人気youtuberには3種類ある？！オススメyoutuber6選

こんにちは！ 一日3時間はyoutubeをみるyoutubeeのほけきよです。

二ヶ月前にオススメyoutuberをフィーチャーリングしてみました。

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イチオシしていたガブリエル、登録者数が10万人に達する勢いですね。 もう本家超えしたのでは？？という声もあるくらい、大ブレイク中です。 面白いので、まだ観てない人は今すぐ見よう！

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こういう人たちを見つけるのも、youtubeの一つの楽しみですね。

今日は、私が最近見てて面白いなと思う注目youtuberを6組紹介していきます！

人気youtuberには3種類ある？

youtuberのタイプは大きく3種類に分かます*1。特化型とエンタメ型、炎上型です。 ブログもだいたい一緒ですよね。

特化型

自分の得意なジャンルを貫いてくれるチャンネル。ハマればやりやすい

• 【代表例】 木下ゆうか(大食い), Goose House(歌), ぽこにゃん(ゲーム*2 )

年齢層の高い固定ファンがいる印象。ためになる動画も数多くあって、良い。

エンタメ型

雑記型ブロガーのような、企画力と人柄で勝負するチャンネル。強豪ひしめくレッドオーシャン

• 【代表例】 ヒカキン, はじめしゃちょー, Hikaru etc…

伸びるまでに時間はかかる印象。小学生(ヒカキンチルドレン)とかここを目指す人多いけど、多分厳しい。最近企業も広告効果に目をつけ始めて、案件も増えているイメージ。

炎上型

過激な発言などで惹きつける。エンタメ型に比べ競合は少ないが、アンチに耐える鉄の心が必要

• 【代表例】　シバター, 禁断ボーイズ*3

はじめはアンチが多いけど、自分の信念を貫き通すと、ファンが得られる。そんなことを彼らから学びました^^

最近発見した私的オススメyoutuber

と、youtuber論を適当に語ったところで、最近見つけたオススメしたいyoutuberを紹介！！

『昔からいるやんけ！！！』というyoutuberもいるかもしれませんが、私が最近知った&ハマっているということで、許してください。 それでは行きましょー！

ダルビッシュ

特化 of 特化型！ まぁ、日本有数、世界有数のピッチャーですからね。 ダルビッシュはSNSやyoutubeなど、一般人に対して情報発信してくれるので、嬉しいです＼(^o^)／

ダルビッシュ有、youtuberになる。日常の練習風景の迫力が凄い - プロクラシスト

そして、野球の練習風景や筋トレの理論などの動画はやっぱりとんでもないし、ためになる。 野球好きも、そうでない人も必見！

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サイヤマングレート

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グレートサイヤマンではないよ*4！サイヤマングレートだからね！

筋肉界では超有名な人物のようですね。私は最近筋トレをしていて彼の存在を知りました。 見どころは芸術品のような筋肉とありえないワークアウト

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この動画の「まずは…」のところから、常軌を逸してますからね。まじで。

北の打ち師達

エンタメ系Youtuber

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• 編集の腕
• ヲタ芸の芸術性
• 後輩がかわいい

まぁ、これだけ揃っていたら、順当に伸びていくと思います。とにかくヲタ芸がカッコイイ。 なんか宴会芸みたいなものを想像していたけど、もうこれは本当に『芸』。サイリウムを用いた光の芸術 画質もいいし、編集もしっかりしてて、ずっと見てられる。

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ヲタ芸以外も、普通にイケメンだったり、ちょくちょく出てくる後輩がかわいかったり、要素が揃っているyoutuber.

qooninTV

草野球界にその名を轟かす人物、qoonin氏のチャンネル。 その界隈では本当に超有名人物らしい。

クーニンズという草野球チームでの日々の活動を上げている。

『何だ、草野球か』と思ったんですが、この人、そしてこのチーム、どう考えてもヤバイ。

• 遠投平均 94m
• 50m平均 6.7s
• 軟式野球日本代表もいる
• 甲子園球児がゴロゴロいる
• ダルビッシュと一緒に自主トレをしている

草野球でこんなんやったら無双やろ…

主な動画は日常の練習風景、ためになるトレーニング理論、草野球の試合風景など。

「野球に関係する仕事がしたいけど、現実できてない」その欲求のはけ口としてはじめた野球専門の動画チャンネル。　by qoonin

夢を追う子どもたちにも、昔野球をやっていて懐かしむ人たちにもオススメの野球バカチャンネル！

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動きがアマチュアのソレではない…

Marcello Barenghi

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世界的には超有名なチャンネルだけど、日本じゃまだ浸透してない気もするので。

『神業』という言葉がこれほど当てはまるものも珍しい。

ずっと絵を書いている様子を見せられているのに、出来上がった絵は写真？？？と思うほどのリアリティ 絵ってここまで表現できるんか！と思っちゃう、本当に凄い。

タイムラプスで、書いている途中経過が見られるのも好き。

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マジでやばい。

天月

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ニコ動の歌い手としてかなり有名ですよね。 前から名前だけは聞いたことはありました。

歌い手が色々いる中で、この人に惹かれるのは一つの動画としての素晴らしさ 歌だけじゃなくて、その時の音楽、イラスト、背景、歌ってみた動画を一つの作品として一切手抜き無しで作っている。

この『小さな恋のうた』なんて、涙が出そうになったよ。ダメ、青春の思い出が心を刺してくる。

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更新頻度は多くはないけど、どの曲もハズレがない作り込み具合が凄い。毎回楽しみにしているチャンネル！

(番外編)なたね油

半年前くらいだったかな、twitterでめっちゃバズった女子高生

ラップがまじで天才的。一躍有名になったのがこの『天使と悪魔』

ダイエットを推す天使
と
食べることを推す悪魔 pic.twitter.com/MOe6SdtcJj

— なたね油@返信用！ (@append0311) 2016年11月3日

うまい。詞も歌も英語も。

無断転載は多く見られるけど、まだyoutubeに動画はあげてない模様。 youtubeに上げたら瞬く間に人気出ると思うんだけどなぁ。早くはじめないかな、ワクワク。という感じです！

終わりに

いかがでしょうか。今回は特化型が多かったかもしれません。 youtube、プロ野球選手とか、アイドルとか、有名な人達もどんどん参入しているようで まだまだ発展していきそうですね。(その分素人の参入障壁は上がりそうですが。。。)

是非、興味のあるチャンネルがあったら見てみてください！！ではではっ！

最近のyoutuberが鉄球を熱しすぎな件について - プロクラシスト

【ガブリエル, ツンツルMEN, etc ...】これから期待のオススメyoutuber5組 - プロクラシスト

*1:そんな気がします

*2:ゲームはエンタメ型に近いかも…

*3:エンタメ型っぽいですが、結構過激だったりするのでこっちに。

*4:孫悟飯

【2017年東大数学】『酔っぱらいの動き方』を計算する＋α

こんにちは、ほけきよです！ 先週、国立の合格発表が終わりましたね。

合格された方、おめでとうございます。春から人生の夏休み、楽しんでください。 不合格だった方、たったの1回くらいで人生は決まりません。夢や目標を持っているならば、持ち続けてがんばってください。

私も塾講師業界に数年いたものですから、未だに入試問題が気になります。

高校、大学生の頃は紙とペンでうんうん解いていたのですが、 最近は高校生の頃と違ってプログラミングという便利なものもを覚えましたので、 今日は東大入試の問題をコンピウタの力を借りて解いてみようと思います！

解く問題：東大理系数学第2問『酔っ払いの動き』

パット見た瞬間「あ、ランダムウォークだ！！」 となりますね。東大の問題にしては簡単ですなぁ。 *1

まあいいや、その辺に模範解答的なのは載っていると思うので、 私はゴリ押しで解きますね。

ランダムウォークとは

日本語では『酔歩』ともいいます。いわゆる「酔っぱらいの千鳥歩き」みたいなもんですね。

右も左も分からない酔っぱらいが、夜中にほっぽりだされたら、どんな風になるのか。 これ、実は数学的に、そして物理的に、そして経済などにもつながる深い、深い学問なんです。

あとでちょっとだけ話します^^

実装して解く

こういう何回も試行を繰り返しながら進んでいくような計算、コンピウタは得意ですよね。ボクはそう習いました。

• 乱数を用意する
• 1/4ごとに上下左右座標(m,n)を移動する
• 6回繰り返したとき、(1)m=n ならTrue (2) m=n=0ならTrue
• この一連の流れを1セットとし、収束するくらいセット(今回は1000000セット)を繰り返す。
• 1000000セット中何回(1), (2)のTrueが出たかを数える

以上です。本来なら分散値とか調べて有意水準～～とかするところなんですが、 めんどくさいので適当にアタリをつけながらやっちゃいましょう。

ちなみにランダムウォークの様子はこんな感じです。酔っ払いが歩いている感じですね^^

6秒後に緑の点線に乗るかどうかが問(1), 赤の点に行くかが問(2)です。

結果

1000000セット試行した結果の(1)と(2)の確率はこちら。 左が(1)の結果、右が(2)の結果です。

(0.313045, 0.097846)

しかし、これじゃ多分正解にはならないんですよね。 東大の回答が求めているのは分数ですし。 なので、分数になりそうな数を探しましょう。

一回の試行がずつ確率を掛けていくので みたいな形になっているはずです。

さっきの結果にずつ掛けていった結果がこちら

4**1 : (1.25218, 0.391384)
4**2 : (5.00872, 1.565536)
4**3 : (20.03488, 6.262144)
4**4 : (80.13952, 25.048576)
4**5 : (320.55808, 100.194304)

はい！！それっぽい数が出てきましたね。 答えは

• (1)
• (2)

です✌︎(‘ω'✌︎ )　あってたーーー！

t=6秒以上ランダムウォークさせるとどうなるの？

t秒後に元の位置にいる確率は？

これだけじゃ味気がないし、せっかくコンピウタに解かせたので、もうちょっと色々やってみます！！

まずは、tを無限大にすると、(1), (2)の確率ってどうなっていくのか、調べてみました。結果はこちら

どんどん0に近づいていきますね。酔っ払いを放置し続けていくと、戻れなくなるということがわかりますね。 ちなみに余談ですが、(2)の確率 = (1)の確率² が成り立つようです。なぜかは考えてみてください*2

一度も元に戻れない確率(再帰性)

tを大きくすると、 t秒後には元の位置に戻っている可能性が低くなっていくことはわかりました。割と直感的だと思います。 では、次の問いならどうでしょうか。

酔っ払いがずっと歩いていて、一度も元の位置に戻らない確率

さっきと違うところは、t秒後とかじゃなくて、どこかのタイミングで戻れたらいいのです。 つまり、ずっと待っていて、元の位置に帰ってきた瞬間、誰かがその酔っ払いを確保できれば成功！というイメージです。

少し難しいので、結論だけ話すと100%帰ってこれることが数学的に保証されています。酔っ払いだったとしても、無限時間待っておくと必ずお家に帰ってきます！安心してください！

これをランダムウォークの再帰性と言います。興味のある人は、ググってみてください！

面白いのが、3次元ランダムウォークになると、100%戻ってくる保証がなくなるところです。動きに自由度がありすぎて、1度も元に帰って来ないまま、行方不明になっちゃうんですね。帰って来れるのは2次元までです。

t秒後にどのくらいまで動くの？

tが大きくなると、元に戻れる確率がめちゃくちゃ低くなるということは、t秒後には酔っ払いは原点から遠く離れているということが予想できます。

そこで、次の問いです

t秒後、酔っ払いは大体どのくらいまで進んでいるのか

これも、最終位置との距離を算出すれば簡単に出せます。結果はこちら

赤の線が原点からの距離、青がからの距離です。薄いのは標準偏差です。 比較用にも載せてみました。どうやら距離の平方根と関係がありそうというのがわかりますね。

結論としては

「酔っ払いはT秒歩くと大体元の位置からの位置にいる」

ということです。

これも数学的に、原点からの距離は時間の平方根に比例することが知られています。*3 この関係は、アインシュタインの関係式と呼ばれて、物理や金融での不確実性を含んだ現象を説明するのにほぼ必須の、非常に重要な関係式となっています。 ここから、例えば熱がどういう風に伝わっていくか*4とか、金融商品の価格を決める方程式*5とか、世界が広がっていくんです。楽しいですね〜〜！

赤と青の線の関係は？

さあ、最後です。さっきの図で、酔っ払いの進む距離は進んだ時間の平方根に比例することがわかりました。それが赤色の線です。でもみてみてください。青色の方も平方根に比例してそうですよね。赤と青には何らかの関係性がありそうです！

ということで、横軸に原点からの距離、縦軸にからの距離をとってみて、その関係性を可視化してみます。

綺麗な比例の関係が出てきました！ それで何となく、1.5倍くらいかな？と思ったので、それらしき線(黄色)を引いてみました。割と合ってそうですよね。

傾きはどこからきたの？

でも、点を集めて比例になったからって、その傾きが2/3であるという数字の根拠はどこにもありませんよね。この比例の傾きはどこからきたのか、少し考察します。

この時、私は何となく直感的に、が傾きに含まれてくれれば嬉しいなぁ。と思ったんです。なぜか。 この問題、円と関わりがあるなと思ったからです。

酔っ払いが進む距離はさっきまでの話で見積もれましたが、どの方向に進むかまでは全く見積もれてませんよね。 そう、完全ランダムに方向は決まるのです。めちゃくちゃ大雑把に図を書くと,　t秒後には大体半径の円周上にいるだろうということになります。

じゃあ、そこからの距離ってどのくらいなんでしょうか。次の図をご覧ください。

図のように角度で表されることがわかりました。 さて、さっきも言ったように、酔っ払いの方向は完全にランダムのはずなので、大体円周上に等確率に位置しているだろうということがわかります。

よって距離の比の期待値が、角度の積分で次のように計算することができます。

はい、出てきました！!! これをさっきのグラフの上にはめてみると

ぴったり合うことがわかります。こういうとき、一番うれしい＼(^o^)／笑

終わりに コンピュータにできること、人がしなければならないこと

入試問題としては簡単な問題でしたが、いろいろと応用の幅が広く、また学問的にも重要な問題でした。 最後に取り上げたいのは、コンピュータで出来ることと出来ないことです。

今回

• 大雑把に確率を算出する
• どんな関係式があるかをプロットして関係を探る

はコンピュータにさせました。実験が一瞬でできるの、最高ですね。いろいろな発見があって面白かったです。ただし、全てをコンピュータでやったわけではありません。

• 分母が4^Nであろうという推論
• 一般化する(時間を無限大にまでする)という発想
• 背後に隠された法則を考える思考

これらは人の頭を使ってやったことです。そして、まだまだコンピュータには出来ないことだろうと思っています。

とはいえ、このような複雑系科学だったり、実世界に近いところで行う学問は、どうしてもデータの力を借りなければなりません。 私は、『コンピュータはあくまで人が法則を発見するための補助ツール』だと思っています。 人間はコンピュータが頑張って出してくれた実験結果に対し考え、新発見をしていかなければなりません。

いろいろな事実から普遍の法則を発見する。 それがコンピュータと人間の差であり、また、学問をしていて一番楽しい瞬間の一つなのでしょう。 今回の係数の発見は、既知の事実かもしれませんが、私の中ではとっても嬉しい発見でした。

まだまだコンピウタには負けません！けどコンピウタには色々と助けてほしいです。特異点など起きず、仲良く暮らしていければいいですね。 ではではっ！

コード(python)

とりあえず、ランダムウォークする部分と、そこから確率を算出する部分だけ載せておきます！ 適当に改変しながら使えると思うので、適当に実験してみてください。

import numpy as np

class RandWalk:
    def __init__(self):
        self.m = 0
        self.n = 0
    
    def move(self):
        rnd = np.random.random()
        if rnd <= 0.25:
            self.m += 1 # x方向に+1
        elif 0.25 < rnd <= 0.5:
            self.n += 1 # y方向に+1
        elif 0.5 < rnd <= 0.75:
            self.m -= 1 # x方向に+1
        elif 0.75 < rnd:
            self.n -= 1 # y方向に-1
   
    def question1(self):
        if self.m == self.n:
            return 1
        else:
            return 0
        
    def question2(self):
        if self.m ==0 and self.n == 0:
            return 1
        else:
            return 0

def experiment(N, iteration):
    """
    N : ランダムウォークを続ける秒数
    iteration : 実験の回数
    """
    count1,count2 = 0, 0
    for i in range(iteration):
        RD = RandWalk() #初期化
        for i in range(N):
            RD.move()
        count1 += RD.question1()
        count2 += RD.question2()
    return count1*1.0/iteration, count2*1.0/iteration

prob1, prob2 = experiment(6,1000000)
print(prob1,prob2)

*1:東大の名誉のために言っておきますが、秒数を6にしたのは絶妙だと思います。だって、解けそうだから。 こういう時のセオリーは実際の値に惑わされず一般化ですぞ！受験生諸君、覚えておくように！

*2:どこかの模範解答に載るっていた気がします。

*3:期待値と分散の計算を行うと、そうなります。

*4:拡散方程式

*5:ブラックショールズ方程式

甲子園出場校の度肝を抜かれた校歌5選

こんにちは！高校野球フリークのほけきよです

甲子園が大好きで、子供の頃は毎年甲子園特集の雑誌を買っては読み漁っているくらいの甲子園フリークでした！ 私の子供の頃は愛媛県といえば『甲子園勝率No.1』の県だったんですけどねぇ。今は低迷期ですかね…

甲子園の楽しみ方は人それぞれです。試合ももちろんですが、アルプスの応援曲とか、可愛い子探しとか、春・夏の風物詩としてもう日本に定着していますよね。 私は、気分を高めたいときは智弁和歌山のジョックロックを聞いて仕事をしています(^^)何かできそうな気がしてきますね^^

そんな甲子園の一つの楽しみに、『各校の校歌』を聞く というのがあります。特に、新しめの高校の校歌は、たまに度肝を抜かれるものがあったりします。

今日は、私が甲子園を見ていて度肝を抜かれた校歌を紹介します！

【至学館高校】The J-POP！な校歌

至学館高校とは

• 元々女子校、2005年から驚愕
• 女子超名門校、伊調馨, 登坂絵莉, 土性沙羅など金メダリストを多数輩出
• 甲子園には2011年夏、出場
• 春は2017年、初出場

共学になってまだ間もないようですね。とにかく女子レスリングの名門校のようです。

そして、今年、センバツに初出場！！ 校歌を聴けますね✌︎(‘ω'✌︎ )

校歌『夢追人』

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オリンポス？？カシオペア？？

なんとあのKOKIAがカバーしています。 amazonでも販売してますし、もう、これはJ-POP風校歌じゃなくてJ-POPでしょう。 単体でめちゃくちゃいい曲ですわ。

この曲は、元々は校歌ではなかったようです。

本来は校歌として制作されたものではなく、女子レスリングの伊調姉妹（伊調千春・伊調馨）と吉田沙保里が、2004年のアテネオリンピックでメダルを獲得したことを祝して制作されたものだった。その後2005年に共学化する際、共学校にふさわしいものをと模索していたところ、この曲が高校関係者の目に留まり、同曲を校歌にすることを決めている(Wikipediaより抜粋)

夏の初出場時は一回戦で敗退してしまったので、今回の選抜は勝って校歌を響かせてもらいたいです！！

夢追人 / 至学館高等学校校歌

【明豊高校】南こうせつが作った曲！

明豊高校とは

• 2001年に2つの高校が合併して創設
• 卓球部, 野球部が全国レベル
• 甲子園は春5回, 夏5回

城島健司や今宮健太などがOBです。特に今宮がいたときは、フィーバーしていましたね！

校歌 『明日への旅』

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音源の声大きすぎるのではwwwでもいい声だよなぁ…

♪ゆ〜めをっ あきらめないで〜

【済美高校】やればできるは魔法の合言葉

済美高校とは

• 2002年から男女共学
• 2004年、故上甲監督を率いて創部3年目にして春優勝、夏準優勝

私がまだ愛媛で野球をしていた頃の済美高校は、まさに夢そのものであり、憧れでした。

上甲監督、ご冥福をお祈りいたします。

校歌

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校歌は7:21から。 まさに魔法のような試合でした。ダルビッシュ若い。そしてマカベッシュ…(´;ω;`)ﾌﾞﾜｯ

♪やれ〜ばでき〜るは〜 魔法の合言葉〜

ちなみに、2004年、夏の甲子園にキャプテンは出場していません。 あくまで噂ですが、「ヤればでき」 て退学になったとか。

彼がいたら夏も優勝していたかもしれないですね。惜しい。

【健大高崎高校】BeTogether(ビートギャザー）

健大高崎高校とは

• 2001年に男女共学化
• 野球、陸上が強豪
• 甲子園は春3回、夏3回

近年の群馬を引っ張る新鋭の高校ですね！ そして、今年の選抜にも出場します！！

校歌

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♪ビートギャッザ〜〜〜

英語詞が縦に並んで表示されるの、なんかシュールや…

【木更津総合】これでもか！というくらいの全力校歌！

木更津総合とは

• 2003年、2つの高校を統合し、現校名となる。
• 甲子園は春1回、夏4回出場

校歌

ここの校歌は、メロディや歌詞がどうこうというわけではないです。

特筆すべきは「歌への姿勢」まさに全力

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これでもかっていうくらい仰け反って歌う姿勢は、気持ちいいですね。まさに青春という感じ！

終わりに

いかがでしたか？初めて聞いた方は、校歌の概念が覆されたのではないでしょうか。

ちなみにこれらの高校、調べていて共通点に気づきました。

『2000年以降に統合や新設、共学化されている』

ということ。新しい学校ほど、伝統にとらわれない特徴的な校歌になるのでしょうかね。

高校野球で校歌の流れるタイミングは勝利時だけではありません。2回の自分たちの攻撃前も校歌が流れるので 最低一回はきけるということですね。

選手たちのプレーももちろんですが、こういう見方もして見てはいかがでしょうか？ 至学館と健大高崎は今年も出場するので、聞いてみましょう！

選抜、楽しみです。ではではっ！

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Dropbox創業者がMITで行った卒業スピーチ『成功への3つの秘訣』が珠玉。

こんにちは、ほけきよです。

卒業シーズンですね。 日本の大学でも、ありがたいお話をお偉いさんがしてくれることでしょう。

さて、海外の有名大学では、各業界の『カリスマ』たちが卒業スピーチをしてくれたりします。 これを“Commencement Speech”と呼びます。

今回は、そんなCommencement Speechの中でも、特に私が感銘を受けた Dropbox創業者、『Drew Houston(ドリューヒューストン)』のスピーチを紹介します。

世界一有名なCommencement Speech

その前に、Commencement Speechといえばコレだろうという、伝説のスピーチがあります。

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これについては、有名なので、たくさんの記事が見つかると思います。 ちょっと触れたものが前記事にあるので、興味があればご覧ください

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ドリューヒューストンとは

Dropboxを作り、あそこまで大きな企業に成長させた男です。

ちなみに、最初の会社は21歳のときに立ち上げています。行動力がすごい

Drew Houston について

■ DropboxのCEO、共同創業者。(2007年にプロジェクト開始)
■ 2006年にマサチューセッツ工科大学(MIT)の学士号を取得。
■ Fortune誌の「40歳以下の注目すべき40人」に選ばれる
■ 2014年にTechCrunch の「Founders of the Year」（年間創業者賞）に選出。

名スピーチ『成功への3つの秘訣』

MITの卒業生として、2013年に行ったスピーチです。

自分の経験談を語りながら、『成功のためのCheat Sheet』を教えてくれます。 その中に書かれている言葉は、3つだけ。「テニスボール」、「サークル」、「30000日」です

これだけでは意味不明ですよね？スピーチを聴いてみましょう。

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そんな時間はない！というかた、↓にエッセンスだけ書いておきました。

成功のためのCheat Sheetの要約

忙しい人のために、3つの秘訣を要約してみました！ しかし、この方のエピソードありきだとも思いますので、ぜひ一度は聴いてみてください。

テニスボール

『テニスボール』要約

■ 「好きなことを仕事にしなさい」は無意味。みんな今の仕事を嫌いだと思いたくないから。

■ 成功している人たちは、好きなことをしている人じゃなくて、「自分にとってのチャレンジを攻略することに夢中な人」。その人たちはテニスボールを追いかける犬に似ている。

■ 自分にとってのテニスボールを見つけるのは難しい。自分の頭の中の小さな声(直感)を黙らせず、耳を傾けることが大事。

■ Dropboxは初めは気分転換でやっていた遊び。でも、チャレンジに必死になっているうちに大きくなった。

When I think about it, the happiest and most successful people I know don’t just love what they do, they’re obsessed with solving an important problem, something that matters to them. They remind me of a dog chasing a tennis ball.

自分にとって夢中でチャレンジできること、それを追いかけ続けようということですね！

サークル

『サークル』要約

■「あなたの価値は、自分と一緒に過ごす人の5人の平均値で決まる」

■ 自分に刺激を与えてくれる人と一緒に過ごすということは、自分の才能や努力と同じくらい大切

■ どんな道にも必ずその道の最高の人達が集まる場所がある。志すならその場所に行くべき

They say that you’re the average of the 5 people you spend the most time with. Think about that for a minute: who would be in your circle of 5?

『類は友を呼ぶ。』最も中の良い5人を想像してみて、その環境で自分が満足か考えてみるのもいいのではないでしょうか。自分の中で何かを変えたいなら、環境を変えてみるのがいいのかもしれません。

30000

『30000』要約

■ 「人生は約30000日」

■ 心配性と完璧主義がなくなったのは、この事実を知ってから

■ もう準備をしている暇なんてない、練習は終わり、リセットボタンなんて無い

■ 人生を完璧にするのではなく、冒険に満ちた面白い人生にしよう

So that’s how 30,000 ended up on the cheat sheet. That night, I realized there are no warmups, no practice rounds, no reset buttons.

『人生は何事もなさぬにはあまりにも長いが、 何事かをなすにはあまりにも短い。』 何かを成し遂げたい人は、頭で考え過ぎず、とにかく行動しろ。ということですね！

終わりに

ちなみに、"Comemencement"という語の本来の意味は「開始、始まり」です。 卒業式といういわば「終了」する場において、逆の意味を用いることで 「卒業は終わりじゃない、これからが始まりなんだ」というまさに「門出の言葉」といった感じが、いかにもアメリカらしいですよね。

それを表したDrew Houstonのスピーチの引用でこの記事を締めたいと思います。

There are a lot of reasons why this is a special day, but the reason I’m so excited for all of you is that today is the first day of your life where you no longer need to check boxes. For your first couple decades, success in life has meant jumping through one hoop after another: get these test scores, get into this college. Take these classes, get this degree. Get into this prestigious institution so you can get into the next prestigious institution. All of that ends today. (Drew Houston)

日本語訳は↓

なぜ、この日がこれ程特別なのか。それには、たくさんの理由があります。私が強調したいのは、私たちは初めてその日から採点されることがなくなることです。ここまでの何十年かは、人生での成功とは、バスケットボールでシュートを決めたり、テストでいい点を取ったり、大学に入ったり、授業を取って学位を取得したりすることでした。今日、そんな素晴らしかった毎日が終わり、また新しい毎日へと旅立つのです。全てが今日変わります。

採点がない世界、曖昧で主観的で厳しくも楽しい世界が社会です。 このスピーチのカンニングペーパーが、そんな社会で生き抜く参考になればと思います。ではではっ！

巨大な夢をかなえる方法 世界を変えた12人の卒業式スピーチ

心に残る 入学式・卒業式のあいさつ

"Steve Jobs伝説の卒業スピーチ"を関西弁にしようとしたやつでてこいwww

こんにちは、ほけきよです！

今日はSteve Jobsのスピーチの話！ 伝説のスピーチとして有名ですよね。

本当はこの記事を書く予定はなくて、別の人の卒業スピーチの記事を書くつもりだったのですが、 あまりにびっくりしたので、記念に書いちゃいます

問題の動画がこれ

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超有名ですね。

• Connecting the Dots
• Love and Loss
• Death

を題材にした教訓、その全てが素晴らしいです。特に一つ目のこちらのフレーズは、私の指針になってます

You can’t connect the dots looking forward. You can only connect them looking backwards, so you have to trust that the dots will somehow connect in your future.

問題は日本語訳

やはり知名度とカリスマ性はすごくて、英語含めて8ヶ国語の字幕があります。*1 まあ我々は日本人なので、日本語字幕で見るでしょう。その時、事件が起こったのです。

なん……..やて…….?

フランク過ぎるwww

誰か、続きをお願い！

ただ、この字幕、途中で力尽きたのか2分までしかありません。*2

頑張って続きを書いてくれーーーーー

それか誰か続きを書いてーーー！！

参考までに、字幕の作り方、貼っておきますね

support.google.com

まぁ、実際、英語と人生の勉強にとても良い教材なので、一度は見てみることをお勧めします。 私は大学生の時、暗唱できるくらいまで聞きました(^^)

誰も書かなかったらわてが書いたるわ。せやけど、純粋関西人やないから、関西弁の勉強からせなあかんな。

記念に字幕を残しておく

日本語字幕、普通のが出たら消されてしまうかも知れないので、記念にここに途中までの全文を残しておきます。動画で見たい人は動画でどうぞ〜！

*1:この字幕は、視聴者が自主的に用意できるものです。

*2:2017年3月11日

就活には『コネ』を使った方が20000%良い本当の理由

こんにちは、ほけきよです！

本格的に就職活動が開始したようですね。*1 あまり話せることはありませんが、いくつかTipsをこのブログでもかけたらなと思います。

就職活動っていろんな方法があると思います

• インターンからするっと内定
• 説明会からガッツリいって0から内定を勝ち取る
• コネを使ってするっと内定

実際入り方はどれでもいいんですが、多くの人に強く勧めるのは「コネがある企業に入社する」 ことです。*2

ただ、日本の世の中ではこの「コネ」というものに良い印象はありませんよね。むしろ、卑怯だという印象までついて回ります。

それでも、絶対にコネがあった方がいい理由について、説明いたします。

コネとは

まず、コネを定義しておきましょう。

ここでいうコネは、少し意味が広いです。 各企業の人事やお偉いさんに繋がりがある、だけじゃなくて、少し上の先輩と繋がりがあるとかでも、コネだとします。

絶対に受かりたいならば、人事やお偉いさんのコネが手っ取り早いですが、企業の話を聞くならば、年次や境遇が近い親しい人がいいかもしれません。

『就活に有利』は刹那的な話

まず真っ先に思いつくのがこういう話だと思います。

「人事に顔がきいていれば、通りやすい」

間違ってはいませんが、私がコネ入社を勧める理由はこんな短絡的なものではありません。入社することをゴールとしないようにしましょう。 社会人生活は、長いですよ。

説明会に行けばいい？

じゃあ入ってから何ができるのか。これを知るために、人はみな「説明会」と言われるイベントに参加するわけです。 でも、これ社会人側は「会社の業務」ですからね。たまにいるファンキーな社員を除いて、ネガティブな語を徹底的に排除するように仕込まれています。

その結果、どの企業も

「働きやすい職場」とか

「実力があれば認めてもらえる会社」

とか謎の抽象的な話をすることになります。情報量が0です。IDF=1です*3*4

質の高い情報はOBから

では、どうやって情報を仕入れるのか？ ここでコネを使いましょう。使えるだけ使いましょう。 そこから得られる情報は生々しく、そしてありのままです。

直近の先輩から

まずは、行きたい企業に最近就職した先輩がいないか漁りましょう。 話を聞くと、80%くらいは悩みを抱えていると思います。

愚痴を聞くくらいの感覚で。気が進まないかもしれませんが、 その不満はしっかり聞いておいたほうがいいです。

上司との軋轢、会社の制度、仕事の割り振り 少し負のバイアスがかかっているといえども、数ヶ月後の自分の姿をある程度イメージできるはずです。

少し上の先輩から

大学の事務とかに聞けば、少し上の年次の人を紹介してくれたりします。 また、知人の知人をたどってみるのもいいでしょう。

上の人の仕事内容を聞いてもあんまり参考にはならないでしょう。 10年後、同じ仕事をするとは限らないので。

そんなことよりも会社を辞めようと思ったことはないの？なんで辞めてないの？ を聞きましょう。悩んだけれど、この会社にまだいる理由が、会社の、そして人間の本質だったりします。

こうやって、絶対に説明会で聞けないような情報を聞き出して行きましょう。 できれば大学のOBがいいです。なぜなら、大学が一緒っていうだけで、親近感を覚えてくれるんです。ほら、ワールドカップなら日本を応援するみたいな？？

入ってから社内で立ち回りやすくなる

では、そんな人たちと会社に入ってからどう関わればいいのでしょうか。

その人が社内で活躍している人だったら入ってからもコネが活きてきます。○○の後輩です！っていえばいいのです。そりゃそうですね。

でも、まだ活躍する前の人でも、とてつもない情報を持っています。 それは、「事務・雑務/福利厚生に関するTips」です。 数年会社にいれば大抵の社内事務処理を把握できます。

多くの会社は、この事務処理でとてつもなく労力を費やすことになります。 そういうのは、知っている人に聞いてちゃっちゃと終わらせるのが吉ですが、同期だけしか知り合いがいないとそれも難しいんですよねー。

心の知れた先輩だったら、聞きやすいですからね！

コネ入社は実力じゃない？

• 「コネじゃなくて自分の実力で就活を勝ち取りたい」
  
• 「あいつは○○の力があったから入れたんだ」

みたいなことを言う人がたまにいますね。 でも、おそらく、ほとんどすべての職業で 人と協力しながら仕事をしていく思います。

コネを作れるということは、人を惹きつける何かを持っているという証。 それだけで会社の欲しい能力です。 そんな曖昧な能力を、コネによって定量化できるようになるわけです。

終わりに

情報を教えてくれたり、就活に助力してくれた方々にはきちんと礼儀を尽くしましょう。

• 受かったなら感謝を述べる
• 断る時ははっきりと理由を述べて謝る

特に二番。うやむやにして消えるのだけはやめましょうね。時間と心を割いてくれたわけですから。

というわけでコネは使いまくりましょうね！！ 会社に入ることを主目的におかず、入った後のこともイメージしながら、就活生はがんばってください。

と、コネられず死にかけているほけきよは語る。

*1:今年は3/1解禁らしいです。

*2:野心と才能がよっぽどあり、ベンチャーやスタートアップに行きたい人はこの限りではありません

*3:Ref: TF-IDFで文書内の単語の重み付け | takuti.me

*4:でも説明会には行ってね。郷に入りては郷に従えなので。

便利だけど辛い夜行バス。上手に付き合う4つのコツ、3種の神器

こんにちは、ほけきよです！

学生などは春休みの帰省シーズンですね。GWには社会人も帰省することが多いと思います。 そういう時に、夜行バスって使ったことがありますか？ 夜行バスって、うまく使えばこれほど便利なものはないんですよね。

• 寝てる間に移動してくれるので、次の日フルで使える
• 他の移動手段に比べて割安

ただ、大きなデメリットが

• 寝られない、疲れる

これですね、これ。ほんまこれ。

疲れなかったら最高なんですけどね！

なので、夜行バスマスターの私がなるべく疲れを最小限に夜行バスを利用する方法を 夜行バスの乗り方だけでなくて、こういう時は乗らない方がいいよというのもあるので、それも含めて お教えします。 [:contents]

穴という穴を塞ぎ、素早く寝ることを意識すべし

夜行バスの大敵は外的環境です。エンジン音や風をきる音は意外と大きいし、道路のライトは意外と明るいです。

消灯後は、耳目鼻口を塞ぎ、全感覚を遮断しましょう。そのための三種の神器がこちらです。

• マスク
• アイマスク
• イヤホン(耳栓も可)

これを一つでも忘れると、極端に寝られなくなるので、必ず用意しましょう。

穴という穴を塞ぎ、感覚を遮断しよう

めぐりズム 蒸気でホットアイマスク ラベンダーセージの香り 14枚入

休憩時は適度なストレッチをすべし

特に狭いバスだと、姿勢を変えることがなかなか難しいので、体がどうしても硬くなってしまいます。

大体の夜行バスは時間調整やトイレのために休憩を設けます。大体その時に目が覚めてしまうので、 目覚めに抗わず、そういう時に入念にストレッチをしましょう。 ストレッチには睡眠導入効果もあるので、休憩後にすっと眠ることができます。

休憩時にはどうせ目覚めるので、抗うことなくストレッチをしておこう

繁忙期はマジで避けるべし

私が学生の時、GWに夜行バスを使いました。 通常

• 18時発翌6時着*1
• 3列ゆったりシート

なのですが、この時はそうもいきません。

• 臨時バスのため、4列シート
• 帰省ラッシュ

でした。渋滞に巻き込まれた結果到着したのが夜の18時 なんと24時間もバスに乗っていたのです。。。 さらに酷いのが、4列シートのためにトイレがないこと。 トイレ休憩にいきたいのに、渋滞で休憩スポットにまで到達できないので、我慢するしかありません。 もはや地獄 of 地獄です。

■ GW, お盆, 正月 は避けましょう。
■ もし乗るなら、バス内にトイレがあるかはチェックした方がいいかも。

闇は闇を好む。病んでる時には避けるべし

夜、妙に頭が冴えてきてぐるぐる回ってくることがあるんですよね。 ブログのアイディアがとかなら100歩譲って良いのですが、こういう時の頭の回り方は少し違う気がします。

恋愛や懐古に関する負の感情で頭の中がぐるぐると回るのです。 「あの頃楽しかったなぁ、もっとこうしておけばなぁ」とか、そういうので寝られなくなります。

こういう悩みが発生した直後は、控えた方がいいのかなと私は思います。

悩みがあるときは、寝られないかもしれないので、避けた方がいいかも

おわりに

いかがでしたか。 使い方次第では、他の交通機関よりも便利な夜行バス、 うまく乗りこなしちゃいましょう！ではでは！

イケると思って夜行バス使ったら、次の日10時間くらい寝てたわ...老い...かな？

*1:これでも十分長いよね。

【Google Trends】10年前の2月に『人間関係』がバズったワケ

こんにちは、ほけきよです！

GoogleTrendsって知っていますか？ Googleで検索された単語のトレンドを調べることが出来るサイトです。

Google トレンド

例えば、『バルス』と入れると

このように、ラピュタの放映日がいとも簡単にわかります。

また、『PPAP』と入れると

このように、トレンドの終息感がいとも簡単にわかります。

そんなこんなで、色々と調べると面白い*1のですが、 そんななか、ひときわ目立ったトレンド検索結果がありました。

それが

『人間関係』

です。なぜ人間関係という単語を調べたか。それは闇の中に葬りましょう。*2

みておわかりの通り、10年前の2月に異常な高まり*3を見せています。他の月は全然なのに。

ちなみに私は最近「氷菓」という推論系アニメを履修したこともあり、推論熱が高まっています。 なので、今回はなぜ『人間関係』が2007年の2月にのみバズったのか、調べたり推論してみることにしました。

「ワタシ、キニナリマス！！！」

2007年2月 人間関係でググる

まずは単刀直入にグーグル先生に聞いてみる。しかし、結果はこんな感じ。

これではあまりなんのことかわからないなあ。

2007年2月に起こった芸能ニュースを調べる

『バズる』と『人間関係』というキーワードから、芸能・メディア関係であろうと当たりをつけてみた。 なので、2007年2月当時に起こった重大な芸能ニュースを調べてみることに。

調べてみると、こんな便利なサイトを発見！その当時のニュースをカレンダー形式にまとめてくれているのです。

２００７年（平成１９年）何の日＆出来事カレンダー

見てみると

『陣内智則・藤原紀香結婚』

おお、これは人間関係っぽいぞ！

ここで、ちょっとこの二人にフォーカスをしてみることに

より詳しく日時を見ると、2月12日だった

ここでGoogleトレンドで、日時を自由に設定できることに気づく。気づきが遅い。

2007.1.28 - 2007.2.28まででとりあえず調べてみることに。

すると、

出た！『2月12日！！』

これで日にちまで絞れました。

…ん？

ここで問題が２つ発生

• 陣内&紀香の結婚報道は2月17日だった
• 本当に1日だけの盛り上がりになっている

Googleで、「2007年2月12日　人間関係」と調べてみてもこんな感じの結果

これは困った(^^)もう少し考えないといけないようだ。

陣内&紀香説を捨てきれず当時を調べたいが…

ここで、ほけきよは陣内&紀香説を捨てきれません。

「ひょっとしたら2/17に発表だったけど、2/12に大々的にニュースになっていたのでは」

という発想に。なので、その当時、つまり2007年2月12日のニュース記事を調べることに。

が、ネット上の過去記事の蓄積期間はそんなに長くありません

• Yahoo!ニュース

  Yahoo!ニュースに掲載されている記事の掲載期間は、24時間～120日間です。掲載期間を過ぎると、記事は削除されて読めなくなります。期間は情報提供元により異なります

• 読売新聞ONLINE

  ヨミウリ・オンライン内のほぼ全てのコンテンツを対象にした検索です。サイト内の記事蓄積期間は、速報ニュースは1週間、その他はおおむね1年となっています

• ORICON：そもそも過去記事閲覧方法が不明

ひどい、ひどいゎ。10年分の記事をちゃんと蓄積してよ…!

これは手詰まりです。図書館に行って10年前の新聞を読む？それはめんどくさい。記事かくのやめようかなぁー。

知恵袋に一縷の望み。意外すぎる結果

と、そこでひらめきました。 「知恵袋なら、過去の質問が蓄積されているのでは」 と。

ここの条件指定でできるのでは？？

ビンゴ！！早速2007年2月12日に繰り広げられた知恵袋をみてみることに。キーワードは「藤原紀香」

もしかしたら、ニュースを見た人たちが「藤原紀香は本当に満足しているの？」とか「陣内○ね」とかつらみをとうとうと知恵袋に投稿しているのかも。知恵袋ってそういうところだし。

うーん、それっぽいものはないなぁ。もしかして陣内&紀香は関係ないのかな？ そう思い、キーワードを『人間関係』にして検索することに。ヤケクソ

？？？？人間関係テスト？？？なんだそれは？ そんなものが放映されたのか？

ググってみることに

『人間関係力テスト』

とぐぐってみると、こんなに記事が出てきました！ どうやら、2月12日に人間関係力テストなるものが放映されたようです。

なるほど。これで、バズったわけですね。理由がわかりました。

残る最後の疑問。たった一日だけバズった理由

最後の疑問は「本当にたった一日だけバズった」理由です。 トレンドなら、PPAPのように、緩やかな減衰の一途を辿っていくはず。

これは、この番組のタイトル、テスト・ザ・ネイションについてwikipediaで調べると大方の推測が出来ました。

主に視聴者が自らの知能指数 (IQ) の測定や特定のテーマ関して自己分析を行う為の「指数」を測定することが目的。(略)その後、年齢と正解数に応じた「指数表」が発表され、直後に視聴者から任意によりインターネット経由で各自の指数が送られ、居住地域別、血液型別、性別、12星座別などあらゆる側面からどういった人が高指数だったのかを分析していく。 (Wikipediaより)

考えてみると、10年前はまだ完全地デジ化する前なので、テレビ経由で情報を送受信することは出来ません。なので、視聴者は体験型番組として自分の情報をネット上に送っていたのでしょう。その番組にアクセスするための「人間関係」という検索ワードだったようです。

この説が正しければ、2005年の11月に行われた “「適職が分かる」IQテスト”にて、『適職』というワードが同じようにバズっているはずだろう。 そう思って、Googleトレンドを見てみるとこのような結果に。

やはり、放送日に局所的なバズを観測出来ました。どうやら正しそうです。

結論

なぜ2007年2月12日に『人間関係』という単語がバズったのか。 その答えは

インターネット経由の参加型番組『テスト・ザ・ネイション　人間関係力テスト』ににおいて、視聴者が公式webページにアクセスして自身の結果を送るために検索した

だと結論づけました！

終わりに

いやあ、結構楽しめました。 Googleトレンド、面白いですね。 世相や世の中の傾向などもわかるので、またこういう謎解き的なことしていきたいです。ではでは！

使い方が違う...?

*1:今回ピックアップする以外にも面白いものはいくつかあったので、また記事にしたいです

*2:ほら、社会とか、恋愛とかね、いろいろ。

*3:こういう局所的なトレンドを、「バズ」だったり、「バースト」ともいいます

【運営報告】バズとGoogle様と５ヶ月目の私

こんにちは、ほけきよです。

プロクラシストも、初めて5ヶ月が経ちました！

運営報告します。運営報告好きなんです。

唯一自分を100%出せる場なので。他の記事と違って、誰に何かをわかってもらおうなんて思いません。 ただただ自己満として書く。そんな運営報告、行きましょー！！

さらっと報告

	1月	2月	上げ幅
PV	29202	40365	約+1万PV
読者	150	181	+31人
twitter	220	280	+60人
収益	樋口×1	諭吉0.9人	約1.8倍

目標の5万PVには届きませんでした。。。 更新頻度が少なかったかなぁ。でも結果に満足です！ 4万人も見ていただけるなんて、感謝感激です！！

バズ型ブログ？

先月に引き続いて、今月もバズった記事が2つと、ギリギリホッテントリ*1に達した記事が1つです。 初心者ながら、自分のジャンルでどう記事をかけばバズりやすいのか、わかってきた気がします。

• 専門性は高いけれど、一般のひとにもわかってもらえそうな面白ネタをできるだけ間口を広く書く！
• 自信がある記事は何が何でもブクマ3を取りに行く

と、評価してもらいやすいイメージです。

らくからちゃさん(id:lacucaracha)のこの記事で言えば、私はバズ特化型に入りそうです。はてブ欲しいはてブ欲しい…!

www.yutorism.jp

らくからちゃさんと比べれば、足元にも及ばない、地下に埋もれているのですが…!

今月バズった記事も、ブクマ数の推移を見てみると、軽く差されました。 *2

比較した2記事はこちら

• ニュータイプのブラウザ『VIVALDI』が便利すぎ。Chromeから乗り換えも辞さない！ - プロクラシスト
• その記事最後まで読まれている？ページの読了率をGoogleTagManagerを利用して取得する方法のまとめ - ゆとりずむ

ホッテントリに掲載されてからの伸びは、読者数関係なく記事の質ですからね。もっと皆さんに「いい！！」と思ってもらえるような記事作り、がんばるぞい！

ホッテントリした記事たち

ニュータイプのブラウザ『VIVALDI』が便利すぎ。Chromeから乗り換えも辞さない！ - プロクラシスト

【xkcd】pythonコードにたった一行で漫画のようなグラフを作る！ - プロクラシスト

もう円周率で悩まない！πの求め方10選 - プロクラシスト

オピニオン記事もたまには書きたい

自分の考えを発信するような記事、たまーーに書きます。 けど、あんまり読まれない。

悔しいけど、でも少しホッとしていたりもします。ambivalenceな感情。 だって叩かれるの、怖い。チキンなのです。

恥ずかしかったのでセルクマもしなかったですけど、自分なりには気に入っているのがこちら。

たまーに読んで下さいね！

巨人・加藤健の挫折はオンリーワンになるためのプロの挫折 - プロクラシスト

検索流入…

はてブ依存症でありながらも、PVが欲しいという合併症を伴っています。 ですが、なかなか検索流入が上がって来ません。ニッチなところを書いているのかもしれないですね。

ここ一ヶ月の検索流入の変化。全然成長してないーー！googleアルゴリズム変更の影響をうけているんですかね？それすらわからない！笑

今月の目標でもあるのですが、記事のリライトをしっかりとして、ちゃんと検索流入を得られるようにしたいです。

サーポスコープも導入したし！

www.procrasist.com

コンソールもケンヂさん(id:bumpmania)の記事を見てどうするか学んだし！

www.tairakenji.com

あとは実践あるのみだ。

• コンソールで自分のブログの強みワードを探る
• サーポスコープで、落ちてるワードがないかチェック
• リライトをこなす
• GoogleトレンドやGoodkeywordなどで、検索のボリュームゾーンを探り、記事を書く

頑張ろう。Google様に媚びるぞ〜〜！

次の目標

次の目標、あまり考えていないんですが、リライト強化したいので今月はすこーし緩めで。

• 過去記事リライト30件
• 検索流入1万5000件
• ホッテントリ入り1件

あたりを目指したいと思います。

あとは、「楽しんで書く」 これですね。PVも狙いつつ、だけどいやいや書くくらいならやめたほうが良いので、楽しみながら続けます！

最後に

こんなブログですが、ちょっとでも皆さんに楽しんでいただける&得るものが一つはある ような記事作りを目指していきます。

皆さんがProcrastinationの結果として来たこの場所で、有意義な時間を過ごせるように。 そんな記事作りを頑張ります。

これからもよろしくお願いします！ではでは！

*1:50ブクマ行くとホッテントリだと思ってます

*2:こういうブクマ数時系列可視化プログラム作って見ました。そのうち紹介します

【解説！群発頭痛】飲酒後に眼の奥が痛くなるアレ、原因は頭痛かも。

こんにちは、ほけきよです。

皆さんは、お酒を飲んでいて、突然目の奥が痛くなったこと、ありませんか。 殆どの人はそんな経験ないと思うのですが、私はたまになるんです。 アルコールを飲んだときにだけ、片側の眼の奥が痛む。

ちょくちょくそういう症状が出ていたのですが、「眼とアルコール、関係なさそう」 と思って放置していました。 ですが、最近その頻度が増えてきたので、ちょっと不安になって調べてみました。

目の痛みの原因は『群発頭痛』の可能性が高い

ある日の飲み会、楽しく飲んでいたのですが、またあの目の奥の痛みがやってきました。 ここのところ頻度が増えたな。。。と思い、

「あれ、これってもしかしてアルコールと関係があるのか？？」

と思ったので、『アルコール　目の奥が痛む』とググってみました。 そこで見つけたのがこちらのページ。

detail.chiebukuro.yahoo.co.jp

「えっ頭痛？？ほんと？」

という感じでしたが、症状が似ている。さらに詳しく調べてみると

• アルコールがトリガーになる
• 目の充血、涙目、鼻づまり、鼻水がある
• 目の奥・こめかみがえぐられるような痛み
• 必ず片目だけ痛む
• 20代から30代の男性に特に多い

など、共通項がたくさん。

なるほど、どうやら私は本当に群発頭痛のようです。

群発頭痛の程度

とはいえ、様々な記事を見ている限り、私のはまだ軽度な群発頭痛のようです。 本当にひどくなってくると

• じっとしていることができないような鋭い痛み
• 人の声も届かないほどの痛み
• 痛すぎて自殺してしまう人も…

など、穏やかでない症例がいくつも…怖すぎる。。。

kori.to

『群発頭痛』の原因と予防策

原因

頭痛って、実は3種類*1あるんですが群発頭痛はその中でも特に謎に包まれています。 ミナカラさんの記事によると

群発頭痛の原因は、目の奥にある内頚動脈（ないけいどうみゃく）という血管が何らかの原因で拡張し、三叉神経という脳神経が圧迫されることによって痛みが生じることだと考えられています。なぜ内頚動脈が拡張するのか、はっきりとした原因は未だにわかっておらず、根本的な治療が確立されていないため、群発頭痛の基本的な治療方法は対症療法となります

なるほど、群発頭痛、手強そうだなぁ。というか結構本当に怖いです。

良かれと思ってもしちゃダメなこと3つ

群発頭痛は普通の頭痛と毛色が少し違います。 なので、普段良かれと思ってやることが、結果アダとなることがあります。

お風呂に長時間入る

普通の頭痛(緊張性頭痛)では、お風呂でリラックスが一般的な療法なのですが、群発頭痛はそうはいきません。長時間にお風呂に入るのは逆効果になりかねません。 お風呂でリラックスすることによって、血管が拡張されてしまうのです。

おお、群発頭痛よ。リラックスの機会まで奪うのか…

ぐっすり睡眠をとる

もちろん適度な睡眠は大事です。が、睡眠の取りすぎは体内リズムを狂わせかねません。

ストレス、もしくは何らかの理由で体内時計が乱れ、その乱れが三叉神経に痛みの情報として伝達された場合に群発頭痛が起こると考えられています。 三叉神経が痛みの原因物質であるペパミドを放出すると目の奥にある内頚動脈が拡張し、炎症を起こし頭痛を発症させます。 頭痛の原因と対処について徹底解説！｜ミナカラ

おお、群発頭痛よ。睡眠まで奪うのか…

頭痛薬、痛み止めを飲む

群発頭痛は、普通の頭痛とは発症メカニズムが大きく違う&根本治療法が確立していないために、市販の頭痛薬では対処できません。 病院に行って対処療法を受けるしかないようです。

なんだか調べるほどに怖くなってきました。

予防法

根本原因はわかっていないとはいえ、原因のあたりはついているので、予防や対処的な治療は可能です。 普段の生活から心がけることができる予防法は以下の三点。共通するのは血管を拡張させないこと。

• 長湯を控える
• タバコを控える
• アルコールを控える

おお、群発頭痛よ。アルコールまで(ry

ブチ切れたりしても血管って拡張するのかな？あまり俺を怒らせるなよ…?(切実)

また、薬物療法*2や純酸素吸入法*3と呼ばれる治療法もあるようです。詳しくはこちらの記事をどうぞ。

www.sukkirin.com

まとめ

最後にまとめです

群発頭痛
■ アルコールやタバコがきっかけで起こる
■ 片目の奥がえぐられるように痛い
■ 20代から30代の男性は特に多い

やっちゃダメなこと
■ 長時間のお風呂
■ 睡眠の取りすぎ
■ 市販の頭痛薬

対策法
■ 酒・タバコを控える
■ 長湯を控える
■ 専門のお医者さんに相談

こんな感じ！うーん。結構怖いですね…

とはいえ、症状の名前がわかっただけでも私は少し安心しました。 初めは、「え、失明とかするのかな…?」と不安だったりもしましたから。

同じように悩んでいる人の助けに少しでもなれば幸いです。ではでは！

*1:緊張性頭痛, 偏頭痛, 群発頭痛

*2:就寝前にエルゴタミン製剤やトリプタン系薬剤を服用

*3:100%の酸素を吸入することで痛みが和らぐ

もう円周率で悩まない！πの求め方10選

こんにちは！ほけきよです。

皆さん、πを知っていますか？？あの3.14以降無限に続く円周率です。

昔、どこかのお偉いさんが「3.14って中途半端じゃね？ｗｗｗ3にしようぜ」

とかいって一時期円周率が3になりかけました。でもそれは円じゃなくて六角形だからだめです。全然ダメ。

それを受けて「あほか、円周率をちゃんと教えろ」 と主張したのが東大のこの問題*1

めっちゃ単純な問題。でも、東大受験生でさえ 「普段強制的に覚えさせられたπというやつ、どうやったら求められるの???」 と悩んだことでしょう。

また、普段生活してると

「π求めてぇ」

と悩むこともあるでしょう。今日はそんなみなさんに、様々なπの求め方をお教えします。これで、あらゆる状況で求められるようになりますよ！

東大の問題へのアプローチ2つ

もちろん、πの厳密な値を求めることはできません。今でもπの値は日々計算され続けています。 じゃあ、πより少し小さい値で、うまくπの値を近似できる方法を考えよう。 というアプローチです。

多角形で近似

おそらく一番多かったであろう回答が、この多角形近似です

同じ半径であれば、正多角形はすべて円の中に収まります。正方形も正六角形も正八角形も。 なので、それを利用してやりましょう。正六角形は周と直径の比が3であることは簡単にわかるので

• 正六角形よりも多角形
• sinやcosの値が出せそう

な正八角形(もしくは正十二角形)を選びます。

解法はこんな感じです。

tanの逆関数を使う

この問題に関しては、こんな解法もできます！ 高３のときに習いますね！

• 置換積分を使うと、答えにπが現れる
• かつ、上に凸な関数
• かつ、値を代入した時に計算がしやすい

と言えば、そう、 ですね！！

は、ルートがある分、ちと使いにくいのです。 解法は↓のような感じ

無限級数を覚えておく

フーリエ級数を用いる

世の中にはこんな不思議な式があります

これを理解するためには，Fourier級数を知る必要があります。理系の方なら大学1-2年くらいで学びますね。 打ち切り項数との関係はこんな感じ。

N:1          Value:2.4494897
N:10         Value:3.0493616
N:100        Value:3.1320765
N:1000       Value:3.1406381
N:10000      Value:3.1414972
N:100000     Value:3.1415831

フーリエ級数がわかれば、上の式以外にも、例えばこんな式も作れるようになります

分数なら簡単に計算できるし，πも簡単に求められそうですね^^

ラマヌジャン式を使う

無性にπが求めたくなった時も，この無限級数を知っているだけでOK! あの天才ラマヌジャンが導出した式です

美しい式ですね(白目)

めちゃくちゃ収束が早いことが知られているので，n=0,1,2とかをぶち込んでやるだけでそれなりの精度が出るのがいいところ

n = 0, 1での代入結果がこちら

n:0     Value:3.14158504007123751123
n:1     Value:3.14159265359762196468

n=0で、もう良さげ。すごい精度。

• ちょっと複雑で覚えにくい
• 分子分母の値がでっかくなりすぎて計算がそもそも厳しい

のがたまに傷かな？？

コンピュータを使う

モンテカルロサンプリングする

あなたの眼の前にそこそこいいパソコンがあるなら，モンテカルロサンプリングでπを求めましょう！

• を，両方とも-1から1の範囲でランダムに選択
• を計算
• なら +1, なら何もしない
• N回繰り返して点をばらまく
• だった点の数をNで割る

最終的にこの結果を4倍すればPiが求められます

いいところは，回数をこなせばこなすほど精度が上がるところと、事前に初期値設定が必要ないところ。

点を打つほど円がわかりやすくなってくる

悪いところはPCを痛めつけることになること。精度の収束も悪く、計算に時間がかなりかかります。

N:10        Value:3.200000 Time:0.00007
N:100       Value:3.200000 Time:0.00013
N:1000      Value:3.064000 Time:0.00129
N:10000     Value:3.128000 Time:0.01023
N:100000    Value:3.147480 Time:0.09697
N:1000000   Value:3.143044 Time:0.93795
N:10000000  Value:3.141228 Time:8.62200
N:100000000 Value:3.141667 Time:94.17872

無限に時間と計算資源がある人は，試してみましょう！

ガウス=ルジャンドルのアルゴリズムを使う

もっと精度よく効率的に求めたい！！というアナタ！ ガウス=ルジャンドルのアルゴリズムを使いましょう

ガウス＝ルジャンドルのアルゴリズム - Wikipedia

ガウス＝ルジャンドルのアルゴリズムは円周率を計算する際に用いられる数学の反復計算アルゴリズムである。円周率を計算するものの中では非常に収束が速く、2009年にこの式を用いて2,576,980,370,000桁（約2兆6000億桁）の計算がされた(Wikipediaより)

なんかすごそう…よっぽど複雑なのかと思いきや、アルゴリズムは超簡単(Wikipediaより)

実際にコードを書いてみて動かした結果がこちら

import numpy as np

# update algorithm
def update(a, b, t, p):
    new_a = (a+b)/2.0
    new_b = np.sqrt(a*b)
    new_t = t-p*(a-new_a)**2
    new_p = 2*p
    return new_a,new_b,new_t,new_p

# initialize
a = 1.0
b = 1/np.sqrt(2)
t = 0.25
p = 1.0
print("0 : {0:.10f}".format((a+b)**2/(4*t)))

# run
for i in range(5):
    a,b,t,p = update(a,b,t,p)    
    print("{0} : {1:.15f}".format(i+1,(a+b)**2/(4*t)))

結果が

0 : 2.9142135624
1 : 3.140579250522169
2 : 3.141592646213543
3 : 3.141592653589794
4 : 3.141592653589794
5 : 3.141592653589794

2回の更新でモンテカルロサンプリングを超えていることがわかります。しかも更新も一瞬！ かなり優秀なアルゴリズムのようです。

実験で求める

ビュフォンの針

もしあなたが針やつまようじを大量に持っているならば、こんな実験をしてみましょう

• 針の長さを測る()
• その半分の長さの間隔で平行線を引く()
• 引いた平行線の上に針をぶちまける
• 平行線に交わる針の数を数える

これはビュフォンの針問題と言って、針の数をめちゃくちゃ増やすと となります。

こうするだけで、なんとが求まります。ね、簡単でしょ？？？

単振動

円周率が求めたいときに、バネを見つけたとします。 それはラッキーですね。早速バネの振動する周期を求めましょう！！

図のように、周期にが含まれているので、ばねの振動する時間を求めるだけで、簡単にが求まります。

注意点は

• 摩擦があると厳密に周期が求められない
• 空気抵抗があると厳密に周期が求められない

ということです。なのでもし本当に求めたいなら、摩擦のない真空中で計測しましょう^^

振り子

円周率が求めたくなって、バネがない！そんな時でも そこに紐とボールさえがあれば、円周率を求めることができます！ 振り子のいいところは

• ばね定数などをあらかじめ測るべき定数がない．

というところ。バネはバネの種類によって周期が変わっちゃいますが、重力定数はほぼ普遍なので、どんなところでも使えます。

注意しないといけないのは、これは振り子の振れ幅が小さいという近似で成り立っているということ. 振り子の振れ幅を大きくしちゃうと、が成り立たなくなり、楕円関数を使わないといけないので注意しましょう！！

The Pi Machine

数年前、こんな論文が話題になりました

PLAYING POOL WITH π (THE NUMBER π FROM A BILLIARD POINT OF VIEW)

重さの違うボールをぶつけていくと、そのぶつかった回数が円周率になる。という論文です。

www.youtube.com

注意点は

• 完全弾性衝突のボールを用意する
• 精度良く質量比が求められている
• 空気抵抗がない環境を用意する

ことが必要です。これらの道具・環境が揃えられる人は是非やってみましょう！ 道具、環境を揃えるのが厳しい人は、シミュレーションでやってみましょう！

終わりに

いかがでしたか？単純に円周率、という以上に、様々な分野と深い関わりを見せていることがわかります。 たまにはこういうことに思いを馳せてみるのも楽しいですね！

魅惑のπ。

他に面白い求め方を知っている人は、教えてください！ではでは！

*1:そういや、今日は国公立二次の入試試験の日ですね。受験生の方は、お疲れ様です。

日常が捗る『Siri』 オススメの使い方6選！

こんにちは！ほけきよです。

今日はiphoneユーザー必見のお話！！

Siri、使ってますか？？

この前、天気予報を調べるのにphoneに話しかけたら、友達に

「えっ、siriと話しているやつ、実在するの？？ウケる」

と言われました、ほけきよです。

「そんな…siriだってめちゃくちゃ使えるんだぞ！！」

と言いたかったんですが、実際天気予報くらいにしか使ってませんでした。しかも天気予報、そんなに精度がいいわけでもない…

で、別の日にとある友人にsiri使ってる？？と聞いたら 「アラーム設定にだけ使ってる」 との返答が。

ほう、そういうのもあるのか…試しに使って見ると、めっちゃ便利。 これは、隠されたSiriの才能を探る時が来たようだ…!*1

というわけで、私的オススメ使い方を探ってみたので、紹介します。

☆の数がオススメ度！最高３つ！

☆☆☆ メモ

音声認識がめちゃくちゃ優秀

侮りがちですが、siriのメモ、めちゃくちゃ優秀ですよ。

■ そもそも音声認識精度が高い
■ 聞き間違った文章もある程度自動で補完・修正してくれる

この二つが想像以上！ 思いついたこととかは、メモで入力するより、喋ってしまったほうが早いっていうレベルですよ！

使い方

試しにやってみてください。

ほら、一字一句間違えてないでしょう？すごい！

喋りの練習にも使えそう

メモもそうなんですが、スピーチの練習にもなりそうなんですよね。 えー、とか、あー、とかも拾ってくれるので、どういう時にそういう言葉を発しているか振り返ることができます。

また、流暢にスピーチが喋れないと、siriに強制的にぶった切られてしまうので、淀みないスピーチの練習にいいです。

「1分で○○の話題について話す。」

とか、コンサルとかで練習するアレ。審査員はsiriちゃんに。

個人的に、強制的にぶった切られる秒数を設定できるようになると最高だなと思います。 現状は1秒とかでぶった切られるので、ちと早いかなと。

☆☆☆ 予定記入

これも、思った以上に便利です。

■ siriに予定/日付/時間を教えるだけで、カレンダーに一括登録

カレンダーへの入力って結構面倒ですが、喋りかけるだけでできるのなら…って私は使ってて思いました。

使い方

こんな風に軽い気持ちで話しかけると登録しておいてくれる。本当に便利。

☆☆☆ 目覚まし

友人の勧めで使ってみた機能。単純作業だけど、意外に時刻の設定とか面倒じゃないですかー。 でも、siriに話しかければそんな煩雑さから解放されます。

■ 時刻を言って起こしてというと、起こしてくれる

使い方

「数時間後に起こして」
とか、
「9:00にアラームをセット」
とか、
結構いろんなバリエーションに柔軟に対応しています。

☆☆ 天気

よく使っている機能。いちいちブラウザ開いて調べるのもあれなので、 「今日の天気は？」とよく聞いてます

■ 日時と場所を言えば、その天気を答えてくれる
■ GPSと連動することができるので、その場所の天気も教えてくれる

でもこの天気予報あたらないことが多いんだよあという印象。 結局ブラウザで再度調べたりすることもあるので、そこがイマイチなところかも。 siriの問題というよりかは、siriが呼び出している天気予報がダメという感じなのかな。

いずれにせよ、便利なのでしっかり当てて欲しい…!!

☆☆ 美味しい場所

意外とグルメなSiri, 食べ物のことを聞くと真摯に答えてくれます。 サクッとどんなお店があるんだろうと調べるときは便利！

■ 食べログ, tripadvisor, yelpから店舗情報を抽出
■ ジャンル別, 場所別に調べられる

ただ、「形容詞はあまり重視されない」っぽい。 例えば

• 新宿のお店
• 新宿のすごいお店
• 新宿ののまずいお店

とか、こんな感じでどれも一緒の結果になってしまったり。

自然言語処理がもっと発達すると、形容詞のニュアンスも捉えられるのかなぁ。

まあ、と言ってもまずい結果で調べることってほとんどないからいいんですけどね！

☆ 地図

■ 〜〜への行き方とか聞くと調べてくれる
■ GPSと連動している

これ、一見便利そうなのですが、致命的なのは 「Apple自家製mapに飛ばされる」 ということ。まあ当たり前だし、慣れれば使えるのかもしれないけど、私はもっぱらGoogleMap派なんですよね。

試しにGoogleMapで調べられるか聞いてみたところこんな感じ

なるほど…そりゃそうだよねという感じ。しょうがないんだろうけどユーザ側としてはちょっと残念…!

最後に

この記事を最後まで読んでくださった方なら、

「他にも色々できるんじゃないの？」

と、Siriの可能性に気づいてくれたんじゃないでしょうか。 そんな興味を持った人は、

「何ができるの？」

とsiriに話しかけてみてください！！

できることを色々と教えてくれますよ！

色々と便利な使い方はまだまだありそうなので、 オススメの使い方がある人は教えてください。ではでは！

*1:知らなかっただけだけど…