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text:
4、いくつになっても中学時代の友だちと遊んでいる。
5、実家へのパラサイト率が高く、家族、親であったり、早婚者であれば、妻や子どもと仲が良い。
6、ITリテラシーが低い傾向にある。
7、消費意欲は他層より高く、車・バイク・タバコ・パチンコ・ブランド品など、いわゆる若者が消費から離れてしまったと言われるものに興味が高い。パラサイト率も高いので、収入に比べて、可処分所得も高い。
8、好きな場所は、大型ショッピングモールやカラオケ店、ボーリング場。
9、男性はEXILE、女性は安室奈美恵さんなどに憧れる。
原田さんいわく若者のおよそ15%ぐらいはマイルドヤンキーに該当するそうです。マイルドヤンキーはあまり上昇思考がないと言われていますが、見方を変えれば、無理せず、等身大で自分たちが楽しく暮らせるライフスタイルを大事にしてるともいえます。
マイルドヤンキーが2014年の流行語にノミネートされるほど話題になったのも、それが今の日本の実態を象徴していたからでしょう。
自分なりの観察ポイントを見つける
このように「中流の中以下の人が、どういうふうになってるかな、どう考えてるかな」と常に注目していくという吉本さんの考察の仕方は非常に有効だと思います。筆者が個人的にこの観点でウォッチしているのは次の2つです。
画像出典:日刊SPA!
今年創刊27年になる『週刊SPA!』は“逃げ切れない世代”の武器になる情報をコンセプトに、世の中がまだあまり注目していない人や事象をいち早く紹介しています。編集長いわく「入手することで得をするような情報」を徹底的に取材し、なおかつそこに遊びの要素を加えることで、『SPA!』らしさを出しているといいます。
週刊SPA!6/2号の見出しは以下のようになっています。
・[低学歴]会社員のリアル
・OL300人が認定[絶対に抱かれたくない男]の共通点
・【最新ルポ】貧困が女たちを犯罪に走らせていた!
・AIIBがもたらす[中国バブル]の空騒ぎ
・[セクシャル・マイノリティ市場]が国内6兆円に拡大中
・モテる[ハゲ&ヒゲ]を徹底検証する
・[パンチラ危険地帯]を行く
・【インタビュー】8.6秒バズーカ―(芸人)
貧困やブラック企業などをリアルな問題を扱いつつ、モテや笑いなども幅広く取りあげています。「[低学歴]会社員のリアル」という企画もあるように、中流の人たちがどのようにサバイバルしていくかということを一貫して紹介しており、時代のちょっと先をうまく抑えた内容になっています。
正直なところ、かなり下世話な特集も多いため、既婚者の場合は自宅に持って帰るのをためらうかもしれませんが、吉本的観点でウォッチするには最高のメディアだと思います。
「職業で言えば、中小企業から、個人企業の商売をしている人」という吉本さんの言葉にあるように、街の商店街は、時代を映す鏡です。都内でいえば、渋谷、新宿、原宿のような繁華街ではなく、住宅街になっているような普通の街を、定点観測するといろんなことが見えてきます。
家賃相場はどれくらいで、どのような人が住んでいて、どのようなお店が新しくできているのか、お店のターゲット、メニュー、客単価等、1つの街を定点観測していくと、その変化に気がつきます。
同じ街を定点観測することで仮説がどんどん生まれてきて、それがどこかで仕事の役にたったりします。「なぜ」という疑問の目を持って街を歩いてください。見慣れた街にもいろんな発見があります。
起源をたどれば本質がわかる
何か疑問がわいた場合、その起源をたどれば本質がわかると吉本さんはいいます。起源をおさえて、そこからどのように発達していったのを追っていくと、なぜそうなっているかを理解できるそうです。吉本さんが多大な影響を受けたマルクスや、文学者の柳田国男、折口信夫といった人たちもやはり起源をおさえるやり方をしていたようです。
吉本さんの著書にはこういった興味深い話がバンバン出てきます。入門編の本としては、糸井さんが吉本さんから面白い言葉をたくさん引き出している『悪人正機』 (新潮文庫)や、吉本さんのモノの見方、人の見方をまとめた『真贋』などがおススメです。
[文]頼母木俊輔  [編集]サムライト編集部
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langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja de ja ja en ja ja

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それは、あなたが自分自身の価値や魅力に自信を持てるようになっているから。当店で働くことにより、稼げることは当たり前として、今後の人生をより楽しく生きる人に成長してもらえる自信があります。
風俗という大変なお仕事をするのですから、自分の良さ・魅力をしっかりと理解していただき、自分磨きの1つのきっかけとしても利用して頂きたいと当店は考えています。
また、せっかく稼いだあとにお金を無駄にしないためにも、必要であればお金の管理の方法や資産運用の方法などをアドバイスさせていただければと思います。
当店卒業後には、働かないで毎月20万円以上の所得を得ている女の子もたくさんいるんですよ。
女の子の輝き方はひとぞれぞれ。ただ、ちょっとしたコツとお金があれば、その輝きは何倍にも広がります。なりたい自分、より楽しい生活のために、当店を利用して上手にステップアップしてみませんか?


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text:
で、ディスティニーチャイルドは何が良いって…
キャラクターが魅力的!
ゲームでもアニメでも漫画でもなんでもそうですが、まずキャラクターの絵が好きかどうかって重要だと思います。
ディスティニーチャイルドは何しろキャラクターデザインが素晴らしい!
個人的に好きなキャラを何体が紹介します。
どうでしょう、このクオリティ。そして、結構セクシー(笑)
こういったゲームは星が1~5とレアリティがつけられていたりしますが、星3のキャラでも星5と変わらないくらいキャラクターデザインに気合が入っていたりします。上記の中にも星3キャラはいます。
管理人があまり好みではないけど一般的には人気のある”萌え”系キャラも一応います。少なめですが。どちらかというと全体的にセクシー路線です。
もちろん男性キャラクターもいます。
悪魔っぽいのもちゃんといます。どのキャラクターもとにかくクオリティがすごいです。
キャラクターデザインをメインで手掛けるのは韓国のイラストレーター、キム・ヒョンテ氏。
知りませんでしたが、PS2のゲーム「マグナカルタ」でもキャラクターデザインを手掛けていたようです。
posted with カエレバ
バンプレスト 2004-11-11
そして、このキャラクターたちがLive 2Dによりヌルヌルに動くわけですから、たまりません。
PVに登場しているキャラクターたちがヌルヌル動きまくっていますが、これは何もPV用ではなくゲーム内の動きと一緒です。
デスチャでLive 2Dという技術を初めて知りましたが、衝撃的でした。
音楽もデザインもイカしてる!
音楽好きとしてはゲーム内のBGMも気になったりしますが、とてもセンスが良いです。
こちら先日開催されたイベントのPVですが、この曲も好きでしたね。
ゲーム画面のデザインもいちいちオシャレです。
こちらもイベントのPVですが、まあかっこいいです。
もちろんゲーム性も良い!
それに加えてゲーム性もなかなか素晴らしいです。ゲームのことは詳しくないのであまりどうこう言えませんが…。
基本は日々キャラを育てながらひっきりなしにやってくるイベントに挑戦していく感じです。
バトルシーンは以下のPVで見られるような感じで、結構派手ですし爽快感があります。
こういうバトルを日々のダンジョン周回やイベントで続けていくわけですが、ほぼオートで行うことも可能なので面倒くささはありません。
ダンジョンもオートにしておけば勝手に周回してくれます。正直これがなかったら2か月も続けてられなかったかもしれないですね。
他のソシャゲがどうか知りませんが、非常に便利です。
ここまでは管理人の個人的な評価ですが、一般的な評価はどうなのか。わかる範囲で調べてみました。(2018年5月22日現在)
まず、管理人がメインで使っているDMM(PC版)でのランキング。
DMMといえばアダルティーなイメージがあるかもしれませんが、デスチャはR18の指定はなく、あくまで一般ゲームのカテゴリです。
ダウンロード型ランキングでは堂々の第1位。
全ゲームの総合ランキングでは第6位。
ずいぶん高順位な気がしますが、これはDMMで配信しているタイトルがそれほど多くないからでしょう。App StoreやGoogle Playとは規模が違いすぎます。
とりあえずDMMの中ではかなり人気です。配信開始時からそんな感じだった気がするので、コンスタントにダウンロードされ続けているんでしょう。
Google Play
Google Playでは売り上げランキングで68位。課金額のランキングでしょうか。
App StoreではRPGランキングで181位。
決して大人気というわけではありません(笑)
が、終わってるというわけでもなさそうです。
プロモーションが足りないのか、非萌え系な絵が逆に受けないのか、わかりませんが間違いなく面白いので徐々に口コミで人気が出そうな気はします。
ディスティニーチャイルドは元々韓国のゲームで、本国では2016年10月27日に配信を開始。日本では2017年11月27日から配信が始まりました。
一部キャラクターがちょっぴりセクシーなったPC版(DMMで配信)は2018年2月28日から配信開始。
DMMモバイルを使っている管理人はDMMで知って3月頭くらいから始めたわけですが、そこから2カ月ハマりにハマっています。
最初は当然無課金なつもりでしたが、DMMモバイルを使っているとポイントがそのままゲームに使えるので、ポイント分で課金し出し…ポイント分だけでは足らずにリアルマネーで課金し出し…と、日々課金額が増えてきています(笑)
が、ガチャを引く為のクリスタルはちょこちょこ配布されますし、レアチャイルドもイベント等でゲット可能なので無課金でも十分遊べます。
キャラクターデザインやアートワークが素晴らしいのでオシャレ層にも受けそうだし、音楽が良いので音楽層にも受けそうだし、普段ゲームをやらない人も楽しめるゲームではないかと思います。
気になる方は是非プレイしてみてください。
http://www.destiny-child.jp/
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text:
なぜならば、臨月になると赤ちゃんが少しずつ下がり始めます。するとお腹の形も変わってきて、下膨れのようになってしまい綺麗な丸ではなくなってきてしまうからです。なので臨月の少し前の一番お腹がせり出している時期がオススメだと思います。
そして気になる妊娠線やお腹の真ん中の線ですが、これは撮影後の加工で消すことができますのでご安心ください!
ですので思いっきり大きな丸いお腹を出して一番美しいとされる女性の姿を是非残してください♡
撮影場所は自然があり自然光が入る公園や一番落ち着く自宅など、ゆったりとした時間の中撮影するのがいいと思います。
yukishimadaphotographyでは、アートをテーマとした飾れるマタニティフォトをご提供しております。
Palace Hotel Wedding
2017.08.23 Wednesday
お久しぶりです。Yukiです。
更新が滞ってしまいがちなブログなのですが、
先日のパレスホテルでの結婚式をご紹介しようと思います。
その前に少し夏の結婚式について・・・
夏の結婚式は夏休みムードもあり、小旅行に行く気持ちになれると思います。そして夏は秋に比べると式場のお値段も少し下がり、予算を削りたいカップルの方にとってはとても有難い事ですね。
お庭の結婚式では少し暑いと感じるかもしれませんが、ホテルなどでは冷房も効いているので個人的には秋の結婚式と
さほど変わりないと思います。来賓の方もドレスのまま軽装で行くことができ、荷物も少なくて済みますし夏の結婚式もお値段の事を考えると大変お得なのではないでしょうか。
さて、結婚式の小物類から。
私は小物撮影が一番好きかもしれません。新婦さんが何ヶ月もかけてじっくり選んだ靴やドレス・アクセサリーはその方の
個性がでますし、新婦さんの特別な1日の宝物ではないでしょうか。
新婦さんがお支度後、お母様とご兄弟が初めて見られて
パレスホテル大宮は、ブライダルサロンの横が新しくなったそうでサロンで着替えを終えてからすぐに撮影することができます。
モダンなスペースとなっております。
教会は、白ベースで飾ってあるレースがウェディングドレスをイメージさせるような繊細な造りでした。
恩師からのスピーチ、ディズニーの美女と野獣がテーマのお式だったのでキャンドルの形もまさにテーマにとっても合ってました。
お友達からのスピーチに新婦さんの自然な表情も見られます。
お色直し後は、まさにベルでした。黄色のドレスは中々似合う方も少ないのではと思いますが、こちらの新婦さんとてもお似合いです。
お父様の事が大好きだという新婦さん、お父様も我慢していた涙がこぼれます。
Newborn Baby
2017.07.15 Saturday
さてさて、暑くなってきた今日この頃です。
先日撮影した、可愛い女の子ちゃんをご紹介します。
既に生まれてから一カ月経っており、ニューボーンフォトは理想が生後3週間以内なので。。。。
寝てくれるかなぁ、と不安に思っていましたが とってもスヤスヤ。
うつ伏せからの籠の中まで終始気持ちよく寝てくれて撮影がスムーズにいきました。
赤ちゃんにとって好きなポージングがあります。
うつ伏せが好きな子。仰向けが好きな子。万歳のポーズが好きな子。抱っこでないと泣いちゃう子。
生まれた時からの個性があるので、それを尊重しつつ気持ちよいポーズで撮影していきます。
無理やりなポージングをして赤ちゃんが気持ちよくないと写真もそんな気持ちが伝わってきてしまうので、私はできるだけ
その子の好きな体制を見つけながら撮影に臨んでいます!
赤ちゃんの手や足って大きくなるとこんな小さかったんだぁ、と感動する方も多いと思います。
お花屋さんに務めていたお母さま。お花が大好きでお庭からお花を摘んできて一緒にデコレーションしました。
季節のお花に囲まれていい匂いの中スヤスヤ。
最後は、お母さんも一緒に2人で撮影。なかなか残すことのできない貴重な時期の2人の写真は大切な1枚になりますね。
ゆっくり大きくなってね。
family photo+ 北の丸公園
2017.06.07 Wednesday
最近とても暑い日が続いていますね。
さて、先日撮影したファミリーフォトをご紹介します。こちらの家族は、新生児フォトを撮影したご家族でお子さんが1歳のお誕生日を迎えたのでお誕生日フォトの撮影でした。1年があまりにあっという間すぎて また50センチの赤ちゃんがこんなに大きくなった事に時の早さを感じました。
男の子なのでしっかりとした足取りで お散歩が楽しくなっている最近のようです。
ゆっくり大きくなってね。
Engagementphoto+Musium
2017.04.12 Wednesday
桜がふわふわと舞い落ちる綺麗な季節になりました。
さて、少し前に撮影した国立博物館での婚約フォトを少しご紹介したいと思います。
お2人は、結婚パーティをしたのですが、お写真は撮影していないとの事で国立博物館でウェディングドレスとタキシードを着て 結婚したお2人の姿を残しました!国立博物館は貸し切りで撮影ができるのでオススメです。
末永くお幸せに♡LOVE
Kana+Keita Diamond holl wedding
2017.01.23 Monday
皆様、新年あけましておめでとうございます!
秋の撮影ラッシュからの年末の納品がひと段落し 少し昨年度の撮影からご紹介していきたいと思います。
昨年秋、この日はダイアモンドホールも終わりを迎えるというとても記念となる1日でした。
お2人はかなり前からご予約を頂き旅行好きな2人でしたので テーマは【旅行】小物・冊子も旅行に関係するものばかりで
見ていてとても楽しくなりました。
お仕度から1枚。私の好きな女性の角度。
こちらの冊子をお2人が作成し、まるで旅行の案内のようでした♪
お父様にブートニアをつけられ、お父様の笑顔から2人の関係性がうかがえました。
各テーブル色々な地名が入った旅行先のテーマになっていて、小さなトランクも手作り。
最後は青山ダイアモンドホールのスタッフ全員と記念撮影して式が終わりました。お2人にとって、ダイアモンドホールにとって
忘れられない1日となった事だと思います。
末永くお幸せに♡ LOVE
Ken+Natsumi Matumotorou Wedding
2016.11.17 Thursday
暑さも和らいできた10月に日比谷松本楼で結婚式をされたお2人をご紹介します。
日比谷松本楼の結婚式撮影は初めてだったのですが、ガーデンチャペルがとても綺麗で式の合間に日比谷公園の中でもロケーションフォトができます。個人的に光・緑の中の新婦さんは本当に美しいと思います。
ガーデンチャンペルは、晴れているととても気持ちがよく素敵です。
新婦さんがお父様へ表彰状を読むのですが泣いてしまい中々読むことができず、新婦さんとお父さんの優しさが伝わってきました。
一歩外にでると軽井沢かのような緑溢れる公園にて撮影ができます。
Noriko+Hironobu Wedding
2016.10.23 Sunday
秋の陽気になってきて、結婚式シーズン到来ですが
皆さんいかがおすごしですか?
秋は日本の結婚式シーズンです。気候が落ち着いているので好まれる方が多いですね♪
先日、第一ホテルにて結婚式を挙げられたカップルの撮影をご紹介します♪
お二人は長年友達だったのですが、いつしか友達を超えてお互いが結婚相手となっていました♡とっても素敵♡
親族中心のアットホームで温かい式でした♪ご兄弟が多い新婦さんへの兄弟からの歌のサプライズがこれまた感動でした。
お友達からの歌の余興のクオリティがすごく高くてビックリしました。
yukishimada blog
新生児フォト時期について (10/10)
和装ウェディング (09/27)
マタニティフォト時期について (09/12)
Palace Hotel Wedding (08/23)
Newborn Baby (07/15)
family photo+ 北の丸公園 (06/07)
Engagementphoto+Musium (04/12)
Kana+Keita Diamond holl wedding (01/23)
Ken+Natsumi Matumotorou Wedding (11/17)
Noriko+Hironobu Wedding (10/23)
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text:
2002年3月から7月初めまでの 朝日出版社の雑誌 『パワーアップリスニング』において、VOA SPECIAL ENGLISH を使ったディクテーション学習のモニターをしていただきました。以下はその分析結果です。パワーアップリスニングで行われたモニター参加者のやり取りなどは、弊社BBSで過去ログがご覧いただけます。左フレームのメニューから『POWER-UP LISTENING』 読者用をお選びください。
神戸市の木本忠雄さん(33歳)は,Voice of America Special English のディクテーションの面白さにはまってしまった人です。下のグラフに示したように、ほぼ毎日 Voice of America Special English news の1つ (約1分) のニュースを約 30 分かけてディクテーションし,その結果を 「ディクテーション自動採点システム」 を使って,正解率をチェックしています。
下のグラフを見てください。11 月 16 日までとそれ以降とがまるっきり違った傾向を見せていることに気づかれるでしょう。11 月 16 日までは 「聞き慣れない固有名詞が出てくると、文の構造自体がわからなくなることがあった」 と本人も言われているように、文の構造自体を音声に惑わされていた状態です。
これが 11 月 19 日以降になると、正解率のばらつきが見られなくなり、安定してきています。つまり、固有名詞と他の品詞との区別がはっきりできるようになったということです。ニュース英語のなかで固有名詞の占める割合はそんなに多くありませんから、固有名詞と他の品詞との区別がつけられるようになるだけで、ずいぶんと気が楽になるはずです。こうなると、文の構造や文法の再構築ができるたびに楽しくなってきます。
12 月8日までは正解率が上下していますが,その後は一定して上昇調です。11 月 17 日と 19 日ではちょうど 10 %の違いがありますが,送られてきた 「解答」 と 「余分な単語」 から判断しますと,いちばんの原因は,ニュースの長さだと思われます。もうひとつの原因は,正解率の高いニュースには固有名詞が多く使われていたことだと思います。
「なるみ」 さんの解答から,ちょうど 『Power-Up Listening』 の次号,2002 年2月号 (1月7日発売予定) の 「リスニングのコツ」 で扱っている現象に惑わされている面があることが分かりました。つまり 「ストレスの置かれない母音は消失しやすい」 という現象です。include を clude と聞いているところがありました。
また,「前の単語の語尾と次の単語の語頭が同じ子音の場合,前の単語の語尾が消える」 という現象にも悩まされています。Officials say ... などです。officials say の場合は,say に 「3単現の s 」 が付いていませんから,複数形だと判断しましょう。この判断は,前に述べたように,音声を聞かない状態の時にするようにします。
同じ子音でなくても,似た子音の場合も同じような現象が起きます。records the actions というような場合の records の語尾です。the に引きずられて消えたり弱くなったりして聞こえないことがあります。
このように考えていくと,ディクテーション学習は,自分の弱点がよく分かる学習法だとお分かりいただけると思います。「ディクテーション自動採点システム」 を使ったとき,採点結果のページで正解率のすぐ下に 「余分な単語」 として間違った単語が表示されます。これは重要なポイントですから,正解率だけを見てすぐにページを閉じないで,「余分な単語」 を書き出して,正解のスクリプトと照らし合わせ,復習してください。
TOEIC 挑戦参加者である Anne さんのディクテーションの正解率の推移です。
Anne さんは12月に入ってから参加した人で,非常に熱心な学習者です。
グラフを見ると,今までの3人と同じように,10 回目あたりまでは激しい上下を見せていますが,そのあとは高いところで安定してきています。12 月 26 日だけがストンと落ちています。この時,ご本人は次のようなコメントを添えて採点しています。
「この課題はなんだかとても難しく感じました。イメージが湧かなかったのです。だらだら時間をかけても堂々巡りのまま終わるような気がしてしまって中途半端なまま答え合わせをしてしまいました。ちょっと不本意な結果です。」
Anne さんがこの日にディクテーションしたのは 12 月4日の 「ニュース2」 です。解答とスクリプトを比べてみましたが,「堂々巡り」 のイライラ度が伝わってくるような解答でした。例えば,an earlier disputes や end a talks のように,an や a があるのに複数形にしてしまったりという個所があります。平常心の時はたぶん見直しで気が付くレベルです。こんな時は 「こんな時もあるさ」 くらいに考えて気分転換しましょう。ニュースの内容によっては,例えば自分に興味がないニュースとか自分の分野ではないニュースなどでは極端に正解率が悪くなることもあるでしょう。逆に言うと,このことは,「物理音声の認識」 から 「内容の認識」 に変化しつつあるということですから,それだけ進歩したということなのです。
「るんるん」 さんの正解率の推移
初めのうち (2001年11月~12月初め) は高い正解率で推移していたのが,後半 (12月半ば以降) に逆に低くなっています。これは,もちろんリスニング力 (英語力) が落ちたわけではありません。このくらいの期間で英語力が落ちることはあり得ません。たぶんこの現象は,ディクテーションに慣れてしまったためでしょう。つまり、慣れてしまったため,最初は熱心に聞いて細かく調べていたのが,慣れたために,やや雑になってしまったということではないでしょうか。それと,気が付いたのが,連続してディクテーションした時は少し上がっているのに,時間を空けると下がってしまっているということです。これからも,継続して学習することの大切さが分かるのではないでしょうか。
Bagus さんの正解率の推移
現象がややつかみにくいグラフになってしまいました。ほぼ交互に上下しています。推測できることは,「前に悪かったので今度は頑張ろう」 と時間をかけてディクテーションをした結果,正解率が上がり,次は少し安心して下がるという繰り返し現象かもしれません。ただ,それぞれのディクテーションの間が空き過ぎていることは否定できません。やはり,もっと頻繁に継続してディクテーションすれば,今まで掲載したほかのグラフのように安定した正解率になるだろうとは思います。
morio さんの正解率の推移
この方は 『パワ・リス』 の参加者ではありませんが,熱心にディクテーションをなさっている方です。お名前が分かりませんので,メールアドレスの 「@マーク」 の前だけを取り出してお名前としました。日付を見ると,ほぼ毎日続けてディクテーションしていることが分かります。その分,途中から揺れが小さくなっていると言えるでしょう。やはり,継続の重要性がお分かりいただけると思います。
ディクテーション学習 参考資料2
2002年3月から7月初めまでの 朝日出版社の雑誌 『パワーアップリスニング』において、VOA SPECIAL ENGLISH を使ったディクテーション学習のモニターをしていただきました。以下はその分析結果です。パワーアップリスニングで行われたモニター参加者のやり取りなどは、弊社BBSで過去ログがご覧いただけます。左フレームのメニューの一番下の『POWER-UP LISTENING』 読者用をお選びください。
[『POWER-UP LISTENING』 読者用掲示板へ]
ディクテーションの頻度と正解率の上昇角度
参加者のディクテーションの結果をグラフで表示してみましょう。頻度と正解率の上昇の角度が分かるように、時期は全員同じにしてあります。点が多いほうが頻度が高い人です。頻度 (間隔を開けないこと) に比例して正解率の上昇角度が鋭くなるのが分かるかと思います。これは、ひとつには頻度が増えるにしたがって耳が慣れることが挙げられます。また、ディクテーションの題材にニュースが使われていて、同じ内容のニュースが何日か続くことが多いということも要因のひとつです。
Voice of America の Special English では、使用する基本単語を決めていて、それをホームページでも紹介しています。その単語の使用率はほぼ 80% になります。残りの 20% はニュースの内容によっていろいろな単語が使われます。基本単語は 1,500 語くらいで、私たちが中学や高校1年くらいまでに学習する単語ばかりですから、聞き取って理解しやすいのですが、残りの 20% は、何万もの単語の中から使われるために、私たちには理解できないことが多いのです。
しかし、何日か続けて聞くと、同じ単語が繰り返し使われることがあり、聞き取りやすくなってくるのです。この単語が 「積み重ね」 として蓄積されていき、学習者の 「基本単語」 となっていきます。
こうしたことから、頻度を上げてディクテーションすると正解率が上がり、結果として実力が付いていくというわけです。
TOEIC®テスト 学習モニター結果
2002 年9月から 2003 年1月までに学習モニターを実施しました。
学習開始前にまず1回目の TOEIC® テストを受験し、2~3か月間下記の3コースのいずれかの学習をした後、2回目の TOEIC® テストを受験してスコアがどう変化するのかを見てみました。
*なお当モニター企画は、学習方法・累計学習時間などにノルマは設定しましたが厳守する義務はなく、厳密な統計ではございません。
英単語徹底トレーニング 500 点目標コース
弊社販売教材の『英単語徹底トレーニング 500 点目標コース(完全版)』を用いて、TOEIC® テストの実践形式で英単語を習得した学習コース。
ディクテーションコース
弊社ホームページ提供の VOA ディクテーション学習プログラム を用いて、文法力、ライティング力、リスニング力、時事英語などを中心に総合的な英語学習を行った学習コース。
クリック・リーディングコース
弊社ホームページ提供のクリック・リーディング学習プログラムを用いて、リーディング力を中心に鍛えた学習コース。
* 表中の各モニターのお名前をクリックすると、それぞれの詳細にジャンプします。
《英単語徹底トレーニング 500 点目標コース》
《ディクテーション コース》
《クリック・リーディング コース》
+35 / L>R→L<R
今回点数が惜しくも下がってしまった方もいらっしゃいましたが、決して英語力が落ちてしまったわけではありません。その日の体調や集中力に結果が大きく左右されることもあるでしょうが、スコアが上下に変動しつつも、長い期間で見るとスコアが右上がりであると分かる、というのが英語を学びながら定期的に試験を受ける方たちの通例なのではないかと思います。
英語学習の道は、長く、険しく、曲がりくねったものだと私個人は感じています。楽して先に進んだり、近道をしたりすることは夢物語で、ただ地道に一単語ずつ歩んでいくしかないものだという哲学を持っています。ですので、ずっと続けられるような自分にあった教材や学習方法を見極めてそれを地道にこなすことが大切なのでは、などと考えつつ薄っぺらい人生を歩んで参りました。今回、大変多くの方が途中で脱落されましたが、機会がありましたらぜひまた挑戦してください。この度は多大なご協力をいただきまして、誠にありがとうございました。(佐々木)
TOEIC®テスト 学習モニター結果
各モニターの結果とご感想
英単語徹底トレーニング 500 点目標コース
私はモニターの期間、単語ソフトを中心に学習しました。このソフトは、単語のみが繰り返し表示されるのではなく、さまざまな例文といっしょに表示されたり、穴埋め方式にもなっていたり、またリスリングの練習も同時にできたり、と単語を覚えやすく工夫がされていてとてもよかったです。普段なら、単語の学習は3日も続かないところなのに、初めてパソコンを使って学習するということと、2週間おきに進度状況を報告しなければならないということで途中でくじけることなく、集中して1ヶ月で終わらせることができました。終えた単語を全部は覚えてはいませんが、他の英文を読んでいるときにここで学習した単語をたびたび目にし、単語量が増えたことを実感できました。
TOEIC のスコアは思ったほど伸びませんでしたが、継続できる学習手段を見つけることができたことが、わたしにとって一番の収穫でした。それからというものパソコン学習にすっかり夢中になってしまい、単語以外の英語学習ソフトも購入してほぼ毎日奮闘中です。モニター企画第2段ができたらいいなぁと心の底から思っております。今回参加できて本当に良かったです。ありがとうございました。
私は2002年10月に1ヶ月ロンドンの方に留学しております。ヒアリングはそちらの方が間違いなく影響していると思います。
CD-ROM での学習について。
実際の TOEIC 出題形式にあっており、非常に楽しく学習する事ができました。試験の形式になれるという意味ではかなり役に立ったように感じます。実際に、1回目のテストより時間的な余裕がありスコアアップにつながりました。CD-ROM は単に日本語の意味を暗記するだけでなく、単語の定義を英語で理解する事を目標としており随分、英文を読む力にプラスの働きがあったと思いました。 ただ、なれない最初のころはその週の目標学習時間に到達することなく、かなり勉強を億劫に感じられた事も事実です。 最終的には一つのコースをやり遂げようという量として50時間は適切な量と感じま した。 モニターさせていただきありがとうございました。
私は、いつも英文を見ないで音声を聞いた後、それを繰り返して発音していました。 意味がわかって一息で言えるようになるまで、英文は見ないで、何度も聞きました。 そのおかげで、2度目のTOEICでは、ヒアリングが結構聞き取れたような 気がしました。(でも点数はほとんど上がらず…。どうして?)単語力もついた気がします。リーディングもなんとか最後まで目を通せたし。何より、教材が面白くて、飽きずに勉強できたことが良かったと思います。
大幅な点数アップはありませんでしたが、確実に英語力がついてきたと思います。 このまま続ければ、ちゃんと点数に反映されるのでしょうか?
その日まで頑張ります!
日頃から単語力不足を実感していたので、今回のモニタに募集し、VOA基本単語と英単語徹底トレーニングを中心に勉強しました。
ほぼ毎日勉強を続けることにより、TOEIC試験の一週間前には徹底トレーニングも完了させることができ、また、パソコンを使う勉強は非常に興味深く、特に絵や写真を使った勉強法は効率よく行えました。残念ながら2ヶ月の勉強の成果はTOEICのスコアには反映されませんでしたが、次回はディクテーションにも挑戦して、スコアアップを狙ってみます。
とにかく、モニターを始めるのが楽しみで楽しみで仕方なかったのを覚えています。私は、英会話にも通っているので、モニターだけに時間を割くわけにもいかずに、多分、ほかのモニターの方より時間数が少なかったように思います。私は、単語徹底モニターをしていました。比較的知ってる単語もあったので、楽しく学習できたと思います。TOEICでこんなにもスコアが上がったのは、本当にこのモニターに参加したおかげだと思っています。参加したことにより、私自身も勉強する意欲が一層強くなり、勉強リズムも出来上がりました。モニターは終了してしまいましたが、これからも自己学習としてこのソフトを活用して、よりよいスコアを目指したいと思います。どうもありがとうございました。
1. トレーニング1とトレーニング2の最初のの個所がとても良かった。
2. 500点は持っていたが、真剣に取り組んだ。それによって過去最高点をとることができた。基本的なこともたまには固めることも良いと思った。
3. 実はテストでいつも90%以上であった。現在800点コースのユニット3をやっているが、1と3ユニットで90%未満であった。これによる再学習がとてもよい。くり返しが重要だと思う。フロッピーがないと繰り返しできないのが残念です。
4. 800点コースでは良い例文をテキストの余白に記入して勉強しています。
5. また800点コースではパソコンのサウンドレコーダーを使用して、シャドウイングをしながら勉強しています。とてもためになります。これは毎週土曜日に送信されるナラボープレスのメルマガの VOA ニュースで始めた勉強です。
6. 7月に860点、9月に900点目指してがんばります。
7. 500点コースには誤植や間違いが多かったと思う。800点コースはまだ3ユニットですが少ないような気がする。
500点目標コースのモニターをさせて頂いて思ったことは、最初ディスクと CD-ROM 一枚が送って来た時にはこれで本当に勉強できるのかしらと思ってました。でもやり進めて行くうちにこれはTOEICのすべてのパートをカバーしている事に気がつきました。最初のVocabularyはもちろんの事トレーニングのパートではリスニングの描写問題から長文問題のリスニングまで練習が出来るものでした。私は流れてくる英文をシャドーイングしたり英文を見ないようにしてディクテイションをしたりしてすべての問題が確実に自分のものになるように何度も練習をしました。次のマスターではとにかく速く正確に読んで解いていくという目標をもってやってみました。そのお陰で速読の力がぐーんと上がったと思います。
なぜなら、リスニングセクションでいつもは速さについて行けずパニックになりそうになっていたのが今回は問題と問題の数秒間に次の問題をちゃんと読む事が出来てました。
先日送って頂いた800点目標コース毎日やってます。5月のTOEICが楽しみです。グラマーのあやふやな所をもう一度きちんとやり直し目標800点がんばります。これからも良い教材を作り続けてください。有り難うございました。
今回は忙しくてこの CD-ROM でしか勉強できていないにもかかわらず、苦手な文法分野もリスニングと同じだけ上がっていたのには正直驚きました。絶対下がっていると思っ ていたのでなおさらです。今度5月にスピーキングテストも受けに行きます。次のTOEICは8月くらいに受けようと思っているのですが、そのときまでに頂いた 800 点コースのほうも終了して目標の850を超えられるようがんばりたいと思います。
大変充実して、かつ短く感じられた2ヶ月でした。毎回のTEST画面では、時間制限があるため程よい緊張感をもって取り組むことができました。Mastering では答える量の多さに苦労しましたが、その分力がついたような気がします。前へ戻って復習できないのが、ちょっと辛かったです。結果的には、2ヶ月後のTOEICのスコアには反映されず残念でしたが、復習をしてまた挑戦したいと思います。
私のモニター結果がお役に立てば幸いです。モニターに参加することにより、がんばろうという自分への良い励みとなりました。なかなか自己学習では高い目標意識を持ち続けることが難しいとおもいますがこうした学習に参加することで、積極性が出たように感じます。 ありがとうございました。
始める際に頂いたメールに
「英単語 徹底トレーニング」の名の通り・・・
と書いてあった意味をあまり深く考えずに始めましたが、その言葉の意味に気がつくのにさほど時間はかかりませんでした。Training は全問正解するまで何度も繰り替えし、フレーズを暗記してしまうくらいでした。
Test→Training→Mastering と進め、やーっと次のユニットに進めるぞと思っていたら、Test に逆戻り。。。。あれれ?なんで?と思いマニュアルを見た所、(それまで見てなかった。)1回目の Test の正答率次第で振り出しに戻るらし事を発見。「え~!!」と叫びたい気持ちを押さえつつ学習していたのを思い出します。なかなか上がれない双六みたい。ですが、それは結局、曖昧に記憶してすぐ忘れるといった無駄を防ぐ事になっていて、ユニットも終盤に近付く頃には、身についている実感が持てました。
できるだけ、覚えた単語を色々な場面で復習したかったので、私の場合この学習と平行して、インターネットで英字新聞の記事を興味のある部分のみプリントして読んでいましたが、結構覚えたての単語に出くわしました。一つの教材で覚えるより、色々な教材で同じ単語に出くわす度に記憶がよりしっかりしたものになるんだなと実感しました。
学習後、好感触だったにも関わらず前回よりもスコアが落ちた事の反省としては、
文法問題のトレーニングをまったくやっていなかった事。
もともと苦手なので逃げ腰。
長文を読むスピードが遅い。
1回目の TOEIC test の時はクリックリーディングをほぼ毎日やっていたので、わりと意味がとれましたが、2回目のテストまでの期間はほとんどやっていなかったので読み直しが多かった。
言い訳かもしれませんが、2回目会場が県立高校で暖房が効かず足先が芯まで冷えてしまった事と、グラウンドで野球部が部活をしていて、試験開始直前までランニングのかけ声がわーわー聞こえていて、開始前の心の準備が出来なかった事が少なからずあると 思います。2回目の会場は最低でした。
他にも色々ありますが、長い道のりとおもって地道に続けていきたいと思います。
今、アメリカにある GIA という学校に留学する事を目標に TOEFL の対策を始めようとしてます。(宝石鑑定士の資格を取る為)173 以上必要で、自分の実力ではかなり高いハードルですが、行く事で得られる「実」の重さを思いながらがんばります。それで質問なのですが、TOEFL 対策の教材を出す予定はないですか?今回モニターした徹底トレーニングのような物があれば、使ってみたいです。モニター中は連絡が遅い学習者であまり良いサンプルではなかったと思いますが、最後までありがとうございました。
ディクテーションコース
モニタの感想ですが、ニュースで使われる単語や、表現方法を覚え、ニュースに慣れるにはとても良かったと思います。単語数は増えましたし、ニュースは聞きやすくなりました。その一方で、ディクテーション用の遅いスピードに慣れてしまい、TOEIC がとても早く感じるようになり、リスニングのスコアが下がってしまったのだと思います。トータルスコアが下がってしまったのは、他の TOEIC 同等スピードの 教材をあまり勉強しなかったことと、ディクテーションのやり方が良くなかったと思います。短く切って聞いていたため、全体の内容を耳だけで掴まなかったこと、短いニュースばかりで、10分のニュースのディクテーションをしなかったことです。結局10分のニュースは二回しかおこないませんでしたが、一語一語を追っていたため、二回とも半分までしか聞けませんでした。10分のニュースを全体の内容を把握できるように、最後まで聞く練習をしたほうが良かったと思います。
日頃から単語力不足を実感していたので、今回のモニタに募集し、VOA基本単語と英単語徹底トレーニングを中心に勉強しました。
ほぼ毎日勉強を続けることにより、TOEIC試験の一週間前には徹底トレーニングも完了させることができ、また、パソコンを使う勉強は非常に興味深く、特に絵や写真を使った勉強法は効率よく行えました。残念ながら2ヶ月の勉強の成果はTOEICのスコアには反映されませんでしたが、次回はディクテーションにも挑戦して、スコアアップを狙ってみます。
クリック・リーディングコース
以前は5分以上続けて英文を読むのが苦痛でしたが、貴社モニター学習の結果、長時間英文に接しても苦痛を感じなくなりました。 今後も貴社学習ソフトを活用していきたいと思っています。
モニター期間中は大変お世話になりました。モニター募集をみて、応募する気になったのは、2つありました。過去3回、TOEICを受けていて、600点台しか取れませんでした。それで、あんまりやる気がなくなっていたので、よしやってみるか、というのと、プレゼントがほしい!という点からでした。
クリックリーディングは、やってみたことなかったからです。それに、これで、読む力が増せばラッキーと思ったので、これに応募してみました。残念ながら、あなたの期待にそえず、というのが多いのに、採用されてやったー! と思いました。
これをはじめて、思っていた以上にしんどいことでした。クリックしながら、こっくり、、、。そんなことはしょっちゅうでした。だから、正味1時間しかやっていないのに、本当は、2時間ぐらいを当てていたとかやっていした。それに、普通の問題みたいに、クリックする箇所がここ、と明確ではないのです。それが、ストレスにもなりました。ただ、これを質問したら、明確な回答はないから、大体でやるようにと言った回答をいただき、それから、気楽にできるようになりました。
モニターをやってなかったら、3日で挫折したと思うのですが、約束は約束です。それに、いつかは楽しくなるだろうと思って続けました。 規定の50時間が終わってから、自分なりの勉強方に変えました。50時間までは、全部の問題を毎回やりましたが、それからは、自分の好きな問題を選ぶことにしました。
私は、音声があったほうが楽しくできるのがわかります。で、クリックをしながらだと、ある程度の緊張感を持って、画面に向かえるので、これがいいと思います。それで、毎日、10分間の音声付のをやっています。最初は、毎日違う課題をやっていたのですが、今は同じものをやっています。そのうち満点が取れるようになるので、やってて楽しくなります。そのあとは、音声と一緒に、クリックした箇所に気をつけながら読んでいます。そうすることによって、文のリズムがわかってきているような気がしています。まだ、はっきりはいえないのですが、他のものを読んで、かたまり、かたまりで文を把握できるようになってきたような気がするのです。
そういうわけで、このクリックリーディングは、私の英語の勉強方の、大げさに言うと、教祖様みたいなものです。そうして、はじめて、じっくりやった勉強です。


langs: ja ja ja ja ja ja ja it ja ja ja en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh ja ja en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja fr ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja fr en en ja ja ja ja en ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja fr ja ja ja ja ja ja ja en ja ja en ja ja en ja en ja en ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja hbs_lat zh en ja ja ja en en en ja ja ja ja ja en ja ja ja en en en ja fr en en en fa ja zh ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en

text:
機械翻訳等で用いられている、Deep learningの一技術の、「 sequence to sequence 」等は、会話を自動生成させるのに向いており、この分野の突破口として期待されています。
ほとんどのシステムは、先程の質問に対して、「39歳です」のような一般的な回答を返すでしょう。
それは色々なソースを使用して一般的なトレーニングを行っているため、AIがそのように学習しているのですが、個々の人格を意識した、AIのパーソナル化の側面を意識する事は大事で、そういった研究も盛んになってきています。
6-3.会話モデルの精度測定の難しさ
会話システムの精度を評価する際に理想的な精度評価方法は、システムが目的のタスクを達成したかどうかでモデルの精度を評価する事ですが、これは判定が非常に難しいタスクです。
特にオープンドメインでは、会話中の回答で、何が正解なのかを定義することが難しい場合も多いので、機械翻訳等で使用されている、BLEU等の一般的な精度評価のメトリックを適用できない場合が多いです。
ダイアログシステムを評価できない事に関して:教師無しの学習で用いられている、ダイアログの生成を評価するメトリックはどれも、人間の判断と合致するものが無いという実証的な検証結果があります。
6-4.回答における多様性を実現する難しさ
生成ベースモデルの難しさは、多くの場合何を質問しても「それはいいね」「それは知らない」など、非常に一般的な回答を返してしまうようになってしまうことです。
まさに初期のGoogle smart replyに顕著にその傾向が見られました。
これはシステムの構成や、モデルがどうトレーニングされたかに基づいています。
研究者達は日々この状況を打破し、より多様性のある回答を生成するため日々精進しています。
7.実際にどのように効果的に機能するのか?
最先端技術を全て加味した上で、AIは今どのくらいの事ができて、どのくらいの事ができないのでしょうか?
もう一度、2つのモデルについておさらいしてみましょう。
検索ベースモデルでは、当然全てのオープンドメインを取り扱う事は難しいです。
生成ベースモデルでオープンドメインに挑むのは、もはやAGI(汎用AI)に立ち向かうようなものです。
つまり、AIはまだまだ未熟と言わざるを得ません。
さて、そういった背景があるので、AIがフォーカスすべき領域は、検索ベース、及び生成ベースのモデルがどちらもフィットする、限られたドメインに絞られることになります。
ここでも、会話が長く複雑になればなるほど、それを取り扱うことが難しくなります。
多くの会社が、十分なデータが集まりさえすれば、人間の会話を自動化できるといってビジネスを開始していますが、これは、Uberのチャット上でタクシーを手配する等、極めて狭いドメインに絞られた会話でのみ成立する話です。
少しでもドメインが広がってしまうと途端に機能しなくなってしまいますが、それでもこういったAIシステムは、人を手助けするために使用できるし、それはむしろ望まれる使い方です。
商用のシステムでは文法のエラーなどは致命傷になる可能性があり、多くのユーザを遠ざけてしまう可能性があります。
それが多くの会社が検索ベースモデルを使用する理由ですが、その分野で十分なデータが集まると、生成ベースモデルも有用になります。
しかしながら、MicrosoftのTayが差別的な発言をして、世間を賑わせてしまったように、間違いを犯してはならないので、そういった発言をしないようなチェックは重要になります。
8.Tensorflowで検索ベースモデルを実装してみよう
GitHubへのリンク
8-1.検索ベースのボット
現在のほとんどのチャットボットは検索ベースであると言えるでしょう。
(一部は、生成ベースモデルと組み合わせているようですが。)
GoogleのSmart replyが良い例で、生成ベースモデルは非常に研究が盛んな領域ですが、我々の技術はまだそこに追いついていません。
今、商用のチャットボットを実装するならば、検索ベースモデルを使用することを推奨します。
8-2.UBUNTUダイアログコーパス(UDC)
このポストでは、以下のUBUNTUダイアログコーパス,(paper,github)を使用します。
UDCは対話ダイアログコーパスで有名なものの1つで、チャットのログから構成されます。
UDCは100万の例文から構成され、50%ポジティブ、50%ネガティブなタグがデータに施してあります。
ポジティブなタグはそれまでの一連の会話のコンテキストに対して正しい反応をした時、ネガティブなタグはその逆となります。
以下にデータのサンプルを掲載します。
NLTK toolを使用し、形態素解析やステミング、分類等、NLPの前処理をデータに対して施しました。
また、人名や地名、組織名等のエンティティに関しても同様に前処理を施しました。
これらの処理は厳密には必要とされていないですが、この処理を施すことで少し精度を上げることができます。
コンテキストは平均86字程度で、発話は平均で17字程度です。
Jupyter notebookをチェックして、データ分析を確認してください。
データセットは、テストセットと検証用のセットから構成され、これらのフォーマットはトレーニングデータのものと異なります。
テストセットと検証用のデータセットは、コンテキスト、実際の発話での反応、及び、9つの不正解の発話の反応で構成されています。
モデルのゴールは、正解の発話に一番高いスコアを生成し、不正解のものに低いスコアを生成する事です。
モデルには様々な評価方法があり、一番有名なメトリックの測定方法は、[email protected] と呼ばれます。
これは、モデルに合計10個のレスポンス(1つのみ正解で、9つは不正解)の中からK個のレスポンスを選ばせ、この中に正解がある場合は、正解とマークをします。
つまりこの場合、Kの値が大きくなると、タスクの難易度は比例して下がっていきます。
(k=10の場合は、どんな場合でも確実に正解となる)
この時点では、9つの不正解がどのようにして選ばれるのか不思議に思うかもしれませんが、これらデータセットから、全くランダムに選ばれます。
ただ、実世界では、想定できないくらいのレスポンスがあり、決して定量化できません。
ニューラルネットのモデルを始める前に、パフォーマンスを見るために非常にシンプルなモデルから取り組みましょう。
[email protected] メトリックを使用するために、以下の関数を用います
def evaluate_recall(y, y_test, k=1): num_examples = float(len(y)) num_correct = 0 for predictions, label in zip(y, y_test): if label in predictions[:k]: num_correct += 1 return num_correct/num_examples
yはここでは、降順にスコアでソートされた予測の結果で、y_が実際の正解ラベルを表しています。
例えば、yが [0,3,1,2,5,6,4,7,8,9] である時、0が最も高いスコアを獲得したことになり、9が最も低いスコアとなっています。
つまり、リストの中の最初の値はいつも正解となります。
[email protected]の時に、完全にランダムな予測器は10%の精度となり、[email protected]の時は、20%の精度となりました。
以下が、ランダムな予測器のコードとなります。
# Random Predictor def predict_random(context, utterances): return np.random.choice(len(utterances), 10, replace=False) # Evaluate Random predictor y_random = [predict_random(test_df.Context[x], test_df.iloc[x,1:].values) for x in range(len(test_df))] y_test = np.zeros(len(y_random)) for n in [1, 2, 5, 10]: print(“Recall @ ({}, 10): {:g}”.format(n, evaluate_recall(y_random, y_test, n))) Recall @ (1, 10): 0.0937632 Recall @ (2, 10): 0.194503 Recall @ (5, 10): 0.49297 Recall @ (10, 10): 1
さて、ランダムな予測器だけではパワフルではないので、より精度を上げる仕組みを考えてみましょう。
ここでTFIDF(term frequency — inverse document)という仕組みを導入します。
TFIDFは単語の頻度と、その単語がドキュメントのセットの中でどのくらい重要かを評価する指標で、単語の重要度の重み付けを行う仕組みです。
これを利用すると、同じような内容のドキュメントのTFIDFの単語ベクトル表現は似たベクトルに近づいていくことになります。
TFIDFを使用する事により、ランダム予測器よりも高い精度の予測器を実装可能になる可能性があります。
class TFIDFPredictor: def __init__(self): self.vectorizer = TfidfVectorizer() def train(self, data): self.vectorizer.fit(np.append(data.Context.values,data.Utterance.values)) def predict(self, context, utterances): # Convert context and utterances into tfidf vector vector_context = self.vectorizer.transform([context]) vector_doc = self.vectorizer.transform(utterances) # The dot product measures the similarity of the resulting vectors result = np.dot(vector_doc, vector_context.T).todense() result = np.asarray(result).flatten() # Sort by top results and return the indices in descending order return np.argsort(result, axis=0)[::-1] # Evaluate TFIDF predictor pred = TFIDFPredictor() pred.train(train_df) y = [pred.predict(test_df.Context[x], test_df.iloc[x,1:].values) for x in range(len(test_df))] for n in [1, 2, 5, 10]: print(“Recall @ ({}, 10): {:g}”.format(n, evaluate_recall(y, y_test, n))) Recall @ (1, 10): 0.495032 Recall @ (2, 10): 0.596882 Recall @ (5, 10): 0.766121 Recall @ (10, 10): 1
TFIDFモデルは、ランダムモデルよりも遥かにいい精度になりました。
ただし、まだ完璧には程遠いです。
これには、コンテキストを考慮したレスポンスが必ずしもTFIDFベクトルとして近いものになっていない、また、TFIDFで文章の語順を考慮できない、という2つの原因があります。
さて、そこでニューラルネットのモデルを使用して、これらの課題に取り組んでみます。
8-4.デュアルエンコーダーLSTM
Deep learningベースのモデルは、デュアルエンコーダーLSTMをネットワークとして使用します。
このモデルは、本課題に対して適用できるケースの1つで、決してベストなモデルというわけではありません。
Deep learningに関する研究は今まさに盛り上がっているため、様々なネットワークが提案されており、それらの全てを試す事は容易では無いです。
この場合、機械翻訳でよく用いられているseq2seq技術がフィットするでしょう。
デュアルエンコーダーはを使用する理由は、本データセットにおいて、非常に良いパフォーマンスが見られたためです。
これが意味するのは、私達のアプローチが正しい方向に向かっているであろうということと、今後、様々なDeep learningのテクニックを適用し更に大きな飛躍が見込めそうだということです。
Deep learningベースのモデルの挙動を大まかに説明すると以下のようになります。
1.コンテキストと回答のテキストはどちらも単語で表現され、単語はGloveを用いてトレーニングされたモデルを使用して、分散表現で表されます。
2.分散表現のコンテキストとレスポンスは、単語毎に同じRNNに渡されます。RNNはコンテキストとレスポンスを加味したベクトル表現(図中のcとrに対応)を生成します。ベクトルのサイズは調整可能ですが、今回は256次元に固定します。
3.cを行列Mと掛け合わせて、レスポンスrを計算します。cが256次元のベクトルの場合、行列Mは256*256次元の行列である必要があります。そして計算されて得られるrは256次元のベクトルとなります。このrこそが、モデルによって生成されたレスポンスに相当します。行列Mはトレーニング時に学習されます。
4.予想されたレスポンスr’と、生成されたレスポンスrの間のベクトルの距離を計算する事で、スコアを計算します。より近いベクトル表現ほど、当然スコアも高くなります。そして得られたスコアをシグモイド関数を用いて確率値に変更します。(本ステップ3と4は図の中では合わせて描かれています。)
ネットワークをトレーニングするために、損失(コスト)関数が必要となります。
ここでは、バイナリクロスエントロピーという損失関数を用います。
また、コンテキストのレスポンスを表しているyペアを正解ラベルと命名します。
ラベルに関しては、1の時に実際のレスポンスを表し、0の時に間違ったレスポンスを表します。
そして、先程のステップ4のy’から、予測された確率を呼び出しましょう。
この際に、クロスエントロピーによる損失は以下のように計算されます。
L= −y * ln(y’) − (1 − y) * ln(1−y’).
式の意味としてはy=1の時は予測確率値は1から遠ざかり、y=0の時はその逆となります。
8-5.データの前処理
オリジナルのデータセットはCSVフォーマットですが、Tensorflow固有のフォーマットに変更する事をおすすめします。
これによるメリットは、Tensorをファイルから直接呼び出せるようになり、Tensorflowにシャッフルや、バッチ処理、待ち行列処理などを任せられる点です。
データ前処理の一部で、ボキャブラリーについても構築を行います。
ボキャブラリーとは、全ての単語をキーにして対応するユニークな整数を値とする辞書を生成することです。
また、逆に整数をキーとして、単語を値とする辞書も生成しておきます。
全ての例では以下のフィールドを含みます。
context: コンテキストのテキストを表す一連の単語ID(例  [231, 2190, 737, 0, 912])
context_len: コンテキストの長さ(上記の例では5)
utterance: レスポンスを定義する一連の単語ID
utterance_len: utteranceの長さ
label: トレーニングデータにのみ存在し、0か1を取る
distractor_[N]: テストデータ、または検証用データにのみ存在し、0から8の間の値を取りうる。不正解のutteranceの単語IDを表す
distractor_[N]_len: distractor_[N]の長さを表す
前処理はprepare_data.py Pythonスクリプトによって実行されます。
このスクリプトは、train.tfrecords、validation.tfrecords、およびtest.tfrecordsという3つのファイルを生成します。
スクリプトを自分で実行するか、ここでデータファイルをダウンロードすることができます。
train.tfrecords
validation.tfrecords
test.tfrecords
8-6.入力関数の作成
Tensorflowに組み込まれた、トレーニングと検証のためのサポートを使用するために、入力関数の作成が必要になります。
入力関数は、入力データをまとめて返す関数であり、トレーニングデータと、テストデータでは異なったフォーマットとなっており、それぞれ別々の入力関数が必要となります。
その場合入力関数は、特徴量と(存在する場合)ラベルをまとめて返す必要があります。
def input_fn(): # TODO Load and preprocess data here return batched_features, labels
トレーニングと検証で別々の入力関数が必要となり、それを分けて作成することは手間なので、create_input_fnと呼ばれるラッパーの関数を作成し、その関数から適切なモードを呼び出します。
def create_input_fn(mode, input_files, batch_size, num_epochs=None): def input_fn(): # TODO Load and preprocess data here return batched_features, labels return input_fn
完全なソースコードはudc_inputs.pyです。この関数は以下の役割を果たします
Exampleファイルのフィールドの特徴量の定義を作成
TFRecordReaderを用いて、input_filesからレコードを読み込む
特徴量の定義によってレコードをパースする
トレーニング用のラベルを抽出
幾つかの例とトレーニングのラベルをまとめる
まとめられた例と、トレーニングのラベルを返す
モデルを評価する際に、[email protected] メトリックを使用することにはすでに触れましたが、幸運な事にTensorflowはデフォルトで、[email protected]を含んだ幾つかの有用なメトリックを提供してくれます。
これらを使用するためには、予測結果とラベルを引数とした関数に、メトリックの名前を関連付ける辞書が必要になります。
def create_evaluation_metrics(): eval_metrics = {} for k in [1, 2, 5, 10]: eval_metrics[“recall_at_%d” % k] = functools.partial( tf.contrib.metrics.streaming_sparse_recall_at_k, k=k) return eval_metrics
上記ではfunctools.partialを使用して、3つの引数を、2つの引数に変換する関数を作成しています。
これには評価時の予測のフォーマットが正確にはどうなっているのかという疑問があります。
トレーニング時は、サンプルの正解確率は正しいと予測しましたが、検証時は、正解と9つの不正解のスコアを測定し、ベストなスコアのものを選びます。
つまりこれが意味するのは、検証時は正解、不正解をシンプルに決定できるわけではなく、以下のように10個のスコアで表されるベクトルを取り扱います。
[0.34, 0.11, 0.22, 0.45, 0.01, 0.02, 0.03, 0.08, 0.33, 0.11]
常に正しいレスポンスは配列の0番目なので、各確率を足し合わせて1にする必要はありません。
上記の配列の例では、[email protected] では、3番目の成分の確率値が、0番目より高いために不正解となり、[email protected] では正解となります。
8-7.トレーニングコードのたたき台
ニューラルネットを使用したコードを実装する前に、トレーニングとモデルを評価するためのたたき台のコードを実装します。
たたき台のコードがあれば、内部のネットワークは何を使用していても交換可能なため、利便性を考えてそうします。
estimator = tf.contrib.learn.Estimator( model_fn=model_fn, model_dir=MODEL_DIR, config=tf.contrib.learn.RunConfig()) input_fn_train = udc_inputs.create_input_fn( mode=tf.contrib.learn.ModeKeys.TRAIN, input_files=[TRAIN_FILE], batch_size=hparams.batch_size) input_fn_eval = udc_inputs.create_input_fn( mode=tf.contrib.learn.ModeKeys.EVAL, input_files=[VALIDATION_FILE], batch_size=hparams.eval_batch_size, num_epochs=1) eval_metrics = udc_metrics.create_evaluation_metrics() # We need to subclass theis manually for now. The next TF version will # have support ValidationMonitors with metrics built-in. # It’s already on the master branch. class EvaluationMonitor(tf.contrib.learn.monitors.EveryN): def every_n_step_end(self, step, outputs): self._estimator.evaluate( input_fn=input_fn_eval, metrics=eval_metrics, steps=None) eval_monitor = EvaluationMonitor(every_n_steps=FLAGS.eval_every) estimator.fit(input_fn=input_fn_train, steps=None, monitors=[eval_monitor])
トレーニングと検証データ、及び、検証用のメトリック辞書を入力として取る、2つの入力関数を実装し、model_fnを推定します。
また、トレーニング時の全てのステップで、FLAGS.eval_モデルを評価するモニターを実装します。
そして最終的にモデルのトレーニングを開始しますが、Tensorflowはチェックポイント毎に、MODEL_DIRに関連ファイルをセーブするため、いつでもトレーニングを中断する事が可能です。
もしくは、アーリーストップという手法で、モデルのトレーニングを早期終了させる事も可能です。
コードの全貌はこちらで確認可能です。
udc_train.py
FLAGSの使い方について説明しておきます。
これはPythonのargumentを受け取る時のようにhparamsはモデルにパラメータを渡す時に使用されます。
これは、モデルを初期化した時に呼び出されます。
入力、パース、検証とトレーニングに関してたたき台のコードを用意したので、デュアルLSTMによるニューラルネットのコードの実装に進みましょう。
create_model_fnは、トレーニング時と検証時のモデルのフォーマットの差を吸収する役割があります。
これを使用する事により、他のネットワークへの移行も簡単に行なえます。
def dual_encoder_model( hparams, mode, context, context_len, utterance, utterance_len, targets): # Initialize embedidngs randomly or with pre-trained vectors if available embeddings_W = get_embeddings(hparams) # Embed the context and the utterance context_embedded = tf.nn.embedding_lookup( embeddings_W, context, name=”embed_context”) utterance_embedded = tf.nn.embedding_lookup( embeddings_W, utterance, name=”embed_utterance”) # Build the RNN with tf.variable_scope(“rnn”) as vs: # We use an LSTM Cell cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell( hparams.rnn_dim, forget_bias=2.0, use_peepholes=True, state_is_tuple=True) # Run the utterance and context through the RNN rnn_outputs, rnn_states = tf.nn.dynamic_rnn( cell, tf.concat(0, [context_embedded, utterance_embedded]), sequence_length=tf.concat(0, [context_len, utterance_len]), dtype=tf.float32) encoding_context, encoding_utterance = tf.split(0, 2, rnn_states.h) with tf.variable_scope(“prediction”) as vs: M = tf.get_variable(“M”, shape=[hparams.rnn_dim, hparams.rnn_dim], initializer=tf.truncated_normal_initializer()) # “Predict” a response: c * M generated_response = tf.matmul(encoding_context, M) generated_response = tf.expand_dims(generated_response, 2) encoding_utterance = tf.expand_dims(encoding_utterance, 2) # Dot product between generated response and actual response # (c * M) * r logits = tf.batch_matmul(generated_response, encoding_utterance, True) logits = tf.squeeze(logits, [2]) # Apply sigmoid to convert logits to probabilities probs = tf.sigmoid(logits) # Calculate the binary cross-entropy loss losses = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, tf.to_float(targets)) # Mean loss across the batch of examples mean_loss = tf.reduce_mean(losses, name=”mean_loss”) return probs, mean_loss
完全なソースコードはdual_encoder.pyで確認できます。
以前定義したudc_train.pyのメイン関数で、モデルを初期化できます。
model_fn = udc_model.create_model_fn( hparams=hparams, model_impl=dual_encoder_model)
これで、udc_train.py を走らせれば、トレーニングを開始できます。
トレーニングを開始すると、以下のように、定期的に検証用データセットに対してRecallを測定します。
INFO:tensorflow:training step 20200, loss = 0.36895 (0.330 sec/batch). INFO:tensorflow:Step 20201: mean_loss:0 = 0.385877 INFO:tensorflow:training step 20300, loss = 0.25251 (0.338 sec/batch). INFO:tensorflow:Step 20301: mean_loss:0 = 0.405653 INFO:tensorflow:Results after 270 steps (0.248 sec/batch): recall_at_1 = 0.507581018519, recall_at_2 = 0.689699074074, recall_at_5 = 0.913020833333, recall_at_10 = 1.0, loss = 0.5383
モデルのトレーニング終了後、以下のコマンドでモデルの検証ができます。
python udc_test.py — model_dir=$MODEL_DIR_FROM_TRAINING
検証用のセットでなく、テストセットで[email protected]の検証を走らせる際には、以下のコマンドを実行します。
python udc_test.py — model_dir=~/github/chatbot-retrieval/runs/1467389151
Udc_test.py を呼ぶ際は、トレーニング時と同じパラメータを用いる必要があります。
recall_at_1 = 0.507581018519 recall_at_2 = 0.689699074074 recall_at_5 = 0.913020833333
[email protected]はTFIDFモデルに近いですが、[email protected]と[email protected]は非常に精度が上がりました。
ニューラルネットのモデルが、正しい回答により高いスコアを与えている事が示唆されました。
ただし、この検証結果は、元々参照した論文の精度よりは低く、それに並ぶためには、データの前処理をもっと工夫したり、ネットワークのパラメータの調整が必要になるかと思います。
8-9.予測してみよう
未知のデータに対して、確率スコアを得るためにudc_predict.pyを編集する事ができます。
以下のコマンドを実行してみましょう。
python udc_predict.py — model_dir=./runs/1467576365/ Context: Example context Response 1: 0.44806 Response 2: 0.481638
コンテキストに対して取りうる100個のレスポンスを投げて、一番スコアが高い結果を返した場合の検証結果です。
この記事では、会話のコンテキストを意識したレスポンスに対して、スコアを付与する検索ベースのニューラルネットモデルを実装しました。
これにはまだまだ改良の余地があります。
また、今回のデュアルLSTMエンコーダー以外のニューラルネットのネットワーク構造のパフォーマンスが上回る可能性もあるので、まだまだチューニングの余地があるかと思います。
Stefan Kojouharov
https://chatbotslife.com/ultimate-guide-to-leveraging-nlp-machine-learning-for-you-chatbot-531ff2dd870c
チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
チャットボットライフとは、最新のボット、AI、NLP、ツール等を扱うメディアです。
https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/
Denny Britz: http://blog.dennybritz.com/ & http://www.wildml.com/
Mark Clark: https://www.linkedin.com/in/markwclark
この記事が皆様のお役に立てば大変光栄です。
本当はこの5倍の長さの記事をポストする予定でしたが、皆様を嫌にさせたくなかったので、この長さにまとめました。
もし、あなたがチャットボットのUI/UX部分の開発者であれば、NLPではカバーできない多くの問題に対して、違ったアプローチで解決をすることができるようになると思うので、非常に有益でしょう。


langs: ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en

text:
脱衣所や洗濯機も全て二階になったので、一階の洗面所はペディスタルを置き、正面の壁に大きな鏡があり、生活感のないおしゃれな空間になっています。子供には「二階は散らかしても後で片づければいい。でも一階はお客様が急に来た時に困らないよう、いつもきれいに使おうね。」と教えています。こういう分け方をして、本当に正解だったと思います。
そして、空間を考慮しつつ、愛知県で安い工務店を見つけて、自分の希望通りの注文住宅を建築することが出来ました。空間も大事ですが、資金が無限にあるわけではないので安く建てることができる工務店選びも慎重に行いました。


langs: ja ja ja ja ja es ja ja ja ja ja de ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en

text:
kids環境ECOワード http://www.eco-word.jp/
読売新聞社 http://www.yomiuri.co.jp/
世界中で食べられている「めん」料理
ラーメン、うどん、そばなどなど、麺類は季節や老若男女を問わず、根強いファンの多いメニューですね。
めんの原料になる小麦は、紀元前7000年頃のメソポタミアで栽培が始まりました。小麦はシルクロードを経由して中国にわたり、めんが生まれたのです。日本に伝わったのは奈良時代。その当時は高貴な人々だけが食べることができるお菓子だったとされています。鎌倉室町時代になると、現在のうどんやきしめんに似たものが食べられていたようです。
いま、世界中には数多くの「めん」があります。めんとひと口にいっても小麦だけでなく、ソバや米、豆、タピオカなど、その土地でつくられる食材でつくられているのが特徴でしょう。
めんは製法別にいくつかの種類に分けられます。まずは「手延べラーメン系」。道具を使わず、手のひらでのばすのを基本とし、中央アジアのラグマンや日本のラーメンがそれにあたります。「そうめん系」は、生地の表面に油を塗り、竹の棒を使って引き伸ばしためん。台湾の線麺や日本のそうめんです。「切りめん系」は平らにのばした生地を包丁で切るもので、日本のうどんや蕎麦はこの製法です。「押し出し系」はところてんのように押し出して細長いめんをつくる方法、ビーフンがそうです。最後が「河粉系」と呼ばれる、水に漬けた米をペースト状にして固めてから包丁で切る製法で、ベトナムのフォーがそうです。さらに北アフリカにはクスクスという直径1mmほどのめんがありますし、イタリアにはご存じパスタがありますね。
炒めたりスープに入れたり、ソースにからめたりとバリエーションに富む調理法があり、合わせる食材やだしなどを加えると、まさに「食文化の数だけめん料理あり」。世界のめん料理が食べられる施設のほか、各地でイベントも開催されています。いつもの麺類ではないめん料理で、新しいおいしさを発見してみませんか?
シマダヤ株式会社 http://www.shimadaya.co.jp/
日本製粉株式会社 http://www.nippn.co.jp/
マイナビウーマン http://woman.mynavi.jp/
旅Motto http://www.tabimotto.com/
世界の麺料理 http://world-noodle-dictionary.com/
カップヌードルミュージアム http://www.cupnoodles-museum.jp/
見上げてごらん、秋の夜空を
長かった残暑も終わり、いよいよ本格的な秋の到来です。澄みきって冴えわたるような空気も心地よいですね。こんな季節は星を見ながら過ごすのにぴったりです。
夜空には無数の星がまたたいていますが、星と星を結んで人物や動物に見立てたのは、約5000年前のメソポタミア地方の羊飼いたちです。それが古代ギリシャにも広まっていき神話や伝説と結びついたのが星座の始まりです。古代エジプトでは、ナイル川の氾濫を星の観測によって把握し、農作物の植え付けや刈り入れ時期なども掌握していたといわれています。
2世紀頃にギリシャの天文学者プトレマイオスが整理した「プトレマイオスの48星座」は、その後約1500年間使われました。その後望遠鏡の発明や、天文学者が個人的に星座をつくったことがもとで星座の数が100を超え、収拾がつかなくなる事態に。そこで国際天文学連合が協議し、現在の星座の正式な数は88個と定義されています。
秋を代表する「ペガススの四辺形」は四角く並ぶ4つの星で、これはアンドロメダ姫の危機を救った勇者ペルセウスの愛馬、ペガススの胴体部分です。この四辺形から左の方角にアンドロメダ座が伸びており、光る雲のような美しい銀河を双眼鏡等で見ることもできます。
おなじみの星占いは12星座ですが、88個の星座からどうやってこの12星座が選ばれたのでしょうか。実は星占いの星座は、どれも太陽の通り道にあります。生まれた時に太陽が位置していた星座が自分の星座になります。数年前には“13番目の星座”として「へびつかい座」が話題になりましたね。秋の空を見上げながら、星座の物語に耳を傾けるのもいいですよ。
パレットおおさき http://www.palette.furukawa.miyagi.jp/space/
宇宙情報センター http://spaceinfo.jaxa.jp/
コニカミノルタプラネタリウム http://www.planetarium.konicaminolta.jp/
アストロアーツ http://www.astroarts.co.jp/
星座を見つけよう http://www.zero-co.com/seiza/index.html
鳥取市ウェブサイト http://www.city.tottori.lg.jp/
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langs: ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ru

text:
もう、日本でも、すっかりそんな風景は見られなくなりましたが・・・。
父兄さんたちには甘酒が振舞われました。
さて、獅子舞の登場です。
地方4人のお囃子が始まると、一気に賑やかになりました。子供たちが近くに寄ってきて、踊りを真似する子もいました。
真っ直ぐの瞳がかわいい!
外国人の子供は、まるでお人形さんのようです。
寒さ吹き飛ぶ、子供たちの、かわいい笑顔です。
【大祓い】を演舞したあと、子供たちと一緒に遊びました。
太鼓を叩く女の子、笛を吹いてみる男の子、「頭を噛んで、噛んで」とせがむ男の子、子供たちは興味津々です。
誰が教えた訳でもありませんが、不思議なのは、日本人のこどもは「怖い〜」と泣く子が多いのに、外国人のこどもは一切怖がりません。
遺伝子に刷り込まれてるんの?不思議〜。
中に入りたがるので一人を入れると、どんどん入ってきて、そのあとずっと”電車ごっこ”が流行りました。
頭を持って先導しながら、ぼくも子供やったら一緒に入りたいなぁと思いました。子供たちは中で「きゃいきゃい、わいわい」と、とても楽しそうでした。
ぜひぜひ、また来年も参加したいと思います!
後日、ブリティッシュスクールさんから写真を頂きました。それと開けてびっくり、子供たちからお便りも一緒に同封されていました。
こんなのもらったの初めてです!
「きゃー、むちゃくちゃかわいい!」と、嬉しさと驚きと感動がごっちゃになってしまいました。見てるだけで楽しく、自然と顔がほころんできました。


langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja

text:
昔から、テレビ番組の企画で、スリムビューティハウスが痩身に関して何度も登場していて、実際に何人もスタイル良く痩せさせているという実績を見てきたので、痩身に強いイメージもあったからです。
スリムビューティハウス盛岡店は、アジアンテイストのエステサロンでした。東洋美容が主体となっているエステなので、店舗の雰囲気も合っていました。
エステサロンは、ゴージャス系か、シンプル系というものが多いなかで、スリムビューティハウス盛岡店では、エステの方針の通り、サロンの雰囲気もアジアンテイストにあふれているので、新鮮なサロンの空気を楽しみに通うことができました。
勧誘に関してですが、私は、ほうれい線とたるみが気になっていたのでフェイシャルコースを強く希望していたことと、洋ナシ体型のたるんだような、でも着やせで隠すことはできるという、隠れデブを本気でなんとかしたかったので、自分から希望と予算を言いました。
できれば、一回単価備品込みで1万~2万円以内の10回程度のコースをお願いしますというふうにです。だからなのかは分かりませんが、勧誘は一切受けていません。
接客態度は、平均~平均以上でした。接客に必要な要素はすべて満たしていましたし、気の合うスタッフもいましたが、だからといって、なれなれしくなることも一切なく、気持ち良い待遇を受けることができました。
エステを受けていて、2回いびきをかいて寝てしまったことがあります。それだけ気持ち良く、私が行った当時のスタッフさんたちは、とてもよかったです。
ボディーコースや美顔コースで体の疲れやこりがほぐれて、体重減量に成功しました。体重は、通い始めの体重と終了日の差は、4.2キロでした。
施術中印象に残ったのは、カッピングです。最初びっくりしましたが、やってみるとかなり気持ち良いです。こりが絶妙な圧力で吸われていく不思議な感覚になれます。
微妙だったのは、カッピングは、血液の滞りがある場所は目立つ色が数日から10日間程度残るので、背中のあいたものを着る予定があるときやプールや温泉の予定のときは、控えた方がいいかもしれないと思いました。
ただ、色は必ず消えますし、カッピングをやった日はとても良く眠れますし、不眠の時期であれば、不眠の改善にもなりました。
カッピングをやった週とやらなかった週では、一回施術あたりの落ちる体重にけっこう差があったので、背中のあいたものを着る予定がないときは、できる限りやるようにしていました。
ということで、スリムビューティハウス盛岡店は全体的に満足度の高いエステサロンでした。
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langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja en ja en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja en ja ja en ja en ja en ja en ja en ja en ja en ja ja ja ja en ja en ja ja ja en ja ja ja ja ja ja de ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en

text:
07月07日(土) ①97.15 ②33.5 ③61.30 ④88 ⑤1906
07月08日(日) ①96.60 ②33.3 ③61.10 ④89 ⑤1899
このような結果になったのだ。
興味深いのは体重の変化だ。
私は風邪をひいても食欲は変わらないタイプで、1週間ほぼずっと食べて寝るだけの生活をしていたにもかかわらず体重が落ちている。
さらに筋質点数にも注目してほしい。今週は一度もトレーニングをしていなかったにもかかわらず、順調な伸びを見せている。
これらのことから、筋トレにおける休息の重要性に改めて気づかされた。
筋質というのは、トレーニングにおいてかなり重要なポイントだ。理由は、質の良い筋肉の状態でないと、全力を発揮してトレーニングに取り組めないからだ。実際先週は毎日筋トレに取り組んだにもかかわらず、筋質点数が大きく下がったタイミングがあった。
加えて、この1週間筋質が上がり続けているということは、かなりオーバーワーク気味だったということが分かる。1週間も筋肉が回復し続けるほど、筋肉疲労がたまっていたのだ。
それで今後は、筋質点数にもっと注意を払って、下降傾向にある場合にきちんと体を休めることにしようと思う。疲労した筋肉を回復させるのは、かなり重要なことなのだ。
そして今週の経験を通して、水分補給の重要性にも気付かされた。
風邪をひくと、ポカリスエットやアクエリアスなどのドリンクを飲んで回復を図ろうとする。
思えば筋トレを始めてから体水分率という項目が減りつつあった。
これは、体にとってあまり良いことではなかったようだ。
それで今後は、筋トレの前と後にきちんとコップ1杯以上の水を摂取するように心がけたいと思う。実際今週から取り組んでいるのだが、良さげな感じがする。
それで、休息と水分補給の大切さを改めて実感した1週間となった。
さて、次週からは、やっとトレーニングを再開することになる。
内容を大きく変えるので、1か月後の結果が楽しみだ。
体組成はどう変化していくのか。
XlllXlllXlll
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langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja

text:
人気のある看護師の求職支援会社です。人気の秘密は業界一とも言われる求人案件数を抱え、どの看護施設の夜勤専従案件にも幅広に対応できることです。より好条件の求人情報に興味のある方なら、登録しておきたい一社です。
全国13万件以上の求人案件を抱える、看護師求人支援会社の一社です。病院・クリニック系の求人に特に強く、他社で扱わない夜勤専従の非公開案件を数多く抱えています。パートだけでなく、常勤の夜勤専従にも強いです。
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ナースパワー人材センター
看護師求人支援で25年の実績がある、最古参の看護師求人会社です。全国的に求人ネットワークを抱えていますが、西日本に特に強いのが特徴です。夜勤専従以外に、単発のお仕事や看護師派遣でも強く、幅広い求人先を紹介してくれます。
夜勤専従看護師の魅力は?
夜勤専従看護師として働く魅力ですが、やはり人によって感じ方は様々だといえます。 しかし、個人的な事情や好みはさておき、実際に働いてみなければ分からないメリットや注意点などを予め把握していくと、より働きやすくなるということはあるでしょう。
それでは、現在、夜勤専従看護師として働いている人が、 どんなところに魅力を感じているのかご紹介していくことにします。
魅力その1.ライフスタイルに合った働き方ができる
まず、比較的多い意見としては、ライフスタイルに合っているということです。
例えば日勤ですと、どうしても子供と過ごす時間を確保することが難しいですが、 夜勤の場合は日中一緒に過ごすことができるといったメリットがあります。
他にも、日中に様々な用事を済ませたり、勤務日数が10日前後なことから、 自由な時間を作りやすいといった意見もあります。 それから、早起きをしなくて済むという点に、メリットを感じる人もいますね。
これは、それぞれの人のライフスタイルによって、捉え方が変わってきますが、 日勤の時とは違う自由さがあることに、魅力を感じている人が多いということ でしょうか。
魅力その2.少ない勤務数で高収入が得られる
夜勤の魅力として多く聞かれるのが、少ない勤務数で高収入が得られるという意見です。1日の勤務時間は16時間と長いですが、ひと月あたりの勤務日数は10日前後ですし、連休がとりやすい点も魅力でしょう。
もちろん、勤務先の条件によって金額が変わってきますが、大体は1日3万円前後ですので、10日も勤務すれば 30万円を超えることも珍しくはありません。
そのため、敢えて夜勤を中心に働く人もいるくらいです。 ただし、地方や小さな病院となると、1日2万円というケースもありますので、 必ずしもたくさん稼げると断言することはできないかもしれません。
・夜勤専従看護師の給料・収入について
魅力その3.日勤に比べて仕事量が少ない
それから、これは業務的な話になってしまいますが、日勤より業務が楽だと感じるため、夜勤を選ぶという人もいるようです。
理由は様々ではありますが、業務時間の大半は患者さんが就寝中ですので、やるべき仕事が限られてしまうため、一人にかかる責任感は大きいといえど、慣れると楽という意見があります。
魅力その4.人間関係が楽になる
また、夜勤であれば、働く人数が少ないため、煩わしい人間関係について 考えなくて済むということもあるようです。看護師は女性が多い職業ですので、派閥ができたり、ちょっとしたことで修復が難しい関係に発展するケースもありますよね。
夜勤は基本的に少人数で行いますので、女性が多い職場にありがちな面倒な人間関係に巻き込まれるリスクは少ないと言えます。
病院や診療科などによっては、 必ずしも人数が少ないとは言えないケースもありますが、人間関係が薄い方が気が楽で働きやすいという人には合っているのかもしれません。
魅力その5.生活リズムが一定になる
看護師の仕事を始めてから体調を崩してしまう方も少なくありません。その原因は、日勤と夜勤とがミックスされたシフトによるところが大きいといえます。
今日は朝から仕事、明日は夜から・・・など日勤と夜勤を交互に働いていると、睡眠や食事をとる時間がまちまちになり、体内時計が狂ってしまいますよね。
このような生活リズムの乱れは、自律神経やホルモンの分泌に影響を及ぼします。ストレスを感じやすくなったり、眠っても取れない疲労感や集中力の低下など、仕事に支障を来す恐れのある様々な問題を引き起こします。
しかし、夜勤専従であれば、生活リズムが一定になりますので、夜勤生活に慣れてしまえば、体内時計が狂うことないため、働きやすいと感じる方が多くいます。
・夜勤専従看護師の家庭との両立について
夜勤専従看護師ならではの注意点って?
上記で紹介したように、夜勤専従看護師として働く魅力は様々ありますが、夜勤という特殊な働き方をする場合は、当然注意しなくてはならない点もあります。
ではひとつひとつチェックしていきましょう。
注意点1.体質的に夜勤が合わない人もいる
夜勤専従ということは、昼間寝て夜活動することになります。人間は本来、日中に活動して夜は睡眠をとって体を休ませるのが正常な生活リズムです。
中には「夜型人間」と言われるような、昼間よりも夜に強い方もいますが、体質的に夜が苦手だという方のほうが大半を占めます。
そんな場合は、無理に夜勤を続けることで、それがストレスになって、女性であれば無月経や不妊といった婦人科系トラブルを招く恐れもありますので注意しなくてはなりません。
注意点2.ある程度の経験やスキルが必要になる
職場によっては、夜勤専従看護師が1人で対応しなくてはならないところもあります。点滴の管理であったり、トイレのサポート、検温など、一通りの業務が一人で難なく行えるようなスキルが求められます。
また、患者の急変時には、看護師として適切な処置ができるように、状況を把握する視野や判断力が必要になります。そのためには、やはり看護師としての経験が重要になってくるでしょう。
注意点3.体力的にきつい
夜勤の場合、1回の勤務につき16時間以上になることもあります。休憩や仮眠の時間があるとはいえ、看護師という仕事柄、心身ともにリラックスした状態を作りだすことは難しいものがありますよね。
しっかり仮眠をとれたとしても、それだけで体力を回復させることはできない、という研究結果も出ています。精神的な緊張状態に加え、体力を使う仕事ですから、長時間勤務に体が持たないと嘆く方もいます。
注意点4.夜勤専従看護師の求人がなかなか見つからない
メリットに惹かれ、夜勤専従看護師として働きたいと希望する方が増えてきました。その為、夜勤専従看護師の求人は大変人気があります。
パート求人であれば割と簡単に見つかりますが、常勤でお探しの場合は、もともとの求人数が少ないため、条件が良い求人を見つけ出すのは困難になります。
夜勤専従看護師として常勤で働きたいという場合は、看護師専門の転職サイトを利用すると良いでしょう。転職サイトでは、求人情報に記載されている条件等の他、表面上ではわからない中の情報を提供してくれます。
職場内の雰囲気であったり、昇進昇給の実態であったり・・・もちろん、ある程度ネットで調べることは可能ですが、信憑性のない情報に振り回されることだけは 避けたいもの。
転職サイトであれば、専門のコンサルタントが、あらゆる医療機関の情報を持っていますので、働くことで得られるメリット、デメリットについて詳しく知ることができるでしょう。
改めて、夜勤専従看護師として働く魅力について確認するためにも、 利用してみてはいかがでしょうか。
夜勤専従看護師の注目の求人先とは?
最近とみに増加傾向にあるのが老人施設関連の夜勤専従看護師の求人です。社会の超高齢化に伴い、夜勤看護師を必要とする老人施設は急増しています。
こうした老人施設では看護師でも看護業務だけでなく介護的な業務を求められることが多いようです。
資金に余裕のある老人介護施設も多く、職場の選択次第では高額な報酬を受け取れる場合があります。
また、利用者の入れ替わりが少ない分、病状や状況について把握することができますので現場に馴染みやすいでしょう。
しかし、老人施設での仕事は病棟勤務に比べて医療行為は少なくなりますので、看護師としてのやりがいは感じにくい面もあります。
また、老人関連施設では夜間には医師が常駐していないところもありますので、そういった情報も前もって集めておくと働き始めてから「考えていたのと違った」ということにならずに済みます。
夜勤専従看護師の求人はパートやアルバイトが主であることをご紹介しましたが、実は正社員の求人も全くないわけではありません。
パートやアルバイトでなく正社員(常勤)で夜勤専従看護師の仕事をしたい場合は、少し時間が掛かってもコツコツ求人情報をチェックしておくと見つかることがあります。
もし夜勤専従看護師の仕事を探しているなら、常勤・パート・アルバイトを問わず求人数が多くて情報が充実している看護師専門の転職サイトを活用してみてはどうでしょうか。
夜勤専従看護師に強い求人サイトは?
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どの診療科目でも対応できる、 調剤薬局で使える問診票の英語表記です。 薬局で最低限確認したい項目を シンプルで丁寧な英語でまとめました。 テンプレートのダウンロードは最後にあります。 ご自由にお使いく ...
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1.対流圏,2.成層圏,3.中間圏,4.熱圏の四つです.
各層を簡単にお話すると,まず対流圏は地面から17㎞位まで.エベレストの高さが8.7kmですから,その2倍位の高さ.上のほうは空気が薄くて人は生きられません.極地では9kmと薄くなっています.
その上は成層圏.名前はどこかで聞いたことがあると思います.オゾン層があるところです.50km位の高さまでを言います.
更にその上は30kmの厚さの中間圏50-80kmまでとなります.
そして80km以上から約800kmまでを熱圏と呼びます.もうほとんど宇宙ですが,その外側に10,000km位までを外気圏という呼び方をする場合もあります.
ちなみにISSの高度は400kmです.従って熱圏内を飛行していることになります.流星などが光り出すのが100kmあたりからで,このあたりから空気抵抗が大きくなります.
便宜的にだいたい500km以下を大気圏と呼びます.また,空気抵抗が大きくなる100km辺りを大気圏とする場合もあります.
従って,大気圏の厚さ500kmは,東京から大阪までの距離を上に伸ばした位になります.また100kmとすれば東京から水戸,高崎,富士山までの距離を上に伸ばした位ですのでかなり薄いものです.ちなみに地球の赤道半径は6,378kmです.空って意外と低いんですね.
山河海空の4つの要素のまとめ
ブログのタイトルとなっている山河海空の4つの要素について順番にお話ししてきました.次回からは水とそれが生み出す生命や我々人類に関係する話題に移ります.いきなり壮大な地球の話から始まりましたが,次第に身近な生活一般の話になっていくと思います.大きく括ってみれば,全ては地球上で起きている現象や事象ということです.
科学全能,技術万能の時代に思われ勝ちですが,実はまだまだよく理解できないこと,どう取り扱ったらよいかわからないこと,手探りでなんとかこなしていることなどが意外と多いのです.世の中で表面的に正しいと信じられていることが実はそうでない場合が多いのです.
でも,教えられたままに見て,常識を信じている限り本当のところはいつまでも見えて来ないのです.科学は疑う事から始まりました.技術も一方的な思い込みだけでつくり上げると悲劇を招きます.自然現象に対する素直で謙虚な気持ちが大切です.それは,自分の目で見て,観察して,調べてみて,他の人の見え方と比較しながら本当のところを理解し,考えて行く姿勢が大切だと思います.そういう姿勢をいつまでも続けて行きたいものです.
今日はこれまで.ではまた.
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熱の伝わり方(伝導・対流・放射)
高校講座 物理基礎41 比熱と熱容量
伝導伝熱 フーリエの式 (ガス主任技術者試験ワンポイント問題)
未来の科学者たちへ #06 「ダイヤモンドと熱伝導」
熱伝導率 熱伝導率 (W m−1 K−1)
黒鉛・カーボン C:100-250
ダイヤモンド C:1000-2000
カーボンナノチューブ C:3000-5500
空気と水では25倍程度の差があります.同じ炭素同士でも構造が違うと伝統率はおおはばに数十倍変わります.
熱伝導率 熱伝導率 Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%86%B1%E4%BC%9D%E5%B0%8E%E7%8E%87
熱と聞くだけで暑苦しく感じますね.熱の勉強は冬にした方が良いかもしれません.
せせらぎの流れを見て涼みましょう.水の流れを見ているだけで涼しく感じるのは体験からの条件反射なのかもしれません.
【癒し】みんなに川の流れる映像と自然の音を届けたい【Vol 4】【10分 ver 】
【癒し系】自然音 せせらぎ 水流音のみ 15分間
今日はこれまで.ではまた.
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ここでは個人的に良いアイデア,良いサイト,良い製品など将来の自分のために役に立ちそうなものを記録するとともに,ご参考までに紹介しています.
* 内容に問題があると考えられる方は,ご連絡ください.
* If you have any problems, please let us know.
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更にはスポーツ用品が非常に買いやすくなったことも、大きな要因です。
地方都市になると、スポーツメーカーの商品が手に入れづらくなります。
販売店は、契約したメーカーのみの商品を販売することになり、その他の商品の販売をしたとしても、高額販売となってしまうデメリットも出て来るからです。
その点現在では、通販を利用することで、好きなメーカーの商品を安く購入することが可能な時代になっています。


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色々と話すと、基本料金は料金が同額でも、合計金額と金額とは高くなってしまう事が多々あります。
基本の料金でできる範囲までしっかり下調べをして優良な高松市の引越し業者に選出したいものです。
良い引っ越し会社を引越し業者を一気に比較してみるには、やはり、一括見積もりが良いでしょう。
最大50パーセント割引など魅力的な特典もあったりします。
おススメの一括見積もりサイトをご紹介しています。
高松市 引越し費用 | おすすめはこちら
引越し価格ガイド  http://a-hikkoshi.com/
HOME’S 引越し  http://homes.co.jp/
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高松市 引越し費用 | 一括見積もりについて
高松市の移住先に引っ越しをした事がない人は、引っ越し代などは、全然予想がつきませんよね。
初めて引っ越しをする場合、最初に引っ越し会社で見積り金額をもらう事が先決です。
引っ越し会社見積もって出してみる事は、引っ越し費用を安くするために必要不可欠な、やることが今では常識になりつつあります。
転居を際に、自分の力だけでやってしまうというケースは見られないと思いますから、引っ越し社にお願いするなら、まず最初はまず見積りを調べて住み替えの費用を知っておきましょう。
引っ越し代を依頼する時は必ず複数社に見積もりを取るようにしてもらいましょう。
そうしないと、住み替えにかかるコストがわかりません。
実際、見積り料金をもらうと、はっきりしますが、会社によって引っ越し業者で相違します。
高松市だと、もしかすると、差のある引っ越し社も存在するかもしれません。
お得な引っ越し会社を探し出す為に、何社かだけではなく、かなり多くの引っ越し会社から予算を出してもらう人もいっぱいいます。
高松市で納得できる住み替えを希望なら、しっかりと見積もりの値段を出してもらって細かく見つけましょう。
コストを抑えてできるお勧めの引っ越し屋さんを調べるには、1社だけで決める事はせず、じっくりと比較して探す事が必要です。
引っ越しが日にちがはっきりと決まったら、即、引っ越し業者に見積り金額を取って費用の比較をしておきたいものです。
比較して広く安い代金で引っ越しができるという事もいっぱいあります。
めいいっぱい安くして上手に移住をするようにしましょう。比較をする事で出費を抑えて今の地を去れます。
こういうサイトの第一人者へ帰る
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投稿者: 荒尾市中央公民館     投稿日: 月曜日, 7月 6th 2015     No Comment
長年にわたっての、関係者の皆様のご努力とご尽力に心から敬意を表します。
ここ中央公民館でも、当時のその流れを受けて、平成23年(2011年)に高齢者生涯学習団体「万年青大学」史跡探訪にて見学をさせていただいた事を思い出します。
地元の誇れる宝として、今後たくさんの皆様に訪れていただければと思います!世界遺産登録おめでとうございます!


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ちなみにカナダに移住するメリットとして
カナダは移民の国なので多人種の中でも個性を主張できる。
カナダでは、仕事とプライベートの差がハッキリしているのでメリハリのついた仕事が出来る。
日本よりも学費が安くなる。
治安の良さと住みやすさ。
が上げられますがデメリットもあります。
日本の当たり前が通用しない。
とデメリットもありますが、4人の子供の母親でもあるUAさんにとってはメリットの方が大きかったのかもしれないですね。
しかし日本での活動もあります。
日本では長野県諏訪郡原村に住んでいると思いますね。
2008年9月に元モデルでマルチクリエイターの長谷川琵修(長谷川大樹)さんと再婚されています。
出典元:http://gisland.seesaa.net
長谷川琵修(はせがわ びしゅう)さんのプロフィール
資格:スノーボーダー育成教員免許、手技医学
2人の間に2008年と2011年、子供さんを出産されているので、現在9歳と6歳ですね
ちなみにマルチクリエーターという職業は様々な分野、例えば映画監督、音楽家、小説家、写真家など複数分野でクリエイト(創造)活動を行っている職業だそうです。
UAさんが日本で活動されている時期は長野県諏訪郡原村にあるカナディアンファームで仕事されていると思います。
オーナーが長谷川豊さん(63歳)という方で、ひょっとしたら長谷川琵修さんの父親かもしれないですね。
今日は雨で畑仕事をお休みして、車で2時間かけて(運転カルロス)カナディアンファームへ訪れた。直線の無い、自然の歪みに沿った建築群の空間は、エンターテイメントでRPGの世界。レストランを併設していてランチで食べた肉も激しく美味い。大興奮の1日であった。#カナディアンファーム pic.twitter.com/937TryO6fr
— ヒロタケンジ@放浪カメラマン (@piroken1980) 2017年7月1日
カナディアンファームは自給自足の生活を目指しながら、農・食・住を自分たちのできる範囲内で手作りし、安全安心な食の提供しているオーガニックレストランということです。
それにしてもワイルドですね(笑)
1996年に俳優の村上淳と結婚され、結婚10年目2006年に離婚されていました。
出典元:https://matome.naver.jp
村上淳(むらかみ じゅん)さんのプロフィール
生年月日:1973年7月23日
村上さんとの間には1997年長男と2000年には長女を出産されていました。
親権はUAさんがもっています。
現在20歳と17歳でなんと長男は、寺尾聰さん主演ドラマ「日曜劇場 仰げば尊し」にも出演した注目の若手俳優、村上虹郎(むらかみ にじろう)さんでした。
あーはー pic.twitter.com/9aMOO1RdRd
— 村上虹郎 (@rainbowmusix) 2017年12月6日
事務所はもちろん父親と同じディケイドです。
今まではUAさんが育ててきましたが、これからは村上さんが虹郎さんを役者として育てるのでしょうかね^^
以前UAさんがエイプリールフールにラジオでエイズに感染したと嘘をついたことが原因と元旦那の村上淳さんが病気なのではという情報でした。
出典元:https://matome.naver.jp
2012年渋谷の映画美学校でアクターズ・コースに村上淳さんが講座を行って注目されましたが、意外な形でも話題になりました。
「ムラジュン痩せ過ぎだろw」
というコメントのように激ヤセしていました。
はっきりした事はわかりませんが、肝臓の病気なのでは?なんて声が多くありました。
現在「居酒屋ふじ」や「銀と金」(どちらもテレビ東京)等で活躍されているところを見ますと病気の方は大丈夫なのかとも思ってしまいますね・・・
UAさんのプロフィール
本名:長谷川 歌織(はせがわ かおり)
生年月日:1972年3月11日
学歴:大阪府立北千里高等学校卒業、嵯峨美術短期大学卒業
1995年に、「SUBLIMINAL CALM」などで知られる藤原ヒロシ、Sugar Soul、THE BOOMらのプロデュースを手掛ける朝本浩文のプロデュースにより1stシングル「HORIZON」でデビュー。
NHK教育テレビ番組ドレミノテレビで童謡や珠玉の名曲をオリジナルのアレンジで歌う歌のおねえさん「ううあ」として活動するほか、2000年にはBLANKEY JET CITY の浅井健一、RIZEのベーシスト TOKIE、Magnoliaの椎野恭一らと共にロックバンド AJICOを結成。
その後も、映画「水の女」「大日本人」にも出演するなど、女優として歌手として精力的に活動を続けています。
TVにはなかなか出演されることがないので情報が入って来ない分、積極的にライブ活動をおこなっていた事に対して、嬉しい気持ちになりました。
今後ますますの活躍を期待しています!
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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工藤詠世【天才園児ドラマー 笑ってこらえて】経歴wiki!兄弟や学歴も気になる
2月22日(水)19時56分から放送の「1億人の大質問!?笑ってコラえて!」に工藤詠世さんが出演されます。 天才園児ドラマーとして話題...


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No boundaries: Exfiltration of personal data by session-replay scripts
Over 400 of the World's Most Popular Websites Record Your Every Keystroke, Princeton Researchers Find - Motherboard
Facebook self-censorship: What happens to the posts you don’t publish?
user replay fullstory demo - YouTube
482件のウェブサイトのリストは以下から見ることが可能。MicrosoftやSkype、Spotifyなど大手ウェブサービスの名前が並んでいます。なお、「セッション・リプレイのスクリプトを埋め込んでいても、デベロッパーがセッションレコーディング機能を無効にしている可能性があり、必ずしもウェブサイトがセッションの記録を行っているわけではない」と研究者によって記されています。
https://webtransparency.cs.princeton.edu/no_boundaries/session_replay_sites.html
研究結果が発表されたあと、Bonobosなど数社はセッション・リプレイのスクリプトの使用を停止すると発表しています。WIREDの取材に対し、Bonobosは「プロトコルやオペレーションを査定するためFullStoryとデータを共有することをストップさせました。我々はカスタマー情報を保護するためにしばしばシステムやプロセスを評価・強化しています」と語りました。
「サードパーティが提供するセッション・リプレイによって医療記録やクレジットカード情報といった個人情報を収集することは、サードパーティーに情報を漏えいするという事態を引き起こす可能性がある」と研究者らは指摘。本来、パスワードなどの情報は追跡対象から除外されるのですが、偶然パスワードがデータとして記録されてしまうこともしばしば起こるそうです。会社によってはユーザーが入力した内容を全て記録の対象外としているところもありますが、中には入力内容を部分的に記録しないタイプのソフトウェアもあり、うっかりパスワード情報が漏れてしまうこともありうるわけです。
そして、入力内容が記録されずとも、ブラウザ上に表示された内容から情報が流出するということもあります。実際に研究者らが試したところ、FullStoryのスクリプトを使用し、かつ入力内容を追跡しないウェブサイトでも、ユーザーの名前や病状、処方箋といった情報を拾うことができたといいます。
by Ludovic Toinel
また、セッション・リプレイのソフトウェアを提供するサービスがハッキングを受けた場合の危険性についても専門家らは指摘。ウェブサイトの運営側が集めたデータはインターネット上のダッシュボードでプレイバックできますが、いくつかの企業のダッシュボードは暗号化されていないHTTPページとなっている点が懸念されています。
過去には世界の有名サイト1000のうち約半数が何らかの追跡ソフトウェアを使ってユーザーの行動をモニタリングしているという調査内容が発表されており、セッション・リプレイのスクリプトに限らず、ユーザーが想像しているよりはるかに多くの情報が他者に渡っている可能性があるわけです。セッション・リプレイによる追跡から逃れるための方法として、研究者らはAdBlock Plusの使用などを挙げています。
Appleの販売業者がユーザーの個人情報を勝手に売りさばいていたことが明らかに - GIGAZINE
Yahooの全ユーザー30億人分のアカウント情報が漏洩していたことが明らかに - GIGAZINE
100万件以上のGoogle・Yahooアカウントのパスワードがダークウェブ上で販売されている - GIGAZINE
SNSの本人認証マークがブラックマーケットで販売されている - GIGAZINE
あなたの情報をブラウザがどれぐらい収集できてしまうのかを見せてくれる「webkay」 - GIGAZINE
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その言葉の通り、今年の彼女の活動は、目覚ましいものがある。まず、ミアとともに、4月から5月にかけて行われたケイティ・ペリーのアジアツアーのオープニングアクトを務めた。その後は、デビュ-ソロアルバムの収録に没頭している。このアルバムには、昨年の夏にリリースされた人気のシングル「No One’s Gonna Miss You」と、それに続いてこの春発表した「Isn’t She Lovely」が収録される予定だ。それから、「カンバセーション・コレクティブ」と名付けられたプロジェクトもスタートする。これは、彼女の仲の良い女友だちや親友による個人的なプロジェクトを支援するプロジェクトで、「女性が女性を支援することに、美しさと力強さを感じるわ。彼女たちは私にとって、非の打ちどころのない女神たち。大いなる影響を受けているの」
さて、マーゴット・モエ本人について、もう少し訊いてみよう。
バイオリンのどんなところに特に惹かれましたか?
人間の声に最も近い楽器だって言われているわよね。
アーティスト、そしてプライベートの生活におけるファッションの役割とは?
外に向けた自己表現として、大きなパワーを持っていると思う。アーティストとしては、パフォーマンスのイメージ作りにも、大切な要素ね。
最近はロサンゼルスで過ごす時間が多いそうですね。ロサンゼルスの魅力とは?
今、LAではさまざまな復活が起こっていて、外に出るたびにそれを感じる。カリフォルニアには、NYでは得られないような何かがあるの。アーティストとしても、創造の場所はあるし、外を歩けば毎日太陽を感じられる。特に私は、LAに行って仕事をするのが大好きなの。曲はNYでたくさん書くし、インスピレーションもほとんどはNYから得るけど、実質的な制作となるとLAの方が向いている。
カリフォルニアにいる時、何をするのが好きですか?
ウォルト・ディズニー・ホールやハリウッド・ボウルでLA交響楽団を観賞すること。KUSC 91.5のクラシック番組を聴きながら海岸線をドライブすること。フリーマーケットやエステートセールは宝物探しに最適ね。一度、エステートセールでグランドピアノを買いそうになったけど、置き場所が思い当たらず断念したの。それでも、とりあえず買ってしまえば良かったと今でも後悔してるわ。


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text:
ふじみ野市での犬の登録と狂犬病の予防注射は、 ふじみ野市役所の環境課、または大井総合支所市民窓口課にて申請が行えます。 またふじみ野市では毎年4月に集合狂犬病予防注射を実施しています。 (犬の登録を行うと、毎年ハガキにて案内が届きます) 犬の登録内容に変更があった場合には、ふじみ野市への届け出が必要です。 速やかに、環境課環境課窓口または大井総合支所市民窓口課まで申請するようにしましょう。 詳細についてはふじみ野市の情報ページをご確認ください。
⇒ 埼玉県内で犬猫を10頭以上飼っている方へ
弊社は、合同ペット火葬を行いません!
弊社ではご返骨なしのプランであっても、ペットの大小にかかわらず合同ペット火葬は行いません。
【頑張って生きた小さな生命を大切にしたい。】
そんな思いから、個別のペット火葬・ペット葬儀のみを弊社は行っております。
猫や犬だけでなく、亡くなれた小動物のペット火葬や葬儀にも当社は対応しております。
飼い主さまが愛するペットが亡くなれたときに特に心配になるのが、「合同ペット火葬になってお骨が一緒になってしまうのでは?」ということです。
ただ、当社にお任せいただければそのような心配は一切要りません。
何故なら当社では、「完全個別ペット火葬(猫火葬・犬火葬など)」であることを重要と考え、ペットの大小に関わらず決して合同ペット火葬は行いません。
お客様のご希望によってはご返骨をしないプランもありますが、このようなケースでも完全個別ペット火葬であることに変わりはありません。
分骨カプセルを無料進呈いたします!
当社でペットの個別ペット火葬(犬火葬・猫火葬・その他小動物の火葬)をご依頼いただいたご家族さまに、お骨を分骨して身につけられる分骨カプセル(メモリアルカプセル)を1個、無料にてお渡ししております。
カラーも多数取り揃えておりますので、お好きな色をお選びいただけます。
カプセルの個数、色などはペット火葬・ペット葬儀の当日にお選びいただけます。
ご返骨なしの場合は、ペットの火葬後お骨をカプセルにお納めしてご郵送で送付いたします。
※2個以上ご希望の方には1個500円でお譲りいたします。
※在庫状況により、お好きな色選択いただけない場合もございます。
訪問(移動)火葬車での個別ペット火葬 ご返骨あり
0120-922-301にお電話のうえ、ペット火葬・ペット葬儀の希望日時をご予約ください。
訪問(移動)火葬車にて、ご自宅にお伺いいたします。
訪問(移動)ペット火葬車にてご自宅にお伺いいたします。 お伺いする直前に、飼い主さまにスタッフの携帯よりご連絡をさせていただきます。
また、ご自宅の付近に駐車出来ない場合は、スタッフが車より離れる事ができませんので、お手数ですがお車までお越しください。
葬儀・火葬のご説明(お打ち合わせ)
葬儀の前に、葬儀全体のご説明と
のお打ち合わせをさせていただきます。ご要望がある場合は、お打ち合わせの際にスタッフにお伝えください。
到着前にお電話を差し上げております。お支度、お心の準備をお願い致します。
ご出棺の際は薄手の綿タオルなどでお包みいただき、お花や生前好きだった食べ物などをよろしければご用意ください。
※ゴム・プラスチック類や毛布・フリース・毛糸などはお骨が汚れますので、できるだけ避けてください。
ペット火葬炉前にて最後のお別れになります。
生前最後のお姿になります。ゆっくりお時間をかけてお別れしてあげて下さい。
ご焼香を省略する事も可能ですのでお声を掛けて下さい。
訪問(移動)火葬車にて火葬を行います。
ご自宅の駐車場や、ご家族さまとの思い出の場所、ご自宅周辺の離れた場所などで行います。
駐車場などで、長時間停車できる場所等で行う場合はお立ち会い可能です。
ペット火葬炉前ご収骨の場合は近隣や通行する方にも配慮をし、ロールカーテンなど目隠しをする事も可能です。
自宅の中でのお骨上げも出来ますのでスタッフにお声を掛けて下さい。
(ご収骨の場所が無いなどの場合、スタッフの手で骨壺にお納めしてのご返骨も可能です)
スタッフの手により大切に覆袋にお納めし、お返しいたします。
その際に、『分骨カプセル』・ご供養の日程を書いた『中陰表』をお渡しいたします。
終了までに約2時間〜3時間ほど所要時間がかかります。
お預かり個別ペット火葬 ご返骨なし
0120-922-301にお電話のうえ、お迎えの希望日時をご予約ください。
訪問(移動)火葬車にて、ご自宅にお伺いいたします。
訪問(移動)ペット火葬車にてご自宅にお伺いいたします。 お伺いする直前に、飼い主さまにスタッフの携帯よりご連絡をさせていただきます。
また、ご自宅の付近に駐車出来ない場合は、スタッフが車より離れる事ができませんので、お手数ですがお車までお越しください。
葬儀・火葬のご説明(お打ち合わせ)
葬儀の前に、葬儀全体のご説明と
のお打ち合わせをさせていただきます。ご要望がある場合は、お打ち合わせの際にスタッフにお伝えください。
到着前にお電話を差し上げております。お支度、お心の準備をお願い致します。
ご出棺の際は薄手の綿タオルなどでお包みいただき、お花や生前好きだった食べ物などをよろしければご用意ください。
※ゴム・プラスチック類や毛布・フリース・毛糸などはお骨が汚れますので、できるだけ避けてください。
ペット火葬炉前にて最後のお別れになります。
生前最後のお姿になります。ゆっくりお時間をかけてお別れしてあげて下さい。
ご焼香を省略する事も可能ですのでお声を掛けて下さい。
お預かりし、個別ペット火葬を行います。
弊社にて個別ペット火葬を行います。
弊社提携霊園(アイリスペットエンジェル・ひかりペット霊園)に、ご納骨させていただきます。
お骨を入れさせていただいた『分骨カプセル』を郵送にてお送りさせていただきます。
7〜10日間でご納骨いたします。
訪問移動火葬によるペットの火葬(猫の火葬・犬の火葬・小動物の火葬)・葬儀から納骨・供養までを行います。
訪問移動火葬車により葬儀をした後、スタッフがお骨を大切にお預かりし、1週間以内に【ひかりペット霊園】に他家のお子様と一緒に合祀させていただきます。
年数回の合同供養祭もあり、お参りしていただけます。
納骨後の費用は一切かかりません。
すぐに納骨せずに49日間ご自宅で過ごしたい方のために、ご葬儀後2ヶ月後までに弊社にご連絡いただければ、日時等をご相談のうえ、ご自宅までお引き取りに伺います。
ご自宅でいつでもお弔いがしていただけるよう、お引き取りの祭にミニ位牌と交換にてお預かりさせていただきます。
※深夜・早朝に関してはお引き取りの祭に、夜間割増料金が加算されます。
※合同供養祭については、それぞれの霊園のホームページに日程等詳しい内容がございます。
悲しくも大切な家族の一員がお亡くなりになられましたら、まず当社へご連絡下さい。
当日、または翌日にご自宅まで無料にてお迎えにあがります。
ひと晩、最後のお別れをしていただ後、ペットの火葬(犬の火葬・猫の火葬・小動物の火葬)は翌日でも大丈夫です。夏場や2〜3日後に、ご葬儀希望の場合は、お顔とお腹をドライアイスやご家庭にある保冷剤で冷やして下 さい。
ふじみ野市のペット火葬(猫火葬・犬火葬・小動物の火葬)なら
ふじみ野市でペット火葬(犬の火葬・猫の火葬・小動物の火葬)をお考えなら、ペットセレモニー紫雲にお任せください。ペットセレモニー紫雲では、愛するペットちゃんをお見送りするお手伝いをさせていただきます。ペットちゃんが安心できる慣れ親しんだご自宅でご家族とお別れできるよう、訪問個別ペット火葬・お預かり個別ペット火葬に対応しております。ペット葬儀からご供養までを行える納骨プランもご用意しておりますので、お気軽にお問い合わせください。お見積もりさせていただいた費用以外一切追加料金はございませんので、安心してご利用いただけます。
TEL 0120-922-301
ふじみ野市環境課窓口または大井総合支所市民窓口課
環境課 電話番号:049-262-9021
ふじみ野市行政機関のペット関連情報
埼玉県の行政機関のペット関連情報
ふじみ野市のペット火葬・ペット葬儀 対象地域
松山:苗間:新田:池上:中ノ島:新駒林:滝:鶴ケ舞:駒林:霞ケ丘:西:北野:大井:福岡中央:仲:南台:上福岡:福岡武蔵野:川崎:富士見台:花ノ木:うれし野:本新田:ふじみ野:鶴ケ岡:大井中央:上野台:大原:東久保:清見:福岡新田:長宮:上ノ原:築地:元福岡:中福岡:西鶴ケ岡:福岡:市沢:桜ケ丘:駒西:谷田:水宮:亀久保:西原:緑ケ丘:丸山:旭:中丸:駒林元町:大井武蔵野
埼玉県 訪問ペット火葬(犬・猫・その他)エリア
さいたま市・越谷市・春日部市・松伏町・杉戸町・吉川市・三郷市・八潮市・草加市・川口市・蕨市・戸田市・和光市・朝霞市・新座市・三芳町・志木市・富士見市・ふじみ野市・川越市・所沢市・狭山市・入間市・上尾市・蓮田市・伊奈町・飯能市・毛呂山町・小川町・日高市・鶴ヶ島市・東松山市・坂戸市・幸手市・北本市・久喜市・鴻巣市・行田市・深谷市・本庄市・秩父市・熊谷市・桶川市・羽生市・加須市・越生町・上里町・川島町・白岡市・ときがわ町・吉見町・寄居町・嵐山町・滑川町・鳩山町・美里町・宮代町・神川町
ふじみ野市でのペット火葬・ペット葬儀(犬火葬・猫火葬・その他火葬)のペットセレモニー紫雲
出張料無料でふじみ野市のご自宅までお伺いします。
ペット火葬(犬の火葬・猫の火葬・小動物の火葬)の種類は訪問個別ペット火葬とお預かり個別ペット火葬に対応しております。
信頼できる業者に依頼したい、などお悩みの方はご相談ください。
大切なご家族の一員であるペットちゃんを亡くされた悲しみは、大変おおきなものだと思います。
しかし、その悲しみを乗り越えて火葬・埋葬することが一番の供養となります。
弊社ではペット移動火葬車による訪問個別ペット火葬(犬・猫・その他)を行っており、合同ペット火葬は行いません。
大切なペットちゃんが慣れ親しんだふじみ野市のご自宅でお見送りいただけます。
また、弊社でペット(犬・猫・その他)の個別ペット火葬をご依頼いただいた方には、分骨カプセルを進呈しております。
ご返骨なしのプランでもお骨をカプセルにお納めしてご郵送させていただいております。
ペットちゃんの種類によって異なるペット火葬・ペット葬儀(犬・猫・その他)のプランをご用意しておりますので、お気軽にお問い合わせください
お問合せ:0120-922-301
https://www.shiu.co/
ペット火葬・葬儀の流れ
ペット火葬・葬儀料金表
ペット火葬・オプション
※緊急の場合は、いつでもお電話いただいてもOKです。
ただし、ペットちゃんの火葬・葬儀中等でお電話にて対応できない場合もございますのでご了承ください。
ペット葬儀・ペット火葬のご依頼は
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TEL:0120-922-301
弊社はペット火葬管理士による個別ペット火葬を行います。
ペット火葬管理士とは関東ペット火葬協会より認定を受けた資格です。
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当社の「安心マーク」は、ペット葬儀・霊園ネットより、安心なペット葬儀(犬・猫・その他)会社として付与されています。
ペット葬儀やペット火葬(犬・猫)の問合せ・ご予約もラインにて受付しております。
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「国際薬膳師」試験を受験!試験のためにやったこと、感じたこと
薬膳の勉強を始めて2年、国際薬膳師の資格試験に合格しました!
www.natugoyomi.com
2020-08-11 07:29
薬膳資格を調べている人必見! 「国際薬膳師って何?」が解決する総まとめ
国際薬膳師ライターのキョウです。「国際薬膳師ってどんな資格なの?」「取得したらどんなメリットがあるの?」など、薬膳を始める前に私が知りたかったこと、取得した今だから分かることをまとめてみたいと思います!
www.natugoyomi.com
2020-11-03 06:10
本草薬膳学院の研究科コースに進学
国際薬膳師を取得した後、さらに勉強するため中医学研究科コースに進学しました。
今までと違うのは、通信学習から通学コースに切り替えたこと。やはり先生に教えていただく授業はとてもわかりやすい!
そう感じると同時に「通信コースでしっかり学んだからこそ、授業の内容が入ってくるんだな…」と感じました。通信コースと通学、両方の良さを実感しています。
国際薬膳師の取得後どうする? 研究科に通学して感じたこと
本草薬膳学院・大阪教室で初めての研究科の授業に行ってきました。研究科ってどんな様子なの?と気になっている人におすすめです。
www.natugoyomi.com
2020-08-30 04:03
ちなみに、先日の授業でクラスの方に「ブログを書いている方ですか」と声をかけていただきました。お友達がこのブログを発見してくださったそうな。世界って狭いですね!
ツイッターのフォロワーが1000人を超える
まともに中医学のことをツイートし始めて約1年。フォロワーさんが1000人を突破!
国際薬膳師の証書が届きましたー!
中国の香り…はしないけど😂
ちゃんと中国薬膳研究会と
中国国際薬膳師培訓考評委員会が
認めましたっていう証書…✨
そして8教科の各点数も分かり
なんと中薬学で100点!
全体でも1000点満点中900点台で
勉強した甲斐があったなあ😭✨ pic.twitter.com/KeBGFN8VkM
— キョウ 黒川京子 薬膳ライター (@natugoyomi) October 11, 2020
1日1〜3ツイートぐらいしかしていないにも関わらず、多くの方にフォローしていただいて本当にありがたいです。ツイッターは、毎日の学びのイン&アウトプットの場、発信の訓練として活用しています。私の場合、ライターという職業柄、書く練習にもなっています。
薬機法コピーライティング講座スタート
中医学の勉強とは別に、信頼できる先生のもと「薬機法」の勉強を始めました。前から勉強したいと思っていた「薬機法」は、健康食品などにまつわる法律です。
薬膳のためというよりライターの勉強のため…と思って始めた薬機法講座ですが、思いっきり薬膳にも関係がありました。薬膳教室を主催する方にも大いに関係しますので、あらためて記事をまとめようと思っています。
インタビュー記事が掲載される
某サイト様からお声がけいただき、薬膳ライターとしてインタビューしていただくことになりました。
薬膳ライターとしてインタビューを受けました
女性を応援するサイトにて、インタビューを受けたこと。小学生の時のインタビュー話。そして発信することの大切さなど。
www.natugoyomi.com
2020-11-20 06:12
コロナ禍ということもあり、質問に自分で書き込むという手法でお答えしました。ちなみに、写真もすべて自前です。昔からの友達には「いつものあんたと違うな」と思いっきり突っ込まれたことをご報告しておきます 笑
ZOOMを活用して中医学の勉強
このコロナ禍で、ZOOMでのオンラインセミナーがぐっと増えましたよね。漢方の先生が主催する中医学ZOOMセミナーに時々参加しています。
セミナーは「冷え性」「子どもの不調」など、わかりやすいテーマで開催されているものもたくさん。時間のあるときに参加して勉強しています。無料で受けられ、無理やり漢方薬を買わされることもなく、とても楽しいお話が聞けます。
ツイッターで有名な先生をフォローしておくと中医学セミナーの情報が流れてくるので、まだアカウントがない方は登録してみてはいかがでしょうか。
ZOOMは全国どこにいても授業が受けられるのがメリット。遠方の講座もこれからどんどんZOOMで受けられるようになるのではと感じています。
薬科大学の授業(期間限定)を受ける。
じつは今、薬科大学の「社会人向け漢方講座」をZOOMで受講しています。大学の先生の講義が聞けて、しかもとてもお安いのです。
こういう公共のセミナーや学校が主催する講座などの「学びの場」って、実は探せばけっこうあるんですよね。皆さんも、市民新聞やネットなどで検索してみてはいかがでしょうか。意外と近くで開催されているかもしれませんよ。
「初心者卒業」を感じる時とは
薬膳を通してさまざまな変化があった、この1年。いちばん感じることは「薬膳の初心者を卒業できたかな」ということです。
漢字が読めず、単語の意味もまったくわからなかった薬膳を始めたばかりの頃。それから比べても、1年ほどでずいぶん中医学用語になじみました。さらに卒業課題でひとつの壁、そして国際薬膳師の試験で大きな壁を乗り越えた気がしています。
そしてもうひとつ、少し自分の成長を感じるのがこのブログを書くときです。実はこのブログは、ブログという気軽な媒体なのに、記事を書くのにすごーく時間がかかっています。
というのも、記事を書くたび(特に中医学がテーマのとき)に文献を調べる→書く→また調べるという作業を行なっているので、どうしても時間がかかってしまうのです。
それが資格を取ってからは「ベースとなる知識」ができたため、少しですが執筆の時間が短縮されたなあと感じています。
また、友達の体質が大体わかるようになり、食生活のアドバイスや養生のアドバイスができるようになりました。
それから、資格を取ることを通して「自分の知識を整理・定着」できたこと。これは、とても大きかったなあと思っています。
それでもまだ序の口。卒業課題を終えたとき、学院の先生には「中医学はこれからですよ」という言葉をいただきました。本当にその通りで、中医学は奥が深い学問です。覚えた知識も、使わなければすぐに忘れてしまいます。
ただ勉強するだけではく、これからは身につけた知識をいかに自分のものにして、人に提案したり健康づくりのお手伝いができるのか。そういったことを大切にしていきたいなと思っています。
本年もたくさんの方に読んでいただきました!本当にありがとうございます。
来年も引き続き、よろしくお願い申し上げます。
いつもメッセージやコメント、ありがとうございます。
来年も引き続きお付き合いくださいませ〜!
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ほぼ知識ゼロのところから薬膳勉強をスタートし、中国薬膳研究会が認定する国際薬膳師を取得。本業はファッションカタログや料理冊子などのお仕事をしている、フリーランスのライター&コピーライター@関西です。家族のアトピーや自分の美容のために薬膳と中医学を勉強中。小学生と中学生2人の子供と陶芸家の夫の4人家族。


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12.7 - 11.5 - 12.4 - 12.9 - 12.2 - 11.4 - 10.3 - 11.7
12.9 - 11.6 - 12.3 - 12.0 - 12.0 - 11.7 - 10.8 - 11.9
ラップ予想をする競馬ファンは、レ-スをラップ分析し、コ-スや競走馬の特徴を見つけ出し、どのようなラップ適性を持つのかを調べます。
上がり3F(ラスト600m)はよく話題としても出ますが、レース全体のラップの流れをつかむことでも、そのレースがどのような特徴を持っていたかを知ることができるのです。


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時間も夜中と言うことで、誰に相談することも出来なかった私は、やむを得ず持っていたスマートフォンでこういう鍵のトラブルに対応してくれそうな業者を近所で探して電話を掛けたのですが、一軒目は「今担当が出払っていて無理です」とけんもほろろな電話応対をされてしまいました。
しかし二件目の自宅から少し離れたところにあるらしい業者さんは、「すぐ伺います」との快諾をくれたのです。私はこの経験を通じ、「同じ『鍵のトラブル対応業者』でも、ずいぶんの中身に差がある」ことを知りました。
そこでここでは、「鍵が壊れた私が利用したおすすめ業者」をご紹介しますので、もしも同じようなトラブルに遭ってしまった際はぜひご活用ください。


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健康の分煙対策は受動喫煙の防止につながる 【 吸わない人に配慮 健康に害のあるタバコは分煙しよう 】
家族の健康の為に分煙空間を作ってます
健康の分煙対策は受動喫煙の防止につながる
分煙にしてもらわないと困りますね。子供の健康が一番です。
健康のために分煙をするなら喫煙スペースを作る
健康の分煙対策は受動喫煙の防止につながる
日本は比較的健康対策が進んでいる国だとも言われています。
その成果の1つは平均寿命であります。
平均寿命は確かに世界的に世界トップ5にいつもランクインされています。
そんな長寿国の日本ですが、今でこそたばこに関しては分煙化の流れを推進していますが、かつてはたばこやり放題の国で男性はと言えばたばこを吸うことこそがある意味ステータスの1つでありました。
そんなある意味たばこを吸うことこそがステータスのかつての日本でしたが、それは長年の蓄積の結果として肺がんに侵されるリスクが高いこと、また実際に肺がんで死亡している人がたくさんいることを証明する結果につながりました。
そんなタバコの喫煙が健康に犯されるリスクが高いことを証明した数多くのデータですが、それのために官民一体となって様々な喫煙対策を兼ねてから実施してきました。
要は喫煙者と喫煙の使用量をどれだけ減らすかに長年躍起になってきたわけであります。
その典型的な具体策としては禁煙者や禁煙室の増加であります。
それによって煙草を吸う人の数と使用量は確かに減りました。
そしてその流れは分煙対策の推進へとつながりました。
この分煙対策は何を意味するかというとそれは受動喫煙の防止対策にもつながるのです。
受動喫煙対策はたばこを吸わないのにどこからかやってくるたばこの空気を吸わないようにするための対策の1つなのであります。
今後はこれの流れを大いに加速させないとなりません。実際にたばこを吸わないのに肺がんで死亡した人がいました。
原因は言うまでもなく受動喫煙の結果なのでありました。
コンタクトレンズ選びに迷ったら大垣のコンタクトレンズ店【ハートアップ】
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第2章「離婚と子ども」には、親権や監護権がどうやって決まるのか等、離婚を考えている方にとって知りたい情報が満載である。
他方、残念ながら、親権者のもとで、子どもの安全が害されたり、子どもの権利が侵害されたりするケースもある。
第3章「親権と虐待」はその点を指摘し、具体的なケース(5歳のケンジ君の話)をもとに、虐待に対して関係機関が実際にどのような対応をしているのかを詳しく紹介する。この章だけで、実に本書の約2分の1を占めるのだが、手に汗を握りながらケースを読み進めるうちに、あっという間に読み終えてしまう。また、この章には、例えば、親が教育に熱心なあまり、子どもの遊ぶ権利や休息する権利の保障を怠っているというケースも紹介されている。弁護士になる前、中学受験関係の仕事をしていた私にとって、また現在2人の子を持つ私にとっては、一番ハッとされられた箇所であった。


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Publié le 15 Novembre 2018 par Thibault Garin Desvial - Vinocratie
Publié dans : #Voyages 旍 & 出張
LABOURE ROI AND MISS BOURGOGNE TRIP PART I
Publié le 23 Juin 2014 par Thibault Garin Desvial - Vinocratie
Champagnes & Crémants - シャンパンとクレマン (
A Séoul, j’avais apporté à un client une vieille bouteille de Champagne conservé depuis plus de 25 chez moi. Cette cuvée Marie Joséphine Lanaud, vinifiée par Patrick Gauthier, aujourd’hui tristement disparu, aura été un véritable bonheur. Je m’attendais à un séculaire vin sans bulle avec des arômes oxydés de vieilles pommes, que l’on retrouve souvent dans les champagnes anciens et passés. Nous nous sommes retrouvés un peu ébahis, devant des flutes remplies d’or. Au nez, des arômes d’amandes douces, une brioche juste sortie du four, et en bouche du miel d’acacia liquide, allégé par une mousson de bulles fines et brillantes. Un moment rare. Hommage à toi Patrick, chez qui j’ai fait mes premiers pas.
私は、家に25年以上保管していたシャンパンの古酒を、ある顧客に持って行きました。パトリック・ゴーティエによって醸造されたこのキュヴェ、マリ・ジョゼフィンヌ・ラノーは、残念ながら今日ではもうお目にかかることができませんが、真の幸福をもたらしてくれました。シャンパンの古酒にありがちな、泡が消えた、酸化した古いリンゴのような香りがするのかと思いきや、輝くばかりの黄金色がフルートグラスを満たしました。私たちはしばし唖然としてしました。甘いアー
A Binzhou en Chine, notre crémant rosé était décanté par nos hôtes chinois. Un sommelier s’en est ému. Toutefois, fut un temps où les parisiennes de bonnes familles éventaient les champagnes en y trempant un boudoir dans leurs coupes. Le nectar était harmonieux et précurseur d’une joyeuse soirée. Les parfums de roses et de coings s’entremêlent encore dans mes papilles.
山東省浜州市では、中国側のホストによって我々のクレマン・ロゼがデキャンティングされて出されました。ソムリエが感激していました。昔、高貴な家族出身のパリジャンたちが、ビスコッティでシャンパンを混ぜて飲んでいた時代がありました。美酒が調和され、楽しいパリの夜を過ごす先駆者となりました。バラや花梨の芳香が、いまだ私の味雷に絡みついているようです。
Plus triste, la pollution qui gangrène ces villes de la province de Shandong. J’entends souvent les pays limitrophes qui se plaignent des nuages chargés de particules fines qui arrivent chez eux. N’en sommes-nous pas un peu responsable en achetant en Chine mille produits à bas prix pour consommer toujours plus comme bon ils nous semblent ? En tout cas, quelle vie difficile pour toutes ces femmes, tous hommes et enfants qui n’ont rien demandé. Lorsque m’on avion a percé cette croute dégoutante et peu imaginable, que j’ai revu le soleil et le ciel bleu. J’ai eu l’impression de sortir de l’enfer. Je pense à tous ces gens avec tristesse, et mon potager bio beaunois, d’un seul coup, me manque énormément. Je souhaite que les politiques qui nous mènent sachent trouver des solutions, vite, vite, vite. En attendant, peut-être faudrait-il créer un Club Med là-bas, et les y envoyer en vacances.
山東省の町を汚染する公害が悲しい。隣接する国々が、微粒子を含んだ雲が上空に流れ込むことを非難するのをしばしば耳にします。しかし、必要以上に中国の低価格な商品を大量に買う我々にも、責任はあるのではないでしょうか?なにはともあれ、多くの女性、男性、子どもたちは、そんな厳しい生活を自ら望んではいません。私の乗った飛行機が、この想像し難く不快な土地を離れて青い空と太陽が見えると、改めて地獄から脱した気分になります。彼らのことを思って胸を痛めながら、突如として、ボーヌの自分の有機栽培の畑が、途轍もなく恋しくなりました。早く、なるべく早く政治家たちが解決策を見つけられることを願うばかりです。あそこにクラブメッドをつくって、バカンスに政治家たちを送りこまないといけませんね。
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Publié le 11 Juin 2014 par Thibault Garin Desvial - Vinocratie
Publié dans : #Voyages 旍 & 出張
Accrochez-vous ! さあ、出発
Visiter la Chine, c’est partager d’abord des mets locaux. A chaque voyage, de nouvelles surprises m’attendent. Sauterelles grillées à Kunming. C’est plutôt bon, croustillant, mais un peu gras. C'est parfait avec un Macon Villages. Les testicules de poulets sont plus fades. Un alcool chinois sera plus approprié pour les accompagner. Enfin, en dessert, des cocons de soie. Lorsqu’on les presse entre deux baguettes, un jus jaune en sort.
Là, en réalité, je vous le dis, à éviter.
中国を訪れる際は、必ず郷土料理をいただくようにしています。訪れる度に、新しい驚きが。。。雲南省昆明(クンミン)では焼いたイナゴが出てきました。カリカリしていて少々脂っこいが、どちらかというと美味しく感じました。マコン・ヴィラージュと合いました。鶏の精巣のほうが口に合いませんでした。中国酒の方が合わせやすいでしょう。そして、ついに繭をいただく。箸でつまむと、黄色い汁が出てきます。さすがに、これは、お勧めしません。
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では、ポケモンやプリキュア、まどマギ、タイバニ、うたの☆プリンスさまっ♪など次々に新しいアニメが生み出されていて、人々は熱狂し、コスプレをして楽しんでいる人もいます。
つまり、声優の活躍の場は、毎日のように生産されていると言えます。
アニメ好きは、そのキャラクターだけではなく、それを演じている声優のファンでもあります。
可愛らしい声やかっこいい声が好きなのです。
アニメのイベントに声優が出演することが当然の風潮で、コンサートなども、そのキャラを演じている声優が出演し開催されるくらいに盛り上がっています。
そう、声優という仕事は今や、声優の仕事の幅を飛び出して、あらゆるフィールドで活躍できる可能性を秘めているのです。
アニメのキャラクターに声をあてる他、洋画の吹き替えをしたり、テレビ番組のナレーターをしたりするのが、本来の仕事です。
この仕事の他に、コンサートや演劇をこなしているのが、現代の声優なのです。
声で表現する仕事だけではなく、その人本人の演技力やタレント性が重要視されるオファーも舞い込むようになったというわけです。
ここに、声優志望者が増加した理由があると推察されます。
俳優や歌手、バラエティタレントは、芸能人として、表舞台に立つ仕事だと認識されていると思いますが、声優は、今まで、日陰に隠れている仕事でした。
それは、日本のアニメが世界的に賞賛される一方で、秋葉原のオタク文化などが、蔑まれる対象になっていた時期もあり、それと同じように声優も蔑まれる時期があったからです。
しかし今では、声優も俳優や歌手と同レベルの芸能人として認識されています。色々な仕事をこなしている人を見るうちに、どんな仕事で、どんな人がやっているのか、テレビ番組で見る機会も増えたからです。
声優の地位もあがり、声優志望者が増えました。
アニメは日々、たくさん生み出されていますし、声優はいくらいても足りないのでは?と思われがちですが、実は声優の業界に入るのはとてもむずかしいのです。


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しかし公式通販サイトであれば38%OFFの2,980円で購入できるからです。
2回目以降ずっと2,980円なのでかなりお得感はあります。
ただし2,980円で購入するには定期コースに申込む必要があります。
定期コースとは毎月自動でナイトアイボーテが一本送られてくるサービスです。
初めて購入するのに「 なんで定期コース申し込まなければならないのか」と思った方もいると思います。
しかし公式通販サイトでは1回からでも解約可能です。電話一本ですぐに解約ができるのでもし実質定期コースであっても1回だけでお試しが出来るということです。
■ちなみにナイトアイボーテが売っている公式サイトはこちらです←
ナイトアイボーテ解約する時になって言えばいいの?
解約をするときに必ず、なぜ解約したいのかコールセンターのスタッフが理由を聞いてきます。なのでちゃんと回答を用意しておく必要があります。回答理由について以下のことを言えば間違いないと思います↓
まぶたがかぶれてしまった
金銭的に払えなくなったなど
上記のことを一言いえばすぐに解約ができます。私は一度、1本だけ購入するために解約をしたことがありますが対応はとても丁寧で親切だったのでなにも怖くはありません。しつこく聞かれたりすることもないので安心してください^^
ちなみに5分程度の電話で解約が終わるのでかなり楽ですよ。
ナイトアイボーテが売っているのは販売元である公式通販サイト
定期であれば通常価格4,860円→2,980円で購入出来る
2回目以降でもずっと2,980円
定期コースでも安心な初回でも解約が可能
解約理由を一言言えばすぐに対応してくれる
ひとつ注意点があるのでうもし購入するのであれば早めに決断したほうがいいです。なぜなら2980円で購入できるのは100名様限定となっているからです。なので定員オーバーする前に早めに購入しちゃいましょう。
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■その他|ナイトアイボーテで気になること
ナイトアイボーテの参考動画
ナイトアイボーテの口コミ
生まれてからずっと一重。 なのに最近急に痩せ、二重になりはじめました。 もともと 浮腫んだ時に二重が不安定なため寝るときに使用。 私は幅広の優しい二重になりました。 今は私に会った人の第一印象は目力強い(もともと目力強かったのですが更に目が印象に残る)二重の人だと思います。 マスカラがカール力があるとまぶたが押し上げられかなり二重がはっきりします。 私はヒロインメイクのロング&カールもしくはクレドのマスカラで睫毛をしっかりカールして上げ(まぶたが押し上げられより二重がくっきりします)、クラランスのダブルフィックスを重ね強力に1日キープします。 イプサのマスカラコームを使えばがっちり強力にアップされている睫毛も一本一本セパレートされふさふさになり不自然になりません。 マスカラなしの睫毛だと優しいふんわりとした二重です。 粘着力が超強力なのでリムーバーが必須です。 私はクレドの目元専用のリムーバーを使って、皮膚が伸びないように気を使ってクレンジングしています。 また浮腫み防止にたまにドロップアイズを使ってます。 普通の糊タイプではダメな人、テープが難しい人には良い品物だと思います。 普通のアイプチと思って購入すると「思ってたんとちがう」「ナニコレ?」となると思います。 気長に夜に癖つけできる人にお薦めします。私は使ってないですが昼用アイプチはこれより他にいいのがあるかもしれないので。 結構酷評が多いので心配しながらの使用でしたが私には合ってました。 値段が高いですが二重になれたので満足しています。 手元に浮腫んだ時用にストックは置いておきたい品物です。 サクラではないと言いたくて写真初めて投稿しました。
夜寝ている間に二重になれるコスメ。 夜寝る前にこちらを使い、就寝中にクセ付けして、朝クレンジングをして落としてからいつものメイクをします。 落としてもしっかりキープしてくれていたのでビックリでした。 私は奥二重で、日によって二重幅が違うので、気に入らないときはノリ付けタイプやテープタイプの二重矯正コスメを使っていましたが、こういうタイプは初めてです! 今までのものだと上から見られるとノリが見えてバレますが、そういう心配をせずにこっそり二重になれちゃうのは嬉しいですね◎ 中身は透明の液体で、乾いても透明です。塗る時はす~っと塗りやすいのですが、少しするとペタペタしてきてクセ付けしやすくなりました。 他の方の口コミを見ると、まぶたが腫れぼったい人や三重の人等は跡が付きにくいようですが、何度かクセ付けをしていると上手くいくようになっていくそうです! 二重ノリをし続けていると、瞼の皮が伸びてたるんでくる、という話を聞いた事がありますが、こちらはそれを防止する成分入りのようで、安心して使えます^^ くっきり二重になると目元がすっきり見えるので顔全体の印象がかなり印象が変わりますよね。こちらを使って女優さんのようなスッキリした瞼を手に入れようと思いますー!
少量でお値段高めですが、成分良いので腫れないし、荒れないので夜に使えて良いです。 まだ二重にはなってませんが、癖はついてきてます!今までにない実力なので、信じて使い続けています!
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