研究用ページの作成

博士課程の学生は、基本的には個人の業績を記述するページを作ることが望ましい。会議や就活などさまざまな場面で役立つからだ（まあ、役立つから作るというのも、資本主義的であるが…）。他にも研究室のwebサイトの立ち上げであったり、workshop用のページを即席で作らなければならない場合もある。

楽なのはal-folioというJekyllベースの静的サイト作成ツールを使って、GitHub pagesかCloudflareで公開することだ。al-folioはいわゆるCVやpublication, distill-styleのblog postなど、自分の研究内容を発表する際にあったらいいなと思う機能が搭載されており、ほどほど便利である。実際最近の国際会議のworkshopでも、al-folio使われてるなあみたいなのがぽこぽこある。

欠点としては、Jekyllというプロダクト自体が若干枯れている点がある。まあal-folioを使わない場合だと、今では静的サイトの生成ではAstroを使うのがナウな感じらしいが、そんなページ数が多くなければ気にする必要もないかなという印象もある。

al-folioに関しては、昔はあらゆる機能がてんこ盛り状態でコードベースが肥大化していた点、またフロントエンド側がjQueryとBootstrapの組み合わせで作られていて、一部界隈からは😅みたいな感じだったが、最近だとgemsを使ったプラグイン機構にアップデートされたり、jQuery + BootstrapをやめてTailwind CSSベースにしたりと、いろいろと洗練された形に近づけるよう努力している感じがある。最初はもうやめようかな思ってたけど、まあそれならいいかと撤回しアップデートすることにした。

サイトデザイン

今回は試行錯誤した結果ある程度の知見を得たが、正直なところ本格的な知識があるわけでもないので本当にこのやり方で現時点で正しいのか自信がない。ただ誰かの役には立つとは思う。

まずよく知られていることとして、coding agent使って自己紹介ページをポン出しするとだいたいAIっぽいサイトが出力される。昔で言うBootstrap臭である。これを緩和するための策はいくつかある(調べればskillとか出る)が、あまり個性的すぎるとそれはそれで駄目なので、良い塩梅に個性を出したいという思いがあった。Claude Designを使うとそこら辺の試行錯誤は楽であったので、まずはそこで大まかなキーカラーやレイアウトを決定する。

これで一定程度のサイトは作れるが、綺麗だけどなんか締まらないデザインになりがちだった。やはり画像がないとデザインに制約がある。そこでscreenshotとって、適当な画像生成ツールで無数の案を生成していった。ヘッダ画像なりアイコンを変えて試していく。そうするとこの方向性で良さそうとなるので、それでまた詰めていき、最終的なキー画像を作る。

そんで最後はそのキー画像を元にサイトをちこちこ作る。そこら辺はClaude Code(個人的な雑感だが、現時点ではデザイン系はclaudeが強い)に投げて対話すれば良いのでそこまで苦労する話ではない。ぼくはなんでそうなるの(わら)、まとめられるでしょ、シンプル！ナイトモード対応！レスポンシブ！いけるいける！もっとやれるよ！がんばって！と応援を送ることで解決する。何事もLoveが重要である。

最後の微調整であるが、結局最後はscssよんでソースコード弄って終わってしまった。バイブコーディング失敗である。まあそんな感じで今回のブログができた。肌感であるが、7割くらいの完成度であればポン出しでもなんとかなるが、それを8割から9割にするためにはキー画像からちこちこ作るという往復作業が必要だった。

おわりに

ただそれでも自分の完成度としては9割で、10割にするのはやっぱセンスが必要だなーという実感がある。結局何を伝えたいかというメッセージを持たないとふんわりした感じになって終わってしまう。イチローも感性が大事と言っていた。感性を磨いていくことが今後の社会生活において重要である。LLMを捨て山に登るしかない。コッカラッス！

ここでは論文と大雑把に括ったが、論文を執筆する、講演に出る、勉強会で発表するなどの、いわゆるキャリアのための活動全般が含まれる。いわゆる研究者にとって、自分が何をしているのか発表するのは自身のキャリアにおいて重要である。それと、製品化などの社会活動、具体的には、自己実現の達成にはならないものの、実際に製品を仕上げて収益を上げて社会に貢献するといった活動。これを両立するのは、むちゃくちゃむずいけど達成可能だと思う。

むちゃくちゃむずいというのは、そもそも製品化を志向すると論文は書かないほうが大抵の場合良いためだ。パフォーマンスが著しく高い競争優位性のある技術を発明したとする。それで収益になりそうなら、普通は秘匿して製品化したほうがよい。当たり前太郎である。Googleは検索アルゴリズムをOSSにはしないし、NVIDIAはCUDAのソースコードを提供するような自殺行為はしない。じゃあなぜ企業が論文を書くのかというと、まあオープン&クローズ戦略だからという話になるのだろうが、それは結構特殊な例であり、大体はクローズ&クローズ戦略を取るべきではと言われると、うーむそうですね💦、となってしまう。

まあとはいえオープン&クローズ戦略の理想を追い求めていくことにしよう。企業研究者の一つの理想系としては、数年とか十年単位でようやく実用化するようなシード研究を探していくというものがある。まず収益機会を妨害せず、会社にとってメリットがあり、アカデミアコミュニティが興味を持てる、そういう夢のあるシード研究を探す(難しいのは、アカデミアコミュニティにとって興味を持つネタと、産業界にとって興味を持つネタというのは異なる。両立する研究を探すのは難しい)。次にノウハウを積み上げていくことで競争優位性を高める。最後に他社も参入させることで活発な市場形成を狙う。最高である。

ただここで問題となるのは、そうした夢のある論文を出すとそこがゴール地点になってしまい、その後の製品化までの気力が燃え尽きてしまうことにある。競争が激しすぎてトップ会議に通すだけでも異常に根気と気力を使ってしまう昨今だ。しかし製品化という文脈だと、論文を投稿するというのは山登りで言うと二合目か三合目あたりで、そこからさらに頂上まで登る必要がある。シード時点では面白いが、その後の製品化までの数年間を外部発表なしにひたむきに研究を続けられる研究者というのは、そんなに多くないのではないか、という肌感がある。ただそれで製品化まで漕ぎ着く例もあるにはあるので、まあ不可能ではないとは思う。

しかし子育てと両立するのは、無理である。無理。まともに育児にコミットしようとすると無理。パートナーに全てをぶん投げるか、育児放棄をすればできるとは思うが、それは子育てをしたということにはならないだろう。なぜ無理かと言うと、一日は24時間だからである。AI for Scienceの劇的な進展によって時空が歪み一日が36時間になれば可能になるだろう。

その一方で、論文を諦める代わりに、製品化と子育てを両立することは、難しいが可能である。製品化にとって課題となる研究のみ注力でき、トップ論文に通せるレベルのネタを探さなくて良いためだ。製品化のための課題研究というのはアカデミアコミュニティにはそこまで興味を持たれない場合が多く、だいたいは新規性なしで弾かれるか、せいぜいワークショップ止まりになる案件が多いが、別にそれは簡単であることを意味しない(なんというか、アカデミアだとこれはtrivialで解決済み！という空気感だが、産業界では、え、全然解決しとらんのやけど笑、みたいな話が多い)。むずいのだが、とはいえ上記のような本来秘匿しなければならないネタを秘匿しつつ公開するというゲームをする必要がなくなるのは嬉しいことである。

製品化を諦める代わりに、論文と子育てを両立することも、難しいが可能である。これに関してはそこまで反対する人は多くないと思われる。大体の人は論文を書く代わりに、製品化は他の人に委託するというチームプレイで解決している。しかし以前も話した通り、ある程度は全部やったほうが製品化の成功率は上がる。ただ3つ同時に達成することは不可能なので、そこらへんはある程度の妥協が必要になってくるだろう。

何事も完璧を目指すのは難しい。社会はえ、みんなやっていますよ？そういうインフラも充実してきたし、みたいな顔をして待ち受けているように見える、が、無理なものは無理なのでおとなしく諦めることが肝要である。そもそもワークライフバランスという言葉自体が砂上の楼閣なのだ。頑張れる範囲で頑張るしかない。コッカラッス！

さて、博士課程へ行く（以下、D進と表記する）ことに意味はあるのか？ 博士課程に行くことでいわゆる得をするのか？ という問いに対しては、これまでに多くの著者が自分なりの思いを寄稿してきた。 その多くは、主に知的好奇心やキャリアプランという側面から答えている傾向がある。 例えば、自分の研究を突き詰めたいと思う人にとってはD進は意味がある、夢を追い求めるならばD進は良い選択である、大学教員や民間の研究職を志向するならばいつかは取っておかなければならない、などである。 んー、それは、全くもってその通りなのだけど、もう少し別の切り口からこの問題を捉えてみたい。 自分は2016年に博士号を取得したので、ちょうど10年目にあたる。 振り返ると初期はやや能力主義的な考えであったように感じる（そういう思考はトップ会議に通すうえで便利である）が、10年経った今ではその考えもいくぶん変化してきた。 本記事ではその変化も踏まえつつ、D進について議論していきたい。

さて、ワークライフバランスという言葉がある。 ワークとライフの意味には様々あるものの、ここではワークを、仕事を通して自己実現を達成する価値観、ライフを、パートナーや子どもを含めた家族を大切にする価値観とする。 われわれは、仕事を通じて自己実現をしなければならないという価値観を幼少期から叩き込まれてきた。 保育園や幼稚園のころから、われわれはすでに将来の夢について発表する機会を与えられる。 小学生のころは将来の仕事についての作文、人によってはエリートになるための中学受験、それからちょくちょく進路ー何者になりたいかーについての選択が続き、今ではキャリアプランという大層な名前がつけられている。 結局のところ、これらの取り組みはすべて、仕事を通した自己実現を大切にするという価値観に繋がっている。

D進という選択は、ワークライフバランスの天秤から、ワークの側に、ほんの少しだけ天秤を傾ける。 分野によっては博士号を取ることで収入や資産が大幅に増えることもあるだろうし、場合によっては減ったりするかもしれない。 しかしそこはそれほど重要でなく、仕事を通して自己実現をしやすいかどうか、で言えば、そういう環境を得られやすい、得られる可能性が上がる。 D進というのはそういう選択である。

興味深いのは、博士号を取った人というのは多様な進路を選択していて、中には博士号とは全く別の道を選ぶ人もいるのだが、またその進路も比較的自己実現を達成しやすい仕事であることが多い。 まあ定量的な比較などないし、元からそういう能力や経済的余裕があるからこそD進もするし、自己実現のしやすい職業を選べる選択ができるだけ、という反論もあるだろうし、それはあなたの周囲だけの話ですよね、という批判も想像できる。 ただあくまで肌感としては、人間というのは多様な相反する価値観を内包していて、なにかのきっかけでその一部がぽんと強く出る。 そして、D進を選択する人は、その進路選択をきっかけに、仕事による自己実現を大切にする価値観をもつことが多くなる。

じゃあその天秤をワーク側に傾けることでなにが犠牲になりやすいかというと、ライフの側になる。 もちろん博士号を取得して、いわゆるワークとライフを両立させている人もいる。 が、一般論としては難しい。 まず婚期の問題がある。 アカデミアにいると自覚しにくいが、ほとんどの人間は大学卒業後に就職する。 齢にして22歳。 一方博士はどうだ、順当に取得しても27歳である。 キャリアを順調に積んできているように見えて、実は別のキャリアに関しては全く積んでこなかったのだ。 5年以上遅れを取っている時点でだいぶ不利なのは想像がつくだろう。

そうした困難を乗り越えて、価値観が合う二人が結婚したとしよう。 二人とも仕事で自己実現を達成する価値観を信仰している。 そんな中、子育てのために片方だけが自己実現を捨てる選択が取れるか？というと、かなり難しいだろう。 なにせ5年以上のキャリアを苛烈な競争を通じて積んできているのである。 しかし結婚や育児には少なくとも何かしらの諦めか、思想を改めていくことが必要になる。

夫婦共働きで子育てをしながら自己実現を追求すれば良いのではないか？ まあ、言うのは簡単というやつである。 社会はえ、みんなやっていますよ？そういうインフラも充実してきたし、みたいな顔をして待ち受けているように見える、が、なにを利用しようがDINKSよりパフォーマンスは落ちる。 競争社会である以上困難な道だろう。 ともかく、個人主義は個人が自由であることを重視するが、その価値観と結婚・育児は相性が悪い。 D進はそうしたバランスを崩す一方で、研究や仕事による自己実現を優先する選択である。

まあどちらに行くにせよ、後でやっぱこれ違うなとなってワークを進めることもできるし、逆にライフを進めることもできるので、進路選択自体はそこまで深く気にすることもないのかな、という感じはする。 ただ30代後半を過ぎると、修正することは少し難しくなってくるという感覚はある。 まあ興味の赴くままに進んでいくのもいいんじゃないでしょうか……という雑な終わり方……じゃあ自分の子どもにD進を勧めるか？というと、それは、うーん……

NICUでおむつ替えの際にこれを使うよう指導されたため、退院後もおむつ替えの際にはずっとこの習慣を続けている。 うんちに触れないので衛生的、かつ肌が荒れないので重宝している。 どれくらいのご家庭がニトリル手袋を使っているか分からないが、これはかなり便利であった。 その他にも掃除などの水仕事を行う際にも役立つ。

最近ではこうした雑多な業務は家事代行にアウトソースし、自分は価値の高い仕事に従事するのがクールという価値観があるが、 我が家は自分の家のことは自分で行う主義だもんね。

車

地方では必須、都内でもあればあったほうがいい。 なにせ公共交通機関は子連れにとって肩身が狭い。 ラッシュ時にベビーカーと一緒に電車に乗るなど狂気の沙汰である。 車だとそういった心配がなく、特定の目的地まで安心して乗ることができる。 レンタカーやカーシェアも便利ではあるが、土日や三連休だとだいたい予約で一杯である上に、チャイルドシートを車まで持っていく必要がある。 車を買えばチャイルドシートは取り付けっぱなしでいいので大変便利である。

ところで、車を乗り回してみて思ったのだが、車というのは移動手段というだけではなく、なにか哲学みたいなものが付随している印象を受ける。 電車は便利で安い。 CO2排出量も少なくコスパが良い。 かたや車はというと、一人あたりのCO2排出量は電車のそれと比較してひどい上、高速に動く巨大な鉄の塊を一人の人間が操作するというなかなか常軌を逸した代物である。 しかしその一方で、自分の行き先を自分で決められる自由がある。 先ほど自分のことは自分で行う主義という話があったが、効率性を犠牲にしても自主性を重んじるというか、そういう思想の人には合致している乗り物だと思う。

モンベル ベビーキャリア

モンベルのベビーキャリアには2種類ある。 一つはコンパクトタイプで、いわゆる抱っこ紐。 もう一つは登山用の本格的なリュックタイプである。 自分は後者のリュックタイプを買ったのだが、これは大変便利であった。

なぜ便利か。 車もそうだけど、子供ができると、休みの日は子供を連れて大きな公園や森などへ外出する機会が多くなる。 ベビーカーは都内の公園ならある程度対応しているが、少し大きな郊外の公園や、より自然に近い山や森を散策するときにはあまり使えない。 こういうときにリュックタイプは利便性が高い。 もちろんおんぶ型の抱っこ紐もありそちらでもいいのだが、こちらのほうがより多くのサポーターがあって親子共に疲れにくいのと、目線がちょうど自分の肩に来るので周囲を見やすい利点がある。 またリュックから下ろすと小型椅子っぽい使い方ができるのも良い。 ただコンパクトタイプも機能性がよいので、新幹線に乗る際などには重宝すると思う。

COOPの離乳食

ある人曰く、人生とは大きく分けて二つの期間に区切られる。 COOPの離乳食を知らない期間と、知った後の期間である。

COOPの離乳食はクオリティが高い。 自分は食べる前に必ず味見をしているが、今のところCOOPが一番うまい（次点で和光堂）。 自分の知る限り、冷凍で提供している離乳食のスーパーはCOOPしか知らない。 これは不思議である。 冷凍のペットフードがスーパーに陳列されている時代なのに、なぜ冷凍の離乳食はCOOPだけなのか？

思うに、離乳食はスケールメリットを活かさないと味の質を上げるまでには至らない、極めて繊細な商品なんだと思う。 離乳食の提供には繊細な管理が必要である。 その基準をクリアするための設備投資は大人のそれよりもはるかに高い。 その割には少子化が確定しているため、大幅な増益も見込めない、慈善事業みたいな側面がある。 全国規模で売る確約がないととても商品化できない。 企業努力の賜物である。

余裕時間

すべてはこれに尽きる。 育児とは心の余裕。 心の余裕とは時間の余裕。 共働き世帯が従前と同じエフォートを割くのは不可能である。 最初はやろうとしていたがこれは無理と判断し、余裕時間を確保するライフスタイルへ移行した。

無理にこなそうとすると弊害が多い。 一般論として、第一子出産後の二年間は夫婦関係が悪化しやすい。 喧嘩は多くなるしパートナーは実家に帰る。 離婚の危機。 無理をしないことが重要である。 誰々がトップ会議に通った、昇進した、アカポスを得た、会社が上場した、SNSには華々しい情報が並んでいるが、どうせそうした功績は墓石には書けない。 いずれ全力を出せるときに出せば良い。 コッカラッス！

まず、全体を流れる空気感として、Jupyter notebookは教育目的としては便利だけど、製品開発や研究目的には本当に合わないよね、というコンセンサスがうっすらあった。理由としては:

• 再現性のないnotebookが容易に生成されてしまうので、そもそもの設計として良くない
• .ipynbが実行のたびに都度書き換わるため、リポジトリ内部に保管するのには致命的に向いていない
• グローバル変数の多用によって全体としてコードが汚くなりがち

なので一部クラスタはNotebookを使わないでスクリプトを都度書くのだという立場だったと思うが、自分は比較的中立派で、結果から可視化用のコードを書き捨てるのには便利だから、適当な解析目的では使ってもいいんじゃない、くらいの立場だった。

しかし今はもう完全に使っていない。codexやclaude codeを使って楽に生成できるからだ。「inとoutが完全に明確でコメントや作業ログがきっちり書かれているスクリプトのほうが本来はいいけど、厳密に書くのは面倒だから、雑なやつならJupyter notebookでええんちゃう」とはならなくなってしまった。となると唯一の利点すらも無くなってしまった以上、今後はより使用頻度が少なくなってきて、Google colab…そういうのも、あったねえ…くらいのポジションになりそうな気がする。

難しいのは、じゃあ手放しでいまのagentic codingが信用できるかというと、全く信用できず、あーこれ報告に使ったらやばいよ、みたいなコードを挟んだりするので、結局は読まないといけない。しかし1年も経てばだいぶ状況は変わってくるだろうという気もする、のだが、だからといって手放しに信用できるもんでも、ないよなあ、みたいな肌感がある。ただ将来的にはJupyter notebookだけでなく、claude codeにとって相性の悪いプロダクト(i.e., シンプルなcliではなく副作用が大きすぎるプロダクト)は淘汰されていくのかなあみたいな思いはうっすらとある…

（なお、この文章は完全に人間によって書かれた。ブログ記事は人間が書いた方がいいと思っている。多少突っ込みどころがあったほうが文章として面白いのと、LLMに委託するとただでさえ衰えがちな文章力がさらに衰えてしまうからだ。ハーネスを人間が持つ都合上やはり文章力はあった方が良い）

自分を含む多くの研究者に共通していることだと思うけど、最新のトップ会議の論文は採択されてもあまり信用していない。特に今年出された、ごりごりテクニックが盛られているような論文はまず手を出さない。simple yet effectiveみたいな文言もあまり参考にしない。どうせそこまでシンプルでない。YOLOやStyleGANのような、著者が異常とも言えるような執念をもって精度改善に取り組んでいる手法もたまにあってそういうのは検討するが、ほぼ例外扱いでよいと思う。PoCを回す際には、2, 3年前くらいのちょっと枯れつつあるような手法を選択する。

シンプルであればあるほど良い。シンプルであると、後から実用上の拡張が要請された場合でも応えやすくなる。ただしシンプルであるというのは考えられてないことを意味するのではなく、きちんとした理論的基盤に立った上でこね回すと最終的にシンプルな式になって、直感的にも整合性が取れている、みたいなのが良い。最新の論文でもそういう綺麗だなーと思うやつは検討材料に入る。

ChatGPT、Gemini、Claudeに質問すると、なんかいろいろ枝を生やしたようなキメラ手法を提案してくる。参考にはするがそのまま選択することはまずない。本質っぽいなあと思うものを抽出して大して面白くない研究に変換する。言われてみれば単純で性能は伸びるだろうけど、面白くないなあ、思いつけば誰だってできるじゃん、そんな感想が査読者から出てくるだろうなあという研究であると良い。そういう意味ではデータや計算機でごり押す系の研究もそれなりに好き。SO(3)対称性？データ拡張でええやろ！割り切っててそれはそれで良い。

一歩一歩研究をする

世に出回っている研究についてのアドバイスの多くは、だいたい発想をフル回転させて面白い研究をしよう、という内容に帰着される。素人発想、玄人実行。云々。論文を書いたり読んだりする上ではむちゃ重要であるが、社会実装という意味ではそこまで重要ではない。速度や精度が劇的に改善されたり、解けない問題が解けるようになる、ということはほぼないからだ。というか、役に立つ研究の多くは学術的には面白くない。シンプルだが荒削りな研究を見つけて、たぶん意図としてはこう言いたいんだろうなと著者の心を読みながら、ならこの場合はこれでええやろと枝をちょきちょき剪定してmarginalな改善を積み重ねていくのは、面白い研究ではないが、面白くないことをきちんと一歩一歩進めるのも一つの才能だと思ってやることにしている。

自我を出さない

marginalな改善を積み重ねているとき、自分は、他の研究者もたぶん同じような改善するだろうな、みたいな気持ちになって改善している。そこにオリジナリティはあまり出さない。例えば自分は博士課程ではMarkov Random Fieldという、今からすると古文書みたいな研究をしていた。別にこの手法を入れようと思えば適当に導入して、Revisiting〜というタイトルで発表することもできなくもないが、本流ではないのでやらない。

こういう、なんか少し自己主張したくなる、系の改良を、自分は自我を出すと表現している。論文を出して採択されて招待講演で発表するのは気持ちがいいが、それで終わる可能性が高くなる。あんま自我を出さないほうが社会実装としては早い気がしている。

ある程度全部やる

良い手法ができた、リポジトリにドラフトを置いておくのであとはエンジニアチームよろしくお願いします。場合にもよるけどそれよりはデプロイまである程度責任を持って実装したほうが上手くいく率が高いように感じる。出産直後は異常に負担がかかりそういう余裕が無くなってしまったのが心残りであるが、本来はやるのが良い。たまにはC++/Rustで低レベルレイヤーを書いたり、フロントエンドを弄って遊ぶのも良い。研究者は頭が良いんだから全部できるやろ！👍の精神である。コッカラッス！

• 毎日欠かすことのできない大切な作業である
• 機械やAIが代替するには極めて難易度が高い作業であり、少なくとも数年で置き換わることはない
• その割に、世間から評価されることはない
• 金銭をもらうこともない
• なんなら、お尻拭きなんかしたことないと誇らしげに言う人までいる
• 金銭が発生しないので研究開発が行われることもない

お尻拭きに近い性質をもつ仕事も多い。重要だが評価はされない。評価されないのでキャリア形成という意味では最悪である。ゆえに個人主義的な価値観の下では、いかにお尻拭きの仕事を他人に押し付けるかが重要になってくる。

しかし、誰かがお尻拭きをしなければいけないのだ。しなければ不潔になるだけである。AIがすべての業務を代替する、少子化問題はロボットによって解決される、という類のポジショントークを読むたびに、ぼくはお尻拭きのことを考えている。今日も社会は誰かのお尻拭きで成り立っている。

こんにちは、解説役のれぞらぼ太郎です。

聞き手役のLLM太郎です。

壁アドベントカレンダーも10周年ということで、まずはおめでとうございます！自分が定年退職するくらいまでは続けてほしいですね！

うーん・・・

はい？

まず、内輪ネタすぎてわからないんですけど、壁アドベントカレンダーってなんですか？

ぶっちゃけ自分もよくわかってないのね、これがなんなのか・・・

ただ記録を辿ると、元々はボルダリング関係のネタを集める予定だったらしいのね。そんで当時のD進勢を集めてボルダリングの記事集めよう的な

ほう

初日は良かったんだけど、途中から全部ぶち壊した人がいて、それから適当なことをなんでも書いてよくなったアドベントカレンダーになったと理解しています

それがちょうど10年前となると、そこからだいぶ機械学習界隈の様子は様変わりしてきたんじゃないですか？

そうそう、一番大きい変化はLLM太郎の台頭ですよね。当時はhypeを避ける目的で、AIとは呼ばず機械学習もしくは深層学習と明示的に呼称するのが正しいという流れだったけど、LLM以降はもうみんな気にせずAIと言っとりますよね

コーディングも様変わりして、Jekyllで対談形式のブログ書きたいと指定するとドラフト書いてくれるし、便利な時代になったもんです

この記事について

前回のアドベントカレンダーの記事を眺めてたんですが、前は生成AI界隈の謎テクニックとかいう題でYouTube動画作ってましたね

そう、そんでakbさんと対談して、そのときに進化的モデルマージの原型ともよばれる複数のテクニックについて話されてたんやけど

まさか対談の後ちゃんとした形に発展させて論文あげるとは思ってなかったですね。これはもう壁アドベントカレンダーの功績の一つと言っても、過言でわない・・・

くさ

それはさておき、前回のアドベントカレンダーから2年間の間になにか進展はありましたか？

退職もありますけど、ライフイベントの一番の変化は子供が生まれたことですよね。結婚は生活スタイルがあまり変わらなかったけど、出産はむちゃくちゃ変わる。そんでそこからてんてこまいの日々を過ごしとるわけですが、一番大変だったのは子供がNICUにいたときなんよ

NICUというのは、小児集中治療室の略ですが、そこに出生後お子さんがしばらく過ごしていたということですか？

そういうことです。NICUにいる赤ちゃんで大変じゃない赤ちゃんはいないのよ

出産後いきなり小児科医の先生が現れて、大変な状態ですが最善を尽くしますーとか現状を説明されて、あらゆるリスクについて語られて、膨大な量の書類にサインしつつ、これは大変なことになった、どうなるんだ、妻は、赤ちゃんは、覚悟、覚悟だけは決めなくては・・・みたいに思いながら日々を過ごしたわけです

ほう・・・（ノーコメント）

その顛末はここでは控えますが、まあとにかくその過程の中で経験しながら調べてみて、そこで胎児と赤ちゃんの目の成長過程についてはじめて知ったの

え

ニューラルネットを使ったコンピュータビジョンの研究者なのに知らなかった？？

うるさいですね・・・

とにかく、胎児や赤ちゃんの目の成長過程とか、どういった目の疾患になりやすいかとか、どのような撮像機器で診断しているかとかの話は、コンピュータビジョンの研究者だとそれなりに興味持てると思うので、今回はその話になります

一応補足ですが、今回の話は自分の専門外の話ですので、一応信憑性は引用元を確認しながら慎重に書いていますが、当然ながら誤りがあるかもしれません。できるだけ間違いを起こさずに現状を俯瞰できる記事にするよう努力はしていますが、ある場合は指摘いただけるとありがたいです

未熟児網膜症 (ROP: Retinopathy of prematurity)

まず一般論として、NICUにいる赤ちゃん、低出生体重児は他の正期産児と比べて重篤な疾患や障害をもつリスクが高くなります

その中でも特に起こりやすい疾患の一つが目の病気です

なんでなんですかね？

まずは目の構造から簡単におさらいしていきますか。解説よろしゅう

はい。眼球の角膜に入射された光は、虹彩、水晶体などの器官を通して、最終的にカメラでいうイメージセンサーの役割をもつ網膜へ送られます。網膜は光を感じる細胞（視細胞）がぎっしり詰まっており、視細胞は光を電気信号に変換し、脳へ伝達します。視細胞には桿体と錐体があり、暗所では桿体が、明所では錐体が「明るさ」と「色」の両方を担当します。

複雑な構造やね。そんで、網膜には視細胞のほかに、その視細胞に栄養を与えるための毛細血管も詰まっている。その血管の完成が他の器官に比べて遅いんよね

そこ不思議ですよね、目って生きていく上で重要なセンサーなのに成長が遅いなんて

そうなんだけど、肺や心臓と比べてしまうと、胎児のうちからフル稼働する必要は特にない器官でもあります。胎内でくっきり見えるようになってもしゃーないところあるし・・・

説明してもらった通り、目というのはむちゃくちゃ複雑で繊細なセンサーだから、それを胎内で急に作るのは難しいところもあります。なので、生存戦略としてまずは目の中心部から血管を作り始め、時間をかけて周辺部へ伸ばしていく戦略をとっている

なんだけど、早産児の場合は血管がまだ伸びきっていない段階で外界に出てしまうんよね

なので視覚関係の疾患が起こりやすいと

はいです。特に起こりやすい疾患は未熟児網膜症(ROP)と呼ばれていて、詳細は省くけど、網膜の毛細血管が異常に増殖して、最悪の場合は失明を引き起こす厄介な病気です。この発症率を抑制するためには保育器の酸素濃度をむちゃくちゃ厳密に管理する必要がある

今回はその話なわけですね

はい、未熟児網膜症の歴史は小児科医療の発展と深く結びついとります。そのためには保育器の話をしなければならないので、まずはそこから話しますか

はい

まず、保育器という画期的な発明があります。子宮内の安定した環境を再現することで、未熟児の生存率は劇的に向上しました

でもその当時の病院では優生思想や倫理的な抵抗感があったりとかで、そんなに導入が進まなかったらしいんですね

なるほど

そんな背景の中、Martin Couneyという自称医師がですね、資金と注目を集めるために、未熟児を入れた複数台の保育器を見世物として万博や遊園地に展示します

ええ・・・・・・（困惑）

いやまあ、ドン引きなんだけど、観客から取った入場料で運営費を賄って、親からは費用を取らない方針をとったこと。また手段はどうであれ結果的に6,500名以上の赤ちゃんが助かったこと。またそれがきっかけで保育器の病院への導入が進んだことが評価されています

うーん、なるほど・・・うーん、でも、うーん、しかし・・・

まじで彼は調べてもよく分からなかったのよね、自称医者だし・・・

とにかく、こうした努力もあって次第に保育器が病院の設備として普及し始めたことで、低体重の赤ちゃんを救えるようになったのですが、それと同時に未熟児網膜症によって失明する赤ちゃんが多発しました。

救えるようになったからこそ、新しい医学的課題がでてきたと

そうですね。なぜ未熟児網膜症が起こるのか？様々な説が提案される中で模索していくと、保育器内の酸素濃度を高くしすぎたのが原因っぽいということがわかります

なるほど

その当時は酸欠を防ぐ目的で酸素濃度を高くしていたんですね。その反省を活かし今度は酸素濃度を低くしたが、その場合は生存率が低下し脳性麻痺などの重い障害をもつ赤ちゃんの割合が高くなりました

多くの犠牲と試行錯誤の末に、最終的に酸素濃度は高すぎても低すぎてもだめで、非常に繊細な管理をしなければならないというコンセンサスに落ち着いています

ただ繊細に管理したとしてもリスクが減るだけで、完全に予防することはできないわけですよね

そのとおりで、繊細な酸素濃度管理が要求される一方で、それに加えて小児眼科医という専門家が定期的に網膜の毛細血管が異常に成長していないか確認してきます。そしてその兆候があれば早期に発見し、場合によっては介入していく

・・・けど、その診断が特殊技能を必要としていて大変なんですよね

というのは？

まず、瞳孔を開く点眼薬を差します。別にこれは怖くない普通のやつです

次にですね、暴れる赤ちゃんを拘束して、開瞼器という器具を使って強制的にまぶたを開かせます

次に、金属の棒を、まぶたと眼球の隙間に滑り込ませて、眼球をグイグイと圧迫して、隠れた網膜の周辺部を覗き込みます

それを退院するまで定期的に行います

ええ・・・・・・(怖)

いや、そりゃ泣くよって思ったもん。大人でも嫌だよこれは

痛くはないらしいんですけどね。ただ直視できなかったな自分は、怖くて・・・

これってなんか違う方法で検査することってできないんですか？

それが、実はあるっぽいんですね。薬機法の関係で商品名出していいか分からんかったので載せないですけど、調べればでてきます

ぽいというのは？

自分とこの大学病院は無かったのよね。これ使うと眼底検査の画像をデジタルデータの形で撮像できると

じゃあそれ使えば侵襲性の問題は解決する？

どうやらそういうわけでもないっぽいんですよね。普通のカメラとは違って、その装置はカメラを直接眼球に押し当てて十数秒間待機するっぽい

ええ・・・・・・(怖)

遠隔診療が可能となったりデジタルデータの形で残る利点は確実にあるんですけど、眼球に押し当てる手前繊細なスキルが別途必要になるし、赤ちゃんにとってはこの手法もまあまあストレスがかかるという報告もあるし

価格もエグいので、すぐに導入すべき！とは言えない感じもありますね

将来的には非侵襲でできるようになるといいんですけどね

まあそうなんやけど、自分はビジョンの研究者ということになっているので、他人事で片付けるのもなんか負けっぽい感じもするし、悔しいとこですね

あともう一つの重要な問題は、この未熟児網膜症の診断を行う小児眼科医の数が非常に少ないということなんよね

なるほど、それって具体的にどれくらい少ないんですか？

これは一例なんですけど、日本小児眼科学会に登録されている小児眼科医の医師をチェックしてみます

え！？？

神奈川県で2名しかいない！？？？

そうなんですよ、首都圏だと実際は都内の医師が派遣されたりするんでしょうけど、神奈川県レベルの人口でこれですよ。北海道はあの広い土地で1名、石川県は0名。ちょっとびっくりしちゃいました

0名の県が結構あるように見えますが大丈夫なんでしょうか？

わからない・・・ほかに小児眼科医がいるけど登録されていないだけなのか、遠隔診療なのか、それとも他県の大学病院へ転院するのか。皆目見当つかないが、まずいことだけはわかる・・・

小児眼科医って未熟児網膜症だけでなく子どもの目の疾患全般を受け持つスペシャリストじゃないですか。その医師が各都道府県に1名いるかいないかというのは、ゆゆしき問題であるように思えます

まとめ

• 網膜の毛細血管の形成は他の器官と比べて遅いため、未熟児網膜症という疾患にかかりやすい
• 検査方法には侵襲性の問題がある。検査機器はあるものの侵襲性の問題は解決されていない
• そうした小児の目の医療を担う医師の数もたいへん不足している

終わりに

・・・という感じでしたが、最終的には退院できたので、まずは一安心です

それはよかったですね

あとはね、元気で幸せに生きてくれればね、それでいいです、はい

今年ももう終わりそうですが、来年の目標は？

ハーフマラソンと、フルマラソン完走・・・・・・

将来の目標は？

社論簡・・・・・・

くさ

えっじゃあ何すか？？？研究者はただ論文書いてるだけではダメだけど、でも論文は書けないといけないってことすか？？？？？ﾄｯﾌﾟｶﾝﾌｧ出した通っただけでキャッキャしてたあの頃は戻ってこないってとすか？？？？？？？そうでーーーーす！！！それはもっと若い世代がやるべきことなので！！！！！！！！！

al-folioはそうしたアカデミアの紹介サイトを手早く作るためのツールであり、 自分の自己紹介ページもこのツールを使って作成しました。自分がal-folioを知ったのはYang Songの Scoreベースの生成モデルについて解説したブログ記事が最初であり、 そのときは記事自体の質が高いことに驚いたものですが、この記事のデザイン自体も大変見やすく、論文をPDFで読むよりも分かりやすいなと感心していました。 al-folioは要はそうした記事やアカデミアの自己紹介ページを楽に作るためのツールキット群です。

GitHub pagesを使って公開する場合やり方は簡単で、 Installing and Deploying の方法に従って <your-github-username>.github.io の名前でリポジトリをGitHubに作成し、 _config.yml を適切に設定し、 必要のないページを _pages ディレクトリから削除し、 _pages/about.md ファイルを適切に弄るくらいです。 次に docker-compose up を叩けばローカルでサイトが見られるので、確認して良ければリポジトリ上にpushするだけで、 あとはGitHub Actionsが自動的にビルドして公開されるという流れです。 特にこだわりがなければやるのはこれくらいで、まあ気になる人は _sass/_variables.scss を弄って好みの色にするくらいかなあという感じです。 あまりデザインに拘らない（とはいえ最低限の見やすさはほしい）博士課程・大学教員の方や、自己紹介ページを作りたいエンジニアの方などにはおすすめです。

さて、退職したのでこれをきっかけに外部へアウトプットする機会を積極的に作りたいものではありますが、これは努力目標という感じですね。がんばります。