月別アーカイブ: 2024年8月

協調性を計測する

日課のVoicyを聞いていたらグロービスの放送でビッグファイブ理論というものが紹介されていた

曰く、人間の性格と精神を記述するうえで一般的に用いられる5つの次元として「外向性」「神経症傾向」「開放性」「誠実性」「協調性」があるそうな。

ビッグファイブ (心理学) – Wikipedia

試しに無料で診断できるサイトがいくつかあったので試してみた

ビッグファイブ診断,診断結果,タイプ別-心理テスト性格無料診断 (commutest.com)

https://hitostat.com/ja/tests/big-five-personality-test/results/3-2-3-3-1?s=25-51-25-31-87

「開放性」に関しては結果が分かれているが、「外向性」は普通もしくは高め。
「協調性」に関しても普通もしくは高めっぽい結果になった。

「誠実性」はいずれも低い結果になったが、Wikipediaに書いてある質問事項で、「誠実性」が担当している部分は

  • 私はいつも準備をする。
  • 私は細部に注意を払う。
  • 私はすぐに雑用を済ませる。
  • 私は秩序を好む。
  • 私は計画通りに物事をこなす。

というないようなので、そりゃ私の結果は低くなるよな、と納得である。

こういう性格診断の設問は、「そういうときもあるがそうでないときもある」ということが多いので迷いますよね。
設問数がもっと多く、ケースに偏らない結果が得られるところまで診断すればもう少し導きだるのではないかとは思いたくもなるけれど、多分面倒くさい。

こういうのを入社前の診断みたいなのでは延々とやるんだろうな。

それにしても外向性が高くて誠実性が低いって、言葉だけで見るとヤバい人なのでは。。。

網走まであと一ヶ月

オホーツク網走マラソンまでいよいよ一ヶ月となりました。

通常であれば30km走等をやりたいところなのですが暑さにやられて出来ていないんですよね。
今週末はなんだか台風の影響で天気が悪そうですし。

先日投稿した記事で、Runmetrixの数値に関して記載しました。

ここで言う、「体幹の後傾」部分です。
私は見ての通り3~4の数値が並んでいますが、目安で見ると、なんと目指すべき値は1.4ということでした。

この1.4だとか3とかがなんの数値なのかがちょっとわからないのですが、もう少し前傾姿勢でのRUNを意識したほうが良さそう。
そういうわけで、意識して走ってみました

1.4とは行きませんでしたが、前日の走りと比べるとだいぶ数値が1.4に近づいていっている感はあります。

ただ、正直前傾姿勢で走るってのが難しい。
意識してもこの数値ということは、もっと前傾ということなんでしょうけれどそのイメージがあまり沸かない。
これ以上前にたおすのは、短距離走みたいになってしまわないだろうか?という気もする。

一方で、もしかしたらそれは正しくて、その短距離でタイムを縮めるようなフォームで長距離を走れということなんだろうか。

他の数値も比較しながら、フォーム改善に取り組んでいきたいです

Running Academy 2024 Week3

8月の頭からスタートしているRunning Academy 2024もWeek3に突入しています。

ASICS presents Running Academy 2024

毎週ミッションとして筆記テストと実技の提出が求められるのですが、筆記テストがなにげに知識の習得に役立っているような気がします

そもそも、Runmetrixはかなりいろいろなデータを収集してくれているのですが、収集したデータの意味をそこまで自分で見返すことをしてこなかったので宝の持ち腐れな状態なんですよね。

この筆記テストで、各項目の意味だとか目指すべき指標だとか、そういうことがテストとして出てきて、都度調べているので必然的に学習が進みます。

いくつか項目がある中で、「体幹の後傾」という項目があるのですが、、
ペースに対する目安値が1.4となっていますが、私の値は3~4くらい。
値が大きいほど体幹の姿勢が不安定とのことでした。

うーん、要するにもっと前傾姿勢で走ったほうが良いということなのだろうか?

実際に、意識して走ったときにこの数値がどう変わるのか。
次回ためしてみよう。

こういうところで数値的な目安が出るとちょっとやる気になりますね。
頑張っちゃうよー

DynamoDBのデータを楽にExport/Importする

DynamoDBを仕事で使っていますが、テストデータのインポートや本番データの移行とかを考えたときに、CSVなどで管理してやりたいな、と思いました。

調べてみると、dyneinというものがあるそうで使ってみた

GitHub – awslabs/dynein: DynamoDB CLI written in Rust.

Install & Settings

Download binaries

ツール自体はRustで書かれている単独のファイル。
それぞれの環境で必要となるバイナリをダウンロードします

GitHub – awslabs/dynein: DynamoDB CLI written in Rust.

Setup AWS CLI

各環境にあったAWS CLI をダウンロード、インストールします

AWS コマンドラインインターフェイス(CLI: AWSサービスを管理する統合ツール)| AWS (amazon.com)

インストール後、CLIを実行するためのIAMユーザの設定を行います。
このあたりはこちらを参照

AWS CLI バージョン 2 を使用するための前提条件 – AWS Command Line Interface (amazon.com)

ここまでaws-cliの設定ができていれば、基本的には動くはず

> dy --version
dynein 0.3.0

問題なく動いていることが確認できた。

lsコマンドを打ってみると

> dy ls --all-regions
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  xxxxx
  yyyyy
  zzzzz
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
DynamoDB tables in region: ap-northeast-1
  No table in this region.
...

全リージョンのDynamoDBテーブルが出てくる・・・というはずなんだけど、なぜかリージョン名が全部同じ表記になっている。
バグっているのだろうか?
–all-regions オプションを外せば、デフォルト設定しているリージョンのテーブル一覧が取得できる

Export

テーブルデータのExportコマンドは基本的に単純。
データをCSV形式で取得するためにはformatオプションをつければ良い

> dy export -t テーブル名 -f csv -o 出力ファイル名 
As neither --keys-only nor --attributes options are given, fetching an item to understand attributes to export...
Found following attributes in the first item in the table:
  - id (Number)
  - name (String)
  - locationY (Number)
  - locationX (Number)
Are you OK to export items in CSV with columns(attributes) above? yes
51 items processed (61911.99 items/sec)% 

出力されたファイルをみると、カラム名付きで値としては文字列がダブルクォートで括られた形式となっている。(カラム名はダブルクォートなし)

Import

インポートするCSVファイルは、Exportした形式と同じ形に揃える必要があるので注意。

> dy import -t テーブル名 -f csv -i ファイル名.csv
1 items processed (6024096.39 items/sec)% 

aws cliが提供している取り込みと異なって、既存データがある場合はアップデートをしてくれる。
なければ新規のレコードを作ってくれるので便利。

データの入れ替えという意味では、CSVにないデータを削除してくれるわけではないので注意が必要。

総入れ替えを実施するのであれば、一度データを削除するかする必要があるがいっそのことテーブルを作り直した方が早いかもしれない

問題点

唯一の問題は、エクセルをCSV出力した際には自動的にダブルクォートで括ってくれたりするわけではないということ。
もちろん、数値だとか文字だとかでの判別もない。

いっそのこと、エクセル上でVBAマクロを使ってCSVファイルを出力するようにしてしまった方が楽かもしれないな、と思い始めている

米国株にチャレンジ?

ちょっと縁があって、これまで基本的に株は日本株もしくは投資信託経由でしか手を出していませんでしたが、米国株にも少し手を出してみました。

SBIでは外貨建商品の場合は口座が分かれるのですが、以前に手続きだけは済ませていたようで、余裕資金をドルに変えればすぐにでも取引可能な状態でした。

日本株でもそうですが、銘柄の選定って難しいですよね。
特に米国株など海外となると本当に馴染みのない会社ばかりです。
もちろん、AppleやMSなどはありますけどね。

ひとまず、ちょっと危ない投資方法だとは自覚しているものの、最近知り合った方の意見を元に勉強をしてみようかな、と思っています。

夏休みの終わり

昨日で小学校、中学校の夏休みが終わり。
長男の高校はもう少しだけ続くようですが、子供たちの学校が始まります。

なんとか宿題も終わらせることが出来たということで、最終日である日曜日はプールにバーベキュー、花火と夏っぽいことの詰め合わせで過ごしました。

社会人になると、夏を感じることがあまり無くなってしまうような気がしています。

もちろん、暑さはあるのですが、多くの時間はクーラーの効いた室内でパソコンに向かっていたりしますし、学生の頃のような長期の休みはありません。
子供が生まれてからは、やりたいことや行きたいことというのも基本的には子供が中心となります。

そうこうしているうちに、いつの間にか夏が終わってしまっているんですよね

とはいえ、では学生時代に夏休みとかに何をしていたんだろうか?と考えてみると、夏だからということをしていたかは結構怪しいものです。
私の場合は、大学時代を過ごしていた山形県は米沢市から愛知まで、青春18きっぷをつかって野宿しながら旅をするということを何度かやってますが、あえていうとそれくらいでしょうか。

そう考えると、私の中での「夏=ありあまる時間」という図式が成り立ってしまい、”何かをする”ことで夏を感じていたわけではないのでは?という、少しさみしくなる発見があります。

せっかくなので、夏が終わりきる前に「今年も◯◯の夏だ!」と思えるようなものを探してみたいと思います。

いい加減、AIに関して取り組まねばならぬ

fukabori.fmのエピソード119 が公開されました

119. 生成AI導入で成功する企業・失敗する企業、国産基盤モデルの意義 w/ piqcy, kosukearima | fukabori.fm

ゲストはストックマークCTOの有馬さんと、AWSの久保さんでタイトルの通り生成AIに関してのエピソードでした。
毎度のことであるが、fukabori.fmは面白い。

生成AIに関しては、所々で利用してはいるもののあくまで個人の利用という形で、組織的に取り組んでいるわけではない状態なんですよね。

でも、最近Claudeなんて使ってみると、すごくいい感じで資料とかの土台が作れてしまう。
なんだったら、スライドのベースだけでなく、口頭説明のテキストも頼めば生成してくれてできが良い。

この界隈。
個人で適当にチャットとして使っているだけだとあっという間に周回遅れになってしまいそうだと改めて感じた。
そして、エピソードの中に出てくる、こういった新しい技術要素を活用し続ける事ができる2割の企業。
BIツールに絡めての話が現状とダブってすごい納得感が出てしまった。

GitHub – aws-samples/aws-ml-enablement-workshop: 組織横断的にチームを組成し、機械学習による成長サイクルを実現する計画を立てるワークショップ

エピソード中に出てきた、ML Enablement Workshopの上記Githubページも早速見てみた。
Community Workshop や AWS Sample など、色々とあるので目を通しておきたいところだ。

なんだか楽しくなってきたぞ

ガッシュ2 4巻

「金色のガッシュ2」の4巻が発売されました!

金色のガッシュ!! 2 (4)
https://amzn.to/4cEhF8R

なんというか、本作の一つの楽しみは魔物たちの成長した姿なわけですが、ブラゴ・・・・
デカくなりすぎだろうし、魔法不要説出てくるしで相変わらずの雷句節だなぁ

面白いな、と思っていることの一つに、前作では雑魚やられキャラだった魔物の成長だとかも入ってきている。
主要キャラクターばかりでは流石にマンネリが過ぎるところもあるんだろう。
これからどんな魔物が出てくるのか楽しみだ

スマートグラスへの期待

昨日は、仕事で今後関わっていく可能性のある人と会合があり参加してきました。

ただ、、、相手方が20人くらいいてとてもじゃないけれど覚えられないんですよね・・・。

大学時代に、これまでの地元から離れて生活を始めたときから気がついたことなんですが、私は非常に人の顔を覚えるのが苦手です。

名前と顔を覚えられない:困りごとのトリセツ(取扱説明書)|発達障害プロジェクト (nhk.or.jp)

上記でも取り上げられていますが、結局は勉強時の暗記方法と似ているんですよね。

なにかに関連付けて覚えるという

もちろん、今後それなりの頻度でお会いしていけば覚えていくのでしょうけれど、難しいのがたまにしか合わない人。
そして、相手は覚えているけれどこちらが全然お思い出せないとき。

こういうとき、スマートグラスみたいなものを期待してしまいます。

会った際に相手の顔と名前を登録。
以降、次に会った際に過去にいつどこで会ったのかを引き出してくれるような。。。

少し調べてみると、現状のスマートグラスはどちらかというとディスプレイの代わりに近いような印象。
これからに期待したいところです

ジョーカー・ゲームを読んだ

先日読んだ「パンとペンの事件簿」の著者、柳広司氏の著作であるジョーカー・ゲームを読んだ

ジョーカー・ゲーム
https://amzn.to/3XftVHl

大東亜戦争時代を部隊にしたスパイ組織を題材とした短編4篇からなる小説。
読んでみてアニメでありそうだなぁと思ったが、知らなかっただけでアニメ化されていたんですね。

短編からなるので読んでいてテンポよく話が進んでいくのは良かったと思うけれど、推理小説というわけではないので、基本的にはふんふんと話を聞いていくだけ。

なんというか、攻殻機動隊みたいなものを思い起こした。

何も考えずに、気分転換として話を聞くのにちょうどいいかな、と思った。
すごい面白かったというわけではないんだけど、嫌いじゃない。

見てみるとシリーズとして

  • ダブル・ジョーカー
  • パラダイス・ロスト
  • ラスト・ワルツ

がまだあるそうな。

一旦、ほかの本を見ながら、気分転換に読んでみるのは面白いかな、と思う。