今年の目標を設定する


さて新年を迎えて10日ほど経ちましたが,いかがお過ごしでしょうか?

ちょっと年末年始がバタバタしてたので,すっかり遅くなっちゃいましたが,今年の目標をここで宣言したいと思います.このブログでは以前からやってるんですが,計画通りやれたことはこれまで一度もありません(笑)

だけど,今年はちょっと視点を変えて,挫折しない目標設定を考えてみることにしました.

私が思うに,目標は3つあるとバランスがとれて望ましいかと思いますので,先ず,今年の目標を3つかかげたいと思います.すべて簡潔に一言です.
1. 体 力のブーストアップ
2. 技術力のブーストアップ
3. 精神力のブーストアップ

これらのブーストアップの結果として,以下を視野に入れてます.

  • 体力のブーストアップ

    • ハーフマラソン:2時間以内で完走

    • 減量:12kg

    • 筋肉:腹筋を割る



  • 技術力のブーストアップ

    • 人工知能:Python, 人工知能,TensorFlow,GPGPUの習得

    • 組み込み:LEGO,マイコン,組込みUML,ETロボ用RTOSの習得

    • ネットワーク関連:ネットワーク知識,セキュリティ管理,サーバ管理

    • 英語:英検1級,TOEIC900相当



  • 精神力のブーストアップ

    • 上記の学習とトレーニングを1年間継続する




これらを実現するために,1年間,1月,1月の各週の数値目標を定めました.技術力については,英語以外は数値にしづらいので週目標にだけ掲げています.

2018年の数値目標



  • 体力

    • ランニングの走行距離 1,700km

    • 減量 12kg



  • 技術力

    • 英語学習 1,000時間



  • 精神力

    • 上記の内容を忍耐強く続ける




1月の数値目標



  • 体力

    • ランニングの走行距離102km

    • 減量1.3kg



  • 技術力

    • 英語学習60時間

    • Pythonで人工知能のコードが書ける



  • 精神力

    • 上記の内容を忍耐強く続ける




各週の数値目標



  • 体力

    • ランニングの走行距離34km(LSD:12km,インタバル4km,ゆっくり6km×3)



  • 技術力

    • 英語学習20時間(1日3時間)

    • Pythonと機械学習

      • 2週目(1/15-1/21):scikit-learn

      • 3週目(1/22-1/28):TensorFlowの環境構築

      • 4週目(1/29-2/4)  :deep learning





  • 精神力

    • 上記の内容を忍耐強く続ける





数値目標の根拠


ハーフを2時間以内で完走するには,月間走行距離が100-150km必要とのことです.また,LSDやインタバルを週1回程度入れておくべきとのことで,そこから逆算して週のメニューを決めています.

また,英検準1級の現在の実力(錆びついてますがw)から英検1級までに必要な学習時間は,約1,000時間程度と見積もれます.その見積もりは過去の投稿で述べましたので,興味のある方はリンク先をどうぞ↓

[blogcard url="http://sosui.sakura.ne.jp/wp/eiken-benkyoujikan"]

この学習時間を1年間で達成するためには,年間50週あるとして週20時間1日約3時間となります.

ただし1日3時間と言っても,ながら勉強とか通勤時間のリスニングとか,必ずしも机に向かっている時間だけじゃなくてもいいようなので,私もそのようなスタイルで学習していこうと思ってます(でないと1日3時間は無理w)

挫折感を感じない目標設定の方法


目標設定の際は,たとえば「英検1級合格」とか「ハーフマラソン2時間以内完走」という目標にしてしまいがち.だけどこういう目標に設定してしまうと,合格か不合格か,完走かリタイヤかで達成度を測ることになり,結局0か100かの評価になってしまいます.

こういう評価をすると,もし不合格だった時これまでの努力がすべて無駄だったかのように感じてしまうわけですが,実際には不合格だったとしても60%達成とか70%達成もありうるわけで,その方がむしろ正当な評価といえます.

そこで,「英検1級合格」などは目標ではなく「1年後の結果」として捉え,その結果を1年で得るためには1日にどれだけやらなければいけないのか逆算し,その算出した数値を目標にした方がいいと思います.

英語や筋トレ,減量などは1ヶ月くらいでは目に見える効果が出ないので挫折しやすいもの.だからこそ,数値目標というのはモチベーション維持にもとても有効です.

理想的には,毎月の数値目標をこつこつ積み重ねていって,1年経ったら自然と目標を達成していたという姿でしょうね.今回はそういう工夫をしてみました.

とはいえ,実際はいろんな不可抗力があって毎月の数値目標を達成するのも難しいですが,積み上げてきたものが目に見える形で残っていれば,たとえ途中で中断しても

「せっかくここまでやったんだから・・」

とモチベーション減退を極力防ぐことができると思います.


最初が一番要注意!


こうして目標を設定すると,最初はとてもやる気に満ちていると思いますが,ここが一番要注意!やる気を爆発させて,決められた分量以上のことをやりすぎると,間違いなく3日で息切れして挫折します.

ゴールは資格取得ではなく「決められた分量の学習を1年間継続すること」です.つまり,焦ってやっても,のんびりやっても,どのみち1年経たないとゴールは来ません.だから急ぐ必要は全くありません.

マラソンと同じで,最初にスパートをかけすぎると後で走れなくなってリタイヤしてしまいます.リタイヤするくらいなら,途中歩いてもいいので確実にゴールすることを優先すべきです.

やる気が減退してきたら・・・


その時はもう脳を騙すしかないと私は思ってます.NLPなどいろんなテクニックがあるけど,以前投稿したやる気の出ない時の対処方法をご覧いただければと思います↓

[blogcard url="http://sosui.sakura.ne.jp/wp/yaruki-denai"]

と,こんな感じで今年1年やっていきたいと思いますので,一緒に頑張りましょう!