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courseraのMachine Learning(機械学習)の講義内容まとめ(6〜11講義の概要)

前回に引き続き、courseraのMachine Learning(機械学習)コースの講義概要を書きます。

知識ゼロで見るとよくわからない内容ですが、機械学習が学ぼうとしてるなら何言ってるかおおまかにわかるはず。これから機械学習を学んでみようと思うのでcourseraのMachine Learning(機械学習)コースを受講しようという人には役立つと思います。

また自分はディープラーニングを学びたくてこの講義を受講したのですが、ディープラーニングを学びたい場合どのような勉強法をやればいいのかは別記事にまとめる予定です。

あくまで備忘録ですが、1〜5講義の内容はこちら

目次
講義6.学習アルゴリズム診断
講義7.サポートベクターマシーン(SVM
講義8.クラスタリング(教師なしデータ)アルゴリズム
講義9.アノマリー検出
講義10.大規模スケールの機械学習
講義11.機械学習の応用テクニック


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講義6.学習アルゴリズム診断



概要
学習アルゴリズムを効果的に改善する方法、上手く学習できてるか診断する方法、どうすれば学習アルゴリズムを効果的に実装できるかについて専門的なテクニックをいくつも紹介しています。


テクニックも使えますが、「扱う変数となるフィーチャー(特徴)が多い場合はトレーニングセットとテストセットに分けるべき」など、より実践的なアドバイス機械学習エンジニアには参考になります。



出てくる式やテクニック

機械学習診断:データセットが多い場合、そのデータセットをトレーニングセット、クロスオーバーセット、テストセットに分けるという内容。

高バイアスと高分散問題:学習アルゴリズムが上手くいってないときの典型的な問題とその解決策を提示


機械学習のデザイン戦略:学習アルゴリズムを設計するときの効果的な戦略を紹介。

・〜%などその学習アルゴリズムの良し悪しを判断する単一の評価指数があると便利(Fスコアなど)
・まず初心者がやるべきことは、データを集めて汚くてもいいので動くアルゴリズムを実装すること。それからアルゴリズムを改善すればいい
アルゴリズムで解くべき問題に対して「その分野の専門家に聞いても答えられる問題どうか」を考えて、答えられないようならばデータがもっと必要



講義7.サポートベクターマシーン(SVM



概要
ロジスティック回帰以外に、より複雑な非線形の関数を扱うよりパワフルな手法として、サポートベクターマシーン(SVM)を紹介。

SVMはロジスティック回帰とは違うテクニックなため、カーネルという手法と一緒に使います。よりアドバンスドな(進んだ)非線形問題のためのテクニックです。


出てくる式やテクニック

SVMSVMの手法はグラフにプロットしたとき、与えられたデータからの距離が最も大きくなるような直線を引く関数を求めます。

カーネル:データセットから得た目印(ランドマーク)とフィーチャーをグラフ上に視覚化したとき、その2つの距離が近れければ近いほど、2つの類似度が高いことを表す関数。

SVMカーネルと一緒に用いることが多く、かなり発展的な内容です。数式ばっかりで頭が痛くなります。



講義8.クラスタリング(教師なしデータ)アルゴリズム



概要
今までは教師ありデータアルゴリズム(テストセットのデータが与えられている)分類問題だった。

しかし、講義8からは教師なしデータアルゴリズム(テストセットのデータが与えられていない:例Googleニュースでは機械がたくさんのニュースを自動でカテゴリ別に分類)分類問題を扱う。教師なしデータアルゴリズムがすることはクラスタリングと抽出です。その上でのテクニックを紹介



出てくる式やテクニック
K-means:与えられたデータセットをグラフ上に可視化し、その可視化した点を2つ、もしくはそれ以上に分類するテクニック(重心を決めて、データセットの平均から重心が収束する点を求め、分類する)。

K-meansのコスト関数や初期化の方法も紹介。



次元削減機械学習は特徴を表す変数(フィーチャー)により次元が異なるが、次元が多いほどアルゴリズムの学習スピードは遅くなる。そのため次元を減らす(2次元を1次元とか、50次元を2次元に減らす)テクニックを紹介。
次元削減で主に使われるのは主成分分析(PCA)。またPCAの次元を元に戻すテクニックもある。



講義9.アノマリー検出



概要
アノマリー検出はフィーチャーを持つデータセットに対して、「それがテストセットになるか」または、「普通ではない(異常な)フィーチャーか」を学習アルゴリズムに確率として教えることができる(例えば、ネット上のユーザー情報の中で異常なユーザーの行動を特定する)。


フィーチャーを持つ未知のデータセットに対して、それをテストセットとして扱えるかを分類します。扱うデータのフィーチャー(特徴)が

・データセットと似たものである→教師あり学習アルゴリズムを使う
・逆にまったく見たこともない→アノマリー検出で対応する

出てくる式やテクニック

ガウス分布アノマリー検出に使うグラフのテクニック


アノマリー検出のフィーチャーのデザイン方法アノマリー検出で見つかった異常なフィーチャーから、さらに新しいフィーチャーをデザイン(設計)する方法。


レコメンダーシステム、協調フィルタリング、多変量ガウス分布アノマリー検出をより拡張したときに使うテクニック。



講義10.大規模スケールの機械学習



概要
今まではデータのフィーチャーが1万個くらいのデータセットの問題(バッチサイズ)を扱っていました。ここでは1億レベルのフィーチャー(大規模スケール)を扱う機械学習のテクニックを紹介しています。


主に扱うのは勾配降下法の大規模スケール版である確率的勾配降下法。また大規模スケールの問題をミニバッチサイズ(1000個ほどのフィーチャー)で対処するテクニックもあります。



出てくる式やテクニック
確率的勾配降下法:今までの勾配降下法はデータをすべて式で計算してやっと一回更新するため、大規模スケール(億レベル)だと膨大な時間がかかります。

しかし確率的勾配降下法はすべてのデータを一回式にかければ、最小値に収束します(最小値が見つかる)。



確率的勾配降下法の収束確認法と学習率の選択法確率的勾配降下法では最小値の付近を振動するような線を描くため、最小値に収束しているかを確認する方法。
および、確率的勾配降下法の計算式の学習率(α)の選び方


講義11.機械学習の応用テクニック



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概要
写真内の文字を読み取るPhotoOCRと呼ばれる技術を例にとり、機械学習を様々な分野に応用できるテクニックを紹介。

音声分析や画像分析にも使えるテクニックや、エンジニアとして効率的に機械学習を進めるテクニックを説明しています。

機械学習で無駄なことはせっかく集めたデータが使えないとわかり、データ集めに費やした時間が無駄になることです。その時間ロスを減らすには大量のデータを収集する前に、大量のデータがそもそもアルゴリズムで活用できるかじっくり考えること。


出てくる式やテクニック
PhotoOCR:紙媒体の文字を読み取るOCRの高度なバージョンで、写真内の文字を読み取る技術。その中でもスライディングウィンドウ分類器は、車や歩行者の判別など様々な分野に応用されています。


人工データ合成:学習アルゴリズムの理想は「低バイアスで大量のデータセットを読み込める」こと。それを実現するテクニック。やり方は無からデータを作り出すか、少ないデータを増幅する。

シーリング(天井)分析機械学習を段階別に分けたステップを「パイプライン」と呼び、どのパイプラインに時間を費やすか調べる技術。機械学習で無駄を極限まで減らすテクニック。



今回はcourseraの機械学習コースの講義6〜11までをまとめました。内容的には機械学習にさわろうという人なら、何を学べるかわかるので参考になる内容ではないでしょうか。

とにかくcourseraは機械学習の全体像を把握するのに一番手っ取り早いでしょう。ここまでまとまってる知識は書籍ではまずないし、おそらくcourseraでしかここまで体系立てて学べないはずです。機械学習のとっかかりにはベストの講義だと思います。無料ですし。

後になってわかったのですが、ディープラーニング機械学習分野の一部でしかありません。

ディープラーニングやcourseraの効率的な学習方法は別記事にてまとめようと思います。

1〜5講義までの内容はこちらの記事をどうぞ。
trafalbad.hatenadiary.jp

courseraのMachine Learning(機械学習)の講義内容まとめ(1〜5講義の概要)

将来的にプログラミングを学ぶ必要がでてきた(主にディープラーニング)ので、courseraのMachine Learning(機械学習)コースを受講しました。
講義内容としては機械学習の基礎を広く理解するためのもので、機械学習でどのような手法が使われているかを紹介しています。機械学習の全体像がわからないという人にはまさにうってつけの講座と言われているこのcourseraの機械学習コース。個人的備忘録ですが、その講義全11講義の概要をまとめておこうと思います。

この記事では1〜5講義までの概要をまとめてあります。
6〜11講義はこちら

✳︎2017年2月時点では、日本語字幕があり、英語が聞きとれなくても学べる環境にあります。

目次
講義1.機械学習の概要
講義2.より複雑な(非線形な)機械学習の概要
講義3.分類問題とロジスティック回帰
講義4.ニューラルネットワーク
講義5.ニューラルネットワークのテクニック

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講義1.機械学習の概要



概要
講義1では機械学習の全体像を説明しています。
機械学習は普通の複雑な関数からなる問題ですが、それを1次元の関数問題である線形回帰で簡潔に説明。

機械学習は教師ありデータアルゴリズム、教師なしデータアルゴリズムの2つに分類され、ディープラーニングは教師ありデータアルゴリズムに属します。

連続的なデータから数値を予測する「回帰問題」と離散的なデータを特定のカテゴリに分ける「分類問題」に分かれていること。
さらに、最も単純な線形回帰を使ってデータセットからどのような方程式を解いて回帰問題や分類問題を実行するかを説明します。



出てくる式やテクニック
目的関数(コスト関数):2乗誤差関数とも呼ばれ、機械学習では全体のキーとなる関数。 機械学習ではコスト関数を探し、勾配降下法などのアルゴリズムを使って最小化するやり方が一般的になります。

勾配降下法:コスト関数の最適な最小値を求めるためにコスト関数の変数を更新するテクニック。ディープラーニングでも出てきます。




講義2.より複雑な(非線形な)機械学習の概要



概要
講義1では1次元(線形)の機械学習問題だったため変数が1つだけでした。しかし、講義2では変数を2つ以上に増やして、より機械学習らしい問題の概要を具体例を交えて説明しています。

コスト関数は同じですが、変数が増えているのでそれに合わせた行列表記法。および非線形のときに使う勾配降下法のテクニックを中心に紹介&説明


出てくる式やテクニック
フィーチャースケーリング非線形になると勾配降下法が遅くなるので、それを早くするテクニック

勾配降下法がうまくいってるか確認する方法:主に「グラフにプロットとして視覚化しましょう」という内容

正規方程式:勾配降下法は何回も変数の値を更新する必要があるが、「正規方程式」を使えば一回の更新で済む。ただし変数の数が少ない場合はのみ(1000個ほど)



講義3.分類問題とロジスティック回帰



概要
非線形のつまり、変数が2つ以上の複雑な関数の分類問題で、その値を確率で表すのが「ロジスティック回帰」のアルゴリズムです。

ロジスティック回帰の分類問題ではシグモイド関数により確率問題として扱うため、シグモイド関数に合わせたコスト関数、勾配降下法を説明。

またデータがトレーニングデータに慣れすぎてしまい、汎用的な能力がつかなくなる「オーバーフィッティング」を防止するための”正規化”についても説明しています。



出てくる式やテクニック
ロジスティック回帰ディープラーニングでおなじみのシグモイド関数を使って、ロジスティック回帰のコスト関数やその仕組みを説明

one vs all法:変数が2つ以上のとき、ロジスティック回帰における分類問題のやり方を説明

正規化:「オーバーフィッティング」を防止するために値がゼロに近づくようにするテクニック。コスト関数、勾配降下法、正規方程式に正規化項をつけて、正規化する方法を紹介




講義4.ニューラルネットワーク



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概要

ディープラーニングでお馴染みのニューラルネットワーク。これは機械学習では非線形の複雑な関数ではよく用いられる手法であり、それを解説。

ディープラーニングでの使い方というより、ニューラルネットワーク機械学習での使い方や、位置づけを解説しています。

ニューラルネットワーク機械学習が複雑なコードを書くものにより成り立つのではなく、人間の脳の機能を真似したものであることがよくわかります。

大体の表記や仕組みはロジスティック回帰のような確率問題に帰着しますが、ニューラルネットワークがロジスティック回帰と違う点は、ロジスティック回帰が変数にフィーチャー(特徴)を使うのに対し、ニューラルネットワークは隠れ層を使い、変数を次の層に伝播する構造を持っていること。


出てくる式やテクニック
重み・バイアスニューラルネットワークでは計算式に使われる概念で、学ぶ上では欠かさない知識。

XORゲート非線形問題をニューラルネットワークで処理するためのテクニック。ロジスティック回帰における「one vs all法」のように、3つ以上のマルチクラスの分類問題を2つの分類する問題として扱う(例:y={1,2,3,4}に対する出力結果の表記法は{1,0,0,0,}、{0,1,0,0,}、{0,0,1,0}、{0,0,0,1}となる)。





講義5.ニューラルネットワークのテクニック


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概要

ニューラルネットワークでのコスト関数や逆伝播法といった今までやってきた講義内容のニューラルネットワーク版を説明。

メインテクニックはニューラルネットワークのコスト関数および誤差逆伝播法です。


出てくる式やテクニック
ニューラルネットワークのコスト関数ニューラルネットワークはロジスティック回帰問題と同じ確率問題に帰着するため、ロジスティック回帰のコスト関数と大体同じです。

しかし、今まで紹介したコスト関数よりも形がより複雑になってます。



誤差逆伝播:これは説明が長くなってしまうので割愛しますが、主な役割はコスト関数の偏微分を求めるときに使うテクニック。ディープラーニングでは必須のテクニックです。





主な講義の概要を書くとこんな感じでしょうか。機械学習に馴染んでないと訳のわからない用語だらけですが、courseraの機械学習コースでは知識ゼロでもわかるようになってます。

そもそもこの講義は機械学習の使い方を学ぶというよりは全体像をおさえて、機械学習ではどんなことをやっているのかを知ることができます。機械学習の基礎から、シリコンバレーの最先端企業が使っているテクニックまで網羅している分、重いです。しかし機械学習の知識をてっとり早く身につけるにはかなり評価の高い講義なので、そこらのオンライン講座よりはるかにマシです。

自分は課題とかはやらずに講義の内容をひたすらノートにメモってやりました。その備忘録なわけですが少しはこれから受講する人には役立つ内容ではないでしょうか。

講義6〜11はこちらの記事で紹介しています。
trafalbad.hatenadiary.jp

パソコンによる目の疲れを回復させるオススメの11の方法【視力ケア】

仕事や勉強などでパソコン作業は必須になった。夜になってもスマホをいじる習慣もなかなか抜けない。そのまま目を酷使し続けると目の負担は尋常じゃなくなる、何か目の負担をとる方法はないだろうか?今回は毎日パソコンやスマホを使いながらでも、目の負担を軽くする方法を紹介しようと思う。

目次
・パソコンをつける前の環境作り
・パソコン操作中の視力ケア
・アフターケア

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パソコンをつける前の環境作り



照明をつけて明るい環境を作る

パソコンをいじるなら、部屋を明るくする環境作りには必須だ。例えば、曇りの日だと部屋はかなり暗くなり、画面を見るのに目の負担が大きくなる。

部屋の隅や、奥の方にパソコンがあるなら、部屋の照明やスタンドライトくらいはつけよう。また日の当たるところでも直射日光は避けた方がいい。直射日光は画面の光を乱反射させて、よけいパソコン画面を見辛くしてしまう。

パソコンを置くなら、窓辺の日陰とかがベストコンディションではないだろうか。




パソコン画面のズームアップ

パソコンのほとんどは文字媒体のはず。Googleやwordもそうだし、仕事では文章がほとんどだろう。そうした時は画面を必ずズームアップしよう。

パソコンのOSによって操作方法も異なるが、そのときはGoogleに聞けばいい。文字を大きくするのは、年寄りのやることだと思われがちだが、目の普段を軽くする上ではバカにできない。




ブルーライトカットのPCメガネを使う

ブルーライトはPCやスマホから発せられる目に害のある光だ。PCメガネはそれをカットすることで有名。

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ネット上では賛否両論だが、実際に使っている経験から言わせてもらうと、効果は抜群だ。

買う前はPC作業15分で目が痛くなってきたが、PCメガネでは1時間は持つ。定期的に休憩を入れれば一日フル稼働でPC、スマホの相手ができるほどの優れものだ。

値段はフレーム込みで5000円〜1万円程度。実際にメガネに行って、度とサイズが合うものを購入した方がいいだろう。PCメガネ有る無しでは目の普段が驚くほど減る。



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パソコン操作中の視力ケア




まばたきを1秒に一回する

人間は普通は2秒に一回はまばたきをする。しかしパソコン画面とかを見てるときは、0.5秒〜1秒単位でまばたきを意識的にしよう。

理由はいくつかあるが、目の渇きを抑えることと、パソコンを凝視することを抑える効果がある。まばたきをしないと、パソコン画面をじっとにらみつけていることが多くなってしまい、結果的に目が疲れやすくなる。

まばたきを意識的にすることで目の負担は大分軽くなる。




30分に一回10分休憩する

パソコンやスマホを30分いじったら10分休憩するのがベストらしい。
メガネ屋の定員曰く、休憩時間には
  • 目を閉じる
  • 遠くを見る

など、一般的に目を休める対策を取ればいいとのこと。具体的には30分〜1時間で10分が基準らしい。PCメガネをつけてたり、目に負担のかからない状況であれば、持続時間は伸びる傾向にあるようだ。

とはいえ最高でも1時間に1回は休憩したいもの。スマホの方が至近距離かつ、画面が小さいので持続時間は短くなるかも。




目薬をさす

メガネでもコンタクトでも目薬はどこでもさせるので、目への水分補給には最適。
ネットで人気のものを探したら

  • 1位ソフトサンティア
  • 2位ロートクール
  • 3位マイティアフレッシュ

*参考「NAVERまとめ

が最も人気があるようだ。ソフトサンティアはコンタクトのピントを合わせる成分が最大量入っているため、コンタクト用の目薬では一番だと思われます。

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Amazonソフトサンティア 5mL×4

目の疲労には水分が結構関係してるので、目薬はかなり効果的。ネットで買うのもりだけど、眼科に行くチャンスがあるなら、医者がすすめるものを使って見るのもありですね。





アフターケア



ホットアイマスクをのせる

ホットアイマスクと言って、目の上に載せて目を温め、疲労をとるマスクが人気だ。Amazonではあずきのチカラが最も人気がある。
メリットは200回連続で使えるので、コスパがメッチャいい。使い方も電子レンジで温めるだけなので、すぐにできる。

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Amazonあずきのチカラ



デメリットは特にないが、強いて言うなら「載せた時のフィット感が無いこと」だろうか。軽量で水分が少ないので、お湯で湿らしたタオルほどのフィット感は望めないだろう。しかし効果のほどは保証できる。

ちなみに目にのせるて気持ちいい部分のランキングは

  • 1位 まぶたの上
  • 2位 目頭
  • 3位 眉毛の下と目の間


の順になっている。やはり「まぶたの上に載せると目が回復した」という意見が70%を超えている。前述したように、最近ではホットアイマスクが手頃に手に入り、メッチャコスパがいいのでぜひ活用したい。




3D視力回復アプリを使う

3D視力回復

3D視力回復

  • koikoi.biz
  • ヘルスケア/フィットネス
  • ¥120

視力回復アプリは結構でているが、一番レビューが高く効果があると絶賛されているのが「3D視力回復」だ。
これは3Dステレオグラムという、ぱっと見では立体に見えない画像を立体が見えるように視力を矯正する。

それで普段使わない脳の筋力を活用させ、視力を矯正させる。使用頻度は毎日、一日2、3回使うことだ。自分は試して1ヶ月になるが、朝起きた時に確かに視力が回復してる感はある。

レビューがとても高く、科学的にも合理性がありそうなので効果の程は間違いないだろう。視力のアフターケアとしてオススメできる。




視力回復効果を持つブルーベリーをとる

視力回復効果を持つ食品はいろいろあるが、一番身近なのはブルーベリーだ。

ブルーベリーに含まれるアントシアニンという成分が、目の網膜のロドブシンの再合成を活発化させる。つまりブルーベリーには目の疲れを回復させる、体の機能を促進させる効果がある。

ジャムやヨーグルトでとると、パンと一緒に食べられるし、ヨーグルトだとデザートにもオススメ。

Amazonで人気なのはブルーベリーエキスというのがあった。30日分や90日分などがあり、面倒くさくても毎日とれる。個人的にはこちらの方がオススメだ。

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AmazonDHC ブルーベリーエキス




睡眠をタップリとる

人間は体の性質上、日中に最も活動できるようになっており、夜になるとその能力が弱くなる。目も同じ働きがある。例えば、夜中まで明るい照明を浴びたり、液晶画面を見たりしていると、眼精疲労の悪化になる。つまり夜更かしや、睡眠不足は目に悪いのだ。


眼精疲労を和らげるためには、しっかりとした睡眠をとることが何よりも大事だ。生活リズムがしっかりすると人間の性質上、目もぱっちり開くようになっている。


この人間の活動の元となるのは”自律神経質”と呼ばれるが、この自律神経バランスを整えることは目の疲労をためない大事な要因だ。目の疲労をためない、回復力を高めるには自律神経のバランスをとるために十分な睡眠をとろう。


目の体操で視力回復

news.kirei-navi.com

この方法で実際に視力が0.5から1.5まで回復する。はてなブックマークにもエントリーされている記事。
簡単にまとめると目のトレーニング法は以下の通り
目を強くつぶり10秒上を見る

目を強くつぶり下・右・左と10秒繰り返す

指の先端を目で追う運動 (顔は動かさない)

自分で行う場合

∞の字を3回指で描き目で追う

指を奥から手前へ3回動かして目を追う

なにやらメジャーリーグでも行なっているらしく、その効果は毎日継続すると効果はあるかはわからない。けど視力が上がる様子は動画で確認できる。




今回はパソコン作業やスマホをいじるのが多くなってきたので、目のケア方法をまとめてみた。どれも実践すると効果的なものばかりなのでオススメです。

転売・物販のネット副業でまともに月5万稼ぐためのポイント、収入アップ方法まとめ

転売は数年前より新規参入者が増えて、稼ぐのが難しくなっている。初心者がいきなり参入してもそれなりにコストをかけなければ、稼ぐことはできない。
公開されているノウハウは抽象化されていて、ネット上の情報だけで稼ぐことは難しい。今回は、月5万程度を現実的に稼ぐためのポイントを具体例も混ぜながら書こうと思う。

目次
・物販ビジネスは「パイの奪い合い」であることを意識した戦略
・収入アップのポイント

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物販ビジネスは「パイの奪い合い」であることを意識した戦略



物販ビジネスの本質は「安く仕入れ、高く売る」とか言われてきたが、もうちょっと具体的に言うと「安いものを『他の人よりも早く仕入れて』、高くて売る」ということになる。

つまり「安いものは限られているので、他の人がそれを見つける前に仕入れて取ってしまおう」ということになる。転売や物販は品物を独占できない限り「パイの奪い合い」がビジネスモデルの基本になる。それを踏まえた上で
▶︎物販ビジネスで稼ぐ具体例(海外、国内)

▶︎差別化のポイント
を書こうと思う。



海外から安いものを早く仕入れる

海外だとおなじみの仕入先はebayだろう。そこでなるべく安い商品を「早く」仕入れる方法が転売や物販ビジネスのいい定番だと思う。
例えば昔、オークファンプロというサーチサービスを利用したとき、扱ってた商品に「コールマンランタン」というのがある。
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日本のヤフオクでは2万5千〜3万くらいで落札される。それがebayでは1万円台で仕入れられる。

油をさす赤色と緑色のコールマンランタンが人気。昔は参入者が少なかったが、今ではかなりコールマンランタンの存在を知ったバイヤーがこぞってebayのランタンを落札しにくるのだ。

とはいっても参入者が増えても結局は「安く仕入れるチャンスが減っただけ」で安く仕入れることはできる。要はそのチャンスが少なくなっただけだ。毎日の頻度でebayをチェックすればチャンスは必ずある。

コールマンランタンは1週間で20品くらい取引される。その中で1万円台で仕入れられるのは3品くらいだった。頻繁にebayでサーチして機会を逃さなければ、必ず安く仕入れることはできるということだ。


コールマンの通常の落札値が2万円台まで高騰した今でも、たまに1万円台で入手できる機会も多い。その機会を狙ってコールマンを他の人よりも早く仕入れれば、必ず安く仕入れられる。

出品数が多い品とか、多少、知識がないと値打ちがあるものが見分けられない品なら、ライバルが増えても問題ない。コールマンだって専門知識がないと人気の品はわからない。ライバルが増えたら仕入れのチャンスは減るかもしれないが、必ず安く仕入れることはできる。

このパイの奪い合いをどれだけ増やせるかが物販ビジネスの売上につながる。昔、今を問わず物販ビジネスのビジネスモデルはこうした「パイの奪い合い」であることは変わりない。


パイの奪い合いをしたくない場合は、独自のルートを開拓するとか、店とかと直接契約するなど手段は限られるし、その分手間も増える。パイの奪い合いを制する方が、物販のはじめの一歩として一番現実的な手段だ。



国内でも同じ

国内でも同じライバルは増えるが同じことだ。オークションじゃなくても、秋葉原の激安店だとオークションよりはるかに安い品が揃ってる。例えばCANONの一眼レフEOSとかは人気のタイプだけど、オークションでは中古で5万円台で落札されている。

秋葉原だとジャンク品は2〜3万で手に入ることもあるはず。少なくとも秋葉原は安い品が出回っているので、オークションよりも安く手に入る。

エルミタージュ秋葉原ーアキバ価格表

秋葉原で仕入れて、オークションで飛ばすだけでも結構、物販ビジネスとして形にはなるだろう。まあ、オークションだとイタズラ入札とか手数料とかで引かれるので、なかなか思うように売上をコントロールできないのが現実だけど。


やっぱり国内でも、他の人がする前にどれだけ早くするかということがポイントになる。結局は海外だろうと、国内だろうとパイの奪い合いということを念頭において物販ビジネスをした方がいいことは間違いない。その方が何をすべきかも明確になってくるからだ。




差別化のポイント:知識レベルで差をつけろ

パイの奪い合いというビジネスモデルで、他人と差をつけやすい点は「知識レベル」だ。つまり「どれだけその商品の専門家になれるか」ということ。


例えば、NIKE air jordan7(ナイキのエアージョーダン7)はエアージョーダンの中でも人気が高い。
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ebayだとこれが結構中古で出回っている。しかしエアージョーダンはサイズとかでユーザーのニーズと違うし、値段も変わる。また偽者が多いためなかなか初心者は手をつけづらい。


そこで重要なのは「知識の豊富さ」だ。例えば

  • エアージョーダンを扱う出品者の特徴を見抜く
  • 危険な品は回避する
  • サイズによる値段とか人気の度合いがわかる

など、売り上げに直結する知識は仕入れのときにガチで有利になる。

自分もそうだったが新規参入者は素人が多いので、なかなか品の”目利き”ができない。知識レベルをつけたり、一度や二度以上同じ商品を扱った経験を持つことは他人との差別化になる。

商品を扱ってると、他人が知らないパターンの売り方が見つかることもある。単純なパイの奪い合いの物販ビジネスで優位に立ちたいなら、商品の専門知識を身につけよう。





収入アップのポイント


物販ビジネスがパイの奪い合いなら、差別化する以外に収入アップのポイントはあるだろうか?単純に出来ることを挙げるなら
▶︎他人のアイデアに一工夫する

▶︎商品レパートリーを増やす

の2つがある。


他人のアイデアに一工夫する

他人のアイデアを参考にする方法はいくらでもある。オークションの出品者からアイデアを盗むこともできるし、本のアイデアに一工夫することもできる。

一番オススメなのはレビューの高い、物販の副業本のアイデアを自分なりにアレンジすることだ。本の通りやっても稼げない。なぜなら、著者は本当に有益な情報の”真に”重要な部分には、触れないのがお約束だからだ。

例えばオススメは確実に稼げる ヤフオク! 副業入門が、結構いろんなテクニックが載っている。




このアイデアに一工夫する良い例を挙げてみる。
輸入品を仕入れる際に「wholesale」と言う単語でGoogle検索する方法がある。「wholesale=大量販売」という意味で「wholesale」と検索表示される店から安く仕入れることが出来る。

このアイデアに一工夫して「wholesale」を中国語に変換して「批发」と入力し、品物名と一緒に検索すると、安売りの店がズラッと出てくる。
中国は安値で品物が手に入りやすいので、偽物が少ないライフハック系の品ならかなり安く、しかも簡単に手に入れることができる。中国語は日本人には難しく参入障壁が高いことから、差別化にもオススメだ。




イデアを活用しない悪い例でいうなら、タオバオとかネット上に掲載されてる「人気の中国サイト」を使って仕入れるのはよくない。大抵そういう品はほとんど日本でも同じ値段だし、誰でも仕入れられるからビジネスにならない。

または「働かずに年収333万円を手に入れて「幸せ」に暮らそう!」というマイナーな本からも学べるテクニックがあるのでオススメできる。


要はマネばかりしないで自分の頭で考えない人は、物販でもなんでも稼ぐのは難しいだろう。情報が出回ってる時点でその情報はすでに飽和してると思っていい。なんとか考えて考えて、自分にしかしらない方法を見つけよう。




商品レパートリーを増やす

物販ビジネスがパイの奪い合いである以上、1つの商品ばかりでは売り上げに限界がくる。そこで収入アップの方法として「扱う商品のレパートリーを増やす」というのがある。

”増やす”といっても、ライフハックやブランド分野など”漠然と増やす”わけではない。「これ1品なら自分は売上をあげることができる」という成功パターンを2品、3品と増やすということだ。

例えばさっき例に出したNIKEのエアージョーダン。あれでいえばNIKEのエアージョーダン7のサイズ28cmをebayから仕入れてヤフオクで売る」という風に、できれば「売り方」までかなり詳細に内容を限定しよう。

つまり成功パターンだ。「自分はこの商品をどう売れば利益が出るのか」というパターンをいくつも持っていれば失敗の可能性も減るし、間違いなく売上は上がる。

ちなみに自分は7商品で売り方のパターンを10通りほど持っている。この成功パターンにそって
仕入れる→売る
を繰り返すだけだ。

成功パターンは試行錯誤から生まれることも多く、誰も知らないことがほとんど。なので、参入障壁も高く利益率も高いし、真似されない。見つけるのは大変だが、物販で売上をあげてる人は、自分なりの成功パターンを確立した上で、それを増やしているケースが圧倒的だ。

なのでこれだ!といえる自分なりの成功パターンを増やそう。成功パターンが増えるに従って自然と売上は上がる。



今回は転売や物販ビジネスで稼ぐためのポイントをまとめてきた。最近では新規参入者は稼ぐのが難しくなってきているのが現実だ。なので稼ぐためにはそれなりに考えて行動する必要がある。

アウトプット・インプット量をブログで増やせば、フリーランスの生活は確実に豊かになる理由

フリーランスブロガー、またはプロブロガーという肩書きを名乗る人がいるが、ブログ目的でフリーランスになったり、独立することは絶対にオススメしない。
実は、翻訳とかWEBデザイナーとか「真っ当なフリーランス」になってブログを活用し、インプットとアウトプット量を増やした方が、プロブロガー達よりも生活は豊かになる。
今回はブログ以外に本業を持つ「真っ当なフリーランス」が、ブログを使ってアウトプットしたり、インプットすることで、生活が格段に豊かになる理由を書いていこうと思う。

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インプット量を増せば収入が上がりやすい

インプット量を増やす方法として一般的な方法は「読書量を増やす」ことだ。統計では読書量と年収の多さは、比例関係にあることがわかっている。
2009年の日経新聞での調査

年収800万円以上の人は本代(月額購入費)は2,910円

400-800万円:2,557円

400万未満:1,914円であり、

読書量は年収に正比例する。

しかし、本を探すといってもなかなか良書に出会える確率は低い。自分も大抵、いい本は他人から教えてもらったり、ネット上の情報をたどって行き着くことが多いからだ。
つまり情報収集したり、サイトをあちこち回ったりして、見つけることがほとんどだ。しかし、ブログを使えば、自然とこうした情報収集が習慣化する。

このことから確信して言えるんだけど、ブログ記事を書こうとすると、書かない人より格段にインプット量は増える。そしてインプットした知識をなんかしらの形で記事にすることで、アウトプット量も増える。

雑記型でも、専門的なブログでもインプットとアウトプットの量は格段に増えるのだ。そしてそれが日常生活にプラスになることは間違いない。
自分は翻訳や転売のことをネタに記事を書いていたが、かなり技術的に進歩したり、新しい収入アップ方法に気づけた。結果として収入は一年前と違って伸びた。

ブログ記事にした内容がもとになり、何かしらの形でリアルの生活にプラスになってくれる。年収が増えるという確実な保障はないが、年収を増やすには何らかの形でインプット量を増やすしかない。

「あなたがフリーランスなら」とは限定しないが、ブログを書くことでインプット量とアウトプット量を増やすと、年収が上がったり、何かしらの形で確実に生活が豊かになる。




ブログが他人と違う生活を送る起爆剤になる

フリーランスブロガーになろうとする人に対して最近は否定的な意見が増えたが、まだ少なからずなろとする人はいるだろう。

こうしたブログをメインに生活する人たちは、他人と違った生活を送ることが大切になってくる。例えば、ニュース記事や、店のレビュー記事はメディアが独占状態だ。このメディアに太刀打ちするような記事を生み出さなければならない

例えばヨッピー氏のように体をはった生活をしないと、ライターとして頭一つ飛び抜けることは難しい。

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電車内での緊縛プレイに世界で初めて成功したヨッピー氏


ブロガーも全く同じだ。ブロガーは他の人とは違うライフスタイルを送ることが必須になってきてる。なぜなら、それが記事の質に面白みや、個性に直結するからだ。

そしてそれが他人との差別化になる。ブログを本業としないフリーランスにとっても、他の人と違うことをすることがいかに大切かはわかる。ヨッピーなどの変わったライターが人気を得ていることからわかるように、市場から見て「多彩な経験を持つということは価値がある」ということになる。フリーランスも例外ではない。

そこで、他人と違うことをするための起爆剤となるのがブログだ。ブログを書こうとするとネタが命となってくるため、必然的に行動しなけば記事が書けない。

自分はなるべく良質なコンテンツを書くことを意識しているが、これだけでかなり日常生活が変わってきた。読む漫画も増えたし、読書量や趣味の範囲、考え方まで変わった。

ブログ記事を習慣にすることで、あなたの生活はフツーに毎日を送るよりも格段に違ってくる。特にフリーランスの場合、そうした他人とは違う生活を送る起爆剤の役割をブログが果たしてくれるのだ。

だから、できるだけブログを書いた方が、書かないフリーランスよりも得だといえる



フリーランスとしてのアイデアを記事にすることで収益が上がる

フリーランスの生活は、なかなか他人には想像がつかないようなことが起きる。特に本業のアイデアとかに関しては、専門的なブログが書けるほどの知識やアイデアがたまってくる。

ブログが他人といかに違う記事を書けることが大事なのは述べた通りだが、フリーランスこそブログで自分の知識やアイデアを発信した方がいい。

その理由の1つはブログによる収益が大幅にアップする。自分は学生のときからブログを書いていたけど、フリーランスになってから記事の質がかなり変わった。

学生のときは、のほほんと過ごしていたから他人と違う知識や経験が仕入れられなかったからだろう。当然、PVやアフィリエイトの成約率なんてゴミ同然。ブログの収益なんて百円に行かなかった。

ブログ運営が悪いというのは間違いないが、フリーランスになってから生活が激変したことも無視できない。フリーランスになって他人と違う知識や経験を得られるようになったことがでかいのだ。


もちろんSEOの上位表示を狙ったり、もっとストラテジックな運営をすれば収益ももっと改善するだろう。これからも日常で得た知識や経験を記事にするつもりだ。


収益とかのブログ運営はアフィリエイターとかのやり方がいいとかあるんだろうけど、結局、ブログの収益に直接関わるのは自分の体験やアイデアを記事にして、それがどれだけ役に立ったり、面白いかだ。

収益を格段に上げるなら、変なサロンやnoteを買うよりも普段の生活を変える方が、もっと大事な気がする。もしフリーランスであるなら惜しみなく、アイデアや知識を記事にした方がいい。



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専門性が高ければ付き合いのチャンスができる

ブログを書くことで、リアルよりも多くの人にリーチできることは多い。

これは何も企業からの依頼という形だけではなく、ブログを書いてFacebookのユーザーが増えたり、ネット上の付き合いが増えて、リアルでの付き合いに発展したりといろいろだ。

一番わかりやすいのがyoutuberだ。チャンネル登録者数が増えれば、企業からの依頼が来るし、youtuber同士の付き合いも増える。
youtubeほどではないが、ブログにも似たような効果が期待できる。

ただPVが増えたからPRの依頼が来るとかがほとんどだが、中には読者同士のコンタクトでビジネスに発展した人もいる。

特に専門性の高いブログに依頼は結構発生する。アフィリエイト系の専門ブログにはウェブマーケティグの依頼がきたりするかもしれない。永江一石のようにブログをセルフブランディングに活用してる人もいる。

ブログでの人付き合いを増やしたければむしろ専門性の高いブログで、独自性の高いアイデアや考察系の記事を書いた方がいいはずだ。露出が高くなってくれば、より多くの人に認知されるし、そうした依頼も来やすくなる。

フリーランスだと家に閉じこもりきりになるので、ブログでの情報発信を積極的にすべきだ。するしないではリアルでリーチできる人の数が格段に多くなる。そうした付き合いは絶対に自分のビジネスや生活にプラスになる。




専門性が広がることであなたのニーズが高まる

ブログを書いているとネタのカテゴリーが自然と広がってくる。言うなれば、専門性が広がるのだ。

今は1つの専門性よりもいろんな専門性を持っていた方がニーズが高い。実際、このブログは「翻訳」「フリーランス」という検索ワードを中心に記事を作成しているし、上位表示が狙えるワードなら積極的にネタにするようにしている。


本業は翻訳なので、ブログをやらなければ翻訳ばっかりやっていることになる。しかし、ブログのおかげで専門的とまではいかなくても、いろんな分野に詳しくなった。


将来的に他の分野に詳しくなれば、その分野でも活躍できる可能性だってある。「多芸は身を助く」と言うけど、いろんな分野の専門家になっておくことは、この先食いっぱぐれる可能性も低くなる。なによりあなたの市場のニーズが高まるのだ。

ユーザーもどちらかというと専門家の書く記事の方が、読みたい傾向にあるだろうと思う。ブログの運営方法は人それぞれだが、専門性の高いブログの方が後々の効果はでかくなることは間違いない。


今回はフリーランスになってからブログ運営がかなり変わってきたので、いろいろ個人的な考えをまとめてみた。少なくともブログは活用次第では、あなたの生活を確実に豊かにしてくれるツールであることは間違いない。

これから医薬翻訳者になるには?年収、傾向、人気の分野等まとめ

翻訳者で医学薬学分野を目指す人が多くなっていると聞く。それは需要が安定しているし、高給だからだろう。けど、実際のところ医学翻訳者の年収とか傾向は、どんな風になっているのだろか?巷にはいい噂も悪い噂も流れている。そこでこの記事ではできるだけ客観的に医学翻訳者の年収とか傾向などの本音を語っていこうと思う。


目次
・医学翻訳者の平均年収
・医薬翻訳者で需要のある分野とは
・これからは日英翻訳ができる人が有利
・これからの医薬翻訳の傾向と対策

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医学翻訳者の平均年収


翻訳者の年収平均

翻訳者は産業翻訳という仕事が一番多い。原文の1ワードあたりいくらかで計算したとき、最も高給なのは「特許」と「医学」だ。参考資料日本翻訳ジャーナルを見ると翻訳者の年収は次のようになっている。

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「300万円未満」34.2%
「400万円未満」50.4%
「500万円未満」64.6%
「600万円未満」76.5%
「600万円以上」23.4%

つまり年収でいうと300万から400万円が最も平均的な値になる。600万円稼げたら翻訳者としていい成績を残している証拠でしょう。
サラリーマンの平均年収が30歳台で500万円ということを考えれば、翻訳者の方が高給をもらえる確率は高いことになる


最も年収を上げるためには翻訳の処理スピードを上げることだろう。ある程度の正確性を保ちながら、量をこなせる人に高い年収が保証される。



医薬翻訳者の単価は

翻訳者の単価はまちまちだ。できる人は一文字20円という話もあれば、初心者とかあまりスキルを持っていなければ、7〜10円なんてケースもある。


普通の分野(例えばITとか)と比べれば、医学翻訳者は単価は高い。平均をとれば、普通の分野が7〜10円であるのに対して医学分野は10〜15円。1000文字換算では3000円〜5000円の差が出てくる。

なんでこんなに差が出るのかというと普通に医学薬学は需要があり、専門性が高くて翻訳者が不足しているからだ。需要はあるのにできる人が少ないので高給になるという流れです。


特に和訳と英訳でもそれは顕著に現れる。基本的に英訳の翻訳者の方が不足しているので、単価も高い。最も単価を高くするには、医学薬学か特許分野の翻訳者になって、日英翻訳者(英訳)になることだろう。



ネット上の悪い噂は本当なのか

ネット上のブログやサイトを見ていると医学薬学は稼げないという人もいれば、稼いでいる人もいる。
「医学 翻訳 年収」でググった結果上位10サイトを比較した場合、稼げると肯定的な話をしているサイトは8サイトだった。


稼げないというのは腕がないか、翻訳会社の選択に失敗したケースが当てはまると思う。翻訳会社と契約できても、単価が安く設定されても仕事をホイホイ受け入れる「何でも屋」になると仕事量が増えても安いままだ。
翻訳者は営業力も大事なので、自分の能力を堅持しつつ、割りのいい取引をすることができれば、医学薬学翻訳で平均並みの年収に届かないのとはまずない。


医学薬学は需要が絶えないので、医学翻訳者で仕事ができる以上、稼げないというのは現実的に見ておかしな話だ。
ちなみに翻訳学校に通っていたときから聞いた噂の中で、稼げないと否定的な意見はネット上の一部のサイトでしか見たことがない。よってネット上の悪い噂はデマの確率が圧倒的に高い



年収アップのために重要な能力とは?

では年収アップに直結する能力とはなんのだろうか?それは翻訳スピードと正確性だ


翻訳スピードはまず第一に医学知識が多ければ多いほど早くこなせる。知っていることが多ければ、専門的なワードの翻訳にも時間がかからない。
第二にはツールをいかに使いこなせるかだ。


プロで資金があるならCATツールというツールを使っている。もちろん始めたばかりでお金がなくても、ワードマクロとか、エバーノート、電子辞書など投資費用が安く済む道具を、効率的に使いこなせば早くこなせる。


自分は最近ではまだ高価なツールが使えないため、エバーノートとスマホを併用することで、よりスマートに訳文を完成させることができるようになった。ここら辺のテクは翻訳力を鍛える本に詳しく書いてあるのでオススメしたい。

次は正確性だ。スピードが上がり、量が増えると正確性は必ず落ちる。それを一定ラインに保ちながら、量をこなすことが年収アップには欠かせない。いくらスピードが上がっても訳文がヘナチョコなら意味がないし。必ず一日おいてから見直すみたいな正確性を保つ能力は絶対に必要だ。


総括すれば、スピードと正確性が高くなればなるほど、年収も上がる。単価が高い分野なので、こなす量が上がれば給料も比例して上がる




医薬翻訳者で需要のある分野とは
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医学翻訳といっても分野は枝分かれしている。外科、副作用、医療機器、治験翻訳などがあるが、どの分野が特に重要視されるのだらろうか?

常に人気の分野は?

結構な数の医学分野を見てきたが、人気の高いのは医療機器、マニュアル、治験翻訳、副作用
が主にあげられる。


その中でも治験翻訳や副作用というのは常に翻訳会社で案件が発生する。治験というのは薬を世の中に出すために必要な試験のことだ。
特に薬を作れるほどの技術の高い国は限られているが、薬を作った国は海外にも販路拡大のため、売り込みをかける。

そのときに翻訳の需要が発生する。副作用も薬の効果に伴い発生したら報告義務があるので、毎日のように発生する。翻訳会社はそのパイを奪い合っている。

どの翻訳会社の翻訳者になるかは人それぞれだが、その会社の案件の中に、治験、副作用、医療機器などが入っていればその翻訳会社は仕事を結構くれるはずだ。


人気の高い分野の勉強はどうやるのか?

では人気の高い分野の勉強はする必要があるのか疑問がわくはずだ。正直に言えば、やりながら知識を蓄えていくのが最も効率的で無駄がない。どの分野をやるか必ずしもわからない中で、人気の分野だから勉強するというのは非効率。いざ、仕事をやるとしても別の分野だった場合、無駄になることがある。



それよりも仕事を受注したら、その分野が継続してくるような人気の高いものだったら、仕事のたび使えるサイトや用語を保存しておくのが一番いいだろう。ネットで調べものをしていると必ず使えるサイトに出会う。それをその都度、保存しておくだけで十分なはずだ。



分野別の勉強は仕事のたびに覚えるとして、医学分野特有の表現や、頻繁に登場する基礎単語の使い方を勉強した方が結果的に費用対効果は高くなる。

医学分野の勉強は下記の記事で紹介しているので、参考にしてもらればと思います。
trafalbad.hatenadiary.jp





これからは日英翻訳ができる人が有利


日英翻訳者は不足している

日英翻訳者は英日翻訳者(和訳)よりも数が少ない。それは”日本語を英語に直す”という作業が思ったほど経験がなく、ハードルが高いと感じてしまうことにあるかもしれない。

TOEICや学校教育では英作文という分野は限られているし、特段な勉強法が流通しているわけではない。また英語ネイティブでも日本語を完璧に理解できる人が少ない。結果的に日英翻訳者は需要があるのに常に不足しているのだ。



日英翻訳は単価が高い

需要が高いのに、できる人が少ないというのは=給料が高い
という答えが出てくる。プログラミングでも同じように、需要が高いのにできる人が少ないから自然と高給になる。
全体的に翻訳者の占める割合も英語を日本語にする英日翻訳者が圧倒的に多く、勉強法が出回っているのも英日翻訳だ。


英日翻訳がの原文1ワードあたり、10円が平均としても日英翻訳は3、4円高くなるだろう。日英翻訳の方が単価が高いという結果になる。これはかなりバカにならない差だ。
それなりに勉強も大変だが、日英翻訳は狙った方が確実に有利になる。



日英翻訳ができること他の翻訳者より有利

日英翻訳者が出来るということは、翻訳会社から見ても需要がある。


単価が高い上に、引く手数となれば、それが出来る翻訳者は確実に生き残れる。日英翻訳ができれば、英日翻訳もできるので、雇う側としては魅力的な存在だ。

つい最近も和訳の翻訳者は確保できてるので、「英訳の翻訳者のみ募集」という案件が結構あった。多くの雑誌でも見たけど、日英翻訳ができれば、他の翻訳者よりも高給で、かつ有利なことに変わりはないといえる。




これからの医薬翻訳の傾向と対策
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需要は安定しかし単価は下がる

医学分野の需要は景気に左右されることなく、こらからも安定することは間違いない。機械翻訳に置き換わることもないので、需要は問題ないことは変わらないはずだ。

しかし、翻訳会社の増加により単価は下がる傾向にある。翻訳を依頼する側も安いところに発注しようとするため、翻訳会社も単価を下げなければ依頼が来なくなっていると考えられる。

それに連動して翻訳者の単価は下がるだろう。とはいえそんなに大幅に下がることはないし、他の分野と比べて高給な状態は変わらないと思われる。


腕のいい翻訳者が高給である現実は変わらない

翻訳の問題は、新規参入者に仕事が行きにくいことだ。ヒエラルキーの頂点にいる熟練翻訳者ができない仕事が新規参入者に回ってくる。

翻訳者にへこへこせずに、対等な条件での取引ができるのは、実力がある翻訳者だけだ。
実力がなければ副業レベルもしくはそれ以下で終わってしまう。


翻訳者として名乗れるためには、バックグラウンドや実績、経験、訳文の完成度それらを総評して実力がある翻訳者は仕事があるし、高給であることことができるだろう。



医薬翻訳者として重視したいこと


初心者は実務の経験を重視しよう

これからの対策としていかに勉強したかよりも、実務、実際の仕事での経験を積もう。


TOEICや翻訳資格もあるが、翻訳会社側は実はそんなに重要視していない。納期を守れるか、こまめなコンタクト、コミニュケーション、翻訳がきちんと出来るかの方がはるかに大事だ。

それを示すためにはどれだけの経験や実績があるかだけ。例えば、
「実務歴3年」
というのが、一番経歴としてはメジャーなものになる。他にも案件をこなした数とかも重要な指標だ。


TQEとかの資格もあるっちゃあるけど、ぶっちゃけそんなに訳に立たない。仕事をもらう起爆剤ぐらいに思っておいた方が無難だろう。

重要なのは、1に経験2に経験だ。



テクニックを使いこなして翻訳スピードを上げる

一度仕事を受けると勉強時代とは比べものにならない量をこなさなければならなくなる。当然、求められるのは翻訳のスピードだ。

どうやってあげるのかというと
資金があるなら→CATツール(高価なツール)を使う

資金がないなら→辞書やスマホ(費用が安い)ツールを駆使する
の2つがある。やはりオススメなのは資金がなくても、安いツールを使いこなし、翻訳をする能力だと思う。プロになるほどスマホや電子辞書などはあまり使なくなる。特にエバーノートやアプリなんかは使っている人はごく一部だろう。


イデアを工夫して翻訳をこなせる人は、自然と高価なツールを使うときもオリジナリティのある使い方ができる。マニュアル通りにしかツールを使えない翻訳者はお世辞にも賢いとはいえない。ブログもそうだが、使い方次第で鬼に金棒だし、猫に小判にもなる。


誰も知らないツールを器用に使いこなせる能力の方が実は他の翻訳者よりも頭1つ飛び抜ける能力だと思っているし、結果的に翻訳スピードを上げるための一番の近道だ。



今回は医学翻訳者について年収、傾向、対策なんかをずらずら述べてきた。正直書きたいことが多すぎて、これでもかなり削った。各項目の詳細は別記事で丁寧に書こうと思う。

記事のネタ切れに困ったら?個人ブログが参考にしたい「ネタ探しの方法」をまとめてみた

最近、とあるブログ運営者がメディアを数人で運営し始めた。名前は言わないが、個人ブログで数百万の売り上げを上げているだけあって、どうせならメディアを運営してしまおうという運びだと思う。

GIGAZINEやTABILABOなど、企業レベルでマンパワーを投入してブログ記事を書く「メディア」から学べることも多い。その1つがネタの仕入れ方だ。今回は個人的に大手メディアをウォッチして調べたネタの探し方をまとめておこうと思う。

今回ネタ探しの参考にした「メディア」

個人ブログは良質コンテンツを主体としたブログ運営が主流だ。しかし、企業レベルでマンパワーを投入してくる「メディア型」のブログもある。その特徴は記事が良質でありながらも、かなりの更新頻度であることだ。

メディアの代表例であるGIGAZINEは外国のニュースを翻訳したり、社員が直接商品レビューをしたり、インタビュー記事を書いたりしていることで、圧倒的な読者数とアクセス数となっている。

GIGAZINEのアクセス数
2016年11月のページビュー:7930万(先月比259万減)
訪問数:2463万(先月比171万減)
11月に作成した記事数は400本。

メディア型ブログは企業レベルでのマンパワーがあってこそ成り立つビジネスだと言える。
しかしそこから個人ブログでも学べることがある。それがネタの仕入れ方だ。翻訳をして外国のニュースを日本に流すメディア、特定のカテゴリの内容を集中的に扱うメディアなど、特徴は様々だ。

本記事ではそうしたメディア型ブログを参考にネタをどのように仕入れているのか調査した。
対象にしたのは以下のメディアだ。

いずれも日本のメディアだが、毎回高頻度で質の高い記事を書いているので、ネタ探しのポイントとしてはかなり参考になると思う。




「メディア」から学ぶネタの探し方

店やガジェット系のレビュー

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この方法は「自分で足を運んで実際に体験し、そのレビューを書く」というもの。一度でもこういう系の記事を書いたならわかるが、驚くほど臨場感のある記事を書くことができる。例えばGIGAZINE食レポや、店のレポートが多い。

またヨッピーなどのライターは、かなり高コストでインタビュー系の記事を書いている。記事の質としては他の人が同じことをしない限り、他人に負けないだろう。

ネタとしては高コストになりがちなので、企業レベルのマンパワーがないと頻繁には更新できない。また、ネタが陳腐化しやすいので、現在の良質コンテンツ向けのSEO対策はできず、トレンド系の一過性の記事になりがちなのが難点だろう。


この問題をクリアするためにも、例えばアップル系ガジェットの紹介記事を多く書いているギズモード・ジャパンのように長い間ユーザーに役立つ記事のレビューを書くことが求められる。



最新のニュースを更新

このやり方はすでにヤフーやtogetterのような、大手メディアがすでに手を出している。現時点で、新たにこのフィールドに参戦しても大手に勝つことは容易ではない。


もしこのやり方をするなら、まだライバルの少ないカテゴリーで勝負するしかない。例えばギズモードジャパンはガジェット系に特化したメディアだし、TABILABOは人生関係のニュースを専門に記事を更新している。海外のニュースは言語的な問題もあり、日本でネタにするなら、国によってはまだまだブルーオーシャンな部分もある。


やはりすでにメディアが紹介したニュースを再び記事にするわけだから、なんかしらのオリジナリティを加えないと差別化はできない。つまり、特定のカテゴリーのニュースに特化したり、アイデア次第ではまだまだ参入の余地がある。



需要の高そうな本のレビュー

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これはHONZがとっているネタの仕入れ方。HONZは社員で本を持ち寄って、会議を行い、面白そうな本を紹介するスタイル、いわゆる「書評」というやつだ。特に本というのは出版数が多すぎて、ユーザーは自分が欲しい本に出会う確率は低い。


なので、むやみやたらと紹介するのではなく、本当にいいと思った本を紹介するのが定石になっている。HONZのように、初めから本のネタを書く目的で本を探すのもありだが、基本的に自分の経験とからめた本の方が紹介しやすい。説得力も増すし、コンテンツという意味では他の人が書けない内容になるからだ。


例えば最近では恋愛経験とからめた記事が参考になる。
www.ken10blog.com

ネタ目的で本を探すのもいいが、結果的に自身の体験に合った良書を紹介するスタイルの方がアフィリエイトやコンテンツの満足度としては高くなる。




youtubeで話題の動画から仕入れ

youtubeはyoutuberだけの聖地ではない。収益以外の目的で需要の高い動画をUPする人もいる。例えば、NASAは明らかに収益目的ではないが、宇宙のような誰でも興味があるけど知識がないととっつきにくい分野のかなり需要の高いライブ動画を頻繁に上げている。

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またシュレディンガーの猫をわかりやすく解説した動画をネタにした記事もある。むしろブログのような「文字媒体で伝えた方がユーザーの需要が高い動画」も存在する。
そういった動画を探して、ネタにするだけでかなりのネタになる。まとめ系の記事でキーワードを絡めるだけでSEO対策も狙えるだろう。


You tubeのサービス「YouTube Trends Map」では人気のyoutube動画を常に更新している。メディアではGIGAZINEはこれを翻訳してネタ記事を書いている。動画を紹介する”隠れサイト”は、英語圏だけでなく、中国やフランスなどにもたくさんある。そうしたサイトで紹介される動画をネタにするのも十分な手段だ。




カテゴリを決めて外国のニュースサイトの情報を翻訳する

ほぼ現在のメディアの多くは海外のニュースネタを翻訳して、日本に流している。日本人は英語が苦手な人が多いので、英語系のニュースは能動的に仕入れないと見れない。そこをついて、海外のニュースサイトをネタにする企業が増えた。


言語的な問題で言えば、英語系のニュースが中心になるだろう。マニアックな言語や地域のニュースならまだまだ人が気づいていないものもあるはずだ。例えば、GIGAZINEはIT系のニュースを中心に、ほぼあらゆる手をつくして海外の面白いニュースを仕入れている。またTABILABOで言えば、「人生、旅」の分野で頻繁に海外のニュースをほぼ丸写しで流している。


上のメディアがこの方法で人気を得ている限り、特定のカテゴリーでマニアックかつ需要のあるニュースをネタにすれば、丸写しで流すだけで頭1つ飛び抜けることができる。
基本的に外国で人気があるなら日本でも需要があるので、海外のニュースサイトを翻訳してネタにするやり方は当分は使える方法だと言える。




instagramで話題のハッシュタグの情報をネタにする

instagramのユーザー数は年々伸びてきて、投稿する写真も自分をアピールする系のものが増えてきた。そのinstagramで検索ワードに当たるハッシュタグ(#)をたどって話題の写真を探せば、それだけでネタ探しになる。


メディアではTABILABOがこの方法を結構使ってネタ記事を書いている。

例えば「#great、#awsome、#wonderful」などのキーワードを入れれば、世界中の注目写真写真が出てくる。

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普通に「#キーワード」で関連写真が表示される。日本の写真はほとんど出回っているので、英語や中国語などいろんな言語で探してみると世界中の”隠れたネタ”が見つかる。



iTunesで話題のアプリをネタにする

iTunesでは話題のアプリが毎日のように紹介されている。全てのアプリをユーザーが網羅できるわけではないので、それをまとめてあげるだけで十分なネタになる。メディアでいえばApp bankなどがいい例だろう。


個人でも「自身の体験×アプリ」でかなりオリジナルな記事が書ける。自分の経験次第では、ユーザーも気づかないようなテクニックが生まれたりするので、iTunesを定期的にチェックして、興味があるアプリは使ってみるとネタに困らない。



自分の体験をネタにする

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ブログの最大のネタの仕入れ方ともいえる方法だ。自身の体験でユーザーが欲しがりそうな情報をまとめて記事にする。
個人でやるにはやはり限界がある。

一人一人の体験に基づくコンテンツは有限だからだ。ただマンパワーを高めれば、この手のコンテンツは尽きない。

例えば、LIGはサラリーマンブロガーが集まって記事を書くメディアだが、ユーザーが欲しい情報が詰まっており非常に需要が高い。

LIGのようにマンパワーを投入しなければ、更新頻度を保ったまま、長期的に続けるのは困難だろう。個人としては質問サイトを利用するのが定石だ。


例えば、ヤフー知恵袋などまだまだブログ記事にされていない需要の高いネタも存在する。そこでユーザーが相談しているネタをまとめて、自分の経験記事にしてしまうのもネズミ講的ではあるが、ネタの仕入れ方としては上出来だと言えるだろう。

やはり質問サイトなどでユーザーが欲しい情報を探し、それに沿ったオリジナリティの高い記事を作成するのがコンテンツの満足度を高める点では重要だと思う。



amazonで面白いネタ商品をまとめる

amazonは比較的個性的な商品を多く扱っている場合が多い。ユーザーが目にしないような商品もゴロゴロしている。それをまとめてることでコンテンツの質も高く、成約率も高いアフィリエイト記事を作れる。


例えば、電気ショックをまとめたこの記事なんかは結構、成約してくれている。amazon商品をまとめてみるのは手間がかかるが、結構割りにあった方法だ。
trafalbad.hatenadiary.jp




雑誌やメルマガを購読して使えそうなネタを仕入れ

できるだけ有料の雑誌やメルマガを購読するのがいい。ハズレに当たるケースも多いが、当たれば、ネットには出回らないクローズドな情報が手に入る。
特にメルマガはまぐまぐあたりが大手だが、基本的には雑誌の購読をオススメする。

例えばBRUTUSとかは雑誌としてはネット上に流れていない情報が豊富に載っている。

特にbrutusなら、ネタ自体に採用できるほど質の高い情報も毎月載っている。これだ!という雑誌が決まって、毎月購読するようになれば、ネタが常に手に入る状況ができる。



ネット上で話題のサービスを使ってみる

ネット上には常に新しいサービスが登場している。その中でも特に需要の高そうなサービスを実際に使ってみてレビューするのだ。
例えばGIGAZINEのこちらの記事。
gigazine.net


ネット上のサービス「formrun」のレビューを書いている。「formrun」は新しいサービスとしてはユーザーの需要も割とありそうなサービスだ。はやるかどうかは別として、注目を浴びそうなサービスをいち早く使いレビューするやり方もある。


こういうサービスは必ず企業がリリースを宣言するため、そうした情報を欠かさずチェックすることが必要になる。ニュースをチェックしてそれをただ流すのではなく、できるだけレビューやオリジナリティを出した記事を書くことが求められる。





今回はメディアを参考にネタ探しのコツや方法を紹介してきた。メディアはマンパワーを投入しているので、個人ブログが参考にできるところは限られてくる。しかしネタ探しのテクなど汎用性の高いものは充分参考にできるだろう。
今回は個人的な興味でそういったネタ探しのテクをまとめてみた。