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「わかりやすさ」の罠

「何が言いたいのだかわからない」
そんな言葉をかけられることが、
僕は昔から頻繁にありました。

こちらとしては、頭に浮かんだ言葉をそのまま言っているだけで、
当然自分の中では複雑ではないのですが、
それを人に言うと、「わかりにくい」と一蹴されてしまうのです。

今となっては、自分でも反省して(そもそもこのブログも伝える能力を鍛えるために始めた)、
わかりやすく伝える努力を適宜するようにはなりましたが、
小さい頃は顔では笑ってごまかしながらも、
内心イラッとしていたことをよく覚えています。

こっちが放った渾身の言葉を、
「わかりにくい」というもはや門前払いの表現で返されてしまうのだから、
悔しいに決まっています。

最近も、似たようなことがありました。
流石にイラッとはしませんでしたが、
自分の渾身の説明が全く受け入れられず、
全然こちらの論点に相手に合わせてもらえないのです。

相手ももう大人なので、一見「わかっている」ふりをしますが、
多分あれは殆ど何もこちらが言っていることは理解されていませんでした。

上述の通り、こちらが提示しているはずの論点に、
 相手が全く反応してくれないのです。

他人同士のやりとりでも
「もっとわかりやすく言わないとダメだよ」

そんなフィードバックをしあっているビジネスマンなど、
普通によく見かけると思います。

改めて言うことでもないですが、
「わかりやすさ」って大事なんです。

===

わかりやすいことは重要

とても同意します。100%同意です。
わかりやすいことは重要です。

伝わらなければ意味がないし、
プレゼンテーションなどは、
「伝える」という一点に集中して、
スライドを作ったり、内容を練ったり、
時には膨大な時間をかけて、「わかりやすさ」の練度を高めます。

「伝える」ということは非常に重要で、
そのためには「わかりやすい」ということが必須であることも、
もはや当たり前の事実と言えるでしょう。

===

では、わかりやすいこと全てに耳を傾けていればいいのでしょうか?

答えは、NOです。
世の中には、
・「わかりにくい」けど、「重要」なこと
・「わかりやすい」けど、「重要ではない」こと
の2つも存在しています。

わかりやすいからと言って全て受け入れれば良いわけでもなく、
また、わかりにくいものを安易に遠ざけるのも良いことではありません。

少し、例を見てみましょう。
まずは、「わかりやすいけど、重要ではないこと」の例です。

あくまで僕の主観にはなりますが、
「男女の差別」はまさに良い例だと考えています。

「男女の差別」とは、
例えば、部屋が汚い男の人を見たときに、
「この人は男だから部屋が汚いんだ!」
と解釈したり、

部屋がきれいな女の人を見たときに、
「この人は女だから部屋がきれいなんだ!」
と解釈する。

といったことです。

そんな人を見たり、
または自分でしてしまったことがある人も多いのではないでしょうか?

勿論、男女による何かしらの傾向があるのは認めます。

しかし、上記の場合、
「部屋の綺麗さ」と相関のある変数は、
「男女」だけではないのは、
冷静になれば明白なことだと思います。

なぜなら、部屋のきれいな男性も、部屋のきたない女性も、
両方とも一定数存在するからです。

ではなぜ、上記のような解釈が起きてしまうか。
原因は、「男女の違いがめちゃくちゃわかりやすい」
からです。

違いがわかりやすいがゆえに、
物事の解釈に都合よく使われやすいのです。

少し抽象的な表現にはなりますが、
部屋の汚さ/きれいさ、と相関の大きそうな変数は、
例えば几帳面さ、忍耐強さ、自己管理力の高さ、
などいろいろあります。

それらは決して男女の問題”だけ”ではありません。

しかし、性格的な要素は極めてわかりにくいため、
もっとわかりやすくはっきりとした「男女」という指標が、
あまり関係ないはずのところにうっかり出現しまうのです。

こういった、
わかりやすさに流された誤解
は他にも数多くあるように思います。

「学歴」も良い例でしょう。
大卒者のほぼ全員が共通の指標の上で、
受験の競争を経験しているおかげで、
「偏差値70」の凄さは大卒者ならみな理解できます。

その一方で、偏差値は50だけど、
プログラミングの才能は超一流、
みたいな人は、
そうであることを積極的に確かめにいかなければ
永遠にわかりません。

偏差値や学歴が本来あまり関係のない場所でまで
何かしらの判断材料にされがちな原因も、
この「わかりやすさの罠」にあると僕は考えています。

だからこそ、難しいことも、
わかりやすく表現することが大事なのですが、
そこには一つ問題が有ります。

「難しいことをわかりやすくすることは、めちゃくちゃ難しい」
ということです。

例えば、アメリカの有名なベンチャー投資家であるピータティール氏は、
ベンチャーで成功するためのポイントとして、
「多くの人が否定する、真実を探せ」
なんて言ってます。

これも、「ベンチャー成功の秘訣」というめちゃくちゃ複雑でわかりにくいことを、
必死の想いでわかりやすくしたのでしょう。

確かに、一言でスパッとまとまって気持ちいいのは確かです。

しかし、
「多くの人が否定する、真実を探せ」
こんなこと言われても困りませんか?

本質的に複雑なことは、わかりやすくしようとすると、
結局中身のない、わかるようでわからない表現になってしまいます。

「ベンチャー成功の秘訣」
というめちゃくちゃ重要な話題ですが、
世界的に有名な投資家のアドバイスでさえ、
意味不明になってしまいます。

===

だから、わかりにくいことだって、安易に切り捨ててはいけません。
むしろ、向き合いましょう。

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こんな図をつくりました。

本質的には、わかりやすさと重要さに、関係はありません。

むしろ、わかりやすい部分は色んな人が集まるので、
わかりにくい部分の謎を解明していくことこそ、
これから重要なこと。

と言えるでしょう。

勿論、前提として、
自分が伝える側であれば、
最大限それをわかりやすくする努力は必要です。

しかし、聞き手の場合は、
偉そうに「わかりやすく言え」などと言わず、
わかりにくい部分にも向き合っていく必要があります。

そうでなければ重要な部分を取り逃がしてしまう可能性があります。

以上、長くなってしまいましたが、
僕のわかりにくい文章も、みんな頑張って解読してくれ。

そんなメッセージの記事でした。

指数関数的な成長を遂げる組織の理論的な理解

ふと思ったのでメモです。

■直線的組織の成長と、指数関数的組織の成長

指数関数的

よくこんな図で表される、「直線的成長」と「指数関数的成長」ですが、これを「企業組織の成長」に当てはめて考えてみます。
すると、「直線的成長」をしている組織とは、
・1社員あたりの利益が月100万円
・社員が増えるごとに、会社の利益が月100万円ずつ増えていく
こんな感じかと思います。

勿論、現実にはこんな単純な話ではないので、あくまで「超単純な成長モデルで考えるとこんな感じ」と言った程度ではありますが、例えば、営業の強い会社や、コンサルティング、受託開発会社などがこれに近い成長モデルなのではないでしょうか。所謂「人月」で見積もりを行いやすい事業を行っている企業ですね。

こういったモデルで、採用や企業買収を続けると、社員の多さと会社の規模がほぼ正比例で成長するので、例えば

社員10名時点:利益が月1000万
社員20名時点:利益が月2000万
社員40名時点:利益が月4000万
社員50名時点:利益が月5000万
社員100名時点:利益が月1億
社員1000名時点:利益が月10億

みたいな感じで成長していくのではないかと思います。これはこれで良いことですね。

☆★☆

次に、「指数関数的成長」をしている組織について考えてみましょう。まず、上記の「直線的成長」をしている組織を、どのように変えれば「指数関数的成長」になるか、ということです。例えば、1社員あたりの利益を月200万円にすれば、より利益の大きな企業にはなりますが、いずれにしよ「直線的成長」であることには変わりありません。

それでは、どうすればよいでしょうか?答えはコチラです。
「社員が増えるごとに、社員1人あたりの利益の額も増加する」
と条件を加える事で、この組織は指数関数的な成長を遂げることになります。

ちょっと文字の説明ではわかりにくいので、
「社員1人が増えるごとに、社員1人あたりの利益が5万円増加する」
という条件で計算してみましょう。スタートは、「直線的成長」の組織と同じように、「社員10名時点で月1000万」でのスタートです。

社員10名時点:利益が月1000万
社員20名時点:利益が月3000万
社員30名時点:利益が月6000万
社員50名時点:利益が月1億5000万
社員100名時点:利益が月10億
社員1000名時点:利益が月500億

■指数関数的成長はめちゃくちゃすごい

わかりますでしょうか?50名時点で既に3倍まで開き、さらに、1000名時点では50倍の差が開いています。これが、「指数関数的な成長」です。
「社員が1人増えるごとに社員1人あたりの利益の額が増えるんだからあたりまえじゃん」と思ってしまいますが、もし仮に、1人あたりの利益を200万円にした場合、どうあがいても2倍にしかならないことを考えると、驚異的でしょう。1人あたりの利益を2倍にすることだってすごく難しいと思います。

そんな会社あるの?とも言いたくなってしまいますが、FacebookやGoogleがこれらのわかりやすい例でしょう。

※直線的成長と、指数関数的成長の比較表(指数関数的、の方では、社員1人増加により、社員1人の利益が5万円増加するものとする)

直線的成長の利益 指数関数的成長の利益
社員10名時点 1000万 1000万
社員20名時点 2000万 3000万
社員30名時点 3000万 6000万
社員50名時点 5000万 1億5000万
社員100名時点 1億 10億
社員1000名時点 10億 500億

■「社員が1人増えるごとに社員1人あたりの利益の額が増える」にはどうすればよいか?

一応、とてもざっくりした理論的な解釈としては上記のような感じかなーと思います。すると気になってくるのは、「それってどうやるの?」ってとこですね。どうすればいいんでしょう。とりあえず思い付きを列挙してみます。

指数関数的成長を実現するための条件思い付きリスト

・1人1人の社員同士がシナジーを生むような関係にある
→これはある種わかりやすいですね。エンジニアとデザイナーが上手く組めば、それぞれの生産性は高まります。また、ある社員が他の社員の成長を促せば、社員の増加により、社員の生産性を高めることができます。
・ネットワーク外部性の働く事業を行う
→例えば、Facebookが日本支社を作ったことで、日本にもユーザーが広がり、その結果、日本に友達を持つアメリカ人ユーザーのアクティブ率が高まり、アメリカでの利益も高まる、と言った感じでしょうか。日本のFB社員が入ったことにより、アメリカFB社員の生産性も高まっているはずです。
・人月単位でサービスの見積もりを行わない
→これはまぁそのままですが、人月であるかぎり、一人あたりの生産性は変わりません。
・何らかのテクノロジーを用いている(テクノロジーが無い限り人月からは開放されない気がする)
→人月から開放されるには、人以外の何かが価値を生んでいる必要があります。その「何か」をテクノロジーと呼ぶのでしょう。
・より多くの利益からより多くの利益を生み出すビジネスモデル
→例えば、1人だと利益が100万で、利益100万円を次に投資して利益が5万の事業が作れるが、2人で200万円の利益を出し、それを投資することで利益が20万の事業が新たに作れれば、「1人増えるごとに、一人あたりの生産性は増す」ことになります。(多分)
・エンジニア主導の組織体制
→これが一番大事な気がしてきた。。人月から解放されるには、テクノロジーが必要で、テクノロジーを活用できるエンジニアが中心にいてこそ初めて人月から開放されるのではないでしょうか。もう少し考えよう。。。
・価格を下げる要因を消す
→少し論点がずれてしまいますが、何もしないと一人あたりの利益は減ってしまいます。なので、その要因を断つことも大事ですね。価格競争とか。
・考え中・・・(いつか追記したい)

以上、なんだか中途半端な終わりですが、ちょっとした思い付きでした。「より多くの利益からより多くの利益を生み出すビジネスモデル」って、FacebookとかSoftbankの買収がそれにあたるのかなー

最近うまく行ったライフハック5つ

仕事に、生活に、色々効率化しようと色々調べて色々試していくうちに、本当に効果が出た幾つかのライフハックがあったのでご紹介。

  1. 【目覚めスッキリ】 朝サウナ
  2. 【脅威の効果】 グルテンフリー
  3. 【作業効率化】 仮説思考(?)
  4. 【資金節約】欲しいものの値段リスト
  5. 【ダイエット】カロリー暗記

1.【目覚めスッキリ】 朝サウナ

朝、8~10分サウナに入るだけで、随分と頭(となんだか全身が)がすっきりします。これをやり始めた頃は、周囲の人に「顔色が良くなった」と言われる事が増えました。ちなみに8~10分って慣れるまで結構キツイのですが、”血行”はすごく良くなる感じがします。

また、その時間で読書をしたり瞑想したりできるので、朝の時間の使い方としてすごくオススメです。

2.【脅威の効果】 グルテンフリー

よくSNS等で見かける「グルテンフリー」ダイエット(要は小麦粉を徹底して”食べない”ことです)ですが、これやり始めて1週間くらいで、体が入れ替わったかのように元気になりました。
・とにかく体が軽い
・日中あまり眠くならない
・朝の目覚めがいい(&夜眠れる)
・メンタルのブレが減った
・集中力の持続時間が増えた
等々、毎日目が覚めたような軽快さがあります。ちょっと大げさなようですが、仕事の生産性が1.5倍くらいになっているような感じがします。
※人によってグルテンアレルギー、というのがあるらしく、普通に僕はそれだったんじゃないか疑惑

3.【作業効率化】 仮説思考(?)

これは”ライフハック”というより普通の仕事術みたいなものなのかもですが、僕は”調査”をするとき、明確な目的を設定せず「とりあえず人工知能ビジネスを調べよう!」みたいな感じで適当にググる。。というのを繰り返していました。ちなみに結果として対して良い情報は見つかりません。良い情報がみつからない、というか、そもそもゴールが設定されていないので、「良い」の定義ができていないのです。

そこで、何かを調査するとき(またはしているとき)は、常に「確かめたい仮説はなんなのか」を念頭に置くようにして、その仮説が確かめられる情報こそが「良い情報」と定義してリサーチをするようにしました。そうすると、検索ワードも具体的になるし、何かしらの進展が得られる事が増えました。

当たり前なんだけど、どうしても僕はこういった一般的な仕事力が弱いのでどうにかしたいところ…

4.【資金節約】欲しいものの値段リスト

「欲しいもの・いつか買いたいもの」を値段とともに適宜リストに追加するようにしています。「値段を書く」ことが特に重要で、それらの数値を頭にいれておくと、お金をつかうときに、いちいちそれらと比較ができるようになるため、無駄な出費を防ぐ意欲が強くなります。

これもデキる人は普通にできているんだろうな−と思いますが、どうしても衝動的な出費が多かった僕には効果覿面でした。

5.【ダイエット】カロリー暗記

最後にダイエットネタです。僕は実は去年10kg近くのダイエットに成功したのですが、特に効果があったのが、「カロリー」に関する基本的な情報を頭に叩き込んだことでした。例えば、
・1kg痩せるのに必要な消費カロリーは約7000kcal
・成人男性の1日の平均的な基礎代謝は2000~2500kcal
・つまり3日何も食べなければ大体1kgくらい痩せる
みたいな感じです。

他にも、ご飯のカロリーや、30分のジョギングの消費カロリー(大体300~500)を頭にいれることで、例えば1ヶ月で1kg痩せようと思った時にどんな行動を取ればいいかが明確になるので、闇雲にご飯を減らしたりするより全然続きます。しかも、結構この通りの数値が結果として現れます。

以上、ここ数ヶ月で試したライフハックの中で、効果が実際にでたものの紹介でした! グルテンフリーは炭水化物禁止ではないので、ラーメンを食べたくなったらその代わりに美味しい海鮮丼を食べに行くことで回避したりしてます!是非皆さんもお試し下さい〜

”人工知能”に関する雑感

今日、”人工知能”でのスタートアップについて、少しだけ考える機会があったので、雑感をこちらに。
実は去年「人工知能について」というブログも一時期書いてたりしました。

▼以下、雑感のトピックリストです。
・”人工知能”は既に浸透している
・”機械学習”は全く新しくない
・”アルゴリズム”は強みにならない(強みにするなら特許をとる必要がある)
・”人工知能”は利用可能になった瞬間からあらゆる分野に適用される
・データの出元やサーバーを抑えるべき
・人口知能の進化は”コンピューターの性能の進化”として捉えるべき
・alpha GoよりD-waveの方がヤバイ

・”人工知能”は既に浸透している

人工知能は”新しい”ものではないと思います。そもそも話として、「人工知能ってなんやねん?」という話もありますが、「情報を”インプット→保存・判断→アウトプット”」しているものは、全て「知能」だとするのが僕の立場です。

そして、道路の信号とか、エバーノートとか、情報を「インプット→保存・判断→アウトプット」しているものは、今の世の中には実は既に無数にあって、今更「人工知能」を何か目新しいものとして扱う事自体に違和感を感じます。
もし、目新しさを求めるとしたら、「インプット」「保存・判断」「アウトプット」のそれぞれのより具体的な技術に着目すべきで、例えばディープラーニングは「インプット」「判断」に関して目新しさがあるように思います。

・”機械学習”は全く新しくない

もう一つよく聞くワードには、「機械学習」があります。ただ、こちらもメールのスパム判定等ですでに多用されていて、技術としても考えとしても、それほど新しいものではありません。Facebookは最近人工知能のようなアルゴリズムを強めていますが、それができるようになったのは、技術の進化というより、単純にあそこまで「利用者のデータ」を集めた組織がそれまでなかったことに依存していると思います。

・”アルゴリズム”は強みにならない(強みにするなら特許をとる必要がある)

そしてもう一つ、アルゴリズムは一度オープンにされれば誰でも使えてしまう(しかもエンジニアはそれをオープンにしたがる)、という性質上、あまりそれ自体が強みになることはありません。Google検索はアルゴリズムで勝ち上がった数少ないベンチャーのうちの一つですが、あれは特許に守られたことで独占的な地位を築いています。
逆に言えば、特許を取れるレベルの何かが無い限り、それはあまり競争優位性にはならない、ということではないかと思います。

後は、もし、特段特許を取っていない「アルゴリズム」で勝っているように見える何かがあったら、それは他の専門知識と組み合わさったことにより、他人が真似できない何かになった、みたいなことはあり得るような気がします。しかしその場合でも、他との違いは「専門知識の有無」です。

・”人工知能”は利用可能になった瞬間からあらゆる分野に適用される

上記の一般的なアルゴリズムの性質上、人工知能は基本的に”利用可能”になった瞬間から、ありとあらゆる分野に活用されると思います。今「if文による条件分岐」がありとあらゆる場面で使われているようなノリで、各受託開発業者が一斉にその取り入れを開始することでしょう。

そういう意味では人工知能版のデジタルガレージみたいな会社は出来るのかもしれない。

・データの出元やサーバーを抑えるべき

むしろ、今この既に出来上がった人工知能社会で大事なのは、「データの出元」と「サーバー」です。データの出元が強いのはわかりやすそうですが(FacebookやAmazonはその最たる例です)、サーバーの方もAWSの成功に見れば、その重要性がわかるかと思います。Alpha Goには数十億円がかかっている、との噂も聞きました。

・人口知能の進化は”コンピューターの性能の進化”として捉えるべき

ちなみに、ではなぜ今「人工知能」が改めて騒がれるかというと、その分野で何か新しい変化があるからなのは間違いないと思います。但し、それは「インプット→保存・判断→アウトプット」の要素要素の技術ではなく、その全体を支える「コンピュータの性能の進化」が原因にあると考えます。

つまり、今この波に乗ろうと思うなら、考えるべきは「人工知能があれば何ができるか」ではなく、「今までコンピュータの性能の悪さがボトルネックでできていなかったが、今、コンピューターの性能の進化によって、できるようになりつつあることは何か」と捉え直す必要があると思います。そしてそれは、今スタートアップが注目するほど”急速な変化”でしょうか?

・alpha GoよりD-waveの方がヤバイ

もし、この変化の流れが”急速”になるとしたら、それは「産業利用可能な量子コンピュータの誕生」が原因になる気がしています。量子コンピュータは、今のコンピュータとはケタ違いの性能の良さを誇るからです。そしてそれは、今徐々に研究が進められ、部分的にですが実用可能な範囲まで来ています。
わかりやすい量子コンピュータ

alpha goのニュースも囲碁好きとしては大ニュースですが、個人的にはこっちの方がシンギュラリティに近づいている感があって、良くも悪くもヤバイなぁと思います。

以上、あまりにまとまらない&知識が雑なその名の通りの雑感でした。

5年の継続

気付いたらこのブログ、開設以来五年以上経ってました。ということで、以下、ブログを五年以上運営してわかったことリストです。

・僕の文章力があまり向上していない(5年前の記事の読みにくさと数カ月前の記事の読みにくさが変わらない)
・アクセスが殆ど伸びてない(記事数に比例して若干伸びているだけで、一記事あたりのpvは全く変わっていない)
・「納豆」「ファブリーズ」での流入が多い
・案外人に見られてて恥ずかしい
・ブログ経由(主に炎上した記事)での良縁がかなり多かった

何より自分の人となりみたいなのを事前に紹介できるのは、両者にとって良いんだろうなーと思いました。文章はもっとわかりやすくしないといけないなーと思いますが、どうやればいいか正直まったくわかりません。

物理学者とIT起業。

「なんで起業したんですか?」とかなり聞かれる。特に、それ以外にあんまり話題が無いような相手の場合はしょっちゅう話題になる。

回答はその状況や相手の属性、相手との関係によってマチマチにしているのだけど、思えば僕は、起業を考える前は”物理学者”になろうとしていた。そして、物理学者になりたかったのも、起業に興味を持ったのも、正直これといった、バシッと決まる理由はない。

ただ、前からぼんやりとは自覚していたことはあった。
大学受験の2008年:ガリレオ1が放送されていた
起業に向けて動きだした2012年:リッチマン、プアウーマンが放送されていた
ということがあって、まぁそういう影響も受けてないといえば嘘になると思った。

で、ここからが本題。気付いてしまったことがある。

確かに僕はガリレオに影響された。その結果大学受験勉強めっちゃ頑張って、慶應の物理に進んだ。そして、リッチマン、プアウーマンに影響されてプログラムを死ぬ気で独学し、自分でwebサービスをスタートさせた。どっちもめちゃくちゃ頑張ったし、自分で道を切り開けたことは本当に誇りに思う。

・・・

でも、なんか違った。何かが違う。なんだろう?

・・・

ガリレオもリッチマン、プアウーマンも、主役はめちゃくちゃかっこよくて、柴咲コウとか石原さとみといい感じになっているのに、僕には一向にその気配がない。なんでだろう?

答えは簡単だった。僕は、福山雅治でもなければ、小栗旬でもなかった。

ガリレオでカッコイイのは、物理学者ではない。福山雅治だ。

リッチマン、プアウーマンでかっこいいのは、プログラマー社長ではない。小栗旬だ。

そして僕は、物理の勉強もしたし、プログラムも社長の肩書も手に入れた。でも、致命的なミスを犯した。僕は福山雅治でもなければ、小栗旬でも無いんだ。

なんというか、「ああ、そっちだったか」って感じだよね。肩書じゃなくて、俳優だよね。そりゃそうだ。これに気づくのに、7年かかった。次のドラマは、是非普通の人を主役にしてもっと我々に現実的な夢を見させて欲しい。

1000回の試み。

1/1000の確率でしか当たらないような、大きい試みを、「そんなの当たるわけがない」と馬鹿にする人と、「次は行けるはず」と本当に1000回試す人がいるとする。

後者が1000回試すまでの期間は、若干前者のほうが前に進んでいるように見える。着実な道を選んでいるからだ。

ただ、後者が本当に1000回試した時点で、後者は前者に1000回分の試行錯誤の差を付けて圧勝することになる。その差は、前者のわずかな積み重ねによる優位を圧倒的に凌駕する。

それに気付いた前者が後者に追いつくためには、その時点から「少なくとも」1000回の試みを行う必要がある。
「少なくとも」と書いたのは、その両者の差を埋めるために、実際は多分1000回の試行錯誤では足りなくなってしまうと考えたからだ。

1回でも当てた人には機会もお金も信用も実力も、何もかもが集中する。だから、次の勝負では100回に1回くらいの確率で当てられるようになる。そうすると後者は前者の10倍のスピードで前に進むことができるようになっている。前者がそれに追いつくには、1000回では済まないような数の試行錯誤が必要となってしまう。

この「前者」と「後者」を比べるときに、「他人」と「自分」で比較してはいけない。「試さなかった自分」と「試した自分」で比較しなければならない。

偉大な挑戦者の心理は、「挑戦すればこんな良いものが得られるはずだ!」というお気楽なものではない。きっと、「挑戦しなければ置いて行かれる!」という必死な焦燥なはずだ。

ヘベスミルクジュースがめちゃくちゃ美味しい

かなり久々の日記的な記事です。

宮崎で農業を営む知り合いの黒木さんから「へべす」というかぼすのような柑橘類の果物を頂いたので、さっそくネットで調べてオススメと書かれていた「へべすミルクジュース」を作ってみました。

こちらが現物になります。(2つ使用後に写真をとりました・・・)

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とりあえず切った写真

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作り方はとってもカンタン!
へべすを絞って、あとは砂糖と牛乳と氷を混ぜるだけでできあがりです!

実際にできたのがこんな感じ..!!

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すごくさっぱりしていてめちゃくちゃ飲みやすいです。とりあえず好奇心で作ってみた飲み物でしたが、これは何度も飲みたくなりますね。僕の料理スキルが良いだけかもしれないけど。
この季節にぴったりのジュースかと思いマス!

ということで最後に宣伝ですが、黒木さんのへべすが売られているbaseのショップがコチラです。
Greens.totto|ハタケヲタベルトラベル

ちなみに黒木さんは専業で農家をやられる方には多分珍しく20代で、個人事業主として活躍されています。
他にもトマトのカーテンを作っていたり、ネットを駆使したりしていてとてもユニークでおもしろい方です。この前はラジオにも出演されていました!

とてもオススメなのでみなさんも是非ためしてみてくださーい!

※ステマとかじゃなくて本当に美味しいです!!