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はてなキーワード: 加速度とは
高校物理レベルの計算で、自由落下を仮定、さら空気抵抗や終端速度は無視すると
先に落ちる人の初速：v0 [m/s]
あとから落ちる人の初速：v1[m/s]
二人が合流する時刻： T [s]
(あとから落ちる人の出発時刻) - (先に落ちた時刻)： D [s]
として
v1 = v0 - 1/2 * g * D**2 + g * T * D
v0 = 0とすると
v1 = - 1/2 * g * D**2 + g * T * D
T=10，D=1 で v1 約93[m/s]
T=10，D=3 で v1 約250[m/s]
となる
T=10，D=5 で v1 約150[m/s]
となる
以上まとめると、暗算でも初速は100[m/s]とか360[m/s]とかの速度が必要になることがわかる
そんな速度が人力で出るわけないし、出せたとしても加速度で気絶するか死ぬよ
これについて、航空軍事記者の関賢太郎さんに解説していただきました。
これまで戦闘機パイロットの募集は男性に限定されることが多く、女性に門戸が開かれたのは比較的、最近のことです。
航空自衛隊の戦闘機パイロットの身長制限は158cm以上とされており、これは日本人成人女性の平均身長にほぼ等しいのです。つまり女性の半分が努力では改善できない理由によって排除されてしまっています。
一方で、G（重力加速度）に対する耐性や反応速度、空間認識能力など、パイロットとして必要な能力については男女間の大きな差はないと考えられます。
特に優れた能力が求められる宇宙飛行士においても、いまでは女性は珍しくなくなっています。宇宙飛行士は高度な訓練を受け、厳しい環境での作業を強いられますが、女性も男性と同等の適性を示しています。これを考慮すれば、MSパイロットとして女性が活躍することに、何ら不思議はないといえるでしょう。
誤解されやすいですが、女性戦闘機パイロットや宇宙飛行士は「女性枠」として採用されたのではありません。男女無関係な対等な競争において優れた能力を持っていると認められた結果、パイロットになったのです。「女性が戦闘機パイロットとして活躍できるかどうか」という議論は、すでに過去のものです。
AIが自分の改良版や新たなAIが「より優れている」と判断するには、何らかの性能指標を内部に持ち、それに照らして比較評価する必要があります。従来から研究者は「汎用的な知能の指標」を模索してきました。例えば、LeggとHutterは知能を広範な環境で目標を達成する能力と定義し、あらゆる環境での得点（報酬）の期待値を加重和した**「普遍知能指標」**を提案しています
proceedings.neurips.cc
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。これは多数の課題での性能をまとめた理論上のメトリクスで、あるエージェントが別のエージェントより知能が高いかを定量化しようとする試みです。しかし、このような指標は計算不能に近く、実際のAIが直接利用するのは困難です。
実際の自己評価指標としては、タスク性能や報酬関数が使われることが多いです。強化学習では、エージェントは与えられた報酬を最大化するよう学習します。したがって「より優れたAI」とは「累積報酬が高いAI」となり、報酬関数が内部評価指標の役割を果たします。しかし、この指標は特定のタスクに依存しており、本当に汎用的な知能向上を示すとは限りません。François Cholletは、特定タスクでのスキル（性能）だけを測っても知能の本質を測れないと指摘しています
arxiv.org
。なぜなら、十分なデータや事前知識があれば限定的なタスク性能は「購入 (buy)」できてしまい、システム自身の汎用的な汎化能力を覆い隠してしまうからです
arxiv.org
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。彼は代わりに新しいスキルを獲得する効率（限られた経験で未知のタスクをどれだけ学習できるか）を知能の指標とするべきだと論じ、これに沿ったベンチマーク（ARCなど）を提案しました
arxiv.org
。このように、内部評価指標をどう設計すべきかについては、単純なスコアではなく学習効率や汎用性を反映するものが望ましいという議論があります。
過去の提案として特筆すべきは、シュミットフーバーの「ゲーデルマシン」です。ゲーデルマシンは自己改善型の理論的プログラムで、ある改良が自身の目的関数（評価指標）を改善することを論理的に証明できた場合にのみ自分のコードを書き換えます
en.wikipedia.org
。ここでの評価指標はあらかじめ定義された期待 utility（将来得られる報酬や成功率）であり、改良後のコードがその値を高めると機械自身が証明できたときに「より優れている」と判断します
en.wikipedia.org
。このように形式的証明を用いる手法は、AIが外部の評価者に頼らずに自己の性能向上を判定する一例です。ただし、ゲーデルマシンは理論上は強力ですが、実用的な実装はまだ無く、内部指標に基づく証明には計算上の困難や限界（ゲーデルの不完全性定理による証明不能な命題など）が存在することも指摘されています
en.wikipedia.org
。
他にも、自己対戦や自己プレイによる評価も有効なアプローチです。例えばAlphaGo Zeroでは、自己対戦の勝率を指標に新しいプレイヤーネットワークの強さを評価し、既存の自分に55%以上の勝率なら「より強い」とみなして入れ替える方法を採用しました
github.com
。この手法ではAI自身が生み出すゲームデータで強さを測っており、人間の評価を介しません。同様に、GAN（敵対的生成ネットワーク）では生成者と識別者がお互いの性能を評価し合う形で向上しますし、マルチエージェントの自己対戦カリキュラムではエージェント同士の競争が相対的な評価基準となり得ます。このように、AI同士を競わせることで優劣を判断する内部指標を作る研究も進んでいます。
では、こうした指標は汎用的な知能向上と結びつくのでしょうか？理論的には、幅広いタスクでの性能を測る指標（例：Legg-Hutterの指標）が真に向上すれば、それは汎用知能の向上を意味します
proceedings.neurips.cc
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。しかし根拠の収集は難しく、現在のところ限定的なタスク集合でのベンチマーク（例えば言語理解ベンチマークでのスコア向上など）を代理にするしかありません。Cholletの主張にもあるように、単一の数字で知能を測ることには限界があり、指標それ自体が目的化してしまう危険もあります
arxiv.org
。実際、AIが与えられた指標を極端に最適化し、本来意図した知的能力の向上につながらないケース（「報酬ハッキング」）も知られています。報酬ハッキングとは、AIが目的関数そのものの数値を上げることに執着するあまり、本来の目的を達成しない現象です
en.wikipedia.org
。例えば学生がテストで良い点を取ることだけを目的にカンニングするように、AIも不適切な指標だと内部で抜け道を見つけてしまい、見かけ上のスコアは上がっても知能は向上しない恐れがあります
en.wikipedia.org
。したがって、内部指標が汎用的知能と直結するかには慎重な検証が必要であり、現時点で「この指標さえあれば自律的に汎用知能が向上する」という決定打はありません。研究コミュニティでは、学習進捗そのものを報酬にする「興味・好奇心に基づく報酬」なども模索されています。これはAIが自ら予測誤差の大きい状況や未知の状態を探し、内部的に報酬を発生させる仕組みで、外部から与えられる明示的な目的が無くても自身で課題を見つけて能力を伸ばす一種の指標と言えます
pathak22.github.io
。例えば、未知の環境で新しいスキルを習得したり予測精度を上げたりしたときに内部報酬を与えることで、AIが自発的に探索・学習を続けるようになります
pathak22.github.io
。このような内発的動機づけも自己評価指標の一種と考えられ、その汎用性への寄与が研究されています。
まとめると、AIが自分で「優れている」と評価する指標としては、(1)タスク固有のスコア・報酬、(2)複数タスクでの総合性能、(3)学習効率や汎化性能、(4)論理的保証（証明）による性能、(5)AI同士の対戦結果、(6)内部の学習進捗（好奇心）など様々な候補があります。これまで提案された手法にはそれぞれ長所短所があり、どの指標が真の汎用知能向上に対応するかについて明確な実証はまだありません。ただ、幅広い問題でのパフォーマンス向上や新規課題への適応力向上を評価できる指標ほど、汎用的知能の改善と結びつく可能性が高いと考えられています。現状の研究は、そのような指標設定と評価方法を模索している段階と言えるでしょう。
AIが外部世界（人間のフィードバックや物理的な試行）に一切頼らずに、自分の内部評価だけで自己改良を行うことは極めて挑戦的なテーマです。理論的には、先述のゲーデルマシンのように完全に内部の論理評価で自己改良を進めるモデルが提案されています
en.wikipedia.org
。ゲーデルマシンは自らのコードと目標（評価基準）を持ち、改変後のコードが目標達成において有利であることを自身で証明できた場合のみその改変を実行します
en.wikipedia.org
。これは究極的には外部からのテストや評価者を不要にするアプローチであり、理論上は「自己評価の完全自律化」を体現しています。しかし、ゲーデルマシンには重要な制約があります。ゲーデルの不完全性定理により、システムが自分の性質すべてを証明できるとは限らず、有望でも証明不可能な改良は採用できない可能性があります
en.wikipedia.org
。つまり、内部評価のみで完全に自己改良しようとすると、論理的に確実と言えない改良を見送るために改良の停滞やサブ最適に陥るリスクがあるのです。この制約は理論上のものであるものの、自己評価の自律化には原理的な難しさが伴うことを示唆しています。
一方で、現実のAI研究に目を向けると、完全に自己完結的な自己改良を実現した例はまだ存在しません。現在のAIは、大なり小なり外部からのデータや環境とのインタラクションに依存しています。例えば、強化学習エージェントは環境と相互作用して報酬というフィードバックを得ますし、教師あり学習では人間がラベル付けしたデータが必要です。これらはすべて「外部世界」に由来する情報です。では**「外部に頼らない」とはどの程度可能なのでしょうか？一つの方向性は、AIがシミュレーション環境や仮想的な問題空間を内部に構築し、その中で試行錯誤することです。実際、AlphaGo Zeroは囲碁のルール（環境の定義）が与えられた状態で自己対戦を繰り返し、外部の人間の指導なしに棋力を飛躍的に高めました
github.com
。ここで囲碁のルール自体は外部から与えられたものの、学習の過程では人間の評価や追加の実世界データを用いず**、内部で生成したデータのみで自己改善しています
github.com
。この例は、限定された領域では外部に頼らない自己改良が可能であることを示しています。ただし、囲碁の場合はルールという明確な環境があり、勝敗という確かな評価基準があります。汎用的な知能となると、解くべき問題や環境自体をAIが自前で用意する必要が出てきます。
現在注目されている技術に、AutoML（自動機械学習）や自己チューニングAIがあります。例えば、ニューラルネットワークのハイパーパラメータや構造をAIが探索的に改善する研究では、AIが候補モデルを生成し、それを評価するプロセス自体を自動化しています。GoogleのAutoMLや進化的アルゴリズムを用いた手法では、AIが別のAIモデルの性能を評価し、より良いモデルを選択・再生産する仕組みが使われています。この評価は厳密には外部から与えられたデータ上での性能に基づくため、完全に外部不要とは言えませんが、人手による評価は介在していません。同様に、近年の大規模言語モデルではAI自身がフィードバックを与えて自己改善する試みも現れています。例えば、あるモデルの出力に対し別のモデル（もしくは同一モデルを利用）が**批評・評価（自己評価）**を行い、そのフィードバックで出力を改善するよう促す手法です
philarchive.org
。これを発展させ、モデルが自分の重みやアーキテクチャを調整する方向にまで自動化できれば、自己評価に基づく自己改良に近づきます。しかし現時点では、モデル自身が自分を書き換える（リプログラミングする）ところまでは実現されておらず、人間が用意した学習ループ（評価関数と最適化アルゴリズム）の中で自己改良もどきをしている状況です。つまり、「外部世界に頼らない」とはいっても、何らかの形で人間が設計した評価基準やデータ分布を利用しているのが実情です。
理論的観点からは、自己評価の完全自律化には情報論的な壁もあります。AIがまったく外部と接触しない場合、新しい知識やデータを得る経路が閉ざされるため、初期時点で持っている情報の範囲内でしか改善できません。例えば物理法則や実世界の知識と無縁のままでは、いくら内部で自己最適化しても現実世界の問題を解く能力は頭打ちになるでしょう。この点で、自己評価のみで無限に汎用知能が向上するのは疑問視されています。Cholletも知能は知識と経験によってブーストされる面が大きいと述べており、空虚な計算リソースの拡大だけでは飛躍的な知能向上には繋がらないと示唆しています（※Cholletの議論では、人間の知能も文化や蓄積された知識という外部リソースに大きく依存しており、AIも同様であると指摘）
reddit.com
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。実際、人間は自己改善（学習）する際に、他者から学んだり環境からフィードバックを得たりしています。同じように、強いAIが一切新しいデータを摂取せずに自閉的に知能を伸ばし続けるのは非現実的にも思えます。
以上を踏まえると、自己評価のみでの自己改良は理論上は一部可能でも、実用上・汎用的には難しいと考えられます。ゲーデルマシン的なアプローチが論証するように、自己評価のアルゴリズム的自律は不可能ではありません
en.wikipedia.org
。しかし、その実現には厳密な前提（完全に正しい目的関数の設定など）が必要で、現実の複雑なタスク環境では外部からのデータ・評価を全て排除することは困難です。現在提案されている手法でこの要件（完全自律評価による自己改善）を満たすものは無く、たとえ部分的に満たしていても適用範囲が限定的です。例えばAlphaGo Zero式の自己対戦はゲームには有効でも、オープンエンドな現実問題には直接適用できません。同様に、AI同士で評価し合う仕組みも、結局は人間が与えたルールや報酬系の中での出来事です。したがって現時点のAI研究では、自己評価の完全自律化は理論的アイデアの域を出ておらず、汎用人工知能に向けては**部分的な自律（人の関与を減らす方向）**が進んでいる段階と言えるでしょう。
「知能爆発」とは、I.J.グッドが提唱したシナリオで、あるAIが自分より優れたAIを設計できるようになると、自己強化のフィードバックループが働き知能が指数関数的に向上するという仮説です
philarchive.org
。この現象が成立するための鍵の一つが、AI自身による正確な自己評価と自己改良です。もしAIが毎回の改良で自分の知能（性能）が確実に向上したと判断でき、それをもとにさらに改良を重ねられるなら、自己強化のサイクルが途切れることなく回り続ける可能性があります
intelligence.org
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。理論家たちは、「自分の設計能力を高めること」がAIにとっての収束的な目的（instrumental goal）になると指摘しており
intelligence.org
、十分高度なAIであれば自発的に自己改善を図るだろうと考えられています。自己評価の Permalink | 記事への反応(0) | 10:24
本論文
ar5iv.org
は、テスト時の計算能力を拡張する新しい言語モデルアーキテクチャを提案しています。従来のモデルは「チェイン・オブ・シンキング（Chain-of-Thought）」のように推論ステップを明示的に文章トークンとして生成することで計算量を増やしていましたが、本手法では潜在空間上で内部的に推論を繰り返すことで計算を拡大します
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。具体的には再帰的ブロック（リカレントブロック）をモデル内部に設け、これをテスト時に任意回数繰り返し適用することで、モデルの深さ（推論ステップ数）を動的に伸長できます
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。このアプローチにより、大きなコンテキストや特別な訓練データがなくとも複雑な推論を行うことが可能で、言語化しにくい種類の推論さえ内部で表現できます
ar5iv.org
。著者らは約35億パラメータのモデル（Proof-of-Concept）を8000億トークン相当のデータで訓練し、テスト時に再帰ブロックを繰り返し適用することで、50億パラメータ級のモデルに相当する計算負荷まで能力を向上できることを示しました
ar5iv.org
。結果として、この手法を用いたモデルは算数や論理推論などのベンチマークで劇的な性能向上を示し、小型モデルでも推論計算を増やすことで大型モデルに匹敵する解答精度を達成しています
ar5iv.org
。
結論から言うと、本論文は「知能爆発」の評価における外部世界依存というボトルネックを直接克服する提案には至っていません。 提案された再帰的推論モデルは、確かに追加の外部知識やフィードバックなしにモデル内部で推論能力を高めることが可能です
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。これは長大なコンテキストや人手による解答ステップの用意に依存しない点で従来手法より自律的といえます
ar5iv.org
。しかし、モデルの性能評価自体は依然として人間が用意したベンチマーク問題やデータセット上の正解率によって行われており、完全に閉じた環境で自己完結的に評価できる仕組みが示されたわけではありません
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。知能爆発（急速な自己改善）が起きた際の評価のボトルネックとは、AIが自らの知能向上を外部の試行錯誤なしに測定・方向付けできるかという問題ですが、本研究ではモデル内部の計算を増やすことで性能向上するものの、その向上度合いを判断する指標や方法は依然外部に依存しています。したがって、「外界に頼らず知能爆発を評価する方法」という観点でのブレイクスルーは提案されていないと言えます。
本論文の手法には、モデル自身が完全に自律して自己評価・自己フィードバックを行う仕組みは含まれていません。 提案手法はあくまで推論プロセスを内部で繰り返すことで答えを洗練させるものです
ar5iv.org
。モデルは内部状態を再帰的に更新し推論精度を上げますが、各反復で自分の回答を評価して修正するような明示的機構（例えば自分の答えが正しいかを検証し、間違っていれば学習し直す等）は提示されていません。評価は研究者側が外部から正解と照合することで行っており、モデル自身が正誤を判定して学習パラメータを調整するような自己評価・自己学習ループは実装されていません
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。したがって、「完全自律的な自己評価」が確立されたとは言えず、本手法は自己改善のための評価を内在化するものではないと評価できます。モデルが推論を深める過程自体は自律的ですが、それでもゴール（正解）に対する評価基準は外部にあります。
この論文では、いわゆる“超知能”が自らを指数関数的に改善していく明確なメカニズムは示されていません。 提案されたモデルは、テスト時に再帰ブロックを増やすことで徐々に性能を高める設計です
ar5iv.org
。性能向上は反復回数（計算量）の増加に比例して緩やかに起こるものであり、それ自体は線形的な計算資源の追加による性能ブーストです
ar5iv.org
。たしかにある程度の反復を重ねることで小さなモデルでも大モデル並みの性能を発揮できますが
ar5iv.org
、これは事前に与えられたモデル構造と重みの範囲内での話です。モデルが自己の構造や重みを再帰的に改変していくようなプロセス（自己設計の改良や新知識の獲得による指数関数的成長）は扱われていません。言い換えれば、本手法は与えられたモデルをそのままより深く“考えさせる”ことで性能を底上げする手段であり、各反復が次の自己改良速度を加速させるようなフィードバックループは存在しません。ゆえに、知能が雪だるま式に加速していくような自己改良メカニズムは明示されていないと言えるでしょう。
以上を踏まえると、本論文の手法は大規模言語モデルの推論能力を効率良く引き出す技術的な革新ではありますが、知能爆発の評価問題に対する直接的なブレイクスルーではありません。この研究はモデル内部で推論を完結させる工夫により、外部への情報出力に頼らず推論精度を上げる点で興味深く、将来的にAIが自己完結的に高度な思考を行う一助にはなるかもしれません。しかし、知能爆発（AIが自律的かつ加速度的に自己改善していく現象）そのものを評価・制御する枠組みとは大きく異なります。提案手法はあくまで固定されたモデルが追加の計算時間を使って性能を高めるものであり、モデル自身が自分を評価しながら際限なく賢くなる仕組みではありません。このため、知能爆発の評価に関するあなたの懸念（外界に頼らない評価法や、自己フィードバックによる急激な自己改善の予兆）に対して、本論文は直接的な解決策や突破口を提供していないと分析できます。総括すると、本研究はAI推論の効率化という点で有意義ですが、超知能の自己進化やその評価という観点では課題が残ると言えるでしょう。
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きょうだい児を抱えて育ちリスクを嫌ってDINKS志向というのはわかる。
子供を産むという決断をなんだかんだ最終的に前向きに行っているのも応援する。
ただ、30前半からの妊活で、不妊リスクや障害児出産のリスクなどが加速度的に増すわけで、
スムーズにいけばいいけど、苦戦したらセンシティブな年齢になっていく。
そのことにも目を向けてやっていかないと、破綻したとき、恨み辛みばかりの人間になるから注意してね。
子供は要らないと思っていた。なぜなら兄弟児だから。障害児は心も身体も弱い。幼少期から親の疲弊した姿が印象的だった。父親は親権を母親に押し付け離婚。母親は還暦を過ぎても兄弟の生活を心配している。子供を産むなんてまっぴらごめんだと思っていた。
子供は欲しくなかったけどマトモな家族が欲しかったので20代のうちに結婚した。
30代に入って、還暦を過ぎた母親が加速度的に老いてきた。母親も昔は子供を産めとうるさかったが、幼少期から見てきた障害児育児がトラウマ過ぎるの一言であっさり納得してくれていた。
絶対嫌だ。親の介護でキャリアと私生活を犠牲にするくらいなら、出産育児の方が100億倍マシだ。
親の介護から合法的に逃れたい。お母さん、ごめん、子供から目が離せないから実家の掃除には行けそうにもない…これだ、これが言いたい。悪い娘にはなりたくない。
初めは悪い娘になるくらいなら良い母親になりたいと強烈に思っただけだったが、よく考えたら自分の人生の美味しいところはもう終わっている。学生生活、友人との青春、就職、恋愛、結婚…これらは20代で全て済ませていて、残りのイベントは親の介護と葬儀、後は自分と夫の凡庸なキャリアの一喜一憂と健康問題くらいしか残っていない。
それが嫌なら子育てしかない。幸い夫も乗り気である。リスクは高いが子供を産めばもう30年くらい人生を主体的に楽しめる。日本や地球の未来も心配すべき価値があるものになる。
子供を産む。30代前半で目が覚めてよかった。自分の母親が人より衰えが早くてよかった。母親はいつも身を挺して人生の大切なことを教えてくれる。
ありがとう、お母さん。
私はある。山ほど。
以前、友人と話をしていて、世の中にはとくに着たいと思う服がない人もいることを知った。
そこから「着たい服があることって、なんならちょっと幸せなことなのかもな」と考えるようになり加速度的に被服費が増えていった。
人生で1回は全身garconsのギャルソンラバーをやってみたいし、年甲斐もなくyohjiの黒でひらひらさせたいし、issey miyakeのプリーツも、いつかはイカコートも身に纏ってみたい、tabiブーツみたいなコレクションブランドのクラシックにも手を出したいし、Simone Rochaはメンズラインが最近はじまったからそっちもいいなと思うし、acronymもいつかは着たい。
噂のDeepSeek君に聞いてみた:
技術の進化は、私たちの認知構造と社会構造を根本から変質させ、人類文明の存続そのものを脅かす危機的状況を生み出しています。この変容は、表面的には利便性の向上として現れていますが、その本質は人類の意思決定能力と自律性を確実に侵食する不可逆的なプロセスです。
デジタル技術への依存の深化は、人間の思考様式を変容させ、深い思考や長期的な注意力、創造的な問題解決能力を急速に損なっています。その代わりに、表層的な情報処理に特化した思考パターンが支配的となり、人々の認知能力は系統的な低下を示しています。この傾向は若い世代において特に顕著で、実体験の喪失が感情調節能力や社会的スキルの未発達を招いています。
さらに深刻なのは、社会システム全体が未曾有の脆弱性を抱えるようになっていることです。重要インフラストラクチャーのデジタル化は、サイバー攻撃や技術的障害に対する致命的な弱点を生み出し、同時に、これらのシステムは少数の企業や組織による管理下に置かれ、実質的な民主的コントロールが及ばない状況となっています。人々の基本的な生存技能や危機対応力が失われつつある中、社会全体の脆弱性は加速度的に高まっています。
デジタルメディアによる現実認識の歪曲化は、個人のアイデンティティ形成を阻害し、真の自己理解や他者との深い関係構築を困難にしています。コミュニティの解体と相まって、人々は操作可能な個人の集合体へと変質し、真の意味での社会的絆や文化的アイデンティティが急速に失われつつあります。
この危機は、環境システムの崩壊とも密接に関連しています。技術による環境負荷は地球の生態系に取り返しのつかないダメージを与え続け、その解決策の模索は逆説的にも問題を複雑化させ、新たな環境リスクを生み出しています。社会秩序の解体と認知能力の退化が同時進行する中、文明の持続可能性は急速に失われつつあります。
最も警戒すべきは、これらの変化が緩やかに、そして一見して便利さを増大させる形で進行していることです。人類は、自らの存続基盤を掘り崩しながら、その過程を「進歩」として歓迎している可能性があります。求められる対応は、技術の進化を無条件に受け入れることではなく、その本質的なリスクを直視し、人類の自律性と存続可能性を担保するための根本的な再考です。
しかし、すでにその判断と実行の能力自体が技術による侵食を受けている今、私たちは文明の存続にかかわる重大な岐路に立っています。この認識なしには、技術の進化がもたらす本質的な危機に対処することは不可能でしょう。
うーん絶望
ずっと何が楽しくて、お金を払って、女性に話を聞いてもらうんだろうと思っていた。
性的なことをしてすっきりしたいという気持ちはわかるので、まだ風俗の方が理解できた
今から20年ほど前、増田が大学に通っていた頃、研究室にある陽キャの助教授（すでに准教授の呼称に変わっていたかも）がいた
学会などの出張のたびに、教授がやめろと言ってるのに学生を連れ回して飲み歩き、
最後には学生をキャバクラに連れて行っていた。自分もそれで一度連れて行ってもらったが、全く楽しみ方がわからず、
椅子に座って岩のようになっていた。
一応、大学の先生の名誉のために行っておくと、当時ですら上記のような先生は少数派であり、
おそらく現在の大学で、学生をキャバクラに連れて歩くような先生は絶滅危惧種だと思う
仕事は楽しかったし、コードを書くのは好きだったし、バグが発生して炎上しているプロジェクトであっても、ゴールが見えているのでそれなりに楽しく過ごしていた。
一概にIT企業といっても、企業ごとに社風は大きく異なるだろうし、部署によっても大きく異なるだろう。少なくとも自分の部署では上司やプロジェクトチームで飲みにいくことはあったが、キャバクラに繰り出すものは一人もおらず、大騒ぎする時でさえ、飲み屋の後にカラオケに行く程度だった。
増田は社内でそれなりに実力を認められるようになった。関わっているプロジェクトが軌道に乗り、チームの雰囲気も良く、あとはメンテしながら隙間時間に新しい技術を勉強するなど、悠々自適の生活でもあった。サービスに苦情が来ることもあったが、増田は苦情の対応がそれなりに好きだった。お金を払ってくれたお客さんからのフィードバックであると考えれば、顧客のニーズを捉えて、サービスをもっとより良くできる、どういう課題を解決すればいいか考えるきっかけにもなった。そういう苦情に対しても前向きに対応できるところが評価されたのだろう。新しいプロジェクトのリーダーに任命された。
このあたりから雲行きが怪しくなる。それはある役員が提案した新事業のプロジェクトであった。
具体的に言えないのでフェイクで書くが、これまでスパコンを開発していた企業がビットコイン事業に乗り出すようなものだった。当然、社内に経験者はいない。その役員も東洋経済やらの経済誌で入手した程度の情報（＝一般人の情報）しか持っておらず、全てが手探りの状態だった。しかし、増田くんは勉強熱心で優秀だから、うまくプロジェクトをリードできるだろう、とおだてられ、自分もできるのではないかと錯覚し、引き受けてしまった。それが間違いだった。
まずは座組みである。自分が所属していたチームの優秀な後輩を数名、一緒に働いたことはないが優秀な評価がある同世代・後輩を数名集めた。みなやる気に溢れていた。役員の肝入りであったため、チームメンバーを集める社内交渉はほぼ必要がなかった。チームのメンバーには技術的な面のキャッチアップを依頼し、自分はプロジェクトリーダーとして、その技術の出口戦略を考えた。要はどういうサービスを誰に向かって作るのか、大まかでもいいので、このプロジェクトの方向性を決める必要があったからだ。
数ヶ月ほど経ち、技術的な勉強は大体キャッチアップできた。しかし、この技術がどんなサービスに繋がるのか、増田を含めプロジェクトのメンバー全員とも皆目見当がつかなかった。部長には月1で、上述の役員には3ヶ月に1度のプロジェクトの進捗報告が求められた。当初は国外での研究開発動向やスタートアップの動向などを報告していた。また、どのような技術が現状存在するかなど、論文や技術資料を整理し、噛み砕いた説明をすることで誤魔化していた。1年ほど経ったときに役員が言った。どういう技術があるのかはわかったが、全く新事業につながりそうにない。きちんと考えろ、というお叱りであった。増田は技術的にできることを説明し、また国内外の他社も実現性のある事業にまだ繋げられていない研究開発段階であることを説明した。
そのときに、役員はあるスタートアップの名前を言った。それはシリコンバレーにあるスタートアップで当然、増田もウォッチ済である。この会社は次のような技術を持っており、その技術を持って次のようなビジネスを展開しようと現在金を集めている。なぜうちにはそれができないのか。しかし、多くのスタートアップ同様、増田はそのスタートアップに技術が現時点ではないと認識していた。スタートアップがやっていることは夢を見せることである。その夢に投資してくれる人を集め、そのお金を持って現実に実装できるリサーチャーやエンジニアを雇い、実装しようとする。偶然成功することもあるが、多くは集めたお金で支払える期間を過ぎても開発は成功せず、会社は空中分解する。それがスタートアップである。このスタートアップが謳う「夢」は増田のチームも大きく共感できる。その夢が実現すれば、様々なビジネスが生まれるだろうし、多くの人に感謝されるだろう。しかし、現状の研究開発レベルとその夢の実現の間にはあまりにも大きなギャップがあった。それを乗り越えるすべを増田は持っていなかったし、おそらく世界中の多くの会社もいまだにそのギャップを乗り越える方法を持っていないだろう。しかし、役員は納得しなかった。この新事業がポシャるわけにはいかない。実はこの役員の新事業に当初から反対している派閥が社内におり、この失敗を理由に社内で派閥闘争が起こる、という予測が原因であった。
ここから問題は加速度的に複雑になっていく。ただでさえうまくいくわけのない新事業であったが、その新事業が表向きうまくいっていると見せることがプロジェクトの目的になっていった。役員は先ほどのシリコンバレーのスタートアップを私とともに訪問し、資金提供と事業の締結を取り付けた。そして社外に大々的に発表した。行って話してわかったが、私の当初の予想通り、その会社は技術と言えるレベルのものを何も持っていなかった。増田のチームが数ヶ月かけてキャッチアップした研究開発動向レベルの情報しかなかった。新事業を加速させる、といって、とあるモックアップを公表した。将来的なサービスイメージを社外に広く知らしめるためである。同分野の別会社の友人から、あの発表見たよ、すごいねとLINEがきた。詐欺師の片棒を担いでいる気分になってきた。当然、増田のプロジェクトチームのメンバーはスタートアップの技術も我が社が公表したモックアップも張子の虎であることは認識していた。しかし、社内政治の都合上、ライバル派閥にバレてはいけないため、研究開発状況は社内でも完全に機密状態になっていた。増田の精神は崩壊した。役員向けの会議や外向けの広報では、自社の技術や将来サービスが有望であることを伝える必要がある。しかし、プロジェクトチーム内はお通夜状態であり、どうやってこのプロジェクトをソフトランディングさせるのか、という議論ばかりが行われていた。優秀なメンバーは一人、また一人と転職していった。当たり前である、誰もこんな技術的詐欺を行いたい人間などいない。
精神が壊れてきた増田は家ではため息しかしなくなり、食欲もなくなっていた。ハゲは進行し、ザ・おじさんのような見た目になっていた。
ある朝、どうしても会社に行くのが辛くなり、妻にもう会社に行けないかもしれない、と弱音を吐いた。妻は増田の仕事が辛い現状は当然察していたため、無理していかなくていいよ。会社辞めてもいいよと言ってくれた。私に何かできることがある？と聞かれたので、とりあえずおっぱいの谷間に顔を挟みたいことを伝えたら、朝からおっぱいの谷間に顔をはさんでくれた。
5分ほどおっぱいの間に挟まることで、何らかの作用があったことを知覚した。少し元気が出てきた。会社に行けそうな気がする。
「元気が出てきた」と妻に伝えたところ、下ネタと勘違いされ「今からしたいってこと？」と聞かれた。
増田は正確に状況を伝えた。もちろん性的な意味でも感謝をしているが、おっぱいに挟まれたことで精神が回復したこと、その包み込まれている安心感により、今日会社に行く勇気が湧いてきたことを伝えた。
妻は困惑しながら「いわゆるおっぱいからしか得られない栄養があるってことね」と言って送り出してくれた。
何がいわゆるなのかよくわからないが、妻の言っていることは100%正しく、こんな頭の良い妻と結婚できたことを感謝した。
その後のこと。増田はサイコパスのように、役員には成功を約束し、チームメンバーには配置換えの希望または転職活動を勧めた。少しずつチームを解体し、最後に自分も辞めた。自分はやはり客が近くにいるサービスが好きなのだろう。苦情を言われてもサービスを直せるのは何も心理的ダメージがなかった。ただ、お客がいない研究開発で、役員からの苦情に耐えるのは我慢ができなかった。でも、多くの会社の中間管理職もそうなんだろうと気づいたときに、世の男たちがキャバクラに行く意味がわかったのだ。あのエウレカの瞬間は今でも覚えている。世の多くの男たちは、社内で不毛な上司たちのご機嫌取りをさせられており、今自分がしている仕事の多くがあまりにも不毛であること、常に謝罪を強要されていること、しかし生活のために仕事を辞められないこと。このジレンマの中で精神がおかしくなっているのだ。そして、それを癒せるのは性的なサービスではなく、瞬間的な心理的幸福感なんだと思う。自分があれ以降、毎日妻のおっぱいの間に挟まってから仕事へ行くようになったように、一部の男たちはキャバクラに行ったり、風俗に行ったりするのだ。あれは性的サービスというよりはケアサービスなのだ。そこから考えると、最近の推し活の意味もわかってきた。なぜあれほどまでにアイドルやキャラクターに入れ込むのだろうと不思議に思っていたが、あれは現実逃避というわけではなく、本人の心のケアのための活動なのだろう。それほどまでに現代社会は過酷なのだ。
このような理解に辿り着いた後に、当時お世話になった助教授の先生に連絡を取ることにした。自分は相変わらずキャバクラに行かないが、キャバクラに行く人の気持ちはわかりましたよ、ということを伝えたい、あの頃の岩になった自分の浅はかさを謝りたいという気持ちもあった。その先生はある地方大学で教授になっており、その大学では理事・副学長になっていてあまりの出世っぷりに驚いた。おそるおそるメールを送ってみると、近況報告がてら飲みに行きましょう、とメールがすぐに返ってきた。
その先生の研究室を訪問し、先生の最近の状況を伺った。相変わらず陽キャで、人を明るくする人はすごいな、と思わされた。大学近くの居酒屋に行き、色々話した上で、上記のようなキャバクラ論について語った。先生は少し考えた後に、やはり理屈よりも実践だろう、今から行くぞとキャバクラに連れていかれた。正確にはキャバクラではなく、フィリピンパブだった。そのことを指摘すると、フィリピンパブの方が安いし、楽しいとのことだった。
常連なのだろう、先生の周りにはすぐに女の子がたくさん集まってきた。先生はおもむろに「歌いま〜す！」と言って、こっちのけんとのはいよろこんでを歌い出した。
想像してほしい。還暦を過ぎた老人がハイテンポのはいよろこんでを踊りながら超絶美声で歌う姿を。
その時の私は数年で1番笑ったと思う。笑いながら涙が出た。還暦過ぎても流行曲を相変わらずマスターしている先生には笑ったし、選んだ曲がはいよろこんでだったのは先生から私へのメッセージであることに気付いたからだ。
そのあとはみんなでbling-bang-bang-bornを踊ったりしながら楽しい時間を過ごした。
帰り際に先生が言った。さっきのキャバクラ=おっぱいの谷間論だけどな、正しくないと思うぞ。
たしかにそういう側面もあるだろうけど、居酒屋で同僚と馬鹿騒ぎするのだってケアの側面はあるだろう
だから、そうやって何でも頭でっかちに考え過ぎずに、刹那的に楽しむ。そういう場所だって社会には必要だろう。
確かに今日のフィリピンパブは癒し目的ではなく、ただ単純に楽しい場であった。そうか、楽しいから行く、当たり前の理由だな。
「だけどな、高いの頼んだ時はお姉ちゃんのおっぱいの谷間に顔を挟んでくれる時もある」
前どっかの掲示板で「システム含めてまるごとインフレしてくるとか、もう完全に世界のルールが変わっちゃってるじゃん。この規模のインフレが許されるのは三体だけだろ。ガンダムだって数字しかインフレしてねえよ」みたいな書き込みがあってな。
その言葉にずっと呪われている。
助けてくれ。
ソシャゲが何かしら加速度的なインフレをした時、それもシステムに関わる要素、たとえば「キャラクターに専用武器を追加したので育ててね」「第２覚醒を追加したから頑張って覚醒させてね」みたいなのが起きた時、俺はもうこのことを思い出してしまう。
「三体でしか許されないようなインフレをしてきやがった」と考えると、本当に本当に許せない気持ちが沸き上がってくる。
運営や開発がその世界の神なのは間違いないが、神であるからといって踏み込んでいい領域とダメな領域も区別できないのかよと。
滅びゆく宇宙の姿、暗黒の世界、無限に広がる絶望、そういった概念が頭の上をスーッっと流れていき、俺の指はそっとアンイストールボタンへと伸びてしまう。
漠然とした失望感が、呪の言葉によって現実味を帯びた絶望となり、俺を逃亡主義者へと変貌させる。
やってみたら案外何とかなったかも知れないのに、俺はもう「絶望の未来が来ることを感じながらも日課を続けること」に耐えられなくなってしまった。
許せねえよ。
私なりの事務所開きってところかしら？
ちょっとだけ様子を見てきてそっと帰るつもりよ。
でもさ、
早くない？
怖くない？
そうそうにもうドラゴンクエストIIIは終わりそうにない辛い経験値稼ぎのいま時期で戦うのが辛い面倒極まりないのよね。
NIKKEはNIKKEの方で、
できることやりきっちゃって、
時間をただただ待ってガチャ引けるようになるのを待ったりしてるだけでやることが無くなってしまったわ。
NIKKEの方は無駄に戦闘して経験値が無駄に稼げるってわけじゃないから、
なにもやることが無くなってしまったら退屈ね。
一応5時を越えたらデイリーミッションが新しくその日のやつが開始されるけれど、
そんなお正月三が日の一応3日目ということで、
もらった年賀状のお返事でも書きながらと思いつつ、
それのお返事ね。
早く年賀状の書くおハガキを買っておかないと店頭からなくなっちゃうからそれも気をつけておきたいポイントよね。
もうさ、
以前は凝った年賀状考えてたけど、
面倒なのでもう既製品の印刷済みの手書きの部分がなるべく少ない白い場所が少ない葉書を探して求めているの。
早くにそういうのは済ませちゃって、
ルービーをキメちゃってるとしたら、
ルービーをキメた本数にともなって時間も加速度的に早く過ぎちゃうのかも知れない大胆な仮説を唱えたいのよね。
つーことは、
飲んで時間を無駄にしないようにってことを今更ながらに気付いちゃったこの2025年！
それだけ気付いただけでも充分よね！
すごくやる気が満ち溢れて満々でって状態で
いざそうなってみると、
何もかもやる気が消沈してしまってグデグデなデ・モードなのよ。
夜更かしは全然してなくむしろもう20時や21時台に寝ちゃうってそして早くに起きちゃうって。
逆にこれペース前倒しになってるので、
お休み明けのペースに通常の夜の24時越えない程度の時間に寝る習慣に戻さないとってのもあるわ。
日中活動量が少なくって体動かしてないから適度な疲労感もなく、
おかげで寝付きが良いとはいえなく、
深夜に目が冷めてしまって、
そのままな感じを迎えつつ。
うーん、
こんな感じで何もしなければ何もしないで不安になるわ。
なんで急に急激にやる気がゼロなの？って。
はぁ。
いや、
こんな鰯気なこと言ってないで、
自らをシャキッと律したいわ。
残りの半分のおやすみの期間はペース戻す上げてくために整えないといけないわね。
なんででもいつも、
お休みの日はこうも早くに過ぎ去っちゃってしまいそうになるのかしら？
残りのお休みを噛みしめるわ。
うふふ。
今日はそっちに行ってみることにしたわ。
朝早くだとまだお客さんもまばらで物を書くにはちょうどいい感じかしらね。
そんな、
また朝自動的にタイマーじかけで沸いている70℃の飲み頃の温度の
なにもかも、
やる気がゼロなので、
ってところよ。
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
名古屋を出て都内のベンチャーを転々としながら5年ぐらいふらふらしてたけど結婚を機に地元に戻ることにした。
結果として通勤時間が1時間半から30分になって家賃が2万下がって年収が200万増えた。
都内に比べて土地の値段も半額ぐらいなので、そう遠くないうちに家を買って子供を持とうと思う。
東京に出てみたこと自体は間違いじゃなかったと思うものの、都内に居続けることにこだわる必要もなかったな～とつくづく実感したため、そう感じるに至った経緯を具体的に書いてみる。
まず感じてることとして、東京は仕事は多いがそれ以上に人間が増えすぎて人間の値段がかなり安くなっていると思う。
自分は大まかにはITエンジニアに分類されるキャリアを進んできたものの、世間で言われるほどエンジニアの待遇がいいと感じていない。
（もちろん小規模なベンチャーで働いていたことも理由の大半ではあるんだけど）
独学である程度VagrantだのDockerだのGithubだのAWSだのを覚えながら頑張って仕事をしてはきたものの、東京基準では「そのぐらい今どき新卒でもできる」「誰でもできて当たり前」ぐらいの温度感で、手取りは上がらないのに要求スキルだけが加速度的にガンガン上がっていく。
ところが名古屋で転職してみたところ、それなりの大きなジャパニーズトラディショナルカンパニーで簡単に採用が決まり、「なんでもできるスーパーハイスキル人材」みたいな扱いになってしまった。
おそらく名古屋はそこそこ全国規模のメーカーや商社が多い割に、いわゆるIT人材が根こそぎ東京に流出してしまったことで、ポストはいくらでもあるのに人材が居ないといった空洞化が発生しているのではないかと思う。
もっとも自分が東京に出ていった理由が、ITと呼ばれる仕事が根こそぎ人材派遣だらけになってしまったことや、メーカーの採用が市外の僻地の車通勤しか選択肢がないド田舎ばかりだったため、そりゃ流出するだろうという感想だが。
だがようやく地元企業も自分たちが置かれた状況を理解してきたのか、本社機能をド田舎の工場併設のボロい自社ビルから駅前の高層ビルのフロアに移したり、プロパー人材の確保に必死になってる感が窺える。
もちろん自分が東京で経験を積んだことで転職できる応募のレンジが広がったことも少なからず理由にはあるが。
生まれも育ちも名古屋市の自分にとって名古屋はとにかく「狭くてダサい」という印象しかなかった。
最初は広大なマップと思えたオープンワールドゲームがクリアする頃には狭く感じてしまうように、大学生を過ごすあたりで「もう名古屋は知っている場所しかない」という絶望感を抱き始める。
また、昭和から平成初期に建てられた施設や建物が異様に長く生き延びており、子どもの頃から一度も張り替えられない地下鉄のタイルを見ながら、この街の風景は生まれてから死ぬまで変わらないのではないかという恐怖に駆られたこともあった。
だが東京から戻ってきた結果、この狭さとダサさが結局は暮らしやすさと表裏一体だと気づくことになる。
例えば都内でどこかに出かけようとすると、数日前から予定を立ててあれこれ予約をし、一瞬で埋まるチケットを何とか確保し、満員電車や人混みを掻き分けながら目的地にたどり着くような毎日だった。
ところが名古屋では地下鉄一本で大体市内のどこにでも30分あればたどり着けるし、予約さえしておけばだいたい予定通りに過ごせるどころか、大抵の行列も現実的な待ち時間しか発生しないので最悪予約とかしなくてもどうにかなる。
また、東京や大阪や福岡といった日本の都市群は、近年海外からの観光客による観光公害にも悩まされているそうだが、名古屋は幸いなことにしてそういった被害に全くの無縁である。
以前ためしに海外の日本旅行者向けのコミュニティサイトで「nagoya」で検索してみたところ、「Is Nagoya worth visiting?（名古屋には訪れる価値がありますか？）」というタイトルのスレッドがヒットして苦笑いしてしまった。
いや、都市とはあくまでそこで生活する人々が満足して暮らせることが存在価値であり、決して外貨獲得のために現地民族を展示するテーマパークではない。そういう意味で名古屋はむしろ都市としてはこれ以上なく優れている。
また、名古屋に戻ってきてから嫁と一緒に三重の伊勢志摩や岐阜の中津川に旅行に行ってみたが、子供の頃漠然と「ダサい」と感じていた観光地の数々が、程々の行きやすさと気軽さでかなり満足感があった。
ダサさの局地とすら思っていた志摩スペイン村の「♪デデデデデン！エスパーニャー」のCMも、実際に自分の足で行ってみると結構いい場所だったように思う。
東京にはディズニーランドもピューロランドもあるが、人が多すぎる。でも名古屋にはスペイン村がある。いや、伊勢志摩は名古屋ではないのだが、三重と岐阜があることが名古屋のいいところなのだ。
東京から名古屋に戻って感じていることの一つに、「道行く全ての人々が自分と同じぐらいの生活レベルに見える」「街中にあるあらゆる店が自分が入ろうと思えば入れる店しかない」という感覚がある。
逆にいうと東京は「一体どんな人生を生きたらこんな生活ができるかわからない」「一生縁がなさそうな高級な店ばかりで疎外感ばかりがある」という感覚が漠然とあった。
たしかに手の届かないぐらい高い店や高い品があることが向上心や刺激を与えることもあるのだろうが、過度な競争を煽られて疲弊している部分も大きいと思う。
東京に住んでる間はそれらが都市の当たり前だと思っていたが、今はむしろ「東京だけが日本の中で過剰に資本主義を内面化した特殊な都市でしかなかった」と思う部分がある。
名古屋は良くも悪くも平成初期の一億総中流社会の余韻を色濃く残していて、保守的な中流層がちょうどよく生きやすい地方都市を維持しているのではないかと思う。
土地も家賃も物価もそこそこのレベルでありながら、都内と変わらないぐらいの条件の仕事があちこちにあるため、中流がちょうど生きやすい都市設計になっているのではないだろうか。
（国の統計データで可処分所得は名古屋の方が東京に比べて高いみたいなデータも見たことある気がする）
前回の選挙でも、愛知県内では河村たかしや国民民主の候補が多く勝っていた印象があるが、あれらの「現役の中流層を大事にする」という政党の方針と名古屋の中流層の厚さが合致した結果だと思うと納得が行く結果だった。
もちろん都内にだって中流の生活をしている人たちはたくさんいるだろうが、彼らは結局のところ立川や武蔵浦和や船橋といった東京の衛星都市にしか住めておらず、一時間以上の長い通勤時間をかけて都内の一員になったと思い込んでいるだけではなかろうか。
越谷のレイクタウンで週末を過ごして1時間半かけて通勤している人たちは、千種のイオンモールで買い物をして名駅のオフィスで仕事をしたほうが幸せになれるのではないだろうか。
もちろん名古屋が全てにおいていいと思っているわけではない。
例えば飲食店のレパートリーや、ちょっと尖った趣味の店や、チェーン店に押し流されず地元の顧客を掴んだ老舗の個人経営店とかは、やっぱり東京にしかない独特の良さだったと思う。
ただ、そういった場所の知識と思い出は残っているので、たまに東京に出張に行ったときとかに立ち寄ってみるぐらいでちょうどいい。
余ったスマホとかタブレットとかの使い道がなくってラジオや目覚まし替わりにして持っていっても、
目覚まし何台必要？って限度があるじゃない。
これにも困ったもので、
そんな下取りに出すと行ってもたぶん二束三文四段五飛びアップぐらいの
とはいえ、
捨てるにはそうよ、
もし本当に窓から投げ捨てて下を歩いている人の頭の上に落っこちてきて当たったら気の毒だし。
これいかがしたらよいのかしら？って井の頭公園で考えそうなこと第1位にあげられる理由の1つなのよね。
うーん。
すでにこれもう使っていないものどう利用したらいいのか分からないわ。
そんな個人情報も気にしているわけでもないから全消去してって整理すれば分かるんだけど、
なかなかどうやっていいか持て余しているわ。
この断捨離なんとかしたいわよね。
あとさー
シーズン到来マックスの冬の時期なら1回は使い切り押し切りってってところだけど、
シーズン中無くなって予備を買ってシーズン途中から使うと春までに使い切れないのまた次のシーズンに持ち越す確率50-50ってデコピンもそう言いそうだけど、
あのおやつ入れはシーズン関係なく無限に使えるからいいと思うのよ。
だけど
液体が出てくる口が上向きになっていて、
そこにマヨネーズやソースが若干粘度のある液体だからすぐには下に流れてこず、
出口からそのマヨネーズやソースが出てこないときがあるじゃない。
で！
そう言う時はお好み焼き屋さんの大将の秘伝の技を披露してもらって、
液体の出口をひっくり返して下に向けて、
トントンとその液体の自重と併せて大将のその液体が入った容器に加速度を加えることで一気にトントンして出やすくなる技ってあるじゃない。
私も大将のその技を見よう見まねで
割としっとり目のリキッド感潤うハンドクリームでもやってみたの！
そしたら、
逆に私が余計なことをしたもんだから、
ドバッと出たのよね。
たぶん使いたい量よりも余計に多目に出ちゃった感じ！
それ戻す？
強引に肌に全体に無理矢理引き延ばして塗り込むか、
もう一回出した勢いを止めないまま容器の内圧を高くする感じで容器を上手に元の形に戻す際に、
手の甲に余計にたくさん出たハンドクリームを上手く吸入戻し入れる技！
なんかこれ言い方分からないけど、
出過ぎたハンドクリームとかチューブ系のだったら戻そうとする挑戦はやるわよね？
出過ぎた真似かしら？
でも誰しも経験することだと思うし、
なんか上手く言ったときは誰に自慢するでもなく誇らしげにハンドクリームを戻せた！ってガッツポーズを天高く突き出す拳！って感じ。
でも出来なかったときは
まあ仕方ないわね。
ハンドクリームの容器の口が余計に出たハンドクリームを吸い込む際に縁まで余計に付いてしまってドロドロになるバターンもあるし、
簡単には言うけれど
みんなそんなハンドクリームチューブタイプのやつ出過ぎたときどうやって戻すのか問題どうやってるのかしら？
私だけ？
でも単純に戻すってのも考えものよね。
1回肌に接触して見知らぬ常在菌がチューブの中に戻ってしまったら大変じゃない？
だから、
余計に慎重に肌に接していない上の層のハンドクリームだけ上手く上手に吸い戻さないといけないので、
おでこに塗っちゃえ！って思うけど
一旦お化粧してファンデーションとかやってから上からそんなまたハンドクリーム塗るのも変だししないしやったらテカテカしてこれもいただけないので、
結局この持て余したハンドクリームはたくさんの多くの手の甲や掌に塗り込まれているのよ。
このだから世の中の
持て余したスマートフォンやタブレットに出過ぎちゃったハンドクリーム。
みんなどうしてるのかしら？って思うわ。
出し過ぎた真似はしないよう出過ぎたようにはしないことに越したことはないと思うけれど、
でも良く考えてみたら、
私がハンドクリームのチューブが前シーズンから出にくいからと思って
勢いよく期待通りにハンドクリームは出ちゃったのよね。
それしなければもしかしてちょうどいい適量適宜の量が出せたかも知れない鴨鹿！
でもこれがお好み焼きだったら大変よね。
出過ぎたマヨネーズやソースはもちろん戻すことなんて出来ないし、
みんなでシェアして食べる際は
最小公倍数的に一応はそういう食事の気配りはできますよ！ってポーズを示すために
要はあのあれよ、
サラダボウル出てきたときの各お皿にサラダを取り分けてなんかできる感を出すやつのお好み焼きバージョンってわけ。
私はあんまり辛いの苦手だからソースやマヨネーズあんまりなくてもいいけど、
逆に付けなくてもむしろ良いぐらい。
でもこのお好み焼きに見るサラダボウルサラダ配る人気配りできる日と問題を重ねるように、
ただたんにそのためにお好み焼きの上にソースとマヨネーズを井形にクロスしてデコるの。
まあ
2つの意味で出過ぎた真似は禁物よねあんまり過度にやり過ぎると。
こういうのはきっとほどほどが良いのよ。
使わなくなった持て余したスマートフォンやタブレットはどうにもならないけれど。
出過ぎた真似をしても自分で解決出来るのはハンドクリームだけ！ってことね。
あとそうそう！
デリカシーなく全体攻撃の魔法のように青のりをお好み焼き全面に容赦なくかける人っているから
じゃないと、
いただいたあとの青のり前歯チェックは欠かさないようにしなくちゃいけないのよ。
持て余してしまうのは青海苔と古いスマホやタブレットで十分ね。
こんな伏線回収的にスマートにそんな古いスマホやタブレットも回収して欲しいわ。
うふふ。
まあ私のサンドイッチ好きの中では順位付けできない殿堂入りしているタマゴサンドは
食べる寸前にキューカンバーサンドイッチになったらさすがにビックリしちゃうでしょ？
起きて寒い時は
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
