努力するときの最短距離はどこ？
From:山極綾子
“This is Ayako Yamagiwa from Waseda University.”
“Now, I’m talking about …”
先日、国際学会にて研究内容を発表してきました。
…国際学会と言っても、開催場所はオンラインのため家で発表したのですが、それはさておき。
コーディーネーターの方が外国の方なこと、発表や質疑が英語で行われることが、
この学会が国際学会であることを思い出させてくれました。
時差によって、夜の時間帯に発表が組まれているのも、
国際学会”らしさ”の一つであったかもしれませんが。
何はともあれ、無事に発表を終えることができました。
時は遡ること1か月前。
実は、自分の英語力の低下に驚いた事件があったのです。
通っているボクシングジムにいらした外国の方が、
何と自分が大好きなゲームを作っている会社の方で。
つい嬉しくなって話してしまったのですが、その時に単語が出てこないこと出てこないこと…。
確かに、コロナ禍になって旅行もいかなければ仕事で話す機会もないため、
英会話スキルが下がってしまうのはある意味当然のことなのですが、
話したいことの3割も話すことができず、かなり衝撃を受けました。
このままではダメだ！！
一念発起し、一か月前に始めたのが、シャドーイング＠お風呂。
湯船にゆったり浸かっているその時間を、英語勉強時間に充てることにしたのです！
具体的には、英語ニュースを教材とした聞き流し教材を流し、
そしてそれを後追いでシャドーイングし。
地味な勉強ではあるのですが、毎日コツコツ頑張っていました。
そしてその結果、国際学会では無事、
少しずつではありますが英会話スキルが戻ってきたのです！
毎日の努力は裏切らないのですね。さすが努力さん。
ところでこの「毎日コツコツ」、特に思い付きで始めたわけではありませんでした。
シャドーイングをすれば、ある程度英語力が伸びるだろうという前提の元始めていたのです。
というのも、大学受験のために英語を頑張っていたころ、
リスニングの成績を一番挙げてくれたのがこのトレーニングだったからでした。
その先に成果が待っていると（自分の中では）信じていたからこそ、地味な練習ではありますが投げ出すことなく取り組むことができたのだと思います。
こういった、これをすれば上手くいくはず…という知識はもちろん、他の場面でも役に立ちます。
例えばAIも、一口に言ってしまえばそれまでですが、様々な手法が混在しています。
ディープラーニングを使うべきなのか。
それとも他のもっとシンプルな手法を使うべきか。
モデルの形はどうするべきか。
データは何を使うのか。
決めるべきことがたくさんあります。
そして、誤ったやり方をやっていれば、いつまでも成果を上げることはできません。
どの方向に努力すればそれが報われる可能性が高いのか。
いつも最短経路を行くことは難しいかもしれませんが、ある程度当たりを付けておくことが、
研究においても実生活においても重要なように思います。
山極綾子
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