双対問題
不等式制約つきの、凸最適問題における、双対問題の話です。身近なところでは、SVM（Support Vector Machine）に登場します。
以下のノーテーションは、「言語処理のための機械学習入門」から取りました。18ページのあたり。最近お世話になっている本です。
関数f(x)を最大化する問題を考えます。ただし、
g(x) ≧ 0 --- (1)
という制約があるとします。このとき、ラグランジュ関数を、
L(x, λ) = f(x) + λg(x) --- (2)
とすると、最適解(x*, λ*)は、以下の式を満たします。
L(x, λ*) ≦ L(x*, λ*) ≦ L(x*, λ) --- (3)
つまり、点(x*, λ*)は、関数Lの鞍点、というわけです。
でも、この証明って、なにかよくわかりません。論理は追えますが、納得感がいまいちです。ポイントは、
λg(x) = 0 --- (4)
という、いわゆるKKT条件ですね。これが理解できるかどうか、です。
以下のノーテーションは、「言語処理のための機械学習入門」から取りました。18ページのあたり。最近お世話になっている本です。
関数f(x)を最大化する問題を考えます。ただし、
g(x) ≧ 0 --- (1)
という制約があるとします。このとき、ラグランジュ関数を、
L(x, λ) = f(x) + λg(x) --- (2)
とすると、最適解(x*, λ*)は、以下の式を満たします。
L(x, λ*) ≦ L(x*, λ*) ≦ L(x*, λ) --- (3)
つまり、点(x*, λ*)は、関数Lの鞍点、というわけです。
でも、この証明って、なにかよくわかりません。論理は追えますが、納得感がいまいちです。ポイントは、
λg(x) = 0 --- (4)
という、いわゆるKKT条件ですね。これが理解できるかどうか、です。
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4Kは3Dを置き換えない (4)
相変わらず、4Kまたは8Kだと（つまり解像度が高いと）、立体（3D）に見える、という主張をお聞きします。しかも、その道の方がそのようにおっしゃるのが、ちょっとびっくり。
解像度がどんなに高くても、単眼である以上、厳密な意味での奥行き情報はありません。立体的に見えるというのは、映像がこれまで見たことのあるものだからです。たとえば風景などです。風景は単眼でも立体的に見えて、それが解像度が高いと（このとき必然的に画面サイズは大きい）、より立体的に見える。
風景というのは、遠方にありますから、視差情報はほとんど使いません。なので、解像度が高ければ（しかも大画面であれば）、実世界で見たものが、ほとんど再現されるわけです。なので、立体に見える。むむ、同じことを言っている...でも、ここはしつこく言いたい！
逆に言えば、これまで見たことのないもの（たとえば、数値流体の可視化）であれば、4Kでも8Kでも、立体には「決して」見えません。何かのコンテンツでお試しあれ。
解像度がどんなに高くても、単眼である以上、厳密な意味での奥行き情報はありません。立体的に見えるというのは、映像がこれまで見たことのあるものだからです。たとえば風景などです。風景は単眼でも立体的に見えて、それが解像度が高いと（このとき必然的に画面サイズは大きい）、より立体的に見える。
風景というのは、遠方にありますから、視差情報はほとんど使いません。なので、解像度が高ければ（しかも大画面であれば）、実世界で見たものが、ほとんど再現されるわけです。なので、立体に見える。むむ、同じことを言っている...でも、ここはしつこく言いたい！
逆に言えば、これまで見たことのないもの（たとえば、数値流体の可視化）であれば、4Kでも8Kでも、立体には「決して」見えません。何かのコンテンツでお試しあれ。
言語処理のための機械学習入門 (2)
「言語処理のための機械学習入門」、1章をかなり丁寧に読みました。機械学習に必要な数学がまとめられていて、非常に参考になります。この章が全体の1/3を占めます。
章末問題も充実していて、全てに詳しい解説が付いているので、これもグッド。
ところで、1章の章末問題【14】です。最大事後確率推定（MAP推定）の問題なのですが、設定がかなり変わっていて、最初はどうやって解くのかわかりませんでした。考えたのですがわからず、解答を見てみました。
むむ、解答自体は明快なのですが、これは果たして、MAP推定なんでしょうか？私には違和感がありますが、同書をお持ちの方、いかがでしょうか？
気になったので、出版社サイトの正誤表に記載されている著者のメルアドに、質問を投げてみました。すると、すぐに非常に丁寧な回答をいただきました。内容については、文面は理解しましたが、少し検討中です。いずれにせよ、この場を借りまして、お礼申し上げます。
章末問題も充実していて、全てに詳しい解説が付いているので、これもグッド。
ところで、1章の章末問題【14】です。最大事後確率推定（MAP推定）の問題なのですが、設定がかなり変わっていて、最初はどうやって解くのかわかりませんでした。考えたのですがわからず、解答を見てみました。
むむ、解答自体は明快なのですが、これは果たして、MAP推定なんでしょうか？私には違和感がありますが、同書をお持ちの方、いかがでしょうか？
気になったので、出版社サイトの正誤表に記載されている著者のメルアドに、質問を投げてみました。すると、すぐに非常に丁寧な回答をいただきました。内容については、文面は理解しましたが、少し検討中です。いずれにせよ、この場を借りまして、お礼申し上げます。
外積の計算
Feynmanの'Quantum Mechanics and Path Integrals'、第9章'Quantum Electrodynamics'を読んでいました。もちろん読めていません。パラパラめくっている。
ここに、ベクトルの外積を2つ組み合わせた式がでていました。具体的には、
∇×（∇×A） = ∇(∇･A) - ∇2A --- (1)
という式です。よく出てくるヤツですが、さて、これを証明したい（同書では、証明なしに、当たり前に使っている）。
∇は演算子ですが、通常のベクトルのように扱えるので、そのようにいたします。まず、∇が正規化されているとします。つまり、
|∇| = 1 --- (2)
すると、式(1)の左辺は、∇とAで張られる平面上のベクトルであり、大きさは|A|sinθです（ただしθは∇とAのなす角度）。では方向は、というと、
A - ∇(∇･A) --- (3)
の反対向きです（大きさはあっている）。これを式で表すと、
∇×（∇×A） = ∇(∇･A) - A --- (4)
となります。でも、式(4)は、式(2)が前提となっています。この前提をとるためには、
(1/∇2)∇×(∇×A) = (1/∇2)∇(∇･A) - A --- (5)
とすればよいです。式(5)の両辺に、∇2を掛けると、式(1)が得られました！
ここに、ベクトルの外積を2つ組み合わせた式がでていました。具体的には、
∇×（∇×A） = ∇(∇･A) - ∇2A --- (1)
という式です。よく出てくるヤツですが、さて、これを証明したい（同書では、証明なしに、当たり前に使っている）。
∇は演算子ですが、通常のベクトルのように扱えるので、そのようにいたします。まず、∇が正規化されているとします。つまり、
|∇| = 1 --- (2)
すると、式(1)の左辺は、∇とAで張られる平面上のベクトルであり、大きさは|A|sinθです（ただしθは∇とAのなす角度）。では方向は、というと、
A - ∇(∇･A) --- (3)
の反対向きです（大きさはあっている）。これを式で表すと、
∇×（∇×A） = ∇(∇･A) - A --- (4)
となります。でも、式(4)は、式(2)が前提となっています。この前提をとるためには、
(1/∇2)∇×(∇×A) = (1/∇2)∇(∇･A) - A --- (5)
とすればよいです。式(5)の両辺に、∇2を掛けると、式(1)が得られました！
Quantum Mechanics and Path Integrals
Light Fieldを理解しようとすると、光学の知識が必要となりますね。
私が持っている知識は、せいぜいが幾何光学までですが、Light Fieldは幾何光学なので、これでよいといえばよい。でも、もう少し勉強したい。
まじめにやるのであれば、量子論から入るべきだと思います。でも、それだといつ終わるかわからない（たぶん生涯終わらない）...
そうしたところに、少し前に購入した、Feynmanの、"Quantum Mechanics and Path Integrals"という本を思い出しました。オリジナルは1965年刊行です（同年、Feynmanはノーベル物理学賞を受賞）。ただ、many typosということで、Styerという人が頑張って、たくさんの（more than 879）修正を行い、その労作が、40年後の2005年に刊行されました。これがEmended Editionです。それがさらに、Doverから2010年に発売されるに至りました。このような経緯ですから、たいへん価値が高い書物なのですが、購入価格が二千円強。安すぎる！
最初くらいは、なんとか読めそうです。
私が持っている知識は、せいぜいが幾何光学までですが、Light Fieldは幾何光学なので、これでよいといえばよい。でも、もう少し勉強したい。
まじめにやるのであれば、量子論から入るべきだと思います。でも、それだといつ終わるかわからない（たぶん生涯終わらない）...
そうしたところに、少し前に購入した、Feynmanの、"Quantum Mechanics and Path Integrals"という本を思い出しました。オリジナルは1965年刊行です（同年、Feynmanはノーベル物理学賞を受賞）。ただ、many typosということで、Styerという人が頑張って、たくさんの（more than 879）修正を行い、その労作が、40年後の2005年に刊行されました。これがEmended Editionです。それがさらに、Doverから2010年に発売されるに至りました。このような経緯ですから、たいへん価値が高い書物なのですが、購入価格が二千円強。安すぎる！
最初くらいは、なんとか読めそうです。
ある確率の問題 (6)
2016年8月22日付け、朝日新聞朝刊2ページに、今回のリオ五輪で柔道がメダルを12個も獲れた理由として、「データ主義の徹底」があげられていました。
これは面白そうなので、どれどれとみてみました。すると、「先に指導を取った試合は7割勝つ」とのデータ分析結果から、積極的な攻めの姿勢を促した、とのことでした。
相手が指導を受けると、当然、判定上は有利になりますから、勝率は上がることが期待されます。なので、上記の主張自体はもっともらしいです。
でも、確率の話としては、なにかおかしくないですか？この主張に合理性があることを示すには、この条件付き確率の排他的条件、つまり、先に指導を取られた（＝つまり自分が指導を受けた）場合の勝率を計算しなければならないはずです。そして、この勝率が7割を下回る場合に、上記の主張に合理性があります。逆に、この確率が7割を超えるのであれば（ありえないとは思いますが）、自分が先に指導を受けたほうがよい、ということになります。
これは面白そうなので、どれどれとみてみました。すると、「先に指導を取った試合は7割勝つ」とのデータ分析結果から、積極的な攻めの姿勢を促した、とのことでした。
相手が指導を受けると、当然、判定上は有利になりますから、勝率は上がることが期待されます。なので、上記の主張自体はもっともらしいです。
でも、確率の話としては、なにかおかしくないですか？この主張に合理性があることを示すには、この条件付き確率の排他的条件、つまり、先に指導を取られた（＝つまり自分が指導を受けた）場合の勝率を計算しなければならないはずです。そして、この勝率が7割を下回る場合に、上記の主張に合理性があります。逆に、この確率が7割を超えるのであれば（ありえないとは思いますが）、自分が先に指導を受けたほうがよい、ということになります。
Ten Lectures on Statistical and Structural Pattern Recognition
金谷健一先生「これなら分かる最適化数学（2005）」に参考文献としてあげられていた、
- Ten Lectures on Statistical and Structural Pattern Recognition, 2002.
ですが、amazon.comより到着いたしました。
著者はウクライナとチェコの方。原書はチェコ語で、これは英語訳です。
東欧は科学の隠れた宝庫です。優れた研究がなかなか圏外に出ていきません。これは以前の政治や、言語の問題が大きいのでしょう。
というわけで（ではないけれど）、来年のGWはチェコに行ってまいります。
- Ten Lectures on Statistical and Structural Pattern Recognition, 2002.
ですが、amazon.comより到着いたしました。
著者はウクライナとチェコの方。原書はチェコ語で、これは英語訳です。
東欧は科学の隠れた宝庫です。優れた研究がなかなか圏外に出ていきません。これは以前の政治や、言語の問題が大きいのでしょう。
というわけで（ではないけれど）、来年のGWはチェコに行ってまいります。
田園都市線の謎
田園都市線、かなり気に入ってます。渋谷方面から帰るときは、横浜経由（＝東横線またはJR湘南新宿）が多いのですが、気分転換で田園都市線で中央林間まで出ることもあります。
さて、先日（2016年8月16日）、渋谷で午前中に所用があり、いつもどおり、小田急・本鵠沼駅から乗車。藤沢に着いたとき、なんとなく中央林間まで出ようという気分になりました。着いたのが、8時頃。田園都市線に乗り換え、9時前には渋谷に余裕で着くという計画。
さて、そのあとは、新聞などで報道されているように、異常なダイヤ混乱状態となり、なんと、溝の口に着いたのが、11時30分。大井町線に乗り換え、自由が丘経由で渋谷に着いたのが、12時を過ぎていました。中央林間から4時間かかりました。
溝の口に到着する前に、何かしらの迂回手段があったのでしょうが、いちおうのろのろと一駅づつ進むので、その期を逸しました。溝の口までは、あまりよい手段がないんです。順調に動いているときは快適なのですが、なにかあったときバックアップがない。ロバストではない路線ですね。
さて、先日（2016年8月16日）、渋谷で午前中に所用があり、いつもどおり、小田急・本鵠沼駅から乗車。藤沢に着いたとき、なんとなく中央林間まで出ようという気分になりました。着いたのが、8時頃。田園都市線に乗り換え、9時前には渋谷に余裕で着くという計画。
さて、そのあとは、新聞などで報道されているように、異常なダイヤ混乱状態となり、なんと、溝の口に着いたのが、11時30分。大井町線に乗り換え、自由が丘経由で渋谷に着いたのが、12時を過ぎていました。中央林間から4時間かかりました。
溝の口に到着する前に、何かしらの迂回手段があったのでしょうが、いちおうのろのろと一駅づつ進むので、その期を逸しました。溝の口までは、あまりよい手段がないんです。順調に動いているときは快適なのですが、なにかあったときバックアップがない。ロバストではない路線ですね。
夏休み (7)
来週（2016年8月15～19日）は、当社の夏休みです。週末を入れると9連休です。私は毎日、何かしらありますが（飲み会やサッカーなど）、泊りでの遠出はいたしません。オリンピック、観ます！
本BLOGもそれに伴い、夏休みをいただきます。22日から再開予定でございます。
本BLOGもそれに伴い、夏休みをいただきます。22日から再開予定でございます。
VRの未来
秋に某大学（関西圏）にて、「バーチャルリアリティ－昔と今、そして未来」という演題で、話をすることになりました。
この演題、私が考えたものですが、でも、昔と今はよいとして、未来をどう考えるか？
このBLOGで思いついたことをつらつらと書いていって、それで考えをまとめようと思っています。こういうときに役立つのです。
そうしたところに、日本VR学会大会（2016年9月14～16日、つくば）にて、若手パネル討論：「20年後のVR」、という企画があるようです。私はパクりませんが、参考にさせていただこうと思います。みなさん、私よりも20歳以上も若いので、発想も違うのかなと。
いちおう、10年後までは書いたんです。こちら（↓）です。
http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1533.html
この演題、私が考えたものですが、でも、昔と今はよいとして、未来をどう考えるか？
このBLOGで思いついたことをつらつらと書いていって、それで考えをまとめようと思っています。こういうときに役立つのです。
そうしたところに、日本VR学会大会（2016年9月14～16日、つくば）にて、若手パネル討論：「20年後のVR」、という企画があるようです。私はパクりませんが、参考にさせていただこうと思います。みなさん、私よりも20歳以上も若いので、発想も違うのかなと。
いちおう、10年後までは書いたんです。こちら（↓）です。
http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1533.html
了解いたしました
なにかおかしい、とは思いつつも、メールの返事で使っていた、「了解いたしました」ですが、ネットで検索してみました。
大勢を占める意見は、「この言葉は、上から目線なので失礼である」ということでした。なるほど、これは納得します。
ただ、少数ではありますが、「そうではなく、十分丁寧である」という意見もありました。その中には、専門家の方もいらっしゃいます。再び、なるほど。
なので、どちらでもよいということになりますが、自身がこれまで少し引っかかっていたこともあり、「承知いたしました」を使うことにしました。これだと誰も文句はないはず。
大勢を占める意見は、「この言葉は、上から目線なので失礼である」ということでした。なるほど、これは納得します。
ただ、少数ではありますが、「そうではなく、十分丁寧である」という意見もありました。その中には、専門家の方もいらっしゃいます。再び、なるほど。
なので、どちらでもよいということになりますが、自身がこれまで少し引っかかっていたこともあり、「承知いたしました」を使うことにしました。これだと誰も文句はないはず。
Idea Makers
法政大・小池さんから、Stephen Wolfram（Mathematica開発者）が書いた、'Idea Makers'という書物を教えてもらいました。今年（2016年）の新刊です。
内容はなにかというと、Wolframが興味を持った人物の紹介を、彼の視点から分析したものです。分析というか、私的なエッセイですね。
Feynmanなど、実際に彼が会ったことのある人もいれば、Leibnizのように、当の昔に亡くなった人もいます。総勢15名。だいたいは著名な数学者・物理学者ですが、私の知らない人もいらっしゃいます。ただし、これは私が無知であるということではなく、実際に無名に近い方です（と、Wolframは書いている）。
Ramanujanも登場します。となると、やはりリーマン・ゼータ関数。Mathematicaでも、Zeta[]という関数があります。どれどれ、試しにやってみると、
Zeta[-1] = -1/12 --- (1)
ちゃんと出ました。でも、これを理解するには、quantum field theoryをやらないといかんですナ。
内容はなにかというと、Wolframが興味を持った人物の紹介を、彼の視点から分析したものです。分析というか、私的なエッセイですね。
Feynmanなど、実際に彼が会ったことのある人もいれば、Leibnizのように、当の昔に亡くなった人もいます。総勢15名。だいたいは著名な数学者・物理学者ですが、私の知らない人もいらっしゃいます。ただし、これは私が無知であるということではなく、実際に無名に近い方です（と、Wolframは書いている）。
Ramanujanも登場します。となると、やはりリーマン・ゼータ関数。Mathematicaでも、Zeta[]という関数があります。どれどれ、試しにやってみると、
Zeta[-1] = -1/12 --- (1)
ちゃんと出ました。でも、これを理解するには、quantum field theoryをやらないといかんですナ。
MIRU2016 (5)
昨日まで、MIRU2016（The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding）に参加していました。
画像なので、Deep Learning（DL）全盛です。とくにCNN。でも、やはり反動があるのか、「DLを使っていない」というのをウリにする？研究もありました。これほどDLが流行ると、「反作用」もあるわけです。さすがにインフレーション気味かも知れません。
CNNについては、基本は応用研究です（こういうのをCNNでやってみた、ということ）。なぜCNNがうまく行くかという議論はありません。そのような議論は、別のところでとなるのでしょうか。実際のところ、こういうのを解明して欲しいんですが...
個人的に興味をもっているのが、'Fully Convolutional Networks (FCN)'です。ピクセルレベルでの推定をしたい問題があるのですが、これが使えそうですね。関連する事例がいくつか散見されました。
画像なので、Deep Learning（DL）全盛です。とくにCNN。でも、やはり反動があるのか、「DLを使っていない」というのをウリにする？研究もありました。これほどDLが流行ると、「反作用」もあるわけです。さすがにインフレーション気味かも知れません。
CNNについては、基本は応用研究です（こういうのをCNNでやってみた、ということ）。なぜCNNがうまく行くかという議論はありません。そのような議論は、別のところでとなるのでしょうか。実際のところ、こういうのを解明して欲しいんですが...
個人的に興味をもっているのが、'Fully Convolutional Networks (FCN)'です。ピクセルレベルでの推定をしたい問題があるのですが、これが使えそうですね。関連する事例がいくつか散見されました。
MIRU2016 (4)
本日（2016年8月4日）は、MIRU2016（The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding）の三日目（最終日）です。
昨日の特別講演は、「機械学習・AI時代における基礎研究」、河原林健一氏（これも国立情報学研究所）。昨年のIBIS2015で話を聴きました。多大なインパクトあり。
基本的には、IBIS2015のときのお話と、同じトーンでした（同様のインパクト）。新しいところとしては、現在の機械学習・深層学習に対して、少しご意見があるようですね。「汎用性があるのは、優秀な研究者・技術者のみ」ということです。では、汎用性がないのは？それはAI。そして優秀というのは？数学ができること。
アドリブとしては、一昨日のオーラルに言及されました。この発表というのが、ある種の処理を、「巡回的に」選択するのではなく、「確率的に」選択すると、計算が速くなる、というものでしたが、質問があり、それに理論的背景があるのか、というもの。答えは、よくわからない、でした。河原林先生は、おそらくこの理由がわかっていらっしゃる。数学者は、こういうのは右脳でわかるのだそうです。
昨日の特別講演は、「機械学習・AI時代における基礎研究」、河原林健一氏（これも国立情報学研究所）。昨年のIBIS2015で話を聴きました。多大なインパクトあり。
基本的には、IBIS2015のときのお話と、同じトーンでした（同様のインパクト）。新しいところとしては、現在の機械学習・深層学習に対して、少しご意見があるようですね。「汎用性があるのは、優秀な研究者・技術者のみ」ということです。では、汎用性がないのは？それはAI。そして優秀というのは？数学ができること。
アドリブとしては、一昨日のオーラルに言及されました。この発表というのが、ある種の処理を、「巡回的に」選択するのではなく、「確率的に」選択すると、計算が速くなる、というものでしたが、質問があり、それに理論的背景があるのか、というもの。答えは、よくわからない、でした。河原林先生は、おそらくこの理由がわかっていらっしゃる。数学者は、こういうのは右脳でわかるのだそうです。
MIRU2016 (3)
本日（2016年8月3日）は、MIRU2016（The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding）の二日目です。
昨日の初日は、特別講演１「AIの「精度」とは何か－東ロボPから見えてきたこと」、新井紀子氏（国立情報学研究所）、が（私にとっての）目玉でした。果たして、（勝手な）期待を裏切らない、名演！
最近のどこかの講演をネットニュースで見ていたので、内容は想定の範囲だったのですが、繰り返しの言葉は、「コンピュータは意味は考えない」「コンピュータは理解しない」。そのとおりです。
私はペンローズの主張に洗脳されているので、これは正しいと思っていますが、一方では、その論理基盤は異なるような気もしますね。
ペンローズの基盤は、言わずと知れた、1989年の'The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and The Laws of Physics'ですが、久しぶりにググってみると、今年（2016年）に同じ題名の新刊が出ています。revised版だそうです。買いたくなってきた。
昨日の初日は、特別講演１「AIの「精度」とは何か－東ロボPから見えてきたこと」、新井紀子氏（国立情報学研究所）、が（私にとっての）目玉でした。果たして、（勝手な）期待を裏切らない、名演！
最近のどこかの講演をネットニュースで見ていたので、内容は想定の範囲だったのですが、繰り返しの言葉は、「コンピュータは意味は考えない」「コンピュータは理解しない」。そのとおりです。
私はペンローズの主張に洗脳されているので、これは正しいと思っていますが、一方では、その論理基盤は異なるような気もしますね。
ペンローズの基盤は、言わずと知れた、1989年の'The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and The Laws of Physics'ですが、久しぶりにググってみると、今年（2016年）に同じ題名の新刊が出ています。revised版だそうです。買いたくなってきた。
MIRU2016 (2)
本日（2016年8月2日）から、MIRU2016（The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding）に参加します。アクトシティ浜松にて。三日間べったりです。
さて、本日の目玉は、新井紀子氏の話。これを聴きに来たと言っても過言ではありません。
本場のウナギ、一度は食べたいです（ナマズではなく）。
さて、本日の目玉は、新井紀子氏の話。これを聴きに来たと言っても過言ではありません。
本場のウナギ、一度は食べたいです（ナマズではなく）。
発車のときの曲
JRの駅の話です。
遥か以前から、蒲田駅だけ、電車が発車するときの合図の曲が異なっていました。これはもちろん、「蒲田行進曲」にちなんだものです。みな納得し、すぐにあたりまえになりました。
さて、少し前のことですが、茅ヶ崎駅の曲が変わりました。これはサザンです。これもみな納得。心地よい！
ここまではよいのですが、このあたりから、多くの駅で、独自の曲がかかるようになりました。私の周辺では、小田原駅、平塚駅、戸塚駅、など。
でも、これがイマイチなんです。変えればよいというものではありません。聴いてる方に、納得感がないと。
幸い、藤沢駅は以前からのデフォルトです。この地域にちなんだ曲がないということもあるのでしょうが、いまのままでいいです。
遥か以前から、蒲田駅だけ、電車が発車するときの合図の曲が異なっていました。これはもちろん、「蒲田行進曲」にちなんだものです。みな納得し、すぐにあたりまえになりました。
さて、少し前のことですが、茅ヶ崎駅の曲が変わりました。これはサザンです。これもみな納得。心地よい！
ここまではよいのですが、このあたりから、多くの駅で、独自の曲がかかるようになりました。私の周辺では、小田原駅、平塚駅、戸塚駅、など。
でも、これがイマイチなんです。変えればよいというものではありません。聴いてる方に、納得感がないと。
幸い、藤沢駅は以前からのデフォルトです。この地域にちなんだ曲がないということもあるのでしょうが、いまのままでいいです。
