langs: ja ja ja ja ja ja de en ja ja ja el ja ja ja ja ja ja ja ja ja sv ja ja de en 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 de ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja sv ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja de ja ja ja en ja ja ja en ja ja ja ja ja ja vi ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en nl ja ja ja de en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en nl ja ja ja de en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en nl ja ja ja de en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en nl ja ja ja de ja ja es ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en en 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 en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja en ja ja ja ja en ja en ja en ja en ja en ja en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja 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 ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja en en nl ja ja ja en en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en nl ja ja ja en en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en nl ja ja ja ja ja es ja ja ja ja ja en en en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja

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【25日目】Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond
今回読むのは「Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond」というタイトルの論文です。
BERTは意味的なマッチングに強く、Exact MatchはBM25のような既存の手法の方が強そうだから、組み合わせることで性能改善ができるのでは?と実験が行われていますが、変に組み合わせるよりmono BERT単体の方が強いためmono BERTでもExact Matchが十分取れていることがわかります。
各層でCaptureできているクエリと文書間の関連性(Context)を活用して、スコアリングしようというのが CEDR(Contextualzied Embeddings for Document Ranking) です。
なので、文書からそれに関連しそうなクエリを事前に予測してクエリに追加するdocument expansionを行うことでヒット率をあげようというのがdoc2queryの考えです。
またdoc2queryの計算コストはインデクシングのタイミングに発生するため、実際の検索時には負荷にならないのもポイントです。
DeepCT/HDCT
DeepCTは、BM25などによって推定されたtermのスコアを再度モデルによって再推定を行うものです。
このスコアの推定にはBERTのようなモデルが使用されます。
またこのDeepCTを参考にして、このスコア推定に弱教師を用いるHDCTという手法もあります。
Beyond BERT
ここまではBERTを中心とした話をしてきましたが、近年流行している言語モデルはBERTだけではありません。
例えばRoBERTaやALBERT、ELECTRAなどのモデルも存在します。
これらはBERTを超える性能を持っていると論文で示されており、BERTを単純にこれらのモデルと取り替えるだけでも性能の改善が期待できると思われます。
すでにBERTをELECTRAに変えたPARADE ELECTRAは提案されており、BERTをベースにした通常のPARADEを超える性能を示しています。
またBERTモデルを蒸留したりより小さいモデルを使って省メモリ、高速化をしていく動きもあります。
さらに最近出たT5を使ったsequence-to-sequenceなタスクとして解いていく形もすでに研究され始めています。
今回は「Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond」の中から、特にBERTを使った検索応用にフォーカスして解説しました。
この論文は検索の基礎的な話からデータセットの話などもまとまっているので、検索に興味にある方はぜひ一度読んでみてください。
この記事でNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020は終了となります。
今年は読みたいなと思ってもなかなか手をつけられない積み論文をかなり作ってしまったため、なんとか消化するためにもと始めたのがきっかけでした。
実際は読んだけど微妙だったものも含めると25本以上読んでいたのですが、やはり他のアドベントカレンダーなどと平行しながら進めたのはなかなかきつかったです。
しかし念願だった一人アドベントカレンダーを達成できたのは素直に嬉しかったです。
TL上にいる一人アドカレ勢には元気をもらいながらなんとか頑張っていました。
特にtakuya-aさんとは一緒に走っていた気がします。
これをお読みになった方は、ぜひ来年一人アドベントカレンダーに挑戦してみてください!
ymym3412 2020-12-27 08:04
【24日目】TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogue
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の24日目の記事です。
今日はタスク指向対話向けのBERTモデルです。
[2004.06871] TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogue
Chien-Sheng Wu, Steven Hoi, Richard Socher, Caiming Xiong
9つのタスク指向対話データセットで事前学習し、Fine-Tuneしたタスク指向型対話タスク向けのモデル
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
BERTに特別なコンポーネントの追加なしで性能向上を行なっていること、NSPとは違う事前学習タスクを取り入れていること
3. 技術や手法のキモはどこ?
タスク指向型対話向けのBERT「TOD-BERT」。
事前学習には9種類のタスク指向型対話データセットを使用。
MLMに加えて、マルチターン対話のうちtターン目で区切ってtまでのシステムとユーザーの発話をcontextとしてt+1のresponseを同じバッチ内のresponseの中から選択することで正しいcontext-responseの結びつきを学習するResponse contrastive lossを使った学習を導入した。
4. どうやって有効だと検証した?
評価には4種ほどのデータセットを使い、Downstream taskとして「Intent recognition」「Dialogue state tracking 」「Dialogue act prediction」「Response selection」を用いてモデルを評価した。
タスクによってはRCLが効果を発揮している。またfew-shotの学習成果もBERTを超えていた。
BERTは追加のコンポーネントをごちゃごちゃやるより対象ドメインのデータをたくさん集めて事前学習した方が性能が上がりそう
コードも公開されている。
ymym3412 2020-12-26 19:46
【23日目】SUBJQA: A Dataset for Subjectivity and Review Comprehension
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の23日目の記事です。
今日は主観的な表現にフォーカスしたQAデータセット構築の論文です。
[2004.14283] SubjQA: A Dataset for Subjectivity and Review Comprehension
Johannes Bjerva, Nikita Bhutani, Behzad Golshan, Wang-Chiew Tan, Isabelle Augenstein
様々なドメインのデータセットから抽出して構築した、主観的な表現を使ったQAデータセット「SUBJQA」
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
主観的な表現に着目したデータセットを作成したこと
3. 技術や手法のキモはどこ?
QAタスクでは、主観的な内容の質問や回答が要求されることがあるが、主観表現に着目したデータセットは存在していなかった。
論文ではOpineDBといったOpinion Extractorを使ってopinionを抽出、その後それを行列分解を使ってある程度類似したopinionをまとめあげる。
それに対してクラウドソーシングでそのopinion部分が回答になるような質問を作成、そのQAをさらに人手チェックすることでデータセットを作成した。
4. どうやって有効だと検証した?
SQuaDなどのタスクと一緒にSUBJQAをモデルに解かせ、SQuaDなどを高い精度で解けるモデルが主観表現もうまく扱えるのか調査した。
実験の結果、SQuaDで75%近いF1値を出せるモデルでもSUBJQAでは25%ほどしか出せておらず、主観表現をうまく扱えていないことがわかった
Error Analysisとして"How slow is the internet service?"という質問を回答不能と予測しがちだが、正しい回答は"Don’t expect to always get the 150Mbps”.確かにこれは既存のモデルで当てるのは難しそう
ymym3412 2020-12-25 00:49
【22日目】F1 is Not Enough! Models and Evaluation Towards User-Centered Explainable Question Answering
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の22日目の記事です。
今日はユーザーからの質問に根拠込みで回答するモデルの評価方法に関する論文です。
[2010.06283] F1 is Not Enough! Models and Evaluation Towards User-Centered Explainable Question Answering
Hendrik Schuff, Heike Adel, Ngoc Thang Vu
ユーザーからの質問に根拠込みで回答するExplainable Question Answering(XQA)のモデルの提案と評価方法に関する提案
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
回答から得るユーザーの体験も考慮下評価指標を設計していること
3. 技術や手法のキモはどこ?
従来のXQAモデルでは、予測したfactを根拠説明に使用しなかったり、そもそも根拠説明に関係しないfactを抽出してしまっていたため、これを解決する階層型のモデルを提案。
またXQAモデルの評価ではF1値などを使うことが多いが、これはGTに対するモデルの性能をみているだけで、その回答と根拠がユーザーを満足させるものかという観点がなかった。
そこでモデルが生成した根拠に適切なfactが含まれているかをチェックするFARMと、予測した根拠の中から説明をできているかを測る指標LOCAを提案した。
4. どうやって有効だと検証した?
従来のモデルとを使って、提案指標での比較を行った。
ユーザーの体験を考慮した評価指標設計は非常に面白い
ymym3412 2020-12-24 05:04
SQLで始める自然言語処理
こちらの記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の24日目の記事です。メリークリスマス!
adventar.org
仕事の分析で使うデータはほとんどがBigQueryに保存されているため、基本的な分析作業の多くはBigQueryでSQLを書くことで行なっています。
BigQueryでテキストデータを扱おうと思うとSQLではできない or 取り回しが悪いことも多く、一度Pythonでスクリプトを書いてその結果を再度BigQueryのテーブルに格納し、Joinして分析に使うということをしていました。
しかしこのやり方だとテキストデータを分析したいときは毎回Pythonのコードを書きにいかねばならず、またPythonでのテキスト処理も決して早いとはいえず、せっかくBigQueryでさくさく分析しているのにどうしてもテキスト処理に部分が作業時間のボトルネックになってしまいます。
SQLでテキスト処理を行うことができればいちいちPythonスクリプトを書くという面倒事に手を焼くこともなく、またPythonは書けないがSQLは書けるという人なら誰でもテキスト処理を行うことができるようになります。近年ではBigQueryやAmazon Redshiftなどの高度なデータウェアハウスが整備されていたり、SQLを使った分析技術に関する書籍が多数出版されていることもあり、SQLなら書けるという人も少なからずいるでしょう。
今回はこれらの要望を叶えるために、SQLを使って自然言語処理を行うテクニックを紹介します。
Term Frequency
Inverse Document Frequency
L2正規化済みTF-IDF
TF-IDFとCos類似度を使った類似文書検索
Embeddingを使った類似文検索
BigQuery ML
TensorFlow HubからNNLMを持ち込む
BigQuery MLで文書をEmbedding化
Cos類似度を用いた類似文書検索
BigQuery MLの注意点
今回も例によってLivedoorのブログコーパスを使用していきます。
データは「id」「ur」「write_date」「media」「title」「article」の6つのカラムに分けて格納しています。
まずはテキスト処理の基本、前処理を行なっていきます。
自然言語処理で行われているポピュラーな前処理をSQLで実現していきます。
基本中の基本の処理ですね。
BigQueryでは regexp_replace という関数が用意されており、それを使って正規表現にマッチしたテキストを置換することができます。
with texts as ( select * from unnest(['昨日の 夜 は非常に強い雨で 疲れてしまった', 'なんとこれは 衝撃の真実 だったわけです']) as strings ) select regexp_replace(strings, ' ', '') as clearned from texts
濁音のかなを表現する際、Unicodeには合成済み文字(だ)と基底文字+結合文字(た+゛)の2種類が存在します。
一見すると違いが分からない(実行する環境によってはほぼ同じに見える)ですが、文字列の一致判定をするとUnicodeが異なるため判定をすり抜けてしまい惨劇を招くことがあります。
見た目上は区別がつきづらい
これを回避するには文字列に対してUnicodeの正規化を行えばOKです。
BigQueryでは normalize という関数が用意されています。
with texts as ( select 'カピバラ' as a, 'カピバラ' as b ) select a, b, a = b as raw, a = normalize(b, NFKC) as normalized from texts
日本語の自然言語処理を行う場合にはテキストを形態素と呼ばれる単位に分割するのが一般的です。
これはMecabやSudachiといった形態素解析エンジンを使って行われることがほとんどです。
しかしSQLでこれらのミドルウェアやPythonコードを動かすことができません。
そこで使うのがBigQueryの User Defined Function(UDF)機能です。
User Defined Function機能とはBigQueryが提供している機能のひとつで、これを使えば外部からSQLまたはJavaScriptを読み込んで関数として実行することができます。
つまりJavaScriptに処理を書き込めばSQLの中で何でも実行することができるわけです!
JavaScriptで単語分割を行うライブラリとしてTinySegmenterがあります。
ただしこれはニュース記事をもとに学習しているため、他のドメインのテキストの単語分割では精度が出しづらい可能性があります。
そんなときのために、TinySegmenterを再学習させることができるTinySegmenterMakerというツールがあるので、今回はこれを使ってブログドメイン向けの形態素解析器を作成しました。
// TinySegmenter 0.1 -- Super compact Japanese tokenizer in Javascript // (c) 2008 Taku Kudo   // TinySegmenter is freely distributable under the terms of a new BSD licence. // For details, see http://chasen.org/~taku/software/TinySegmenter/LICENCE.txt (function(global) { global.TinySegmenter = TinySegmenter; var default_model = {BC1:... return result; }; })(this); const tinySegmenter = new TinySegmenter(); function segment(x){ return tinySegmenter.segment(x); }
このJavaScriptをGoogle Cloud Storageに配置し、そのファイルをUDFの記法で読み込めばSQLの中で形態素解析を行うことができるようになります。
create temporary function segment(x string) returns array  language js as """ return segment(x) """ options ( library="gs://ymym-example-project/udf/string/tinysegmenter_retrain.js" ); with segmented as ( select * from unnest(['昨日の夜は非常に強い雨で疲れてしまった', 'なんとこれは衝撃の事実だったわけです']) as strings ) select segment(strings) as tokens from segmented
形態素解析結果がrepetedなカラムで得られる
テキストを扱う上であまり大きな意味を持たないことが多い語をストップワードと呼びます。
日本語の場合、「は」や「の」、「あっち」のような助詞や指示語などが該当することが多いです。
ストップワードについては公開されている日本語ストップワード辞書があるのでそれをテーブルにして単語分割結果の各tokenがその辞書の中に存在するかでチェックをかければOKです。
ストップワードのテーブル
create temporary function segment(x string) returns array  language js as """ return segment(x) """ options ( library="gs://ymym-example-project/udf/string/tinysegmenter_retrain.js" ); # 形態素解析結果 with segmented as ( select id, segment(article) as seg from `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` ), token_base as ( select id, token from segmented, unnest(seg) as token ) select * from token_base where token not in (select words from `ymym-example-project.work.stop_words_ja` ) # ストップワードのテーブル
ストップワードの他にも特定のドメインでは当たり前のように出てくる単語は分析の際に邪魔になってしまうこともあります。
なので分析の際に頻度が高すぎる/低すぎる語を除外することがあります。
これは頻度順TopNの除外と、頻度がM以下の語を除外といった形で実現されます。
# 最低頻度 create temporary function min_freq() AS (3); # 除外するTopN create temporary function top_n() AS (200); token_base as ( select id, token from segmented, unnest(seg) as token ), # 最低頻度に達していないtokenをフィルタリングするテーブル token_filter as( select token from token_base group by token having count(1) <= min_freq() ), # 頻度上位N個の除外する単語 top_n_filter as ( select token from ( select token, row_number() over (order by count(1) desc) as seq from token_base group by token ) where seq <= top_n() ), # tokenのフィルタリング filtered_token as( select kuchikomi_cd, token from token_base where token not in (select token from token_filter) and token not in (select token from top_n_filter) and token not in (select word from `ymym-example-project.work.stop_words_ja` )
ストップワードのフィルターと合わせることで分析に不必要な単語を除外することができました。
TF-IDFは文書中の単語の重要度を計算する手法です。
細かい説明は省きますが、文書での単語の出現比率を表すTerm Frequency、全文書での単語の出現する文書の比率の逆数を表すInverse Document Frequencyをかけあわせることで計算できます。
通常のTF-IDFでは文書の長さでスコアが変化しやすいため、文書の長さで正規化した値を用いることが多いです。
TF-IDFの計算は単純に頻度を数え上げればできるので、ここまででフィルタリングした結果を元にTF-IDFを計算していきます。
Term Frequency
まずはTF値を計算します。
# tf計算 tf_base as( select id, token, count(1) as cnt, from filtered_token group byid, token ), term_in_doc as ( select id, count(1) as len from filtered_token group byid ), tf_table as ( select id, token, (cnt / len) as tf from tf_base inner join term_in_doc using (id) ) select * from tf_table
文書中の単語に対するTF値
Inverse Document Frequency
続いてIDF値の計算です。
# idf計算 df_base as ( select distinct id, token from filtered_token ), doc_len as ( select count(1) as doc_count from ( select distinct id from filtered_token ) ), df_agg as ( select token, count(*) as cnt from df_base group by token ), df_table as ( select token, log(doc_count / cnt) + 1 as idf from df_agg cross join doc_len ) select * from df_table
L2正規化済みTF-IDF
ではここまでで求めたTF値とIDF値を組み合わせてTF-IDF値を計算しつつ、文書の長さの影響を緩和するためにL2正規化を行います。
tfidf_table as ( select id, tf_table.token, tf * idf as tfidf from tf_table cross join df_table where tf_table.token = df_table.token ), # L2正規化 l2_normalized_tfidf as( select id, token, tfidf / sqrt(sum(tfidf * tfidf) over (partition by id)) as l2_tfidf from tfidf_table ) select * from l2_normalized_tfidf
文書の単語毎のTF-IDF値
TF-IDFとCos類似度を使った類似文書検索
ここまでで計算したTF-IDF値を使って文書間の類似度をCos類似度で計算します。
先ほど作成した l2_normalized_tfidf テーブルはその文書に出現する単語のみを保持しているので2文書間のCos類似度を測る時は双方の文書に出現する単語のTF-IDF値の積を取って全て足し合わせればOKです。
またL2正規化をしてあるため、Cos類似度の分母の計算は必要ありません。
# TF-IDFベクトルのCosine類似度を計算 # 片方の文書にしか出現していないtokenは、もう片方のtfidf値が0なので考慮する必要がない # 双方に出現するtokenのtfidf値の積だけ考えればよい cos_similarity as ( select distinct a.id as a_id, b.id as b_id, sum(a.l2_tfidf * b.l2_tfidf) over (partition by a.id, b.id) as cos_sim, from l2_normalized_tfidf as a cross join l2_normalized_tfidf as b where a.token = b.token and a.id   b.id ) select a_id, b_id, cos_sim, a_article.media, b_article.media, a_article.article, b_article.article from ( select a_id, b_id, cos_sim, row_number() over (partition by a_id order by cos_sim desc) as seq from cos_similarity ) # 文書の中身を確認するためjoinする inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as a_article on a_id = a_article.id inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as b_article on b_id = b_article.id # 類似度が高い上位5件を取得 where seq <= 5 order by a_id, seq
Cos類似度による類似文書
結果を見てみると、「dokujo-tsushin」の文書aに対して、上位の類似文書も「dokujo-tsushin」であり、前処理の効果もありうまく特徴量抽出ができているようです。
また処理時間についても、7400件弱のブログの本文のテキストに対し、前処理〜単語分割〜TF-IDF計算〜Cos類似度計算の全てを行っても300秒強程度しかかからず、かなりの速度で一連の作業を終えられているのではないかと思います。
最後にSQLの全体像をまとめておきます。
# tinysegmenterによる単語分割 create temporary function segment(x string) returns array  language js as """ return segment(x) """ options ( library="gs://ymym-exapmle-project/udf/string/tinysegmenter_retrain.js" ); create temporary function min_freq() AS (3); create temporary function top_n() AS (200); # 形態素解析結果 with segmented as ( select id, segment(article) as seg from `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` ), token_base as ( select id, token from segmented, unnest(seg) as token ), # 最低頻度に達していないtokenをフィルタリングするテーブル token_filter as( select token from token_base group by token having count(1)   b.id ) select a_id, b_id, cos_sim, a_article.media, b_article.media, a_article.article, b_article.article from ( select a_id, b_id, cos_sim, row_number() over (partition by a_id order by cos_sim desc) as seq from cos_similarity ) tmp inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as a_article on a_id = a_article.id inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as b_article on b_id = b_article.id where seq <= 5 order by a_id, seq
Embeddingを使った類似文検索
TF-IDFみたいな疎ベクトルって古くない?という方のためにも、近年主流である文章を密なベクトル(Embedding)に変換して類似文書を検索していくやり方も紹介していきます。
先ほどまでのTF-IDFでは、2つの文書間の単語で、単語の表層が一致していないと類似度の計算ができませんでしたが、例えば密ベクトルの中に「ゆったり」と「のんびり」が意味的に近いということをエンコードできれば、単語の表層が一致していなくても意味的に類似している文書を探しやすくなることが期待できます。
しかし、文書のEmbeddingを得るのはTF-IDFのように単語分割した結果を集計するだけではできません。
Embeddingを得るための何らかのモデルに単語分割した単語列を入力する必要があります。
今回はBigQuery MLを使って文書のEmbeddingを取得していきます。
BigQuery ML
BigQuery MLはBigQueryが提供している機能のひとつで、SQLを使ってモデルを学習させたり、学習させたモデルを使った推論などを行うことができます。
学習できるモデルは線形回帰、ロジスティック回帰、k-means、行列分解などメジャーな手法がカバーされています。
また自分でモデルを学習させる他にも、TensorFlowモデルのインポートにも対応しており、今回はそちらを使ってEmbeddingを得るためのモデルを外部からBigQueryに持ち込みます。
TensorFlow HubからNNLMを持ち込む
TensorFlow Hub(TF Hub)というTFの学習済みモデルをホスティングするサービスがあり、今回はそこから日本語のNeural Network Language Model(NNLM)を使って日本語文書のEmbeddingを計算します。
BigQuery MLでTFのモデルを読み込むにはTFのモデルをSavedModel形式で保存している必要があるので、TF Hubからモデルをダウンロードし、そのモデルをSavedModel形式で保存してGCSに持ち込みます。
import tensorflow_hub as hub import tensorflow as tf class NNLM(tf.Module): def __init__(self, model): self.model = model @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=None, dtype=tf.string)]) def __call__(self, x): result = self.model(x) return {"scores": result } # TF Hubからモデルのダウンロード embed = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-ja-dim50-with-normalization/2", input_shape=[], dtype=tf.string) # SavedModel形式で保存できるようにクラスでラップする model = tf.keras.Sequential([embed]) module = NNLM(model) call_output = module.__call__.get_concrete_function(tf.TensorSpec(None, tf.string)) # nnlm/以下に保存されたファイルをGCSに保存する tf.saved_model.save(module, "./nnlm", signatures={'serving_default': call_output})
これでHubからモデルをダウンロードしてBigQuery MLで読み込めるようになりました。
BigQuery MLで文書をEmbedding化
今回使用するNNLMは文書を単語分割しそれらを半角スペースで繋げたものを入力として想定しているので、文書を変換してからモデルに入力します。
BigQuery MLでのモデルのロードには専用の記法があり、それにモデルを保存してGCSのバケットとディレクトリを指定すればモデルをロードできます。
# BQ MLでtensorflow hubにあるnnlmモデルを保存したものを読み込む create or replace model `ymym-example-project.work.imported_tf_model` options (model_type='tensorflow', model_path='gs://ymym-example-project/bqml/use-multi/nnlm/nnlm/*'); # tinysegmenterによる単語分割 create temporary function segment(x string) returns array  language js as """ return segment(x) """ options ( library="gs://ymym-exapmle-project/udf/string/tinysegmenter_retrain.js" ); # 形態素解析結果 with segmented as ( select id, segment(article) as seg from `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` ), # BQ MLでテキストをembeddingに変換 # テキストはtokenを半角スペースでつないだものを入力とする nnlm_predict as ( select * from ml.predict(model `ymym-example-project.work.imported_tf_model`, ( select # TensorFlowのモデルで受け取る変数名: xに命名しなおす id, array_to_string(seg, ' ') as x from segmented ) ) ) select * from nnlm_predict
うまくいけば、このようにベクトルの要素がrepeatedなカラムに格納された形で取得できます。
文書のEmbedding
Cos類似度を用いた類似文書検索
文書毎の埋め込みベクトルを得ることができたので、あとはTF-IDFのときと同じようにCos類似度を求めていくだけです。
# 文書A, 文書B, Aのベクトル, Bのベクトルというテーブルを作る doc_vector as( select A.id as doc_a, B.id as doc_b, A.scores as score_a, B.scores as score_b, from nnlm_predict as A, nnlm_predict as B ), # コサイン類似度を計算 doc_similarity as( select doc_a, doc_b, ( select sum(k * u) / (sqrt(sum(k * k)) * sqrt(sum(u * u))) from unnest(score_a) as k with offset as i, unnest(score_b) as u with offset as j where i = j ) as cos_sim from doc_vector order by doc_a, doc_b ) select doc_a, doc_b, cos_sim, rank, article_a.media as media_a, article_b.media as media_b, article_a.article as article_a, article_b.article as article_b from ( select doc_a, doc_b, cos_sim, row_number() over (partition by doc_a order by cos_sim desc) as rank from doc_similarity where doc_a   doc_b ) inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as article_a on doc_a = article_a.id inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as article_b on doc_b = article_b.id where rank <= 5 order by doc_a, rank
類似文書検索結果を見てみます。
文書のEmbeddingによる類似文書検索
こちらでも先ほどと同じように「dokujo-tsushin」の文書に対して「dokujo-tsushin」の文書が類似度上位に来ています。
またTF-IDFのときとは違って、中に出てくるトピックは違うが女性向けの記事であるという点で近い内容であることが分かります。
こちらも最後にSQLの全体像を載せておきます。
# BQ MLでtensorflow hubにあるnnlmモデルを保存したものを読み込む create or replace model `ymym-example-project.work.imported_tf_model` options (model_type='tensorflow', model_path='gs://ymym-example-project/bqml/use-multi/nnlm/nnlm/*'); # tinysegmenterによる単語分割 create temporary function segment(x string) returns array  language js as """ return segment(x) """ options ( library="gs://ymym-exapmle-project/udf/string/tinysegmenter_retrain.js" ); # 形態素解析結果 with segmented as ( select id, segment(article) as seg from `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` ), # BQ MLでテキストをembeddingに変換 # テキストはtokenを半角スペースでつないだものを入力とする nnlm_predict as ( select * from ml.predict(model `ymym-example-project.work.imported_tf_model`, ( select # TensorFlowのモデルで受け取る変数名: xに命名しなおす id, array_to_string(seg, ' ') as x from segmented ) ) ), # 文書A, 文書B, Aのベクトル, Bのベクトルというテーブルを作る doc_vector as( select A.id as doc_a, B.id as doc_b, A.scores as score_a, B.scores as score_b, from nnlm_predict as A, nnlm_predict as B ), # コサイン類似度を計算 doc_similarity as( select doc_a, doc_b, ( select sum(k * u) / (sqrt(sum(k * k)) * sqrt(sum(u * u))) from unnest(score_a) as k with offset as i, unnest(score_b) as u with offset as j where i = j ) as cos_sim from doc_vector order by doc_a, doc_b ) select doc_a, doc_b, cos_sim, rank, article_a.media as media_a, article_b.media as media_b, article_a.article as article_a, article_b.article as article_b from ( select doc_a, doc_b, cos_sim, row_number() over (partition by doc_a order by cos_sim desc) as rank from doc_similarity where doc_a   doc_b ) inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as article_a on doc_a = article_a.id inner join `ymym-example-project.work.livedoor_corpus` as article_b on doc_b = article_b.id where rank <= 5 order by doc_a, rank
BigQuery MLの注意点
BigQuery MLを使う上で注意しなくてはならないのがインポートできるモデルのサイズ上限です。
2020/12現在ののBigQuery MLでのTF Modelインポート機能では、モデルのサイズは250MBに制限されています。
このサイズは意外とシビアで、今回使ったNNLMは文書を50次元のベクトルに埋め込むモデルだったのですが、これを128に埋め込むモデルにするとサイズオーバーでインポートすることができません。
そのため近年流行りのBERTのような巨大モデルはもちろん、Universal Sentence Encoder(293MB...)のようなTF Hubで提供されている有用なモデルも今の所読み込むことができません。
Googleさん、モデルサイズの上限をもう少しだけ緩和して頂けないでしょうか...
今回はSQLのみを使って自然言語処理の前処理、そしてTF-IDFと文書のEmbeddingを使った類似文検索を行うやり方を紹介しました。
これらをSQLだけで完結させることができれば、テキスト処理のたびにわざわざPythonを書かなくてもよくなるので、分析のスピードが上がるのではないでしょうか。
またBigQueryは内部で処理を分散して非常に高速に行ってくれるため、通常は非常に時間がかかるテキスト処理もBigQueryでやれば短い時間で済ますことができます。
SQL NLPerが今後増えていくことを楽しみにしています。
livedoor ニュースコーパス
TinySegmenter:Javascriptだけで書かれたコンパクトな分かち書きソフトウェア
shogo82148/TinySegmenterMaker
日本語ストップワード辞書
BigQuery ML の概要
tf2-preview/nnlm-ja-dim50-with-normalization
ymym3412 2020-12-24 00:19
【21日目】Flow-edge Guided Video Completion
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の21日目の記事です。
今日は動画の欠損した領域を補完するVideo Completion TaskでFlowベースの手法の中で輪郭などもしっかりと補完できる手法の紹介です。
[2009.01835] Flow-edge Guided Video Completion
Chen Gao, Ayush Saraf, Jia-Bin Huang, Johannes Kopf
FlowベースのVideoの領域補完の手法
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
エッジ抽出器を用いることで境界面がぼやけず補完できる。色の伝播に色の勾配値を使うことで継ぎ目の違和感を減らす
3. 技術や手法のキモはどこ?
Flow-baseのVideo Completionモデル
従来手法では補完領域の隣接エリアからピクセルを伝播させていくと物体同士の境界がぼやけてしまっていたが、エッジ抽出器の出力を用いて伝播を行うことでぼやけることを減らした。
また単純に隣接領域から伝播させるだけでは補完できないこともあるため、フレームの時間的前後のフレームも使って補完することを行なっている。
色については、色をそのまま伝播すると継ぎ目が生じてしまう問題が先行研究にあったため、色の勾配を計算してそれを伝播させることである程度ぼやけさせて色を伝播でき(?)継ぎ目を減らすことができている。
4. どうやって有効だと検証した?
タスクに対して、定性/定量の両方から検証した。
定量評価ではいずれのデータセットと指標でも既存手法を上回る結果を示した。
定性についても自然に画像の補完ができている
時間的に前後のフレームから補完しているので長い時間での領域補完はできないかなと思ったがデモビデオを見るとかなり自然にできているので、読み違えたかまだ理解できていない部分があるかもしれない
6. 次に読むべき論文は?
Flow-baseのVideo Completion手法
ymym3412 2020-12-22 05:17
【20日目】Domain Adaptive Semantic Segmentation Using Weak Labels
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の20日目の記事です。
今日はsemantic segmentationのDomain Adaptationにおいてweak labelを用いた損失を使って学習する手法です。
Domain Adaptive Semantic Segmentation Using Weak Labels
Sujoy Paul, Yi-Hsuan Tsai, Samuel Schulter, Amit K. Roy-Chowdhury, Manmohan Chandraker
Semantic SegmantationのDomain Adaptationにおいて、モデルによるpseudo label/人手によるweak labelの二つの弱いラベルを使った学習手法を提案
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
weak labelを用いた学習手法の提案
3. 技術や手法のキモはどこ?
DAはtarget domainのアノテーションデータを作る必要がありコストがかかる。
そこでそのコストを減らすためにできるだけラベル作成コストを減らしてDAを行う。
問題設定として、source domainではpixel levelでのラベルが存在するが、target domainでは画像レベルでのラベルしか存在しない問題設定を考える。
target domainの画像に対して画像レベルでのラベルによる分類Lossや、ドメインを見分けるadversarial Lossなどを用いる。
target domainの画像レベルでラベルは、学習済みモデルと閾値によるpseudo labelのセッティング(UDA)と、人手による弱ラベル(WDA)の2種で実験を行なっている。
4. どうやって有効だと検証した?
2種類のDAタスクで効果を確認
ymym3412 2020-12-22 03:47
id:ymym3412
自然言語処理やエンジニアリングのことを書いていきます
読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる
【25日目】Pretrained Transformers for Text Ranking:BERT and Beyond
【24日目】TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogue
【23日目】SUBJQA: A Dataset for Subjectivity and Review Comprehension
【22日目】F1 is Not Enough! Models and Evaluation Towards User-Centered Explainable Question Answering


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text:
「話し合いの前に文章で伝えさせてくださいと」前置きを書き、なぜ先に伝える必要があるのかの理由もあればよいでしょう。
3 他の家族や友人に伝えてもらう・同席してもらう
他人が介在するので、相手が逆上して暴力を振るわれることがない。第3者がいる事で、お互いに言葉を選んだ話し合いが出来る。
同席の話し合いをするのであれば事前に夫にその旨を伝えておきましょう。
夫の意見として「夫婦の問題に他人を巻き込んだ事が許せない」と怒ってしまうかもしれません。
理論的に話がすすめられる事ができます。
DV夫の場合は、離婚を切り出した途端に暴力がエスカレートする危険性があるので、話し合いに弁護士や調停委員など
第3者を介入させるのをおすすめします。
離婚交渉 離婚条件の話し合い
夫も離婚に合意してくれたら、離婚の細かい交渉へ進みます。いっぺんにすべては決める事は難しく、お互い感情的になったり口論になったりする場合があります…しかしこれでは話し合いがうまくいきません。
お互い落ちつきスムーズに進めるには、話し合いの優先順位を決めておきましょう。
「子供の親権」「財産の分与」など優先的に。それらの話が済んだら、婚姻中に一緒に買ったものはどうするのかなど細かい話も。
事前に自分がどうしたいか希望を決めておくことで、夫との話し合いでずるずると相手のペースにもっていかれない
強い意志を相手に見せられ、妥協のない交渉ができるはずです。
離婚時の取決めは文書に残そう
離婚の話し合いで決まった事・約束事は文書に必ず残しましょう。口約束は絶対いけません!
口約束で済ましていると、「言った。言わない。」の話になってしまいがち・・・
証拠を残すという意味で合意したことは文書にしましょう!
『離婚協議書』もしくは『離婚合意書』のタイトルで、日付を記載し養育費・慰謝料・子供の親権者・面会・財産分与など
双方で合意した事を記載し、お互いに自筆で署名・押印をしましょう。同じ文書で2通作成し夫婦それぞれ1通ずつ保管。
ただ、『離婚協議書』には強制力はありません。自身で作成なのであくまでも裁判になったときに証拠となるだけです。
強制力を持たせたいならこれ!強制執行認諾文言付き公正証書の作成
公正証書とは、公証人が公証役場に置いて当事者の合意を基に作成する公文言です。
養育費など一括で支払ってくれる方は滅多にいませんよね。長期間にわたり支払ってもらうもの。
もし支払いが滞った場合強制執行認諾文言付き公正証書があれば裁判をしなくても強制執行ができるのです。
公正証書は証拠としての価値もありますので、親権者・面会交渉の取決めも含めて作成してもらう事もできます。
公証役場に夫婦それぞれの印鑑証明書・実印を持参して取決め内容を伝えます。事前に取決め内容をFAXするとよいです。
作成費用は自分達の取決め額で異なります。
100万未満      5000円
100~200万以下    7000円
200~500万以下    11000円
500万~1000万以下  17000円
1000万~3000万以下  23000円
本人が公証役場に出向けない場合には代理人に手続きを委任することができます。
代理人に実印を押印し印鑑証明を添付した委任状を預ければ可能です。
離婚の切り出したのは『自分』が全体の約8割。なかにはDVの被害で実家にもどり双方の親同士をはさみ離婚を進めることも。
中には借金取りが毎日きて夫も戻らなくなり、離婚届けが郵送されてきたなど身勝手な場合もあるのです。うちはこれに近いです
「離婚の切り出し」こらはだれもが緊張する場面です。離婚の切り出し方でその後の交渉も円滑に進むかが決まってしまいます。
これ!っと決まったやり方・マニュアルはないのです。夫の性格も考えベストな方法・伝え方を選んでください。
ryokomama 2017-05-31 15:02
ドメスティック・バイオレンスDV夫と離婚したい!自分と子供を守る為にどうすればよい?
離婚理由でも多いのが、夫からのDV(ドメスティック・バイオレ…
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text:
考え方から脱貧困  読書  隠居生活  ミニマリスト  欲望のマネイジメント
いや、もしかすると、日本全国民に必要な発想なのかもしれません。
なぜなら、当ブログで何度かお伝えしているように、非正規雇用が五人に二人の時代になり、少子高齢化で今後、ますます働き手がいなくなって行くからなんですよ
そんな現代に必要なのは、起こりえない経済成長を宗教のように信仰する事ではなく、貧乏を肯定して行く貧乏肯定論を推し進めて行く事なんだ、と思うんです。
もちろん、若い働き手の全員が隠居してしまったら、世の中が成り立たなくなるでしょう。
でもね、たとえば、仕事があまりにも忙しすぎて、精神的に疲れて来たとします。
そんな時、「このままだとウツになっちゃうから、一か月だけ隠居生活をしよう」と思うだけで、だいぶ気が楽になると思いませんか?
経済成長が今後ないにも関わらず、何でこんなに働くの?と疑問に思っているそこのあなた!
自分の思考回路に隠居という文字をインストールして、もっと気楽に生きてみませんか?
今日のテーマは、「隠居」でぇ~す
隠居生活者とミニマリストはすごく似ている!
ミニマリストとは何か?解らない方のためにご説明しますね
簡単に言うと、必要最小限主義者のこと。要するに、本当に必要なものかどうか?を考えて、なるべく物を持たない暮らしを考えて行くという生き方です。
で、「20代で隠居」を読んだ時、真っ先に思い浮かんだのは、このミニマリストという言葉でした。
だって、大原さんの生き方って、完全にミニマリストなんですもん!それも、僕のような中途半端なミニマリストじゃない。正真正銘のミニマリスト、最強のミニマリストなんですよ
きっと、人はミニマリストを究めると、隠居生活が出来るようになるんでしょね笑
本に書いてあった大原さんの哲学、暮らし方をご紹介しましょう
ほとんどお断りしているんですけど、たまに人に会う機会があったりして、「何をしているんですか?」と、聞かれるとすごーく困る。
正直、仕事は暇つぶし程度にちょびっとだけしていますが、職業と呼べるほどコミットしてるわけでもないですし・・・・
「週休5日みたいな感じなので、わりと遊んで暮らしています」とか、「とくに言うほどの事は何もしていません」などと気分で答えたりするので、聞くたびに答えが変わってくる。
ずっと不思議に思っていたことがあります。よく近所を散歩していると、庭に植えた柿の木や、ぶどうの木に実がなっているのに、全然収穫されず、そのまま鳥についばまれたり、腐って落ちてしまっているところを目撃します。
(中略)食べ物は、スーパーで買うもので、そのへんで採ってくるものではない、という考えなのでしょうか。なんか不自然。
昔の人は、木の実とか、野草とか、山菜を食べて生きていたんじゃないのかしら。
そこで隠居を始めてから本などを少しずつ読んで、野草を採って来て食べるようになりました
まだまだご紹介しておきたいエピソードはありますが、これだけでも大原さんが一流の隠居的ミニマリストである事が分かりますね。
貧乏人と隠居的ミニマリストの違いは、誘惑に弱いかどうか?!
先ほどもお伝えしたように、今は5人に2人が非正規雇用で働いている時代です。
だから、大原さんレベルの貧乏人って、実はたくさんいると思うんですよ
しかし、大原さんと僕らのような貧乏人、貧困予備軍とでは大きな違いがあります。
それは、貧乏を楽しんでいるかどうか?です。「20代で隠居」を読んでみると、分かるんですが、卑屈になったり、ウジウジしたり、金持ちに嫉妬したりする部分がありません。
それはそうですよね?ウジウジしながら、隠居生活をしたら、辛すぎてやってられない。
だから、大原さんのような超一流の隠居的ミニマリストになるためには、誘惑に負けない思考回路が必要なんです。
今、多くの貧乏人は自分の嫉妬、卑屈、妬みのやりどころに困っています。
やっぱり、お金持ちのように豪快に遊びたい、はしゃぎたいという気持ちが強いと思うんです。
何を隠そう(べつに隠す事ないけど笑)、僕も誘惑に弱い貧乏人です。
たとえば、友だちに「今度、飲み会来ない?可愛い女の子もいるよ」とか言われると、「えっ?行く!行く!絶対に行く」とか言って、会費3000円ぐらい払って参加しちゃう(笑)
他にも、バイトの後に、「疲れたから一杯飲んで帰るか!」と、コンビニに行って、スミノフを買って、飲んじゃう。
カッコつけて、サンマルクよりもスタバに行く(笑)、などなど、誘惑に負けた無駄使いが多いんです。
こんな事では、超一流の隠居的ミニマリストにはなれません。
でも、1億総貧乏社会になって行く現代において、お金だけを頼りに生きて行くのは危険です。お金が無くても楽しめる人になって行かなきゃいけない。
やっぱり、大原さんのように特殊な人でしか隠居的ミニマリストは出来ないのかなぁ~、と思いながら本を読んでいました。
すると、ヒントが書いてあったんですよ、誘惑に勝つ方法が!
誘惑に負けないために、粗食をしよう!
誘惑に振りまわれない人になるためには、どうやら生活スタイルを見直す事が必要みたいです。具体的に言うと、食を意識する。
たとえば、普段、肉を食べている人が多いと思いますが、肉を減らして野菜を多く取る。要するに、粗食です。これだけでも、だいぶ違うみたいです。
大原さんの言葉を引用してみましょう。
わたしは規則正しい生活スタイルでした。ただし、夜型の。
毎日、昼過ぎに起きて、ごはんを食べ、近所の公園でたばこを吸いながら、コーヒーを飲み、家事をして、夕方になると、仕事に出かけ、夜遅く帰って来て、午前2時とか3時に就寝。
(中略)しかし、玄米菜食が基本の粗食を始めてから、ゆっくりとですが、心と体のいろんなところが変わって来ました。
以下に、箇条書きにします。
その1 早寝早起きになった
これは玄米菜食にしてからゆっくり変わって行ったのですが、とくにきっかけがあったわけではなく、気がついたら朝方の生活スタイルになっていました
その2 タバコがいらなくなった
今ではたまに吸いたくなるぐらいです
その3 慢性病の症状が軽減した
私は中学生の頃に花粉症を発病してから、とくに5月のはじめ頃になると、くしゃみと鼻水が止まらなくなって困っていました。
(中略)玄米菜食にしてからは、完全にとまでは言いませんが、ピークの時期に病状が出るくらいで、だいぶ軽くなったように思います。
その4 精神的に安定した
個人的にどうでもいいことでは、すっかり怒らなくなりました。
怒ると物凄くエネルギーを奪われますよね。許せない事があると人は怒りますから、許せる範囲が狭い分だけ、しんどい気がします。
(中略)べつに、聖人ぶっているわけではなく、ただ単純に、そのほうがラクだからです。
その5 過剰な欲望が減退した
たとえば、性欲って、必要だから備わっているんだろうけど、持て余すほど過剰だとしんどいですよね。
男性はとくにそうだと思いますが、性欲がたまっていると仕事も何も手につかない!
(中略)でも、セックスは相手あってのものだし。ここが、たまぬ独り身の辛いところです。
食欲や物欲もありすぎると苦しいし。
私は玄米菜食にしてから、こういった欲望に悩まされる事がぐーんと減りました。
ときどき、社会的に地位のある人が痴漢みたいなどうでもいいような性犯罪で逮捕される事がありますが、あれも欲望のマネイジメントが出来ていない事になるのかもしれません。
(中略)正直、肉を食べないと性欲は減退します。性欲って肉欲とも書くくらいですもんね。
性と肉には密接な関係がありそうです。私は玄米菜食にしてから、パンダよりも少し勝てるぐらいに性欲が落ちました。
どうでしょうか?隠居的ミニマリストになるためには、欲望のマネイジメントは重要な必修科目です。
大原さんのアドバイスを参考に一つ一つやって行きましょう。
共に、一流の隠居的ミニマリストになろうではないか!?
kentaroupeace 2015-05-28 08:30
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今、現代は貧困の時代です。みんなでどうやったら貧困を乗り越えて行けるか?を考えて行きましょう
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text:
「探索」とは、「自分の身のまわりを探検し、調べ、理解したいという基本的な衝動」である。いいものを手に入れようとして調べたり、身を守るところを探したり、安全かどうか確かめたりする。奇妙な物音が聞こえそちらに振り向く、そしてどうしようか決める。探索システムはそこから数多くのシステムが発現していく出発点なんだと博士は述べている。
「怒り」は、捕食者につかまって身動きができなくなった経験から進化したシステムで、敵につかまった動物に爆発的なエネルギーを与える。欲求不満はこの穏やかな形態。たとえば動けないように押さえつけられると激しく怒る。動物たちにどれほど快適な環境を与えても、欲求不満を含めた怒りを感じることがある。そもそも与えられた環境の外に出れないという時点で彼らが怒りを感じてもおかしくはなく、「しょせん近代的な牢屋」なのである。
「恐怖」は、生存が脅かされた時に反応する部位で、偏桃体にその中枢がある。なので偏桃体を破壊されると恐怖を感じなくなる。ネズミが穴を掘るのも捕食者から逃れるためである。
「パニック」は、社会的なアタッチメントに関連する。動物の赤ん坊は母親の姿が見えなくなるとパニックになる。このシステムは身体的な苦痛から進化したと考えられている。いわば、心が痛い、わけだ。
これら四つの情動システムは動物たちにどのような環境を与えればいいのかを教えてくれる。好ましい環境では、脳が健全に発達し、問題行動が少なくなる。最後の三つの情動システムは生涯を通じてみられるものではない、複雑な特定の目的を持つ社会的情動システムである。「遊び」はまだよく解明されていないものの、怖がっているときに遊ぶ動物はいないので遊んでいるのはおそらく幸せな証拠なのだろうといわれている。
動物に対してどのような環境を与えればよいか、というようないろいろな工夫を「環境エンリッチメント」という。環境エンリッチメントについて考えるうえでも情動システムを考慮することには意味がある。探索システムをほどほどに満足させ、怒り・恐怖・パニックを与えない安全でつながりのある環境が大事なのだ。
そもそも肝心の「動物が幸福を感じてるのか」という判定をどうやって行うかだが、そんなものを生物学的に調べるテストなどありえない。見るべきなのは「行動」であり、特に考えられているのは「常同行動」つまり異常な行動を起こさないかどうかであると考えられてきた。
常同行動にはいろいろあって分類は難しいが、①行ったり来たりする(動物園でなんの意味もなくうろうろするのが見れる)、②口を使う(柵をかじる、物を異常になめる、舌先を丸めて動かす)、③その他(体を揺らす・飛び跳ねるなど、移動しないタイプの多動)となるだろうか。テニスのシャラポワが相手のサーブを待つときにラケットをくるくる回すのは「常同行動」のひとつだが、これは一過性のものだから問題ない。一日に何時間も同じ行動をする継続的なものが、異常行動なのだ。動物園の檻のなかにいる動物たちがうろうろ、うろうろと同じ場所をうろつくのはよく見られるし、あるいは人間にもそういうことがある。隔離して育てられた孤児たちはベビーベッドでよつんばいになって体を揺らしたり、柵につかまってずっと足踏みをしている子もいた。自閉症児においては自傷行為もみられ、自分の手を噛んだり、壁に頭を打ちつけた。
ところが、妙な研究例が出てくる。
常同行動をしているグループのほうが、していないグループよりもおとなしくて恐怖心も強くなかったのだ。それはミンクに関する研究論文で、彼らは活発な動物であるのに小さな檻で飼われている。対象の1/4に常同行動が「見られなかった」。しかし異常行動にはある程度個体差があるのでこれ自体は特別驚くに値しない。だが、常同行動をしていたほうのグループのほうに棒を突っ込むと、彼らはそれを恐れずに探索をはじめた。一方、常同行動をしていないほうは、恐れて逃げ出した。
常同行動をすることと不幸であることを即座に結びつけるわけにはいかない。だがなんのつながりもないわけではない。ここでそのような行動を引き起こす状況を整理して見ると、
過去に苦しんでいたが今はそうでもない
今は恵まれていないが、同じ退屈な環境ならしていないやつよりは精神状態がいい
探索システムをうまく働かすことができない小さい檻のミンクたちは、行ったり来たりすることによって緩和していたのだ。
さらに驚くべき発見がある。野生のものを動物園に連れてきたときと、生まれた時から動物園にいた動物とでは、前者のほうが常同行動が少なかった。一方例外もある。生まれた時からペットとして買われているあるトラの話だが、彼には常同行動がなかった。いったいどういうことなのか。
答えは単純で、「不幸」な動物たちには刺激が足りなかったのだ。野生にもともといた動物は多くの刺激を受けて脳を育てて来た。一方、最初から動物園にいるとそのような刺激がなく、まるで孤児のような状態で育つ。ペットとして飼われていたトラは、その環境に刺激が多かった。また、常同行動をとるミンクたちは、刺激によって精神的な安定をはかっていた。だがこれは彼らを小さい檻にとじこめていいというわけではもちろんない。常同行動は生活の質を下げる、なにしろその活動に多くを費やされるわけだから。動物たちには、生涯のケアが必要なのだ。
動物たちの幸福の尺度は行動であり、継続的な異常行動の少なさである。彼らが異常行動を起こすのは情動システムが十分に刺激されていないためであり、もしこれを幼い頃から与えていれば脳が健全に発達するがそうでない場合は人間でいう「孤児」のような状態にある。異常行動は生活の質を低下させるため、事前に防止したほうがよく、既に起きているなら減らす努力をしなければならない。
動物が幸せを感じるとき 新しい動物行動学でわかるアニマル・マインド
作者:テンプル・グランディン,キャサリン・ジョンソン
イヌ その秘められた力 (吹替版)
carrot-lanthanum0812 2021-11-24 08:30
にんじんの書棚「肉食の哲学」
倫理的ベジタリアンを攻撃する本であると同時に、それよりまと…
にんじんと読む「どうすれば幸福になれるか(B・W・ウルフ)」🥕 第三章までで終了
第一章 基本原則 人生に対する態度にはみっつある。植物・ビジ…
(三度目!)にんじんと読む「依存的な理性的動物」🥕
第一章 傷つきやすさ、依存、動物性 第二章 動物という類に対比…
(二回目!)にんじんと読む「依存的な理性的動物(アラスデア・マッキンタイア)」🥕
第一章 傷つきやすさ、依存、動物性 〈傷つきやすさ〉とは、ヒ…
にんじんと読む「依存的な理性的動物(アラスデア・マッキンタイア)」🥕 一度目の読み
伝統的な哲学が前提してきた、ヒトとそれ以外の動物を区別する…
« 悟りとはなにか にんじんと読む「スピノザの方法」🥕 第七章 »
id:carrot-lanthanum0812
最終更新: 2022-10-01 08:30
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langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja id ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja es ja

text:
ドメイン取得とサーバー設定もお願いできますか?
ドメイン取得、サーバー契約前の場合でも手続きのサポートをさせていただきます。
素材データ(テキスト・写真等)の準備は必要ですか?
基本的にテキスト・写真素材データはお客様でご用意ください。もしご用意が難しい場合も柔軟に対応いたしますので、ご相談ください。
制作後のサポートもお願いできますか?
可能です。別途お見積りとはなりますが、サイト公開後の継続的な保守管理も承っております。簡単なテキスト修正、ページ追加からバナー制作、WordPressやプラグインの更新など幅広くサポートいたします。
遠方からでも依頼出来ますか?
可能です。ただし、ビデオ通話とチャット機能を使ってのお打ち合わせなどのやり取りが可能な場合に限りますので、あらかじめご了承ください。
支払方法について教えてください。
銀行振込でお願いいたします。 基本的には「着手金/完成時」の二回払いにてお願いしておりますが、お支払いについては柔軟に対応しておりますので、ご相談ください。
制作会社等からの下請けとして依頼を受けることは可能ですか
可能です。 企画、プランニングなどは制作会社様で、コーディングのみのご依頼など、様々なご要望を承っております。また、業務提携パートナーとして相互関係を結んで下さる企業様も募集しておりますのでお気軽にご相談ください。
個人からの制作依頼も可能ですか?
可能です。 お客様の中には個人事業主様、一般小売商店様のほか個人様のHPの制作も承っており、ご予算と目的に合ったホームページをご提供いたします。 まずはお気軽にホームページ制作についてご相談ください。
納品はどのような形でされますか?
お客様がお持ちのドメイン、サーバー環境へのアップロードを持って納品とさせていただいております。 ドメイン取得、サーバー契約前の場合でも手続きのサポートをさせていただき、そちらの環境へアップロードいたします。


langs: ja ja ja ja ja ja ja es es es ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en en en ja ja ja ja es es es ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja de ja ja ja ja de ja ja ja ja ja ja ja ja de ja ja ja ja ja ja ja ja zh 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 en 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 ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja fr ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja fr ja ja ja ja ja ja

text:
大沢宏晋がWBOアジア王座獲得  ~OSAWA STOPS ARMED IN GENSAN~
レフェリーのダンレックス・タップダサンにより、第一ラウンド2分49秒で試合を止めた。
大沢は空欄だったWBAアジア太平洋フェザー級タイトルを獲得し、30勝3敗4分19KOと大きく前進した。対するアーメッドは12勝6敗1分け6KOと後退することとなった。
また大沢は元OPBF及びWBOアジア太平洋のフェザー級暫定王座である。
GEN. SANTOS CITY – Hiroshige Osawa of Japan carried the Filipino flag during his ring entrance to honor his mother’s country. His stay inside the ring was short and successful.
Osawa decked Yon Armed of Indonesia with a hard right followed by a left and right hook. Armed got up but Osawa continued his assault, and two more searing hooks later, Armed went down for a second time.
Referee Danrex Tapdasan decided to end the carnage at 2:49 of the first round.
Osawa captured the vacant WBO Asia Pacific featherweight title and goes up to 30-3-4,19KO’s. Armed drops to 12-6-1,6KO’s. Osawa is also a former OPBF and WBO interim Asia-Pacific featherweight champion.
参照元philboxing.com
翻訳 Yoichi Kurokawa
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【加齢による体力の衰え】サーフィントレーニングに興味を持ち始めました。
9月 11, 2021
オンラインサーフトレーニング ボクシングジムで学んだこと 継続は力なり  長くずっとサーフィンを続けるために みなさんは、 サーフィンのためのトレーニング を何かやっていますか? 僕はこれまでほとんど、継続的なトレーニングというものをやってこなかった。 過去の話になるが、パーソナルトレーナーから直接受けていた 体幹トレーニング は、3ヶ月だけで辞めてしまった。 さらにもっと前の話では、オーストラリア人が経営するボクシングジムに通ってた時もあった。 そこで3年間に及ぶトレーニングをしていた理由は、 サーフィンじゃなくてボクシングスキルの得るため だったんだよね。 ボディメイクや体調管理への興味は人並みにある僕なのだが、トレーニングというものには、それほど興味を示すことも無くこれまでやってきた。 また必要だとも考えなかった理由は、 「僕は若かったから」 の一言に尽きると思う。 よういちチャンネルSpirit Kooks という、自身のYouTubeチャンネルを運営し始めてからもうすぐ2年が経つが、自分でも実感するほど体力や筋力が落ちてきたように感じてきている。 最初の頃に出していた動画では、それこそ1時間で10本以上の波に乗りまくって、おかげで撮れ高が多く編集が大変だった時が多かった。 でも最近では、ほんの4,5本の波に乗って終わりみたいな動画になってしまっている。 理由はやはり 「体力の低下による波の取れなささ」 だと感じている。 これって誰にでも起こりうることなんだろうし、「まぁよういちも歳を食ったってことなんやで」と言われればそうなんだろうけど、でもこのまま落ちていくのは絶対に嫌だ。 動画でも度々語っているが、僕のサーフィンの夢は KirraやBurleigh Point といったワールドクラスのポイントブレイクで、マッシブなうねりがもたらす グリグリのチューブライドをメイクする 事なのだ。それをGoProを咥えてしっかりとその様子を撮影して、チャンネルを観てくれるみなさんにお見せしたいと思っているのだ。 強烈に心から強く願うこの思いを実現させなければ、僕がここで(ゴールドコーストで)サーフィンライフを送る意味が無くなってしまう。 これを実現するためには、心身ともに衰えるのを防ぐだけではなく、さらなる向上心を持って、これからもどんどん前に進んでいかなきゃだめだと思
【DHDサーフボード】これこそが究極の小波用ハイパフォーマンスボード。DHDの3DXはズバリ、「楽して波乗りを楽しめるボード」
3月 09, 2018
ゴールドコーストでの評判もいい ドルフィンスルーをしようとしていたぼくの目の前でぼくの目を見ながら、ロケット発射のような勢いでオフザリップを決めてくれたオーウェンライトにシビレテしまった。 ぼくとオーウェンは、海から上がったタイミングが同じだった。 ビーチでぼくを待っていたのは、もうすぐ彼女にプロポーズする予定のディランくん。 オーウェンライトには、可愛いベイビーが待っていた。 今朝もトッププロ満載のスナッパーロックス、中でもステフのオーラは輝いていて目立ってたね。 ぼくらは海に入って行ったのは、5時半前のまだ薄暗い時。 大混雑を避けて、この DHD 3DX をテストしたかったのだ。 ぼくが乗ったサイズは、5'9×19'1/2×2'3/8  ボリューム29.5リッター。 シェーパーのダレンによると、 3DXはボーリュームたっぷりのモデルで、コンケーヴは浅めになっている。テール幅を広くして、テールの厚みも残してある。ノーズ幅も広く取ってあるが、フィッシュボード程ではない。アクションの入れづらい小さい波でも、ハイパフォーマンスサーフが出来るようになっている。厚みもボリュームもたっぷりと取ってあり、海の中での楽しさがそれ以上のものになるだろう。 DHD 3DXは、初心者を抜け出したサーファーに乗ってもらいたい ぼくのこの3DXに対するインプレなんだけど、大変良かった。 ぼくがボードに求めるものって正直に言えば、「楽にサーフィンを楽しめる」ことだと思う。 慣れるまでに数回乗りこなさなきゃならないボードってのは、どんなに前評判が良くても乗りたいとは思わないもんね。 やっぱり乗った瞬間に違いが分かる、そしていっぱい波に乗れるボードがいいボードに決まってるよね。 ぼくが今朝狙っていた波はすごく小さいブレイクで、アクションが入るかどうかで、ややロングライドな波。 せっかく小波用ボードなんだから、とことんパワーの弱いセクションで乗ってみたのだった。 簡単に言うとこんな感じだった テイクオフはすごく早くて、
【ファーストインプレ】FCS2 H4を使ってみた結果
5月 13, 2020
H4ファーストインプレ 新しいフィンを買った。 名前はH4。 Hシリーズと呼ばれてる続きもんらしいんだけど、ぼくは初めてこのHシリーズを手に取った。 フィンってそれぞれに違いがあるのは知ってるけど、実際に自分のサーフィンを向上させるフィンの事をぼくは分かってない。 ぶっちゃけそれなりのフィンであれば、なんでも大丈夫なタイプである。 だから今回のインプレは、 フィンに全く詳しくないサーファーの言葉 なので、話半分に読み進めてもらえればいいかなって思ってます。 まずこれはどんなフィンなのか。 FCSから発売されたFCS2タイプの、(旧式タイプのフィンなんてもう出てこないでしょ)ハイパフォーマンスなフィンである。 そしてそれらの形は、普段ぼくらが目にする、「違いの分かりにくい」フィンたちとは全然違ったものである。 じっくり触ってみると、表面のザラザラ(と言ってもバブルができるほどではない)とツルツルの境目があって、ザラの方はカーボンファイバーで表面加工されている。 だから凄いなんてことはないんだろうけど、今までのフィンとは違うんだなってのはぼくでも分かった。 さてファーストインプレに行きます。 ぼくがサーフィンしたのは、ブロードビーチとゆう普通のビーチブレイクがあるところ。 一応最近の中では、地形が整ってる方だ。 小波でメンツルコンディション、そしてテイクオフしてちょっと走って終了するみたいな、どちらかとゆうとファンウェーブが物足りない感じだった。 まぁこうゆうコンディションは、インプレにもってこいでしょ。 しかもこのH4は、「スピード性に優れてる」とゆうフィンなんだから。 さて波に乗ってみました。 セクションのないフラットな所で、ボードを蹴ってみると、テールがクルンってなった。 そしてテールが、 妙に浮いているような感じ だったんだよね。 フラットなセクションだったのに、スピードが付いてた気がした。 いやたぶん、スピードが付いてたに違いない! その後も2、3本乗ってみたんだけど、やっぱりいい感じだった。 明かに他のフィンとは違
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また太陽が昇ってくる。
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自分が住むところは海までの距離にこだわる
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langs: zh ja zh ja de ja ja ja ja ja en en ja ja ja en ja ja ja en ja ja ja ja ja ja en ja ja en ja en en ja ja en ja ja ja zh zh ja ja ja ja en ja ja ja en en ja en ja ja ja ja sv ru en ja ja ja ja en en ja en ja ja ja ja ko ja en ja ja en ja ja ja en ja en ja ja ja ja ko ja ja en ja ja en en ja en ja ja ja ja ko ja en ja ja en en ja en ja ja ja ja sv en en ja ja en en ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en ja ja ja ja en en ja ja ja ja ja en ja ja ja en ja ja ja en nl ja ja de ja ja en ja ja ru ja ja en 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 zh ja ja ja ja ja ja ja ja ja

text:
初手出し負けをしにくいポケモンであり、相手の初手を見てから柔軟に技を選択できます。ルナアーラが居座りながら横のガオガエンをまわすために「まもる」は確定。「ワイドガード」があることによって、相手の場にグラードンやカイオーガがいる場合でも横をガオガエンに交代する選択肢が生まれます。そこから「ねこだまし」+「トリックルーム」などで再展開する動きを取り入れたかったのでこの技構成になりました。
素早さについてですが、カイオーガ構築に対しては序盤は「トリックルーム」を使わずに立ち回ることも多いので、上からZワザを打てるようにある程度の素早さを確保しました。これより速いカイオーガ相手は、性格ずぶといでない限り『こだわりハチマキ』「ガリョウテンセイ」をほぼ耐えないため、一つの指標とすることができます。
技:ガリョウテンセイ しんそく かみくだく たきのぼり
持ち物:こだわりハチマキ
特性:エアロック→デルタストリーム
努力値:H4 A252 S252
実数値:181-222(255)-110(120)-X-110(120)-147(167)
メガガルーラの耐久と素早さを持ち、+2ゼルネアスの「ムーンフォース」相当の威力の「ガリョウテンセイ」をいきなり連打してくるすごいポケモン。
当然各プレイヤーは対策をしっかりしていますが、構築作成経緯で述べたとおり、この構築相手にはガオガエンを裏に温存しておくプレイングがとりづらく、見た目よりも受けづらいです。
メガレックウザが倒れてもいいくらいの気持ちで「ガリョウテンセイ」+「トリックルーム」を選択すると、相手を大きく削りつつスムーズにツンデツンデ展開に移行しやすいです。雑に扱える大駒は強い。
相手の最速ルナアーラ、ゲンシグラ―ドンは早急に処理できるにこしたことはないので、それぞれを強くけん制できる「かみくだく」と「たきのぼり」をサブウエポンとして採用しました。
技:ジャイロボール いわなだれ トリックルーム まもる
持ち物:ぼうじんゴーグル
特性:ビーストブースト
努力値:H244 A68 D196
実数値:167-176-231-X-146-16
A: 11nかつA255『こだわりハチマキ』メガレックウザの「ガリョウテンセイ」耐え調整のゼルネアスをほぼ一撃
D: C189ルナアーラの「ムーライトブラスター」高乱数耐え(81.2%)
最低限の火力を残して残りを耐久に割いたツンデツンデ。持ち物候補は『いのちのたま』『シュカのみ』『しろいハーブ』などいろいろありましたが、最終的にはレックゼルネに対してモロバレルを選出されても基本のプランを貫ける『ぼうじんゴーグル』を持たせました。他の持ち物に比べると発動頻度は劣りますが、相手のラスト一匹が見えていない状態でも「トリックルーム」を選択できる権利を買っていると考えればそれほど悪くない選択だったと思います。
ゼルネアスへの攻撃は【いかく】をいれられると耐えられてしまいますが、メガレックウザの「しんそく」圏内には入るのでトリルターンをしのがれた後も行動させずに倒すことができます。
構築面での心残りがあるとすればこのツンデツンデの型でしょうか。せっかくルナアーラが「トリックルーム」を起動してくれるのですから、決勝のたくろーさんのように思い切って「まもる」を切って「みがわり」と『いのちのたま』を持ったさみしがり型のほうが、相手へ与える負担が多くて良かったのかもしれません。
技:ねこだまし フレアドライブ DDラリアット とんぼがえり
持ち物:とつげきチョッキ
努力値:H252 B4 D252
実数値:202-135-111-X-156-58
レックウザがこだわりアイテムを持っている都合上、ポケモンの数を維持することが大切になってくるため、最も一撃で落とされにくい『とつげきチョッキ』を持たせました。相手より遅く「とんぼがえり」を打ちたいので最遅。相手の『こだわりハチマキ』メガレックウザの「ガリョウテンセイ」を耐えられるように性格をのんきにする選択肢もありましたが、対ゼルネアスを重く見て特殊よりの耐久振りとなりました。
相手のポケモンを少し削ることでメガレックウザの射程圏内に入れる動きを取り入れられるので、「バークアウト」ではなく「DDラリアット」を採用しました。
技:くさむすび キノコのほうし いかりのこな まもる
努力値:H236 B36 D236
実数値:219-X-95-105-143-31
対ルナアーラを最も重く見ているため特殊メインの耐久振りに『ウタンのみ』を持たせた型を採用。同じ役割の持ち物として『きあいのタスキ』を持たせるかはかなり悩んだのですが、「とんぼがえり」と合わせて落とされるとかなり厳しいことを踏まえ、ある程度体力が残る半減実にしました。
対カイオーガへの選出も考えているため攻撃技は「くさむすび」。「まもる」は個人的にはウルトラルールでは必須だと考えていて、これがあることで、対戦の中で好きなポケモンとモロバレルを並べやすくなります。
技:じゃれつく かげうち つるぎのまい まもる
努力値:H4 A252 S252
実数値:131-156-100-X-125-148
【ばけのかわ】があることからミミッキュは基本ガオガエンで見たいポケモンだと思いますが、+1「ぽかぼかフレンドタイム」はH振りガオガエンを確定で倒せるため実は受け出しを許しません。ガオガエンをスムーズに倒せればメガレックウザはかなり通しやすくなります。特に対オーガレックではルナアーラとならべることで相手のガオガエンを誘って倒すプランがかなり強力です。
耐久に関しては素早さを削ることで-1メガレックウザの「ガリョウテンセイ」耐えやイベルタルの貫通悪Z+あくのはどう耐え等などを実現することができますが、海外のVGCプレイヤーとフレンド対戦した際にミミッキュを使っているプレイヤーがすでにおり、ミミッキュミラーも発生する可能性があると考え、素早さを落とすことはしませんでした。
〇対グラードン+ゼルネアス構築
先発:ルナアーラ+ガオガエン
後発:ツンデツンデ+メガレックウザ
相手のグラードンを倒してツンデツンデを通すパターンと、相手のゼルネアスを倒してメガレックウザを通すパターンのどちらかを狙っていきます。ガオガエンをツンデツンデに下げながらルナアーラで「トリックルーム」を貼る動きが読まれづらく、強力です。
〇対ゼルネアス+レックウザ構築
先発:ルナアーラ+ガオガエン
後発:ツンデツンデ+メガレックウザ
対グラゼルネよりもツンデツンデを強く通していける有利なタイプの構築です。『シュカのみ』を持っていないため、メガレックウザの地面技には気を付けましょう。
〇対カイオーガ+レックウザ構築
先発:ルナアーラ+ミミッキュorモロバレル
後発:メガレックウザ+モロバレルorミミッキュorガオガエン
オーガレックはフェアリー耐性をクロバット、ドータクンなどの対ゼルネアスポケモンに任せているため実はかなりミミッキュがつらい構築です。最も良く選出される初手はカプ・レヒレ+カイオーガですが、初手から「ワイドガード」と「つるぎのまい」を押すと良くなりやすいです。
〇対カイオーガ+ゼルネアス構築
先発:ルナアーラ+モロバレルorミミッキュ
後発:メガレックウザ+モロバレルorミミッキュorガオガエン
あまり数は多くない組み合わせですが、対カイオーガはゼルネアス対策のツンデツンデを連れていけないためモロバレルやミミッキュに活躍してもらうことになります。対カイオーガ構築は詰め以外では「トリックルーム」は使わず、シンプルに攻めていきます。
〇対イベルタル+カイオーガ(+メガゲンガー)構築
先発:ミミッキュ+モロバレルorガオガエン
後発:ガオガエンorモロバレル+メガレックウザ
ミミッキュを全力でサポートする対戦になります。メガゲンガー構築に対しては初手にモロバレルをだして、1ターン目から即ガオガエンに引くまたはその逆の動きがメガゲンガー側からすると辛いです。ここテストに出ます。
〇対イベルタル+グラードン構築
先発:ミミッキュ+ガオガエン
後発:モロバレルorルナアーラ+メガレックウザ
少し厳しいマッチアップです。うまくミミッキュを通していければいいのですが、ルナアーラを選出しないと相手のグラードンを倒す手段に欠けがちなのでうまいことミミッキュ+メガレックウザの並びを作ります。
〇対イベルタル+ゼルネアス構築
先発:ルナアーラ+ガオガエン
後発:ツンデツンデ+メガレックウザ
先発:ミミッキュ+モロバレル
後発:ガオガエン+メガレックウザ
ミミッキュをみて後発からイベルタルを出してくるプレイヤーと、先発からイベルタルを出してくるプレイヤーがいます。一戦目は下の選出のほうが通しやすいかもしれません。ツンデツンデをうまく通せればかなり有利です。
〇対ネクロズマ+グラードン構築
先発:ルナアーラ+ガオガエンorモロバレル
後発:モロバレルorガオガエン+メガレックウザ
ルナアーラが超強いマッチアップ。「ワイドガード」のおかげで「じゅうりょく」+「だんがいのつるぎ」のケアもできるのでルナアーラを大事にしましょう。
〇対ルナアーラ+カイオーガ構築
先発:ルナアーラ+モロバレル
後発:ガオガエンorミミッキュ+メガレックウザ
相手のルナアーラの型によって相性はかなりかわります。耐久振りでかつこちらのルナアーラより速い型相手は相当厳しいマッチになりますが、うまくメガレックウザと相手の禁止伝説を1:1交換したいところです。
〇対ルナアーラ+ゼルネアス構築
先発:ルナアーラ+モロバレルorツンデツンデ
後発:ガオガエン+メガレックウザ
大体相手のルナアーラが最速なので「トリックルーム」が張れれば有利になりやすいです。メガレックウザを切り気味に動かすのがおすすめです。
当日の対戦内容についてあそこで○○しておけばとか●●が当たっていればなどは書いてもあまり意味がないと思うので書きませんが、構築選択も含めて全体でよくなかったのは、オンライン予選での手ごたえを過信しすぎたことだと思います。
思い返せばウルトラルールのオンライン予選はルールがレートに実装されてからわずか三週間ほどで始まった予選であり、全国大会自体はオンライン予選が終わってからさらに一カ月後でした。もちろん自分もオンライン予選から全国大会に向けてさらにパーティーに改良を加えましたが、予選を抜けて全国に出る人の強さも踏まえると、オンライン予選で通っていたコンセプトが全国大会で通じなくなる可能性は、もっと考慮するべきでした。
今回選択した構築は、各伝説の組み合わせ毎にプランをしっかり決めてはいたものの、レックウザがこだわりアイテムを持っていることもあって、事前に立てていたプランが通らなかった時の対応力に難があったと今では感じます。実際予期せぬポケモンの組み合わせ相手に攻めあぐねたり選出がゆがんで負けた試合は何試合かありました。
そういう点で、この構築は不正解だったのだと思います。(もちろん、それ以前に自分のプレイングが浅かった部分もあるでしょうが)
ボロクソに負けはしましたがこのまま引き下がる気は全くなく、来年こそは必ず……という気持ちで溢れています。
来年のガラルダブルはダイマックスという新要素が増え、また皆経験値0からのスタートになると思います。いい機会なので来年は今一度ダブルバトルの要素を整理して、まとめなおしてから考察していきます。
ここまで読んでいただきありがとうございました。この記事が世界大会に出場するプレイヤーにとって少しでも役に立ったなら幸いです。
この記事を来年見返したとき、去年はまだまだだったなと笑えるように強くなりたいと思います。ガラル地方でまたお会いしましょう!
snow-pokepoke 2019-06-10 20:00
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ポケモンの構築とか書けたらいいなあ。
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ポケモンWCS2022・ロンドン世界大会レポート
【PJCS2022 3位】壁ボルトオーガザシアン
【INC February使用構築】ニンフィア入りバンドリキッス
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【PJCS2019全国大会使用構築】ルナレックツンデ&反省点
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text:
— だいすけ🎧@「ココロを紡ぐ書手」 (@dai9musicjunkie) April 4, 2021
Hysteric Blueは3人組のロックバンドです。紅一点のヴォーカリストTAMAさんの歌声が本当に魅力でした。
JUDY AND MARYのYUKIさんに歌声が似ていて、デビュー当時「ジュデイマリに似ている良いバンドがいる」ということで私の周りで話題でした。
Hysteric Blueの音楽性ですが、ポップスにメロディックパンク風味の味付けがしてあってとにかくノリの良い楽曲が揃っています。
最も有名な曲は春〜spring〜で、この曲は完璧なメロディ運びとアップテンポで明るい曲調が受け、一世を風靡しました。(当時バイト生活だったメンバー達がこの曲のヒットで年収何千万に変わったというエピソードがあり、当時の勢いを物語っています。)
今回紹介するグロウアップは人気のピークを超えた後の楽曲で、知名度は低いと思いますが、すごく元気がもらえる楽曲で私は当時から好きでした。
https://youtu.be/1knxn_3FJAg公式アカウントではないので、URLだけ貼っておきます。
就職氷河期であった、当時の情勢をモロに反映させたMVとなっております。
「面接」を通して受験者に負荷をかけ、メンタルの強さを試すという今では考えられない、入社試験が横行していました。私もその時代に就職活動をしていた身として、感慨深く感じます。
メジャーコード全開の彼ららしい、前向きでキャッチーな楽曲が魅力的ですよね。
未知のモノに立ち向かう全ての人への応援歌となっています。
さあ、来週は新しいクライアントさんとの仕事だ。気持ち切り替えていこう!!
endosyousuke 2021-04-04 10:30
ROSIER/LUNA SEA 音楽レビュー其の44
日本を代表するロックバンドLUNASEAより、代表曲ROSIERを紹介し…
マネキン/ハルカトミユキ 音楽レビュー其の37
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BLACK FLYS/NICOTINE 音楽レビュー其の26
日本のメロディックパンクバンドNICOTINEを紹介します。 私が高…
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id:endosyousuke
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Plug In Baby/MUSE~Citizen Erased/MUSE 音楽レビュー其の124〜125
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No Reason/Sum41~Still Waiting/Sum41 音楽レビュー其の122〜123
ONIGUNSOU/SEX MACHINGUNS 音楽レビュー其の121
ねずみ浄土/GRAPEVINE 音楽レビュー其の120
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コミュニティ無線システムを初めとする弊社の製品には多くの方々に興味を持っていただき、有意義な出展となりました。
これからも皆様のご期待にお応えできるよう、鋭意努力いたす所存でございますので、何卒一層のご支援とご協力を賜りますようお願い申し上げます。
9月 21, 2017
【熊本地震復興支援】防災・減災・危機管理展に出展しました
2017年9月20日(水)~21日(木)に、グランメッセ熊本で行われた「【熊本地震復興支援】防災・減災・危機管理展」に出展しました。
「【熊本地震復興支援】防災・減災・危機管理展」は、最新の防災・減災技術、関連サービスなどを活用し、甚大な被害にあった地域の社会貢献を修復し、さらに防災・減災・BCPの再構築を図り、被災地域の各種産業の復興を支援することを目的とし、開催されました。
そのなかで、コミュニティ無線放送システムを中心とした先進技術・最新商品を多数出展させて頂きました。
お足元の悪い中、お立ち寄りいただきましたお客様に心より御礼申し上げます。
今後も弊社の商品や技術をさらに多くのお客様に知っていただくために、展示会出展や提案活動を続けてまいりますので引き続きよろしくお願い申し上げます。
8月 10, 20178月 10, 2017
福岡営業所開設のお知らせ
この度、業務拡大に伴い、9月1日より新たに福岡営業所を開設いたします。
社員一同皆様のご期待にお応えできるよう一層精進して参りますので今後ともご愛顧のほどお願い申し上げます。
是非お近くにお越しの際はお立ち寄りくださいませ。
■福岡営業所 住所:〒839-0809 福岡県久留米市東合川7丁目3-28
TEL:0942-27-6955  FAX:0942-27-7071
8月 8, 20178月 9, 2017
第8回「震災対策技術展」東北に出展しました
2017年8月3日(木)~4日(金)に、AERビルで行われた第8回「震災対策技術展」東北 に出展しました。
「震災対策技術展」東北は、地震・津波等の災害対策技術・製品を自治体、企業、そして一般の方々に広く情報発信するとで、減災社会の構築に寄与し、防災産業の発展することを開催趣旨とした技術見本市です。
コミュニティ無線放送システムを中心とした先進技術・最新商品を多数出展させて頂きました。
お陰をもちまして盛況のうちに終了することができました。お立ち寄りいただきましたお客様に心より御礼申し上げます。
今後も弊社の商品や技術をさらに多くのお客様に知っていただくために、展示会出展や提案活動を続けてまいりますので引き続きよろしくお願い申し上げます。
『自治体総合フェア2019』に出展します 4月 16th, 2019
宮崎営業所移転のお知らせ 2月 8th, 2019
防災フェアINたかつき2018に出展しました 9月 10th, 2018
加世田出張所開設のお知らせ 8月 27th, 2018
防犯防災総合展inKANSAI2018に出展しました 8月 27th, 2018
Our Location
鹿児島県鹿児島市石谷町1554番地1
Phone : 099-295-6511
芝浦電子工業は、情報・通信/制御・監視システム事業を通じて、人と人との信頼の確立を図り地域社会へ貢献してまいります。


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text:
昼間、機嫌のよい時間帯にベッドやカーペットでうつ伏せにして、寝返り返りの練習をするようにしてみてください。
ベッドのマットレスだと少し沈み込みがあるので、床にカーペットを敷いたような硬いところのほうが最初はやりやすいかもしれません。
ママが手で少しサポートしてあげながら、体を回転する感覚をつかませましょう。
この練習を通じて、うつ伏せという体勢にも慣れて、違和感を感じることも少なくなってくることも期待できます。
ただし、うつ伏せ寝は乳幼児突然死症候群のリスクもありますので、寝ている間うつ伏せになっていることに気づいたらそっと仰向けに戻してあげましょう。
自分で寝返り返りができるようになれば、無理に戻すことはありません。その場合も顔が横に向いていることは確認するようにしてください。
自力で寝る力をマスターする
起きてしまって眠りに戻れず泣いている場合は、自分で再度眠りにつける力をつけることが対策となります。
とはいえ、これはそう簡単なことではありません。
寝かしつけの癖を取っていくことになるのですが、大人だって癖はそう簡単に治らないですよね?子供も同じ。時間をかけて段々に癖を取って行ってあげることが必要になります。
でも完全に癖を取らなくても、その癖を簡易的なものにするだけでママやパパの夜中の対応が楽になる可能性は十分にあります。
例えば、抱っこで寝かしつけをしている子。この子が夜中に起きてしまった場合は再度抱っこで寝かせてほしい!と泣きます。ママは起き上がって抱っこをしなくてはなりません。
でもこれがトントンで寝られたらどうでしょう?夜中に起きてしまった時はトントンしてあげるだけで再度眠りに入ってくれる可能性が高まります。
セルフねんねを目指して寝かしつけへの介入を減らしていく方法についてはこちらの記事をご参照ください。
憧れのセルフねんねを習得させるには?授乳で寝落ちはいけないの?
寝返りで泣く子の睡眠環境見直しポイント
ベビーベッドで寝ている子の場合
ベビーベッドで寝返りして起きている子の場合、ベッドのサイズが小さいということも考えられます。
ミニタイプを使っている方は1歳を過ぎるとサイズが小さく感じてくる子も出てきます。
通常サイズのベビーベッドでも2歳までの使用と定められていることが多いです。
サイズが小さくなってきた、と感じる場合はサイズの大きいベッドまたは布団への切り替えを検討してみましょう。
2歳ではまだ転落することもありますので、四方が囲まれているタイプがおすすめです。
変形することでキッズベッドやソファになり、長く使えるベッドがありますので、そういったものに切り替えていくと長く安全に使用していただけます。
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布団で寝ている子の場合
布団で寝ている子の場合、まず見直してみていただきたのが寝返りした先で布団から落ちていないかということです。
子供は寝相が悪いものです。まっすぐ縦に布団の向き通りに寝てくれることは稀で、横を向いたり斜めを向いたりと自由奔放ですよね。
そのため、1回の寝返りでも布団から外れた場所に出てしまうことがあります。そうすると寝心地が悪かったり、寒かったり、違和感を感じて起きてしまうんです。
布団で添い寝をする場合は ①ベビーサークルで仕切る ②部屋のどこでも寝ていいように敷き詰める このどちらかをおすすめしています。
ベビーサークルで仕切っている我が家の様子やおすすめサークルのご紹介はこちらの記事をご参照ください。
赤ちゃんとお布団で添い寝!安全に寝る方法、快適な寝床の作り方
寝返り防止クッションってどうなの?
「寝返りに悩むなら寝返り防止クッションが良いよ!」などと聞いたことがあるかもしれません。
しかし、乳幼児の睡眠の専門家としてははっきり言っておすすめできません。
単純に大人に置き換えてみると、例えば夫が私を寝返りさせたくないからクッションを並べて寝返りしてこないようにしている…ということを想像してみます。
…いやー考えるだけで身体痛いです。。。
そういった意味だけではなく、クッションのような柔らかいものと一緒に寝ることは乳幼児突然死症候群のリスクがあります。
▼乳幼児突然死症候群についてはこちら
乳幼児突然死症候群(SIDS)とは?防ぐにはどんな対策が必要?
寝返りしてきて体に当たられるのが嫌!という場合は、ぜひ前述のベビーサークルでの仕切りを検討してみてください。本当に驚くほど快適に寝られますよ(体験談)。
どうして泣いているのかわからない!うちの子はどうすればいいの?!という場合は個別相談にご相談ください♡
おすすめ!夜泣き寝かしつけ寝返り
2020年6月10日 5:19 PM
今生後7ヶ月の男の子育てています。
夜寝るときはベッドへ連れていくと自分で寝れるのですが、寝返りができるようになった5ヶ月からまさにこれで悩んでます…
寝返りかえりができず、練習してるのですがまだできずです。
戻れずに泣いて眠りが浅い時に寝返りをしてその度に起きてしまいます、寝返りかえりできないとずっとこんな感じなのでしょうか。
2020年6月10日 7:13 PM
おおむね、寝返りしはじめは乱れるんですよね。
寝返り返りができないとずっとこう…とは限りません^^
寝返りできる自分に慣れてきたことによって、自分でいい体勢を見つけられるようになって落ち着いてくることもありますよ。
2020年6月11日 10:10 AM
ありがとうございます。
自分の寝られる体勢が見つけられるまでは、起きた時の対応はどうしたらいいのでしょうか。
最近ずりばいをし、そろそろハイハイもしそうな感じなのですが、そうなると練習しても寝返り返りもしない…?。
今日は何時に起きてしまうのだろう…と毎日怖いです
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text:
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
超お手軽アプリ、でもCognito + S3 + DynamoDBを知るにはてっとりはやそうですね #yamamugi
— Tomohiro (@sgt_tomrock3) April 7, 2021
— Masaki Suzuki@フリーランスクラウドエンジニア (@makky12) April 7, 2021
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
これかな? https://t.co/rBVdyjsSzG #yamamugi
— 神田 佳積 (@kazumiks) April 7, 2021
ありがたいコメントもたくさんいただきました
スライドの説明が丁寧...!
— Ryohei (@Halhira) April 7, 2021
#yamamugi https://t.co/fRhwxKYkgJ
— kawaji_scratch (@kawaji_scratch) April 7, 2021
さすが @surumegohan さん、AWS Summit 登壇するだけのことはあるわ
— hiro (@hirosys_) April 7, 2021
試験勉強になりつつ現場でやりたくなりそう(ロゴ変更とか)Cognitoでもだったなあ。すばらしい。#yamamugi
— Makio Tsukamoto (@tsukamoto) April 7, 2021
ありがてぇ。。。ありがてぇ。。。
登壇中にチャット欄にも多くのコメントをいただけました。 ありがとうございます! 匿名にマスキングして載せておきます
XXXXXXXXX から全員に: 07:46 PM おー
XXXXXXXXX から全員に: 07:46 PM おめでとうございます!
XXXXXXXXX から全員に: 07:54 PM 15分って聞くと長そうだけどデモ入れるとあっという間ですね
XXXXXXXXX から全員に: 07:54 PM おおーー!!
XXXXXXXXX から全員に: 07:54 PM すごい
XXXXXXXXX から全員に: 07:54 PM 888888
XXXXXXXXX から全員に: 07:56 PM 素晴らしい! あれ、見切れてる?
XXXXXXXXX から全員に: 08:01 PM CognitoってAWSの中でも難しいイメージ
XXXXXXXXX から全員に: 08:01 PM わかりみ
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 超わかりやすかったヽ(*´∇`)ノ
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 8888888888888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 8888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 8888 88888 88888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 888888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM 8888888
XXXXXXXXX から全員に: 08:02 PM ためになりました!
XXXXXXXXX から全員に: 08:03 PM ためになります
XXXXXXXXX から全員に: 08:05 PM 昔からのWindowsUserなら Winでも大丈夫だと思います。PowerShellでこねくり回せます。ただ、先ほどあったように情報は少ないです。
XXXXXXXXX から全員に: 08:05 PM Linuxだいすきさんはmac、そうでなければwindowsでよいのでは
XXXXXXXXX から全員に: 08:06 PM アドバンスドセキュリティ機能でIP RANGE指定できるっぽいですね。利用したことないですが https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cognito/latest/developerguide/cognito-user-pool-settings-advanced-security.html
ここから他の方々の登壇
1人1人の登壇内容を書いていきたいのですが、全員がライブデモをするという神回だったので文字ではうまく書けません。。。
■ヤマムギ 山下 光洋さん - ヤマムギについて
主催者のご挨拶です。 Zoomの100人枠を超える応募があったので急遽105名にconnpassを拡大。 ここまで人が集まったのは今までで初だったようです。
実際に参加者としてアクティブだったのは僕が気づいた範囲だと65人は超えていました。
結構むかしからやっている勉強会なのかぁ
ハンズオンやデモをやるための勉強会
とにかく動かしてみた!!
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
とにかくやってみようがコンセプト。
ハンズオンやデモの共有で学びを得るための勉強会です。
■杉山 美鈴さん - AWS Secrets Managerをチュートリアル中心に触ってみた
まさかのいきなり本のページ数を掲載。
DVA試験のサンプル問題の解説からはじまりました。
その後、ゼロベースでAWS Secrets Managerを公式チュートリアルに沿ってライブデモを行っていただきました。
完全にまっさらからシークレットをライブで作るんすね。すごい。 #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
■木村 亮さん - S3を使ったWebサイトホスティング (S3 + CloudFront)
AWSあるあるのS3を用いたWebサイトのホスティングのデモでした。
CloudFrontも被せてWebページができています。
CloudFront+S3の構成ってすごく大事。グローバル案件でも特に大事。 #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
S3のバケットポリシーの構築からのデモで、初体験の人も勉強になったと思います。
ちなみに、バケットポリシーを「バケポリ」と呼ぶ人に初めて出会ったのですが、今後流行らせていくスタイルです。
バケットポリシーを「バケポリ」というのは初めて聞いた。
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
バケポリ流行るんじゃ #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
■僕 - S3にて静的ホスティングしているWebページにCognitoでログイン機能をつけてみた
■小木 悠斗さん - API Gatewayの基本、認証付きREST APIを作る
AWSサムライの登場!
API Gatewayをゴリゴリ操作しています。
っというか流れがはやい!流石すぎる。
Amplifyも活用なさってました。
小木さんが手数の多いデモしてて勇気ある! #yamamugi
— kawaji_scratch (@kawaji_scratch) April 7, 2021
Amplify + Vue きたー!! #yamamugi
— Yuji Takayama (@yuji) April 7, 2021
CloudFormationから入ったクチですが、最初は苦労しました。コンソールの設定画面とにらめっこでしたね。Serverless Frameworkのドキュメントが割と充実してたので、割と助かった部分はあります。 #yamamugi
— Masaki Suzuki@フリーランスクラウドエンジニア (@makky12) April 7, 2021
UserPoolのオーソライザーではなくて、JWTなんですね。なるほど。 #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
サクサク操作なさっているので、見入ってしまう・・・w
すごい!ちゃんとデモやり込んでる感がある。そして経験者は色々フォローしてくれる。たのしぃ #yamamugi
— スギミス🍀 (@sugimisu) April 7, 2021
途中、デモに不具合が発生しましたが、ライブデモなのでその場で原因をあれこれ伝える方々も現れる
ノウハウが共有された瞬間!
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
勉強会っぽい感じでたいへんうれしいです(勉強会だからそりゃそうなんですが) #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
語彙力がないので伝えようがないのですが、ともあれサクサクと構築して、躓いたところは勉強会中に原因共有&解明という素晴らしい流れでした。
■伊藤 秀樹さん - API GatewayとStepFunctionsで非同期のオンラインバッチを作ってみた
強い人が続きますね・・・
StepFunction、いまはなきYahoo! Pipes的なイメージ持ってたんだけど、思ったよりゴリゴリだな。。。#yamamugi
— Makio Tsukamoto (@tsukamoto) April 7, 2021
StepFunctionのJSONでの記載や、実際に動いていてエラーになったらどうなっているかなどの解説をたっぷりと。
Step Functionは現在どのステートが動いているかが可視化されるのでデモとしても映えますね
ステートマシン作成画面ってデモに向いてますね #yamamugi
— 山下 光洋inポケットスタディAWS認定 デベロッパー アソシエイトリリース (@yamamanx) April 7, 2021
思った以上にStepFunctionって色々やってくれるんだ #yamamugi
— 月亮(YueLiang) (@yueliang0119) April 7, 2021
「StepFunctionsつかってやると、Lambda内では異常時はexit(1)とかしておけば後はStepFunctionsで引き受けられるので、エラーハンドリング周りの実装が楽になる」
なるほど。#yamamugi
— Makio Tsukamoto (@tsukamoto) April 7, 2021
■川路 義隆さん - Amazon AppSyncでリアルタイムチャットシステム作ってみた
AmplifyやAppSyncが登場
amplify init
からライブデモだ!! 強い
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
そしてライブ中にチャットシステムを構築して、勉強会参加者が続々とログイン&発言というデモを意識なされたプレゼンでした。
AmplifyとAppSync&GraphQLが熱い。 #yamamugi
— Masaki Suzuki@フリーランスクラウドエンジニア (@makky12) April 7, 2021
■ハンズラボ/中川 皓紘さん - AWS Beanstalkでお手軽Webサイト構築
AWS Beanstalkのデモです。
Beanstalkをローカルファイルアップ時はZIPファイルでないと駄目なのか。。。 #yamamugi
— 神田 佳積 (@kazumiks) April 7, 2021
こういう罠(ハマりどころ)の共有はありがたいですね
デモでお手すき時間ができたときの小話もおもしろいw
「AWS試験あるある:近場のテストセンターに行こうと思ったらランクが上になるほど空きが少ない」
試験時間が長い分、連続して空席が確保できるコマが少ないとかかな?#yamamugi
— Makio Tsukamoto (@tsukamoto) April 7, 2021
結果の前にアンケートなので媚を売ってしまうwwww
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
■山崎 遼平さん - S3でセキュアにファイル交換してみる
勉強会のデモってレベルじゃない構成図キターーーー!!
まさかのWinSCPの有能っぷりっから・・w
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
WinSCPで行けるのか・・・
Transfer for SFTPで頑張ってたのに・・・#yamamugi
— sam (@sam_eng3336) April 7, 2021
ここでもCognitoのデモを行っていらっしゃいました。
タイトルにCognitoを入れたのは僕だけですが、デモで活用なさった方が多かったですね。
残念ながら各自のアクセスキーとかも表示されているので勉強会の動画は公開されませんが、全員がライブデモを行い、しかも濃密という非常に良かった勉強会でした。
ここで登壇させてもらえたのは本当にありがたかったです。
次回が告知されたら視聴者としてでも参加してみよう。
忘れないうちにデモで作成したもろもろの環境を完全に削除完了
S3公開、DynamoDB維持とかで不必要にお金かかったりセキュリティの穴を抜けられたらたまらん#yamamugi
— show@HarborSイベントパートナー (@surumegohan) April 7, 2021
AWS 勉強会 参加レポート 登壇 AWS認定
surumegohan 2021-04-08 13:18
ごきげんよう 2021年も終わりますね。 体感ではまだ5月くらいな…
AWS Summit Tokyo2019で動画が流されて登壇もした話
ごきげんよう いろいろあって久しぶりの投稿になってしまった。…
「しょーさんはVUIやってない」と言われてからAlexaDayで登壇するまで
ごきげんよう 2019年4月6日開催のAlexaDay2019に登壇しました。…
【参加者視点】AlexaDay2019に行ってきた話
ごきげんよう 2019年4月6日開催のAlexaDay2019に参加しました。…
AWS Startup Day 2019 Tokyoに参加・登壇した話
ごきげんよう 昨日、AWS Startup Day 2019 Tokyoが開催されまし…
« Slackのワークスペースからの抜け方 AWS認定デベロッパーアソシエイトに一発合… »
id:surumegohan 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
5KPlayerのアンインストール
バ美肉Vtuberの環境構築した
特許庁から特許の拒絶連絡がきた話
Zoomでマイク以外に画面の音声を送り、Chromeでタブごとに音量を変える拡張機能をいれた
魅力的な話を担当者の対応で断った話
はてなブログをはじめよう!
surumegohanさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?


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text:
マツコの知らない世界 ハチミツ【都心のビル屋上で採集される”屋上蜂蜜”の味にマツコさんも絶句?】2019年8月6日(火曜日)放送 TBS - yonta64のテレビ番組ブログ
— 伽羅(きゃら)吉ブーサラシア (@LOVEkyara1022) August 6, 2019
現在はこのような都心のビル屋上で養蜂する人々が増え、北は北海道から南は沖縄まで全国で100箇所以上にのぼるといいます。(東京都内には20箇所以上)
都心のどこから蜜を集めてくるの?
マツコさんが不思議に思ったのは、こうした都会のミツバチが一体何処からどんな花の蜜を集めてきたのか?でした。
田中さんによれば、例えば紙パルプ会館のミツバチは、浜離宮恩賜庭園(5分で飛んでゆく)や皇居(7分で飛んでゆく)のマロニエ、リンデンなどの蜜を集めてきたものだそうです。
「皇居の蜜吸ってんの?高級じゃない!!」と驚くマツコさん。しかも皇居周辺の花は農薬も散布されていない原生林の花で安心なのだそうです。
「銀座のハチミツ」を試食させてもらう
試しに収録直前の7月13日に採ったばかりの「銀座のハチミツ(夏の百花蜜)」を試食させてもらいました。
さらに有名菓子店の「あけぼの」や「文明堂」は銀座のハチミツを使った地産地消のお菓子(カステラや大福)を田中さんとコラボして作っています。
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ティースプーン1杯分=ミツバチが一生かけて集めた蜜
ハチミツは、小さなスプーン1杯がハチ一匹の一生分の蜜となります。マツコさんがそれを聞くと「えーーっ!これ(スプーン1杯)が(ハチの)一生分!!もう食べられない!ひどいね人間て!」と驚き。
「これからは”ありがとう”と思って食べなきゃいけない」と気持ちを新たにしたマツコさんでした。
マツコさんが使っているスプーン一杯分がミツバチ一匹が一生で集めるハチミツ。
・文明堂/銀座のハチミツカステラ
・銀座あけぼの(松屋銀座店限定)銀座のはちみつ大福 pic.twitter.com/pjK97Mu7R0
— hiro (@hiro27740312) August 6, 2019
ミツバチの世界も過酷な世界だった?
蜜を採ってくるのは全てメス。オスはひたすら嬢王蜂にアタックしようと飛行訓練だけしているといいます。
そんなオスの集団のうち限られた一握りオスだけが嬢王蜂と結ばれ、結ばれた瞬間に死んでしまうのだそうです…。残ったオスもメスの子育てが始まると巣箱を追い出されなんとそのまま死んでしまうといいます。
昆虫の世界のオスは次の世代を産むためだけに存在しているようです。
都心の様々なエリアで採れた蜂蜜のお味は?
都心の様々なエリアで採れた蜂蜜のお味は……
新宿のはちみつ … 浜離宮恩賜庭園、皇居の蜜(ユリノキなど)=フローラルな香り
原宿のはちみつ … 明治神宮、新宿御苑などの蜜(シイノキなど)=濃い口でずっしりしている
自由が丘・駅前ビルの屋上のはちみつ … 高級住宅街の庭の花や果物などの蜜を収集 =癖の強い味バラの風味もある
中延商店街(東京品川区)の屋上のはちみつ … 公園や住宅地の庭の花などから収集 = 色が黒い、黒蜜のような和菓子っぽい味でゼリー状が特色
濃い原宿のはちみつを使ったコロンバンの原宿はちみつプリンをマツコさんが試食。濃厚でおいしいとしっかり完食しました。
取材アナウンサーから蜂蜜おじさんへ…TBS総務局の高橋さんとは?
実はTBSの屋上(8階)にも10万匹のミツバチが飼われています。それを担当するのが田中さんもよく知っている、元アナウンサーの髙橋進さん(67歳)。
高橋さんが丹精込めて採った蜂蜜は付近の満開の桜の花から蜜を集めたため、桜餅の風味がほのかにするおいしいはちみつになっていました。
2019年8月10日放送『マツコの知らない世界「屋上ハチミツの世界」』より
『マツコの知らない世界』放送終了後の反響ツイートは?
さっきテレビでマツコも蜂蜜チーズ食べてた!思わぬ組み合わせでびっくりだけど、今度私も食べてみようかなぁ🤤
— 月海りさ (@tkm_risa) 2019年8月6日
見逃した方はTVerで見れますよー!
「折りたたみ傘&屋上はちみつの世界」#TVer #マツコの知らない世界https://t.co/mS2PEZ0Y5W、
— 坂口淳一 (@jsakaguc2010) 2019年8月6日
マツコの知らない世界。
蜂蜜かけて食べる蜂蜜プリンいいね〜(゚д゚)
マスカルポーネと蜂蜜のプリンにして蜂蜜かける、ってどうだろう。
— SEN (@zzzzSEN) 2019年8月6日
マツコでしょ?!見たーカステラも旨そーだった💕都会の蜂蜜(農薬とかなくて)高品質って知らなかった✨
— かねやん🌺 (@kanemama1210) 2019年8月7日
そうなんだよね。親戚が養蜂やってるのでいつも聞かされてたのを、マツコの番組でも言ってくれて嬉しかったわー。ビンに残った蜂蜜も炭酸入れて混ぜて残さず飲んでるよー♪
— Lyp (@arepui) 2019年8月7日
蜂蜜ティースプーン1杯は、1匹の蜂さんが一生かけて取れる量。
ってのやってて、「ふーん。すごいなぁ」って思ったけど、
そういえば前からうちにあるの思い出して、見てゾッとした pic.twitter.com/mkXE1lcgL9
— さおたん (@__saotan__) 2019年8月9日
『マツコの知らない世界』当ブログの関連記事の紹介
yonta64.hatenablog.com
yonta64.hatenablog.com
yonta64.hatenablog.com
yonta64.hatenablog.com
『マツコの知らない世界』関連グッズの紹介!
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yonta24 2019-08-06 20:57
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text:
Trump stirs pot with Mueller interview offer
Robert Mueller wants to talk to Donald Trump. The President wants to talk to the special counsel -- so it's a done deal right?
Trump appeared on Wednesday to make a significant gesture by telling reporters that he wanted to testify to Mueller -- and was ready to do so under oath.
His offer came a day after it emerged that the Mueller had requested an interview with the President as he apparently begins to wind up one branch of his investigation into whether Trump obstructed justice by firing FBI Director James Comey while he was probing alleged collusion between the Trump campaign and Russia during the 2016 election.
"I am looking forward to it, actually," Trump said, before offering a preview of what his testimony might look like.
"Here is the story: There has been no collusion whatsoever. There is no obstruction whatsoever," Trump said.
Taking a step further, on the second day in a row of blockbuster disclosures about the Mueller probe, Trump offered to do the interview under oath.
https://edition.cnn.com/2018/01/25/politics/under-oath-trump/index.html
取り上げる表現は"wind up"です。"wind"には、「曲げる、曲がる」などの意味がありますが、ここでは"up"と共起して違う意味で使われています。『ジーニアス英和辞典』で調べてみると、「結局(…する)破目になる」や「(話、活動などを)やめる、けりをつける」、「たどりつく」などの意味があります。ここでは、「たどりつく」が一番当てはまるかと思います。「調査の一部にたどりつく」つまり、やっと、調査が開始されることが言及されています。(Akim)


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text:
2015年12月31日 心に染みる美しいフランスのエスプリ ― アンセルメ指揮スイス・ロマンド管弦楽団 ショーソン・交響曲変ロ長調、フランク・交響詩「アイオリスの人々」 サン=サーンスの交響曲第3番「オルガン」、フランクの交響曲ニ短調が好きならお薦めの名曲、作曲家40才の円熟期のフランス風エスプリに満ちた傑作です。この曲の魅力をアンセルメの指揮で十分に味わえます。特に第1楽章の終わりは魂の高揚を抑えられなくなる。その扇情的な誘惑はベートーヴェンとはまた違ったフランス音楽特有な作品です。 […] Posted in Products, Review, 通販レコード, recordsound
2011年10月20日 [予約受付中]アマデウスクラシックス第30回頒布は10月23日から 第30回を数えるクラシックのLPレコードの欧米オリジナル盤の頒布。熊本から転地される常連客の方々、県外から来店してくださる方々に、電話やメールで案内をする一方で広く一般に通販サイトとしてブログサイトで案内するようになって、4年目の秋となりました。 昨年に、熊本から全国へクラシック音楽のアナログ・オリジナル盤を通販していた FM-WOODSTOCK.COM […] Posted in blog
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2011年8月25日 音は堅くて雑味が出てきた – iTunesのアップデート 10.4.1 にしての感想 起動も速くなりました。 曲は「チャイコフスキー:ヴァイオリン協奏曲 […] Posted in blog
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鮮度では群を抜いている◉ジョコンダ・デ・ヴィート、クーベリック○バッハ、モーツァルト:ヴァイオリン協奏曲
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By OtogiRio | 2022年2月1日 | 協奏曲, 名盤サロン, 通販レコード
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langs: 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 en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja de nl ja ja ja ja ja hy ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja zh ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja

text:
(今思い返せば、対ゴーストをまたやるべきなんだろうなーとも。。。)
そんな中、ふとした瞬間にとあることに気付いたのです。
右フリと左フリとで狙いの見方が違う
どうやら、真っ直ぐの球と右フリの球に関しては、キューは顎の真ん中下を通過し、顔も正面向きで狙っているようでした。
一方、左フリの球の時は、キューが顎の真ん中よりやや利き目(僕は左)寄りを通り、顔も少し右を向いて狙っているようでした。
なんとこれもう無意識!!
左右のフリで厚みの見え方が違う、とはよく聞きますが、これそもそも見方が違ってるから見え方が違ってくるのかも?とか思いました。
これに気づいてから、とりあえず左フリの時も、真っ直ぐと右フリの時と同じように狙ってみることにしましたところ、、、特に違和感なく、またしっかりと狙ったところに撞けましたので、、、やはり何かしかの影響はあったようでした。
まぁ、人間利き目がありますので、利き目側の物を見る場合と利き目とは逆側の物を見る場合とでちょっと変わってくる、というのは分からなくもないのですが、、、
要は、狙いの見方が変わってるのに、同じつもりで撞いてしまうとズレが起きてもおかしくはないかなーと。
そしてそのズレを無意識に修正しようとして、、、コジる、と。これもまたコジってしまう1つの要因なのかなーー?と。
そんなこんなを思いながらせっせと取りきり練習を続けつつ、時折自分の中でよくミスしがちな左フリの配置にして、その時ふっと構えるとどうか?きちんと上記を確認して撞くとどうか?等々検証しておりました。
これ、なかなかにチェックポイントとして良さそうなので、自分的メモに追加って感じですね!
さらにそこから話が1つ派生しまして。
顎の下どの辺をキューが通っているか?を確認するためには、、、顎がキューに付くくらい顔の位置を下げるしかないのですがね(笑)
その時に、こんな顔の低いフォームじゃあ確認するだけならいいけどそのままじゃあ窮屈で撞けないよなぁ、、、とか思ってました。
試しにそのまま撞いてみましたところ、、、
わりと普通に撞けるじゃないですか!!(笑)
と思ったのですが、、、
どうやら、キューを真っ直ぐ後ろに水平に引くように無意識に調整してるみたいでした。
テイクバックの時にキュー尻を持ち上げてしまう癖があると、そのままでは顎にキューが当たってしまいますからねぇ、、、f(^_^;
なーるほど♪と思いましたねー。
僕は昔っからテイクバックの時にキュー尻をやや持ち上げてしまう癖がありました。今はだいぶマシになってるとは思いますが、まだ多分大きく引くとそうなると思います。
そのため、どうしても大きくテイクバック引いた際に窮屈感があって、そのために顔の位置をやや高くしておりました。
ただ、あえて顔の位置を低くすることで、真っ直ぐ後ろに水平に引くようになるとは。。。
今まで、顎がキューに付くくらい低いフォームの人は、どうやって撞いているんだろう?窮屈じゃないのかなぁ?などとよく思っていたのですが、、、
ちゃんとキューを真っ直ぐ後ろに水平に引くことが出来ればほとんどそんなに影響ないんだなーと思いました。
んじゃ、フォーム改造する??
とか思ったのですが、さすがにここまで顔を低くするのは体がキツイ、、、(苦笑)
ということで、、時折練習の時に、上記の狙いの見方確認及びストローク矯正のためにやってみようかなーと思ってます!
どうにも狙いの見え方が安定しないんだなーと思っている方は、見方が安定しているかどうか?を、、、
テイクバックでキュー尻を引き上げちゃう癖のある方は、あえて顎にキューが当たるくらい低く構えて撞いてみてどうか?を、、、


langs: ja la en en en en en en en en en ca en en en en ja ja ja en en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ru ru pt en en en pt ja ceb ru en ja es ru en ja en en pt ja ja ja ja ja en 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 en ja en ja ja sv ja sl ja ja fr ja en ja ja de ja fr ja ja de ja en ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja en ja ja en ja en ja de ja en ja en ja en en en en ja en en ja en en ja en en ja ja en ja en ja en en en ja ja ja ja ja en la ja en ja ja ja ja ja ja ja en

text:
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Geoffrey Kamworor sets a new world half marathon record in a dazzling time of 58.01! Congratulations Geoffrey!
A post shared by NN Running Team (@nnrunningteam) on Sep 15, 2019 at 3:47am PDT
それから1年後、彼は待望の世界記録を樹立した。
サブ58こそ逃したものの、フィニッシュラインを越えたカムウォロルは喜びを噛み締めていた。10代の頃から、この偉業を達成できると強く信じてきたからこその笑顔だった。
“皇帝” ケネニサ・ベケレの復活
カムウォロルや10代で世界選手権5000mの金メダルを獲得したキプチョゲのような、ケニアの“エリート” がともに世界記録を手にした。同じような道を歩んできた男がエチオピアにもいる。現5000m、10000m世界記録保持者の “皇帝” ケネニサ・ベケレだ。
世界クロスカントリー選手権で計11勝(現在は隔年開催だが、以前は毎年開催されていた)。トラックでは5000mと10000mで世界記録樹立。オリンピックで3つの金メダル。陸上長距離界のキングオブキングとして皇帝ハイレ・ゲブレセラシエの後を継ぐように、ベケレは2000年代に世界中にその名を轟かせた。
ベケレはマラソン転向後、2016年のリオオリンピックには出場できなかった。が、その鬱憤を晴らすべく出場した同年のベルリンマラソンでは2時間03分03秒(当時の世界歴代2位の記録)で、鮮やかに優勝を飾った。男子マラソンの前世界記録保持者のウィルソン・キプサングとのデッドヒートの末、ベケレがマラソンで世界記録に肉薄した歴史的なレースである。
©2019 Steffen Hartz  キプチョゲの世界記録にあと2秒。2時間01分41分で優勝のケネニサ・ベケレ(エチオピア)
それから3年後、ベケレは再びベルリンの地において2時間01分41秒で優勝し、復活を果たしたのだ。とはいえ、この3年間は彼にとっては順風満帆というわけではなかった。
エチオピアでホテル経営などのビジネスを展開するベケレ。度重なる故障に悩まされていたが、レースに出ても完走することすら、ままならなかったのだ。2016年のベルリン優勝の後の5レースでは途中棄権3回。その後の2019年の東京マラソンは、直前で欠場を表明した。
【ベケレのこの3年のマラソン成績】
2016年9月:ベルリン優勝(2:03:03)※当時世界歴代2位
2017年1月:ドバイ途中棄権
2017年4月:ロンドン2位(2:05:57)
2017年9月:ベルリン途中棄権
2018年4月:ロンドン6位(2:08:53)
2018年10月:アムステルダム途中棄権
2019年3月:東京マラソン欠場
2019年9月:ベルリン優勝(2:01:41)※世界歴代2位
今回のレース後に彼はこう話した。
「(故障の影響で)このベルリンまでのトレーニングの期間は短かったけど、それでも2時間02分ぐらいでは走れると思っていた」
紆余曲折あったが、何かを成し遂げる時、人は「自分にはできる」と強く信じているものだ。
取り除かれていくメンタルの障壁
2013年のベルリンで、ケニアのデニス・キメットが2時間02分57秒(当時の世界記録)で優勝したが、その記録がキプチョゲによって破られるまで、5年もの歳月が流れた。しかし、この13ヶ月間で、マラソンのサブ2時間03分は5回も達成された。
これまで1つの壁であった(5年間破られなかった)2時間03分切り。史上最強で史上最速のキプチョゲ以外の選手たちによっても達成されたということは、一体何を意味するだろうか。
【男子マラソン世界歴代5傑】
2017年に、ナイキのシューズヴェイパーフライ4%、さらにモルテンという高濃度の給水・補給の登場によって、選手たちの競技能力が引き上げられた、とも考えられるだろう。
しかし、シューズやエネルギー源だけが選手たちの競技能力を高めたのだろうか。
その答えはノーである。
人類で初めて1マイル走でサブ4を達成したロジャー・バニスターが、1954年にサブ4を達成するまで、人類のこの偉業への挑戦は幾度となく失敗に終わってきた。が、ロジャーが1度達成をすると、まるでそれまで壁がなかったかのように、数多くの選手がサブ4を達成。それまで困難とされていたことに対する『メンタルの障壁』が取り除かれたのだ。
心理学でいうところの “自己効力感” (セルフ・エフィカシー:self-efficacy)。これは「自分には能力がある。成功できる」という自信を持つことで、目標達成のための行動を引き起こすものである。ケニアやエチオピアの選手の多くは「自分にはできる」と強く信じていて、自己効力感が強い傾向がある。
日本にも「自分にはできる」と強く信じているマラソン選手がいる。彼はMGCに出場していない。
©2019 Steffen Hartz  ハイペースを恐れず、2時間08分56秒の自己新で9位に入った村山謙太(旭化成)
村山謙太(旭化成)は、9月のベルリンで自己新記録の2時間08分56秒をマーク。日本人で今季3位の好記録だったが、注目すべきはそのペース。中間点を1時間02分21秒(2時間04分42秒ペース)で通過。後半ペースを落としたが積極的なレースぶりが光った。
「25km過ぎから、どんどんタイムが落ちていくのが悔しかった」
村山はレース後にこう話した。東京五輪マラソン代表の3枠目を見据えて「もっといけるはずだった」という気持ちがあった(自分にはできると思っていた)のだろう。
東京五輪男子マラソン代表の3枠目をかけて、指定大会での男子のサブ2時間05分50秒が達成されるか否かに注目が集まっている。そのためには、良いトレーニングを積み重ねる以外に何が必要だろうか。
公認レースでの非アフリカ系(アフリカ生まれでない)のサブ2時間06分は、2017年福岡国際優勝のソンドレ・モーエン、2018年シカゴ3位の大迫傑の2人が達成している。選手が「自分にもできる」と強く信じることが重要である。もちろん村山はそう信じている1人で、他にも同じような選手が数名はいるだろう。
最後に、1つだけ断言できることがある。
心の底から「サブ2を達成できる」と強く信じているランナー。それこそがエリウド・キプチョゲという男である。
サブ2ハーフマラソンマラソン
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|ライター|フォトグラファー| 学生時に陸上長距離で全国大会出場、引退してから20代後半には計8ヶ国のロードレースに出場し、ローカルレースでは勝利を飾る。ライターとして南米、南極以外の大陸で取材・撮影を経験。2019年にハワイでバギーランデビューを果たした1児の父。またの名をすしマン。
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text:
いい意味での「いい加減さ」を売りとした地位を手にしました。
現在では多数の長寿番組のレギュラーも務め、理想の上司ランキングでは毎回上位にランクインするほどの人気を誇っています。
2.シンガーソングライターとして
初めはダウン・タウン・ブギウギ・バンドのサポーターとして前座を務めていましたが、後に出会う宇崎竜童さんに「所ジョージ」と命名されました。
シンガーソングライターとしてデビューした後は営業活動を行いましたが、ほとんど楽曲を披露することはせず、トークを中心にした芸人風のスタイルでライブを行いました。
この芸風は所ジョージさん独特のもので、業界内ではすぐにこのスタイルが確立されました。
楽曲の曲調はコミックソングとしての側面が非常に強く、様々なパロディが盛り込まれている作品も多数制作しています。
しかし作品の多くは音楽理論をきちんと踏襲したものばかりで、その上で楽しんで制作をしています。
コミックソング以外にも、歌詞が深い楽曲も多数手がけています。
その独創性は宇崎竜童さんや奥田民生さんなどから非常に高く評価されています。
3.遊びの場、世田谷ベース
所ジョージさんは音楽、車、フィギュア、農業など様々な趣味を持っており、それを遊び感覚で楽しんでいます。
それらを共有している場所・番組として世田谷ベースが有名です。
世田谷ベースには所ジョージさんがこれまでに創作した作品や趣味で購入したもの、さらにはファンの方からのプレゼントが整理されています。
いかに所ジョージさんが人生を謳歌しているのかがよく分かる場所になっています。
所ジョージさんが創作した作品のジャンルは、新しい四字熟語、日常で使える発明品、スポーツ用品など多岐に渡ります。
しかし創作するにしても「ただ普通に作る」というわけではありません。
所ジョージさんは「創意工夫」を自身のモットーとしており、それは同番組内で何度も発揮されています。
その意識は爪切りが同化したテレビのリモコンなどの発明品や、説明書通りにプラモデルを組み立てない姿勢などで見受けられます。
所ジョージさんは前述した通り多数の趣味を持っています。
中でも自動車好きの一面は有名で、特にアメリカ車を敬愛しており、オートバイにも造詣が深いです。
購入した車を改造したり、自作のステッカーを貼ることもあります。
また、独特のフォームを完成させるほどのゴルフ好きでもあります。
ゴルフ理論に強いこだわりを持ち、ゴルフクラブの開発にも携わった経験があります。
好きなものをこよなく愛する姿勢は、なにも趣味に限った話ではありません。
所ジョージさんは二女の父であり、愛妻家としても有名です。
過去には「妻の手料理が世界一私の舌に合っている」と発言されており、飲み会などには出来るだけ参加せずに自宅で食事をとる主義です。
また2人の娘さんのことをとても可愛がっており、とても家族思いの方です。
最も仲の良い友人はビートたけしさんです。
ビートたけしさんは所ジョージさんの自宅に愛車を置いており、ある日車で訪ねては乗り換えていくほどの仲です。
自身にとって楽しいものを全力で楽しんでいる所ジョージさんは、多くの思想を掲げています。
所ジョージさん自身の一貫した意志のもと、しっかりとした考え方をいくつも持っているのです。
例えば本当のエコについて「古いものを修理して使い続けること」と考えており、エコカーの存在意義やエコカー補助金に対しては否定的です。
壊れたらすぐ捨てずに、自分なりに工夫してみるという思想は、人生を楽しんで過ごしている所ジョージさんらしい考え方です。
また、説明書やインターネットで事前に情報を確認することをしません。
答えを見てから行うのではなく、自分で探っていくことに面白さを見出すのが所ジョージさんの生き方です。
どうすれば面白くなるのか、どうにかして面白くできないかを自分で考えて行動することが、所ジョージさんの魅力です。
所ジョージさんのように、創意工夫で人生を楽しく
肩の力を抜いた所ジョージさんの芸風は、まさに彼の生き方を投影した姿といえます。
様々な創意工夫をして、好きなものをとにかく楽しむことで、多くの人を魅了する人生を送っているのです。
悩み事や辛い出来事があったときは所ジョージさんの思想や考え方を参考にして、限りある時間の中で創意工夫をしてみると、素晴らしい人生が切り開けるかもしれません。
「所ジョージ」様々な創意工夫をして、好きなものをとにかく楽しむことで、多くの人を魅了するシニア芸能人 を見た人はこちらも見ています。
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text:
ED治療薬はこのPDE5を抑制するはたらきを持っており、再びペニスに血液が流れる状態を作ってくれる医薬品なのです。
ED治療薬はどれもこの効果を基本としているのですが、それに加えてそれぞれが違った特徴を持っています。
レビトラの場合、注目すべきはなんといってもその即効性でしょう。
基本的にED治療薬を服用してから効果が出るまでには1~2時間ほどかかってしまいます。
そのため、タイミングよく効果を発揮させるためには、服用するタイミングを考えなければいけません。
ですが、セックスはその時々の流れや雰囲気で自然とおこなわれるもので、あらかじめ時間を決めてやる人はまずいないですよね。
行為をする1時間ほど前に服用するようにと用法用量では定められていますが、そのタイミングをはかるのはやや面倒です。
しかし、レビトラであれば服用してから30分程度、早い人なら10分程度で効果を発揮するため、いきなり行為をする流れになってからの服用でも充分効果を間に合わせることができるのです。
レビトラはPDE5を抑制する効果を持っており、ペニスに再び血液が流れ込みやすい状態を作ってくれます。また、レビトラは即効性が大きな特徴となっており、早い人では10分程度で効果を発揮するのです。


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noguchi BIJOUX    恵比寿の店より、1ランクも2ランクもアップした作品?商品?が並ぶ贅沢な店が、青山のFROM1stにオープン!
お店も素敵だったけど~パーティも良かった~~♪美味しいケータリング。。素敵な音楽。。素敵なゲストの方達。。。音楽は、ナマですよ。アコーディオンとチェロ?とギターが、まるでParis~にいるような♪♪♪
またしても、画像が暗くて分かり辛くて残念だけど・・
友達は、文服の頃からの長ーーーい付き合い。若い頃は、朝まで、よく一緒に遊んだなぁ・・そんな友達が、どんどんと素敵な事を実現させていく。心から、嬉しい。
ホントは、友達と二人で行く予定だった・・・そんな時に限って、一誠君、熱で保育園から呼び出しが・・・仕方なく?私は、杏さん担当で、子連れで参加。でも、綺麗なもの、素敵な空間、音楽、何か感じてくれたかな?普段は肉嫌いな杏だけど、パクパクお代わりまで!美味しかったらしい(笑)
一緒に行った友達の家で飼ってる、ハリネズミのハリー君。可愛かった~!!!抱かせてもらったけど、ホントに針!痛かった~~
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この前の日曜日、10年ぶり?それ以上?ぶりに海水浴に行って来ました~~
最初は、杏を連れてってあげたい気持ち半分、日本の海にあまり良い印象がないから、行くのはどうかという気持ち半分・・・・・・・・しかし、そろそろ海と言うものを教えてあげたい気持ちが勝ち、行って来た。三浦の海に。。
着いてびっくり、きれいじゃな~い!!青いじゃない!砂浜もきれい。千葉の海とは、違うわ~~♪しかも、1時間で着いた!まだ、海の家も、前日にオープンしたばかりで、日曜だけど、空いてて、楽々~もちろん、一誠と夫はお留守番だったけど、なんと、海に家には、エアコンの利いた部屋もあり、一誠も来れたかも?と。
あまりに想像以上に楽しく、快適だったので、また、今度の日曜に行く予定♪
しかし・・・・・私、紫外線アレルギー。。数年前、突然、なった。膝下、日焼け止め塗り忘れたらしく・・帰ってきて、真っ赤。でも、ブツブツ出ないわ~♪と思ってたら、二日後に出ました。。痒くて痒くて、つら~い!でも、週末までに治さないと!皮膚科の薬、効くわ~だいぶいい。海に行っても、ラッシュガードと膝までのパンツスタイル。それに、昨日、水着のレギンス、紫外線90%カットを買いました。今週は、大丈夫だろう・・
お勧めの日焼け止め。やっぱりランコム。なんたって、つけ心地がよく、塗り治さなくても、結構、平気。ちょっと高いけど、やっぱり良いものは良い。私、結構、繊細・・多分、相当、面倒くさがりだから、神様が、この繊細な皮膚を私に与えて、「気を使いなさい」と言うことなんだろうと、いつも思う。よくコスメNo.1って広告されてる安化粧品。毎回、誘われるけど、絶対、合わない。なんでも良い人っていいなぁ・・・・
保育園のお友達。。色んな事を知ってて、色んな楽しい経験をさせてくれる。みんな情報通でありがたい!重い腰をあげて行って楽しくなかった事は1度もない。これからも、よろしく~~♪
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Day Dream Believer♪
あっと言う間に・・1ヶ月以上経ってしまいました。。
あ~忙しかった、1ヶ月。よく働いたなぁ・・さて、もう、随分前から、ON AIRされてますね。セブンイレブンのCM。
http://www.sej.co.jp/products/cm/
今回から、音楽が変わりました。私の大好きな歌♪Day Dream Beliver!私の大好きな清志郎さんの歌。打ち合わせで、「この歌に変わるかも。」と聞かされた時は、嬉しかったなぁ・・CMって音楽、すごく大事。私の仕事のテンションも上がります。
You Tubeで検索してみたら、なんと、これまた私の大好きなトータス松本さんと清志郎さんが二人で歌ってるのを発見!なんだか、嬉しいのに涙がでる~~なんで、死んじゃったんだろう、清志郎さん。二人には、かなり励まされる。歌ってすごいなぁ。トータス松本さん。。私、声が大きい人は苦手なんだけど、この人は大好き。ポジティブすぎて、笑える!
http://www.youtube.com/watch?v=wCZsjp1zXcw
You Tubeの貼り付け方が、わからん・・そのまま・・
全然、関係ないけど・・撮影の時、ハウススタジオに向かう途中のマンション?永福町って、素敵な建物がチラホラ。日本じゃないみたい。あまりに青空と建物が素敵だったので、パチリ。
やっと梅ジュース、作れました。今年は、南紅梅で。青梅より、ジュースになるのが早い。。大丈夫だろうか。。。
一誠君、もうすぐ11ヶ月。「拍手~♪」が得意。子供の成長は、早いなぁ・・
フーリー、6月を乗り切りました♪去年は、ガツンと悪くなったけど、今年は、そんなに悪くならなかった。ほっ。しかも、近頃、ちょっと元気。たまにウロウロしたり。昨日は、久しぶりに立ったまま、手を上げ、ドアをカリカリ。(隣の姉の家に行くという意思表示)もう、殆ど、足は力がなく体重を支えられないので、手を上げられることなんてなかったのに。すごいすごい。まだまだ、生きますよ~♪しかも、一誠も、フーリーにちょっかいを出すようになったので、おちおち寝ていられない。それが刺激になったかな?
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明日は、父の日。ということで、私の父に感謝の気持ちを込めて?みんなで、食事に行って来ました~イクスピアリにある、ジャングルのお店に。。夫は仕事で不参加。あ、夫も父だけどね。なんか、私の実家は、母が他界してから、父イベント多し。何気に、みんな(3人兄弟)心配してるのです。
それは、さておき、ジャングルレストラン。。微妙~と思いながらも、参加。やはり、想像通り、怖がり杏は、初め、大泣き。「おうちに帰る~~」とテーブルの下に入って、テーブルの脚にしがみついて、出てこない。最悪な事に、一番怖そうな、ゴリラ?親子の前のテーブル。 見えるかな~~??暗くて見えないかなぁ?私でも、ちょっと怖い。顔が、なんだか、SFの怖い映画に出てくるような感じ。それが、なんと、15分置きくらいに「ウホ、ウホッ」と動くじゃない!そして、また別で、、30分置きくらいに、雷と雨の演出。これまた、大泣き。
は~~っ 疲れた・・・・・・・・・もう、2度と行かないかなぁ・・
ここは、お誕生日でくる人が多いらしく、私達がいる間にも、8組くらいお誕生日のお祝いがあった。お店のお姉さんが歌ってくれて、まぁ、よくある感じ。ケーキ頼みついでに、6月は兄の誕生日月なので、うちもやってもらいました。あ、父の日、メインでしたね。。プレゼントは、バランスボール。バランスボールは、やはり、ギムニクね。父には、健康で長生きしてもらいたいものです。 青山の骨董通りの衣装のリース屋さんの近く。長い間、テナント募集になっていて、しばらくぶりに行ったら、MUJI CAFEになってた。嬉しい~気軽にテイクアウトできる、お店は、大事。早速、行って買ってみた。パンが、期待以上に美味しくてびっくり。あ~沢山お世話になるかも~~なくならないで、長い事、続けて欲しいなぁ・・お店の中も、いい感じ。全体は、木で、天井にシャンデリア。なかなか、やりますねぇ・・MUJIも。
街中、ホントに、空き物件が目立つ。今が、借り時?私も、お店、やりたいなぁ・・
杏に、先日、聞いてみた。「大人になったら、どんなお仕事したい?」って、そしたら、「お母さんみたいに、洋服の仕事がしたい。」ですって。ちょっとびっくり。でも、ちょっと嬉しい。でも、お勧めはしないな。私は、次に生まれ変わったら、ペン1本しか持ち歩かない仕事をしたい。
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久しぶりに、長い撮影。本日、終了。長かった~~
今日は、とても綺麗に晴れた。ここは、山梨県の大武川。実は、先週も行った。曇りだったので、本日再撮。再撮しに行って、良かったね~本当にきれい。大武川、また、今度、プライベートで行きたい。川がきれいで、隣接してるキャンプ場?もあって、ちょっとしたアスレチックもあり。子供が喜びそうなところね。
ロケ弁~♪ジェノベーゼ。コンソメスープをかけて・・なかなか美味しかった。今日の撮影は、朝の11時には終わって、みんなで河原でお弁当を食べて、最後には、アイスを食べ。。楽しかったな。 先週の撮影で、公園に行った。公園で、リードつけて散歩してたネコさん。あまりにかわいいので、パチリ♪
あれ?上のネコさんとちょっと似てるね、アミュウさん。アミュウは、小さい子供に猫と間違えられること多し。犬ですけど・・ね。ノラクロって、ボストンテリアだと思ってたけど、ノラクロって、ノラクロって、もしかして猫???フィリックス?は??
忙しいと、やはり寂しいらい・・夜中、作業中に抱っこして~と起きてくるアミュウさん。
そうそう、このアミュウのお気に入りのボール。結構、硬くて、中に鈴が入ってるボール。随分前に、鈴が出てしまって、3/1は欠けてしまい・・それでも、やっぱりお気に入り。何軒も、何軒もペットショップを見てるんだけど、なかなか売っていない。。どなたか、見つけたら、教えてくださ~い!
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http://www.sony.jp/handycam/ad/
随分前に撮影した SONYの3DハンディーカムのCM。現代のお父さんが、3Dの映像の中に入り込んで、娘の成長を見届けるCM。なんとも、王道だけど、嬉しく切ないお話し。。・・・・・。あれ???あれ??100人分用意した運動会のシーンがないじゃない!!     ま、良くあることだけどさ・・・ ちょっと大変だっただけにね・・・
最近、はまってるビタントニオ♪ワッフル、楽しい~~ホットサンドも、パンがフワフワ。でも、ホットサンドは、昔のホットサンドメーカーの方が好きかな?今、ワッフル研究中。お土産でも美味しく食べられるワッフルを作りたい。。あと、パニーニも作りたいなぁ・・
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甥っ子が、まだ、幼稚園に通ってる時にあげた羊毛で出来たキーホルダー。。 ボストンテリアだから、アミュウ。。
あれから、多分、3年ほど・・今、甥っ子は、小学2年生。「ここが(白いところ)が、はがれて来て、友達に笑われたから、直して・・」と。今や、DSに夢中で、男っぷりがすごい甥っ子だけど、アミュウとフーリーを愛する気持ちは、そのまま。なんともかわいいじゃない♪ 歯医者の待ち時間に、ささっと。こんなにボロボロになっても、大事にする気持ち、ずっと持ってて欲しいな。
フエルト、久しぶりに楽しかった!前に撮影で一緒だった、モデルのなつさん。モデルだけど、フエルト作家もしていて、セブンイレブンの撮影の時、フエルト話しで、盛り上がった。私が、何も持ってないと知って、後日、セットで送ってくれた~♪ずっとやりたかったんだけど、出来なくて、今回やっと出来た。ありがとう~~♪また、やろう♪ うちのイチゴ。去年は、一粒。今年は100粒は、採れたな♪味は、いまいちだけど、コンフィチュールにしたら、おいし~~~い!!ここ数日、毎日、10粒づつ位、収穫。毎日、食べる分だけ・・自給自足ってこんな感じなんだろうなぁ・・・
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久しぶりに、フーリーも連れて散歩に行った。
本当は、近頃、はやりのドッグカーを買いたいところなんだけど・・また、うちの旦那さんに、買うのを反対されているので、ベビーカーに乗せてみた。 フーリー、今年の9月で14歳。前だったら、ジタバタして、乗っていられなかったけど、もう、足の力が(後足)、あんまりないので、ジタバタも出来ないらしく、おとなしく座って、久しぶりの街の様子をクンクン♪
なかなか、楽しかった様子。試しに、秘密の広場で、下に降ろしてみたけど、1歩も動かず・・でも、思い切って乗せてみてよかった。また、行こう♪
フーリーが乗り物に乗って成功したのは、初めて。いままで、買った乗り物。。上野毛に住んでいた頃、駒沢公園に、よく行っていた。でも、少し距離があるので、車で行っていたんだけど、駐禁をとられ、考えた上?べスパを購入。しかし、失敗。出発してから、着くまで、もの凄い勢いで、吠えまくり。ジタバタ・・。。。じゃ、自転車ならと、犬乗せ専用自転車を買い・・しかし、失敗。暴れまくり。横を他の犬が通った時には、大変!これまた、失敗でした。前にもベビーカーに乗せたことはあったけど、その時も、落ちそうで怖かったな。今日、初めて成功。嬉しいような、悲しいような。
フーリー、毎年、6月に、ガクンと具合が悪くなる。去年は、特にひどかった。6月の梅雨時は、人間も調子悪くなるらしい。6月・・もうすぐ。どうか、今年も乗り越えてほしい。
ところで・・蚊って、もう沢山いるんですね・・防蚊対策しないで、秘密の広場に行ったら、草がボウボウで、蚊が、うようよ!10箇所も刺された!もう、しばらく、秘密の広場には行けないなぁ・・


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text:
— ローソン (@akiko_lawson) January 7, 2020
スピードくじを引いて、その場でお持ち帰りできる商品がもらえるのと
応募家を集めれば、仮面ライダーやプリキュアのおもちゃがもらえるぞ!!
おもちゃ以外にも、ユナイテッドシネマやHMVで使える商品券も当たるのでローソンをよく使う方は挑戦してみてはいかがでしょか?
700円以上で1回くじが引けるということなので、1400円で2回というわけではなく1回になるので気を付けよう。
同時にローソンのスマホアプリで仮面ライダーとプリキュアのスタンプラリーも開催されているから忘れずにゲット♪
素敵なプレゼントが当たるかも!
しかし、四国はスピードくじじゃなくてスマホくじでいろいろ違っているとか
何故統一しなかったし!!
Posted by izumi
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仮住まいサービス : ヤマトハウス | 匝瑳市、横芝光町、旭市、山武市など千葉県北東部を拠点に木造注文住宅・リフォームを行っている工務店
個人情報のお取り扱いについて
HOME > 仮住まいサービス
ヤマトハウスの仮住まいサービス
新築・建替・リフォームを行う時仮住まいが必要になることがあると思います。浴室リフォーム時のお風呂だけもOKです。今回、子育て応援として
チーパスご提示頂くと弊社所有の物件を完成するまでの間仮住まいとして無料でお貸ししております。
3LDK平屋・駐車場3台・庭付き
収納多めでリフォーム済みです
ヤマトハウスでご契約頂いたお客様へ無料とさせて頂きます。
ただし、光熱費(電気・ガス)は、ご負担ください。
ご好評を頂いているサービスです。ご希望の入居時期に別のお客様が入居されている場合がありますので、あらかじめお問合せください。
建築期間中の仮住まいやアパート代にかかる費用は、5~6ヶ月で約40万円ぐらいだと思います。ヤマトハウスで建築されるお客様に少しでも負担を軽くして頂けるように企画しました。約40万円あれば、完成後のカーテン代やエアコン代にあてられると思います。ご利用してみてください。


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text:
①災害時でも電力の使用が可能
停電の際に電力の供給がストップしてしまうと、復旧するまで電気の使用ができません。
蓄電池があれば、あらかじめためておいた電気を使うことで、停電時でも電気を使うことが可能となります。
夜間の安い時間帯の電気を蓄電池に貯めておき、夜間に放電を行うことで電気代の削減につながります。太陽光の余剰分の電気を貯めておく使い方もできる為、最もお得になるように、電気が使えます。
住宅用太陽光+蓄電池を導入することで、日中も夜間も環境にやさしい自然エネルギーの電気を使うことができます。CO2排出量の削減に向けて、個々の家庭から貢献することができます。
蓄電池を選ぶ際のポイント!
容量によって使用できる電力量や使用可能な時間が異なるので予算や使用方法に合わせて選ぶようにしましょう!
充放電の回数には制限があり、それが蓄電池の寿命となります。
メーカー毎に保証されている 回数を超えると、蓄電池の容量が徐々に減って参りますので、設置前に要確認しましょう。
設置を検討している場所に置けるかどうか、事前の調査でしっかりと採寸をしてもらいましょう。メーカーによっては、屋内専用の蓄電池を打ち出しているところもあるので、注意が必要です。
太陽光発電との併用について
太陽光発電を設置している方は、蓄電池を併設することで効果が倍増する可能性があります。 事前に販売店様の方に確認をし、シミュレーションを出して頂くようにしましょう。
日本は災害の多い国ですので、停電の際に電気を使える体制にしておくことは重要となります。使用する機器の組み合わせによって、異なりますが、最大でどの程度の電気を何時間使うことができるかは事前に確認しましょう。


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text:
2階は不思議とガラガラなんですが、1階席はモーニングの時間もティーブレイクの時間もかなり混んでいました。風が吹き抜けてとても居心地のいい席なんだけどなあ。
ちょっとした軽食や、ドリンク、アイスクリーム、ケーキなどチョコレートを主体としてセットメニューもいろいろ。歩き回って暑くて汗だくだったので、チョコレートシェイクをオーダーしました。
グラスにチョコレートを絞り出してからシェイクを入れていて、見た目もかわいい。削ったチョコレートもトッピングされていて、作業が細かいです。
でもって、これがもう美味しくて美味しくて (´Д⊂グスン
チョコレートの香りが抜群にいいんですよ。ふわっと薫るカカオがたまりません。キンキンのシェイクも濃厚で、火照った体に沁み入ります。
せっかくなので、ケーキ類は得意ではないけれどオーダーすることに。ただもう絶望的に英語がダメなんで、一生懸命チーズブラウニーを注文したものの伝わらず。1階に降りて指を差して注文したのに、出てきたものがコッテリしたチョコレートケーキだったという。。
チョコレートのシェイクに半生状のチョコレートケーキ。つらい。
ねっとりと絡むチョコレート、ほのかに洋酒が入っていておいしいんだけどダブルはキツイなあ。注文を完全にミスりました。甘いものが大好きな人には天国だと思います。
滞在中、それでも何度か足を運んだ「ギリアン」
ロックスの「ギリアン」でシェイクにメロメロになったので、滞在中は涼を求めて足繁く通ってしまいました。ロックスだけじゃなく、オペラ・キー(Opera Quays)とかシドニー市内に点在してるんですね。羨ましい。
こちらの写真はオペラ・キーのギリアン。ロックスもそうだけど、内装は上品さを残しつつ現代的にシャレててセンスがいいなあなんて思っていました。
ギリアンのモチーフ、タツノオトシゴも店内にどん、どんと。
焼き立てワッフルもとても美味しかったんですよ。バターで揚げ焼きをしているっぽくて、表面はカリッカリ。バニラビーンズたっぷりのアイスと、ホットショコラをテーブルでトロリとかけていただきました。
記事が誰かのお役に立てますように。
この場所はここにあります
ギリアン(ロックス店)
[map]91 George St, The Rocks NSW 2000 オーストラリア[/map]
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旅作家で編集者。旅を生業にしているのに重度の出不精。ビールとおいしい食べ物、博物館、歴史的建造物、ショッピングバッグ、ミュージアムグッズが大好物。GRⅢを片手に旅した記録を綴ります。撮りたて写真はInstagramからどうぞ。
『神様とつながる暮らし方』(彩図社)、『神様が宿る御神酒』(神宮館)、『御朱印と御朱印帳で旅する全国の神社・お寺』(マイナビ出版)、『神社とお寺 おいしいお詣りスイーツ』(講談社)、『東京いちどは訪れたいお寺の名建築』(エクスナレッジ)。
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旅を生業にしているのに重度の出不精。ビールと美食、博物館、歴史的建造物、ショッピングバッグ、ミュージアムグッズが大好物。意を決して出かけた旅の記録を綴ります。