2024年やりたいことリスト
NAIST受験記(2023年度春入学第2回)
目次
自己紹介
都立大の院試に落ちた
東京都立大学システムデザイン研究科 2023 年度入学試験に落ちました。
都立大院試の情報は、こちらから見ることができます。
私が受験した情報科学域の入試概要は、以下の通りです。
- 志願票(院で研究したいことについての小論文など)
- 英語
- 筆記試験(数学+専門科目)
- 面接
※配点は非公開のようです。
詳しくは募集要項をご一読ください。
都立大の院試に落ちた理由は、単純に勉強不足です。(各位本当にすみませんでした。)
進路どうしよう
院進か就職か
現在在籍している大学の院試に落ちたわけですが、私のその後の進路の優先順位は以下の通りです。
- 他大学の大学院を受験
- 就職
- 院試浪人
私「就職するにも何も準備していないし、すでに 8 月末だし、まあ他大学の大学院を受けよう!全落ちしたら院試浪人しよう!」 と考え、軽い気持ちで他大学の大学院を受けることにしました。
どこの院を受けようか
都立大の院試が終わった時点ですでに 8 月末でしたが、受けられる大学院はそこそこありました。 しかし、私はあまり裕福ではなかったので、受ける大学院は国公立のみに絞ることとしました。 この条件で受けられる大学院でかつ私の興味がある研究室がある大学院は、以下の4つでした。
いろいろ調べていくうちに、すべて受験するのは私にかかる負荷としては大きすぎるとわかったので、NAIST のみの受験に絞ることとしました。
NAIST 受験の決め手
なぜ NAIST 受験を決めたかと言うと、以下の通りです。
- 国立の大学院
- 研究したいテーマにピッタリ合致した研究室があった
- 大学に NAIST 出身の先生がいた
- 関西に行ってみたかった
第 1 志望の研究室が 2021 年に新しくできた研究室で、より濃密な時間が過ごせるという思いもあります。
NAIST 受験対策
NAIST の入試の概要は、以下の通りです。
- 調査書 / 50 点
- 英語 / 30 点
- 数学 / 30 点
- 小論文 + 面接 / 90 点
※参考 : 入試に関する Q&A | NAIST 情報科学領域
調査書、小論文、英語は事前に出願時に提出、数学は面接の前に口頭試問があります。 調査書は大学で受けた授業とその成績(おそらく専門科目と数学の成績および GPA を見てる?)で決まっているのかもしれません。 出願時の私のGPAは 2.49 です。
小論文
NAIST の院試では、小論文を提出する必要があります。
こちら から、私が提出したレポートを確認することができます。
小論文については、都立大で提出した志願票を少し改変しただけで提出しました。 都立大の志願票はかなり細かく書くことが指定されるので、都立大の募集要項を見ながら書くと非常に良いかと思います。 私の場合はそれに加えて、研究室の先生に志願票を細かく添削していただいたので、本当に助かりました。
小論文で書くことは、以下の 2 つでした。
- 「これまでの修学内容(卒業研究等)について」
- 「奈良先端大において取り組みたい研究分野・テーマについて」
この 2 つについて書くわけですが、様式は全く指定されておらず非常に困りました。 はじめは Latex で書こうと思ったのですが、「物質創成科学区分受験者用小論文テンプレート」というものが NAIST から配布されていたので、それを利用して書くこととしました。
小論文を書く際に気を付けたことを、以下に記載しておきます。
- どんな先行研究があってどこが似ていてどこが違うか
- 公的機関が出しているデータを活用する
- 出典等を細かく記載する
下2つは当たり前かもしれませんが、先行研究については Google 検索や Google Scholar などを使って細かく調べました。
小論文は、第 1 志望の研究室の先生にも 1 度添削をしていただきました。
英語
英語は TOEIC のスコアを提出しました。 提出した点数は、690 点です。
受験後に知ったのですが、NAIST の合格者平均は約 700 点というのをどっかで見た気がします。
TOEIC の勉強はほぼしなかったので、他の方々の勉強法を参考にしてください。 私は自宅から会場まで移動の間で、YouTubeに転がっていたリスニング模擬テストを聞きながら、高校時代に使っていたターゲット 1900 を流し見しました。
数学
数学は先述の通り、面接の前に口頭試問という形で出題されます。 数学の面接官は 2 人います(おそらく NAIST で数学を教えている先生方)。 出題範囲は、募集要項に記載があります。
NAIST の数学は都立大と比べて簡単なので、線形と解析の黄チャートを使って忘れているところがないようにかつ計算ミスをしないように勉強しました。 本のタイトルを以下に記載しておきます。 私は使い慣れている黄チャートを使いましたが、マセマを使っている先輩が多い様子なので好きな方でいいと思います。
数学で少しでも高得点を取るコツは、「わからない部分は面接官にわからないと伝える」ことだと思います。 NAIST の口頭試問では、わからないと言ったり明らかに行き詰っていたりするとヒントをくれます(ただし 100% もらえるわけではないっぽい)。 私も実際にヒントをもらいました。 私は行き詰まってしまってヒントをもらったのですが、時間を効率的に使うのであれば「わからない」と伝えた方がよさそうです。
私が受験したときは、線形代数 1 問、解析 1 問でした。 以下、問題と簡単な解法です。(権利に配慮し、改題しています。)
線形
は線形写像。 で
のとき、以下の 4 つのベクトルについて はどう変換されるか。
(本番は 4 つのベクトルが出題されました)
線形写像は表現行列を持つので、2次正方行列
を考えてゴリゴリ計算してけばOKです。
線形はノーヒントで解けました。
解析
として、
を面積に注目して証明せよ。
と変形できるので、 のグラフを書いて面積で評価してあげると解けます。
解析は、面接官から「行き詰まっているようなのでヒントを言うと...」と私に伝え(!?)、「 log はある定積分の値なんだけど...」とヒントをくれました。 先述の変形がわかり、面接官に「こうすれば解けます」と伝えた直後に時間切れになってしまいました。
解析は時間内に完答できませんでした。
面接
数学の口頭試問が終わった直後、面接に移ります。
面接官は3人いて、若い先生(助教?)と教授 2 名(うち 1 人は第 1 希望の研究室の先生)でした。
面接では、以下のように大きく 2 つのパートに分かれていました。
- 学部で勉強したことと NAIST で研究したいことについて1分ほどで発表
- 事前に提出した小論文について質疑応答 & ディスカッション
1 分で小論文の概要を発表するとは思っていなかったので、まったく準備しておらずすべてアドリブで発表することとなりました。 ただ、都立大の志願票を改変していることと細かく添削をしてもらっていた関係で、小論文はほぼ 100% 頭に入っていたのでなんとかなりました。
質疑応答 & ディスカッションについては、小論文に少しでも大雑把な部分や気になる部分があるとそこについて質問されます。
- その研究はどのように工学的応用をするか
- その応用よりもこっちの応用の方がよりよいのではないか
といったようなことを訊かれます。
序盤に「あなたがシステムにそう言われたら素直にそうするんですね?」的な質問をされ、「私ならそうします」と答えたら「ふーん」みたいな反応をされたので、正直「終わったな」と思いました。
ただ、終始堂々とした態度で臨むように心がけ、きつい質問が来たら「それはおっしゃる通りですが、私は~だと思います。」というような、譲歩構文で話すようにしました。(今思うとこれがよかったのかも。)
合格
面接で絶望しましたが、合格することができました。
ちなみに、私が受けた第 2 回入試は合格最低点が 150 点で、私の入試成績は 155 点でした。(やばすぎ)
問い合わせ
Twitter の DM を開放しているので、なにか聞きたいことがあれば DM をくだされば、答えられる範囲でお答えします。
宣伝
情報科学若手の会 という学会の代表幹事を務めていますので、少しでも気になった方はお問い合わせください。 ちなみにこの会は高校生でも大歓迎です。(実際私も高校 2 年生のときから参加しています。)
2022年やりたいことリスト
普段から気をつけて生活していること
ミスには「しゃーない」と言う
他人のミスには、なにか言う前に必ず「しゃーない」と私は言うようにしています。
私はよくミスをします。うっかりなこともあるし、別のことを始めると直前までやっていたタスクを忘れ去ってしまうこともあります。
ただ、私が今まで勤めたバイト先の方々や家族は、よほどのことでない限りは許してくれて「次は気をつけてね」と言ってくれることがほとんどでした。
私は、人間はミスをする生き物だと思っています。これは幼いときから祖父に言われてきたことでした。
その影響もあってか、ミスを絶対許さないマンを見ると心が痛くなります。
そういうこともあって、私は他人のミスにはかならす「しゃーない」「仕方ないです」と言って一旦受け入れるようにしています。
「偏見かもだけど」
少しセンシティブなことや知識が浅いことについて話すときには「偏見かもだけど」と言うようにしています。
これはもう高校生くらいのときからの癖になってしまっています。
私は広く浅く知識をつけることを目指していて、さらに興味を持ったことを深く探求していくようにしています。
その関係で、センシティブなことやほんの少ししか知識がないことに対して質問をされた時は、相手に不明確な情報を伝えることは失礼に当たるので、「〜だと俺は思ってる」「これは偏見かもだけど」と言うようにしています。
万人がネタだとわかるネタ発言をする
ネタ発言には細心の注意を払っています。
例えば、私が超スーパーハイパー天才C++エンジニアだったとして、「Pythonはクソ言語だ」とネタとして発言したとします。
ですが、これはネタとして受け入れられるものでしょうか。
受け入れられるという方もいらっしゃるでしょうし、そうでない方もいらっしゃいます。なんなら、後者のほうがはるかに多いと思います。
こういう発言に、後で「あれはネタだから」と言及したとします。
私はこれは許されるべき行為ではなく、その発言の対象への尊敬が欠如していると、私は考えます。
ですから、ネタ発言をするときは、例えば「NVidiaが'RTX3060 Ulta'たるものを出すらしいぞ。次は'RTX3060 Ultra Super DX Type R STi'やな。」のような誰しもがネタとしてわかる発言をするようにしています。
「マジレスすると」
ネタではなく正直に話すときは「マジレスすると」と最初に必ず言うようにしています。
私の性格として、基本的にヘラヘラしていて笑っていることが多いので、ネタとして捉えられてしまいかねない状況があります。
そういうときには、必ず「マジレスすると」と頭に必ずつけ、真剣な表情で言うようにしています。
これは先述のネタ発言についての項目と併せて考えていることです。
悪口について
悪口は絶対に言わないようにしています。
私は悪口を言う人があまり好きではありません。
悪口を言ったって行った本人の評価が上がるわけでもないですし、言った対象の評価が下がるわけでもありません。逆に言った本人の評価を下げてしまうことがほとんどだと思っています。
そして、少なくとも私は悪口を言われてもストレスが溜まるだけで、無駄な時間とエネルギーを消費しているなぁという感覚になります。
なら悪口を言わないに越したことはないし、逆に褒めたほうがいいと私は考えています。
互いに対等な関係を保つ
例えば、友人が私に「このコード、どうしても正しい出力にならないんだけどどこがよくないか教えてくれないか。」と言われたとします。
ここで、私は絶対に思わないのですが、私が「なんで時間をさいてまで教えてやらなきゃいけないんだ。少しは自分で調べてくれ。」と思ったとしましょう。
こう思った時点で、私は相手のことを完全に見下していることがわかります。
それに加えて、勇気をだして質問してくれた友人も萎縮してしまいます。
これらのことは、お互いにとってメリットがないと私は考えています。
もちろん例において、全くの初心者であれば丁寧に1つずつ教えたり、すこしできる人であれば「この関数の中がおかしいかも?」と言ったりして、相手を見ながら対応は変えますが、「こんなクソ質問するな!!」と言うことは、絶対にやってはいけないことだと考えています。
性別について
まず単純に「性別」と言っても、"Sex"と"Gender"という2つのものがあります。 "Sex"は肉体的な(身体的特徴による)性別で、"Gender"は社会的な性別のことだと私は捉えています。
"Sex"に関して考えていることはあまりありません。男性だろうが女性だろうが同じ人間なのだから、同じ世界を生きる人間として尊重されるべきです。
もちろん、男性にしかない悩み、女性にしかない悩みについても、お互いに理解しようと試み尊重し歩み寄っていく必要はあると考えています。
一方"Gender"に関しては、きっぱり分けられるものではありません。Sexは男性だけれどGenderとしては女性よりである、という方もいらっしゃいます。
ここで敏感な方はお気づきかもしれませんが、私もまだ偏見があります。 先程の一文の「だけれど」という部分、これは偏見がある証拠でしょう。というか、まずこんなことを書いている時点で偏見と言われてしまいそうですね。
この偏見をゆるくしたりなくすことは、私にとっては簡単ではありません。20年間で1度も洗わなかったフライパンの焦げ付きを取り除くようなものです。
話が逸れてしまいましたが、"Gender"は尊重されるべきです。
現在の私は、たまたまSexもGenderも男性です。そして、両方とも男性というものは、現代の日本においてたまたま多数派でした。
多数派というだけで発言力は強くなりがちです。逆もまた然りです。
この章の冒頭にお話したように、Genderにおいても、男性だろうが女性だろうが同じ人間なのだから、同じ世界を生きる人間として尊重されるべきです。
おわりに
これらは私が今まで培った経験から意識していることなので、万人に当てはまることではないかもしれませんが、参考にしていただけると幸いです。
またなにか思いついたときには追記します。
※ 「性別について」を追記しました。2021年3月22日
2021年やりたいことリスト
ToDo系
- 日記を書く
- どこかに行ったら必ず写真
- 健康診断に行く
- 新しい業種のバイトを探す
旅行系
乗り物系
- 現役新幹線全制覇
- 大湊線全線乗車
- ほしくなったバイクを買う(250ccあたり?)
- スーパーカブをさらに改造
- クルマをさらによく改良
- サンライズシングルデラックス
- E4系グリーン
- E5系グランクラス
- 山陰線完乗
- 18きっぷで小倉
- 185系グリーン
- ダイヤ改正で廃止の車両に乗る
- 超低速スノータートル乗車
身体系
- 痩せる
- 痩せる
- とにかく痩せる
技術系
- 技術書典に出展
- Maker Faire Tokyoに出展
- PyCon JPで発表
- 収益化したアプリをリリースする
- C/C++について理解を深める
- Pythonについて理解を深める
- Djangoを使ってアプリを1つ作る
- インターンに参加する
- SonicPI勉強する
学問系
趣味
- 絵を書いてみる
- キャンプをしてみる
- ドラムを叩いてみる
- スカイダイビング
- 乗馬
- 酪農牛乳飲む
- 美味しいイタリアンピッツァを食べる
- POSSESSION CDP クリア
- PARANOiA Revolution CSP クリア
2りんかん南大沢店の対応が素晴らしかった話
2りんかんを利用した経緯
私が使っているヘルメットは、マルシン工業さんのM930(こちら)を使っていました。
安くて個人的には満足度の高いヘルメットでしたが、
- 夏に中型二輪教習があるのでもう少しいいものに買い替えたい
- システムヘルメットが気になる
- システムなら停車中に水飲みやすい?
- サンシェードよさげ
との理由で、OGK kabutoのRyuki(詳細)がいいんじゃね?と思い、これを買おう!と決めたわけです。
特に白に惹かれたので、あわよくば白がほしいと思っていました。
ちなみに、決めたのは5月頭くらいでした。
発売時期が変わってるぞ!?
OGK kabutoの公式サイトには、長らく2020年初夏発売予定 と書いてあったのですが、3日前ほどに確認したところ2020年6月中旬発売予定 に変わってるじゃないか!!
さらに2りんかん京都店にRyukiが入荷したとか、あそこのライコランドにRyukiが入ってきたらしいぞ、みたいな情報があったので、ダメ元ですが最寄りの2りんかんに電話で問い合わせてみました。
在庫を問い合わせてみた
私「もしもし。新商品の在庫をお伺いしたいのですが、OGK kabutoのRyukiって入荷してますか?」
レジ係の方「はい。ただ今ヘルメット担当の者にかわります。」
私「よろしくお願いします。」
a few moments later...
早川さん「おまたせしました。ヘルメット担当の早川です。」
早「OGK kabutoのRyukiですね。実は今2つだけ入ってきていまして、そちらでしたらご案内できます。」
私「なるほど。」
早「実物を見てみたいということであれば、こちらで取り置きをすることもできますけど...」
私「本当ですか!Ryukiって今店頭においてるんですかね?」
早「いえ、まだ出していません。」
早「まだ在庫がほとんどないので、店頭に出せないんですよね。」
私「ほうほう。実は明日の夕方に伺おうと思っているのですが...」
早「左様でございますか。明日の夕方も私がいますので、取り置きしておきましょうか?」
早「必ず購入しなきゃいけないというわけではないので、遠慮していただかなくても大丈夫ですよ。」
私「では、お願いします。明日の夕方に伺います。よろしくお願いします。」
早「当日にレジ係ものものか、ヘルメットカウンターにお名前を行っていただければ案内できるように手配しておきます。」
早「では、お待ちしております。」
店頭に出してないのに案内してもいいの!?!?とも思いましたが、お言葉に甘えて...
早川さんも物腰柔らか〜な方だったので、この人なら...と思えました。
店に行ってみよう
昨日の17時ころにお伺いしましたが、お店の中で話が通っていてスムーズに案内していただきました。
早川さんと話したことは、
- Ryukiのいいところ悪いところ
- IbukiやKazamiとの違い
- 他のメーカーのシステムヘルメットの紹介
- フルフェイスとの比較
- ネットで買うか店で買うか
- Ninja 250の今と昔などの雑談
ここで誤解してほしくないので、すべて私が教えてほしいと言った ということです。 そうじゃないと、Ryuki以外を買わせたいと思われかねないですからね。
私はヘルメットに関してドドドド素人なので、細かく詳しく丁寧に教えていただきました。 本当にためになるお話でした。
さて実物を見てみましょう。
電話では白のXLと艶消し黒のLがあると聞いていたので、両方見せていただきました。
結論としては白のXLを買いました。
いい買い物でした。
早川さんがすごいという話
この記事を呼んでわかる通り、2りんかん南大沢店の早川さんは非常に気持ちの良い対応をなさる方でした。
個人的にびっくりしたのは、一番最初にRyukiのいいところと悪いところを紹介したことです。
ここまで正直に言ってくれるとは思っていませんでした。
次にヘルメットを買うときは、絶対この人から買いたいと思わせてくれましたし、実際に早川さんから買うと思います。
個人的に2りんかん南大沢店さんの品揃えの悪さには憤慨しているのですが ぜひ次回もよろしくお願いします。
2020年やりたいことリスト
達成予定があるもの
- 普通自動車免許を取る (達成!夏季休業中に合宿免許で)
- 小型二輪(原付二種)を取る (達成!結局普通自動二輪を取りました)
- 台湾旅行 (達成!春季休業中に行きました)
- PARANOiA Revolution CSP クリア
- 青森に行く (達成?青森県にはいけたが目的地にはいけませんでした)
旅行系
コ○ナでほぼ達成できず...
- イギリス旅行
- スイス旅行
- オーストラリア旅行
- 北海道に行く
- CoCo壱に行く
- ベトナムに行く
- カンボジアに行く
- NYに行く
- 長崎旅行
- 三島スカイウォークに行く
- 東北全制覇 (達成!18きっぷしんどかった...)
- 富士急に行ってみる
- 温泉旅行に行く
- 富士山に登る
- 激流下りに行く
- KAC行く
- 草津館に行く
- 四国巡りする (達成!ムーンライトながらにサンライズ瀬戸...よかった)
身体系
怠惰ですね〜
- 体脂肪率10%を目指す
- 65kgまで減量
技術系
- 技術書典に出展
- Maker Faire Tokyoに出展
- PyCon JPで発表
- 収益化したアプリをリリースする
経験系
- 毎日写真付きの日記を書く
- 第53回情報科学若手の会に参加する
- Radiusの会社見学に行く
- 友達とキャンプをする
- ドラム叩いてみる
- スカイダイビングやってみる
- スーパーカブで日本縦断
- POSSESSION CDP クリア
- 親を温泉旅行に
- 新幹線に乗る (達成!N700A普通席とE2系普通車、E4系グリーンに乗車しました)
- 貯金する
- 脱毛する
- 鹿刺しを食べる
- 体質的に飲めないけどワインに詳しくなる
- 中央線沿いを歩いてみる
- 月に1冊本読む
- マニュアル車運転する
- 馬に乗る
- 猫カフェに行く
- 月1回映画を見る
- 健康診断に行く
- ほしいものはすべて買う
- サンライズ瀬戸に乗る (達成!ノビノビ座席でしたがかなりよかったです)
- Uber使う
- 1週間断食
- 美味しいイタリアンピッツァを食べる
- ビデオ試写室に宿泊
- ヒッチハイクしている人を乗せる
- PCオーディオ環境を構築する
- カスタムIEM作る
- 自分でラーメンをつくる
- 彼女を作る
- 写真を積極的に撮る
- ダイビングをやってみる
- 酪王牛乳を飲む
- 自宅農園を作る