【微魔女ナイト開催！】新しいステージに向かって変化が始まる？？

ラブふな微魔女会は、ランチ会や夜の飲み会を開催してたくさんの女性たちのご縁を繋いでいる、地元船橋を中心にした女性限定のコミュニティです。

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初めて参加したのは4年前の12月。津田沼の事務所から船橋にサロン移転しようとしてた頃なので、自己紹介でそんな話をしたような気がします。

その翌年の5月にはなでしこサロンを作る事になり、それをきっかけにNPO法人を設立。その理事メンバーの1人として参加させてもらうご縁もいただきました(^^)

一昨年の12月のは舞浜のホテルで微魔女サミットを開催して100名近くご参加いただいたり、
昨年は船橋西武さんで2日間の微魔女EXPOを開催して、西武全体の売上増になったり(残念ながら西武さんは2018年3月に閉店してしまいましたが…)
昨年12月の微魔女ナイトは船橋西武さんで。
今年の4月の微魔女ランチ会は増席して立食で…という感じでいつもたくさんの方にお越しいただいています。

今回も53名の微魔女が集まりました(^^)

会場は船橋のピッツェリア347さん。

今回は室内だけですが、暖かい季節はテラスも使えて70名くらい入るそう！

お料理もとっても美味しくて、量もたっぷり♡

着席で各テーブルごとに大皿提供なので、同席した方々でシェアしあうのでそれもまたコミュニケーションになったりして。

直前にたまたま理事メンバーと出かける機会があって（って言っても前日ですがｗ）、その中の会話で気づいたこともあり、今までとはちがうやり方でやってみた方がいいんじゃないか？と急遽それぞれ分担して色々と仕込んでみました（笑）

その中のひとつが、理事メンバーによるプレゼントチケット。

ハンドケア＆パラフィンパック
フェイシャルorボディケア
オラクルカード＆ペンデュラムセッション
ヘアセット
ぬか床&腸美人弁当
骨格診断orベースカラー診断
耳つぼジュエリーorベビーマッサージor心のIQを高める絵本講座など。

↑ジャンケン大会で見事チケットをゲットした皆様（≧∇≦）

チケットを見ないで引いてもらったのに、それぞれにピッタリなものを引き当ててるっていうご縁にビックリ(^^)

どうせならプレゼントチケットはお揃いの方がいいかなぁと思って、急遽前日にエクセルで作りました（笑）。半年間の有効期限付きなのでお財布とかに入れておいてもクシャクシャにならないように袋に入れてみたりして。

今回はテーブルごとに自己紹介をしたりして初めての人も一緒に盛り上がれるように各テーブルに理事メンバーが分散してファシリテーター役も務めました。

同じテーブルの初参加の渡辺智子さんと松丸飛鳥さん。飛鳥ちゃんは着物を着るから…と夕方にヘアセットしに来てくれました(^^)着付はお母様にお願いしたそうです。サーモンピンクの小紋が可愛かった〜♡

アテーナ真由美さんとネイルアミュゼのすみこさん、CTC行政書士法人の中谷綾乃さん。微魔女会の設立はこの3人がいたからこそ。

まいぷれのみか姉さんと綾乃さんと。

最近、綾乃さんの髪型は銀座のママみたいな下夜会が多かったんですが、今回は綾乃さんのリクエストで洋風アレンジでサイドにカールを見せつつの可愛いバージョンの髪型にしてみました。おニューの赤い着物とあいまってさらに可愛くなってましたよ(^^)

いつもは参加者全員がみんなの前で自己紹介をしてたのですが、それだとかなり時間を使ってしまうのと、初めて参加する人が誰だか分かりづらいので、今回は初参加の人だけ全員の前で自己紹介をしてあとは各テーブルごとに自己紹介をしてもらうようにしてみました。

さすがにコレだと全員とお話しするのは難しいけど、その分テーブルごとにじっくりお話ができて「いつもと違う感じも良かった」というお声もチラホラ。

最後のあいさつで綾乃さんが「来てくれた人数にこだわるのではなく、来てくれた人みんなが楽しんで帰ってもらえるようにしたい」っていう言葉がとっても印象的でした。

いつも微魔女会の時に、受付やったり集合写真仕切ったりというお手伝いはしてたのですが、今回なんだか私も理事として皆様をお迎えする立場をしっかり認識した気がします。

サミットとかEXPOは大きなイベントだったので打合せもみんなで何度もしたり分担を決めたりしてたけど、微魔女ランチ会や微魔女ナイトは立ち上げメンバーの3人が最初からやってるやり方があるだろうし、あまりでしゃばらない方がいいのかなって思ってたみたいで、今までどこか「お手伝いしてる」という感じで一歩ひいて参加してたんだな〜って気が付きました。

まぁ、昨年から今年にかけて私も色々とあったので一皮も二皮も剥けたのかもしれませんが（笑）

そして毎年恒例の漢字1文字シリーズ！！

今年一年を表す漢字一文字と来年を表す漢字一文字をカードに書いて、テーブルごとにその理由をシェアして、最後は集計して一番多い文字を選びます。