子供と一緒にカレーが食べたい

※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません 今年も何故か完全にすっぽかしてしまうというアレをしてしまうアレ(´；ω；｀)

このエントリは、カレー Advent Calendar 2016 19日目のエントリです。 19日目、、、。

またや、、、また人権が失われました。

某Slackのチャンネルで、 @kuwa_tw が学習しない野郎として晒されている... and @la_luna_azul の優しさを見ている。

— Y.Namikawa / id:rx7 (@namikawa) 2016年12月20日

悲しいですね。人は繰り返してしまう生き物。

子供と一緒にカレーが食べたい

子供と一緒に御飯を食べていますが、まだ本格的なカレーは食べられないわけです。 ただ一緒に食べたいという気持ちはあるわけです。 じゃあどんなものがあるのか、それですね。

とりあえずなんでも食べてくれてた時代

離乳食の頃にはだいたいなんでも食べてくれていてありがたかったです。

和光堂 BIGサイズのグーグーキッチン ごろごろ野菜のキーマカレー 100g

とか

和光堂 グーグーキッチンBIG ハンバーグカレー 100g×6個

を食べてくれてましたね。「ｶﾚｪ」

S&B カレーの王子さま 顆粒 60g×4個

いわゆるカレーの王子さまもたべてくれました。

大きくなってきて通用しなくなる時代

いわゆるイヤイヤ期にはいると、大人と同じものが食べたくなってきます。そうするとこうなるわけです。 「カレーない！（コレじゃない！これは色がお父さんが食べてるやつと違う！）」

そう、、、なんか色が薄いんすわ。自分が見ても「まあ違うものに見えるわな」となりますものね、、、。

というところで色々見ていった結果アンパンマンカレーが一番色が濃いし1歳から食べられるのでベスト。結構美味しい。ということがわかりました。

永谷園 アンパンマンミニパックカレー ポークあまくち 100g(50g×2)×10個

息子もニッコリですわ。

というわけで。

子供と一緒にカレーライフ楽しみましょう！！！

ちな

最近食べたので一番美味しかったのは「ボーイズカレー」の生姜焼き定食（カレー付き）で、こんなに美味しい生姜焼きはこの世にないです、、、アレ、、、？ カレーもありますっす！

可愛い見た目のSlack入門 [ChatOpsによるチーム開発の効率化]中身も可愛い奴だぜ

※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません

前職からのお付き合いの @matsukaz さんに

Slack入門を頂きました！ありがとうございます！

ちゅーわけで早速読んでみたりします。 一言で言えばSlackの使い方についてまとめた本、なんですが、そこはそれ、いわゆる本屋さんにあるHow to本（で○るシリーズとか）ではないわけです。 チームの作り方、アカウントの作り方、それを既に使っている方々は知りたいですか！？ あ、、、いやもちろんそれもありますｗ もちろんSlackの使い方は細かい所、そんな使い方あったんだ、、、と言うところまでかいてあるんですが実際に開発の現場でSlackの使っている人が知りたい

• SlackのAPI活用方法
• SlackでChatOpsを実践するための方法や実例
  • Hubotの細かい仕組みや構築方法、実践方法
• GithubやCircleCIとの連携方法

といったやり方が具体的に載っている本なわけです。 おもしろBotが作りたい方、開発にもっとSlackを活用したい方、無料枠で使ってるみたけどホントにSlackって便利なのかな、、、Skypeで良くね、、、俺、、、ミーハーなのかな、、、鬱だ氏のうって内心おもってる方は一度読んでみるとSlackである必要性、というのがわかるかもしれません！

最近我が家の家庭のやり取りもLINEからSlackになりつつある今日このごろですがこれを期にもっとSlack活用したいと思います！

絶対できる! 【スラックライン入門】 〜トッププロが教える16テクニック〜 [DVD]

Slack入門 [ChatOpsによるチーム開発の効率化]

心機一転

はてなブログに移行した Markdownは楽だは。

目黒のカレー屋さん＆家カレーを長く楽しむ方法

※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません

このエントリは、カレー Advent Calendar 2015 17日目のエントリです。
17日、、、です、、、。

どうもどうも乙カレー様です。桑野です。
3日ほど過ぎてしまいましたが、、、カレーアドベントカレーンダーを更新したいと思っております。

更新しないと、

@kuwa_tw この似非カレー野郎！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

— Hiroaki Sano (@la_luna_azul) 2015, 12月 18

とか

@la_luna_azul @kuwa_tw ビジネスカレー野郎！！！

— ジャック・ニコルソン (@kakerukaeru) 2015, 12月 18

ついには、

@kuwa_tw @kakerukaeru カレーアドベントカレンダーを書くまでは人権はないですよ( ◠‿◠)

— Hiroaki Sano (@la_luna_azul) 2015, 12月 18

@kuwa_tw @la_luna_azul ビジネスカレー野郎に人権はないって事かな？( ◠‿◠)

— ジャック・ニコルソン (@kakerukaeru) December 18, 2015

と罵られるのです。カレーの世界は怖い。

というわけで震えながらはじめましょう。人権を得るための旅の始まり。

目黒のカレー屋さん

まずは目黒のカレー屋さんについて簡単に。

タダカリー

まずはこれ、タダカリーさんです。ここの豆の入ったキーマカレーがとても好きなのです。
おしゃれな店員さんの作るおしゃれな店内で盛り付けが目にも美味しいおしゃれなカレーを食べることができます。それは僥倖。

ルソイ

次はルソイ、ここはガッチガチのインド料理屋さんといった雰囲気のカレー屋さんです。
チキンカレーも美味しいし、ナンも美味しいです。
ここは夜に来てタンドリーチキンを肴にインドビールなんか飲んじゃうのも良いお店です。

辛くすると半端無く辛いらしい。という噂なので、辛いのが好きな人には僥倖。

シャプラ

Devsumiの聖地からおそらく一番近いカレー屋さん。
ここはテイクアウトのランチが、カレー＋サラダ＋ナン＋ライスで750円という破格なところ。
正直シャプラという店名はよく知らなくて、「パルマさんのカレー」の所のカレーと言う認識しかありませんでした。。

店員のおっちゃん(パルマさん？)による挨拶の勢いがすごいのでたまに気後れしますｗ
でも結構美味しいのオススメ。コスパ最強伝説。僥倖。

とりあえず現状ではこんな感じですね。今後もあったら追加していきたいとおもう、僥倖。（写真撮り忘れた。。。）

家カレーをなるべく長く楽しみたい。

次に、家カレーをなるべく長く健康に楽しみたい人について。
家カレーは市販のルーを使ったカレーということです。

1日目、2日目以降でまとめていきましょう。

1日目

1日目は家カレーそのものの味を楽しみたい。日本のカレーは美味しい。そういう気持ちで頑張っていきたい。
ただ、なるべく健康に楽しみたい。

そんなあなたに、プライムジャワカレー。これは油分が少ない。
今は粉末タイプになっているんですが、これは若干改悪感はあって、前は粉末タイプではなくて通常のルーになっていたのでもっと美味しかったと思う。

ハウス プライムジャワカレー 中辛 117g

市販のカレーとはいえ適当につくらず、ちょっと気をつけると更に美味しい。こんな感じ。

• 野菜を炒める前に、オリーブオイルをスライスにんにくで香りづけする。
• 肉（ぼくは豚バラが好きです）を投入する前に塩コショウで下味を付ける（塩少なめ、胡椒多めが好み）
• ル・クルーゼとか圧力鍋でしっかり柔らかく煮詰める

これをやるだけでも大分違う。
あー美味しかった。よっぽど大食いじゃなければきっとまだ余ってるでしょう。次の日もっと楽しみましょう。

2日目以降

2日目のカレーはもっと美味しい。これは定説ですが、実際真実ですね。
ただ、もっと楽しみたい。楽しみましょう。

これを使います。（テレレレッテレー）GABANの純カレー！

ギャバン 純カレーパウダー丸缶

純カレーをつかうことで更にカレーが復活しますお。
お湯を100CC〜200CC投入して、純カレーを更に投入する。
しばらく煮込んで味見して完成。

元のカレーはtheおうちカレーって味だったのが、純カレーを入れることでシャープな味になります。
プライムジャワカレーがそもそもそんなに好きじゃない場合には1日目にもう入れてちゃいましょう。

さらに、おこのみで、食べる時に醤油を入れればちょっと和風になりますし、とろけるチーズをいれてもいいです。じゃがいもスライスを耐熱皿に敷き詰めてカレーのルーを流し込んで上にとろけるチーズを敷いて、粉チーズをまぶすとカレーグラタンにもなります。何度でも楽しめる。
具も少なくなっていると思うので、コロッケなり、唐揚げなりを追加してもOK。無限の可能性です。まさに銀河。

ああ、、、いつまでも楽しんでいたい、、、そんな気分です。

以上です。

正月三が日、おせちにあきたらカレーもね！
で、カレーを食べる方はいらっしゃるのではないでしょうか。スパイスから作るのも美味しいのですが、手軽に市販の物の楽しみ方を模索してみるのも良いかもしません。

ではでは！(∩´∀｀)∩

キン肉マン　アクションフィギュアシリーズ　No.25　カレクック

DEXでもうMongoDB職人は要らなくなるの巻

※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません

このエントリは、MongoDB Advent Calendar 2015 18日目のエントリです。

どうもどうも乙カレー様です。桑野です。
MongoDB on AWS的ななにかを書こうとしたのですが、その前にこれ紹介したことなかったなーと思いDEXの紹介しようと思います。

DEXとは

あのMongoDBならこの人達のMongolabさんの作った、MongoDBのSlowlogなどから適切なINDEX設定をRecommendしてくれるプロダクトになります。
神様仏様Mongolab様。

インストール

pipで簡単。

$ pip install dex

コマンドライン手順

基本的には、MongoDBのURLと、Logのパスを指定していきましょう。

$ dex -f /var/log/mongodb/mongodb.log  mongodb://localhost
{
    'runStats': {
        'linesRecommended': 0,
        'linesProcessed': 1,
        'linesPassed': 149
    },
    'results': []
}

ほいできました。

データベース例

データベースはこの前 作ったデータベースにデータを足して作ってみましょう。
適当に1000万レコードほど追加しました。

$ mongo d1
(snip)
> db.t1.find().count()
10110005

そこでもう一回DEXを実行してみますが、まだクエリを実行していないので当然何も出ません。

$ dex -f /var/log/mongodb/mongodb.log  mongodb://localhost
{
    'runStats': {
        'linesRecommended': 0,
        'linesProcessed': 1,
        'linesPassed': 149
    },
    'results': []
}

では、Indexのきいていないクエリを打ってみましょう
どれも10秒以上かかります。重い。

$ mongo d1
# クエリ1つ目
> db.t1.find( { "nosql" : "mongodb"} )
{ "_id" : ObjectId("567365cf760961552b000001"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:10Z"), "name" : "kuwa_tw", "nosql" : "mongodb", "price" : 10 }
# クエリ2つ目
> db.t1.find( { "name" : "saeoshi"} )
{ "_id" : ObjectId("567365cf760961552b000005"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:38Z"), "name" : "saeoshi", "nosql" : "voldemote", "price" : 2000 }
# クエリ3つ目
> db.t1.find( { "price" : { $gt: 9000 } } )
（いっぱい出たのでsnip）
>
# クエリ4つ目：複合条件
> db.t1.find( { "name" : "kakerukaeru" , "price" : { $gt: 10 } } )
>

そうしたらそこでもう一回DEXを実行してみましょう。
そうすると、重かったクエリをピックアップして、どのようなインデックスをはればいいのかRecommendしてくれます。これは素晴らし。

$ dex -f /var/log/mongodb/mongodb.log  mongodb://localhost
{
    'runStats': {
        'linesRecommended': 7,
        'linesProcessed': 7,
        'linesPassed': 201
    },
    'results': [
        {
            'queryMask': '{"$query":{"name":"<val>","price":{"$gt":"<val>"}}}',
            'namespace': 'd1.t1',
            'recommendation': {
                'index': '{"name": 1, "price": 1}',
                'namespace': 'd1.t1',
                'shellCommand': 'db["t1"].ensureIndex({"name": 1, "price": 1}, {"background": true})'
            },
            'details': {
                'count': 3,
                'totalTimeMillis': 52289,
                'avgTimeMillis': 17429
            }
        },
        {
            'queryMask': '{"$query":{"name":"<val>"}}',
            'namespace': 'd1.t1',
            'recommendation': {
                'index': '{"name": 1}',
                'namespace': 'd1.t1',
                'shellCommand': 'db["t1"].ensureIndex({"name": 1}, {"background": true})'
            },
            'details': {
                'count': 2,
                'totalTimeMillis': 35758,
                'avgTimeMillis': 17879
            }
        },
        {
            'queryMask': '{"$query":{"nosql":"<val>"}}',
            'namespace': 'd1.t1',
            'recommendation': {
                'index': '{"nosql": 1}',
                'namespace': 'd1.t1',
                'shellCommand': 'db["t1"].ensureIndex({"nosql": 1}, {"background": true})'
            },
            'details': {
                'count': 1,
                'totalTimeMillis': 17983,
                'avgTimeMillis': 17983
            }
        },
        {
            'queryMask': '{"$query":{"price":{"$gt":"<val>"}}}',
            'namespace': 'd1.t1',
            'recommendation': {
                'index': '{"price": 1}',
                'namespace': 'd1.t1',
                'shellCommand': 'db["t1"].ensureIndex({"price": 1}, {"background": true})'
            },
            'details': {
                'count': 1,
                'totalTimeMillis': 17488,
                'avgTimeMillis': 17488
            }
        }
    ]
}

ついでにexplainもしてみましょう。

> db.t1.find( { "name" : "kakerukaeru" , "price" : { $gt: 10 } } ).explain()
{
        "cursor" : "BasicCursor",
        "isMultiKey" : false,
        "n" : 0,
        "nscannedObjects" : 10110005,
        "nscanned" : 10110005,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 10110005,
        "nscannedAllPlans" : 10110005,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 18,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 17893,
        "indexBounds" : {

        },
        "server" : "ip-172-31-20-34:27017"
}

当たり前ながらIndexが無いので当然BasicCursorです。

ではRecommendにしたがってIndexを貼ってみましょう

> db["t1"].ensureIndex({"name": 1, "price": 1}, {"background": true})
> db["t1"].getIndexes()
[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "ns" : "d1.t1",
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "name" : 1,
                        "price" : 1
                },
                "ns" : "d1.t1",
                "name" : "name_1_price_1",
                "background" : true
        }
]

はいIndexれましたね。
ではもう一回explainしてみましょ。
爆速！！！

> db.t1.find( { "name" : "kakerukaeru" , "price" : { $gt: 10 } } ).explain()
{
        "cursor" : "BtreeCursor name_1_price_1",
        "isMultiKey" : false,
        "n" : 0,
        "nscannedObjects" : 0,
        "nscanned" : 0,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 0,
        "nscannedAllPlans" : 0,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 0,
        "indexBounds" : {
                "name" : [
                        [
                                "kakerukaeru",
                                "kakerukaeru"
                        ]
                ],
                "price" : [
                        [
                                10,
                                1.7976931348623157e+308
                        ]
                ]
        },
        "server" : "ip-172-31-20-34:27017"
}

BtreeCursorになってIndex[name_1_price_1]が使われているのがわかると思います。
というわけで、Indexはメモリを食うので一概に貼りまくったらええというわけではないんですが、定期的にDEXを流すことでIndexが使われていないクエリが流れていないかを確認することができます。
簡単に使えるので使っていくと幸せになりますよ。

MongoDB使ってる時点で幸せなのかよくわかりませんがね。。。（怪談的な終わり方）

MongoDB in Action

とある魔術の禁書目録(インデックス) 文庫 全22巻 完結セット (電撃文庫)

MongifyでMySQLからMongoDBへの移行しちゃう

このエントリは、MySQL Casual Advent Calendar 2015 16日目のエントリです。
※このエントリは個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません

どうもどうも乙カレー様です。桑野です。
前回は、このようなブログを書いてアレだったわけですが、さて今回こそはちゃんとブログ書こうと思ってアドベントカレンダーのページ見なおしたらなんか書いてあるんですよね。

またかよ。MySQLだっつってんだろ。
ということで何書こうかなと思ってたんですが、ネタ記事としてMongifyというRubyのプロダクトでMySQLからMongoDBへの移行しちゃうのをやろうかと思います。
誰得なのかということであれば俺得です(∗ᵒ̶̶̷̀ω˂̶́∗)੭₎₎̊₊♡ｳｹﾄﾚｨ!

今度こそ怒られないかな、、、(;´Д｀)ﾊｧﾊｧ

ちゅーわけでテストテーブル作ってみる。

まずは移行元のMySQLにテーブル作ってみましょ。
適当にインストールから。

apt-get install mysql-server mysql-client
apt-get install libmysqlclient-dev
apt-get install mongodb

mysql> CREATE DATABASE d1;
mysql> use d1
mysql>  CREATE TABLE t1 (
   id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
   name VARCHAR(20),
   nosql VARCHAR(30),
   price INT UNSIGNED,
   created_at DATETIME
 );
mysql>  INSERT INTO t1 (name, nosql, price, created_at)
   VALUES ("kuwa_tw", "mongodb", 10, now());
mysql> INSERT INTO t1 (name, nosql, price, created_at)
   VALUES ("oranie", "cassandra", 100, now());
mysql> INSERT INTO t1 (name, nosql, price, created_at)
   VALUES ("kakky_h", "hbase", 1000, now());
mysql> INSERT INTO t1 (name, nosql, price, created_at)
   VALUES ("la_luna_azul", "riak", 1500, now());
mysql> INSERT INTO t1 (name, nosql, price, created_at)
   VALUES ("saeoshi", "voldemote", 2000, now());

mysql> SELECT * FROM t1;
+----+--------------+-----------+-------+---------------------+
| id | name         | nosql     | price | created_at          |
+----+--------------+-----------+-------+---------------------+
|  1 | kuwa_tw      | mongodb   |    10 | 2015-12-16 13:04:10 |
|  2 | oranie       | cassandra |   100 | 2015-12-16 13:04:17 |
|  3 | kakky_h      | hbase     |  1000 | 2015-12-16 13:04:29 |
|  4 | la_luna_azul | riak      |  1500 | 2015-12-16 13:04:34 |
|  5 | saeoshi      | voldemote |  2000 | 2015-12-16 13:04:38 |
+----+--------------+-----------+-------+---------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

ほいできました。

Mongifyのインストール

Rubyはなんか適当なのでいいけど、2.2.3でやりました。（割愛）
Gemで以下のものをインストール。

gem install bundler
gem install json_pure
gem install activerecord-mysql-adapter
gem install mongify

Mongifyの実行

設定ファイルの作成

接続情報を書いたファイルをdatabase.configとして保存

cat <<'EOF' >./database.config
sql_connection do
  adapter   "mysql"
  host      "localhost"
  username  "root"
  password  "passw0rd"
  database  "d1"
end

mongodb_connection do
  host      "localhost"
  database  "d1"
end
EOF

チェック、worksになったらOK

$ mongify check database.config
SQL connection works
NoSQL connection works

既存のMySQLデータベースの情報を取得

translationコマンドでtranslation.rbとして、DBの情報を書き出す

$ mongify translation database.config > translation.rb

こんなのが出ました。

$ cat translation.rb
table "t1" do
        column "id", :key, :as => :integer
        column "name", :string
        column "nosql", :string
        column "price", :integer
        column "created_at", :datetime
end

MongoDBデータベースへのマイグレーション

processコマンドでマイグレーション

$ mongify process database.config translation.rb
Copying t1 (1/1):                             (5/5) 100% |oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo| Time: 00:00:00
Updating References t1:                       (5/5) 100% |oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo| Time: 00:00:00
Removing pre_mongified_id t1:                 (1/1) 100% |oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo| Time: 00:00:00

みてみませう。

$ echo 'db.t1.find()' | mongo d1
MongoDB shell version: 2.4.9
connecting to: d2
{ "_id" : ObjectId("567164b57609613c3d000001"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:10Z"), "name" : "kuwa_tw", "nosql" : "mongodb", "price" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("567164b57609613c3d000002"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:17Z"), "name" : "oranie", "nosql" : "cassandra", "price" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("567164b57609613c3d000003"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:29Z"), "name" : "kakky_h", "nosql" : "hbase", "price" : 1000 }
{ "_id" : ObjectId("567164b57609613c3d000004"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:34Z"), "name" : "la_luna_azul", "nosql" : "riak", "price" : 1500 }
{ "_id" : ObjectId("567164b57609613c3d000005"), "created_at" : ISODate("2015-12-16T13:04:38Z"), "name" : "saeoshi", "nosql" : "voldemote", "price" : 2000 }
bye

こうなったら成功です。

どうでしょう。はいっております。ぼくのシェルスクリプトと違って綺麗ですね。綺麗。
ということでありまして、MySQLからMongoDBに移行したい、なんていう珍しい方がおりましたら是非こんな感じで試してみてはいかがでしょうか。

ただし責任は取れませんが、、、（怪談的な終わり方）（今年もかよ）

エキスパートのためのMySQL[運用+管理]トラブルシューティングガイド

稲川淳二 真相・恐怖の現場 本当の恐怖をナメてはいけない編 [DVD]

MongoDBイン・アクション

サイバーエージェントを退職してました

どうもどうも乙カレーさまです。

この度9/18が最終出社日となり、サイバーエージェントを退職することになりました（籍はもう少しありますが）。

並河さんと退職のタイミングが被っていた事で、きな臭い物を感じていらっしゃる方もいるかもしれませんが、完全に並行で進んでいて、お互いにびっくりした案件になりますｗ*1

サイバーエージェントでやってきたことを思い返すと、入社した当時はまだアメブロもそれほど流行っていたわけではありませんでした。ただサービスを伸ばしていこうという熱量がすごかったことは今でも覚えています。そんな中で様々なサービスのインフラ部分に関わらせていただくことができました（アメーバピグ、ピグライフ、ガールフレンド（仮）、最近ではAWAなど他にも色々）。

Webサービス、会社が育っていく様をほぼ最初から見ることができたのもラッキーだったなと思っています。

それ以外でも色々な勉強会や講演でも発表する機会を頂いたりと、エンジニアブログではIT芸人としての活動や、面白い経験をたくさんさせていただく事ができて、本当に自由な社風には僕のような人間は助けられてばかりでした。幸せでした。

もちろん不満が無い訳ではありませんし、ウェブ上では色々言われることが多い会社ではありますが、そういう話を鼻で笑える位にいい会社だと思っています（そろそろ数年前の総会の写真をネタに使うのは当事者達がかわいそうなのでやめてあげてくださいｗ）。

では何故転職を考えたのか、と言う話ですが、思えば入社したのが2007年1月なので、8年と9ヶ月在籍したことになります。入社した頃はこんなに長くいることを想定していたかと言われれば余り考えていなかったというのが正直な所です。ただ先で書いたような事を行っていく中で、日々楽しく仕事をしていく事ができて、いつの間にか8年もやっていたのか、、、と思っている次第です。

そんな中、自分のキャリアに幅をもたせるため他の世界を見たいという自分、また子供もでき、人生のステージが変わっていく事を感じる自分もいました。この後何年も戦っていく必要がある中で、別のキャリアへ挑戦できるタイミング、時間があまりないと思いワガママを通してしまった部分はあります。

正直いい仲間や同僚達に囲まれた環境を捨てて別の環境に行くことに対して不安がないわけではありませんが、今までやってきたことや、新しくやっていくことを自分の糧にして更に選択肢を増やしていくことは必要なことだと考えています。

最後にこれまで仕事でお世話になった皆様、そしてプライベートでお世話になっている皆様も本当にありがとうございました。
これからも色々あると思いますが、今後ともよろしくお願い致します。

お花と、ぼくのTwitterアイコンのトートバッグ、メッセージ付きのアルバムと本当にありがたいプレゼントでアルバムは何回も見て2828しています。

起業家 (幻冬舎文庫)

卒業 [Blu-ray]

*1:ホントですとか言えば言うほど泥沼になるので言いませんけどホントですｗ