10月は、ラグビーのイベントの話題が続きましたが、
その間に、早稲田大学で行われた
「マーケティングカンファレンス2018」にも参加してきました。
この学会は実務者の方も多く参加される学会です。
また、「マーケティング領域」の
様々な研究会によって構成されています。

数年前にスポーツマーケティング研究会が立ち上がり、
私もできるだけ参加するようにしています。
スポーツマーケティング研究会のトピックスは
「デジタル」、「IT」、「AI」が中心で、
研究ベースだけでではなく、上場企業やスポーツ組織の
「旬」な取り組みを知ることができます。

デジタルやAI、マーケティングというと
どこか冷たく無機質にとらえられるかもしれません。
しかしながら、どのような時代においても、
マーケティングの根底には、人々の幸せ、
社会の幸せの創出を追求することが存在します。
マーケティング学会におけるスポーツマーケティング研究会は、
デジタル化が進む中で、スポーツに関わる研究者と実務者、
組織の果たす使命を確認するような研究会でもあります。

スポーツマネジメントの理論と実践の間にいると
「スポーツは現在進行形」だとつくづく感じます。
そして年々、進行する速度が加速されているように感じています。
このような研究会に参加すると、実務者でも研究者でも
国内外の情報収集をはじめ、勉強量の多さを感じます。
こちらの勉強量が追いつかず、不安になることもありますが、
この学会は、他の研究者や実務者の方に
情報を共有していただく良い機会となっています。

今回の学会の基調講演は、阿久津聡先生、竹内宏高先生、
そして、野中郁次郎先生がご登壇されました。
普段著書やデービット・アーカーやマイケル・ポーターの
翻訳本でお名前を拝見する先生方が
一度に集まられて、大変注目度が高い基調講演となりました。
阿久津先生のお話によると、
竹内先生と野中先生がご一緒にご登壇されるのは
1990年代後半にUCバークレイ校以来で
その際は、ピータードラッカー先生も
ご一緒に登壇された基調講演だったようです。

竹内先生が、ピータードラッカー先生のお言葉を紹介してくださいました。
"You cannot predict the future, but you can create it."

今学期3回生を対象とした授業で、
Marketing of sport と、
Marketing through Sportを大別して講義を行っています。
今回の学会を通じて、Sportmarketing for の後を
より深く考える機会になりました。
この続きは授業で考えたいと思っています。

ゆ

写真はマーケティング学会の会場とプログラムの抜粋
撮影：ゆ
写真の無断転載はご遠慮ください

＃Marketing for Japan
＃Marketing for peace
＃Marketing for health
＃Marketing for happiness
＃Marketing for what?

みなさん、こんにちは、嶋村です。11 月に入ったとはいうものの比較的暖かい日が続いているように感じます。しかし草木は徐々にその色を変えてきているようで、大学のイチョウの木も黄色く色づきました。なんかいつもと違う感じで始まりましたが、実は今日研究室に来た学生さんに「なんかネタない？」って聞いたところ、「秋になって紅葉（黄葉）が始まってますよ」ってことだったので、今日はこういう書き出しになりました。今日の写真はその学生さんにもらいました、U さん、ありがとう。女性はロマンティック。僕も昔は自然の移り変わり愛で、感傷的になっていたのかもしれませんが、今は忙しくてそんな余裕ありません。。。ちなみに、最近の学生さんはこういうことを「エモい」と言うようです。英語の emotional に由来するようで、「感情が動かされた状態」や「感情が高まって強く訴えかける心の動き」を表現するそうです (Wikipedia 調べ ）。ちなみに「エモい」自体は最近の言葉ではなく、僕が学生時代からあったように思います。ただその時は、音楽のジャンルだったような気がします。まあロックの１ジャンルなんですが、僕は好きではありません（笑）。

さて、最近の忙しさの要因の一つに課題の添削があります。僕は割と課題にコメントをつける方なので、大量の課題を捌くのは大変です。じゃあ、サラッと見ればいいじゃないとなるのですが、書いてしまうんですよね。けどこれは生徒のためを思ってしっかり書いてあげようというよりは、「語彙・文法がおかしい！」、「証拠出せ！」、「論文をちゃんと引用しろ！」、「論理が全くわからん！」といった採点中のイライラを表象するものとして書くことが多いです（笑）。まあもちろん結果的にそのコメントを見て、質問に来てくれる学生さんもいるので、それはそれで役立ったいるのかもしれませんが、前に話した僕のアメリカ時代の先生よろしく、英語でワーって書いているので、質問に来ない人ってコメントの意図がわかっているのかいないのか、それとも単にコメントが無視されているのか謎ですね。結局教員も人ですから、学生に対してどういう気持ちで接するかで宿題の添削も変わってくるのではないかと思います。僕自身はとりあえず学生にしっかり学んで欲しいと思いっているので、（イライラして書いてるわけですが）コメントをしっかりつけています。まあ当然と言えば当然なんですが、さすがに全く進歩が見られない課題を受け取ると心が折れそうになる時がありますね。

結局、こういうことは最後は学生の手に委ねられるわけで、つまり学生自身がよくなりたいと思うかどうかなんですね。要は、学生が自分で「やるぞ！」と思って、その気持ちを切らさないようする以外なかなか方法がないので、学生のみなさんがご自身で自分のやる気のスイッチをオンにしてもらう必要があるわけですね（某塾の CM とは違い、自主性を重んじる大学では普通押してくれません。まあ最近はそうも言っていられない大学もありますが 笑）。けれど、惰性でここまで来ちゃったりするとスイッチが錆びついてなかなかオンに入らない人もいるようです。だからと言ってずっとオンな人は疲れるだろうし、そんな人といたらこっちも疲れますね。まあとりあえず、そんなスイッチが錆びついている人は、一日で（30 分とか）少しでいいから大学の授業以外で、勉強道具を広げて机に座ってみることをお勧めします。別に P の宿題でも他の授業の予習でも何かの資格の勉強でもなんでもいいです。一人で図書館に行って、一人で勉強する習慣をつけることです。もし乗り気じゃなかったら、座ってボーッと教材を眺めているだけでもいいです。ただしスマホは触らないこと。そうする時間をルーティーン化（なぜかスポ健には「ルーティーン」という言葉が好きな人が多いようです 笑）することで、徐々に習慣的に勉強するようになるではないかと思います。一度スイッチオンの仕方がわかると意外とオン・オフが簡単にできるようになります。僕は経済学部のダメ学生から言語学者になると決めた時、こんな感じで勉強する日々に戻りました。そして、言語学を勉強するにつれてたくさんの言語の不思議に出会うことができ、今でもその不思議に魅了されています。今の学生生活に改善の余地があると感じている方は、とりあえず定期的に机の前に勉強道具と一緒に座ってみてください。そして、疲れたら窓の外の紅葉した風景でも眺めてみては？

ではでは。

３週連続、ラグビーのお話になります。
来年の今頃は、ワールドカップが開催されいます。
ちょうど一年前ということで、国際試合が多く組まれています。

この度、ラグビーのワールドカップの試合会場の一つである
「東大阪市花園ラグビー場」が改修工事を終え、
杮落しの試合、日本代表 vs. 世界選抜（World XV)が開催されました。

今回の改修工事で照明設備も設置され、
花園の長い歴史において、初のナイター試合となりました。
私は、これまで何度も何度も花園ラグビー場に通ってきましたが、
夜に訪れるのは初めてでした。
それに加えて、外観が大きく変わっていて、
来場者はあちらこちらで感嘆の声を上げていました。

また、スタジアムの外周に、たくさんのブースが出ており、
チケットを持たないものであっても楽しめるようになっていました。
花園で開催されるワールドカップの
組み合わせ各国の食事もありました。

スタジアムの中に入ると、正面に
「Hanazono Rugby Museum」が迎えてくれました。
以前も花園の歴史を紹介するコーナーがあったのですが
この度スタジアムに設けられたミュージアムは
試合前後に見学するのに適した規模で、
花園の歴史はもちろんのこと、国内外のラグビー史が
分かりやすく、そして、美しく展示されていました。

立命館大学のラグビー部も、花園の歴史に名を刻んでいました。

新しくなった花園ラグビー場が、2019年のその先に、地元の人々の誇りであり、
世界中のラグビー競技者やファンの憧れの地となりますように。

ゆ

写真は東大阪市花園ラグビー場
撮影：ゆ
写真の無断転載はご遠慮ください

＃日本代表は大健闘
＃芝も最高のクオリティ
＃雨でした
＃寒かった
＃立命館大学ラグビー部も良いシーズンを！

どうも、嶋村です。遅くなってすみません。金曜日になりましたね。僕はいつも「ネタがない」と嘆いているわけですが、スポーツ健康科学部のブログに載せるような話題がないという非常に限られた狭義の意味での「ネタがない」でして、決して日々何もなく過ごしているわけではありません。なので、毎週何かは書いているわけです。そういうことで、今週も全くスポーツと健康に関係ないことを書きます。

以前研究には基礎と応用があるという話をしたと思います。基礎研究とはその研究が実際社会に役立つかどうかを考慮せず、研究者の興味の赴くままに研究するというもので、応用研究とは基礎研究で得られた知見を使ってその成果を社会に還元させていくような研究のことを言います。なんで、「～先生が、どこそこの会社と新しいサプリメント開発したらしいよ、すご～い！」ってなる場合は、その当該先生は応用研究で成果をあげたことになると思います。そのサプリメントを作る上で、それを構成する化学物質の研究があって然るべきですが、そういうのは基礎研究であることが多いと思います。基礎と応用、どちらが素晴らしいとか重要だとかではなくどちらの研究も必要ですが、バランス良くやることが大切ですね。ただ中には基礎研究の方が崇高だって思っている人が割といるかもしれません、個人的な意見ですが（笑）。

さて、そんな言語学の基礎研究・理論的側面ばかり研究している私ですが、僕がやっていることが世間に全く役立たないかというとそうでもないようです。今日うちの奥さんがたまたま見つけた記事によれば、MIT の研究者たちが、人工知能 (AI) があたかも人間の子供が学ぶように言語を習得する（可能性がある）モデルを開発したそうです。以下のリンクに詳しく書いてあります。

https://www.csail.mit.edu/news/machines-learn-language-more-kids-do

これまでの機械学習は統語と意味を解析するパーサー（解析機）を通してなされてきました。統語とは、大雑把に言って文法のことで、単語と単語がどのように結び付けられて文ができるかを規定する規則の総体を表します。これまでのパーサーは、それが利用する文（データ）にいちいちどのような統語構造を持っているか、そしてどのような意味を持っているかの注釈（アノテーション）を人がつけることによって学習が可能になっていました。ただ、この作業は膨大な時間がかかります。しかも人がつけるアノテーションは必ずしも正確というわけではなく、人によって違うということもあり、人が自然に言語を使う様を正しく反映していないこともあります。

ところが、新しく提案されたパーサーは、上述のようなアノテーション付きの言語データではなく、パーサーに説明付きのビデオを見せて、それを基に映像で流れている事象と説明文を関連させることによって言語を学んでいきます。そして、ある一定の学習期間の後、新しい文を与えられたパーサーはビデオなしで文の意味を正しく予測することになります。人の子供は、生まれた環境を観察することにより言語を学んでいきますから、新しいパーサーはこれに似た手法をとっているということになります。

さて、僕の専門は統語論と意味論で、特に後者は、形式意味論 (formal semantics) といって数学的な概念をたくさん使います。フレーゲ、デイヴィッドソン、タルスキ、クリプキなどの過去の偉大な数学者や哲学者の功績に多くを負っている形式意味論ですが、今お話ししているパーサーがビデオみて学習する際に利用する文は形式意味論的な表示がされているようです。記事によれば、The woman is picking up an apple という文は、λxy. woman x, pick_up x y, apple y と表示されているそうで、ラムダ表記を使って表現されています。ラムダ表記は チャーチという数学者が生み出した数学的道具で、言語学への応用はモンタギューという人によってなされました。まあ数学的には色々特徴があるようですが、数学者ではない僕にはチンプンカンプンです（笑）。重要なことはラムダ表記は数式から関数を簡単に作り出すことができるということです。ここで数式とは文字列でも構いません。例えば、「嶋村先生は（女優の）波瑠が好きだ」という文の意味を考えた時に、我々言語学者は文の意味の値を 1 （真）か 0 （偽）で判断します。例えば「嶋村先生は（女優の）波瑠が好きだ」が真であるのは、現実世界において僕が波瑠が好きな場合のみであり、実際そうなので真になります（笑）。さて、ラムダ表記がエライのはこのような文字列をラムダ抽象化により関数にできるということです。つまり、「λx. 嶋村先生は x が好きだ」という具合に、x の値を求めることになり真偽値を決めることができるのです。簡単に言うと、嶋村先生が好きなモノ（人や物）から命題（真か偽か判断できるもの）へ写像する関数（<e,t> と書きます）を作ることができます。例えば、x の値が「奥さん」なら真になる訳です。なので <e,t> 自体は僕の好きなモノの集合ということになります。

まあ、「今日は、マジでわけわからんぞ」ということになっている人が多いと思いますが（ってそんなに読まれているとは思わないけど）、何が言いたいかというと、形式意味論的な意味が機械学習で利用されているんだなあ～ってことです。形式意味論は非常に数学的ですので、プログラミング言語などとの親和性が高いのですが、このように AI の開発にも利用されているとは知らなかったのでちょっと記事を読んで嬉しくなりました。

ちなみに今日ブログに登場させてしまったうちの奥さんは、先日誕生日でした。僕は彼女が 23 歳の頃から一緒にいますが、そんな彼女も 32 歳です。いろいろ難ありの私ですが、いつも支えてもらっています。僕は一人で生きているわけではないのだと最近つくづく思います。末長く一緒にいられたらなあとも思います。まあ、ちょっとダラダラ書いてしまいましたが、人の叡智の可能性に思いを馳せつつ今日はこの辺で。