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ペットのLINEクリエイターズスタンプを作れるプリクラ機を体験してきた

LINE Creators Studioアプリがあれば誰でもスマホだけでLINEクリエイターズスタンプは作れるわけですが、それなりに大変なので、よほどの物好きでないと経験したことのない人が多いと思います。巷には代行業者もいるそうで。

 

そんな中、ペットの写真でスタンプを作れるプリクラ機が東京初設置というので、スタンプ制作業務経験ありの犬飼いとして体験してきました。事前にそこそこ準備をしないとけっこううまくいかないので、これから行ってみる方は事前準備をぜひ。

 

どこにあるの?

新大久保の「愛犬ヴィレッジ東新宿」に設置されてます。

都内初!いぬプリ『WithPet-ウィズペット』(ワンちゃん専用撮影スタジオ)が愛犬ヴィレッジに登場♪ | お知らせ|愛犬ヴィレッジ

提携駐車場がないので、周辺のコインパーキング要確認です。近所のドンキが一番いいんですがなかなか空かない。

 

屋上のドッグランがとても気持ちいいところですが、プリクラ機は何も施設を利用しなくても使えます。ペットホテルにいぬを預けて韓国料理を食べに行くもよし、館内のレストランもおいしいです。よく行きます。

 

どんな機械なの?

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こんなん。撮影は千円、スタンプの申請は追加三千円(!)ですが、いまならキャンペーンで千円。都合二千円で作れることになります。まぁ、許容範囲かなぁと。

 

撮影前のポイント

とにかく撮影が始まってしまうと、プリクラ方式なのでひたすら時間がありません。なので、あらかじめ確認したいこと。

  1. 人間は荷物を整理して、上着を脱ぐ(写り込まないエリアに逃げる必要があるのでに必須)。
  2. いぬの服装を整える。途中で着替えさせる時間はまったくありません。
  3. いぬのトイレは済ませておく。
  4. いぬの好きなエサかおもちゃを隠し持つ。
  5. おすわりの練習をしておく。

 

いざ撮影

機械の中はグリーンバックになっていて、いぬが乗る台があります。証明写真のような形になっていて、人間はカメラレンズの脇に立つと死角に入れます。台の高さを慎重に調整して、いぬが全身入るようにしましょう。

このグリーンバックがとてもよくできているのが、まずお金を払う価値かなと。

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いぬをリードで留めることもできるのですが、おとなしくしてられる子なら、つけなくていいとおもいます。この日は営業のおにいさんが付き添っていて、リードは使わせていませんでした。

内部のモニターで説明がはじまります。

 

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スタートする前に、まずはいぬを正面に集中させましょう。基本的に、正面に向かって、複数の表情をさせることが仕上がりをよくします。横向きとかはあんまり役に立ちません。

台座にゴミがあれば必ず掃除してください。自動で背景が切り抜かれるときにノイズになります。前の子の抜け毛とかも払いましょう。

ベースはおすわりで、たまに立ってしまったらそのまま立ちのポーズで表情を押さえるのが良いと思われます。口を開けたりしてくれると非常に良いのですが、これがまぁ難しいんだな…。機械が気を引かせるためにいろんな音を出してくれますが、うちのいぬにはあまり効果なかったです。

 

手動シャッター機能をフル活用せよ

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初期設定では10秒くらいおきにガンガン勝手にシャッターが切られるのですが、実は手動に切り替えられます。

元がプリクラ機らしく、そこ押したら人間映るやろ、というところにシャッターボタンがあるのですが、足元にフットボタンがあるのです。

タッチパネルで容赦なく最初から手動に切り替えてください。自動シャッターは焦るだけでなにもいいことないです。

 

シャッターボタンは踏んで0.5秒後くらいに撮影されるイメージ。なので、いぬに呼びかけて、踏んでから表情を作らせる感じです。

いぬの集中力が切れたら、一度抱き上げてあげたりして、おちつかせて、座らせてから仕切り直しましょう。タイムアウトで強制的にシャッターが下りることがありますが、結構な枚数を撮って、最後に8枚オーケーがあれば大丈夫です。

 

見切れはあまり気にしなくて良いです!全身のスタンプを6種類、顔を切り出したスタンプを2種類、最後に作ることになります。

この数字はよく覚えておいてください。カメラにちょっと近づいたりしても、わりとフォーカスはしっかり合うので大丈夫。ただし、台座は動かしてもあんまりいいことありません。

 

オーケーカットを選ぶ

撮影が終わると休む暇なく、ブース脇のタッチパネルでオーケーカットを8枚選びます。このとき、プリクラに慣れてるひとは「写りの良さ」で選びがちですが、そうではありません。

「表情の際立ってる顔が写ったものを2枚(むしろ見切れててオーケーだけど、おすわりしてるほうがきれいに顔をくりぬける)」

「全身がきれいに入ってるものを6枚」

選んでください。後者の6枚は写真の拡大縮小はできません!写ってるサイズイコールスタンプの仕上がりサイズです。

表情メインのスタンプは顔でスタンプを表現しますので、できるだけ激しい表情がよいです。

それ以外の6枚は、正直代わり映えしなくても、このあと加工でどうにでもなるので、きれいにスタンプになりそうな、全身が写ってるもの(かつ、できるだけ飼い主が写り込んでないもの)を選びましょう。飼い主を消せる消しゴム機能は一応あるんですが、めっちゃめんどくさいので、編集時間を無駄にします。

 

編集タイム!

プリクラに慣れているひとはペンで何か書くんだと思いがちですが、LINEの申請を無事に通す関係で、フリードローイングはありません。

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基本は「8枚に対して用意されたテーマから選択して、そのテーマのフレームをあてていく」作業です。

 

1)顔の切り抜き

顔の表情で選んだ2枚を、顔だけ抽出します。これは円の中に顔をざっくり入れれば、あとはいい感じにやってくれます。おおきめに囲むのがポイント。はみ出してはいけません。いらんものが入り込んだ場合、あとで消しゴムで消せます。

 

2)テーマとフレームの選択

ここからが一番イメトレの重要なパートです。

手順は各写真につき、「テーマを選ぶ」「そのテーマからテンプレートを選ぶ」の繰り返しです。それぞれ時間制限があります!

しかもテーマは各写真につき、いちど選んだら変更できません!このとき、使い勝手のいいスタンプにするために、必ずバランスよく選ぶようにしましょう。「OK」とか「おはよう」みたいなスタンプと、「怒り」みたいなスタンプは必ず入っていた方が使いやすいです。いぬが特に怒ってるように見えなくても、テーマをあてればなんとなくそう見えます。「怒り」は顔を切り抜いた写真のうち1枚に当てるとインパクトが出ますよ。(もう一枚は代表写真にあとでするので、どっちも怒りにするのはやめましょう)

 

3)細かいデコレーション

最後に洋服とかメガネとかをスタンプであてたり、消しゴムでいらないところを消したりできるのですが、基本的には洋服とかメガネは使う必要ぜんぜんありません。野暮ったくなります。

やるべきことは2つだけ。

「怒りのスタンプの顔の横に怒りマークを足してそれっぽくする」

「悲しみのスタンプに涙を足してそれっぽくする」

これだけです。

残りの時間は何か写り込んだゴミがないか調べて、消しゴムで消すのに使いましょう。

 

4)代表写真を選ぶ

最後にこの作業が出てきます。これはスタンプの販売時に一番上にでるものなので、顔がでかいやつでかわいいほうを選びましょう。

 

できた!

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できあがると、出来上がりイメージとQRコードが印刷された紙が印刷されます。本来はこのQRコードを使って自分でウェブサイトにアクセスして、スタンプ名とかを設定して、申請代行を依頼するのですが、この日は営業のおにいさんが紙に連絡先を書いてくれて、「私が代理でやります」でおしまい。(サイトに割引機能がなくて、おにいさんがあとで処理するらしい)

LINEクリエイターズスタンプは審査があるので、数日から最長2週間くらいすると、審査が終わって無事にストアに出ます。ひとつはプレゼントでくれるそうですが、あとは50コインで普通に買うことになります。誰でも買える状態になるので、家族とかにも教えてあげましょう。(売り上げは自分には入りません。念のため)

 

というわけで、ぼくはいま審査待ちのステータスです。わくわく。

 

 

 

無駄な知識とスケールフリーネットワークとイノベーションの関係

文系とか理系とか分類されるのを嫌って生きてきたけれども、最近大規模なプロマネ業務に従事することが多く、「文系です」と自己紹介して防衛線を貼っている自分にモヤモヤして、「文系と理系はなぜ別れたのか」を読んだことを1月に書きました。

fujii.hatenablog.jp

日本における理系優先、実学(工学)優先の歴史的経緯も含めて、とりあえず事実関係としてはわかった。

自分が卒業した学部は教育人間科学部という、教育学部の改組でいわゆる教養系の先生たちが所属していたところで、そこでドイツ人教官に師事してマンガ文化論をやりつつ、隣の位相グラフ理論の先生のゼミ室に潜り込むような生活をしていました。今となっては学科は完全に解体されてしまいましたが、京大の総合人間学部をものすごく小さくしたようなものだったんじゃないかと最近共通点を感じるところがあり、京大の先生の本を読んでみました。

やっぱり似てた。そしてこの本、フラクタル図形の話とかガンガン出てくるので、なんだろう、懐かしい。

この本に書いてあること

  • 京大教養部が解体されて総合人間学部を作ったが、来た学生には「体系的な準備はないから好きにアホなことをやれ」と言ってある
  • イノベーションとはセレンティビティであり、図形的に理解するとすれば、知識の相転移が起きることである
  • カオス理論の理解が進み、自然界の現象の多くはランダム(正規分布的)ではなく、スケールフリーネットワークべき分布的)であることが理解された。
  • スケールフリーネットワークの特徴は「不平等」。インターネットのネットワーク構造も、特定の大きなハブがあったり、ちまちましたネットワークがあったり偏在している(学校の友人関係にも似ている)が、このほうが完全にランダムなネットワークより、(散発的な)障害に強いことがわかった。どこをどう切っても、同じようなネットワークになるから。ただし攻撃には弱い(どこが人気かわかりやすいから)。
  • つまり、スケールフリーネットワークは接続性を保ちやすい構造。他の生物にはできず、人類が協調して動けるのは、スケールフリーネットワークだからなのでは。
  • 知識の体系も、人為的に樹形図的な整理がされているが、実はランダムネットワーク的な知識が求められているのではないか。相互の知識の関係性、応用に気づくような知識が求められている。それを京大では「アホな知識」と表現している。論文数のかさ増しなどでは表現できず、科研費の申請にも通しにくいような「やってみた」的な知識。
  • 実例として、筆者はフラクタル図形を応用した日よけが効率的であることを偶然発見した。
  • 機械学習はロジックではなく経験則で動く世界で、まさに複雑系を背景にしている。従来の知識の体系ではうまく活用できない。
  • 選択と集中、という言葉は誤って使われていると最近指摘されているが、まさにこういった発見を阻害する行為にほかならない。
  • 大学の教養部もそういう目的のためにあったはずだが、存在意義を言語化することが自分たちにできていなかったので解体されてしまった。

まさに僕が大学で「言語化できないけどここにいる価値はたぶんそれだな」と思っていたことが、一周回って言語化された感じ。
学校でプログラミング教育をどれだけやっても(IT土方を量産したいのではなく、論理的思考を磨くんだ、と国は言っているけど)、機械学習は「ロジックで表現できるもの」ではなく、「ロジックでは表現できない、経験則の発見」を行うもの。しかもランダムに探索するのではなく、スケールフリー的な探索をすることで効率化するもの。この根本的な違いが理解されないと、日本人は永久に「優秀な理系は医者かえーあい*1の学者」「優秀な文系は弁護士か役人」っていう配置のまま、効率化されない世界に生きていくんだろうな…。実際には機械学習はより学際的なものだし、逆に役人には工学的な理解がある人が必要な時代なのに。

*1:AIでも機械学習でもない、社会の曖昧な期待値を指してひらがなで書きました

Nebula Capsuleが3万切ってるので即買いして寝室の天井に投影するまで

Amazonのタイムセールで、ANKERのモバイルプロジェクター「Nebula Capsule」が25%オフになってるわけで(3/31時点)。

これは買うしかないだろうと。

ちなみにUSで四月に後継機種が発売されるのに合わせた国際的な在庫調整の模様です。

 

買う前の想定

  • 明るさは100lmしかないけど、寝室で使うには問題ないだろう
  • 天井に投影して、犬を寝かしつけながらだらだら動画とか見たい
  • Android7搭載なので、変なアプリ入れたりして遊んでみよう

 

到着

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思ったより2割くらい小さい。

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スタバのグランデより小さい。

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専用リモコンがかったるいので、マウスを繋いで無線LAN設定。OTGケーブルがついてるあたり、さすがAnker。

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あとでいろいろ遊びたいので、Google開発者ツールとか入れておく(USBメモリにapkを突っ込んで刺せば入れられる。そんだけ)

 

ちなみに上の写真は直射日光がガンガン入るリビングの壁なので、思ったより明るい。あとすごく静か。

 

天井投影の儀

めちゃ安だったのでこれを購入。で、

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到着。

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中身はこんな感じ。可もなく不可もない。

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寝室の足元にある棚に固定。床から50センチくらいのところに固定するのがベストかと。

 

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そうするとこうなる。仰向けに設置するとオートでの水平調整が効かないのであとは手動で。

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いい感じです。解像度は低いけど、動画を見るには気にならない。

 

その他お遊び

  • AirPlayもいきなり使えるけど、スマホよりずっと解像度は低いので、まぁ「使えるね」レベル。
  • マイクがないので、AndroidTV向けに音声入力を促すUIは使えないっぽい。このへん後継機種で改善されてるのかも。
  • GPSが必要なアプリは動かない。(最新のapk持って帰ってこなかったのでまだ確定ではないけど、i-dioアプリは多分ここでつまづいてる予感。開発用にエリア判定を飛ばしてるapkは動いたので、ちょっと工夫すれば動くかな…)。
  • 寝ながら眼鏡を外して読書できないかな、と思い、Kindleミラーリングしてみたけど、画面が横にできないのが痛い。DMMブックスは横にも出来て、ちゃんとダークテーマにもできるので、この用途に叶う。案外よくできてるじゃないかDMMブックス。

 

というわけで、みんな買ったらいいと思います。

 

「文系と理系はなぜ分かれたのか」から考える自分、政治、防災


あけましておめでとうございます。
年末年始に何冊か本を読もうと買い込んだのですが、この一冊が見た目以上にいろんな示唆を含んでいて、行ったり来たりしながら読んでいるうちに仕事が始まってしまいそうなので、思ったことをメモします。この本は自分の行動原理のベースを補強してくれたし、今の日本の教育政策に対する強い違和感にも、重要な情報を網羅的に提供していました。いま高等教育過程にいる人も、企業の人事に関わっている人も、社会問題系のプロジェクトに関与している人も、僕と同じように「文理融合」を謳った大学を出てモヤモヤしている人も、みんな読んだらいいと思う。

「文系と理系はなぜ分かれたのか」隠岐さや香

HONZのレビューを参考に何冊か本を買ったのですが、この本を手にとったのは

  • 私自身が「教育人間科学部」という非常にあいまいな名前(残念ながら昨今の工学重視の政策の影響を受けて現存しない)の学部卒で
  • いまも業務上は「文系なのでちょっとわからないんですけど」という定型句を頻繁に使いながら、実際にはガッチガチのシステム工学系の防災プロジェクトのマネジメントをやっている
  • が、プロダクトは社会問題解決を意図しているので、プロダクトアウトではなくマーケットインな製品開発をするためには、多分に社会科学的なアプローチを必要としている

という背景を持っているからです(ここまで、すでに不用意にいろんな学問分野を分類する用語を使っていますが、それは本書を読むまでの自分がいかに整理されない状態であったか、ということの証左ということで)。

常にわたしのこれまでの生活において、文系・理系という言葉はつきまとってきましたし、面倒になって「芸術系(Arts)なので」と自称していた時期もあります。マンガ文化産業論(主に台湾・韓国の少女マンガ文化の形成と雑誌流通・編集者の関与)が主研究テーマだったので、一般的には「社会科学」に分類されると思うのですが、指導教官が美学(Aesthetics)を専門とする外国人だったので、「芸術系なので」自体は嘘ではないのです。高校在学中までは工業デザイナーになろうと思って、機械工学でも勉強するのがいいのかなと思っていたのですが、「理系」を断念する個人的な経験がありまして…それはまた別の話ですが、父親も「文転」を経験しているので、文化的な遺伝があるのかもしれません。

「文系」と「理系」という分け方は日本固有なのか

そもそも「文系」「理系」に相当する言葉が世界的にはどう扱われているのか、を本書の冒頭では相当丁寧にたどっているのですが、「人文社会」(Humanities and Social Sciences)、「理工医」(Science Technology and Medicine=STEM)という欧米の一般的な現代の分類、あるいは「STEAM」への流れ、などの説明を経て、そもそも「人間をバイアスの源泉と捉えるか、価値の源泉と捉えるか」という大きなアプローチの違いは学問分野として統一困難、という大枠に至ります。これは文理融合型の大学にいた人間にはなんとなく具体的な教授陣の衝突のシーンを思い出しながら理解できる話だと思います。視点の違いを乗り越えられると確信している人と、視点の違いこそが重要だという人の間での会話の成り立たなさはすごかった(回想)。

「教育人間科学部」という、どこで区切ればいいのかわからない学部名は、Education and Human Sciencesという取って付けたような訳語が用意されていて、私は当時「教育学部じゃ予算がつかないし、教育・教養学部じゃ時代錯誤だから、理系っぽい名前を無理やりつけたんだろうな、それにしても人間科学ってなんだか言い慣れない言葉だな」ぐらいにしか思っていなったんですが、どうやら「人文学」ないし「人文科学」と概ね呼ばれている(この2つにも派閥があるけど)ジャンルは、政治が宗教から確率論を用いた一般化や法則化を導入していく過程で、「道徳政治科学」ないし「道徳科学」といった枠組みから、「社会科学」(この言葉はフランス出自だそうだ)とか「経済学」という分類が生まれて、「それにそぐわないもの=個性記述的で、人間の文化に関するもの」、として「人文科学」という言葉がドイツ出自で生まれているらしい。

結局、「人文科学」と「社会科学」の境界は、宗教や思想の発展の歴史と強く結びついているので、国ごとに今も違う、と筆者は整理していて、

  • ドイツ語圏では「精神科学」が人文科学の意味で使われ、「精神」というドイツ固有の概念から外れる分野(社会学音楽学カルチュラル・スタディーズなど)が「文化科学」と区別して呼ばれる
  • フランス語圏では1920年代には「人文科学」あるいは「人間科学」という表現が定着しているが、絵画/彫刻などの芸術は人文科学と区別される
  • 英語圏では伝統的な古典語教育を意味する「Humanitics」が人文学の意味で使われ、「Science」という言葉はつかないし、社会科学は人文学と区別される

とまとめています(pp70-71)。このへんでやっと「教育人間科学部」という言葉と、訳語に対する違和感が理解できました。うちの教員陣、フランス系思想・文化の先生がたくさんいたので、たぶん「人間科学」で正解だったんだけど、Human Sciencesという直訳は、英語圏的にはちょっとおかしくて、英語圏の人の理解に直結させるには「教育・人文学・社会科学部(芸術もちょっと) Education, Humanitics, and Social Sciences (and Arts)」だったんだ。ちょうど在学中にカルチュラル・スタディーズの日本国内での流行がぶつかっていたので、余計混乱したきらいはある。

「道徳」という言葉をめぐって

同時に、「道徳」という科目の扱いについてなんとなく最近の日本政府の恣意的な運用に疑問を感じるけど、どこに違和感があるのか言語化できない、というモヤモヤは色んな人が抱えているとおもうのですが、結局「人間を価値観の源泉と捉えた学問の系譜」の中で、その基礎部分が宗教と切り離されていなかった時代に当然それが色んな国ではキリスト教と密接に結びついていて、日本ではそれが「蘭学」として丸呑みされる中で朱子学と無理やり結合されたりした中、戦時にそれが人為的に神道とまるごと入れ替えされた、という教育史がばっさりと説明されます。新書なのですごい勢いでざっくり説明されていて目が点になるんだけど、いまの「道徳」がなんとなく人為的ですごくインスタントな国粋主義になろうとしているのは、そレをなぞり直しているだけだから、というのがすごく理解しやすい。

筆者はまとめとして「民主主義や環境保護を自明のものとして受け入れるのは地理的にそう思うのが当然と感じる環境にいるだけ」だから、前提を疑わないとわかりあえない、と指摘しているのですが、「道徳」を「人類普遍の論理」みたいに曖昧にとらえていると、このへんが全く理解できない。高校の「倫理」なんかは、しっかり勉強すれば「世界は多様な価値観でできているし、その価値観は歴史で変化する」ということをちゃんと説明している科目だと思うのですが、なんでみんな、あんなにつまんなそうにしてるんだろう。わたし好きだったけどな(いまでも倫理だけは副読書を保存してる)。

なぜ日本は「理系」重視なのか

お恥ずかしながら全く知らなかったのだけど、日本は「総合大学に工学部を設置した世界で最初の国」だそうで(それが東大工学部)。日本が工業化を進めたかったから、という事情とともに、諸外国で工学が格下に見られていて、大学に工学が導入されるのが遅かったから(そして日本人にはそういうバイアスがなく、実学こそ必要、という評価が後押ししたから)、という事情らしい。そうなると、いまの文系冬の時代は一方で理解できるけど、そもそも工学を「格下」として学問ではなく徒弟制度で継承してきた歴史に近づいていくかのような、「学問ではなく、人材育成の場」としての学校を増やしていこうという日本の高等教育の政策方針は一体なんなんだろう。単に職域専門教育を「大学」と呼んでるだけ?

一方、「理系の女性が少ないのを増やそうとしているのはジェンダーフリーとか以前に単に人材不足を補いたい国の事情」ともバッサリ切っている筆者だけど、「女性が言語能力に優れて、数理処理では劣る」という、最近の入試問題で議論が噴出した説について、ものすごく丁寧に(たぶんこの問題が発生する少し前にこの本は出ているはずだけど)「概ね正しい」ことを資料で説明しています。一方それは単純な脳構造の違いなどの性差ではなく、期待される社会的役割に影響されていたり、世界的に機械化が進んで単純労働に近い職種が減っていく中で、その割を食っているのが主に低所得層の男性で、「女性が従来活躍していた分野に男性が流入せざるを得ない」という現象もある、という興味深い話も出てきます。
元来、数理分野では従来女性が活躍していたはずだけど、最近のコンピュータサイエンス系の学部の男性比率が世界的に高いのは「コンピュータゲームが男の子の遊びとして広がったからではないか」という指摘も面白かった。確かにNASAの計算が手計算だった時代には女性が活躍してて、IBMのコンピュータが入った後も、それを操っていたのは女性だった、という映画あったな最近。変な邦題になっちゃったけど。

機械学習」は理系なのか?

togetter.com
日本人はAIと機械学習の区別がついてない、という指摘が最近Buzzっていましたが、ここまでの議論を下敷きにすると、機械学習を「正解はないけど、人間の価値判断を積み重ねて学習させて、コンピュータにその判断を模倣させること」と狭義に言い換えれば(機械学習のすべてがそれではないことはわかっているけど)、定義上は「社会科学的なアプローチ」ということなのだろうなぁ、と思うわけです。
いまわたしがやっている防災分野でも、「AIを用いた防災」というバズワードがあって、何かこのジャンルにアイデアを欲している、という事情があるのですが、本来、気象学や地質学はガッチガチに物理学的なアプローチで、例えば機械学習を応用しようと思えば、それは「写真や歴史資料、ソーシャルメディアの投稿などの定量化の困難な資料から類推して、減災のための自治体の判断の助けにすること」などの補助的な用途のはずなわけです。
と、そういうアプローチの違いを理解しないまま「AIで気象を分析するぜ」みたいなことになると、本当にわけのわからない議論になる。そういう混乱、日本中でいろんなAI案件で発生している気がしていて、それこそを、「文系」…もとい、社会科学系を修めた人は整理すべき立場なんじゃないの?AIわかんないとか言ってる場合なの?と思ったり…おっと、話が脱線したようです。

話が発散しましたが、とても面白かったので、誰か読んだらこの本の話をしましょう。「文系と理系の通訳が自分の仕事」とざっくりこれまで言ってきましたが、ここから先、自分が何を取り組もうとしているのか、なんとなくつかめた一冊でした。

おまけ

文系学部解体 (角川新書)

文系学部解体 (角川新書)

わが学部が解体されて、教育学部に戻されるすこし前に出た本。結局、この大学には人文系を吸収できる学科がなかったので(経済・経営しかない)、数理系の先生たち以外は教育学部に残るか、総合系の大学院に移行するかしかなかったようです。総合系の学部って、在籍していた当初はその複雑さを理解しきれないまま、「なんとなく学びきれなかった、教えきれなかった」未消化な感じを残す事が多い、と筆者も経験を交えて語っているのですが、わたし自身は(当時は本当に未熟で、今もなお、教授陣が何を思って学部運営をしていたのか、計り知れないところはあるけど)「教養学部」でひとつひとつの蛸壺を覗いていくのではなく、複雑な課題がいりくんでいる現実社会をそのまま複雑なまま受け止めて、もがく経験ができる「総合系学部」は、問題を提起して、なんとか「食べられる形」の課題を抽出する、という学びの場として、これからも必要だと思うのだけどな…と常々思っています。