AIについてまとめる!!

 こんばんは!

 

久しぶりの更新です。最近課外活動の一環で、AIについての知識を深めています。

 

AIと機械学習と深層学習についての違いについて、まずは確認します。

 

AIとは、言うまでもなく、Artificial Intelligence(人工知能)の略です。 

AIは、言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことです。

機械学習は、既存のある推論や理論をもとに事象を判別するもので、深層学習とは、別のものとして定義されます。

深層学習は、別名をディープラーニング(以下DL)と称し、人間がごく自然に行うような当然のタスクをコンピューターに学習させる機械学習の手法の一つです。分析の対象を区別する際の、特徴量を自動的に見つけ出すところが、優れていると言えます。人間の神経を真似て作った「ニューラルネットワーク」で、コンピューターによるデータの分析と学習を強力なものに仕立て上げているそう。

 

図で、機械学習DLの違いが、解説されています。

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(出典:野村総合研究所

↓参考にした記事

https://www.sbbit.jp/article/cont1/32033

https://innovation.mufg.jp/detail/id=93

 

 

DLの基本的な仕組みについて

DLには、大量のデータを必要とします。コンピュータが大量のデータから、分類する対象に共通して見られる特徴量を見出し、最終的な関数を求めます。

 

例えば、過去の気温と任意の商品の売れ行きの膨大なデータから、傾向を割り出し、ある日の気温から、商品の売り上げがどれほどになるのか、を求めることができます。

そこで用いられるのが、最小二乗法です。

例えば、今回の例だと、変数xを気温、変数yを売り上げとし、これまでに得られた大量のデータを、xy平面のグラフに入力します。そして、中学高校の物理実験でやったように、与えられた点を出来るだけ全て通るような、ある近似的な直線を引きます。その直線の引き方は、最小二乗法で求めることができるのです。

スライドにもある通り、その近似的な直線が、y' = a + bx の式で定義できると仮定する時に、(実際のyの値)ー(y' = a + bx この時、右辺は求まっている)の残差の二乗和を取り、これが最小になるような定数a, bをとってあげればいいわけです。

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出典:東京大学特任准教授の松尾豊教授のスライド

先ほど、変数が1つでしたが、2つになっても同様のことが言えます。先ほどの例を引き継ぐとすると、もう一つの変数は、例えば、湿度と置けるわけです。

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出典:東京大学特任准教授の松尾豊教授のスライド

変数を今度は、10000変数にします。気温や湿度に限らず、例えば、何曜日なのか、だとか、どんなニュースがあったのか、など、発生する事象に関わる可能性のあるような全ての条件をこの変数に加えるわけです。すると当然グラフはかけませんが、変数が1つや2つの時に比べ、より詳細で正確な関数を割り出すことができ、未来の予測もそれにより、的中率をあげるわけです。

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出典:東京大学特任准教授の松尾豊教授のスライド

この関数を直接求めるのではなく、中間的な関数を何層か挟んで、それから最終的な関数を定義します。そこで使う中間的な関数は非線形的なものです。

 

ここで深く何層か、中間的な関数を定義していることが、深層学習と言われる所以です。

我々の住む物理的な世界が、階層的に構成されていることも、関数の算出の際に、何層か中間的な関数を定義した方がいい理由の一つです。

 

ここまで、複雑な仕組みを現実化させることができた要因は、

・計算機のパワーが向上したこと

・データが大量に集まるようになったこと

です。

 

 

目の進化で可能になったこと

産業革命(や日本であれば戦後の、高度経済成長など)を経て生活に根ざした科学技術が発展し、自動車組み立てラインをほとんどすべてロボットアームがになったり、世の中のありとあらゆるドアが自動化されたり、トラクターが発明されたりと、以前は、人間や家畜の筋肉に「力」を依拠していたのが、単純作業では機械がその「力」の役割を担うようになりました。

しかし、よく考えてみると、機械化されたのは、大量生産に関わる力や莫大な回数の全く同じ動きに関わるもののみであり、料理や片付けなど、1つ1つの事例で、アプローチの仕方の異なるような動作は、これまで機械化されず、例えば、家事はまだ人間がほぼ全てやっているような状況です。

つまり、人間は、目に見えるものが何か正しく判断し、それにどのような力を加えれば、どのように動くかなどが直感的に理解できているわけです。

人体の仕組みに遡って話をするとすると、人間の眼球の中の網膜が画像としてのデータを読み取り、視床を通って、脳の後頭部にある第一次視覚野で「それが何なのか」を今までの経験から理解するわけです。それをAIに話を置き換えると、イメージセンサーで画像を取り込み、ディープラーニング(CNN: 畳み込みニューラルネットワーク)でそれが何なのか、特徴量を見ながら、計算し算出するわけです。

カメラの画素数が向上し機械がより学習しやすくなったことと、ディープラーニングの進化により認識機能が向上したことで、機械が目を持つことができたわけです。この技術が応用できると、料理をAIが作ってくれるようになる他、自分が外出中に部屋の片付けまでしてくれるAIロボの誕生も期待できます。

これは、生命の進化でも同じことが言え、5億4200万年前から5億3000万年前に突如として発生した、カンブリア爆発(今日見られる動物の「門」が全て揃ったとされる現象)も、目を持った生き物が誕生したことが原因という光スイッチ説もあります。

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出典:東京大学特任准教授の松尾豊教授のスライド


  

近年大きく、ディープラーニングを活用した技術で注目されているのが、以下の3つの例です。

Vision AI – 画像解析 –

人工知能(AI)が画像から様々な情報を抽出し、統計的なデータを獲得できます。アルゴリズムに沿って前処理から解析までを一貫して処理できる機械学習に加えて、深層学習(ディープラーニング)を使えば人工知能(AI)に自動で特徴点の抽出を行わせることも可能です。

・Speech AI 音声認識

人工知能(AI)で音声を解析し、言葉の内容だけでなく、その文脈から感情などを含む様々な情報を抽出できます。リアルタイムの音声データ、録音された音声データのいずれも解析対象とできるため、あらゆるケースで活用が可能です。

・Language AI 自然言語処理

日本語をはじめ、人間が使う言語を人工知能(AI)で解析します。大量の文章の解析、自動的な要約や分類、機械翻訳やチャットボットなど、あらゆるケースで活用できます。 

(出典: https://www.optim.cloud/ai-technology/)

 

近年、ディープラーニングの進化は、顕著なもので、例えば、Google翻訳アプリもディープラーニングを2016年9月から導入しており、もうすでに、人間並みの翻訳レベルまで到達しています。

その他、AIの医療診断も医者より精度が高くなるケースが増加傾向で、MRIの画像から、アルツハイマーなどの疾患がどれくらいの割合でかかりやすいかなども算出できます。

 

まだPythonなどのプログラミング言語を学べていないので、早く体得して試行錯誤していきたいと思います。

 

それでは!

【不定期】バヨリン日記

不定期にバイオリン弾く上で個人的にこれは大事なのではないか?!と思ったことをまとめていきます。

 

・「アップだから先から」だとか、「ダウンだから元だから」というのは誤り

同じフレーズの中だったら、なるべく弓の速さや音色を合わせるべきなので、よくある、8分音符でアフタクトがあって、そのあと二分音符一つの音価に相当するスラーがあるときは、元1/4くらいのところから始めるのが素敵な手法です。

 

・弓先に行っても音圧も音色も変わらないようにしよう

 

・楽譜は、「ただのグラフ、されどグラフ」

楽譜は、xy座標です!というと

??

という感じですが、よく高校生で習う二次関数に登場するxy座標と原理は同じで、y軸が音程で、x軸が時間というわけです。

まず

「ただのグラフ」というのは、音楽には意味やメッセージがあるから、無機質な数学的記号にとらわれるとそのようなものがないがしろになってしまう恐れがあるということです。

「されどグラフ」というのは、感情先行型に音楽を進めてしまう人は、音符の示す音価をないがしろにしてしまうので、音楽に自分の感情を込める際にも、最低限の音符の示す音価は守ったほうがいいということです。

・大事なのは「音楽」で、弓や指の技術的な都合で、音楽性がなくならないほうがいいです。音程が当たるか不安!!と思うこともあるかもしれませんが、そのために、直前まで死ぬ気になってさらうということが大切です。

 

・E線は音色も音量も変わりやすいので、移弦する際には注意です。自分が思っている以上に音量が大きくなってしまっている場合があります。

 

・弓は弦の上に置いてから弾きます

そうしないと雑音が混じりますし、弦をしっかり振動させて木箱を十分に響かせるのが難しくなってしまいます。

よく、弓=飛行機、弦=滑走路

と例えて、飛行機に乗るお客さんが気分を害さないようなボウイングを目指そうということもあります。

 

・ffなどで、音量を出したいときもあるかと思いますが、弦がブルンブルンなったり、音が潰れてしまわないように注意しましょう。この時に大切な意識がけは、「音程」を

ひき、オーケストラや室内楽の場合は、周りの音との和声感をしっかり意識していくことが大切です。

 

・情熱と乱暴は違います。

情熱的に弾く時でも、弓が暴れてしまわないように、内はアツク、外はサメテ弾くことが大切です。

 

・何も考えないで無機質な音は出さないようにしましょう。

フレーズを長く考えたり、その音の意味やメッセージ性を意識したりすることができれば、どんな音色で、どれくらいのビブラートをかければいいのかがわかるはずです。

 

・他の人と合わせるときは、注意が必要です。

音楽の方向性や、弓の速度、ビブラート、をゆっくり練習して合わせ、和声を意識した音程合わせが重要になってきます。

 

・フレーズは長く考えられたもの勝ちです。

絶対に1小節ごとの音楽にならないことが大事です。ただし1小節ごとに完結していく場合は例外です。

 

・同じことが繰り返されたら、例えば、起承転結を意識しよう。

同じ形が繰り返されたとき、同じように弾いていくのは誤りの場合が多いです。自分なりにストーリーを考えて、音符に生を持たせましょう。

 

・他の人がどうきくかは、あまり意識しない。

自分の中で、何か宝物として美しく尊いものを作り上げていくイメージで音楽づくりしましょう。他人の評価を気にすると、他人のふとした言動で、自分の軸や音楽性がずれ、他人の評価ありきの、真に本質をついた演奏とは言えない演奏になってしまいます。もちろん先生や上手い人の指摘から反省改善していくことは言うまでもなく大切なことです。

 

頑張ります。☺️

1ギャップのバイアス『ファクトフルネス』

ギャップが、大きく取り上げられるときは、そのデータの言わんとすることを吟味しよう。忘れてはいけないことは、トップと底辺との間に、平均的な多数派がいること。このバイアスに惑わされないためにも、多数派に関するデータを見つけてみよう。

 

・異なるデータの平均同士を比べる時に気をつけることは、平均同士を互いに比べあうことではない。意外と、範囲は似たようなもので、重なっている範囲がとても広い場合があるので、そこでバイアスに惑わされないようにしなければならない。

 

・トップと底辺のギャップに気を取られすぎることなく、多数派のデータをきちんと確認する。すると、極端に世界は二分されていないことがわかる。

 

・自分の立ち位置を考えた時、自分がとても恵まれている方なら注意が必要。なぜかといえば、トップから下を見た時、すべてのものが似たように、優れないように見えてしまうから。ビルの屋上から、下を眺めたときに、下のものが、皆同じように小さく見えてしまうのと同じ原理。

 

続きます。

多くの人は、世界のことを勘違いしている!?(『FACTFULNESS』から学びを得ようぜ!)

おはようございます。

ãé»è»ã®åºå FACTFULNESSãã®ç»åæ¤ç´¢çµæ

この広告見たことありませんか?

ビルゲイツもオススメしたくらい、名実ともに優れた本です。

この広告に載っているような問いに正解できた平均確率は、ランダムよりも低かった。

つまりこのことからわかることは、

「我々人間は、思い込みやバイアスによって、世界を正しく理解できていない。」

ということ。

 

本には、様々な統計が登場しますが、それ以上に、各省の巻末に載っている、まとめが、勉強になるので、以降の記事で少しずつのっけていきます。

休憩が、生産性や練習効率を上げる?

技術は練習中ではなく、練習が終わった後に体に定着する。

そして、定着する度合いは、睡眠中よりも休憩中の方が高い。

 

↓参考文献

https://gigazine.net/news/20190415-short-breaks-consolidate-skill-learning/

https://gigazine.net/news/20190331-strategies-break-without-losing-focus/

通常の2倍の効果を上げる練習法とは?

今回は、通常の練習法の2倍の成果をあげる、練習法について紹介!

 

実験では、3つのグループに分かれ、二回の練習を行ってもらいます。二回の練習の間には、6時間の休憩を挟みました。

1つ目のグループは、

一回目と二回目の練習が同じもの

2つ目のグループは、

二回目の練習は、一回目とは微妙に違うもの

3つ目のグループは、

一回しか練習しなかった

 

結果は

グループ 2>1>3

の順で効果に差があり、

グループ1と2には、2倍ほどの開きがあったそう。

〜↓参考文献↓〜

https://gigazine.net/news/20160215-learn-new-skill/

https://www.sciencealert.com/scientists-find-technique-helps-learn-new-skills-twice-as-fast

 

実は以前に似たような記事を書いていました。今回は、その裏付けの記事としたいです。

https://soki.hatenablog.jp/entry/2019/01/14/020241

 

以上!

やり抜くためには?!抽象?具体?

短期的なことについては、具体的に

長期的なことについては、抽象的に(そのほうがセルフコントロール能力が高くなる)

考えた方がいいようです!

 

以下参考文献

 

https://daigoblog.jp/halfway/

モテない男性に共通する4つの特徴

モテない人は、他人に対する意識レベルが低めです。自分の言動に意識を向け、周囲の反応を大切することが大事です。

 

「最近彼女できない」と言う人に共通うする4つの特徴

 

1思っている以上に自分の話をしてしまう

相手の話を流して、自分だけの話をしてしまう。自分の愚痴を話し続ける、延々と同じエピソードを話すのは危険行為!

 

2第三者に横柄な態度をとる

意中の女性以外の人の話もしっかり聞くようにしましょう。

ギャップが大きいのはアウトです。

後輩への説教が多かったり、店員に横柄な態度をとるのはNGです。

=>付き合ったらこんな態度を取ってくるんだと思われてしまうのです。

 

3暗い話をしてしまう

特に、親密度があまり高くない時などは危険です。苦労話や辛さ自慢は、相手が辛いだけです。相手が、苦労話を始めても、共感するだけにしましょう。自分のことを語り出さないようにすることは大事なこと。

 

4元カノの話をうっかりする

未練が残っているのではないか、自分も似たような話をされてしまうのではないかと考えてしまいます。核心を突かれてもぼかすようにしましょう。

 

モテない人は、他人に対する意識レベルが低めです。自分の言動に意識を向け、周囲の反応を大切することが大事です。

 

以上

 

↓参考文献です。

youtu.be

 

人生イージーモードにしてくれるものとは?

答えから言うと、

高いセルフコントロール能力です。

 

最近すぐに疲労感を感じたり、鬱傾向になったりしますが、不快な疲労感を感じにくくする方法があります。

 

空腹や疲れを我慢できる人は、セルフコントロール能力が高い傾向にあります。

言い換えると、心理学的な数値である誠実性が高くなります。

 

Texas A&M大学の5500人を対象にした研究で

最後にひいた風邪、空腹、疲れやすさなどを計測しました。

ここで得られた結果として、

セルフコントロール能力の高い人は、肉体的欲求を我慢できることが判明しました。

また、彼らは、風邪をひきにくくなるし、空腹感が我慢できるようになるし、疲れを感じにくくなるし、睡眠の質が高かったし、食事に対するケアもあり、太りにくかったし、メンタルも安定していたし、年収も高かったし、集中力が高かったため、

結果的に、得をしていたと言うわけです。

 

努力して、疲れやすい質の悪い生活を送るよりも、

努力して楽な人生送りたいですね〜

 

セルフコントロール能力は、根性ではなく、

瞑想と運動で上がります。

 

瞑想と運動でセルフコントロール能力を上げて、イージーな人生送るぞ〜

 

以上、以下参考文献です〜

https://www.youtube.com/watch?v=vlIS3low2fI

 

https://today.tamu.edu/2018/01/02/texas-am-self-control-research-could-help-you-stick-with-your-new-years-resolutions/

成功するために大事なことは◯◯◯◯◯◯を増やすこと!?

ノースイースターン大学の研究

年齢によって何歳で成功するかは関係ない

(スポーツ選手や、大企業の社長は、体力の都合や出世のための時間が関係するため、その例外となる。)

 

1893年から現代までの2887人の科学者の論文の引用数を調べる。

そのことにより、年齢や正確に関係なく、どの論文が世の中に素晴らしい影響を与えたのかがわかる。

 

世に認められるような論文について、その時の著者の年齢は関係なかった。

「生産性をキープできたか」

モチベーションをキープし、一定のペースで何かを生み出せる能力

がとっても重要だった。

 

「キューファクター」

知的好奇心やモチベーションなど

と称されるものはあるが、これらは、生来的なもので、どちらかといえば

一番大事なのは、

一定のペースを保ってアウトプットし続けられるか

という特性だったそう。

 

アダムグラントのオ『リジナルズ』という本でも

『歴代のクラシック作曲家の偉大さはどこで決まるのか』

という問いについての研究で

「偉大さ」と「作曲した作品数」には

相関関係があったそう。

つまり、偉大になった人は、多くをアウトプットし続けたという特性があったということ。

中には、中途半端なものをアウトプットするのはマイナスの影響があるのではないかと考える人がいるが、

エジソンモーツァルトの、

傑作は注目されても

駄作は全然注目されていないこと

に注目すれば、

そんな心配はする必要がないことがわかるでしょう。

 

DaiGoさんも、1日3本動画出すなんて無理だった。週に1本ほどだった。

だんだんペースを上げていって今のやり方になったそうです。

 

アウトプットたくさんするぞ!!

 

 

youtu.be

高すぎる目標を立ててしまう心理と危険性

渋滞が起こるのは、高速道路上だけではありません。最近は、エベレストの登山道でも、渋滞が起きています。問題は、その渋滞によって死者が多くだてしまっているということです。

なぜ、渋滞が起きてしまうのでしょうか。

答えは、登山者の心理にあるといいます。

「サミット・フィーバー」と呼ばれる現象です。なんとしてでも、山頂にたどり着きたいという心理が、登頂に駆り立てるそう。

お金や時間のコストを考えたときに、「ここで登らなければ損だ」と考えてしまうそうです。

実際には、登頂を断念した方が、命を守れて、将来再度挑戦する機会に恵まれるかもしれない。

目標達成のことしか頭の中にないような、視野の狭い状態では、酸素の低下や様々な懸念材料にまで思考が至りません。

どんな目標でも、高すぎる目標は、自分を必要以上に追い込みます。

しかもそのような心理状態では、一度目標を達成したら、その次の目標に向かってまた高い目標を立てるので、満足できるような時は来ないそうです。

 

Allana Akhter氏は、

高すぎる目標を立てるのではなく、システムを作ることを推奨しています。

例えば、ヴァイオリンなら、この音階を毎日やる。読書なら、寝る前の30分で絶対に本を読むことにする。

これは習慣に近い考えだと思います。

 

ハーバード大学社会心理学者のAmy Cuddy氏や青山学院大学の原晋監督も、小さな向上を、少しずつ積み重ねていくことの大切さを語っています。

 

長年疑問に思っていたことが、解決されているなっていう実感が感じられ大変有意義な記事でした。

おしまい。

以下参考文献です。

https://www.nytimes.com/2019/05/26/world/asia/mount-everest-deaths.html?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage

 

https://www.businessinsider.jp/post-191579?itm_source=article_link&itm_campaign=/post-189092&itm_content=https://www.businessinsider.jp/post-191579

勉強していて良かったと思わせてくれる瞬間

アメリカの貧困地域で、無職の父親と、麻薬中毒になりエイズによって命を失った母親との間に生まれた女の子は、父に言われていた言葉があったそうで、

 

「本を読みなさい。学校には行きなさい。」

 

貧乏で、麻薬をやりそうになったことが何回もあったり、万引きをしてしまったり、していたそうです。

それでも、なんとか自分の人生の突破口を見つけ、家族が離散のまま、自分もホームレスになってしまった現状を変える努力をしました。

 

それが高校に通うということです。

 

高校に行っても、初めは、勉強についていけませんでしたが、生活費を稼ぐためのバイトを頑張りながら、勉強に一生懸命に取り組みました。

その結果、地元の高校で学年1位になれたようなのです。

 

そして、成績優秀者向けの、キャンパスビジットで、ハーバード大学を見学します。

成績的にも、ハーバード大入学が可能なほどでしたが、高額な授業料を支払える金銭的余裕はありませんでした。

 

そこで、ニューヨークタイムズ紙の奨学金に頼ることになりました。

以下は、そのURLです。

https://www.nytco.com/company/the-new-york-times-college-scholarship-program/

倍率は3000分の6だったそう。

 

でも、彼女は、自分の人生をありのままに語り、奨学金の試験も合格しました。

https://en.wikipedia.org/wiki/Liz_Murray

 

こうしてみると、どんなことよりも、勉強やそれに粘り強く立ち向かう力こそ、彼女の成功に導いたと思うのです。

 

こういうのをみると、勉強することに対するモチヴェーションが上がりますね。

 

この動画は彼女の幼少期からハーバードに合格するまでを紹介しています。

youtu.be

 

この話は、映画化もされているようです。

詳しくは、Wikipediaも見てみてください。

https://en.wikipedia.org/wiki/Liz_Murray

 

 

ヴィオラの音が大きくてどうしようもなくなってしまったときの対処法

ヴァイオリンの弓を使う。

 

以上。

 

割と本当に解決したので、冗談のようで本当の話です。

バイオリン日記2〜自己満です笑〜

集中した後は、アイディア出しが上手くなるという論文を見たことがあるので、早急に、書いてしまいます。

 

・小指で抑えると、低めになってしまうので、音階をして、指の形を形状記憶させ、少し高めに意識しておさえてあげる。また、ハイポジションを利用して、小指以外の指で抑えてあげるのもいい方法。

・(再)音と音の間に音楽が流れるように。死なないように。

・程よく、開放弦が響くように、前後に重音が出てくるような時も、指を一回完全に話してあげる。(軽くね。)

ドッペル361、362小節目

・高い目標を設定したり意識したりすることなく、目の前の音楽と譜面に意識を向け、些細なミスやニュアンスの違いも見逃さないように、半歩ずつ、理想に近づいていく。(高すぎる目標をする企業ほど、業績が悪かったという意外な実験結果もあるくらい。)

・言うまでもないが、16分音符の連続の時に、指が均等に回るように。

・弓は計画的に使う。必要以上にたくさん使ったり、途中で弓速が速くなったりしない。

・伸ばしの音や、同じ音が連続するところでは、無理に頑張って弾く必要はない。むしろ、例えば、二分音符と、それぞれ違う音程で構成された八分音符とのスラーがあった時、二分音符では弓をたくさん使わず、八分音符に取っておく。

(例)ブラームスの、交響曲2番やドッペルコンチェルトから

英雄交響曲の1楽章のヴァイオリン

・感情的に音楽をしてしまうタイプだから、テンポどおり、譜面に書いてある音符をしっかりと丁寧に奏でられるようにする。

・歴史を勉強するときのような、鳥の目と虫の目、すなわちマクロな視点とミクロな視点を大切にする。

バイオリン日記〜自己満まとめ〜

 

・音符と音符の間の音楽が死なないようにする。そこに音楽が流れるように。

・練習の時は、「演奏する」のではなく、「箱根の木工細工を美しく工作し、きっちりはめるように作る」ことが大事なのかなと思った。

=>例えば、腕と指の動きが一致しているか、音色は過不足なく満たされたものであるかを確かめる!それも丁寧に見てあげる!

・いきり立つと、とても精神的に不安定さを感じるけど、そんな状態で楽器を弾いても結局はあまりいい音は鳴らない。精神的に充実してて満たされているような状態を目指そう。そういう状況下で、あまりの安定さに逆に不安になることがあるかもしれないけど、そんなことがあっても気にしないようにしてあげる。

・意識的な脳の部位を使うよりも、直感的かつ潜在的な脳の働きが起こる部位を使ってあげて音楽した方がうまくいく。これは音楽以外もそう。将棋は代表例。

・「綺麗なヴァイオリンの音を奏でよう」と考えるよりも、宇宙や圧倒的な光景などの、普遍的な美を意識して、身を宇宙の空気(宇宙に空気ないけどね)や言語化不可能な圧巻のスケール感や雰囲気に、身を投げ出すように演奏すると、相当自然な演奏になる。

・3連符は、拍頭のダウン・アップを強調して弾くと、音楽の方向性が見えやすい。

ex)ブラームスの2番の4楽章のヴィオラや1楽章のチェロバス

・休符もしっかり数えて音楽しよう。

ex)  ブラームスの2番の2楽章のヴィオラチェロ

・オーケストラで音楽する時は、演奏家全員一人一人が、拍子感を常に持っておくことが大事。頑張って周りに合わせようとするのではなく、その拍子感が自然に合うように音楽の方向性を共有する。