晴耕雨読オンライン

理系大学院生が日々の所感を備忘録代わりにつらつら書いていくブログです。

Pythonによるスパイキングニューラルネットワークの実装

スパイキングニューラルネットワーク(Spiking Neural Network、以下SNN)について、最近注目度が上がっているらしい。
Pythonで組んでみている人は少なそうなので、備忘録も兼ねてとりあえず組んでみた。


理論は下記の記事が大変細かく説明しているので紹介。

nonatonic.hatenablog.com

 
今回はIzhkevichモデルを使ってPythonで組んでみる。
使うのはnumpyだけで、ただ微分方程式を解いているだけだが、なかなか面白い結果が得られた。


まずは1ニューロンの場合。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

## izhikevich法による計算
def dv(v,u,inp):
    v= 0.04*v*v +5*v +140 -u+inp
    return v/20
    # 20は時定数

def du(v,u):
    a=0.02
    b=0.2
    u=a+(b*v-u)
    return u

def runge(v,u,inp):
    kv1 = dv(v,u, inp);
    ku1 = du(v,u);
    kv2 = dv(v+kv1*0.5,u+ku1*0.5, inp);
    ku2 = du(v+kv1*0.5,u+ku1*0.5);
    kv3 = dv(v+kv2*0.5,u+ku2*0.5, inp);
    ku3 = du(v+kv2*0.5,u+ku2*0.5);
    kv4 = dv(v+kv3, u+ku3, inp);
    ku4 = du(v+kv3, u+ku3);
    v = v + (kv1 + 2.0*kv2 + 2.0*kv3 + kv4)/6.0;
    u = u + (ku1 + 2.0*ku2 + 2.0*ku3 + ku4)/6.0;
    return v,u

inp = 10 #入力電流
v = -65.0 #初期膜電位
u = 5.0 #初期値
sv = []
su = []

#t=1000まで回してみる
for t in range (0,1000):
    v,u=runge(v,u,inp)
    if v > 30:
        v = -65
        u = u+2
    sv.append(v)
    su.append(u)

plt.plot(sv)
plt.show()
plt.plot(su)
plt.show()

 
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Vが発火してるタイミングから少し遅れてUも上昇しており、Uの影響によってVの発火が抑えられている。
ふむ。問題なさそうだ。

では次にネットワークにしてみる。
ネットワークのニューロンはとりあえず3個。何か一つが発火したとき、隣のニューロンへ興奮信号を送るケースを考える。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

## izhikevich法による計算
def dv(v,u,inp):
    v= 0.04*v*v +5*v +140 -u+inp
    return v/20
    # 20は時定数

def du(v,u):
    a=0.02
    b=0.2
    u=a+(b*v-u)
    return u

#結合入力計算
def ds(s,a):
    return (-s+a)/10
    # 10は時定数

def runge(v,u,inp):
    kv1 = dv(v,u, inp);
    ku1 = du(v,u);
    kv2 = dv(v+kv1*0.5,u+ku1*0.5, inp);
    ku2 = du(v+kv1*0.5,u+ku1*0.5);
    kv3 = dv(v+kv2*0.5,u+ku2*0.5, inp);
    ku3 = du(v+kv2*0.5,u+ku2*0.5);
    kv4 = dv(v+kv3, u+ku3, inp);
    ku4 = du(v+kv3, u+ku3);
    v = v + (kv1 + 2.0*kv2 + 2.0*kv3 + kv4)/6.0;
    u = u + (ku1 + 2.0*ku2 + 2.0*ku3 + ku4)/6.0;
    return v,u

inp = [10,10,10] #入力電流
v = [-65.0,-65.0,-65.0] #初期膜電位
u = [5.0,5.0,5.0] #初期値
s = np.zeros(3)
sv = np.zeros((1000,3))
su = np.zeros((1000,3))
ss = np.zeros((1000,3))
print(v)

#t=1000まで回してみる
for t in range (0,1000):
    for n in range (0,3):
        v[n],u[n]=runge(v[n],u[n],inp[n])
        if v[n]> 30:
            v[n] = -65
            u[n] = u[n]+2
            s[n] = ds(s[n],5)
            #発火したときに強度5のシナプス信号を送信
        else:
            s = ds(s,0)
        inp[n] = inp[n] + s[n-1]
        #隣のニューロンにシナプス入力を反映
        sv[t]=v
        su[t]=u

plt.title("V")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("mV")
plt.plot(sv)
plt.show()
plt.title("U")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Activity")
plt.plot(su)
plt.show()

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結合の効果によって、3つのニューロンの発火タイミングがずれ込む様子を確認できる。
結合がなければすべてのニューロンが冒頭で出したようなスパイクを示すが、今回の結果は全体的に冒頭のケースよりも発火間隔が短くなっているのがわかるだろうか。
3つのニューロンがお互いに発火したとき、その興奮信号を受け取っているので当然ではあるが、こうしてグラフにしてみるとなかなか単純な話ではなさそう。

逆に、興奮ではなく抑制信号を送るように書いてみよう。

            s[n] = ds(s[n],5)
            #発火したときに強度5のシナプス信号を送信

この部分を5から-5に書き換えてやればよい。
結果は次のようになる。

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興奮のときと比較すると、発火間隔は長くなっていることがわかる。
前は11回ほど発火していたが、抑制のときは9回くらいになっている。

入力はすべてのニューロンに定常的にただ10(mV)を入れているだけだが、ネットワークの作りだけでここまで差が出る。
ニューロンに入る入力が全て異なる場合や、ニューロンの数が増えた場合にどうなるかは、実際に試してみていただければ。

また、今回は膜電位Vの動きをそのまますべてプロットしたが、ニューロンの数が増えると線が増えすぎて非常に見にくくなる。
こういったものを解決するために、神経科学の領域ではラスタープロット表記やインタースパイク・インターバル表記などが用いられている。




さて、SNNを遊び程度にとりあえず組んでみたが、これがどのように社会の中で活用していくかは正直研究者でも手探りな部分が多いらしい。
ディープラーニングなどで使われているCNNなどに比べて計算量が多すぎるという欠点があり、まだまだこれからの技術といえる。

しかし、SNNはCNNと比べて表現できる情報量が桁違いに多いというのはグラフを見ればよく分かると思う。
発火間隔の長さ・短さはもとより、基底状態の長さや発火にかかる時間など、0と1だけでは表現できないことが多く含まれている。
「十分な入力はあったが、直前まで基底状態だったため発火しなかった」
「入力は不足しているが、それまで頻繁に入力を受けていたため発火できた」
というケースもある。
ディープラーニング等CNNでは、確率が0.4から0.6程度のデータの取扱いに苦心していると聞くが、SNNであればそういった部分にも解を出すことができるのではないかと考えている。

SNNの研究は昔から行われており、理論上の体系はもう既に組み上がっている。だが、これまではその計算を行えるマシンがなく、まさに「机上の空論」だった。
しかしながら、近年コンピュータのスペック向上が目覚ましく、机上の空論ではなくなりつつある。その一例として、今まさにスーパーコンピュータを用いてSNNでコンピュータ上に脳の全てを再現しようという試みが行われている。
www.hpcwire.jp

大変夢がある。量子コンピュータが完成したならば、SF世界にあるような人型AIというのも実現可能性が出てくるのではないかと考えている。

夢は大きいが、結局のところ、こうしてSNNから得られた数値にどういった意味があり、どのように活用できるかがわからなければ何も始まらない。
これを打ち立てられたらブレークスルーが起きるだろう。いつどこからこういったニュースが現れるか楽しみにしたい。

バンドリ!に出演するキャラが持つ楽器

こんにちは。

唐突ですが、皆さんはバンドリを御存知でしょうか。今回はバンドリのキャラが持つ楽器についての記事です。

 

bang-dream.com

 

さまざまな特徴を持つJKJCたちがバンドを通じて自分を表現したり衝突したりゆるふわするコンテンツです。

ブシロードが今もっとも力を入れているタイトルの一つで、アニメやスマホゲー、演者によるライブなどのコンテンツが展開されています。

演者によるライブは声優ものとしては珍しく、キャラクターのキャストが実際のギターやベースを使って生演奏します。

というわけですから、キャラクターの持つ楽器は無論実在のモデルなのです。

 

今回は、そのキャラたちが持っている楽器について調べたものを書きました。

どれもキャラのイメージ通りの特徴を持っているので、ぜひ楽器の魅力にも触れてください。

 

  • Poppin Party

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  • 戸山香澄

ESP RANDOMSTAR Kasumi -LED- ESP×バンドリ! ランダムスター 戸山香澄モデル エレキギター BanG Dream! 【LED搭載モデル】 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】

ESP RANDOMSTAR Kasumi

ESP RANDOMSTAR Kasumi -LED- ESP×バンドリ! ランダムスター 戸山香澄モデル エレキギター BanG Dream! 【LED搭載モデル】 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】 | 島村楽器オンラインストア

 

頭ランダムスターこと香澄ちゃんのギターです。エクスプローラー型の一種、ランダムスタータイプのギターです。メーカーはESP。

タイプってもほとんどアーティスト専用みたいなワンオフ変態モデルですけど。高校生が持つギターじゃないよ。

ハムバッカーピックアップを搭載していて、パワフルで押しが強いサウンドが特徴のようです。

 

廉価版も出てるようです。

ピックアップが違うので音は劣化するでしょうが、気分を味わうならこっちですかね。

BanG Dream! RANDOMSTAR Kasumi ESP×バンドリ! ランダムスター 戸山香澄モデル エレキギター 【バンドリ】 | 島村楽器オンラインストア

 

 

  • 花園たえ

ESP SNAPPER Tae ESP×バンドリ! スナッパー 花園たえモデル エレキギター BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】

ESP SNAPPER Tae ESP×バンドリ! スナッパー 花園たえモデル エレキギター BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】 | 島村楽器オンラインストア

おたえはESPのオリジナルシリーズ、スナッパーです。ストラトタイプ。

ピックアップがひと味違います。

 

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ギターは複数積んであるピックアップを切り替えることで、様々な音をだすことができるんですが、この画像の通り組み合わせを変えることで普通のストラトには出せない音が出せるらしいです。テクニカルですね。

この変態め。

 

これも廉価版あり。スナッパーモデルに見せかけたストラトですね。高校生が使うならこれでも十分だと思うんですけど。

てかバンドリモデルは全部廉価版あるので以下略します。しまむら楽器で探してね。

BanG Dream! SNAPPER Tae ESP×バンドリ! スナッパー 花園たえモデル エレキギター 【バンドリ】 | 島村楽器オンラインストア

 

  • 牛込りみ

ESP VIPER BASS Rimi ESP×バンドリ! ヴァイパーベース 牛込りみモデル ベース BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】

ESP VIPER BASS Rimi ESP×バンドリ! ヴァイパーベース 牛込りみモデル ベース BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】 | 島村楽器オンラインストア

りみりんはヴァイパーベースです。メーカーはESP。どうしてこう普通のモデルにしないんでしょうか。

SGみたいな形をしたベースです。ボディの重量バランスが良好で取り回しやすいとのこと。

Bass/Trebleをツマミで調節でき、演奏性と音の幅が高いところでまとまってますね。

 

 

「afterglow バンドリ」の画像検索結果

  • 美竹蘭

「Gibson USA / Les Paul Standard 2014 Brilliant Red (BR)」の画像検索結果

Gibson USA / Les Paul Standard 2014 Brilliant Red (BR) ギブソン【アウトレット大特価品】 | イシバシ楽器店

バンドリのあやねることイキリミタケさんは真っ赤なレスポールです。メーカーはGibson

ポッピンパーティやロゼリアの面子の楽器は頭おかしい値段してますが、これなら高校生が数ヶ月バイトすれば買えるくらいですね。

Gibsonレスポールはギターの金字塔の一つです。ロックを志す人なら必ず一度は通る道(だと思います)。

ハムバッカーによる情熱的なパワフル&パワフルのサウンドが特徴です。

 

  • 青葉モカ

Schecter / BH-1-STD-24-M Deep Blue (DBL) エレキギター【お取り寄せ商品】 | イシバシ楽器店

 蘭の相棒ことモカはSchecterのストラトです。あまり日本では馴染みないかもしれませんが、れっきとしたGibsonのライバルです。

 スタンダードで優等生なFenderと違い、パーツがどれも一癖あってストラトという枠組みで見ると「変わり者」なギターです。モカらしいと思います。

赤のレスポールと青のストラトって組み合わせは良いですね。 カラーも購入時に蘭と示し合わせたんでしょうか。

 

  • 上原ひまり

ひまりさんはジャズベース、Fenderの’64 ヴィンテージモデルです。多分。ちょっと不確か。

音色がとても柔らかい売りのモデルみたいです。あと乗ってるパーツがいろいろでかい。

ボディが窮屈ですね。はみでそう。

 

  • Pastel*Paletts

好きです。

  • 丸山彩

推しです。 

関連画像まん丸お山に彩りを!丸山彩で~す♪

 

 

  • 氷川日菜

ゴメンナサイ、ちょっとピンポイントなのはわからなかったです。

なのでこれっぽい?と思ったやつを。

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Ibanez / Prestige Series RG657K-KB Koa Brown アイバニーズ【日本製】【御茶ノ水本店】 | イシバシ楽器店

Ibanezストラトです。ピックガードなし。

ブルーのカラーリングあるかなと思ったんですが、扱ってるショップが見つかりませんでした。残念。

 

個人的には日菜はテレキャスタイプのイメージが強いです。実際イラストによってはテレキャス握ってますね。

テレキャスターエレキギターで最も古いモデルで、これをベースに軽くて弾きやすいストラトレスポールが生まれていきました。

それゆえに、とても幅広い音が出せます。代わりに非常に高い演奏技術が要求されます。

天才肌の日菜には似合うんじゃないでしょうか。

 

フェンダープレベです。ピックガードなし。

比較的珍しいモデルのようで、国内での取扱は少なかったです。

このタイプはプレベジャズベの両方の特徴を備えていて、二面性のベースといえます。

純白のカラーも含めて白鷺千聖の分かれ身って感じがしますね。しませんか?

しないですかね。はい。

 

  • Rosellia

関連画像

  • 氷川紗夜

ESP M-II ROSELIA SAYO ESP×バンドリ! ロゼリア 氷川紗夜モデル エレキギター BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】【予約受付中:2018年01月発売予定】

ESP M-II ROSELIA SAYO ESP×バンドリ! ロゼリア 氷川紗夜モデル エレキギター BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】【予約受付中:2018年01月発売予定】 | 島村楽器オンラインストア

氷川姉はESPのM2です。ストラトタイプ。贅沢やなオイ。

ESPはギター界でいうポルシェ、フェラーリみたいな立ち位置です。大盤振る舞いやんけ。金あんなこいつら。すみません愚痴が出ました。

紗夜のモデルはストラトなんですが、おたえと違いトレモロアームはついてません。まぁ確かにトレモロ好きじゃなさそう。不器用だし(?)。

ヘヴィ・ロックに向く、狂犬のようなゴリッゴリな音が特徴です。

 

  • 今井リサ

ESP BTL ROSELIA LISA ESP×バンドリ! ロゼリア 今井リサモデル ベース BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】【予約受付中:2018年01月発売予定】

ESP BTL ROSELIA LISA ESP×バンドリ! ロゼリア 今井リサモデル ベース BanG Dream! 【受注生産 納期7ヶ月程度 ※注文後のキャンセル不可】【予約受付中:2018年01月発売予定】 | 島村楽器オンラインストア

リサ姉もESPです。ボトムラインというモデルですね。

5つのツマミでボリュームとBass/Middle/Treble、ピックアップバランサーが調節できるとてもテクニカルな感じですね。

このおかげでロックでもブルースでもジャズでもどんなシーンにも合わせることができます。おっ君コミュ力高いね~

でも初心者が買うモデルじゃないというのは間違いない。ユッキーナにオススメされたんでしょうか。

 

 

「ハローハッピーワールド」の画像検索結果

 

  • 瀬田薫

Gretsch / FSR Limited G6136DC White Falcon Double Cutaway グレッチ【S/N JT17051519】【渋谷店】 | イシバシ楽器店

瀬田さんは純白のエレアコです。メーカーはGretsch。高貴な感じ出てていいですね~

グレッチのエレアコは、世間ではメンテが難しく綺麗な音を出すのが難しいと言われます。

ただ、それでこそ表現できるフレーズがあるとか。薫らしいですね。

 

  • 北沢はぐみ

Rickenbacker リッケンバッカー / 4000 Series 4003S JG Jetglo 《s/n:1603799》 【心斎橋店】 | イシバシ楽器店

 はぐみはリッケンバッカーです。なんだかごちゃっとした見た目ですね。

リッケンバッカーのベースは、とても引きづらいと言われてるみたいですが、独特の音作りによって「これでしか出せない」表現をすることが可能になるそうです。

掴みどころがないというわけではなく、全力で掴み続けて初めてモノになるタイプとか、そんな感じでしょうか。

 

 

 

  • おわりに

ただのオタクが調べてみただけなので、実は間違ってるよってパターンがあるかもしれません。

バンドリオタクが楽器欲しくなったときの覚書程度になればと。ちなみに筆者は千聖ベースを欲しがっています。

あと、本記事のモデル使ってるユーザがいたとしても(バンドリモデルはともかく)この楽器持ってたからバンドリファンってことはないと思うので、心のなかでテンション上げる程度にしましょう。

 

現状ポッピンパーティとロゼリアだけですが、他のコラボモデルが今後普通に出るかもしれないので購入は計画的に。

Honda PCX125 契約しました

今回はバイクの話です。

大学生活で忙しい部分は超えたので、何か新しく趣味になるものを始めよう。と思いたち、予てより興味があったバイクに手を出してみたいなという欲がありました。

そんな最中、バイクに関係する映画とか漫画を読んでるうちにどんどんボルテージが上がってきてしまい、結果購入まで走ることに。

 

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とりあえず免許を取って(小型二種だったので2週間・6万強で取得できました)どのバイクを買おうかな~と思ったとき、当初3つほど候補がありました。

試乗せずカタログ見ただけですが、簡単に所感と決め手を覚え書きします。

 

一つ目はHonda・PCX

「PCX」の画像検索結果

・大きめの車体、大きめのタイヤ

・高燃費(リッター50km強)

・シャープな見た目

・スピードが出やすい(初速で出遅れない)

・125ccの人気首位

・33万~

 

シャープな見た目で非常に惹かれた車体です。

「125cc おすすめ」とか検索すると間違いなく上位に出るほど人気がある車種のようです。125ccと言いつつ250ccに迫る加速性能を持つとか。

長所はその走行性能と見た目、弱点はメットインの微妙なサイズと大きさから来る駐輪スペースの確保です。

 

 

二つ目はYAMAHAアクシスZ

「アクシスZ」の画像検索結果

・コンパクトなサイズ感、軽さ(100kg)

・高燃費(リッター55km)

・街乗りに最適化された走行感

・2017年発の新定番モデル

・23万~

 

ヤマハの125cc新定番モデルの車体です。特筆すべきはそのサイズ感と軽さ。

乗り心地に関して随所に意匠があるようで、長距離乗っても疲れないのが売りらしいです。価格も低めでコスパ良。

調べているときに「SEの人が乗ってそうな車体」とか言われていたのが印象深い。

長所は安さとサイズ、短所は驚くことにほぼ無し。非常に完成度が高いスクーターのようです。

個人的にはタイヤが10インチなのがちょっとマイナス。

 

 

三つ目はHonda・スーパーカブ110

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・国内バイク市場最大知名度のカブ

・超燃費(リッター60km強)

・脅威のカスタムラインナップ

・超耐久

 

おなじみカブです。一見MTに見えて区分はATスクーターと同じというよくわからないバイク。変速があってもクラッチがないからATらしいです。なんじゃそら

特筆点はその燃費と耐久、カスタムの幅。日本どころか世界で一番乗られているバイクだけあって、ママチャリのようなカゴから本格的な改造まで千差万別のカスタムラインナップがあります。

また耐久についても申し分なし。ゲームキューブと比べられるレベルの逸話がたくさんあるようです。

その人気たるや、カブ専門の雑誌まで作られるほど。

カブonly vol.3

欠点はシート下の収納がない点ですかね。それ以外はほぼ無いと思います。

 

 

 

という3つで検討して、今回はPCXに決定しました。

決め手で一番大きなウェイトを占めたのは見た目でした。

あとは、やはり人気車種だけあってネット上の「PCXでツーリングしてきました!」といった記事に惹かれたというのもあります。

 

というわけで現在納車待ちです。たのしみ。

 

 

就活時にメンタルを折られて得た教訓

就職活動してる中でメンタル折れました。

その後紆余曲折あって持ち直し、結果として成功を収めることができましたが、当時を振り返って自戒としたいと思います。

 

  • 簡単なスペック

国立理系大学院生

専攻は神経科学ニューラルネットワークごちうさ

 

  • なんで失敗しまくったのか

これについては、自分の中で1つの結論が出ました。

いい部分も悪い部分も、「自分ではない場所」に理由を見出していたことが一つの失敗要因だったなと深く反省しています。

 

うまく行けば「学歴のおかげ」「研究テーマがトレンドだから」「○○の学問を学んでいた」

うまく行かなければ「学歴のせい」「面接官との相性が悪かった」「研究の説明が難しかった」

 

など。

俯瞰した目線であれば一種の責任転嫁のように感じるのですが、当時はそれらがすべて自分の起因するものと考えていました。

例えば、研究テーマの受けがいいとかどうか、という部分の場合。

「このテーマを選んだ自分」が主役ではなく、「会社に認められるテーマ」が主役として考えてしまう感じですね。

学問でもそうです。本来就活というものは「その学問を学んだ自分」を売り出す場なのですが、学問がいかに凄いかという説明に終始していた。

いわば、「技術が分かる自分の魅力」ではなく、「技術の魅力」そのものをセールスしていたようなものです。それでは受かるはずがない。

学んだこと、身につけたスキルこそが主役であり、自分はそれ飾る黒子であるという誤解。今思い返すとこれは、主体性を失っていた状態だなと分析できます。

 

これで通過しても、「やっぱ技術(学問)はすごいなあ」となるだけで、自分の自信には全く結びつきません。

そして、それで祈られた場合は結構なダメージを受けます。「学んだことやスキルで勝負している」と考えているのに、それが認められなければその部分が全否定されたと短絡的な結論に至ってしまいます。

そういった経験を多くしてしまうと、最終的に「俺には何も残ってない~もうだめだぁ」という状態になり、ますます主体性を失っていきます。

 

「学生時代は必死こいて勉強して」「技術を身に着けた」にもかかわらず、そを否定されちゃ自分の学生生活って何だったの…と感じてしまうのも無理はないのです。

特に、それ以外に自信を持てていない場合だとそれを頼りに就活することになっているはずなので、ダブルパンチで自信を喪失します。

そこでメンタルをへし折られた感じですね。図1と2に簡単に自分がやってた就活の歪さを示します。

 

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図1 正しい就活のあるべき姿

 

 

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 図2 自分の就活の姿

 

無論、図2のようなやり方で上手くいく桁違いのスキルを持っている方も居るでしょうが、自分はそうではなかった。

そりゃそうですよね。メーカーにニューラルネットワークの話をいくら説いても、「うん、知ってるけど」みたいに思われるだけです。

「自分は」じゃなくて、「自分が身につけたスキルは」が主語になっていたんですね。いわば、アピールポイントと自分自身が完全に乖離していたわけです。

スキル面で言えば、会社員はプロなのでそれ以上の方がゴロゴロ居るわけです。そこは十分条件であって、必要条件ではないんですね。

 

でも、それを頼りにしてしまった。そうすると、祈られた場合に図3,図4のような形で差が出ます。

特に自分の経験や人間性に自信がないのでスキルで就活する~とか考えてる場合は顕著で、もう本当に鬱まっしぐらです。ヤバいです。今だから言いますが当時はかなり精神安定剤に世話になりました。

今思うと、保身意識だったんですね。 全部を出して否定されることが怖いから、小出しにしてアクションしよう。傷つきたくないから、本心は隠しておこう。

そんなことを意識はしていませんでしたが、思い返すと潜在意識でそんなことを考えていたんだと思います。

 

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図3 祈られたときにあるべきメンタル

 

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図4 祈られたときのダメな考え方

 

図4のような考え方だと、自信が頼りにしていた柱がポッキリ折られるので目の前が真っ暗になったような感覚になります。

さらに、図1のような形で就活をしている人に対して技術や学問では負けていないという自負があればあるほど傷跡は深くなります。

大学で学ぶような学問上においては、成績が低いことはおおむね「勉強が足りなかった」で片付けられます。さらに突き詰めると「公式を覚えていなかった」「集中力を無くし計算を間違えた」「当てはめるべき定理を知らなかった」のように、ミクロな原因が沢山浮かび上がります。

試験では、それを一つ一つ丁寧に直していけば評価は確実に上がります。言い換えると、「評価が悪い原因」と「改善方法」が直線的に繋がっている状態です。

これを就活のような人と人のコミュニケーションに求めてしまうことが一つの敗因だったんですね。

本当は複雑な要素が複合して最終的に評価されているのにも関わらず、短絡的にその原因を自信のあるスキルの不足と捉えてしまう。

ある程度自信のある技術や学問をベースに、経験や人間性をアピールすれば良い話だったんです。

そこに気づくまでが長かったですね。

 

逆説的ですが、合格したときのメンタル回復もこの2つの考え方によって大きく差が出ます。図5,6を見てください。

 

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図5 健全な受け取り方

 

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図6 ダメな受け取り方

 

 

図5のように、自分全体として魅力をアピールしている場合は選考を通過した際に自己肯定感、自己効力感に包まれ「よし、次もがんばるぞ!」となることが期待できるかと思います。

しかしながら、自分ではなくスキルをアピールしている感覚では、図6のように選考を通過しても自分自身の自己肯定感には一つも結びつきません。卑屈ですね~

祈られるたびにメンタルがすり減るのに、合格しても回復しない。超ハードモードな精神状況になることは予想に難くないと思います。

もしこれから就活を始める人は、こういう考えにならないよう気をつけていただければと思います。いやなっても良いんですが、メンタルを傷つけないような形の捉え方ができるようにしておいたほうが良いです。

 

  • 逆に良かったこと

これは、メンタルを折られる折られないではなく、いい部分も悪い部分も「自分ではない場所」に理由を見出すことのメリットを少し挙げたいと思います。

 

この考え方によるメリットは、以下の一つにつきます。

エントリーシートが通りやすいこと」

 

就職活動と自分が完全に切り離されているので、記憶や心情に関わらずスラスラ書けます。

人間性や経験では勝負しないと決め込んでいるので、「理想の自分」を作り上げてそれを書くだけです。実際自分はESではほとんど落ちませんでした。だいたい面接で見抜かれましたが。

 

でも全くオススメはしません。そんなことで書類を通過しても、面接で交通費をかけて落とされるだけです。

しかも上のような考え方とセットで凹むだけです。

就活の交通費だけで10万円くらい飛びましたが、上の原因に気がつくまでは成果はなかったです。参考までに。

 

 

  • 考え方が変わったきっかけ

就活中は、上のような心理状態で視野が狭窄しており、なかなかにメンタルがヤバイ状態でした。

その中でどうやって回復したかというと、やはり他人にまず打ち明けることです。親でも友人でも、話を聞いてくれる人に理解してもらいましょう。

友人に似た状況の方が居て、悩んでいるそうだ…という場合は上のような傾向がないか教えてあげてください。あと頭ごなしの否定は逆効果なので抑えてね。

 

加えて言うと、そういった状況下では一日中過度の緊張に置かれており、神経バランスが崩れている可能性が高いです。

その場合は、月並みな経験ですが涙を流すことが効果的です。 涙にはストレス物質の副腎皮質ホルモンを排出する働きがある*1ので、流してスッキリするのが良いと思います。

 

自分は上の2つで思考のリセットを図り、自己分析をやり直して自己アピールを練り直しました。

「地に足が着かないとはこのことか」と実感したことを覚えています。

 

約一週間の休養を経て、就活を再開しました。

そうするとあっさり就活を終えられました。紆余曲折でしたね。

 

 

  • オススメ書籍

その後就活を再開するにあたって、いくつか本を読み直しました。特に参考になった1冊について、以下に紹介します。

 

 

BCGの特訓 ―成長し続ける人材を生む徒弟制

BCGの特訓 ―成長し続ける人材を生む徒弟制

 

 

就活とは少し縁のないタイトルに見えますが、その実「こういう人材を会社は必要としている」というテーマで読み解くことができる名著です。

優秀な人材の条件とは?というテーマと、そうなるために必要なものは?というようなことが書かれています。

さらに言うと、ビジネスの場における上述のような「ダメなマインド」が、わかりやすい例を用いて書かれています。

就活時点でこの本に最初に出会っていればな~、と思うばかりです。オススメですよ。(筆者は回し者ではないです)

 

  • 最後に

これが 就活している人全部に当てはまるなんてそんなことはないと思います。

 ただ、理系院生でスキルもあるはずなのになんで全然うまくいかないの?ってケースであれば、こういう穴に陥ってる可能性が高いと思います。

就活苦に自殺とか馬鹿な考えやめてくださいね。ホントに。喉元過ぎればなんとやらです。

自分もそうでしたが一瞬でも頭を過ぎったことが後悔するレベルです。

 

どこかで誰かの参考になれば幸いです。

*1:1985, William H. Frey ,Crying: The Mystery of Tears, Winston Pr

エリクサー Optiweb Super light弦を買いました。

自分は高校生の頃より長年エリクサー弦を愛用してきました。

 

しかしながら、やはりずっと同じ弦では多少なり飽きが来てしまう…ではないのですが、エリクサーしか弾かないので楽器屋などでノンコーティング弦を触った時に家のギターとの感触との差に驚いたりします。

現状、エリクサー特有の滑りやすさに任せて乱暴なフィンガリングをしている部分も多く改善しなければという思いがありました。ノンコーティング使ったほうがいいな、と。

しかし、ギターの弦交換って面倒なんですよね。特に自分は今ロック式トレモロのギターを使用しているのですが、もうとにかく面倒。。。

今更ノンコーティングに変えて、数週間に一度のペースで張替えとか無理です。

 

そんな時、2017年にエリクサーからノンコーティング弦に近い新製品が出ることを知りました。

 

究極のコーティング弦、「OPTIWEB™」誕生 | Elixir® Strings

昨日知ったのですが、直後にAmazonでポチっちゃいました。実はサウンドハウスのほうが安く売っていたのですが、入荷待ちだったので速さ優先で!

 

Amazon

本日届いて早速張り替えたので、いくらか所感を。結論としては「とてもいい買い物をした」って感じです。

 

 

  • 演奏感

Nanoweb慣れしていた自分からすると、やはりというか感触がかなり違いますね。全体で見ればかなり滑りやすい方とは思いますが、エリクサー特有の滑りやすさが低減されています。

 ただ、それゆえにNanowebのときの感覚で適当なスライドをするとフィンガリングノイズがジャリっと入ります。ここは良し悪しですかね。逆にNanowebが少なすぎたともいえると思います。

良く言えば「ダイレクトに」、悪く言えば「ごまかしが効きにくく」なったと思います。

ギターが一本しかなくて、演奏技術がエリクサーに支えられてるな(?)と感じてる方は少し面食らうかもですね。僕は食らいました。

 

  • テンション

テンションはあまり変化がないと思います。相変わらず高いですね。チョーキングの難易度が下がるってことはないです。

ただ、滑りにくくなってるのでチョーキングしようとしたら指が滑っちゃう(自分はよくやります)ってことは減ったと思います。

滑りやすさが下がってるので、Nanowebと同じ感覚でチョーキングしながらスライドなんて芸当すると指痛めます。

 

余談ですが、今回ロック式トレモロストラトにはじめてスーパーライト弦をつけたんですよ。これまでライトゲージでビビったことなかったんですが、なんか結構ビビって困りました。テンションが足りなかったみたいです。

結果、ナットとドライバー持って2時間くらい格闘する羽目に。エリクサーは関係ないですが、スーパーライト弦の罠ですね。トレモロ使ってる人はご注意。

 

  • 音について

アンプを通さない素の音では、わりと違う気がします。語彙が少なくて上手に表現できないんですけれども。

Nanowebは比較的シャリシャリしたブライトな感じがありますが、こっちはすごい綺麗な音ですね。

アンプを通すと結構違います。ドライブ一本だけ噛ませた場合だとNanowebに比べてかなり柔らかくなった印象があります。

 

  • 耐久性

まだわかりません。

ちなみにNanowebは短くて2ヶ月、長いと半年張り替えないです。それくらいもってくれるといいですね。

 

 

総合的な感想としては、良い意味でエリクサーらしくない弦だと思いました。

系統進化じゃないですね。Polyweb、Nanoweb、Optiwebでグラードンカイオーガレックウザの関係です。

 

Nanoweb一筋だったんですが、Optiwebつけているギターは常時1本用意したいなって感じました。

 

 

無関係な一言:新しいレスポール欲しい。