the industrial

ブログと言うより自分のためのメモ以外の何モノでもないです。でも読んでくださってありがとうございます。

イクメンになれないのなら、○○メンになればいいじゃない

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最初に。

下記の中で「お父さん＝働く人」「お母さん＝子育てをする人」という書き方をしているが、家庭によっては逆の場合もある。その際は、適時読み替えて貰えると幸いだ。

イクメン

巷の子育て界隈でイクメンイクメンと聞くようになって久しい。

ふと、イクメンという言葉は誰が考えたものなのか調べたくなった。軽く調べると、どうやら博報堂さんにルーツを持つ、NPO法人「イクメンクラブ」で生まれた言葉らしい（細かくは間違っているかもしれない）。

不況、ダイバーシティ推進、足りない保育園・保育士などなど、昔とは大きく変わった社会情勢から、今や子育てはお母さん一人で行うものではなくお父さんの協力が必要不可欠であり、もっとプリミティブな考え方を持ってすれば、夫婦ふたりで力を合せて子供を育てることは自然な姿なのかもしれない。

そんな自然な姿を作り上げるため（あるいは本来なるようになるため？）、形あるものを認識しやすい人間にとって必要だったものが、イクメンという言葉なのではないか。実際、イクメンという言葉が生まれたことによって、多くのお父さんは何かしら子育てに参加しなければという意識を持つことが容易くなったかもしれない。

では、どうしたらイクメンになれるのか？こういう時は、なりたいものについてしっかりと理解することが必要だ。まず、イクメンという言葉が生まれたイクメンクラブのHPに掲載されている三か条がこちら。

    1. イクメンとは、「育児を楽しめるカッコいい男」のことである。
    1. イクメンは、子どもたちを広く多様な世界へ誘い出す。
    1. イクメンは、妻への愛と心づかいも忘れない。

イクメンクラブ｜育児するいい男を、イクメンと呼ぼう！

さらに、コトバンクからイクメンの定義を引用してみる。

「イクメン」とは「子育てする男性(メンズ)」の略語。単純に育児中の男性というよりはむしろ「育児休暇を申請する」「育児を趣味と言ってはばからない」など、積極的に子育てを楽しみ、自らも成長する男性を指す。実際には、育児に積極的に参加できていなくても、将来的にそうありたいと願う男性も含まれる。

イクメン(いくめん)とは - コトバンク

なりたくてもなれないイクメン

しかし、実際、世の働くお父さんはイクメンになりたくてもなれない人が大多数なのではないか。なぜそう思うのかと言うと、かくいう僕がそうだからだ。

つまりこうだ。

  • 朝は娘が起きる前に仕事に行くこともある
  • 平日はどんなに早くても20時に家に着く
  • 休日やっと育児に少し参加できるが、娘の機嫌次第で、僕が”育児”で出来ることは思ったよりも少ない（お母さんにベッタリ）

しかして、世の中はイクメンになれ、育児に参加しない男性は悪である、という風潮にまであるように思う。でもそれは仕方の無いことだし、僕も間違っては居ないと思っている。

子供が生まれ、子育てに少しでも関わってみるとわかる。子供を育てるということはそれ相応の幸せさもあるのだが、実際は本当に大変だ。

子育ての大変さを知らない人にしてみたら、「言ってもそんなでも無いよね？」と思うかもしれないが、お父さん目線の子育ての大変さについてはこちらがとても刺さると思った。

anond.hatelabo.jp

イクメンになれないのなら、○○メンになればいいじゃない

前置きがかなり長くなってしまったが、ここからが本題。先に挙げた事を整理してみると

そこで、僕自身どうしたら良いのかを考えた結果、ある一つの悟りに至った。

イクメンになれないのなら、家事メンになればいいじゃない

育児に参加するには、時間の兼ね合いなどから実際問題難しい。

であれば、苦肉の策ではあるが、他に出来る事をやって育児に参加出来なくてもサポートすることは出来る、という考え。

同期処理と非同期処理

育児はどうしても子供につきっきりになるため同期処理と言え、一方、家事は夜遅くなったとしてもある程度出来ることから、非同期処理と考えられる。

非同期処理はとても便利だ。

料理は作りおきという方法が出来る。

食器洗いは流し台に置いといてもらえれば後からでも洗える。

洗濯物は畳むだけなら何時でも出来る。最悪干しっぱなしでも後で取り込めばいい。

決してお母さんはこれらをサボりたくてサボっているわけではない。家事をやりたくてもやる時間が無いのが育児なのだ。

イクメン・家事メンにはなるなというが

こんな記事もある。

tenro-in.com

至極まっとうであり、大いに賛成する。しかし、実際そんな簡単にイクメン・家事メンという事を意識せず、育児・家事を出来るお父さんは居ない。なぜなら”男は気づかない生き物”であり、お金を稼がなければ一家全員ご飯が食べれない＝生きていけないという漠然とした恐怖から、仕事で頭がいっぱいだったりする。こう見えてお父さんはお父さんなりに大変なのだ。

だから、敢えて「同期処理で進むイクメンにはなれなくても、非同期処理で行える家事メンにはなれるかも・なろう」と思えば、少しはやる気になれるのではないかと。

そういうわけで、世のお父さん諸君。

少しくらい夜寝るのが遅くなっても、ちょっとつらいだけで人間そんなに簡単に死なない。イクメンになりきれず、モヤモヤしている世のお父さん方、今日帰ったら何か出来る家事を探してみてはいかがだろうか？

娘ちゃんと公園デートしてきた👫

ピエロがお前を嘲笑う

MOVIES

ピエロがお前を嘲笑う(字幕版)

久し振りに出会った傑作。快作。

あらすじを荒く言うと、ハッカー同士の抗争によって起きた殺人事件の話なのだけど、事はそんなに単純じゃないのね。

始めは全く期待してなかったのだけど、最後のどんでん返し返し返しくらいのラストで震えが止まらなかった。そしてそこへ持っていく流れも秀逸で、映画自体のテンポも小気味好く素晴らしい。

coolというかcleverというか、スタイリッシュで本当に面白い映画だった。

ドイツの映画なんだけど、ドイツ語の耳障りが気持ち良いのと、ヨーロッパ映画の特有の叙情的な雰囲気もあって、ずっと観ていたいって錯覚する。そんな雰囲気がしっかり出てるのは監督のこだわりかどうかはわからないけど、それだけでも良い映画。

僕がプログラムを書く仕事をしているのもあるかもだけど、個人的な歴代ランキング5位に入るかも。

惜しむらくば、ヒロインのキャスティングが"味がありすぎる"のでもうちょっとなんとかならないのかという事と（失敬）、邦題がクソダサい事。ちなみに原題は「who am i」と言うとか。チョット、ジャッキーとかぶちゃてアルネ。

プログラマー、どんでん返し系、疲れてるので映画でストレス発散したい人に特におすすめ。

BATMAN V SUPERMAN

MOVIES

ずっと楽しみにしていた映画。

急だったのだけど、嫁ちゃんの「せっかくなら観てきたら」という優しい言葉に甘えて観てきました。

思い起こせば、バットマンの映画は子供の頃から見ていて、ずっと好きだったなあ。

ただ、この映画の最大の醍醐味は、ガル・ガドット様のワンダーウーマンがキレるシーンだと思うw

アベンジャーズ エイジ・オブ・ウルトロン

MOVIES

アベンジャーズ／エイジ・オブ・ウルトロン (字幕版)


大昔にチャージしてたPSのポイントで、やっと見れた！


もうレンタルはPSとかiTunesで十分だね。


ウィンターソルジャーとかソー2観てないので、少し話が飛んじゃったのだけど、それでも楽しかった。


ウルトロンのキャラクターも良いよね。

第15回 Elasticsearch勉強会 2016/03/15 その２ #elasticsearchjp

PROGRAMMING

今日はこれに来てます

第15回elasticsearch勉強会 #elasticsearch #elasticsearchjp - elasticsearch勉強会 | Doorkeeper

その１はこちら

omiend.hatenablog.jp

一応メモっては見たものの、やっぱり適当

Elastic, Jun Ohtani

タイトル：Elastic{on} 2016 参加レポート

Elastic社のロゴが変わりました 色、フォント 参加者 １８００＋人 写真で見るElastic{ON} プレゼントされるTシャツは自分でデザインを選択してプリントされる！すごい！

Product Logo Elasticsearchのロゴが無くなったのでー Kibanaはスワヒリ語で建物という意味 新しいロゴができました

おさらい 2.0から入った機能について ProfileAPI どのクエリーが遅いの？ GEO系 るし～んレベルで手が入り、それがE/Sで取り込まれた Aggregations 集計結果から予測値を → 波形で kibana 4 ColorPicker 200が赤で500が緑だったりしたので。。。 Kibanaの黒色 HeatMap Logstash Configのリロード Kafka Beats Go言語で書かれたデータの収集エージェント なんかいろいろ取れて、Kibanaで見れるよ

  パケットBeats
    MySQLなどのPortのパケットを取得したり
      それをkibanaで観たり
    サポートはメジャーなDBであればほとんど
    サポートしてほしいプロトコロはPullRequestで
  ファイルBeat
  Windows Beat
  メトリックBeat

Elasticsearchについて

E/SやKibanaなどの組み合わせにおいて、バージョン間違えると動かない。。。 Pluginコマンドであるていどフォローされてたが。。。 一応それぞれのバージョンごとに同じ日にリリースしていたが。。。

なので、統一するべくElasticsearch５が出るよ！
  はじめはアルファー版

インテンド機能 ファイル→ファイルBeat→E/S→kafka ESにJsonを投げる最、前処理を行うことができるようになった

  メモしきれん。。。

Kibana ビデオがあったけど忘れた

Extentions　あくまでもB向け ElasticStack ロゴ統一 Pluginがいろいろある 個別にダウンロード＄インスコ Scurityで遺品 Watcher？ Security in Kibana Elastic Cloud 旧 Found AWS上にE/Sを組んでくれる会社を買収し、Cloudというものとして 簡単にできるそうな 新しいE/Sのversionが来た場合、自動でアップデートしてくれる ただし許可している場合のみ AWS以外についても対応していきたいとのこと Elastic Cloud Enterprise

他のキー FireEye ４００ノードくらい使っていて、セキュリティー系の話だった？

StreamSets オープンソース 面白いかもとのこと

Elasticon{ON}検索すると日本語でのブログがあるよ

BBL Brown Bag Lunch ランチミーティングやりましょう E/Sに興味ある方

Elasticsearch 2016/03/15 その１ #elasticsearchjp

PROGRAMMING

今日はこれに来てます

第15回elasticsearch勉強会 #elasticsearch #elasticsearchjp - elasticsearch勉強会 | Doorkeeper

その２はこちら

omiend.hatenablog.jp

一応メモっては見たものの、結構適当

Preferred Networks America, Inc. CTO 久保田展行(Kubota Nobuyuki) さん

タイトル：Elasticsearchと機械学習を実際に連携させる

実際に検索アプリケーションを作成 機械学習とは データによって賢くなるアルゴリズムの研究 データから知識や人間が定義するようなルールを自動的に

前回

t.co

今日は「文書分類」 新聞やブログ記事のカテゴリ推定したり 年齢・性別・地域 キーワードについてポジネガを判定するなど ツイートに含まれる製品名を取得 コールセンター向けのデモ どの製品話？どんな障害？ コールセンターの人が入力する情報のお助け

どうやって検索エンジンとつなげるのか SensorBee 会社がリリースした ネットワークデバイス上で発生した非構造化データ向けのETLを低レイテンシで適用することを目的としたツール 情報を抽出する処理＝ETL 情報を変換：トランスフォーム ← ここにフォーカス ロードして転送 大部分をFluentDでやってる

Oracle.CQLを元にしたBQLというSQLに似たものでデータを取得する
機会学習でストリーム処理をする際、状態を持ちたかった

センサービーのその他の特徴
  Go言語で書かれている
  StaticLinkだけど、設定ファイル＋Buildコマンドでカバー
Python連携あり（B版）
  Chainer連携用 社内稼働実績豊富
  たまたまベストなインターフェイスがないのでB版
FluentD連携
Windowsサポート

ほとんど画像解析
自動で動く車が、ぶつからずに動いてくれるように（これすごい！！！
車の位置情報→強化学習に入れて・・・ループさせる
この部分にSensorBeeを利用

TwitterからPublicなツイートを取得　SencorBeeがやる
  年齢や性別を分類する（文書分類）　SencorBeeがやる
    →FluentDに入れる　SencorBeeがやる
      →E/Sに入れる
        →Kibanaで可視化

分類するラベルを決める
SampleAPI（TwitterのAPI）
教師データを作成
  人間が手動でがんばる
    年齢５０００
    性別１２０００
学習のステップ　少し難しい
  前処理
    全部小文字にして正規化
    記号を取り除く
    　メカブ使えば日本語もOK
    トップワードを取得
  特徴抽出　→　特徴ベクトルを作成
    単語の出現頻度を重みとして利用
      TF 検索エンジンを作っている人には馴染み深い？
    文字列の配列を入れると、単語がいくつ出てきたかマップされる
  学習
    特徴ベクトルを使って学習させる
      AROW　チュートリアルの中で使っているアルゴリズム
      　オンライン線形分類アルゴリズム
  適用する
    出来上がったモデルを利用して分類する
      データ一つ一つをオンラインで分類していくことも可能


  ↑　全てSencorBeeのチュートリアルに書いてる

まとめ 前回の機械学習から続いて SencorBeeを利用してElasticsearchまで入れる BQLを使っている JSONに対してクエリーを投げるのが流行ってる カウチベースというDBも N1QL

パイソンとユバタスの組み合わせと違うところは？ ユバタスに問い合わせるレイテンシーに相当する箇所がない なのでIOTにも有効

このセッションのスライドはこちら

www.slideshare.net

わたしに会うまでの1600キロ

わたしに会うまでの1600キロ [Blu-ray]

所謂”ロードムービー”で、さらに”自分探し”という、なんというかターゲット層がはっきり分かりそうな映画。

自分探しなんてものには全く興味ないのだけど（だって目の前どころか自分自身は自分以外の何者でもないのだから）、ロードムービーは昔から大好きなので鑑賞。

iThunsで見たのだけど（お金が何故か500円も余ってた）、好きなときに新作映画を観れて、返却しなくてよいって本当にステキ。

主人公は、最愛の母をなくした悲しみから逃れるように、不倫とドラッグにハマり落ちるところまで落ち、それではダメだと、アメリカの西海岸側、メキシコの国境からカナダの国境まで南北を徒歩で踏破するという”パシフィック・クレスト・トレイル（通称PCT）”を決意し実行、そして成功した実在する女性。

映画的にはちょっともたもた感はあった気がするのだけど、ラストはポロポロと涙が出る良い映画だった。