セーターの備忘録

大学編入やIT関連の内容を記していく予定です

2023年を振り返る

今年も1年を振り返ります。

今年の大きな出来事

社内異動した

現職ではコンサル系のチームでデータサイエンティストをしていましたが、希望していた研究開発がメインのチームに異動しました。業務として研究開発を行う上で必要となる思考方法などスキルを学ぶことができ、良い経験になっています。

HAI×生成AIの研究を始めた

元々取り組みたかったHuman Agent Interactionに関する研究に取りくんでいます。今年流行りの生成AI (LLM) をエージェントとして見立てて研究しており、途中で得た知見は以下の通りまとめています。

国内旅行に2回行った

近年は友人と定期的に旅行に行っており、今年は北海道と広島に行ってきました。また、出張で岩手にも行ってきています。来年は山形に行くのが決まっており、また久々に海外旅行も行けたらと考えています。

コロナに罹った

9月末に初めてコロナに罹りました。1週間程度寝込み、未だに味覚が十分に戻りきっていないです。。

推しに出会った

去年からNine chocolatesというグループは知っていましたが、今年初めてメンバーとお話して推しが出来ました。来年もよろしくお願いします。

ブログを書いた

今年は技術ブログを中心に複数の記事を書きました。特にLLMのRAGに関する記事は2本ともかなりPV数が伸びており、注目技術をキャッチアップできていたのかなと思っています。

目標の達成状況

今年は以下の通り目標を立てていました。

【いい人を見つける → ❌】

今年は昨年末から始めたサービスで出会いを探しましたが、なかなか合う人と出会うことは出来ませんでした。来年こそ。

【満足のいく仕事をする → △】

希望する業務に取り組むことができましたが、特に年末にかけて生産性が低く、高いアウトプットを出すことが出来ませんでした。特に言語化ということに課題を感じており、来年は課題解決を目指したいと思います。

【継続したアウトプットを出す → ️△】

上記した通り、学んだことをテックブログとしてまとめることでアウトプットを出し続けることが出来ました。ただ、業務でのアウトプットが年の後半は不十分だったのと、資格も取りたいと思いながら結局取る事が出来ませんでした。

【健康 → △】

持病が一時期悪化してしんどい時期が続きました。また、健康診断では数値が悪いものもあったので、もう少し改善したいです。

まとめ

今年は立てた目標をしっかり達成出来たものがありませんでした。来年は達成出来る目標を立てるようにしたいと思います。

2022年を振り返る

生活

今年も1年を振り返ります。
今年の主な出来事と目標の達成状況に関して振り返ろうと思います。

今年の主な出来事

D進を諦めた

今年の上半期にかけて、D進を検討していました。
これまで「AIと感情」をテーマに研究をしていましたが、関連してHAI (Human Agent Interaction) に関する研究をしたいという想いが強くなりました。
そこで、この分野に強い大学を4つほどピックアップし、中でも自分の関心と関連性が強く、HAIやHRIにも強い研究室を訪問をして入学までの具体的なフローを確認しました。また、ちょうど春に行われたML関係の研究者の集まりや、周囲のD進経験者達に話を伺い、D進した場合の生活を予想したり、何度も金銭的なやりくりの計算をやり直してやっていけるかを確認しました。

研究室見学では久々に学生気分を味わえて楽しかったです

ただ、D進するには金銭的余裕と精神的余裕がないとやっていけないなと思い至りました。特に志望研究室は金銭的フォローの多い大学院・研究室でしたが、それでも就職している現在の年収と博士課程に進学した場合にもらえる奨学金などとの差を考えると、やっていける自信がありませんでした。
また、精神的負荷も大きく、1度はしんどくなることが見込まれたため、お金の余裕がない状況で強い精神的負荷に耐えられる自信もありませんでした。

転職した

前述したD進を諦めた一方、現職を続けていくことに疑問があったことから、転職をしました。前職はAIエンジニアとして働いていましたが、現職はデータサイエンティストとして働いています。これに関しては、↓にまとめています。

AIベンチャーを退職しました - セーターの備忘録

新卒で社会人になってから2年連続で転職してしまっているので、今度こそ長く続けていきたいと思っています。

引っ越した

転職に併せて、引っ越しもしました。

港区暮らしをして思ったこと - セーターの備忘録

記事に書いた通り前に住んでいたところは賑やかすぎたので、静かな環境に移れて満足しています。

人工知能学会で発表した

6月に京都で行われた人工知能学会の全国大会の国際セッションで発表をしてきました。

Optimization of Convolutional Neural Network Using the Linearly Decreasing Weight Particle Swarm Optimization

学生時代にやり残した研究の内容でしたが、業務の合間で論文を書いていくのは大変でした。。
ただ、学会の会場でいろんな発表を聴いたり、Twitterで繋がっている人とお会いできたり、転職を検討していた企業の方とお話できたりして楽しかったです。

Twitterで炎上した&バズらせた

夏に2週連続でツイートが伸びて炎上したりバズったりしました。

炎上したのは、過去にあった闇深い話を夜寝る前に投稿したところ、翌朝には見事「通知が止まらないw」になってました。
プラスなツイートではなく、伸びるのも不本意だったのでツイートは消しましたが、まとめサイトなどにも載せられてしまっていたので、気をつけようと思います。

また、バズったツイートはこちらのツイートで、自分の将来の夢を載せたら勝手にバズってました。

こちらもまとめサイトとかに転載されてましたが、こういうバズり方は今後もしていきたいです。

新しく推しができた

推しはいいぞ。

立てた目標と達成状況

立てた目標

毎年、1年の目標とそれを達成するために四半期ごとの目標を立てて行動しています。
1年の目標は以下の通りでした。

達成状況

【資格取得：✕】

業務に関連する資格を取得しようと考えていましたが、取ることができませんでした。理由としては、人工知能学会での登壇が決まったり、D進または転職を考えたなど、状況の変化によって優先すべき課題が他にできたためで、何もしなかったわけではないのでしょうがないかなと思っています。

【データ分析・ML関連で何か成果：〇】

学生時代にやり残した研究成果を人工知能学会の国際セッションで発表してきました。 また、前職ではAIエンジニアとして、現職ではデータサイエンティストとして業務に取り組む中で、データ分析やMLに関する成果を継続して出しています。

【継続的に文章を書く：〇】

今年ははてなブログでは以下5本の記事を書きました。

2022-01-01から1年間の記事一覧 - セーターの備忘録

また、Qiitaでも以下にある通り5本の記事を書いています。

t_serizawa - Qiita

加えて、繰り返しになりますが人工知能学会での発表のために論文を1本書きました。

Optimization of Convolutional Neural Network Using the Linearly Decreasing Weight Particle Swarm Optimization

【いい人を見つける：✕】

今年はまた新しいサービス (The SINGLE, ヒトオシ など) を使ってみたりしていろいろ工夫して頑張りましたが、良い結果は得られませんでした。
クリスマスお茶漬け事件は忘れません。
来年こそ納得できる結果を得たい。。

【健康：✕】

5月に食中毒になり、1週間苦しみ続けて7kgほど痩せました。二度と鳥刺しは食べません。
また、4~8月にかけて自律神経の不調に苦しみ続け、安定させるまで苦労しました。
fitbitや連携できる体重計を買ったりしたので、来年はもう少し健康を取り戻していきたいです。

まとめ

今年は大きいイベントがいくつもありましたが、マイナス方面ばかりでプラス方面の出来事はあまりありませんでした。
ただ、転職で良い環境に移れたり、出会いに関して新しいサービスを年末に始めたりなど種まき的なことはできたかなと思うので、来年は飛躍の年にしていけたらと思います。

聖蹟桜ヶ丘に思いを馳せる

生活

聖蹟桜ヶ丘。

名前の響きからとても好きだ。
この街を知るきっかけになったのは、自分のオタク人生に大きい影響を及ぼした『一週間フレンズ。』という作品のアニメ版の舞台になっているということからだった。
『一週間フレンズ。』の作品の透明感は読んだり観た人にはわかると思うのでぜひ見てみてほしい。

oneweekfriends.com

この作品のメインヒロインである藤宮さん役を演じているのがTrySailの雨宮天さんで、その演技力から声優というものとTrySailというグループに興味を持つようになり、TrySail沼にずぶずぶと足を踏み入れていった。

それはともかくとして、この街を訪れたのは初めてだった。
たまたま遊ぶ予定の友人が遊んだ後に聖蹟桜ヶ丘で用事があるということで、この地を訪れることができた。
基本的に住宅街なので、よほど用事が無い限り来ることのない場所だ。

都心から京王線で向かうと聖蹟桜ヶ丘駅に着く少し手前で多摩川を渡るため、住宅街が続いていた車窓からの風景が一気に開けた景色に変わった。
その瞬間、「あ、この場所絶対自分に合っている場所だ」という確信があった。
車窓から下を多摩川、上の方には丘陵地帯の緑が広がっていて、地方の都市に来たかのような錯覚に陥った。

友人と遊び終わった後、ふらふらと街を散策すると、都心とは違う少し緩やかな時間が流れていた。
いろは坂を登りながら息を吸ったとき、木々の香りを含んだひんやりとした空気を感じ、都内であることを忘れることができた。

いろは坂を登ってくると、ドラマやアニメで使われてそうな住宅街を一望できる景色が広がった。
駅からそこまで離れていない距離でこれだけ高低差があるのは驚きを感じ、また登ってくる途中でも住宅が途切れない辺り、やはり都会の住宅街だなという印象。

坂の上からは住宅街を一望できる

ただ、坂の上に住むのであればやはりバスか車は必須だなとも思った。
行きの登りで疲れ果てて帰りはタクシーを使った。

フルリモート勤務をするようになるか、家庭を持つようになったら、このような自然を感じられて緩やかな時間が流れる街に住みたい。

この時期の駅はノスタルジーを感じやすい

引っ越し時に気をつけるべき物件のネット回線条件の見方

はじめに

はじめまして、都内でデータサイエンティストをしているセーターと申します。
こちらは 一人暮らし Advent Calendar 2022 4日目の記事になります。

みなさんは引っ越しをしてから、家のネット回線が遅かったりオンラインゲームが上手く繋げられなくて失敗したー！という経験はありませんか？
今回は引っ越し時に気をつけないと後で後悔しがちな物件のネット回線状況の見方について書かせていただきます。

賃貸物件のネット回線でミスらない4つのポイント

物件のネット回線でミスらないためのポイントとして、まず以下の2つの状況に応じて注意する4つのポイントがあります。

  • ネット無料物件 (入居直後から使えます！)
    • グローバルIPが物件全体で共通になっている可能性がある
    • 回線契約先の条件が良くない場合がある
  • ネット使えます物件 (ネット回線は自分で契約してね)
    • 回線方式 (光回線かVDSLか) を確認すべき
    • 希望するプロバイダを使えるか確認が必要

ネット無料物件

ネット無料物件は物件の大家や管理会社が既にネット回線を契約しており、入居したその時から使えることが特徴です。しかし、以下のような点に気をつける必要があります。

【グローバルIPが物件全体で共通になっている可能性がある】
ネット回線を1つ契約してそれをアパートやマンション全体で共有しているような形の場合、グローバルIPが共通になっていることがあります。
共通になっていると、自宅サーバーを立てられなかったり、VPN接続やオンラインゲームをしようとするときに支障が出る場合があります。

【回線契約先の条件が良くない場合がある】
管理会社や大家が光回線を契約しているので、契約先や条件次第で回線速度が遅い可能性があります。

ネット使えます物件

ネット使えます物件は自分で好きなネット回線会社 (プロバイダ) を契約して使うことになるのが一般的です。ただ、「自分で選べるんだから速度も出したい放題でしょ？」と勘違いしていると沼るので要注意です。

【回線方式 (光回線かVDSLか) を確認すべき】
物件紹介に「ネット使えます」と書かれていても、方式までは書かれていないことがほとんどですが、この方式には主に「光回線」と「VDSL」の2つの方式があります。

光回線はその名の通り、部屋まで光回線が来ている方式で、最大1Gbpsの速度が出ます (最近は10Gbpsも出てきてるみたいです)。

光回線方式

一方、VDSLは物件の共有スペースまでは光で来ているのですが、そこから各部屋へ分配するときに電話回線を使っており、最大100Mbpsしか出なくなっています。

VDSL方式
厄介なのが、多くの不動産屋で対応してくれるスタッフもネットには詳しくない人が多く、VDSLの物件も「光来てますよ！」と言ってくることが多いです (自分が引っ越すときの担当者がこのタイプでした)。
なので、ネットをよく使ったりリモートワークをしたりして回線速度を重視する人は、物件を決める前に担当スタッフに「物件の管理会社にネット回線は光方式かVDSL方式か確認してください」と言うのをオススメします。

【希望するプロバイダを使えるか確認が必要】
多くの物件では好きなプロバイダを契約するように言われますが、たまに契約先を指定してくる物件もあります。
また、au光やNURO光のように高確率で新たに回線を引き込む工事が必要になるプロバイダは、管理会社や大家が工事を許可しないことが多いです。
そのため、契約したいプロバイダがある場合はそこが使えるかも確認する必要があります。

まとめ

ネットが生活の重要インフラとなっている現代において重要ですが意外と知られていないポイントをまとめました。
引っ越しをする機会がある方がいればぜひ参考にしていただけると嬉しいです。

AIベンチャーを退職しました

はじめに

医療福祉分野のAIベンチャーにAIエンジニアとして入社して1年と4ヶ月ですが、退職することになりました。
退職までの振り返りをまとめておきます。

入社した当時の目的と結果

現職に転職してきた理由として、前職ではAIに関わることができなかったことから、

  • AIに関係する業務に関わる
  • AIエンジニアとしてのキャリアを積む

という目的を持って入社しました。
また、元々医療福祉分野に関心があったことから、「AI知識を活用して医療福祉に貢献したい」という思いもありました。

実際に入社した中で、AIやデータ分析に取り組み、AIエンジニアとしてのキャリアを (1年だけですが) 積むこともできました。
また、スタートアップ企業ということもあり、任される業務範囲が広いことから、客先対応や要求定義・要件定義などの上流工程からPoC・実装まで幅広く携わることができました。

退職する理由

複数ありますが、1つとして自分の力不足を感じたことがあります。
ヒアリングから要求定義・要件定義とそれらを実装に落とし込む過程において、実務を通じて学びながら進めていきましたが、自力だけではなかなか上手くいかず、小さい組織というのもあって社内に相談できる人があまりいませんでした。
そのため、社内の相互に教え合う環境や知識を持つ人が十分に整った企業で再度学び直しながら取り組みたいという思いが強くなりました。

次にやること

次はデータ分析に関わる企業でデータサイエンティストとして働く予定です。
退職理由で挙げたことをできるようにするため、データサイエンティストやエンジニアが豊富にいて、相互のフォロー体制が整っている企業で働かせていただけることになりました。
AIに関わる方々、引き続きよろしくお願いいたします。

港区暮らしをして思ったこと

生活

はじめに

昨年から今年にかけて1年強、東京の港区に住んでいました。港区暮らしというと日本有数の高級地区というイメージがありますが、実際に住んでみてどうだったのかについてまとめました。

住むきっかけと物件を選んだ条件

現在勤めている会社は昨年転職してきた会社なのですが、家賃補助が「会社から半径〇km以内」という基準になっていました。
家賃補助無しで郊外に住むという手も考えましたが、出社頻度が比較的多かったこと、自分は朝が弱いため出社するなら近くに住みたかったことから、港区とその周辺で物件を探し、最終的に港区の物件に決めました。

物件を選ぶときは、主に以下の基準で調べました。

  • 家賃補助額を考慮して、トータルが〇万円以下という基準
  • インターネット付き物件
  • 風呂トイレ別
  • 8畳以上

なお、インターネット回線に詳しい人からすれば常識かもですが、インターネット付き物件を選んだことは後悔しました。。
回線速度は遅いうえに、グローバルIPは共通になるので、次引っ越すときは避けると思います。

港区に住んで良かったこと

会社が近い

家から会社までドアtoドアで15分程度でした。
満員電車には乗りたくなかったので、徒歩で通勤できるのは最強です。
また、仕事がフレックスだったのもあり、休憩がてら出社したり退社して続きの作業をする、というようなことも気軽にできたのでストレスレスな環境を作ることができました。

遅くまで飲んだり遊んだりしても帰りやすい

自宅の最寄り駅が山手線沿いだったのもあり、0時過ぎまで都内で飲んだり遊んだりしていても電車があります。
また、電車が無くなっても都内ならタクシーもそんなに金額がかからないので、自由度の高い遊び方をすることができました。

ネタになる

「港区 = 高級」のようなイメージは全国レベルで有名なので、「前は港区に住んでて～」という話はネタになります。
ちなみに「港区住みは金を持ってるイメージがあるからモテる」と聞いたこともありましたが、そんなことはなかったです。なかったです。

港区に住んで良くなかったこと

初期費用が高い

家賃だけ見れば補助があるのでそこまで高くなかったのですが、敷金礼金その他の費用でそれぞれかなりの金額が取られ、初期費用がかなりの額になりました。
初めて引っ越した時は会社の寮で初期費用がほぼ無かったため、無知ゆえの盲点でした。。高い。。

都会特有の騒音が多い

港区は再開発やビルの建設が盛んな街です。
自宅の近くでも何件かビルの建設をやっていた関係で、

  • トラックの走る振動
  • ビル建設の音
  • 配線や地盤工事の関係で地面を掘る音と振動 (深夜)

が常に発生していました。
また、一時期話題になった羽田へ降りる飛行機が都心を通るルートの近くでもあったため、天候次第で飛行機の騒音も大きく聞こえました。
学生時代、ずっと郊外の田舎に住んでいた自分からすると、うるさすぎる環境でした。

車で郊外に出にくい

自分はドライブが好きでたまにレンタカーを借りて出掛けることが多いのですが、港区は都心ど真ん中なため、郊外に抜けるのに都心をぬっていかなければならず、運転しにくかったです。
首都高怖い。。

散歩しにくい

自分の趣味兼運動の一環として散歩を毎日しており、よく東京タワーの辺りを歩いていました。
ただ、都心は信号が多く、人も多いため散歩にはあまり向いていない地域だなと感じました。

都会の景色は最初はワクワクしましたが、1ヶ月も歩くと慣れてしまいました

自然が少ない

もちろん街路樹などの木々はあるのですが、山や森林のような自然がなく、足立区とかに行けばある荒川のような開けた河川敷などもありません。
自然があるのが当たり前の環境で育った自分としては、そのギャップに最後まで慣れられませんでした。

住んでみての所感

1年強住んでみて、自分が住む環境に対して何を求めているのかがより明らかになったような気がします。
自分はブランドのある都会暮らしより、田舎の虫の鳴き声が聴こえる、自然豊かな環境に住みたいんだなと思いました。
高いネタ代でした。

私生活で必要なメモをNotionに統合した

生活

はじめに

Notion がとても便利で、私生活の大部分をここに頼っています。
どのような感じで使っているか、メモしておこうと思います。

Notion とは

Notion はタスクやドキュメント管理などが行えるツールです。

www.notion.so

分かりやすい例を挙げると Jira や Confluence のようなもので、非常に使いやすく、多くの企業でも採用されています。
データはアカウントに紐づいているほか、スマホのアプリも出ているので、どの PC、どのスマホからでもアクセスできます。
アカウントに紐づけてチーム開発用のスペースと個人用のスペースを切り替えることができ、個人用のスペースの使用だけであれば無料で使うことが出来ます。
私は個人用の部分を使って私生活を管理しています。

自分の場合の使い方

私は以下の項目のページを作っています。

  • タスク管理
  • メモ帳
  • 家計簿
  • 読書リスト

タスク管理

タスクはダッシュボードで管理しています。
それぞれのタスクにタグをつけることができたり、小タスクを設定してチェックボックスを付けていくこともできます。
また、タイムラインビューでも見ることができ、一目でいつまでに対応する必要のあるタスクなのかが分かります。

f:id:resweater:20220330220030p:plain
タスク管理ダッシュボード (伏字ばかりですみません……)

メモ帳

いわゆるドキュメント管理です。
メモ帳のページ内で作成した1つ1つのページがドキュメントとして記入することができ、各ページはタグによって分類することが出来ます。
私の場合は「キャリア」「資格勉強プラン」「Research」などでタグ分類してドキュメント管理しています。
このドキュメント管理ができるようになったことで、PC で作成したものを外でスマホから確認したりもできるので、Word や LINE メモを使わなくなりました。

家計簿

家計簿は BOOTH で売っていたテンプレートを使っています。

kunichan.booth.pm

各支出入を入力するだけで、自動で月の利用額と収入が確認できるので便利です。 マネーフォワードなどを使っている人も多いですが、私はクレカの利用料金の支出日が調整できないことに不満を覚えていたので、自分で調整できるこちらのテンプレートを使う方法の方が合っていました。

読書リスト

家にある本を未着手・読書中・完了に分けて管理しています。
特に技術書でメモっておきたい部分など、気になったところはその本のページにメモを書くことができるので重宝しています。

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各書籍のメモのイメージ

まとめ

私の場合の Notion の使い方をまとめました。
API も公開されているみたいなので、実際にできることは更に多いです。
ぜひ使ってみることをおススメします。