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はてなキーワード: 卒業研究とは
ある研究室が博士課程入学希望者の受け入れに年齢制限をかけていることがX(旧Twitter)上で話題になっている。賛否両論あるが、ここではタイトルの通り「研究室が博士進学希望者と適切にマッチングするにはどうすればよいか」について考察する。
PIになるためには他のPI候補者に勝る業績が必要である(注1)。業績とは、具体的には論文であり、論文の数と質が共に重要で、それらが多く、また高いほど競争で有利になる。
当然のことながら、論文を発表するには研究をする必要があり、研究をするには資源(ヒト・モノ・カネ・情報)が必要である。ひとたび論文を発表できれば、その論文を元本にさらなる研究費を調達でき、研究に必要なヒト・モノを揃えることができる。また他の研究機関との共同研究を通じて情報を得、さらに質の高い研究を行いやすくもなる。すなわち過去の業績は複利的に作用し、今後の業績にも影響を与える。
これは資本主義の挙動に似ており、業績を複利的に増やしたい場合は投資期間を長くできた方が有利である。すなわち、若年のうちからアカデミア業界に身を置いて、早期に論文を発表できたほうがPIになるには有利である。
年齢制限を設ける理由について、その研究室のWebサイト上に詳しく記載されているが、まとめると以下4点に集約される。
1.過去の経験で、高齢の志望者に本気でPIを目指そうとする気概が感じられなかったから
4.最短で博士号を取得できる年齢(27-8才)から遠ざかるほど、今後のPIとしてのキャリア形成に不利だから
1.についてはあくまで経験論であり、一般化には議論の余地がある(注2)。
しかし2-4については第一章で述べたことも含めて、若年の方が有利であることは一般論としてある程度許容できる。こうしたアカデミア業界の背景から、研究室が受け入れ学生の年齢制限を設けることには一定の合理性が認められる。
大企業であれば、仮に採用者が企業側の求める能力とミスマッチしていることが入社後に判明しても、採用者の配置を転換したり、自社の研修プログラムを通じて長期的に教育を施すことはできる。一方で規模の小さい中小企業やベンチャー企業はそうした余力が大企業ほどはない。研究室の所属人数も多くて数十人程度の小規模組織であり、かつ毎年のように研究費の調達や論文発表が求められる。そのため教育やマネジメントにはあまり余力がなく、学生の受け入れに関しては受け入れ時点でいかにミスマッチを防ぐかがポイントとなる。
しかし非研究職の就職をしてから博士課程に進学を志望する者と研究室のマッチングは難しい。彼・彼女らは研究歴がないため、アカデミア業界の文化や、PIになるためのキャリアパスへの知識が乏しい。そのため行き当たりばったりな研究室選択になるリスクが、ストレートに博士課程に進学した者よりも高い(注3)。また研究室側も、研究歴のない候補者の受け入れはそもそもリスクが高いし、候補者は全国各地の、様々なバックグラウンドの人であるため自分の研究室を広告するにもターゲットが絞りにくい。またアカデミア業界内の知人を介した採用も難しい(注4)。そこでマッチングの成功率を上げるためにも、年齢制限を設けることは有効なように思えてしまう。
PIになるには博士号を所持していることがほぼ必須条件であることから、アカデミア業界では博士号を研究者になるための免許ととらえる文脈がある。かつ博士号は基本的に大学院でのみ取得できることから、大学院がPI養成所としての役割を一部担っている構造もある。そうであれば、大学院がPIの素養の高い候補者を選抜することは自然なことのように思われる。
しかしながら、大学院は本来学問を行う場であり、学問は自由に開かれるべきである。仮に若年であることがPIの素養の高さに繋がるとしても、それを理由に年齢制限を設けることには議論の余地がある(注5)。
タイトルに戻る。第一章・第二章では研究室側の都合を、第三章では博士課程進学希望者の置かれている環境と、マッチングすることの難しさを述べた。この現状でマッチングするには、研究室が年齢制限という方法を、Webサイト上で告知せざるを得ないことはある程度理解できる。そこで議論すべき点は第四章で指摘した。
ではどうすればよいのか。残念ながら明確な答えは導出できなかったが、いくつかの考えを列挙する。研究室側はもう少しマイルドな表現を心がける(注6)。候補者の面談から受け入れまでのプロセスを最適化させる(注7)。候補者を研究員として採用し、雇用契約を結んだうえで給与を支払う(注8)。候補者側は、なるべく事前にアカデミア業界に触れておく(注9)。また両者のマッチングを支援する第三者機関の設立も望まれる(注10)。これらの解決策は、少なくとも部分的には、研究室と博士課程進学希望者のマッチングに貢献するかもしれない。
研究室と博士課程進学希望者のミスマッチ問題は根深く、今回インターネットやSNSによって表面化したものと思われる。同様の経験をもつ者としては、この問題の解決を願ってやまない。
(注1)
業績以外にも本人の将来性や同業者からの評判も採用に影響するが、ここでは割愛する。将来性や同業者からの評判についても若年の方が有利であることはほぼ自明である。
(注2)
例えば高齢の方が職歴があるため、「本気で(ここでの本気というのは長時間研究するだけでなく、他のキャリアの選択肢を捨てた状態も指すと思われる)」研究に取り組まず、研究が失敗すれば前職に復帰するという選択を取れることがネガティブな印象を与えている可能性はある。
一方で博士課程にストレートで進学する学生の数は減ってきている。彼・彼女ら若年者は、博士課程進学と、就職を天秤にかけて就職した可能性もあり、必ずしも高齢であることだけが本気でPIを目指さなくなる原因ではない。また、そもそも博士課程はPIを養成することだけが目的なのかについても議論が必要である。
(注3)
Podcast「いんよう！」でも指摘されている通り、医者はそれ以外の理系学生に比べて、研究に関する知識が乏しいまま研究室や研究内容を選ぶ傾向が強い。それ以外の理系学生は、学部の卒業研究や修士を通じて研究業界のノウハウやキャリアパスを学ぶようであるが、医者は卒業研究もなければ修士もないため学ぶ機会に乏しい。
(注4)
例えば同じ大学の学部生や修士であれば、あらかじめ彼・彼女らを卒業研究や修士で受け入れて、研究活動を共に行うことで博士受け入れ前の摺り合わせが可能である。また候補者も卒業研究や修士で活動していれば、自分に合った研究室の情報が周囲から入ってきやすい。医者(あるいは非研究職)として働いている限りは、そうした情報は入ってこない。
またポスドクや助教以上の採用であれば前所属の教授から推薦書や意見をもらえるが、医者(あるいは非研究職)は業界が異なるため前所属からの推薦書や意見は少なくとも同業者のものよりは効用が乏しい。
(注5)
同様の問題は、医学部入試の女性・浪人生差別が記憶に新しい。医学部は医者を養成する場である一方で、医学を修める場でもある。当時は若年男性の方が医者としての素養が高いと考えられていたため、女性や浪人生の点数を不当に下げていた。秘密裡に点数を操作していたことに加え、学問の自由という観点でも批判が集まった。
(注6)
研究者の研究以外の発言が話題になることは、国内外でしばしば観測される。
(注7)
組織における採用については、Podcast「経営中毒~だれにも言えない社長の孤独~」に詳しい。
(注8)
給与を支払う一般企業やポスドク以上の採用においては、採用にあたって年齢制限を設けることは比較的受け入れられている。また大学においても、特殊事例ではあるが防衛医大は大学でありながら学生に給与を支払うシステムであり、応募資格に年齢制限を設けている。
(注9)
医学部には卒業研究がないが、自主的に研究室に通うことは可能である。またいくつかの医学部は学生を研究室に一定期間配属する実習をカリキュラムに組み込んでいる。
(注10)
一般企業であれば転職支援サイトやリクルーターが仲介してくれて、候補者と採用側のミスマッチのリスクを下げることができる。大学院進学において同様のサービスは存在しない。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
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生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
今年の梅雨の時期から体調がマシになり重い腰を上げて24卒で就活を始めたが、全然うまくいかん。
業界と職種は絞ったが企業の規模や立地は問わず、両手で収まらないくらいの数にエントリーした。
どの企業も割と「ここで働きたい」と心の底から思える企業である。
正確に言えば、留年をどう乗り越えたのかを、ポジティブに説明して面接官を納得させることができていない。
多留したのはメンタルの具合がよくなくて、入学直後と昨年の2回引きこもり状態になったからである。
1回目の引きこもりは乗り越えられたと自信をもって言える。
コミュニケーションを楽しむ余裕ができたことで友人に恵まれ、新しく始めたアルバイトも自分に合った職場でやりがいがあり、学業にも興味をもって取り組むことができるようになったし、すべてがうまくいくようになった。
2回目の引きこもりは卒業研究が原因だった。これはまだ乗り越えている途中だ！！！！！！
昨年院試に合格して燃え尽き症候群になりかかっていたところで（修士に進学する予定だった）コロナに罹患し、10日間の自宅療養という外出禁止の軟禁状態になって精神が不安定になったところで、卒業研究に取り組み始めたのだ。そんな状態でうまくいくはずがない。
結局休学して卒業を1年持ち越すことにしたので院進は取りやめになり、卒研で挫折したので進学する気も失せて就活を始めて冒頭に戻るけど、どうしたものか。
これを説明しろと面接で言われても、「まだ乗り越えている段階です」としか言えないっす。
正直なところ旧帝理系なら多浪多留でも何とかなると思っていたが、そんなに甘くはなかった。ただただ私が無能なだけなのかもしれないが。
「新卒で就職できなかったら詰み」と考えていたのもあって、うっすら自死が頭をよぎることもある。
学内や学外のキャリセン的なところで相談してみたが、どこも「エントリーする企業を増やそう」と言われた。
もっともだとは思うけど、お祈りされるのは精神がすり減るし、あまり興味の持てない企業にエントリーしても身が入らないだろう。
仮に内定を頂いて入社できたとしてもその後にまた病んでしまいそう。
いっそ就職しないでフリーターでもしながら、自分に期待せずダラダラ生きていくのがいいのかもしれん。
ICOCA周りのWeb系にしても他のいろんなところでITシステムがひどい
会計とか資産管理のITシステムがDBを直接編集するようなUIになってた
資産登録しようとしたらカラムを全部手打ちで埋めないとダメ、みたいな感じ
おまけにDBの制約条件をチェックしてくれない上にバッチ処理なので
実際に投入してみて次の日に「エラーで登録できませんでした」って返ってくるとか
ユーザーに提供してるようなシステムでも使いにくいの多いよね スシローとかまさにそれ
たまに良く出来てる奴があるんだけど大体が東日本、というか東京側の会社のプロダクト
西日本側の開発でもコンサルが入ってるものはそれなりにちゃんとしてるんだけど
自社開発とか子会社開発のプロダクトは、「学生の卒業研究か？」っていうぐらいヒドイ
スマホのアプリで出来が悪いアプリあったら会社調べて見ると大体が西日本だよ（というか大阪近辺）
JRとかNTTとかITシステムに苦手な会社の西日本側の支社になると輪をかけて酷くなる
もともとモバイルSUICAのアプリもヒドイ出来だったよね（最近はそうでもないが）
私は中学、大学ともに平均的な学校に通いました。しかし大学ではレポート作成が難しく、一年留年しました。さらに卒業研究が困難で、結局中退してしまいました。その後職業訓練校に入学し、資格を取得して就職活動を終えました。
一度も人生で「限界を超えて頑張る」経験がなく、それが壁にぶつかったときに効いてきます。全力で頑張って何かを達成した経験がないため、難局に立ったときに勝利するイメージが見えません。
常に自分が努力を続けるビジョンを持つことができず、過去を振り返ると参加賞を得ながら生きてきただけで、特に大きな成功体験はありません。
いつか「激闘の果てに達成感を得る」という体験をしたいと思いますが、現状ではそういった経験がなく、自分は敗北することしかできないと感じています。
たとえ生き延びることができても、主役として物語を勝利で終えることはできません。
面接官たちが求めていたのは、このような経験だったのだと今になって理解しました。しかし遅すぎて驚きました。
今までの仕事では、「自分でやった方がいい」と思われる状況ばかりで、結果的に良くない状況になっています。
自分で問題を解決するビジョンが見えないため、人に助けを求めることも難しいです。「もう全部駄目です」と言うしかありませんが、自分で問題を整理し、どのように手助けを求めるべきかを明確にする必要があります。
経験を通じて問題を乗り越えるための力を身につけることが必要だと理解していますが、私には逃げ出す経験しかありません。これは問題です。
外部の大学院に進学したんですよ、「このテーマがやりたい！」という熱い想いを携えるでもなく、最終学歴がかっこよくなればいいなーくらいの極めて打算的な気持ちで。
いわゆる院ロンダ。
B4の卒業研究で最初にやってたテーマが10月にペンディングしてから、自分の研究への適正のなさと、その道を選んでしまった後悔が僕の毎日を暗く彩るようになって。
M1の6月からインターンに次ぐインターンって感じで、「シュウカツしてます！」ってときは自分が生きててもいい気がしたから。
最終学歴がかっこよくなって、本来であれば僕がご縁をいただけないようなところから運よく声をかけていただいて晴れて就活終了したのが2月。
生き物をあーだこーだする必要がある分野なんですけども、「〇日後にアレしてー、〇週間後にコレしてー」の計画が全くできないわけで（それを考えると頭が真っ白になる）。
同期はD進するし、日本人学生でもないし、やってるテーマも違うしで話し合えることはないですね。
「就活やってますー」でのらりくらりとしてた研究に向き合わなけりゃいけない、でも計画を描けない。
転職先決まったので経緯と今の心境を書き連ねてみる。どんな転職活動したのかは諸事情で省きます。
■転職を決意した経緯は以下の通り
・ここ2,3年を振り返ったら仕事を通して何も成長できていないことに気がついた。
・ここ1年以上仕事を与えられない。(手空きであることは何度も報告した)
・目標にしたい人が誰一人いない。
・通信制大学の卒業研究を通して成長し、今の職場にいる意味を見いだせなくなった。
■転職決まった今の心境
・あわない上司と職場はさっさと捨てるべき。少なくともキャリアに大きな影響を与える。上司は選べなくてもガチャは回せる。
・これから頑張る。
・神様は信じないけど、安井金比羅宮は信じた。今の職場とさよならしたいってお願いした。色々やばいので神様に祈るしかないってときに頼るべき。
■最後に
ちゃんと数3、微積分、線形代数、実験、卒業研究乗り越えて理学士か工学士持ってるんだろうな？じゃなきゃエンジニアにならないよね？
私大法学部卒のクソバカ上司の下で働いてられねえから今の会社も退職しようかな。いっつも似たような状況に追い込まれて結局俺が会社辞めることになる。青チャートも実験演習も卒業研究もしてない奴がエンジニア名乗りやがって。てめえにそんな資格ねえ。科学に携わることができるのも、科学に口や手を出せるのも、科学の恩恵を受けられるのも本来科学に造詣のある人間だけだっての。文系には本来スマホやインターネットを使う権利も現代医療を受ける権利もない。科学の恩恵を受けられるのは、馬鹿どもがグラウンドで球遊びしてる間に青チャートを直向きに解き、大学一年では線形代数や微積分に取り組み、サークル合宿（笑）やら合コン（笑）なんかに脇目もふらずCプログラミングの単位を取り、朝から晩までの実験に耐え、学部と院の研究に耐えた人間だけだ。馬鹿どもが俺と同じ空気を吸うな。
この記事は、Kumano dorm. 2nd Advent Calendar 2022（https://adventar.org/calendars/7553）の1日目の記事です。
なんで匿名ダイアリーやねんと思われた方もいると思いますが、すこし湿っぽい話になっちゃうなぁと思い、自分のブログではなく匿名ブログで投稿することにしました。
それに加えて、文章書くの久しぶりだし、自分語りとかあまりしないたちだし、文章を書きながら思考をまとめるツイッター的書き方なので、不慣れな下手な文章をブログにアップするのも（いやだ）な〜と思ったのも（理由の一つとして）あります。
というわけで、本題ですが、研究室に行けなくなりました！
ここまで単位をポロポロと落としつつも順調に進んでいたので、ここで、いきなりストップして自分もびっくり。
挫折らしい挫折をしたのが人生二度目なので、言語化があまりまだできてないのだけれども、おそらく原因としては
とりあえずこんな感じな気がします。
他人から『タスク抱えすぎちゃう？』って心配される事が多かったんですが、正直寮とかサークルの仕事はあんまり苦ではなかったんですよね。
あとメンタルを病んだ（折れた）経験も中学の以来だったので本当に自分としてもびっくりです。
純粋に体調不良としていろんな症状（頭痛、吐き気、腹痛など）が出始めて、それを研究室が原因なんかなぁって思い始めたあたりからグーンといけなくなりました。
記録によると40日ほど前から行けてないですね。
実は今に至る前に1回、1週間ほど休んだときもありました。その時は卒業研究したいのに、任されてるプロジェクトが重いよ〜って感じで葛藤がありそれが負荷となって休んでたのですが、その直後にボスとMTGして自分の思いを伝えきれずに復帰して進んじゃったのも良くなかったのかもしれません。
初め数日は寝たきりみたいになってましたが、今はとりあえず身体動かさないとな〜と思いサークルとバイトと寮のお仕事をバリバリこなすことにしてます。←自らタスクを抱えに行く馬鹿
んで、先週にはラボ復帰しよう！って思い京大の方に自転車を漕ぎ始めたのですが、ローソンのあたりですごい具合が悪くなったので引き返しちゃいました。
それに加えて最近睡眠ぶっ壊れて朝8時入眠夕方18時起床生活になったので今も寮内引きこもりつつサークル/バイト/寮 のお仕事をしてます。活動的な引きこもりだなぁ。
サークル荷物運搬のために車はバリバリ運転したり、買い出しとかは行けてはいるので外が怖いよ〜ってわけではなさそう。
ただ、ふとしょに延滞図書返せてないとか、色々と不便が発生してますね。きびし〜
自分はメンタル病まんやろ〜と思っていた、というか中学や姉弟の経験から病まないようにメンタル維持してきたにもかかわらずこうなったので、みんな起こりうるんやね〜と思いました。
保険診療所廃止反対運動してたときは自分には関係ないかもなぁと思ってたけど、なくなってから必要性出てきて厳しいねになってる。
それはさておき、工学部の人は工学部保健室利用してみるといいです。親身に相談乗ってくれます。あとメンタルケアのみでなく、いかに社会復帰するかも念頭に置いて動いてくれてる感があったので、実利主義的な自分としてはちょうどよいな〜となりました。
工学部だけやけど桂に1つ、吉田に2つあるので気軽にメールとかして行ってみよう。（当日凸も空いてたら可）
https://www.t.kyoto-u.ac.jp/ja/students/procedures/nurse
自分もいつか自分語りしたりとか、アドベントカレンダー書いたりしないといけないなぁと思いつつも本日（21日深夜）に至るまでかけてなかったのですが、たまたま雨の中で車に閉じ込められた（出るのが億劫になった）ので書けました！やったあ。
最後になりますが、この話題について触れることについてめっちゃ気にしてるかというと全然気にしてないので、聞きたいこととかあれば気軽にお声掛けして貰えれば。
あと、SNSに「［筆者］って研究室休んでるんや！！！（クソデカボイス）」みたいなのは匿名にしてる意味なくなっちゃうのでやめてね。談話室とかでネタにするのはok。
文章書いてたらなんか行ける気がしてきたので、とりあえず明日連絡して明後日から行こうかな。（卒業はしたいので）
いけたらいいなぁ。
ブログ書いたら友人が本返してくれました嬉しい。
あと研究室に連絡できました。
明日こそ行くぞ
大学を就職予備校だと思う卒業研究真っただ中の理系大学生です。
大学は研究機関っていう空論/理想論はわかるんだけど、実態は就職予備校だと思うんだよね。（割と偏差値の高い俺の通う大学でもそう）
教授が学生に向かって、大学は研究機関だと言い続けているんだけど、無駄だと思う。
毎年、大学を就職予備校だと考える大学生が大量生産される根本的な原因は、「高校教育」「若者の貧困」「研究者の貧困」だと思う。
借金をしないと大学へ行けない貧しい学生/まして借金を増やして修士/博士まで行くわけない、風俗/パパ活なんかしちゃう女友達までもいる。
企業の採用募集要項を見ると、学士/修士/博士でそこまで給料に差はない。また、メディアで日本の研究者は貧しいと聞く。
これらが根本的な原因だよ。
つまり、何が言いたいかというと、大学は就職予備校なんだから、とっとと俺に卒業研究の単位をよこせ！！！！！ってことだよ
大学が就職予備校になると、日本の国力が落ちるって？いいんだよ、いずれ日本は太平洋二分論によって、東日本はアメリカ、西日本は中国に実効支配されるんだから。
| 日 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 2319 | 234174 | 101.0 | 43 |
| 02 | 2891 | 240378 | 83.1 | 37 |
| 03 | 2497 | 241885 | 96.9 | 42 |
| 04 | 2611 | 241180 | 92.4 | 41 |
| 05 | 2258 | 249266 | 110.4 | 42 |
| 06 | 1933 | 203373 | 105.2 | 43 |
| 07 | 1672 | 190060 | 113.7 | 46 |
| 08 | 2485 | 236971 | 95.4 | 45 |
| 09 | 2058 | 203064 | 98.7 | 44 |
| 10 | 2283 | 193668 | 84.8 | 39 |
| 11 | 2414 | 291710 | 120.8 | 45 |
| 12 | 2274 | 237145 | 104.3 | 44 |
| 13 | 2170 | 196857 | 90.7 | 38 |
| 14 | 2135 | 241523 | 113.1 | 38 |
| 15 | 2256 | 237590 | 105.3 | 40 |
| 16 | 2505 | 280184 | 111.8 | 40 |
| 17 | 2484 | 260788 | 105.0 | 43 |
| 18 | 2750 | 295801 | 107.6 | 44 |
| 19 | 2914 | 263855 | 90.5 | 42 |
| 20 | 2060 | 200522 | 97.3 | 40 |
| 21 | 2547 | 260491 | 102.3 | 44 |
| 22 | 2071 | 215885 | 104.2 | 46 |
| 23 | 2497 | 230485 | 92.3 | 39 |
| 24 | 2706 | 251772 | 93.0 | 42 |
| 25 | 2180 | 209296 | 96.0 | 45 |
| 26 | 2453 | 235391 | 96.0 | 42 |
| 27 | 2294 | 216081 | 94.2 | 41 |
| 28 | 1820 | 202828 | 111.4 | 45 |
| 29 | 2132 | 215627 | 101.1 | 40 |
| 30 | 3349 | 338402 | 101.0 | 44 |
| 31 | 2913 | 288030 | 98.9 | 42 |
| 1月 | 73931 | 7404282 | 100.2 | 42 |
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大学はあなたに能力を伸ばしてもらうために卒業研究を課しているわけではないです。あなたが「〇〇大学☓☓学部卒」という資格を持つに足る能力があることを証明するために、卒業研究を完成させなければならないのです。あなたが証明する側です。
増田は「全学生には4年間を自由に過ごす権利があるため、様々な4年間の過ごし方が認めるべきだ」と言っています。それはその通りです。
しかし、「〇〇大学☓☓学部卒」に足る能力があることを証明せずに卒業資格を得たい、というのは完全におかしいです。エゴで研究を強要しているのではないです。「〇〇大学☓☓学部卒」という資格を得るためには、あなたが能力を証明しないといけないのです。
あなたの主張は「医学部で6年間過ごしたんだから医師国家試験に受からなくても医師免許を交付してくれ」と言っているようなものです。
また、「研究が社会人生活でどのように役に立つのか教えてくれ、定量的な根拠を示してくれ」と言っています。これも勘違いです。
大学は社会人生活であなたに役立ててもらおうと、卒業研究を課しているわけではないです。大学は「学部卒の資格を与えるには、卒業研究を完成するという形で、能力を示してもらう必要がある」と考えているのです。
資格を与えるのは大学で、あなたは大学に対して証明する必要があるのです。
追記で「卒業研究をやらずとも技術職の内定4社からもらった」と書いてあります。その事実で「だから卒業研究が必要ない」と言いたいのかと思いますが、端的に間違いだと思います。
内定は卒業見込みの形で出ていると思います。その場合、あなたが入社するためには卒業する必要があり、すなわち卒業研究が必要です。なので、卒業研究をやらなくても内定がもらえる、は間違いです。
企業が内定を出したのはあなたが卒業研究を(就職するまでの間に)やるからです。やらずに退学したら、おそらく内定取り消しです。
学部によっては卒論がないところもあります(ブコメ等で多数指摘があります)。そういった学部は必須単位が多かったり定期テストが難しかったりします。そのようにして、大学はその学部卒の人の能力を担保しているのです。
なので、卒業研究が必須の学部で卒業研究だけを無しにすると、能力が担保できなくなるでしょう。あなたが内定をもらえたのは卒業見込みがあるからで、それは卒業研究をやる前提です。なので卒業研究は任意ではないのです。
「今はインターネットを探せば、大学から提供されるものよりも分かりやすいものはいくらでもある。社会から隔絶された場所に籠っている教授は極めて視野が狭い。」と書いてあります。
あなたの大学の教授はインターネットにアクセスできないのでしょうか？インターネット上に(信頼性はともかく)様々なコンテンツがあることは、おそらく全ての教授が知っていますよ。レポートでインターネット上のコンテンツから丸パクリする人とかいっぱいいますから(Twitterとかでも話題になります)。
そういったことが想像できない、情報が入ってこないあなたも、だいぶ視野が狭いと思いますよ。
「卒研やらなくても学位もらえる大学あるの初めて知ったわ。看護大学とかじゃないよね」と書いてあります。
なんで看護大学だって思ったんですか？もし看護大学のことを偏差値を基準に下に見ているのだとしたら、改めた方がいいですよ。
日記の書き出しにいきなり「まぁまぁ偏差値の高い大学」と書くあたりその辺りに自信があるようですが、そういう態度で人に接すると失敗します。定量的な根拠はないですが。
