yesmoto in Tokyo

去年も行ったのだが、今年も母校SFCのORFに行ってきた。高校3年のときに六本木ヒルズまで行った記憶があるけど、2011年からはミッドタウンで開催している。 https://orf.sfc.keio.ac.jp/2018/ ORFというのはSFC(慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス)の研究発表の場みたいなもので、学部(環境情報、総合政策、看護医療)と大学院(政策・メディア、健康マネジメント)の研究室が一同に集結している。ブースにポスターがあったりするいわゆるなものから、実際の動くもの(webサービス的な)やアートワークみたいなものもあり、いろいろやってるなーという印象。私自身は学部時代にORFに出なかったので、羨ましい気がかなりある。 実際どんな感じだったのかはここのブログ記事が詳しい。 https://partner-web.jp/article/?id=1827 卒業してからwebサービスの世界にいるので、やっぱり環境情報系のブースに惹かれるものがあった。インターネットの根幹を支える村井研をはじめ、実際に小さいチップをつくってる三次研など面白そうだなーと思った。自動運転をやってる大前研なんかは、これDeNAとかと何が違うんだろう？と思って聞いたら、使ってる機械学習やら画像認識やらのフレームワークは一緒らしい。藤沢市で実証実験ができていることや、市販されている車を改造して自動運転車にしているところが特徴ということだった。ふーん。 いくつかは「ん？」と思うものもあった。清木研とかはたしか何年も前からなんとかデータベースみたいな研究をずっとやっているはずだが、今年も出していて「何が変わってるんだろ？」と正直思った。結構ふつーにいけてる感じの学生がブースにいたのだが、本当にこの学生たちはデータベースに興味あるのかしら？と思ったり。前職時代に大規模イベントを開催するときなんかはDBやらファイルサーバがボトルネックになったので一生懸命勉強したが、研究の領域では違ったものがきているのかなー。 あとは電子政府についてとか。電子決済が今後業務で関わってくるのでいろいろ聞いてみたが、SFCにおいて調べて終わり、というのはちょっと価値が下がるなーと思った。自分で実験したり、ものをつくれないと聞いてて面白くない。（自分にも言えるな、と胸が痛い）あとは、「電子決済で実際

UX day tokyoという団体のイベントにいってきた。たまたまcompassを眺めてたら目について予約したのだが、予想よりとても面白く勉強になった。 https://uxdt.connpass.com/event/103442/ UXを考えるときにコンテキストを考慮せよ、コンテキストとは？とういうものがあって、具体的にどういう風に使うのか？みたいなのを座学とワークで体感するもの。UXってデザイナー任せになりがちなのでこのあたり全然知らなかったのだが、学んでみてむしろ要件出すレイヤーに関わる人が知ってないといけないんじゃないか、と思った。UXとはボタンの色や位置の話だけではなく使い心地すべてだというイメージはあったけど、そのためにどう考えればいいのかわからなかった。こういうの知ってると指針になるからよいね。 そうじゃないと声の大きい人の意見が通ってしまうからな。やはりその領域の最先端だったり、王道の考え方はしっていないとなー。

どうにもこうにもやりづらい人（２人）と一緒にプロジェクトを進めないといけなくなった。現職の人に典型的なのだが、指示・要望があいまい、情報格差で仕事をする、オープンコミュニケーションをしたがらない、というところで非常にやりづらい。ときどき猛烈な主観意見をぶちこんできて、情報格差があるので良し悪しを判断できず行き詰まるというのを繰り返してきた。「俺がレビューする」とか言われちゃうとそこでスタックするよね。案をつくってもらうと異常に細かい物が出てきて、これなんでやるんだっけ？ここまで必要なの…？という疑問も出てきて疲弊する。議論してみても向こうの情報格差により跳ね返される。 こういうとき現職の人は、勉強して知識をつけ、圧倒的な当事者意識をもってぶつかることで突破するというのが王道のようだ。熱量と自分ごと化。まあそれはわかる。ただそれが普遍的な解なのかが疑問。ここの場合の必勝パターンであることは間違いない。ただ、そもそもゴネるなよという点は、、、まあ、そんなものだ。日本企業で宮仕えをしているならどこでもある、ということなんかね。（この会社は異常に性格悪い奴が多いとは聞くが） だとすると、突破の方法をちゃんと考えないといけない。なんでこの人はこんなこと言うのか。言ってることは妥当なのかどうか。どうやってものごとをいい方向に持っていけばいいか。喧嘩の作法を習得する必要がある。 昨日はちょっといい喧嘩（というか突破）ができた。Aさんレビューで止まっていたアウトプットについてどさくさまぎれに公開することができた。そのアウトプット関連で問い合わせが来ていて、ちょうど失策っぽいことが起きていた。なので、「このタイミングで公開してしまいましょうよ。フルリニューアルは控えているけどその間の繋ぎでもいいから、このこんがらがった状況をやめましょう」とBさんを説得し、5分後には公開できた。Aさんがいなかったからできたというのはあるけど。虚をついて一気にやってしまうというのが（毎回はできないだろうけど）進めるにはいい方法なんではないかと思った。 やれレビューだの議論だのして、結局動かないんだもんなー。「既成事実をつくって世の中を変える」てのは本当に正しいなと思う。正式な公開はしていないけどすでに多くの人に見せていて利用させていたものだった。もういいんじゃない？フルリニューアル版と形

タイトルの言葉は昔読んだ 大リーグのメンタルトレーニング という本に書いてあったもの。今の自分にぴったりだと思う。リーダーとかマネージャーって何をするんだ？どうすればいいんだ？と考えて、頭でっかちになるのではなく、自分の周りだったり自分の考えるリーダーやマネージャーのように行動し、そのように周りに見えるようにしろ、ということだ。中身がどうかなんてことより、外面がどう見えるかが先にたつ。そうしていけば中身もついてくるんだろう。 どうも自分は リーダーとは？何をする人なのか？何が求められているのか？と頭で考えすぎる。心底納得しないと動けない性質というのはあるが、それではいつまでたっても立ち後れる。これまで少なくないリーダーたちを見てきて、良い例も悪い例もあった。それを参考に振る舞えということだ。まずはね。 Do first. Think later.

テキトーに教科書やwebを見ても挫折しそうなので、コンピューターサイエンス を教えている大学ではどんな授業があるのかを調べて、即した本を買えばいいじゃん！と思って調べて見た。 日本のインターネットの父がいるSFCでは、シラバスを村井純で絞ると下記のような授業がヒットする。※ここは自由に授業を取っていくので先生で絞らないといけない… （C2087）オペレーティングシステム （35010）コンピュータアーキテクチャ （04180）インターネット （35060）インターネットオペレーション(TCP/IPとか？) （45090）インターネットシステム構成法 （13070）ネットワークプログラミング （35020）ネットワークアーキテクチャ （45070）モバイルネットワーク論 （13060）システムプログラミング （35070）情報通信セキュリティとプライバシー （45100）情報セキュリティマネジメント 学部の授業だとこんな感じ。コンピューターの仕組み、インターネット(ネットワーク)の仕組み、プログラミングがちょっと、セキュリティ、て感じ。意外と領域は少ないのだなと感じた。 では東大はどうか。東大大学院の情報理工学研究科(コンピュータ科学)の講義はこんな感じ。 アルゴリズム論 メディア情報学 計算機言語システム論 並列数値計算論 計算生物物理 配列解析アルゴリズム特論 DNA情報解析特論 ゲノム機能情報解析特論 プログラミング代数特論 テキストメディア特論 先端アルゴリズム論 実践英語対話表現演習I 戦略ソフトウェア特論 論文構成法 学際計算科学特論 先端データ解析論 先端統計モデリング論 コンピュータアーキテクチャ特論 オペレーティングシステム特論 近似・オンラインアルゴリズムとその応用 情報セキュリティのためのアルゴリズム ネットワーク最適化 計算科学プログラミングI 計算科学プログラミングII 計算科学における情報圧縮 研究倫理 グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習I グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習II 計算科学アライアンス特別講義I 計算科学アライアンス特別講義II コンピュータ科学特別講義I コンピュータ科学特別講義II コンピュータ

来年の4月で社会人10年目！なのだが、コンピューターサイエンスをちゃんと勉強したことがないというのがコンプレックスである。大学は一応理系だったのだが(学部自体はかなりなんでもありなところだったけど)、入っていたゼミは認知科学だったし、メインでとっていた授業は認知科学にくわえてインターネット系の授業だったため、ちゃんと計算機理論とかを勉強したことはない。認証技術とか相手にしていると、やっぱりちゃんと端末の仕様を知る必要があるし、セキュリティの話もわかる必要がある。そのためにはそもそもコンピューターサイエンスをちゃんと知っておかないとな、という風に思うのだが、手段がなかなかないよねー。 いちおうmoocをいくつかやっているのだが、なんかだらけちゃう。ハーバード大学のCS500という超有名な授業もみてはいるものの、２進数とかソートの話とか、だから何？って思ってしまう。辛抱足りないのかなw　前職時代に基本情報技術者試験とか応用情報の勉強もしたけどつまらなすぎて挫折したのだが、そんな内容だよな。もっと気楽に見ればいいのだろうか。youtubeで自動書き起こし字幕付きでみられるから手軽ではあるんだけど。 それ以外のコンテンツって、今だと流行りのせいか、pythonプログラミングと機械学習、tensorflowとかばっかりで、なんかちゃんとコンピューターサイエンスじゃない感じ。探せばあるのかな？カリキュラムを自分で組まないといけないから、どっかの大学のカリキュラムマップとかをみて、該当するコンテンツを探してみていく必要がありそう。 気長にやる、だといつまでたっても終わらなそうなので、がっと集中してやるかー。 Do you think it's possible to master computer science while working? I didn't study computer science when I was university student but now I've been involving IT industry. So I hope to study it online(schooling is impossible for me...). I've watched CS500 by Harvar