この記事では、このブログを書いているmetaruという人間が、どんなことを考え、どういう経緯で今に至っているのかを少しだけ整理してみたいと思います。
箱根駅伝や高校野球、テニスの記事を書いているけれど、「結局この人は何者なのか？」と思っている方もいるかもしれません。
その答えを、自分なりに言葉にしてみます。
はじめに：私は「構造」で考える人間である
私はスポーツが好きです。
箱根駅伝も、高校野球も、テニスも好きです。
観るのも好きだし、テニスは週5回ほどプレーしています。
しかし、私はただのスポーツファンではありません。
私は「構造」で物事を考えています。
勝敗の裏にある因果。
結果の背後にある再現性。
表に見えない論理。
それを探したくなってしまうんです。
現在、仕事では
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AIエンジニア
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データサイエンティスト
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社内SE
という役割を担い、データ基盤やAI活用、システム設計に関わっています。
だが、もともとは文系なんです。理科が苦手でした。
それでも今、データとAIの世界にいることが不思議です。
このブログは、その思考の軌跡であり、「なぜ私はスポーツをデータで見るのか」という問いへの答えであると思っています。
高校時代：数学と戦国時代が好きだった文系
高校時代、進学校にいた私は文系・理系に分かれる高2からは文系を選択しました。
得意科目は数学と日本史。
特に戦国時代が好きだったからです。
なぜこの合戦は敗れたのか？なぜこの城はこの地形に築かれたのか？
地形と戦略。
兵力と補給。
配置と結果。
私は昔から、「背景」を考えるのが好きでした。
一方で、理科は苦手科目でした。
物理や化学・生物は、当時は意味が見えなかったのです。
だから逃げました。
「受験のための勉強」だったあの頃
正直に言えば、高校までの勉強は受験のための勉強になっていました。
各科目、各単元。
それがどう繋がっているのか。
社会でどんな場面で必要になるのか。
なぜこの単元を学ぶのか。
本質は全くと言っていいほど理解していませんでした。
学校教育を否定するつもりは毛頭ありません。
ただ、私は目的を自分で探しませんでした。
それはなぜか。部活（運動部）もやっていたからです。
私は、高校は片道10キロ以上を自転車通いました。
行きはなだらかな下り。
帰りは部活で疲れ切った体でダラダラとした上り。
進学校だったため、疲れていても勉強は必要だったのです。
そのため、高校時代は常に睡眠不足だったことを覚えています。
目の前の一日を乗り切ることで精一杯だったのです。
「なぜこの単元を学ぶのか」
そんなことを考える余裕は全くありませんでした。
だから本質が見えなかったし見ようともしませんでした。
社会に出て初めて気づいた「つながり」
大学に進学し、経営学部で管理会計を専攻しました。
原価構造、限界利益、損益分岐点。
結果ではなく構造を見る学問でした。
基礎科目として
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統計学
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微分積分
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線形代数
も学びました。
しかし卒業から20年以上が経った今、正直、忘れている部分も多いです。
だが社会に出て、SEとして15年以上働く中で、少しずつ気づいたのです。
あのときの数学。
あのときの統計。
あのときの理論。
全部、つながっていると。
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パフォーマンス改善は変化率の話
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データ分析は確率と統計
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機械学習は線形代数
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プロジェクト管理は仮説検証
受験のための断片だった知識が、社会で一本の線になった瞬間でした。
AIエンジニアとして強く感じる理系科目の価値
最近はAIエンジニア、データサイエンティストとしての仕事も増えてきました。
データを集め、整形し、モデルを作る。
そこで強く感じています。
理系科目は、理系の人だけのものではないということを。
統計は不確実性を扱う道具。
線形代数は多次元構造を扱う基礎。
微分は変化率を扱う武器。
物理は現象を構造で説明する学問。
これらはすべて、「世界を分解する道具」なのです。
高校時代にそれが分かっていれば、理科から逃げなかったかも知れません。
もし今、学生時代の自分に言えるなら、
「点数のために勉強するな。本質を探せ」
そう言うでしょう。
ただ、それを当時の自分に言ったところで理解できるかは到底思えませんが笑
東京での10年とUターン転職
社会人になり、東京で10年以上働きました。
朝は満員電車。
夜は残業。
帰って寝るだけの生活。
ある日、ふと自問しました。
「あと30年、この生活を続けるのか？」と。
そしてUターン転職をしました。
現在はほぼ毎日定時退社。
残業は多くて月10～15時間。
時間ができたのです。
その時間を、私はテニスに使いました。
一時期は週7回。やりすぎて坐骨神経痛を発症したこともあります。
今は週5回程度に抑えています。
だが確実に言えます。
生活に張りが出ました。
人生もまた、設計できる構造なのだと気づいたのです。
高校野球をスコアブックで見る理由
私は毎年、高校野球神奈川県予選を観に行っています。
なぜなら、全国で一番高校野球熱が高いのが神奈川県だと思っているからに他なりません。
そして、必ずスコアブックを付けます。
ただ観るのではありません。記録します。
四球の連鎖。
失策の後の失点。
得点パターン。
「流れ」と呼ばれるものの正体を探します。
感覚を構造に変換したいのです。
箱根駅伝をデータで読む
箱根駅伝も同じです。
区間タイムの推移。
往路順位と総合順位の相関。
シード落ち大学の前年傾向。
「強い」ではなく「なぜ強いのか」。
数字は感動を壊しません。
むしろ立体化します。
テニスと物理、栄養、トレーニング
テニスは私の実験場になっています。
高校物理レベルは理解しておきたいのです。
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回転運動
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力の分解
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入射角
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エネルギー伝達
さらに栄養学やトレーニング理論も。
感覚だけではなく、理論で補強していきます。
再現性を上げていきたいです。
山城が好きな理由
私は城跡、特に山城跡が好きです。
土塁、曲輪、堀切。
そこには戦略の構造が刻まれています。
なぜここに防御線があるのか？それを考えるのが楽しいのです。
スポーツを見る視点と同じ感覚でいます。
このブログの軸
このブログは、
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文系出身
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15年以上のSE経験
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AIエンジニア
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スコアブックを付ける高校野球ファン
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山城を歩く戦国好き
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週5回テニスをする実践者
これらが交差する場所です。
軸は一つ。
構造で考える
終わりに
受験のために学んだ数学も、逃げた物理も、断片的だった統計も、
今、一本につながっています。
文系でもいい。
理科が苦手でもいい。
構造で考えようとする姿勢さえあれば、何度でも学び直せます。
私はこれからも、
AIエンジニアとして、
データサイエンティストとして、
社内SEとして、
高校野球をスコアブックで追い、
山城を歩き、
テニスを続けながら、
スポーツの構造、学問の構造、そして人生の構造を追い続けていきます。
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