朝、[twitter:@hitoshi_ni] さんの優秀学生表彰式に出ようかと思っていたのだが、少し遅刻してしまったので見合わせる。なにやら今年から新しい制度ができたそうで (周知されていないようだが)、社会人博士でNAISTに入学する人を対象に、学費を支援しようという試みのようで、授業料をカバーするほどとまでは行かないが、そこそこ家計的には助かる金額を支給してもらえるようである。
授業料ぶん出るのかと誤解していたが、少数の人を手厚く支援するより多くの人をそれなりに支援する、というのがNAISTの方針のようで (たとえば授業料免除も全額免除になる人数は少ないが、半額免除をもらえる人数は多い。授業料免除できる総額は国立大学法人ごとに決まっているようだが、そのうち何%を全額免除に、何%を半額免除に、というのはそれぞれの法人の裁量のようである)、これはこれでいいかなと思った。
午前中はミーティング。どういうことをやりたくて、どういうことが直近の課題か、ということを話したりする。自分がおもしろいと思う仕事と、他の人がやってほしい、あるいは重要だと思う仕事は、必ずしも一致しないかもしれないが……。(自分も研究費申請のとき、それを如実に感じるのであるが)
お昼を挟んで研究室に戻ると @hitoshi_ni さんが表彰式から戻ってらしたので、ちょっとお話。どこもかしこも仕事が大変、というお話を聞く。仕事が増えたのは大学だけじゃないんだなぁ。
午後もミーティング。いつも使っていない環境だったのでTcl/Tkを動かすのに手間取ったが、なんとか動いた。タグ付けは技術補佐員の方々がやってくださるので、作られたデータを触る側は基本的にタグ付けはしないのだけど、実際どのように見えているのかを知らないと変な処理をしてしまうことがある (あとデバッグするときも困る) ので、自分がタグ付けをしない場合でも、データを見ることも大事なのである。
データを見ないでプログラムを書く人、あるいは実験をしてもエラー分析をしない人がいるが、大事なのはプログラムではなくデータなので、実データをちゃんと見てほしいと思う。データが間違っていることも往々にしてあるし、解けそうな問題と解けなさそうな問題とをちゃんと切り分けて、解ける問題を着実に解く (その手法が洗練されているとなおよい)、ということで前に進んでいくものだし。
夕方、体調不良なので早めに帰宅。妻より早く帰宅したのは久しぶり。家でちょっと作業の続きをしたが、家に早く帰ってくるとだいぶ楽。とはいうものの、自宅だとディスプレイも小さいので、結局研究室のほうが捗るのだけど……。(家がもう少し広くて書斎があればいいのだが、それは望むべくもない)
