今日の井原

・講演４つ（Yahoo!、Overture、Google、AskJeevesの中の人による。すべて米国本社から招待）
・セッション２つ（４つの中から２つ選択。日本の検索業界の中心人物が登場）

と非常に楽しそうなイベントで、たったの3150円でランチ付きというお買い得さ

CNET Japan lnnovation Conference 2005 Summer
http://japan.cnet.com/info/cjic2005/

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　米Yahooの「The Tech Buzz Game」に参加してみた。これから流行る技術を予想して、当たればiPodが貰えるというゲームである。
　僕が説明するよりも良く書けた記事を紹介した方が良いとおもうので、よろしければ以下のリンクをどうぞ。

米Yahoo!、架空の「テクノロジー予測株式市場」を開設
http://internet.watch.impress.co.jp/cda/news/2005/03/16/6876.html

米Yahoo!、予測市場を開始 @H-Yamaguchi.net
http://www.h-yamaguchi.net/2005/05/yahoo_8b8a.html

　ユーザ登録すると、はじめに一万ドルが与えられる。もちろん架空のお金で。
　数百の銘柄があるので、そこから「これだ！」と思うものを選んで購入する。銘柄の値段はほぼリアルタイムで変動していく。所定の期間が終わったとき、一番たくさんお金を増やしていたやつが勝ちである。

　で、何を買おうかとしばし悩む。方針として、興味を持っているWeb関連の技術を中心にポートフォリオを組むことにする。
　最初にblog検索エンジンとして最大シェアのTechnoratiを買おうとするが下落を続けてるのでパス。じゃあbloglinesでいいや。
　デスクトップ検索からはBlinkxを。SNSはいっぱい銘柄があるけどOrkutしか知らね。じゃOrkutで。ソーシャルブックマークでは、愛用してるdel.icio.usではなくコンセプトが面白い43 thingを。プログラミング言語からはもちろんC#を。昨日blogに書いたTivoも拾っておくか。
　最終的にこんなポートフォリオになった。HDTivoに半額突っ込んでるのは将来性に期待してのこと。上がるといいな。

• HDTivo $5,000
• C# $1,000
• bloglines $1,000
• 43 things $1,000
• orkut $1,000
• blinkx $1,000

　しかし、なんせ銘柄の価格変動に使われるデータが米Yahooのものなので、日本に住んでいる身としてはかなり不利である。そもそも銘柄の選択が向こうの基準で行われているため、当然入っていて欲しい銘柄が無いということが多い。日本ローカルなサービス、たとえばmixiやGREEは、こっちの感覚としてはあって欲しいところだが。
　また、向こうの空気みたいなものをリアルタイムで知ることができないのも不利なところ。ニュースサイトや本家slashdotをきっちり観測すればかなりマシになるんだろうが、そこまでするのもちょっと面倒だ。
　同じサービスをYahoo Japanでも始めてほしい。こういうの大好き。もう「ファンタジーサッカー」なんてどうでもいいからさ。

　参加するには下のリンクからどうぞ。
　ただし、残念なことにアメリカ在住でないと商品の受け取り権利は無いとのこと。

The Tech Buzz Game
http://buzz.research.yahoo.com/bk/index.html

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TiVoが日本に参入するというニュースを見た。
"TiVo"という名前は、今までにも何度か見たことがあって、アメリカで大流行のメディア端末らしいということくらいは認識していたのだが、それ以上の知識はなかったので、この機会に調べておこうと思った。で、その結果を書く。

まず、「TiVoとは何なのか」ということについてだが、特定の製品やデバイスを指す言葉ではなく、TiVo社の提供しているサービスの名称。
そのビジネスモデルとしては、僕の荒っぽい理解だが、
　1. 割安な価格でハードディスクレコーダを売る
　2. チャンネル契約によって月払いの視聴料を取る
　3. トータルで見ると大もうけ。うまー。

デジャヴを感じるが、一昔前にやってた（今もやってるのかもしれない）、タダかそれに近い価格でCSチューナをばらまく「スカパー！」のやり方と一緒なんだ。日本のメーカーがハードディスクレコーダ単体で頑張って利益を出そうとしてるのに比して、TiVoはコンテンツの視聴料とくっつけて販売しているというところで大きく違っている。
お値段は、最初に買うハードディスクレコーダが199.99$で、月払いのコンテンツ料が12.95$らしい。色々と事情が違うのでどうなるか分からないけど、日本でもこれと同じ値段でやるならインパクトがあるように思う。面白い。

また、ユーザの観た番組のデータから、コンテンツを推薦するということを考えているらしい。たとえば、プロレス番組をたくさん観ているユーザに、WWEのPPV(ペイパービュー）をお勧めする、というような具合に。これも面白い。ある程度のユーザ数を稼いでしまうと、そこからはコンテンツ流通のプラットフォームとしても力を持ってくるのだな。ユーザに直接触れるインタフェースの部分を握っていると強い、と。

僕個人の印象としては、日本で成功する可能性はあると思う。日本でサービスを開始したとして、ユーザにもっともアピールになるのは「格安でハードディスクレコーダが手に入る」という部分と思えるが、その時点での市販のハードディスクレコーダとの価格差がどれくらいになるかが一つ鍵になるのかな。

TiVo
http://tivo.com/

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内容はあんま理解してない。

・考える脳 考えるコンピューター

・心の社会

「考える脳～」はpalmを作ったジェフ・ホーキンスによる。
彼は従来の人工知能を批判して、人間の知能は「記憶」と「予測」のメカニズムに支えられて成り立つものであり、その着想を欠く現状の人工知能研究ではいくらやっても人間らしい知能には到達しないと主張している。
じゃあ「記憶」と「予測」とは何かってことだけど、彼によると、人間は常に無意識に１刹那後のことを「予測」しながら行動している。で、実際の行動結果から得られるフィードバックによって「記憶」が修正されていくらしい。たとえばCDを逆順で聞くと、曲の切り替わりのところで違和感を感じる。それは脳が普段の曲順で再生されることを予測しているから、それが裏切られて違和感となって感じられる。でも、しばらく逆順で聴いていると、「記憶」が逆順に修正されて、違和感をだんだん感じなくなる。そういう機構が大事らしい。どうして大事なのかはあんまし理解してない:-p
僕には脳科学方面の知識はほとんどなく、その真贋は鑑定しかねるが、なかなか面白かった。まあまあお勧め。

「心の社会」は御存知ミンスキー先生の著書。
大筋としては、人間の知能には「エージェント」の階層構造が存在し、それによって人間らしい知能の働きが成り立つとし、それについて解説していく。
たとえば「積み木で遊ぶ」という行為について言うと、「積み木で遊ぶ」エージェントの下には「積み木を置く」エージェントや「積み木を持ち上げる」エージェントが居て、「積み木を置く」エージェントの下には「積み木を掴む」エージェントが居て、「積み木を掴む」エージェントの下には「腕を動かす」エージェントが居て……というように、特定の役割に特化したエージェントがお互いに使役関係にあって、その階層構想によって知能が成り立っていると。ふーん。
扱われる内容は幅広く、哲学の領域とも思えるところにも 踏み込んでおり奥深く、なかなか理解できない箇所も多い。
しかし内容としては非常に優れたものと思う。かなりお勧め。

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http://www.jtpa.org/event_in_silicon_valley/000285.html

申し込んだ。

日本語etcのマルチバイト文字の処理についての講演。地味でニッチな分野ではあるが、それなりに興味を惹かれないでもないし、何かしら得るものはあろうと思うので参加しておきたい。

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少し前からちまちまと作っていた「もぶろげっとAPI」がやっと公開できる水準に達しました。
まだ多少詰めの作業が残っているのですが、近く公開できる見通しです。

もぶろげっとAPIとは、もぶろげっとの持つ各種のデータを、プログラムから扱いやすいインタフェースで提供するものです。
もぶろげっとAPIを利用することで、もぶろげっとの検索結果やサムネイル画像を容易にアプリケーションに取り入れることができます。もぶろげっとのデータを使った検索サービスを作ることもできるでしょう。
僕としては、APIを提供することで、何か面白いアプリケーションが出てきてくれれば嬉しいと考えています。

もぶろげっとAPIでは、具体的には、以下の３種類のデータを提供します。

• もぶろげっとの検索結果
• blog記事に含まれる画像のサムネイル
• blog記事に含まれる画像のメタデータ

公開に先立って、「たとえばこんなものが作れますよ」というのをお見せするために、簡単なサンプルアプリケーションを作成しました。
.NET frameworkの入ったWindowsで動きます。よろしければお試しくださいませ。
上の画像がスクリーンキャプチャです。

サンプルアプリケーションのダウンロード
http://blog.windy.ac/archives/TestApplicationForMoblogetAPI_ver100.lzh

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　文化が現実世界のモデルに与える影響は、生半可なものではない。たとえば、研究の結果によると、東洋人と西洋人では空間と物体の認識方法が異なっている。東洋人は物体のあいだの空間に注目する傾向があるのに対して、西洋人はほとんど物体だけに注目する。この違いが、異なる美学や、問題の解き方の差になってあらわれる。

－考える脳 考えるコンピュータ, p220

面白いなあ

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光の速さで申し込みました。
スピーカー陣がすばらしく豪華で今から楽しみです。

Blog Hackers Conference 2005
http://hacks.bloghackers.net/archives/2005/05/blog_hackers_co_1.html

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blogに書くネタがなくて困ったときは「Blog-o-Matic」にアクセス。あなたの代わりにその日の記事を書いてくれます。あなたはこぴぺして自分のblogに投稿するだけで楽ちんです。リロードするたびに記事は新しくなるから、気に入ったものが出てくるまで何度やり直してもOK。著作権もフリーだから、あとになって面倒なことになる心配もありません。

Blog-o-Matic
http://blog.outer-court.com/blogomatic/

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http://www.qualia.csl.sony.co.jp/person/kenmogi/lectures/braincreativity20050509.MP3

はげしくおすすめ。

「アイボありますよね。アイボ。
　あれは１５分も遊んでたら飽きるんですよ。
　これは社外秘でも何でもなくて、アイボの開発部隊も認識してることなんですけど。
　でも、人間相手だと飽きませんよね。皆さんも友達と喋ってて、２時間でも３時間でも飽きませんよね。
　これは本当に驚異的なことなんですよ。だから『飽きないロボット』っていうのが一番難しいんですよ。
　そんなものが出来たらみんなお金を払うでしょうね。一番経済的な価値があります」

おもしれー。
話術も良いし話の内容もすごい。

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ATRネットワーク情報学研究所の湯田らによる。
イーマーキュリー社から提供されたmixiのデータに対して、各種の分析を行った結果を報告している。

以下、ちょっとテクニカルターム連発で読みにくい内容になってしまって恐縮なのだが、一言でいうと、
「mixiのネットワークは一見するとスケールフリー・ネットワークっぽいが、mixiに特有な性質もあってきわめて興味深い」
というような感じか。

では、論文の内容をざっと紹介する。

先ず、ネットワークの解析である。
ここでは、mixiのネットワークのグラフ構造（人をノード、マイミクシィへの登録をリンクとして、mixiを巨大な無向グラフと見る）としての特徴を、次数分布、クラスター係数といった尺度から分析している。以下のような知見が紹介されている。
　・高い次数（次数＝マイミクシィの数。以下同様）の領域にはスケールフリー性が見えるが、９割の人が属するところまでは指数分布的である。
　　（→スケールフリーに近いが、完全にスケールフリーのモデルに従うわけではない）
　・ネットワークは高い凝縮性を持つ。
　　次数が100近くなっても0.2近いクラスター係数をもつノードが確認できるなど高い凝縮性を確認できる。
　　ネットワーク全体のクラスター係数の平均は0.328。
　　（→知り合い同士で固まりを作る傾向が強い）

また、この種のネットワークは、ノード数が増えていくと次数の分布や各種ネットワーク指標の分布のように全体のトレンドは確認できても、ネットワークそのものの構造を確認することは困難になる。そこで、内部構造を抽出し、内部構造の間の関係に記述し直すことが重要になる。この論文では、Newmanのアルゴリズムを用いてクラスタ分析を行っている。
結果、全体のトレンドとしてジフの法則（というよりはベキ乗測と言った方が適切かもしれない）に従うことが示される。また、サイズが80～300のクラスタは僅かしか存在せず、ネットワークがmixi特有の構造を持つことが示唆される。この辺りは非常に面白い。

続いて、mixiのネットワークを、代表的な２つのネットワークモデルと比較している。Preferential Attachment Model(PAモデル）とConnecting Nearest-Neighbor Model(CNNモデル）である。クラスターサイズの分布とジフの法則の再現性の両面から分析し、mixiがCNNモデルに近いことを明らかにしている。
また、mixiと両モデルとの内部構造の違いをツールを用いて可視化して比較している。
　・mixiでは、中央に巨大クラスタが位置し、その周辺に小さなクラスタが集まり、中くらいのクラスタは独自の固まりを作っている。
　・CNNモデルでは、巨大クラスタを中心としたスター構造が確認される。
　・PAモデルでは、クラスターサイズの分布が小さく、中央に位置するような巨大クラスタの存在は確認できない。
（このあたりは論文に図が載っているので、そちらを見ると分かりやすいです）

最後に、ここは非常に面白い点であるのだが、次数の高いノードを除去したときのネットワークへの影響を検討している。
次数が300以上のノードを除去したケースと、100以上のものを除去したケースとで、クラスタサイズの分布がどのように変化するかを分析している。その結果、内部構造には大きな影響は見られず、mixiはハブの除去に対してロバスト性を持っているとの見解を示している。
一般に、スケールフリー・ネットワークはハブへの攻撃に弱いとされるが、mixiのネットワークがそのような性質を持たないのだとしたら、それがどこから来るのか、きわめて興味深い。

ソーシャル・ネットワーキング・サービスのリンク特性とクラスター構造
http://www.his.atr.jp/~kikuo/files/yutaSNSReport.pdf

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それに引っかけたイベントをやるそうです。
その名も「アクセス解析カンファレンス」。

全セッション、聴講無料とのこと。太っ腹。
もうスケジュールも発表されています。
意外と幅が広く、アクセス解析ツールの解説から、電通や住友商事の人によるマーケティング方面のお話まで。初心者向けのアクセス解析講座もあります。

アクセス解析自体にそれほど興味があるわけでもないのですが、アクセス解析講座や、Urchin(超高級アクセス解析ツール。最近googleに買収された)、サイトセンサス(ネットレイティングスの出しているアクセス解析ツール。偉いらしい)のセッションは面白そうです。
ちょうど講義のない日なので、戯れに参加してみようと思います。

アクセス解析カンファレンス - 第三回ログの日！
http://www.69day.jp/

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SUGEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEE!!!

東大がやってるinteractive-artの研究プロジェクト。SIGGRAPH 2005でも発表したらしい。
以下はWebサイトからの引用。

A classic video-tape allows a simple control of the reproducing process (stop, backward, forward, and elementary control on the reproduction speed). Modern digital players add little more than the possibility to perform random temporal jumps between image frames. The goal of the Khronos Projector is to go beyond these forms of exclusive temporal control, by giving the user an entirely new dimension to play with: by touching the projection screen, the user is able to send parts of the image forward or backwards in time. By actually touching a deformable projection screen, shaking it or curling it, separate "islands of time" as well as "temporal waves" are created within the visible frame. This is done by interactively reshaping a two-dimensional spatio-temporal surface that "cuts" the spatio-temporal volume of data generated by a movie.

古典的なビデオテープでは、再生時に、停止/巻き戻し/早送りといった単純な操作しか許されていませんでした。
でも、the Khronos Projectorでは、もっと格好良いことができますよ。ユーザに全く新しい次元を提供するんです（ここでの次元とは、レトリックではなく、時間軸を指していることに注意）。スクリーンに触れることで、その部分だけを早送りしたり巻き戻ししたりできるんです。云々。

じつに面白い。インタラクティブ性も高く、是非使ってみたいと思わされる。EffecTVやEyeToyの系統に連なるものではあるが、同時にそれらとの毛色の違いも感じる。フレーム画像そのものを画像処理の手法によって直接いじくるだけでなく、特定の領域の時間をずらすことによって奇妙なフレームを作り出しているのがすばらしい。発想のスジの良さに感心する。
使い道はいろいろありそうに思われるが、なにかエンターテインメント用途なり何なりで使われる予定はあるんだろうか。

しかし、五十嵐研といい、この石川並木研といい、東大は凄いな。
彼らと尾内研とで何が違うんだろう。

The KHRONOS PROJECTOR interactive-art installation
http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/members/alvaro/Khronos/Khronos_Projector.htm

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オペラ調の音楽とdarkなキャラクタが良い感じで協調するflash（表現力が貧弱ですんません）。
恐ろしくかっちょいい。まぢおすすめです。

Music Box
http://www.tokyoplastic.com/musicbox.html

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どうでも良いネタで恐縮なんだけど、有名どころなデータベース(RDBMS)の製品名でぐぐってみた。
ヒット数の多かった順に並べてみる。

1. Oracle (48,800,000 件)
オラクルのデータベース。世界的にトップシェアを有する、よく知られたデータベース。
さすがに貫禄を感じさせる一位であるが、製品名であると同時に社名でもあるので、それによって水増しされている部分はあると思われる。

2. MySQL (30,900,000 件)
オープンソースなデータベース。
最近とくに注目を集めている感がある。取り分け、はてなやdel.icou.usなど、Webベースのアプリケーションで盛んに使われている。

3. "SQL Server" (10,800,000 件)
マイクロソフトのデータベース。
もぶろげっとで採用している。

4. PostgreSQL (7,750,000 件)
MySQLと同じく、オープンソースなデータベース。
MySQLにやや水を空けられた感があり、Postgreユーザとして悲しいかぎり。

5. db2 (6,610,000 件)
IBMのデータベース。

6. Sybase (4,320,000 件)
米Sybase社のデータベース。

7. Informix (1,720,000 件)
DB2と同じく、IBMのデータベース。元々は米Informix社が作っていたのだが、2001年にIBMに買収された。
なぜIBMが買ったのかは良く分からないが、Informix社のユーザ層を取り込むためと言われているらしい。
「ITmedia エンタープライズ：Informixに再びスポットライトを当てる日本IBM」も参考になる。
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/0411/18/news040.html

8. Interbase (1,080,000 件)
米Borland社のデータベース。

namazu (884,000 件)
オープンソースなデータベース。
namazuは正確にはデータベースではなくて全文検索エンジンなんだが、参考値ってことで入れておこう。

9. Shunsaku (17,300 件)
富士通のデータベース。漢字で書くと「瞬索」。
このShunsakuだが、典型的なデータベースとは違うパラダイムにあってめちゃくちゃ面白い。日本のベンダもやるなー、と思わせてくれるcoolなソフトウェアだ。
なんと大規模なデータベースでありながらインデックスを持たないのだ。それではどんなやり方でデータを検索しているのか。興味のある人はぜひ調べてみてくださいな。

10. Symfoware (4,990 件)
こちらも富士通のデータベース。
Shunsakuとは違い、ごく一般的なデータベース（RDBMS）である。

11. HiRDB (953 件)
日立製作所のデータベース。
僕が来春から働くことになる可能性の高い「ソフトウェア事業部」というところで作っている。
ヒット数すくねぇぇぇぇえ！ ３桁って何だよ。いくら何でもあんまりだ。パンフレットを見ると先進的な機能をたくさん盛り込んでいて面白そうなのに。

以上のような結果になった。
Paradoxなど、使用頻度の高い一般名詞をそのまま使っているものは、データとして参考にならないと考えて除外してある。
また、NECは自社開発のデータベース製品を持っていないようだ。調べてみたが見付からなかった。少し意外。

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スコアは5。おおっ。

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博士（はくし）が100にんいるむら
http://www.geocities.jp/dondokodon41412002/index.html

博士課程を出たあとにどうなるかということを「１００人の村」形式で紹介している。
じつに分かりやすい。

ネタバレ承知で内容をざっと書いてしまおう。
（ただし、絵や文章の調子が非常に面白いのでちゃんとリンク先も読むのがおすすめです）

・毎年およそ11,000人の博士がうまれている
・100人の村としたとき、その内約は以下
　-16人　医者になる
　-14人　大学の教官になる
　-20人　ポスドク（任期付きの研究員）になる
　-8人　会社員になる
　-11人　公務員になる
　-7人　他分野に行く（詳細不明）
　-16人　無職
　-8人　行方不明

ポスドクの多さにまず驚かされる。2割もいるのか。ポスドクは待遇も決して良いわけではなく、任期付きという雇用形態ゆえに身分としても不安定で、大学にポストを得られたり研究所に就職できるならそちらを選ぶと思われる。２割もの人がポスドクに進まざるを得ないというのはいかにも厳しい。
24人が無職か行方不明というのもすごい。１６人の医者になる人たちは別枠として除外すると、３割くらいが無職・行方不明ということになる。

博士課程を出るような人たちは、知的エリートとして社会に貢献していくべき階層だと思うのだが、この不遇ぶりは何なのだろう。
能力ある人材を活かしきれていないのではと思う。いくらでも活躍の場はあるように思われるのだが。

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0. 口上

二ヶ月くらいに渡って続けてきた就職活動もやっと終わってくれたわけだが、細々としたことを忘れてしまう前に、就職活動について自分なりにまとめたものを、文章としてざっと書き下しておきたい。
来年以降に就職活動をする後輩たちが参考してくれればということで:-)

想定する読者は、狭くは来年以降の我が母校（電気通信大学）の後輩たち。広くは就職活動をする理工系の大学生・大学院生。文系理系で事情の異なる部分も多く、文系の学生にとってはあまり参考にならないかと思います。

1. 時系列で

先ずは、ぼくの就職活動の履歴を、ここまでの流れを時間に沿ってまとめる。
だいたい次のようになるか。あまり模範的なものとは言えないと思う……というか、今から思うとこうしていれば良かったと思うところが少なくない。どうすれば良かったと思うかは次の節で。

・冬頃

年の暮れあたりから就職活動を意識するようになる。
この時点では博士に進むという選択肢も考えていないではなかった。しかし、色々と情報を収集し、最終的に博士は選択肢から除外し、修士で就職することを決定する。
（博士への進学については別の項目で）

「何かしないとな～」と思い、とりあえずリクナビに登録だけする。登録だけしてあとは放置する。
自己分析やら業界研究といったこともこれといってせず、就職活動としての進展はほとんど無いまま過ごす。

・２月中旬

リクナビで目に付いた企業にエントリーを始める。
ただし、企業についてあまり知っているわけではないので、自然と「名前知ってるところに適当にエントリーしてみました」って感じのラインナップになってしまい萎える。

このあたりからどのような職種を志望するべきか考えるようになる。
大きく分けて、「研究職」と「ソフトウェア開発（プログラマやシステムエンジニア等々）」の２つの道があり、どちらを採るべきか悩む。

・３月上旬

学内説明会が頻繁に開催されるようになる。
興味のある企業にはもちろんであるが、興味のない企業であってもなるべく出席するように心がける。
2chの就職板に常駐するようになる。雑談やしょうもないネタスレを見て息抜きをするのと、志望する企業や業界のスレッドを見てふーんとか言うのと。
「みんなの就職活動日記」を知ったのもこの頃。あのサイトがあるとないとでは大違いで、インターネットは偉大だなとおもう。

あれこれ考えた結果、研究職はどうでも良くなる。
ソフトウェアやシステムを作るのを仕事にしようと決め、そういう仕事をできる企業で、良さそうなところを探す。

・３月中旬

引き続き学内説明会に出席。
このあたりから企業の選考が本格的に始まり、エントリーシート書きに追われるようになる。
また、学外の説明会に出席するため必要となり、ようやくリクルートスーツを買う。

・３月下旬～４月中旬

就職活動最盛期。筆記試験や面接のためにあちこちに出掛ける。超絶めんどくさい。うんざり。
mixi日記が就職活動の話題ばかりになる。

・４月下旬

ヤフーと日立製作所に内定が出る。
この２つに内定が出た時点で、他の選考をすべて辞退する。就職活動終了。

時系列に沿った就職活動の履歴としては、当blogの以下のエントリもあります。
受けた企業の名前や細かな進捗も分かるので、これはこれで参考になる点があるかもしれません。

• 就職活動進捗 @ 3/17
• 就職活動進捗 @ 3/31
• 就職活動進捗 @ 4/7
• 就職活動進捗 @ 4/15
• 就職活動進捗 @ 4/21
• 就職活動進捗 @ 5/4（最終版）

（続く）

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内定
　・ヤフー
　・日立製作所

落ちた
　・日本IBM
　・マイクロソフト

選考を辞退した
　・NTT研究所
　・野村総合研究所
　・NTTデータ

こんな感じになった。
まあまあ悪くない結果だと思う。
何にせよ就職活動をもうしなくても良いというのが有り難い。
あれはめんどいし疲れるしストレス感じるしでうんざり。正直、時間の無駄だとおもう。

で、ヤフーと日立製作所に内定が出て、どちらかを選ばなくてはならないのだが、まだ結論は出ていない。
もう少し色々な人に相談して、自分でも考えてみて、ゴールデンウィーク明けに返事をしようと思う。

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---前回からの進展

・ヤフーの最終面接を受けた
・日立製作所ソフトウェア事業部の二次マッチングを受けた

・ヤフーの最終面接を通過した(ヤフーに内定)
・日立製作所ソフトウェア事業部の二次マッチングを通過した(日立製作所に内定)
・野村総合研究所の選考を辞退した
・NTTデータの選考を辞退した

---現在進行中

なし

---エントリー or プレエントリー or 説明会出席したけどすでにどうでもいい

NEC
富士通
シャープ
三菱総研
NTT東日本
ISID
シスコ
ジャストシステム
日本総合研究所
松下
ネットワンシステムズ
東芝
日本ヒューレットパッカード
NTT-AT
富士ゼロックス
ソニー

---落ちた or 辞退した

マイクロソフト（適性検査落ち）
NTT研究所（選考辞退）
日本IBM（一次面接落ち）
日立製作所ディフェンスシステム事業部（一次マッチング落ち）
日立製作所デジタルアプライアンス研究センタ（一次マッチング落ち）
野村総合研究所（選考辞退）
NTTデータ（選考辞退）

--内定

ヤフー
日立製作所（ソフトウェア事業部）

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