pythonのlambda(無名関数)の使い方、map関数との組み合わせについて



 

lambdaとは「無名関数」とも呼ばれています。名前の通り、「関数なのに名前がない関数」です。
通常プログラミングにおける「関数」というと名前をつけるのが普通ですよね?下の例をみてください。

 

と普通は上記のように関数には名前をつけることで、いつでもどこでも関数名を宣言することでその関数の処理を行えるわけです。

 

しかし、全部の関数に名前が必要でしょうか?例えば一回しか使わない(ある特定の場所でしか使わない)処理があるとしましょう。そんな時に関数として定義しなくても、その場だけで使える関数が「lambda(無名関数)」というわけです。

 

全体としてはそんなに重要ではないけど、これがあればこの瞬間だけものすごく助かるというものです。オーダーメイドのスーツを作っても自分以外の人にとっては無価値ですが、自分からしたらものすごく大事ですよね。そんなイメージです。

 

文章だけでは使い方がわからないと思うので簡単な例を示します。

 

これを通常の関数でかくと

 

となります。行数も減っていますね。

上の例からもわかる通りlambdaの使い方は{lambda 引数:返り値}という形になります。

 

***応用例***

これまでの説明でも「lambda」の素晴らしさはわかっていただけたかと思いますが、「lambda」の真髄は「他の関数との組み合わせ」で最大の効果を発揮することです。

 

map関数と組み合わせた例をみましょう。

関数を定義した後に、改めてmap関数内で上で定義した関数を宣言していますね。

これをlambda(無名関数)を用いると…

 

となります。map関数はmap(関数,[…, …, …])という形式をとり、第1引数で指定した関数の処理を第2引数で指定したリストの各要素に対して関数の処理を実行します。なので得られる結果はlist型であることに注意してください。

 

参考文献はこちらです。

 


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djangoでログイン機能を実装する



djangoでwebアプリを開発し始めたました。今回はログイン機能を実装したのでまとめます。

参考文献はこちらです。

 

 

appの概要

ログインページ→ログインする→appのトップページという設計です。

ログイン機能を実装するにあたってあまり必要ないですが「数式とそのtexコマンドが一発で確認できる」という、いうなればtexの数式チートシートです。app名は「RAKURAKUtex」です。

 

ログイン機能の実装

  • accountsアプリの作成

appがあるディレクトリにいき、以下を実行します。

他のアプリ作成時同様、myapp/setting.pyに以下を追記する。

ログインするためのurlとログアウトのurl、リダイレクト先のurl(ログイン後に飛んだ先のurl)もここで設定してしまいましょう。

 

  • URLの設定

myapp/urls.pyに以下を追記します。

次にaccountsディレクトリ内にいき、新たに以下の内容で「urls.py」を作成します。

  • templatesの作成

accountsディレクトリ内に、templatesディレクトリを作成。さらにそのtemplatesディレクトリ内にaccountsディレクトリを作成。そしてその中でlogin.htmlを以下の内容で作成する。

ディレクトリ構造は→accounts/templates/accounts/login.html となります。

 

ログアウトページのtemplatesも同様に作成します。accounts/templates/accounts内にlogged_out.htmlを以下の内容で作成します。

以上で実装は完了です。試してみましょう。

 

実際に動かす

  • http://127.0.0.1:8000/accounts/login/にアクセスします

ログインをクリックすると、

RAKURAKUTeXのページ(settings.pyで指定したリダイレクト先のurl)に行きます。

試しにログアウトも動くかどうか確認します。

  • http://127.0.0.1:8000/accounts/logged_out/にアクセスします

 

うまく動いているようです。しかしこれだとログアウトをwebアプリから直接できるわけではないので、ログアウトページを作成しただけになります。ログアウトの機能も作ったらまた更新します。

 


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macのGrapherはかなり優秀(ルンゲクッタ法の刻みとか変えられる)




macにデフォルトで入っているアプリケーションに「Grapher」というものがあります。「Launchpad」→「その他」の中に格納されているため以外に知らない人も多いです。

「Grapher」とはグラフ作成ツールです。gnuplotとかWolframと同じようなものです。今回はそんな「Grapher」のある機能を知ってしまったので紹介します。

 

微分方程式の近似解法を選択できる

無料のくせにその汎用性は素晴らしいです。微分方程式を解かせることはもちろん、「オイラー法」「ルンゲクッタ法」と選択できます。

さらに

その解の刻み幅まで選択できます。なんともありがたい。こんな素晴らしいツールがあるなんて知らなかった。自分は使ったことないですが、gnuplotみたいにデータをファイル出力することもできるみたいです。

 

近似解法の設定

今回は、例題にある「Differential Equations」を用います。

  • 開くと右上に「インスペクタ」と書かれた青のiマークがあると思います。そこをクリックします

 

  • そうすると設定用の小さなウィンドウが開きます。そこの中の「積分器」というのをクリックすると近似解法を選択できます。
  • その下のステップサイズを自分で入力すると解の刻み幅を任意に変更できます。

 

 

試しに「0.5」にしてみます…

 

解がかなり粗いのでギザギザですね笑

 

最後に

以上「Grapher」を用いた微分方程式の解法などの設定方法に述べてきました。「Grapher」にはもっと便利な機能がありそうなので、また新たに発見したら更新します。

 

 

 


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Googleのブラウザアプリteachable-machineで遊んでみた



 

Googleのteachable-machineとは?

googleがつい先日オープンした機械学習とはなんぞや?という人のためのブラウザアプリです。

 

実際に画像をカメラで認識させて、このwebアプリに写真の違いを学習させます。実際に写真の被験体になることで機械学習について直感的に理解できるわけです。

 

pcとネットがあれば誰でも使えます。pcじゃなくても使えますが、おそらく機械学習の過程でフリーズすると思います。たとえpcでも計算能力やGPUの処理能力が高くないと動かないと思います。画像処理なので、動きは結構ヘビーです。

以下はgoogleの公式サイトの説明サイトです。動画もあるのでみてください。

こちらはteachable-machine(アプリ)です。説明いらんて人はこちらをクリックしてください。

 

使ってみる(使い方説明)

 

  1. teachable-machineのページに行くと以下の画面になります。今回は説明(チュートリアル)はスキップします。「skip the tutorial」をクリック。

 

 

2. 以下の画面になります。何かしらのポーズをとって緑ボタンをクリックしてください。

そうすると撮影が始まります。数秒ごとに一回クリックして学習させてください。何回かやっていると、撮影が終了します。

 

 

3. これを紫と赤のボタンでも繰り返します。その際、全て違うポーズ(手をあげたり、変顔するなり)して変えてください。何かしらわかりやすい違いを作らないと、学習結果がわかりづらいですからね。

ついでに自分は

  • 緑は手をあげて
  • 紫は真顔
  • 赤はiphoneで顔を隠す

感じにしてみました!

 

学習させて遊んでみます。

  • 手をあげると→白猫
  • 何もしない(顔だけ)→震える犬
  • iphoneで顔を隠す→りす?

という挙動が確認できます。リアルタイムの画面と右の写真の変化がタイムラグなしで反映されているのをみるとmacbook-proはかなり優秀ですね。学習結果も敏感に反応していますよね。ビミョーな時は50パーになったりと数値への変換スピードも相当なものです。

 

 

もう少し遊ぶ

さらに面白い機能もあります。音声も3パターン作成し撮影画像に対応させて、pcが発する音声を変えるという遊びもできます。

 

右側に出力を切り替えるタブがあるのでそこを選択します。

 

デフォルトでもhelloとかyesとか音声を出してくれるように設定されていますが、せっかくなので変えてみます。

  • 緑(手をあげた時)→shun
  • 紫(顔だけ)→fantastic
  • 赤(iphoneで顔を隠す)→iphone

と言ってくれるように設定しました!(言葉に特に意味はありません笑)

 

以下の動画をみるとわかると思います。ちゃんと画面に対応した出力(音声)を発してくれています。(音声録音できてなくてすみません。)

音がなくてわかりづらいですが、実際に瞬時の画像変化(自分の動き)にも対応して音声が切り替わります。

shun→iphone→shun→fantastic!みたいに早く手を動かしたりしてしばらく遊んでました笑。遊んでて楽しいのは間違いなくこちらですww

 

 

以上teachable-machineについて説明しました。こんなに面白く学習できるものが無料で誰でも利用できるなんて素晴らしい時代に生まれたものです。小学校とか中学校のプログラミングの授業でぜひ取り入れて欲しいです。きっと小学生とかはハマるはず!

 


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アメリカには天才ハッカーが多い気がする<米空軍が17歳にハッキングされる>



前回の記事に引き続いて、ハッキング関連のニュースです。

>>米空軍、17歳の少年に敗北する

 

>>ついでに前回書いた、自動運転のハッキングについての記事はこちら。


優勝者は17歳

 

まず、軍関連が公的にハッキングさせる大会なんて日本にはないですよね。やっとしても挑戦者が少なそう。多様性がアメリカほど認められていないからかもしれませんが、とんがった人は日本では埋もれてしまいますよね。

過去にも、陸軍や国防総省が大会を実施したそうです。空軍はこれが初めて。

初めての今回の大会、優勝者はなんと17歳の男の子だそうです。

!!!!

17歳ってww

 

その歳で尖ったものを身につけているなら、この先なにがあっても飯食っていけそう。特にこれからの時代ホワイトハッカーは必ず貴重な人材になるので、国が何としても欲しい才能ですよね。

 

こういう人は高額な年収を提示して何としてもいれるんだろうなー。

 

ついでにホワイトハッカーとはハッカーの中でも、悪事を働くハッカーからセキュリティを守るハッカーのことです。みなさんがイメージするであろう、ハッカーはクラッカーといい、企業のやばいデータとかを盗んで漏洩する人のことです。こちらは完全に犯罪です。

 

ついでにハッカーについては多くの歴史的な事件や優秀?な人材がいるのでググってみることをオススメします。こんなやばいやついるのかよ?とか、フリーwifiヌカヌカ使ってられないなって考えると思います。

ついでに公共のwifiはセキュリティガバガバなので、気をつけてください。興味ある人は勉強して置くことをオススメします。

   >>Hacking: 美しき策謀 第2版 ―脆弱性攻撃の理論と実際
   

   >>ハッカーの学校 ハッキング実験室
   

HackerOne

HackerOne とはこの種の大会を支援しているハッカー専用のコミュニティサイトです。このサイトの世界ランキングよると、上述した少年は世界ランク72位だそうです(優勝直後は一時的に8位)。

ハッカーの世界ランキングがあるなんて知らなかったww

日本人はこのランキング誰かいるのですかね。調べようと思ったのですが、登録しないと見れそうにないです。興味ある人は登録してみてください。

日本にもこういうランキングサイトみたいなのあるんですかね。聞いたことないですが。どちらにしろ国内はソフトに強いエンジニアが不足しているのであまり意味ない気がしますが。いや少ないからこそ競争力をつけるために作るのか。

 

とりあえず日本はこの手の分野はまだまだこれからという気がします。

正直、古文や漢文やるよりもこれからの時代こういうものの方が大事なんじゃないかとも思います。

 

これからの戦争のあり方と優秀な人材のあり方

 

この記事は面白いことに、日本政府や企業を悲観的に述べていますね。自衛隊や日本企業も勤続年数関係なくとんがった人間を高額な年収でもなんでもいいからとりあえず入れねーとサイバー攻撃を中国や北朝鮮にされた時にどうするのと?論じています。

 

自分は知らなかったですが、つい最近防衛省のシステムがハッキングされたらしいですね。今後も緊急時にハッキングされ、直近で言えばJアラートを勝手に鳴らされたり、防衛省のサイトに間違った情報の記載をされたりとか、個人の銀行口座が使用不可になったりとが起こり得ます。

 

これまでとは違う方法で国内を困難に陥れることも可能な時代だということです。

 

アメリカとかはこれを危険視しているから、自分たちの脆弱性を客観的に評価してもらうかつ、優秀な人材の発掘をこのような大会で実施しているということです。

 

確かに、防衛省がハッキングされたら終了ですねww

戦争というと「核兵器ボカーン」のイメージがありますが、そんなものは裏で本当に起きているサイバー戦争の「フェイント」なのかもしれないですね。

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自動運転車のハッキング(テスラのイーロンマスク氏も警鐘を鳴らす)、日本におけるセキュリティエンジニア人材不足



 

自動運転やEV社会が到来するにつれて浮上してくる問題の一つですね。自動車のIoT化はこういうデメリットもあります。

 

 

もし運転中にハッキングされたら?(乗っ取られたら?

 

一台な二台ならまだしも、おそらく同時に何台もハッキングされます。サイバー攻撃は人間が物理的に攻撃するわけじゃないので、量が増えたところでハッキング労力はそんな変わらないでしょう。

高速を走っている車が急激に制御不能になり、勝手に走り出す。そんなの事故とかそんなレベルではないですよね。地獄絵図ですよね。マイクロソフトのりんなちゃんとか可愛いかもしれないですけど、もうそんな研究やりたくなくなるような社会現象になりますよね。

 

 

イーロンマスク氏も危惧している

イーロンマスクは人工知能がもたらす危険性についてかなり不安視していますよね。

  • 第三次世界対戦はAI技術の競争が引き金となる
  • AIの軍事利用の研究開発は停止すべき
  • 自動運転車のハッキング

などを危惧しています。これらについてはイーロンマスク氏だけでなく、ビルゲイツやホーキング博士も警鐘を鳴らし続けていますね。

皆IQがずば抜けて高い人たちばかりです。一流の研究者、技術者がいうのですから本当だと思います。

 

>>以前に書いたAIやイーロンマスク氏についての記事(参考程度に)

 

イーロンマスクは当然自動運転車のハッキングを危惧しているわけです。ハッキング対策としてはやはり「セキュリティエンジニア」の人材育成が欠かせないと思います。日本は特にこういう人材が不足していますよね。日本は「ものつくり」では強いですが、ソフトではイスラエル、ロシア、中国、アメリカに負けていると言わざるをえないでしょう。

 

どうやら最初に紹介した記事を書いている「Kaspersky 」というのはロシアの「コンピュータセキュリティ会社」のようです。初めて知りました。設立が1997年なので比較的新しい会社のようです。日本でいうとサイバーエージェントとかと同じくらいの歴史でしょうか。

またロシアか、と少し不安になりました。さらに記事の動画でも紹介されている通りハッキングを担当した人たちは中国人です。この人たちは一体にどこの国の人たちだ?と気になったので

「Keen Security LabのSen Nie」とググったところ以下の記事が出てきました。

 

 

中国とロシアか。やはり日本がここに出てくることはないのかと少し残念な気持ちもあります。

 

世界における日本のセキュリティ技術のポジション

 

世界における日本のセキュリティ企業の立ち位置が知りたくなったので「Cybersecurity 500」というものを調べてみました。よくある企業ランキングとか、世界のブランドランキングとかと同じようなもんだと思います。それのセキュリティ企業版です。

日本の企業は500社のうち、3社あるだけです。一番上位の企業で31位の「TREND MICRO」という会社。500社のうちの3社って少ない気が。

日本が強いのは本当に「ものつくり(自動車とか建設機械とか、インフラ)」だけな気がします。本当に。なんかその事実が悲しいです。AIも決して世界に勝っているとは言えないですし。まあ悲観的なことに目を向けてもなにも始まらないので、これ以上言及しませんが、第4次産業革命に遅れないで世界を牽引して欲しいですね。(自分も一国民なので「牽引していきたい」が正解かもしれませんが)。

 

最後に

自動運転やIoT, EVが社会に浸透すると同時にこれまでは需要が少なかった人材(データサイエンティスト、セキュリティエンジニア)の需要が急激に高まります。ロシアのように日本もそういう人材の育成にもっと力を入れないと、今後のパラダイムシフトの先に訪れる社会での国際的競争力がなくなるのがは明らかです。

 


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ルノーが示した車が近未来的すぎる。

 


 

ルノーのデザインコンテストで優勝した「未来の車」の作品の記事。近未来的すぎて手塚治が想像しそうな車で印象に残りました。

 

 

ご覧の通り、もはや従来の車の概念とは全く異なるものです。自動運転対応しています。

これまでの車との違いを簡単にまとめると

  • タイヤが必要ない
  • エンジンが必要ない(このコンセプトでは下部にドローンのような機構がうみこまれている設定)
  • ハンドルが必要ない
  • 空力設計が従来の車と異なる
  • ボディは透明な材料

こんなものEV社会のさらにもう一つか二つ先の話なので、今から心配したとこで意味ないので悲観的なことよりも楽観的なことを述べてみたいと思います。

もはや自動車という概念じゃないので、IoTデバイスの一種(ドローンのような)として完全に扱われそうです。騒音もなくなり排ガスもなくなる。完全にいいことだらけですが、ボディの素材は一体なんなんでしょうww

 

ガラスなんて重量的にアウトです。さらに脆性材料(ガラスのように脆い材料。急激な負荷がかかった時にゆっくり変形するのではなく、突然ぱきっといくイメージ。鉄鋼は反対に「延性材料」と呼ばれ、ゆっくりと変形する材料です。)で靭性に乏しいので、衝撃に弱そうですね。ちょっとでもこすったら、ヒビとか入りそう。

ということで、透明かつ従来の車と比較しても強度、剛性的に問題ない材料のしようが求められます。自分はここら辺詳しくありませんがセラミックス関連ならあるのでしょうか。

透明な材料というのがネックになりそう。それさえなければ(かつコストさえ気にしなければ)軽くて高強度の材料なんて腐るほどありますしね。

 

 

他の特筆しておくべき点は、「合体」できることでしょうか。正直あまり必要性が理解できませんが、二人のりという制限を除外するための一つのアイデアなのでしょう。

大きさ的に4人のりは無理なのか気になりますが、もし二人乗り限定モデルなら「Uber」というサービスは衰退しそうですね。

 

これだけの重量のものをドローンのように熱機関(エンジン)なしで浮上させれるなら、空飛ぶ車作れそう。それこそ「手塚治」の世界ですよね。

 

ただドローンを作ったことある方ならわかると思いますが、プロペラの回転量がえげつないので音もかなり大きいです。これだけのものにさらに人が乗って、それをドローンやヘリのように浮かすとなると相当な騒音になりそうです。現在の技術力では間違いなく不可能でしょう。

 

自分は磁気浮上技術(ピンどめ効果とマイスナー効果)で浮かせる技術も楽しみにしています。そちらの方が技術的に非現実的ではありますが。

 

 

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その謝罪本当に意味ありますか?って話(生徒→教員暴行ニュース)



 

つい先日の生徒が教員に暴行を加えるというニュース。

https://www.youtube.com/watch?v=naAaCSSAkuU

 

男性教師23歳って私より年下ww

 

大変ですね。学校の先生は。人に教えるのが好きでなったはずなのに本来の目的を達成できずにこんなことで、問題になるなんてかわいそう。モンスターペアレントとか最近は多いですからね。

人に教えるのが好きなら、予備校の講師の方がよっぽどストレスレスなはずなのにそれでも学校の先生がいいんですもんね。よっぽど自分の中で確固たる信念があるのでしょうか。

理由はなんにしろこのご時世に「学校の先生になる」というのを自分で選択するんですから大したもんですよ全く。

>>なぜあの保護者は土下座させたいのか―謝罪事件から見えた新モンスターペアレント問題
     

   >>普通の教師が“普通に”生きる学校―モンスター・ペアレント論を超えて
   

生徒はもはや人ととしておかしい

 

注意されてもしまわないから取り上げて、取り上げたら怒る。逆ギレやんww

 

どっかの国の独裁者みたいですね。「アメリカがそんななら俺らもやるぞ。やられたらやり返す!」的なね。

 

ipad触りたいなら、学校来なきゃいいのにと思います。学校少し休んだってその後の人生に何にも影響及ぼさないですし。

 

むしろ近頃の大学生がわざわざ高い金払ってんのに、授業サボってる奴がいる方がよっぽど問題だと思います。

 

報道の一番の違和感

 

学校の校長が頭を下げて謝罪している。このシーン見た時

「?????(`・∀・´)」

でしたね。なんであなたが謝罪するの?って。あなたが謝罪したところで根本的な解決にはなりません。もっと建設的な議論してください。メディアも報道陣も。

日本にはこういう意味のわからない非合理的な文化があるから、問題解決には至らない。謝るのは、責められるのは少年の親でしょう。

こんな謝罪会見本当に無意味なので、やめて欲しいですね。一国民としてはずかしいです。

学校側も自分たちの教育がなっていなかったって謝罪していますが、これは一体なんの謝罪なのか?この謝罪には意味があるのか?とか考えてしまう。報道陣も世間も学校側が謝罪することを求めているのだろうか。

 

これの国際的な意見が是非とも欲しいですね。

 

本当に解決したいなら、合理的にもっと行動して欲しいですね。

 


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ランボルギーニがCFRPで最前線なんて知らなかった。



 

CFRP(炭素繊維複合材料)は日本の自動車業界は遅れている分野でもありますが、最近はレクサスRCとかにも使われていますよね。鉄よりも軽くて強度もあるという最強(一見最強)の材料です。

 

 

軽くて強いのはいいのですが、製造コストがかかります。時間的にも人件費的にも。それを解決しているのが今回の記事でも言及されているランボルギーニが開発した新方法です。

これまではオートクレーブ成型と言って、プリプレグという樹脂を含浸させてある炭素繊維シートを人の手で重ね合わせ、真空引きしながら高温の炉で長時間かけてCFRPを作成する方法でした。これは時間も人手もかかるわけです。

 

 

何せ人の手でシートを一枚一枚重ね合わせるわけですから。折り紙ならまだしも。

そのため現状CFRPは、高級車にしか使われていません。大量生産するにもボトルネックになっている部分がありますしね。

 

今回の「熱間プレスモールディング法」は目的に合わせた形状とサイズに切り抜いたプリプレグ素材を必要枚数だけメス金型に重ねて配置し、オス金型で加圧、加熱し、硬化成形させるものです。

 

強度はややオートクレーブ成型に劣るものの、一体成型や設計形状で補えることが可能ですので、使い方次第ではデメリットなしかつ、これまで以上のCFRPになるということです。

 

 

これにより生産コストが下がれば当然、CFRPがより安価で利用できるということなので自動運転車やEV登場並みの大きなパラダイムシフトになるかもしれないですね。

 

とは言っても、炭素繊維材料はまだまだ鉄鋼に比べたら高いですし鉄鋼ボディの需要が0になることもないです。ですがこれからは鉄鋼メーカーよりも炭素繊維メーカーの方が登り業界なのは確実と言えそうです。

 

 

また炭素繊維は導電性材料ですのでボディ自体に蓄電機能を備えた自動車もそのうちできるかも。実際にうちの研究室では炭素繊維のコンデンサー利用の研究が進んでいます。

 

 

そうしたらEVとの親和性もありますし、よりEV社会が加速するかもしれないですね。CFRPも3Dプリンター技術によって(製品にばらつきはありますが)より安価に製造できる時代ですし。実際エアバスでは飛行機の機体を3Dプリントで作成していましたね。

 

50年後はボディCFRP製EVが主流になっていたらかなり面白い。

 

まとめ

  • CFRP(炭素繊維複合材料)製造時間を短縮した方法をランボが開発
  • これによりCFRP利用の促進
  • CFRPはEVとの親和性も良い
  • 3Dプリンター技術により、そのうち大量生産できる

 


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瞑想がいいって言われてもなぁ…


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こんな記事を読んだ。

IQを23パーセント高くする方法があるらしいです。また23パーセントってなんとも言えない数字ですが。

知能には結晶性知能と流動性知能の二つがあるらしいです。簡単にいうと結晶性知能は日常で読書したり、色々インプットすることで増加する傾向にあるらしいです。なので年齢と共に増加していくとのこと。

一方、流動性知能は未知なものに遭遇した時に問題解決するために論理的に思考する能力と言われています。こちらは創造力や認知能力が関係しているらしいです。こちらは結晶性知能と違い、ただ勉強すればいいというものではなく、どれだけ新しいものに挑戦するかで伸びるらしいです。

 

しかしそんなことしなくても、流動的知能を増やせる方法があるらしいです。それが「瞑想」です。

なんと瞑想すると一日20分やるだけでもかなりの効果があるらしい。

しかもかなりの継続効果もあります。たった数分毎日やるだけで健康にも脳にもいいなんてやるしかないだろうと。

 

それわかってるんだけど、瞑想の何がネックってやるまでのハードルが高いですよね。

  • リラックスできる椅子を用意する
  • リラックスできる音楽を用意する
  • 静かな部屋を用意する

家に寝に帰るだけの現代人がやるにはかなりハードルが高い気がw

せめて、「音楽聞かなくても、リラックスできる体制出なくても、10分目を瞑るだけ」とかなら

いつでもどこでもできる気がするけど、わざわざ瞑想するための体勢を作るために椅子に腰掛けるのがめんどいとか考えてしまう。

研究室ならできなくもないけど、誰かが話してても構わないのかな?それならできる気がしますけど。

職場で仕事に取り掛かる前に、やるとかならいいのかな。でも少し瞑想するにはうるさい気がしますよね。

職場で一人でいれて瞑想できる椅子がある場所となると、使われていない会議室とかになるのかなぁ。わざわざ会議室の空き状況確認して、その部屋にいくまでがだるいですね。

 

その場で思った時にすぐできるじゃなきゃ現代人はやらない気がする。

「その場で思ったことはすぐ記録できる、調べられる」からiphineは需要があるわけで。

何かいい方法ありませんかね。

 

あるじゃないですか。一人かつ、誰にも話かけられない最良の時間が。「寝起き」ですかね!これならベッドで起きるついでにできますね!

 

早速明日から実行してみます。

 


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