スキップしてメイン コンテンツに移動

上機嫌は作れる。それが「作り笑顔」の効能だ。

むかしから誰でも知っていることだろうが、
上機嫌な人に見えるひとは、
心が見えているわけではない。
表情や声が見えたり、聞こえたりしている。
それが上機嫌に見えて、周りも感じ良く感じる。

感じの良い人と悪い人の違いは、
表情筋、特に口角や頬骨の高さにあると思う。

口角上げて、頬骨上げていると
どうやっても笑顔に見える。

なにもおかしいこともなくても
頬と口角を上げているだけで、
笑顔の表情に合わせるように気持ちも上機嫌になるように
人間はできているらしい。

辛いときでも、「作り笑顔」をしていることで、
心も笑顔になるという脳の性質があるらしいのだ。

少なくとも周りには笑顔の人の方が、感じよく映る。
周りから、「感じのいい人だ」と思われれば自然と、
いい人が寄ってきて、いい人生が進むということだ。

私は、圧倒的に表情筋が弱い。
笑顔になる力はかなり弱い方だ。

だからこそ、笑顔でいると良い!とよく言われる。
普段はずっと不機嫌な顔をしている。
内面は、上機嫌でも伝わない。むしろ不機嫌かと思われれ、人が逃げていき、損だ。

作り笑顔って誰かにみせるために作るものではなく、
普段から自分の気分をアゲアゲでいるために効能があると信じている。

白い歯を見せていると、いい大人がにやにやしてバカなんじゃないの??と
心配されがちが世の中だ。
しかし、そこはうまく前歯を隠しながら、
頬骨を上げて口角を上げて笑顔を作って気分を上げていく。


歌を歌っているときも口角や頬骨を上げるとあかるい声が出ると言われていた。
明るい声は、暗い歌(ミサやレクイエム)を歌う時にも必要なのだ。
歌の上手い人は前歯が美しく見える。
芸能人は歯が命とは、芸能人が歌を歌う時には、必ず前歯が見えるからだ。

笑顔で歌えるようにならなければ、歌はうまくならない。
最終的には、マスクをしていても笑顔が伝わるぐらいに
顔全体、目から、頬骨から笑顔を作る必要がある。

デパートでの研修では、マスクをして笑顔とわかるように表情を作る訓練がある。
それぐらい笑顔は大事で、不機嫌なときでも不機嫌な顔をしていては、いけない。

笑顔を快く思うのは周りも本人も同じで、面白きこともない世も面白く
というのはなにも難しい事ではない。
笑顔を絶やさない、それだけのこと。

辛いときでも笑顔の練習をすることが上機嫌への近道なのだ。



このブログの人気の投稿

総合界面重力マスター方程式(The Integrated Master Equation)

界面における**「加速・抑制の差分(\Delta_{\rm int})」 、熱的エネルギー活性化を表す 「アレニウス型応答(\mathcal{A}_E)」 、および動的・時間的応答を表す 「デバイ緩和型応答(\Phi_\omega)」 を、自由パラメータゼロの幾何学的ホライズン項に統合した 「総合界面重力マスター方程式(Integrated Interface Gravity Master Equation)」**を定式化します。 1. 総合界面重力マスター方程式(The Integrated Master Equation) 物理的界面における「幾何・空間」、「エネルギー・熱(熱力学)」、「時間・周波数(動力学)」の全応答を1つの数式に集約した完全版の方程式です。 \boxed{ \frac{G_{\rm eff}}{G_N} = \frac{g_{\rm obs}}{g_{\rm bar}} = \sqrt{ 1 + \underbrace{(C_a A - C_d D)}_{\text{界面差分 }\Delta_{\rm int}} \cdot \underbrace{\exp\left(-\frac{E_{\rm eff}}{\mathcal{E}_{\rm eff}}\right)}_{\text{アレニウス型応答 }\mathcal{A}_E} \cdot \underbrace{\frac{1}{1 + (\omega\tau)^2}}_{\text{デバイ緩和型応答 }\Phi_\omega} \cdot \underbrace{F(a)}_{\text{宇宙論的緩和}} \cdot \underbrace{\frac{c H_0}{\pi^{3/2} g_{\rm bar}}}_{\text{幾何学的ホライズン項}} } } 2. 各構成要素の物理的定義と役割 本方程式は、時空界面の多様な物理的側面を階層的に記述しています。 ① 界面差分項:\Delta_{\rm int} = C_a A - C_d D (空間・状態差分) A(界面加速因子) : 宇宙境界の膨張や量子的ゆらぎによって正の重力応答を励起する駆動源。 D(界面減速・抑制因子) : 界面の熱的緩和や散逸により、重力増幅を抑制してニュートン力学側へ引き戻す制動源。 物...

「生命には、まだ見つかっていない共通の数式があるのではないか?」

「生命には、まだ見つかっていない共通の数式があるのではないか?」 昔から科学には、別々に見えていた現象を「実は同じ数学で表せるのでは?」と考える人がいました。 天体と地上の運動を結びつけた力学。 電気と磁気を結びつけた電磁気学。 熱や振動、信号を共通の周波数表現で扱うフーリエ解析。 つまり科学は何度も、 「違って見えるものを、共通の数学に写像する」 ことで進んできました。 そこで、生命についても同じことができないか、と考えています。 私が考えているのは、仮に名前をつけるなら **「物理化学生命のメタモデル」**です。 生命を一つの巨大な方程式に押し込むのではありません。 分子、細胞、組織、臓器、神経、脳、行動、そして社会環境。 それぞれの階層には、それぞれ固有の [ \tau;(緩和時間), \quad \omega;(周波数), \quad \phi;(位相) ] があると考え、それらを複素応答・周波数応答という共通の数学的な言葉で眺めてみる。 電気化学交流インピーダンスでは、 [ Z(\omega)=Z'(\omega)+iZ''(\omega) ] のように、周波数を変えながら系の応答、位相、蓄積、散逸などを調べます。 私自身は、この考えにつながる電気化学的な界面応答の方程式を作っており、電気化学交流インピーダンスから宇宙物理までの現象について検証してきました。 生命については、まだ別の問題があります。 生命は単純な受動回路ではなく、エネルギーを使い、自ら状態を変え、修復し、適応する非線形・能動的なシステムです。 そこで、分子構造の振動や緩和を最下層の近似として置き、その上に細胞、組織、臓器、神経系などの階層を重ねていく。 さらに重要なのがフィードバックです。 脳は身体の状態を受け取り、行動や自律神経などを通じて身体へ働きかける。 では、そのフィードバックを、本人の脳だけでなく、 他者・会話・食事・社会環境からの入力によってアシストできないか? という発想です。 たとえば、 「1日1回、誰かとコーヒーを飲む」 という行為そのものが魔法のように寿命を延ばす、という話ではありません。 本当に考えたいのは、 [ \text{他者との接触} \rightarrow \text{外部入力} \rightarrow \text{脳・自律神経} \r...

異分野横断による計算論的突破口 「GIS情報に基づく都市環境インピーダンス推定装置、および空調負荷削減試算プログラム」

異分野横断による計算論的突破口 「GIS情報に基づく都市環境インピーダンス推定装置、および空調負荷削減試算プログラム」 さかきSakaQi研究所 on木陽塾 2026年8月31日 13:09 電気化学の等価回路・インピーダンス分光(EIS)で用いられる応答関数と、地球・惑星スケールの流体・固体界面における角運動量(あるいは運動量・熱)交換を統合する**一般化演算子方程式(Generalized Operator Equation)**の数学的定式化です。 1. 基礎となる時間領域の畳み込み方程式 微視的な電気化学応答と巨視的な地表・大気・海洋間のトルク応答は、どちらも**「入力ポテンシャルに対する動的境界の遅延応答」**として統一記述できます。 時空間における応答を記憶核(Memory Kernel) K(\mathbf{r}, t - t') を用いた積分形として定義します。 Q(\mathbf{r}, t) = \int_{-\infty}^{t} K(\mathbf{r}, t - t') \cdot \nabla \Phi(\mathbf{r}, t') \, dt' + \mathcal{S}_{\text{cat}}(\mathbf{r}, \Phi) Q(\mathbf{r}, t):流束密度(電気化学:電流密度 j / 地球系:トルク密度 \tau_{\text{surface}} または熱流束 q) \Phi(\mathbf{r}, t):駆動ポテンシャル(電気化学:過電圧 \eta / 地球系:相対角速度差 \Delta \Omega や温度場 T) K(\mathbf{r}, \tau):時間応答核(緩和時間分布 \tau を内包するメモリ関数) \mathcal{S}_{\text{cat}}(\mathbf{r}, \Phi):正・負の触媒的補正項(非線形な局所増幅・減衰効果) 2. 周波数領域における一般化アドミタンス演算子 上式をフリエ変換し、空間演算子構造として整理すると、複素アドミタンス演算子 \hat{\mathbf{Y}}(\mathbf{r}, \omega) による次の方程式が得られます。 \hat{\mathbf{J}}(\mathbf{r}, \omega) = \hat{\mathbf{...