在宅勤務にはどのようなオフィスチェアが必要か？

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どのように座れば、腰・肩・首に負担がかからないか？ - 数理的手法を使いやすくするためのソフトウェア開発

では、自分にとって体に負荷がかからない座り方がどのようなものかを考えました。 そして、オフィスチェアがサポートする３つの座り方、前傾、中立、後傾姿勢のなかで、 後傾姿勢の座り方が、長時間パソコンを操作する生活では、最も肩・腰・首への負担が小さくなるだろうと結論づけました。

しかし、後傾姿勢サポートというカテゴリーに絞っても、 オフィスチェアは非常に多くの種類があります。 そこで、今度は、このカテゴリのなかで、 どのような椅子が最も効果的に、 体への負荷を軽くしてくれるかを考えます。

どのくらいの後傾角度を想定するか？

まず、後傾の度合いから、考えます。 もちろん、深く後ろに傾いて座るほうが、体への負担は軽くなりますが、 財布への負担は重くなるのが、つらいところです。

深く後傾するには、特殊な机が必要

図１：オカムラの提唱する低座・後傾姿勢を実現するための机 Cruise と 椅子 Atlas（画像引用元 -- 特集記事 事務所デザイン.COM　）

このくらい後傾角度が大きければ、体重が広い範囲に分散されるので、 よけいな体の緊張はほとんどなくなり、リラックスして仕事ができそうです。 私もこういう姿勢で仕事がしてみたい。

しかし、深い後傾姿勢にあわせて、机の天板も傾ける必要があります。 オカムラは、このような姿勢で座れるAtlasと、机天板が傾斜しているCruise をセットで販売していますが、 この机を置くには広い部屋が必要ですし、Cruise & Atlas　は高価です。 そのような経済力は私にはありません。

浅い後傾で、良い姿勢を保つには根性が必要

図２：浅い後傾での模範的な姿勢　（画像引用元 -- 腰痛を予防する椅子の座り方をご紹介!! | ナガサワ文具センター ）

勤務先では、こういう椅子に座っていますが、このかたのように良い姿勢を保つことができません。 首から下は後傾させつつ、首から上は直立させてバランスをとるというのは、非常に難しいのです。 長時間の仕事で疲れている時に、こういう模範的な姿勢を保てる人がどれほどいるのでしょうか。 私は、しばしば頭が後ろに倒れるような感じになったり、腰が背もたれから浮いてしまったりします。

このくらいの後傾なら、私の経済力でも賄えるかも

やはり、首や頭を支えるには、根性と精神論などよりも、図３のように、 高い背もたれ（ハイバック）とヘッドレストのほうが役に立ちます。

図３：中程度の後傾姿勢（画像引用元 -- 正しい座り方ができるチェア選びを解説 ）

それに、図２のCruise & Atlas　は揃えられなくとも、 ハイバックでヘッドレスト付きの椅子なら買えそうです。 そういうわけで、この図３の座り方をするために、オフィスチェアが満たすべき条件を考えます。

椅子が満たすべき条件

次に、私の経済事情と図３を、具体的な条件に落とし込みます。

財布への負担を軽くするために

• (a) 消費税込みで15万円以下で購入できること。

腰と首への負担を軽くするために

図４：オカムラのアンクルチルトリクライニング（引用元 -- CB82JR | フルーエント ローバック メッシュチェア アジャストアーム ブラックボディ ゴムキャスター ハンガー付き | オカムラ オフィスチェアの通販 【送料無料】 ｜ オフィスコム）

• (b) 図３の(1)(2)のように腰と背骨をサポートすること。

  • 腰が背もたれから浮かないように、背もたれと座面が連動して腰を適切な位置に誘導すること。（例えば、図４のように）

  • 背骨の自然なS字カーブを保てるように、背もたれのカーブあるいはランバーサポートが背中を支えること。

• (c) 図３の(5) のように、可動式ヘッドレストが首と頭をサーポートすること。

  • 上下調節、角度調節で、ヘッドレストの位置を最適化できること。

• (d) 図３の(3)のように、膝裏と座面先端がマッチするように、座面を前後にスライドできること。

肩への負担を軽くするために

• (e) 図３の(6)のように椅子を机に近づけた時に、可動式アームレストが、キーボード・マウス操作を妨げないような形で、腕の重みを支えること。

  • 上下調整、左右角度調節、前後調節で、アームレストが腕の下に来て、なおかつ、机天板にぶつからないようにできること。

• (f) 後傾姿勢でアームレストが肘から遠く離れないように、背もたれが後ろに倒れる時にアームレストも連動すること。（図４のように）

• (g) 図３の(7)のように、手を机天板に載せた時に前腕が水平になり、(4)のように、足先を前に軽く伸ばせるように、座面が適切な高さになること。

  • 私の場合、机天板の高さ70cm 、座面の高さ46cmで、前腕は水平で、膝は直角になります。（ちなみに、 納得のオフィスチェアが見つかる！試座できるショールームを紹介 に書かれている「最適なデスクの高さ = 身長×0.25-1+身長×0.183-1 、最適なチェアの高さ=最適なデスクの高さ-差尺(座高(身長×0.55)÷3-2cm)」で計算すると、私の身長 178cm では、最適な机天板の高さ = 74.7 cm 、最適な座面の高さ = 44.1cm　となり、実際の計測値とは少し違います。）

  • ただ、私が使っている机の天板高さが 72.5cm なので、前腕を水平にするには、座面を 46.0 + 2.5 cm = 48.5 cm として、図3のように足先を前に伸ばすために、フットレストを足先の下に入れるのが良いと考えています。

検討すべき椅子の絞り込み

カタログスペックを調べて、７つの条件(a) - (g) のなかで、6つ以上を満たす椅子をピックアップしていくと、 ５種類のオフィスチェアが見つかりました。

はじめはオフィスチェアは種類が多すぎて選びきれないと思っていましたが、 かなり絞り込むことができました。

次は、これらのオフィスチェアを比較するブログ

後傾姿勢サポートのオフィスチェア比較：オカムラ（コーラル、フィノラ、バロン、サブリナ）vs エルゴヒューマン プロ - 数理的手法を使いやすくするためのソフトウェア開発

を書きます。

どのように座れば、腰・肩・首に負担がかからないか？

在宅勤務になって1年半が過ぎ、体のあちこちが痛くなったり、こってきたので、 自宅の椅子を体に負担を掛けないオフィスチェアに買い換えようと思っています。

しかし、様々なオフィスチェアが販売されており、 それらが推奨する座り方も様々です。 そのため、購入したオフィスチェアと自分の座り方が合わないと、 かなり不幸なことになるようです。 買い替えた椅子で腰痛が悪化したとか、 何度も椅子を買い換えることになったとか、 お金と時間を無駄遣いしてしまったなどの話を聞きます。

そこで、そもそも、どのような座り方をすれば、 腰・肩・首への負担を軽くして、 痛みやこりが生じないようにできるのかから考えてみます。

1. 私にとって理想的な座り方

結論から言うと、図１のような座り方が自分には最適だと思っています。

図１: オフィスチェア専門店WORKAHOLIC推奨の座り方（引用元 -- 専門家が厳選した「高級オフィスチェア」6モデルを座り比べてみた - 価格.comマガジン）

この座り方は、オフィスチェア専門店WORKAHOLICで推奨されているようで、 パソコン操作時の腰、肩、首への負担を小さくなるという効果が期待できるようです。

2. 背景：様々な良い座り方、悪い座り方

しかし、この座り方とは別の座り方が推奨されていることも多いです。 図１のような座り方を推奨しているのは、WORKAHOLICと一部の家具店やオフィスチェアメーカーであるのに対して、 他の家具店やメーカーは、図１とは違った座り方を推奨しています。 おおまかにいって、図１は、後傾姿勢であるのに対して 他で推奨される座り方は、中立姿勢、あるいは、前傾姿勢です。

3種類の良い座り方

ただ、オフィス家具メーカのオカムラは これら3種類の座り方を、図２のように位置づけ、 作業内容に応じて座り方や椅子を使い分けることを推奨しています。

図２：作業内容に合わせた座り方の使い分け　（図の引用元 -- はたらく姿勢を考える｜株式会社オカムラ ）

たしかに、個人的な経験から言っても、 短時間の作業を焦って終わらせようとしているときは前傾姿勢になりがちですし、 長時間の仕事に集中しようとしているときには後傾姿勢になっていますので、 オカムラの推奨は理にかなっていると思います。

また、紙の書類とハンコには、前傾姿勢が必要でしょうが、 ペーパーレスでバソコン操作ならば、図１のように、後傾姿勢のほうが好ましいという、 使い分けもあると思います。 更に言えば、話しかけられたすぐに応答しなけれならないような働き方なのか、 それとも、周囲のことは忘れて没頭することが求められる働き方なのかでも、 適切な座り方は変わってくるはずです。 個人的には、 出勤していて、応答性が求められるのであれば、緊張感を保てる前傾姿勢が良いときもありますが、 在宅勤務で、没頭が求めれるのであれば、余計な力が入らない後傾姿勢のほうが良いです。

そして、これらのことを考えると、私は、長時間の集中が必要な仕事を、ペーパーレス、在宅勤務でしていますので、 前傾姿勢が良い状況というのは少なく、後傾姿勢のほうが良い状況がほとんどです。

3種類の悪い座り方

悪い座り方にも、良い座り方と同じように、前傾、中立、後傾の3種類があります。

図３：伝統的な正しい座り方と、３種類の悪い座り方　（図の引用元 -- 腰痛の予防｜くすりと健康の情報局 ）

猫背は、図２の前傾姿勢と、上半身が前傾している点は同じですが、下のほうの背骨が外側に曲がっている点と、骨盤は後ろに傾いている点が違っています。 「腰を反った姿勢」も、図２の基本姿勢と、上半身が中立している点は同じですが、背骨の曲がり方と骨盤の配置が異なります。 「背もたれ寄りかかる（姿勢）」も、図２の後傾姿勢と、後継している点は同じですが、背骨と骨盤が異なります。

このように背骨の曲がり方と骨盤の配置が違っていることが、良い座り方と悪い座り方の違いです。 背骨の自然なS字カーブと骨盤の配置は、直立した時に体重を効果的に支えられるように進化してきた産物ですから、 図２の座り方のように、それらが保たれていれば、体重負荷が腰・肩・首を痛めることはありません。 しかし、図３の座り方のように、この進化の産物が活用されない状況では、体重負荷のために体が痛くなったり、こったりするのです。

3. 考察：なぜ悪い座り方をしがちなのか

ちなみに、私は、今の椅子で、図３の「正しい姿勢」をしているつもりでも、「腰を反った姿勢」になってしまいがちで、 長時間の仕事で疲れてくると、「背もたれにより掛かる（姿勢）」になってしまっています。 たまに、紙やハンコを扱うときや、焦っているときには、猫背になっているのかもしれません。

なぜなんでしょうか。（心の叫び）

なぜ、正しい姿勢で座ろうとしていても、ついつい悪い姿勢になってしまうのでしょうか。

私は、図３の「正しい姿勢」だけを良い姿勢だとする狭量さと、 精神論だけで「正しい姿勢」をとれるとする野蛮さのためだと考えています。

例えば、図３の「正しい姿勢」では、プログラミングなどのパソコン操作がしづらいのです。 プログラミングに集中して長い時間が経つと、後傾姿勢になってしまう人が多いのは、 伝統的な「正しい姿勢」よりも、後傾姿勢が自然であり、楽であることを示しています。 そして、伝統的なオフィスチェアは後傾姿勢をサポートするように設計されていませんから、 ソフト開発者のようにパソコンを長時間操作する人々は、 疲れてくると図３の「背もたれにより掛かる（姿勢）」になってしまいがちです。

この状況に対して、後傾姿勢は正しくないとして、図３のような「正しい姿勢」の他は認めないというのは、 狭量であり、心が狭すぎるのではないでしょうか。 適切に設計された椅子のサポート無しで、根性だけで「正しい姿勢」をとれというのは、 野蛮であり、頭が悪すぎるのではないでしょうか。

同じことは、前傾姿勢が適した仕事で猫背になりがちなことについても、 中立姿勢が適した仕事で「腰を反った姿勢」になりがちなことについても、 言えます。 「正しい姿勢」についての狭量さと、精神論のなかの野蛮さのために、 我々は腰・肩・首を痛めることになるのです。

4. 結論：姿勢を良くするには、適切に設計されたオフィスチェアが必要

上記のように私は考えますので、図３の「正しい姿勢」の他にも、 図２の前傾姿勢や後傾姿勢が「正しい姿勢」として、もっと広く認められるべきだと思います。

そして、適切に設計された椅子のサポート無しで、精神論だけでがんばるよりも、 図３のように姿勢をサポートできる椅子を使うことを考えても良いと思います。

自分に合ったオフィスチェアを選ぶために

上で紹介したように、 オカムラは、仕事と生活スタイルに合わせて、前傾、中立、後傾サポートのオフィスチェアを選ぶことを提唱していますので、 こうして選んだ椅子に座れば、体にかかる負荷を減らすことにもなると思います。

たとえば、私の場合は、長時間のパソコン操作という後傾姿勢をとりがちな生活スタイルから言って、 後傾姿勢サポートのオフィスチェアを選ぶことになります。 そして、このようなオフィスチェアは、後傾姿勢が陥りがちな「背もたれにより掛かる（姿勢）」を、 良い後傾姿勢へと誘導することで、 腰・肩・首への負荷を軽くしてくれるかもしれません。

同じように、前傾姿勢をとりがちな仕事・生活スタイルのひとは、オカムラの提唱に合わせれば、 前傾姿勢サポートのオフィスチェアを選ぶことになります。 そして、このようなオフィスチェアは、前傾姿勢が陥りがちな猫背を、良い前傾姿勢へと誘導することで、 体への負荷を軽くしてくれるかもしれません。 （もっとも、前傾姿勢サポートのオフィスチェアとしては、オカムラの製品よりも、 ハーマンミラーのアーロンチェアのほうが評判が高いように思えます。）

さて、以上のように考えて、私は後傾姿勢サポートのカテゴリーのなかから、 オフィスチェアを選ぼうと思います。 とはいえ、このカテゴリーに絞っても、オフィスチェアは種類が多すぎます。

そこで、次のブログでは、このカテゴリーのなかで、どのようなスペックが最適なのかを考えます。

後傾姿勢サポートのオフィスチェア比較：オカムラ（コーラル、フィノラ、バロン、サブリナ）vs エルゴヒューマン プロ - 数理的手法を使いやすくするためのソフトウェア開発

転職して半年、材料科学分野でのデータ分析に従事

今の職場での仕事をこなしたり学んだりするのに忙しすぎて、最近、なぜ転職したのかを忘れかけています。しかし、なぜ職場を移ったのかは、今の職場でこれからどうするかを考えるために重要なことです。なので、忘れないうちに、書いておきます。

なぜ前の職場を出ようと思ったか

フォートランプログラムのチューニングという仕事を辞めて、別の新しい仕事を始めたかったからです。ただ、計算科学シミュレーションや、前の勤務先、前の勤務先での他の仕事のどれについても悪く言うつもりはありません。

私が辞めたかったのは、チューニングの大半を占める 単純作業で、コンパイルオプションをただ変えるだけという退屈きわまりない繰り返しでした。 そして、新しい仕事を始めたくなったのは、転職前の数年間、フォートランの部署に籍を残したままで、機械学習ソフト開発の部署で仕事をさせてもらっていたからです。機械学習ソフトの開発が自分の趣味嗜好に合致していると感じたとき、決心しました。C++やPython が刺激的であることに比べて、フォートランが古臭いということも、決心を後押ししてくれました。

他方で、機械学習の仕事をするようになってからも、フォートランの部署に所属したままだったので、いつかはフォートランの仕事に戻ることになると分かっていました。なので、それを避けるために、社内転職活動をするようになりました。

しかし、社内転職できないまま、フォートランの世界に戻されることが確定しました。そこで、その日から、社外への転職活動を始めました。

どんな職場に転職しようとしたか

転職先としては、学生時代からの計算科学のバックグラウンドと、最近の機械学習ソフト開発の経験の両方が活かせるところを、探すことにしました。

しかし、そんな職場はニッチ過ぎるとも思っていました。そこで、都合よくニッチな希望がかなうよりも前に、機械学習ソフト開発の経験を評価してくれる職場か、あるいは、データ分析ができる職場から内定が得られれば、そこに転職しようとも決めていました。

ところが、転職活動は私が思っていたより厳しいものでした。いや、私の年齢からすると厳しいのが当然でした。そして、転職活動の方針を考え直したほうが良いのだろうかと思い始めたときに、今の勤務先からの内定と、別のデータ分析に関連する会社からの内定、また、別の機械学習ソフト開発の会社から最終面接に進めるという知らせが立て続けに来ました。

こうして私は転職活動を終えました。

今の職場で何を目指すか

今は、計算科学シミュレーションや実験の結果を、機械学習で分析しています。バズワードで言えば、マテリアルズ・インフォマティクスの仕事です。しかし、バズワードと現実は違います。転職してから半年が過ぎましたが、マテリアルズ・インフォマティクスとして喧伝されるほどの大きなデータセットを、私はまだ、分析したことがありません。

このデータサイズの小ささについて、 マテリアルズ・インフォマティクスはビッグデータでなくスモールデータを扱う分野なのだ、という人もいます。しかし、私はそうは思いません。まだ、シミュレーションや実験によるデータの収集が進んでいないからだと思っています。

なので、実験結果のビッグデータを扱えるように、また、計算科学シミュレーションでデータを効率的に収集できるように、職場の計算インフラの整備を進めています。この整備には、前の勤務先で習得したスキルが役立っています。

こうして、計算科学のバックグラウンドを活かし、機械学習で分析をして、計算機インフラの整備をしているので、転職前の希望に近いところに来れたかもしれません。しかし、悩みもあります。それは、自分の専門として、計算科学シミュレーション、機械学習、ソフト開発のどこにも集中特化しておらず、力が分散してしまっているという悩みです。

私は、数理的手法を使いやすくするためのソフト開発をしたいので、マテリアルズ・インフォマティクスを使いやすくするためのソフトウェア・プラットフォーム開発に集中したいと思っています。しかし、所属部署が安定して利益を出せるようになるまでは、シミュレーションで分析する仕事をせずに、プラットフォームを作る仕事ばかりをしているわけにはいきません。かといって、専門を絞らずにあれもこれもという状態では、生産性を上げるのが難しいのです。

あるいは、単にいろいろと勉強不足なのかもしれません。それにしても、どうしたものか。。

macOS で .gpg ファイルを emacs から復号・編集・暗号化するために

Ubuntu で作った gpg ファイルを、macOSでも操作するために、必要なソフトをインストールして、設定しました。 （何をしたのか忘れかけているので、メモとして書いておきます。）

macOSバージョン

• Mojave バージョン 10.14.6

Homebrew のインストール

参考：Qiita: macOSにHomebrewをインストール

$ /usr/bin/ruby -e \
"$(curl -fsSL \
https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

emacs のインストール

参考：Qiita: homebrewからインストールできるemacsの違い

私は、ターミナルでemacsと打ったときには別ウィンドウでemacsが開いてほしいので、cask版emacsをインストールしました。

brew cask install emacs

gpg のインストール

参考： OS X の Emacs で EasyPG が gpg2 で Opening input file: Decryption failed, になったので対処した

他に以下をインストールしました。

• gnupg: stable 2.2.17
• pinentry: stable 1.1.0
• pinentry-mac: stable 0.9.4

設定

emacs で、gpg ファイルを復号化して編集できるようになるまで、試行錯誤が必要でした。

参考：　Login Register gpg 2.2 and epa

$ cat ~/.gnupg/gpg.conf 
ignore-mdc-error

参考： OS X の Emacs で EasyPG が gpg2 で Opening input file: Decryption failed, になったので対処した

~/.gnupg/gpg-agent.conf を作成して pinentry-program /usr/local/bin/pinentry-mac という設定を入れたところ、 Emacs 上でも *.gpg ファイルを開くときに pinentry-mac でパスフレーズをきかれるようになって、開けるようになりました。

$ cat .gnupg/gpg-agent.conf
# allow-emacs-pinentry
pinentry-program /usr/local/bin/pinentry-mac

注意すること

.gpg ファイルを編集・暗号化すると、そのパスフレーズは gpg-agent にキャッシュされる

なので、そのパスフレーズ で、.gpg ファイルが復号できるかを確認するには、パスフレーズを入力したターミナルとは、別のターミナルから、emacs を立ち上げる必要があります。

そこで、gpg-agent を一旦、止めて、再起動してから、.gpg ファイルが復号できるかを確認しています。（もっとスマートな方法を探していますが、わからないので。）

$ gpg-connect-agent killagent /bye
OK closing connection

$ gpg-connect-agent /bye
gpg-connect-agent: gpg-agentが実行されていません - '/usr/local/Cellar/gnupg/2.2.17/bin/gpg-agent'を開始します
gpg-connect-agent: agent の起動のため、5秒待ちます...
gpg-connect-agent: agent への接続が確立しました。

こうしないと、キャッシュされたパスフレーズでemacsはその.gpgファイルを復号化してしまいます。

iCloud のDocumentsフォルダに、change directory するには

MacBook Air の使い方がまだわかっていないのかもしれませんが、 デフォルトでファイルは iCloud に保存するようになっているようです。

参考: ターミナルからiCloud driveに移動する方法

$ cd /Users/${USER}/Library/Mobile\ Documents/com~apple~CloudDocs/Documents

ニューラル機械翻訳は複数の形容詞を正しく並べられるか？

英文法のオンライン講座で、１１種類の形容詞を並べるときの語順

• (number) (opinion) (size) (shape) (condition) (age) (color) (pattern) (origin) (material) (purpose)

を習いました。具体的には、形容詞で名詞を修飾するときに、

• 20 cute petite long clean new red lacy French silk wedding dresses

• three attractive tall women

のような順序で並べるべきであるという規則です。

すると、この文法規則をニューラル機械翻訳に学習させることができているのかが、気になります。そこで、グーグル翻訳で試してみました。

• [日本語の入力] 20のシルクのフランスのかわいい小柄な長くクリーンな新しい赤いレースのウェディングドレス

  • [英語の出力] 20 Silk French Cute Petite Long Clean New Red Lace Wedding Dress

• [日本語の入力] ３人の背の高い魅力的な女性

  • [英語の出力] Three tall attractive women

出力された語順は、入力したときのままで、文法規則に沿って並べ替えられることはありませんでした。

日本語を英語に翻訳するとき、ニューラル機械翻訳が、主語・動詞・目的語などを正しい語順に並べ替えることができるのは、大量のデータでニューラルネットワークモデルを訓練したためなのだと思います。 にもかかわらず、形容詞の語順を学習させることができていないのは、訓練データのなかに、正確な形容詞の並べ替えについての十分な例が含まれていないからなのでしょうか。

MOOC(オンライン講座)のために英語力を向上させるには？ (2)

あいかわらず、機械学習のオンライン講座を聴くたびに、英語力不足を感じています。しかし、情報が専門的になると日本語の情報が乏しくなってくるので、英語から逃げてばかりいるわけにはいきません。また、機械翻訳の精度が上がってきたとは言え、すべてのオンライン講座が自動翻訳されて日本語で学べるようになるまで^1待っているわけにもいきません。 そんなわけで、機械学習と並行して、英語学習も再開しました。

STEM領域の英語表現を学ぶことの効果は？

まず、前回ブログでの仮説、「英語でもSTEM領域の基礎を無理なく聞き取れるようになれば、MOOCの学習効率が上がる」に基づいて、

Coursera : English for Science, Technology, Engineering, and Mathematics

を受講して、修了しました。しかし、この講座は簡単すぎました。今でも、Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platformを理解するために、あいかわらず、ビデオ講義を聞き直しています。（まあ、聞き直す箇所と回数は減ったのかもしれませんが。）つまり、これだけでは十分ではありませんでした。

初級と中級レベルのMOOCで何が違うのか？

そこで、English for STEMに対するML with TF on GCPの違いを考えてみると、次の２つです。

(1) 文が複雑、かつ、早口。 (English for STEM は初級レベルの内容を文法的に簡単で、かつ、短い文で説明していますが、ML with TF on GCPは専門的な内容を長い文で早口で説明しています。)

(2) 背景知識が少ない。（English for STEM の内容はすでに知っていたことばかりですが、ML with TF on GCPの内容には知らなかったことが多いです。）

このうち、(2)については、そもそも、知らなかったことを学ぼうとしているのですから、どうしようもありません。しかし、(1)は英語処理速度と文法理解を向上させることで、対処できるはずです。

もっと速く

それで、英語処理速度の目安として、読書スピードを入門者レベルの英文多読セットでの最後の５冊で測ってみました。平均して毎分138単語で、英語ネイティブの平均である300単語の半分以下でした[^2][^3]。なるほど、この処理速度では、毎分200単語程度で話されているビデオ講義が早口に感じられるわけです。

次に、文法理解力を測るために、Grammar in Use Intermediateの巻末テストを100問やってみると、６割弱の正答率でした。微妙です。。勉強嫌いとしては、文法なんか関係ないと言いたいところです。しかし、文法的な解釈で迷っているようでは、処理速度は上がらないのかもしれません。

そんなわけで、今は、英語処理速度^4 ^5と文法理解^6の向上に取り組んでいます。

参考

1^: オンライン講座は日本語化されていても、理解するためにある程度の英語力が必要なことがあります。例えば、Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform SpecializationとGoogle Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals は、字幕は日本語化されているのですが、ビデオ講義のなかのスライドや音声は英語のままです。

2^: 日本人大学生の平均的な英語読書スピードは毎分80〜100単語で、TOEICのリーディング試験にきちんと全問回答するには毎分150単語以上のスピードが必要なのだそうです。

3^: アメリカ人大学生の平均的な読書スピードは毎分450単語ということなので、彼らはビデオ講義を倍速で再生したとしても理解できるわけです。

4^: SSS推薦多読基本ｾｯﾄ Elementary Set B エディション:SSS-3B-N

5^: SSS推薦多読基本ｾｯﾄ Intermediate Set A エディション:SSS-4A-N

6^: Coursera "Learn English: Intermediate Grammar Specialization" offered by UCI

体内時計には朝型、夜型、中間型のほかに、イルカ型がある

私は早寝早起きはできないけれど、昼夜逆転の生活では生産性が明らかに下がってしまいます。なので、自分は朝型でも夜型でもなく、中間型なのだろうと思っていました。しかし、心理学者Michael Breusさんのサイトで調べてみるとイルカ型で、睡眠研究者の柳沢教授が推奨するテストを受けてみると、中間型に近い夜型（朝型夜型得点 39）でした。

体内時計リズムは遺伝子で決まる

柳沢教授によれば、体内時計のリズムは、年齢による揺らぎはあるものの、遺伝子で決まっているのだそうです。なので、遺伝的に朝型でない人が無理に早寝早起きしたり、夜型でない人が夜ふかしすれば、生活の質は悪くなります。 たしかに、これは私の経験に合致します。また、年齢による揺らぎとして、幼児期は朝型でも、思春期からは夜型にシフトしていき、老人になると朝型に戻ることもあるいう研究結果が興味深いです。なるほど、私は小学生のころは早寝早起きだったのに、小学校高学年から夜ふかしをするようになり、大学院時代は大半の人が帰った後のほうが集中でき、年をとってから朝起きるのがそれほど苦痛ではなくなってきています。

体内時計のタイプを動物のイメージで分類

ただ、体内時計のリズムの分類は、研究者によって異なるようです。実際、柳沢教授推奨のテストでは、超朝型・朝型・中間型・夜型・超夜型の５つに分類しているのに対して、 Breus博士のサイトでは、 ライオン型・クマ型、オオカミ型、イルカ型の４つに分類しています。 この４分類の説明を読むと、 ライオン・クマ・オオカミはおおむね朝型・中間型・夜型に対応しています。 ただ、イルカ型というのが、朝型でも夜型でもない変なタイプであり、 Breus博士の独自の分類であり、柳沢教授推奨の分類では出てきません。

イルカ型とは？

イルカ型が朝型でも夜型でもないというのは、実は私自身が感じていたことでもあります。 まず、生産性のピークが昼前から夕方前に分散していて、朝でも夜でもありません。 そして、早起きしても夜ふかししても調子が悪いのですが、かといって、生活周期を一定に保っても、夜は寝付きが悪く朝は起きるのがつらいです。 ただ、経験的に、起床後にジョギングのような軽い運動をすると、 頭がはっきりして、ピーク時間帯の集中力が上がるようです。 この３つは、Breus博士がイルカ型の特徴として示していることでもあります。

体内時計リズムに逆らわずに生きるために

なので、Breus博士が、朝型、夜型、中間型のほかに、イルカ型というタイプを考えていることには、納得できます。 また、生活の質を上げるために、遺伝的な体内時計リズムに合わせて働き生活するのが良いという、睡眠研究者からの提案にも賛成です。 はじめは、ライオン型・クマ型・オオカミ型・イルカ型という分類は変わっていると思いましたが、 それぞれの体内時計リズムの型に応じて、 長期的な計画を立てるのはどの時間帯が最適で、 集中が必要な作業はどの時間帯で、ジョギング、筋トレはなどと、具体的なアドバイスが含まれているので、 スケジューリングの参考にしています。