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うぉず
はじめに：当シリーズについて
当シリーズは、様々な職業の方に「どうやってApple製品を使いこなしているのか？」という事に焦点を当てて書いていくシリーズ。
とある読者さんからの提案があり、「それは絶対やったほうがいい！！！」と強く共感した事が当シリーズのきっかけだ。
もし、あなたが何かしらのプロフェッショナルなお仕事をされているのであれば、お礼として500円分のアマゾンギフト券をお渡しするので、ぜひご協力頂ければ幸いだ。
募集要項はこちら→ープロフェッショナルの「◯◯」シリーズお手伝い募集要項ー
では、早速いってみよう！！
現在のメインマシン、サブマシン
メイン機
・13インチMacBook Pro (Early 2015, processor 2.7GHz Intel Core i5, memory 8GB, SSD 128GB)
サブ機
・iPhone SE
なぜ、このApple製品を使っているの？
うぉず
よろしくお願いいたします！
それでは、まずは大まかにで結構ですので、メイン機のMacBook Proの使い方について教えていただけますでしょうか？
2015年モデルは最後の光るリンゴMacですからね。名機ですv(￣∇￣)ﾆﾔｯ
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愛するMacBook Proとともに、がんのgenomeについて研究をして論文を書いています。
研究では画面が大きければ大きいほど効率があがるため、デスクでは27 inchのモニターにクラムシェルモードでつなげて使用しています。ミーティングの際や発表の時はもちろんラップトップを持っていきます。
論文というと堅い印象を持ちますが、実際は論文とはEric CarleのThe Very Hungry Caterpillar（はらぺこあおむし）のようなFigureという綺麗な絵のついている英語で書かれた絵本のようなものです。ただしフィクションとすると捏造となってしまうため、事実と観測データに基づいたノンフィクションストーリーです。
研究の流れとしては
- Scientific questionを打ち立てます。何が、まだ解明されていないのか。何を、明らかにしたいのか。ここが一番難しいです。打ち立てたscientific questionを解明するために下記の全てのステップがあります。このscientific questionを明らかにするためという意識が非常に重要です。
-
いかにapproachしていけばよいかを考えます。他のラボのコラボパートナーともこの段階でよくdiscussionをします。
-
具体的にデータを解析しラップトップで解析可能な大きさやファイルにしたり、実験を行いデータを収集します。
-
Meetingや他のコラボチームにプレゼンしてdiscussionを通じて2-4を繰り返します。
-
3.で得られたデータをまとめ、絵本の絵の部分にあたるFigureを作成したのち、storyを展開していきます。絵本でも絵が重要なように論文ではFigureが極めて重要な意味を持ちます。絵本でもある程度絵を追うだけで内容を把握できるのと同様、論文もFigureのみである程度内容をつかむことができます。ですので、可能な限りのテクニックを使って綺麗なFigureを構成していきます。
-
実際に論文を書きおえたら、この世に一冊しかないteam全員で作った大切な絵本ですから、作成に貢献した人が漏れていないか最新の注意を払い、投稿します。
-
Reviewerの要求に応え、晴れてacceptされれば論文に掲載されます。全世界のみなさんの手に渡り、昔子供の時に買ってもらった絵本のように、我々が作った絵本をぜひワクワクしながら読んでいただきたいと祈ってます。
この中で3. 以外は全て私の愛する光るリンゴ！であるEarly 2015で行なっています。
流れを絵にしてみました。文をstoryとして楽しんでいただければ幸いです。初めは楽しく作っていたのですが、作成してみると下手くそで送るか迷いましたが、添付しておきます！うおずさんのブログは面白すぎるため、プロのイラストレーターさんも閲覧されている方がいると思うのですが、素人が作った絵ですので堪忍していただけると幸いです。
うぉず
論文を絵本で…というのも初めて聞きました。そんな世界があるのですね。私や読者さんたちの世界がまた広がることになりそうです。
さて、詳しいアプリについては守秘義務があるとのことですが、何点か質問があります。
- WindowsよりもMacを選択されている理由はなんでしょうか？
- 大量のデータを保持されていると思うのですが、SSD128GBに加えて何かしらの外付けHDDやiCloudを利用されているのでしょうか？
- 何か作業を効率化するために工夫されていることはありますか？(特定の音楽を聴く、リラックス系のアプリを使うなどなど)
お答えできる範囲で結構ですので教えていただければ幸いです。本当はMacを覗きにいきたいくらいどんなアプリを使われているのか気になっていますが。笑
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うおずさんのご興味があること、なんでもご質問ください！可能な範囲でお答えいたします。
絵本はあくまで比喩でございます。論文は明らかにしたScientific questionを説明するためにFigureと文章で構成されます。ここでは、ストーリー性を持つことが大変重要です。
関連性のないデータや文章を並べることはよいことではなく、Scientific questionを明らかにしていく過程をストーリーに仕上げていくわけです。Figureを絵に、文章を絵本のストーリーに例えさせていただきました。The Very Hungry Caterpillarのように、素晴らしい絵本ってストーリーが一貫してますよね。
私は海外、北欧のとある国に住んでいます。ここでは私が外国人ですが、私からみた外国人はmetaphorが大変お好きです。しばらく日本に帰っておらず、ついついmetaphorを使ってしまいました。
出だしから、わかりにくくお話ししてしまい、大変申し訳ありません。猛省しています。
少しだけ、なぜ、がんのgenomeの研究をしているのか。なぜ、がんのgenomeを研究する必要があるのかお話しいたします。詳細ではなく、ざっくりとした説明で恐縮です。そちらのほうが、私もなぜMacを選んでいるのかとか、データについてとか作業の効率化についてのご説明がしやすいです。
がんは非常に複雑で時に奇妙な行動をします。一昔に比べ治療成績が向上したとはいえ、がんに苦しむ患者さんは多くいらっしゃいます。今は無理でも、いつか治る時代が来て欲しい。そのためには何が必要か。がんについて深く知ること、つまり基礎研究が大切です。
そのため、もともと臨床医だった自分の人生の一部を、もしくは今後ずっとかもしれませんが、基礎研究に割り当てることとしました。がんの成績を上げるためには、がんがどのようなメカニズムを持っているのか基礎的な理解が不可欠です。基礎があるから応用があります。
Next generation sequencer (以下NGS、次世代シークエンサーのこと)という機械を用いてDNAの塩基配列を解読する技術が確立して以降ゲノム研究は大きく進歩しました。人間の細胞ではタンパク質が働いて、まるで人間が社会を構成するように細胞も秩序正しく日々の生活を営んでいます。DNAはアデニン(A)、グアニン(G)、チミン(T)、シトシン(C)の4つの塩基がATGCCTGA、、、のように並んで構成されます。
これらが、アミノ酸に対応していてタンパク質が出来上がります。実際にはDNAからmRNAに転写され、スプライシングをうけ、、といった工程がありますが、ここでは省略しましょう！DNAの重要な働きの一つはタンパク質をコードしているのです。
NGSを使うと、しろくまさんが解析したようにがんgenomeを構成するDNAの配列が、なんと詳細にわかってしまうのです！一例ですが、本来人正常細胞ではCCTGTAGCという一部の配列の青文字Tが、がん細胞内のゲノムではこの場合は赤文字Aに変わってしまい、CCTGAAGCになってしまいました。
これをmutationと呼びます。このようなmutationが重要なタンパク質のコード領域にたくさん起きたらどうなるでしょうか。場合によってはコードされるアミノ酸が変わってしまうため、結果タンパクの構造が変化し、機能を失ったり暴走したりするようになります。Mutationが蓄積した結果、悪い細胞を見つけて増えないようにするタンパクが働きを失ったりすると、結果私たちの体の中の秩序に逆らい暴走するがんが生まれてしまうのです。
このように、がんを理解するためには、がんのgenomeを理解することが必須です。がんをgenomeの切り口から研究する、これが私の行なっている仕事になります。
まず、Macがよいのか、Windowsがよいのかというテーマを、同時に使用したことのある方の感想は、もちろんお聞きして、あるいは拝読して大変面白いのですが、科学的にはどうかと問われれば、全く信用することができません。バイアスが入りすぎるからです。
では科学的に検証することはできるのかと問われれば、精度の高い科学的検証はできません。スペックは同等としたとしても、見た目と使い勝手が違いすぎるから。これは盲検化できないことを意味します。
Fisherの実験計画法、今の時代でのランダム化比較試験がこの手の2択の科学的検証では人類が持ちうる最強の方法です。参加者をある程度集めてきて、ランダムに2群に振り分けさせていただき、Outcome、何らかの結果で統計学的に有意かどうか検証する方法です。
人が必ず持つバイアスを取り除くためには、少なくとも参加者は盲検化、つまり参加者が使用するラップトップがMacかWindowsか伏せておく、言い方を変えればわからなくする必要があります。しかし見た目は全く同じだけど中身はMacかWindowsのラップトップを作ったとしても、ラップトップを開けばMacかWindowsかわかってしまうため、盲検化は不可能です。
すると、例えばMacが好きな人がMac群に入ればテンションがあがりOutcomeがよくなり、Macが好きなんだけどWindows群に入った方はやる気をなくして結果がでないというバイアスが入る可能性があります。つまり科学的に検証は不可能。
従って、主観的判断に委ねられます。
私は仕事を含めて、最低限やらなければならないことに絞っていく引き算の考え方が好きです。これは以前の職業に多分な影響を受けています。もともとの性格もありますが、それに臨床医出身ということも加わって性格が形成されていったのだと思います。
医療はほぼ全ての行為が侵襲性というデメリットを潜在的に持っています。採血は痛いし、部位によって、例えば橈骨皮神経の領域では末梢神経損傷のリスクが高くなります。CTやXrayではX線に暴露します。手術は麻酔、手術手技に伴う合併症が必ずあります。
ですから医師の仕事は患者さんからお話を伺う以外、本来少なければ少ないほどよいのです。侵襲という、ときに重大になりうる副産物を併せ持つ医療が正当化されるのはあくまで、メリットがデメリットを上回ると判断される場合のみです。
検査をすることによって診断に至る、もしくは重大な病気を否定できる、手術を行うと生存率が治る、もしくは生存率が向上するなど。私はもともと外科手技のある診療科だったため、手術も出血が少なく、速く、合併症が少なく、そして再発率が低いと全て少ないことが良いに決まってます。
そのためには、必要なことに注力し、無駄は全て削ぎ落とすことが一番良いです。ただしもちろん必要なことは行う必要がありますし、その義務があるとプロ意識は持っています。
MacとWindowsのパソコンを比べると、どちらが引き算の発想で作られているか。私の感性ではMacです。そして、引き算の発想でラップトップを選択した結果、今のスペックにおちつきました。
Genome研究ではおっしゃられる通り、データ量は巨大になりますので、私は合計4TBほど外付けHDD、外付けSSDで保管しています。特に外付けSSDは必須です。やはり他のパソコンとのデータ移送が圧倒的に早いので、私はMac内部のSSDを増やす代わりに外付けSSDに資金を回すとともに、環境に配慮することにしました。
またEarly 2015まではSDカードをスロットに挿入したまま使用することができますので、私はTranscendの256GBのSDカードを使用しているので、ラップトップの容量としては合わせて384GBほどあります。私はラップトップは最悪プログラムが動きさえすれば良いと思っています。
ただし、持ち物が増えるので、今回発表された8TBまで搭載可能な16 inchは確かに魅力的。それ以上にRでのファイル書き出しなどの時間が短縮されるモンスタースペックのプロセッサも魅力的。持ち運べる巨大なモニターも魅力的です。しかしそこに外付けSSDを加えると、無駄が増える分やっぱり環境に悪い気がしてしまいます。
iCloudは使用しておりません。Macが一台、スマートフォンが一台ですので、連携を取るには5GBで必要十分です。
作業の効率化で工夫していることはモニターは大きければ大きいほど、効率化されると思います。小さい文字を脳が認識するためには、体力を消耗しますので、ここでは無駄な消耗を省いて、体力は仕事に温存すべき。
ですので、モニターにつなぐことが必要です。つなぎ方はダブルディスプレイにするか、もしくはクラムシェルモードで使用するかの2択になります。ここで、クラムシェルモードを選択すること、つまり画面は一つで全ての作業を行うようにしています。
ラップトップを開いて作業をすることもできますが、画面が二つになると目線をずらす必要があります。この目線をずらす時間と、ずらすことにより元の画面に戻って目と脳が対象を認識するまでの時間がもったいない、言い方は少し棘がありますが、無駄な時間と体力を浪費してしまうからです。
無駄を徹底的に排除し、目も前の仕事に集中することが、よい仕事をする上で肝要だと考えておりますteamで動いているため、スピード感を持って仕事をこなしていくことが大切です。自分のところで遅れが出ると全体に影響を及ぼしかねません。また、この解析、来週までによろしくということもよくありますので。私は仕事が遅い方ですが、仕事を終わらせて早く家に帰りたいですし。
あとは本丸に直結する実験、解析を行うことです。関係ないことを行なっていると、もちろん効率は悪いですから。集中力が低下してきたと感じたら、音楽を聴きますよ！youtubeをよく利用しています！
使用しているアプリは実はそれほど多くはないですよ。一部のアプリは公開できませんが、ステップ5からの作業では、絵本に例えるとR言語で原画を書き、Adobe系のソフトで色を塗っていく感じです。ですのでよく使うアプリはRとAdobeのアプリになります。
あとは細かいですけどExcelはあまり使わずRで可能な限り解析を行うなどでしょうか。Rはプログラムコードを書かないといけないので、一見時間が長くかかるように思えるのですが、他のサンプルを解析する時に同じ条件設定で行なったりしなければならないことや、同じコマンドで作図ができることを考慮すると、最終的には最も早いです。急がば回れですね！
とはいえ何か例がなければ説明しにくいので、しろくまさんがMacBook Proを使用して解析した左のScatter plotを例に、データとコードを記載してみます。
library(ggplot2)
A <- c( "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "p", "q" )
B <- c( 1, 3, 2, 5, 6, 7, 3, 4, 2, 3, 2, 2.5, 4.3, 3.5 )
C <- c( 11, 30, 41, 23, 43, 22, 16, 35, 12, 32, 20, 38, 28, 29 )
D <- c( 1, 2, 3, 40, 5, 60, 30, 10, 9, 50, 40, 50, 40, 28)
data <- data.frame( A, B, C, D )
ggplot( data = data ) +
geom_point( mapping = aes(x = B, y = C, size = D, color=A ), alpha = 0.8 )
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話は少しそれますが、ggplot2はHadley Wichhamという方が作成した神パッケージです。Hadleyはもともと医学部生でもあり、親近感を持つとともに、大変尊敬しています！
私の従事している基礎研究では、まだ誰も発表していない新規の物語を作成する必要があります。何がわかっているのかが分からなければ、何がわかっていないのか、がわかりません。
ですからステップ1では論文を大量に読んでいくのですが、できるだけラップトップには保存せず、頭に入れるようにしています。もちろん重要な論文は保存しておきます。理由はあまりに多すぎて保存するスペースと時間がもったいないから。また頭に入っていないとdiscussionできないですし、何より開いてもう一度読む時間がもったいなさすぎます。その時間は他のことに回すべき。
ざっと作業効率化のために工夫しているのは、これくらいでしょうか。
うぉず
ただ…海外で研究をされているとのことでますます興味が増しましたv(￣∇￣)ﾆﾔｯ
そのためには、必要なことに注力し、無駄は全て削ぎ落とすことが一番良いです。ただしもちろん必要なことは行う必要がありますし、その義務があるとプロ意識は持っています。
かっこよすぎです。惚れそうです。
作業の効率化で工夫していることはモニターは大きければ大きいほど、効率化されると思います。小さい文字を脳が認識するためには、体力を消耗しますので、ここでは無駄な消耗を省いて、体力は仕事に温存すべき。ですので、モニターにつなぐことが必要です。
同意です。おっしゃる通りです。
目線をずらす時間と、ずらすことにより元の画面に戻って目と脳が対象を認識するまでの時間がもったいない、言い方は少し棘がありますが、無駄な時間と体力を浪費してしまうからです。
うぉぉぉ！！！！！！めっちゃ好きです。。こういう考え方…v(￣∇￣)ﾆﾔｯ
研究内容についても分かりやすく解説していただきありがとうございます。
興味が尽きません。いくつかまた質問させてくださいm(_ _)m
１、＞＞集中力が低下してきたと感じたら、音楽を聴きますよ！youtubeをよく利用しています！
とのことなのですが、具体的に聴く音楽は決まっているのでしょうか？
私には研究者の知り合いはほとんどいないのですが、英語教師の１人がレム睡眠の研究に携わったことがあるらしく、彼が「決まった時間に決まった音楽をかけることで生産性を向上・キープさせることができる。」と豪語していました。確かにいつも同じ時間に同じ音楽を聴いていました。
まぁ、彼の影響もあり私はクラシックにどハマりしたのですが。。笑 何か音楽へのこだわりがあれば教えてください！ディスプレイにもこだわりがあるのであれば、音楽にもこだわりがあるのではと勝手に推測しています。
２、Macを愛して使われているとのことなのですが、持ち運びにはどのようなカバンを使われていますか？勝手なイメージですが、研究者さんはお洒落なカバンを持っていそうなので気になります。
当ブログの読者さんはカバン好きが多いのでぜひ。
３、これも私の勝手なイメージなのですが、思考の整理を行うにおいて何か具体的に行われていることはあるのでしょうか？
例えば、ホワイトボードに色々とアイディアを書き出していって、引き算的に思考を整理していったり、もしくは何かアプリを使って情報を共有しあったりなど。
私の知り合いだけなのかもしれませんが、欧米人は少人数であってもホワイトボードなどを使って思考を整理する傾向があるように見えましたので何かそちらでも行われているのかなぁと気になりました。
ちなみに私はApple Pencilを使う以前からホワイトボード大好き野郎です。
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モニターへのこだわりはあるのですが、決してmultiモニターを否定したいわけではなく、どちらかというと理論的に考えた上で、monoモニターが研究には優れていると思っています。決して自分の価値観を押し付け、ｍultiモニター派の方々に不快な思いをしていただきたくないです。臨床出身ということもあり、人をできるだけ傷つけたくない、といつも思っています。
少し言葉足らずな説明となってしまいましたので、少し補足させてください。モニターに関してはいつも動物園に行くたびに考えてしまいます。チーターさんならどっちのモニターを選ぶのか、しまうまさんならどっちを選ぶのかと。
肉食動物はhuntするという明確な目標が決まっているため、例えばチーターさんは目が平面についています。これは正面の目標を、できるだけ補足するためだと思います。反面チーターさんは背後の情報を見ることはできません。
それに比べシマウマさんは目が離れて側面についています。立体つまり詳細にものを認識することはチーターさんに比べ難しくなりますが、その代わり350度ほど見渡すことができると言われています。シマウマさんは捕捉されるほうですから、より多くの情報を一度に集め、行動を決める必要があるわけです。
こんな科学的実証試験は見たことがありませんが、解剖学的な目の構造を考慮すると、ぐるりと見渡すことができないチーターさんはシマウマさんに比べｍonoモニターを有意に選択する、350度の視野をもつシマウマさんは視野がとてもお広いのでmultiモニターを選択するのではないか、といつも思っています。
こんな科学的実証、一回実施してみたいですよね。
サバンナを訪ね、チーターさんとシマウマさんにどっちが好きか聞いてみたり、実際選んでもらったり。そして、統計学的に検証する。
一つのディスプレイを好むか、多くのディスプレイを好むかは、huntするのか、情報を多く集めるのかで変わってくると思います。
うおずさんは、短期間でたくさんの情報を集めたうえで、ブログで情報を発信していただいています。その場合は情報を集めることが重要なファクターですからmultiモニターのほうが適していると思います。そして、そんなブログを私も、とても楽しみに読んでいます。
海外にいると活字に飢えるんです。またうおずさんはコメントを決して否定されない素晴らしい人格をお持ち。情報を集めるけれども、他の方の意見も尊重し、許容される、そのような素晴らしい人格もmultiモニターを選択される一つの要因だと思います。
私の場合は、2年ほどかけて、一つの論文で情報を発信していきます。2年でたったのひとつ。しかも内容はたった一つのScientific questionに答えているだけ。そして、研究は目標が明確ですから、どちらかというとhuntに近い行為。視野は狭いのですが、出来るだけ深く洞察する必要があります。まさに肉食獣に似ています。そういう意味もあってmonoモニターを好むのだなと思っています。
音楽なのですが、予想に反し恐縮なのですが、特に決まっていません。音楽自体は昔ピアノを弾いていたので好きですよ。
うおずさんは、クラシックがお好きなのですね！大人で素敵です！
私はクラシックは反面、仕事中は聞きません。ジャズも出来るだけ聞かないようにしています。ビールとかワインが飲みたくなるので、特にジャズは笑。
その先生がおっしゃられると言うことは、音楽と、松果体からのメラトニンの分泌はもしかしたら相関があるのかもしれないですね！そのような研究があるのか気になります。
今はできないですが、日本に帰ってからまた何か楽器を始めてみたいとは思っています。私は長髪なので、妻はサックスとか似合うんじゃないと言ってくれているので検討したいです！
なぜyoutubeかといえば、無料だからというのが、根底にあります。以前の記事で、うおずさんはアプリにはお金をかけるべきだとおっしゃられておりました。資本主義経済の中ではこれは、私も当然だと思っています。
しかし、我々のような、臨床医や研究医といった資本主義経済の中で生きていない住人にとって、”有料”というのは当然の感覚ではなく、どちらかというと私の感覚では人間の基盤になるもの、重要なものは”無料”に近いという感覚があります。
Scienceと医療を有料、つまりビジネスと捉えることは極めて危険です。
Scienceは人類のため、決してビジネスのために行なっているわけではありません。また医療もビジネスにしてしまうと、医療費がとてつもなく高騰する可能性や、医療を受けたがために破産したり、医療を受けることができない方が必ず出てきてしまいます。また手術をすると儲かる、では危険でしょう。きっと、適応外なのに手術をしまくるDrが出てきます。医療はしっかりとmanagementされた上で、どのような方に対しても開かれるべき。
例えば私がほぼ毎日使用しているR言語、およびRパッケージは無料です。有料にしてはおそらく社会に浸透しない、それよりは、科学が進歩するために多くの科学者に使ってほしいというRoss IhakaとRobert Cliffordという偉大なR作成者の尊敬すべき、信念があります。Dataと会話するためには何らかのコンピュータ語を使用して会話していかなければなりませんが、PythonよりもRを好むのはRossとRobertが好きすぎるというのが背景にあります。あとはHadleyも！
Youtubeはもちろん広告が入っていたり、個人がどのような曲が好きなのかデータを収集するという一面はあったとしても、無料で素晴らしいサービスです。
自分の人生は、決してお金を儲けるためにやっているのではないと常に意識をするためにも、無料で素晴らしいサービスを積極的に取り入れるようにしています。
ところで、気分によってある程度かける曲は変えていますよ！
気分が落ち込んできたときは明るい曲、プログラムコードを起こしており、乗っているときはドラムがズドドドと響くような曲など。乗ってる時はロック、思うように進まない時は元気が出る曲ですね！
あとは、日本の曲を聴くことが圧倒的に多いですね。
日本にいた時はこんなことは思わなかったのですが、やはり外に出てみると、愛する祖国が恋しくなるのです。きっとChopinは祖国、ポーランドを思い続けていたのでしょう。いえ、ワルシャワ公国と言うべきなのでしょうか。
ルーティーン化することによって確かに生産性は向上するのかもしれません。ただ、私はデータ解析のほか、実験も手がけていますので、なかなか決まった時間に行動することが難しいのです。長いときは一日中細胞を扱うCell labなどにこもっていますし。
カバンはリュックです！北欧は物価がとても高く、外食するととても値が張ります。したがって、お弁当を毎日持参していますが、パソコンにお弁当に水にと多くのものを運ぶのにリュックが優れているかなと思っています。また、今のリュックは9年使用しているので、だいぶヘタってきていますが、妻から誕生日のプレゼントでもらった大切なリュックです。
ラップトップはその前に限界が来ることが多いので難しいですが、私は愛したものをできるだけ長く使っていきたいといつも思っていますし、愛する妻からもらったものなので、ますます大切にしていきたいです！
とはいえ、このままではうおずさんの予想にことごとく反し、なんだか大変申し訳ないので、ほしいバックを記載しておきます！エアロコンセプトのアタッシュケースが、欲しいです！あの引き算に引き算を重ねたケースは最高ですね！あんなケースからMacBook Proを出して学会で発表してみたいです！
そうですね。欧米人はホワイトボードが好きな印象はあります。私のボスもホワイトボードにあれこれ書いています。
ただ私は、可能な限り、ものは少なめにして生きています。人間が生活する以上、環境に負荷をかけます。しかしその負荷を最小限にすることで、次世代に対して持続可能性のある社会を作っていくことが、我々大人の責任だと思います。ひとくくりにすることはよくないですが、北欧全般としての考え方は化石燃料を使うことや、それに伴う温暖化を決して、否定しているわけではありません。使うのであれば生活するための最小限を使い、次世代のために無駄をやめましょうという考え方です。
したがって、考えたり整理したりすることは、出来るだけ頭のなかで行なっています。できるだけ頭の中で行えることを増やす。これが人間の能力を最大限高めるのに必要だと思っています。ただ残しておきたいものは、Illustratorで一つの図にまとめたりしています。そうすることで、プレゼンテーションの時に使えるので。
多くはパワーポイントを使って発表するので、後からパワーポイントを送って共有したり、みなAdobeのソフトを用いているので、PDFで送ったり、そのままaiのファイル形式のまま送ることもありますよ。
また、もともと将棋が好きということもあって、考えることが好きです。反面覚えることは好きではありません。特に電車のバスとかバスの中とか。ひたすら考え続け、まとめていく感じです。
うぉず
思わず何度も読み直しました。いいですね。。すべての思考が深いです。
しかも内容はたった一つのScientific questionに答えているだけ。そして、研究は目標が明確ですから、どちらかというとhuntに近い行為。視野は狭いのですが、出来るだけ深く洞察する必要があります。
かっこいいです。
ただただ、かっこいいです。
あと、個人的に例えを先に出してググーッと自分の主張を強める文章が私は好きです。(英文に多い気はします。たまに例えが長すぎて本題がどこへ行ったか分からなくなりますが。笑)
なぜyoutubeかといえば、無料だからというのが、根底にあります。
以前の記事で、うおずさんはアプリにはお金をかけるべきだとおっしゃられておりました。資本主義経済の中ではこれは、私も当然だと思っています。
私もこの点には激しく同意です。最近は学習、特に英語やプログラミングなどの重要なスキルを無料で学べるようになったのもいいですね。
過去の英語の達人の書籍を読んでいると海外のラジオ放送をなんとか手に入れてそれで勉強していたとかの記述がありますので、それを無料でいつでもどこでも手に入れられるなんて素晴らしい時代になったなぁと思います。
例えば私がほぼ毎日使用しているR言語、およびRパッケージは無料です。有料にしてはおそらく社会に浸透しない、それよりは、科学が進歩するために多くの科学者に使ってほしいというRoss IhakaとRobert Cliffordという偉大なR作成者の尊敬すべき、信念があります。
カッコよすぎです。
ちょっと。。。１記事書いて欲しいですね。
最近はリモートワークの取りやすさからPythonがかなり人気ですが、、、別に批判するわけではないのですが、、、こう、、、ちょっと違和感があるのですよね。始め方が。
大好き！
これやってみたい！
世の中を良くしたい！
という単純な理由の方が私は素敵だと思っていますし、大好きです。
うぉず
最後の小型iPhoneとして人気のiPhoneですので、そのサイズ感についてこだわりがあるのであればそちらもぜひ聞かせてくださいv(￣∇￣)ﾆﾔｯ
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英語は具体性を重んじると思うので、具体例を出すことが多いですよね！
もちろん、論文はそのような書き方はしないですが、population article (非専門領域の方向けに科学的文章を書いたもの)、ではmetaphorを用いたりして、論文に比べてフランクな文章で仕上げていきます。
その場合、プロフェッショナルの翻訳家の方がおっしゃられていたように、文章の中でうまくmetaphorが織物のように関連付けされていくように意識はしているのですが、もともと日本語に慣れ親しんでいる私としては難しく感じてしまいます。したがって、会話や文章を書く時、普段から例を用いて具体的に構成していくように意識するようにしています。
英語やプログラミング、最近は無料で公開されているアプリや本など、すごいですよね！
私も英語はBBCのPodcastやyoutube、RやPythonはR for Data ScienceやPython Data Science Handbookなど無料で公開されているもので学ぶことができて、とてもありがたかったです。無料のものをここまで利用させていただいた分、私も特に次世代に対して、貢献していかなければ！と、いつも思っています。
ただ、無料で用いることができるようになった反面、英語はできて当たり前、R、Pythonもスクリプトが書けて当たり前、というようにハードルが上がっていると思います。テクノロジーが進化するとそれに合わせて、人間のスキルを挙げていかなければGlobalな社会で通用しませんから、どっちがよいのか、ちょっと悩みますよね。日本人が便利に感じることは、世界の他の国の方々も同様に享受できているわけですもんね。
苦労して勉強しなければならないが、その分、英語が話せて書ければ、それだけですごいスキルと評価された。
のが
簡単に勉強できる反面、少なくとも英語は話せて、書けて当たりまえ、
に変わってしまったわけです。
悩ましいですよね！！どっちがよいのか！！
すみません、うおずさんの一節を否定するわけではなく、私は昔はこういう苦労をしたが、今はいいのう！みたいなフレーズはあまり好きではありません。確かに楽になって幸せになったこともあるでしょうが、今は別の苦労があるはずと思ってしまいます。英語で言えば、すでに話せて書けて当たり前の世の中になってしまったように。
実際、パッケージを用いて解析を行うことができるのみの情報分析屋であるBioinformaticianは、BiologistやClinician、そしてある意味数学という最強のbackgroundを持つmathematicianの侵略にあっており、パッケージを作り出すことができるBioinformaticianでなければ生き残りは厳しくなってきています。
Rは本当によいプログラミング言語だと思います。習得もそれほど難しくないですし。今は高校の数学でも統計が取り入れられたと聞いています。ぜひ、ご興味のある方はRをインストールして、言語の美しさと強烈なパワーを感じていただきたいです。
Pythonでもほぼ、同じ統計解析はできると思いますが、Rが強烈なのはスクリプトが短くシンプルなことですよね！まさにMacと同じです！大好きなmikli & STARCKの眼鏡越しに、Ｒ in Macを眺めるだけでワインが飲めそうです！例えば、えっこんな短いコードでregression (回帰分析)できるの？と感動します。
ちなみに、しろくまさんが解析した、右下の世界で生存曲線解析に用いられているKaplan-meier survival plotもRのggplotを使って簡単に作成できます。今でもニュージーランド人に会うとRをありがとう！と感謝の意を伝えています！Rはニュージランド出身で、Hadleyもニュージーランド人ですからね。
うおずさんの違和感おもしろいですね、笑。
確かに子供のような、やってみたい！というシンプルな方が私も好きです。職場上、理由を常に考えてしまいますが、ほとんどのことはランダム化比較試験とかで検証できないわけであって、そうなると知識と経験に裏付けされた直感とか嗅覚がArtificial intelligence（AI）も入ってくるなかで、重要性を増してくるような気がします。もう知識では、ワトソン君には勝てないですからね。記憶できる論文の量がワトソン君と私では違いすぎます。
実は医師はAIの進化によって、消える可能性のある職種の中で最も高い職業の一つなんですよ、笑。診断はワトソン君のようにAIのほうがすでに優れている面がありますし、遠隔操作ができるようになれば、優れた外科医に症例が集まるため、2極化が今後最も起きやすい職業のひとつで、一方はAIに吸収されていく。ですから、自分の技術を磨いていったり、ワトソン君にはできないことを考えていかなければ、私の将来も危ういです。
話はずれましたが、決定する時はシンプルに考えることが大切だと私も思っています。末節は省いていって、幹を大切にするというか。私も、もともと医学部に入ったのも、臨床医になって貢献したいというシンプルな気持ちでしたし、動機付けは単純な方がいいのかもしれないですよね。
後付けになりますが、他には、売り上げとか興味がもてないですから、ビジネスの世界で絶対に生きていけないというのも、すごく大きな理由でありましたが笑。生まれ変わってもビジネスの世界では生きていくことができないと思っています。
ところで、Pythonは便利ですもんね。動的言語で覚えることも少なくすみますし、汎用言語としても使えますし、NumpyやPandasを利用すれば、データ解析もできますし。多くの方がPythonを用いる理由もよくわかります。
長くなってしまいました。iPhoneに移りますね！
iPhone SEは携帯電話として使用しているため、仕事では使用していません。したがって仕事のサブ機はありません。ただiPhoneを選択したのには理由があります。私は人生の中でMacを先に購入しましたが、MacありきでiCloudとの連携を考慮すると携帯電話はiPhoneが優れていると思います。もちろん形状も使いやすさも、シンプルです。
例えば航空券や、列車のチケットなどは、Macで購入しています。そして購入したらiCloudに保存しています。こちらでは飛行機のチェックインはセルフチェックインが主流ですので、iPhoneから予約番号を見たり、列車のチケットは車掌の方に見せるだけで大丈夫ですので、iCloudに保存しておきiPhone上で提示しています。この連携はうおずさんも普段からおっしゃられているように、最高です。
これくらいしかiCloudは使用していないため、デフォルトの5GBあれば日常生活には十分です。なので3種の神器のうち2種類を使って生活している感じですね！
あとは普段はバスや電車を使っていますが、チケットはスマートフォンで購入するのがこちらでは一般的なので、iPhoneで購入して、読み取り機にかけて乗車しています。
iPhoneで電子書籍を読むことはありませんので、サイズ感は、私にはこのくらいのサイズがポケットに入れるするときにぴったしです。また購入した際に価格が最も安かったのがSEですので、良いことづくめでSEを選びました。
もう少しiCloudを利用して色々行うのであれば、大きめのiPhoneが良いのかもしれません。しかし、前述の通り、私はiCloudは仕事では使用しないようにしています。理由は、固定費をできるだけ少なくしたいこと、2TBでは容量が足りないことが挙げられますが、最大の理由はデータが個人情報を含むことがあるからです。
個人情報はいかに暗号化されているとはいえ、あの絶対に解読不能と言われたエニグマさえも英国の天才数学者Alan Mathieson Turingにより解読されたように、絶対に解読されない暗号はあり得ません。ですから、私はiCloudは仕事では使わないようにしているため、5GBもあれば十分なのです。
Apple IDとパスワードが流出した場合、最悪iCloudに入っているデータが全て流出しかねませんからね。
ところで、コンピュータの起源には諸説あると思うのですが、TuringのTuring Machineは、現在のコンピュータの祖といっても過言ではないと思っています。
一度お聞きしてみたかったのですが、うおずさんは、この発見こそがコンピュータの歴史を変えた！というような、心に響くものはありますでしょうか？私で言えばそれは間違いなくTuringです！
うぉず
例えば航空券や、列車のチケットなどは、Macで購入しています。そして購入したらiCloudに保存しています。
はいはいはい！！！
もうおっしゃる通りです！！！！！！！！私、iCloud大好きで、まさしく航空券やe-Ticketは全部iCloudに入れています。
便利ですよね。
セキュリティもプライバシーもAppleに委ねておけば全部安心ですし、たったこれだけでもiPhoneとMacを連携させて使う価値はあると思います。
ところで、コンピュータの起源には諸説あると思うのですが、TuringのTuring Machineは、現在のコンピュータの祖といっても過言ではないと思っています。
一度お聞きしてみたかったのですが、うおずさんは、この発見こそがコンピュータの歴史を変えた！というような、心に響くものはありますでしょうか？私で言えばそれは間違いなくTuringです！
アラン・チューリングですね。
恥ずかしながら、私はあまり詳しくなく、スティーブ・ジョブズの映画の中でジョブズ氏が肖像画を飾っていたことで知りました。そこから調べてコンピュータの歴史の始まりを知りました。
コンピュータの歴史を変えた私の心に響くもの・・・
うーん、、、人物や技術にそれほど詳しくはないのですが、私が感銘を受けたのは、素晴らしい企業や世界を変えた人たちはすべての垣根を超えたチームを作っていることが多いということですかね…
個人の技術や新しい技術も重要だとは思うのですが、史実を追っているとチームの重要性みたいなものを感じることが多々あります。
エニグマのチームは切羽詰まっていた状況とはいえ、各国が連携して優秀な人材だけを集めた史上初の多国籍チームとか言われることもあるようですし、そういうチームを作るのが重要なのだなぁと考えさせられました。
ジョブズ氏の初期のチームも高校生とか共産主義者とか当時にして思えば変わり者というか、どうしようもなさそうな人がたくさんいたようです。彼もまた、優秀な人材を人種や思想などに捉われることなく雇い、チームにしていった傾向があるように思えます。
そういえば、エニグマ解読チームを率いたと言われているアラン・チューリングは同性愛が原因で自殺に追い込まれましたが、同じように多国籍チームを率いたジョブズ氏は同性愛者のティム氏にバトンを渡しましたね。
直接の関係はないですし、時代が違うのでなんとも言えませんが、そう考えるとコンピュータの歴史は何か不思議なもので紡がれているのかなぁと思ってしまいます。
ぺんぺんさんはコンピュータに詳しく、また、造詣も深いため１つ、無理を承知で質問させていただきたいのですが…
プログラミングをやりたいのですが、どのMacがいいでしょう？
という質問をブログ上やTwitterで山のように受けるのですが、これに対してぺんぺんさんならどのように答えられますか？
何を作りたいか、どのプログラミング言語から始めるか、それすらも決まっていないような方には何をどのようにお勧めするのが良いのでしょうか？
私は「興味の扉を開くことが大切」と考えているため、「好きな製品を使って毎日毎日使っていればスキルや技術は身につきます。」とこれまた抽象的な回答をすることが多いです。
ただ、Macは高額ですので・・・
もしかしたら、中高生が勇気を振り絞って質問してくれているかもと思うと気軽に「買っちゃいなよー。」とも言えない部分はあります。
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個人の情報というのは、ある意味、最も高値で売れるいわば、禁断の果実です。禁断の果実の一種とされるリンゴをエンブレムにしながらも、少なくとも私の知っている限りでは、禁断の果実に手を出していない。これはAppleほどの個人情報が集まる巨大企業でありながら、素晴らしいと思います。
そうです！アラン・チューリングです！
かつては同性愛は英国の法律により禁止されていたとはいえ、お会いしたことはないですが、彼ほどの天才がこの若さで、、というのは人類の歴史にとってこれほどの痛手なことはないと思います。しかも、かじりかけのリンゴが置いてあったという。
Jobsがリンゴのエンブレムを用いたのは、これとなにか関連があるのかなっていつも思ってしまいます。やはりチューリングは尊敬に値する数学者ですもんね。果たしてチューリングがかじったリンゴは赤かったのか青かったのか、レインボーだったのか。天才にしか分かり得ない悩みが、きっとあったんでしょうね。
Teamは大切な概念ですよね。プロジェクトが最優先事項である以上、仕事はやはり人権を配慮した上でのjob型であるべきですし、job型は自然とteam作りにつながるので、今となっては当たり前の考え方ですが、この時代には珍しかったのかもしれないですね。でも引き算していけば、仕事を達成するための能力こそが最も重要で最後まで残るはずですから。チューリングはいろいろ問題はその当時あったとはいえ、チューリングがエニグマ解読のために必要不可欠な存在だったはず。
素晴らしいチームを作っていくにあたっては、性別も、年齢も、国籍も、長く働けるかどうかも全て、引き算する必要があると思ってます。常に引き算です！
言い方を変えれば、男女平等を推進し、年功序列をやめ、多国籍軍団を作れるように英語をもっと流通させ、各種権利を守るための法律を我々国民が守る必要があると、いつも思っていますし、そのように微力ではありますが可能な限り行動するように気を使っています。個人でできることは少ないかもしれませんが、やはり、大人が次世代のために、自身の行動で社会を作っていく必要がありますから。
例えば、日本人で、長時間労働できる、男性を採用条件にしてしまうと、日本人の時点で世界中の多くの人材を失い、男性の時点でさらに半減し、長時間労働の時点で短時間労働なら働ける優秀な人材が切られていってしまい、と能力の高い人材を採用するべきなのが、仕事とは全く関係ないファクターによりどんどん難しくなっていき、結果Globalを舞台とした戦いで生き残っていくことはできないですもんね。
いつも思うんですけど、仕事とかあらゆることで足し算はやっぱり良くないんですよ。仕事も、Macのスペックも足し始めるとキリがないですから。そういう意味で、やっぱり私は仕事やMacで最も重要なことは？と聞かれたらやっぱりMichelangeloって答えますかね。彫刻って仕事に似ていると思います。ひたすら、限界まで削っていくから、いい作品ができる。
引き算のほうが、足し算よりもはるかに難しい。引き算しすぎると彫刻はむちゃくちゃ、やり直しがききません。でも仕事も、やり直しがきかないことのほうが多い。理論と、知識と経験に裏付けされた直感で限りなく引きまくるから、結果いい仕事ができるようになる。
絵で言えばEdvard Munchですかね。あれ以上引き算しすぎると、何書いているのか全く分からなくなる引き算の加減が絶妙です。
手術も研究ももっと引き算できないかっていつも考えてます。引ければ引くほど、いいです。あと1分手術時間を削るためにはどうすればよいか、もっとシンプルな結論を導くにはどうすればよいかって。でもこれがすごく難しいんです。
研究も、世界を舞台とした戦いですからteam作りが何よりも大切ですよ。またメンバーシップ型にすると本質的に危険なんです。そもそも論文とは何のためなのか？これが自分のためとか、誰々の学位論文のため、となってしまうとフィクションになり得ます。つまり捏造です。どうしても人間は結果が欲しくなる生き物だから。ですから、何のためなのかを決して特定の個人にしてはいけないのです。あくまでScientific questionに答えるためです。ステップ1を常に意識していないと極めて危険です。
また目標はScientific questionに答えることですから、必然的に研究とはメンバーシップ型ではなく、job型構造をとるべきです。専門性が高い研究者をそれぞれのjobに割り当てていったほうがよい絵本が出来上がります。The Very Hungry Caterpillarのような。
またGenome研究では倫理に接触することがよくあります。特に最近では簡単にgenome編集ができてしまいます。したがって密室での研究は極めて危険。Openにすればより多くの研究者の目で倫理面で問題ないかどうか確認できますから、その意味でもJob型採用にしてteamで動くことが必須です。
Jobsが、ティム氏にバトンを渡したことはよく理解できます。Appleの製品を見てみると可能な限り引き算して作られています。別に同性愛者とか仕事の上では全く関係ないですもんね。余分なもの全てを引き算して、Appleを任せることができるティム氏に託した。これ以外に重要なこと、ありません。私、ご縁がなく今までJobs関連の本を一つも読んだことがないのですが、おそらくJobsも引き算が大好きだったと思います。
ご質問、もちろん大丈夫ですよ！お答えいたします。
興味があって、自分で動かせるお金があるなら、シンプルに即Macを購入することをお勧めします！
お金がない場合は、大人と相談するしかないです。購入していただけるのかもしれませんし、バイトしなさいと言われるのかもしれませんし、勉強しなさいと言われるかもしれません。
前者の場合、即購入です。真ん中の場合も働いたお金で即購入です。3つめの場合は、仕方がありません。Mac、来たる時購入をバネに勉強に励みます。私なら来たる時のため、英語を勉強しておくことをお勧めしますよ、とアドバイスしますかね。
どのシナリオになったところで英語が必要になります。
人間興味があることしか、やる気が出ないですし、興味があることを仕事とすべきです。興味がプログラミングに、Macにあるなら、シンプルに買えるときに即買うべきです。
確かにMacは高いです。しかし、高いということは、それだけの価値があると市場に認められているということです。価値があるから高いんです。
私はMacの製品は買うんじゃない、こんなに高価で価値のある製品を購入させていただくという気持ちでいます。
プログラミング用のMacでまだ何をされたいのか決まっていないのであれば、私ならMacBook AirかMacBook Pro 13 inchの最もスペックを引き算したモデルですね！間違いなく！AirがよいのかProが良いのかは見た目が違いすぎるので、御本人が御自身でお決めになるしかないです。2万円ほど差はありますが、愛せるか愛せないかでその後の人生が大きく変わるので、愛せる方を購入すべきです。
現行なら、Airでi5 dual core、128GB SSD、8GB memory、Proでi5 quad core、128GB SSD、8GB memoryですよね。これだけスペックがあればプログラミングには、そして他のことも必要十分です。プログラミングはパソコンが止まるようなデータ容量を読み込むとかしない限り、普通に使うのであればそれほどマシンスペックを使いませんし。
Memory 8GBだと確かに遅くなる時があると思います。というか使っていれば、絶対に遅くなる局面があります。ここで考えます。遅くなるということは、どっちかに責任がある。Macが悪いのか、それとも、扱っている私が悪いのか。どっちかです。大概私に責任があります。
Macが悪いのではない、やり方がわからず、いろいろ調べながら、またアプリを開きながら作業する、つまり基礎知識の足りない私が悪いんです。
ですから、遅くなった時は逆に成長するチャンス！、です。今回は遅くなるけど、その分今回は遅くなった代償にやり方を覚えるようにします。そしたら、次同じ局面が出てきた場合、今度は覚えているから遅くなりません。スキルが一つ伸びます！もう一回、調べる時間も節約できます。開くアプリも最小限になります。このアプリ本当に今開く必要があるのか、と常に自問自答することが大切です。引き算です。
結果常に一つのことに集中し、常に考える癖がつきます。マルチタスクとはいろんなタスクを同じ時間にこなすことではなくて、一つ一つのタスクを高い精度で、高速でこなすことによって、結果１日の中で多くのタスクをこなすということだと思っています。
また遅くなる時は、パートナーMacからの大切な”お告げ”なのかもしれません。例えば同じ統計解析でもSPSSというソフトを使ってもRを使っても同じ結果が出ます。SPSSはRよりもマシンパワーを必要とします。SPSSに頼っているから遅くなるんだよ、とMacが話しかけてくれるメッセージだと思ってRを必死に勉強します。するとスキルが上がり、そんな自分を高く評価してくれる人が必ず現れます。
また本当に大切なことは、大事に扱って、壊れるまで使うことです。壊れるまで使いこなせば、中高生の方であれば何ヶ国語も話せるようになってると思います。プログラミングも言語ですから、若ければ若いほど習得が早いと思います。どの言語を始めるかは何人と何を話したいのかですよね。データと統計やデータ解析の話をしたいのならRを勉強する。
違和感とか普段思う疑問って大切だと思います。
私、中学校の時に順位を5教科の和で決める方法、納得いかなかったんですよ。これは英語、国語、数学、理科、社会の5次元データを総合点という1次元データに圧縮しているわけなんですけど、ある意味無茶苦茶ですよね。
だって英語100点、国語100点、数学0点、理科0点、社会50点の人と、英語0点、国語0点、数学100点、理科100点、社会50点の人が同じ順位だから同等と扱われるわけです。
合計は250点で同じ順位ですけど、お二人の中身というか人間としての本質は全然違いますよね！でもその時は、和を取る以外の次元の圧縮方法を知らないので、おかしいなと思いながら学生生活を続けるわけです。
おかしいな、おかしいなと思いつづけて、大好きな数学の勉強を続けていくと主成分分析という、まっとうな次元の圧縮方法に出会います。そうすると、自分の持っている何かしらのデータで解析したくなります。どうやって記述すればよいか、勉強します。Rを使うとたった数行で主成分分析できます。
人それぞれ、人生の経験、backgroundは異なるので、その方々の興味があることで習得する言語を決めていけば良いと思います！
例えば、最近はやりの機械学習に興味があるならPython、WebがしたいならJavaScript、静的言語でゴリゴリいきたいならCやJavaといった感じでいかがでしょうか。速度を上げたいなら古い言語に頼らざるおえないですよね。でもはじめから静的言語で攻めるのは覚えることも多いですし、動的言語を何か習得してから興味が止まらなければ違う言語を習得するのがどうかなと思います。
人間の言語でもまずは英語がいい、止まらなくなればスペイン語、フランス語、ドイツ語と他の欧州語や自分自身の興味のある言語に視野を広げていくのがいいです。英語と他の欧州語であれば似てますもんね。プログラミングの言語も例えばRとPythonを使った統計解析は、スクリプトが、非常に似ています。
MacがあればBBCのPodcastやyoutubeでPeppa pigを見たりして英語も簡単に勉強できますし、そのうち英語の方がプログラミングの教科書や情報も圧倒的に多いことに気づきます。一定のレベルを超えると、これらの情報にアクセスしたくなるから結局英語が必要になる。だから英語も勉強するようになる。
Macがすぐに購入できない方は、この来たる時のために英語を勉強しておく。絶対いきます！
英語を勉強しだすと絶対に話してみたくなる。プログラミングの言語を覚えたら書きたくなるのと同様に。気にならなくても話しかければよいのだけれど、特に気になる留学生がいたら話しかけちゃえばいい。自分には英語が使える！英語が話せる人、そんなに同学年にいないから、留学生もあなたに話しかけるようになる！もしかしたら、親密になっちゃうかもしれない！！！英語が使えてよかったー！！！
Macがささやく、よかったね！って。
そのうち日本の外に出たくなる。絶対に。愛するMacを持って飛び出せば良いです。
その頃、ボロボロになったMacを抱いて、こうつぶやいているはず。
Mac、ありがとう。
どういたしまして。今まで大事に使ってくれてありがとね。
こんな感じの人生ループいかがでしょうか？
Mac購入するだけでこうなるんだから、素晴らしい製品ですよ、Appleのラップトップは。
Toy storyでJobsが伝えたかったのは、こういうストーリーだと思います。
うぉず
私もそう思います。社名が先かロゴが先かは分かりませんが、りんごが欠けているのは・・・偶然にしては出来過ぎですよね。(アップルという社名は電話帳のトップにくるからという理由で決めたという説もありますが…)
人間興味があることしか、やる気が出ないですし、興味があることを仕事とすべきです。興味がプログラミングに、Macにあるなら、シンプルに買えるときに即買うべきです。確かにMacは高いです。しかし、高いということは、それだけの価値があると市場に認められているということです。価値があるから高いんです。
私はMacの製品は買うんじゃない、こんなに高価で価値のある製品を購入させていただくという気持ちでいます。
そうなんですよね。
もはや興味が向いているのであれば、どうにかして買えるかの案を捻り出す方向に持っていってもいいレベルだと思います。
2万円ほど差はありますが、愛せるか愛せないかでその後の人生が大きく変わるので、愛せる方を購入すべきです。
おぉっと！！！！！！私もそう思います！
本当に大切なことですよね。たまに「コア数が２倍なのだからProの方を買うべき」というロジカルなアドバイスをしている方を電気店で見かけることがあるのですが、私はあまり賛同できません。
コア数の重要性を理解している人はコア数重視で買い物をするでしょうし、何かを迷っている段階の人にはどちらの製品を大好きになれるかどうかを考えて欲しいといつも思っています。おっしゃるようにその後の人生が変わってきます。
そもそも、コア数の多さにウハウハするのであれば自作PCの方が楽しいですし…笑
Mac購入するだけでこうなるんだから、素晴らしい製品ですよ、Appleのラップトップは。Toy storyでJobsが伝えたかったのは、こういうストーリーだと思います。
彼はプレゼンの時、いつも子供のようにニコニコしながら製品を紹介するんですよね。自分の大好きなものをただただみんなに広めたいような、そんな童心が世界中の人の心を掴んだのかもしれません。
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そうです！興味があるなら、できるその時から開始すべきです。悩んでいる時間がもったいないです。ただ経済的な事情などで、購入できない方はいらっしゃると思うんです。
その場合は、何もしないのは時間が勿体無いので、やはり英語を勉強しておくことをお勧めします。どのシナリオになっても、到達点に時間的な差はないと思います。中高生の時間は限られているので、Macを先に購入した方は先にプログラミングを学びのちに英語を勉強、後に購入された方は先に英語の勉強、のちにプログラミングを学ぶだけの違いだけだと思うので。
そうです！コア数とかじゃないんですよ！気にいるのか、気に入らないのかなんです。AirもProもどっちも素晴らしい響きだし、どちらも芸術的です。GoghかMunch、どちらが響くのか。これは個人の感覚に委ねるとしか説明のしようがないと思ってます。
私は自作したことがないのですが、、、やはりウハウハしてしまうものなんですね、笑。勉強になります。大人になってウハウハできるものって、なんかこう、いいですね！
Jobsのプレゼンは同じプレゼンを行うことが多い身として、非常に勉強になります。あのシンプルなスライド、プレゼンへの吸い込まれる感覚。私はまだまだです。
これから「研究者」を目指す人へオススメしたい製品は？
うぉず
次の質問なのですが・・・
これから、genome研究に携わりたいと思っている方、海外で研究者になってみたいと思っている方におすすめのApple製品はなんでしょうか？
漠然とした質問ではありますが…独断と偏見で何かおすすめの製品をスペック込みで教えていただければ幸いです。
当ブログには中高大学生もたくさんいらっしゃいますので、ぜひ彼らに響く何かしらのお言葉を。何卒！！！
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このような、どっちも同じではないかと一見くだらないと思えることを真剣に科学的に検証しようとしたFisherは尊敬に値します。この逸話が本当かどうかはわかりませんが、のちにランダム化比較試験へと現在の科学ではなくてはならない存在にまで大きな発展を遂げることになったことを考慮すると、日常の些細なことをヒントに生活していたFisherは本当に見習うべき偉人です。
私、Fisher本当に好きなんです。自分の使用している手法がFisherが関連しているものだと、もう嬉しくて嬉しくて、、、。解析中だとか、プレゼン中に涙が出てくることもあります。
Fisherがいたから、統計解析の手法が劇的に進んだ。しかし、その当時コンピュータが存在せず、彼が考案したことはコンピュータの存在が不可欠だった。例えば、Fisherの直接確率検定は計算が複雑すぎて、一般人にはとても計算できないものだった。そして22年後、同じ英国にチューリングが誕生した。
チューリングはあの絶対に解読不能と言われたエニグマ解読に成功し、コンピュータの礎を築いた。チューリング誕生から43年後に誕生した、Jobsによって人類は最も美しいコンピュータを手に入れることができるようになった。Jobs誕生の1年前Ross、4年後Robertという二人の偉人により、人類は最強の数理解析言語Rを手にいれた。
あまりに強烈すぎる言語、R。しかしRは構造上ベクトル演算以外は遅いという欠陥を抱えていた。Jobs誕生の24年後Hadleyによって、R内でdplyrを用いることによってC++言語の知識がなくともR内でC++を介したコニュニケーションが取れ、データフレームを高速に扱うことができるようになった。データフレームをdplyrでさばき、Fisherの直接確率検定はRを使って1秒もかからずに演算可能になった。
このような尊敬できる偉人の重力が強すぎて、強すぎて、結果脱出できなくてこのような人生になったのかもしれません。
いけない。涙が出てきました。マシンの選択に行きましょう！
残念ながら今までの人生でどのマシンがよいのかランダム化比較試験で検証された論文を見たことがない以上、うおずさんのおっしゃられるように、私の主観的な意見になってしまうことを堪忍ください。
個人の主観に任せる以上、他の機種を否定しているわけでは決してございませんので、他のマシンを使っておられる方にどうか、気を悪くしないでいただきたいと思います。
現行の機種からどんどん、引き算をしていきたいと思います！
私のお勧めはMacBook Proです！
iPadから始めましょう！iPadはペーパーレスになるので、その点では価値がありますが、まだまだ解析を行うレベルにはほど遠いと思います。ですから必然的にMacになります。私は一つの製品を使い続けることが好きです。何よりシンプルですよね。一台しかないわけですから。環境への負荷が最小限で、お財布に優しく愛着がわき、うおずさんの人生ループのようにスキルが伸びるからです。どのMac使おうかな、とかも悩まないので一瞬の時間も節約できます。
次にデスクトップかラップトップどちらか引きましょう！デスクトップは向いていません。なぜなら研究は、特に海外ではミーティングと発表の嵐です。そしてラップトップはミーティング、発表の際に必ず必要です。miniは確かに持ち運べるのですが、ミーティングの部屋にモニターがあるとは限らないため、Mac miniを含めたデスクトップは選択肢から外れます。従って、必然的にMacBookが残ります。
今度はProにするかAirにするか。MacBook Airについては一度もAirを使用したことがないため、体感したことがございません。自分が使ったことがない製品を、コンピュータについてそれほど詳しくもない私が適当に発言することができず、従って意見を申し上げることができないのです。
Airを否定しているわけでは決してございません。むしろ研究は今のAirのスペックなら十分だとも思いますので、ここでは、お好きな方を選択されることが良いと思います。愛せるのか、愛せないのかでここぞという時に差が出ます。
Airには形状や色など素晴らしいものがあると思います。しかし、使用したことがないモデルなのでここではProを選択させていただきます。
13 inchと16 inchの選択に移りましょう！16 inchのスペックが仕事や日常生活で必要であれば、迷わず16 inchにすべきです。もしそうでなければ、私は13 inchが良いと思っています。
自分の能力を大きくかけ離れたラップトップを所有すれば、メモリかプロセッサに使用しない領域が必ず出てきます。能力を使い切るのであれば、 V12のフェラーリを操れるのであれば、問題ありません。しかし、もし扱いきれず、しかも長く使わないのであれば、その使用しない分だけ余計に環境に負荷をかけ、次世代を圧迫することにつながります。環境、次世代に対して優しく持続可能性のある社会を作っていく責任が我々大人にはあります。
ただし、どんな学問にも例外があるように、ここで引き算だけでは対応できない例外があります。海外で生活していますと本当にラップトップが何をするのでも生活のほぼ全てになります。仕事はもちろん、テレビを見る、映画を見る、音楽を聴く、ニュースを見る、旅行の予約をする、うおずさんのブログを見るなど。
特に映画やテレビはやはり画面の大きさが満足度に直結します。スペックはいらないけど少しでも大画面で日々の生活のクオリティを上げたいという方は、画面の大きさという切り口から16 inchで、御自身に適したスペックをお勧めしたいと思います。
スペックは仕事内容と、その方の仕事の割り振り方の技術も含めて問われるので、一言では言えませんが、デフォルトのi5 quad、8 GB memory、128GB SSDで十分戦えます。
ただし私も年数回、非常に重い画像の構築をするときがあります。3日間ほどかかるので、プログラムコードを事前に記載しておいて、寝る前に朝までに終わる量のコードを走らせます。最小スペックで戦う以上は、そのような努力が必要です。
したがって、もし上記が困る、本当に最小スペックでいいのか不安もある、という場合はうおずさんのブログに従い、16GBにmemoryを上げるのと、SSDを256GBにしておくのがいかがでしょうか。プロセッサはi5で十分ですよ。Dual coreの私のラップトップですら、問題なく戦えてます。仕事の割り振り方で十分カバーできます。
なんだかラップトップの選択が、論文みたいになってしまいました。
人間なんで、もっと主観的にバイアスのかかった意見を書いてみます。
私はProという響きが好きです。臨床医としても研究医としてもProというプライドをもって働いていきたいからです。Early2015を購入する前、その頃まだメモリ2GB、HDD128GBの確かMid 2009で頑張っていた私は流石に限界を感じていました。Rは動いたんですが、やはりスピードが出ない上に、起動もおかしくなってきたので、買い換えることにしたんです。
今までありがとう！でも、もう限界が近いから買い換えるね！と。
すでに2016年で2016年モデルが出ていましたが、リンゴが光った2015年モデルの方が、私の感性に合うし、何より2016年モデルが出ていたのでお値段も安かったんです。自分の実力、仕事内容ではスペックもそんなにいらない。なによりお値段が引き算されて安くなっている。それでEarly 2015を購入しました。
Proという響きが好きな以上、次に買うMacもProモデルのラップトップだと確信しています。
ところで、私はうおずさんの直感は塾考に勝る。すごく好きです。これは的を得ていると思います。世の中には検証できないことや、理論的に説明できないことは無数にあります。ものの選択は、見た目、スペック、醸し出す空気、価格と多次元の要素が絡みすぎて一口には語れません。次元の圧縮と言うように、数学のように主成分分析を行うわけにはいかず、検証できない以上、主観で決めるしかありません。
主観で最も動物的な嗅覚は直感ですよね。ですから直感で決めるは正しいです。ただ、迷う局面が必ずあります。迷った場合は私は常に引き算をしています。何が本丸で一番大事なのかをあぶり出していく感じですね！
したがって、結論はやはりうおずさんもいつもおっしゃられていますが、気に入った一台、極論すれば直感でビシッと、選択されるのが一番だと思います。ラップトップの選択は、パートナーの選択と似ています。
大切なことは、人間関係と同じ。購入したのちに、大切に丁寧に扱い、目移りすることなく、壊れるか、自分の努力ではどうしようもなくなるところまで、可能な限り自分が選んで購入したものと付き合っていくことではないでしょうか。
私も嫌ですもんね。
あなた、i5でスペック不足だから、新しいの、i9も出たことだし、私、乗り換えるわ、なんて言われたら。使えなくなっていれば、今までありがとうって泣いて諦めますが、まだ使えるのであれば、まだ使えるよ！！使ってよ！！ってやっぱり言うと思います。おもちゃたちが、まだ使えるよ！って。
また、使えるのに新しいものを購入するという行為はキリがなく、私がビジネスの世界で生きられないと思った最大の原因でもあります。次から次へと新しいものを生み出し、利益を生み出そうとするのが資本主義の本質ですが、経済を最優先する資本主義はもう正直限界が来ています。一番わかりやすいのは日本の出生率、出生数です。経済を最優先にした結果、こうなった。
合計特殊出生率の推移を見れば、同じ考え方で生活していれば、本来脇役であるはずの経済はなんとか回せても、そのうち主役であるはずの日本人は絶滅することが容易に想像できます。
日本で壮大な検証実験を行なった結果、経済最優先の資本主義は持続可能性のあるシステムではないということが証明されたわけです。この事実がわかった以上、大人である我々は自身の行動によって社会を変えていかなければならない。ものを購入するという行為ひとつ取っても貢献できる、と私は思っています。
ではひとまずどうすれば良いのか。私は、人間も機械も同じく、愛情を持って大切にできるだけ長く接する。それが大切だと思っています。新しいシステムをまだ人類は見つけることができていないため、資本主義は続けても良いが、いえ、ひとまずは続けるしかないが、それよりも人間ともの、環境を大切にすることに主眼を置いた資本主義に移行すべき。
人権がしっかりと守られれば、まず嬉しい、そしてきっと出生率は上がりますし、ものを大切に長く使えば、環境に優しいからCO2は減るし、電気もそれほどいらないです。ただ売れないから安くするではいけないので、消費者は高くていいものを買うように常に、意識する。そして必ず長く使う。結果最終的に財布に優しい。
結果高いものが売れるようになるから、物価が上がる。コンピュータでいえばWindowsよりも、高いMacを買う。高いことはよいことです。高いと言うことは、素晴らしい製品であるなによりの証。むしろ自慢すべきですよ！
高い、よいものを購入し、長く使うと言う行為は、それだけで環境へも貢献します。ですから、MacBookの選択のところで、自分の力量をはるかに超えるけれども、10年とか長く使うのであれば、仮に全部盛りのMacBook Pro 16 inchを購入したとしても非常に有意義な使い方だと思います。
でも通常は、長く使っていくと、どうしてもスペックが足りなくなってきます。ここをどう考え解釈するかです。
まず、MacはWindowsと異なり、どのラップトップにもそれなりのスペックを搭載しているので、絶対このスペックが必要というのがなければ、あとは自分のスキルを磨いて、局面によっては自分をMacに合わせていけば、場合によってはMacに踏ん張ってもらえば、なんとかなります！
どの職種でも、そもそも常に最高の環境で働けるとは限りません。自分を環境に合わせていけるプレーヤーでなければ、高いレベルで戦っていくことは難しいです。したがって、ある程度自分自信を愛機Macに合わせていく懐の深さも必要です。
バットの調子は常に最良ではない。したがって、バットが最良の状態でないとヒットが打てないような打者ではつらい。ではどうするか。バットに自分を合わせていく。このような懐の深い技術を持っていないと、常にヒットを打つことはできないと、イチロー選手がかつて語っていたように。
手術でも常に機械出しの看護師さんと完全にシンクロすることはあり得ません。相性がそもそもありますし、機械をお願いして、自分の欲しいタイミングで出てこないこともあります。予期せぬ、違う機械が出てくることもあります。原因はもしかしたら、自分にあるのかもしれません。相手に合わせ、手術をコントールすることができる懐の深さがなければ、よい術者とは言えないと思います。
これは手術だけでなく、あらゆる臨床、研究、人間関係といった全てのことに共通していると思います。
Macは不思議と自分自身を合わせていくことが可能な、そしてものを大切にしよう、と心から思える、ひいては自分のスキルを最大限高めながらも、ものを大切にすることに主眼を置いた資本主義を自然と構築できる、不思議な機械です。ですから、私はコンピュータが欲しいと相談を受けた時は、このような観点から必ずMacを勧めています。私はMicrosoftも好きなんですが、私の経験ではWindowsにはこのような感情を抱けないのです。
また、私はMacと自転車はよく似ていると常々思っています。事故するリスクはありますが、エンジンは自分、燃料はおなかについている脂肪、排ガスゼロという環境にも健康にも抜群な、自転車が大好きです。自転車の中でも引き算に引き算を重ね、いかに長距離を早く走りきるかしか考えていないロードバイクが大好きです。
泥除けとか無駄なものが一切ついておらず、一見して美しいです。以前いきつけの自転車屋さんにロードバイクを買いに行ったことがございます。とても信頼できる店員さんがいました。初めにその店員さんから言われたことは、軽さとか、スペックとか、値段とか、カーボンとか、アルミとか、いろいろあるけど、ツールドフランスとかに出ない限り、結局見た目だよ！でした。
なるほど！と納得し、見た目で一番気に入った自転車を購入し、日本では北海道を除いて、青森から九州まで、愛するマシンと共に縦断しました！ああ、もう苦しいっていうときにマシンを愛しているのかそうでないのかで、ペダルをこぎつづけることができるのか、途中で止まってしまうのか、が決まると思います。
Macも同じ！仕事を続けていると、ああ、もう苦しいって時が必ず来ます。必ず！
特に自分の能力を超えたプロジェクトに取り組む時。
その時、苦しみに打ち勝ち、成長し、コマンドを打ち続けられるか。Gritが可能かどうか。
自分で選んだ、愛するMacなら可能です！
結論は、私は自分の経験からは最小スペックのMacBook Pro 13 inchをお勧めしますが、あなたご自身が選んだApple製品が最高のJob partnerです。
いけない。うおずさんに煽られて、少しでも理論的にと思ってFisherを持ち出したあたりから、感動により涙が止まらなくなり、あっちこっち飛んだ文章になってしまいました。読んでいただく方、恐縮です。臨床医の時は常に冷静ですよ！
中高生の方々が多いとのことで、MacにRにご興味を抱かれると幸いです。未来を背負った子供たちが私は大好きです。
RかRStudio (こちらのほうが、対話形式になるためお勧めです) を愛機Macへダウンロードしたのちに、
install.packages(“ggplot2″)
というコマンドを入力すると、ggplot2がインストールされるので、はじめのほうに送らせていただきましたRコマンドをコピーペーストして、しろくまさんと同じScatter plotを作成し、感動し、ぜひ泣いちゃってください。
全く同じグラフが出来るはずです。ちなみにインストールのコマンドは一回入力するだけでその後は入力しなくてもパソコンにインストールされているので、ライブラリで呼び出すだけで使えます。
これで、あなたもデータ解析の一歩を踏み出しました。あとは興味の赴くまま、突っ走るだけです！！！
うぉず
出来上がった結果だけではなくその過程や思考まで読み取れるとさらにそれそのものを好きにれますよね。
残念ながら今までの人生でどのマシンがよいのかランダム化比較試験で検証された論文を見たことがない以上、うおずさんのおっしゃられるように、私の主観的な意見になってしまうことを堪忍ください。
個人の主観に任せる以上、他の機種を否定しているわけでは決してございませんので、他のマシンを使っておられる方にどうか、気を悪くしないでいただきたいと思います。
現行の機種からどんどん、引き算をしていきたいと思います！
いえいえ、主観をぜひお願いいたします！
私は一つの製品を使い続けることが好きです。何よりシンプルですよね。一台しかないわけですから。環境への負荷が最小限で、お財布に優しく愛着がわき、うおずさんの人生ループのようにスキルが伸びるからです。どのMac使おうかな、とかも悩まないので一瞬の時間も節約できます。
ふふふ。わかります。10000%同意です。
すでに2016年で2016年モデルが出ていましたが、リンゴが光った2015年モデルの方が、私の感性に合うし、何より2016年モデルが出ていたのでお値段も安かったんです。自分の実力、仕事内容ではスペックもそんなにいらない。なによりお値段が引き算されて安くなっている。それでEarly 2015を購入しました。
これ！！！！！！
本当に大切なことです・・・わかります。。見た目で選ぶって本当に重要なことだと私は信じています。
いけない。うおずさんに煽られて、少しでも理論的にと思ってFisherを持ち出したあたりから、感動により涙が止まらなくなり、あっちこっち飛んだ文章になってしまいました。読んでいただく方、恐縮です。臨床医の時は常に冷静ですよ！
いえいえいえ！！！
私は感情的な文章が大好きです。食い入るように読み込ませていただきました。Macといろんな物事を結び付けられる点、非常に興味深いです。でも、「うんうん」と納得しながら読ませていただきました。
論理的すぎても、感情的すぎても面白くないですからね。
ジョブズ氏が、「Appleのことをリベラルアーツとテクノロジーの交差点にある会社。」と語っていた言葉が私は好きです。なんでも偏りすぎるのではなくちょうど交差点の部分に立たないとダメかな？と個人的には解釈しました。
当ブログでいえば、スペック面を語る記事と感情的な面を語る記事をバランスよく書かなければと常に思っています。
これで、あなたもデータ解析の一歩を踏み出しました。あとは興味の赴くまま、突っ走るだけです！！！
ありがとうございます！！！
スペック、機種選び、はじめの一歩についてここまで教えていただきましたが、
Macを手に入れた！
データ解析の分野へ進みたい！！
と、思った方々はその次にそのMacを使ってどのように学習をしていくべきなのでしょうか？
道はたくさんあると思いますので、独断と偏見で結構です。何かしらのヒントになるような言葉をいただけませんでしょうか？
例えば、おすすめの学習本、あるいは、おすすめのウェブサービス、参考になるYoutubeチャンネルなどなど。学ぶ姿勢などでも結構です。もし、ご存知であれば教えていただければ、より多くの方がデータ解析の分野へ挑戦するきっかけになると思います。
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そして大学生になって、働いて自分で動かすことができるお金を手にした瞬間、行きたかった国を片っ端から訪ねました。
うおずさんが、Appleのとりこで、知識を深めていったこと、よくブログを拝見しているとわかります。だから、私もうおずさんのこのブログが大好きで、虜なんです。
いくつも同じような製品があってどれを使うか、あるいは持っていくか悩む時間ってもったいないです。頭の中で考え続けることは大切だとしても、こういう削れるところで0.001秒でも削っていくことが大切だと思っています。一台しかないからどれを持って行こうか、悩むという事象をも削れます。
考えることを少なく絞っていくことで、本当に悩まなければ考えなければならないことに、最大限のパワーを使えると考えています。チューリングのように70km離れた会議に参加するために、走っていくような並外れた体力があれば話は別ですが。
光らないMacもシックなんですけど、光るMacはなんというか、遊び心を忘れていないというか、わくわくしてしまうというか。そんな感じがします。
人が人を好きになる時、最近では匂いが重要だと言われています。匂いが好きな方のgenomeはその人のgenomeと似ていないようです。似たgenome同士だと、重要な遺伝子が2つhitしたときに発症する疾患もあるため、このようなことが起きないように離れたgenome同士がパートナーになるよう、好きな匂いがあるのではと言われています。
この知識を活かして、試しに2015年モデルと2016年モデルの匂いを嗅いでみましたが、同じだったので、見た目で2015年モデルにしました。私には匂いの違いはわかりませんでした。うおずさんは好きなApple製品の匂いとかありますでしょうか。
感情的な文章が好きとおっしゃっていただき、ありがとうございます！臨床は心がブレるとダメですから。常に冷静でいなければ、的確な判断ができなくなりますし。時間がある普段は患者さんと一緒に治療内容を決めていけば良いのですが、緊急事態では自身の判断が極めて重要ですし、場合によっては悩む時間がないんです。一瞬の判断で最善手を指さなければなりません。そういう点では、将棋と同じ感覚を感じます。将棋の次の一手を解いていた経験が、臨床に生かされているといつも感じます。
普段はできるだけ冷静にしていることを心がけていますが、つい、うおずさんの文章に心をくすぐられてしまいました。うおずさんはリードするのが、本当にうまいですね。
そうですね、Rの勉強の道はたくさんあると思います。
学習本であれば先に挙げさせていただいた、R for Data Scienceがまずは一番お勧めです。もちろん無料です。統計はある程度、数学の知識が必要になりますし、そこから勉強していくとつまづきかねません。
グラフ化することが、プログラムが動いていって、ぱっと見で綺麗な図をかけたと感動するので、その点ではHadleyの記載したR for Data Scienceを一度は目を通していただき、実際のコードを動かしていただきたいですね！すみません、偏見なのですが一冊はHadleyが著者の本を読むべきだと思っています。Rのことのみならずに、彼の世界観、懐の深さ、人間性が垣間見れます。
この本を通じて、例えば、Rの基本的な構成単位であるベクトルの解釈がわかりやすく記載されています。希望のベクトルにいかにアクセスするか、実行速度を考えるとできるだけfor ループを使わず、ベクトル処理で解析を進めていくことがRは理想ですが、そのベクトルについて、わかりやすく書かれているので、良い本だと思います。
Introductionの部分では、なぜRがデータ解析に優れた言語なのか、が一目でわかります。
特に私はIntroductionの
The last step of data science is communication, an absolutely critical part of any data analysis project.
この一文好きですね。Data scienceはHadleyの言うようにdataとのcommunicationなんです。
ですから、面白いことに解析者によって違った結果になる。
これは不思議なようにも思えるのですが、データとどのようにcommunicationを取ったかによって異なる結論になるんです。ここに様々なbackgroudが生きてきます。違ったbackgroudを持った人間が違った解釈をするから、面白いし、奥が深いしコクがある。私はClinician出身なので、プロのプログラマー出身の方と比べコーディングは劣ります。しかし、臨床医の時に培った経験と知識によって、その技術不足をカバーし、むしろよりよい解釈に繋がる時もあると自負しております。
実際は、自身のデータを用いて解析した方がよいです。しかし、dataは何かしらの研究を行なっていないと持ち合わせていないと思うんです。
しかしRはfreeで使えるdataをいくつも用意してくれているので、この本に合わせて様々な無料で使えるデータを自分で興味の赴くままに操ることができます。
また、Rは内部で対話形式に学習していけるswirlというlibraryも備えています。
install.packages(“swirl”)
から
library(“swirl”)
でパッケージを呼び出してみてください。セッションにわかれていて、ここで対話形式でRの基礎を学んでいけます。
ただし、もちろんこれらを学習するだけで全てマスターはできません。私もそんな巨大なデータを扱ったことはないのですが、Rはだいたい100GBくらいまで動くと言われています。そのような巨大なデータを動かすためには、より古い言語CとかC++が必要になってくると思います。古い言語こそ、片付けされておらずシンプルなため実行速度は速いですよね！私も技術が未熟なため、CやC++は扱えません。
そのような研究者のために、先に申し上げた通り、Hadleyはここに一石を投じた優れたdata scientistです。本当に私と同じ医学部出身者とは思えません。
Rも言語ですから、英語と同じように実際に使っていくことが大切かと思います。
例えば、身近な例をとってみましょう。勉強を頑張るようになったらある教科の試験結果が、50点、55点、53点だったのが、90点、92点、94点と成績が上がったとします。
一見すれば差があることは明らかですが、統計学的に差があるのか差がないのか気になりますよね。科学的には、なぜ、差があると言えるのか、をきちんと説明する必要があります。でなければ主観になってしまいます。客観的に解釈するには、統計が必要不可欠です。
この場合は、勉強を頑張る前の試験結果と、勉強を頑張った後の試験結果をベクトルにして、2つのベクトルを評価すれば良いのです。
A – c(50, 55, 53)
B – c(90, 92, 94)
と記載すれば、Aが試験を頑張る前のベクトル、Bが試験を頑張った後のベクトルです。
本当はデータが正規分布に従うか、データが等分散なのか、不等分散なのかも検定した方がよいですが、省きましょう。これらは正規分布と考えられるので、平均値の検定としてt検定が使えます。t検定は等分散であればStudentのt検定が使えますし、不等分散であればWelchのt検定が使えます。分散が微妙な場合はWelchを使えばよいです。
t.test( A, B )
とすれば、すぐに計算してくれます。
p値は限りなく低いので、統計的に有意に勉強を頑張った点数の方が高いと結論づけれます。つまり勉強した甲斐があったと証明されたわけですね。
Rを使えば、身近な例でも、無料で、簡単に色々なものを検定できてしまいます。
友人が何回かの数学の試験で、自分の方が優れてると自慢してきたら、いやちょっと待ってくれ、科学的に検証してみようとしてスッとカバンからMacを取り出し、Rで検定してみれば良いです。
確かに君の方が高い傾向はあるけど、統計学的に検証してみたら有意とは言えなかったよと言えるかもしれません。
友達はなくしてしまうかもしれないですが、、、
Hadleyの本も、swirlも英語になってしまうので、英語が得意ではないと言う方は、お金はかかってしまいますが、自分がさらっとでよいので読めそうな本を探してみるのがよいのではないでしょうか。
そこから興味が止まらなくなれば、大学、大学院と進まれていけば良いと思います。
もうすでに社会に出られている方の場合、私は自身の人生で、医師と研究しか行ったことがありませんので、自分の経験からはあまり多くの例を挙げることができません。
医師であればたとえば、自施設での比較検討を行ってみるのも良いです。倫理委員会を通した上で、どっちの治療の方が例えば、副作用が少ないのかとか検討してみることも一考です。
もちろんランダム化比較試験のような研究を組むことは難しいです。バイアスも大きく入りますから、科学的パワーは落ちますが、後ろ向きに症例を集めていく後ろ向きコホートでなら、倫理的に問題なくこのような事象を検討できます。
すると、バイアスを除けない点で科学的根拠はもちろん乏しいですが、自施設でのデータは少なくとも出せますし、それがまだ科学的根拠が証明されていないことなのであれば、自身のデータを日常診療の中で何かしら、生かしていくと言うこともできるでしょう。また後ろ向きコホートで少しでも結果がパワーを持つようにするためにRはなくてはならない言語です。
統計解析は現存の言語の中では、Rが最も優れています。例えば、臨床データでは必ずmissing data、欠損値が発生します。これは後ろ向きコホートだけでなく、どんなControl studyを組んでも発生し得ます。
例えば、採血のタイミングで患者さんが来られなければ、この時のデータは欠損します。ですから、実はControl studyでもControlしきれない事象が起こりうるのです。いわんや、Control studyでない後ろ向きコホートなど欠損値の嵐です。新たな検査結果などは過去のデータには存在し得ないからです。こういう虫食いデータをいかに解析するか。
少し専門的になりますが、missingnessがランダムに起きていない、Missing not at randomは残念ながら良い方法がありません。しかしデータがmissing at randomもしくはmissing completely at randomであれば、回帰することによって、欠損値を推定したdata setを作りだせる、言い方を変えればmissingnessを復元したデータを20個やもちろん100個とか作り出せるのです。そうするとmissingnessがあるデータも解析できるようになるので、信頼区間がよりパワーを得ます。
SPSSでもある程度このような解析はできます。しかし、プログラムを自分で作るわけでないので、細かい仕様を組んで解析することができない。Rはプログラミング言語ですから、自分で自由に設計できます。よって結局高度な解析をするようになると、Rが必要になります。
どうですか？Rって最強でしょう！！Rは、学ぶのが辛いわけではなく、むしろ人生を豊かにそして簡単にしてくれる言語です。
もし会社のデータで解析可能なデータがあるのであれば解析してみるのも良いのかもしれません。そのような事象は必ずあるはずです。もともとデータ解析のための言語ではないPythonにおいて、Pandasは財務データを定量分析するために作られているので。
私は興味がありませんが、売り上げなどを回帰分析にて解析してみたら、売上に貢献しているファクターがあぶり出せる可能性もあります。もちろんそのファクターはただのconfounder（交絡因子）なのかもしれません。
ただ、何の根拠もなく、説明するよりは何かしらのデータがあった方が説得力が増します。プレゼンで何なら、Rを実際に起動して、私の解析によると、AとBという因子が重要ですとプレゼンできた方が、おおってなりそうじゃないですか？これはRでなくても、例えばPythonで、Anaconda-NavigatorからJupyter Notebookを起動してスクリプトを公開してもよいです。
話はずれますが、Dockって色が出ますよね。この人何やっている人なのか、だいたいプレゼンの準備している時のDockみれば想像できてしまいます。そこにRStudioやAnaconda-Navigatorがあれば、プレゼンの準備の時点でニヤニヤが止まらなくなります。こないだ、何にやにやしているんですか？って準備しているプレゼンターから聞かれてしまったことがあります。
ビシッとしたスーツに身を纏ったビジネスマンが、そんなDockをしていたら、
うおおっなんだか、凄そうな人が出てきたって！
そこでパワーポイントからさらっとRやPythonに表示を切り替え、要したスクリプトコードを走らせp = 0.0001 ! と説明するビジネスマン、想像しただけで、、、ワインが飲めそうです（全て妄想です）！
全く理論的ではありませんが、かっこいい大人を目指すって大事だと思います。見た目でこれ以上かっこよくなることは、若い頃に比べて不可能なわけです。でも大人のかっこよさって、見た目じゃないと思うんです。内面からにじみ出る懐の深さだったり、柔軟な考え方。そのようなものを兼ね揃えた方がやっぱりかっこいい。
RとかPythonとかさらって持ち出して、それでいて、自慢している風でもなく堂々と科学的根拠に基づいてプレゼンする余裕のある大人。私の感覚ではかっこいいですね！RやPythonはかっこいい大人になるために必要な技術の一つ、とすら思います。
かっこいい大人になることって難しいです。しかし、それを目指すからこそ、自己研鑽が必要になり、高い技術を持った、また尊敬に値する言動が伴った、優れた人間性のある大人になっていける。そう思います。
私はまだまだ人間的にも技術的にも未熟ですので、自分の技術を磨き、子供達や同じ大人からみてかっこいい大人になっていけることを目指しています。
うぉず
でも、本当にそうですよね。興味・好きという気持ちが人を突き動かしていくのだと思います。
匂いの話キターーーー！！！！！！！すいません、この話めっちゃ好きなんです。笑
だから香水つけちゃダメとか言いますよね。
あと、ポーランド人の方としていたとき、「うちの高校では人種ごとの匂いの違いを生物学的に教えていたよ。」と教えてもらったのも非常に印象的でした。
匂いって大切ですよね。奥が深いです。好きな人の匂いってめちゃくちゃいい匂いらしいですし。
ちなみにApple製品の話で言えば、私は開封時に高確率で興奮しすぎていつも血の匂いがします。
蓄膿症なので鼻水が暴れている可能性はありますが…
今度、匂いを嗅ぎ分ける企画をやってみたいと思います。笑
The last step of date science is communication,
の英文最高です。強いなぁ。。強いです。響きますね。
Rの話、ロジカルに優れているという部分、そして愛するに値する最高の言語であることがビシバシと伝わってきて、すごく響きました。
やはり何かを通じて何かを表現したり作りだす人は、その何かを深く愛しているのですね。少なくとも私はそう信じています。
ジョブズ氏の話ばかりになって申し訳ないですが、ジョブズ氏が、
私が共に働いた真に優秀な人たちはコンピュータのためにコンピュータの仕事に就いたのではない。
自分の感情を最もうまく伝えられる媒体がコンピュータであり、それを多くの人と分かち合いたかったからその仕事に就いたんだ。
彼らはコンピュータが発明される前なら別のことをしていただろう。でも、コンピュータが発明され、そして彼らはコンピュータと出会った。そして、彼らはこう思ったんだ。
「コンピュータなら自分を表現できる。」とね。
という旨を言っていたことがあるのですが、やはりこう、、、なんでしょう。うまくいえないのですが。。。
やはりこう、、、自分の感情や直感に従うことも大切だと思わされます。
たまに理論的すぎて数字ばかり並べる人に出会ったりすると悲しくなります。
あとは、、、「日本人なのになんで中国語を学ばないんだ？俺は英語に加えて中国語を学んでるから
儲けまくりだぜ！」という人に会うと悲しくなります。(なぜか、ちょくちょく会います)
別にどの言語が素晴らしいとかそういうことではなく、「お金だけ」を目当てに何かを学んでいるのを見るとなんだか悲しいですね。
これは完全に私の好き嫌いの話になってしまうのですが。。
「好きだから」「心を打たれたから」という理由を持って動いている人の方が私は好きです。
それはガジェットだろうが科学だろうが娯楽だろうがなんでもいいんです。そういう人の話を聞くのが私は大好きです。
そういえば、先月くらい、国連で働いている人と話す機会があったのですが彼女は仕事を深く愛していました。
なんでそんなに？と聞くと
「お姉ちゃんが昔から孤児の面倒を自宅で見たりしていたから。お姉ちゃんのそんな姿に心を打たれたから私は大学にも行かずにユニセフや国連で働く道を選んだ。学生生活はエンジョイできないけど、私は私の仕事を愛している。」
と語っていました。なんて素敵な・・・やはり何かに心を打たれたからこそ、その何かが人を突き動かすのだと思います。
だからぺんぺんさんのお話は好きです。素敵なお話です。多分リアルで出会っていても質問ラッシュを浴びせていると思います。笑
いつか、、、私がMacを使っている時とWindows機を使っている時の、体のいろんな数値を計測してください。笑
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おっ、うおずさんも匂いフェチですか。気が合いますね！
人種によって特有の匂いがあることは不思議ですよね。肉を食べるかベジタリアンかであれば差はありそうですが、genomeとなぜ関連があるのが、私としては不思議です。
どうしても我々は単一民族に近いですから、あまり普段気にかけないですが、海外にいて最も敏感になるのは匂いかもしれません。バスとか電車で人が満員の時、日本では感じたことがない特有の匂いがするんです。
私、実はあの特に自慢するわけでは決してないのですが、妻の匂い大好きなんですよ！ちょっと引かれてしまうかもしれませんが、、、すみません。だからパートナーとかの、こう選択って言ったら一方通行で相手方に失礼なんですけど、一緒にずっと生活できるかどうかって、直感って結局当たるんですよね！こうなんというか引かれ合うというか。
開封の儀で興奮しすぎて血の匂いは面白すぎますね！それはおそらく、出血していると思いますよ。微妙な点状出血が。鼻血はキーゼルバッハ部位という部位から大概出血するんですけど、鼻中隔で静脈叢を形成しているこの場所が出血の好発部位なんです。ちょうどラジエーターのように静脈が拡張して熱を逃がす作用を持っているのですが、興奮しすぎて鼻中隔の温度が上がり、静脈がパンパンに拡大して、点状出血が起きているのかもしれません！
私はHadleyの人間性も大好きなんですよ！彼の文章は、なんていうんでしょう、優しいんです。おそらくどの言語でもそうだと思うのですが、R勉強したての頃は、文法を間違えまくるので、プログラムが動かないってことがよくあるんです。プログラミング言語ってそういう意味では酷な言語だと思っています。
日本語とか、英語とか人間の言語ってある程度間違っていても通じるじゃないですか。でもコンピュータ語は少しでも間違えるとコンピュータが知らんぷりしてくるので、はじめの方は特に辛い。そういう意味でも、私は愛機Macじゃなければ学べなかったと思っています。愛するMacの中で起きていることだから、そんなMacに免じてこらえようと。我慢できたんです。
Hadleyはこの本で、第3章から具体的なData visualizationが始まるんですが、すぐ次の第4章のはじめに、あなたは、この本をフラストレーションで投げ捨てたくなるかもしれない。でもフラストレーションはRプログラミングをはじめたてで感じることは自然だし、これは誰にでも起きることなんだ。
って、フォローしてくれてるんです。ここに彼の人間性を感じるので、大好きなんです。絶対に一冊は彼の本を読むべきだと思っています。あとRossとRobertは金銭的なことは全く興味なく、純粋に学問を目指していたんだと思います。それが、結局財務データを処理するために作られたPandasを使うのでなく、学問としてのルーツを持つRにこだわる所以なのかもしれません。
いえいえ、私もジョブスの話をお伺いして、大変勉強になりました。正直、恥ずかしながらApple信者のわりには、ジョブスのこと全く詳しくないんです。リベラルアーツとテクノロジーの交差点にあるとか、存じ上げませんでした。
このインタビューを通して、私も得る知識が大変多かったと感謝しております。ブログを拝見したり、やりとりを重ねると、うおずさんが、ジョブスが大好きなことビシビシ伝わってきます！感情って大切ですよ。人間ですからね。煩悩を捨て去ろう、感情の波をできるだけ抑えようって思っても、やっぱりうまくコントロールできない時だってあるし。
すぐにお金に直結する考え方は、何事も私も苦手です。正直。次のセッションで書こうと思っているのですが、お金なんて何にも紐付けされていないし、いや、もちろんないと生きていけないから、なければないで困るんですけど、お金を人生の価値観の一番には置けないですね。正直、言葉は汚いですがお金をもっと稼ぎたいのであれば、臨床医を続けていた方がいい訳です。
ビジネスの世界で生きたことがない私にこんなことをいう資格はないのですが、売上とか利益第一主義が目標になってしまって、この世界では頑張れないんだろうなと想像するかつての自分がいました。今の資本主義ってお金至上主義に陥っていると思うんです。ビジネスとお金がほぼ同義になってしまっている、そういう感覚があります。利益がいくらあった、株の配当がいくらとか。為替がこれ以上、上がったり下がったりすると困るとか。
そして消費者も。安いものを求めてしまう。でも、いいもの作ろうとしたら、やっぱりある程度高くなる。それは当たり前。安いものを追求することは、それを作ることに関わった全ての労働者を安くみているっていうことだと思うんです。自分に置き換えれば安く見られるのであれば、いいもの作ろうって気にならないはず。
背景にいろんな方の労働、そして生活があると考えれば、安いものを追求するようにはならないはず。やっぱり高くてよいものが最高です。パソコンで言えば、高くてよい製品であるMacが最高ですね！値段を見ずに気に入ったものを、必要な分だけ、買うのが究極に削りきった消費者の行動だと思っています。もちろん直前に値札は確認しますが、笑。
そして私も、いい仕事がしたいんです。すごく抽象的ですが。医師とか研究医のよいところの一つは、売上が関係ないところですね。売上とは違うところで勝負してる。診断の精度だったり、手術の技術だったり、新たな発見だったり。それが結局よい医療に結びついていく。売り上げを目標にされちゃうと、やる気がでないから頑張れない。生まれ変わってもきっと同じ人生を歩んでるという確信があります。
ジョブスもきっと売上とかよりも、大切にしていたことがあったと思います。もちろん企業で生き残っていくために利益はある程度必要です。しかし、それよりもいいものを作りたかった、またそんないいものをみんなに使ってもらいたかったのかなって、勝手ながらに思っています。プレゼン見てると、伝わってきますよね。
国連とか、WHOだとそのような素晴らしいモチベーションで働いておられる方、いっぱい見えるんでしょうね。私はWHOの記事しか普段読まないんですが、いろんな国に配慮していたり、いろんな方面に配慮していて文章に柔軟性があると思うんです。先進国での医療も書きながらも、きちんと他の国が代替できるような方法があれば記載してある。
さじ加減がいつも素晴らしいって思っています。一面的じゃない。絶対的正義とか、絶対的正解はほとんど成立しないし、どうしても人間の視野は一面的になってしまうきらいがあると思うんですが、WHOの記事はいつもバランスの取り方が絶妙だと思います。
一回計測してみたいですね、笑。血圧とか、心拍数とか、場合によっては体温とか、呼吸数とか、バイタルサインに変化が出てそうです。Windowsのラップトップ持っている時に計測して、なんだか血圧も低いし、バイタルサインに異常あり！となっても、大丈夫、この方はMacをお渡しすれば正常に戻るから、みたいになるかもしれません。逆にMacを持っていると興奮しすぎて、異常値を叩きだすかもしれません、笑。
最後に。
うぉず
これから研究者になりたいと思っている方へ一言いただけませんでしょうか？
この記事を最後まで読んでくださった全員へ向けてでも構いません！
熱い言葉を最後におねがいいたしますv(￣∇￣)ﾆﾔｯ
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ここまで引き算の考え方だったり、Appleの製品を引き算したり、としてきましたが、一番大切なことをまだ引き算していません。
そう。人間です。人間が人間社会の中で生きていくためにはなにが、最も大切か。最後は最も本質的なことを書くべき。考え方は個人個人でそれぞれだと思います。お金と答える方もいるでしょう。少し古いですが、いや今だに存在すると思いますが、学歴？名声？
私は、司馬遼太郎が花神の中で、蘭語という当時の最新技術を持っていた村田蔵六を描いたように、人間の技術こそが最も大切だと思っています。いろんなものを削っていき最後に残るものです。
本が手元になく、記憶も正確ではないので、間違っているかもしれませんが、時は動乱の幕末、
技術の時代が来ている
まるで暗闇から牛がでてきたかのようだ
時代が技術を、蔵六を必要としている
これらのフレーズが大好きです。
蘭学もしくは蘭語は幕末では最新技術でした。また本当にプロフェッショナルとして操れる人間はとても限られていました。蘭語のプロである村田蔵六を主人公に、技術こそが最重要になったこの時代、彼がどのようにその技術を使って動乱の幕末を生きたかが描かれています。司馬遼太郎は、技術こそが人間の根幹である、ということを花神を通じて伝えたかったのではないかと捉えています。
私も人が持つ技術こそが最も本質的だと思います。例えばお金は確かに生きる以上は必要ですが、資本主義からシステムが変われば今のお金は使えなくなります。それを避けるために、お金を普遍的なものにするために、人間は何度も、Gold（金）とお金を結びつけようと努力してきました。
古くは小判、最近では金本位体制ですね。しかし、ことごとく失敗しました。有限な金と、人間が社会を動かすために作り出した、場合によっては無限になりうるお金と結びつけることは結局できなかったのです。
現代ではお金とは自分の持った技術で仕事をしたことへの対価にすぎません。お金が変わっても、システム、社会が変わっても、技術さえあればどんな時代でも生き抜いていくことができます。
一つの技術を身につけることさえも、とても大変です。道半ばに挫折することも少なくありません。そのような大変な技術を身につけるにはどうすればよいか。
答えは一つ。初めの一歩は、好きなことをやるのです。人間は好きなことでなければ長続きしませんし、仮に嫌々やったところで成長しません。馬を水場に連れていくことはできても、飲むかどうか判断するのはあくまで馬。連れていった人ではありません。うおずさんの扉を開ける言葉を借りさせていただければ、初めに開ける扉は必ず、自分の興味のあること、好きな扉を開けるべき。
技術にはわらしべ長者のように技術は技術を連れてくるという、素晴らしい好循環ループがあります。一つ目の扉を開け、ある程度進んでいけば、他の技術はわらしべ長者のように自分の習得した技術が何もしなくても、手元に運んできてくれます。
Ｒを例にとってみましょう！統計の話ばかりでRの真髄をお書きすることすら、できていませんでした。
Rは古くは統計解析を目的にRossとRobertにより設計されましたが、現在ではその真髄は様々な質の高いパッケージ群が相互に絡み合い解析システムを形成していること、にあります。もちろん、先ほどmissingnessのところで書かせていただいた通り、統計解析でもNo1の座を保ってます。
難題に立ち向かうためには現在世界中に公開されている複雑なパッケージを組み合わせて、またパッケージがなければ作り上げて、戦っていく必要があります。多くのgenome研究用のパッケージはBioconductorという世界的プロジェクトの内部に保管されており、世界中の研究者が無料で、しかもいつでもアクセスすることができます。ですから、genomeの解析ではRと切っては切れない関係にあります。
またRのもう一つの特技に画像構築が挙げられます。複雑なデータを人間が見て視覚的に判断することができる画像を作ることも、Rは極めて優れています。先に挙げさせていただいたHadleyの本にもdataを取り込んだのち、transform, model and visualiseが一つのプログラムの中で実行可能なことが明瞭に描かれています。
Rは色もRGBに対応しているため、様々な図を、あらゆる色を使って表現できます。Adobeシリーズのソフトと合わせて使えば、Rで原画を描いて、IllustratorやPhotoshopを使って色付けすることにより、簡単に綺麗な図を構築していけます。もちろんある程度はRのみで、対応するベクトルに対応する色付け、例えば、#E23740などでE23740に対応する赤色を対応させれば、ほぼ自在に色彩を表現することができます。しかし、より凝った図を作成するにはAdobe系のアプリはなくてはならないものです。
初めはRも日本語で勉強できるでしょう。日本語の本は沢山売っているので、ベクトルとは何かから始まり、forループの書き方、例えば正規分布などのデータ分布、独立2標本のt検定など簡単な統計解析の仕方など、日本語の本で勉強できます。
しかし、そのうちレベルが上がり、Rの真髄である絡み合うパッケージを使わなければ、アプローチできない壁が立ちはだかります。パッケージの仕様書は英語でしか書かれていません。ここへきて、英語の読む技術が必要になります。英語が読めない限り、前には進めないので、ここで読む技術を習得します。
さらにレベルが上がると、既存のパッケージや函数では対応できなくなります。どうするか。teamで作るしかありません。でもteam全員が日本人で構成されているとは限りません。一人でも外国人が入れば、その技術を活かすために、discussionは英語になります。英語を聞く、話す技術が増えます。
そして、難題を解き明かし、新たな理論を構築できたとします。論文として発表しますが、何語で？論文は全人類共通の知識とすべきですから、英語になります。英語を書く技術が必要となり、英語4技能全てマスターです。
Figureを綺麗に構成するためにはAdobe系のアプリが必須です。ここでAdobe系のアプリの使い方もマスターできます。
Rという扉を開けある程度進んだだけで、英語、Adobe系アプリとまさにわらしべ長者のように重要な技術を、Rが運んできてくれます。英語やAdobe系のアプリを学ぶモチベーションは初めの扉、Rに比べて低いかもしれません。しかし、目標を達成するためには、これらの技術を身につけることが必要となれば、ある程度興味がわかないことでも、ここまでくればやり遂げることができるでしょう。
このように技術は他の技術を必要とすることが多く、一旦うまく転がりだすと、自身につぎつぎと技術がついていき、魅力的な人間に成長していきます。これを英語でsnowballと言いますし、うおずさんのお言葉をお借りすれば人生の好循環のループですね！
そう、重要なのはMacのスペックではないんです。人間のスペックです。Macは人間のスペックを体現するのに、最低限のスペックを備えていればそれで十分です。ですから、私は高い技術を持ち、高スペックなMacを使いこなす方々を心から尊敬しています。
私はi5 dual core、メモリ8GBのラップトップしか使いこなせる技術を持っていないのです。いつかMacBook Pro 16inch てんこ盛りを使いこなせるような高度な技術を持った人間になれるように、私も精進していかなければなりません。
人は生まれながらに誰しも、素晴らしい才能を持っています。その素晴らしい才能を翼を折らずに大切に研ぎ澄ますことができるか。最も大切なことは、あなた自身の大切なパートナーであるApple製品を、うおずさんのブログで是非見つけていただき、そのパートナーとともに好きなことをやり続けることです。うおずさんのブログは自分に最適なパートナーを選ぶのに最適なブログです。
そして、ここからは皆さん自身の努力です。MacはApple製品は人の力を何倍も増幅してくれますが、あくまでサポートして、技術を連れてきてくれるだけ。転がり始め、ある程度雪玉が大きくなるまで、個人個人の努力で技術を身につけていくしかありません。
皆さんが、大切な翼を折ることなく、興味のある技術を磨いていかれることをお祈りしています。一定以上年齢を重ねると、英語はもちろんのこと、言語としての性格を持つ、プログラミング言語や数学をゼロから学ぶことは困難になってきます。
しかし、若い頃に培った技術があれば、例えば英語をマスターしていれば、次の言語を習得することは何歳になっても可能です。これはプログラミングの言語でも同様です。そして、最低限の英語や数学は学校教育の中で学ぶことができるという、日本は素晴らしい国です。日本の教育はいろいろ、叩かれる面もあるし改善すべき点もあるとは思いますが、叩いても仕方ないし、一歩日本の外に出てみれば、世界的にどれだけ恵まれているかがよくわかります。
ここまで記載させていただいたことは、また大人である、私自身への戒めでもあります。
自分の技術を限りなく磨き続ける。
同時に自分の子供が、いや日本中、ひいては世界中の子供たちが、翼を折ることなく、好きな技術を高めていけるような社会システムを大人たちが構築しなければなりません。それが大人の責任です。
さらに、せっかく技術を持った方々が、病気や、育児などで一時離れることはあっても、またその技術を生かせるように、人間を大切にしていくシステムを大人たちが、構築していく、そのために普段の行動で社会を率いていく必要があります。
子供達の翼を折らないことも大切なことですが、子供達が技術を持った大人へと成長した際に、そのせっかく習得した技術が生かせる社会を作っていかなければ、いくら大切に子供達を育てても結局意味がありません。
大人たちが、子供達のために、個人個人の行動でできること、いっぱいあります。例えば、この会議やカンファレンス、本当に今行う必要があるだろうか。また行うとしたらこの時間に行うと、誰か困る人が現れないだろうか。常に自問自答です。
これは本当にこのアプリ今開く必要があるのかな、開いたらギリギリのスペックしか積んでいないMac（小さいお子さんがいる御家庭など）が困らないかなと自問自答することと本質的に同じ。
職場で育休を取る同僚がおられたら、快く送り出す。これは、大切なパートナーMacを大事に大事に扱うことと同じ。同僚を、もっと言えば人間を大切にする。人間こそが主役。人間あっての社会であり、経済。
残念ながら少子超高齢化という完全に悪循環に陥っている日本という大船を、悪循環ループから抜け出させるためには、好循環ループを大人が作っていく必要がある。子供達が大切に培った技術が活かされる世の中を作っていく。
子供達への未来を創っていくことは、常に自分勝手になることなく、このようなことに留意していかなければならないという、私自身へのよい戒めです。子供達の未来があるから、今日も頑張れる。
私はうおずさんの好循環ループ個人的に大好きです。本当にその通りだと思っています。そして、そんな好循環ループが個人だけでなく、社会としても維持できれば、Macや他のApple製品を片手に、高い技術を持った人で溢れ、溢れ、溢れかえるという、よい世の中になるのでないかと思います。
私が所属するteamでは、臨床出身のclinician、生物学専門のbiologist、数学者のmathematician、生命科学のプログラマーであるbioinformatician、そして高度な実験をこなすtechnicianから構成されています。一つのことを成し遂げるためには、様々なプロフェッショナルな技術を持った人間が必要です。
様々な技術、バックグラウンドやキャリアを持った方がみんなで協力するからこそScienceは、人間社会は発達すると思います。基礎研究が実を結ぶにはとても長い時間がかかります。恩恵を預かるのは我々の世代ではなく、あくまで次世代です。
その代わりに有限な環境資源を使わせていただいています。自分の世代のためだけに社会や資源があるのではない、次世代のために負の遺産をできる限り残さない、環境に配慮する、価値の高いものを残していくと今を生きている大人たちが常に意識するからこそ、持続可能性のある成熟したシステムを構築することができると思います。
皆様が翼を折ることなく大切に培った技術を、もしgenome研究の分野で存分に発揮していただき、次世代へよりよい医療を構築していけるのであれば、私にとってこんなに幸せなことはありません。運が良ければ、私も将来、一人の患者としてそのようなよい医療を享受できているかもしれません。結局、自分の行動が、将来の自分に跳ね返ってくるのでしょう。
最後になりましたが、The Very Hungry Caterpillarのあおむしは、ケーキだったりlolipopだったりと本来自分が食べてはいけないものを食べたことでおなかを壊しますが、紆余曲折ありながらも最後は立派でとても綺麗な蝶になります。あおむしのように紆余曲折あるのが人生、しかし最後は私を含め、皆様が立派な蝶になることを心からお祈りしております。
うぉず
非常に嬉しいです。
が、私のブログは私がただ癖をぶちまけているだけなので、、、そこまで深いものではありませんよ！笑
そうなんです！！！
匂いの不思議ってあります。確かに単一民族ならではなのかもしれません。多人種が多く住む場所では幼き頃から匂っている匂いなので不思議には思わないでしょうし…
奥さん、旦那さんの匂いってめっちゃくちゃ大事って言いますよね。いや、その話本当好きなんです。これだけ物質が溢れかえっているなか、結局は本能的に匂いで人を嗅ぎ分けるってなんだかロマンを感じます。だから、私は香水反対です。
点状出血
そうだったのですねwww
覚えておきます。ありがとうございます。。やはり出血していたのか・・・笑
あなたは、この本をフラストレーションで投げ捨てたくなるかもしれない。でもフラストレーションはRプログラミングをはじめたてで感じることは自然だし、これは誰にでも起きることなんだ。
って、フォローしてくれてるんです。ここに彼の人間性を感じるので、大好きなんです。絶対に一冊は彼の本を読むべきだと思っています。
これは・・・惚れますね。最高です。いやぁ、、、素晴らしい。
このように技術は他の技術を必要とすることが多く、一旦うまく転がりだすと、自身につぎつぎと技術がついていき、魅力的な人間に成長していきます。これを英語でsnowballと言いますし、うおずさんのお言葉をお借りすれば人生の好循環のループですね！
頷きながら読み進めました。大好きなことをやり続ければ好循環ループが間違いなく動き出すので、その最初のハードルは低くする必要がありますよね。とりあえず好きなことをやってみるという単純なことは本当に大切だと思っています。
日本の教育はいろいろ、叩かれる面もあるし改善すべき点もあるとは思いますが、叩いても仕方ないし、一歩日本の外に出てみれば、世界的にどれだけ恵まれているかがよくわかります。
同意です。
おっしゃる通りです。
最後になりましたが、The Very Hungry Caterpillarのあおむしは、ケーキだったりlolipopだったりと本来自分が食べてはいけないものを食べたことでおなかを壊しますが、紆余曲折ありながらも最後は立派でとても綺麗な蝶になります。あおむしのように紆余曲折あるのが人生、しかし最後は私を含め、皆様が立派な蝶になることを心からお祈りしております。
なんて美しい文章を・・・
ありがとうございます。
もう、これ以上、私の蛇足は必要ありません。私の微力な力ではありますが、この素晴らしインタビューを１人でも多くの方に届けられるようにしたいと思います。
私の興味が尽きず、少し長くなってしまい申し訳ございません。
本当にありがとうございました！！！
後日談
とてつもなく思考の深い方と出会ってしまった。幸せ。
というのが当インタビューを終えた瞬間に終わって終わった後に思ったことだった。私は自分の知らない新しい方と話すのが昔から好きなのでこういう方と出会うと本当に心の底からワクワクする。そのため、インタビューがかなり長くなってしまった。
これまでもApple製品を使っているいろんな職業の方々へインタビューさせていただいてきたが、今回の研究者さんは際立って思考が深い方だった。知識が広くて深いのはもちろんなのだが、１つ１つのことに関する”思考が深い”というのが興味深い。
R言語にしても、Apple製品に関しても、その深くまで入り込んだ上で、それらを使用することを決め深く愛用している点に私はすごく共感できた。
やっぱりなんでも愛して使うことが大事なんや！(単純)
こうやって様々な方と話をさせていただけるこのプロフェッショナルのApple製品シリーズが私は大好きなので、これからも可能な限り続けていきたいと思う。
R入れてみました.
こんな短いコードであんなに複雑なグラフがかけることに感動しました.
Pythonの matplotlib で同じものを作ろうとするともっと複雑なコードになるはずです.
載せてあるコードについてなのですがダブルクォーテーションが一部全角になってますよ.
おそらく勝手に変換されてしまったのだと思います.
ダブルクォーテーションを半角に直してから
コード
のようにpreタグとcodeタグで囲むと勝手に変換されないですよ.
また,highlight.jsなどをWordPressに導入するとコードにシンタックスハイライト(構文強調)で色付けされて見やすくなりますよ.
てぃむさん！！！
本当にありがとうございます！！
実はそのコードの部分めちゃくちゃ苦労していたのです。
ワードプレスにコードをここまで埋め込んだことがなく・・・
codeタグで囲んだところ正しく表示されるようになっていると思うのですが
いかがでしょうか？
本当にありがとうございます。
感謝ですm(_ _)m
大丈夫です
コードなおってますよ
あのコードをPythonで書いてみました.
あれと全く同じものを作るのは無理でした.
やっぱりRのほうが簡単にかけますね.
import matplotlib.pyplot as plt
A = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "p", "q"]
B = [1, 3, 2, 5, 6, 7, 3, 4, 2, 3, 2, 2.5, 4.3, 3.5]
C = [11, 30, 41, 23, 43, 22, 16, 35, 12, 32, 20, 38, 28, 29]
D = [1, 2, 3, 40, 5, 60, 30, 10, 9, 50, 40, 50, 40, 28]
plt.style.use('ggplot')
plt.xlabel("B")
plt.ylabel("C")
for i in range(len(A)):
plt.scatter(B[i], C[i], s=D[i], label=A[i])
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left',
borderaxespad=0.3, fontsize=12, title="A")
plt.show()
Rってやっぱりすごいんですね。
ご丁寧にありがとうございますm(_ _)m
いやぁ、、、深い世界です。
てぃむさん、こんばんは。
拝読いただき誠にありがとうございます。
Ｒのインストールおよび早速作図いただき誠にありがとうございます！
私もPython好きです。いい言語ですよね！
私はscatter plotやdot plotでは、その後の統計学的検定や、regressionの兼ね合い上、ggplot2しか使用せず、matplotlibは使っておりませんが、
import matplotlib.pyplot as plt
にPythonの懐の深さを感じます。
Rはもっと、尖っているというか、かつて藤井システムを考案した藤井九段のお言葉を拝借いたしますと、Rは鰻しか出さない鰻屋といった印象です。
特にvectorやmatrix、data.frameの定義に = ではなく、あえて <- を用いたところに、Rがうちは、鰻のみで勝負しているんだ、その鰻を食べに来る客しか相手にしないぞっていう強いメッセージを感じます。こういうブレない姿勢に、私は弱いんです。
尖っており、Pythonより幅は狭いのですが、スクリプトが短く済むことはデータの記述のみならず、データを解釈した上で新たな理論を構築していく我々としては非常に有利です。
論文ではmaterials and methodsの項目に、どのように解析を行い、可能であればなぜ、そのcut offを用い、結果どのような解釈が得られ理論の構築に至ったのか、いわば解析のレシピを、事細かく書いていく必要がございます。
その際、人間も会話が楽しくて楽しくて長電話しすぎてしまうことがあるように、データとは納得がいくまで会話をしますから、つい、長く会話をしてしまうことがございます。
データとの会話は、のちにmethodsの項目に書かなければならないため、会話は忘れないようにログを取っておく必要がございますが、スクリプトが短ければ短いほど、ログが短くなるため、のちにどのような会話をしたのか記述する際、非常に有利なのです。
ものによると2000行くらいは一つの作図を作るために会話をするので、長くなると、例えば一年後に流れを追うだけでも一苦労です。その時間も可能であれば少しでも短縮したいです。
これを可能にしてくれる言語は、今のところRのみです。
PythonはPerlに変更可能かもしれませんが、エニグマ解読でチューリングだけは変えられなかったように、私の領域では、Rだけは他の言語と変更することができない唯一無二の存在です！
Rは割と古い言語ですが、未だ現役で使われているところにRossとRovertの魂を感じます。
とても深いお話、プロフェッショナリズムを感じさせられる言葉の数々・・・素晴らしいインタビューだと思います。
「お金を人生の価値観の一番には置けない」・・・自分もビジネスの世界で生きたことがなく、売上とは違うところで勝負しています。その感触が自分に合っているからこそ、今の仕事を続けていられるし、仕事に没頭できるのだと思います。時に表現者にもなりうる今の仕事は、自分にとってはとても居心地のいい場所です（世間から「ブラック」の烙印を押されますし、実際そうかも知れませんし(笑)、他の方にお勧めできるわけではありませんが・・・）。
「引き算」の考え方で、自分の生活のいろいろを見直さないといけないな、と思いました。若い頃、スペックを追い求めてiPhoneの機種変やMacの買い替えをしていましたが、今思うと本当に無駄なことだったなと思います。年齢を重ねて、「まだ使えるよ！」という声が自分の身の回りのいろんな持ち物から聞こえるようになってきて、浪費生活を脱出することができました。
長くかかる作業は夜に回しておいて・・・的なこと、学生の頃の実験ではいつもそうでした。測定機器の空きが夜中しかなくって、冬でもストーブの前で仮眠を取ったりしながら実験をしていたのを思い出しました。当時でも何百万、何千万する測定機器を増やすことなんてできないわけで、空きを狙って実験するしかなかった。
必要、必要と言いながら便利なものを身の回りに取り揃えなくても、工夫で乗り越えられることも多いですよね。
加齢臭のするMBP2012(笑)も大切に愛でながら、自分の生活全般を見直してみようと思いました。
私には難解な部分もあるので(笑)、何度か読み直そうと思います。
本当にすてきなインタビュー、ありがとうございました。
思考が深いですよね。
本当にすごく思考が深い方でした。
途中、私はついていくのがやっとに。。笑
本当にたくさんのことを学ばせていただけるので
今後もこのシリーズは続けていこうと思いますv(￣∇￣)ﾆﾔｯ
うなぎさん、こんばんは。
お読みいただき、誠にありがとうございます。
機械のスペックではなく、
人間のスペックだったり考え方が一番です。
映像の技術は今と比べてとても低かった頃の映画でも、ショーシャンクの空に、のように、心に響く名作もありますし、結局は人間の頭の中が最も本質な気がします。
ショーシャンクは、財産は頭の中にこそ宿るを、うまく記述した名作中の名作だと思っています！アンドリューことティムロビンスの頭の中に財産が詰まっていたからこそ、自分以外の全てを失っても刑務所の中で人生をあそこまで豊かにできた。
おっしゃられる如くです。
決して、お金、じゃないです。便利なもの、でもありません。
レイチャールズの演奏のように、いかに無い物ねだりすることなく、自分を磨き切れるかどうかが、人生を豊かにする上で大切だと思います。失った視力は元に戻らない。でもそこで彼は腐らなかった。一時はドラッグに溺れるも、ドラッグも断ち切り、最後は誰からも尊敬されるような偉大なミュージシャンになった。
好きなアーティストは何人もいるなかで、、、マイケルジャクソンが特に好きなんですが、、、レイチャールズの演奏、歌声、、、いつも魂こもっていて、歌ってピアノ弾いているあの姿に引き込まれますよね。魂こもってます。
引き算人生は、一旦引き始めると、、、病みつきになりますよ、笑！
ものから始まり、飲み会、昼食のならび時間、仕事、、、と、
必要なものは絞られてきますし、お酒は何を飲むかではなく誰と飲むかが本質ですから大勢で飲む飲み会は本当に時間とお金がもったい無いですし、昼食は一番に食堂に行けば食事を取る時間も会計も片付けも自分が一番になり時間が最小限になりますし、仕事は内容によるのかもしれませんが削れれば削れるほどいいですし、、、
ものを購入する際は、Macのように頭の中と心の中を充実させるものは価値がありますが、頭も心も充実させないものは、いらないのでは、と思っています。
なにをどう削るかは、様々だと思います。
私は靴は好きで、違う靴を買ったほうが心が充実するので同じ靴はあまり買いませんが、靴下はできるだけ同じ靴下を買うようにしています。朝靴下を探す時間を削れ、洗濯の後にペアを探す時間も最小限になるので。
新たに引けるものを見つけた時、最高に幸せを感じるようになりますよ！
結果、浪費がなくなるので、いつでも欲しい時に欲しいものを買えるチケット、地球環境に優しいで賞がもらえ、
なによりも、大切な人との時間が増え、心が充実し、人生が豊かになると思います！
お久しぶりです。
私も↓のインタビューでRをちらっと話題に出したものです。笑
https://appleshinja.com/psychology-student
私の所感としては、
アカデミック・統計学方面 → R
ビジネス・機械学習方面 → Python
が優れていると感じております。
言い換えれば、統計学はデータの「説明」、機械学習はデータの「予測」を重視していると思います。アカデミックな世界では「説明」を重視する傾向、ビジネスの世界では「予測」してより高い利益を上げるということを重視している傾向が反映されていて面白いなと感じております。
個人的にはPythonとRではRの方が好きなんですよね。笑
学生時代は卒業論文で分散分析や重回帰分析をよく利用していたんですが、Pythonで分散分析って難しいんです。Pythonでやろうとして挫折したんですが、Rだとあっさりできちゃったんですよね。重回帰分析もPythonでできるんですが、Rの方が楽なんです。あと地味にPythonというか通常のプログラミング言語はデータの要素が0番目から始まるのが、個人的には馴染みがないんですよね。Rはデータ要素が1番目から始まるので初心者には向かないと呼ばれるRの方が実はプログラミング初心者向きでは？と思います。
一方で、最近は機械学習の勉強をしているのですが、そちらに関してはPythonの方が優れているなと思います。また、大容量データの扱いやシステム開発への応用という面でもRは少々頼りないという印象でそのような面でもPythonの方が優れていると感じています。
ただいずれにせよデータを活用するという点では一致していますし、両言語を適材適所に駆使することがデータサイエンスでは重要なことなのかなと思っています。どちらも使えるに越したことはないですし。最近のBIツールはRやPythonのコードを読み込む機能が付いていますし、統計学や機械学習を利用する場面は今後増えていくのでは？と感じています。
この方のMacだけでなくRやFisherの実験計画法への愛情が伝わってきました。笑
このインタビューを機にMacやRに興味を持つ人が増えてくれると嬉しいですね。
う〜ん、仕事でもMacやR・Pythonを使って仕事したいなと思いつつちょっぴりサボり気味なところもあったので、今日からまたMacとともにプログラミングも英語も頑張っていかないとなぁとケツを叩かれたような気がした良記事でした。ありがとうございました。
ジャイアンさん、こんばんは。
お読みいただきありがとうございます！
以前記事お読み致しました！
大変読み応えがあり、大学生にフラッシュバックすることができました。ありがとうございました！
特に、大学生はバイトに遊びに、、、など忙しいですよね！
仕事は定時に帰れば良いですが、というか帰るべきですが、大学生の遊びに終わりはないですもんね、笑。
心理学がご専門なんですね！
心理学といえば、、、スタンリーミルグラムのアイヒマンテストが私は好きな論文でございます！もちろん今は倫理的に問題がある試験ですが、、、
どんな人も、一定の条件下では非常に残虐な人間になりうるという彼の実証実験は、そのような条件を決して作り出すことがないようにしなければならないと我々大人が常に留意し、社会を構築していかなければならないという戒めを私に与えてくれます。
この論文の結果は正直、驚愕でした、、、
おっしゃるごとく、言語を必要な局面に合わせて使用していくことが大切ですよね！ゲノムの解析でもRは例えば、ゲノムのアセンブリは行いませんし。
分散分析はPythonは難しいんですね、、、
Rだとお決まりの~で一行な気がします、笑
統計解析や作図はRが最強だと思います。論文では客観性が求められるため、なぜ、差があるといえるかを統計を使って示す必要がございますので、おっしゃられる通りアカデミックな領域ではRのほうが相性が良い気がございます。
もちろん、p値が有意水準を下回ったからといって、あくまで帰無仮説を棄却できるのであって、対立仮説を積極的に支持するわけではございませんので、数学に比べ曖昧な学問ではありますが、笑
PythonのNumpy配列はおっしゃられるようにやや扱いにくいです、、、
RossとRobertの設計は、抜群に優れています。それがRがいまだに統計と作図で王座に君臨している所以だと思っています！
ぺんぺんさん。
お忙しい中、コメント返しをしていただきありがとうございますm(_ _)m
やはり濃いコメントが多く私自身、ニヤニヤしながら読ませていただいております。
Rってすごいんですね・・・
ぺんぺんさん
お忙しい中コメント返しありがとうございます！
改めてぺんぺんさんの記事を読み返しましたが、なんだか安易な表現で恐縮ですが、「研究者の魂」を感じ取ることができました。一つの道を信じて突き進む情熱というか熟考した形跡がひしひしと伝わってくるというか自身の信念や哲学を持っているというか。
(早くもぺんぺんさんの記事の続編を読みたいと思うようになりました。笑)
また、以前の私の記事もお読みいただき恐縮です。
社会人になった今では、(家に帰ってApple製品と戯れるために)できるだけ定時に帰れるように努力してますよ。あの頃よりもRもPythonも少しではありますが書けるようになりました。笑
特に社会心理学では特に再現性の危機が問題視されているんです。
ミルグラム実験と類似的な実験で有名なスタンフォード監獄実験に関しては、再現性が確認されないどころか「看守が誰に指図されるわけでもなく残忍に振る舞った」という根本的な部分が実は「指図されて残忍に振る舞った」ということが判明したのです。
ただ、ぺんぺんさんが仰ったミルグラム実験は再現性が確認されたようで私も改めて驚きました。
ミルグラム実験はネガティブな方向に向かっていますが、逆にポジティブな方向に向かわせることはできないかなとも思います。一定の条件下で残忍になるというのであれば、一定の条件下で優しくなれるのではないかと。既にそういった論文も私が知らないだけで発表されているのかもしれないですね。
Rは鰻しか出さない鰻屋という表現ピッタリですね。
統計解析に関わる部分は他を寄せ付けない強さを持っていますが、それを応用してシステム化となるといろいろと難しそうな印象です。
ただ、アカデミックな場では統計解析の結果こそ自身の主張の根本となることが多いわけですからその場面ではRがピッタリだなとも思います。システム化を見据えずに調査結果を報告という場面であればビジネスの世界でもRは活きてくるのかなとも思います。あとはシステム化に踏み切る前のPoCなんかではRで書いて、実際に開発となった場合はPythonで書くといった棲み分けもありそうです。(そう考えると、やはりどちらも書けるに越したことはないですね。R、Pythonに限らずC++などの速い言語も必要となってくると思うと気が遠くなります。笑)
鰻しか出さない鰻屋方針を貫いてほしいような貫かずに天ぷらやそばも出してほしいような気もして複雑な気持ちです。う〜ん、でもファミレスの天ぷらやそばに負けるようなものになるくらいならば出してほしくないような気もします。笑
ジャンアンさん、こんにちは。
心理学を学ぶとモテモテになるのは幻想というフレーズは本当に面白かったですよ！大学生主要テーマの一つですね、笑。
これだけで論文が何個もかけそうです、笑。
定時で帰っておられることは、本当に素晴らしいです！
日本は残念ながら、いまだにジェンダーに関して、また若い世代に対して、もっといえば法律で記載されている権利に対してすら、非常に理不尽です。
男性が社会に進出できたのは、自らは育児を放棄し、その分の責任を女性にしていただいたから、というとても恥ずべき行為だったことは明白です。
しかし、社会が成熟してくれば、そんな理不尽なシステムが継続できるわけない。
そのつけが、出生率出生数という形で非常にわかりやすく跳ね返ってきています。
子供達は特に小さい頃、大人を必要とします。
よい大人たちと過ごした思い出は心の中の充実となります。財産です。
その大切な思い出を財産として、よい大人へと成長していきます。
私は臨床医でしたから、どうしても死が身近にありました。
不幸にも大切な大人を若くして失ってしまう、お子さんもいらっしゃいます。
そういうことが起きないよう、プロの我々はできるだけ頑張るのですが、どうしても限界はあります。
そういう世界で普段生きていると、心の充実が大切な財産であると説いた、ピーターフランクルの父の考えがよく理解できます。
大切な大人がいなくなってしまっても、心の中の良い思い出というかけがえのない財産があれば、それを大切にしながら育っていくことができます。
残業を他人に強いる、もしくはマネージメントできないという行為は、子供達が大切な大人と過ごして財産を作っていくという権利を、理不尽にも奪い取る行為ですから、大人の行動の中ではとても卑しい行為であって、いかなる理由があっても許されるものではありません。
そのときの経済が、将来の子供達の財産を奪い取っているのです。
そういう国は国際競争力を失っていきます。自ら将来を潰しているので。
環境についてもほぼ同じことが言えて、現在を生きる大人が、子供達が将来生きる環境を必要以上に壊しています。弱い立場の人間に、理不尽なことを押し付ける、こんなことが通ってよい訳ありません。
知識はそれを防ぐために本来あるはずです。だから、知識を育てる教育がとても大切になってくる。そこに、大学の存在意義がある。
知識考え方は古くなってきますから、新しい知識を生み出していく必要がある。そこに大学院の存在価値がある。
またミルグラム試験は、我々人間は周囲の環境を構築されるとnoと言えなくなるということを科学的に実証しました。ミルグラム試験は大虐殺がなぜ起きたのか、に研究の原点を持っていると思いますが、我々の何気ない生活にも生き方を示唆してくれる、素晴らしい研究だと思います（拡大解釈しすぎているのかもしれませんが）。
残業を押し付けなくても、定時に帰らないという行為は、一見なにも問題なく見えますが、あたかも長く働くことが正義のような環境を構築しうります。
本当は生産性が低いだけなのに。
そして、日本では完全に構築されてしまっていると思います。
このような環境を構築されてしまうと、立場の弱い人はnoと言えなくなってしまう。
ばかばかしい飲み会ですら、断りにくくなってしまいます。
本来その時間を子供との大切な時間にしたいという方々もいらっしゃるはずです。
結果、将来を背負うはずの子供達にしわ寄せがいってしまう、、、
ミルグラム試験は非常に古い試験ですが、ミルグラムが伝えたかったことは現代に当てはめると、こういうことなのではないかなと思います。
ですから、私は定時に帰るよう努力して実行されているジャンアンさんのような大人が大好きです！
いえいえ、いつの時代も躍動すべきは、若い世代です。
かのマイケルジャクソンは年を重ねていっても、声に深みが増し、ダンスに円熟味が加わり、何より、表情に魂がこもっていきましたが、スリラー、ビジージーンといったモンスター曲は20台、非常に若い頃の作品です。
必要なのは私の続編ではなく、ジャイアンさん方、の次世代を背負う方々の続編だと思っています！
私は私で、年を重ねても円熟味を増していったエンターテイメントを披露し続けたマイケルのように、自分の技術に磨きをかけつづけていきたいと思います！
なんか、、なんて言えばいいのか分かりませんが、、素晴らしいインタビュー記事に出会ったということだけは分かりました……！！
科学者だけれども、決して科学が一番というような方ではなく、情緒もしっかりとされた方だなぁと、、。ただひたすらに尊敬です。
やはり人間、感情ありきの生き物ですから、論理だけではないですよね。当たり前のことなんですが、こういう当たり前のことも自覚できていない人が世の中たくさんいて悲しくなります。記事内にも出てきましたが、何でもビジネスと捉えてしまう人など…。
私はこの冬高校受験が終わりました。祖父から、合格祝いに好きなApple製品を買ってあげる、と言っていただけました。本当は前からずっと憧れていたMacがほしいのですが、実際に何をするかも決まっていませんし、第一高いので、Apple watchを買ってもらおうかなと考えていました（もちろんApple Watchも高いことは重々承知しております）。ですが、この記事を読んで考えが変わりました。やっぱり自分の直感に従うべきですよね！私はMacBook Proの、あの何でも受け入れてくれるような力強く重厚で、でも繊細さも兼ね備えた、美しいボディが好きです。あの子がいたらどこまでも頑張れるような気がします。
私は以前ブログをやろうと思い開設したことがあったのですが、、iPadでは限界を感じてしまい、断念しました。Macならよりサクサクできると思います。また、私は数学が大好きで、プログラミングにも興味があります。考えてみたらMacでやりたいこと、結構あるかも！祖父にはMacBook Proを頼もうかな？
最後に、素晴らしいお話を聞かせてくださったぺんぺんさん、うぉずさんに感謝です！最後までひたすら感動しっぱなしでした。鼻血のくだりは笑ってしまいましたがw
私も将来、数学者となり、世の中に貢献していきたいです！そしてぺんぺんさんのような、人間としても素晴らしい人になりたいです。ありがとうございました！
ふふふ。
私ではなくこれは完全にぺんぺんさんのおかげです。
素晴らしい方すぎてちょっと引きました。(いい意味です)
人柄もそうですが知識的にも並外れていると思います。
ご本人は謙遜されると思いますが。。
時折、コメント欄にも書き込んでくださるので、
またチェックしてみてください。
oliverさんにもいつかインタビューさせてくださいねー！！！
うおずさん、こんばんは。
いえいえ、うおずさんのおかげですよ！
うおずさんの素晴らしいブログの中だからこそ、色々な方々が読んでくださったのだと思います。
次世代を担う方々に読んでいただけて、とても嬉しいです！
しかも数学を志している方に読んでいただけて。
うおずさん、素晴らしいインタビューありがとうございました！
もう・・・なんて素敵な方なのですか・・・
感謝するのはこちらですm(_ _)m
oliverさん、こんばんは。
おおっ！
私が最も尊敬する学問の王者、数学を志している方に読んでいただきとてもうれしいです！
お読みいただき誠にありがとうございました！
そうです！なんでもビジネスは極めて危険な発想です！
記事の中の日本での合計特殊出生率や出生数がすでに証明していますし、より最近のニュースで言えばCOVID-19(新型コロナウイルス)の蔓延が証明しています。COVID-19はビジネスを追い求める大人や社会が蔓延させていると言っても過言ではありません。そして、結局弱者へとしわ寄せを強います。
会社は安全配慮義務を法的に負っています。にも関わらず、日本では体調が悪い大人が出社せざるおえない、矛盾を抱えた、脆弱なシステムで運営されています。今回はその社会のもつ脆弱性が必要以上にウイルスを蔓延させてしまった。
それよりも、もっと人を大切にすべきです。
症状のある方が、自宅で安静にできる社会であれば、ここまでウイルスは広がらなかったと思います。なにをどう頑張っても、ウイルスは絶対に入ってきたり、もちろん日本国内でも発生しうるので、拡散させないことが何より大切です。
そして、人を大切にした方が最終的には人が動かす経済やビジネスも結果守られます。
話が逸れてしまいました！
高校受験が終わり大変おめでとうございます！学問も高校に入るとより深みを増すと思いますし、いろんな素敵な方との出会いも増え、春から高校生活楽しみですね！
水は高きから低きに流れますし、そうあるべき。お金も、古い世代に使われるよりも、若い世代へとどんどん流れ使われることはとても自然なことでよいことです。
数学に興味があり、プログラミングにもご興味があるとのことなので、ここは祖父さんのお言葉に甘え、是非MacBook Proを購入されるのがいいと思います！
アカデミックの世界で生きていくのであれば英語は必要最低限のスキルです。ですから、やりたいことがふんわりとしていても、数学者を目指すのであればMacがあると良いですよ！Macがあれば英語の勉強にも厚みが出ます！
プログラミング言語はデータ解析ではRかPythonが今は使われていますが、10年後もRやPythonが使われているかどうかはわかりません。いや、むしろより適した言語に移っていくべきだと思います。
しかし、oliverさんがご活躍される10年後も、ほぼまちがいなく、自然科学との対話は数学で行われるでしょうし、研究者同士の会話は英語で行われていることでしょう。
人間が学問をしていくなかで、数学と英語だけは普遍的で本質的な言語だと思います！何をするべきか、何を勉強して良いか、迷った時は、この二つの学問を深めていくことが良いと思います！必ず無駄にならないので。
ですから、まずMacを手に入れて、やりたいことが決まるまでは英語だったり数学を学習する。これだっとやりたいことがビシッと決まればそれをMacを通じて行っていけば人生に幅が出るので、Macを手に入れることは決して無駄になることはありませんよ！
oliverさんのように、次世代を担う方々に読んでいただけて本当に良かったです！
こちらこそ、お読みいただき誠にありがとうございました！