新着記事一覧

IT・プログラミング Python

2024/4/21

【Python】Pythonでの自然言語処理(日本語)

こちらの記事では、自然言語処理についてまとめています。 Contents1 自然言語処理とは?2 自然言語処理の実装 自然言語処理とは? 自然言語とは、日本語や英語のような自然発生的に生まれた言語です。日常的に使用している自然言語について、言葉が持つ意味を解析し処理します。活用事例としては、チャットボット、音声認識AI、文字認識(手書き文字をカメラが認識し文字データへと変換する技術)、検索エンジン、翻訳、感情分析、文章要約などがあります。 文章の意味を機械に理解させるには、単語分割を行う必要があります。手 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/8

【Python】統計学的モデル 時系列分析の実装

こちらの記事では、時系列分析の実装についてまとめています。 Contents1 時系列分析とは?2 定常性とは?3 時系列データの分析方法4 SARIMAモデルの実装 時系列分析とは? 時系列分析では、時間経過とともに変化する時系列データを扱います。時系列データの例としては、毎時間の気温、株価の推移等がこれにあたります。売上予測、来店者予測等、ビジネスにおいて重要な分析技術です。 時系列データには以下3種類があります。 1.トレンドデータの長期的な傾向。時間の経過とともに値が上昇・下降している時系列データ ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】主成分分析の実装

こちらの記事では、主成分分析を実装していきます。 Contents1 主成分分析とは2 主成分分析の手順について 主成分分析とは 主成分分析とは、次元削減を行う時によく使う手法です。例えば、いくつかの特徴量があるデータを2次元データに変換すると、できるだけ情報を保ったまま2軸での描画が可能になり、全てのデータを見やすく示すことができます。 主成分分析の実用例として、製品やサービスのスコアリングや比較(1次元に圧縮)、データの可視化(2,3次元に圧縮)、回帰分析の前処理などが挙げられます。 主成分分析の手順 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】カーネル主成分分析の実装

こちらの記事では、カーネル主成分分析の手順についてまとめています。 Contents1 カーネル主成分分析とは2 カーネル主成分分析の実装 カーネル主成分分析とは 回帰分析等、機械学習の多くのアルゴリズムは線形分離できるデータが与えられることを前提としていますが、現実的には線形分離できないデータ、つまり非線形分離する必要があるデータがほとんどです。非線形分離する必要があるデータに対処できるのが、カーネル主成分分析(kernel PCA)です。 カーネル主成分分析ではN×M(データの数×特徴の種類)のデータ ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/29

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング DBSCANの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング DBSCAN法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 DBSCANでの実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 2. ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング k-meansの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング k-means法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 k-means法での実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習のデータ前処理 外れ値の扱いについて

外れ値の処理についてまとめています。 Contents1 外れ値とは?2 外れ値の検知方法について 外れ値とは? 外れ値とは、他のデータと著しく乖離したデータのことを指します。データ内に外れ値が混在していると、分析結果に影響を及ぼしたり、機械学習モデルの学習過程で影響がでてしまい学習が進みにくくなる、などの影響が出てしまいます。 外れ値の検知方法について 外れ値の検知方法について、可視化、LOF(Local Outlier Factor )、Isolation Forestの3つの手法について紹 ...

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共働きの家事

【家事・育児分担がうまくいかない人へ】マトリックス表で見える化してみよう

こんにちは、Haruです!

今回は我が家では家事・育児分担見直しの時に効果絶大だった「マトリックス表」の作り方をご紹介したいと思います。

どのご家庭も家事・育児分担は揉めることが多いのではないでしょうか?

我が家も例に漏れずそうでした。特に育休中、私はずっと家にいるので家事と子供のあれこれは私に偏りがち。
しかし、仕事復帰を控えこのままではやっていけない!!と思い夫に家事分担見直しを相談しました。

Haru

そろそろ私仕事復帰だからさぁ、もうちょっと家事と子供のお世話やってほしいなぁ~。

え、やってるじゃん!!

Haru夫
Haru

・・・(おいおい!君には名もなき家事達は見えていないようだね。仕方ない!見える化して現実を認識してもらって再度交渉してやろうじゃないの!!)

ということで、作ったのがこれから紹介する家事・育児マトリックス表です。
表で見える化することにより、ロジカルに交渉ができ、我が家では効果絶大でした。

\\この記事はこんな方にオススメです//

  • 家事・育児分担交渉中だがうまくいっていない方
  • 家事・育児分担を見直したい方

表の作り方

フォーマット作成

Haru

見える化かつ交渉しやすい表の作り方は超簡単です!!

大きめの紙を1枚用意して、横軸に家事の主体(夫or妻)、縦軸に家事の頻度(定期的or不定期)を書いていきましょう。

家事の洗い出し

家事を大きいもの小さいもの問わず挙げていきます。

小さい名もなき家事達も無理矢理名前をつけて挙げていって下さい。

Haru

名も無き家事って本当にたくさんあるのよね! ごみ袋セット、宅配スーパーの箱を玄関に出す、ビール缶潰す、など。。。
とにかく思いつくものを全て挙げていきましょう!!!

フォーマットに家事をプロットしていく

上で挙げた家事をマトリックス表にプロットしていきます。

家事が見える化でき、更にどちらが主にやっているか一目でわかります!
この表を、元に家事分担見直しを提案すれば、具体的にそしてロジカルに交渉可能です。

Haru

自分の頭の中だけで作った表なので、パートナーにも事前に見せて抜け漏れないか確認をしてもらってから交渉に入りましょう!!

プロットした表を元に交渉

Haruも仕事復帰前にこの表を作り、夫に抜け漏れないか確認してもらって交渉しました。

Haru

食器を食洗器に入れてくれることが多いけど、ついでに洗剤の補充も気付いたらやってくれん?

おー、いいよ!

Haru夫
Haru

あと子供の寝かしつけもできる時でいいから、たまにやってくれると助かるなー?寝かしつけやってくれたら家事が少しできるんだけど。

寝かしつけかぁ、ハードル高めだけど出来るときは頑張ってみるか。

Haru夫

Haruの夫は医療関係で超理系の論理思考型ですが、この表を見せることにより納得感があったようで交渉は成功。
一部の家事を夫寄りにすることができました。

仕事復帰間際までこうだったのが・・・

仕事復帰後こうなり、夫の意識も高まり今もきちんと機能しています。
ちょっとした名も無き家事も意識してやってもらえると本当に助かります。

Haru

男性は論理的思考の方が多いので、家事主体とタスクを見える化することにより家事・育児分担見直しについて交渉しやすくなりますよ♪
交渉する時も喧嘩ごしではなくやんわりお願いするスタイル、そして「こうこうこういう理由だから、やってもらえない?」と理由を伝えてからだと話し合いがうまく進むように思います。

まとめ

いかがでしたでしょうか??

もし家事・育児分担見直しがうまくいっていない方がいれば、ぜひこの方法もためしてみてください♪

  • この記事を書いた人

Haru

会社員。2回目の育休から仕事復帰。
職種は海外営業。
育休の過ごし方、育児、家事、プログラミング勉強について発信しています。

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