すきとおった沼日記

勉強したこと、共有したいことを書いています

クリクラ(ウォーターサーバー)を契約した話(喜びと悲しみ)

ウーターサーバーは色々ある(笑)

ウォーターサーバーを使い始めて、2回目の交換時に起きた出来事をまとめました。
皆様の、今後の選定に役立てればと思います。

1回目のサーバー(いずみや)

たまたまポストに投函されていた、いずみやさんのウーターサーバーを使用し始めました。
その際は、他社の検討などもせず、「無料お試しを使ってみよう」という軽い気持ちではじめました。

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いずみやさんのサーバー
https://www.032014.com

いずみやはすばらしかった

サーバーの機能、電話の応対、水の味、どれに置いても不満はありませんでした。
ですが、興味とはおそろしいもので、他社も使ってみようとふと思ったのです。

2回目のサーバー(クリクラ

ミズコムさんを参考に、とりあえず一人暮らし用の安いやつでいいやと、クリクラを選びました(適当)。
ウォーターサーバーおすすめ10社比較!人気ランキングと選び方 www.crecla.jp

確かに安いがいろいろまずい

値段は月1000円ほど安くなりましたが、サーバーの機能、担当者のミス、ボトルの数、何をとっても、イズミヤさんにはかないませんでした。

サーバーの機能

  • 節電モードがない
  • 水の出る量がすくない(ちょろちょろ出る)
  • 温水や冷水の温度を調整できない
  • 水の受け皿が小さくて、コップが置けない(とても置きにくい)

担当者のミス

  • 小さいモデルを頼んだのに、大きいモデルを持ってきた(笑)
  • 2週毎に宅配できるとのことなので、2週間後に小さいのと交換してもらうことになりました。
  • 契約してから、電話が来なかった(こっちからかけたらやっと担当者につながった)。

ボトルの数

  • お試しだと2本無料なのですが、更に2本買わされます(現金で)。そのため、初回は部屋に4本のボトルが並びます(困惑)
  • ボトルは12Lで小さいため、交換の手間が多い(賛否両論)

以上、色々ありました(笑)

あくまで個人の感想ですので、ご参考までに(笑)
すぐに別のサーバーに交換しようと思います(笑)

Dockerの概要を1分で読む

目標

Dockerについて、概要レベルで理解をしたい。 「Dockerはコンテナを使った便利な技術だよ!」って程度しか知らないし使ったこともないけど, 便利そうだから勉強して使えるようになりたい。

Dockerとは

コンテナ型仮想化技術を実現するためのアプリケーションと、それを操作するためのコマンドインターフェースからなるプロダクトです。Docker Hubなどの周辺サービスも含んでDockerと呼ぶこともあるようです(Git とGit Hub的な感じ)。

コンテナ型仮想化とは

仮想化ソフトを使わず、OSインストールの手順を踏まずに環境をコンテナとして構築する事ができます。そのため、複数の環境を構築する際のオーバーヘッドを減らすことができます。OSとしての動作を検証したい様な場合は、コンテナでは検証できないため仮想化ソフトを使ったほうが良いこともあります。

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Dockerによる環境構築イメージ

Dockerの利用目的

DockerはOSレベルの問題をできる限り取り扱わず、 「アプリケーションをデプロイするための環境を簡単に作る」ことを目的にして使うことになります。

コンテナのライフサイクル

まずDocker Hubからのpullや、Dockerfileからのbuildによりdocker imageを作成します。作成したイメージをコンテナとしてコマンドにより操作が可能になります。コンテナは「起動」「停止」「破棄」のライフサイクルで運用します。
コンテナ型仮想化により、OSのオーバーヘッドが少ない分、容易にサイクルを回すことができます。

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Dockerのライフサイクル

G検のためにやったこと

JDLAが開催する「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#2」
の受験記です。今後受験する方の参考になれば幸いです。

目次

  1. 試験概要
  2. 使った教材
  3. 試験当日の検索ワード

試験概要

一般財団法人日本ディープラーニング協会が開催する試験で、
ディープラーニングに関する公的な資格のための、できたての試験です。
試験のレベルは2段階あります。
一般向けの「GENERAL(G検)」と
エンジニア向けの「ENGINEER(E検)」です。
今回受けたのは、一般向けの比較的簡単なG検の方です。

詳細は、公式サイトの概要を御覧ください。 www.jdla.org

使った教材

試験のために、3冊利用しました。
1冊は基礎理解のため、2冊は試験対策のための本です。

1. 「ニューラルネットワーク自作入門」

ニューラルネットワークの根幹の部分を1から教えてくれた本です。
良いモデルを作るための細かなテクニック等は置いておき、
本質の部分だけをわかりやすくまとめてくれています。
途中で高校3年〜大学1年あたりの数学(配列と線形代数)の知識を使うのですが、巻末に説明も載せてくれています。
詳しく知りたい人は巻末の資料を読むとより理解が深まります。

2. 「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」

ディープラーニングの発展の歴史と主要な学習手法を広く学ぶことができます。
初学者である私にとっては、全体像を速く掴むため読んでいました。
本の後半では、ディープラーニングの活用事例などがまとめられていますが、試験問題としては出題が少ないため、試験対策としてはあまり活用できませんでした。

3. 「徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集 徹底攻略シリーズ」

広く学んだ知識で、問題が実際に解けるのか試すために利用する予定でした。
1と2で学んだ内容で、半分はカバーできるという感覚でした。
残りの半分についても知ってさえいれば解ける問題なので、
覚えきれていなかった重要語(GAN(敵対的生成ネットワーク))や
初めて見る言葉(LAWS(自立型致死性兵器))を覚えていきます。

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試験当日

試験中は問題文中にわからない単語や、
知っていれば解けそう単語が出てきたら、
即、Google先生に教えてもらいました。
G研のGはGoogleの頭文字と言っても過言ではないほど検索だよりでした。
検索しながら問題を解き、試験時間をちょうど使い切って最終問題まで到達しました。
教科書や問題集で覚えた問題は即答し、他はすべて検索という方法でピッタリの時間でした。

試験当日の検索ワード

参考までに検索したワードを一覧化しました。

検索ワード
ネオコグニトロン
人間中心のAI 社会原則
個人情報保護 個人
自動運転 レベル3
倫理的に調和された設計
ACM FAT
XAI
Tay 事例
Bow テキスト
事前言語処理
物体認証 摂動
コサイン類似度
k-分割交差検証
帰無仮説
ベイズ推定
隠れマルコフモデル
トピックモデル
Adam AI
送還行列
類似問題 条件分岐の回数
交差検証
勾配爆発
resnet
googlenet
l2正規化
損失関数
スキップグラム
物体検知
ペタ
分散表現
2016 deepmind
強化学習 報酬 利益
確率的勾配降下法
AI ドロップアウト
制限付きボルツマン 3層
教師矯正
RNN ゲート
忘却ゲート
AlphaGo star zero
t-sne
R-CNN
mnist

小島秀夫の視点

概要

ゲームデザイナーの小島秀夫さんがMGS4作成中に感じたことを日記調にまとめている本です。
小島さんは、ゲーム制作会社KOJIMA PRODUCTIONを設立し、「DEATH STRANDING」が日本のみならず世界で評価されました。
新しいものを生み出し続ける小島さんが、普段どの様な感性で生活いたのか、何を視ていたのかがわかります。

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コジプロのゲームとの出会い

中学生の時、PS2で発売されていたMGS3を友だちの家で遊んだのが始まりでした。
ステルスアクションというジャンルも珍しいものでしたが、何よりも物語と映画的な演出に度肝を抜かれました。
それからは、MGSシリーズ、MGAシリーズ、MPOシリーズとひたすらやり込んだ思い出です。
コナミから独立した小島さんの最新作「DEATH STRANDING」は人との繋がりを再認識する名作に仕上がっています。

ゲームという枠を超えた作品作り

小島さん自身も、非常に多くの映画、本や音楽に精通しているため、生み出される作品にも濃縮されたセンスが注ぎ込まれています。
新しい刺激を求めている方は、小島作品に触れて視てください。
ホームページでの小島さんのメッセージを引用します。

わたしたちは、たとえこの世界が、どんなに不毛の荒野になろうともーいや、そこに花を咲かせるためにも、遊びを創造しつづけます。遊びの創造の向こうに、新たな進化が待っています。

www.kojimaproductions.jp

皮ごとキウイのススメ

概要

キウイはカットしていてスプーンで頂いていましたが、皮ごと食べたほうが栄養素が多く、美味しいということを共有します。

きっかけ

友人からおいしい苺を頂いて、食べていた時にふと、最近ずっと果物食べてなかったなぁと思いスーパーで手頃な果物を探しに行きました。

キウイのと出会い

りんごは切る手間やサイズが大きいことから食べきれない心配があります。バナナは皮の部分が大きく, ごみ処理が気がかりでした。
切る手間もゴミも少ない手頃な果物として目に入ったのがキウイでした。
5〜6個入って300円程度なので、毎日食べるにもちょうど良いと思いました。

ゼスプリのホームページにキウイの素晴らしさが紹介されています。
https://www.zespri.com/ja-JP/nutrition

スプーンで食べる

小学校の時に、給食でキウイを食べていたときは、一つのキウイをちょうど半分の切ったものをスプーンで中だけ食べるスタイルでした。 なんの疑いもなく同じ食べ方を1週間くらい続けていました。

皮ごとキウイの衝撃

その常識のまま同じ食べ方をしていたのですが、ふとキウイの画像を探していた時、キウイは皮のまま食べて方が栄養素が多いという記事を目にしました。

https://cheers.com.au/life/foods/245/

ニュージーランドではキウイを皮ごと食べるのが常識のようです。

皮には果肉の3倍ものポリフェノールが含まれています。骨粗しょう症更年期障害の改善、ガン予防や動脈硬化を防ぐ働きのあるポリフェノールを効率よくとりたい方は、ぜひ皮ごと食べることに挑戦してみてください。

実際に食べてみた

まるかじりで食べてみたのですが、とても美味しいです。
皮は程よい歯ごたえがあり、巨大なさくらんぼを食べている感覚になります。 皮自体には苦味や強い味はなく、食感だけが追加される感覚でした。
副産物として、皮に食べごたえがあるのでよく噛む事になり、1つのキウイでの満足感が増えました。
小腹が空いたときのおやつとしても十分な仕事をしてくれます。
ただ、ヘタの部分は硬いので、切り落としてから食べるか、ヘタをよけて食べるのがいいと思いました。

SIerの日常

概要

「完全SIer脱出マニュアル」を読んでアウトプットの重要性を改めて感じたので、SIerに入社してからと、その日常をアウトプットしてみました。

想定する読者さんイメージ

  • 就活でSIer就職しようか考えている人
  • 同じくSIerで環境に悩んでいる人

完全SIer脱出マニュアルとは

SIerの職場環境に満足していない人へ、より楽しく働くための入門書です。
レガシーな職場環境に漠然とした不満を持っている人や、
長期的に今の仕事を続けた場合、エンジニアとして成長できるのか疑問に感じている人にはとても刺さる本です。
すぐに実践できる具体的な活動がまとめられています。

www.amazon.co.jp

就活時

就職活動をしていた際に、企業に望んでいたものは「公共性が高いこと」「自分と会社が共に成長できること」「社会貢献できること」でした。
そのため公共系のSIerに所属できれば、望みが満たされると思っていました。

入社後

新卒でSIerに入社して、スポンジの様な吸収力で「IT技術をどんどん勉強するぞ」と意気込んで入社したものの、 実際の職場は「思っていたのと違う」ことがあります。
具体的には、管理作業ばかりであったり、WordやExcelを操作するばかりで、技術的な知識が職場で身につけるきっかけがないことがあります。
また、働く場所も変わることがあります。
ある程度規模の大きい企業だと、本社一つのビルだけでなく、いくつもビルを借りていて、独自の文化や雰囲気を持った職場が形成されています。
中には、不夜城(残業時間が多く、夜中もずっと明かりがついているビル)もあります。
様々な環境を知った上で就活することが後の後悔を減らすことになるかもしれません。

SIerの日常作業

40年くらい昔の知識のまま管理や作業が行われているような職場もあります。
現代の新卒メンバからするとギャップはとても大きいですが、恐ろしいことにずっと同じ環境にいると慣れてしまいます。最初に感じた違和感を決して忘れないでください。
社内での実績が多いウォータフォールでの開発でプロジェクトが進んでいます。
その場合、上流工程は要員が少なく、下流の製造&テストで要員が投入されます。
すぐに配属してできる作業としては、テストをすることになります。

出勤時にメールを確認します。

メーリングリストの整理不十分だと、毎日100件近く確認する必要があります。

バグの影響調査

テストフェーズ中では、多くの要員が必要になり管理作業が中心になります。テストも自動化されていないため、テストデータ作成、テスト実施を人力で行うため多くの要員が必要になってしまいます。

ソースの修正

言語はCやJavaで更に古いとCOBOLが出てきます。 テストで見つかったバグ修正のため、ソースを触ります。このタイミングがプログラムに触れられるわずかな機会です。
構成管理ツールもGitではなく、SVNを使用しています。

設計書の修正

WordやExcelで設計書が書かれています。簡単なバグ修正ができるようになると、様々な機能に影響がある処理の修正を任せられるようになります。
そうなった際に、WordとExcelの設計書修正がとても煩わしくなってきます。
ほどんどの時間を設計書修正に割くことになります。

進捗報告

テストをする際に機能や業務毎にチーム編成されており、チーム内や他チームへの共有のため報告会を行います。
5チームあったとして、各チームの報告が5分、チーム全体への連絡が5分としても30分かかります。多くの場合、報告だけでなく、修正しきれなかったバグの修正方針を検討してしまったり、新たに他処理への影響が見つかることもあるため、時間はさらに伸びます。
また報告資料を作成するのため、フォーマットを作っていても15分は割かれます。 そのため報告だけで1時間は使うことになります。

その他

入社すぐだと様々な雑務がまっています。
機材や備品の棚卸しや、申請書等で部長から印鑑をもらうなどの時代錯誤の作業もありますが、コミュニケーションを取るきっかけとプラスに捉えてやるしかありません。

最後に

SIerには悪いことだけではありません。競争が激しくないため、穏やかな性格の人が多くいます。
また、技術に特化したエンジニア気質の人もいるので、管理作業はほとんどやらずに技術を身につけている人もいます。
ですが、社内の業務に集中しているだけでは外部の情報は手にはいりません。
常に学ぶ姿勢を忘れないで、多くの人や本、環境や情報に触れて自分自身がはっきりと成長できるように楽しく働ける職場を見つけたいですね。

モダンのための図書館利用

背景

レガシー開発に従事するあまり、ITの知識が偏ってしまった私は
 本を読むことで知識不足を補充することにしました。
  とはいっても本は買うとお金がかかります。
  また何から読めばよいか悩みます。
結論を先に言うと、これらの問題は図書館が解決してくれます。

私と似たような境遇の方のために、考えたことや読んだ本を共有します。

想定する境遇

・本は読みたいけどお金がかかる(技術書はお高め)
・モダンな開発経験が積みたいけど仕事で携わる機会がない
・新しいことを始めたいけど、何から始めたらいいかわからない
・図書館とか小学生の時行った以来だわぁ。。。

目次

  1. お金の問題
  2. 何を学びたいか
  3. どの本を読むか
  4. おまけ(読んだ本)

お金の問題

「本は買わずに借りる」を選択しました。
具体的には、公立図書館で借りちゃえば無料です。
最新の技術所などは図書館にない場合もありますが、
多くの人が推薦するような良書はほぼ図書館にあります。
なので、まずは近くの公立図書館で図書カードを作りましょう。

身分証明書の提示が必要な場合がありますが、
図書館と同じエリアに居住していなくても利用できると思います。
自宅の近くや、職場の近くなど、気が向いたらさくっと行けるような
利用しやすい図書館を探して実際に行ってみましょう。

何を学びたいか

私の場合、学びたいジャンルはざっくりと「AI」「アジャイル」「Python」でした。
Amazonのレビューなどで本を探すのも良いですが、実際に手にとって全体を読めたほうが自分にあった本を探しやすいです。

なにはともあれ、図書館の技術書コーナーに向かいましょう。

図書館の本は、論文の様な重箱の隅を議論する本だけでなく、入門書もしっかりと揃っています。
気になるジャンルの名前が本の帯についている本を何冊か開いて読んでみてください。
単語レベルで全然わからないのか、逆に簡単すぎるのか、挿絵が多いほうがいいのか、
フィーリングに合う本を探しましょう。

どの本を読むか

本のレビューとかは気にせずに、自分の知識を補完できるかどうかを重視してみてください。

まずは、自分によっての良書を探します。

本棚の本を5冊くらい手にとって眺めたところ、
気になったのはこの本です。

ニューラルネットワーク自作入門 | Tariq Rashid, 新納 浩幸, 新納 浩幸 |本 | 通販 | Amazon

フィーリングの合った本を読むと、本の中に更に参考文献が大量に出てくることがわかります。
筆者の方も本を書く上で、たくさんの本を参考にして書いているということです。
すなわち、本は1冊では学びきれない(まとめきれない)ともとれます。
読んでいくうちに、「この内容はあの本で読んだな」だからこの本は読まなくても大丈夫とか、
「こんなにおもしろい観点で考えることもできるのか」という発見も出てくるようになります。
同じジャンルに限れば、共通する知識が増えていくことにより、本は読めば読むほど次の本が楽に読めるようになります。

読んだ本

入門として読みやすい書きっぷりの本を選んでいます。
いろいろな人が推薦している本だとは思いますが、未読の方は手にとってみてはいかがでしょうか。

No ジャンル タイトル 著者
1 AI ニューラルネットワーク自作入門 Tariq Rashid
2 AI & Python ゼロから作るDeepLearning 斎藤 康毅
3 アジャイル アジャイルサムライ Jonathan Rasmusson
4 アジャイル エッセンシャルスクラム Kenneth S.Rubin