はじめての会食で絶対にやるべき一つのこと

新卒で入社して、初めて任された会食の幹事は、部署の達成会でした。

会食の幹事を任されると、まず「どの店を予約しよう」と考えるかもしれません。でも、いきなり食べログを開いてはいけません。

会食の準備で最も重要なのは、自分一人で良い店を探すことではなく、先輩たちが持っている情報を集めることです。

今回は、社内の達成会や歓迎会など、初めて会食の幹事を任された新卒がやるべきことを、事前・当日・翌日の3段階に分けて書きます。

事前準備：いきなり店を探さない

最初に確定させるのは、次の3つです。

• 日程
• 参加者
• 予算

少人数なら、それほど難しくありません。ただし、参加者が多い場合や、忙しい上席が参加する場合は、日程を合わせるだけでも時間がかかります。規模によっては、2週間から1カ月前には調整を始めた方がよいでしょう。

参加者が決まったら、次に好みや注意点を確認します。特に見落とせないのが、上席のアレルギーや席の好み、店に対するこだわりです。たとえば、飲めるビールの種類まで気にする人もいます。

ただし、本人に一つずつ直接聞く必要はありません。その人と過去に会食をしたことがある先輩に聞いた方が、本人も意識していない好みや、過去の会食で評判がよかった店まで教えてもらえます。

店選びは、検索ではなく情報収集から始める

店を選ぶときも、いきなり食べログなどで検索するべきではありません。まずは、部署やチームの先輩が持っている情報資産を分けてもらいます。

社内には、これまでの会食で使った店や、参加者の反応、使いやすかった席、失敗した条件など、表には出ていない情報が蓄積されています。評価の高い店をゼロから探すよりも、実際に同じ部署の人が使って問題のなかった店を教えてもらう方が確実です。

先輩には、チャットで「おすすめの店はありますか」と聞くだけでは足りません。

「今度、このような会食を設定することになりました。

以前の会食について教えてほしいです」

と伝え、短いミーティングを組んでしまった方がよいと思います。その場では、次のようなことを構造的に聞きます。

• 過去に誰が参加したか
• どの店を利用したか
• 参加者からの評判はどうだったか
• 料理や飲み物に好みはあったか
• 席は使いやすかったか
• 過去に失敗した店や条件はあるか
• 当日はどのような流れだったか
• 会計や費用負担はどうしたか

会食の準備では、いかに詳しい人から情報をもらえるかがほとんどすべてです。使える情報が社内にないときに、初めてゼロから店を探します。

店は料理より、会が成立する条件で選ぶ

ゼロから店を探す場合も、最初から料理の内容を細かく比較する必要はありません。まず確認するのは、次の条件です。

• 参加人数
• 空いている日付と時間
• 座席のタイプ
• 会社からのアクセス

実際には、これらの条件で候補のほとんどが決まります。料理がおいしいかどうかも大切ですが、社内会食では、それ以上に全員が無理なく参加でき、会話しやすいことの方が重要です。

座席については、少なくとも次の点を確認します。

• 個室かどうか
• 靴を脱ぐ必要があるか
• 参加者全員の顔を見渡せるか

どの座席が正解かは、会の目的や参加者によって変わります。だからこそ、自分一人で決めきらず、候補を出したうえで先輩に確認します。

当日：全部を仕切ろうとしなくていい

幹事は、開始の15分ほど前には店に着いておきます。ただし、当日に最も重要なのは、細かな準備よりも会を滞りなく回すことです。

幹事を任されると、ドリンクを注文し続けたり、全員へ話を振ったり、常に忙しく動かなければならないと思うかもしれません。しかし、実際には参加者同士で会話を楽しんでいます。幹事が頑張って動きすぎなくても、次の3つを外さなければ大きな問題にはなりません。

• 乾杯の挨拶
• 締めの挨拶
• 会計

挨拶を誰に頼むか　乾杯と締めの挨拶を誰に頼むかは、先輩や参加者の中で最も役職が高い人に相談して決めます。自分の判断だけで役割を振るのではなく、社内の慣習を知っている人に確認する方が安全です。

会計　全員が同額を支払うとは限りません。上席が多めに出すなど、役職によって傾斜をつける場合もあります。会社の経費を使えるのか、誰が立て替えるのか、いつどのように回収するのかは、会社や部署によって大きく異なります。当日になってから考えるのではなく、事前に先輩へ聞いておきましょう。

翌日：協力してくれた人にお礼をする

会食が終わった翌日は、協力してくれた先輩にお礼を伝えます。特に、店や過去の会食について情報をくれた先輩や、会計で多めに負担してくれた上席には、きちんとお礼を伝えた方がよいでしょう。

あわせて、必要な精算を終わらせます。

• 参加者からの費用回収
• 立て替えた費用の確認
• 会社への経費申請

精算方法も会社によって違うため、分からなければ先輩に聞けば問題ありません。

一人で背負い込まない

初めて会食を任されると、自分一人で完璧に準備しなければならないように感じます。しかし、会食の幹事に必要なのは、すべてを自分で知っていることではありません。詳しい人を見つけ、必要な情報を聞き、参加者が楽しめるように準備することです。

分からないことを先輩に聞くのは、仕事ができないからではありません。会社や部署ごとに違う慣習を、自分一人で推測する方が危険です。

幹事がやるべきことは、とにかく先輩にいろいろ聞くこと。そして、あまり背負い込まないこと。

幹事は忙しいですが、参加者に楽しんでもらえたことを、最も感じやすい役割でもあります。気楽に、そしてしっかり情報収集をして臨みましょう。

会食くんでは

最初に確定させる「日程」「参加者」「予算」のうち、いちばん時間を取られるのが日程調整です。会食くんは、参加者に日程と、食べられないものと、店の条件をまとめて聞いて、一度に決めるための道具です。

会食の日程調整なら、こちらのサービスをどうぞ。登録は要りません。

AIで電力不足が起きる？データセンター急増で、次に伸びる「電力インフラ」を調べてみた

ここ数年、AI関連株といえばNVIDIAでした。

ChatGPTが出てきて、生成AIが広がり、GPUが必要になり、NVIDIAの売上が伸びる。

非常に分かりやすい話です。

ただ、最近AI関連の会社を調べていると、少し気になることがありました。

AIを動かすためにはGPUが必要です。

GPUを大量に置くためにはデータセンターが必要です。

そして当然ですが、データセンターを動かすためには、電気が必要になります。

当たり前といえば当たり前なのですが、AIが大量の電気を使うようになると、

「そもそも、その電気はどこから来るのでしょう」

という話になります。

調べていくと、どうやらこの部分が今後数年間、かなり大きな産業テーマになりそうです。

AIが使う電気は、想像以上に増えている

IEA（国際エネルギー機関）の予測では、世界のデータセンターの電力消費量は2030年に約945TWhまで増えるとされています。

2024年から2030年まで、ほぼ2倍です。

しかもデータセンターの電力需要は年率約15%で増え、その他の電力需要全体より4倍以上速く成長する予測です。

これは現在の日本一国の年間電力消費量を少し上回る程度です。つまり2030年には、

「世界中のデータセンターだけで、日本一国分くらいの電気を使う」

ことになります。

なかなかの量です。

そして、その増加を牽引しているのがAIです。

AI処理に使われるAccelerated Serverの電力消費は、IEAの基本シナリオで年率約30%増加すると予測されています。

GPUだけあってもAIは動かない

普段AIを使っていると、最後のChatGPTやGPUあたりしか目に入りません。

しかし実際には、そのずっと後ろ側に巨大な物理インフラがあります。

発電所で電気を作り、それを高圧の送電線で運び、変電所で電圧を変え、データセンターまで届けなければいけません。

この発電所から利用者まで電気を届けるネットワークを、一般に「Grid（電力網）」と呼びます。

問題は「発電量が足りない」だけではない

当初、自分もAIによる電力不足という言葉を聞いて、

「原子力発電所でもたくさん作るのかな」

くらいに考えていました。

しかし実際には、もう少し複雑です。

発電能力があったとしても、

・送電線が足りない
・変電所の容量が足りない
・大型変圧器がない
・データセンターをGridへ接続できない

ということが起こります。

AIの世界では、新しいモデルは数か月で作れます。

データセンターも2〜3年程度で建設できます。

一方で、電力インフラの増設にはそれより長い時間がかかります。

ソフトウェアはコピーできますが、送電線はコピー＆ペーストできません。

当たり前の話ですが、AIが急速に成長している今、この当たり前がボトルネックになっています。

では、何が必要になるのか

電力需要が増えれば、当然それを支える設備への投資も増えます。

大きく分けると、

1. 発電設備

天然ガス、原子力、再生可能エネルギー、蓄電設備などです。

IEAは、増加するデータセンター需要を支える電源として再生可能エネルギーだけではなく、天然ガスや原子力も重要になると見ています

2. 変圧器・変電設備

作った電気の電圧を変換する設備です。

巨大なデータセンターを新しくGridにつなぐためにも必要になります。

3. Switchgear

日本語では開閉装置などと呼ばれます。

ものすごく単純化すると「巨大なブレーカーと配電盤」のようなものです。

データセンター内部でも大量に必要になります。

4. 高圧送電ケーブル

作った電気を必要な地域まで運びます。

再生可能エネルギーの場合、発電地点と需要地点が遠く離れることもあり、送電インフラの重要性はさらに高くなります。

5. Gridそのものを建設する会社

設備があっても、それをつなぐ人がいなければ電力網は完成しません。

送電線、変電所、Grid接続を実際に施工する会社も必要になります。

どんな企業がいるのか

調べてみると、面白い会社がいくつもあります。

たとえば米国では、

・GE Vernova
・Eaton
・Quanta Services

など。

欧州では、

・Siemens Energy
・Schneider Electric
・NKT
・Nexans

などがあります。

GE VernovaやSiemens Energyは発電設備からGridまで。

EatonやSchneiderはデータセンター内部の電力設備。

NKTやNexansは高圧送電ケーブル。

同じ「AI電力需要」というテーマでも、利益を取る場所がそれぞれ違います。

個人的に面白かったのがNKTとNexansでした。

どちらもNVIDIAのような華やかなAI企業ではありません。

やっていることは、基本的には電線です。

しかしAIデータセンターがどれだけ増えても、そこへ電気を運べなければ何も始まりません。

AIが最先端の技術を作りながら、その裏側では100年以上前から存在する「電線」が重要になる。

なんとも不思議なものです。

AI投資は「AI企業」だけを見るものではないのかもしれない

2023年頃は、

AI
↓
GPU
↓
NVIDIA

を見るだけでも十分だったのかもしれません。

しかし市場が大きくなるにつれて、

AI
↓
GPU
↓
データセンター
↓
冷却
↓
電力設備
↓
Grid
↓
発電

と、需要が少しずつ上流へ伝わっています。

ゴールドラッシュでは金を掘る人より、つるはしを売った人が儲かった、という有名な話があります。

AIでも似たことが起きるのでしょうか。

もちろん、NKTやSiemens Energyが次のNVIDIAになる、と言いたいわけではありません。

電力設備は半導体ほど利益率が高くなく、工場も人も資材も必要です。

ただ、

「AIが成長する」

という同じ前提から、

「ではGPUの次に何が足りなくなるのか」

と考えていくと、景色はかなり変わって見えます。

目の前にあるAIサービスも、辿っていけば発電所と一本の電線につながっています。

新しい産業も、結局は昔からある社会の仕組みの上に出来上がっている。

先人が作ってきた電力網の先端で、いまAIが動いていると思うと、Gridという地味な設備も少し違って見えてくるものでした。

これらの株について面白いのが、NKTなどは欧州の個別株となるため、楽天証券やSBI証券では直接購入できません。そのため、あまり多くの人がまだ購入していない可能性もあります。

「実際どこの証券会社なら買えるのか」

については、自分のブログで調べてみたのでもし良かったらこちらも読んでいただけると嬉しいです。

ai-jitsumu.net

エンジニアに転職して2年半で後悔してること

2年半前、僕は営業の仕事を辞めて、ソフトウェアエンジニアになった。

そして1カ月ほど前、エンジニアとして2社目となる会社に転職した。

新しい環境で働き始めた今、あらためて考えるようになった。

そもそも、僕はなぜエンジニアになりたかったのだろう。

そして実際に2年半働いてみて、今も本当にエンジニアを続けたいと思っているのだろうか。

技術に詳しい営業だった

営業時代の僕は、いわゆる「人当たりの良さ」や「気合」で売るタイプではなかった。

どちらかといえば、プロダクトや技術への理解を武器にする営業だった。

ツールやプラットフォームでトラブルが起きたときに原因を探したり、顧客が成果を出せる環境を整えたりすることが得意だった。技術的な知識が増えるほど、営業成績や周囲からの評価にもつながった。

エンジニアリングを勉強し始めたとき、大学時代に少しコーディングへ興味を持っていたことを思い出した。

「もしかすると、自分はずっとエンジニアになりたかったのではないか」

そんなふうに考えるようになった。

当時、ソフトウェアエンジニアは非常に人気のある職種だった。数年経験を積んだだけで、年収を大きく上げた人の体験談もたくさん目にした。

エンジニアになれば、自分一人でも何かを作れるようになる。

ほかの人にはできない専門性を身につけられる。

その能力を評価され、周囲から尊敬され、高い収入も得られる。

今振り返ると、僕はそんな未来を漠然と期待していた。

「ものを作れる人」にはなった

2年半働き、簡単なWebアプリケーションであれば自分で作れるようになった。

フロントエンド、バックエンド、インフラを一通り経験した。営業をしていた頃の自分と比べれば、圧倒的に多くのことを知り、実際に作れるようになっている。

ただし、この2年半で世の中も大きく変わった。

OpenAIやClaudeをはじめとするLLMが急速に進化し、今ではLLMを活用すれば、たいていのWebアプリケーションを短期間で形にできる。

僕自身の能力は確実に上がった。一方で、プロンプトで指示するだけでも多くの人がアプリケーションを作れるようになった。

自分の「作れるレベル」は上がったはずなのに、社会全体の基準はそれ以上の速さで上がっている。

相対的に見れば、僕は思っていたほど「特別に作れる人」にはなれていないのかもしれない。

比較対象が変わると、評価も変わった

営業時代の自分と比べれば、今の自分は圧倒的に技術へ詳しい。

しかし、エンジニアの世界へ入れば、比較対象はほかのエンジニアになる。

僕がエンジニアになったのは30歳のときだった。周囲には、大学時代や22歳の頃から技術を学び続けている人もいる。

そうした人たちと比べれば、技術への理解も経験の量もまだ大きな差がある。

エンジニアの世界では、当然ながら技術に詳しい人が尊敬され、評価される。僕が転向前に期待していたような称賛や評価は、今のところ得られていない。

収入も同じだ。

営業時代は年収1,000万円を超えていたが、エンジニアへの転向時に大きく下がった。2社目への転職で少し上がったものの、現在もまだ1,000万円には届いていない。

一般的に見れば、決して低い収入ではないと思う。

しかし、僕は収入を落とし、以前より高いストレスを抱えながら働いている。そのうえ、期待していたほどの評価や自己効力感も得られていない。

正直に言えば、日々の仕事もあまり楽しくない。

技術そのものが好きだったわけではない

僕は、細かな実装や調査を長時間続けることに強い興味を持てない。

仕事では分からないことが次々と出てくる。周囲との技術力の差も感じる。

何よりつらいのは、求められているアウトプットのイメージを持てないことだ。

何をどこまでやればよいのか。

仕事の成果として、何を実現すればよいのか。

頼まれた仕事に何を求められていて、どのようにアプローチすればよいのか。

その解像度が低いまま、細かな実装や調査を進めることに大きなストレスを感じる。

営業であれば、成果は売上や契約として明確に表れる。顧客の反応を見ながら、成果を出すためのアプローチも自分で考えられた。

エンジニアの場合、できるかできないか以前に、「何をすれば成果になるのか」が自分には見えづらい。

そして、エンジニアになって初めて認めざるを得なくなったことがある。

僕は技術そのものに、果てしなく深い興味を持っているわけではなかった。

技術を学べば評価される。

専門性が身につけば希少な人材になれる。

その結果として高い収入と自由を得られる。

僕は技術そのものではなく、技術によって得られる評価や収入を求めていたのだと思う。

もしエンジニアの希少性が保たれ、数年後に営業時代以上の収入と周囲からの尊敬を得られることが約束されていたら、今の仕事を続けたい。

一方で、収入も評価も得られないままなら、技術をどこまでも深く学び続けたいとは思わない。

あまり格好のよい動機ではないかもしれない。

しかし、それが今の僕の正直な答えだ。

2年半前に戻れるなら、転向を止める

「それでも必要な遠回りだった」と言えれば、話はきれいにまとまる。

しかし、今の時点ではそう思えていない。

もし2年半前の自分に声をかけられるなら、僕はエンジニアへの転向を間違いなく止める。

収入を大きく落とし、営業時代よりも高いストレスを抱えて働き、自己効力感も失った。

エンジニアになったからこそ得られた知識や経験はある。それでも、当時の決断が自分にとって最善だったとは思えない。

ただし、技術をすべて捨てて、以前とまったく同じ営業へ戻りたいわけでもない。

僕が営業時代に得意だったのは、相手の機嫌を取ることや、気合で商品を売ることではなかった。

顧客が抱えている問題を整理する。

ツールやプラットフォームがうまく動かない原因を見つける。

成果が出る環境を整える。

論理的に正しく、顧客のためにもなる解決策を、相手が実行できる形で伝える。

そうした仕事だった。

だから今は、ソリューションアーキテクトやセールスエンジニア、技術寄りのカスタマーサクセスのような役割に興味を持っている。

営業力だけでも、技術力だけでもない。

営業経験と2年半のエンジニア経験を組み合わせることで、自分の強みを生かせるのではないかと思っている。

成功者のキャリアには再現性がない

キャリアに迷ったとき、僕たちは成功している人の意見を聞きたくなる。

今のキャリアで成功している人は、自分が過去にしてきた判断に自信を持っている。その人の話を聞いていると、同じ道を進めば自分もうまくいくような気がしてくる。

僕自身も、エンジニアとして成功した人たちの体験談に影響を受けた。

しかし、キャリアはそれほど再現性の高いものではない。

能力、性格、環境、タイミング、そして運が違う。

ある人にとって正解だった選択が、別の人にとっても正解になるとは限らない。

特にLLMの登場以降、エンジニアを取り巻く環境は急激に変わった。

エンジニアの価値がなくなるとは思わない。むしろ、高い技術力を持つエンジニアには、これまで以上に大きな価値がつくだろう。

一方で、「簡単なものを作れる」というだけで得られた希少性は、確実に下がっている。

過去の成功体験を、そのまま現在のキャリア選択に当てはめることはできない。

「苦しくなく続けられる」も、好きの一つかもしれない

よく「好きなことを仕事にした方がいい」と言われる。

僕も今は、本当に好きなことがあるなら、周囲の意見に惑わされずにやった方がいいと思う。

ただ、誰にでも明確に好きな仕事があるわけではない。

好きな仕事が分からないなら、自分が比較的得意なこと、きちんと稼げること、そして続けてもあまり苦しくないことを選べばいい。

「夢中になれるほど好き」だけが、好きの形ではない。

やっていて必要以上に苦しくない。

自然に続けられる。

周囲よりもうまくできる。

それも、形を変えた「好き」なのではないかと思う。

僕は転職してまだ1カ月しか経っていない。今すぐ次へ動くつもりはない。

まずは半年ほど今の会社で働き、一つのプロジェクトをやり切り、自分なりの成果を残したい。そのうえで、次のキャリアを考えるつもりだ。

エンジニアになった選択を、今は後悔している。

それでも、この2年半で得た技術経験まで無駄にする必要はない。

純粋なエンジニアとして勝つことに固執するのではなく、自分がもともと持っていた強みと、新しく身につけたものをどう組み合わせるか。

次は、他人の成功談ではなく、自分が実際に経験して分かった適性を基準に選びたい。

【悲報】四半期決算書を見て、冬の厳しさを感じ取った

四半期制度を導入している企業の多くは

この時期に決算報告書が出てくるはずです。

社会人になったら「会計、英語、プログラム」はやっておきなさい

なんて言うやつもいるが、実際舐めていました。

別にそんなのはできなくてもよいと。

俺には関係ないと。まさに底辺的発想でした。

ただふと機会があって、面白い本をみつけたので

併せて、決算書を少しだけ読んでみたというお話です。

ざっくり分かるファイナンス?経営センスを磨くための財務? (光文社新書)

ざっくりわかる、とはなんともいい響きですね。

底辺でもできそうと希望を持たせてくれるタイトルです。

最初はいわゆる財務三表（バランスシート、損益計算書、CF計算書）についてでした。

というかそもそも財務三表とは

1. バランスシート：企業の調達資金の内訳と、資金運用の内訳が記載
2. 損益計算書(PL)：企業の期間内の売上や営業利益などが記載
3. CF計算書：企業内にて収入、支出のキャッシュの動きを記載

というわけで、普段イメージしていた決算書は２でしたが、本当は3つもあるんですね・・・。

ただこれ、どうなっていれば、優良企業かという判断はこの三表だけでは難しいです。

なぜなら、上場会社は株主から投資を受けて、会社を成長させないといけないからです。そのためには、株主が期待するよりも、高い利回りで会社を成長させていく必要があります。

特に株主が求める利回りを株主資本コストといいます。

どう計算するかというと、「CAPM」というものを使います。

詳細は省きますが、簡単に言うと株式市場において、市場全体と比べた時にどのくらいの変動が期待されているか、が重要になってきます。それをもとに、国債の利回りを基準として算出することができます。

私の会社のCAPMは8.5％でした。これは株主からは年8.5％の成長を期待されているということで、それを下回ると当然株が売られて株価が下がるわけです。

もう一つ重要なのがROIC(投下資本利益率)です。

これは会社が投下した資本に対して、どれくらいの利益をあげれたのかを表す指標です。

ROIC=　(営業利益ーみなし法人税)　/　投下資本

なぜ営業利益をつかうかというと、営業利益がその会社の本業で儲けることのできた利益を表しているからです。

私の会社のROICは2％でした。

ここまでで、「ふーん、それでどうしたの？」と思ったあなた

間違いなくファイナンスを勉強したほうが良いです。

前述したとおり、ROICは会社の成長幅です。それが2％。

これが多いか少ないかはともかく、株主からは8.5％の成長を求められています。

ということは、、、このままいくと企業の価値がどんどん下がっていく状態になるということです。

企業価値は以下の計算式で求めることが出来ます。

　EVA=投下資本　*　(ROIC-WACC)

　※WACCは負債コストと株主資本コストの加重平均によって求めますが、今回は負債コスト0だったため、株主資本コストのみで記載

ざっくりいうと、年回りー6％の企業価値下落です。

実際に決算報告により、私の会社は株価が急落しました。

ではもし、あなたが経営者だったときどうすればいいのかというと

それはもうROICを上げるか、WACCを下げるかしかないわけです。

つまり営業利益をもっとあげるか、WACCを下げる(株価が変動しない堅実な会社経営を行う)ということです。

経営者が注目するのは、やはり営業利益をあげること。

そのためには、固定費や販管費を削減しないといけない。

⇒つまり給料が上がらない(←ここ重要)

一応言っておくと、うちの会社は競合と比べて人件費が高いわけではないです。

つまり、稼ぐ力が圧倒的に足りていない。

そのうえ、市場として人材の流動性が非常に高いため、できる人がより良い環境を求めて、移っていくなんてことがざらにあるわけです。

そうすると、会社としては

最低限できる人を雇って、安い給料で使おう

大丈夫、人が不足したら雇えばいいんだよ！

となるわけです。

ただそんな状態で、営業利益が順調に伸びていくわけがない。

会社としては、馬鹿をやとってたくさん働かせるような構造にしているのではないか

なんて疑ってしまいます。

さて、使い捨てられる前にどう転職しようかなと考えています。

ざっくり分かるファイナンス?経営センスを磨くための財務? (光文社新書)

昔好きだったこと

昔々、小学生時代のころ、人見知りだったぼくには友達が少なくて

いつも漫画を読んでたり、本を読んでたりしていた。

好きなのはファンタジーや冒険ものだった。

荒れ狂う大波や火を噴くドラゴン、果てしもない悪と戦う姿に興奮して、夜も眠れなくなった。

家の中ではあまり楽しいと感じることはなくて、いっつも漫画や本の続きを妄想していた。（家庭の事情で僕は、親が仕事から帰ってくる時間までしかそういったことを楽しめなかった）

そんな小学生１～２年生の時一番、やっていた家の中での遊びが妄想だった。

目をぎゅっと閉じて、枕に思いっきり顔をうずめる。

そうすると真っ暗にみえて、目が慣れると不思議な光が見えてくる。それは満天の星空のようであり、満開の花火のような光だった。一つ一つが確かな輝きをもっていて

そこに僕全体がゆっくりと近づいていく。

ゆっくりゆっくり近づいていくんだけれど、星たちに近くなればなるほど、近づいていくスピードは速くなって、ワープするように星たちが流れ出す。

そうするとまた暗闇になって、奥のほうから星たちがまた近づいてくる。

そのたびに星たちは色が変わっていたりスピードが違っていたりして、僕はその違いを楽しんだ。

できるだけきれいな星を探して、できるだけ時間を止めて、眺め続けた。

たまにもやもやする気持ち悪いゾーンに入ってしまった。そこでは平衡感覚がなくて、ゆっくりと昇華されていくような灰色の世界だった。

10分くらいしかたっていないと思っていた時間が気づいたら、2時間くらいたっていることがあって、驚かされた。

星たちと一緒に僕も時間を飛び越えたんじゃないかと思ってワクワクした。

子供の時に読んだたくさんの漫画、本たち。。。。

今読んでもそこまでどきどきはしないけれど、でもあの感情を忘れはしない。

年を重ね気づいたら、目をつぶっても瞼の裏の星たちは見えなくなってしまった。

あれはなんだったんだろうか。

子供だけが見えるものなのだろうか。幻想ではない。

じゃあなんだろう。幻想だろうか、それとも夢か。

大人になって働いて、やれることは増えて自由になったけれど、それと同時に自由に垣根をつくった。自由の外側に不自由をつくった。

僕が今いる場所は、自らが作った自由な場所で、針をめぐらした牧場のようだ。傷つかぬよう、生きていけるよう必死に周りと区別をつける。生きていく範囲を決める。

でもふと、遠い場所に子供の僕を見る。

子供の僕がいた場所はきっと、垣根の外で、毎日不便に生きていく世界だった。

でもそこはなんの境界もない、宇宙すらも超越できると感じさせる世界だ。

子供の僕にとって宇宙は手のひらサイズだった。

今の僕にとってはどうなんだろう。

信号を渡った先の公園ですら、手に余る。そんな感じさえする。

昔どこかで読んだ文章

昔、自分が大学生のころ、僕は何かよくわからないけれど焦っていた。

日々何かをしなければいけない気がして、でも何もしないまま終わっていく。

日々の時間を無駄にしている気がしていた。（いまもそうだけど）

そんな時Facebookで一つの文章が流れてきた。

久しぶりに探して見つからなかったからリマインドとして書いとこう。

現代人は時間に追われすぎだと思う。

確かに仕事や勉強で日々のタスクはいっぱいだし、気が付いたら一日が終わってしまうようなこともあるだろう。

でもふとした時間の空いたとき、例えば休日なんかもつい、予定を入れないといけない、何かしていないと落ち着かないなんていう人もいる。

目標に向かって努力することはもちろん大事だ。

でも常に走り続けることは難しい。どんな完璧な機械もメンテナンスが必要なように。

だから何も予定がないなんて時は、何も考えず車を走らせて

途中のお店でサンドイッチとコーヒー、ワインなんて買って海辺にいこう。

そしてただ何もせず座っているんだ。

そうしたら日々のくだらないことが思い浮かんできては消えて、そのうち

昔の楽しかった思い出や懐かしい場所を思い出す。

日々の忙しさに消されていた、大切な思い出を取り戻す。そのままぼーっとしていよう。

そうして自分と対話をして、自分を取り戻す。

何もやることない日は、無駄に焦ってしまう。

たぶん、本当にやりたいことはあるんだけれども、それが実行されていない。

空想レベルでとどまってるのだろうか。

もし焦ってしまうのならば、一度冷静になって自分と向き合ってみるのもありなんだよなーって記憶。

【インプットとアウトプット】について

社会人になって1カ月近くがたった。

今はずっと研修をしており、座学ばかりである。

大学の授業とそんな変わらないのだけど、仕事の成果に直結するのでそんなに手を抜いてもいられない。

ただ一つ気になるのが、毎日業務終りに日報を書くという点である。

毎日の業務内容や気付いたこと、スケジュールを書いていくのだけれど、

これが結構添削される。

ざわPはまじめな気質だったので、小学校時代から大学に至るまでノートへの板書を欠かさなかったのだけれど、同じ様に日報を書くと結構突っ込まれる。

大学生の時漠然と思ってたのだけれど、どうもざわPのノートは、微妙な感じだ。

具体的に言うとテストのとき見返しても、そこまで有用でないのだ。

実際、数式や定義の羅列、演習問題の解法などが中心に書いてあり、ノート中心に復習をすると暗記ゲーになってしまう。

だからテスト前は、結局図書館で参考書を借りたり、教科書を一から見直したりして勉強することになる。ノートを見返すのはテスト範囲の比重を確認するくらいになってしまう。

同じ内容を記録しているのに、人によって見返した時のわかりやすさが全然違う。

どうしてだろうと思って、いろいろググったりしてみた結果、

これはどうも

・インプットとアウトプット

・経験と形式知

が大きくかかわっている。

まずインプットとアウトプットについて

大きく分けて物事はインプットとアウトプットに分けられる。

ざっくり言うと、

自分に入ってくるもの（新しい知識だったり経験、情報など）がインプットで

自分が出すもの（仕事、テスト、部活動）などがアウトプットだ。

もっというと１つの授業の中でも、新しい定理や知識はインプットだし、演習問題はアウトプットである。

ここで大事なのはインプットとアウトプットは別々に切り離せるものではなく、二つで１つだということ。

そもそもインプットするのはアウトプットするためである。

授業で板書するのも、テストでいい結果を出すため、研究で使うため

会社で座学を行うのも、仕事で成果を出すために必要だからである。

だから本来は、インプットする段階からアウトプットを意識しておかないといけない。

教わった内容について、どのような状況で用いるものなのか考えないといけない。

思えば普段使っていた教科書も、新しい知識の後には必ずと言っていいほど演習問題が付いていた。

あれは今思えば製作者の優しさで、

「新しい知識出てきたけど、実際どう使うのか教えてやるよ」

ということを言ってたわけである。

だから新しい学びを得た時には、必ずそれが

「どうやって使うものなのか」「どのような状況で使うものなのか」

っていうのを記録しておかないといけない。

だからノートでいえば単元ごとにページを分けてしまい

上半分にインプット、下半分にアウトプットくらいで書いとけばわかりやすい。

長くなったので形式知と経験についてはまた今度。

まとめ

・学びはインプットとアウトプットの2段階で1セットである。

・趣味以外ではとくにアウトプットを意識したインプットが必要になる。

・とりあえずアウトプットでブログを書いてみた。

以上