2020年の目標
目標の前に
2020年は、定時で帰る（大前提）
2019年は、仕事時間が長すぎました。長時間労働が必ずしも悪いとはいえないですし（結果を出すのがなにより重要）、別にダラダラ働いていたわけではないですが、2020年はいったん短時間労働制約を自分に課して（基本定時に帰る）で、どう効率よく仕事すればいいかを考えるきっかけにしたいと思います。これで仕事の結果がダメになったら、それは自分の責任。
コマわり
１コマを250時間/年とすると、ざっくり
- 平日 250日を1時間 ... 平日の自由時間が4時間（20時～24時）とすると、4コマ💼💼💼💼ある。
- 休日 100日を2.5時間 ... 休日の自由時間が10時間とすると、4コマ🌞🌞🌞🌞ある。
合計で8コマ💼💼💼💼🌞🌞🌞🌞あるはず。
成果目標と行動目標
- 成果目標🏆 ... 結果を出しさえすれば良い目標。ただ、自分ががんばっても、まわりの環境により達成できない場合もあるかも
- 行動目標🏅 ... その行動さえやれば達成できる目標。完全に自分との戦い。
2020年の目標
競プロ（短時間マッチ系）💼🌞
🏆AtCoder 黄色
🏅AtCoder Problems 250000 pts （ABCのC以上の問題で）
2019年はレートを大きく下げてしまいました。最後に目標を達成して、単純に練習量の不足なだけという結論に達したので、2020年はがんばりたいです。3ヵ月おきで目標を区切り達成を目指す予定。
（参考）2019年下半期の結果
競プロ（マラソンマッチ系）🌞
🏆マラソンマッチ（Hash Code・日本橋ハーフマラソンなど）で1回はオンサイトの決勝に行く。
🏅マラソンマッチに10回参加
ただし、もし2020年中に、AtCoderマラソンマッチにレーティングのようなものがついたら、目標自体を追加変更するかもしれません。
将棋 💼🌞
🏆将棋ウォーズ二段
🏅勉強記録を1年間つけ続ける
2019年は、将棋ウォーズ1級に陥落してしまいました。さすがに悲しすぎるので、勉強法にすでにテコ入れをしました。これでうまくいったらいいなぁ。
ゲーム技術系 💼
🏆Unityの試験（エキスパート ゲームプレイプログラマ）に受かる
🏅ゲーム開発の議論ネタになるような記事を2か月に1回書く。
2019年は、過去のゲーム開発で得た経験・知識を徐々に忘れてきているというのを実感しました。ボケを防ぐためにも、ゲーム開発のネタの記事を今年から書いていこうと思います。記事の質は微妙になると思いますが、議論の土台になるように書いていきたいです。
また、2019年は仕事内容が変わってUnityを使うようになりました。「ゲームエンジンを使用したことがある人だったら、商用のUnityも使えるだろう」と思っていたのですが、まぁ使えてはいますが…
- Unity経験が多い人ほど、Unityで良いゲームを作れる（あたりまえ）
- 他のエンジンをできるだけ多く詳しく知っておくことが、将来、自前でフルスクラッチでゲームエンジンを作るときにも役立つ。
という気持ちになったので、Unityの試験を受けてみようかなと思います。
certification.unity.com
ゲームをする🌞
🏅ゲームを250時間以上する
多くはないですが、これぐらいで。
言語 💼
🏅中国語の勉強して、簡単な日常会話ができるよう
まだ個人的な理由で、広東語かマンダリンのどっちを勉強するかなど、細かいことを決めていませんが、決まり次第更新します。それにより成果目標を追加予定です。
Google Hash Codeに参戦しましょう。
メリークリスマス！アドベントカレンダー25日目の記事です。
adventar.org
Google Hash Codeとは、
Googleの競技プログラミング大会、Google Code Jamはとても有名ですが、Google Hash Codeという大会もあります。2019年より、世界各国からも参加できることになりました。解答提出チームだけみても6640チームと、おそらく現時点でも世界最大規模のコンテストの１つといえます。しかし、今までの競技プログラミングコンテストとは、いろいろ違うので、その参加の記録をシェアしたいと思います。チーム戦で、マラソンマッチ系のコンテストですが、データ量が膨大で、独特の面白さ・難しさがあります。
Hash Code 2019 ルールなど
・時間
4時間。ただし、問題公表まで15分ぐらいあるため、実働は3時間45分ぐらい。
・参加資格
決勝にいけるのは18歳以上。Google Code Jamと同じです。Googleの人は参加できません。
・メンバー
2～4名です。1名での参加は不可能なので、注意。同地域の仲間を探すサイトもありましたが、twitter等で探したほうが早いと思います。
・開催時刻
日本時間の夜中2:00～でした。
・練習
ジャッジシステム
https://hashcodejudge.withgoogle.com/#/home
ただし、いつでも使えるようではないようです。あと、確か一部の過去問だけだった気がします。
・過去問
https://codingcompetitions.withgoogle.com/hashcode/archive
・決勝大会
決勝に進出できたのは、上位41チームでした。何チーム進出できるかは、予算の都合なのか、少しあいまい。世界大会にでた場合の交通費は大半はでるらしいです。
体験記
チームメンバー
4名で参加しました。全体のバランスが良いチームだったと思います。
たんざくさん（@_tanzaku_）
近年は、特にマラソンマッチ系コンテストの活躍が素晴らしく、今年のTopCoder Open 2019のマラソンマッチ部門で、初の世界大会に進出、世界8位の成績を収めました。
宇宙ツイッタラーXさん（@kenkoooo）
twitterのフォロワー7万人、みなさんご存知のAtCoder Problemsの制作者。過去の所属会社で競プロイベントを必ず開催してきた、日本の競プロ界なら、だれでもご存知なはず。一般開発に強いので頼れますし、AtCoder黄色です。
きゅうりさん（@kyuridenamida）
競プロ界で10年以上にわたり、幅広い世代に人気のある（いじられている？）競技プログラマー。短期コンテストも長期コンテストも両方できるバランスタイプ。簡単な問題の手の早さには、定評があります。
準備
１回だけチーム戦の練習を行いました。また、バラバラですが、全部の問題に目を通しておきました。練習結果は、決勝にいけない成績ではあったのですが、その際に、いろいろ学べました。
- 4人同時のインターネット通話は不自由が多いので、集まったほうが良い。
- 全員で協力して1つの良い解法を作るのを狙うよりは、解法をバラして、あたり解法を逃さないことが有効
など。練習は少なくとも1回はやっていくのをお勧めします。
本番
- 問題
ざっくりいうと、写真を並べてスライドショーをつくることで、得点を最大化する問題です。写真にはタグがあります。縦写真を２枚組み合わせるか、横写真を１つ使うと、スライドが作れます。スライドを一列に並べたものがスライドショーになりますが、となり合うスライドをA,Bとすると、min{Aのみのタグ, Bのみのタグ, AとBの共通のタグ}だけの得点が入ります。
- データは以下のようにバラバラですが、一部のサイズがかなり大きいです。
- 深夜にもかかわらず、自分以外の3人は同じ場所に集まって行い、自分だけ通話する形で行いました。
- Slackとgithubを使用しました。ビジュアライザは各自用意しました。
- まず問題を全員すぐ理解できるように、情報をシェアして、お互い誤読してないか確認しました。
- サンプルケースについて、どんなデータが入ってるかは説明されておらず、データファイルをみて分析する必要があります。
- データサイズが違うということは、得られる得点も全然違います。得点が正規化されるTopCoderマラソンマッチとは全く違うので、入力データがどんなものか、最大で何点とれるかを調べるのは、非常に有効だと思います。
結果
Hash Code - Google’s Coding Competitions
199位/6640で、決勝に進むことができませんでした。日本のチーム内では3位でした。
日本のチームでは
- 16位 Gifted Vookies
- 17位 AtCoder
が、ダブリンでの世界決勝進出の権利を得られましたが、AtCoderチームは辞退されていて、Gifted Vookiesのみ世界大会に参加したようです。
反省点
- データサイズが大きすぎるので、良い貪欲法を作るのが最重要なのですが、データを絞ったうえで、軽い焼きなまし・軽いビームサーチっぽいのも、差をつけるために有効なのかなと思いました。
- チーム戦しかも数時間のコンテストだと、他のメンバーが良さげな方針を引いた場合、ハズレ方針っぽいの実装に集中するのはなかなか難しいことが分かりました。しかし、それでも集中すべきでした。ハズレ方針をつぶせただけでも立派な貢献ですし、今回は自分がやってた方針が、外れではなかったので…。
- たんざくさんのマラソン形式の実装がとても速いのが分かったので、来年はたんざくさん希望の言語にそろえるのもアリかなと思いました。
個人的な技術的には以下
AtCoderチームのchokudaiさん
来年に向けて
他のコンテストとは違い、攻略法がまだ定まっていない（例えば計算資源をどう使うか、そのためにどのようなアルゴリズムを使うかなど）ので、楽しいですし、開拓のしがいがあります。ぜひみなさんも参加しましょう！
生放送「TopCoderでプログラムしてみた」コメントランキング
Competitive Programming (1) Advent Calendar 2018 - Adventar 12日目の記事です。
はじめに
競プロを最初に始めたのが、TopCoderに初参加した、2008年7月18日だそうです。10周年、めでたい！そして、生放送「TopCoderでプログラムしてみた」も、おそらくほぼ10周年。また、放送は、たくさんのコメントによって、支えられています。本当にありがとうございます。
- ニコニコ生放送 red.cliff.jp-ニコニコミュニティ
- YouTube shindannin - YouTube
ランキング
ニコニコ生放送時代の、第284回～第2362回だけの集計ですが、コメントをランキングにしてみました。1位のみかんの人さん、4804コメント、どなた？となってしまいました…。たぶん、コメントビューワーとニコ生コメントのフォーマットの変更で、正確にとれていないです…。（krotonさんとskyaozoraさんのコメントが明らかに少ないし、他の方も抜けてそう…）なんで、その辺はご了承ください。
ひとことコメント
1位 laycrsさん
TopCoderのレッドコーダーより上のクラス、ターゲット経験者。数々の名アドバイスで、わしの競プロ力を引き上げてくれて、本当に感謝じゃ。
2位 chokudaiさん
誰もが知っているAtCoder社長で、競技者としてもまだまだ一流、というかマラソンマッチはいまだ世界トップクラス。コメントでも本当にお世話になりました。みょんみょん。
3位 hasiさん
アルゴリズム・マラソンマッチの両方に強い、強豪コーダー。天下一プログラマーコンテストも主催して、現在も、国内の各種オンサイトコンテストに出場するなど、安定して活躍中。
4位 smjsamaさん
しめじたん。きゅうり氏とならび数々のネタツイートで盛り上げたが、レッドコーダーにいたるまでの苦難の道のりにも人々は泣いた。AtCoderに最近復帰したっぽい？
5位 有為さん
いまだに各種コンテストで世界トップの成績を出す、げきつよレッドコーダー。この精進量を長年続けている情熱には頭が下がります。全ての競プロ勢の精進の見本。
6位 nise_nabeさん
各種競プロbot等でも、貢献されているが、競プロにも復帰しましょう。
7位 びびすけさん
一時期に大量のコメントをくださり上位に。現在はアプリ開発を主にされているようです。
8位 hogeover30さん
競プロ界の毒舌エンターテイナーといえばhogeover30さんで、長年楽しませてもらっています。エンジニアではないのがポイント。だけど、ショートコーディング・マラソンマッチに強いので、そういった部分も注目されるべき！
9位 Mi_Sawaさん
初形式のプロコン、 Distributed Code Jamでいきなり世界4位を取るなど、明らかに天才の、レッドコーダー。
10位 krotonさん
おそらく真のコメント量は3位以内に入っていたはず。10年前から今に至るまで、長年競プロ界にいますが、本人自体にはいまだに謎が多い。krotonさんのことはみなさん良く知っている。YukiCoderへの貢献も大きいです。
11位 skyaozoraさん
ICPC銀メダル・TopCoder World Final経験もあり、すごく人当たりがよく競プロ好きなのが伝わってくる上級レッドコーダー。
12位 phylloさん
個人的には、競プロ勢が読みやすい、競プロ以外のトピックのブログがとてもおすすめ。
13位 Respect2Dさん
Respect2Dが主催された立命館大学のICPC合宿は、競プロがそれほど盛んではなかった地域でも合宿が始まる先駆けとなったので、その競プロ界での貢献は本当に大きいと思います。
14位 ぬさん
（どなたでしょうか！ぜひ教えてください！）
15位 yowaさん
マラソンマッチのスタートダッシュに定評があるけど、途中でニコ生・ゲームにいって、そして最後にまた帰ってくるレッドコーダー。おそらくわしと同年齢だと思われます。
おわりに
こう見てみると、コメントされていた方には、息の長い競プロの方が多いですね。これからも、続けていきましょう！一時休止しても、しれっと復活しましょう！
13日目は
bakamingさん→ICPC ボランティアスタッフの仕事内容の話 - kamingのブログ
n_vipさん→「ICPCで使ったエディタについてちょっと書く」
です。お楽しみに！
HACK TO THE FUTURE 2019予選の反省
beta.atcoder.jp
7位/519でした。
今回は、意地でも定番解答にはならない問題をchokudaiさんが作ってくるかなと思ったら、わりと定番だった。見えることを１つ１つ改善していけば、点が増えていきやすいタイプ。
…と思いきや、後半に、いろいろ考察をちゃんとしてれば、加点できる要素があったので、上位から下位まで、実力が出やすい問題だった気もする。
tsukammoさん、chokudaiさん、ありがとうございました！
良かったこと
- 天才解法を考える誘惑に負けず、簡単なところから行ったのが良かった。
- 決勝に出れないのは分かっていたけど、ちゃんと最後までがんばった。もう衰える一方の年齢なので、老化防止のために、がんばるべきときにがんばるのは重要。
反省すべきこと
- 残り2時間で伸びなかったのだけど、条件が変わった後の再考察が足りなかった気がする。
- 焼きなまし法のマスの状態遷移の調整（開始5時間経過あたり）で、"#TD"はいらないということに気づく。ここで、TD#がなくなったことで問題の条件が大きくかわったので、高速化できる要素等がないか改めて考えるべき。今回の場合、TD#がなくなったことにより、命令Sはマスが.LRどれでも直進1歩になったので、マス変更の影響がなくなる。
- 2Dフィールドで、何かを動かすというのは、マラソンマッチでは定番。それなのに、経路を圧縮するのを思いつかないのは、ダメ。
- せめて焼きなましの温度調整は、自動化したほうが良かった気がする。30ケースで軽いからと、自動化しなかった。
- 一部ソースコードが大変に汚い（ムダなif文など）。コード汚いと、基本遅いし、また、いろいろ試すのをためらう原因になるので、ちゃんと書きましょう。
解法
マスを'..LR'の割合で遷移させる焼きなまし法。10万ループぐらい。5度→0度で線形変化。評価関数はスコアのまま。
やったこと
- 変更マスを通ったロボットだけ、経路を更新する。
- ロボット経路を保存して、ロボットの途中位置から計算
- マスは1次元配列で持つ
- 遷移状態の調整。TD#を使わない。
- 焼きなまし、変化スコアが悪くなったら計算途中早期打ち切り。
- わりと重要テクニックで。これで焼きなまし回数が2万→10万ぐらいまで増え、13万到達。
やったけどボツ
- 中央付近にLR少なめ
- 中央付近はあまり変えない
- ロボット0の箇所の評価点を、最初は高めに
- 初期盤面を、高スコアのときの割合の'L''R'に合わせて配置
やらずにボツ
- ロボットが4個・5個重なるケースにわずかに加点。そもそも、初期状態でも、ほぼ4,5がなかった。でも、やって損はなかったのでは。
- 'S'の数の偶奇でロボットを分ける（壁にぶつかると無意味）
気づかなかったこと
- 移動コマンドの圧縮。
- 変更マスを通り、回転するロボットだけの経路を更新する。（上記の説明）
- 初期L盤面。
hakomoさんの解析なるほどじゃ。
— nico_shindannin (@nico_shindannin) 2018年11月12日
ロボットをバラバラにする問題だから、最初からバラしていくのが良く、LRはむしろ悪いマスぐらいに思っていたのじゃ。
最終的にバラければいいし、ロボットの途中の場所はあまり重要でないので（最後にバラければ良い）、速度の恩恵のほうがでかいのか #HTTF
- kimiyukiさんの解答によると、「中央にDで縦棒を引いて土管のようなものを作るとLが実質小さくなるので速い」。kimiyukiさん、面白い形状をつくった改善が得意な印象があります。
最重要
復習しないとムダ。復習しないとムダ。復習しないとムダ。
Marathon Match 100 のゴミメモ！
下書きで終わっていた記事が、残っていました。ゴミメモのままでしかないのですが、脱線に至るまでの経緯が、今見るとおもしろかったので、そのまま投稿。
50位以内だと、懐かしの旧TopCoder時代のTシャツがもらえるマッチでした。まだ現役なので、老兵どもに負けるわけにはいかないのじゃ！
結果：76位/280（遠くへ行きたいです）
最初のメモ（開始２日目）
当時のメモで、あまりよく覚えてないのですが…。
ファーストインプレッション
- 近くからしかとらない・縦しかとらない・横しかとらないという条件であれば、いろいろできる
- 斜めどりはかなり難しい。
- ダイヤに穴をあけるようにしても、端からきれいにとっても、取れる箇所はほとんど増えない。
- とったことにより、どれが取れるようになるかの分析が最重要。
- 距離を限定して焼きなましするアイディアは面白いかもしれない。ただ後半の焼きなましは疑問。
- ビジュアライザ、最終的にどれとどれをペアで取ったのかは、見たいかも。
- 無害でとれる
- ハマり形（はまり形を事前に知ってれば、避けたり、評価値に入れたりすることも可能。）
- 焼きなまし解法。
- 遅延セグ木
なんか、うまい取り方を考えようとしてたっぽいですね！（なんで遅延セグ木と書いてるんでしょう…）
反省点：ファーストインプレッションの前に簡単な解法を提出せよ！！
まず、この問題のポイントとして、ほとんどのケースで全部とれます。最初に簡単にそれに気づくはずなのに、その条件なしで考えはじめると、複雑な条件で考えないといけなくなります。無駄に時間がすぎる。
あ、でも、いつも簡単な解法をやらずに失敗しているので、今回は絶対に簡単な解法を書こうと思ったんですよ。でも、なぜか感覚が麻痺していて、
- せめて貪欲法で書きたいなぁ
- なんらかの評価関数がほしいなぁ
- これは取れる個数ができるだけ多くなるように
- めっちゃ重くならない？
- というか、これはどこから取るのがいいんだろう？
- 考察へ移行
という感じで、簡単な解法すら思いつかず、なんか脱線するわけですね、自分をコントロールできない！すでに自我がない！あなたの生きている意味は？
そういうときは、ランダム！O(1)で最強！！
というか、超簡単な解法リストでも作って、機械的にやったほうがいいような気もしてきました。思いつかないんだから。
ファーストインプレッションの前に、簡単な解法
ランダムでとるのが思いつかないんですね…簡単な解法
（ビームサーチ解は捨てる！）
焼きなまし法（最終日）
評価関数
- 解決されていないやつは、後半にとるやつのほうが被害が少ない。
- エリアが広いこと自体をマイナスとしてもいいかも。（すぐに他のやつが入りこむので）
評価差分
囲われフラグは、orderは無視したもの。
- 全盤面評価はひどいので直す。
- Swap Pos -> それぞれのRectごとに、スコアをキャッシュしておく。Rect別再計算
→Orderも考えると、
→今囲んでいるやつ、各点の囲われフラグを解除
→新しく囲んだら、各点に囲んでいるフラグを追加
- Order change -> OrderをかえたRectの再計算。囲われているRectに対して+1,-1
点ごとに、囲われているRectを持つ必要がある。→これは問題！！！
- Order Changeはなしにして、定期的にOrder計算と最終結果計算を行う方法はあるかも。
面積でソートすれば、それなりに
- そもそも距離2のは無条件にとって良い。order無意味。
- Orderほんと必要？一意に決まるのに。
- 分割エリアごと orderなら毎回
- Forward形式に変更
近傍
- SwapOrderをChange Orderにする（orderはfloatかdouble）
- 移動をprogression ratioに合わせて、徐々に小さく（Swap Pos・Change Order両方）
- Posを移動面積距離が大きい順にソートして、近くしか移動
- だめな部分を狙って変更する？
温度管理
→ats式がよさそう。
大きい近傍
- 分割統治（やるなら、端からとったほうが良さげ）
わるあがき
- はじを優先的にとるランダム
- 後半単純に遅いかも。
- 失敗したやつを優先的のとるランダム（これは簡単なので、先にやっていいかも）
- 焼きなましの結果を使う
- 高速化版ランダムGreedy解法
- ランダム途中からスタート解法
初期解
- 最寄りペアからスタート
- 貪欲解からスタートのほうがいいのでは！？まぎれが少ないし、一定の得点は保証される。逆より全然良い。ただし、
電ファミニコゲーマーの、手動ディープラーニング記事について
電ファミニコゲーマーで「1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった」
news.denfaminicogamer.jp
という記事が多くの人に読まれたのですが、実際の内容はディープラーニングではありません。にもかかわらず、ディープラーニングというバズワードを持ってくる釣りは良くないという話です。
これについて、はてなブックマークなどを見ると、何割かの方は、おかしいということには気づいたようですが、特に修正される様子はありません。また、このインタビューを企画した、三宅陽一郎氏は、日本でゲームAIの第一人者として知られてます。おそらく、日本のゲーム開発者は物申しにくいと思うので、自分が書きました。
何が間違っているか？
- 「手動ディープラーニングではなく、評価関数の手動調整である」という説明で十分だと思います。例えば、宮路氏自身が良い動作に対するなんらか評価方法を持っていたとして、それに対して「手動山登り法」「手動焼きなまし法」等ということなら特に問題ないですが…。
- パラメータ調整で、教師つき学習の手法をとることもできます。ただ、それをディープラーニングというのであれば、まだ無理な解釈をしないといけない点が４つぐらいあり、普通に考えると最適化をしたとしか思えません。
- また、そもそも論として、評価関数を使った場合、たいていの人がゲームの結果をみてパラメータを調整するという作業を行います。これを手動ディープラーニングと認めると、おそらく1980年代からその他のゲームも手動ディープラーニングしていた！という話になってしまいます。
- 些末ですが、記事にでてくるメタAIは、三宅氏がよく使う分類に基づけば、メタAIではなく、キャラクターAIでしょう。キャラクターの中で閉じているので。
良い点・同情できる点
なぜ問題なのか？
しかし、これらを加味したとしても、わざわざ間違っている部分をタイトルに持ってきて、釣るのはどうなのか。おそらくタイトルが普通であれば、「宮路氏はディープラーニングを勘違いしており、まぁこれは評価関数の手動調整だけれども、それでも内容は大変素晴らしい」で、特に問題なく終わったでしょう。
電ファミニコゲーマー
まず、電ファミニコゲーマーは、意図的に、誇大タイトルをつけているので、明らかに良くありません。たくさん記事が読まれないと商売にならないのは分かりますが…。
記事の最後をみると、電ファミニコゲーマーは、ゲームAI用語辞典を作り、ゲーム業界の新しい時代の開発者たちのために、貢献しようとしています。その心意気は大変良いことなのですが、それであれば、なおさら、科学の最も基本的なルール、「嘘は良くない」「誇大タイトルは良くない」というのは気にしてほしいです。
三宅氏
三宅氏は、ある意味被害者といえなくはないですが、この記事は三宅氏の提案でなされたインタビューなので、さすがにタイトルのチェックは、できたのではないでしょうか。（OKと判断した可能性もありますが。これに関連した話は、次の記事で述べます。）
近年、ゲーム技術が専門化するにつれ、他の業界と共有できる技術問題も増えてきました。産学連携が大事ということは、以下の三宅氏自身の記事でも述べられています。
そして、大学へのアプローチも重要です。若い人には、大学でゲームAIを学びたい人が多いんです。ただ、日本の大学教官がこの分野に手を出すとイロモノ扱いされてしまうし、教えられる人もいない。ゲーム産業の方から地道なアプローチと継続的な貢献が必要です。
通常の研究者は、産学連携でも研究としての価値を求めます。そこで、このタイトルをみたら「間違ってるうえに、誇大広告。ゲーム業界は、科学的ではなくレベルが低い。かかわらないことにしよう」と思うかもしれません。それこそ、イロモノ研究者しか集まってこないのではないでしょうか？ぜひ、修正依頼してほしいです。
おわりに
もう１つ記事を、書く予定です。
カナダで就職する際にしたこと
はじめに
10年前にカナダのバンクーバーで就職活動をして仕事（シニアプログラマー）を得たのですが、最近、海外就職を目指すアカウントからフォローされることが多いので、古い情報ですが、自分がどうやって就職したのか簡単にシェアします。
状況
- 知り合いはおらず、コネは無かった。
- 会社を辞めた直後。
- ワーホリの年齢制限（30歳）を越えていた。会社からワークビザを出してもらう必要がある。
- 海外就職する予定はなく、日常的に英語の勉強はしてなかった。TOEICは705点（R 375 L 330ぐらい）。英会話は絶望。
- 貯金はそれなりにあった。
そこで、３ヵ月間バンクーバーの語学学校に通いながら、現地で就職先を探すという方法で、仕事を得ました。*1
英語力
英語力については、全然足りてませんでした。ただ、語学学校で気づいたのですが、日本人のTOEIC400～850点ぐらいまでの人がクラス分けされたとき、クラス分けテスト＆面接をしたはずなのに、分布はTOEICの点によらず、ほぼランダムでした。日本人英語事情をよく知っている語学の先生ですら、その差を見分けられない。つまり、このレベルの英語力は、外国人からは「無」と見なされているのに違いない！ということで、開き直りました。３ヵ月ではたいした英語力にはならないという前提で、就職活動をしました。*2
頭を使って、自分にあった就職活動を
一番言いたいことです。普通にやったらダメなので、頭を使って、ダメもとでも行動していくしかないです。例えば、自分がした工夫で、思い出せるのを４つあげます。
１）現地のプログラマーのイベントに参加
現地でのゲーム業界の情報を知るため、また技術英語に慣れるために行きました。しかし、実際には、もっと良いことがありました。
常にレジュメを持って歩いていたので、イベントの休憩時間に、近くの席の人にレジュメを見せたら、みんな興味をもって、いいかんじに添削してくれました。（語学学校の先生にもお願いしたのですが、専門用語がいまいち伝わらなった）。これは大きかったです。
２）電話面接を避ける小細工
電話面接、とくにカメラ映像がない面接は、厳しいです。電話面接を避けるために、あえて日中は狙っている会社の近くの喫茶店で待機していて、電話がかかってきたら、「たまたま近くにいるので、ちょっとだけ会って直接話さない？」と持ち掛けました。この方法で、２つ電話面接を避けれました。
３）ランゲージエクスチェンジ
失敗例。英語力の劇的アップを狙いネイティブの友達を作りたかったのですが、語学学校にいると、現地の友達を作るのは想像以上に難しいです。語学学校のある地域で、日本人なんて珍しくもないですし。普通にやっていてはダメなので、あえて現地の大学（ブリティッシュコロンビア大学）に行き、張り紙をして、募集しました。しかし、おっさんというハンディキャップは大きく、最初の連絡が来た時にはすでに２か月半が経ってました。遅かった…。
４）プレゼン作戦
相手から面接で質問されると英語力のボロがでるので、できるだけ自分が会話の主導権を握ったほうが良いです。そこで、レジュメ・カバーレター以外に、パワーポイントの資料も送っておきました。そして、面接では、それを使って簡単なプレゼンをし、自分が過去に作った担当パートの技術解説をしました。図入りで説明しやすいので、英語力不足も準備で補えます。
これらの工夫自体を勧めているわけではありません。あくまで自分の例で、２）なんて、長期的な英語力の点を考えたら、むしろおススメしません。でも、とにかく頭をつかって、自分の状況に合わせて、どんどん行動していくのが良いと思います。
その他の注意点
目的
目的は、はっきりさせるべきです。「世界的な活躍をしたい」だけなら別に日本でもできますし、「海外で技術を学びたい」「海外で生活してみたい」というのはよく聞きますが、雇う側からしたら、いまいちな回答だと思います。
仕事力
英語のハンディキャップがある分、さすがに平均以上の仕事能力は必要だと思います。仕事能力をアピールして、普通に就職できる*3のなら、そのほうがいいと思います。
おわりに
他にも就職に影響を与えた幸運な要素（例：現地での日本人開発者への信用が高い）もいくつかありましたが、自分でしたことはこんなかんじです。みなさん、ぜひがんばってください！
