【振り返り】6月まとめ(2024)

noteを更新し続けることが面倒になってしまい、さぼってしまったが、ここから再開したいと思う。

６月の振り返り、ストレス

実は毎日、自分が作業をした時間を分野別に記録をつけているのだが、６月が今年に入って最高記録だった。数値としては、今年の平均（１月から５月までの平均）の+45%くらいで、頑張れたと思っている。その理由というのは、ストレスフルな重めの課題に対処する必要があったからだと思う。

薄々自分でも気が付いていたのだが、自分の特性として、全くストレスフリーな環境で作業をこなすときのパフォーマンスよりも、ある程度、もしくは結構なストレスがかかった状況の方が良いパフォーマンスが出るタイプだということだ。これは大学受験でも、学部の卒業研究でも、就職活動でもそうだが、ある課題に対して期限があり、その達成が不確実なときほど、モチベーションが上がり、PDCAの中でもＤ（実行）の工程を増やすことが出来る。一方で、ストレスがかかっていない状況に置かれているときの自分は、Ｄ（実行）を丁寧・完璧にするためのＰ（計画）を作ろうとして、回転が遅くなってしまう。

どんなタスクに対しても言えることだとは思うが、100%の完成度のPDCAを回そうとするよりも、70%のPDCAを複数回、回す方が最終的に出せるアウトプットは質が良くなり、自分が見つけられる改善点も増え、それに伴って高いモチベーションを維持できる。

総括すると、自分にはストレスのかかるシチュエーション（具体的には、締切・目標達成に対する不確実性）に置かれた方が高いパフォーマンスと、高いモチベーションを維持することが出来る。しかし、現状において、このストレスフルな環境は、大学や社会の規範が作ったものであり、自己規律由来のものではない。今後の課題としては、自分が課したルールを自分が絶対守る意識を持つことである。そしてそれが一番難しい。

研究

研究は、そこそこ順調に進んでおり、あと１つの命題を示すことが出来れば、修論としての２つのメインテーマのうち、１つが達成されることになる。しかし、その命題を示すためにすでに2カ月時間を使っているので、焦りと不安は残る。

金融工学関連

ある授業の課題でオプション評価する必要があり、その分析に時間を要した。そもそも自分の研究フィールドというのは、数理最適化や最適化アルゴリズムなので、オプション評価をするための武器を全然用意していなかった。その準備として、確率論・確率解析・確率微分方程式をはじめとする数理ファイナンスの勉強をする必要があった。これが結構面白くて、6月の半分くらいは、基礎的な数理ファイナンスの勉強をしつつ、それをコードに実装する作業に時間を割いた。

その他

ChatGPTに課金した話。
今まで無課金でChatGPTを使っており、ChatGPT-4oのモデルはアクセス制限つきでしか使えなかったが、課金することによって、使い放題となった。さらにカスタマイズされたGPTも使えるようになる。具体的には、論文リサーチに特化したものや、文章要約に特化したもの、コーディングに特化したものと幅広い。
自分の使い方としては、上記に挙げたものが多いが、なかでもコーディングの面でChatGPTには助けられまくっている。わざわざドキュメントを読みにいかなくとも、ChatGPTが数行の文章による説明と具体的なコードを提供してくれるので、実装が容易になった。