自己免疫疾患系もう少し詳しくなりたいので勉強することにした。

分子細胞免疫学 原著第9版 アバス–リックマン–ピレ
Abul K. Abbas
エルゼビア・ジャパン株式会社 / 10780円 ( 2018-03-15 )

それからpainは分子生物学なのだろうか？それとも情報伝達学なのだろうか？そのあたりも生体システムとしてもう少し深く理解しておきたい。

great岡山の学会に参加してきた。

夜は大井町の鳥たかというお店に通った。うますぎ天国。

晩杯屋はうるさくなければいいけど、酔っぱらい学生とか来たら出る感じ。

お昼はラーメン。

CWLに入信したの図

たまごかけ大学行くのはYAPC以来やなぁとか言っていたけどそのあとIBISで参加していたことを後に思い出した。

ま、どうでもいい。

やごみで反省会と次回の日程決め。次回は9/21となりました

エンガワ

磯辺揚げとタコ唐揚げ

定番のアジ刺

週末に会場を予約した帰りにリパブリューに寄った。

そして3Lのビールを飲んだ。

台北で買った魯肉飯ミックスが残っていたので豚ひき肉で魯肉飯を作ってみた。 これはなかなかいけた。

台湾に行く飛行機の中で読んだのですが、これは大変良かったです。いまならPrimeReadingで無料で読めるのでサクッとチェックしておくとよいかと思います。

どこでも誰とでも働ける――12の会社で学んだ“これから"の仕事と転職のルール
尾原 和啓
ダイヤモンド社 / 1620円 ( 2018-04-19 )

自分がもつ知識はできる限りオープンにしたほうが得をする

これは昔から実践していて、効果を実感している。

• 壁をつくって知識を隠すことのメリットはどんどんなくなっています。
• 自分の持つ知識をオープンにすると「旗を立てる」という効果もあります。

プロとしてやっていくならアカウンタビリティが必須になる

自分の仕事を自分の言葉でクライアントに説明できないといけない

• アカウンタブルかどうかを決めるのは自分ではなく、あくまで受け手

18 会議術

会議はなかなか難しい

• 会議の意図をメモする、共有する

会社を辞めるつもりはなくても転職活動は毎年する

いつでもやめる覚悟を持って、会社を良くしようとするから貢献できるし評価されるというのはそのとおりだと思う。最初から会社にしがみつくのが目的の人がよい貢献をするというのはちょっと考えられないかな。

• 会社と個人はあくまでフラット
• 会社にしがみついている人には、本気で会社を帰ることはできません

サイモン・シネックが出てたｗ

38 ハッカーのように課題を発見し解決を楽しむ思考法

• 何が世の中の問題となっているのか、解決すべき課題が何かを発見する能力が重要

今年も会社のみなさんと一緒に富士錦の蔵開きに行ってきました。

色々お話できて濃厚な時間を過ごしました。

帰りに富士宮をブラブラして、ヨコゼキ寄ったり、さの萬寄ったりできて良かった。

図書館に本を返しに行ったら、新刊コーナーに置かれていたので借りてみた。5章の「いい本の作り方」が読みたかったんだけどね。

かんたん出版マニュアル
杉浦浩司 牧村康正(スーパーバイザー)
星雲社 / 1512円 ( 2018-11-07 )

• 文章の統一に気をつけましょう
• 本は書き手が楽しむものではなく読み手が楽しむものです
• 本の構成案を入念に計画する
• 「の」「が」「は」を多用しないようにする

かなり参考になった。

なんか1週間くらい前にこれについて書かなきゃ！という強い動機があったんだけど、今では全く覚えていないw

まぁ、でも「ほう！」って思う人もいるかもしれないのでちょっと書いておく。

よくワークライフバランスをシーソーに例えて対立するものとして図示するものが多いんだけど、お手玉とかジャグリングもバランスを取る動作の一つだと思います。つまり、仕事に取り組んでいる間は余暇を宙ぶらりんにしてるわけだし、余暇を満喫しているときには仕事から離れていると。

つまり、両者はリズムを取りながら自分の人生そのものを構築しているわけです。たまに仕事が重くなることはあるけどそれは余暇を圧迫して人生を台無しにするものではないし、より重いタスクのほうがジャグリングのやりがいがあるんじゃないかね。

ワークライフシナジーは隠れた名著だと思うので、軽く読んでおくといいと思います。

中古で1円だしコスパ良いよ

今年を振り返ると書いたエントリ数は100弱だった。昔は1エントリ/day以上は書いていたので最近はブログに対する意欲は薄れているが、後から振り返るためにもう少し書くようにしたい。

仕事関連

今の会社に入って２年ちょいだけど、今年は成果が沢山でてよかったと思う。チームで社外発表を全部で10以上できたし、来年講演に呼ばれているの確定なの4,5はあるしね。来年も社外発表を通して議論、フィードバックをもらいながら成長していきたい。

または overwhelming growth ってやつ?w

一方で去年の振り返りに埋め込んだTEDの動画にあるように、去年はタイミングが良かったというのもあると思うんですよね。「半歩先の仕事の発表だったからウケた」みたいな。サービスとしてはありなんだろうけど、サイエンスとしてはどうなのかなーと思わなくもない。マジョリティが理解できる程度にしか先に進んでないってことだから、すぐに追いつかれる強みにしかならんのかなーとも思うので、そのあたりも考えていかねばいけませんね。と、そういうことを考えられるようになったのも進捗した結果なのでそれはそれで嬉しいことですが。

来年は 「単純なAI based XX」っていうネタも落ち着いて、ドメイン知識が必要ななにか新しいことをプラスしないと評価されなくなってくるっていうようになるんじゃないかなぁーって思います。特にケミストリーはAIっていう焼畑農業である程度焼き尽くしちゃった感があるしね。そのあたり、少し進めていければいいなと思っています。

あと来年はちょっとBioinformaticsのお手伝いもしないといけないのでそっちもきちんと成果を出せるようにしたいけど。まずは環境を整えないといけないなって感じですね。あとバイオインフォの情報も追いかけないといけないので大変になりそう。

ビジョナリー・カンパニー２　飛躍の法則
ジム コリンズ
日経BP社 / ?円 ( 2014-08-29 )

あと英語力をもっとあげていきたい。僕もエントリ英語にしようかな。

仕事以外のこと

手術というものを初めて経験した、盲腸だけど。それからPokemon GoのトレーナーレベルがMax(40)に到達したら、あまり運動をしなくなってしまった。良くないのでなにかしないとなーと思っている。

良い科学は差を生むので我々は良い科学を行わなければならないわけです。

ここに、N先生のありがたいお言葉をあげておきますが、

一般的な構造式は原子間の化学結合や相互作用については教えてくれないー＞量子力学によってしか記述できない

— kzfm (@fmkz___) 2018年11月17日

つまり、「化合物のグラフ表現ではきちんと化合物を記述することができない」ということを意味しているわけです（自明だけどね）。

なので、機械学習を利用してQM9の値を予測するってのはとても違和感がある。ただ、マテリアルインフォ系の方々と話していると「ab initioだと計算時間がかかるからコンベンショナルな計算方法があると嬉しい」っていう理由でこういう方法が望まれているようなので、そういう目的ではありかな？と思う。(適用範囲(aplicability domain)の問題とかもある半経験的な手法とどっちが良いんかな？と思わないでもないが)

でも、創薬系の活性予測とか物性予測という場面においては、量子化学計算の結果から出てくる値(energyとか双極子モーメント)とかを現状のグラフ由来のデータをつかって深層学習にかけると、なんか特徴量でてくるかもみたいな神頼みみたいな仕事はどうかと思う。そもそも潜在的に記述できてないデータをinputに突っ込んで記述できるようになったら錬金術じゃないのか？

むしろ、量子化学計算の結果として出てきたパラメータを機械学習のinputとして利用するように色々工夫したほうが良いのではないかと考えている。リガンドとタンパク質の相互作用が化学反応の一種であるならば非占有軌道を考慮できないと正確な予測はできないと思うしね。

基礎量子化学―軌道概念で化学を考える
友田 修司
東京大学出版会 / 4536円 ( 2007-02-01 )

今日はちょっとAIに関する発表をしつつパネルディスカッションに行ってきましたが、色々面白かったので書いておく。

要するにAIっぽい仕事をしている人間を集めてショートトークさせた後、パネルディスカッションするっていう構成だったんだけど、パネラーの中で手を動かせて深層学習、機械学習をわかるのはわたし一人で、残りはネットか本かで知識吸収っていう人たちばかりだったのでパネルディスカッション正直めんどくさいなーとしか思っていなかった。あとは事前打ち合わせなしのガチンコパネルディスカッションだったのでドキドキ感はあった。

最初の質問がいきなり「AI人材を育成するには？」という直球の質問で、私が最初の回答者に指名されたので、うっかりナイーブに「機械学習とか深層学習を学んで後はドメイン知識があればいいんじゃないですかね？」というアホな回答をしてしまった。残りのパネラーもわかってない感じの返答していたけど最後のパネラーが「マインドチェンジする必要があるんじゃないかな」みたいなことを言っていて、「ほう！」となった。これはあーなるほど面白いなと。

で、次の質問が私的にはキタのだけど、それは「AIは結局のところ差別化できない方向にすすむので当社の強みにならないと思うのだけど？」という質問でこれは非常に考えさせられた（5秒位ｗ）。で、私が答えたのは「AIは確かに普遍化して差別化ポイントにはならないでしょう、それは技術でツールだから。でもその技術を以て何を為したいのかにオリジナリティがでるのでは？」という返しが出来て、私は実は賢いんじゃないかと思いました。ついでにすかさず先の「AI人材育成質問」を引き合いに出して「うちのチームは1年半前までは深層学習とかできなかったけど、何を為したいかがはっきりしていたから短期間で成果をだして、今は全員当たり前のように毎日ディープラーニングして課題解決しています」というようなアピール出来たので良かった。でもちょっと持ち上げすぎたので、成果よろしくお願いしたい。

あと全然関係ないけど、いい研究しても伝わらないと意味がないので、伝える努力もしたほうがいいかなと思います。よっぽど発表慣れしている人でなければ資料とかポスターのver. 5までは下書きです。査読者のコメントに熟慮を重ねないといけません。学会ポスターなんて多面最適化と一緒であっちの文言帰るとこっちの文言の整合性が取れなくなるし、図をいじると他のデザインとの整合性がとれなくなるので、納得いくまでいじるもんじゃないかなーと思っていたのだけど、こっちの会社に来てみなさんサクッとドラフトっぽいものを印刷出すのでそういう文化なのかなーということで納得しようとしていたら、帰りに一緒に飲んだ同僚（今日の発表資料をさんざん直された）に「そんな文化ないっすよ！」って言われたので書いておきます。

ver. 3で諦めて印刷にまわすのはスラムダンクの三井以下やぞw

今日思いついた一番の名言やと思いましたｗ

それから前の会社でみんなで心がけてた標語を思い出したのでこれも書いておきます。

「理解されてアドバイスもらえるのがベスト、わかってもらうのがベター、わかった気にさせるのがマスト」

まぁそんな感じです