気象予報士 数式導出裏話～統計力学編part2～

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ステファン・ボルツマンの法則

はじめに

 

foldingpap.hatenablog.com

 

前回Part1の記事では、統計力学の基礎の公式を使って、プランクの放射法則の公式を導出しました。それを用いると、ウィーンの変位則の公式と、ステファン・ボルツマンの法則の公式をすぐに導出できます。今回のブログは、それについてのお話です。

ウィーンの変位則

 

  \begin{align} \varepsilon_{\lambda} &= \dfrac{8\pi hc}{\lambda^5} \dfrac{1}{e^{{hc / \lambda kT}}-1} \end{align}
がプランクの放射法則でした。ここで、 T = T_1（定数）とした時の関数を考えて、 
  \begin{align} \dfrac{hc}{kT_1}\dfrac{1}{\lambda} = x \end{align}
とおきます。すると、 
  \begin{align} \varepsilon_{\lambda} = 8\pi hc (\dfrac{kT_1}{hc}x)^5 \dfrac{x^5}{e^x-1}  = \dfrac{8 \pi k^5 T_1^5}{h^4c^4} \dfrac{x^5}{e^x-1}\end{align}
となります。 f(x) = \dfrac{x^5}{e^x-1}とおくと、xがある値 x_1の時増減表よりf(x)は最大となります。よって、 f'(x) = \dfrac{5x^4(e^x-1)-x^5e^x}{(e^x-1)^2}より、 f'(x) = 0となるxを x_1とおいて、これを求めれば良いです。
5x_1^4(e^x_1-1)-x_1^5e^x_1 = 0の解は、 (5-x_1)e^x_1 =5と整理できるため、これを数値解法により求めて、 x_1 = 4.9651になります。
このとき、 \lambdaの値は最大波長となり \lambda_Mとなる為、（2）に代入すると、 \dfrac{hc}{kT_1}\dfrac{1}{\lambda_M} = 4.9651
以上より、 
 \begin{align} \lambda_M = \dfrac{hc}{4.9651kT_1} = \dfrac{2897}{T} \end{align}
となり、ウィーンの変位則が導けました。

 

ステファン・ボルツマンの法則

 

 \begin{align} \varepsilon_{\nu} =  \dfrac{8 \pi h \nu^3}{c^3}\dfrac{1}{e^{h \nu / kT}-1} \end{align}
これがプランクの放射法則でした。
プランクの放射法則は、ある微小区間 \nu, \nu +d\nuの区間での放射のエネルギーを求めたものでした。ということは、黒体放射の全エネルギーを求める際は、この（５）式を全区間にわたって \nuで積分すれば良いです。早速計算してみましょう。
\dfrac{h}{kT}\nu = xとおくと、 \nu : 0 \rightarrow ∞のとき、 x : 0 \rightarrow ∞となります。
また、 \dfrac{h}{kT}d\nu = dxより、 d\nu = \dfrac{kT}{h} dxとなります。
よって、 \int_{0}^{∞} \dfrac{x^p}{e^x-1}dx = \Gamma(p +1)\zeta(p+1)、\zeta(4) = \dfrac{\pi^4}{90}、\Gamma(4) = 3!より、 
  \begin{align} E &= \int_{0}^{∞}\varepsilon_{\nu}d\nu \notag \\
&=  \dfrac{8 \pi h }{c^3}\int_{0}^{∞}\dfrac{\nu^3}{e^{h \nu / kT}-1}d\nu \notag \\
&=  \dfrac{8 \pi h }{c^3}\int_{0}^{∞}\dfrac{(\dfrac{kT}{h}x)^3}{e^{x}-1} \dfrac{kT}{h}d\nu \notag \\
&= \dfrac{8 \pi k^4}{c^3h^3} T^4 \int_{0}^{∞}\dfrac{x^3}{e^x-1} dx \notag \\
&= \dfrac{8 \pi^5 k^4}{15 c^3h^3} T^4 \end{align}
となります。
ここで、 \sigma = \dfrac{8 \pi^5 k^4}{15 c^3h^3}とおけば、 
   \begin{align} E = \sigma T^4 \end{align}
となるステファン・ボルツマンの法則が導けます。

 

おわりに

如何だったでしょうか？今回の話は、数Ⅲと大学レベルの微積を少し勉強していると容易に計算できる内容だったかと思います。気象学の教科書には、このような導出については95%掲載されていませんので、このブログで理解された方は少しお得感があるのではないでしょうか（？）今度、機会があれば私が専攻した流体力学や熱力学の詳しい話もできれば良いかなと思っています。よろしくお願いいたします。

気象予報士 数式導出裏話～統計力学編part1～

はじめに

こんにちは、hiropeng22です。私は、第56回から気象予報士試験を受験していて、現在（2022 02 28）2回の受験を終えています。気象予報士試験は、合格率5％程度ととても低く、一般知識・専門知識・実技試験、の3部構成となっています。どれも一筋縄では攻略することが出来ません。

今回は、一般知識の中から参考書では教えてくれない数式の導出部分を、大学工学部卒業生である私から紹介したいと思います。具体的に言うと、プランクの放射法則、ウィーンの変位則、ステファン・ボルツマンの法則についてです。気象予報士を受験されたことがある方、また気象の勉強をされたことがある方は、「ああ～、あれね」と思われるような基礎的な公式だと思います。

どれも統計力学の基礎知識が必要であり、気象の参考書では暗記する公式として扱われていますが、勿論ですが導出する為の過程が存在します。このブログの導出過程を理解するために必要なのは、数学Ⅲ程度までの知識があれば十分です。

それでは、統計力学の基礎的な部分を搔い摘みながら、各公式の導出過程を見ていきましょう。

公式紹介

  \begin{align} \varepsilon_{\lambda} &= \dfrac{8\pi hc}{\lambda^5} \dfrac{1}{e^{{hc / \lambda kT}}-1}\\ \lambda_{max} &= \dfrac{2897}{T}\\ E &= \sigma T^4 \end{align}

（２）や（３）は見たことがあるぞ！と思われた方が多いと思います、（２）はウィーンの変位則、（３）はステファン・ボルツマンの法則です。それでは、（１）は何なのかと言いますと、プランクの放射法則の公式です。

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プランクの放射法則

この図をみればピンとくる方も多いのではないでしょうか？これを、波長\lambdaとエネルギー密度\varepsilon_{\lambda}でプロットすると図のようになります。まずは、この式を導出しましょう。そのためには、統計力学の基礎の知識が必要です。

カノニカルアンサンブルの式

振動子\nuの１つの振動子が持つ平均のエネルギー

まず空洞内におびただしい数の一次元調和振動子が存在して、電磁波を放射吸収しながらエネルギー交換し平衡状態になっていると考えると、空洞内には黒体放射が充満していることになります。各振動子の固有エネルギーをE_{n} = nh \nuとすると、その平均\langle E_{n} \rangleは、カノニカルアンサンブルの理論の式を用いて、 \beta = \dfrac{1}{kT}、\sum\limits_{n=1}^\infty e^{- \alpha n} = \dfrac{1}{1-e^{- \alpha}}、\sum\limits_{n=1}^\infty n e^{- \alpha n} = \dfrac{1}{(e^{\alpha} -1)(1-e^{- \alpha)}}を使うと、

  \begin{align} \langle E_{n}\rangle &= \langle nh \nu\rangle \notag \\ 
&= \dfrac{\sum\limits_{n=1}^\infty nh \nu e^{- \beta nh \nu}}{\sum\limits_{n=1}^\infty e^{- \beta nh \nu}} \notag \\
&=  \dfrac{h\nu \sum\limits_{n=1}^\infty n e^{- \beta h \nu n}}{\sum\limits_{n=1}^\infty e^{- \beta h \nu n}} \notag \\ 
&=\dfrac{h \nu}{e^{h \nu/kT}-1} \end{align}

これは、振動数 \nuの一つの振動子がもつ平均のエネルギーなので、これに \lbrack \nu, \nu +d\nu \rbrackの微小区間に存在する単位体積当たりの振動子の個数密度f(\nu)をかければ、エネルギー密度 \varepsilon_{\nu}が求まります。

単位体積当たりの振動子の個数密度f(\nu)

ここで、固体中の低振動数の波の変位u、この波動が音速\muでx,y,z方向に伝播する波動方程式を考えた時、波動方程式

  \begin{align*} \frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = \mu^2(\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}+ \frac{\partial^2 u}{\partial y^2}+ \frac{\partial^2 u}{\partial z^2}) \end{align*}

の解は u = Asin\dfrac{n_1 \pi}{L}x sin\dfrac{n_2 \pi}{L}y sin\dfrac{n_3 \pi}{L}z cos\dfrac{\mu \pi}{L} \sqrt{{n_1}^2 + {n_2}^2 + {n_3}^2}tとなり、 \sqrt{{n_1}^2 + {n_2}^2 + {n_3}^2} =nとすると、\omega = 2\pi \nuより、

  \begin{align} \nu &= \dfrac{\omega}{2\pi} = \dfrac{\mu}{2L} n \\ d\nu &= \dfrac{\nu}{2L} dn \end{align}
が分かります。
ここで、(n_1,n_2,n_3)の三次元の座標空間を考えた時、nは全て正の整数より、n_1>0,n_2>0,n_3>0の領域内に単位体積1^3あたり1個の固有振動の組が存在するはずです。だから、 \lbrack n, n +dn \rbrackの範囲に含まれる固有振動の組の個数は、
  \begin{align} \dfrac{1}{8} \dfrac{4\pi n^2 dn}{1^3} = \dfrac{\pi}{2}n^2 dn \end{align}
となります。
（5）（6）（7）より、
\dfrac{\pi}{2} n^2 dn = \dfrac{\pi}{2} \dfrac{4L^2}{\mu^2}\nu^2 \dfrac{2L}{\mu} d\nu =\dfrac{4\pi}{\mu^3}L^3 \nu^2 d\nu = 4\pi V \dfrac{1}{\mu^3}\nu^2 d\nuとなります。すなわち、
 \begin{align} f(\nu) = 4\pi V \dfrac{1}{\mu^3}\nu^2\end{align}
が導けました。

プランクの放射法則

先ほどの振動子の個数密度（8）を電磁波を対象とした式に書き換えると、単位体積当たりのエネルギーを求めたいのでVを消去して、弾性波速度\nuを光速cに変更します。電磁波は横波で、電場と磁場の互いに直交する2方向の波動なので、\dfrac{1}{\nu^3}は、 \dfrac{2}{c^3}と書き換える必要があります。よって、

 \begin{align} f(\nu) = 4\pi V \dfrac{2}{c^3}\nu^2 = \dfrac{8\pi}{c^3}\nu^2 \end{align}
と書き換えられます。
（4）（9）を掛け合わせたものが振動数表示のプランクの放射法則の公式であり、
 \begin{align} \varepsilon_{\nu} =  \dfrac{8 \pi h \nu^3}{c^3}\dfrac{1}{e^{h \nu / kT}-1} \end{align}
と表せます。これを振動数表示から波長表示に変更したものが、
  \begin{align} \varepsilon_{\lambda} = \dfrac{8\pi hc}{\lambda^5} \dfrac{1}{e^{{hc / \lambda kT}}-1} \end{align}
となります。これで、長かったですが波長表示のプランクの放射法則の公式を導けました。

おわりに

如何だったでしょうか？数学物理に長けている方はこの数式を追うのは朝飯前でしょうが、理系の方でも数式に慣れていない方はなかなか追うのが難しかっただろうと推察します。今回、プランクの放射法則を導出しましたので、次回はいよいよステファン・ボルツマンの法則とウィーンの変位則を導出したいと思います。恐らく、次回の方が導出は簡単に思われるのではないかと思います。よろしくお願いいたします。

自習室Discordでbotを使って勉強モチベを管理してみた part1

 

はじめに

私は2021年の夏から気象予報士試験を受験していて、今日（2022 03 15）時点で２回目の受験を終えました。気象予報士試験には3つの試験があり、学科試験である一般試験と専門試験、実技試験が立ちはだかっています。私の結果はと言いますと、1回目で全て撃沈、2回目で一般試験のみ合格となっています。本当は実技試験も自信があったのですが、専門試験に合格しないと実技試験の採点は為されないので、専門に失敗した私は一般のみの合格です。

Twitterにて、 気象予報士試験を受験するお仲間となる方々とFFになり、今現在100名程の気象界隈の方々と繋がっています。そこで、その中の一人のしののめさんという方がDiscordで自習室環境を立ち上げよう！ということでDiscordに気象予報士界隈の自習室サーバーが誕生しました。私はしののめさんが立ち上げようと仰っていた時から自習室の設立に立ち会っていたので、自習室サーバーの運営として関わることになりました。

私は少し昔にSlackでbot開発をしたことがありました。ですから、この技術をもってDiscordでも皆さんのお役に立てないかと思い、自分の技術の向上にも繋がるため、Discord botの開発に携わることになりました。このブログはDiscord botでどのような機能を実装したのか、についての話です。

 

問題出題bot

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はれるん問題出題bot

気象庁には、公式キャラクターとして「はれるん」というマスコットキャラクターが存在します。秘書botの役割を彼に担ってもらおうと決め、はれるんbotを出現させました。はれるんは、気象予報士試験までのカウントダウンをしてくれ、また、図表なく判断できる正誤問題を1問出題してくれます。解答はDiscordの記法で隠すことに成功しました。クリック又はタップすると正答が見られます。

これは、Googleスプレッドシートとそれに付属するGoogle Apps Script（通称GAS）を用いて定時投稿しています。Googleスプレッドシートには気象予報士試験の学科試験問題情報と正答情報を約300問ほど打ち込み、それをGASの方でランダムに取ってくるようなプログラムになっています。GASはまた、気象予報士試験までの残り日数を計算してくれます。GASの定時投稿により、今現在は朝9時、夕方18時、夜22時に投稿されるようになっています。

 

自習室利用時間計測＆称号付与bot

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はれるん自習室管理bot

しののめさんの勉強サーバーには、無言で入れるボイスチャットを利用した、バーチャル自習室環境が存在します。私は、ここで勉強した時間を計測出来れば良いのにな、と思い、はれるんに自習室利用状況を教えてもらえるbotを開発しました。各月の勉強時間と、それに応じたユーザーランクを付与してくれるbotです。

これは、Googleスプレッドシートと、discord.pyとHerokuを利用しています。まずdiscord.pyが自習室ボイスチャンネルに入った時間を計測します。入った時間と、出た時間の差を算出しています。そしてそれをGoogleスプレッドシートに記録します。ここで、縦列にユーザーネーム情報を取り、横軸に月情報を取って、その交点のセルに自習室使用状況を分単位で記録するようにしています。そして、ユーザーが「!time」とテキストチャンネルに投稿すると、はれるんが上図のような勉強時間とそれに応じたユーザーランクを返してくれます。

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ユーザーランク

ユーザーランクについてはDiscordのロールを使用しました。利用時間が、3時間～5時間ならLv.1 塵旋風級、5時間～10時間ならLv.2 積雲級、10時間～15時間ならLv.3 積乱雲級、15時間～30時間ならLv.4 竜巻級、30時間を超えるとLv.5 台風級、が付与されるようになっています。この時間の変更についてはdiscord.pyの値を変更するだけなので、皆さんの自習室利用状況に応じて変更していきたいと思っています。また、エクストラ称号として虹ランクなども用意していますが、それについてはto be continued…笑

ユーザーランクに応じて、そのランクの写真が掲載されるようになっています。

最後に、GASのようにbotを常駐させられる仕組みがpythonには無いので、Herokuを使用してbotを四六時中動かせるようにしています。Herokuには月ごとに使用制限があるそうですが、このbotを運営する為には全く問題なさそうです。

 

おわりに

botを作ったのは、私が工学系で元々何かを作るのが好きだ、というのも大きいですが、前からこんな自習室環境が欲しかったというのが大きいです。高校生の時、学習記録というものが存在し、日ごとの学習時間を高校の担任が打ち込んでグラフにしてくれていたのが、私の中でとてもモチベーションに繋がっていました。それに肖って、同じような機能をDiscordにも搭載出来ないかと思った次第です。これらのはれるんbotを利用して皆で勉強して、気象予報士試験合格に向けてだけでなく、それぞれに思い思いの進捗を生んで、何かを成し遂げていってほしい、と思っています。

何を目指して生きるのか本気で考えてみた part1

 

はじめに

今回のブログは少し抽象的で重めの話です。

大学生になると自由な時間が多かったので、なぜ今自分は此処に居て、何のために生きているし、何のためにこれから生きていくのだろう？と考えることが多くなりました。これから控えている就職や結婚は、大きく自分の人生を左右し、確実に自分自身に影響を及ぼします。これまで、外から与えられてきた課題に対して、如何に最大限の努力をして、後悔しない人生を進めていくか、ということを考えてきた受動的な私にとっては、就職・結婚という主体的な選択をすることには慣れていません。

そこで、何のために生きているのか、きちんと自分の中で定義して、それに沿って生きていけるような自分の為の教科書を作ろう！と考えたのがそもそものこの話の始まりです。私はカントやヘーゲルなどの哲学書をじっくり読みこんだわけでもないですし、実際独特のヘンテコな見解に至っていると思います。がしかし、幸福に向かっていくための自分の在り方とは大体こうだろうな、と自分の中では納得できるものにはなりましたので、就職にあたって考えを纏めておこうと筆を執った次第です。

 

人生の努力すべき方向とは何か

まず、私の中の原理として、現状に甘んじてはいけないというのが第一原則です。「何らかの努力をしている自分」が前提に来ます。自分の中で最大限の努力をすることで、例え良い結果が出なくても、その努力の過程を楽しめれば良いだろう、というのが私の中での一番です。

では、どういう努力をすれば良いのか、について結論から述べたいと思います。それは、以下の3つの努力です。

  1. 多くの人との親密度を高める努力
  2. 他人と正の感覚・感情を共有する努力
  3. 時間当たりの生産性を高める努力

それぞれについて、私の持論を元にしながら、詳しく見ていきたいと思います。

私のここのブログでは、抽象的・論理的に自分の行動原理をどうするか詰めていった話をしますので、こうこうな場合にはこうする、のような具体的な、対処療法的な話はしません。そして、これは自分が幸福になる為にどのような努力をすれば良いのか、と考えていった結果報告でもあります。

 

多くの人との親密度を高める

これについては、「多くの人との」の部分と、「親密度を高める」の部分について、それぞれ私の意見を持っていますので、それを紹介したいと思います。

「親密度を高める」ってどういうこと？

親密度がどうやったら高まるのかというと、当たり前ですがコミュニケーションの中で高まっていくんですよね。そこで、親密度が高まるような幸福なコミュニケーションってどういうコミュニケーションなの？ということについて考えました。

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図解 幸福なコミュニケーション

私の考える幸福なコミュニケーションについては、上のようになっています。

この図の中で重要なのは、➂の「双方の理念・目標が決まっている」というところです。なぜ親密になるのか、については、2人或いは３人以上が、同じ目標を持っているからである、と強く私は主張したいです。スポーツチームは、強豪校の相手に勝とう！とリチーム内で共通の目標が出来るからこそ結束感が生まれます。そのように、皆で共通の目標があるという前提があって、それに向けて同じ方向を向いて支え合うからこそ、人と人とは親密になっていくのだ、というのが私の第一の主張です。

その共通な目標を持っている中で、仲良くなる為の手法が存在する、と私は考えます。それを私の中では「愛する技術」という定義をしています。では、その「愛する」とはどういったことを指すのか、について図式化したのが以下の図です。

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愛する技術の４要素「配慮・尊重・責任・知」

愛する技術には、４要素あります。「配慮・尊重・責任・知」です。これは、フロムの「愛するということ」という哲学書から抜粋してきたのを私が少しアレンジした内容です。

まず、自分の心と相手の心が存在します。お互いに体調や快不快に対して気遣い合うことが、「配慮」です。お互いに比較することなく、その人のバックグラウンド、個性を認め合い、互いに正の感覚・感情を共有するように努めることが、「尊重」です。「配慮」「尊重」は心の動きですので、そのような動作を行えるようになる為にに必要なのが、頭でお互いの心の状態を知ること、「知」です。このような、頭と心を総動員して「配慮」「尊重」「知」の３要素を総合的に行えることが、「責任」である、というものです。

また、この愛する技術の４要素を総合的に行う為には、「信じる」という心の動きが必要になります。何を信じるのかというと、「人の価値観の多様性」「お互いの成長の可能性」「各構成員が目標や理念の元に集合し、気遣いをしながらその共通目標に向かって進んでいけるような場（絆の場）の可能性」です。「信じる」という心の動きは、他人から「愛の技術によって愛される」ことで初めて自分の中に生まれます。

ですから、「愛する」という動作により他人を愛することが出来る人間とし、お互いに愛することの出来る状態となり、心を近づける、というものが②の「双方向的に、生産的に愛することで、心の距離を近づける」という、理想的な「幸福なコミュニケーション」の状態の一側面です。

最後に「幸福なコミュニケーション」に必要なのが、①「挨拶」という要素です。これは、簡単には、まずコミュニケーションを行う前に、自他の存在を認め合う為に要する「挨拶」という側面があります。挨拶されずにコミュニケーションに至っても、何となく場が盛り上がりませんよね。まず初めに、自分のことも、相手のことも、その存在を許容しているよ！ということを伝える為に、挨拶は必要だと思います。また、この「挨拶」には、深く相手のことを「知」るために、自己紹介をし合う、という側面も含まれます。相手の過去や、現在の興味関心を知ることなしに、「愛し合う」ことは出来ません。ですから、一番初めに相手のことをよく知っておこう、という動作が「挨拶」であると私の中では定義しています。

①～➂の要素が出来上がっている中で、喜びや悲しみの感情を現在共有し合っている状態が「幸福なコミュニケ―ション」であると思っています。

 

多くの人と付き合っていくときに気を付けることとは？

自分と相手の幸福の為に、多くの人と付き合いをする上で、私は一つ決め事をしました。それは、「愛する優先順位」を付けることです。優先順位をつけるとなると、誰かを尊重しないことになるのではないかと思われるかもしれませんが、平等と公平は違います。自分も他人も幸せになれるのは似た価値観の人同士なので、似た価値観同士の触れ合いが強まっていくのは仕方のないことです。全て個を尊重したうえで、かつ愛する技術を駆使するのはその場その場での自分の価値観に近い人から行っていくのが理想的だ、と私は考えています。

 

他人と正の感覚・感情を共有する

先ほどの愛する技術の４要素、でお話ししましたが、嬉しいだとか楽しいだとか、そういう正の要素を共有できるように自分を持っていくことが、努力の方向性の一つだと思っています。能動的に相手に合わせに行くということですね。社会心理学の本に書いてあったんですが、この時、どういうことに気を付ければそのような状態に持っていけるか、というのが下の図になっています。

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バランス理論

この理論では、「自分」「他人」「対象」の３者が存在し、それぞれに①②➂の好き嫌いのベクトルを持っています。好きなベクトルは「+」嫌いなベクトルは「-」で表現されています。①②➂の掛け算が、最終的に「+」になるように持っていけば、人と正の要素を共有できるようになる素地が整うと私は思っています。ですから、人を好きになりたい時は対象への好き嫌いの感情を合わせにいく、といった塩梅です。人を好きになることで、幸福なコミュニケーションを行えるようになれると私は考えています。

ここで注意したいのが、自分の価値観を失ってはいけません。自分という個が存在していて、それを自分で理解し尊重した前提で、そのバックグラウンドの中で相手に合わせに行きましょう。でないと、自分と相手の「尊重」のバランスが崩れてしまいます。

 

時間当たりの生産性を高める

これは、まず「生産性」とは何ぞやということについて決めておかなければなりません。生産性とは、「自分・他人・組織・社会の為に役立つ方向に目的を持たせた時の仕事量のことである」と定義しておきたいです。

この時の仕事量とは、自分他者の金銭的・能力的な制約を加味した時に、他人からの要請や、自分の成長の為、といった要求に応じて、その要求と制約に向かって進んでいるか、という量的な要素に、特に他者への思いやりやコミュニケーションの為、といった価値のある対象に向かって進んでいるか、という質的な要素を掛け合わせたものであると決めておきます。

目的が間違った成果というのは何の意味も持ちませんし、あるいは壊滅的なものとなるかもしれません。確固とした価値のある目的に向かって仕事は為されるべきです。それでは何処に仕事の目的が向けば良いかというと、他者への思いやりや、コミュニケーションに向けてです。

体調や快不快に配慮して、自分の出来る範囲で最大の仕事を出来るだけ為していくことを責任として、組織の各構成員がそれぞれにその期待に応え、円滑に組織の運営が行われていくことが働きがいに繋がると考えています。それに加え、ありのままの自分の生産性を受け容れて評価してあげる、または評価してもらうことで、更なる働きがいに繋がってくるのではないでしょうか。

それに私は「時間当たりの」という文言を加えました。何のために効率化を図るのかというと、職場や社会、家庭でのコミュニケーションをより楽しみ、また、働きがいを謳歌する為です。目的をはっきりとさせて仕事へ向けて努力することで、幸福へと繋がるのではないでしょうか。

 

おわりに

このような抽象的で面白みのない話を最後まで読んでいただき、ありがとうございます。私の脳内の整理の為のブログでした。これから私は就職し、もしかしたら結婚して家庭を持つことになるかもしれません。その中で、今回考えた「幸福になる為の努力」を惜しまずに為していって、自分も周囲も明るく楽しく生きていければ良いな、というのが私の理想論です。

このブログを読んでくださってる皆さんの更なる幸福を私は願っています。

何故山に登るのか？

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登山写真散歩

 

はじめに

そもそも山に登ろうと思い始めたのは高校生の時、友達から登山部に強く勧誘されていた頃ですね。私は「上に登る」という過程は大好きで、難関を目指して努力して達成した時の充実感を味わうことが好きなので、登山はずっと気になっていました。大学に入って少し気持ちに余裕が出来た頃に同じ友達に登山に行こうと誘ってもらえて、付いて行ったのが私の登山人生の始まりでした。

初めに登った山は、群馬県の日本百名山、赤城山です。とても初心者には登りやすく、大学院入試を終えた私にとっては凄く良い気分転換になりました。体力には自信がある方なので、登山は私にとっては楽な部類に入るもので、気分転換にはとても良い趣味だな、と思えたのがその初登山でした。

そのあと何回か登山には行ったのですが、少し登山について考え事をするようになった体験がありました。初めて北アルプスの五竜岳と鹿島槍ヶ岳、百名山の雨飾山に登った時のことです。それもその友人と一緒に登りました。何が考え事なのかと言いますと、前々から思っていたことだが、何だかその友人の登山のペースがおかしい。勉強や仕事の合間を縫って、休みの日を見つけてはハードな登山計画を何日も立てていました。他人のやることなので、と素知らぬ顔をしていたのですが、そのハードな登山に初めて最初から最後まで付き合ったのが、私にとって初めての北アルプス登山でした。

登山をしていると、急峻な地形で、とてもしんどい。体力には自信があると思っていたのですが、私から何度か休憩を申し入れ、「しんどい～」と何度も弱音を吐きました。しかし、その友人は何も言わずにただ黙々と登っている。そんなにその友人と体力的な差は無いはずですし、何なら私の方がフィジカル的な能力は上の筈です。ということで、明らかに登山への心的なモチベーションの違いを感じました。私は、そんなにしんどい思いをしてまで、何故山に登る必要があるんだろう？と疑問に感じました。

前置きが長くなりましたが、これが今回のブログの議題です、「何故山に登るのか？」

 

綺麗な景色・非日常体験

登山をしていない人でも推測できるであろう登山のメリットについて確認しますと、まず、「達成感を味わうことができる」「非日常感を楽しめる」「景色がとても綺麗」というのが上がると思います。実際に、登山は傾斜が少し急な、山版オリエンテーリングのようなものです。チェックポイントを巡りながら、周囲の景色を自分のペースで存分に楽しむことが出来ます。

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八方池

この写真は北アルプスに登った時の五竜岳に向かう途中にあった八方池という観光スポットです。如何にも白馬・上高地で検索すると出てきそうな、観光ガイドブックに載ってそうな景色で、そこで屯した時間は最高でした。池の畔で屯してると、黒い蝶がヒラヒラと側まで翔んできて、私の膝の上に止まりました。その日は日射が強かった為、友達に借りた日焼け止めクリームを体中に塗りながら、（蝶が）止まったやん、写真撮ろー、と友達と談笑していたのは、良い思い出です。

しかし、夏山といえど、アルプスはこんな長閑な感覚がずっと続く訳でもなく、様々な異なる形相を見せてきます。

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鎖場

八方池から五竜岳に向かう途中に合った、鎖場です。こんなとこ正規な登山ルートなのかよ！と私は少し度肝を抜かれました。山の斜面の少しの足場を、鎖を手に持ちながらするすると伝っていきます。私は元々アスレチックが好きなので、こういう面白いスポットがあるのは予想外でワクワクしました。アスレチックは人間が作ったものなのでバリエーションに限界がありますが、山は自然特有なもので、それぞれに特色があります。切り立った崖の側を通っている時には、「私は今、圧倒的な力を持つ自然というものを前にして、その中を移動させてもらってるんだ」という畏怖さえ感じました。これは日常生活では中々味わうことの出来ない、山ならではの体験なんだと思います。

 

単調な景色・ハードな急斜面

登山にはこのようなメリットがありますが、これは良い部分だけを切り取っています。山にも依りますが、大部分は単調な移動が続きます、それも何時間も。しかも、傾斜がきつかったり足場が無かったりする場所も多く、一筋縄では頂上まで辿り着けません。

「達成感」という面で考えると、勉強やスポーツの方がコスパ高いと私は考えています。勉強やスポーツは、着実に自分の素養となりますけれど、登山はただ疲れるだけです。頂上に道中に、綺麗な景色が待っていれば良いのですけれど、全ての山がそうという訳ではありません。長時間歩いて、時間と体力を消耗して、一体何が楽しいのだろう？という気分になってきます。

私の現時点での見解を示すと、登山には確かに上記のようなメリットがありますけれど、登山愛好家というのは、それ以外の道中での単調な移動、景色をも楽しんでいるような気がしています。登山に詳しくなってくると、道中で木や鳥、地形、気候などの知識から推測して楽しむことが増える、というのはあると思います。が、そこではなく、登山そのものに対する連続的なモチベーションというものが、登山が好きな人は私より大きい気がしてなりません。

私は、その連続的なモチベーションというものが、一体何に起因するものなのか、というところに興味を持っています。登山は確かに楽しいが、しんどい面も確実に大きいです。「何故山に登るのか？」、これは私のこれからの人生での解決すべき大きな問題の内の一つ、という位置づけになっています。

 

取り敢えず楽しみたい高山植物

ということで、登山に対する疑問が生じている私ですが、今のところ登山にまた登りたい！という思いの一番の支えになっているのは、高山植物の存在です。

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高山植物（オニユリ・リンドウ）

高山植物、とっても可愛いんです。サイズ感も相まって、私は魅せられました。高山植物は森林限界より上部で咲いている花なので、そこかしこの山でお見えになるものではありません。高い山だからこそ咲いている、レアな存在です。そして、高山植物は、基本的に夏の期間にしか咲いていません。過酷な環境に耐えながら、綺麗な華を一輪で誰にも知られずに咲かせている…というバックグラウンドが私は好きなんですが、私の価値観については置いておきましょう笑

取り敢えず私のこれからの登山との付き合い方としましては、高山植物への造詣を深めて、それとの出会いを大切にして、それを喜びながら、「何故山に登るのか？」という、本質的な疑問について少しずつ詰めていければ良いかな、と思っています。

 

ゲーム音楽紹介

はじめに

私は、大学生の時に大学の音楽ゲームサークルに所属していました。というのも、高校生の時に高校内で音楽ゲームが流行り、高校から歩いてすぐのところにあるゲームセンターで音楽ゲームを毎日のように遊んでいたから、大学でもコミュニティの輪を広げながら遊ぶことが出来ると思ったからですね。

そもそもの音楽ゲームとの出会いは、皆さんご存知の太鼓の達人でした。中学生の時、友達に勧められて「太鼓さん次郎」というアプリケーションを導入し、家でも練習していました。元々パーカッション系が好きなんですよね。高校に入り、JubeatというゲームとSound Voltexというゲームが流行りました。私は高校2年生の時に友達にゲーセンに行こうと勧められ、付いていったのが始まりで、今も音楽ゲームを続けています。

このブログでは、音ゲーの詳しい攻略法や魅力等については語りません。純粋に、良い音楽が提供されているので、皆さんにも聞いてほしい！というスタンスで、音ゲーの楽曲紹介をしたいと思います。

私が初めにハマったJubeat、大学から始めたSound Voltex、またiPhone・iPadでプレイしていたDeemoやデレステ等その他スマホでの音楽ゲームから５曲ずつ紹介します。

追記なのですが、著作権の問題から公式がupしている曲とピアノでマッシュアップされている曲しか紹介できません。しかし、どれも名曲だからこそそのような扱いになっている訳であって、ハズレは無いと思います。

 

Jubeat

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Sound Voltex

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Deemo、デレステ etc

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おまけ

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おわりに

如何だったでしょうか？それぞれの曲に対する私の思い出を語っても良かったのですが、冗長になる為、簡素さに欠けると思って控えました。

音楽ゲーム産業ですが、IT化の進む現在、勃興して止むことを知らないのが現状です。音楽を奏でる、となれば色々な方法がありますが、BPMの速いカッコいい曲を気軽に奏でたい、となると音楽ゲームは適材適所だと思います。

これからも新しいデバイスが登場し、新しい音楽がリリースされ、時代の流れとともにアップデートされながら、音楽ゲーム業界が形を変えながらも発展していけば良いな、と心から思っています。

料理について

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料理作品散歩

はじめに

大学生も終盤になり、友達のTwitterを見てると、何やら凄く綺麗な料理作品が流れてきました。聞くと、どうやらABCクッキングという、毎月何作品かの料理が公開されていて、数人で料理を作る料理教室が開講されているようです。

私は視覚的な美しさには目が無く、しかもそこでは自分で作って食べる経験が出来るので、楽しそうだ！と思い友達に相談して入会させてもらいました。

少し時間がある時期が長かったので、ABCクッキングで学んだ料理の素養を活かしながら、家でも一風変わった料理を作るようにしました。

料理研究家の方のような「料理のコツ」や「一工夫」など、料理の本質に踏み入ったことは私からはお話しできませんが、こんな作品があり、素人でも作ることが出来るんだよ、ということをこのブログではお話しできれば良いかなと思います。

 

ABCクッキング

バリエーションクラス

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バリエーションクラス

まずは、バリエーションクラスです。ABCクッキングにはクッキングコース・ブレッドコース・ケーキコースがあるんですけど、クッキングコースでは基礎クラス・バリエーションクラスが開講されています。基礎クラスはハンバーグや肉じゃがなど、定番レシピを作るクラスです。一方、バリエーションクラスは、海外のレシピや変わった食材を使ったレシピなど、一捻りしたレシピが提供されています。私はこのバリエーションクラスを受講しています。（いました。）

一番左側の写真はパエリアと豚肉のロースト、真ん中はジョージア料理のシュクメルリとハチャプリ、右の写真は小籠包と辣子鶏（ラーズーチー）です。どれも家庭では中々作ろうと思って作れるものではないと思います。ただ、受講してみると、とても簡単！

順を追って丁寧に指導してくださるので、料理初心者でもいつの間にか少し敷居の高い料理を完成させることが出来ます。そして試食タイムが待っているのですが、とても美味しい！作って食べて、大満足で帰路につくことができます。

 

ケーキコース

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ケーキコース（基礎クラス）

この写真を見ていただけるとなんですが、非常にクオリティが高い！まさか自分が作ったとは思えないような作品を作ることが出来ます。そしてABCは、飾り付けが綺麗！

私が家庭教師をしていた頃に生徒宅に持って行ってあげると、「店で売っているやつみたい！」ととても喜んでいただけました。ケーキコースは、作って楽しむだけでなく、持って帰って人にプレゼント出来るところに楽しさがあると思っています。

左側の写真は、ムース・オ・ショコラ、ムースです。中にフランボワーズのジュレが入っていて、見た目も味も楽しい作品です。

真ん中の写真は、カシス・フロマージュ。私がケーキコースを受講したきっかけになった作品です。写真を見て、見惚れてしまいました。

右側の写真は、苺のモンブランです。これは予想以上に綺麗に仕上がりました。上に苺が載っていますが、中にも苺が入っていて、それを苺クリームがモンブラン風に取り囲んでいます。下の生地はタルトなんですが、タルト生地の製作は難しかったです。

 

自宅でも…

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自宅での作品

ABCクッキングに刺激を受け、自宅でも一風変わった料理を作るようになりました。

左側の写真は、グリーンカレーです。これはよく作っています。玉葱を微塵切りにして甘く炒めるのがポイントです。ココナッツミルクと柚子胡椒を投入すれば後は普通のカレーの作り方と同じです。

真ん中の写真は、担々麺です。これは、料理評論家のリュウジさんという方の、「至高のレシピ」に掲載されていた作品です。ジャージャー麺も作ったことがあるのですが、辣油と花椒、豆板醤の量で差別化出来ます。

右側の写真は、山葵カレーです。これはクックパッドに掲載されていた作品です。長野の登山旅行のお土産で買ったチューブ山葵の活用方法を考えて作りました。ヨーグルトと山葵を混ぜて白い山葵ソースを作るのがポイントです。

書いてて気づきましたが、家で作ってるの辛いのばかりですね笑 辛い料理は好きで、自分でも作りたいと思うことが多いです。

 

おわりに

衣・食・住といいますが、料理は生涯付きまとう友達のようなものです。それを、義務感のもとで接するのか、楽しみながら接するのか、では随分違ってくるように思います。生涯学習としての料理を、これからも楽しみながら極めていきたいと思います。自分の知識を耕したり、人に喜んでもらったり、会話の中で新たな世界を知る契機となったり、料理を通じて得られるものは多いのではないかと考えています。

私は、まずはABCクッキングで学んだことを少しでも咀嚼して還元していけるよう努力していきたいと思っています。