サイノメ

歯磨きの重要性と電動歯ブラシの導入 歯を磨くのは大変面倒な割にさぼって虫歯や歯周病になった時のダメージが大きいと考えています。 電動歯ブラシ購入のきっかけ 私は2年半前に初めて電動歯ブラシを買いました。その時買ったのがこちらです。これは持ち運びのできる充電付きなうえ、AIが磨いた箇所の判定や舌磨きの機能等あります。 正直家で使う分には過剰な気もするので最低限iO2やiO3でも十分です。 学生時代の歯のケアと後悔 私の歯の話で行くと中学から大学くらいまで歯医者に行きませんでした。特に何もなかったので行ってなかっただけですが… 大学生のある時期に歯に痛みを感じで歯医者に行くことになりました。そうすると奥歯が神経近くまで虫歯が進行していてかなり削ることになりました。 社会人になってからの定期的な歯科受診 歯の重要性を考えてなかったので後悔しました。社会人になってからは半年に1回は行くようになりました。 それでも歯石は貯まるし、虫歯も見つかるのでどうにかならないかと思って出た結論が電動歯ブラシになります。 電動歯ブラシを使い始めてからの変化 使い始めてから半年後に歯医者に行っても虫歯は見つかってません。それ以降も虫歯はできていません。歯石が少し貯まりますが、深刻になるほどではないです。 フロスと歯石ケアの必要性 歯石に関してはフロスが必要なので海外行く前に使って慣らしておきたいですね。 電動歯ブラシのメリットとおすすめ理由 歯は無くなると二度と生えてこないので大事なんですよね。なるべくなら銀歯やセラミック、入れ歯にはしたくないですし。痛い思いも歯医者の機械音もなるべく聞きたくないですから。 そんなわけで電動歯ブラシはいいぞ！という話でした。手をあまり動かす必要もないですし、2,3分磨けば問題ないのでおすすめです。ではでは。

溶鉄のマルフーシャ続編をクリアした感想 以前溶鉄のマルフーシャをクリアした記事を書きましたが、続編をクリアしました。 救国のスネジンカ_今回のストーリー概要：姉を探す妹の物語 前回は政府のために仲間とともに戦う姉の話でしたが、今回は姉探しのため仲間とともに戦う妹の話になります。仲間のため戦い続ける姉と姉を探して戦う妹が相まみえたときどんな物語が作られるのか？という感じですね。 救国のスネジンカ_実績とエンディングの攻略 前回と同様実績自体は特に難しくないですね。一番難しいものでも30%台なので。エンディングは8+op+ed、キャラごとのセリフ分岐、武器コンプまでやると少し時間がかかる感じですね。 ちなみにキャラコンプはキャラカードをすべて使えばコンプできると思います。コンプ自体はこんな感じ。 エンディング。解放条件も載ってるのでそれに従えば十分です。 セリフ分岐。その日数にお供キャラがいれば解放されます。北部(トゥルー)、東部(ノーマル)のどちらかで見れば問題なしです。20日の上級キャラが少し大変ですね。 ハイスコアのカードアンロック全解除。メインを軽くやった後にやりました。ただ、メインではほとんど出てこないですね… 救国のスネジンカ_キャラコンプと武器コンプの進め方 武器コンプ。意識的に使っていればほぼコンプできると思います。特級マルチバレルライフルだけはチャレンジでした出ない気がします。当然ですがめちゃくちゃ強いです。 キャラコンプ。カードを使用すれば大丈夫です。 今作も楽しませてもらいました。コンプも難しくないですし、音楽も耳に残るリズムで飽きにくい。後はクリアするとキャラの能力を借りてプレイできるのですが、それと武器の組み合わせも楽しい。 おすすめのキャラと武器の組み合わせ リシチカというキャラはスナイパーライフル系なのですが、1発目が強いという特徴があります。これと上級スナイパーB(弾は1発のみ)の組み合わせはロマンがあります。バラマキ仲間が必須ですが… 上級機関銃Bとプッシュ強化もいいですね。敵を近づけさせないのでチャレンジだとだいぶ楽に70日まで行けるようになります。おすすめです。 それから青ガジェットは強装弾がいいですね。これに段数が多いものが組み合わされば大体のボスは撃破できると思います。個人的に上級機関銃Bは一番いいなと思えますね。 それからチャレンジでは各キャラが使えます。キャラごとに相性のいいバディキャラがいますので、そのやり取りを見るのも面白いと思います。 1回だけですがやり取りとパラメータ強化がありますので、見てみるのもよいですね。 射撃場での攻略法と記録更新 後は射撃場ですがこれもおすすめは上級機関銃Bですね。的が出る間に置き射撃ができるので、的が出たと同時に破壊することができます。 エクトルの記録を塗り替えると悔しそうにしている姿と慌てているダチカを見ることができます。 その後また来るとエクトルの記録が7秒になってますね。ただこれも上記の戦法で上回ることができますので試してみてください。 まだ続編が期待されるシリーズの魅力 おそらくまだ続編が作られる予感はしますのでとても楽しみですね。現在前編とともにセールをやってますので気になったらやってみてほしいですね。ではでは。

前提：利用規約に違反しないこと 前提として利用規約に違反する行為はやめたほうが良いと考えています。 法的に訴えられても文句は言えないですし。 多くの人が利用しているamazonなども利用規約で禁止しているので、スクレイピングをする際はしっかりと利用規約を読んだうえで行ってください。許可が下りれば問題ないとは思いますが。 サイト側のスクレイピング対策 本題に入ります。 サイト側でスクレイピングを弾く設定がいくつか存在します。例えばユーザーっぽくないふるまいでサイトにアクセスした場合。あるいは特定のサイトを経由しないと見れないURLに直接アクセスした場合。ゆうまでもなく連続でいろんなURLにアクセスした場合。 連続でアクセスされるとサーバーに負荷がかかるので、これが弾かれるのは想像に難くないと思います。 スクレイピング対策を避ける方法 ただ、スクレイピングするされた場合、上記のような特徴が存在します。 この辺はアクセスログを監視すると見れるかと思います。おそらくですが。 では人間っぽくふるまうにはどうしたらよいか調べた中で書いてみます。 一応言語はpythonを使います。他の言語でもできるかと思うので参考程度にはなるかと思います。 Pythonでのスクレイピング基礎 一般的にpythonでのスクレイピングではrequestsモジュールを使います。他にもseleniumやpyppeteerなどがありますが、一旦requestsを使っていきます。 インストールはpipを使います。 pip install requests もしpythonのバージョンなどで分けてる場合はこちら py -3.12 -m pip install requests インストールが終わったらアクセスしてみましょう。今回は私のサイトにアクセスしてみます。 import requests response = requests.get('https://xainome.blog/’) print(response.text) こうするとHTMLの中身を取得することができます。 そこから取得したい情報があればBeautifulSoupを使って要素を取り出してみましょう。まずはインストール pip install beautifulsoup4 実際のアクセスとHTMLの解析 インストールができたらHTMLを解析します。 from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_parse, 'html.parser') これで解析の準備ができました。解析の話は本題とそれますのでここまでにしようと思います。 解析やHTMLの情報取得に興味があれば調べてもいいですし、生成AIに聞いてみるでもいいと思います。このようなコード、銘柄、市場などが一覧で取得することができます。もちろんAPIを使うという手もありますが。 リクエストヘッダーの設定 実は通常のリクエストを送る場合ユーザーではなく、言語別のリクエストを送っていることになります。 リクエストにはRequests Headersというものが設定できます。これは私たちがPCやスマホでサイトにアクセスするときも送信されています。 まずは設定してみます。 headers = { 'User-agent' = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Mobile Safari/537.36' } response = requests.get(search_url, headers=headers) こんな感じで設定します。特に何も設定しなかった場合、‘python-requests/2.25.1’という設定で送られるみたいです。恐らくjsやGoとかでも似たような設定になるかと思います。 ...

副業でのPrefect CloudとBigQueryの使用 副業でPrefect CloudとBigQueryを使っているので触った点と書いてみようと思います。 環境の設定とインストール 私はWindowsを使っています。契約を結んでいる企業の導入手順がMacで書かれていたのでそこもいろいろ調べてやってみました。 Prefectとは？ そもそもprefectとは何ぞや？というところですね。prefectはPythonベースのワークフローエンジンになります。 pythonジョブの実行を自動化したりデバッグしたりする機能をpythonコードで書けるシステムになります。 AWSだとStepfunctionのイメージに近いですね。それに加えてEventBridgeやCloud Watch Logsが足されたような感じです。 おそらくAWSやGoogle Cloudに比べてコストが低く、使いやすいという点で採用されたと考えられます。 Prefectの参照しているドキュメントはこちらです。ちなみに3.0がリリースされたみたいなのでそちらのドキュメントはこちらになります。 インストール手順 一応pythonをインストールしている前提でお話しします。 まずはprefect cloudのインストールを行います。 pip install prefect 次はタスクを実行するためのコマンドが必要になります。ただ、Windowsにはパッケージ管理ツールがありません。 なくても問題ないですが、せっかくなので導入してみます。今後パッケージを入れるときは活用していきたいです。 Scoopの導入 今回使ったパッケージはscoopになります。手順はサイトにあるのでコマンドプロンプトに入力します。 Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser デフォルトでmainがありますが、もしバケットを別にして管理したい場合は以下のコマンドを使います。 # バケットの追加 scoop bucket add extras # バケット一覧 scoop bucket list # インストール一覧 scoop list 今回はtaskだけ必要なのでmainに入れました。これでtaskコマンドが使えるようになります。 Prefectの設定と実行 ただ、taskを実行するにはTaskfile.yamlが必要になります。中身はプロジェクトによりますが私がやったのはこんな感じ。全部ではないですが… tasks: start-local: cmds: - pip install -r requirements.txt - prefect config set PREFECT_API_URL=http://127.0.0.1:4200/api - prefect server start start-local-agent: cmds: - prefect config set PREFECT_API_URL=http://127.0.0.1:4200/api Taskfile.yamlの準備が出来たらターミナルの用意します。 ...

昆虫展_注意事項 注意ですが、虫の模型の写真を載せてますので苦手な方はスルーしてください。 昆虫展_国立科学博物館へ再訪 前回東洋文化ミュージアムという博物館の一種に行きました。今回は国立科学博物館に行ってきました。 実は1年前くらいにも行ったのですが、全て周れなかったので再度見に行きました。 昆虫展の感想 今は特別展で昆虫展をやっています。昆虫とは言ってますが、昆虫に加えて蜘蛛や多足類も出てきます。 ただ、時期が悪かったのか家族が多く来ていました。人混みでしんどかったですね… 大人は￥2,100ですが小学生は￥600、小学生未満は無料だったのでそこもありそうです。 昆虫展の見どころ 一応ざっくりと見ましたが、標本はじっくりと見ることはできなかったです。 内容的には知ってるものもありましたが、知らないことも多かったです。フォトニック結晶という言葉は初めて知りました。何かに使えそうですけど使ってるものはあるんですかね？ 後は、コガネムシ科にカブトムシなどが属してるのは知ってましたが、フンコロガシ系も属してるとか。言われて見れば似た姿をしてますね。 それから、日本最大のムカデは2021年、ヤスデは2023年に見つかったみたいです。結構最近ですね。動かなければまじまじと見られますが、動いてるとぞわっとします… 昆虫展で学んだ新しい知識 もう一つ、DNAの塩基配列のデータベースがあるみたいです。新種かもと思ったらアクセスして似たような塩基配列を見つける作業をしてるみたいです。 写真とお土産 最後に写真を載せておきます。標本写真は撮らなかったので模型だけになります。一応モザイクをかけてますが、クリックで見れます。 昆虫展ではその場だけのお土産が買えます。こちらですね。ちなみに前売りのチケットでしかもらえないものもあったみたいです。 私としては完全変態Tシャツが欲しかったのですが、すでに大人用は売り切れてました。残念… 昆虫展後のランチ 昆虫展の後はご飯ですね。人が多いこともあって90分ほど待ち時間がありました。 12:30ぐらいに券売機で発見してもらったので、14:00に食べました。食べたものはこちら メインディッシュの味はカレーではないです。タレっぽい感じですね。ホタテとエビは普通のおいしさです。野菜系も普通ですね。美味しかったですが、次も食べるという感じではないです。 デザートはかなり美味しかったです。ムースの甘さとマスカットの酸味がいいバランスでした。チョコの甘さとコクも控えめでちょうどよかったです。これは次も食べたいですね。 地球館の展示を見学 昼食後は地球館へと行きました。日本館前回ある程度周ったのですが、地球館はまだ行ってないので軽く見てきました。 1階：生物系の展示 1回は生物系ですね。地球の成り立ちやどんな生物がいるか、あるいは植物が生息しているか等が展示されていました。 マッコウクジラの模型とかありましたね。でかかったです。人類の歴史とかはある程度分かっていたのでふーんぐらいでしたね。 アホウドリの繁殖が成功しているとか、菌類の繁殖は実は簡単という話は驚きでした。まだまだ知らないことがあるんだなと思いました。 2階：科学技術の展示 2階は人類の科学の歩みと科学技術について展示されてました。 情報量が多く科学技術はあまり見ずに帰っちゃいました。科学の歩みは潜水艦の模型や、蒸気機関車、ライト、コンデンサー等色んなものが見れました。 人類ってすごいなーと同時に弊害もいろいろあるんだろうなーと感じました。うまく使えば便利なんでしょうけど… 最後に 今回はこんなとこですね。日本間で見たことも忘れてる部分はありますので、もう一回行って全て見回りたいですね。人がいないときに。 実は他に東京国立博物館や古代オリエント博物館も買ったのですが、台風やら人の多さで辞めました。 どっかで休みを取るか、朝早く行ってみようと思います。ではでは。

東洋文庫ミュージアム訪問記 というわけで、夏休みなので東洋文庫ミュージアムに行ってきました！ 駒込駅から10分くらいのところにあります。まず下の画像は日本一美しい本棚と言われている「モリソン書庫」になります。 東洋文庫ミュージアム_モリソン書庫の印象 写真一枚で撮れなかったのでパノラマで撮りました。人がいないタイミングを狙って（笑） とてもきれいでしたね。色んな国について書かれた書物が収められてました。上の方でスタッフさんが本の整理をしてたみたいです。 東洋文庫ミュージアム_その他の展示品 さて、モリソン書庫以外にも展示品はあります。ディスプレイでの音声解説と今は「アジア偉人伝」がやってます。 ちなみにアジア偉人伝ではアジアを中心に活躍した人の書物が閲覧できます。日本の有名武将はもちろん、インドや中国、朝鮮にモンゴルなども関わってきます。 また、日本に来て宣教師や来日して物を広めた人の書物などを見ることもできます。 オリエント・カフェでのランチ お昼は同じ敷地内にある「オリエント・カフェ」で食べました。 ここでは、小岩井農場で作られた食材の料理を食べることができます。私はカレーとチーズケーキをいただきました。 ただ、美味しいのは間違いないですが舌鼓を打つような感覚はなかったです。個人の感想なので間違ってるかもしれませんが… その一方で接客は凄く丁寧でした。隣のおじさんが店員さんと楽しそうな会話をしてるのを見かけました。 マリー・アントワネットについて 次回、行くときはマリー・アントワネットを食べてみたいと思います。 一日10食しか作られないので、あらかじめ席を予約して開店と同時に食べに行かないと難しそうです。マリー・アントワネット以外は食事も含めて予約できるみたいですが… 後は電話予約のみらしいです。ディナーはネット予約できるみたいです。 お土産とキャンペーン 食事も終わって一通り展示品も見たらお土産を見て回りました。一番心を惹かれたのが遊印(ゆういん)ですね。自身の名前が掘られたものがあったのでいいなーとは思ってました。 次回行ったときは買ってみます。 さらに、問題を3問解いたらプレゼントがもらえるキャンペーンをやってました。せっかくなので解いてスタッフさんに提出したら「アヘン」と書かれた何かをもらえました（笑） 思ったより大きいプレゼントで持って帰るのが大変でしたね… 家に帰ってみたらアヘン戦争の複製ポスターでした。 飾ることはないですが、保管しておこうと思います。4隅で支えてるのは飲んでるサプリです（笑） 東洋文庫ミュージアムの感想 最後に感想を書いてみます。 今回の博物館で得られた知識の8割ぐらいはもう忘れました（笑） ただ、印象的だったのが絵画です。 日本人が書いた絵と西洋の人が書いた絵は全く違うなと感じました。もちろん絵のタッチもありますが、それ以外にも多く違う点を感じました。 日本 人物が多く複数人いる 装飾も描かれている つり目のような横一本線で描かれる 人を中心に物事を描かれている 背景と人物の配置が破綻している(人が中心なので変な場所に船や山が描かれている) 西洋 風景が多い 複数人だと人の背をよく書かれる 丁寧に描かれる 私が見た展示品で感じたことなので全ての絵がそうとは限りません。ですがそんな傾向があるなーという感じで見てました。 美術館への興味 今度は美術館にも行ってみたいですが、前提知識が一ミリもないので少し学んでから行きたいですね。 前提知識は作者の生い立ち、画風、苦悩、時代背景などですね。とりあえず展示されている作者回りは少しでも知っておきたいですね。 後は国立科学博物館にも行ったのでその話もしようと思います。ではでは。

サイトを一部修正して固定ページを追加しました！ 理由としてはアドセンスの合格に挑戦しようと思ったからです！でも合格したからと言って収益が入るわけではないみたいです(´；ω；`) というわけで変わった個所は以下になります。 共有ボタンの追加 コメント表示の削除 関連記事の追加 このように見やすくしたり不要なものを削除しただけですので、気になったらコメントしていただければと思います。 次に固定ページの追加ですね。wordpressの便利機能に固定ページの追加がありますので入れてみました。 今のところ必要なので入れてます。こんな感じ。 最後に最新記事の一覧を入れてます。ここらへんは内部リンクの追加も考慮して入れてます。こんな感じ 固定ページと記事一覧は全ての記事に追加する予定です。修正は大変ですがやっていきますよ！ それからカテゴリーを一旦雑談だけにしましたが、もう少し分割します。 それから株価予測はいつ再開できるかわかりません。副業が始まってしまったので… その分副業で学んだことを書いていこうと思います。 というわけでいろいろとサイトの改善をしてる話でした。ではでは。

最近見つけた面白い情報サイト 最近情報のインプットをあまりやってなかったので情報サイトを少し見て回りました！ その中で面白そうなサイトが2つあったので是非試してほしいと思います。 診断サイト：X（旧Twitter）から得た情報 まずはこちらです。 こちらはX(旧Twitter)のポストから情報を得てどんな人か？という診断をしてくれるものになります。 ちなみに私のアカウントの取得結果がこちらになります。 まあほとんどブログのポストしかしてないのでこんなもんですね（笑） もし日常のポストしてる方や気になる人がいればぜひ診断してみてください。 もちろん全面的に信じることはせず、こんな一面があるかもなーくらいがちょうどいいです。 創造性を測る単語生成サイト 次のサイトはこちらです。 こちらは4分以内に無関係な10個の単語を考えるというものです。こちらは英語のサイトになりますので英単語1つで答えるものになります。 単語同士が無関係であればあるほど創造性が高いみたいです。というわけでやってみた結果がこんな感じです。 意外と高いという結果をいただきました！ここに書いてますが平均が78、7482が一般的で大体6110点の範囲になるみたいです。 理論値では200まで取れるみたいですがそこまで目指さなくても平均以上取れればいい方なきはします。 ちなみに初めてやった時はいくつか具体的に書きすぎたので似たものに修正しました（笑） 一応私のやり方としては概念的に対極にありそうなものを考えました。その後、具体的な名詞を考えたり、概念の組み合わせで考えたりしました。 例えば動物↔植物、有機物↔無機物、運動↔学問、世界×ITという形で考えたりしました。 最近聞いた話が創造性として既存の物の組み合わせらしいので、ぜひ高いスコアを目指してみてください！ではでは。

AWSを使用してAIモデルを複数管理する方法 AWSを使用してAIのモデルを複数管理したいという話がありました。 学習済みのモデルなので本番では推論しか使われませんが、モデルのバージョン管理を行いたいということだったので調査をしました。 S3にモデルを置くだけでもある程度管理はできますが、SageMakerのエンドポイントを使うかもしれないということでSageMakerでの管理を調べることになりました。 基本的な書き方はサンプルの書き方に沿ってます。こちらです。 モデルのS3へのアップロード まずはモデルをS3にアップロードするところからです。 # tensorflowを使うのでmodel.tar.gzにモデルを固める TAR_DIR = './tmp' # 一時的なモデルディレクトリ CODE_DIR = './code' # infarence.py等のディレクトリ MODEL_DIR = './model' # モデルディレクトリ TAR_NAME = os.path.join(TAR_DIR , 'model.tar.gz') with tarfile.open(TAR_NAME, mode='w:gz') as tar tar.add(MODEL_DIR) tar.add(CODE_DIR) # モデルをS3にアップロード(複数モデルをアップロードする想定) s3_uri1 = sagemaker.session.Session(default_bucket='development').upload_data( path = TAR_NAME key_prefix = 'image_recognition/test/model1' ) s3_uri2 = sagemaker.session.Session(default_bucket='development').upload_data( path = TAR_NAME key_prefix = 'image_recognition/test/model2' ) イメージの作成 モデルをアップロードしたら次はイメージの作成をします。イメージに関しては1イメージで複数モデル格納できますが、未調査のため一旦複数イメージを作成します。 image_uri1 = sagemaker.image_uris.retrieve( framework='tensorflow', region=sagemaker.session.Session().boto_region_name, version='2.12', instance_type='ml.m5.xlarge', image_scope=inference' ) image_uri2 = sagemaker.image_uris.retrieve( framework='tensorflow', region=sagemaker.session.Session().boto_region_name, version='2.12', instance_type='ml.m5.xlarge', image_scope=inference' ) モデルパッケージグループの作成 モデルパッケージグループの作成をします。この中にモデルを複数入れることでバージョン管理を行っていきます。 ...

退職のご報告と今後の計画 先日会社に退職する旨を伝えました。人生で2度目の退職になります。 ちなみに退職するの日は11月末になります。まだ4か月も先ですが… これまでの経緯 まず、1度目は新卒で入社した会社を1年半在籍した後退職しました。 今回は5年ぐらいいたと思います。長いなと思いながらも小学校を卒業できていないぐらいの期間ですね（笑） 退職理由 退職した理由はざっくり言えば挑戦とリスクヘッジ！ 具体的なことを言うと**海外に行ってみる！**です。前の記事でパスポートの取得や資金の準備をしていたのですが、そこに関係してきます。 さらに、海外に行って英語力をオフィスワークで使えるまで伸ばして、海外の企業に就職してみたいなという感じです。 また、英語力を伸ばす際は語学学校に半年行ってみようと思います。日本でも英会話やアプリなどありますが、私の場合はさぼりそうなので強制的に身を置こうと思ってます。 英語を使わざる負えない場所なら必然的に覚えて使いこなせないと生きていけないですからね。 ざっくり言えば挑戦とリスクヘッジの目的になりますが、もう少し細かいことを書いてみようと思います。 挑戦 海外に行くこと(ちなみに初海外) 英語力を伸ばすこと 海外のオフィスワークで働くこと リスクヘッジ 地震や戦争に巻き込まれたくない 少子高齢化である(30~40年で1億人を割る)→国内の経済圏が縮小する→国内のみの需要で仕事をしている会社の売上が下がる可能性がある→売り上げが下がれば給料が下がる 万が一子供や孫を考えた場合、上記の状況で子供の就職先が日本国内のみは不安がある もし日本から脱出しないとまずい状況になった時、最低限家族と友人くらいは助けられるかもしれない 少し長くなりましたがこんな感じです。 もちろんAIやデバイスが発達して英語をリアルタイムで翻訳する未来が来る可能性もあります。私が危惧したリスクが来ないかもしれません。少子化は確実ですが… とは言えそれが使えない状況はどうするの？等ありますので、やっぱり使えるに越したことはないかなと思います。 会社に対する不満 長々と退職する目的と今後の考えを言いましたが、退職する理由の8割にすぎません。 残り2割は会社に対する不満たらたらだったりします。私も人間ですし… もっと言えば1年以上前から退職を考えていました。その時は転職を考えていました。 そして退職理由は100%会社に対する不満（笑） ただ、転職活動するにあたって、私が何をしたいのかまだわかっていなかったので面接でバコバコおとされました（笑） 将来何したいかわかってない人を取るのは危ういですし、入ってきてもすぐ辞める可能性がありますからね… そこから色んな情報を見聞きして海外に行くという決断をしました。正直不安で仕方ないです。 とは言え今の会社に居続けても自身が腐っていきそうな気がしたので、後悔はないです。ストレスもなくなりそうです（笑） 不満たらたらな部分に対してはまだ在籍中なので書かないでおこうと思います。万が一にも見られたら残り4か月地獄を見そうなので。 終わりに というわけで退職の意向を伝えたこととその理由についてでした。 ちなみに1社目の退職理由は「エンジニアとして成長したいから！」という理由です。ではでは。