研究留学ってどんなものなの？ ~シンガポールで過ごした5ヶ月間~
昨日の記事に「シンガポールに留学していた」という話を書いたので、今回はシンガポールでの研究留学について書こうかと思います。
ここに記載されているものは、私自身の見解であり、必ずしも世間一般の考えと一致していない可能性があることを承知してください。
研究留学とはなにか
皆さん、研究留学と聞いて、どんなものなのか想像できるでしょうか
以下は私の解釈ですが、研究留学とは、自身の研究領域での研究活動を主の目的とするもので、世間一般で言われる語学留学とは趣旨が異なるものであると考えています。
語学留学と研究留学の違い
世間一般的に言われる留学は語学留学だと思います。これは、英語やドイツ語、中国語など留学先の公用語を学びに行くものですね。
実際に学校のカリキュラムに沿って語学を学習していくかと思います。
一方で、研究留学では、学校が提示したカリキュラムに則るのではなく、所属する研究室、研究所のルールに則り、そこで限られた期間、生活する、研究する留学だと私は考えています。
そのため、語学留学とは根本的に趣旨が異なることがわかるでしょうか。
ちなみに、語学留学は、学校の制度、国の制度など多くの留学手段がありますが、研究留学は、主に、研究室同士のつながりであったり、大学同士の研究協定のようなものがない限りは実現できません。(最近では国の制度でもできてきているようですが…)
私が研究留学を志したわけ
では、私がなぜ研究留学を志したのかについて書きます。
そもそも私は、留学には強い関心がありました。と、いうのも、異なる文化、環境での生活は自身を成長させることができるのではないかという興味があったからです。特に、英語力に全くの自信がなかった私が、社会人として、グローバルに活躍するにはこのような経験は必要不可欠であると感じていました。
語学留学をすることも考えたのですが、短期留学だと、語学の成長は感じることが困難である一方で、高額の学習費がかかってしまいます。また、長期では休学、留年を念頭に入れる必要があります。そのため、語学留学は断念しました。そんな中、研究室の先生，先輩から研究留学の話を聞きました。
5ヶ月間シンガポールの研究室に入り、研究することで給料をもらいながら学習ができるという制度でした。また、当時、研究の単位以外は取り終わっていたため、指導教員の先生が許可を出せば挑戦できるという状況でした。(指導教員には留学中の内容で論文を書くことで許可を頂けました)
そんなこんなで、とても運がよく、給料をもらいながら研究留学という当初の目的を達成することができました。
研究留学に必要な準備
もう一年半前のことなので、あまり覚えていませんが、覚えている範囲ですと、まずはCVを書き、留学先のラボの教員に提出、受領していただく必要があります。
もちろん、英語での記載が必要で私の場合は、研究内容、留学時にやりたい研究内容等を記載したと記憶しています。
また、VISAの申請が必要です。私の場合は給料が発生し、Research Assistantとしての採用になっていたので就労VISAを取得する必要がありました。給料が発生しない場合は就労VISAは必要ないかもしれませんが、長期滞在するのでどちらにしてもVISAはあったほうがいいかと思います。(VISAがあるとお得な場面も多かったのでもし短期間だとしてもVISAはあるといいかと思います)
VISAの申請には時間がかかるので注意が必要です。(私はこれが遅れてしまい、半年間の留学予定が5カ月に縮小してしまいました…)
あとは、宿泊先ですね。これもとても苦労しました。インターネットを利用していろいろ探しましたが、結局研究室の先輩や先生に手伝ってもらって、コネのある人の家(コモンルーム)を借りることができました。しかし、部屋を借りるためには銀行口座が必要で、口座を作るためにはVISAを発行する必要があるので、一度ホテルに1週間ほど宿泊し、その間にVISAを取得、口座開設、部屋の契約の確立という一通りの流れをしました。大体のオーナーが1年以上からで部屋を貸しているので、学生寮に入るか、ホテル暮らしになる覚悟が必要かもしれません。
実際に入国してからの手続き
上記にも記載しましたが、基本的にするべきことはVISAの発行、口座の開設、入居、LABへのあいさつ、セキュリティカードの発行あたりでしょうか。
私の場合はこの程度のことでも英語が不自由だったためとても苦労しました。
やはり英語の事前学習は重要ですね…
英語の学習に私が使用していたのは以下の本やツールです。
上記のモノは基本的にはTOEICのスコアを上げつつ英語慣れしようと思って買ったものなのですが、TEDはリスニングを鍛えるにはもってこいだと思うので、留学を考えている人はぜひやってほしいです。
初心者特急はとてもやさしいので、TOEIC400点とかの人向けですね。
研究活動
ここまできて、やっと研究活動ができるようになりました。私の場合、入国してから1週間後くらいにやっと研究ができるようになりました。と、いっても研究内容の確認と、それに対するサーベイでさらに1か月くらいはかかった気がします。
私の留学先の指導教員は放任主義だったので、Phdのメンターがついてくださったのですが、その方の下で、サーベイ、基礎勉強をしていました。
やった内容、結果に関しては、ジャーナル論文に投稿するも実験不十分でリジェクトされてしまいました。実はこれに関しては、現在の在宅期間中にロボット作って実験しています。
なので、まだ公表されていないのであまり紹介できません…
所属したLABの紹介と大学の紹介だけして終えたいと思います。
こんな感じのところで研究していました。
https://epd.sutd.edu.sg/people/faculty/mohan-rajesh-elera
LABのホームページが見当たらなかったので、私の留学時の指導教員とその研究領域についての記載です。
やっていたことをざっくりというと、清掃用ロボットと観測用ロボットを用いたマルチロボットシステムの開発です。
これについては論文が出たらちゃんと報告をしようかと思います。
最後に
研究留学でも語学留学でも行くかどうかを決めるのは結局自分自身です。
行動を起こせる人が、やりたいことを実現できます。なので、どうしても留学をしたいのであれば、アルバイトなり、奨学金なり、国の給付制度なり何でも使って挑戦するべきだと思いますし、そのような人を私は心より応援いたします。
わたしもまだまだ若輩者ですが、少しずつでも成長していくことができたらと思っています。
私の最も愛する服の話
今週のお題「自慢の一着」
今週のお題は、「自慢の一着」ということで、私は一着を紹介します。
といっても、私は普段私服にあまりこだわっていませんので、特殊な服は持ってません。
そんな中でも最も気に入っている服を紹介します。
これです笑
写真を見ると、ただのよれよれのポロシャツですね、アメリカンイーグルなので高くもないし、別に特別には見えませんね。
でも、私にとっては特別なのです。
何が特別かというと、私は、1年半前、シンガポールにいました。
当時の写真がこれです。
まあべつにこれは特別変わった写真ではないですね。
私は、このときシンガポールで研究留学をしていたのです。
期間は5か月間！
この留学の前に彼女からもらったのが、今のシャツです。
私は自身を撮影することが嫌いだったので、シンガポールできている写真を見つけることができませんでしたが、このときにたくさん来ていたのが今でも鮮明に覚えています。
また、シンガポールでのつらい日々も愉しい日々もすべて詰まっているのがこのシャツです。
だからよれよれになってしまったんですね笑
ということで、着ると当時の記憶がよみがえり、モチベーションが上がるので、この服は私にとって特別な、自慢の服なのです。
皆さんにも自身にしか価値の分からないもの (服に限らず)はあると思います。
そんなものがあること自体幸せなことです。
大切にしましょう！
今年の目標 自身の成長のためにやるべきこと (1 ~ 4月実績)
本記事では、私が年始に定めた目標を達成できているのか、達成度はどの程度なのかをまとめる議事録になります。
はじめに
皆さん、目標を設定したはいいものの、実際にやろうとしたときに色々と苦労することは多いかと思います。
と、言うのも継続させるのが最も困難で、結局最後は挫折してしまうのがオチではないかと思っています。
そこで、わたしの示す議事録が皆さんの背中を押して、目標達成のためになれたら嬉しいです。
と言うことで、今回は初回なのでわたしの示した、目標の紹介と現在の進捗について書きます。
進捗更新ごとに記事も書いていこうと思うので、よろしくお願いします。
目標
私は年始にこんなツイートをしました。
あけましておめでとうございます。
— takeshi miura (@1222_takeshi) 2019年12月31日
昨年は多くのことに挑戦した年でした。今年は就職の年ということで、昨年以上にいろんなことに挑戦して自己成長していきたいです。
とりあえず今年はROS (ROS2もします) と強化学習マスターします！
2020年の目標 (かなりハードル高めで設定)
— takeshi miura (@1222_takeshi) 2019年12月31日
・TOEIC 800点
・ROS, ROS2, C++マスター
・自作で掃除ロボットとお手伝いロボット作る
・副業で100万稼ぐ
・本30冊読む (内最低10冊は技術書)
・ランニング月30km
・Maker Faire出展してみる
・クラファンで資金調達成功させる
これについて、進捗がどんなものなのか、報告をあまりしていなかったので、このブログでまとめていこうかと思います。
4月までの進捗はこんな感じです。
とりあえず現状の進捗を更新しておきます。
— takeshi miura (@1222_takeshi) 2020年4月21日
ROS、大体理解してきた。
掃除ロボットはできた。
本3冊読んだ(内3冊技術書)
ランニング3月まではできてた。
4月できてないので筋トレしてます。
4月末でこの進捗やばそうなので、ピッチ上げていかないと🙄🙄
正直、かなりやばいです！！
そこから約一か月経ち、進捗を更新します。
C++基礎は理解できた。AtCoderやりながら勉強します。
— takeshi miura (@1222_takeshi) 2020年5月14日
副業、案件獲得しました。これから稼ぎます。
本8冊完了 (内技術書5冊)
ランニング累計112.2km
Maker Faireやれるかわからないけど、ロボット作る環境は整えてきてます。
ちなみに、副業は可能かどうかが怪しいので、その場合はなしにします…
上司に確認を取ろうにもコロナが…って感じなので
まあとりあえず、定期的にツイッターとブログで更新していきますので、よろしくお願いいたします。
jetson nanoを用いた工作 ~demo実装編~
本日は前回の記事に引き続き、jetson nanoを用いた様々なdemoについて書いていきます。
紹介するdemo
本記事で紹介するdemoは私が特に面白いと感じたものを紹介しようと思います。試すのも簡単なので、ぜひ挑戦してみてください。紹介するdemoは、jetson nanoに標準で入っているVision worksとjetson用の画像処理リポジトリであるjetson-inferenceです。
Vision works
まずはVision worksです。
Vision worksではすでに入っているデータを使ってdemoをしていますが、自身で用意したデータでも同様の推論が可能なようなので、興味のある人はぜひ試してみてください。
実装方法に関しては、とても参考になる"Jetson Nano超入門"という本があるので、こちらを参考にしていただきたいです。
私が試したdemoはFeature tracking, Object tracking, Motion estimation, Stereo matchingです。
feature tracking
feature trackingやobject trackingは自動運転に使用されているような技術です。
正面の自動車に追従する，周辺の認識，動作の予測をするのに重要な技術です。もちろんこれだけでは自動車を走らせることはできませんが、このレベルの推論がjetson nanoで動作するというのはとても驚きです。
以下，feature trackingとobject trackingのデモ写真です。
feature trackingでは取得した特徴量がどのように遷移しているかベクトル化しているようです。
これを見ることでこの学習器ではどこを特徴として着目しているのか、なにを重視しているのかが見て取れます。
object tracking
object trackingでは、バウンディングボックスで囲われたものを追跡するといったdemoです。これは、feature trackingのように特徴に着目してバウンディングボックス内の特徴をトラッキングしているようなのですが、時折ボックスがずれてうまくいかなくなります。これは特徴の取り方が最適ではなく、自動車でも他の自動車にあるような特徴を見ていたりとか、電柱にあるような特徴なんかも見ているためうまくいっていないのではないかと考察しています。
motion estimation
次に、motion estimationです。これもfeature trackingとやっていることは似ているのですが、おそらく動体認識をしていると思います。そして、1フレーム前とかを使って推論しているといったところではないかと思います。これも30FPS以上で動いているので、監視カメラとかにも使えそうですし、自動ドアなんかにもつけるといいかもしれないですね。
stereo matching
最後にstereo matchingなのですが、これは正直よくわからなかったです。おそらく、2つの単眼カメラがある想定で、三角法とかを使用した時のステレオカメラを想定していて、距離を算出できるということだとは思うのですが、リアルタイム実装とかができるのかもよくわからないです。
ここまでで、Vision worksのdemoの紹介は終わりです。ほかにもスタビライザーなどで手振れ補正をしているdemoなんかもありましたので興味があったらすべて試してみるといいかと思います。
jetson-inference
次にjetson-inferenceについてです。こちらは実際にカメラを使用してDeep Learningによる推論を体験することができます。
私が使用したカメラは以下のモノです。
このカメラではなく、raspi cameraでも可能なのですが、その場合v2を買う必要があるので注意が必要です。
それでは、 実際にgitからリポジトリをクローンするところから説明します。
まず、terminalを起動して以下のコードを実行します。
$ git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
$ cd jetson-inference
$ git submodule update --init
これで、リポジトリをクローンしてきました。また、サブモジュールも使用可能にすることを忘れないでください。サブモジュールについては以下の文献あたりを見るとわかるかと思います。
次に落としてきたリポジトリをビルドして実行可能状態にします。
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ../
$ cd jetson-inference/build
$ make
$ sudo make install
これでサンプルが実行できるようになります。
以下を実行することで、googlenetを用いた物体認識ができます。
$ cd jetson-inference/build/aarch64/bin
$ ./imagenet-camera googlenet
私の場合、実行結果が以下のようになっています。
コップやキーボードが正確に認識できています。
複数の認識も可能なのですが、出力の表示が荒れるので一つずつ撮ってます。
このgitリポジトリは以下のモノなのですが、この物体認識とは別に、物体検出、セグメンテーションなどもできます。
物体検出やセグメンテーションをやった結果は以下のようになりました。
人、イス、ベッドと一部しか撮影できていなくても割と性格に推論できていることがわかります。
一方で、以下のような失敗例もあります。
イスに服をかけると、93.3%personであると推論しました。
これは、服のかかったイスを学習していないからというのと、背景画像の影響かと思います。
また、屋外での写真に関しては、単純に解像度が悪いというのと、手前にある電線などが悪影響を及ぼしているのだと思いました。
また、セグメンテーションに関しては以下のようになったのですが、これはうまくいっているのかわかりませんね…
私が光ってます…
まあ、サンプルを実装しただけなので、この程度かな…というのが所感ですね。
実際に使用する場合には、データセットを作り直して、転移学習をするのがいいのかなとは思います。
また、rosの導入も進めているので、それも実現出来たら、記事にします。
機械学習に関しても、追加で記事を書くと思うので、その時は、是非読んでください。
以上です。
テレワークで集中が切れた時にするべきこと
こんばんは、今日からGWが明けテレワークが再開しました。
現在多くの方がテレワークをしていることと思います。
テレワークをしていて集中が切れてしまうことはないでしょうか。
やはり会社ではなく家で業務をするということで会社と同じように業務をしても集中が切れやすいのではないかと思います。そんな中でみなさんはどのような工夫をしているでしょうか。
業務の時間を区切って、仕事をする人、仕事とプライベートを分け、ON、OFFの切り替えをしている人、気が紛れやすいもの（ソファやテレビなど）から離れて業務をするなどしているかと思います。
このように通常とは違う、特別であると考えることで業務が効率的に出来るようになったりすると思います。
ここで、私の業務の仕方について紹介します。
私は業務内容によってはかなり集中して作業をすることができます。
これは、皆さんも同じだと思います。単純に好きなこと、興味のあることについては集中力を発揮できるが、興味のないつまらない業務では集中ができないと言うことです。これはしょうがないことで、会社ではそれでも業務だからやらなければいけないという状況が背中を押してくれます。
しかし、家ではこうもうまくいきませんよね、これは家にはこのような状況がなく、怠ける環境ができてしまっているからです。
ですが、私はこの怠ける環境を変えることはしたくありませんでした。
やっぱり家ではゆっくりしたいものなので…
と言うことで、私は、やらなければいけないつまらない業務を優先的にやりつつ、集中力が低下してきたら、一度離席、伸びをしたのちに興味のある内容の作業や好きな勉強をするようにしています。で、集中力がついてきて「やるぞー！」ってモチベーションになってきたらま偉志やりたくない作業に手を出しています。
このように自身を強制的に制御することでどうにかテレワークを乗り越えています。
皆さんの対策も聴きたいので、ぜひコメント欄に書いていただけると嬉しいです。
リモート飲みするならDiscord1択！！
お題「#おうち時間」
こんばんは
今回は流行のリモート飲みについてサクッと書いていこうと思います。
コロナ禍により爆発的に流行しているリモート技術
中でもテレワークとリモート飲みがトレンドだと思います。
テレワークについては以前少し書いたことがあるかと思いますが、私も明日からテレワークが再開します。
とりあえず5月いっぱいまではテレワークが続きそうなのですが、ここで重要なのがテレワークでの過ごし方ですね。
これに関しては以下のブログで言及しているので割愛します。
今回のメイントピックはリモート飲みです。
「おうち時間」の中でも特に重宝されているリモート飲みですが、皆さんはどのようなアプリを使用しているでしょうか。
Skype, Line, Zoomなど様々なツールが出ていますね。
中でも回線が安定していて、人気があるのはZoomだと思います。
また、5月からGoogle meetというのも出てきました。
ここでそれぞれのメリットを少し書きます。
Zoom
メリット
- 回線が安定している
- アプリなしでも(web)利用可能
- バーチャル背景が使える
デメリット
- 3人以上で利用すると40分で切れてしまう
- 参加人数が多いと回線が不安定になったり、音声が不安定になったりする
Google meet
メリット
- 100人まで無料
- 制限時間なし
- webのみでの利用が可能 (PCに限る)
- Google Calenderとの連携ができる
デメリット
- バーチャル背景がない
- 回線が安定しない
- 映像の解像度が低い
それぞれメリットデメリットがあることがわかるかと思います。
そんな中で私がお勧めしたいのはDiscordです。
とはいってもかくいう私もDiscordに関しては初心者であまり理解ができていないのですが、そんな私でも感動する機能がいくつかあります。
Discordの特筆すべき機能
- チャットベースでサーバーに所属している人とであればいつでも通話が可能 ⇒ 招待の手間を省ける
- サーバーの中で複数のチャンネルを作ることができる ⇒ 話したい人と二人だけで話したいときに新しくチャンネルを作って話すことができる
- 誰がオンラインなのかが一目瞭然 ⇒ 約束をしていなくてもオンラインの人とすぐ飲み始められる
などなどこれ以外にもたくさんあると思います。
逆に手間なのはアプリをインストールしないといけない、登録しないといけないというところなのですが、その程度でこれだけの恩恵を得られるのであれば絶対にやるべきだと思うし、時間的に考えてもこちらの方が価値があると思います。
ということで、今回はサラッとDisicordについて紹介させていただきました。
今後、Discordの民が増えることを願っています。
社会人1年目になって思う会いたい人
今週のお題「会いたい人」
上記のお題について書こうと思います。
私の恩師たち
私が現在会いたい人は、今まで私に関わり大きく成長をさせてくれた恩師の方々です。
まず、最初の恩師は中学校の時の部活動の顧問の先生と数学科の先生です。
部活動の顧問 (中学校)
私は人生での初めての部活動にソフトテニスを選びました。ソフトテニスと聞くとあまりメジャーではないような印象を持たれる方も多いかと思いますが、最近ではプロとしてスポンサーをつけて活動もいるくらい盛んになってきています。
こんなソフトテニスと私が出会ったのはほんの偶然でした。
当時仲の良かった友達とどの部活動に入るかということを考えていた時に候補に挙がったものの一つだったのですが、その時はただの思い付きでした。しかし、実際に仮入部として体験に行ってみるとソフトテニスの難しさとできた時の快感に衝撃を受け、これだ！と決めることができました。
元々硬式テニスを父親と遊びでやっていた私は同級生の友達と比べて成長も早く、技術もありました。そのため、先輩と組んで試合に出るなど同期よりも先に行くことができました。しかし、これにより周囲からの期待値が上がってしまい、期待に応えられないときのストレスなどで腐ってしまうこともしばしばありました。
次第に成長した同期に抜かれることもあり、かなりの劣等感と共に部活動をやめることまで考えました。しかし、そんな時期のとある試合で顧問の先生に言われたことが私を再びソフトテニスの道に引き戻してくれたのです。
言われたことは単純で、「ミスをしてもいい、負けてもいいから自分のできること、やりたいプレーをしてきなさい。そうすれば自然と勝ちもついてくるし、自身もついてくる。」このようなことを言われたことは初めてだったし、ある意味期待値が下がっていたのかもしれませんが、これのおかげで私はのびのびとプレーができるようになりました。
当時はすでに同級生2人に抜かれていて、その二人はすでに県大会に出場するレベルになっていたのですが、その二人に迫る勢いで成長できたのもこのときにモチベーションを立て直すことができたからだと思います。
結果的には私も県大会に出場することができて、部内でもトップ格になることができました。
数学教員
また、数学の先生は私の進路を決めるときの指標になってくれました。
当時、勉強を優先するかソフトテニスを頑張るかを悩んでいた時に両方やる道を示してくれたのがこの方です。
この方は、様々なスキルを持っていて、学内のモノづくりや電気工事、花壇の管理や、生徒指導まで幅広いことができる方でした。当時私はどちらかを選ばなければいけないと考えていたわけですがこの方に「やりたいことがあるならすべてやってできなくなってから考えなさい」と言われて、進路を決めきることができました。
次に高校の顧問の先生と3年生の時の担任の先生です。
部活動の顧問 (高校)
結局県内屈指の強豪校に入ったのですが、私は県大会に行ったし、そこそこ戦えるものだとばかり考えていました。
しかし、実際には周りは県大会トップ常連であったり、関東大会や全国大会に出ているような人までいました。そんな中でプレーをしていて私は、鬱のような状態になてしまいました。と、いうのも家から電車で2時間かかるようなところに行っていて、朝練は6時40分からということで始発で行き、家に着くのは10時過ぎといったような生活が続き参ってしまったのだと思います。
そんな中で部活動の顧問の先生は普段こそは私なんかには目をかけてくれてないんだと思うようなそぶりをとっていて、見放されたとばかり思っていたのですが、直接私の家に数回訪問し、私に話を聞かせに来てくださったのです。
このとき、私は、見てもらえていたのだという幸福感と、頑張ろうという強い意志を持つことができました。結果的には3年間続けることもでき、多少なりとも実績を積むこともできました。
3年生の時の担任
3年生の時の担任の先生には今もたまに会っています。
受験という今までの人生で最も過酷であった時期に常に私に気をかけてくれた方で、私が大学生になって教員を目指した時の相談にも快く乗ってくださいました。
教員になりたいと感じたのは2度あり、1度は中学校の数学教員を見たときの憧れ、もう1度はこの担任の先生のようになりたいと感じたからです。
結局私は教員免許を取得しただけで教員にはなりませんでしたが、何の後悔もありません。
次に大学での研究室の教授です。
研究室の教授
私の研究室は合弁研究室で指導教員が2人いました。また、相談相手として助教の先生2人とポスドク1人といった大変贅沢な環境でした。しかし、それと同時に人数もかなりいたので、自身が積極的に動かないと相手にしてもらえない厳しい環境でした。
そんな中でも私は積極的に動く方だったのですが、大学院時代に複数回の学会参加、国際学会の参加、海外留学、企業での研究活動といった私が大学に入ったときに掲げたやりたいことの目標をすべてかなえてくれました。また、学会でも優秀発表賞を、大学からは研究科委員長学長賞と、学内で最も権威ある丹羽保次郎初代学長賞を受賞することもできました。
努力をしたのはもちろん私もですが、先生方の助力がなければ間違いなくかなわなかったものです。また、現在も論文を執筆中なのですが、今でも丁寧に対応してくださっています。
また、これらの経験で出会った人たちから得たものは計り知れません。
そして最後に両親です。
両親
明日は母の日です。
就職してから私は実家を出たので、現在2か月弱会っていません。GWもコロナ禍の影響で帰れていませんし、母の日も帰れません。
今になって両親の尊さに気づきました。よく言われていましたが、正直信じていませんでした。
私は基本的に自分で何でもやってしまうので、親からしてもほっといてもいい人間だったと思います。
しかし、家に帰ってからの何気ない会話、毎日の話、これらがどれほど重要だったのかに気づきました。
今私は、様々なことに興味があり、常に学びを求めてとても充実した日々を送っています。これもすべて今まで出会ってきた人全員のおかげだと思っています。
今回会いたい人では上記の方々を挙げましたが、本当はもっと多くの人に会いたいです。
皆さんもコロナで会えない人、会いたい人はたくさんいるかと思いますが、頑張ってコロナ禍を乗り越えていきましょう。
長々とありがとうございました。
母の日のプレゼント、まだ間に合うのでぜひ！
以下私のおすすめです。
