の点について検討し、報告せよ。
  • (1) (適用してみたい)具体的なクラスタリング問題について述べよ。

    どのようなデータセットにクラスタリングを適用したい？　各サンプルの特徴ベクトルは2次元以上とする。可能な範囲でサンプルを具体的な特徴ベクトルで複数事例表現してみよう。またそのデータセットにクラスタリングを適用する意図は何だろうか？

  • (2) クラスタリング結果の評価について。

    一般的にクラスタリングには教師データが無いことが多い。もしくは教師データがあったとしても、教師あり学習では得られない結果を求めているからこそ教師無し学習を実行することが多い。クラスタリング結果の妥当性や適切さについて、どのように評価したら良いだろうか？

  • 提出先: データマイニング班学生公開用Wiki
• 次週予定: 自然言語処理外観？

来週の課題チェックがまだ残っていますが、機械学習外観としては一応目処が付きました。去年は4週目から9週目までやってたらしい（Python演習や自然言語処理演習も部分的に入ってるので実際には5〜8週ぐらいじゃないかと）のと比べると、今回はPython演習3週、機械学習外観3週の6週間で終わってるので大分ペースが早いか。後で追加したいなというのも残ってはいるんですが、それをいつやるか／本当にやるかは未定。「ツールとして使うなら」という前提で不要に感じた所を削っていってるのでこんなものかも。やり方次第ではPython演習＋機械学習勉強を兼ねて1つ具体的なアルゴリズムを実装してみるという時間も取れそうか。

来週からは自然言語処理ツールを使った特徴抽出演習やりつつ、具体的に自分で実装していきたい（データ）マイニングの問題設計に取り組むのがメインになる予定です。

今日は世間的にはTEDxRyukyuな一日でしたが、別件があったので午前中に掃除洗濯しながら1,2件眺めてただけでした。ま、後で録画見れるだろうし。

ということでそうではないタスク、遠藤先生とデザインスクールの模擬実施を昼過ぎから夕方までやってました。時間的には圧縮しての実施でしたが、実際に今回用意したテーマでどういう風に討論が進み、アイデアが出るか、目的のあるフィールドワークを設計し、実施できそうか、といったことを3時間ぐらいで実施。帰り道＆食事込みで4時間ちょいか。ワークタイム的に1日8時間で考えると半分で終了。結論としては「今回の時間で、このテーマで、討論深めながら提案し、プレゼン準備するまでの時間は確保できているだろう」。問題はグループ数が増え過ぎた時の対策とか、そもそもどういう準備をすべきかといった「当日の物品的and/or人的リソース」といった所。この辺りは今度の水曜日に京大側とのミーティングでも詰める（はず）なので、それまでは待ちか。こちら側で準備するのは情報工以外の参加者目安、スケジュール最終案ぐらいかな。

今回のお試しフィールドワークは「那覇の市場で古本屋　　　ひょっこり始めた〈ウララ〉の日々」で、ジュンク堂から試しにその店舗方面まで歩いてみながら関連ものを探せるかというもの。希望通りではなかったですが、実地に赴くことでしかえられないものはありますね。ただ、それが直接的or間接的に何かしらアイデアに結びつくか、補足資料なりとして使えるかどうかは状況次第なんでしょうけど。

自炊は全く無い一日。お昼は久しぶりに洋食亭ウエダヘ。普通のパスタランチを食べたかったのだけど、今日はナポリタンのみらしい。ということで頼んでみて、美味しいことは美味しいのだけど食べたかったものとは違うということでやや物足りない感。

晩ご飯はグルクンサンドがあるという話をしたら遠藤先生がノってきたのでとらえもんへ。って、2人でメイン3つ頼むとかおかしいです。（大半は私が食べるよくあるパターン。しくしく）

そんな時間なかったんだけど（哀）

今日はゼミ＆デザインスクールの学生ミーティング眺め。

ゼミの方は、玉城くんの深層学習サーベイが一番長かったか。ここ最近はずっとA Fast Learning Algorithm for Deep Belief Netsを読んでいて、今日で本題の手前に辿り着いたっぽく、これから提案部に特攻かけられそう。私自身十分理解できてるわけじゃないので、気になる点は調べておきたいのだけど今はタイミングがちょっと悪いな。

お茶会終わって昼食食べる間もなく（量多かったから時間あったとしても食べてないけど）、午後イチでデザインスクールのグループB討論に聴講参加。どちらのリーダー（一定期間毎にリーダー役を回して、全員一回は担当してもらう感じになりそう）も自分なりの目標や進め方で取り組んでて面白いです。やってみないと分からないことは多いし。「事前活動の一環として予算とかあったりしますか？」は想定外だったけど、多少は出すのもやぶさかじゃないです。教育活動だからちゃんと教育経費から出すこともできるし、別に自腹切っても良いし。ということで何かあったら相談してください。

卒業研究中間発表の方は、アシャリフ研・和田研・吉田研・名嘉村研までツッコミ終了。素朴に気になった点は質問してるのでおばかな質問してるかもしれませんが、それはそれで突っ込み返してもらえれば。互いに言い難い環境作っても悲しいだけだし。

晩ご飯は、お昼ご飯代わりにお茶会しかしてなくてお腹減りまくりだったこともあって、残り物カレーにスイートコーンを追加。でも1本はやはり多かったので、素直に半分残したり。美味しいし、パック保存で長期間置いとけるという意味では割と良いな。

引っ越ししてからまだ1ヶ月経ってませんが、その間にやらかしたのは「ガス湯沸かし器を寝てる間中付けっぱなしにしてた（既に3回）」で、それに加えて今日は「トイレのレバーが元に戻ってなくて水流れっぱなしにしてた（今日で2回目）」という。一度やらかしてから気をつけるようにしてるんだけどなぁ。もう一度やらかしたら玄関に張り紙しよう。

朝はデザインスクールのグループBが顔つき合わせてゴール共有しようということらしいので隣でちらちら観測。可能な限り手出しはしない方針で進めてますが、逆にその時々で分かってる情報は提供していきたいという気持ちもあるので時間に都合が付く範疇でそうして関わる予定。また、学生側とは違って運営側としては今週土曜日に全体の流れとフィールドワーク先の確認を兼ねてシミュレーションしてみようという話に。という話を遠藤先生と調整したのは良いですが、こんな話がでてきて大変そう。

午後は空いてる時間で卒業研究中間発表（認証あり）の予稿読み。研究室単位で眺めたいなら右メニューのカテゴリから選ぼう。私は例年全員に突っ込み入れて楽しんでます（ぇ

夕方からは学生による研究室紹介があったらしい。ま、教員がいる中では話しにくいことを話す場だろうということでわざわざ覗きに行く趣味はないですが、部分的にはTL眺めてるとちらほらキーワードがでて来るな。

自炊の方は実家からの大量差し入れで「実家で食べるような晩ご飯」でした。クーブイリチーにせよ中身汁にせよ自分では作ろうと思わない（美味しくないという訳じゃなくて大変そうという意味で）ので、差し入れ自体は嬉しいのだけど、量が多いのはちょっと。タイミングが合えば作り方教えてもらおう。

今日は卒業研究中間発表の予稿提出締め切り日ということで、最後の追い込みらしい。学生によって状況まちまちだと思いますが、この日（orここ数日）に初めて校正してもらってる人がいたら要注意。初めて教員として学生指導する立場になった初年度に、配属された学生がそれに近いことをやってくれたのでしこたま怒った記憶があります。相手にどれだけ伝わったかは謎だけど。初めて書く研究論文だと、初校で綺麗にかけてる可能性は当然低いので、前もって初校書き上げて何度も校正指導してもらう前提で行動して欲しい。ということを伝えていなかった私が悪かったわけで、それ以来は「こういうスケジュールで取り組もう」とか何かしら示し合わせて進めています。が、個人的には普通の課題とかでも体調不良／冠婚葬祭／ど忘れとか特別イベントなければ守るのが当然（そうじゃないなら締切を設ける意味が無い）だと考えているので、そういう風に行動しないのは「それでやっていける？」とか思っちゃいます。

ハリーズ復活ということもあって、中の人にtwitterを教えたらしい。今度学生に連れてって貰おう。バスで行っても良いんだけど、それだけのために行くというのもちょっと。週末なら買い物＆散歩兼ねて帰りに歩くというのはありか。

デザインスクールの方は、一番気がかりだった会場内の電源周りについて問題無さそうなことが分かったので、具体的なレイアウトや必要機材の洗い出し。ホワイトボードは学科（研究室含む）持ち出しで何とかなりそうではあるか。現時点で無い消耗品関連はどうやって捻出する予定なんだろう。そのつもりでリストを送ってみたんだけど、スルーされちゃったなｗ（無いものは準備しないというのも一つの案ではある）　そんなに高いものでもないから自腹切る／他の人にも有用だから学科共通で買ってもらうとかいくつか選択肢はあるんだけど、早めに決めないと準備できないし。

自炊の方は残り物カレーにソーセージ追加。悪くないけど野菜追加した方が良かったかなと思う味だったけど、手間省略したいからまとめて作ってるわけでそこら辺は悩みどころ。冷凍野菜や予めカット野菜備蓄するなりしとけば良いだけという話でもあるとは思うが。

週末は実家に帰っていたこともあって（家族内の）いろんなイベントが盛りだくさんでした。衝撃の事実もあったか。いくつか提案もしてみたけど、月イチぐらいで帰って緩衝材ぐらいになった方が良さげかなー。

午前中はデザインスクールタスクで、大学会館の下見。具体的には一番気になってた電源の位置や数のチェックで、延長ケーブル準備するだけでなんとかなりそうで良かった。去年のFANシンポジウムで借りたてだこホールでは、PCルーム以外は部屋自体の電源容量的に低い部屋ばかりでキツかったんだよな。（本当は電源タップ用意しまくってたんだけど、危険だったから設置数は減らした）

当日の車両搬入用に2カ所お願いする必要があるとのこと。1カ所は終わって、明日残り一カ所お願いしたら終わりか。大学会館での無線LAN利用については、総合情報処理センターの大川さん経由でどうにかなりそうな雰囲気。具体的な様式は無いけど依頼文として文書準備して欲しいということで準備して提出。後気になるのはホワイトボードぐらい？（遠藤先生の話では総合情報処理センターにあるとかいう話だけど実数は良く分からない）

午後のデータマイニング班は、11月とは思えないぐらいに夏日。夕方の日光が直接当たる部屋だからかもしれないけど、あれは空調入れたかった。。

自炊の方は、初お好み焼きにチャレンジ。といっても買って来た専用の粉を水・卵で解いて具材入れただけですが。美味しかったけど、ちょっと焼きが甘かったかなー。粉ものは気を付けないと。キャベツを美味しく大量に消費できることは把握できた。

• 振り返り: classification / machine-learning / scikit-learn
• Level 2 確認（分類問題の問題設計、評価方法）
• 記事紹介
  • 機械学習 はじめよう (gihyo.jp)
• 振り返り: classification (scikit-learn)
• 機械学習外観: scikit-learn
  • Choosing the right estimator
  • Model selection: choosing estimators and their parameters
  • 補足: オープンテスト (estimator.fit + estimator.score + np.random.permutation, cross_validation)
  • Linear Regression Example
• 課題: Level 3: digits データセットに対し3分割交差検定してみよう

  データセット digits において svm.SVC で分類器を構築したい。その際、構築した分類器はパラメータやデータセットに依存して結果が異なるはずだが、ここではパラメータは固定し、データセットのみを学習・テストデータを複数回入れ替えて試すことで分類器がうまく構築できたかを評価したい。そこで、ここでは3分割交差検定を用いることにしよう。つまり、ここでは、
  　・データセットの並び順をランダムに入れ替え、
  　・3分割交差検定により推定結果を平均化する。
  という手順で分類器を評価するものとする。また、学習は以下のように用意した分類器を用いるものとする。

  from sklearn import svm
  clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
  

  上記を踏まえて、以下の手順でプログラムを作成せよ。

  • (1) データセットの並び順を np.random.permutation により入れ替える際、シード値を「各自のアカウントから英字を除いた6桁数字」で初期化したインデックスを生成せよ。なお、作成したインデックスには重複や過不足がないことを doctest を使って確認すること。
  • (2) docstring 形式でコメントを書くこと。
  • 提出先: 各自のリポジトリ
• 次週予定: 機械学習外観(スコア/パラメータ調整/線形回帰), パラメータ調整, グラフ描画

機械学習用語や問題設定種別の復習、宿題確認（どう特徴を抽出すべきかの討論含む）、scikit-learnでの分類学習のコード例振り返り、モデルの評価方法＆交差検定の紹介、線形回帰の例、という4項目をやったぐらいですが、先週から新しいことだらけなので戸惑ってる学生も少なくなさそうな雰囲気。ま、新しいことは回数こなして慣れるしかない（というのは言い過ぎだけど）ので頑張ってください。

私自身の説明だけだと不足or偏りがあるということで、英文読むことだけじゃなくて複数の視点（記述）から説明するという形を取っています。具体的にはscikit-learnの各種ドキュメントと、毎回紹介している記事紹介ですね。今回紹介した記事は機械学習 はじめようで、読みやすいのでオススメ。先週の神嶌敏弘先生のデータマイニング講義資料もその一貫です。逆にあれこれ資料があり過ぎて混乱してしまう可能性もありますが、これは割と意図的に「いろんな文書や表現、視点に触れることでコアを見つける」ことを体験してもらいたいからこうしています。

今日の固定タスクはゼミと卒研中間発表に向けての予稿チェック。中間発表の方はちゃんと期限内にそれなりの仕上がりでは出せそうか。今回は「B4同士で互いにチェック→先輩校正→私が確認」という流れでやってみたのですが、互いに勉強になることあっただろうから今後もこの流れでやろう。

ゼミの方は、山内くんの考えてきたコーディングの理解に時間かかったぐらいで、他は比較的スムーズに終了。B4が中間発表予稿に向き合ってる間はゼミ以外の時間で頑張っているし。

お茶会はのー饅頭（wikipediaに載ってたんだｗ）で、味だけじゃなく久しぶりの薫り具合（月桃）が良かった。ボリューム満点でそれでお昼代わりにしちゃったんだけど、それだとやっぱり物足りなかったか数時間で腹ヘリモードに。

デザインスクールの方は少しテコ入れのつもりで週代わりリーダー制や（学生からの提案で）ゴール共有するために近いうちに一度顔突き合わせて話合った方が良いのではということをMLで流してみました。どうなるかなー。

午後はちょっとした相談対応したぐらいで他はあれこれ文献調査時間に使えてました。いや、本当は文献じゃなくて動かす意味での調査をしたかったやつがあったんだけど、このタイミングでそのサイトが落ちててアクセスできなかったから別のことやってただけなんですが。ちょっと残念。

大学から一度自宅に戻って洗濯物処理してからバスに乗って実家へ。ということで高々数週間なので「久しぶり」という感じも全くしないんですが、東京に住んでる妹が数年ぶりに戻って来るらしく、皆で一緒にご飯でも食べようということで帰宅命令が下されました。ということで週末は実家でだらだらします。立ち会い工事があるから月曜日には戻りますが。

木曜日は比較的固定タスクがないので融通聞かせやすい一日なんですが、逆にその分あれこれ入れてしまって他がやれなくなるということも。ということで今日は結果的には丸一日デザインスクール関連な一日でした。

午前中は、遠藤先生と一緒に 観光産業科学部の下地先生との打ち合わせ。リンク先はググったら見つかったやつだけど、今度読んでみよう。今回のデザインスクール（ワークショップ）の目的とテーマ・進め方について説明してみた結果、実はテーマA（街並みデザイン）の方は今丁度研究生が取り組んでるテーマということもあってその学生には参加してもらえそう。テーマB（おもてなしデザイン）は観光業では共通するということで誰かは釣れそうらしい。ということで、観光科学科の学生も数名は参加確定っぽい。基調講演の方も「そもそも何故今の沖縄がこういう状態になっているのか」ということについて歴史的背景絡めた話をあちこちでやっているということで、快諾頂けました。ありがとうございます！

下地先生の学生さんらによる研究研修してきた発表会が昼過ぎからあるということで、そちらに参戦。「かりゆしホテルズ観光人材育成基金」ハワイ大学研究プログラム報告会というもので、去年から始まってる取り組みらしい。大きな目標としては「テーマを決めてハワイ大学の研究プログラム（講義等の受講）をしつつ、フィールドワーク。テーマに関する沖縄との共通点／違いを整理して報告」というものようです。一ヶ月ぐらい（？）の比較的期間の長いプログラムであることと、次で述べるように琉大（教員）も関わっているプログラムになっている点が大きな違いか。

国内での多数を占めるであろうインターンシップだと、(a) たかだか1~2週間程度会社見学＋αして終わるか、(b) 新人社員の教育を兼ねて面倒見させながら作業してもらう、(c) その企業で採用している人材育成プログラム的なものに乗っかるか、ぐらいのいずれかであることが多そう。共通点は「基本的に丸投げ」。その方がやりやすい側面もあるだろうし。一方、観光科学科でのプログラムにおける研究プログラムの特徴は、インターンシップ先に丸投げじゃなくてあくまでも大学（教員）も関わった研究なりの共同作業の一環としてプログラム化しているところ。最初から具体的な目的や背景は勉強してる状態から始まるのでモチベーションは当然あるし、アンテナある状態で実地研修するのでいろんな視点を体験しやすく、現場ならではの問題の気づきやより具体性／現実味のある提案に繋がっている。ように感じました。

ちなみに研究プログラムに行ってきたのは4研究室（4グループ）らしく、ざっくりとしたテーマは以下の通り。（聞き違いとか誤釈多々あるかも）

• スポーツツーリズム＠辻グループ

  沖縄と言えば海だが、閑散期に観光客をどう呼び込むか。例えば野球キャンプや那覇マラソンは既に認知度が高い。トレッキングやトレイルランニングは世界的に広まりつつあるが、沖縄ではまだまだ。問題点をどう洗い出し、それらに対してどういう提案ができそうか。

• 景観政策＠下地グループ

  沖縄には景観法（景観規制）が準備され、ガイドラインを元に市町村毎に取り組みが始められつつある。しかし一般住民レベルでは認知度が低い（20％以下）だけではなく、景観について良し悪しをあげることができない。これがハワイだと80％以上の住民が認知していて、その良い点も悪い点も指摘することができる。観光客からすると「沖縄らしい街並み」を求めているし、地元の人は「暮らしやすい街並み」を求めているだろう。それらを両立させるためにはどういう施策が考えられそうか。

• 観光の資格＠井川グループ

  沖縄でもハワイでも人事担当からすると資格そのものはそれほど重要視しておらず、実践できるかどうかが問われる。特にハワイでは質の高いパーソナルテストを実施している点が異なる。また、沖縄だと抽象的な資格や目的（語学とか）だけを持ってる人が多いのに対し、ハワイでは「ホテルの○○」というような具体的な業務を目的に取り組む人が圧倒的多数。これらを踏まえて、大学における観光業人材教育において、理論と実践を組み合わせた形は考えられないか。

• 格付け制度＠上地グループ

  ホテルやレストラン等におけるハード・ソフト面における格付け制度は、それを望んでいるカスタマーがいるからこそ。一方でそれだけでは語れない側面があるのでは。例えば「ハワイらしさ」や「沖縄らしさ」を導入することはできないだろうか。

仮に情報工学科で似たようなことをやろうとするとどうなんだろう。インターンシップじゃなくて最初から共同研究で良いじゃんみたいな話になるのかな。知的財産的にいろいろ面倒な状況がありそうではあるし。

今日は会議含めてイベントな一日でした。

午前中はAmazon AWS説明会。料金体系は他ベンダーさんと連携する形で前払い制チケット（料金越えた時に直ぐ落とすではなく、更にチケット買うとかいくつか選択肢もあるらしい）あるとか。基本はaccount単位での料金体系になるので、研究室単位でaccount作るよりは学科／学部／全学とか規模大きくした方が料金的にもスケールメリットはあるとか。accountの下にgroup and/or userという形でどこまでリソース許可するかはいろいろ調整できるらしい。ブラウザ経由だけじゃなく、API直接叩くとかSDK経由も可とかは割と嬉しいか。学科全体で数十〜数百VMをクリックしながら管理とか考えたくないだろうし＞システム管理チーム。

お昼（午後じゃなくて昼食時間）はデザインスクールの事前討論。高校生らも来る予定なのでどういう準備をしたら良いか、どうやったら高校生が参加しやすいか、事前のフィールドワークが必要か、といったことについてテーマ毎に分かれての討論。予め討論時間が短いということは分かってたんですが、それ以上に事前説明で時間オーバーしちゃってよりタイトな時間に。結果として「物足りなさ」を味わう羽目になっちゃったかと思います。ごめんなさい。ここは逆にそれをバネにして、その後に「こうしたいんだ！」という主体的な行動に移す形でリベンジしてもらえたら嬉しい限り。

そのまま午後の会議に突入して、予想では30分ぐらいで終わるだろうと高をくくってたのですが2時間弱かかる羽目に。ま、悩ましい議題ではあった。学科としての方向性を募集要項なりで明示してないのが悪いということでもあるので、次年度に向けてそこの手直しが必要という共通認識は得られたっぽい。

夕方から研究室紹介ということもあって、私自身の出番は7:45の予定。時間空いてるしということで10年ぶりぐらいにきたやの山菜丼。学生というか研究室配属された後はお世話になりまくりだったな。久しぶりに食べた山菜丼は思ってたほどの旨さでは無かったけど十分美味しいし、普段食べてない野菜あれこれ食べれるという点でも良いな。だけどご飯は減らしてもらおう。。（食べ過ぎた）

研究室紹介は終了したのは8時30分という長丁場。聞いてた学生の方は、なんとなくで参加してたらキツいだろうな。個人的にはいろんな先生の本音or売り込みをどうするかという意味でも面白いとは思う。私自身は年度毎に参加の仕方が違いますが、たまに最初から最後まで参加してる年もあります。いろんな分野の話を聞くことも面白いし、突っ込みたくなることもあるし。

NAL研の出番は今日のラストから2番目。個人的には「(一度は)笑いを取る」とかの大切さも分かるんですが、それ以上に「熱意」を直接ぶつけることの方が重要だと考えていて、特に去年からは「研究室でやってる具体的なテーマ」よりも「何故こういうことをしたいのか」を重要視して話してます。大分早口になっちゃうのでたまに緩急を取ることを意識してみてますが、まだ全体としては喋り過ぎかも。でも、熱意を伝えようとするとこうなるんだよー。

説明の時に見せてた資料は一通り公開してます。具体的には下記を参照ください。

• 事前に宿題としてもらった「説明して欲しい項目」への回答
• 2012年度のイベント例（学会活動等
• 仮配属者向け資料: [ トップページの左メニューから各種リンク | これまでの卒研テーマ等の紹介資料＆興味のある関連事例集 ]
• (上記が見れなくなった際の退避用ページ): [ トップページの左メニューから各種リンク | これまでの卒研テーマ等の紹介資料＆興味のある関連事例集 ]