メディア学部の大淵です。

先日の記事にも書きましたが、11月末にマレーシア・クアラルンプールで開催された ADADA International 2019 で、大学院生の山口さんが発表しました。発表のタイトルは、"Extremely-simple Piano Training System using Finger Tap Recogniton" です。

山口さんは、学部1年生の頃から「先端メディア学」という科目を履修して研究室に所属し、足音から路面状態を推定する方式の研究をしていました。その成果で、2018年には学会発表もしています。そして、そこで培った機械学習の技術を応用して、指で机などを叩く音から、どの指で叩いたかを推定する仕組みを作り上げたのです。そしてその仕組みを利用して、ピアノの音を正しい指で弾けているかどうかを判定するシステムを作りました。今回の発表では、実演の動画も含めてシステムの概要を紹介しました。

日程が厳しかったので、せっかくマレーシアまで行って観光もせずにとんぼ返りだったのですが、学会で各国から来た人たちと交流して、バンケットでマレーシア料理も食べて、楽しんで来られたのではないかと思います。(学会の様子などについては、こちらの記事もどうぞ)

 

健康メディアデザイン研究室の千種です。

近年、ハラスメントや働き過ぎが問題となり働き方改革が叫ばれております。ストレスと人体の反応はよくボールを指で押すことにたとえられます。人間はボールでストレスは指です。ボールは指で押されると凹みますが、押すのをやめると元の球体に戻ります。しかし、長時間指で押し続けていると、押すのをやめても球体の凹みが元に戻りません。この状態がストレス過多による人体への悪影響、すなわちストレス状態になります。凹みきってしまうと元に戻りにくくなりますが、少しの凹みなら、すぐに元に戻ります。この少しの凹みを自分自身で元に戻す科学的な一連の行動のことをストレスコーピングと呼び、現在注目されている方法です。

今回は、健康メディアデザイン研究室の学生が、2019年12月に大学コンソーシアム八王子にて、このストレスコーピングの仕組みをアプリに組み込み、デザインし、その結果をまとめた研究報告をしましたので、その概要を紹介したいと思います。

https://gakuen-hachioji.jp/wp-content/themes/cuh/images/presentation-pdf/2019/2019_D113_121.pdf

研究に先立って、まずストレスの原因を先行研究を調査して５分類しました。それらは、①暑さ・寒さ・騒音などの物理的・環境的要因、②多忙・残業・夜勤などの社会的要因、③病気・けがなどの肉体的要因、④挫折・失恋などの精神的要因、⑤アルバイト先や友人とのトラブルである人間関係的要因、です。

そして、先行研究を調査し、さらに研究者本人の過去の行動を分析することにより、ストレス対策を50～100種類ほど選定します。少な目から始めて追加してもよいです。これも同様に先行研究をもとに５分類します。つまり、(A)ストレス源に働きかけ自助努力により軽減しようとする問題焦点型コーピング、(B)身近な人に協力を求める社会的支援探索型コーピング、(C)ストレスに対する自分の考え方や受け止め方を転換する情動焦点型コーピング、(D)ストレスそのものを前向きにとらえるポジティブシンキングを取り入れた認知的再評価型コーピング、(E)気分転換してストレスを忘れようとする気晴らし型コーピング、です。

これで、事前準備は完了です。ストレス対策を用意するのは大変なので50種類あるいはそれ以下から始めてもよいです。その場合、随時追加していきましょう。

そして実際に、ストレスを感じた時にそのストレス源がどの分類の属するかを選択し、次に、ストレス対策の中から効果がありそうなものを選択して実行します。そして選択したストレス対策とそのストレス低減の度合いを記録します。これを一定の期間繰り返していきます。そうすると利用者自身のストレス源とその際に使用したストレス対策＆ストレス低減効果、の関係が可視化できます。ストレスを感じた時に、この過去のストレスの原因と対策とその効果を確認して、適切な対策を選ぶようにすると、効果的なストレス対策となります。

ここまでの調査研究とアプリデザインを完了したものが今回の発表になります。

 

 

 

　大学院メディアサイエンス専攻修士2年の王　旭（おう きょく）さんの学会誌論文が採録されました。
　
　王 旭，渡辺大地，柿本正憲，2019，昼間の都市俯瞰画像からの夜景画像の生成，画像電子学会誌，48(3)，375-384
　
　都市の建物群を撮影した写真一枚から、同じアングルの夜景写真を自動計算で生成するという研究です。
　

　この分野は一般に画像のスタイル変換と呼ばれ、近年盛んに研究されています。AIによる画像認識はすっかり世の中に定着しています。画像のスタイル変換にもAI技術が使われます。
　
　ただ、夜景画像は特殊で、昼間には存在しなかった膨大な数の細かいけど明るい光が現れます。これは一般的なスタイル変換では扱いにくい対象です。今回の研究ではAIの手法は使わず、建物群の遠景画像を徹底的に分析し推定する方法を選びました。
　
　例えば、道路付近の街灯や店の灯りや車のヘッドライトなどが高層ビルを下から照らす効果も入れています。また、最終的に描画する細かい光は、色の種類が現実世界と同じような割合になるように工夫しています。1000枚近い既存の夜景写真を分析した結果です。
　
　現在、このような分析的な手法ではなく、日々進歩しているAIの技法をうまく使えるような手法を研究中です。成果が楽しみです。
　
　メディア学部　柿本正憲

ADADA Japanという学会で受賞した研究の内容紹介、第二弾です。二つで終わりですが…

今回は、ポスター発表で受賞をした研究です。

 

かわいいセンサーという研究テーマなのですが、センサーというものがどのようなものか皆さんご存知でしょうか？センサーとは、温度や圧力などのその場の状態についてのデータを刻々と計測する電子部品です。これをコンピューターに繋ぐことによって、周辺の状況によって反応するプログラムを作ることができます。例えば、雨が降ったり、人が通ったら教えてくれるような仕組みを作ることができます。ところで、センサーというと、以下の画像のようなもので、いかにも電子工作という感じのものですね。プログラミングに興味がある女性もいまでは増えていると思いますが、センサーを利用したものとなると、さらに敷居が高くなるのではないかと思います。そこで、いかにも部品ですという見栄えのセンサーをかわいくしてみたらどうだろう、というのがこの研究です。かわいくすることで興味を持ってもらえるのではないか、というのはなんだか子供だましのようだと思うかもしれません。しかしながら、人の感情は何かをしたり決定したりする際に非常に大きな影響を及ぼします。「かわいい」と思うことで興味を持つようになったり、結局同じことをしているのだとしても取り組みやすく感じることがあるでしょう。「かわいい」という言葉は、英語のCuteやPrettyという言葉と全く同じではない意味も含んでいるようで、海外でも「かわいい」という日本語の言葉がそのまま通用します。日本の文化の一つとして、世界に認知されたものと言えるでしょう。

 

　　　　普通のセンサー類

 

ということで、研究を行っている学生が作成したのが以下のようなものです。上にあるセンサーと、それぞれ同じ機能のものを対応させて並べていますが、パッとした見た目で大分違っているようになっていると思います。かわいいと感じるかどうかについては個人差があると思いますが、色々な「かわいい」があるので御容赦ください。

 

　　かわいいセンサーの作例

 

ここで作成したセンサー類は、単に色や素材としてかわいい感じのものにしているものだけでなく、メガネや耳など、具体的な形を模したものもあります。こうしたものは、無機的な通常のセンサーと違って、使いみちが想像できるデザインになっています。例えばメガネ型のセンサーはその前に物体があるかどうかを調べることができます。

 

これらを利用した作品例も作成しました。例えば動物の掌？を模したタッチセンサーをぬいぐるみの手の部分に貼り付けて、ハイタッチすると「やったー」と歓声を挙げるものとか、圧力センサーになっているほっぺたをつねると叫び声を上げるものなどです。センサーが具体的なものを模してデザインされていると、使い方が限定されてしまう一方で、具体的な用途を思いつきやすくなる利点があるのではないでしょうか。

 

 

             センサーの利用例

 

 

こんなのが研究になるの？と思う方もいるかもしれません。しかしながら、研究というのは新しいアイデアにチャレンジしてみることです。そんなこと考えていいの？と思う人が多いのであれば、むしろそれは研究として意義のあるテーマだということになるのではと思っています。さて、この研究では、センサーをかわいくすると興味を持ちやすくなるのでないかというアイデアでしたが、センサーを利用するにはそれがかわいかろうとそうでなかろうとプログラミングという手段が必要です。いくらセンサーのデザインを変えたとしても、プログラミングが同じままでは利用のハードルの高さは変わりません。この研究の延長には、そうした面での考察も必要になるはずです。今度から小学校でもプログラミング教育がはじまるようですし、現在高校生の方で、そうした研究に取り組んでみるのも意義のあることではないでしょうか。

 

 

太田高志

私たちはキャラクターメイキングに関する多くの研究をしています。映像コンテンツ制作には、シナリオ、キャラクター、演出が大切な要素です。ここでは、デフォルメキャラクターの分類とそのデザイン原案作成に関する研究について紹介します。

次のような論文が公開されました。
j-Stageという研究論文公開のサイトに掲載されています。どなたでも論文のpdfをダウンロードして読むことができます。

RYUTA MOTEGI, KAZUKI SATO, YOSHIHISA KANEMATSU, NAOYA TSURUTA, KOJI MIKAMI, KUNIO KONDO
3D Drafting System based on Shape Analysis of Super Deformed Characters
International Journal of Asia Digital Art and Design Association
Volume 23 Issue 2 Pages 9-15, 2019
https://www.jstage.jst.go.jp/article/adada/23/2/23_9/_article/-char/en

本研究は、たくさんのデフォルメキャラクターを収集し、頭部、胴体、腕、足の形状を分析して、共通的なパーツ形状を構成要素として見出します。それらを3次元CGシステムを使って、3次元パーツとしてスクラップブックに登録します。それを検索して、組み合わせて、デフォルメキャラクターの概形を制作します。この形状にポーズを付けて、大まかな姿勢を決めます。これをもとに、詳細をスケッチして線画を制作します。これをデザイナーに渡して、最終的なデフォルメキャラクターを制作します。

次の図は研究全体を示しています。多くのキャラクターから構成要素を取り出す部分、それらをデータにしてデータベース（デジタルスクラップブック）とします。そのデータを用いて、キャラクター設定資料に基づいて、検索して編集してデザイン原案を制作するという構想です。

次の図はシステムの概要です。

3次元デフォルメキャラクターの画像をもとに、デザイン原案を作成した例が次の図です。

3次元モデルで、制作するキャラクターの特徴がよく出るポーズや向きを考えることが

容易にできます。制作したいキャラクターをデザイナーにきちんと伝えることが

文字情報とこのようなデザイン原案によって可能となります。

 

大学院メディアサイエンス専攻　近藤邦雄

みなさん，こんにちは．メディア学部助教の兼松です．

前回の私の記事では，マレーシアで開催されたADADAという学会に参加したことをお伝えしました．今回はADADAで私が発表した研究についてご紹介します．

研究のタイトルは「Composition design support system for shot of enemy character appearance in horror movies」です．
この研究は簡単に言えば，ホラー映画において「敵キャラクターが登場するショット」のカメラワークをデータライブラリにしたものです．
このデータライブラリを使うことによって，敵キャラクターが登場するシチュエーションや，敵キャラクター自身が持つ設定などを基準にカメラワークや構図を検索することができます．

さて，新年に入り大学4年生にとってはいよいよ卒業研究の総まとめである，卒論提出と最終発表が目前になってきました．
研究室に泊まり込んで論文を書く学生が増えたりと，大学では「この時期らしさ」が出てきたところです．
マレーシアで発表したこの研究も，もとは私がメディア学部の教員になる前に，4年生（OG）と一緒に研究していたものです．
この研究では様々なホラー映画から150以上の敵キャラクターをピックアップし，各敵キャラが登場するショットのカメラワークに関して大きくわけて２つの分析をしました．

一つ目は，分析したショットで用いられているカメラワークの分析ですね．カメラの動かし方や，画角・構図などをショットごとに記録していきます．このあたりは以前の記事でご紹介した「ロボットの戦闘シーンのカメラワーク分析」などと同様です．記録した情報をデータライブラリに登録して検索できるようにするためです．また，3GCGソフトウェアで使えるテンプレートファイルを分析したカメラワーク毎に作成し，様々な作品のカメラワークを手軽に試せるようにする取り組みも，様々なテーマで学生のころから続けています．

二つ目は，上記の「敵が登場するショット」のシチュエーションを分析・分類することです．この研究の一番の特徴がコレで，「どんなシチュエーションで敵が登場するのか」ということを分析しています．例えば，「敵に追われて一心不乱に走って逃げる」シチュエーションとか「息を潜めて隠れる」シチュエーションなどと言えばわかりやすいでしょうか．
これらの情報をカメラワークと紐づけてデータライブラリにしておくことで，クリエイターが実際にショットの構図を考える際に，様々なカメラワークを検討しやすくなると考えています．

ちなみに，私自身はホラー映画はとても苦手でプライベートで自分から見ることはあまり無いのですが，やはりジャンルとしては人気のあるジャンルですね．定期的にホラー映画をテーマとして取り上げたいという学生が現れます．もちろん，私が苦手というだけで反対することはないのですが，内心，「またきてしまったか！」と毎回ビクっとしています．

（文責：兼松祥央）

2019.10.26 12:00

ダイビングスクールの人に車でホテルまで送ってもらいます．ところが，まだホテルへの距離の1/5も帰っていないあたりで，車の流れがピタッと止まる大渋滞です．白い花で飾られた車の回りを白い服を来た集団が歩いています．おそらくお葬式の行列です．この団体が道幅一杯歩いているので，追い越せません．反対車線も渋滞しているので，こちらの車線はこの集団の後をのろのろと着いていくしかないようです．15:00に間に合うのは無理かもしれません．せめて共著者の発表が15:40～なのでそれには間に合いたいと思うものの．．．

ようやくこの人達をやり過ごし，それでもどこも渋滞でホテルにたどり着いたのが12:30頃でした．ランチを近所のコンビニのレンジで温めるメニューの「てりやきチキン」で済ませ，ホテルでタクシーを呼んでもらいます．このホテルには入り口に「できるお兄さん」が居て，私が望むことが話す前に叶えられます．このお兄さんの役割はなんでしょうね．ドアマン的な？ドアを開けてくれて，部屋へ案内してくれて，タクシーを呼んでくれて，食事の時間を教えてくれて，的な，フロント業務を一手に彼が担っています．

タクシー(正規の格安タクシー)は予想したより早く来てくれました．会場名をメモした紙を見せて，向かってもらいます．14:00．何とかなるかもしれません！会場までは混んでも1時間だったと聞いています．

会場がある大学につき，入り口の警備員さんに会場になっている建物への行き方を聞き，向かってもらいます．ところが，ここか？という辺りに着いたのですが昨日とは違う道を来たので，よくわかりません．人気もありません．とりあえずタクシーを降り，辺りを探します．すると，この会議の参加証を下げた人が歩いていました．会場の場所を聞きます．坂をぐるっと上がったところのようです．

たどり着くと，参加書を下げた人たちがたくさんいます．どうもポスター会場でポスター発表が終わって休憩タイムのようです．辺りにいた人に会場の位置を聞きます．聞いた相手が会議の役員だったようで，現地の学生に会場へ案内するよう頼んでくれます．どうやら少し離れた建物のようです．

 

インスタ映えスポット発見！

いや，そんな悠長なことをしとる場合か！と言いたくなるところですが，うちの大学は後でこういった会場の写真(参加した証拠写真)がないと予算がおりないんですよ．

写真を撮ってくれた人が「ところでpresentationするのか？」と聞くので，「そうです」と答えると，「急がないと！」となり，これまた学生さんにpresentation会場まで案内を頼んでくれました．時間は14:40頃です．何とか間に合いそうです．

 

ところが，会場に入ってみると，間に合いたいと思っていた知り合いの発表がすでに始まっており，スライドは「conclusion」のタイトルです．「え？」と思いましたが，とりあえずConclusionから聞きます．彼女の発表が終わり，いったん休憩になります．

 

 

会場にいた先生たちに聞くと，彼女の前の発表者が居なかった(発表取りやめ)ので，繰り上げ発表になったそうです．本来は，「彼女の前の発表者→休憩→彼女の発表」だったのが，「彼女の発表→休憩→次の発表者」となったそうです．そんなことされたら40分ぐらい繰り上がります．皆が言うには，今回は全体がこんな感じだそうです．発表や質疑が短ければ早く終わり，ながければどんどん延びるそうです．この発表を聞きたいと思ったら，その時間ぴったりに行っても聞けないという話です．日本の学会だと，いやアメリカとかでもそうですけど，フロアーからの質疑が少なければ司会者が「では私から」と質問をひねり出し，フロアーからたくさんの手が挙がった場合は，「お時間ですので，後ほど個人的にお願いします」と切り上げられます．考えてみれば，これって「窮屈」ですよね．

 

そういえば昨日，屋根の真ん中から大きな木が生えている家がありました．皆で見て笑っていると，ジョシエ(現地人)が，「あれがフィリピーナなんだよ．普通はあの位置に木があったら伐るよね．でもフィリピン人の場合は`No problem! We can make it’で済ましちゃうんだよ」と言っていました．「おおらか」なんです．

 

「窮屈 Versus おおらか」いい対義語ができました(*^ ^*)

 

彼女の発表が早々に終わると，休憩です．なぜ休憩を繰り上げてくれなかったのか！お水と揚げバナナをいただきました．こういった国際会議では，休憩のたびに飲み物とお菓子がでるんですよね．それも楽しみの一つです．きっと，何を出すか会議してますよ．

フィリピンと言えば？

バナナっすね．

バナナ，生で出すのも能がないな．

あそこの揚げバナナ美味いっす！

ああ，あれな，でもあれ揚げたてじゃないと．

休憩直前に(学生に)買いに行かせましょう．

それで行きましょう！

的な．

直前に買いに行かせてるもんだから，休憩を繰り上げるわけにはいかない的な．

 

 

着いて早々，バナナを頬張る私(^ ^;)

何を話してたかすっかり忘れちゃいましたが，きっと「スキューバダイビングの話」をしてますよ．耳抜きのコツをつかむまでがたいへんだったとかなんとか．

 

その後，別の知り合いである人の発表を挟んで，共著者である石本さん(国立情報学研究所，東京工科大学演習講師)の発表を無事聞くことができました．

 

 

よく考えると，インスタ写真は発表が終わってからで良かったですね．

 

 

改めて，共著者3人で♡

メディア学部の大淵です。

 

NICOGRAPHでの発表紹介の5件目は、3年生の山本さんによる「機械学習を用いた揚げ物の調理進行度の推定に関する検証」です。

 

 

この研究も「先端メディアゼミナール」の成果で、学会発表も行っています。

 

前回の発表は、なんといってもアイディアの面白さが際立っていましたが、そのぶんディテールの詰めに甘さがありました。学会でもその点を指摘され、ぜひそれを解決したいとこの半年がんばってきた成果を今回発表することになりました。

 

最も多かった指摘は「データのラベリングが恣意的なんじゃない？」というものでした。確かに、前回の発表で使ったデータは、綺麗に揚がったかどうかを山本さん本人の主観で決めてしまっていたので、データの信頼性には一抹の不安がありました。そこで、今回は複数の判定者に動画をじっくり見てもらい、その一致度を見ることでデータの信頼性を向上させました。また、分析に使う特徴量についても、より精密な分析を行いました。

 

研究は順調に進んでいますが、研究室のメンバーでは「次のデータ収集はいつにしようか？」「今度は何を揚げようか？」なんて話で盛り上がっていたというのは、ここだけの話ですが…

 

メディア学部の大淵です。

12月6日の記事に続いて、NICOGRAPHでの発表紹介4件目をお届けします。今回は、3年生の大石さんによる「FSS手法と機械学習を用いた鉛筆の筆記音識別」です。

この研究も「先端メディアゼミナール」の成果ですが、既に一度学会発表を行っています。今回の発表は、そこからの半年分の進捗についてでした。

大石さんの研究は、鉛筆の筆記音から尖り具合を推定するというものですが、筆記音の違いには、筆者の癖や鉛筆の長さ、紙質、書く内容など様々な要素が影響するため、なかなか高い精度を得ることができません。特に、今回の研究では、必ずしも十分な量のデータが準備できなかったため、いわゆる「過学習」がかなり起きていると思われる状況でした。そこで、地道にデータ量を増やしつつ、Forward Stepwise Selectionと呼ばれる手法を活用して、過学習の影響を減らそうということを試みました。結果的には、60%を超える推定精度を得ることができ、まずは成功と言えるのではないかと思います。

2019.10.26 9:00

文責：榎本

朝から少しだけ時間があったので，1人でスキューバダイビングに申し込みました．

本当は，ランチを挟んで2回ダイビングするコースしかなかったのですが，お昼から仕事だからとごねて，朝1回だけのダイビング，ランチを食べずに帰るという日程にしてもらいました．

 

お値段は6,450ペソ．少し高めですが，実は私1人だけのマンツーマンレッスンです．宿からダイビングスクールまでは道が渋滞していて，8:30に出たのですが，着いたのは10:00頃でした．

 

路々の風景です．

 

 

昨日，ジョシエ(現地人)から聞いたのですが，フィリピンで車を運転するということはディフェンスとオフェンスだということです．車とオートバイと乗り合いバス(Jeepny)が何車線なのか分からないぐらい入り組んでいる上に，道から人や犬が出てくるんです．信号はほとんどありません．バリ島と同じです．この首輪もしていないフリーの犬は`Street Dogs’と呼ばれていました．日本語で言うところの野良犬でしょうか？

 

今日も，路々Street Dogsが居ます．頑張ってカメラに納めてみました．

 

 

この他，Street 八木，Street 鶏 も居ます．

 

 

さて，いよいよドライビングスクールに到着です．Goproを持ってきていたので見せると，「いい！」と喜ばれました．でも，試し撮りしたらなぜかスイッチが入らないので色々やっていると，どうもメモリーカードを指し忘れていたようです．インストラクターのアーノルド(筋骨たくましい30歳ぐらいのフィリピン人，下の写真でボートの中に居る人)が，ジムのお姉さんに近所に買いに行くよう頼んでくれます．そんなこんなで，船出したのが11時ぐらいでした．

 

ごめんなさい．Goproは映像が壊れていて，水中映像ありません．

 

初スキューバダイビングです．

「初めてか！？」と聞くので「そう」と答えると「本当に初めてなのか！？」と．「そう」と答えると，まずは浅瀬でレッスンをすることになりました．

 

船上で，いくつか重要なことを教わります．

ジャケット右には，酸素吸入ホースが2本あり，1本は自分用，もう一本は誰かを助けるため用．

ジャケット左には，酸素ボンベの残量メータと，ジャケットに空気を入れるボタン，ジャケットから空気を抜くボタンがあります．浮きたい，沈みたいに応じて，このボタンを使い分けるそうです．

 

つぎに，「水抜き」です．深く潜った時に，耳にかかる水圧を抜く方法です．

1. ボンベ(口)から酸素をたくさん吸う

2. 鼻をつまむ

3. 息を鼻から吐き出そうとして耳から空気が抜ける

 

その次は「水中眼鏡の中に入ってしまった水を抜く」方法です．

1. ボンベ(口)から酸素をたくさん吸う

2. 上を向く

3. 水中眼鏡の上部を顔へ押さえつけながら，息を勢いよく吐き出す

 

 

最後はジェスチャーです．

・親指と人差指で輪を作って「o.k.　大丈夫 問題なし」という意味

・掌を下へ向けてヒラヒラさせて「駄目」

・掌を相手へ向かって開くと「ちょっと待って」

・人差し指と中指を交互に動かし「泳ぐ」

・人差し指と中指を第2関節で曲げて「膝立ち」

・グーで「危ない，近寄るな，触るな」

・親指と人差指を直角にして顎にあてると「カッコいい」

 

だそうです．覚えましたか？

 

では実際に水中に降りて練習です．

 

「水抜き」「水中メガネの水抜き」は順調にできました．ジェスチャーは練習しませんでした．さて，いよいよ水中散歩です．アーノルドの後ろについて，2Mぐらいの浅瀬を進んでいきます．

 

海上からみていたのでは分からない，小さな魚がたくさんいます．イソギンチャク的なものも海底にびっしりです．フィンでそれらを傷つけないように一定の距離を保って進みます．

 

アーノルドのジャスチャーを見て，「息抜き」を常にしながら散策します．

 

問題は，すぐに浮いてしまうことです．頭を下にとジェスチャーされるのですが，逆さ向いたまま浮いてしまいます．結局手を引いてもらう私です．

 

20分ぐらい水底にいたでしょうか，一度ボートへ上がって，もう少し深いところへ移動します．

 

浮いてしまわないためには，頭を下に持っていくこと，キックを大きくゆっくりリラックスして打つこと，だそうです．でも大方，上出来だそうです．

 

さて，今度は水深が4mぐらいのところで潜水です．

 

さて深海？へ．先程より暗いです．ずーんと沈んでいくと，ぐぐーっと耳が痛くなってきます．必死で水抜きするんですが，上手くできるときとできない時があって，かなり痛いままです．「待って」のジェスチャーをしながらひたすら水抜きです．アーノルドは「o.k.?」のサインをずっとしてくるので，ちょっと痛いけど我慢して「o.k.」します．海底の触ると一瞬で閉じるイソギンチャクに触らさせられたり，魚の群れを見せられたりしているうちに耳が痛くなくなってきます．基本は口で吸って口で吐くなんですけど，口で吸って鼻で吐く，をしていると自然に水抜きができるようになりました．水中メガネは鼻部分も覆われていて空気があまり鼻から出せないので，自然に耳から出るようです．この要領ならいくらでも深い所にいれそうです．

 

アーノルドも楽しませようと，口から空気の輪を出したり，髪の毛の回りの空気を集めて空気鉄砲を作ったりしてくれます．もう痛いとか言ってられないです．

 

海底は山肌になっていて，片方はずーっと深いところへ斜面が続いています．反対側は水面に向かって斜面がせり上がっています．あまり深いところへいくのは良くないとのこと，中腹あたりを遊泳します．

 

そうこうしているうちにアーノルドがジャケットからパンを取り出して，渡してくれます．それを持っていると，色とりどりの魚がパンを食べに私の手を目指して押し寄せます．手をパクパクされます．魚の大群に包まれる感じです．どの魚も掌より小さく可愛いのですが，量が多いとそれなりに緊張します．これがこのダイビングの最大の見せ場だったらしく，これで終了となります．

 

約1時間くらいのダイビングでした．耳抜きさえできれば，お散歩のようなもので，誰でもできそうです．

 

さて，15:00から同僚の発表とその後共著者の発表なので，それまでに会場に戻らねばなりません．

 

間に合うのか！？