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はてなキーワード:卒業研究とは
文庫版は瀬野が小澤を誘導するための仕掛けが施されており、瀬野が用意した原稿は意図的な加工がされていることを考慮する必要がある。
また怪異に関わったものは「そのこと自体を忘れる」傾向があるため、インタビュー内容が同じになったり、小澤が小沢くんのことに思い至らなかったりする。
瀬野が積極的に怪異について調べながらも今まで無事でいられたのは
もしかしたらカクヨム・単行本版の後日談としての文庫版なのでは？と思って合体させた年表にしてみたものの、Q休刊の時期が全く違ったのでマルチバース確定です。解散。
ああ、そうだよ。
https://anond.hatelabo.jp/20220425175146
だってオレは元々左利き。矯正されて右で書いている。そのオレに元々右利きが劣るっていうのはおかしくない？おかしくない？(大切なことなので二度聞きました)。
団体名を覚えていないので《日本書道なんちゃら》ってごまかすし、あえて調べないけど、矯正の一環で中学3年まで書道をやらされて中学生の部で五段まで行った。あと2つくらい上があった。すぐ上が五段上、一番上が特待生だったはず。やりたくてやってた書道ではなかったのであまり思い出せない。
日本語の場合、左手で書こうとするとどうしても押しながら書くことになりペン先のコントロールが難しい。毛筆の筆先だとコントロールしにくいなんてもんじゃない。
ローマ字などを使う言語もそうである。万年筆などの硬めのペン先でも押しながら書くのはすごく難しい。
オレが特に見下すのは、小学生低学年でまだ文字をうまく書けない子が多いけど、その小学生低学年系の下手さを大人になっても保っている奴。子供の心を持っているって言えば聞こえはいいけど、練習すればもう少しマシになるだろ。自分しか見ない文字ならどうでもいいけど、人に見せる文字がそれなのは人としてどうなのか。
勉強し過ぎで文字が崩れたタイプは「ヘタクソ」とは思うけど、見下す対象にはしていない。ガンガン書いて覚えるタイプは共感できる。理系科目の場合、数式とかは解いていく過程で中高生はガンガン書くしかないじゃん、オレらみたいに子供の頃コンピュータが普及していなかった世代は。今の子がどうしているのかは知らん。
ガンガン書いていった過程できれいに書くよりとにかく書きたいとなると文字が崩れる。正式な崩し方ならきれいな字ってことになるけど、我流だとヘタ字ってことになる。そこらへんは見れば分かる。我流で崩すからヘタ字になる。
あ、思い出した。大学4年生の夏に開催された、卒業研究の中間発表合宿での出来事である。山梨県の河口湖町とか忍野村あたりの民宿に泊まりこみである。メインイベントは卒業研究の発表をそれぞれ行うことだが、遊びのイベントもありという合宿だった。
この夏合宿でもっとも大きい事件は女性のHさんが起こした。彼女がホワイトボードに書いた文字が読めなくて、見ている我々は「あれ何って書いてる？」「もごら？」とヒソヒソ。「もごら」に見えた文字は「きごう」であった。「記号」を急いでひらがなで書き、それを崩して書いたので「もごら」に見えたのであった。彼女のあだ名はその時から卒業までモゴラになったｗ。そんな怪獣系のあだ名が付くような容姿とかではない。経緯(いきさつ)を知らないと、何かイジメでもあるのかと誤解されそうだが、由来は彼女が書いた文字である。単に起きた事実に基づく軽いイジリである。たまに使われる程度の。
何？モゴラって概念があるの？
文字もコミュニケーションの手段であるならば、きれいに書くほうがいいしきれいに書けなくても丁寧に書くべきである。小学校低学年系のヘタ字の奴はオレオレ統計では仕事できない。多分オレと似たような考えの人はいると思うので、多少は練習したほうがいい。その文字を見る相手を慮れ。気遣いだよ。
バカにして練習しない奴が多いからヘタ字なんだと思うけど、アラビア数字(0,1,2,……)とひらがな・カタカナだけでも練習しとけ。漢字なんかうまく書けなくても自分の名前や住所＋α以外はほとんどアラビア数字とひらがな・カタカナなんだからそこさえなんとかすればなんとかなる。
あと漢字を大きくひらがな・カタカナは少し小さめにするとかバランスを考えるのが次のフェーズ。見下されてイラつく前に練習しろよ。
なんかこれ良さそう。対象文字数は多過ぎだな。基本になる文字100字くらいでいい。でもその前にアラビア数字(0,1,2,……)とひらがな・カタカナだな
私は「バイブコーディング」と別れることにした。その理由を説明しよう。
大学の情報系学部に入学した頃、初めて作ったウェブアプリは教授の評価基準には遠く及ばなかった。「コードの構造化ができていない」と指摘され、基本的なフォームのバリデーションすら理解に苦労した。実習の時間に発表した時、クラスメイトの質問に上手く答えられず冷や汗をかいた。提出期限前日には大学のPC室に残って徹夜し、それでもアプリは不安定で、UIは粗削りなものだった。
でも少なくとも全て自分の手で実装した。StackOverflowのコードを参考にしながらも、自分で考えて書いた。どんなに質が低くても、そのコードには私の試行錯誤と、友人たちとのデバッグの記憶があった。それは誰も奪えない自分の財産だった。
それが、生成AIが登場してから状況は一変した。課題は提出期限までに余裕で完成するようになり、エラーも数秒で解決するようになった。卒業研究のプロトタイプもAIに頼れば、わずか数日で作れるようになった。
ある日、就活の面接から帰る電車の中で気づいた。この半年間、何一つ新しいプログラミングパターンや設計思想を自分の力で理解していなかったことに。確かにAIを使って卒業研究は華々しく進めたけれど、頭から離れない質問がある。自分で書いたコードがほとんどないのに、エンジニアになる資格があるだろうか？
そのとき思った。コーディングは単位取得や就活アピールのためだけではない。それはプログラミング言語を学ぶようなものだ。考える過程が大切なのだ。問題解決へのアプローチが重要。それは技術者としての本質的な成長なのだ。
そして、AIにこれらを奪われる準備はまだできていない。私は再び基礎のテキストを開き、自分のコードを書くことに戻る。たとえ就活の自己PRで派手な成果が語れなくても、たとえ周りの就活生が「時間の無駄だ」と言っても、ゆっくりと、意図的に。
高偏差値大学ではあるので，卒論そのものが生成AIによって書かれている，なんてことはさすがにあり得ない
大体，教員が与えたテーマは答えがまだないことが多いので，自動生成は難しいのだ
では，どこに出てくるかというと，卒論生が書くコードと計算結果だ
「こういうモデル作って，こういう計算してみたら，こういう結果になると思うから，計算してみて」と指示すると
1週間も経たずに計算結果を出してくる．すごい！今年の卒論生は優秀だ！と思い，計算結果をよくよく眺めると，何かおかしい．
「こういう傾向になるのは理屈上おかしい気がするなぁ．ほんとにこの結果だと大発見だけど，僕の勘では計算コードにバグがあると思う．確認してくれる？」
と尋ねると，全く進捗報告をしてくれなくなる．
「ChatGPTが書いたコードなので，どこが間違ってるのか自分で判断できないし，ChatGPTもわからないとのことです」という返事．
うん，別にいいんだよ．ChatGPT使ってコード書いても．便利だし．早いし．
別に既存のライブラリ使って計算回してるのと，やってることは大して変わらないし．
でもな，ChatGPTが出してきたコードが読めなかったり，そのコードによる計算結果がおかしかったりした時に自分で直せなかったら何のために卒業研究してるの？って話なのよ．
別に君にこのテーマ与えなくても，僕が自分でChatGPT使ってコード書いて分析したら，1-2週間で終わるのよ．
僕は計算結果が欲しいわけじゃないの．教育の機会として，君にやってもらってるの．
「あなたができるようになること」がゴールなの．「計算結果を出すこと」はゴールじゃないの．わかる？
これまでのわかってない学生，詰まってる学生って，計算結果自体出せなかったり，とてつもなく手前でつまづいていたから，
その子の理解度を教員が把握できて，その理解度に応じたサポートができたんだよね
勝手に実装して，勝手に論文見つけてきて，勝手に研究進める学生には，さらにこういう研究あるよ，と紹介するサポートができたし，
全然データ分析のやり方がわかりません，この数式の意味がわかりません，数式の意味はわかるけど，プログラミングの仕方がわかりません，みたいな学生には
既存のコードを渡して読んでもらったり，自分で改修させたりしながら，数式とコードの世界を行き来させつつ，理解をさせるようなサポートとか．
でも，生成AI以降は「理解していないのに，詰まっていないふりができる」ようになったことで，教員としてはサポートが非常に難しい．
複雑な計算できるのに，csvファイルの読み込みができない，とか
複雑な計算結果をグラフにできるのに，こっちのグラフと別のグラフの線の色が対応ついてないから，同じ色にした方がいいよ，と言ったらできないとか
とにかく出力と理解度がチグハグすぎてやばい．その結果として，出てきた結果全てを疑ってかかる必要があって，こっちもかなり負担．
多分教育のやり方を変える必要があるんだろうな．そして，それは本当の意味で教育ではなくなるんだろうな，と思う気がする．
Permalink |記事への反応(39) | 22:40
文学部になんか行くな、勉強しても報われないぞって初めから言え
https://anond.hatelabo.jp/20220114133403
の筆者です。三年後の現状を追記。
当時叱ってくれた人、励ましてくれた人には心から感謝しています。
当時たくさんの方からいただいたアドバイスを元に、学部四年生ながらにできることはたくさんやってみました。手遅れ感はすごかったけど、もうこのまま色々なことから逃げてはいけないと思ったので勢いだけはあった。
・教職を取る
・ボランティアに参加する
・長期インターンで働く
・バイトをする
・心理学の本を読む
教職はめちゃくちゃ大変だった。大学四年生にもなって（しかもあそぶんがくぶ）、教職＝専門科目＋教職科目で時間割はいっぱい。毎日朝9時から夜8時まで授業が詰まっていて、土日も現職教員が教えてくれる授業に出ていった。
ヒーヒー言いながら頑張ったが、教職はとてもいい人間関係のリハビリにもなった。教職科目には大体グループ活動があるから、強制的に人と話さなければならない。四年生という引け目がないわけではなかったが、もうそんなことは言ってられないので自分なりに必死で喋りました。幼稚園児ですかねマジで。
バイトは販売。これがまあ、コミュ障の俺にとっては試練だった。仕事も覚えられないし、勉強しかできない自分の無能さを思い知った。
心理学の本を読むのも、コメントでアドバイスしてもらったことだ。アドラーや加藤諦三を読んだ。今となっては極端な自責に繋がりかねない書籍のような気もするが、でも他責クソ野郎の俺には根本的な考え方を改めるのにとても役だった。
とにかく反省を活かそうと、いただいたアドバイスを元にたくさん行動してみた四年生だった。
あれだけけなしていた文学分野でアカデミアに進むというのは、当時呪詛を吐きまくっていた俺を知る人からすれば晴天の霹靂というか、お前全然教訓活かせてねえじゃんアホかという感じだろうか。
でも行動してみて、色々考え方も変わった上での決断だ。理由はいくつかある。思いつく三つを挙げておく。
第一に、企業勤めをするのが俺にとって、社会にとって良いとは限らない気がしたこと。
研究とお勉強は違うが、それでも俺は昔から学ぶことばかりしてきた身だ。しかも、我儘を言って実学ではない分野で学ばせてもらった。
ならば、急カーブで別分野に就職するよりも、過去を活かして学びの分野にとどまり続けることの方が、俺にとっても社会にとってもいい結果になりうるんじゃないかと思った。
これだけ親から投資を受けて学ばせてもらったのだ。ならばそのまま学問を追求し続けることもあながち無駄ではないだろうう。
文学研究が分かりやすく社会に実利をもたらす行為だとは思わない。でも、俺が過去に培ってきたことを活かすという点においては、アカデミアも立派な将来の選択肢になるはずだ。それがお先真っ暗であろうと。
またバイトとインターンをして思ったが、俺は実務ができない典型的な（？）勉強バカだと思う。必死でメモをとってそれをマニュアル化し、いちいち参照しないと仕事ができない。自作マニュアルを参照してもノロいし、小回りが利かないから役に立たない。試験はあれだけホイホイできるのに、真面目に働こうとしてもなぜダメダメなまま成長しないのか。応用が効かないわ怒られるわヘマするわ、周りの社員にも「こいつ○○大なのにこれかよ」って思われてた気がする。
こんな俺なので、社会に出て企業勤めしたところであまり役に立てないように思う。
第二に、クソ大変だったが何とか教員免許を取得したので、博士課程に進んで落伍してもまだ道はあるだろうということ（現代日本は教員不足だから）。
学んだことを活かせる仕事に就ける保険があるのは、かなり心強い。
第三に、やっぱり文学が好きだった。
文学ができることの一つに、「目に見えないものを表現できる」というのがあると思う。
俺という人間は、履歴書に書けば「文学部修士二年生」というただの一身分しか持ち合わせていない。
だけど、その称号の裏には「文学部生という経歴によって就活が台無しになったと思ったが、己の他責思考や逃避癖や高すぎるプライドが原因で先延ばしにしていた挫折を一気に食らっただけだった」という物語があるわけで、この物語の前にも途中にも後にも色んな感情が存在している。焦り、恐怖、驕り、不安、自己陶酔、万能感、劣等感、諦め。
こういった説明し尽くせない心持ちを表現するのが芸術で、その一分野が文学ではないか。
不要だと切り捨てられかねない人間の心情や葛藤や倒錯が好きだ。それを内包する表現形式を、文学をもう少し研究してみたいと卒論を書きながらそう思った。
そして二年たっても「もうちょっと研究したい」が終わらず、このまま博士課程に進むことに決めた。
修士一年のときに父が先立ち、一人親になった。親類も一人亡くなって経済的にかなり困窮している。
博士課程からの奨学金にはなんとか内定したが、それでも母を安心させてあげられなくて申し訳ないと思う。奨学金なんて、人間一人がギリギリ生活する分しか出ないから。
でももう、この先文学やった結果路上で野垂れ死んでも構わない気がしている。俺は元々がクソ性根人間だし、社会の役に立とうとすること自体が思い違いかもしれん。実利や効率とはまるで関係のない文学と数年を共にしただけで御の字だ。どうせこのまま運良くアカデミアに留まれたところで40になっても低収入だろうが、それでももう構わん。
最初は「文学部に行っても報われない」と書いたが、本当は誰に報われなくてもいいということにやっと気づいた。
これが最後の報告になると思います。この先アカデミアに残れずにお先真っ暗になっても、研究職を諦めて教職についても、どうせ俺は社会的無能ですすいませんと開き直りながら生きていきたい。
誰かこれを読む人がいるんだろうか。もしいるならば、当時叱責や励ましの言葉をくれた人に、心からありがとうと伝えたい。変な方向に開き直った感じがしないでもないが、あなたたちのおかげで色んな経験を積めたし、少し変われたと思う。
何より、人と関わることを億劫だと思わなくなったし、怖くて不安でも行動してみる習慣がついた。貴重な教えをくれて感謝しています。
俺は変わらず役立たずとして生きていきます。どうかお元気で。
追記：心配してくれた人がいたので。奨学金は貸与じゃなくて給付です
Permalink |記事への反応(21) | 18:26
1年
選択授業や第二外国語、サークル活動など唯一大学生らしい大学生活を送れる。ただし2年次からパンパンに詰まっている必修単位のせいで時間割は毎日比較的詰まっている。
上下関係の厳しさが1つ上の先輩から示唆される。独特な文化を前にやや選択を後悔しだす。
2年
必須単位が牙を剥く。5年次まで時間割が必修単位で詰まっているため、この先の落単は＝留年を意味する。また一般教養も同じ理由でこの先ねじ込む先がないため、やはりこちらも落単すると留年。6年次に国試があり留年組は不利になるため皆必死。
基本的に午前は座学、午後は実習（授業終わりの時間は決まっておらずレポート必須）のため、実家のサポートの有無（バイトをしなくてよい等）が成績の明暗をわけるが、実家が裕福な学生が多いため基本的には問題がない。
3年
基本的に2年と同じ。この2年間が1番キツい。
秋以降は4年次の研究室配属にむけて情報が錯綜し、緊張感が走る。成績の悪い学生は前評判の悪いアカハラ研究室に叩き落とされ、地獄の3年契約を交わす羽目になる。
4年
研究室配属。アカハラ教授、疲れ切った准教、5,6年の先輩に囲まれ、実験主義を教わりつつ研究室の雑用をこなす。掃除や備品管理、果ては忘年会の幹事など。
授業は臨床科目（座学）がメインを占めるようになり獣医学生らしい日々を送る。また面倒見のよい研究室では卒論の準備を始めるところも。
学年末にオスキーという仮免試験があり、こちらも落ちたらもちろん留年（来年の病院実習に出られないため）
5年
座学がかなり減り実習メインになる。大学病院での小動物診療だけでなく学校外での公務員や大動物診療の実習もここ。1番気楽な一年間。卒論を書き始めるが、テーマによっては気楽でなくなる。
民間企業への就職（ほぼいない）を考えているごく少数の人間は就活もするが、ハンデが凄まじく一般の大企業はだいたい落ちる。
冬、1学年上の先輩がノイローゼゾンビとして一日中国試勉強している姿を見て来年の今頃は…とゾッとする。
6年
授業はほぼなくなる。民間企業以外を希望する学生は春から就活開始。よほど選ばなければ病院、公務員、その他診療系、だいたい受かるので、キャリアセンターで取り急ぎの面接対策をしてゆるく過ごす。
夏からは秋冬の卒論〆切に向けてラストスパート。卒論で落ちることはほぼないため、内定後の夏から開始した自由研究並のクオリティの卒業研究を行う者もいる。
11月-12月の卒論提出後から国試対策を開始。この時ばかりはほとんど全員が朝から晩まで勉強し、大量の語呂合わせを作りながら2月の本番での合格を目指す。
出題範囲が膨大、過去問の解答はあっても解説がない、ノウハウ化されていない等の理由によりボッチは合格できないことが多い。不思議と毎年9割前後合格するが、合格率以上の難易度が確かにそこにある。
合格できなかった場合の大学側からのアフターケアはないため、卒業後も出入りできるよう研究室の先生や後輩とは極力仲良くしておくのが無難である。
なお、東大や北大の学生以外は就活は難易度と引き換えに獣医師免許必須の内定が出ている場合が多いので、落ちたら就活もやり直しである。
なお、数年後には小動物臨床に進んだ人以外のほぼ全員が獣医になったことを後悔しだすが、待遇は小動物臨床が1番悪い。
番外編
卒業試験:私立にはある。国試の合格見込みがないものを強制留年とする親切なのか余計なお世話なのかよくわからない制度。
ある研究室が博士課程入学希望者の受け入れに年齢制限をかけていることがX(旧Twitter)上で話題になっている。賛否両論あるが、ここではタイトルの通り「研究室が博士進学希望者と適切にマッチングするにはどうすればよいか」について考察する。
PIになるためには他のPI候補者に勝る業績が必要である(注1)。業績とは、具体的には論文であり、論文の数と質が共に重要で、それらが多く、また高いほど競争で有利になる。
当然のことながら、論文を発表するには研究をする必要があり、研究をするには資源(ヒト・モノ・カネ・情報)が必要である。ひとたび論文を発表できれば、その論文を元本にさらなる研究費を調達でき、研究に必要なヒト・モノを揃えることができる。また他の研究機関との共同研究を通じて情報を得、さらに質の高い研究を行いやすくもなる。すなわち過去の業績は複利的に作用し、今後の業績にも影響を与える。
これは資本主義の挙動に似ており、業績を複利的に増やしたい場合は投資期間を長くできた方が有利である。すなわち、若年のうちからアカデミア業界に身を置いて、早期に論文を発表できたほうがPIになるには有利である。
年齢制限を設ける理由について、その研究室のWebサイト上に詳しく記載されているが、まとめると以下4点に集約される。
1.過去の経験で、高齢の志望者に本気でPIを目指そうとする気概が感じられなかったから
4.最短で博士号を取得できる年齢(27-8才)から遠ざかるほど、今後のPIとしてのキャリア形成に不利だから
1.についてはあくまで経験論であり、一般化には議論の余地がある(注2)。
しかし2-4については第一章で述べたことも含めて、若年の方が有利であることは一般論としてある程度許容できる。こうしたアカデミア業界の背景から、研究室が受け入れ学生の年齢制限を設けることには一定の合理性が認められる。
大企業であれば、仮に採用者が企業側の求める能力とミスマッチしていることが入社後に判明しても、採用者の配置を転換したり、自社の研修プログラムを通じて長期的に教育を施すことはできる。一方で規模の小さい中小企業やベンチャー企業はそうした余力が大企業ほどはない。研究室の所属人数も多くて数十人程度の小規模組織であり、かつ毎年のように研究費の調達や論文発表が求められる。そのため教育やマネジメントにはあまり余力がなく、学生の受け入れに関しては受け入れ時点でいかにミスマッチを防ぐかがポイントとなる。
しかし非研究職の就職をしてから博士課程に進学を志望する者と研究室のマッチングは難しい。彼・彼女らは研究歴がないため、アカデミア業界の文化や、PIになるためのキャリアパスへの知識が乏しい。そのため行き当たりばったりな研究室選択になるリスクが、ストレートに博士課程に進学した者よりも高い(注3)。また研究室側も、研究歴のない候補者の受け入れはそもそもリスクが高いし、候補者は全国各地の、様々なバックグラウンドの人であるため自分の研究室を広告するにもターゲットが絞りにくい。またアカデミア業界内の知人を介した採用も難しい(注4)。そこでマッチングの成功率を上げるためにも、年齢制限を設けることは有効なように思えてしまう。
PIになるには博士号を所持していることがほぼ必須条件であることから、アカデミア業界では博士号を研究者になるための免許ととらえる文脈がある。かつ博士号は基本的に大学院でのみ取得できることから、大学院がPI養成所としての役割を一部担っている構造もある。そうであれば、大学院がPIの素養の高い候補者を選抜することは自然なことのように思われる。
しかしながら、大学院は本来学問を行う場であり、学問は自由に開かれるべきである。仮に若年であることがPIの素養の高さに繋がるとしても、それを理由に年齢制限を設けることには議論の余地がある(注5)。
タイトルに戻る。第一章・第二章では研究室側の都合を、第三章では博士課程進学希望者の置かれている環境と、マッチングすることの難しさを述べた。この現状でマッチングするには、研究室が年齢制限という方法を、Webサイト上で告知せざるを得ないことはある程度理解できる。そこで議論すべき点は第四章で指摘した。
ではどうすればよいのか。残念ながら明確な答えは導出できなかったが、いくつかの考えを列挙する。研究室側はもう少しマイルドな表現を心がける(注6)。候補者の面談から受け入れまでのプロセスを最適化させる(注7)。候補者を研究員として採用し、雇用契約を結んだうえで給与を支払う(注8)。候補者側は、なるべく事前にアカデミア業界に触れておく(注9)。また両者のマッチングを支援する第三者機関の設立も望まれる(注10)。これらの解決策は、少なくとも部分的には、研究室と博士課程進学希望者のマッチングに貢献するかもしれない。
研究室と博士課程進学希望者のミスマッチ問題は根深く、今回インターネットやSNSによって表面化したものと思われる。同様の経験をもつ者としては、この問題の解決を願ってやまない。
(注1)
業績以外にも本人の将来性や同業者からの評判も採用に影響するが、ここでは割愛する。将来性や同業者からの評判についても若年の方が有利であることはほぼ自明である。
(注2)
例えば高齢の方が職歴があるため、「本気で(ここでの本気というのは長時間研究するだけでなく、他のキャリアの選択肢を捨てた状態も指すと思われる)」研究に取り組まず、研究が失敗すれば前職に復帰するという選択を取れることがネガティブな印象を与えている可能性はある。
一方で博士課程にストレートで進学する学生の数は減ってきている。彼・彼女ら若年者は、博士課程進学と、就職を天秤にかけて就職した可能性もあり、必ずしも高齢であることだけが本気でPIを目指さなくなる原因ではない。また、そもそも博士課程はPIを養成することだけが目的なのかについても議論が必要である。
(注3)
Podcast「いんよう！」でも指摘されている通り、医者はそれ以外の理系学生に比べて、研究に関する知識が乏しいまま研究室や研究内容を選ぶ傾向が強い。それ以外の理系学生は、学部の卒業研究や修士を通じて研究業界のノウハウやキャリアパスを学ぶようであるが、医者は卒業研究もなければ修士もないため学ぶ機会に乏しい。
(注4)
例えば同じ大学の学部生や修士であれば、あらかじめ彼・彼女らを卒業研究や修士で受け入れて、研究活動を共に行うことで博士受け入れ前の摺り合わせが可能である。また候補者も卒業研究や修士で活動していれば、自分に合った研究室の情報が周囲から入ってきやすい。医者(あるいは非研究職)として働いている限りは、そうした情報は入ってこない。
またポスドクや助教以上の採用であれば前所属の教授から推薦書や意見をもらえるが、医者(あるいは非研究職)は業界が異なるため前所属からの推薦書や意見は少なくとも同業者のものよりは効用が乏しい。
(注5)
同様の問題は、医学部入試の女性・浪人生差別が記憶に新しい。医学部は医者を養成する場である一方で、医学を修める場でもある。当時は若年男性の方が医者としての素養が高いと考えられていたため、女性や浪人生の点数を不当に下げていた。秘密裡に点数を操作していたことに加え、学問の自由という観点でも批判が集まった。
(注6)
研究者の研究以外の発言が話題になることは、国内外でしばしば観測される。
(注7)
組織における採用については、Podcast「経営中毒~だれにも言えない社長の孤独~」に詳しい。
(注8)
給与を支払う一般企業やポスドク以上の採用においては、採用にあたって年齢制限を設けることは比較的受け入れられている。また大学においても、特殊事例ではあるが防衛医大は大学でありながら学生に給与を支払うシステムであり、応募資格に年齢制限を設けている。
(注9)
医学部には卒業研究がないが、自主的に研究室に通うことは可能である。またいくつかの医学部は学生を研究室に一定期間配属する実習をカリキュラムに組み込んでいる。
(注10)
一般企業であれば転職支援サイトやリクルーターが仲介してくれて、候補者と採用側のミスマッチのリスクを下げることができる。大学院進学において同様のサービスは存在しない。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
今年の梅雨の時期から体調がマシになり重い腰を上げて24卒で就活を始めたが、全然うまくいかん。
業界と職種は絞ったが企業の規模や立地は問わず、両手で収まらないくらいの数にエントリーした。
どの企業も割と「ここで働きたい」と心の底から思える企業である。
正確に言えば、留年をどう乗り越えたのかを、ポジティブに説明して面接官を納得させることができていない。
多留したのはメンタルの具合がよくなくて、入学直後と昨年の2回引きこもり状態になったからである。
1回目の引きこもりは乗り越えられたと自信をもって言える。
コミュニケーションを楽しむ余裕ができたことで友人に恵まれ、新しく始めたアルバイトも自分に合った職場でやりがいがあり、学業にも興味をもって取り組むことができるようになったし、すべてがうまくいくようになった。
2回目の引きこもりは卒業研究が原因だった。これはまだ乗り越えている途中だ！！！！！！
昨年院試に合格して燃え尽き症候群になりかかっていたところで（修士に進学する予定だった）コロナに罹患し、10日間の自宅療養という外出禁止の軟禁状態になって精神が不安定になったところで、卒業研究に取り組み始めたのだ。そんな状態でうまくいくはずがない。
結局休学して卒業を1年持ち越すことにしたので院進は取りやめになり、卒研で挫折したので進学する気も失せて就活を始めて冒頭に戻るけど、どうしたものか。
これを説明しろと面接で言われても、「まだ乗り越えている段階です」としか言えないっす。
正直なところ旧帝理系なら多浪多留でも何とかなると思っていたが、そんなに甘くはなかった。ただただ私が無能なだけなのかもしれないが。
「新卒で就職できなかったら詰み」と考えていたのもあって、うっすら自死が頭をよぎることもある。
学内や学外のキャリセン的なところで相談してみたが、どこも「エントリーする企業を増やそう」と言われた。
もっともだとは思うけど、お祈りされるのは精神がすり減るし、あまり興味の持てない企業にエントリーしても身が入らないだろう。
仮に内定を頂いて入社できたとしてもその後にまた病んでしまいそう。
いっそ就職しないでフリーターでもしながら、自分に期待せずダラダラ生きていくのがいいのかもしれん。
ICOCA周りのWeb系にしても他のいろんなところでITシステムがひどい
会計とか資産管理のITシステムがDBを直接編集するようなUIになってた
資産登録しようとしたらカラムを全部手打ちで埋めないとダメ、みたいな感じ
おまけにDBの制約条件をチェックしてくれない上にバッチ処理なので
実際に投入してみて次の日に「エラーで登録できませんでした」って返ってくるとか
ユーザーに提供してるようなシステムでも使いにくいの多いよね スシローとかまさにそれ
たまに良く出来てる奴があるんだけど大体が東日本、というか東京側の会社のプロダクト
西日本側の開発でもコンサルが入ってるものはそれなりにちゃんとしてるんだけど
自社開発とか子会社開発のプロダクトは、「学生の卒業研究か？」っていうぐらいヒドイ
スマホのアプリで出来が悪いアプリあったら会社調べて見ると大体が西日本だよ（というか大阪近辺）
JRとかNTTとかITシステムに苦手な会社の西日本側の支社になると輪をかけて酷くなる
もともとモバイルSUICAのアプリもヒドイ出来だったよね（最近はそうでもないが）
私は中学、大学ともに平均的な学校に通いました。しかし大学ではレポート作成が難しく、一年留年しました。さらに卒業研究が困難で、結局中退してしまいました。その後職業訓練校に入学し、資格を取得して就職活動を終えました。
一度も人生で「限界を超えて頑張る」経験がなく、それが壁にぶつかったときに効いてきます。全力で頑張って何かを達成した経験がないため、難局に立ったときに勝利するイメージが見えません。
常に自分が努力を続けるビジョンを持つことができず、過去を振り返ると参加賞を得ながら生きてきただけで、特に大きな成功体験はありません。
いつか「激闘の果てに達成感を得る」という体験をしたいと思いますが、現状ではそういった経験がなく、自分は敗北することしかできないと感じています。
たとえ生き延びることができても、主役として物語を勝利で終えることはできません。
面接官たちが求めていたのは、このような経験だったのだと今になって理解しました。しかし遅すぎて驚きました。
今までの仕事では、「自分でやった方がいい」と思われる状況ばかりで、結果的に良くない状況になっています。
自分で問題を解決するビジョンが見えないため、人に助けを求めることも難しいです。「もう全部駄目です」と言うしかありませんが、自分で問題を整理し、どのように手助けを求めるべきかを明確にする必要があります。
経験を通じて問題を乗り越えるための力を身につけることが必要だと理解していますが、私には逃げ出す経験しかありません。これは問題です。
外部の大学院に進学したんですよ、「このテーマがやりたい！」という熱い想いを携えるでもなく、最終学歴がかっこよくなればいいなーくらいの極めて打算的な気持ちで。
いわゆる院ロンダ。
B4の卒業研究で最初にやってたテーマが10月にペンディングしてから、自分の研究への適正のなさと、その道を選んでしまった後悔が僕の毎日を暗く彩るようになって。
M1の6月からインターンに次ぐインターンって感じで、「シュウカツしてます！」ってときは自分が生きててもいい気がしたから。
最終学歴がかっこよくなって、本来であれば僕がご縁をいただけないようなところから運よく声をかけていただいて晴れて就活終了したのが2月。
生き物をあーだこーだする必要がある分野なんですけども、「〇日後にアレしてー、〇週間後にコレしてー」の計画が全くできないわけで（それを考えると頭が真っ白になる）。
同期はD進するし、日本人学生でもないし、やってるテーマも違うしで話し合えることはないですね。
「就活やってますー」でのらりくらりとしてた研究に向き合わなけりゃいけない、でも計画を描けない。
