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はるさんの日記。

初心者です。

博士課程受難の時代だからこそ。ビジネスフレームワークを使って学振出願を考えてみる。 (後編)

こんばんは。はるさんです。

 

最近は、東京も暖かくなってきていい時期ですね。

花粉症の人には大変な季節ですが、

沢山のお花が咲きだして、

華やかなおしゃれもしやすくって、とても好きな季節です。

 

大雪の日に、出産予定日を大幅に遅れてやっと生まれてきたので、

はる、という名前をつけていただきました。

 

とても覚えていただきやすくて、感謝しています。

 

 

 

 

さて、先日から、

薬学系の研究室で普通に実験していた中、数学の楽しさに芽生え、

M1で転向を決意し、
幾何学学振特別研究員(DC1)を取ったという話を書いています。

これまでには、

 

  • 異分野転向のときの勉強法
  • 異分野転向のときの学振申請のコツ
  • あと、1記事目でバズって浮かれている様子少々

 

について書いていて、今回は、学振申請のコツの後編です。

学振については後輩さんより要望がありまして。。。)

今回初めてご覧になる方は、

ぜひこちらの記事をご覧くださいませ。

 

haru-negami.hatenablog.com

 

haru-negami.hatenablog.com

 

また、こんなことが気になる〜ということがあれば、

ぜひぜひ教えて下さいね!^^

 

さて、今回は、

【ビジネスフレームワークを使った学振出願の戦略】

について書いてみます。

 

 

 

アカデミックの人には、

 

【ビジネスのフレームワークも役に立ちそう!】

と思っていただけたら嬉しいですし

 

学生さんには、

 

【研究の経験が就職後も生きるんだな!】

 

と実感と自信を持っていただけたら、とても嬉しいです。

 

 

 

さて前回は

についてお話しをしました。

 

今回は、前回のお話を踏まえて、

  • 具体的な打ち手の考え方

について、重点的に書いていこうと思います。

 

 

 

 

さて、前回の繰り返しになりますが、基本的には、
3C分析の考え方を元に、自社、競合、市場の調査をするというのが方針です。

 

その際に主に次のような点について考えていきます。

  1. 自身の能力・業績の把握:業績内容、文章の構成力、研究提案
  2. 他の学生の能力・業績の推定:上記と同じ。(ただし推定しか出来ない。)
  3. 審査員のバックグラウンドの推定:専門領域、審査員の指向性、今後のビジョンなど 

また、

 a) 自分の力で改善できること

 b) 自分の力で(すぐに)改善できないこと

 

に分けて、自分の力で改善できることは、本や添削を受けて改善し、

改善できない点は、領域を変えることによって

相対的な自身の強み・価値を高める必要があります。

 

前回の記事がこんなに短くまとまってショック・・・。(゜o゜;

 

 

さて、ところで、 a と b の分類は、

実は出願からどれくらい前の段階にあるか、で変わります。

 

出願からより早い段階で準備をしていれば、b の部分は少なくなり、

できるだけ自分の要望に沿ったところに出願できる可能性が高くなります。

 

早いうちから業績を積む、というのはこれに該当しますね。

 

よく、学振はいい研究室に行ったほうが有利、と言われますが、

やはり早い段階から準備が出来ることの効果がとても大きいですよね。

 

(評価の際の業績の重みが、全体の1/3ですからね。。。)

 

 

また、話はちょっと逸れますが、

審査員のバックグラウンド、その分野の今後のビジョンについて

指導教官の方が熟知されていて、

添削の際に取り入れてもらいやすいという背景もあるのではないかと考えます。

 

異分野に出願する際には、

他分野の動向について、基本的にはご自身で調べることになると思います。

そもそも、新しい分野を切り開いていくのは若手なのだから、

自分で責任持ってチャレンジしたいじゃないですか!!!ね。(人´∀`*)

 

 

さて。

 

ここで話は戻って、

 

学振の書類提出で悩んでいるたかしくんは、現在、


時刻 t = 出願締切の1ヶ月前

にいると仮定します。(危険ですねー。ほぼ締切直前ですねー。)

 

 

この時、彼にとって自分の力ですぐに改善できないことはなんでしょうか?

そうです。

 

競合他社(者)の能力と、市場の動向、すなわち、

他の学生さんの能力と、提出候補の分野の先生方のバックグラウンド、

 

あと、自分の業績

 

です。もう書類に専念したほうがいい時期ですからね、時刻 t は。

 

文章の構成能力 → 頑張れ!ビシィ!最高のレベルまで高めろ!ビシィ

研究提案 → 先生たちと相談して、誰よりも素晴らしく練り上げろ!ビシィ!

 

ということで、こちらは、より素晴らしい名著がありますので

読者の練習問題とします。(時折はさむ数学ネタ。)

 

 

そこでまず、業績についてですが、

実は分野によってかなりまちまちであることが分かります。

たとえば、卒論のある学部とない学部がありますよね?

 

やはり、学部生でも論文が書ける領域と、

学部生にはなかなか論文が書けない領域が、確実に存在します。

 

そしてここに、ひとつの着目ポイントがあります。

各領域のトップクラスの同期とくらべて、

自身の論文数や研究内容のインパクトを比較して、

自分の業績の相対的な価値を推定します。

 

自分が最も評価されやすい領域はどこか、調べて考えるのです。

 

 

 

続いて、各領域の先生方の指向性についてです。

これは特に、領域を選ぶときだけでなく、

 

【研究提案内容をどう書くか】

 

ということとも大きく絡んできます。

 

 

 

想像してみてください。

 

 

 

 

文学部の教授に、

 

たかし「

テキストマイニング手法を用いて、

美しい文章とは何か、

解明したいんです!!!

近年、形態素解析を用いた分析手法が注目され云々…

 

 

と熱く語った時の顔を・・・。

 

 

 

・・・。すっごーく、渋そう。。。(´・ω・`)

 

 

もしかしたら乗ってくれるかもしれないけど、

その場合はとてもいい先生だからぜひ仲良くしたほうがいいでしょう。

 

 

つまり、その領域の先生方にとって

面白いと思ってもらえそうかどうか

という調査を行う必要があるということです。

 

 

これも正確に書き始めると長くなるけれども、

とにかく様々な分野の先生方とお会いして

反応を見てみる、というのも1つの方法だろうと思います。

 

 

ちなみに、たかしくんではなくハルさんの場合は、

生物系の先生方の多くは、

恐らくコンピューターシミュレーションにいい反応を示さないだろうし、

他方数学系の先生方は、数学を創薬に応用した研究に

興味を示すだろうと考えました。

 

また、密かに数学の領域で注目されていた論文を元に研究提案を書きました。

 

 

 

最後に、その領域の今後の展望についてです。

これは特に、領域を選ぶときだけでなく、

 

【今後どういう研究者になりたいかという自己アピール】

 

とも大きく絡んできます。

(そういうのを書いたりもするし評価の対象になる。)

 

 

近年では産学連携を押し出す領域も多いですが、

研究領域全体として、今後どういった方向の人材が欲しいと思っているのか

よく聞いて、調べて、それに合わせていけるように文章を書くのです。

 

私がどんな自己アピールを書いたのかは

ちょっと控えめな女性なので控えるのですが

(こんなにブログ書いている時点で控えめでもなんでもないけど。)

今後の展望に合わせて、研究提案や自己PR文を練りこんでいきました。

 

 

 

基本的には、数学に出願するといった時には先生に

 

「数学科は超優秀な学生しかいないから難しいだろう。」

 

と言われていたのですが、

 

「業績も少ないしどうせダメ元なので取り敢えずお願いします!!」

 

と、訳の分からない説得をして出願しました。

実際、運の要素もかなりあったのだろうと思います。。。

 

でもとりあえず、自身が出願する際には

大体上のようなことを考えて書きました。

 

採用になったときは自分が一番驚いた・・・。

学校近くの緑道にいて、チェックして、

驚いて、声が出なかった。。。

 

 

でも、学振を頂いて、研究費を頂いて

様々な本やソフトをたくさん購入して、

安心して研究に励むことが出来ました。

本当にありがたかったです。

 

 

そんな時期があったな、と、しみじみ。

 

 

 

 

今回は敢えて、ビジネスのフレームワークを使って

学振の書類出願の戦略を書いてみましたが

こちらが、様々な学生さんにとって励みになりましたら

また、参考になりましたら、幸いです。

 

 

長々とお付き合い下さりありがとうございました!
どうぞこれからもよろしくお願いいたします。

 

 

 

博士課程受難の時代だからこそ。ビジネスフレームワークを使って学振出願を考えてみる。 (前編)

こんばんは。はるさんです。

 

初投稿が1日で6000PVを越えるという、

恐ろしい事態に震えています。。

内輪で見るから思って気楽に書いてしまいました。。。

ブクマやコメントを通じたご感想、とっても嬉しかったです!

ありがとうございます。

フォントが読みにくいというお声もあり、すみませんでした。

直してみましたがどうでしょうかね。。 

 

今回のようなことはなかなか無いことだと思うので、
本日もがんばって投稿しようと思います!

今回は

について、お話してみようと思います。

 

特に、博士課程進学者の就職受難の時代と言われる昨今、

博士課程へ進学することは

 

ビジネス的観点でも役に立つ部分があるのだ!

 

とお話し出来たら嬉しいです。

長くなりますので、2回に分けてお届けします。



 

 

さて。

こんなにバズってしまったことの始まりは、
日曜数学者 tsujimotter さんからのご紹介。

 

 
こちら、フォロワー1439名、43リツイート、81いいね。(3/6 1:13現在)


その後、数学界・プログラミング界では知らぬものはいない
結城浩先生からのツイートでのご紹介。

こちら、フォロワー30297名、18リツイート、71いいね。(3/6 1:23現在)

 

 

ここから、たちまち、

Twitterでの拡散
はてなブックマーク
→ブクマ 50 越えたあたりで SmartNews に掲載
(当初NewsPicksと間違えていました。すみません。。。)

→土曜の午前には1時間に300PVペースでPVが増加
→ブクマ 178 USERS(投稿から44時間経過時点)

という経過をたどりました。。。

元々の記事のタイトルは非常にイケていないのですが、

今回の拡散の鍵となったのは、


お二人のプロのコメントによって

素敵なメッセージをつけていただいたこと

と思っています。ありがとうございました!!!(人´∀`*)



とりあえず、

素数を数えて落ち着く代わりに記念写真を撮って盛り上がりました。。。

いえーい。ありがとうございます。すみません。

はてブのこれとか、

f:id:haru_negami:20160306033040p:plain


SmartNews のこれとか。

f:id:haru_negami:20160306012835j:plain

 

 写真の撮り方に、初心者感が見られます。



さて・・・。興奮から覚めたところではたと気付きました。



「次の投稿、どうしよう・・・。」

 

迫り来る不安、眠れぬ midnight。そんな Saturday night...。


(何にも韻は踏んでいませんが・・・。)
第二弾・・・一体何を書こうか考えていました。

 

 

 

本当ならば、せっかくリアル数学ガールと周囲に呼んでいただいているので
なぜこんなことが起こったのか、

インターネット上の情報伝達の数理モデル

(バズマーケティングの数理モデル

 

を使って解説してみたかったのですが

少しデータの処理に時間がかかりそうなので後日に回すこととし、

今回は一旦、前の記事で少し触れられていた後半部分の

 

【異分野への学振の出願】

 

について書いてみようと思います。

(後輩さんから要望があり。)

学振とは、一言でいうと博士課程の学生に対する

返済義務なしの奨学金のようなものです。

あとで詳しく説明します。


学振出願の際の検討事項はネット上にも様々な記事が寄せられており、

ロジカルに文章を書くコツは様々まとまっていると思います。


ちなみに書籍として最もおすすめなものはこちらです。

理科系の作文技術 (中公新書 (624))

理科系の作文技術 (中公新書 (624))

 

  読みやすく論理的な文章を書くにはどうしたらよいか、

とても分かりやすく美しく書いてあります。

 

 

このように、素晴らしい名著があるので、
わたしは、また少し違った視点、

  • ビジネスのフレームワークで考える、研究市場調査(3C分析)
  • 領域を選ぶ際の基準の選定方法

について書いていこうと思います。

 



まず研究者志望以外の方もいらっしゃると思うので簡単に

学振】とは何かのご説明から。

 

下記リンク先から引用しました。

Road to JSPS -- NAIST version

 

ここで言う「学振」とは日本学術振興会、 特に日本学術振興会特別研究員のことを指します。この特別研究員に採用されると、 学生の場合月20万円のお給料、そして科研費が年間最大150万円(満額もらえることは ありません。自分のときは年50万でした)もらえます。

(中略)

博士修了後大学に残る場合は 学振の特別研究員に採用されたということもアピールできるポイントになりますので、 アカデミックな世界で生きることを志す人はひとまず全員学振を目指しておくと よいでしょう。
(中略)

学生が応募できる学振には大きく分けて2つあり、博士後期課程進学予定の 修士2年生が応募できるDC1と、すでに博士後期課程に在学中の人が応募できる DC2とあります。DC1に応募できるのは修士2年の人だけで、みんな業績もそんなに ないので、研究計画の出来次第で採用になる場合もありますし、逆に業績がすでにある人にとっては有利です。

 
なるほど。

私が取得したのはDC1(幾何学)で、面接免除で採用となりました。

 

採用基準は次の通りです。

下記リンク先から引用しました。

東京BLOG 学振とは何なのか

学振の最終的な採用率は、年によって違うが大体20%から30%の間である。 
申請者は6名の審査員によって 

1.研究業績 
2.申請書類から推量される研究者としての能力,将来性 
3.研究計画 

上記の3つの項目を5点満点で評価される。 
合計点が高い順に上位約20%くらいが面接免除で採用され、 
20%から30%の間の人が面接候補として面接を受ける。


さらに補足で説明すると、申請者は、自分の応募する領域の中で選考されます。
つまり、応募した領域から選ばれた6名の審査員によって
書類選考されることになっています。

領域は様々ありますが、私は数物系科学の幾何学部門に応募しました。

 

前回の記事では、修士まで薬学系研究科に所属していたこと、

また、M1のときに数学系への転向を決意し、研究を始めたことを書きました。

なかなかトリッキーな分野転向だといえます。

数学への分野転向の際に行った勉強のこと - はるさんの日記。




さて、博士課程に進学する学生にとって

学振が取れるかどうかは死活問題です。

 

私は、主に次のような方法で戦略を練って学振応募に取り組みました。

  1. 自身の能力・業績の把握
  2. 他の学生の能力・業績の推定
  3. 審査員のバックグラウンドの推定

そうです、これ、ビジネスの世界における、3C分析と一緒なんです。

 

 

以下、グロービスのサイトから説明引用してみます。

3C分析とは | ビジネススクールならグロービス・マネジメント・スクール


3C分析とは、外部環境の市場と競合の分析からKSFを見つけ出し、自社の戦略に活かす分析をするフレームワーク。3Cとは、「市場(customer)」「競合(competitor)」「自社(company)」の頭文字。

・市場分析のポイント
自社の製品やサービスを、購買する意志や能力のある潜在顧客を把握する。具体的には、市場規模(潜在顧客の数、地域構成など)や市場の成長性、ニーズ、購買決定プロセス、購買決定者といった観点で分析する。

・競合分析のポイント
競争状況や競争相手について把握する。特に、競争相手からいかに市場を奪うか(守るか)という視点を持ちながら、寡占度(競合の数)、参入障壁、競合の戦略、経営資源や構造上の強みと弱み(営業人員数、生産能力など)、競合のパフォーマンス(売上高、市場シェア、利益、顧客数など)に着目する。競合との比較は、自社の相対的な強みや弱みの抽出にも役立つ。

・自社分析のポイント
自社の経営資源や企業活動について、定性的・定量的に把握する。具体的には、売上高、市場シェア、収益性、ブランドイメージ、技術力、組織スキル、人的資源などを分析する。また、付加価値を生み出す機能や、コスト・ドライバーにも着目する。

 

自分の能力の把握が、自社分析、
他の学生の能力の把握が、競合分析、
審査員のバックグラウンドの推定が、市場分析です。

 


さて、このフレームワークに照らしあわせて

先ほどの3つのポイントをどのようにして調査したら良いでしょうか。

それぞれ、次の指標にさらに細かく分けられます。

 

  1. 自身の能力・業績の把握:業績内容、文章の構成力、研究提案
  2. 他の学生の能力・業績の推定:上記と同じ。(ただし推定しか出来ない。)
  3. 審査員のバックグラウンドの推定:専門領域、審査員の指向性、今後のビジョンなど

 

 

さてここで重要な事ですが、上のそれぞれの指標は、応募時点で、

 

    a) 自分の力で改善できること

    b) 自分の力で(すぐに)改善できないこと

 

に分けられます。

特に a に関しては世の中にある様々な本を読んで、

改善できる限り改善すればよいでしょう。

 

しかし、b についてはすぐに改善することが出来ないので、

どのような領域を選ぶかによって相対的な自身の強み・価値を高める必要があります。

 

 

盛り上がってきたところで、一旦休憩を入れてみます。

次回は、

 

それぞれの指標、

  1. 自身の能力・業績の把握:業績内容、文章の構成力、研究提案
  2. 他の学生の能力・業績の推定:上記と同じ。(ただし推定しか出来ない。)
  3. 審査員のバックグラウンドの推定:専門領域、審査員の指向性、今後のビジョンなど

 

がどのようにして評価されうるのか、また、

    a) 自分の力で改善できること

    b) 自分の力で(すぐに)改善できないこと

 

に基づいて、どのようにして応募領域を選んだら良いか、 
について書いてみます。

 

 今回は少し文章が堅くなってしまいましたが・・・
読んでくださりありがとうございます!

次回もどうぞよろしくお願いいたします!(人´∀`*)

 

追記:後編アップしました。ご覧くださいませ。

 

haru-negami.hatenablog.com

 

 

数学への分野転向の際に行った勉強のこと

最近周辺で、受験生時代の勉強方法についてまとめている人がちらほら見えて

どれもとても勉強になったので、私も釣られて書いてみようと思いました。

 

しかしながら生憎、他の皆さんの記事が素晴らしいので、
プラスαのバリューを出せそうなことは殆どなさそうだなと思いました。

 

何か他と違った視点で書けないかなーと思って思いついたのが

薬学から数学への転向の話です。

 

特に今夜は久しぶりに純粋数学の問題を自分で設定して解こうとしてもがいて、

転向した時の初心を思い出したので、

初心を更に思い出すために記録したいと思います。

 

まず簡単なまとめから。

 

仕事において、新しい分野の勉強をする際には

  • 難しすぎる教科書には手を出さない(適切なレベルから始める)
  • その道のエキスパートに基礎として何を学ぶべきか教えを請う
  • どのようにして仕事に活かすか、領域を慎重に選ぶ
  • 記録をつける
  • ともだちを作る!!!!

が重要なのではないかと思います、というお話しをします。

 

 

 

 

さて、私は修士まで薬学部→薬学系研究科におり、
その後博士課程から、応用数学に移りました。

(地味に幾何学でDC1も頂きました。

あまり貢献していないので言うのが恥ずかしいのですが。)

 

これに関して書けることは2つあると思っています。

 

1つ目は、大学数学ほぼ素人の状態から研究出来るようになるまでの勉強法

2つ目は、異分野への転向の際の学振の出願方法

 

後者に関してもかなりのボリュームになりそうなので、

今回は一旦1つ目に的を絞って書いてみます。

 

ちなみに、学振の出願方法アップしました:

haru-negami.hatenablog.com

 

 

まずはじめに、分野の転向を考えたのは修士1年生の時でしたが

それまでどんな背景であったか書いてみます。

 

大学には生物選択で入学したのと(今は昔・・・)、

進振りでいい点を取りたかったことから

当然ながら物理、数学は簡単な方のクラスを選択しました。

 

もちろん、ε-δ論法なんてやっていません。

やったかもしれないけど、覚えていません。

多変数解析で言うところの面積の意味が全くわからず

悔し涙を流したことだけは覚えています。。

 

 

自分にとって幸いだったのは、私がそこそこ苦学生だったことで、

常に家庭教師のアルバイトをしていたことでした。

大学に入学してから受験の数学を見直すと様々な発見があり、

生徒さんが問題を解いている時間に、ひたすら、

様々な問題を様々な捉え方で見なおすことができました。

 

元々高校時代は数学が大好きだったのですが

このような生活を続けていく中で、

研究室で実験をしていても、

 

『これを説明するいい数理モデルはないか?』

 

と常に考え始めるようになりました。

 

その後様々な出来事があって(この間長いけど)

 

『これだけ数学が好きなら転向しよう!

将来これで野垂れ死んでも、きっと幸せだろう!』

 

と思えたために、数学への転向を決意したのです。

 

実際この頃は一日中数学の問題を解いては

楽しい、楽しい、と言い続けていました。

 

 

とは言っても、この時大学数学は殆どやったことがなく、

まず線形代数から復習か・・・ナ・・・?という状態でした。

(生物選択だったし、薬学部だったしね・・・。)

 

教科書を開く→わからない→わからない→辛い

 

という日々が続きました。

この段階で1つ学んだことがあります。それは、

 

『難しすぎる教科書には手を出さない。』

 

ということです。

はじめ、

 

数学をやるには集合論が必要だ!

集合論の名著は松坂先生の教科書だ!

と聞いて、名著『

 

集合・位相入門

集合・位相入門

 

 

』に手を伸ばしたのですが、

(地味に差し込むアフィリエイト?このブログの仕組みまだわかっていません。)

全く意味が分からず。

 

問題集を解きながらなら分かるかもしれない!

→手は動くが意味が全くわからない

→涙が出そうになる

→諦めようかナ

→でももう元には戻れない!

 

ということで、この時私はプライドを捨てて

ハルでも分かる集合論、ならぬ、

とにかく簡単な、図表が充実した教科書を複数読んで、

感覚を掴んできました。

 

 

しかしこの頃焦りが生まれてきました。

 

『このままでは時間が足りない・・・』

 

 

 

そこで私は、ある二番目の作戦を立てました。

 

 

『そうだ、人に聞こう。』

 

 

数学科の友達を増やすことにしました。

とは言え周りに殆ど数学科の知人はおらず。

 

そこで登場したのが、かの有名な結城浩先生です。

私の、数学ガールに関するつぶやきが妙にエッジが利いていたためか

結城先生のツイッターに捕捉されRTされるやいなや、

1時間で100人くらい数学系のフォロワーが増えてしまいました。

 

(それまでにも数学系のつぶやきをしていたのもありますが。。。)

 

 

『恐ろしい。』

 

 

今なら、身元がバレるの恐ろしい・・・そう思うのですが、

しかしこの頃の私はまだ若く、怖いものもありませんでした。

そこで、いまだ!と思い、Twitterで数学の家庭教師の募集をすることにしました。

 

 

そのようにしてよい数学の先生に出会い、

代数学複素解析などなど、基礎的な部分を非常に効率よく教えていただきました。

 

この時最も役に立ったのは、

『何を学ぶべきか』以上に、『どのように数学書を読むべきか』でした。

 

最初斎藤毅先生の線形代数の教科書

 

線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)

線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)

 

 


を開いた時には1ページ目から、

 

『左辺と右辺のxの意味がそれぞれ異なる・・・。』

『これは一体どういうことやねん!!!!!』

 

と止まったものでした・・・。(はぁぁぁ。懐かしい。。。)

 

数学書は、書き手の教育的配慮がふんだんに詰まっていて、

行間こそが、学びの宝庫であると思います。

そのことを教えていただけたのが、最大の収穫でした。

それ以降、著者との対話のような心持ちで読んでいました。

 

少し脱線しますが、一番好きな教科書は小平先生の解析入門です。

軽装版 解析入門〈1〉

軽装版 解析入門〈1〉

 

 

高校時代解析がよくわからなくって苦手だったのですが

この本でε-δ論法を学んで、好きになりました。

 

あぁ。。。ありありと蘇る思い出。。。

(じーん。)

(じーん。)

 

 

 

さて、ここで、次の現実という壁にあたります。

 

 

『研究テーマどうしよう。』

 

 

そうなんです。数学に転向したいと言っても、重要なのは研究テーマ。

そこで、自分の学んだ薬学に対して応用できる数学を探そう、

という戦略を取ることに決めました。

 

様々な人とお会いしてお話しを聞く中でとても面白いと思える論文を発見し、

その論文を読むために何が必要か、と逆算しながら

勉強をするようになりました。

 

一度はその論文を元にして修論の研究テーマの提案を行い、

実際には修士の間には研究出来なかったものの、

それが学振の研究提案の元となりました。

 

 

その間にも、

修士の間に在籍していた研究室で出来て、

かつ数学的な要素を含んだ研究は出来ないか探し、提案し、

なんとか、工学部の先生にご協力を頂きながら研究をして、修士課程を終えました。
(しかし残念ながら特許の関係で論文にできず・・・。)

 

そして、無事分野の転向を果たすのでした。

その後の話は、今現在進行形なのでまた改めて書こうと思います。

 

 

 

ちなみにこの分野転向の時期は母の病気の看病で

常に徹夜でふらふらしていまして、

授業も半分寝ながら聞いているような感じ。

 

1日1日、

【なんでこんなにちょっとしか進まないんだろう・・・】

と辛く思ってばかりでした。

 

そこで思ったことは、

 

『そうだ、ブログを書こう』

 

でした。

しんどいときでも必ず何か書くと決めたことで、

ほんの僅かでも勉強する習慣がついたと思います。

 

たとえば、

コンパイラが変わると動かなくなるのはなぜかわかった』

とか、そんな程度のことでも。

 

1日1日出来ることは本当にわずかでしたが、

あとで振り返ってみると、

問題集はボロボロになるくらい使い込まれていて、

1日のほんのちょっとの積み重ねでも、

1年経つと大きいんだなぁ〜と感慨深く思います。

 

ε も積もれば無視できない・・・。

 

このような経験が、辛い時の自分を支えてくれる糧になると思います。

 

 

 

そしてこの時期は毎日毎日数学と向き合って、

飲み会でも全く空気を読まず、常に数学の問題を解いていて、

(というか周りを巻き込んで数学大会にして笑)

楽しい!楽しい!と言い続ける日々でした。

 

今思い返しても相当空気の読めない人でした・・・。

 

でも、敢えて、その道でプロになれるよう
人の目を気にしないようにしていた面もあります。

 

この時期にそばに居てくれた友人は、

本当に、本当にかけがえのない宝物です。

 

忙しくなってなかなか会えなくなってしまったりもするけれども、

本当〜〜〜〜〜に大事な宝物です。

 

 

 

今、時たま数学カフェという数学の勉強会を開いていますが、

やっぱりその時の素敵な思い出が根底にあり、

数学について語り合う仲間の姿を見て研鑽しよう!
という元気をもらえる場にしたいと思っています。

 

今は社会人になり、数学に殆ど触れられない生活になってしまいましたが

今日は久しぶりに昔の気持ちを思い出し、

とても懐かしい気持ちになるとともに、改めて、邁進しようと思うのでした。

 

 

長々と読んでくださりありがとうございました。

私もこうして書くことが出来、とてもよい振り返りになりました。

 

 

 

 

はじめまして。

最近、論理的な長文をあまり書かないので
頭の衰えを感じるこの頃です。

周りの皆さんを見習って、

  • わかりやすく
  • 論理的に

文章を書く習慣をつけようと考えて、

ブログをつけ始めることにしました。

 

継続的にブログを書くことには、次のようなとてもいい効果があると感じています。

  • 内容のある投稿をしようとすることで、深く学ぶ習慣がつく
  • 多量の情報をまとめることで、長文を構造化して書く能力が身につく
  • 伝える相手を意識することで、さらなる内容の理解に繋がる

また、上記を繰り返すことで、アウトプットのスピードも上がると考えられます。

日頃あまりアウトプットの習慣がない自分ですが、

ここで喝を入れて、さらなるレベルアップのために

ブログに挑戦していこうと思います。

 

内容は様々なトピックに渡ると思いますが

基本的には数学について書く予定です。

  1. 面白い数理モデルの紹介
  2. 純粋数学の話
  3. その他サイエンスにまつわること
  4. 人間関係について思うこと
  5. 心のあり方について

などなどが主な内容になると思います。

 

どうぞよろしくお願いいたします。