2023-02-12

理系、情報系、地方国立大学院卒の就活雑記(not 研究職)

最初に

自分は就職活動をしっかりできた自信はありますが、内定先決めで今なお絶賛内定ブルーです。気持ちの整理がいつまで経ってもつかないので、自分で読み返す意味でもここに感想や思ったことを書きます。

ぶっちゃけ就活前は何もしない斜に構えヤロー（就活の雰囲気も"意識高い系"で気持ち悪いと思っていた）だったのですが、ここで人生を真面目に振り返ってみて本当に良かったと思います。就活中は軽く洗脳状態に入っていたな、と今考えると思いますが、それでいいと思います。

自分のスペックの割にいいところに内定いただいた(企業名は伏せます)と思う一方で、近年の情報系人気にも与れてウマウマな就活でした。あと先輩にも本当に頼り切りな就活でした。偉そうにいろいろ書いていますが、自分の環境がかなり恵まれていました。

本人のスペック

高専→地方国立大学3年次編入→同大学院卒情報系

研究実績なし、主席なし、成績は真ん中〜上位、ずっと帰宅部

課外活動あり（実績なし）(アピールポイント作り, M1から実施)

就活成功するには？

「僕は(人生の目的)をしたい。そのために(企業の特徴)で(業務内容)をしたい。僕は(アピールしたい武器)があるので、(業務内容)ができます」を話せるようになる。そのために、自己分析とアピールしたい武器を磨く or 作る。何もない人は1年かかる(自分がそう)。人生の目的があると本心から話せるため、いくらでも志望理由の深堀に耐えられるしなにより自分に納得して就活を進めていける。

この文章だけでも"意識高い系"が苦手な以前の自分だと「ウッ・・・」となっていた気がします。実際"人生の目的"って名前の"キラキラの強さ"すごいですよね。けど、やっぱり9時〜17時でなんの目的もなく働くのってしんどいと思うし、人生の目的を真面目に見つけられるのって今しかないと思います。

以下、面接で上記を話せるようになるための()の詳しい進め方を話します。

(人生の目的) の進め方

自己分析の進め方は、Utsuさんの人生の目的論を見て、言われた作業をやります。友達、家族、兄弟、キャリアセンター、逆求人サイト... 使えるものはすべて使って自分の過去を洗い出し、自分に印象が残ったイベントの中から共通するものを見つけました。自己分析をあらかた終わらせたら、後は頭の隅っこ1割くらいに置いといて就活を進めながら都度振り返るイメージでした。

個人的に一番大事だと思います。自己分析をする前は、僕の周りは仕事に熱心なタイプが全くいなかったし、時間をお金に変えるだけで死んだ目をして働くのが当たり前だと思っていました。

(アピールしたい武器) の進め方

やっぱり「(チームで頑張ってるもの)に(アクシデント)が発生したけど、(自分がしたこと)で改善し、(結果)になりました。」が欲しいです。仕事はチームでやるので…… というわけで、チームで何かに取り組みましょう。情報系ならハッカソンとかWebアプリリリースとか、ネットで良さげなイベントを調べて潜り込んでみましょう。

企業が求めるのは、運でできた実績よりも再現性がある実績です。実績がなくても、どんなことに苦労してどう改善したかが話せればOKです。ただ実績があると言っても、資格取得とかは・・・

何もない人(僕)は1年くらいかけてアピールする武器を準備してました。

(企業の特徴), (業務内容) の進め方

OB訪問、長期インターン、逆求人サイトの面接、キャリア支援サイトなどから情報を集める。1次情報最強！！！大企業になるほど部署で特徴が違うので、同じ大学の先輩がやっぱり将来の自分に一番近くなると思います。先輩がいない場合、一番手軽な大学内のキャリアアドバイザーなどに相談するのが良いんではないでしょうか。

逆求人サイトは、メイン：LabBase、サブ：TechOfferを使用していました。企業研究にはUnivaも良かったです。少人数で研究職のDeepな話が聞けます。他のサイトにも登録はしていましたが、結局これら3つを使うことがほとんどでした。

夏インターンでOBから仕事内容を聞いたり、志望動機の添削、コメントを貰えればいいですね。1vs1だとなおよい。事前準備（仮説を持った質問3つ以上）を用意して挑みたいです。

他にもインターネット、本は、

Ullet
Openwork(Vorkers)
1. ネガティブな意見多い。話半分で。
2. 年収の推移が一番参考になる
転職会議（就職会議）
就職偏差値
1. 偏差値自体には価値ない(全く同じ事業を行っていない限り比較できない)
2. 就職難易度、事業規模をざっくり知る
業界地図
OneCareer
1. 競合他社との比較なんかもしてる

動画だと、

名キャリ就活 / 企業研究チャンネル

を使いました。ただあくまで1次情報が最強なので、現役社員と接触していきましょう。

ここで企業分析ができてない場合、
「プログラムバリバリ書いて将来はサービス作りたいぜ！」な人が、古来からのSIerを志望し、業務内容にギャップ
「安定でのんびり暮らしたいな」という人がコンサル志望して激務で死亡したり
「地元に腰を据えて働きたい」という人が全国転勤ありの会社行く
とかの不幸が起こります。

持たざるもの(僕)の就活スケジュール

僕の場合

4年後期：夏インターンアピールネタ開発、自己分析
行きたい企業を10社選出。逆求人サイトのESを書こうとして、何も書けないことに焦る。
M1前期：長期（1week〜）
夏インターン参加。ここで事前の企業のイメージとギャップないか確認。
M1後期：早期専攻、冬インターン参加。
この時期に第一志望から早期専攻を受けて、内々定もらうのが理想。
M2前期：通常専攻、内定決め。
就活中に軌道修正した自己分析から、内定を決める。

まとめ

まとめると、結局どこにでもあるようなことを書き連ねただけになってしまいました。就活はプライバシーな情報マシマシになるので、インターネットではメンタルの整え方、情報の集め方くらいを参考にして、大学の先輩に直接聞くのが一番良いですね。

余談

就活当時、完全に洗脳されていた状態の感想メモが見つかりました。就活中はこれくらいのテンションで臨めば楽しいと思います。

人生をこんな簡単に主体的に決められるのマジおもしれ～～～こんな面接数回で自分の生涯のキャリアプランと年収が決まるのまじでイかれてるな～～

2023-02-04

OpenAIはなぜChatGPTを開発できたのか【クソ記事】

ChatGPTはGPT-3のデータ改善版です（たぶん）。そんなすげー自然言語モデルを作り出したOpenAIですが、そもそもなぜこんなすげーものを作れたんでしょうか？現在のAI研究は、大金ですごいモデルを動かして精度最強卍卍を出すのか勝ちパターンとのことですが、OpenAIが金持ち企業だったからすげーモデルができたのでしょうか？じゃあそのお金はどこから出たのか？

私、気になります。調べてみました。

まず、ざっくりOpenAIについて理解します。日本語でまとまってるのがNRIの以下サイト。 www.nri.com

OpenAIについて

2015年12月に再生可能エネルギーソリューションを提供するテスラのCEOであるイーロン・マスクをはじめとする複数の投資家により設立された人工知能（AI）研究所です。OpenAIは、汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）が人類全体に利益をもたらすことを使命とし、当初非営利団体として設立されました。その後、2019年に営利企業のOpenAI LPを創設し、現在OpenAI LPとそれを管理する非営利団体OpenAI Nonprofitのハイブリッド体制で運営されています。そもそもすごい投資家が複数人バックについてた企業でした。じゃあどれくらいのお金をOpenAIは持っていたのでしょうか？

私は会社の情報に詳しくないので、ChatGPTくんに聞いてみます。
ぼく「会社のお金パワーを調べるにはどうすれば良いですか？」
ChatGPTくん「1. 業績評価指標、2. 株価指標 3. 株主評価指標 4. 市場規模指標。この4つや！」
言葉の意味はよくわかりませんが、とりあえず1つずつ調べてみましょう。

と思ったら、こんな記事がありました。 minkabu.jp MS「長期的なパートナーシップの第３段階として、OpenAIくんに複数年にわたって数十億ドル規模の投資を行うぜ」
うおおおおお！この大企業が投資することの意味って何か分からないけど、MSが投資するのならすげーんだろうな！！

ChatGPTくん「企業が別の企業に投資するのは4つの意味があるよ。　1. 成長 2. 技術の獲得 3. シナジー効果 4. 長期的な利益」ぼく「なるほどなあ。企業がお金を投げると、一部サービスの技術を使えるようになるんだ。実際の細かい契約はわからないけど、ここで「MSがAI機能出します（なおOpenAIの技術は一切使わない）」としても、人気は出そうだなあ。」

いや、よく調べるとMSと以前からOpenAIは繋がっていたみたいでした。じゃあ新しいAI機能もOpenAIの機能もりもりやん・・・ www.nikkei.com

ここまでで分かったのは、

OpenAIは2016年からMSと付き合いがある
OpenAIはMSから多額の投資を受けている

くらいです。

まあ現代のAI研究に必須なお金はあったとして、じゃあなぜChatGPT(GPT-3)が開発できたのか？深堀一歩目として、論文を軽くみてみましょう。

まずGPT-3の元になった論文をみます。けど原文は長いし面倒なので、和訳かつ要約されたのを読みます。 zenn.dev GPT-3はGPT-2の改善版です。うんぬんかんぬん〜〜...
ぼく（あ、これ思い出したわ。機械学習の論文って理論詰め詰めというより、ごりごり実験でいろんな構成を試して良いものをまとめて改善するやつのがメインなんだ。EfficientNetでみたやつ。）
ぼく（で、当たり前だけど研究って積み重ねなのでTransformerから読んだ方がいいやつだ。）
ぼく（面倒なので一旦論文からなぜChatGPTからできたのか考えるのはまた今度で・・・）

ぼく（でも論文の内容読まないでどう考察しよう・・・多分TransformerがGoogle発でそれを金パワーでモデルやデータを改良したのが今うまくいってるだけな気がするんだよな・・・）
ぼく（その仮説をもとにサーベイ論文辿って、どんな改善がどのくらいパフォーマンス改善されたか？を辿っていくべきなんだろうな・・・でも面倒だな・・・）
ぼく（そういえば大学の研究でも「考察が甘い」って詰められてたなあ・・・ウッ・・・まるでなにも成長していない・・・）

じ、じゃあ人に注目しましょう！！ChatGPTの論文は確か公開されてないので、GPT-3をみます。GPT-3のファーストオーサーは「Tom B. Brown」さんです。 papers.nips.cc

この方が書いたのがさっきのGPT-3の論文。2023/02/04時点で引用9820ってマジ？ https://scholar.google.co.jp/citations?user=RLvsC94AAAAJ&hl=en&oi=sra

次に引用数が多い論文が「Adversarial Patch」。この画像、Twitterで見たことある！！

出典：Fooling automated surveillance cameras: adversarial patches to attack person detection

AIで検出できないような画像を持つアレですね。この人だったのか・・・

この論文の引用は896件。2017年発表論文なのですが、もうこの時にはOpenAI所属だった？いや、GPT-3の方は1P目にどーんと「O p e n A I 」とあって、こっちにはないからまだかな。関係ないけど、研究者が複数の機関に所属してた場合、すごい論文を発表する時にどこ所属で論文出すんだろ。揉めないのかな。

あ、2020/1/23の論文では所属に「OpenAI」て書いてますね。 https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf

2019/9/18も書いてた。 https://arxiv.org/pdf/1909.08593.pdf

2019/5/3では書いてない。2019年中旬くらいから所属したのかなー。 https://arxiv.org/pdf/1905.01034.pdf

Tom B. Brownは、2019年中旬からOpenAIに所属した、画像にも自然言語にも強いスーパーAI人材です。 OpenAI所属前の論文で894件の引用だから、そりゃすごい人ですよ。

えー、うーん、というわけでいかがでしたでしょうか？？ OpenAIはすごい人材を抱えていて、すごい人が頑張った結果、ChatGPTくんが生まれたんですね！！！実際、この人も強化学習畑の人っぽいので、それをもとにデータを改善したりというのが効いたんじゃないでしょうか？面倒になったので終わりです！！

2022-12-27

【就職活動】企業のエントリーサイト、インターンシップサイトで登録作業を自動化する

就職活動の時、企業のエントリーページに「自分の名前」などを入力して登録する作業をたくさんしていました。下のようなイメージです。

この登録作業は、大手就活サイトを使えば自動で入力されます。しかし、インターンシップの場合は企業のHPから直接応募するしかないことがあります。その場合は手入力する必要があり、非常に面倒です。

私が就活していた当時は、自動入力する自作スクリプトを使っていました。完全自動入力ではないので入力支援程度です。氏名、生年月日、郵便番号、住所、研究室名を自動入力します。よければ使ってくれると嬉しいです。準備含めて5~10分でできます。スクリプトの改変自由です。初心者なのでスクリプトの改善案などくれると嬉しいです。

準備するもの

Google Chrome
Chrome 拡張機能「TemparMonkey」のインストール

手順

1. Chromeの右上の「拡張機能」ボタン→「Tampermonkey」を押す

2. メニューから「新規スクリプトを追加...」を押す

スクリプト編集画面が開く。

3. 以下スクリプトをコピペして、自分用に編集

// ==UserScript==
// @name         auto intern input i-web.jpn
// @namespace    http://tampermonkey.net/
// @version      0.1
// @description  if URL matching, auto input setting infomation
// @author       take_matsu
// @match        https://*.i-web.jpn.com/*
// @icon         https://www.google.com/s2/favicons?domain=qiita.com
// @grant        none
/* load jQuery */
// @require http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.0/jquery.min.js
// ==/UserScript==

let inputs = {kname1: "加藤", kname2: "純一",
              yname1: "カトウ", yname2: "ジュンイチ",
             gyubin1: "160", gyubin2:"0023",
              gadrs1: "東京都新宿区西新宿４丁目２４−１８", gadrs2: "ホワイトハイツ常三島Ｂ２０５",
              kttel1: "000", kttel2: "0000", kttel3: "0000",
              kyubin1: "000", kyubin2:"0000",
              kadrs1: "実家の住所",
              ktel1: "0000", ktel2: "00", ktel3: "0000",
              bikoa: "研究室の名前",
              account1: "hogehoge", domain1: "example.com",
              account2: "hogehoge", domain2: "example.com",
             }
// 性別、生年月日、都道府県は自分で入力

var $ = window.jQuery
$(document).ready(function(){ // jquery ページ読み込まれるまで待つ
    for (let key in inputs) {
        $("[name="+ key +"]")[0].value = inputs[key]; // jqueryで書いた場合
    }
});

4. 「ファイル」→「保存」を押す

右上タブの「インストール済みJavaScript」を開いて、「auto intern input i-web.jpn」という名前が一覧にあればOK。これでURLに「i-web.jpn.com」を含めば、自動入力を行う。エントリーページのURLには、「i-webs.jp」を含む場合もあるので以下の手順で対応する。

5. 1.～4. を行って、新しいスクリプトを作る

6. 5. のスクリプトの1～12行を消して代わりに以下をコピペ

// ==UserScript==
// @name         auto intern input i-webs.jp
// @namespace    http://tampermonkey.net/
// @version      0.1
// @description  if URL matching, auto input setting infomation
// @author       shouc
// @match        https://*.i-webs.jp/*
// @icon         https://www.google.com/s2/favicons?domain=qiita.com
// @grant        none
/* load jQuery */
// @require http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.0/jquery.min.js
// ==/UserScript==

7. 「ファイル」→「保存」を押す

右上タブの「インストール済みJavaScript」を開いて、「auto intern input i-webs.jp」という名前が一覧にあればOK。これでURLに「i-webs.jp」を含めば、自動入力を行う。

参考サイト

www.symmetric.co.jp blog.playispeace.com

2022-12-17

バッチファイルのコマンド検索もChatGPTに任せろ

バッチファイルは、Windowsのみで実行できる複数の作業を自動化できるコマンドです。Windowsに標準でインストールされているため、ノンプログラマーでも手軽に使用することができます。

しかし、コマンドが複雑で使いこなすには一定の技量を必要とします。引き継ぎでバッチファイルを頂いたものの、文章の意味が分からず使っている方も多いのではないでしょうか。さらにコマンドの意味をGoogle検索しようとしても、特殊文字が多く思った情報が見つからないです。

そんなバッチファイルの内容を調べたいときに、ChatGPTが活躍します。以下はexit /bの意味をChatGPTに訪ねた時の反応です。

以前にも別の記事でChatGPTのプログラミング補助としての力の凄さを感じたのですが、今後はこれがあるとないとでプログラミングのスピードも変わってきそうです。

2022-12-15

SHOEI Z8ヘルメットの中華ミラーシールド(2,600円)がコスパ良シールドでした

バイク、バイク用品

SHOEI Z8マットブラックヘルメットに合うミラーシールドを探していたところ、AliExpressで購入したシールドが良かったので紹介です。

商品について

購入した商品は以下。

商品名：靴ひも付きオートバイ用バイザー,ヘッドライト用フロントガラス,nxr2 CWR-F2 z8 靴ひも付きオートバイ用バイザー,ヘッドライト用フロントガラス,nxr2 CWR F2 z8| | - AliExpress
カラーはRevo Deep Blue(以下がイメージ画像)

この商品を選んだ理由は、SHOEI Z8用のシールドの中では売れた数が一番多かったから。2022/12/14現在、「174注文」でした。

シールドの色によって値段がまあまあ異なり、黒のスモークのみなら￥ 2,057、僕が購入したRevo Deep Blueは￥ 2,646でした。

実物写真

AliExpressの商品の画像はかなり盛られていることで有名です笑なので僕が撮影した写真を載せます。 iPhoneで撮影した写真のままだと、目で見るよりも色合いや反射感が異なっていたので、多少色調を変化させています。これが、実物を見た時の色合いに一番近いです。見た目の感想は、純正のダークスモークブルーミラーシールドに近いです。純正の日本で販売されているミラーシールドは3種類あり、SHOEI公式から発売されている薄めの"メロースモーク"、通常の"スモーク"と、SHOEI外の"ダークスモーク"です。

ヘルメットから外すとイメージが変わりますね。

青色なので夜間でも運転はまだ可能な方です。シールドなしでかすかに視認できるレベルのものは見えなくなる印象です。例えば、街灯がない状況で道路を横切る歩行者は間違いなく轢いちゃうと想います。

中から見ると、全体が黄色がかって見えます。イメージとしては、ブルーライトカットメガネと同じです。JINSのブルーライトカット40%メガネの2倍、80%カットはあるくらい強く黄色がかります。（※ MADE IN ~~CHINA~~ USA , HARD FINISHED ~~SHIELD~~ SHIEI）

AliExpressのレビューで知ってはいましたが、ピンロックシールドが合いませんでした。

使用感

見た目は全く問題なし。 SHOEI Z8ヘルメットにもスムーズにつけることができました。ただ外す時に若干シールドの爪部分に引っかかりを感じました。ヘルメットに傷がつくことはありませんでした。

開閉動作も純正と変化を感じませんでした。

デメリットはやはりピンロックシールドが付かないことですね。現状はスキマありでピンロックシールドをつけていますが、外見や開閉操作にも問題なく、シールドのくもりも防げています。

まとめ

￥ 2,646 とは思えない良クオリティ。発送から到着まで1週間ほどかかるため、この値段なら迷う前にポチるのがオススメです。この商品をメルカリでメーカー名を明かさずに￥ 7,000で転売して、まあまあの速さで売れるほどの商品です。ぜひAliExpressから買いましょう。

靴ひも付きオートバイ用バイザー,ヘッドライト用フロントガラス,nxr2 CWR F2 z8| | - AliExpress

2022-12-08

プログラミングの質問はChatGPTに任せろ

プログラミング、IT

新しいライブラリの使い方を知るにはChatGPTに聞いた方が早い

Pythonではじめてtkinterを使いました。ChatGPTに聞きながら手を動かすと、2日で動くアプリを作れました。

Pythonやtkinterの解説記事は、プログラミング初心者の方がSEOに特化した記事を書いているので、クソ記事しかヒットしません（プログラミング初心者が記事を書くことは自己の学習になるため否定しませんが、Google検索を汚染しているのは事実）。かといって公式ドキュメントはサンプルコードが載ってないし面倒・・・

これをすべて解決するのがChatGPTです。

https://chat.openai.com/chat

ChatGPTでライブラリの使い方を聞くと、サンプルコードの提示と他にどんな要素があるか具体例を回答してくれます。例えば以下。