件名 複数の話題を書く時 質問・呼びかけ時の注意
「教えて下さい」が嫌われる理由・MLに相応しくない質問
識別記号 返信時の識別記号
名乗り @と%の用法 署名・絵文字

本稿は、MLにおけるリテラシー(literacy:読み書きの能力、転じて知性・教養)の基礎的な理解を目的に書かれています。
これは一種の「文化論」であり、守らなければならない「規則」「規律」という拘束条件ではありません。

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件名と識別記号について

Subject(件名)の付け方

メールの件名で最も大切な事は、何を言いたいかを明確にする事です。 件名が曖昧だったり抽象的だと受信者が読む確率が低くなる傾向があります。
非常に忙しい人や、毎日多くのメールを受取っている人は、件名と発信者名だけ見て、瞬時に、「今読むべき」「後で読むべき」「とりあえず保管」「即刻、削除」などを判断することがしばしばです。
とりわけ、MLはお互い知らない人同士である場合が多いので、意味不明あるいはインパクトの弱い件名では、読んでもらえない可能性が高くなります。

メールにどんな件名を付けるかは、各個人の、ささやかな創作活動であり、これを規則として拘束することの愚かさは言うまでもありません。
そもそも、「どんな件名を付けたら良いか分からない」などと悩んだりするのでなく、自分のネーミングセンスを最大限に発揮して、色々なバリエーションを創ることを楽しんで下さい。コツなんて、試行錯誤を繰り返し、たくさん経験を積む以外ありません。

新しいメール文書を作成する時は、送信する前に、内容を最も良く表わす件名になっているか、吟味すべきです。

Subject: こんにちは

これでは何の話題か分かりません。

Subject: 海へ行きませんか

もう少し具体性が欲しい。次のぐらいで十分です。

Subject: 伊豆オフしませんか

【複数のカテゴリーに亘る内容を書く場合】

主要なテーマに付随して小さな話題が加わる程度なら、主要なテーマのみの件名で良いでしょう。

重要度の高い複数の話題を持つ内容の場合、カテゴリーやテーマ毎に分割して複数のメールを出す方が内容は伝わりやすいでしょう。ただ、むやみにトラフィック(メール流量)を増やしたくないと考えるならば、一つのメールに複数事項を簡潔に書き、アイデアを凝らしたタイトルを付けて送ればよいでしょう。

Subject: ETC:MLについて色々な質問
Subject: OFF:温泉オフ&週末テニス
Subject: JNK:徒然なるままに

但し、あまりにかけ離れた話題を一つのメールで送ると、混乱したり、却って見落としたりする場合があります。次の様な場合、2通に分けて書いたほうが良いと思われます。

Subject: GBRログ&新宿オフ

複数のカテゴリーに亘る話題を1通のメール上に著わす場合、「このメール情報を発見しようとしている人は、どんなキーワードで探すだろうか」ということを念頭に、件名及び識別記号を考えて下さい。
敢えて強調しますが、これは自分の文化であり、人に聞いて分るものではありません。試行錯誤を繰り返した末、自ら発見し、創造するものです。

【質問・呼びかけ時の注意】

質問や呼び掛けを行う場合、以下のように、具体的な内容が分かる件名を付けて下さい。
尚、件名の中で「質問」とか「教えて」の語は多くの場合、不要です。メーラーが表示できる件名の長さの関係で、短い件名の方が一般に好まれます。その意味で、(  )内は省略して構いません。

Subject: ECO:サンゴの産卵(について質問)
Subject: ETC:中古 iMAC(が欲しい)
Subject: OFF:週末、伊豆へ(行きませんか)

しかし、以下のような件名は、余りにも抽象的であり、相手によっては、イライラさせたり、不愉快にさせる可能性もあり、返事がもらえる確率はかなり低くなるでしょう。これらは後述するように、「簡潔な表現」とは言えません。

Subject: 教えて下さい
Subject: お願いがあります
Subject: すみません
Subject: 誰か...
Subject: HELP ME!

最後の2つは見ただけで、本当に寒くなります。
何を言いたいか、件名を見ただけで一目瞭然であるのが理想です。そこまでできなくとも、せめて、「皆目見当が付かない」ような件名は避けましょう。

# 「が知りたい」時の最適件名は、「」です。
  「知りたい」ではないことを論理的に理解して下さい。

【“教えて下さい”が嫌われる理由】

あるMLに「教えて下さい」というサブジェクトのメールが流れる度、冷ややかな対応をされるのを目にしたことが何度かあります。「“教えて下さい”という件名のメールは全て無視する」と豪語するほど、このサブジェクトには何故か生理的に憎悪する人もいるようです。その一方、いくら言われても頑として「教えてください」としか書かない確信犯もおり、両者がML上でまるで噛み合わない議論を展開するのは野次馬的には面白いのですが、知的ではないですね。

さて、「教えて下さい」というサブジェクトは スポーツ新聞等の2行広告 などに見られる表現 「教えて」 「売りたし」とかによく似ています。 メールのサブジェクトに「教えてください」とか「質問です」と書く人たちというのは、新聞同様、メールにおいてもそれが正しい書き方だと信じて疑わないのではないでしょうか?
うっかり注意しようものなら、 「簡潔で分かり易いではないか!」 と逆ギレする例もありました。しかし、メールを使い慣れた人には適切な表現とは思えないからこそ、目に付く (^^;) のでしょう。それを理解するには、メールという媒体(media)の特性を考えるべきです。

新聞のような平面的な紙媒体では、広い面積の中に多数ある記事の中から極小面積の広告記事を発見される必要があり、そのときは、あまり個別的具体的な言葉を見出しに書かれたのでは紙面全体をスキャンして読み取るのが非常に大変になります。そこで「売りたし」「仲間募集」「探し物」 とか単純で画一的な表現の方が的を絞りやすく良いわけです。さらに新聞の2行広告なら、例えば 「教えて」 の直後に 「小6理科、慶応日吉志望...」 などと続くので、瞬時に内容が把握できます。画一的な見出しでも、内容が分からずイライラするなどということはありません。
一方、多くのメールソフトでは通常、受信メールのサブジェクトだけを一覧表示しているので、瞬時に内容を見て取れるわけではありません。新聞のように「教えて」の羅列だと、個々のメッセージを開いて見るまで何も分からず、しかも開けて見ると自分が興味の無い話題ばかりが続くとなると、うんざりするのは当たり前。結局、「教えてください」というサブジェクトに生理的に嫌悪感を持つ人が増えてくるのだと思います。

もう一つ、重要な理由として、 過去メッセージの検索閲覧 が出来るMLでは、キーワード検索しやすい事が重要であり、「質問」や「教えて」はキーワードとして何の価値もないということがあげられます。検索ツールによっては、内容を表す言葉が少しでも前に出ているほうがヒットしやすい場合もあります。過去メールの一覧表示でも、具体的なサブジェクトの方が発見しやすいということも重要なポイントです。

【MLに“相応しくない”質問】

(1)辞書や地図を調べればすぐ分かる質問

 「apparatus の意味がわかりません。教えてください」
 「スールーシーって、どこにあるの?」

「辞書を引け、バカ!」と言われそうです (^^;)
MLは聞けば何でも答える「質問箱」ではないので、利用の仕方を工夫すべきです。そこに居るかもしれない「専門家」や「体験者」の声、「自分と同じ想いの人、違う意見の人」の声を聞く、というのならMLは強力なツールとなり得ますが、「今何時?」と同様の当り前のことをMLで聞いて済まそうというのは失礼極まりないと思います。
 

(2)検索エンジンを使えば手がかりが得られるのに
   自分では何も調べず、いきなりMLに質問

 「モルジブに行きたいので、どんな事でも結構ですから
  教えて下さい!」

幼稚園じゃあるまいし。。。┐('〜`;)┌
ある程度の下調べをした上で質問するのが社会人としての常識であり、「自分はここまで調べたが、この情報が良く分らない」と言った方が、教える方も教えやすい。
だが、こういう質問をする人はそういうことは全く考えず、注意されると、「本当に分からないから聞いてるんですよ〜。その気持ちが“どんな事でも結構ですから”という表現になったのですが、どうして理解してもらえないのですか!?」と不満を訴える傾向にある。

#検索エンジンを使いこなせない人は非常に多い。そもそも使い方を全く理解していない人が多い。およそ、この世の言語記号で文字で表せるものなら、生物の学名だろうが、自分の名前だろうが、メールアカウントだろうが、言葉の言い回しの癖だろうが、詩の一節だろうが、、、それこそ「何でも」検索エンジンで調べることが出来るということを知っておくべきである。

#検索エンジンの検索結果は当てにならないと言う人もいる。そのこと自体は正しいのだが、それが理由で検索エンジンを使わないのは、辞書の使い方が分からない人と同レベルの知的水準である。高校などで英語の辞書の使い方を教えられていないのだろうか?
出来るだけ多くの例を比較すると同時に、一度ひいた単語は別の辞書でひきなおす。和英でひいたら、英和でひきなおし、英和でひいたら英英辞書でひきなおすというように。
たとえ、公的機関のサイトでも、記述内容が絶対的に正しいとは言えない。ならば原典・原論文は正しいかと言えばそうでもない。正しいとか当てになるということを問題にする人は、物事には全て正解があって、誰かがそれを教えてくれるものというバカげた幻想を抱いているのである。検索エンジンでヒットする内容が正解だから検索するのではなく、手がかりをつかむことの繰り返しの中で、自分なりの答えを発見していくのである。検索エンジンは本来的にそのプロセスにしか過ぎないのだが、それを活用できる人は情報量を飛躍的に増やすことが可能である。

(3)メンバーが答えられる確率が十分低いと予想される
   あるいは誰も答える立場に無いような質問
   利害が絡むなど関係性の上で答えにくい質問

 「名古屋空港ではどこがスリに会いやすいですか?」
 「来年のツアーも去年の日程・料金と同じでしょうか?」

一体誰が答えてくれると期待しているのだろうか?
そもそも聞くべき対象・答え得る相手がMLに居るのか、居たとしてもその質問をML上で聞くのが適切なのかは吟味すべきです。  

#答えられる人が一人もいないような質問をしておきながら、誰も答えてくれないからと、ふてくされたり、MLを辞めたりする人は実在します。

#利害に影響する可能性のある質問というのは配慮が必要です。MLメンバーに旅行社の人がいて、MLメンバーに割引をしてくれた実績があったとして、ではそれが恒常的に誰にでも約束されるかどうかは微妙なところです。前に割り引いてもらったのは人数が揃うオフ会旅行だったり、特に親しいメンバーのグループだったからかもしれない。そのことを考慮せず、ML上で「自分も割り引いてもらえるでしょうか?」と質問した場合、その旅行社の人が自ら答えてくれるなら問題ない。しかし、その人が答えないとなると、過去に割り引いてもらった人が答えられるかどうか。「自分は割引してもらったということをML上で答えることは、ひょっとしたら、その旅行社の人に不利益を与えるかもしれない」という心配から、その種の質問には誰も答えない可能性はあります。
このような質問は、MLで答えてもらえる確率の低さを考えると、また、メンバーに余計な気を遣わせない為にも、MLではなく、最初から当事者に直接電話などで問合せた方が無難ではないでしょうか。
 

MLで質問する前に、辞書・地図、検索エンジンでチェックした方が結果として、より充実した答えが得られます。聞く必要がなくなる場合もあります。

また、メールよりも「電話」の方がより確実なコミュニケーション手段なのですから、答えられる相手が特定でき、(検索エンジンなどで)電話番号が分かるなら、直接電話して聞くということも有効な手段です。

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Topic Code(識別記号)について

強制ではありませんが、件名の冒頭に、Topic Code:話題の識別記号をつけると、メールを仕分けするとき、とても役立つ場合があります。とくに、過去ログを検索する時、どんなキーワードが使われているか分からない時などは重要な手がかりになります。
たとえば、環境問題について何か書かれたメールを探そうとしても、文中に必ずしも「環境」という言葉が含まれるとは限りません。他に適切なキーワードが思い浮かばないとき、識別記号 ECO で検索すれば、様々な事象について書かれた投稿を発見できる可能性があります。

以下の例を参考に、最も相応しい識別記号(Topic Code)を付けて下さい。記号は必ず、ASCII code(半角英文字)で書いてください。コロン(:)の後は全角漢字かな表記でかまいません。

Subject: ECO:生物分類学の参考書

Subject: ETC:ML初心者の為の参考書

Subject: SKL:rescue diver の参考書

Subject: ETC:携帯からのML投稿

Subject: SKL:昨年のダイビング事故の報告

Subject: MED:事故に対応できる医療機関

Subject: OFF:忘年会企画募集

Subject: CLT:忘年会/酒の蘊蓄

※ 識別記号は「7-1.件名について 」をご参照下さい。

どの識別記号を使えば良いかを判断する最も基本的な考え方は、「過去ログを検索する時、どのカテゴリーとして発見されるべきか」です。

どの識別記号を使えばいいか判断しかねる時は、敢えて付ける必要はありません。分からないときはとりあえず ETC: にしておくという手もありますが、サブジェクトが長くなるだけですから、分からなければ付けなくてもいいでしょう。

【返信時の識別記号の付け方】

Subject: ECO:生物分類学

例えば、上のメールに返信(reply)する場合、内容に応じて、様々なパターンが考えられます。

Subject: RE: ECO:生物分類学
これは単に返信記号(メーラーが自動的に付加するRE:)を付けただけで、何も手を加えていない。元メールに対する単純なコメントならこれで良いでしょう。

Subject: ECO: RE:生物分類学
サブジェクトの構文を考えると、理論的には、こちらの方がより正しいのですが、こんな事にこだわる必要は全くありません。

Subject: ECO:魚類の綱RE:生物分類学)
特定の話題について絞った場合、このように新しい件名をつけた方が良い場合もあるでしょう。この場合、カッコ内に元メールを明示すると繋がりが分かり易くなります。

Subject: CLT:グラバー図譜RE:生物分類学)
更に元メールから発展した話題の場合、カテゴリー自体が変る場合もあります。この場合も、元メールを明示した方が分かり易いでしょう。とは言え、...

Subject: CLT:グラバー図譜RE:ECO:生物分類学)
このように元メールのカテゴリーまで残す必要はありません。却って見にくいでしょ。


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名乗りと署名(Signature)

MLに投稿するときは、いきなり本文から書き始めるのではなく、本文の冒頭で名前やニックネーム等を名乗るべきです。 特に、他の方の発言内容の引用から始めると、とても失礼に感じられる場合があります。

みなさん、こんにちは!韮井香奈衣です。
オフ会から参加しましたニライ宮古 です。
夕ご飯が待ち遠しい香奈昼休みもう終わりか... です。

記号 は、英語の "at"(位置・時刻・目標を示す前置詞)を意味しますから、@の後には「会社・学校、居住地」などの所属・帰属、または時間や「直面している状況、眼前の事実」(at the news,at the scene 等)に関する言葉を書くのが自然です。

皆さん、はじめまして。 夜光虫美南海 です。
韮井加奈子東大・薬・発生細胞化学
nobuakinirai-ml
にらいレポート締切せまってる。。。
Dr.チェレンコフ青い光見た!

名乗りで使う は全角文字を用いてください。半角文字の @ にすると、本当のメールアドレスと誤認する場合もあり得ます。逆に、メールアドレスを書く時は、必ず、すべて半角文字で書いてください。

オフ会から参加しましたニライ宮古 です。
よろしくお願いします。
メールは、nirainob@anet.ne.jp へお願いします!

名乗りにおいて、 もよく使われます。その場合、@とは区別して、「感情・心情」や「属性・様子」を表わすことが多いようです。

ちゃんぷる〜その議論ちょっと変じゃない? です。
イサキ丸被管理人モード です。
Dr.チェレンコフ臨界事故に怒り心頭

厳密に言えば、全角(2バイト)文字の@は、ASCIIコードの @ と全く等価というわけではありません。すぐ分かることですが、kanai@nirai-ml をすべて半角で書くと、メールアドレスと誤認されてしまいます。従って、英文メールでは使うべきでない表現です。
その意味では、@= at と常に可換ではないのです。
そもそも、@にせよ%にせよ、日本のパソコン通信における「ハンドル名」がインターネットにも移入された結果使われているだけのものであり、その「正しい使い方」などというものが「標準的な」ネチケットに値するものではありません。しかしながら、...

インターネットの世界では、A@B は「ドメインB上のユーザーA」として特定されるメールアドレスの書式ですから、インターネット上で全く違う使い方をすると、とても不自然に感じられます。
以下は、しばしば見られる不自然の典型例です。

大阪商人オソマツだす。新参者でっさかい、よろっしゅ〜
窒素切れもガマンの限界とーる海恋しです。

以下のように表現を変えると、もう少しは自然に感じられます。

オソマツ@大阪商人だす。新参者でっさかい、よろっしゅ〜
海が恋しい、とーる%窒素切れもガマンの限界です。
窒素切れもガマンの限界、とーる@海恋しです。

投稿文書の文末には署名(Signature)をする習慣をつけて下さい。署名にウェブサイトの URL やメールアドレス、簡単なメッセージを添えたり、あるいは文字記号だけで絵を描いたり(Ascii Art)するのも効果的です。
但し、あまり長い署名や宣伝文句が多いものは嫌われます。
一般的には4行以内が好ましいと言われています。
慣れた人ほど、1〜2行の簡略な署名をするようですが、真似る必要はありません。
署名の中に、「個人」の詳しい住所や電話番号を書く事はセキュリティ上、好ましくないと一般に考えられていますが、そのことの正否は、コミュニティの性格や関係性に依存します。

                   ☆彡
                  ♪
               ♪
〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜\___/〜〜〜〜〜〜〜〜〜
   <*))><    <*))><  <*))><    。○。○・・
                              。○・・・    <:)))彡
Nobuaki Kawaguchi, Ph.D.   。o・ ><(((((>(°>
nobkf@geocities.co.jp     ><((((((>(°>

※ 「署名Web」が大変参考になります。
  上の例は、page10 No.186 に収録されています。
  また、「フォントによる署名表示の変化」をご確認下さい。
  上の例は固定ピッチフォントにより表示されています。

次の例は、署名というより、メッセージそのものとして描かれています。


  .   +  .   ・ ・  .  ・  .   *   .    ・    ・  ・     *
   ・. ☆   .   ・  .  +     .  ・ .  *   ・ .  ・   ・ .・ *
  .    **    .   ・       〇    ・  Merry Christmas ☆彡 ・.
   ・ ***V   .       ・ o    ・  *      .    ・    ・   *
   . *@****     ・  .  o    ・   ・  *  .    /\ .  ・  . 
    X***p***      __П   .    ・  .   /\/   \ /\・
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