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日大芸術学部在学中に舞台美術家の長坂元弘氏に師事。 1964年より独学で油絵を描き始め、翌年、澁澤龍彦と出会い「O嬢の物語」の装幀と挿絵を担当。 1967年個展「花咲く乙女たち」（青木画廊）で画壇にデビュー。 絵画のみならず、着物デザイン、写真など多岐にわたる活動は晩年も衰えることなく、十八代目中村勘三郎襲名に続き、六代目中村勘九郎襲名披露の口上の美術を手がけた。 2015年3月16日虚血性心不全により自宅寝室にて逝去。

ここのところ初めて訪れる方が増えているので、今日はそんな方のための「おもてなし」。まずは、このブログの代表的なエントリーの紹介から。 ・ソフトウェアの仕様書は料理のレシピに似ている 日本のＩＴ業界のゼネコン型の開発プロセスに関する私の疑問を述べた人気エントリー。これには続編があり、以下の二つのエントリーを合わせた三部作構成となっている。ぜひとも合わせてお楽しみいただきたい。 ・ＳＥはメニューのないレストランのウェイターか？ ・知的労働者には「組織を移る力」がある ・日本語とオブジェクト指向 ほとんど読者がいなかったこのブログを大きく変えたのがこのエントリー。理科系うんちくの中で唯一妻に褒められたエントリーでもある。２００４年９月に書いたエントリーだが、今でも私の一番大好きなエントリーでもある。 ・Ajaxの本質、「非同期メッセージ型ウェブ・アプリケーション」のススメ 技術うんちくの中では、

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私の本業は翻訳であり、訳者として毎日数千字の訳文（日本語とは限らず、英語の場合も多いのだが）をキーボードから入力し続けてきた。それに加え、このブログにも筆者として、ほぼ毎日数百字から千数百字くらいまでの文章を書き続けてきた。だが、物書きの端くれなのかというと微妙なところである。 まあとにかく、誤字脱字、用語の誤用、記述の抜けなどから始まって、内輪でしか通じない略語の多用、へんてこな和製英語の乱用、主題を示す言葉の脱落、そして根本的に何を言いたいのかさっぱりわからない文など、問題だらけの原文を英語に変換しなければならない。 しかし、長年、悪文と格闘してきたおかげで、いろんな法則を経験的に学んできた。日本語の文章の質を低下させる要因については、いまやかなり詳しいはずだ。“悪要因”について詳しくなると、それを反面教師にできるわけだ。 ■ 自分の文に付随する“悪要因”を制御する 本業のときも、ここ

言葉の意味、これについて考え出すと夜眠れなくなってくる。言語学概論の講義を聴講すると、有名なソシュールのシニフィエ(所記、記号)とシニフィアン(能記、指示内容)の話が一番最初の授業に出てくる。意味の定義については諸説あるが、このシニフィエとシニフィアンを結ぶものが意味だという考え方が一般的なようだ。 しかし、意味というのはそんなに言葉と一対一で対応しているのだろうか。いや、たとえ対応していないとしても、その意味を表わすためにはやはり何らかの言語表現を用いなければならないわけだから、言葉の正確な意味というのは表わしにくい。 そこで、意味論の立場では、当初成分分析という方法が盛んに行われた。つまり、例えば「父」という語の意味は「男」「世代１」「直系」という成分から成り立っているとして分析していく方法である。このやり方は、例えばまだよく知られていない稀少言語などでの複雑な親族体系をまとめて記

エニアグラムは、もっともすぐれた性格タイプのシステムのひとつとして、 世界的に大きな注目を集め、ビジネス、教育、カウンセリングなどの分野で活用されています。 とくにエニアグラム研究の第一人者であるリソ、ハドソンによる9つの性格タイプの説明は驚異的なほど詳しく正確で、もっとも高い評価を受けています。自己成長や人間関係、仕事などに活かすための具体的アドバイスも豊富です。 そして「リソ＝ハドソン式性格タイプ診断テスト（RHETI）」は、大学機関において科学的な検証も行われています。2002年9月30日付米『タイム』誌では、自分の性格を知るための代表的テストとして紹介されました。 RHETIは有料テストですが、その1/4の項目からなる無料のサンプル版もあり、100万人を超える方々が利用しています。（2003年1月以来、2009年8月18日現在まで。） 多くの人達が、エニアグラムを通じて自分や人につ

この語彙数推定テストは, ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所が, 単語親密度（NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」第１巻・単語親密度 [天野,近藤 (1999) 三省堂]）を利用して開発したテストです(特許第3331286号)。 このテストは、新明解国語辞典第四版（三省堂）を基準にしています。よって、ここで推定される語彙数は、あなたが新明解国語辞典第四版（三省堂）の見出し語を何語を知っているかを意味します。 固有名詞や複合語など、この辞書に収録されていない単語を知っていても推定される語彙数には含まれません。 テストの詳細については、こちらの解説をご覧ください。 NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」の詳細は、こちらの解説をご覧ください。 テスト開始／ テスト２／ テスト３ NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」は、 三省堂より刊行。 出版に関する資料請求