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BERT with SentencePiece で日本語専用の pre-trained モデルを学習し、それを基にタスクを解く - クックパッド開発者ブログ
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
Focal Loss for Dense Object Detection
Exponential expressivity in deep neural networks through transient chaos
本記事では、BERT というモデルをクックパッドのレシピから得られる日本語テキストで pre-train して、それを fine-tune して特定のタスクを解いた、という話を紹介します。 高いテンションで書いていたらなかなかの感動巨編になってしまいましたが、ぜひご一読ください。
BERT の multilingual モデルは日本語の扱いには適さないので SentencePiece を使った tokenization に置き換えて学習
学習は p3.2xlarge インスタンスで 3.5 日程度学習を回し、loss は以下の図のように推移(バッチサイズ32)
Masked Language Model の loss の推移
baseline は TF-IDF を特徴量として学習した Logistic Regression と、word2vec による embedding を用いた LSTM です。 multilingual は提供されている学習済みの多言語 BERT を基に fine-tune したモデルです。 our model はクックパッドのデータで学習した日本語用の BERT を基に fine-tune した我々のモデルです。 学習データサイズを変えながら、5477 件の検証データに対する正答率を記しています。 比較は色々と手を抜いていますが、自分たちで学習した BERT が有用であることがひと目で理解できます。 特に、fine-tuning なので少量のデータで良い結果を出せるところが強力で、解きたいタスクがあれば数百件から千件程度 annotation すればよいというのは応用上かなり有用です。
以降の節では、この結果に辿り着くまでの要素を詳しく解説していきます。 BERT に関する基本的な説明が結構長いので、BERT を理解している人は SentencePiece による tokenization の置き換え の節まで飛ばしてください。
まず、BERT とはどのようなモデルかを簡単に説明します。 本記事で注目するモチベーションは、汎用的な pre-trained モデルを提供し、それに基づいて fine-tune したモデルで各種タスクを解いて良い結果を得るというものです。
モデルそのものは Transformer です。 本来は機械翻訳のモデルとして提案されていますが、BERT においては Encoder 部分のみが重要なので、そこのポイントだけを記して詳細は省きます(やや不適切ですが呼称としては Transformer をそのまま用います)。
sequential な構造を使わずに入力 token 列を一度に処理する(GPU とも相性が良い)
位置情報が落ちる分は position embedding という token 列の位置に応じて与えられる embedding を token embedding に足すことでカバーする
モデルの肝となる self-attention と positon encoding ですが、ウェブ上でも解説が色々落ちてるので説明は割愛します。 実装まで含めて理解したい方は tensor2tensor の実装 よりも harvardnlp が提供している実装 がオススメです。 notebook で提供されていてところどころに可視化も入っているので、具体的に何をしているかを理解するには良いと思います。 ただし、ここで表示されている position encoding の図は dim をいくつか fix して横軸を position にしてますが、embedding の気持ちを考えるなら position をいくつか fix して横軸を dim にした方が良いと思います(ここでやってるみたいに)。
Transformer の話はこれくらいにしておいて、これに基づいて pre-trained モデルを構築した OpenAI GPT の話に移ります。 この pre-training には教師なしで学習できる言語モデル、一言で言うと位置 t-1 までの token が与えられた状況で位置 t の token が正しく予測するように最尤法で学習、を用いています。 イメージ図は以下で、 が各 token の embedding、 が特徴量になっていて、特徴量はさらに一層 dense を重ねてその後 softmax につないで token を予測するようになっています。
OpenAI GPT の概念図(図は BERT の論文より引用)
注意すべきは各 layer による connection は前の位置から後ろの位置の方向にしか伸びていない点です。 上述の言語モデルの構造を考えれば、ある位置での token を予測するときにはそれ以前の位置の情報しか使えないので、後ろから前への connection は mask して落とすようにしています。
このモデルは良い結果を残しましたが、明白な改善点として、対象となる token の位置より後ろの位置にある情報も使いたいということが考えられます。 例として 今日は新しく買った〇〇〇でコーヒーを淹れます の ◯◯◯ を予測をすることを考えてみましょう。 これは前の情報だけでは無理がありますが、後ろの情報があればコーヒー豆やコーヒードリッパーなどの可能性が高いことが予想できます。 この点を考慮してモデリングをしたものが ELMo です。 left-to-right と right-to-left を別々に LSTM で学習して得られる特徴量をタスク特有のネットワークの単語 embedding に concat するという使い方をします。
ここで「別々に」というのがポイントで、上述の言語モデルは明らかに一方向でなければ学習が意味を成さないため、別々に学習する必要があります。 しかし、理想を言えば同じモデルの中で双方向の情報を同時に扱いたいです。 同じコンテキストにおいて、前の情報と後ろの情報をその関係性を考慮した上で合わせて使うことができるからです。
これを実現するための言語モデルとして Masked Language Model (MLM) を提案したというのが BERT の貢献です。 話としてはとてもシンプルで、入力 token 列の 15% を mask して、言語モデルは mask されたものを正しく予測するように学習するというものです。 本当はもう少し細かいことをしていますが、難しい話ではなく学習のためのテクニック的な要素でもあるのでここでは割愛します。 具体的な構造はここまでの話が分かっていれば簡単で、下図のように、後ろから前への connection を mask せずに使った Transformer が BERT になります。
BERT の概念図(図は BERT の論文より引用)
これまでは入力部分を何となく token の embedding として扱ってきましたが、BERT の入力の形は少し特殊なのでそれを詳しく見てみます。
BERT の入力の概念図(図は BERT の論文より引用)
まず、Input から。 最初の token は [CLS] という token ですが、これは MLM においては重要ではないので後で詳しく見ることにして一旦スキップします。 入力の文章は一般に二つ入り得て、間と最後に区切りを明示するためのの [SEP] という特別な token が入ります。 ここで文章と呼んでいるものは一つ一つが一般に複数の文から構成されるもので、例えば質問応答では一つの文章が passage(これは一般に複数の文から成る)でもう一つの文章が question になります。 また、recurrent 構造を持たないので入力 token 列の長さは fix する必要があり、512 token となっています。 入力が長すぎる場合は二つの文章が同じ長さになるように token を後ろから削っていって、余る場合は 0 padding します。
次に Token Embeddings ですが、これは入力 token 毎の embedding です。 embedding は lookup テーブルで実装されるので、入力 token は辞書に基づいてマッピングされた id になります。 pre-training によってこの embedding が学習されることになります。
次に Segment Embeddings ですが、これは token が文章1から来ているのか2から来ているかを区別するために必要なものです。 self-attention は前の layer の出力特徴量を同時に扱うので、位置情報などは知りえません。 位置情報は Position Embeddings で付与していますが、どの token が文章1でどの token が文章2かはまだ区別できていません。 そこで文章1と2を区別する embedding を追加しています。 これは次の Position Embeddings と同様に、文章の内容には依らずに純粋に1つ目の文章か2つ目の文章かだけで定まる embedding です。
Positon Embeddings は元の Transformer と同じ用途ですが、BERT では pre-training で学習するものとして提供しています。 具体的には この辺のコード を参照してください。
ここまでを理解すれば MLM がどうやって実現されるかがかなり具体的にイメージできるようになると思います。 Input の token をランダムに [MASK] という token に置き換え、この [MASK] token に対応する出力特徴量を dense と softmax につないで置き換え前の token の id を当てるように学習します。 これによって文章中のどの位置にどのような token が現れるかを学習できます。
BERT ではさらに文章1と2が意味的に連続している文章かどうかを分類する IsNext prediction によって、文章間の関係性も考慮できるようにします。 これもシンプルで、ある document から連続している2つの文章を抜き出した場合は IsNext で、文章2としてランダムに持ってきた文章の場合は NotNext として、分類問題を解きます。 この分類問題を解く際に、先程登場した文頭の [CLS] token の出力特徴量を dense と softmax につないで解くことになります。
MLM と IsNext prediction によって pre-traned モデルが得られれば、あとはそれを基に fine-tuning によって様々なタスクを解くことができます。 例えば、single sentence classification では、入力を一つの文章として、[CLS] token の出力特徴量に層を追加して分類問題を解くことになります。 その他にも質問応答など色々なタスクを解くことができますが、本記事で扱う fine-tuning タスクはこの single sentence classification のみです。 BERT 論文ではこの fine-tuning で GLUE の各種タスクを解いて軒並み優秀な結果を叩き出しています。
モデルの具体的なパラメタや学習の非効率性の議論を除けば、本質的なポイントはこのくらいです。 これで 3.3 billion word corpus のデータで 256 TPU chip days(ちなみに GCP の cloud TPU では一つのデバイスで 4 chips なのでそれだと 64 日)で学習したものが公開されている pre-trained となっています。
Google Research から 公式実装 が公開されています。 このレポジトリから学習済みモデルもダウンロードできます。 英語、中国語、multilingual のモデルが公開されています。 英語に関してはモデルパラメタ数が三倍程度の Large モデルも提供されていますが、これは試してないので、本記事で BERT と言えば Base の方を想定しています。 以降ではこのレポジトリの内容に基づいて、特に tokenization の手法と日本語で扱うために変更した点に注目して解説します。
BERT の tokenization はどうなっているか
具体的にどのような単位を token とするのか、という話をしていませんでしたが、ここまで述べてきた token は公式実装における sub-token に対応しています。 実装との比較をするため、この節に限り、token と sub-token という言葉を公式実装における変数名に合わせることにします。 繰り返しになりますが、この節以外で使っている token はこの節で言うところの sub-token に対応していることに注意してください。
sub-token とは sub-word のことですが、sub-word と言ってもどのように区切るかは様々な方法があります。 ということで BERT における tokenization を詳しく見てみましょう。
まず、実際に処理をしている部分のコードは tokenization.py で定義されている FullTokenizer クラスの tokenize メソッドです。
class FullTokenizer(object): """Runs end-to-end tokenziation.""" def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True): self.vocab = load_vocab(vocab_file) self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()} self.basic_tokenizer = BasicTokenizer(do_lower_case=do_lower_case) self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab) def tokenize(self, text): split_tokens = [] for token in self.basic_tokenizer.tokenize(text): for sub_token in self.wordpiece_tokenizer.tokenize(token): split_tokens.append(sub_token) return split_tokens ...
BasicTokenizer で token に分けてから各 token を WordpieceTokenizer で sub-token に分けていることが分かります。
BasicTokenizer の tokenize は以下のように実装されています。
def tokenize(self, text): """Tokenizes a piece of text.""" text = convert_to_unicode(text) text = self._clean_text(text) # This was added on November 1st, 2018 for the multilingual and Chinese # models. This is also applied to the English models now, but it doesn't # matter since the English models were not trained on any Chinese data # and generally don't have any Chinese data in them (there are Chinese # characters in the vocabulary because Wikipedia does have some Chinese # words in the English Wikipedia.). text = self._tokenize_chinese_chars(text) orig_tokens = whitespace_tokenize(text) split_tokens = [] for token in orig_tokens: if self.do_lower_case: token = token.lower() token = self._run_strip_accents(token) split_tokens.extend(self._run_split_on_punc(token)) output_tokens = whitespace_tokenize(" ".join(split_tokens)) return output_tokens
各々の処理の実装の詳細までは立ち入りませんが、ざっくりと以下のような処理をしています。
入力テキストは utf-8 で取り扱う
unicode category の control のものは除くなどの処理
ord() で各ユニコード文字を int に変換し、範囲指定で漢字を見つけて前後にスペースを入れる
スペース区切りで tokenize して list を返す
このようにして tokenize された token に対して、更に WordpieceTokenizer で sub-token に tokenize します。 抜粋して実際に処理をしている箇所を載せてみます。
output_tokens = [] for token in whitespace_tokenize(text): chars = list(token) if len(chars) > self.max_input_chars_per_word: output_tokens.append(self.unk_token) continue is_bad = False start = 0 sub_tokens = [] while start   0: substr = "##" + substr if substr in self.vocab: cur_substr = substr break end -= 1 if cur_substr is None: is_bad = True break sub_tokens.append(cur_substr) start = end if is_bad: output_tokens.append(self.unk_token) else: output_tokens.extend(sub_tokens)
何をやっているか理解できるでしょうか? ここで最初の方で渡している text は BasicTokenizer で作られた token になります。 例外処理的な部分を除けば、本質的には以下のような処理をしています。
まずは与えられた token をそのまま扱う
token が辞書に存在すればそれを sub-token として登録
token が辞書になければ最後の一文字を削って sub-token を作って辞書マッチングをする、を繰り返す
sub-token がマッチしたら、残りの文字に ##ing のように ## をつけて同じ処理を繰り返していく
ここの処理は機械的な処理であるため、sub-token の粒度を司るのは辞書となります。 公式レポジトリからダウンロードできる BERT-Base, Uncased の中の vocab.txt を眺めてみると、organizational のような長めの単語が入っていたり、##able のような典型的な接尾辞が入っていたりします。 また、英語以外にも様々な文字が入っていることも確認できます。 30000 程度辞書に登録されているのでかなりの数になっていて、##a なども登録されているので、英語を処理する場合に [UNK] に遭遇することはほぼないでしょう。
例えば The Higgs boson is an elementary particle in the Standard Model of particle physics. という文章を tokenize すると以下の結果が得られます。
['the', 'hi', '##ggs', 'bo', '##son', 'is', 'an', 'elementary', 'particle', 'in', 'the', 'standard', 'model', 'of', 'particle', 'physics', '.']
BERT の multilingual モデルによる日本語の取り扱い
BERT では multilingual のモデルも公開されているので、これを使えば日本語もバッチリ!と期待したいところですが残念ながらそうはいきません。 具体的に tokenization の方法を見てきたので何が起きそうかはある程度想像できると思います。
例えば、鶏肉は包丁を入れて均等に開き、両面にフォークで穴を開け塩コショウする。 を tokenize すれば結果はどうなるでしょうか? 正解は以下のようになります。
['鶏', '肉', 'は', '包', '丁', 'を', '入', 'れて', '均', '等', 'に', '開', 'き', '、', '両', '面', 'に', '##フ', '##ォ', '##ーク', '##で', '穴', 'を', '開', 'け', '塩', 'コ', '##シ', '##ョ', '##ウ', '##する', '。']
ほとんど文字ベースみたいなものですね...
漢字もしくはスペースによってある程度の単位に区切られること前提としているので、日本語は相性が悪いです。 これは漢字がところどころに含まれているのでまだマシですが、例えば にフォークで の部分はこれがまとめて WordpieceTokenizer で処理されるのでこのようになってしまいます。 さらに vocab.txt を見てもまともな日本語の単語が登録されていないことが分かります。 使う気になれば文字ベースのモデルとして使えますが、あ と ##あ を区別しているなどなかなか厳しいものになっています。
SentencePiece による tokenization の置き換え
日本語にマッチした BERT モデルを作るには、tokenization を日本語にマッチしたものに変える必要があります。 英語版と同じように sub-word 単位で取り扱いをすることを考え、今回は SentencePiece を使用することにしました。
SentencePiece は教師なしで学習可能で、そして学習が速いです。ほんと速い。 SentencePiece が提供する言語モデルベースの分割や detokenization などの詳細はここでは触れないので、本家のレポジトリや 論文 をご覧ください。
ここでは tokenizer の置き換え部分を軽く紹介します。 まず、BERT の元のコードの FullTokenizer クラスを次のように変更します。
class FullTokenizer(object): """Runs end-to-end tokenziation.""" def __init__(self, model_file, vocab_file, do_lower_case=True): self.tokenizer = SentencePieceTokenizer(model_file) self.vocab = load_vocab(vocab_file) self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()} def tokenize(self, text): split_tokens = self.tokenizer.tokenize(text) return split_tokens ...
これは単純に tokenize メソッドを SentencePieceTokenizer での処理に変更しているだけですね。 SentencePieceTokenizer クラスは次のように定義します。
class SentencePieceTokenizer(object): """Runs SentencePiece tokenization (from raw text to tokens list)""" def __init__(self, model_file = None, do_lower_case=True): """Constructs a SentencePieceTokenizer.""" self.tokenizer = spm.SentencePieceProcessor() if self.tokenizer.Load(model_file): print("Loaded a trained SentencePiece model.") else: print("You have to set the path to a trained SentencePiece model.") sys.exit(1) self.do_lower_case = do_lower_case def tokenize(self, text): """Tokenizes a piece of text.""" text = convert_to_unicode(text) output_tokens = self.tokenizer.EncodeAsPieces(text) return output_tokens
これも難しいことは何もなくて SentencePiece の SentencePieceProcessor クラスの EncodeAsPieces メソッドを使っているのみです。 学習済みモデルさえ別途準備できれば、この程度の変更で置き換えが可能です。
ここまでで必要な道具が出揃ったので、あとはデータを準備して実際に学習をしていきます。
クックパッドには 300 万品を超すレシピが投稿されています。 レシピには調理手順毎に説明の文章が付与されているので、今回はこの手順のテキストを学習データにします。 手順のテキストは十分なデータ量があること、手順のテキストには材料や調理器具や調理法などレシピの分析に必要な要素が含まれていること、などが理由です。
一つの手順のテキストを一行に格納したデータを作成した結果、約 1600 万行のテキストデータとなりました。
まず、SentencePiece の学習データですが、これは扱いが簡単で、学習時に作成したテキストデータの path を与えるだけです。 この規模のデータでも MacBook Pro で一時間程度で学習が終わるので、かなり使いやすいです。 今回は unigram モデルを使い、vocab_size は 32000 としました。 vocab_size がかなり大きめですが、これは後の BERT の学習を考慮し、BERT の英語モデルにおける辞書の要素数と同じくらいにするという意図で設定しました*1。 学習したモデルで先ほどと同じ例を tokenize してみると、以下の結果が得られます。 vocab_size が大きいので token も大きめになっていますが、クックパッドっぽい token に分かれてますね〜。
['▁鶏肉は', '包丁を入れて', '均等に', '開き', '、', '両面に', 'フォークで穴を開け', '塩コショウする', '。']
次いで、BERT の pre-training の学習データです。 create_pretraining_data.py によって、テキストデータに [MASK] や IsNext の情報などが付与された後に .tf_record 形式に変換されます。 テキストデータは IsNext 情報の作成のために、一行一文でかつ document 間には空白行を挿入することが推奨されています。 先ほど使ったテキストデータを、一つのレシピが一つの document になるようにして間に空白行を挿入し、一行には一手順のテキストを入れるように作りました。 後はこのスクリプトを学習した SentencePiece の tokenization に基づいて実施すれば必要な学習データが作成できます。 ただし、このスクリプトは全データをメモリに読み込む仕様になっているので、大量のデータではメモリ不足になってしまいます。 後の pre-training では複数のファイルを学習データとできるので、ここでは 1/10 ずつ .tf_record を作りました(一つのファイルが約 2 [GB])。 どれくらいデータを複製するかなどの各種パラメタは、公式レポジトリのものと揃えています。
ここで vocab.txt は少し注意が必要です。 SentencePiece が出力する .vocab ファイルには存在しない [PAD], [CLS], [SEP], [MASK] などを編集して追加し、それに合わせて vocabulary を扱う関数を少し変更する必要があります。 こうすると SentencePiece のモデル内部が有する token:id のマッピングとズレが生じるので少しイケてないですが、モデルは純粋に tokenize をするためだけに使われるので問題は生じません*2。
最後に、fine-tuning タスク用のデータも準備しておきます。 今回は手順のテキストが料理に関するものか否かを二値分類するタスクを扱います。 手順のテキストには「つくれぽありがとうございます」というような、料理に関するものでないテキストが含まれる場合があります。 例えば音声による手順の読み上げを考えた場合、このような料理に関するものでないテキストまで読み上げられるのは望ましくないため、自動で分類することは価値があります。 過去に annotation された 18477 件のデータがあったため、13000 件を学習データ、残りの 5477 件を検証データとして使用します。
BERT の pre-training
学習は AWS EC2 p3.2xlarge に nvidia-docker 環境を構築して実施しています。 nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 と tensorflow-gpu==1.12.0 を使っています。 この環境では計算機パワー不足では?と思われるかもしれませんが、料理というドメインに限定したデータを対象としており、予備実験をして様子を見てもいけそうだったので、これで学習を回しました。
モデルのパラメタは BERT の英語モデルのものと基本的に同じで、vocab_size を合わせて、learning_rate=5e-5、train_batch_size=32、max_seq_length=128 で回しました。 以降の結果はステップ数が 1,000,000 回における結果です。 学習経過の確認として、loss の振る舞いを見る以外にも、適当なタイミングで学習を止めて fine-tuning タスクを解いてその性能が向上していることなども確認していました。
loss の推移は下図の通りです。
Masked Language Model の loss の推移
pre-train したモデルの性能は以下のようになりました。
INFO:tensorflow:***** Eval results ***** INFO:tensorflow: global_step = 1000000 INFO:tensorflow: loss = 2.1979418 INFO:tensorflow: masked_lm_accuracy = 0.5468771 INFO:tensorflow: masked_lm_loss = 2.1357276 INFO:tensorflow: next_sentence_accuracy = 0.9775 INFO:tensorflow: next_sentence_loss = 0.061067227
公式実装の pre-trained モデルと比べると masked_lm_accuracy の値が低くなっています(これは多クラス分類なので 54.7 % は全然当てられてないわけではないです)。 手順のテキストには記号も結構な割合で含まれていて、これは当てるのが困難というのも影響していると思います。 とはいえ masked_lm_loss がまだまだ下がりそうなのと token 列が長い場合の positon encoding の学習もしてないので、引き続き学習を継続して様子を見ていきたいと思います*3。
次節の二値分類タスクは、この pre-trained モデルを基に fine-tune した結果となります。
二値分類タスクによるモデルの比較
準備した fine-tuning 用のデータを用いて、各種モデルを比較してみました。 使用したモデルは以下のものです。
baseline (LR): TF-IDF を入力とする Logistic Regression を fine-tuning 用の学習データのみで学習したもの
baseline (LSTM): word2vec の embedding を入力とする LSTM を fine-tuning 用の学習データのみで学習したもの
multilingual: 公式レポジトリで提供されている multilingual モデルを fine-tune したもの
our model: 今回作った pre-trained モデルを fine-tune したもの
fine-tuning の有用性を確認する上でも、学習データサイズを変えながら試した結果が以下の表です。
baseline (LR)
baseline (LSTM)
multilingual
有用性を確認するためだけの比較実験なので、色々と雑にやっていますが、自分たちで学習したモデルが良い結果を返していることが分かります。 特に、学習データサイズが小さくてもかなり良い結果を返していることが分かります。 それほど難しくないタスクなので baseline も悪くない結果を出していますが、学習データサイズが小さい方が差が大きくなっています。 これはドメインを限定したクックパッド用の pre-traiend モデルを使っているので期待通りの振る舞いですが、この事実は社内における機械学習を用いたサービス開発に有用です。 試したいタスクがあれば千件程度の annotation されたデータがあれば十分であることを示唆しているので、社内の annotator の方々に依頼すれば数日で結果を出すところまで確認できます。 ちなみに fine-tuning に要する時間は数分とかその程度です。 pre-trained モデルと SentencePiece のモデルが準備できた現状ならば、色々なタスクにすぐに試すことができるので、trial and error を高速に回せるので嬉しいですね!
CPU では学習は厳しいですが、予測に関しては数千件であればバッチ処理で使うのも可能な程度の処理速度なので、その用途なら他の機械学習モデルと同様の運用コストで使っていけます。 処理件数が多かったりスピードが要求される場合はやはり GPU(もしくは TPU)が必要になります。
今後は、引き続き pre-training を回して性能をチェックしつつ、BERT の特性を活かして様々なタスクに適用していきたいと考えています。
本節における baseline の結果を出すのには @studio_graph3 にも手伝ってもらいました。スペシャルサンクス。
だいぶ長くなりましたが、BERT with SentencePiece で日本語専用のモデルを作って、そこから fine-tune してタスクを解く話をしました。 ドメインが限定されれば single GPU でも十分に有用なモデルが構築できるのではないかと思います。 pre-trained モデルが得られれば、少量の annotation さえあれば高い性能を発揮するので、サービスに導入するために様々な trial and error を実施しやすいというのは大きな利点です。
また、本記事では紹介しませんでしたが、Google Colaboratory を使えば無料で TPU を使って BERT を試すこともできます(結果ファイル出力に GCS が必要ですが)。
いかがでしたでしょうか。 このように弊社では機械学習の新しい発展を活用してサービスの研究開発がしたい、という方を募集しています。 興味がある方は @yohei_kikuta までご連絡ください、クックパッドで美味しいご飯でも食べながら議論しましょう。 もしくは 応募フォーム から直接ご応募ください。
*1:サイズを変えて 8000 でも試しましたが、tokenization としてはこれくらいでも十分な印象です。
*2:Twitter で SentencePiece の学習時に --control_symbols オプションで ID が予約できることを教えてもらいました。まさに今回やりたいことそのものです。この issue も参考のこと。@tsuchm さん、@taku910 さん、ありがとうございました。
*3:ちなみにこの後も学習を回していて、1,800,000 ステップでは loss が 1.971 まで下がっています。
yohei-kikuta 2018-12-04 09:30
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テクニカル分析実践ゼミ
トレンドラインをワークで実際に引けて大変勉強になりました。
F.Yさん(30代/女性/東京都)
テクニカル分析実践ゼミ
長時間の授業を受けるのは初めてだったので受ける前は不安がありましたが、とても勉強になり充実した時間でした。
H.Aさん(50代/女性/神奈川県)
テクニカル分析実践ゼミ
各テクニカル分析の活用法を知ることにより、トレンドの転換・売買タイミングの捉え方が見えてきたように思います。
M.Eさん(50代/女性/東京都)
テクニカル分析実践ゼミ
独学でテクニカル分析を学んでいたが理解不足に陥っていた。今日の講義はわかりやすく実践的でとても良かったです。ありがとうございました。
M.Sさん(50代/男性/東京都)
テクニカル分析実践ゼミ
大変参考になりました。ありがとうございました。FXと同じオシレーターが使える気づきがありました。
M.Sさん(60代/男性/大阪府)
テクニカル分析実践ゼミ
楽しい時間でした。内容も充実しているし、個人の投資の話もおもしろかったです。
H.Kさん(40代/男性/東京都)
テクニカル分析実践ゼミ
実習が大変ためになりました。ありがとうございました。
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2002年の創立以来、東京校・ニューヨーク校・オンライン校を通じて
私たちは、投資信託も株式も、保険も不動産も売りません。金融商品の販売や紹介を行わない当校の運営は、すべて授業料で成り立っています。授業料をいただく代わりに、受講生にとって本当に有益な情報のみを中立性ある立場で提供しています。
これが、私たち教育機関としてのこだわりです。さらに中立性に加えて、客観性を保つため、経済・金融・教育・法務の各分野における有識者で構成されたアドバイザリーボードを設置しています。
誰もが一生の付き合いとなるお金。義務教育で教わらない「お金の教養」を正しく学び、育むことで、受講生一人ひとりが目標を達成し、それぞれの夢に近づいていく。そのための徹底した教育への「こだわり」と「想い」が、多くの受講生から支持されています。
ファイナンシャルアカデミーは、
「すべての人に、お金の教養®を。」というミッションのもと、
1人ひとりが豊かな生活を送るための、正しいお金の知識を普及させる活動をしてきました。
多くの学校や企業で授業・研修を実施。実践につながるカリキュラムが評価されています。
品川女子学院高等部での家庭科の授業でも毎年「お金の授業」を実施。
Jリーグのチームへの「お金の教養講座」でアスリートのセカンドキャリアを応援!
公的年金の運用を管轄する厚生労働省年金局でも研修を実施。
お金の教養が高まる書籍をこれまで100冊以上出版しています。
数多くのTVや新聞の取材実績があります。
週刊東洋経済・日経新聞・WBSでも話題に。
『不動産投資スクール』の
講師 小野原のインタビューが紹介されました
定年後設計スクール体験会が紹介されました
私たちは、巷の多くのマネーセミナーやマネースクールのように、投資信託や保険、不動産を販売することを目的にしていません。販売も紹介も一切行わず、中立的な立場で「本当に価値のある」知識とノウハウを提供すること。このことに徹底的にこだわっています。
この創業以来20年間変わることのない「絶対的な中立性」が、多くの受講生に支持されています。
当校では、バランスの取れた多様で中立的な意見・提言を得ることを目的として、各分野における有識者で構成されるアドバイザリーボードを設置しています。それぞれの専門の立場から、ファイナンシャル教育のあり方や、当校の運営などについてアドバイスをもらっています。
東洋大学国際地域学部教授
元ジャフコ専務取締役等
WEBまたは電話で申込み
VISAやMASTERなど、ほぼすべてのクレジットカードが利用できます(分割払いも可)。デビットカードも利用できます。
Amazonアカウントを使って支払いができます。
三井住友銀行 丸ノ内支店(245)
【口座番号】7266579[普通]
【名義】カ)ファイナンシャルアカデミー
CBSフィナンシャルサービス株式会社が提供する教育クレジット(教育ローン)が利用できます。
安心の受講料全額返金制度
スクールの内容に満足できなかった場合は、受講料を全額返金します。教材発送日から30日以内にご連絡ください。30日間学んだうえで、継続して学ぶかどうかを判断することができます。内容に自信があるからこそ実施できる制度です。
※1人1回(1講座)まで利用可能です。 ※返金制度を利用したスクールに再度申込むことはできません。
ファイナンシャルアカデミー
基本制度規約・受講規約
ファイナンシャルアカデミー基本制度規約
この制度規約(以下『本規約』)は株式会社FinancialAcademy(以下、『当校』)が提供するメインスクール、ゼミ、アドバンススクール、その他の講座の受講にあたっての条件等を定めるものです。
メインスクール、ゼミ、アドバンススクールに該当する講座の一覧はこちらで確認できます。
各講座への申込みをもって、本規約、当校の「ファイナンシャルアカデミー利用規約」及び「個人情報保護方針ならびに取扱いについて」に承諾したものとみなします。
第3条(申込みと契約の成立)
1. 各講座への申込み意思を示し、当校所定の受講料の支払いをした時点で契約が成立するものとします。
2. 受講料の支払いをすることで、該当講座の受講権利を得られるものとします。なお、メインスクールを受講する際は、すでに入学金を納入している場合、入学金を優待・免除されている場合を除いて入学金の納入が必要です。入学金を納入しメインスクールで学んでいる受講生(正規受講生)は、当校所定のサポートを受けることが可能になります。
3. 当校の講座は、カリキュラム一式等の物販及び授業等の役務により構成されます。受講料は提供する物販と役務の合計金額となりますが、それぞれで受講料の支払い方法や、クレジットカードの引き落とし日が異なる場合があります。
4. 当該商品に関する契約が成立した後であっても、申込み者に不正行為または不適当な行為があったことが判明した場合、当校は、当校の判断により当該契約を取消、解除、その他適切な措置をとることができるものとします。
メインスクール、ゼミ及びアドバンススクールは、教材発送日から1年間を受講期間とし、その他の講座については、各講座所定の受講期間に準じます。ただし、第8条、第9条が適用される場合には、受講期間は延長されます。
第5条(受講スタイル)
受講スタイルには、Zoom授業、教室授業、動画授業があり、各講座所定の受講スタイルから選択できます。(選択可能な受講スタイルは講座により異なります。)Zoom授業、教室授業を選択する場合には、動画授業も併せて申込む必要があります。動画授業のみを申込み、受講している場合は、受講期間中に限り、Zoom授業、教室授業権利を追加申込みすることができます。ただし、その場合の受講期間は、動画授業の受講期間から変更されません。
オンライン会議システム「Zoom」を介し、リアルタイムで配信される授業を受講できます。Zoom授業において、インターネットを利用することに関して発生する一切の費用は、受講生で負担するものとします。
教室においてリアルタイムで授業を受講できます。
開催済みの授業を収録した動画を、マイページから視聴できます。
Zoom授業、教室授業権利がある受講生で、授業に参加できなかった場合でも、Zoom授業または教室授業を収録した動画で学習が可能です。なお、すべてのZoom授業または教室授業が動画授業として配信されるわけではありません。また、動画は、開催日から原則として5営業日以内に配信されます。
「Zoom授業+動画授業」、「教室授業+動画授業」を選択できます。
※メインスクールのZoom授業、教室授業は、受講期間中何度でも授業に参加できる権利です。
・ゼミ、アドバンススクール
「動画授業」で学びます。一部ゼミ・アドバンススクールについては、Zoom授業、教室授業の提供があります。
※ゼミ・アドバンススクールのZoom授業、教室授業は、受講期間中に1クール授業に参加できる権利です。この権利は、受講期間中であれば、何度でも追加申込みが可能です。
各講座所定の受講スタイルに準じます。
Zoom授業、教室授業、動画授業によって受講方法が異なります。
それぞれの手順を確認のうえ、受講してください。
・マイページから予約をする必要があります。所定の手順に従い予約してください。メインスクールは授業開催日の45日前から、ゼミ・アドバンススクールは授業開催予定の公開と同時に、マイページから予約可能となります。
・予約は授業開催日が受講期間中の日程に限り有効です。
・オンライン会議システム「Zoom」への事前登録が必要です。事前登録については、Zoomの公式ウェブサイトを確認ください。
・一度に予約できる回数はスクールごとに定められた上限があります。上限に達した場合には、予約した講座の開催日を過ぎると、その回数分が新たに予約できるようになります。
・受講のためのURLは、事前にメールで送られます。授業開始15分前より、そのURLにアクセスすることで、受講することができます。
・補助資料は、PDFファイル形式で配布します。
・マイページから予約をする必要があります。所定の手順に従い予約してください。メインスクールは授業開催日の45日前から、ゼミ・アドバンススクールは授業開催予定の公開と同時に、マイページから予約可能となります。
・予約は授業開催日が受講期間中の日程に限り有効です。
・一度に予約できる回数はスクールごとに定められた上限があります。上限に達した場合には、予約した講座の開催日を過ぎると、その回数分が新たに予約できるようになります。
・授業によっては、当校が用意した席数を超えた時点で、キャンセル待ちになることがあります。キャンセル待ちで予約をした場合、前日16時までに席の準備ができなかった場合は参加できません。その場合、受講料全額返金制度を利用する場合を除いては、当校は、すでに支払った受講料について、返金を行わないものとします。
・授業開始15分前から教室に入室できます。受付時に名前と教科書を確認しますので、教科書の記名欄にあらかじめ氏名を記入のうえ、忘れずに持参ください。
・補助資料がある授業の場合、当日、授業に参加した受講生にのみ教室で配布します。当該授業が動画授業の配信対象である場合に限り、動画が公開された時点でマイページからその授業の補助資料を表示することが可能です。
・マイページから視聴できます。
・授業の補助資料は、動画視聴画面から表示することができます。
第7条(受講スタイル変更制度)
メインスクールに限り適用されます。
申込みをしたスクール毎の受講期間中、1年間に一度だけ「Zoom授業+動画授業」と「教室授業+動画授業」を変更することが可能です。受講スタイル変更制度の利用を希望する旨を、事務局に連絡してください。
第8条(継続受講制度)
メインスクール、ゼミ、アドバンススクールに限り適用されます。
受講期間終了45日前から申込むことができ、それぞれ所定の受講料を納めることで受講期間を延長することができます。
第9条(休学・復学制度)
メインスクール、ゼミ、アドバンススクールに限り適用されます。
やむを得ない理由により一時的に受講の継続が困難な場合に、受講期間中に1度、最大1年間休学することができます。
[休学・復学制度の利用の流れ]
「休学・復学制度」の利用を希望する旨を、事務局に連絡してください。
事務局から「休学届」もしくは「復学届」をメール送付します。
届出書に必要事項を記入のうえ、事務局にメール、もしくは郵送してください(郵送の場合、送料はご負担ください)。
事務局にて内容を確認し、不備がなければ、届出を受領した旨をメールでお知らせします。
・当校で休学の申請が受理されると、休学開始日からZoom授業、教室授業、動画授業の視聴、および該当講座の受講生を優遇対象としたイベント・セミナー等への参加、プレミアムサロンへの申込みができなくなります。
・休学期間を問わず、休学を申請できるのは受講期間中に一度限りです。
第10条(スクールチェンジ制度)
メインスクールに限り適用されます。
受講した講座の内容に満足できなかった場合、1人1回まで他のメインスクールに変更することが可能です。
この場合の受講期間は、最初に申込んだスクールと同じ期間となります。
スクールチェンジ制度は、受講料全額返金制度に準じた手続きを完了した場合にのみ適用され、この制度を利用した場合は、第11条の受講料全額返金制度は利用できません。
すでに支払い済みの受講料が、変更後のスクールの受講料と異なる場合の差額分は、当校から返金、もしくは受講生が追加で支払うものとします。当校から差額分を返金する場合、当校所定の返金方法・タイミングに沿って返金します。受講生が追加で差額分を支払う場合、制度の申し出を行った7日以内に、当校所定の方法で支払うものとします。
[スクールチェンジ制度の利用の流れ]
教材発送日から30日以内に、「スクールチェンジ制度」の利用を希望する旨を事務局に連絡してください。事務局から「スクールチェンジ制度利用申請書」をメール送付します。申請書に必要事項を記入のうえ、事務局にメール、もしくは郵送してください(郵送の場合、送料はご負担ください)。
第11条(受講料全額返金制度)
当校が提供するすべての有料講座に適用されます。
受講した講座の内容に満足できなかった場合、以下の条件をすべて満たしていれば、1人1回まで受講料を全額返金します。
・教材発送日(冊子教科書等の教材がない講座の場合には、講座開催日、講座申込日または受講開始日)から30日以内に、当校事務局へ「受講料全額返金制度」の利用を希望する旨を申し出ること
・冊子教科書等がある場合には、受講料全額返金制度利用の申し出から7日以内必着で、以下の書類・教材をすべて事務局に送付すること
1. 当校指定の返金依頼書
2. 顔写真付きの身分証明書(運転免許証、パスポートなど)のコピー
3. スターターキットを含む、教科書等一式(冊子教科書等がある場合のみ)
・返金を希望する理由が受講料全額返金制度の趣旨から外れていないこと
[受講料全額返金制度の利用の流れ]
教材発送日(冊子教科書等の教材がない講座の場合には、講座開催日、講座申込日または受講開始日)から30日以内に、受講料全額返金制度の利用を希望する旨を、事務局にご連絡ください。
事務局から「返金依頼書」をメール送付します。
返金依頼書に必要事項を記入のうえ、必要書類とスターターキットを含む、教科書等一式(冊子教科書等がある場合のみ)を事務局にお送りください。
その際の送料はご負担ください。
事務局にて内容を確認し、不備・不足がなければ返金時期をメールで通知します。返金のタイミングおよび返金方法は、申込み時の条件により異なります。
[受講料全額返金制度の対象とならないケース]
・教材発送日(冊子教科書等の教材がない講座の場合には、講座開催日、講座申込日または受講開始日)より31日以上が経過している場合
・制度を利用する旨の連絡を事務局が受領してから7日以内に当校必着で、すべての書類・教材を返却できない場合(冊子教科書等がある場合のみ)
・規定回数を超えて制度の利用を希望した場合
・当校の教材を第三者からの売買・譲渡を通じて二次的に取得した場合
・その他、当校が受講料全額返金制度の趣旨から外れる利用と認めた場合
・内容に満足しなかった場合にのみ利用できる制度です。そのため受講料全額返金制度を利用した講座には再申込みはできません。
・冊子教科書等の教材がある場合、教材返送時の送料はご負担ください。着払いで返送があった場合、受講料から送料を差し引いた金額を返金します。
・事務局に対し、受講料全額返金制度の利用の意思が示された時点で、Zoom授業、教室授業、動画の視聴及びWEB教科書がある講座については教科書の閲覧ができなくなります。
・受講料全額返金制度の利用は、当校が提供するすべての講座を通じて1人1回までとなります。
たとえば、不動産投資スクールで受講料全額返金制度を利用した場合、株式投資スクールなど他の講座では受講料全額返金制度は利用できません。
不動産投資スクールと株式投資スクールを申込んだ場合も、受講料全額返金制度はどちらか一方の講座にのみ適用となります。
・申込み時に割引特典などを利用した場合、受講料全額返金制度を利用する講座を除く受講料の合計額に応じた割引が適用されたものとし、返金額を算出します。
(例)割引特典を利用して申込み、2つ目の講座に受講料全額返金制度を適用する場合
・申込み時の受講料総額
756,000円(税込831,600円)→ 25%割引により、567,000円(税込623,700円)
└1つ目のスクール 378,000 円(税込415,800円)
└2つ目のスクール 378,000 円(税込415,800円)
※受講料全額返金制度を適用
・制度適用後の受講料総額
378,000円(税込415,800円)→ 20%割引により、302,400円(税込332,640円)
└1つ目のスクール 378,000 円(税込415,800円)
合計受講料が60万円を超えていることにより25%割引が適用されているため、受講料全額返金制度が適用されたあとの合計受講料378,000円(税込415,800円)の割引率に応じ、567,000円(税込623,700円)から302,400円(税込332,640円)を差し引いた264,600円(税込291,060円)を返金します。
受講生は、以下各号の行為を行ってはならないものとします。
1. 申込みや制度利用時において、虚偽または不正確な情報を提供する行為
2. 個人や講師を誹謗、中傷、脅迫し、またはそのおそれのある行為
3. 著作権、商標権、その他の知的財産権を含む他人の権利を侵害し、またはそのおそれのある行為
4. 本サービスを通じて入手した情報を、複製、販売、出版その他方法の如何を問わず、私的利用の範囲を超えて利用し、または第三者に開示、提供する行為
5. 本サービスを通じて入手した情報を利用して、当校もしくは第三者に対して金銭等を要求し、または不利益もしくは損害を与える行為
6. 本サービスの円滑な運営を妨げる行為、または当校および講師の信用または名誉を毀損する行為、もしくはそれらのおそれのある行為
7. 犯罪行為、または法令に反する行為等公序良俗に反する行為、もしくはそれらのおそれのある行為
8. 反社会的勢力等に関連する組織に属する行為、反社会的勢力に利益を与え、または利用する等不適切な関係を持つ行為、もしくはそれらのおそれのある行為
2006 年1月1日制定・施行
本規約は、2018年6月1日より改定されました。
本規約は、2019年3月15日より改定されました。
本規約は、2019年11月11日より改定されました。
本規約は、2020年7月1日より改定されました。
本規約は、2021年1月5日より改定されました。
本規約は、2021年4月1日より改定されました。
本規約は、2022年1月6日より改定されました。
本規約は、2022年4月1日より改定されました。
本規約は、2022年9月1日より改定されました。
ファイナンシャルアカデミー受講規約
この受講規約(以下『本規約』)は株式会社FinancialAcademy(以下、『当校』)が提供する全ての講座の受講にあたっての規約を定めるものです。
T.受講に際しての禁止事項
・授業内容の録音、録画、写真撮影等はお控えください。
・授業は申込者のみ受講できます。複数人での視聴はお控えください。
・企業・団体による受講は、他の受講生に迷惑がかかる場合があるため、事前の許可がある場合を除いてお断りしています。
・受講に必要なID、パスワード、URL等の譲渡及び貸与は一切禁止します。譲渡及び貸与の事実が発覚した場合は、当校は受講生に対して、本サービスの全部もしくは一部の利用を制限することができるものとします。
・当日及び後日のネットワークビジネス、投資、宗教等の勧誘行為は一切禁止します。
・以下に該当する人は、円滑な授業運営のため、受講をお断りする場合があります。
1. 授業を録音、録画、写真撮影等した人
2. 教科書や授業で使用する資料の転写・複写または、ウェブサイト等へ公開した人
3. ネットワークビジネス、投資、宗教等の勧誘目的の人※
4. 他の受講生や講師に対し、暴言、暴力、セクハラ行為、プライバシーを侵害する行為等を行った人
5. 受講に必要なID、パスワード、URL等を譲渡及び貸与した人
6. ひとつの受講権利を使い、複数人で受講した人
7. 授業の進行に支障をきたす言動をする人
9. 立ち入り禁止エリアへ不当に侵入した人
10. その他、当校の運営上、事務局が不適切と判断した人
※当校では、受講生間における当日及び後日のネットワークビジネス、投資、宗教等の勧誘行為を一切禁止しています。これらに該当する営業・勧誘を受けた際は、事務局までお知らせください。
これらの勧誘行為が発覚した場合、受講生への迷惑、及び当校の信用が大きく毀損する悪質な行為として然るべき対処をさせていただきます。
被害を最小限に抑えるため、次の方法にて名前・斡旋先名・企業名などを公開する場合があります。
(1)教室やイベント会場での掲示
(2)当校ウェブサイトへの掲載
(3)受講生へのメール送付等
ファイナンシャルアカデミーが提供する全てのZoomでの授業にあたって適用されます。
・補助資料がある講座について、補助資料は、事前の案内を確認のうえご準備ください。
・最低開催人数は5名とします。
・開催3日前の時点で、開催予定講座の予約人数が5名を下回る場合、講座の開催を中止する場合があります。
・授業内容や講師は、急病、天候、災害、その他やむを得ない事情により予告なく変更される場合があります。
・当校は、システム若しくは通信回線等の障害又は停電、騒乱、火災若しくは天災地変等の不可抗力によって、予告なくサービスの一部又は全部の提供を一時停止することがあります。
・当校は、当校または当校から委託を受けた者が前項に基づく修理又は復旧を行っている間、受講生が動画視聴できないことについて、当校に故意又は重過失がある場合を除き、一切責任を負わないものとします。
ファイナンシャルアカデミーが提供する全ての教室での授業にあたって適用されます。
・最低開催人数は5名とします。
・開催3日前の時点で、開催予定講座の予約人数が5名を下回る場合、講座の開催を中止する場合があります。
・開催時期や、授業内容・講師は、急病、天候、災害、その他やむを得ない事情により予告なく変更される場合があります。
・授業中のパソコンの使用や撮影は原則禁止とさせていただきます。一部の使用が許可されたスクール・講座におきましても、タイプ音や撮影音などが他の受講生の迷惑にならないようにご注意ください。
・15歳未満の方については、他の受講生の集中を妨げる可能性があるため入室をお断りしています。
・資料は授業に参加した人にのみ配布しています。
・授業中に、当校及び当校グループのウェブサイト等に開催報告を掲載するための写真撮影や、講師トレーニングのための映像撮影をする場合があります。最大限、個人が特定されない写真を使用させていただきますが、万が一写真の変更希望がある場合には、事務局までご連絡ください。
ファイナンシャルアカデミーが提供する全ての動画での授業にあたって適用されます。
・補助資料がある講座については、マイページの動画授業受講画面から確認できます。
・配信される授業や公開の時期は、急病、天候、災害、その他やむを得ない事情により予告なく変更される場合があります。
・当校は、システム若しくは通信回線等の障害又は停電、騒乱、火災若しくは天災地変等の不可抗力によって、予告なくサービスの一部又は全部の提供を一時停止することがあります。
・当校は、当校または当校から委託を受けた者が前項に基づく修理又は復旧を行っている間、受講生が動画視聴できないことについて、当校に故意又は重過失がある場合を除き、一切責任を負わないものとします。
2006年1月1日制定・施行
本規約は、2018年6月1日より改定されました。
本規約は、2019年3月15日より改定されました。
本規約は、2019年11月11日より改定されました。
本規約は、2020年7月1日より改定されました。
本規約は、2021年1月5日より改定されました。
本規約は、2022年1月6日より改定されました。
本規約は、2022年4月1日より改定されました。
本規約は、2022年9月1日より改定されました。
「テクニカル分析実践ゼミ」の申込みはこちら
98,000円(税込 107,800円)
7.5時間(90分×5回)
※ワークの時間など、実際の講座内容を一部編集して配信しています。
教材発送日から1年間。
※教室授業の映像を配信しています。
※1年間何度でも繰り返し受講できます。
(一括払い・分割払い)
* Amazon Pay
* 教育クレジット(教育ローン)
0120-104-384
(受付:9-21時[月-金]・10-19時[土日祝])
土日祝は電話が繋がりにくい場合があります。
受講前に疑問をお持ちの方は、
電話やメールで問合せください。
経験豊富な専任スタッフがお答えします。
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ファイナンシャルアカデミー
認定講師による入学・受講相談
来校、電話、オンラインのいずれかで個別相談ができます。
10:00開始〜20:00開始(土日祝日も実施しています)
株式投資を始めたばかりです。受講するとどんな効果がありますか?
チャートを使った分析力が格段に上がるので、銘柄の売買タイミングをより正確に判断することができるようになります。
基礎がしっかりと身についていると、より効果的なので「株式投資スクール」の内容を受講前に一通り学ぶこともおすすめです。
テクニカル分析をより深く学ぶことによってどういったことに役立ちますか?
利益を上げるポイントをより多く見つけることに役立ちます。
チャートをより深く分析できると、今まで気付けなかった売買ポイントを見つけたり、複数のテクニカル分析を組み合わせて判断できるようになります。
気付きが多くなる分、チャンスも拡大していきます。
ゼミを受講することでテクニカル分析を実践で使えるようになりますか?
授業では知識やノウハウだけでなく、トレンドラインを自分でひき、売買ポイントを探す、といった実習を数多く取り入れています。
授業でトレーニングを行うことで、すぐに役立つ実践力を身につけられます。
自己流でテクニカル分析を使っていますが、受講するメリットはありますか?
授業ではテクニカルの指標が「何を表しているか」「計算式とその意味」といった5つ原則を学びます。
原理原則やルールを知ることで、自身の分析方法をブラッシュアップすることができます。
また、不足している点があれば取り入れることで、より分析の精度を上げることができます。
2021年6月22日追記
当校では、受講生および講師・スタッフの安全・安心を最優先に考え、政府・東京都の最新の方針に則り、教室定員を緩和し、感染予防・拡大防止策を十分に講じた上で教室での講座を開催・運営しております。
取り組みの詳細についてはこちらをご確認ください。
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問合せはメールでも受け付けています。事務局が対応します。
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text:
Kites rise highest against the wind - not with it.
Success is the ability to go from failure to failure without losing your enthusiasm.
Without courage all other virtues lose their meaning.
Never give in. Never, never, never, never
決して屈するな、決して、決して、決して、決して。
これらの他に、人間の特性をよく表している興味深い名言があります。
A pessimist sees the difficulty in every opportunity; an optimist sees the opportunity in every difficulty.
悲観主義者はあらゆる機会の中に困難を見出だす。楽観主義者はあらゆる困難の中に機会を見出だす。
以前当ブログで、楽観的な人間は、悲観的な人間よりも人生をより良く生きていけるとの統計を示した書籍「オプティミストはなぜ成功するか」を紹介しました。
アメリカの著名な心理学者マーティン・セリグマンが著したこの本は、楽観主義者の方が免疫力があるとか、長生きをするとか、成績が良いとか、成功をするとか、様々な例を挙げてオプティミストの利点を記しています。
笑うことによって、ガン細胞と戦うナチュラルキラー細胞が活性化することが知られているように、楽観主義は健康にも良い影響を及ぼしていると言えます。
チャーチルの別の言葉にも、
I am an optimist. It does not seem too much use being anything else.
私は楽観主義者だ。それ以外のものであることは、あまり役に立たないようだ。
というものがあるように、楽観主義は世の中を生きていくうえで大切な資質です。
しかし、リスクを想定せずに人生を渡っていけば、思わぬところで足をすくわれることがあります。
何かしらの事前準備や計画は、悲観的な視点で確認したほうがリスクを捕捉でき、その点ではペシミストが有利と言えます。
「石橋を叩いて渡る」という慣用句がありますが、慎重に慎重を重ね、事を運んでいかなければならないケースも当然あるため、悲観的な物の見方を常とするペシミストにも利点があります。
つまり、アンビバレントな楽観主義と悲観主義を状況に応じて使い分けることができれば理想的です。
京セラの創業者である稲盛和夫氏の言葉に、こんなものがあります。
楽観的に構想し、悲観的に計画し、楽観的に実行する
新規事業でも夢でも、何事も構想段階は大風呂敷を広げるくらい楽観的で良いのだと思います。歴史が証明しているように、ライト兄弟しかり、アポロ計画しかり、一見荒唐無稽に思える突飛な発想こそが、人類を次世代へ進ませる原動力となってきたことは事実です。
その成否に関わらず、ムーンショットと呼ばれるような壮大な夢や挑戦こそが、構想段階には必要でしょう。
次の計画段階は、構想を構想で終わらせない、夢を夢で終わらせないために緻密に計画していく必要があります。
リスクを徹底的に洗い出す作業は、最悪を想定しながら冷徹な目で悲観的に行います。
最後は実行段階です。遠大な目標や夢に至るまでの道筋には、予期していなかった様々なトラブルが発生するはずなので、目的地へと向かって進んでいくには楽観的でなければ挫折してしまいます。
何も壮大な事業でなくとも、我々が日々直面する出来事、たとえばプレゼンといった人前での発表や結婚式のスピーチなども、まずは気楽に捉え、次は状況に応じたリスクを悲観的に想定し、当日の本番を迎えたら、この段階であれこれと悩んでも仕方ありませんので、楽観的に実行するというように当てはまります。
楽観と悲観を状況に応じて使い分ける。
人間はそんなに器用ではないかもしれませんが、優れた人間には、常に相反するアンビバレントな性質が同居しています。
これは何も個人に限らず経営の指標でも、将来の予測を悲観的(worst case)に捉えるか、楽観的(best case)に捉えるかなど複数のケースを想定して戦略を定めるシナリオ分析という手法があるように、状況に応じて楽観と悲観を使い分けることが求められます。
最悪の状況を想定しながらポジティブに進んでいく。
これが理想的かもしれず、そのためにも楽観と悲観という二つの特徴を、上手く使い分けることができるよう意識していきたいものです。
ラベル: 人生論, 名言
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家族の反対を押し切って起業しました。出身は「お茶とみかん」の静岡県静岡市清水区です。
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遅れてやってきたオッサン起業家が、芸人のヒロシさんのように、起業にまつわる話を呟いていきます。
— 紅林広樹 (@kurebayashiroki) December 30, 2019
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トランプ大統領が支持される理由はディープステートと戦っているためである  裏で進む1%人間たちの大量逮捕
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ディープステート戦争屋ハザールユダヤ国際金融資本ロスチャイルド陰謀論イルミナティ新世界秩序シオニスト
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初めまして、DENTAL LIFE SALON ブログを開設しました歯科医師のTakahisaと申します。 開設理由は、以下3点です。 ①情報提供を通して皆さんに選択肢を増やして欲しい! ②私個人が思う歯科グッズで良い物を紹介したい! ③歯科医師歴が浅いドクター、歯科衛生士さん、歯科助手さんに私の経験談を元に将来的な進路に少しでも役だってもらいたい! コロナウイルスにより考える時間が出来た私は、これまでの歯科医師人生を通して、情報を得る事、知識を増やす事、選択肢を増やす事がどれだけ大切な事か改めて考えさせられました。そして沢山の関わってきた方々に助けられ今の自分がある事を実感しました。 今度は微力ながら自分のこれまでの歯科医師としての経験を通して歯・歯科について、そして同業者特に自分の後輩にあたるドクター、診療する上で不可欠な歯科衛生士さん、歯科助手さんに少しでも私の経験・知識を提供します。 閲覧してくださる方、関わる方に少しでもプラスaになればと思います。 宜しくお願い致します!! またお仕事依頼も含め何か御座いましたらInstagramアカウント『dr.takahisa_official』のDMまでご連絡頂けたら幸いです。
🦷矯正検査ではどのような点を診ているのか?🦷
🦷矯正検査ではどのような点を診ているのか?🦷
今回は『矯正検査ではどのような点を診ているのか?』をテーマにご紹介していきます☺
まず始めに矯正治療を希望される場合、患者様には検査を受けていただきます。
クリニックによって検査項目は異なりますが一般的に、
①お顔のお写真(正面、側面観)
の項目の資料採集をしていきます😊
では資料採集した後①〜④ではどのようなポイントをチェックしているのか⁉
その概要をご紹介していきます🐶
①お顔のお写真(正面、側面観)
→・顔面の対称性(骨格的に偏移しているのか?してないのか?)
・口元の突出具合・審美的評価(エステティックラインと言い、鼻の尖端とオトガイの部分を結んだ線に対して上唇や下唇の突出具合の位置関係をチェック)
→歯や、歯の並び具合、歯茎の状態、お口の清掃状態、舌の習癖、噛み合わせなどをチェックします😊
→・お子様の場合であれば今後永久歯に生え変わる際に先天的に欠損してる歯がないのか?
・根の状況確認(短根と言って根が短くないか?短い場合、矯正治療する上でリスクがあります💦)
そして神経をとってる歯の場合、その歯のコンディションは大丈夫か?
・骨がちゃんとあるのか?歯周病が進行してないのか??
・セファロ分析と言って、骨格的に問題ないか?歯の傾斜など問題ないか、一般的平均値と比較して異常がないのか確認します🦷
・親知らずの状態の確認(真っ直ぐに生えてるのか?水平に生えてるのか?そもそも有るのか無いのか?ある場合は矯正治療をする上で抜く必要性があるのか??)
→・生えている歯の状況、お子様の場合は乳歯と永久歯の生え変わりの状況確認
・咬耗と言って歯が歯ぎしりなどで擦り減ってないか、歯の形態や形の確認
・歯茎の状態チェック(歯茎が下がってないかなど)
・上と下の歯並びのアーチのチェックや、対称性の確認、そして上と下で真ん中のラインが合っているのか?
・噛み合わせやデコボコ具合の確認
などを確認していきます☺
そして①〜④の資料をもとに審査・診断をして患者様にベストな治療法や、選択肢を提案していきます^ - ^
ケースによっては何通りか治療プランもありますので、トータル的に考慮してその患者様にあったプランで治療を進めていきます😌
今回は『矯正検査ではどのような点を診ているのか?』をテーマにドクターサイドは資料採集したデータを通してどのような点をチェックしているのかご紹介していきました😊
矯正について何かわからない事、聞いてみたい事などありましたら、
Instagram『@dr.takahisa_official』のDMよりご連絡頂ければと思います☺
-小児矯正(お子様の矯正治療), 成人矯正(大人の矯正治療)
-インビザライン, ハーフリンガル, ブラケット, プラン, マウスピース矯正, マルチブラケット, 写真, 検査, 模型, 治療, 治療方針, 治療期間, 治療法, 矯正, 表側矯正, 裏側矯正, 診察, 診断
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初めまして、DENTAL LIFE SALON ブログを開設しました歯科医師のTakahisaと申します。 開設理由は、以下3点です。 ①情報提供を通して皆さんに選択肢を増やして欲しい! ②私個人が思う歯科グッズで良い物を紹介したい! ③歯科医師歴が浅いドクター、歯科衛生士さん、歯科助手さんに私の経験談を元に将来的な進路に少しでも役だってもらいたい! コロナウイルスにより考える時間が出来た私は、これまでの歯科医師人生を通して、情報を得る事、知識を増やす事、選択肢を増やす事がどれだけ大切な事か改めて考えさせられました。そして沢山の関わってきた方々に助けられ今の自分がある事を実感しました。 今度は微力ながら自分のこれまでの歯科医師としての経験を通して歯・歯科について、そして同業者特に自分の後輩にあたるドクター、診療する上で不可欠な歯科衛生士さん、歯科助手さんに少しでも私の経験・知識を提供します。 閲覧してくださる方、関わる方に少しでもプラスaになればと思います。 宜しくお願い致します!! またお仕事依頼も含め何か御座いましたらInstagramアカウント『dr.takahisa_official』のDMまでご連絡頂けたら幸いです。
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langs: ja ja ja en ja hy ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh ja es ja de ja zh ja ja fr ja

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あるご縁でIさまに今回のお話を頂き、昨年12月の打合せから企画に参加させて頂きました。
Iさま、帝人フロンティア㈱のNさま、什器のご準備を頂きました㈱Makicomさまありがとうございました。


langs: ja ja ja ja de ja ja ja ja ja ja en 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 ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en 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 gu ja ja ja ja ja gu ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja de ja ja ja de ja ja ja de ja ja ja de ja ja ja de ja ja ja de ja ja ja ja ja ja ja de ja de ja de ja de ja de ja ja de ja de ja de ja de 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 de ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh zh ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh ja

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一流メーカーでもお安く取り入れることができるので、低コストで理想の水まわりのリフォームを行うことができます。
最高5年保証で安心のリフォーム
リフォームの場合は保証期間があいまいになってしまうことがありますが、みずらぼのリフォームには安心の採光5年保証が付いています。
特に水まわりというのはトラブルが起きやすい部位ですので、保証期間が長いというのはとても頼りになります。
もしも不具合が発生した場合でも、保証期間が長いので安心して使い続けることができます。みずらぼは工事完了後からのお客様との付き合いを大事にしているリフォーム業者ですので、安心のリフォームとなります。
みずらぼの本当のところを知るためには、実際にご利用した方の正直な声が参考になります。みずらぼを実際にご利用した方の正直な声を、ご紹介していきます。
キッチンと浴室のリフォームをお願いしましたが、担当の方の対応が良く親身になってくれました。
わかりにくい部分を質問すると迅速に対応してくれたて、安心感がありました。水まわりの工事に慣れていて詳しい感じがして、おまかせできるなという感じで進めることができました。
お手頃価格での水まわりリフォーム
水まわりが老朽化してきたのでリフォームを検討したのですが、色んな業者と比較したところ、みずらぼさんが1番安くいい感じでした。
リフォーム内容をはっきり記載してくれ、かかる費用に対しても明確に記載してくれたので、とてもわかりやすかったです。ちょっとお高い機器を付けたのですが、お安くリフォームができたのでお得でした。
見積明細がわかりやすいリフォーム会社
リフォームって見積書の詳細がわかりにくいのですが、みずらぼさんは詳細がわかりやすかったです。
設備工事や大工工事、内装工事などの見積もりの詳細がきちんとされていて、素人が見てもわかりやすかったので、安心してお願いできました。
わかりにくく見積もりを記載しているリフォーム会社も多いので、このように費用に対して明確にしてくれると信用してお任せができます。
出来ることと出来ないことを明確にしてくれて安心
水まわりのリフォームに色々こだわりがあったのですが、出来ることと出来ないことを明確にして話してくれたので、とてもわかりやすかったです。
他の業者は曖昧にすることが多かったので、不明解にならずにリフォームができる安心感が良かったです。お陰で不安なくリフォームができ、理想の快適な水まわりに生まれ変わりました。
社員が若い部分に若干の不安
若い社員ばかりの会社のようで、知識不足はないのかなと少し心配になりました。実際相談をしてみたところ、親切な対応をしてくれたのでお願いしました。
工事の際は多少のトラブルもありましたが、結果として迅速に対応してくれました。保証やアフターに力を入れているようなので、何かあった場合は対応してくれるのかなと、期待しています。
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みずらぼの対応リフォームと費用の相場は?
みずらぼの対応リフォームの費用の相場を、ご紹介いたします。
キッチンリフォームは、キッチンの交換、床や壁、天井の張替え、レイアウトの交換などがあります。
選ぶキッチンのメーカーや仕様にもよりますが、キッチンの交換だけであれば60万円程度から、内装リフォームやレイアウト変更の場合は250万円ほどかかる場合があります。
浴室のリフォームは、ユニットバスの交換が主なリフォームとなります。選ぶユニットバスのメーカーや仕様にもよりますが、60万円~120万円ほどかかる場合があります。
洗面脱衣室のリフォーム
洗面脱衣室のリフォームは、洗面化粧台の取り替え、床や壁、天井の張替えが主なリフォームとなります。
選ぶ洗面化粧台のメーカーや仕様にもよりますが、洗面化粧台のみ取り替えの場合は8万円程度から、内装のリフォームも含めると25万円ほどかかる場合があります。
トイレのリフォームは、便器の取り替え、床や壁、天井などの内装の張替えが主なリフォームとなります。
選ぶ便器のメーカーや仕様にもよりますが、便器のみ取り替えの場合は12万円程度から、内装のリフォームも含めると40万円ほどかかる場合があります。
みずらぼは水まわり専門のリフォーム業者ですが、水まわり以外のリフォームも行っております。
水まわり以外は親会社のリフォーム会社の方で対応してくれますので、安心してお任せができますよ。選ぶ材料により異なりますが、外壁塗装で100万円くらいから行っています。
屋根のリフォームも行っており、屋根も親会社のリフォーム会社の方で対応してくれます。屋根塗装で20万円くらいから、屋根の葺き替えで140万円くらいから行っています。
そのほか、このような水まわり以外のリフォームも行っています。
水まわりのリフォームの他にこのようなリフォームも行っておりますので、水まわりのリ7フォームの際に一緒にお願いしてみるといいですよ。これらのリフォームも、親会社のリフォーム会社の方で対応してくれます。
みずらぼのアフターフォロー・保障など
みずらぼは、安心の保証を数多く行っております。このような保証を行っていますので、安心してお任せができますよ。
メーカー保証に準じた、5年保証を付けています。修理は何度でもOKですので、安心です。また、ご希望の場合は、8年保証や10年保証など、保証期間の延長もできます。
専用のコールセンターの対応がありますので、使い方がわからないなどの困りごとがあっても電話にて対応してくれます。
24時間緊急出張サービス
水まわりのリフォーム専門ですので、気になるのは水まわりのトラブルではないでしょうか。
みずらぼでは、24時間365日緊急出張サービスを設けております。保証対象機器以外のトラブルでもご利用できますので、とっても安心です。
みずらぼの施工事例は?
みずらぼの施工事例を、2件ご紹介いたします。
マンション 費用74万円(浴室リフォーム)
施工事例:浴室・お風呂リフォーム[サイズアップで快適!グレーを基調としたシックな浴室]|大阪市住之江区の浴室・お風呂リフォームは「みずらぼ」
大阪市住之江区の浴室・お風呂リフォームは「みずらぼ」にお任せください。こちらは、浴室・お風呂リフォームの事例で「サイズアップで快適!グレーを基調としたシックな浴室」を紹介しています。
mizulabo.co.jp
以前のお風呂は狭くお掃除も大変ということで、お風呂のサイズを広げて使いやすいユニットバスとしました。
1216サイズから1416サイズに浴室を広げ、浴室空間に余裕が生まれました。壁や床、浴槽はシックで清潔感ある雰囲気となり、スタイリッシュな浴室に変身しました。
マンション 費用136万円(キッチンフォーム)
施工事例:キッチンリフォーム[石目柄フロアタイルと扉のウォールナットが映えたナチュラルモダンなキッチン]|大阪市住之江区のキッチンリフォームは「みずらぼ」
大阪市住之江区のキッチンリフォームは「みずらぼ」にお任せください。こちらは、キッチンリフォームの事例で「石目柄フロアタイルと扉のウォールナットが映えたナチュラルモダンなキッチン」を紹介しています。
mizulabo.co.jp
キッチンからリビングが見えるようにしたいということで、壁を撤去して家族の会話が弾むオープンなキッチンとなりました。
元々対面型のキッチンでしたが、右側に壁があったので撤去してオープンな空間としました。枠やキッチン、カップボードの全てをウォールナットに統一し、木のぬくもりが感じる落ち着いた雰囲気に仕上がりました。
相見積もりは、工事費や値引き率などの比較に重要な役割があります。
無料かつ匿名OKなので利用しない手はないですね。
適正相場をチェックする!
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イサカホーム リフォーム(水戸リフォーム)の評判@費用や口コミなど調べてみた
出典:イサカリフォーム イサカホーム運営の水戸リフォームは、茨城の老舗のリフォーム業者です。昭和44年創業の、地元密着の歴史ある業者です。 そんな水戸リフォームの評判や口コミなど、知っておくと便利な情報をまとめてみました。 ...
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出典:ナンバホームセンター ナンバホームセンターは、岡山や鳥取、島根、兵庫に店舗を展開している、ホームセンターです。リフォーム業も行っており、地元の方々が気軽にご利用されていますよ。 そんなナンバホームセンターのリフォームの知っ...
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ロハススタジオのリフォームは、首都圏に12店舗を抱えている人気のリフォーム業者です。 無垢材や珪藻土など自然素材を使ったリフォームで、体に良く温かいリフォームとなるととても評判が高いです。 そんなロハススタジオのリフォームの評判...
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島忠ホームズ リフォームの評判@費用や口コミなど調べてみた
大型ホームセンターとして、関東地方を中心に多数の店舗が存在しているのが島忠ホームズです。 店によって規模は変わりますが、電化製品や日用雑貨、ペット用品や薬、食品などをメインに取り扱っています。リフォームを手掛けている島忠ホーム...
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多くの学びがありました。
発達障がいは、びぃめ〜るとして10年前から取り組んでいるテーマです。小児科の先生に執筆いただいているコラム「発達障がいってなに?」は43回を数える人気コラムとなっています。
10年前、はじめてこのテーマでフォーラムを開いた時は、一番の課題は「義務教育からはなれる高校進学」でした。お母さんたちの切実な訴えや、制約の多い現場を必死で変えようと動く先生方の話は今も覚えています。
それが、なんと今年センター試験ではじめて発達障がいの子ども用に130%の時間延長と別室受験という特別枠が認められ、全国で99人が実際に受験したのだそう。
保護者や現場の声が、政治や行政を動かし、社会を変えたという事実に、深い感銘を受けました。10年の道のりは、決して平坦ではなかったでしょう。お母さんたちや先生方に頭の下がる思いです。


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一般の「醤油」と比べ、小麦粉を使わず、うまみ成分が多い『たまり醤油』は主に東海3県を中心に生産、消費されているが、刺身用としてだけではなく、煮物などにも使うと絶品。醤油で煮ると時間が経つと硬くなってしまうが、たまりだとそれがない。国内だけでなく、ヨーロッパを中心に海外にも輸出され、実はフランス料理の隠し味としても使われているらしい。
現在は、業務用が中心となっているが、3年程前に、現社長が自ら作成し、ホームページを手作りで開設した。まだ注文はそれほど多くないが、直接お客様の声が聞ける、小売の分野も今後力を入れていく。
新しい方法も取り入れながら、同業者の集まりや異業種の集う当会の青年部活動にも積極的に参加され、少しずつネットワークの輪も広げているが、でも、基本は、"良い商品をつくりあげること"にこだわり、職人気質が覗く。
食べる物を扱っているから、安全で、美味しい、体によいものを造って、皆様に喜んで頂きながら、これからも長くこの商売を続けていきたい。-長い歴史を刻んできた会社ならでは最後の一言であった。


langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en en en ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja en ja ja ja en uk ja ja en ja ja ja en ja ja ja en ja ja ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja es en en nl en 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 en ja ja en ja ja en ja ja en ja ja de ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja

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3 翌年のお礼状の書き方ってどうすればいいの?
果物を頂いたお礼状の書き方
果物を頂いた時には、どのようなお礼状の書き方をすると、お礼の気持ちが伝わりやすいのでしょうか。
書き方について紹介します。
自分では果物は高いからあまり買わないという方も多いでしょう。
また、果物は採れたての新鮮なものが届くと思うので、そういった気持ちを書くと喜ばれます。
嬉しい気持ちを伝えるためのポイントは、
といった素直に嬉しい気持ちを書くと、自然と嬉しい気持ちが相手にも伝わりやすいです。
嬉しい気持ちと一緒に書くと良いのが、頂いた果物の特徴です。
ただ「美味しいです」や、「美味しかったです」よりも、その果物の色や形、見たときのイメージなどを書くとよりよい文章になります。
文章に入れやすいポイントとしては、
箱を開けたときに感じたこと
電話でのお礼は届いてすぐ出来ますが、手紙などでのお礼の場合は、少し届いてから時間がたってしまいます。
なので、「美味しくいただきました。」や、「さっそくいただきました。」と言った言葉を綴ると良いですよ!
頂いた果物によって、どういう風に書けば良いのか、お礼の文章例をいくつか紹介していきます。
日頃は、なかなか食べることが出来ない果物なので子供達もとても喜んでいます。
食べごろの時期を調べたので、その日が来るのが待ち遠しいです。
アップルパイ好きの子供たちは「アップルパイを作れるね!」を大喜びです。
箱を開けた瞬間に綺麗な赤が目に入り、とても笑顔になりました。
初めて見る大きさの梨に、子供達もびっくりしていました。
シャキシャキした梨の食感が今年も味わえると思うととても嬉しいです。
今年もこたつに入りながらこの美味しいみかんを食べれると思うととても温かい気持ちになりました。
寒い冬は苦手ですが、美味しいみかんが届くことを考えると、楽しい季節になりました。
子供たちがクレープ・フルーツサンド・ケーキどれになるの~?と、とても大喜びしています。
今年も子供たちのとびきりの笑顔をみることが出来ました。
翌年のお礼状の書き方ってどうすればいいの?
毎年贈られてくる果物が同じ場合でも、お礼状の内容が同じではなんだかお礼が伝わりにくいです。
同じ果物でも、その年によって味などの出来栄えは違ってきます。
その年に食べて感じたことを文章に取り入れると、毎年少しずつ違った内容になりますよ!
あまり固くなりすぎず、食べた感想や見た目が今年は○○ですね!など。
選んでくださった方に伝わるのが1番ですよね!
今回は、お歳暮やお中元などに果物を頂いた時のお礼状の書き方について紹介してきましたが、いかがでしたでしょうか?
日常的に果物を買っている家庭はそんなにないと思います。
子供さんからお年寄りまで幅広く美味しく食べれるものが果物だと思って、果物を贈ってくれているのではないでしょうか?
お礼状を書くのが億劫にならないように、気持ちが伝わるようにこの記事を参考にして頂けたらと思います!
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そしてレンズ性能にもこれまでに経験した事のないクリアーな視界を得る事ができるので、あらゆる場面で約に立ちます。
特にブロンズレンズはパッティングの場面で芝目が読みやすいので気に入っています。」
ESSホームページより
コメントからもESSの性能の良さが伝わってきます!
ESSってどんなブランド?
ESS公式ホームページより
ところでこのESS、まだご存じない方も多いと思いますので、説明いたします。
元々はサングラスで有名なOakley(オークリー)のミリタリー部門としてあったのがESSです。警察や軍隊などで使用されることを念頭において製造させれているため、サングラス本体は最上級の安全性能を誇っています。
また、レンズも耐衝撃性の高いポリカーボネイトレンズの外側に保護コーティングを施した特殊レンズを採用することで、あらゆる危険から目を守り、見やすいサングラスを実現しました。
ゴルフ以外でも様々なスポーツで
ESSのサングラスはゴルフ以外でも様々なスポーツで活躍しています。
これから大注目のサングラスブランド”ESS””をぜひ知ってください!
メガネハットでは下記の店舗で取り扱っております。
〒276-0046 千葉県八千代市大和田新田76-39
TEL:047-458-8066
☆メガネハット鎌ヶ谷県道船取店
〒273-0115 千葉県鎌ケ谷市東道野辺2-10-31
TEL:047-441-8848
〒286-0036 千葉県成田市加良部6-5-2
TEL:0476-29-7717
〒306-0014 茨城県古河市下山町9-34
TEL:0280-30-8577
また、香妻選手の優勝を記念して「ESS×香妻陣一朗シグネチャーモデル」の発売が決定致しました!パッティングの場面で絶賛したブロンズレンズと万能のグレーレンズがセットになった特別仕様です。
発売は6月になるそうですので、お楽しみに!
HutPRESS編集部
メガネハットの最新情報・お得情報から、メガネ・コンタクトレンズ・補聴器の最新情報、業界情報をいち早くお届けしています。
メガネハット公式インスタグラム始めました!
現在46店舗、店舗展開中!
メガネハットは千葉・茨城・埼玉の関東を中心に現在46店舗を展開中。
ニーズに応えるプロの技術とサービスの提供を心がけ、「メガネを買うならメガネハット!」の輪を広げ、お客様から深く愛される店づくり・会社づくりを日々追及しています!
定番のモデルから流行のモデルまで
メガネハットのハットはHUT(小屋)という意味です。華美な内装を抑えてお客様に少しでも良い商品を安くご提供したいという私共の願いです。 この創業当時からの思いは変えず、お客様のニーズにお応えできるよう、良い商品を低価格で、お客様のライフスタイルに合わせ、きめ細かい対応、商品をご提供できるようにいたしました。


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「4代西山孝政画像」(下写真右)、「西山家累世位(系図)」「由緒書」「旅日記」「高沼村新田開発以来謂覚書控」・・・・などです。あとで見たら、中には「帯江村史」に載せられているものもあるようでした。
今の浅口市占見の西山家から、倉敷市羽島の亀山家(隣の亀山新田開拓者)に婿入りした西山佐太夫が高沼村(帯高地区)に分家、その息子西山老政(~1675年)が高沼西山家初代となっているようでした。
どれも、当時の帯高地区を知る、貴重な資料です。いくつか写真にも収めさせていただきました。
そして、11代目の御子孫に
まずは西山家の御子孫という方をお訪ねしました。倉敷市の西山生介さんと言われました。
「広峯神社が先祖の家の中にあったということで、一度行った事はあります。父は戦死していて、私は詳しいことは何も知らないんです。笠岡の叔母がもう少し詳しいと思いますよ」
細面で、ちょっと平安貴族のような印象のその方は、ゆっくりと語られます。帯江村史の記述などを合わせると、目の前の西山さん、どうやら11代目になられるようです。
ところが奥様が首をかしげながら「何だかお会いしたことがあるような?」と。いろいろ話していますと、岡山市の県庁近くの画廊喫茶「M’s]でお会いしているようです。私も旧職当時によく通った喫茶店です。そこへ絵を出品されたことがあるそうでした。奇遇といいますか、なんだか急に親しみがわいて、盛り上がってしまいました。で、写真をパチリ・・・
で、もう一人「笠岡の叔母さん」という人をお訪ねしました。何と、「富岡保育園」を開設された方で、坂本久さん。もう87歳ということでしたが、お元気の様子でした。あ、11代目の方と同じ細面で上品な方です。
「昭和51年に帯高に行ったのは21歳上の姉の坂本澄です。父の西山鶴治は教師で、大正のころ朝鮮に行っていて、校長をしていました。」
当時の写真が出てきました。「大正5年卒業生 海州公立普通学校」などとあります。
「この中央のが父です。」なるほどなるほど、立派な髭をたくわえておいでですね。
(ちなみに海州は、ソウルから北西に行ったところで、今は北朝鮮のエリアになっているようです。)
いくつかの資料を見せていただきました。なかに「西山雅雄のこと(桑田康信・高梁川32号)」というのがありました。西山家5代の西山雅雄(1755~1816)が歌人であって、観月園鶴翁と名乗り、倉敷の井上家などとも親交があり、旅日記なども残されていることが詳しく書かれていました。(2009,3)


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https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E6%9C%AC%E7%89%A7%E6%B5%B7%E9%87%A3%E3%82%8A%E6%96%BD%E8%A8%AD
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E6%A8%AA%E6%B5%9C%E6%B2%96%E5%A0%A4
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%82%B7%E3%83%AD%E3%82%AE%E3%82%B9
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%82%A2%E3%82%B8
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%82%BF%E3%83%81%E3%82%A6%E3%82%AA
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%83%8F%E3%82%BC
青物(サバ・イナダ・サゴシ)
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E9%9D%92%E7%89%A9
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%83%9E%E3%82%B4%E3%83%81
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E6%8A%95%E3%81%92%E9%87%A3%E3%82%8A
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%82%B5%E3%83%93%E3%82%AD
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%83%81%E3%83%A7%E3%82%A4%E6%8A%95%E3%81%92
ルアー(ジグ・弓角・エギ)
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E3%83%AB%E3%82%A2%E3%83%BC
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/archive/category/%E6%B3%B3%E3%81%8C%E3%81%9B
山本釣船店(横浜沖堤防)
【 うみ 遊 かわ 】 内田釣具店
https://www.mc-bukkomifishing-blog.com/top
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSckT82gO22nssqxCjXyHvi9ATPkG6r_hhea6TCoko65yMZAJw/viewform?embedded=true


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大切な面接時にそういったことは好ましくないので、WEB面接に支障が出ることのないよう充分なインターネット回線速度が確保できる場所を探し、その場所を面接場所として使用するようにしましょう。
オンライン通話システムを利用できるパソコンやスマートデバイスのほかに、カメラとマイクが必要になります。
各種デバイスに内蔵されているカメラとマイクでもWEB面接ができないことはありませんが、面接相手の表情がはっきりと見えて声も聞き取りやすいといった円滑なWEB面接を実現させるためには、より高性能なカメラやマイクがあるに越したことはないでしょう。
ひとつ持っていると便利なのがヘッドセット。
相手の声を聞くためのヘッドフォンと自分の声を相手に届けるためのマイクがひとつになったアイテムで、ご存じの方も多いのではないでしょうか。
ヘッドセットは家電量販店などで手軽に購入できるので、別途準備しておくことをおすすめします。
【WEB面接でよく使われる面接ツール】
Googleハングアウト
Interview maker
①アプリをインストールする
②企業との打ち合わせスケジュール調整
③面接日当日:アプリの動作確認
④面接時間の10分前から待機
⑤企業からの着信を受け、面接スタート
WEB面接は、準備物だけでなく面接の流れも通常の面接とは異なるため、どのような流れで進行していくのかという手順を把握しておくことがポイントです。ここではWEB面接の実際の流れをご案内します。
①アプリをインストールする
まずは企業から指定されたアプリ(Skypeなど)をパソコンやスマートフォン・タブレットのどれかひとつにインストールし、アカウント作成を済ませておきます。面接までにアカウントのIDを採用担当者に知らせておきましょう。
②企業との打ち合わせスケジュール調整
通常の面接と同様、事前に転職サイトのフォームやメールなどで先方担当者とスケジュール調整や打ち合わせをおこない、実際に〇月〇日の〇時からWEB面接を開始するということを決定します。
③面接日当日:アプリの動作確認
アプリの動作確認とカメラやマイクが正常に動作しているかのテストを事前に済ませておきます。万が一トラブルが起きたときのために、対処方法なども念のため確認しておくといいでしょう。
④面接時間の10分前から待機
準備が整っていても、面接直前にはどうしても慌ててしまいがちです。遅くてもWEB面接が始まる10分前にはパソコンを起動しておき、不具合がないか、通信状況に問題がないかなどを確認しておきましょう。
⑤企業からの着信を受け、面接スタート
開始時間に企業から着信がきたらそのまま受け、WEB面接のスタートです。
3)WEB面接で意識したいポイント・注意点
WEB面接は直接会うことなくカメラ越しにおこなわれる上に決められた短い時間の中で合否が決まるぶん、通常の面接ではたいしたことのない小さなミスが致命的な失敗につながることも。
そのため、WEB面接は通常の面接以上に入念な準備が必要です。
WEB面接に挑む際の重要なポイントや注意点を知ったうえで行動すれば、自分が納得のいく面接結果を出しやすくなるでしょう。
ここではWEB面接で意識したいポイント・注意点を分かりやすく説明しています。ぜひ参考にしてみてください。
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面接日前までに気を付けるポイント
社会人としてふさわしいアカウント名・プロフィールにしておく
画面越しに映る「背景」に気を付ける
友人・知人と一度「模擬WEB面接」を行ってみる
社会人としてふさわしいアカウント名・プロフィールにしておく
WEB面接をおこなう際には面接前にアカウント名を採用担当者に知らせますが、このときアカウント名やプロフィール画像などには注意が必要です。
アカウント名は自分の好きな文字を自由に設定できるため、どんな内容でも構わないだろうと安易に考える人もいるかもしれません。
しかし、そのアカウントは大切なWEB面接に使用するアカウントです。仮に社会人としてふさわしくないような内容にしていた場合、相手からの印象が悪くなってしまうことも否定できません。
プライベートでもそのアカウントを併用している人はニックネームや下の名前だけで設定していることも多いですが、これは採用面接にはふさわしくありません。
WEB面接の時期だけでも面接用のプロフィールに変更しておくか、新たにアカウントを作り直しましょう。
では具体的にどんな内容にすればいいのでしょうか。
転職活動では実直さが求められますので、アカウント名は本名、プロフィール画像は初期設定のままか転職活動用の証明写真に設定しておくのがベストでしょう。
画面越しに映る「背景」に気を付ける
WEB面接中には、自分自身が表示される画面に背景も映るため背景にも気を配りましょう。
特に気をつけたいのが自宅の場合。部屋に物が散乱していたり、クローゼットの扉が開きっぱなしで中身が丸見えだったりすると採用担当者の印象も悪くなるでしょう。
面接先企業の競合の製品が画面に映っていることも絶対に避けたいですね。自分自身の身だしなみはもちろんですが、気を抜きがちな背景にも気をつけることが必要です。
WEB面接を受けるときには、背景に壁や単色のカーテンだけが映っている状態が理想です。
面接する場所の背景に不要なものが表示されていないかチェックしておきましょう。
部屋を整理整頓したのに背景がゴチャゴチャしている…という場合には、カメラに映る範囲に壁紙やクロスを貼るのもひとつの手。壁紙やクロスはホームセンターなどで簡単に手に入ります。
友人・知人と一度「模擬WEB面接」を行ってみる
WEB面接の本番前に、友人や知人と「模擬WEB面接」をして場数を踏んでおくこともおすすめです。
完璧に準備したと思っていてもいざWEB面接の本番となると緊張してうまく話せなかったり、表情がこわばったりしてしまうもの。
やり直しのきかない大事な面接で失敗しないためにも、気を許せる友人や知人に頼んで事前にWEB面接の練習をしておくといいでしょう。
ポイントは、練習してそのまま終わりではなく実際に練習を終えた後に「この受け答えがよかったよ」「悪くはなかったけど、もっとこうしたほうがいいかも」と感想を言ってもらうこと。
友人ならではの飾らない正直なアドバイスが受けられるため、自分では気づかなかった新たな発見や改善点が見つかるはずです。親しい関係性のため、他人では言いづらいことも指摘してもらえます。
面接日当日に気を付けること
服装は「スーツ着用」が無難
カメラとの距離や角度に注意
周囲の音が入らない環境で行う
服装は「スーツ着用」が無難
WEB面接は直接会わずに自宅でできるので服装に関しても適当でいいだろうと思うかもしれません。
しかし、そういった気のゆるみが合否を左右します。そのため、私服着用の指定がある場合を除いてWEB面接の服装はスーツ着用が無難。通常の面接に向かうのと同じようにきちんと身だしなみを整えましょう。
「どうせ見えないだろうと私服やパジャマなどで面接に臨み、少し動いたときにボトムスが部屋着の短パンのままだったのをしっかり見られてしまった」ということもあります。
気を引き締めるためにも、男女ともに通常の面接同様スーツを着用しましょう。
カメラとの距離や角度に注意
カメラの映り方が良くないせいで印象がマイナスにならないよう、WEB面接中はカメラの距離や角度に注意しましょう。
カメラの角度を下げすぎず、自分の視線とカメラの位置が直線になるようにパソコンやスマートフォンを気持ち高めの位置に置きます。
面接相手にしっかりと自分の顔が見えるよう、視線とカメラの位置がまっすぐになるようにして上半身全体が映る距離を保つことが大事。
カメラが下向きだと顔うつりが暗くなりやすいですし、反対にカメラが上向きだと相手を見下ろしているような上から目線のアングルになってしまいます。
また、WEB面接の際はモニター上の相手の目ではなくカメラのレンズを見て話すようにします。
なぜなら、画面上の相手とカメラの位置は少し位置がずれているため相手には視線が合っていないように見えてしまうから。
誰かにカメラで撮られる時もカメラ自体ではなくレンズを見ますよね。WEB面接中は常に自分が相手からどのように見えているかということを意識しましょう。
周囲の音が入らない環境で行う
場所に縛られないことが利点のWEB面接ですが、できるだけ周囲の音が入らない環境でおこなうことが大切だといえます。
カフェなどのザワザワした場所では雑音も入りやすく相手も声が聞き取りづらくなってしまい、WEB面接という視点で考えると不向きです。さらにマイクの感度は想像以上に良いため、小さな音でも拾ってしまうもの。できるだけ雑音が入りにくい静かな場所でおこないましょう。
自宅で行う場合は、WEB面接中に突然誰かが入らないように家族に共有しておく必要があります。いきなり家族やペットなどが入ってきたら困りますよね。部屋のドアに貼り紙などをしても良いかもしれません。
WEB面接を自宅でおこなうことが難しいという方は、通信環境が整っているコワーキングスペースやネットカフェを有効活用することも検討してみては。
面接中に意識するポイント
面接中はスマホやPCには触れない
対面面接と同じで、最初と最後には必ず挨拶をする
もし途中で通信が切れてしまっても、冷静に対処する
面接中はスマホやPCに触れない
WEB面接中はスマホやパソコンに触れないと思っておきましょう。もちろん、面接担当者の合意の上で触っていい状況であれば問題ありませんが、相手に悟られたくない場合は触らないに越したことはありません。
カンペやスマホなどをチラチラ見ているとすぐにバレます。
見えない位置にカンペを置いておくのはアリと思うかもしれませんが、基本的には「視線を反らしたら疑われやすい」と思って行動すべき。相手に不信感をあたえたくなければ面接中は質疑応答にしっかりと集中しましょう。
WEB面接中にネット閲覧やSNSを見ながら…などは言語道断です。自身の視線やクリック音、タイピング音ですべて面接官にバレています。
面接相手もプロですから、口には出さないものの大体のことは察知しているはずです。
少しでも面接の勝率を上げたいのであれば他のアプリやソフトはすべて完全に閉じておき、スマホやパソコンの通知なども邪魔にならないようオフにしておきましょう。
対面面接と同じで、最初と最後には必ず挨拶をする
いくらインターネット上だといっても、WEB面接は正式な面接。最初と最後には必ずきちんと挨拶をしましょう。
対面面接と同じく面接開始時には「よろしくお願いいたします」、終了時には「ありがとうございました」と挨拶することを忘れないようにしてください。
自宅にいるという気楽さから、挨拶はしてもお辞儀を忘れてしまう方もいます。
挨拶とお辞儀はすべての基本、頭も必ず下げましょう。とくに感情の機微が分かりづらいWEB面接ですから、リアクションは少しオーバーくらいがポイントです。
しっかりとカメラに撮られていて、さらに面接の内容がデータとして保存され、あとから見返される可能性があるということを肝に銘じておきましょう。
基本的にWEB面接は、ただ面接会場が自宅であるだけでそれ以外はすべて通常の面接と同じです。
もし途中で通信が切れてしまっても、冷静に対処する
もしWEB面接中に不具合が起きて通信が切れてしまっても、動揺せず落ち着いて対処しましょう。
まずは電話やメールで面接担当者に「不具合が起きてしまった事実」を丁寧に伝えます。そのあと、アプリの再ログインやパソコンの再起動などを試してみましょう。
それでも接続できなければ、再び面接担当者に連絡して判断を仰ぎます。
そうしたときに相手とどうトラブルに向き合うかで面接担当者からの印象は変わってきます。
対処の仕方次第では入社後のトラブル時の対応力が低いと評価され、面接結果に影響する可能性も。決して慌てず冷静に行動することが大切です。
できる限り機器の不具合やトラブルを防ぐためには面接の前にカメラやマイク、デバイスをテストしておく必要があります。
ぶっつけ本番でいきなり接続すると混乱してしまうので、何度か練習してみることをおすすめします。できれば友人や知人に手伝ってもらい、動作テストを行うのが最良です。
まとめ)準備を制する者がWEB面接を制す!
このように、WEB面接は通常の面接と違い、WEB面接ならではのポイントや注意点がたくさんあることが分かりました。
面接の流れも通常とは異なるため、準備する道具以外にもどのような手順で進められるのかをあらかじめシミュレーションしておくことが大切です。
一度きりのWEB面接、後悔のないようにトライし面接の合格率を上げるためにも、ぶっつけ本番ではなく予備知識をもって本番に臨むのがベストです。
WEB面接をすることが決まった時点からしっかりと事前準備を始めましょう。
準備が整えばあとはリラックスしてありのままの自分でWEB面接に挑むだけ。心から応援しています。
参考:面接のフェーズ別「質問例&回答例」紹介記事
①序盤編(自己紹介・自己PR)
企業面接での自己PR・自己紹介をする際のポイント・注意点、およびよくある質問と回答例を紹介しています。
②中盤編(志望理由・転職理由)
企業面接で必ず訊かれる「志望理由」・「転職理由」に関わる応答でのポイント・注意点、およびよくある質問と回答例を紹介します。
③適性・職務要件確認編
企業面接で、面接官が転職者の適性、知識・スキルの確認時に訊かれる「適性・職務要件」の確認でのポイント・注意点、およびよくある質問と回答例を紹介します。
④最終面接・役員面接・条件確認編
企業の最終面接、役員面接、条件確認時におけるポイント・注意点、およびよくある質問と回答例を紹介します。
⑤「女性ならではの質問」編
企業面接において、女性転職者が受けやすい質問・確認について、ポイントと注意点、およびおすすめの受け答え方法を紹介しています。
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2015/3期以降黒字が続いており、過去リストラの嵐だったルネサスもようやく黒字が定着しています。半導体の世界なので、業界環境がスグに変化してしまうリスクはありますが、以前の売上ボリュームはあっても殆ど儲かっていないルネサス、という姿からの脱却は進んでいると考えられます。
2012年以降のルネサスの株価の推移を週足で見ると下記となります。
「画像出典:マネックス証券/日本株取引ツール トレードステーション 」
※関連記事:マネックス証券のトレードステーション発表会に行ってきました
2013年は300円付近をウロウロしていたルネサスの株価は、2017年5月22日の終値948円。4年で約3倍になっています。あの時買っておけば・・・、と誰しも後から振り返れば思うものですが、それが出来きたら皆が皆大金持ちになってますね。
2016年は600円付近の株価で停滞していましたが、トランプ相場の波に乗って2017年には1,000円オーバーに。今回の売出の発表があって株価は下落しましたが、それでも株価は900円台を維持しており、トランプ相場の前と比べてもまだ十分にお釣りがくる状態です。
ただしよく株価を見てみると、2014年から2015年にかけて株価は1,000円台に乗ってます。その後500円近くまで下落しているので、前回の高値の感覚が残っている産業革新機構とすれば、1,000円を超えたら売りのタイミング、と考えたのではないかとチャートからは推測できます。
ルネサスの株式売出の概要
業績も申し分なくて、株価の状態も悪くないとくれば、充分投資検討には値します。そんな訳で今回のルネサス株の売出の概要は下記。
株価 未定(ただし直近株価付近で決まる見込み)
売出株数 403,148,000株(国内128,566,500株+海外274,581,500株)
売出人 産業革新機構、NEC(信託口分含む)、日立製作所、三菱電機
株価は未定で6/12-6/14の間に決定されますが、基本的には直近の株価近辺で決定される見込みです。直近株価(950円)で計算すると約3,800億円の大型案件となります。(直近株価から数%のディスカウントがなされるのではないかと)
大型案件と言うこともあり売出株は国内より海外が多めとなっています。
あと今回、ルネサスの設立母体とも言うべきNEC、日立、三菱電機も産業革新機構と揃って株式を売出。ただ全株売却ではなく、一部売却に留まります。元々3社の半導体部門を合併させて誕生のルネサス、既に機構が親会社的存在となっていますが、今回の売出で設立母体3社から更に独立が進むこととなります。
株価はトランプ相場で再認識しましたが、夢と希望で上昇します。ではルネサスの今後に夢や希望があるかと言えば、自動運転が話題になっている昨今、ルネサスはまさに自動運転に欠かせない自動車向けの半導体を手がけているので、今後の成長の余地は十分ある、と言えます。
昨年から自動運転が株式市場の主要テーマとなっていますが、ルネサスは自動運転銘柄に位置付けることができる銘柄。再生の過程で、自動車向けの半導体にルネサスは注力しており、もはや自動車業界とは切っても切れない関係。株主にトヨタ・デンソーも存在していることから、その関係は盤石とも考えられます。
ルネサスの手がける半導体は、手間バッカリかかって利益が出ないマイコンなのですが、そうは言っても自動運転分野は世界の自動車メーカーが投資を競っている分野であり、自動車業界の投資競争の中でその恩恵を被る可能性は充分あると考えられます。
エクイティーストーリーとしては自動運転分野で今後成長が期待できる、というだけでも綺麗な絵が描けます。ま、実際にそうなるかどうかは別問題ですが、株価は夢と希望で上がることが多い、というのも事実ですので。
ルネサスの懸念点、今後も続く株式売却
今回の売出だけでは産業革新機構の株式売却は終わりません。今回機構は保有の約25%の株式を売却しますが、その後でもルネサス株の約50%を握る大株主としての立場は変わりありません。
第2次売却、第3次売却とやっていくのか、どこかの事業会社に売却するのかは分かりませんが、いずれのタイミングで再度株式の売却が行われるのは間違いありません。
ファンド目線で見れば、若干下がったとは言え日経平均20,000円目前の状況下で株式の売出を行うというのは悪い話ではありません。ただ逆に投資家の立場からすると、既に日経平均が上がっている状況下で今後追加の売出の可能性もある銘柄をこのタイミングで購入する必要があるのか?、との疑問も当然生じます。
株価に対する影響は分かりませんが、いずれにしても産業革新機構保有のルネサス株の売却はどんな形であれ今後も続く、と言う点は認識しておく必要があります。
産業革新機構の利益は・・・
産業革新機構の資金は殆ど税金から出ています。今回の売出で機構はどの程度の利益を上げられるか計算してみました。仮にディスカウントもあり株価900円で売出を行うケースで考えてみました。
(売出株価900円-取得価格120円)×売出株数317,688,800株=2477億円
ひゃー今回の売出で産業革新機構は約2500億円のキャピタルゲインをえることになります。大したもんです。まぁ株価900円が難しくても、2000億円近いキャピタルゲインが生じることになるので、ヨクヤッタ!、と言うことになります。
折角生じたこのゲインを、ジャパンディスプレイの再建に突っ込むようなことだけはやめて頂きたい所ではありますが。ファンドビジネスの醍醐味ですね、ここまで利益がデカイと。
赤字続きの産業革新機構、コレで面目躍如と言えます。
関連記事:半導体ベンチャーのジェニュージョンが破産、産業革新機構が約20億円の損
最後は産業革新機構もやるじゃん、という締めとなりましたが、気を付けないといけないのは、個人投資家が産業革新機構の利益を出すためのお付き合いをわざわざする必要はないと言うこと。ルネサスの売出は、国内の個人投資家にもその売出株が回ってくるわけですが、アカン、と思えば別にお付き合いする必要はありません。
ジャパンディスプレイのIPOの時にやりすぎ感があったのですが、どう考えても株価高すぎだろ、という株価でIPOして、その後の低迷。ルネサスの今後がどうなるか分かりませんが、追加の株式売却もあるので焦って手出しする必要はないかと。
個人的には今回の売出後に産業革新機構がどのように残りの株を売却するのかが、非常に興味深い部分です。今後のルネサスの動向もフォローしていこうと思います。
ルネサス エレクトロニクス他の関連記事
・産業革新機構のルネサス株の売却が容易に進まない簡単な理由
・日本電産がルネサスの買収を検討していた!
・半導体ベンチャーのジェニュージョンが破産、産業革新機構が約20億円の損
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10年以上のVC勤務を経て独立。現在は個人投資家しながらライターとして活動しています。ライティングのご相談はお気軽にどうぞ。
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VC勤務の経験から、IPO関連やベンチャー企業や中堅企業の企業分析は得意です。またチャートのテクニカル分析も得意としています。
「株価プレス」では日々の金融市場で管理人が、面白そう、と思ったことを徒然なるままに書いています。
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滝沢直己(ファッションデザイナー)
森田恭通(デザイナー)
蜷川実花(フォトグラファー)
村上隆(アーティスト)
手嶋龍一(外交ジャーナリスト)
村治佳織(ギタリスト)
タイラー・ブリュレ(エディター)
岸田周三(フレンチシェフ)
特に面白いと感じたのは、活躍する世界はそれぞれ別なのに、可士和さんが著書で言われていることと共通する点が多かったことだ。これは可士和さん自身が書かれている。あれ、この話この前の対談でも出てきたな、ということがあり、バラバラではなくひとつのまとまったストーリーとしても読めるところがすごい。
また、全体を通して漢字とひらがなの選択が非常に素晴らしく*1、気持ちよく読めたのはそれも大きかった。
お互いにリスペクトしている対談は化学反応のようにどんどん深まっているのに、ごく一部可士和さんを単なるインタビュアーのように扱っている人がいて、それが少し残念。
興味のある人だけ読むのでも充分楽しめる。お近くの図書館にあればぜひ!お勧めです。
私のアクション:「当たり前のこと」に疑問を持つ。自分流に変えてみる
読書日記:『SAMURAI 佐藤可士和のつくり方』
読書日記:『佐藤可士和のクリエイティブシンキング』
読書日記:『プロフェッショナルたちの脳活用法 』
以下は私のメモなので、興味のある方はどうぞ。
山本宇一さん(空間プロデューサー)(P46)
…自分がこの街に欲しいと思うものは、きっと皆も次に欲しくなるだろうと思ったんです。
(可士和)その感覚って大事ですよね。自分だったらこういうのが欲しいな、こんなのがあったらいいのにって、ふだん、普通に思うことが、実はみんなも求めているものだったりすると思うんです。
アイデアを考える時も、世の中にないものを作ろうという思考回路では成功はむずかしい。世の中にないものを懸命に探し、つくろうとしがちなんだけど、これは危険な発想です。なぜそれが世の中にないのか、そこを冷静に見極めると、“必要性がないから”とか“みんなが求めていないから”とか、まっとうな結論に達することが多い。
岡田斗司夫さん(評論家)(P60)
大好物でも「爆発的においしい」のは最初の3口くらいまで……。4口目、5口目あたりからは「確かにおいしい」に変わります。おいしいけど最初ほどの感動はなくなってくる。
おいしいとあまり感じなくなったら、その瞬間が飲み食いをやめるタイミングです。でも、食べ始めたら途中でやめるのってむずかしい。だから食べる前に「どこでやめるか」、限度を決めておくことが大事。僕はポテトチップスでも、極上の5枚だけ選んで、残りは水をかけて捨てました。あればつい食べちゃうから。
レコーディング・ダイエットは、言わば「思考法の転換」でもあるんです。当たり前のような習慣や仕組み、制度などに疑問を持ってみる。おかしいと思ったら自分流に変えればいいのです。それができるようになると、もったいないからといって残すこともなくなり、ダイエットも辛くなくなります。
実は僕、ダイエット後、『佐藤可士和の超整理術』を読んで、部屋の片づけを始めたんです。1ヶ月前まではこの事務所もものがあふれていて、ものの中で暮らしている感じでした。でも、余分な脂肪をとって体をスッキリさせることと、余分なものを捨てて部屋をスッキリさせることって、同じじゃないかと思って……。どちらも「状態の変化」ですよね。
日常的にものを整理することで、その度胸が養われる。可士和さんの整理術は、「度胸を身につけろ」と言っているのと同じですよ。この「度胸」って、仕事の成功に必要な能力のひとつではないでしょうか。
古田敦也さん(野球解説者)(P78)
(野村)監督は「変化が進化」という言葉もよく言っていました。誰もが進化したいと思っているけど、そのわりに変化を嫌う選手が多い、と。変化しない限り進化はない。自分のプレーに自信があっても、そこに固執して同じことをずっと続けていたのではダメ。新しいことを取り入れて変わる勇気を持たないと成長はしないと、よくおっしゃっていました。
(可士和)試合で結果を出すには、何が一番大切だと思いますか?
結論から言うと、プロセスを大事にする以外、方法はないと思います。シーズン中は毎日が勝負でしょ。……勝つためには、打席に立つまでにどれだけのことをやってきたか、そのプロセスにかかってくる。キャンプ中でも、コンディションを最善の状態に整えてシーズンを迎えると、やっぱりよい結果が出るんです。
スランプをいかに抜け出すかは、焦らず、打てる球だけを打つことに尽きます。「ここは我慢、我慢」と自分に言い聞かせ、打ちたい気持ちを抑える。相手のキャッチャーも、「こいつ、打ちたがっているな」と踏んだら、ボール球を振らせようとしますからね。その術中にはまったら負け。落ち着いて、確実に打てる球をまつ。ダメな時ほど我慢が必要なんです。
真矢みきさん(女優)(P87)
…無駄を削ぎ落とすことかな。ダンスでも演技でも本当にうまい人は無駄な動きがない。
「真矢みき」という名前は、私が怠けたら怠けただけ価値の低い名前になる。「真矢みき」を生かすも殺すも自分次第。だから自分に恥じないよう今を生きて、いつまでも純度の高い「真矢みき」でいたいですね。
片山正通(インテリアデザイナー)(P88)
(可士和)…売れるものと売れないものとの境があるとしたら、それは何だと思いますか?
「本物」かどうかでしょう。他のものを真似しているような“っぽいもの”というのは、こうした不況時には淘汰されていくと思いますよ。
千住博(日本画家)(P107)
※21世紀に生きる芸術家の役目とは
いかにエゴを捨てるか、そこに真理があると思うんです。これこそが普遍性への鍵穴です。世の中が何を必要として、人々が何を求めているのか、自分もそのひとりとしてそれを自覚し、見失ってはいけない大切なことをメッセージとして伝える。
假屋崎省吾(華道家)(P127)
大事なのは現在と未来。過去は変えられませんからね。
臭い肥料がやがて素晴らしい花を咲かせるのに必要なのと同じで、苦労やつらさは人生の肥やし!
石田衣良(作家)(P130)
(可士和)石田さんはどうしたらサバイバル戦に勝ち残れると思いますか?
それと、余裕がある人ね。いつも8割か9割の力で勝てるような余裕がないと、長期戦で走り続けて、しかも結果を出し続けるのはむずかしいですよ。
(可士和)持続していく忍耐力も、生き残る条件のような気がします。学生時代にニューヨークのソーホーに行った時、当時50代の画家に「アーティストになる条件は何ですか?」と聞いたんです。即答で「コンティニュー」って言葉が返ってきた。
辻口博啓(パティシェ)(P136)
スイーツづくりはスピードが命。感性に従って勢いよくつくったお菓子は、迷いがないぶん、余分なものが削ぎ落とされているんです。悩んで作ったものは味にも迷いが出て、どうしても偏りが出てしまう。
僕、迷ったり悩んだりはなるべく避けたいと思っているんです。そんなことに時間を費やすのがもったいない。自分で自分を苦しめているだけで、そこからは何も生まれない。そんな時間があれば、新しい味の追求にチャレンジしたいですよ。
最終的には味で勝負です。食べたらすぐわかるじゃないですか。その質を維持するのは、結局は自分との戦いなんですよ。偉そうに聞こえるかもしれないですけど、常に襟を正して、挑戦と進化をし続ける姿勢がないと、いつかは飽きられてしまいますよね。
茂木健一郎(脳科学者)(P143)
少しでも長く目立ち続けていくには、どうしたらいいんですかね。
(可士和)うーん、それには「強度」が大事かな。斬新で強烈なインパクトというより、デザインそのものに強さがあるもの。奇をてらっておらず、シンプルなのに、どこか人の心をとらえて離さない「強度」をもつデザイン。そういう強さがないと成り立たない。
間口の広さって、深い問題ですね。わかりやすいと、間口は確実に広がる。イエス・キリストなんて「愛が大事」だとか「右の頬を打たれたら左の頬を出せ」だとか、あんなにわかりやすい言葉で宗教を語ったからこそ、多くの人に広まった。間口は広いが、レベルは落ちていない。そういうものが広まるんです。
滝沢直己(ファッションデザイナー)(P157)
(日本は)トレンドをガーッと取り入れたかと思うとパッと捨てて、で、次にいこうぜっていう、そこが日本人のカッコいいところなんですよ。
(可士和)それって飽きっぽい日本人の欠点だと思っていましたけれど。
新しいものを受け入れるために古いものを捨てる。それが潔くできる民族って世界でも稀少ですよ。日本人の柔軟性をもっと誇りに思わないと……。
蜷川実花(フォトグラファー)(P163)
私が仕事で重点を置いているのが、頼んでくれた人が満足してくれるかどうかということなんです。次に、読者とか受け手の人が好きな写真に仕上げられるかどうか。そしてそれプラス、現場が楽しいっていうのが理想なんです。
*1:個人的ツボにはまっていたとも言えますが
yasuko659 2012-01-09 00:00
« 予定は前倒しが鉄則 あなたの億万長者のイメージ、間違ってま… »
id:yasuko659 はてなブログPro
読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる
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美容=健康 (159)
読書日記 (1666)
2022年8月に読んだ本 ※全冊UP完了
『「ADHD」の整理収納アドバイザーが自分の体験をふまえて教える! 「片づけられない……」をあきらめない!』メモ


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パンデミック前をはるかに超える売上と利益
投資家なら「前年の業績が低迷したから、成長率が大きくなっているだけでは?」という疑問もあると思うので、成長率だけなく金額も確認してみます。
近年の業績のグラフを見るとわかるのですが、売上も営業利益もパンデミック前を大きく上回る結果を残しています。
むしろ、「新型コロナウイルスのパンデミックを乗り越えて、グーグルは強くなっているのでは」とすら感じます。
もしもパンデミックが起こらなかった場合の今期の業績を、2年前の4-6月期の売上(400億ドル)を当時の平均的なアルファベットの成長率(20%/年)で2年間成長したと仮定して計算すると560億ドルになりますが、これは今期の実際の売上(619億ドル)よりもずっと小さいです。
パンデミックを乗り越えた今のほうがアルファベットの売上が大きくなっています。
好調の要因を探ってみると
2021年4-6月期の好調の要因を製品・サービス毎に見きたいと思います
アルファベットの売上構成は以下のようになっています。
アルファベットの売上構成
Google検索:検索結果画面に表示される広告の収入
YouTube広告:YouTubeの動画に表示される広告の収入
Google Network:Google以外の企業や個人が運営するサイトに広告を掲載して仲介手数料を取るビジネスの収入(Adsenseなど)
クラウド:クラウドコンピューティングの利用収入
Googleその他:YouTube定額制サービス、スマホ端末(Pixel)の売上
Google以外の小会社:自動運転のwaymo社などグーグル以外の小会社の売上
以下が今期のアルファベットの売上ですが、広告収入を得ている「Google検索」「YouTube広告」「Google Network」が大きな成長を見せています。
広告収入のこの3つは4四半期連続で成長率が加速しています。
売上構成(10億ドル)
Google Network(アドセンス等)
その他(定額制Youtubeやスマホなど)
以下は、製品・サービス別の近年の売上成長率(前年比)をグラフにしたものですが、YouTube広告の売上の伸びを示す赤いグラフが天高く駆け上っているのが印象的です。
この記事では、グーグルの親会社のアルファベットの2021年4-6月期決算を見ていきましたが、予想を大幅に超える売上も利益も大きく成長させたようです。
特に、印象的だったのはパンデミックがなかったときに比べて売上も利益も成長のペースが加速している点で、パンデミックを乗り越えてより強い企業になったと思います。
今後ですが、アルファベットの株に再び投資をしようと思っています。
この投資は今までのように売ったり買ったりするものではなく、今後ほぼ永久的に売らないと決めて景気後退がきても途中で半値になっても保有を続けるつもりです。
今までも「基本的に売らないで保有を続ける」という株はありましたが、ほとんどが生活必需品や医薬品などの手堅い株でした。
基本的には売らない銘柄
マクドナルド(MCD)
ジョンソン&ジョンソン(JNJ)
ウォルト・ディズニー(DIS)
ウォルマート(WMT)
ノボ・ノルディスク(NVO)
しかし、2020年のパンデミックを乗り越えて、インターネットはますます生活に欠かせないものになり、「生活必需」の色を帯びてきたと思います。
グーグルのようなインターネットの大事なサービス(検索と動画)を抑えている企業や、クラウドコンピュータを抑えているアマゾンとマイクロソフトのような企業なら、長い間サービスを提供できる力を持っているように見えるので、IT銘柄でもこれらの企業の株は長期保有で売らない対象にしても良いと考え始めています。
長期投資目線で購入予定なので今から買っても長年放置でも良いのですが、少し安くなっているなと思うタイミングがあれば、少しずつ買い増していこうと思っています。
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6. 整備点検を行い、洗車後、納車させて頂きます。
※オークションなどで仕入れてきたお車をバフ掛けをしてボディを綺麗にします。
※ご希望があれば、お車をコーティングします。コーティングをすることで、皮膜が表面を覆いボディが滑らかになるため、汚れが付きにくく、水もかなり弾いてくれるようになります。
◆中古車の買取について
実際にお客様の売りたいお車を拝見させて頂き、無料査定を行っております。
査定後、当社が提示する価格で納得して頂いたら、お車を買い取らせて頂きます。
また、お乗換えの際には、新車・中古車にかかわらず、お客様のご要望にあったお車をご提供させて頂きます。
近年、需要がある個人宅向けお荷物を専門に行います。狭い路地の住宅街でも、軽車両を使用して効率よく配達・集荷致します。小売店様・大手百貨店様・通販業様のお荷物を決められたルールを守り、高いクオリティの配達を行っております。
企業向けのお荷物を専門に配達・集荷致します。
毎日・毎週、決まった場所、決まった時間にお荷物を配達・集荷致します。隔週や週1,2回の配達でも、定期的に配達致します。お客様の指示があれば、各配達先倉庫の決められた場所まで運ばせて頂きます。
企業の専属車として、業の運送係として活動いたします。企業様のユニフォーム着用・ロゴの貼付等にも対応させて頂きます。
緊急時、臨時的に輸送が必要な際に、積載量内(350kg)であれば、荷物量に関係なく走行距離の料金にて配達させて頂きます。


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猗窩座が透き通る世界・至高の領域に行けなかった理由
みなさんこんばんは。今回の記事は「どうして猗窩座はいつまで経っても、至高の領域に達することができなかったのか」について考察していきたいと思います。
猗窩座の求めた至高の領域。それは無我の境地。つまるところ鬼滅の刃の世界では「透き通る世界」が、猗窩座の言う至高の領域です。これは、鬼滅の刃・153話で明らかになっていることです。
猗窩座は透き通る世界を開眼した炭治郎を見て、こう言っていました。
闘気の無い人間を、この数百年一度も見たことはない。赤子にすら薄い闘気があった。だというのにコイツは、あの一瞬全く闘気が無くなった。
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だが、そんな事は問題ではない。戦いの場合においては予期せぬこと、初めて遭遇する事態全てを、即座に理解し対処しなければならない。俺はそれができる。
はずだった。しかし、この短時間の戦闘でコイツは何かを掴み、俺の速度を上回った。数百年の武術の粋を、正々堂々真正面から打ち砕かれた。
その瞳の中には、憎しみも怒りもなく、殺気も闘気もなかった。恐らくその瞳が捉えていたものは、俺の求めた「至高の領域」。無我の境地に他ならない。
その境地があるという事を、漠然と感じていたが、今尚俺はそこへ辿りつけずにいた。
これが、猗窩座の言った至高の領域に関する発言です。至高の領域・無我の境地・明鏡止水。様々呼び名はあれど、共通して言えるのは「心を無にする」ということ。
「存在を無にする」とも言えるでしょう。確かに猗窩座は、至高の領域状態の炭治郎を、植物と勘違いしている場面がありました。植物のように、何も雑念がない無の状態。
どうしてこの領域に、猗窩座は達することができなかったのか。そもそも鬼になってから何百年も経つというのに、その領域まで行けなかった猗窩座。これには何か理由があるはず。
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猗窩座は煉獄杏寿郎に、こう言っていました。
「その闘気、練り上げられている。至高の領域に近い」
ここで僕はこう思いました。猗窩座は何百年経っても至高の領域に至っていないのに、煉獄さんは20年そこらで至高の領域に近い?
僕が猗窩座ならこう思ってしまいます。
「あれ?俺の限界ってここまで?」
鬼になって何百年と修行しても、結局至高の領域に達していない猗窩座。わずか20年で至高の領域一歩手前の煉獄さん。そして、たった15年で至高の領域に達した炭治郎。
これってもしや、鬼になった方が到達しにくい領域なのでは?そうも思いました。しかし、一人だけ例外がいます。黒死牟です。
黒死牟は、透き通る世界を開眼しています。なので、鬼になったから至高の領域に行けないというのは、少し違うような気がします。ただ、黒死牟がいつ透き通る世界を開眼したのかによって、これは考察が変わってきます。
人間時代に開眼していたのなら、そのまま鬼になっても開眼したままだったかもしれません。また、鬼になってから開眼した可能性も、ゼロではありません。ここの真相は明らかではありませんが、もう一つ考えられる考察があります。
それは、猗窩座の過去が大きく関与しています。
猗窩座の性格といえば、話し好き。公式ファンブックでも猗窩座は話しが好きで、人間が好きなのではないかと言われていました。
そして人間時代の面影を、数多く残していた猗窩座。全身の青い線上の痣は、罪人の刻印と似ている。紅梅色の髪は、恋雪の着物と同じ色。鬼への勧誘は、人手不足の道場への勧誘を思わせる。
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破壊殺・羅針の効力は、自分の目の届かないところで、大切な人を二度も失ったことへの後悔の表れ。術式展開の構えは、師範と同じ素流の構え。
技の名前は花火の種類。これは、恋雪と花火の下で約束を交わしたことが関係している。強さへの執着は、強くなって父に薬を届けたい想い。弱者への嫌悪は、自己嫌悪の表れ。
炭治郎に「卑怯者」と言われて感情を抑えきれなかったのは、正々堂々戦わなかった弱者に、毒を盛られたことへの怒りと同じもの。
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これだけ過去を引きずっている猗窩座。これは「後悔・雑念・喜びなどの感情が、いつも身にまとわれている」とみてもいいでしょう。まずこれが、猗窩座が透き通る世界・至高の領域に達することができない理由の一つ。
至高の領域・無我の境地は、それこそ雑念や感情の起伏がない無の状態。猗窩座のような状態では、まず到達は不可能だったでしょう。そして強さへの執着に関しても、猗窩座の過去が間違った方向へ導いています。
猗窩座自身は強くなるために鍛錬を重ね、日々強くなっているつもりでしたが、どうしても至高の領域の壁を超えることができませんでした。
ただ強さを求めるだけであれば、女性を喰らい、鬼への勧誘などはする必要がありません。女性を喰わない猗窩座は、単純な鬼の能力値で童磨より下。至高の領域に達していた黒死牟には、どうあがいても勝てなかったでしょう。
そもそも鬼同士は群れないように作られていますし、猗窩座の言うように「杏寿郎と永遠に戦い続ける」ということも、無惨によって禁止されるでしょう。なので鬼への勧誘についても、強さへのメリットは特にないでしょう。
猗窩座自身は気づいていないと思いますが、強さを追い求めているようで、本当は過去への執着・雑念・感情にとらわれているだけ。それが猗窩座です。だから至高の領域には行けなかった。
猗窩座の強さを追い求める感情というのは、人間時代の自分が弱者だったという、自分で勝手に貼ったレッテルを振り払うためのもの。自信があるようにも見えますが、それが実は、自己嫌悪からくるものだったのです。
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黒死牟の話に戻ります。黒死牟は寡黙。そして、真に強さを追い求めていた武人です。それは人間時代からそうでした。縁壱になりたい一心で、ひたすら強さを追い求めていた。
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そしてもう一つ。煉獄杏寿郎の言った言葉も、深い意味があると思いました。そのセリフはコチラ。
「強さというものは、肉体に対してのみ使う言葉ではない」
この言葉、猗窩座にとってはとても突き刺さる言葉でしょう。肉体だけの強さを半端に追い求め、狛治の時にようやく取り戻した、心の強さを失くしてしまった猗窩座。
執着や雑念にとらわれ、鬼になって数百年経っても最強にはなれず、女を喰らう童磨にあっさり抜かれる…
こう考えると、猗窩座も悲しい鬼でした。それに、改めて黒死牟の強さというものが半端ないことも気づけました。
というわけで、今回の記事は以上です。もうすぐテレビアニメ鬼滅の刃・無限列車編の第4話です。楽しみに待ちましょう。
鬼滅の刃のゲーム・ヒノカミ血風譚では、猗窩座と累の使用が可能となりました。最近対戦を何回かやったのですが、負けると嫌なのでなかなかやる気が起きません…
それでは今回はこのあたりで。さようなら!
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text:
避難所運営に女性リーダーが必要という点をしっかり受け止めている声や、これから減災に対してどんな備えが必要か、という質疑もありました。
私からは、自らの安全を確保するために日頃から出来ること、家族や友人と話題にすることから始まる減災意識ということをお伝えしたつもりです。
私にとっても、若い世代の意識を知る機会、貴重な学びの場でした。
投稿日: 2021年3月21日カテゴリー 今日の活動レポート
【立憲民主党宮城県連主催のパワハラ・セクハラ研修会に出席】
講師の富樫敦子先生は社労士としての仕事と共に、企業や自治体職員向けのパワハラ・セクハラの研修や相談業務にあたる実務者。
日頃、私たちが身近な活動で何気ない言動が時にパワハラやセクハラなどにつながっていることもある事例をご教示いただき、出席者一同、ドキリ。
言葉かけや注意を与える時にも、場合によっては、ハラスメントになりかねない、と。
職場や家庭、地域でその理解を深め、気持ちよく働くことが何よりの企業の繁栄につながること、という認識を強く持ちました。
繰り返しの研修が必要でもありますね。
投稿日: 2021年3月21日カテゴリー 今日の活動レポート
【2021.3.27‼岩沼に新しく誕生する施設です】
市内亀塚に新たに誕生する、#JOCA東北 の複合施設
建設着工から経過を見てきましたが、本日3月16日、#議員インターン生 との #視察研修 でほぼ完成した施設へお伺いいたしました。
職員の方からレクチャーを受けているところ
保育施設、入浴施設を見学
男性、女性、個室の入浴施設が備わっています
施設内は、温かみある木質系の仕上げ。
高齢者デイサービス、児童デイサービス、保育園、フィットネスジム、天然温泉、飲食カフェと盛り沢山な複合施設です。
3月27日オープンを前に備品設置などもスタッフ皆さんで精力的に進めておられました。
周辺にお住まいの方、近隣の方にとっても待ち焦がれた施設かと思います。
#岩風呂、#檜風呂、既に湯が満ちて利用者を待っている空間
施設内には地場産野菜、特に就労支援農場産の旬の野菜も並ぶようです。
障がいのある無し、乳幼児から高齢の方まで皆さんが集える施設オープンは3/27、カウントダウンですね。


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text:
「まちのトレジャーハンティング@宮崎市」開催に先駆けて「リノベーションまちづくり講演会」が2講演開催! | sheepeacefulrest - 地元暮らし、宮崎を謳歌しているよ
そしてたくさんのゲストも!
・大島  芳彦 氏  (株)ブルースタジオ
・青木  純    氏  (株)メゾン青樹
・石神  夏希 氏  ぺピン結構設計
・中村  真弘 氏  (株)ツクルバ
・清水 義次 氏 (株)アフタヌーンソサエティ
・嶋田 洋平 氏 (株)らいおん建築事務所
この記事の最後にご紹介する「報告会~トークライブ」動画をみてもらうと、ワークショップからの流れも理解できますよ!
そして、もう1つのご紹介は、、、
「まちのトレジャーハンティング@宮崎市」に先駆けて、「リノベーションまちづくり講演会」が2講演開催
本日のブログタイトル的にはこちらが本題(本来の本題は「まちのトレジャーハンティング@宮崎市」ですが、、)。
最初にご紹介した「まちのトレジャーハンティング@宮崎市」に先駆けて、リノベーションまちづくりを座学で学ぶ2つの講演会も開催されます。
・宮崎県ホームページ / まちのトレジャーハンティングに向けたリノベーションまちづくり講演会
演題:「発明の時代へようこそ」
※20世紀の右肩上がりの時代と同じ方法は通用しない。人口減少、高齢化社会へ向かう21世紀は新しい発想(発明)が必要。エリアの価値を高める手法を学ぼう。
日時:平成27年10月7日(水)19時~(100分程度)
会場: 宮崎市民プラザ4階大会議室
講師:西村 浩(㈱ワークヴィジョンズ代表取締役)
出典:宮崎県ホームページ / まちのトレジャーハンティングに向けたリノベーションまちづくり講演会 より
演題:「エリアを凌駕して人を集めるリノベーション」
日時:平成27年10月14日(水)19時~(100分程度)
会場:宮崎市民プラザ4階ギャラリー1
講師:青木 純(㈱メゾン青樹代表取締役)
出典:宮崎県ホームページ / まちのトレジャーハンティングに向けたリノベーションまちづくり講演会 より
氏名、性別、年齢、職業、連絡先、希望の講演会を明記の上、メールかファクスで申込みをすればいいようです。各講演会先着50名程度、10月7日(水)本日開催の「発明の時代へようこそ」はちょっと難しいかもしれませんが、「エリアを凌駕して人を集めるリノベーション」の方はまだ間に合うかと!
こちら2つの講演会も興味がわいてきますね~、普段何気なく住んでいるぼくらの地域にも潜んでいる大きな可能性(まちのお宝)が見つかるかもしれません。
まちのトレジャーハンティング@豊島区 報告会〜トークライブ
「まちのトレジャーハンティング」は昨年(2014年)の11月に東京の豊島区で開催されています。トークライブが動画で公開されてますので気になる方はチェックです。
こちらの動画冒頭を視た感じで、宮崎ではどんな雰囲気の開催になるのか?って思っちゃいますけど、、興味ある方は是非参加してみてくださいね。
ただ、今回ちょっとご紹介が遅かったので、、既に定員埋まってるかもしれません、、、あしからず。
それではまた次回お会いしましょ。
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text:
なお問い合わせ用のメールフォーム上部には、次のような電話窓口の情報も掲載されていました。
〇お問い合せ フリーダイヤル
お急ぎの場合には、フリーダイヤル 0120-7-24028 までご連絡くださいますようお願いします。
出典:お客様相談窓口 | 西松屋
問い合わせ手段として、メール・電話の両方が提示されているというのは、利用者目線で大変ありがたいですね。
続いては本社代表電話の番号なども周知されているのか気になり、西松屋の「会社概要」をチェック。
本社所在地は確認することができたものの、電話番号は共有されていませんでした。
とはいえ「お問い合せ」ページにて、問い合わせ用のフリーダイヤルが案内されているわけですから、特に問題はないでしょう。
一方で全都道府県に1,009店舗を数えるという西松屋各店舗直通の電話番号は、こちらの「店舗のご案内」ページより調べることが可能。
そこから店舗の詳細ページにアクセスしてみると、住所・TEL・営業時間・駐車場情報・求人情報といった基本的なデータが全て網羅されていました。
加えて該当店舗のSALE情報や、近隣店舗の紹介も。
コロナ禍の営業時間変更についても言及されていて、電話番号を調べる以外にも大変参考になる内容だと感じましたので、西松屋の店舗へ足を運ぶ際には、是非事前に目をとおしてみてください。
と同時に、西松屋に関して疑問や困りごとがある場合には、気になる情報が端的にまとめられた「よくある質問」ページもチェックしてみると良いでしょう。
「『スマートエンジェル』の商品について」「商品の取扱い・購入について」「店舗について」「西松屋アプリについて」「その他」という5つの項目に分けたうえで、様々な質問に対する回答が詳しくまとめられており、とても内容が充実しています。
以上、問い合わせ時の参考になれば幸いです^^
併せて、西松屋の特徴についても確認しておきましょう。
夢多き子どもたちの健やかな成長を見守る親の温かい愛情は、世界中同じものとの考えから、子どもをもつ家庭の日々の暮らしをより豊かなものにすることを願う、西松屋チェーン。
著しく様変わりする社会や経済の中で、ハイクオリティかつロープライスな商品を提供する子どもたちのための専門店チェーンとして成長を続けている点が、同店の特徴です。
品質と価格の両方を重視した、プライベートブランド商品もラインナップ。
その一つである「エルフィンドール」は、西松屋の衣料系プライベートブランドで、毎日着るのに“ちょうどいいふく”を、ちょうどいいときに、ちょうどいいお値段で提供しています。
ちなみにエルフィンドールの詳細はこちらのページにまとめられているのですが、半袖Tシャツを383円(税込)で販売するなど、ちょうどいいというより“こんなに安くて良いの!?”と申し訳なくなるほどの価格帯ですね。
そして、もう一方の「スマートエンジェル」は、西松屋の雑貨系プライベートブランド。
同ブランドもまた、安全と機能性をトコトン追求した高品質な製品を、お求めやすい“それいい値”で届けています。
スマートエンジェルの詳細を知りたい方は、こちらのページを参照してみてください。
このようにまとめると、どうしても“低価格”にばかり目がいってしまいますが、西松屋は“高品質”であることも妥協しません。
赤ちゃんや小さなお子さまが使うものだから、品質には妥協できないと考え、安全性を最優先に、安心して使えるもの作りにこだわっています。
一方で、必要な機能だけに絞り込むことにより、安全性や快適性はそのままに、お求めいただきやすい価格を実現。
“低価格かつ高品質”であることが、西松屋の大きな魅力といえるでしょう。
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「苦情クレーム電話番号センター」の管理人リホです。35歳のOLです。
当ブログでは、日常生活でよく利用する飲食店、サービス、公共施設に対する苦情やクレーム受付電話番号、メール窓口を紹介したブログです。
気になる記事がありましたら是非参考にしてみて下さい。
どうぞ宜しくお願いします。
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text:
筆者が今回トライしたのがこちらの手法です。
イベントレポートを執筆するためのパワーが団体内で割けず、ライターにわざわざ取材に来てもらって外注するほどの予算もない…というイベントがあったので、東京でのイベントをオンライン通話でつなぎ、大阪の在宅ワーカーが通話しながら文字起こし・録音して遠隔で記事作成…にトライしてみました。
急ぎではなかったのでイベントの内容を録音しておいて、その録音データを在宅ワーカーに渡す…というやりかたでもいいのですが、話の流れでライターから「今、ワークショップをやってるのであれば●●の写真を撮ってほしい」など現場へ指示があり、現場に出ていたスタッフがその指示に従い撮影できるというメリットがあります。
このやり方で作成した記事を団体サイトで掲載・SNS発信したところ、内容に独自性があったことや、社会の関心が高いタイミングだったこともあり、大手サイトに転載されたり、何度もリツイートされたりして、5万インプレッション以上を獲得することができました。
メリット:内容のコントロールが効く。SEOを意識した原稿に仕上げることができる
デメリット:ライターに「この写真が欲しい」と判断し指示できる編集者的要素が必要なので、やや人を選ぶ
※2を他のイベントで展開する際のポイントと注意点
取材に在宅ライターを使い、遠隔で実施すれば日本全国のイベントレポを低予算で可能そう。(育児中のママライターなど、遠方に取材に行けないが仕事をしたい…と言う人も多いので)この作業量であればクラウドワーカーで、1~2時間のイベントであれば5000円~くらいで募ってもやってくれる人がいるのではないでしょうか。
ただし、いきなり本番だとライターは理解しながら記事のメモを取らないといけないので、必要に応じて秘密保持契約を締結しておき、事前に当日使うスライドを渡しておくと話の理解もしやすく、ライティングがスムーズになると思います。
他の団体と共催にすることで、お互いの活動に興味のある層を相互相客できる。
当日使うスライドのうち、問いにあたるスライドがある場合はそのスライドをそのままSNSのサムネイル画像として表示されるようにするとキャッチ―かつ効率的。
他の団体の使用するスライドをオンラインに掲載する際は、先方チェックだけでなく、出典などのファクトや著作権をきちんと自団体でもチェックする
事前にイベント会場←→在宅ライター間の通信状態を確かめて、問題がないか確認しておく。
質疑応答が発生する場合は、マイクが声を拾わないので回答者が「**というご質問ですね」などと質問者の質問内容をサマリーにして復唱するか、回答者にマイクを回すようにすることが必要(これは遠隔で記事を書くときだけでなく、広い会場の際などにも注意したいポイントです)
写真撮影の許可をできるだけ取っておく。取れない場合は、なるべく参加者のお顔が写らない角度で(講師をメインにするなど) 撮影することを意識していただく。
3.予算は少しあるがパワーがない場合は「テープ起こし」形式もある
2は在宅ワーカーにリアルタイムに遠隔で参加してもらう方法ですが、都合が合わない場合や、写真指示を出せるような人材か不安な場合は、イベントの内容を録音しておき、その内容を在宅ワーカーにテープ起こししてもらうという手もあります。
クラウドワーカーサイトでテープ起こしで検索して、評価が高めでお手頃な方を選び、音源をお送りするということになります。
メリット:詳細に話を再現できる。「話したこと」がベースなので、解釈の違いが発生しづらく、関係者チェックが楽。ワーカーを拘束しないので、価格交渉がしやすい
デメリット:録音にない音声は再現できない。冗長な部分が残ってしまう
予算や状況にあわせて、最適な方法を選びましょう。
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(2) 合理的な生活動線計画
日常生活でストレスをなるべく小さくするには、家事動線を使い勝手よく合理的に計画する事が重要で、特別な装置はなるべく設けないローテクな方法を心がけています。例えば、浴室-洗面脱衣-物干し場-取り入れの流れや、ガレージからキッチンまでの荷物搬入、ゴミ置き場の位置等、打ち合わせを重ねて行きます。個人差により正解はありません。使い勝手を十分打ち合わせながら進めて行かなければならないと考えています。
(3) 収納にメリハリを
「使う収納」と「仕舞う収納」を区別してレイアウトします。使う収納とはクローゼットやシューズボックス、食品庫などほぼ毎日活用するスペース。仕舞う収納とは、扇風機や暖房機具、キャンプ用品など季節ごとに使用する物を収納するためのスペースで、ロフトやインナーガレージの余剰空間を活用します。
新築やリノベーションは生活スタイルや収納について見直す良い機会です。なるべく無駄を省き将来に備えて合理的な方法を考えてみましょう。
敷地と道路に多少高低差がある場合、インナーガレージの上に収納庫を設けル場合があります。屋根裏収納(ロフト)同様天井高さを1.4m以下※にすれば床面積対象とならないため、仕舞う収納として有効利用出来るでしょう。