text:
# M2 107mm迫撃砲
M2 107mm迫撃砲（エム2 107ミリはくげきほう、M2 4.2"（107mm）Mortar）は、アメリカ軍が第二次世界大戦より使用していた重迫撃砲である。

## 概要
アメリカ軍が1928年に採用したM1 107mm迫撃砲に射程を大幅に延伸する改良を行ったものである。砲身内部には迫撃砲としては珍しくライフリングがあるため、砲弾も後部に安定翼が無く榴弾砲用の砲弾と変わらない形状をしている。
移動にはM1A1という専用の荷車が用意されており、人力で運搬する事ができた。
陸上自衛隊でも107mm迫撃砲（初期には「4.2インチ迫撃砲」とも）として採用しており、普通科連隊の重迫撃砲中隊が運用していた。
本砲を自走化したものとしてT29 4.2インチ自走迫撃砲(4.2 Inch Mortar Carrier T29)およびT38 4.2インチ自走迫撃砲(4.2 inch Mortar Carrier T38)が開発されたが、いずれも試作のみで制式化はなされていない。陸上自衛隊では自走迫撃砲型を「60式自走107mm迫撃砲」の名称で開発し制式化している。

## 運用

### アメリカ軍
アメリカ軍では陸軍の各師団の隷下にある化学迫撃砲大隊に配備された。本来は化学兵器の投射を目的として編成された部隊であったためマスタードガスを充填した毒ガス弾も用意されていたが、同大隊が実戦で毒ガス弾を発射することは無く、専ら歩兵連隊（連隊戦闘団）へ榴弾による火力支援を提供する重迫撃砲大隊として運用された。
1943年のハスキー作戦（シチリア上陸作戦）が初の実戦投入となり、歩兵連隊の砲中隊に配備されていたM3 105mm榴弾砲と比較すると射程に劣るが榴弾火力で上回ったため高く評価された。朝鮮戦争中の1951年に後継のM30 107mm迫撃砲が制式採用されたが、朝鮮戦争が終わるまでは使用が続けられた。退役後は西側諸国に供与され、現在でも多くの国で現役である。
- 第二次世界大戦時にフランスにおける戦闘で使用されるM2 107mm迫撃砲
1944年7月26日撮影
- 朝鮮戦争で使用されているM2 107mm迫撃砲
1952年5月5日撮影

### 陸上自衛隊
陸上自衛隊において107mm迫撃砲は、普通科連隊の重迫撃砲中隊に配備されて、連隊における主たる直掩火力として運用された。普通科連隊が保有する最大火砲であり、通常は、73式中型トラックに積載されて移動し、射撃時は卸下したのちに陣地に設置して使用された。また、陸自でも専用カートをM1A1運搬車として装備しており、迫撃砲本体155キロと砲弾や装備などを積載して、300キログラムにもなる荷物を人力で運搬した。しかしながら、その重量などから移動・展開が困難であったため、運用中の制限があった。
このことから、1992年（平成4年）度より、120mm迫撃砲 RTに更新されて退役を開始した。120mm迫撃砲 RTは、砲架に車輪が装着されていることから牽引が可能となり、機動性が向上したほか、射程や榴弾威力などの性能も全般に向上している。2010年（平成22年）度、第9師団、第11旅団および第1混成団の即応近代化師団/旅団への改編に伴って、隷下の普通科部隊が保有していた砲の更新を完了し、運用を終了した。

## 諸元・性能
諸元
- 種別: 迫撃砲
- 口径: 107mm
- 砲身長: 1,285mm
- 重量: 161kg
  - 砲身47.6kg
  - 底板77kg
- 砲員数: 6名
- 製作：豊和工業（ライセンス生産; 米軍供与分もあり）

性能
- 俯仰角: 45-60度
- 旋回角: 左右7度
- 最大射程: 500-4,000m
- 発射速度: 20発/分（最大）, 5発/分（持続）

砲弾・装薬
- 弾薬: 重量：11.3kg

| 弾種     |             |            |                         |             |           |
| 種類     | 型番        | 重量（kg） | 内容物                  | 初速（m/s） | 射程（m） |
| 榴弾     | HE M3 Shell | 11.11      | TNT, 3.64 kg            | 256         | 4,023     |
| 発煙弾   | WP M2 Shell | 11.57      | 白リン弾（WP）          | 250         | 3,932     |
| 化学兵器 | H M2 Shell  |            | HD, 2.7kg, or HT, 2.6kg |             |           |

## 自走砲型
アメリカ陸軍はM3 / M5軽戦車の車体を用いた自走迫撃砲を構想し、まずは81mm迫撃砲を搭載したT27(81 mm Mortar Carrier T27)を、次いでT27と同一の車体に本砲を搭載したT29(4.2 Inch Mortar Carrier T29)を開発した。
T29は1944年3月末に試作車が完成して試験が開催されたが、射撃時の反動によりエンジンの冷却系が損傷するという問題が発生し、また車内が狭く移動時の居住性や砲の操作性が悪い等の問題が指摘され、採用は1944年8月には却下されて開発計画は同年12月21日をもって終了した。
また、M24軽戦車の開発に伴い、同車の車体を用いて各種自走砲を開発する「ライト・コンバット・チーム」構想が立案されると、その一環として本砲を搭載した自走迫撃砲であるT38(4.2 inch Mortar Carrier T38)の開発が決定し、大戦終結後の1945年9月より開発作業が開始された。
T38は前述の構想で開発された自走砲であるT76 105mm自走榴弾砲と同一の車体を用いたものだが、T76が「M37 105mm自走榴弾砲」として制式化されたことに対し、T38は1950年の試験終了をもって開発が打ち切りとなり、試作車が製作されたのみである。
- 4.2 inch Mortar Carrier T38

陸上自衛隊でも60式装甲車の試作型の一つであるSU-II型を改設計して後部車体内に本砲を搭載したものとして「SX」の仮名称で自走迫撃砲型を開発し、「60式自走107mm迫撃砲」の名称で制式化した。同車は配備部隊が限られていたため少数生産に終わったが、1990年（平成2年）代半ばまで現役にあった。
- 北海道千歳市の東千歳駐屯地内に保存されている車両
右隣りの車両は60式自走81mm迫撃砲

## 登場作品

### 映画
『宇宙戦争』
アメリカ海兵隊が、火星人の侵略兵器である「マーシャーン・ウォー・マシーン」に対して使用する。
アリゾナ州軍の全面協力により、撮影には実物が使用されている。
『地球防衛軍』
防衛隊の迫撃砲として登場。侵攻するモゲラに対して使用される。
陸上自衛隊の全面協力により、撮影には実物が使用されている。
『モスラ対ゴジラ』
陸上自衛隊のものが登場。ゴジラに対して行われる「A作戦」にて、ゴジラを人工雷発生装置が設置された区域へ追い込むために使用される。
映像は『地球防衛軍』から流用したものを使用している。

title: M2 107mm迫撃砲

wikitext:
{{脚注の不足|date=2023年1月4日 (水) 11:31 (UTC)}}
[[File:M2_107mm_Mortar_NOLA.png|thumb|240px|射撃設置状態で展示されるM2 107mm迫撃砲（※抜粋）]]
'''M2 107mm迫撃砲'''（エム2 107ミリはくげきほう、M2 4.2"（107mm）Mortar）は、[[アメリカ軍]]が[[第二次世界大戦]]より使用していた[[迫撃砲|重迫撃砲]]である。

== 概要 ==
[[アメリカ軍]]が[[1928年]]に採用した[[M1 107mm迫撃砲]]に射程を大幅に延伸する改良を行ったものである。[[銃砲身|砲身]]内部には[[迫撃砲]]としては珍しく[[ライフリング]]があるため、[[砲弾]]も後部に安定翼が無く[[榴弾砲]]用の砲弾と変わらない形状をしている。

移動には'''M1A1'''という専用の[[リヤカー (陸上自衛隊用)|荷車]]が用意されており、人力で運搬する事ができた<ref>[http://www.theliberator.be/handcart.htm The Liberator US MIRITARIA 1941-1945＞US ARMY M3A4 UTILITY HAND CARTS] ※2024年10月9日閲覧</ref><ref>[http://www.red-dragons.org/firstshot.htm RED DRAGONS,org｜Walter J. Eldredge｜First Shot in Anger "Second Chemical Mortar Bn in Sicily, 1943"] ※2024年10月9日閲覧</ref>。

[[陸上自衛隊]]でも'''107mm迫撃砲'''（初期には「'''4.2インチ迫撃砲'''」とも）として採用しており、[[普通科連隊]]の重迫撃砲[[中隊]]が運用していた。

本砲を自走化したものとして'''T29 4.2インチ自走迫撃砲(4.2 Inch Mortar Carrier T29)'''および'''T38 4.2インチ自走迫撃砲(4.2 inch Mortar Carrier T38)'''が開発されたが、いずれも試作のみで制式化はなされていない。陸上自衛隊では自走迫撃砲型を「'''[[60式自走107mm迫撃砲]]'''」の名称で開発し制式化している。

== 運用 ==
=== アメリカ軍 ===
[[アメリカ軍]]では[[アメリカ陸軍|陸軍]]の各[[師団]]の隷下にある[[化学迫撃砲大隊]]に配備された。本来は[[化学兵器]]の投射を目的として編成された部隊であったため[[マスタードガス]]を充填した[[毒ガス]]弾も用意されていたが、同[[大隊]]が実戦で毒ガス弾を発射することは無く、専ら[[歩兵連隊]]（[[戦闘団#アメリカ軍のケース|連隊戦闘団]]）へ[[榴弾]]による[[火力支援]]を提供する[[迫撃砲|重迫撃砲]]大隊として運用された。

[[1943年]]の[[ハスキー作戦]]（[[シチリア]]上陸作戦）が初の実戦投入となり、歩兵連隊の砲[[中隊]]に配備されていた[[M3 105mm榴弾砲]]と比較すると射程に劣るが榴弾[[火力 (軍事)|火力]]で上回ったため高く評価された。[[朝鮮戦争]]中の[[1951年]]に後継の[[M30 107mm迫撃砲]]が制式採用されたが、朝鮮戦争が終わるまでは使用が続けられた。退役後は[[西側諸国]]に供与され、現在でも多くの国で現役である。
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File:Firing_4.2_mortar_(SC_191808-S),_National_Museum_of_Health_and_Medicine_(5201609830).jpg|第二次世界大戦時にフランスにおける戦闘で使用されるM2 107mm迫撃砲
1944年7月26日撮影
File:Mortar-korea-19520505.jpg|朝鮮戦争で使用されているM2 107mm迫撃砲
1952年5月5日撮影
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=== 陸上自衛隊 ===
[[陸上自衛隊]]において'''107mm迫撃砲'''は、[[普通科連隊]]の[[迫撃砲|重迫撃砲]][[中隊]]に配備されて、[[連隊]]における主たる直掩[[火力 (軍事)|火力]]として運用された。普通科連隊が保有する最大火砲であり、通常は、[[73式中型トラック]]に積載されて移動し、射撃時は卸下したのちに陣地に設置して使用された。また、陸自でも専用カートを[[リヤカー (陸上自衛隊用)#M1A1運搬車|M1A1運搬車]]として装備しており、迫撃砲本体155キロと[[砲弾]]や装備などを積載して、300[[キログラム]]にもなる荷物を人力で運搬した。しかしながら、その重量などから移動・展開が困難であったため、運用中の制限があった。

このことから、[[1992年]]（平成4年）度より、[[120mm迫撃砲 RT]]に更新されて退役を開始した。120mm迫撃砲 RTは、砲架に車輪が装着されていることから牽引が可能となり、機動性が向上したほか、射程や榴弾威力などの性能も全般に向上している。[[2010年]]（[[平成]]22年）度、[[第9師団 (陸上自衛隊)|第9師団]]、[[第11旅団 (陸上自衛隊)|第11旅団]]および[[第1混成団]]の即応近代化師団/旅団への改編に伴って、隷下の[[普通科 (陸上自衛隊)|普通科]]部隊が保有していた砲の更新を完了し、運用を終了した。

== 諸元・性能 ==
{{火砲スペック
|種別=[[迫撃砲]]
|口径=107mm
|砲身長=1,285mm
|重量=161kg
** [[銃砲身|砲身]]47.6kg
** 底板77kg
|全長=
|全幅=
|全高=
|砲員数=6名
|その他の諸元=* '''製作'''：[[豊和工業]]（[[ライセンス生産]]; [[アメリカ軍|米軍]]供与分もあり）

|砲尾=
|反動=
|砲架=
|砲弾=

|俯仰角=45-60度
|旋回角=左右7度
|初速=
|有効射程=
|最大射程=500-4,000m
|発射速度=20発/分（最大）, 5発/分（持続）
|その他の性能=

|弾薬=重量：11.3kg
|信管=
|弾種=[[榴弾]]、[[白リン弾|白燐発煙弾]]、[[照明弾]]、ロケットアシスト弾（射程を延伸する）、[[マスタードガス]]弾（[[陸上自衛隊]]は装備せず）

|開発国=
|生産期間=
|生産総数=
|その他の運用史=
}}
{| border=0 cellspacing=0 cellpadding=2 style="margin:0 0 .5em 1em; width:65%; background:#fff; border-collapse:collapse; border:1px solid #996; line-height:1.5; font-size:95%"
|- style="vertical-align:top; text-align:center; border:1px solid #996; background-color:#996; color:#fff"
| colspan="6" | '''弾種'''
|- style="vertical-align:top; text-align:center; border:1px solid #996;"
| width="15%" style="border:1px solid #996" | 種類
| width="15%" style="border:1px solid #996" | 型番
| width="15%" style="border:1px solid #996" | 重量（kg）
| width="15%" style="border:1px solid #996" | 内容物
| width="25%" style="border:1px solid #996" | 初速（m/s）
| width="15%" style="border:1px solid #996" | 射程（m）
|- style="vertical-align:top; text-align:center;"
| style="border:1px solid #996; text-align:left" | [[榴弾]]
| style="border:1px solid #996" | HE M3 Shell
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| style="border:1px solid #996" | [[トリニトロトルエン|TNT]], 3.64 kg
| style="border:1px solid #996" | 256
| style="border:1px solid #996" | 4,023
|- style="vertical-align:top; text-align:center;"
| style="border:1px solid #996; text-align:left" | [[発煙弾]]
| style="border:1px solid #996" | WP M2 Shell
| style="border:1px solid #996" | 11.57
| style="border:1px solid #996" | [[白リン弾]]（WP）
| style="border:1px solid #996" | 250
| style="border:1px solid #996" | 3,932
|-style="vertical-align:top; text-align:center;"
| style="border:1px solid #996; text-align:left" | [[化学兵器]]
| style="border:1px solid #996" | H M2 Shell
| style="border:1px solid #996" |
| style="border:1px solid #996" | [[マスタードガス|HD]], 2.7kg, or
 [[マスタードガス|HT]], 2.6kg
| style="border:1px solid #996" |
| style="border:1px solid #996" |
|-
|}

== 自走砲型 ==
アメリカ陸軍は[[M3軽戦車|M3]] / [[M5軽戦車]]の車体を用いた自走迫撃砲を構想し、まずは[[M1 81mm 迫撃砲|81mm迫撃砲]]を搭載したT27(81 mm Mortar Carrier T27)を、次いでT27と同一の車体に本砲を搭載した'''T29(4.2 Inch Mortar Carrier T29)'''を開発した。
T29は1944年3月末に試作車が完成して試験が開催されたが、射撃時の反動によりエンジンの冷却系が損傷するという問題が発生し、また車内が狭く移動時の居住性や砲の操作性が悪い等の問題が指摘され、採用は1944年8月には却下されて開発計画は同年12月21日をもって終了した<ref>
[https://www.tankarchives.ca/2019/08/a-bigger-howitzer-on-smaller-chassis.html TankArchives｜Yuri Pasholok｜ Saturday 31 August 2019｜A Bigger Howitzer on a Smaller Chassis： A fast mortar] ※2024年10月13日閲覧</ref>。

また、[[M24軽戦車]]の開発に伴い、同車の車体を用いて各種[[自走砲]]を開発する「ライト・コンバット・チーム」構想が立案されると、その一環として本砲を搭載した自走迫撃砲である'''T38(4.2 inch Mortar Carrier T38)'''の開発が決定し、大戦終結後の1945年9月より開発作業が開始された。
T38は前述の構想で開発された自走砲であるT76 105mm自走榴弾砲と同一の車体を用いたものだが、T76が「[[M37 105mm自走榴弾砲]]」として制式化されたことに対し、T38は1950年の試験終了をもって開発が打ち切りとなり、試作車が製作されたのみである<ref>
[https://www.tankarchives.ca/2019/09/a-fast-howitzer-on-light-chassis.html  TankArchives｜Yuri Pasholok｜Saturday 7 September 2019｜A Fast Howitzer on a Light Chassis： Victim of peace] ※2024年10月13日閲覧</ref>。
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File:4.2_inch_Mortar_Carrier_T38.JPG|4.2 inch Mortar Carrier T38
</gallery>

[[陸上自衛隊]]でも[[60式装甲車]]の試作型の一つであるSU-II型を改設計して後部車体内に本砲を搭載したものとして「'''SX'''」の仮名称で自走迫撃砲型を開発し、「'''[[60式自走107mm迫撃砲]]'''」の名称で制式化した。同車は配備部隊が限られていたため少数生産に終わったが、[[1990年代|1990年（平成2年）代]]半ばまで現役にあった。
{{Main|60式自走107mm迫撃砲}}
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File:107ミリ自走迫撃砲.JPG|[[北海道]][[千歳市]]の[[東千歳駐屯地]]内に保存されている車両
右隣りの車両は[[60式自走81mm迫撃砲]]
</gallery>

== 登場作品 ==
=== 映画 ===
; 『[[宇宙戦争 (1953年の映画)|宇宙戦争]]』
: [[アメリカ海兵隊]]が、[[火星人]]の侵略兵器である「マーシャーン・ウォー・マシーン」に対して使用する。
: [[アリゾナ州|アリゾナ]][[州軍]]の全面協力により、撮影には実物が使用されている。
; 『[[地球防衛軍 (映画)|地球防衛軍]]』
: [[東宝特撮映画の怪獣対策組織#防衛隊|防衛隊]]の迫撃砲として登場。侵攻する[[モゲラ]]に対して使用される。
: [[陸上自衛隊]]の全面協力により、撮影には実物が使用されている。
; 『[[モスラ対ゴジラ]]』
: 陸上自衛隊のものが登場。[[ゴジラ (架空の怪獣)#『ゴジラの逆襲』以降|ゴジラ]]に対して行われる「A作戦」にて、ゴジラを[[モスラ対ゴジラ#架空|人工雷発生装置]]が設置された区域へ追い込むために使用される。
: 映像は『地球防衛軍』から流用したものを使用している。

== 脚注・出典 ==

<references />

== 関連項目 ==
{{Commons|Category:4.2 inch Mortar M2}}
* [[迫撃砲]]
* [[陸上自衛隊の装備品一覧]]
* [[60式自走107mm迫撃砲]]
* [[73式中型トラック]]

== 外部リンク ==
* [https://web.archive.org/web/20100808143024/http://www.mod.go.jp/gsdf/equipment/fa/0_16.html 防衛省・陸上自衛隊｜装備｜火器・弾薬] 107mm迫撃砲 M2
* [https://www.dday-overlord.com/en/material/artillery/m2-107mm-mortar D-Day Overlord＞M2 4.2-inch Mortar (107 mm)]
* [https://warfarehistorynetwork.com/article/adding-firepower-to-infantry-the-4-2-inch-chemical-mortar/ WARFARE HISTORY NETWORK＞The M2 4.2-Inch Chemical Mortar]
* [https://weaponsystems.net/system/1155-107mm+M2+Chemical+Mortar WeaponSystems.net＞107mm M2 Chemical Mortar 4.2-inch M2]
* [https://www.koreanwaronline.com/arms/4pt2M2.htm KOREA NWAR Weapons & History＞M2 4.2 inch Mortar and Manuals]

; 動画
* {{Youtube|ASMiLQNnUhA|WWII 4.2" M2 Chemical Mortar - TEST FIRING}}

{{DEFAULTSORT:M002 107みりはくけきほう}}
{{weapon-stub}}

[[Category:アメリカ合衆国の迫撃砲]]
[[Category:陸上自衛隊の迫撃砲|107みりはくけきほうえむ2]]
[[Category:107mm砲]]


text:
# 紀元前1万年
『紀元前1万年』（英: 10,000 BC）は、ローランド・エメリッヒ監督による映画作品。アメリカでの映画公開は2008年3月6日。日本での公開は同年4月26日。

## あらすじ
紀元前1万年の世界。ヤガル族は、彼らがマナクと呼ぶマンモスを狩る民族。ある日、彼らの村に、青い目の少女が運び込まれる。村の巫女は、村にマナクが来る最後となる日が訪れること、そして、その最後の日にマナクを倒した者がエバレットと名づけられたその少女と結ばれ、ヤガル族の未来が安泰となると予言する。
数年後、ついにマナクの大群が村に押し寄せ、村の若者デレーは偶然から最も巨大なマナクを倒すことに成功する。族長の象徴である白いヤリを受け継ぎ、エバレットを妻に娶ることを認められたデレーだが「自分には本当の勇気がない」と素直に喜べない。その夜、「4本足の悪魔」と呼ばれる異民族が村を襲い、エバレットや村人を連れ去った。
デレーを中心としたヤガル族の若者たちは、仲間を取り戻すために異民族を追う旅に出る決意をした。その行く手には様々な困難が立ちはだかる。

## 登場人物
デレー
演 - スティーヴン・ストレイト
村の若者。
エバレット
演 - カミーラ・ベル
青い目をした少女。「将来、村を救う勇者と結婚する」と言われている。
ティクティク
演 - クリフ・カーティス
デレーの父の友人。追手に深手を負わされ亡くなる。
ナクドゥ
演 - ジョエル・ヴァーゲル
ナウ族のリーダー。
カレン
演 - モー・ゼイネル
村を出て行ったデレーの父を疎んでいる。神の手下たちとの戦いで相手の隙を作るために突貫して亡くなる。
バク
演 - ナサニエル・バリング
村の少年。
巫母
演 - モナ・ハモンド
大地の精霊に語り掛けることができる。
デレーの父
演 - クリスチャン・ビーズリー
優秀な戦士として名高い存在だった。しかし、村を出て行った。

## キャスト
| 役名                 | 俳優                           | 日本語吹替                                                       | 日本語吹替                                              |
| 役名                 | 俳優                           | 劇場公開版                                                       | テレビ朝日版                                            |
| -------------------- | ------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- |
| デレー               | スティーヴン・ストレイト       | 東地宏樹                                                         | 津田健次郎                                              |
| エバレット           | カミーラ・ベル                 | 高垣彩陽                                                         | 冬馬由美                                                |
| ティクティク         | クリフ・カーティス             | 山路和弘                                                         | 大塚芳忠                                                |
| ナクドゥ             | ジョエル・ヴァーゲル           | 落合弘治                                                         | 江川央生                                                |
| 隊長                 | アフィフ・ベン・バドラ         |                                                                  | 大友龍三郎                                              |
| カレン               | モー・ゼイネル                 | 咲野俊介                                                         | 平田広明                                                |
| バク                 | ナサニエル・バリング           | 野島健児                                                         | 山口勝平                                                |
| 巫母                 | モナ・ハモンド                 | 京田尚子                                                         | 来宮良子                                                |
| ワン・アイ           | マルコ・ハーン                 |                                                                  | 若本規夫                                                |
| モハ                 | リース・リッチー               | 伊丸岡篤                                                         | 杉山大                                                  |
| ルキブ               | ジョエル・フライ               |                                                                  | 西凜太朗                                                |
| デレーの父           | クリスチャン・ビーズリー       | 武虎                                                             | 藤真秀                                                  |
| 高僧                 | ファルーク・ヴァリー＝オマー   |                                                                  | 岩崎ひろし                                              |
| 神                   | ティム・バーロウ               |                                                                  | 清川元夢                                                |
| デレー（幼少期）     | ジェイコブ・レントン           | 阪口大助                                                         | 本田貴子                                                |
| エバレット（幼少期） | グレーソン・ハント・アーウィン |                                                                  | あんどうさくら                                          |
| カレン（幼少期）     | マシュー・ナヴィン             | 杉本ゆう                                                         | 青山桐子                                                |
| ナレーター           | オマル・シャリーフ             | 大木民夫                                                         | 内海賢二                                                |
| その他               | N/A                            | 陶山章央 大畑伸太郎 日野聡 石上裕一 大浦冬華 庄司宇芽香 太田哲治 | 奈良徹 飛田展男 烏丸祐一 東條加那子 田村睦心 安武みゆき |

- テレビ朝日版：初回放送2011年8月7日『日曜洋画劇場』

## スタッフ
- 監督：ローランド・エメリッヒ
- 脚本：ローランド・エメリッヒ、ハラルド・クローサー
- 製作：マイケル・ワイマー、ローランド・エメリッヒ、マーク・ゴードン
- 製作総指揮：ハラルド・クローサー、サラ・ブラッドショー、トム・カルノフスキー、トーマス・タル、ウィリアム・フェイ
- 撮影：ウエリ・スタイガー
- 編集：アレクサンダー・バーナー
- 音楽：ハラルド・クローサー、トーマス・ワンダー

日本語版
| -    | 劇場公開版       | テレビ朝日版         |
| ---- | ---------------- | -------------------- |
| 演出 | 岩浪美和         | 鍛治谷功             |
| 翻訳 | アンゼたかし     | アンゼたかし         |
| 調整 |                  | オムニバス・ジャパン |
| 効果 |                  | サウンドボックス     |
| 制作 | プロセンスタジオ | 東北新社             |

## 評価
レビュー・アグリゲーターのRotten Tomatoesでは151件のレビューで支持率は9%、平均点は3.40/10となった。Metacriticでは29件のレビューを基に加重平均値が34/100となった。

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title: 紀元前1万年

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| 作品名 = 紀元前1万年
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ローランド・エメリッヒ
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セントロポリス・エンターテインメント
| 配給 = [[ワーナー・ブラザース]]
| 公開 = {{flagicon|USA}} 2008年3月6日
{{flagicon|JPN}} 2008年4月26日
| 上映時間 = 109分
| 製作国 = {{USA}}
{{NZL}}
| 言語 = [[英語]]
| 製作費 = $105,000,000<ref name="boxoffice">{{cite web |url=https://www.boxofficemojo.com/release/rl977372673/|title=10,000 B.C. (2008) |accessdate=2010年3月5日 |publisher=[[Box Office Mojo]]}}</ref>
| 興行収入 = 10.1億円<ref>{{Cite web|和書|url=https://www.eiren.org/toukei/2008.html|title=社会法人映画製作者連盟|publisher= |accessdate=2010年3月5日 }}</ref> {{flagicon|JPN}}
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| 前作 =
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}}
『'''紀元前1万年'''』（{{Lang-en-short|''10,000 BC''}}）は、[[ローランド・エメリッヒ]]監督による映画作品。アメリカでの映画公開は[[2008年]][[3月6日]]。日本での公開は同年[[4月26日]]。

== あらすじ ==
紀元前1万年の世界。ヤガル族は、彼らがマナクと呼ぶ[[マンモス]]を狩る民族。ある日、彼らの村に、青い目の少女が運び込まれる。村の[[巫女]]は、村にマナクが来る最後となる日が訪れること、そして、その最後の日にマナクを倒した者がエバレットと名づけられたその少女と結ばれ、ヤガル族の未来が安泰となると予言する。

数年後、ついにマナクの大群が村に押し寄せ、村の若者デレーは偶然から最も巨大なマナクを倒すことに成功する。族長の象徴である白いヤリを受け継ぎ、エバレットを妻に娶ることを認められたデレーだが「自分には本当の勇気がない」と素直に喜べない。その夜、「4本足の悪魔」と呼ばれる異民族が村を襲い、エバレットや村人を連れ去った。

デレーを中心としたヤガル族の若者たちは、仲間を取り戻すために異民族を追う旅に出る決意をした。その行く手には様々な困難が立ちはだかる。

== 登場人物 ==
; デレー
: 演 - [[スティーヴン・ストレイト]]
: 村の若者。
; エバレット
: 演 - [[カミーラ・ベル]]
: 青い目をした少女。「将来、村を救う勇者と結婚する」と言われている。
; ティクティク
: 演 - [[クリフ・カーティス]]
: デレーの父の友人。追手に深手を負わされ亡くなる。
; ナクドゥ
: 演 - [[ジョエル・ヴァーゲル]]
: ナウ族のリーダー。
; カレン
: 演 - [[モー・ゼイネル]]
: 村を出て行ったデレーの父を疎んでいる。神の手下たちとの戦いで相手の隙を作るために突貫して亡くなる。
; バク
: 演 - [[ナサニエル・バリング]]
: 村の少年。
; 巫母
: 演 - [[モナ・ハモンド]]
: 大地の精霊に語り掛けることができる。
; デレーの父
: 演 - [[クリスチャン・ビーズリー]]
: 優秀な戦士として名高い存在だった。しかし、村を出て行った。

== キャスト ==
{| class="wikitable" style="text-align: center;"
|-
! rowspan="2"|役名
! rowspan="2"|俳優
! colspan="2"|日本語吹替
|-
! 劇場公開版
! [[テレビ朝日]]版
|-
| デレー || [[スティーヴン・ストレイト]] || [[東地宏樹]] || [[津田健次郎]]
|-
| エバレット || [[カミーラ・ベル]] || [[高垣彩陽]] || [[冬馬由美]]
|-
| ティクティク || [[クリフ・カーティス]] || [[山路和弘]] || [[大塚芳忠]]
|-
| ナクドゥ || [[ジョエル・ヴァーゲル]] || [[落合弘治]] || [[江川央生]]
|-
| 隊長 || [[アフィフ・ベン・バドラ]] ||  || [[大友龍三郎]]
|-
| カレン || [[モー・ゼイネル]] || [[咲野俊介]] || [[平田広明]]
|-
| バク || [[ナサニエル・バリング]] || [[野島健児 (声優)|野島健児]] || [[山口勝平]]
|-
| 巫母 || [[モナ・ハモンド]] || [[京田尚子]] || [[来宮良子]]
|-
| ワン・アイ || [[マルコ・ハーン]] ||  || [[若本規夫]]
|-
| モハ || [[リース・リッチー]] || [[伊丸岡篤]] || [[杉山大]]
|-
| ルキブ || [[ジョエル・フライ]] ||  || [[西凜太朗]]
|-
| デレーの父 || [[クリスチャン・ビーズリー]] || [[武虎]] || [[藤真秀]]
|-
| 高僧 || [[ファルーク・ヴァリー＝オマー]] ||  || [[岩崎ひろし]]
|-
| 神 || [[ティム・バーロウ]] ||  || [[清川元夢]]
|-
| デレー（幼少期）|| [[ジェイコブ・レントン]] || [[阪口大助]] || [[本田貴子]]
|-
| エバレット（幼少期） || [[グレーソン・ハント・アーウィン]] ||  || [[あんどうさくら]]
|-
| カレン（幼少期）|| [[マシュー・ナヴィン]] || [[杉本ゆう]] || [[青山桐子]]
|-
| ナレーター || [[オマル・シャリーフ]] || [[大木民夫]] || [[内海賢二]]
|-
| その他 || {{n/a}} || [[陶山章央]]
[[大畑伸太郎]]
[[日野聡]]
[[石上裕一]]
[[緒乃冬華|大浦冬華]]
[[庄司宇芽香]]
[[太田哲治]] || [[奈良徹]]
[[飛田展男]]
[[烏丸祐一]]
[[東條加那子]]
[[田村睦心]]
[[安武みゆき]]
|-
|}
*テレビ朝日版：初回放送2011年8月7日『[[日曜洋画劇場]]』

== スタッフ ==
*監督：[[ローランド・エメリッヒ]]
*脚本：ローランド・エメリッヒ、[[ハラルド・クローサー]]
*製作：[[マイケル・ワイマー]]、ローランド・エメリッヒ、[[マーク・ゴードン]]
*製作総指揮：ハラルド・クローサー、サラ・ブラッドショー、トム・カルノフスキー、トーマス・タル、ウィリアム・フェイ
*撮影：[[ウエリ・スタイガー]]
*編集：アレクサンダー・バーナー
*音楽：ハラルド・クローサー、[[トーマス・ワンダー]]
'''日本語版'''
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
!-
! 劇場公開版
! テレビ朝日版
|-
| 演出 || [[岩浪美和]] || [[鍛治谷功]]
|-
| 翻訳 || colspan="2"|[[アンゼたかし]]
|-
| 調整 || || [[オムニバス・ジャパン]]
|-
| 効果 || || [[サウンドボックス]]
|-
| 制作 || [[プロセンスタジオ]] || [[東北新社]]
|-
|}

== 評価 ==
[[レビュー・アグリゲーター]]の[[Rotten Tomatoes]]では151件のレビューで支持率は9%、平均点は3.40/10となった<ref>{{Cite web|url= https://www.rottentomatoes.com/m/10000_bc |title= 10,000 B.C. |work=[[Rotten Tomatoes]]|publisher=Fandango Media|accessdate=2022/08/18}}</ref>。[[Metacritic]]では29件のレビューを基に加重平均値が34/100となった<ref>{{Cite web|url= https://www.metacritic.com/movie/10000-bc |title= 10,000 B.C. Reviews|work=[[Metacritic]]|publisher=[[CBSインタラクティブ|CBS Interactive]]|accessdate=2022/08/18}}</ref>。

== 脚注 ==
{{Reflist}}

== 外部リンク ==
* {{Official|http://wwws.warnerbros.co.jp/10000bc/}} {{ja icon}}
* {{Allcinema title|329342|紀元前1万年}}
* {{Kinejun title|38923|紀元前1万年}}
* {{Amg movie|344317|10,000 BC}}
* {{IMDb title|0443649|10,000 BC}}

{{ローランド・エメリッヒ監督作品}}
{{DEFAULTSORT:きけんせんいちまんねん}}
[[Category:2008年の映画]]
[[Category:原始人を題材とした映画作品]]
[[Category:アメリカ合衆国のアクション・アドベンチャー映画]]
[[Category:レジェンダリー・ピクチャーズの作品]]
[[Category:ローランド・エメリッヒの監督映画]]
[[Category:ハラルド・クローサーの作曲映画]]
[[Category:石器時代が舞台の作品]]
[[Category:ナミビアで製作された映画作品]]
[[Category:ニュージーランドで製作された映画作品]]
[[Category:南アフリカ共和国で製作された映画作品]]

title: 紀元前1万年

監督: ローランド・エメリッヒ

脚本: ハラルド・クローサー · ローランド・エメリッヒ

製作: マイケル・ワイマー · ローランド・エメリッヒ · マーク・ゴードン

製作総指揮: ハラルド・クローサー · サラ・ブラッドショー · トム・カルノフスキー · トーマス・タル · ウィリアム・フェイ

出演者: スティーヴン・ストレイト · カミーラ・ベル · クリフ・カーティス

音楽: ハラルド・クローサー · トーマス・ワンダー

撮影: ウエリ・スタイガー

編集: アレクサンダー・バーナー

製作会社: レジェンダリー・ピクチャーズ · セントロポリス・エンターテインメント

配給: ワーナー・ブラザース

製作国: アメリカ合衆国 · ニュージーランド

言語: 英語


text:
# L-19 (潜水艦)
| 画像をアップロード |                                                                                |
| 艦歴               |                                                                                |
| 発注               | レニングラードオルジョニキーゼ第189海軍造船所/ウラジオストク第202造船所                                                                                |
| 起工               | 1935年12月26日                                                                                |
| 進水               | 1938年5月25日                                                                                |
| 就役               | 1939年11月4日                                                                                |
| 退役               |                                                                                |
| その後             | 戦没：1945年8月24日                                                                                |
| 除籍               | 1958年4月3日                                                                                |
| 性能諸元           |                                                                                |
| 排水量             | 水上：1,120トン 水中：1,425トン                                                                                |
| 全長               | 85.3m                                                                                |
| 全幅               | 7.0m                                                                                |
| 吃水               | 4.05m                                                                                |
| 機関               | 水上：BM6式ディーゼル機関2基 水中：PG-9式電気モーター2基 2軸推進                                                                                |
| 最大出力           | 水上：2,200hp 水中：1,300hp                                                                                |
| 最大速力           | 水上：15.0ノット 水中：9.0ノット                                                                                |
| 航続距離           | 水上：10ノット/10,000海里                                                                                |
| 燃料               | 重油：-トン                                                                                |
| 乗員               | 55名                                                                                |
| 兵装               | B-24 1936年型 10cm（51口径）単装速射砲1基 21-K 1934年型 4.5cm（46口径）単装高射砲1基 53.3cm水中魚雷発射管単装8門（前部6門、後部6門、予備魚雷18本） 機雷18発 |

L-19（ロシア語: Л-19、エール・ヂヴィナーッツァチ）は、ソ連海軍所属の機雷敷設潜水艦である。1945年8月15日の日本のポツダム宣言受諾後も満洲･南樺太･千島では日本軍とソ連軍の戦闘が続き、南樺太から多数の日本人を乗せて疎開してきた三隻の日本艦船が北海道の留萌沖周辺で次々とソ連潜水艦によるとみられる攻撃を受け、多くの犠牲者が出た（三船殉難事件）。この攻撃を行った潜水艦の一つとされる。

## 概要

### 建造
1935年12月26日、L-19はレーニネツ級潜水艦第XIIIシリーズの7番艦として第189工場で起工された。翌1936年にはウラジオストクの第202工場に建造場所を移され、1938年5月25日には進水、1939年11月4日には赤色海軍太平洋艦隊に編入された。

### 作戦行動
- 1945年8月19日、留萌沖近海に向かった。21日から、任務は偵察や敵艦攻撃。
- 1945年8月22日、第二号新興丸(2,700トン)を雷撃及び砲撃によって大破させた。
- 1945年8月22日、泰東丸(877トン)を砲撃によって撃沈した。

### 沈没
L-19は礼文島沖合で、「これから宗谷海峡に入る」との電文通信を行ったのを最後に消息を絶ち、行方不明となった。何らかの理由で沈没したものと推定されている。ソ連太平洋艦隊作戦司令部は、宗谷海峡で機雷に接触、沈没したものと判断した。このL-19による攻撃を受けた、他ならぬ第二号新興丸が、その2か月前に宗谷海峡の機雷を敷設していたという。

### 捜索
宗谷海峡周辺では、操業中の漁船が金属片を巻き上げたことがあるなどから沈没船の存在が知られていたほか、サハリンプロジェクトの調査船も海底付近で船影らしき存在を確認してきた。なお、同海域では、1943年にアメリカ海軍の潜水艦ワフー (SS-238 Wahoo) も沈没しており、両者を取り違えている可能性もある。
2005年、ロシア海軍太平洋艦隊は、艦隊創立60周年の節目にあたり調査船イースクラによりを捜索海域に派遣、水中音波探知機などを使い海底調査を行ったが空振りに終わった。2006年6月には、大型揚陸艦ペレスヴェートと海洋観測艦GC-47、イースクラによりL-19の追悼式典が行われている。

title: L-19 (潜水艦)

wikitext:
{| class="wikitable" style="font-size:x-small; clear:right; float:right; margin: 0em 0em 1em 1em; width: 250px; background:#ffffff"
|colspan="2"|{{画像募集中|cat=船}}
|-
!colspan="2" style="background: #f0f0f0"|艦歴
|-
|発注
|[[サンクトペテルブルク|レニングラード]]オルジョニキーゼ第189海軍造船所/ウラジオストク第202造船所
|-
|起工
|[[1935年]][[12月26日]]
|-
|進水
|[[1938年]][[5月25日]]
|-
|就役
|[[1939年]][[11月4日]]
|-
|退役
|
|-
|その後
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|-
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|[[1958年]][[4月3日]]
|-
!colspan="2" style="background: #f0f0f0"|性能諸元
|-
| style="white-space:nowrap;" |[[排水量]]
|水上：1,120[[トン数|トン]]
水中：1,425トン
|-
|全長
|85.3[[メートル|m]]
|-
|全幅
|7.0m
|-
|吃水
|4.05m
|-
|機関
|水上：BM6式[[ディーゼルエンジン|ディーゼル機関]]2基
水中：PG-9式[[電動機|電気モーター]]2基
2軸推進
|-
|最大出力
|水上：2,200[[馬力|hp]]
水中：1,300hp
|-
|最大速力
|水上：15.0[[ノット]]
水中：9.0ノット
|-
|航続距離
|水上：10ノット/10,000[[海里]]
|-
|燃料
|重油：-トン
|-
|乗員
|55名
|-
|兵装
|B-24 1936年型 10cm（51口径）[[速射砲|単装速射砲]]1基
21-K 1934年型 4.5cm（46口径）[[高角砲|単装高射砲]]1基

53.3cm水中[[魚雷発射管]]単装8門（前部6門、後部6門、予備魚雷18本）
[[機雷]]18発
|}

'''L-19'''（{{lang-ru|Л-19}}、エール・ヂヴィナーッツァチ）は、[[ソ連海軍]]所属の機雷敷設潜水艦である。1945年8月15日の日本のポツダム宣言受諾後も満洲･南樺太･千島では日本軍とソ連軍の戦闘が続き、南樺太から多数の日本人を乗せて疎開してきた三隻の日本艦船が北海道の留萌沖周辺で次々とソ連潜水艦によるとみられる攻撃を受け、多くの犠牲者が出た（[[三船殉難事件]]）。この攻撃を行った潜水艦の一つとされる。

== 概要 ==
[[File:L-4 Garibaldiec.JPG|thumb|300px|本艦と同型艦の「L-4 Garibaldiec」]]
[[File:Shadowgraph Leninets class XIII mod series submarine.svg|thumb|300px|[[レーニネツ級潜水艦]]の立面図]]
=== 建造 ===
[[1935年]][[12月26日]]、L-19は[[レーニネツ級潜水艦]]第XIIIシリーズの7番艦として[[バルチースキイ・ザヴォート|第189工場]]で起工された。翌[[1936年]]には[[ウラジオストク]]の[[ダリザヴォート|第202工場]]に建造場所を移され、[[1938年]][[5月25日]]には[[進水式|進水]]、[[1939年]][[11月4日]]には[[赤色海軍]][[太平洋艦隊 (ロシア海軍)|太平洋艦隊]]に編入された。

=== 作戦行動 ===
{{Seealso|三船殉難事件}}
* 1945年8月19日、留萌沖近海に向かった。21日から、任務は偵察や敵艦攻撃。
* 1945年8月22日、[[第二号新興丸]](2,700トン)を雷撃及び砲撃によって大破させた。
* 1945年8月22日、[[泰東丸]](877トン)を砲撃によって撃沈した。

=== 沈没 ===
L-19は[[礼文島]]沖合で、「これから宗谷海峡に入る」との電文通信を行ったのを最後に消息を絶ち、行方不明となった。何らかの理由で沈没したものと推定されている<ref name="kimata238">[[#木俣|木俣（1993年）]]p.229,238</ref>。ソ連太平洋艦隊作戦司令部は、宗谷海峡で機雷に接触、沈没したものと判断した。このL-19による攻撃を受けた、他ならぬ[[第二号新興丸]]が、その2か月前に宗谷海峡の機雷を敷設していたという<ref>{{Cite web|和書|url=https://www2.nhk.or.jp/archives/movies/?id=D0001200030_00000 |title=［ミッドナイトジャーナル］樺太引き揚げ船　撃沈の真相 |accessdate=2023-02-07 |publisher=NHK |website=NHK 戦争証言アーカイブス}}</ref>。

=== 捜索 ===
[[宗谷海峡]]周辺では、操業中の[[漁船]]が金属片を巻き上げたことがあるなどから沈没船の存在が知られていたほか、[[サハリンプロジェクト]]の調査船も海底付近で船影らしき存在を確認してきた。なお、同海域では、[[1943年]]に[[アメリカ海軍]]の潜水艦[[ワフー (SS-238)|ワフー]] (SS-238 Wahoo) も沈没しており、両者を取り違えている可能性もある。

[[2005年]]、[[ロシア海軍]]太平洋艦隊は、艦隊創立60周年の節目にあたり調査船[[イースクラ (ヨット)|イースクラ]]によりを捜索海域に派遣、水中音波探知機などを使い海底調査を行ったが空振りに終わった。[[2006年]]6月には、[[揚陸艦|大型揚陸艦]][[ペレスヴェート (大型揚陸艦)|ペレスヴェート]]と[[海洋観測艦]][[GS-47 (海洋観測艦)|GC-47]]、イースクラによりL-19の追悼式典が行われている。<ref>[http://www.rian.ru/society/histori/20060614/49436529.html {{lang|ru|РИА Новости - История - В Магадан в рамках "Похода памяти" прибывает корабль "Пересвет"}}] {{ru icon}}</ref><ref>[http://www.sakhalin.info/search/37023/?b=%CF%EE%E8%F1%EA&search=search&search_dd=&search_mm=6&search_place=ykurilsk&search_rubric=&search_theme=&search_yyyy=2006 {{lang|ru|На Сахалин прибывает корабль "Пересвет", совершающий "Поход памяти". 09.06.2006. . ДВФО, Корсаков, Южно-Курильск. Сахалин.Инфо}}] {{ru icon}}</ref>

== 脚注 ==
{{脚注ヘルプ}}
{{reflist}}

== 参考文献 ==
* Morozov M. E., Kulagin K. L. Pervie podlodki SSSR. "Dekabristi" i "Lenintsi". - M. : Yauza, Eksmo, 2010 p. 152-153, ISBN 978-5-699-37235-5.
* {{Cite book|和書|author=木俣滋郎|title=撃沈戦記 PART IV|publisher=朝日ソノラマ|series=新戦史シリーズ|date=1993|isbn=4-257-17255-X|ref=木俣}}

== 外部リンク ==
* [http://town.ural.ru/ship/ship/l17_19.php3 {{lang|ru|Великая Отечественная - под водой}}] {{ru icon}}
* [http://flot.com/news/navy/index.php?ELEMENT_ID=1982 {{lang|ru|У Л-19 и «ВАХИ» одна судьба}}] {{ru icon}}

{{Warship-stub}}
{{Russia-stub}}

{{DEFAULTSORT:L-019}}

[[Category:北海道の歴史]]
[[Category:ソビエト連邦の潜水艦]]
[[Category:第二次世界大戦のソビエト連邦の潜水艦]]
[[Category:1939年竣工船]]
[[Category:第二次世界大戦の沈没船]]


text:
# 山下理恵子
山下理恵子（やました りえこ、1963年 - ）は、日本のアイルランド研究家、翻訳家。
東京都出身。東京外国語大学ドイツ語学科卒。ドイツで日系企業、日本で独立系企業に勤務後、1995年にアイルランドへ大学院留学。ダブリンシティ大学大学院修士課程修了。専攻はコミュニケーション論とカルチュラル・スタディーズ。在学中にダブリンの日系企業へ就職。翻訳・通訳を担当する。同時に雑誌やホームページでライターやコーディネーターとして活躍する。2002年に帰国。

## 著書
- 『アイルランドでダンスに夢中』東京書籍 1998

### 共編著
- 『アイリッシュ・ダンスへの招待』守安功共著 音楽之友社 2002
- 『アイルランドを知るための60章』海老島均共編著 明石書店 エリア・スタディーズ 2004
- 『アイルランドを知るための70章』海老島均共編著 明石書店 エリア・スタディーズ　2011

### 翻訳
- シャロン・リース文 マイケル・フリーマン写真『チャイナ・スタイル 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
- サクン・インタクン, ウォンウィパー・テーワハッサディン・ナ・アユッタヤー文 ルカ・インヴェルニッツィ・テットーニ写真『トロピカル・カラー 熱帯の花々が彩るライフスタイル 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
- ジェーン・ドーティー・マースデン文 川名正之写真『ニュー・アジアン・スタイル contemporary tropical living 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
- ルカ・インヴェルニッツィ・テットーニ写真 ジャンニ・フランチョーネ文『バリ・モダン the art of tropical living 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
- ステファン・ベッチェル『株で幸運をつかむ お金のなる木を育てる本』ワニブックス 2005
- リン・グラブホーン『「気分」の力で人生うまくいく!』講談社 2005
- レイチェル・ヘイル『子ねこに夢中! ハッピーになるための子ねこガイド』グラフィック社 2006
- マリリン・スコット『油彩の実践バイブル』グラフィック社 2006
- ボブ・エルスデール『プリティ・イン・ピンク 女の子って素敵!』グラフィック社 2007
- 『ポリス全調書 アンディ・サマーズ自伝』ブルース・インターアクションズ 2007
- キャサリン・レドナー『アニマル・ハウス』グラフィック社 2008
- ベルナール・ジラール『ザ・グーグルウェイ グーグルを成功へ導いた"型破り"な戦略』三角和代共訳 ゴマブックス 2009
- ヘザー・エンジェル『パンダ便りfrom China』グラフィック社 2009
- キャサリン・レドナー『グラマー・ドッグ』グラフィック社 2010
- ケン・エマーソン『魔法の音楽 アメリカン・ポップス黄金時代とその舞台裏』シンコーミュージック・エンタテイメント 2012

title: 山下理恵子

wikitext:
'''山下理恵子'''（やました りえこ、[[1963年]] - ）は、日本の[[アイルランド]]研究家、[[翻訳|翻訳家]]。

[[東京都]]出身。[[東京外国語大学]][[ドイツ語]]学科卒。[[ドイツ]]で日系企業、日本で独立系企業に勤務後、[[1995年]]にアイルランドへ[[大学院]]留学。[[ダブリンシティ大学|ダブリンシティ大学大学院]][[修士課程]]修了。専攻は[[コミュニケーション論]]と[[カルチュラル・スタディーズ]]。在学中に[[ダブリン]]の日系企業へ就職。[[翻訳]]・[[通訳]]を担当する。同時に雑誌や[[ホームページ]]で[[ライター]]や[[コーディネーター]]として活躍する。[[2002年]]に帰国<ref>ケン・エマーソン『魔法の音楽』訳者紹介</ref>。

==著書==
*『アイルランドでダンスに夢中』[[東京書籍]] 1998

===共編著===
*『[[アイリッシュ・ダンス]]への招待』[[守安功]]共著 [[音楽之友社]] 2002
*『アイルランドを知るための60章』[[海老島均]]共編著 [[明石書店]] エリア・スタディーズ 2004
*『アイルランドを知るための70章』海老島均共編著 明石書店 エリア・スタディーズ　2011

===翻訳===
*シャロン・リース文 マイケル・フリーマン写真『チャイナ・スタイル 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
*サクン・インタクン, ウォンウィパー・テーワハッサディン・ナ・アユッタヤー文 ルカ・インヴェルニッツィ・テットーニ写真『トロピカル・カラー 熱帯の花々が彩るライフスタイル 日本語版』[[チャールズ・イー・タトル]]出版 2004
*ジェーン・ドーティー・マースデン文 [[川名正之]]写真『ニュー・アジアン・スタイル contemporary tropical living 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
*ルカ・インヴェルニッツィ・テットーニ写真 ジャンニ・フランチョーネ文『バリ・モダン the art of tropical living 日本語版』チャールズ・イー・タトル出版 2004
*ステファン・ベッチェル『株で幸運をつかむ お金のなる木を育てる本』[[ワニブックス]] 2005
*リン・グラブホーン『「気分」の力で人生うまくいく!』[[講談社]] 2005
*レイチェル・ヘイル『子ねこに夢中! ハッピーになるための子ねこガイド』[[グラフィック社]] 2006
*マリリン・スコット『油彩の実践バイブル』グラフィック社 2006
*ボブ・エルスデール『プリティ・イン・ピンク 女の子って素敵!』グラフィック社 2007
*『[[ポリス]]全調書 [[アンディ・サマーズ]]自伝』ブルース・インターアクションズ 2007
*キャサリン・レドナー『アニマル・ハウス』グラフィック社 2008
*ベルナール・ジラール『ザ・グーグルウェイ グーグルを成功へ導いた"型破り"な戦略』[[三角和代]]共訳 ゴマブックス 2009
*ヘザー・エンジェル『パンダ便りfrom China』グラフィック社 2009
*キャサリン・レドナー『グラマー・ドッグ』グラフィック社 2010
*ケン・エマーソン『魔法の音楽 アメリカン・ポップス黄金時代とその舞台裏』[[シンコーミュージック・エンタテイメント]] 2012

== 脚注 ==
<references />

{{Normdaten}}

{{デフォルトソート:やました りえこ}}
[[Category:日本の翻訳家]]
[[Category:日本・アイルランド関係]]
[[Category:東京外国語大学出身の人物]]
[[Category:英語通訳]]
[[Category:在アイルランド日本人]]
[[Category:東京都出身の人物]]
[[Category:1963年生]]
[[Category:存命人物]]


text:
# APPARE! WORLD
「APPARE! WORLD」（あっぱれ！わーるど）は、天晴れ！原宿の1枚目のインディーズアルバム。2016年12月20日に自社レーベルであるTAKENOKO Musicから発売された。

## 概要
- 2016年12月18日にタワーレコード渋谷店4Fイベントスペースにて初のリリースイベントを開催[1]。2017年1月21日のHMVエソラ池袋店イベントスペースのリリースイベントFinal!を含め全9回のリリースイベントを開催した[2][3][4][5][6][7][8][9]。
- アルバムのジャケット写真は、つるしまたつみのイラストを元に撮影され、表面は実写バージョン、裏面にはイラストバージョンが使用されている[10]。

## 収録曲
（品番：TAKENOKO-001　JAN：4997184974073）
1. Overture
制作：Yunomi
2. ハジマリのアイズ
作詞・作曲：ミナミトモヤ、振付：竹中夏海
3. 超絶スーパー LOVE!
作詞：DJ金魚、作曲・編曲：村カワ基成、振付：竹中夏海
4. Our Music
作詞：照内紀雅、作曲：CHEEBOW、編曲：照内紀雅、振付：まなこ
5. アッパレルヤ!!
作詞：NOBE / 作曲：KOJI oda、振付：竹中夏海
6. キミだけのワンダーランド
作詞：NOBE / 作曲：bassy、振付：竹中夏海
7. 幽玄テリトリー
作詞：Junky / 作曲：Junky、振付：足太ぺんた
8. 原宿サニーデイ
作詞：Yunomi / 作曲：Yunomi、振付：ミキティー本物
9. 天晴レペゼン
作詞：照内紀雅 / 作曲：照内紀雅 / 編曲：ミツル、振付：竹中夏海
ベース：ミツル、ギター：HOJI、ドラム：修平
10. アイネクライネ幼き恋だね
作詞：利根川貴之 / 作曲：Dr.Usui / 編曲：Dr.Usui & Wicky.Recordings、振付：竹中夏海

title: APPARE! WORLD

wikitext:
{{Infobox Album
| Name = APPARE! WORLD
| Type = [[スタジオ・アルバム]]
| Artist = [[天晴れ!原宿|天晴れ！原宿]]
| Released = [[2016年]][[12月20日]]
| Genre = [[J-POP]]
| Label = [[TAKENOKO Music]]
}}
「'''APPARE! WORLD'''」（あっぱれ！わーるど）は、[[天晴れ!原宿|天晴れ！原宿]]の1枚目の[[インディーズ]][[アルバム]]。[[2016年]][[12月20日]]に自社レーベルである[[TAKENOKO Music]]から発売された。

== 概要 ==

* 2016年12月18日にタワーレコード渋谷店4Fイベントスペースにて初のリリースイベントを開催<ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news41/|title=【リリースイベント情報】12/18(日)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリース イベント in タワーレコード渋谷店詳細|accessdate=2018-09-23|publisher=天晴れ！原宿公式サイト}}</ref>。2017年1月21日のHMVエソラ池袋店イベントスペースのリリースイベントFinal!を含め全9回のリリースイベントを開催した<ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news37/|title=【リリースイベント情報】12/24(土)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリース イベント in HMV&BOOKS TOKYO詳細 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news45/|title=【リリースイベント情報】12/26(月)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリースイベント『ワンマン前夜祭』 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news47/|title=【リリースイベント情報】12/28(水)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリースイベント『ワンマン後夜祭』 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news53/|title=【リリースイベント情報】「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリースイベント in タワーレコード池袋店 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news51/|title=【リリースイベント情報】1/8(日)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリースイベント in HMVエソラ池袋 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news55/|title=【リリースイベント情報】「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリースイベント in HMV大宮アルシェ – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news57/|title=【リリースイベント情報】「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリース イベント in タワーレコード錦糸町店 – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref><ref>{{Cite web|和書|url=http://appare-harajuku.jp/news52/|title=【リリースイベント情報】1/21(土)「天晴れ！原宿」1st アルバム「APPARE! WORLD」リリース イベント Final! – 天晴れ！原宿|accessdate=2018-09-22|website=appare-harajuku.jp|language=ja}}</ref>。
* アルバムのジャケット写真は、[[つるしまたつみ]]のイラストを元に撮影され、表面は実写バージョン、裏面にはイラストバージョンが使用されている<ref>{{Cite news|title=つるしま⚘たつみ🌈 on Twitter|url=https://twitter.com/tsuru_oden/status/794904292758941696|accessdate=2018-09-22|language=ja|work=Twitter}}</ref>。

== 収録曲 ==

（品番：TAKENOKO-001　JAN：4997184974073）

# '''Overture'''
#: 制作：[[Yunomi]]
# '''ハジマリのアイズ'''
#: 作詞・作曲：ミナミトモヤ、振付：[[竹中夏海]]
# '''超絶スーパー LOVE!'''
#: 作詞：DJ金魚、作曲・編曲：[[村カワ基成]]、振付：竹中夏海
# '''Our Music'''
#: 作詞：照内紀雅、作曲：[[CHEEBOW]]、編曲：照内紀雅、振付：[[まなこ]]
# '''アッパレルヤ!!'''
#: 作詞：[[NOBE]] / 作曲：KOJI oda、振付：竹中夏海
# '''キミだけのワンダーランド'''
#: 作詞：NOBE / 作曲：[[bassy]]、振付：竹中夏海
# '''幽玄テリトリー'''
#: 作詞：[[Junky]] / 作曲：Junky、振付：足太ぺんた
# '''原宿サニーデイ'''
#: 作詞：Yunomi / 作曲：Yunomi、振付：[[ミキティー本物]]
# '''天晴レペゼン'''
#: 作詞：照内紀雅 / 作曲：照内紀雅 / 編曲：ミツル、振付：竹中夏海
#: ベース：ミツル、ギター：HOJI、ドラム：修平
# '''アイネクライネ幼き恋だね'''
#: 作詞：[[利根川貴之]] / 作曲：[[Dr.Usui]] / 編曲：Dr.Usui & [[Wicky.Recordings]]、振付：竹中夏海

== 脚注 ==
{{脚注ヘルプ}}
{{Reflist}}

== 外部リンク ==

* {{YouTube|mXVCxIkk214|天晴れ！原宿 / Our Music ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|mX04nS0FlmM|天晴れ！原宿 / アッパレルヤ!! ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|2jvyLO1_Kc8|天晴れ！原宿 / キミだけのワンダーランド ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|hUXkDR2B_KI|天晴れ！原宿 / 幽玄テリトリー ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|kyQuOka3Pi0|天晴れ！原宿 / 原宿サニーデイ ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|N07cOB-Pk4k|天晴れ！原宿 / 天晴レペゼン ～LIVE Movie～}}
* {{YouTube|ml7UxbA2vbw|天晴れ！原宿 / アイネクライネ幼き恋だね ～LIVE Movie～}}

{{Album-stub}}
{{DEFAULTSORT:あつはれわあると}}
[[Category:2016年のアルバム]]

title: 天晴れ！原宿 の スタジオ・アルバム

ジャンル: J-POP

レーベル: TAKENOKO Music


text:
# 下早川村
下早川村（しもはやかわむら）は、かつて新潟県西頸城郡にあった村。

## 沿革
- 1901年（明治34年）11月1日 - 西頸城郡西早川村、北早川村及び南早川村が合併して、西頸城郡下早川村が発足する。
- 1954年（昭和29年）6月1日 - 西頸城郡糸魚川町、浦本村、下早川村、上早川村、大和川村、西海村、大野村、根知村及び小滝村が合併して、糸魚川市が発足する。

title: 下早川村

wikitext:
{{日本の町村 (廃止)
| 廃止日 = 1954年6月1日
| 廃止理由 = 新設合併
| 廃止詳細 = [[糸魚川町]]、[[浦本村]]、'''下早川村'''、[[上早川村]]、[[大和川村]]、[[西海村 (新潟県)|西海村]]、[[大野村 (新潟県西頸城郡)|大野村]]、[[根知村]]、[[小滝村]] → 糸魚川市
| 現在の自治体 = [[糸魚川市]]
| よみがな=しもはやかわむら
| 自治体名 =下早川村
| 区分 = 村
| 都道府県 = 新潟県
| 郡 = [[西頸城郡]]
| 面積 =
| 境界未定 =
| 人口 =
| 人口の時点 =
| 隣接自治体 =浦本村、上早川村、西海村、大和川村
| 所在地 = 西頸城郡下早川村
|座標 = {{Coord|format=dms|type:city_region:JP-15|display=inline,title}}
| 位置画像 =
| 特記事項 =
}}
'''下早川村'''（しもはやかわむら）は、かつて[[新潟県]][[西頸城郡]]にあった[[村]]。

== 沿革 ==
* [[1901年]]（[[明治]]34年）11月1日 - 西頸城郡[[西早川村]]、[[北早川村]]及び[[南早川村]]が合併して、西頸城郡'''下早川村'''が発足する。
* [[1954年]]（[[昭和]]29年）6月1日 - 西頸城郡糸魚川町、浦本村、下早川村、上早川村、大和川村、西海村、大野村、根知村及び小滝村が合併して、'''糸魚川市'''が発足する。

== 参考文献 ==
*『市町村名変遷辞典』東京堂出版、1990年。

== 関連項目 ==
* [[新潟県の廃止市町村一覧]]

{{Japan-area-stub}}
{{糸魚川市域の廃止市町村}}
{{DEFAULTSORT:しもはやかわむら}}
[[Category:西頸城郡]]
[[Category:糸魚川市域の廃止市町村]]
[[Category:1901年設置の日本の市町村]]
[[Category:1954年廃止の日本の市町村]]

title: しもはやかわむら · 下早川村

廃止理由: 新設合併 · 糸魚川町、浦本村、下早川村、上早川村、大和川村、西海村、大野村、根知村、小滝村 → 糸魚川市

現在の自治体: 糸魚川市

title: 廃止時点のデータ

国: 日本

地方: 中部地方、北陸地方 · 甲信越地方

都道府県: 新潟県

郡: 西頸城郡

市町村コード: なし（導入前に廃止）

隣接自治体: 浦本村、上早川村、西海村、大和川村

title: 下早川村役場

所在地: 新潟県西頸城郡下早川村

下早川村役場: ウィキプロジェクト


text:
# 5'キャップ
5'キャップとは、真核生物の細胞質mRNAなどの5'末端に見られる修飾構造で、成熟mRNAの安定性と翻訳開始などに関与している。ミトコンドリアや葉緑体のmRNAにはキャップ構造は存在しない。

## 構造
真核生物のmRNA分子の5'末端には三リン酸結合を介してグアノシンが結びついており、他では通常見られることのない5'-5'結合となっていることが特徴的である。またこのグアノシンのグアニン塩基は7位がメチル化されるので、7-メチルグアニル酸(m7G)キャップとも呼ばれる。
多細胞生物やある種のウイルスでは、上記のcap-0に加えてmRNAの最初1つまたは2つのリボースの2'位がメチル化される。最初1つがメチル化されているものをcap-1、最初2つがメチル化されているものをcap-2と呼んでいる。
またsnRNAは特殊なキャップ構造を持っており、SmRNAはトリメチルグアノシンキャップ、LsmRNAはモノメチルリン酸キャップとなっている。

## 機能
5'キャップの機能としては以下が挙げられる。
1. 核外への輸送の制御[6][7]
キャップにキャップ結合複合体(cap binding complex: CBC)が結合し、それが核膜孔複合体に認識されて、核外へと輸送される。
2. エキソヌクレアーゼによる分解の抑制[8][9][10]
5'キャップによりRNAの5'端の水酸基がブロックされているため、5'→3'エキソヌクレアーゼに対して抵抗性を持つようになる。加えて、キャップ結合複合体などが5'末端を遮蔽する効果もあり、分解が抑制される。
3. 翻訳の促進[11][3][12]
キャップ結合複合体が翻訳開始因子に置き換わることで翻訳の促進に関わっている。[13]
4. 最も5'端に近いイントロンのスプライシングを促進[14]

## 形成
RNAポリメラーゼII(polII)にキャッピング酵素複合体が結合しており、polIIがmRNAを転写し始めると、転写が終了するよりも前に以下の過程を経てキャップが付加される。
1. RNAトリホスファターゼが合成中のRNAの5'末端の三リン酸からリン酸基1つを取り除く。（5'(ppN)[pN]n）
2. そこへmRNAグアニリル転移酵素によって5'-5'結合が作られる。GTPからピロリン酸が取り除かれ、RNA末端とグアノシンの間には三リン酸結合が生じる。（5'(Gp)(ppN)[pN]n）
3. mRNAグアニンN7メチル基転移酵素によってグアニンのN7原子がメチル化される。メチル基はS-アデノシルメチオニンに由来する。（5'(m7Gp)(ppN)[pN]n：cap-0）
4. 場合によって、RNA末端1つまたは2つのリボースがメチル化される(cap-1/cap-2)[4]。
5. さらにRNA末端がアデニン塩基の場合はN6原子もメチル化される[11]。

## 除去
盛んに翻訳が行われているmRNAの場合は、翻訳開始因子がキャップを保護しているため、キャップの除去は起こりにくい。ただし能動的にキャップの除去を行う様々な機構が知られている。キャップ除去酵素によってキャップ構造が除去されると、5'リン酸末端が生じてエキソヌクレアーゼによる分解が可能になる。

title: 5'キャップ

wikitext:
[[File:5' cap structure.png|thumb|300px|5'キャップ構造(cap-2)]]

'''5'キャップ'''とは、[[真核生物]]の[[細胞質]][[mRNA]]などの[[5'末端]]に見られる修飾構造で、成熟mRNAの安定性と[[翻訳 (生物学)|翻訳]]開始などに関与している。ミトコンドリア<ref name=temperley2010>{{cite journal|last1=Temperley|first1=Richard J.|last2=Wydro|first2=Mateusz|last3=Lightowlers|first3=Robert N.|last4=Chrzanowska-Lightowlers|first4=Zofia M.|title=Human mitochondrial mRNAs—like members of all families, similar but different|journal=Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Bioenergetics|date=June 2010|volume=1797|issue=6-7|pages=1081–1085|doi=10.1016/j.bbabio.2010.02.036|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005272810000915|accessdate=12 December 2014|pmid=20211597|pmc=3003153}}</ref>や葉緑体<ref name=monde2000>{{cite journal|last1=Monde|first1=Rita A|last2=Schuster|first2=Gadi|last3=Stern|first3=David B|title=Processing and degradation of chloroplast mRNA|journal=Biochimie|date=7 June 2000|volume=82|issue=6-7|pages=573–582|doi=10.1016/S0300-9084(00)00606-4|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0300908400006064|accessdate=12 December 2014}}</ref>のmRNAにはキャップ構造は存在しない。

== 構造 ==
真核生物のmRNA分子の5'末端には三リン酸結合を介して[[グアノシン]]が結びついており、他では通常見られることのない5'-5'結合となっていることが特徴的である。またこのグアノシンのグアニン塩基は7位が[[メチル化]]されるので、7-メチルグアニル酸(m7G)キャップとも呼ばれる<ref name=banerjee>{{cite journal|last1=Banerjee|first1=A K|title=5'-terminal cap structure in eucaryotic messenger ribonucleic acids|journal=Microbiol Rev|date=June 1980|volume=44|issue=2|pages=175–205|accessdate=23 November 2014}}</ref>。

多細胞生物やある種のウイルスでは、上記のcap-0に加えてmRNAの最初1つまたは2つの[[リボース]]の2'位がメチル化される。最初1つがメチル化されているものをcap-1、最初2つがメチル化されているものをcap-2と呼んでいる<ref name=samie2014>{{cite journal|last1=Meyer|first1=Kate D.|last2=Jaffrey|first2=Samie R.|title=The dynamic epitranscriptome: N6-methyladenosine and gene expression control|journal=Nature Reviews Molecular Cell Biology|date=9 April 2014|volume=15|issue=5|pages=313–326|doi=10.1038/nrm3785|url=http://www.nature.com/nrm/journal/v15/n5/full/nrm3785.html|accessdate=12 December 2014}}</ref>。

また[[核内低分子RNA|snRNA]]は特殊なキャップ構造を持っており、SmRNAはトリメチルグアノシンキャップ、LsmRNAはモノメチルリン酸キャップとなっている<ref name=matera2007>{{cite journal|last1=Matera|first1=A. Gregory|last2=Terns|first2=Rebecca M.|last3=Terns|first3=Michael P.|title=Non-coding RNAs: lessons from the small nuclear and small nucleolar RNAs|journal=Nature Reviews Molecular Cell Biology|date=March 2007|volume=8|issue=3|pages=209–220|doi=10.1038/nrm2124|url=http://www.nature.com/nrm/journal/v8/n3/full/nrm2124.html|accessdate=12 December 2014|pmid=17318225}}</ref>。

== 機能 ==
5'キャップの機能としては以下が挙げられる。

# 核外への輸送の制御<ref>{{cite journal|last1=Visa|first1=N.|last2=Izaurralde|first2=E.|last3=Ferreira|first3=J.|last4=Daneholt|first4=B.|last5=Mattaj|first5=I. W.|title=A nuclear cap-binding complex binds Balbiani ring pre-mRNA cotranscriptionally and accompanies the ribonucleoprotein particle during nuclear export|journal=The Journal of Cell Biology|date=1 April 1996|volume=133|issue=1|pages=5–14|doi=10.1083/jcb.133.1.5|url=http://jcb.rupress.org/content/133/1/5.abstract|accessdate=23 November 2014}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Lewis|first1=Joe D.|last2=Izaurralde|first2=Elisa|title=The Role of the Cap Structure in RNA Processing and Nuclear Export|journal=European Journal of Biochemistry|date=15 July 1997|volume=247|issue=2|pages=461–469|doi=10.1111/j.1432-1033.1997.00461.x|url=http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1432-1033.1997.00461.x/abstract|accessdate=23 November 2014}}</ref>
#:キャップに[[キャップ結合複合体]](cap binding complex: CBC)が結合し、それが[[核膜孔複合体]]に認識されて、核外へと輸送される。
# [[エキソヌクレアーゼ]]による分解の抑制<ref>{{cite journal|last1=Evdokimova|first1=Valentina|last2=Ruzanov|first2=Peter|last3=Imataka|first3=Hiroaki|last4=Raught|first4=Brian|last5=Svitkin|first5=Yuri|last6=Ovchinnikov|first6=Lev P.|last7=Sonenberg|first7=Nahum|title=The major mRNA-associated protein YB-1 is a potent 5' cap-dependent mRNA stabilizer|journal=The EMBO Journal|date=1 October 2001|volume=20|issue=19|pages=5491–5502|doi=10.1093/emboj/20.19.5491|url=http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1093/emboj/20.19.5491/full|accessdate=23 November 2014}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Gao|first1=Min|last2=Fritz|first2=David T.|last3=Ford|first3=Lance P.|last4=Wilusz|first4=Jeffrey|title=Interaction between a Poly(A)-Specific Ribonuclease and the 5′ Cap Influences mRNA Deadenylation Rates In Vitro|journal=Molecular Cell|date=March 2000|volume=5|issue=3|pages=479–488|doi=10.1016/S1097-2765(00)80442-6|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276500804426|accessdate=23 November 2014|pmid=10882133|pmc=2811581}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Burkard|first1=K. T. D.|last2=Butler|first2=J. S.|title=A Nuclear 3'-5' Exonuclease Involved in mRNA Degradation Interacts with Poly(A) Polymerase and the hnRNA Protein Npl3p|journal=Molecular and Cellular Biology|date=15 January 2000|volume=20|issue=2|pages=604–616|doi=10.1128/MCB.20.2.604-616.2000|url=http://mcb.asm.org/content/20/2/604.short|accessdate=23 November 2014}}</ref>
#:5'キャップによりRNAの5'端の水酸基がブロックされているため、5'→3'エキソヌクレアーゼに対して抵抗性を持つようになる。加えて、キャップ結合複合体などが5'末端を遮蔽する効果もあり、分解が抑制される。
#[[翻訳 (生物学)|翻訳]]の促進<ref name=shatkin /><ref name=banerjee>{{cite journal|last1=Banerjee|first1=A K|title=5'-terminal cap structure in eucaryotic messenger ribonucleic acids|journal=Microbiol Rev|date=June 1980|volume=44|issue=2|pages=175–205|accessdate=23 November 2014}}</ref><ref name=sonenberg>{{cite journal|last1=Sonenberg|first1=Nahum|last2=Gingras|first2=Anne-Claude|title=The mRNA 5′ cap-binding protein eIF4E and control of cell growth|journal=Current Opinion in Cell Biology|date=April 1998|volume=10|issue=2|pages=268–275|doi=10.1016/S0955-0674(98)80150-6|accessdate=23 November 2014}}</ref>
#:キャップ結合複合体が[[翻訳開始因子]]に置き換わることで翻訳の促進に関わっている。<ref name=marcotrigiano>{{cite journal|last1=Marcotrigiano|first1=Joseph|last2=Gingras|first2=Anne-Claude|last3=Sonenberg|first3=Nahum|last4=Burley|first4=Stephen K.|title=Cocrystal Structure of the Messenger RNA 5′ Cap-Binding Protein (eIF4E) Bound to 7-methyl-GDP|journal=Cell|date=June 1997|volume=89|issue=6|pages=951–961|doi=10.1016/S0092-8674(00)80280-9|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867400802809|accessdate=23 November 2014}}</ref>
#最も5'端に近い[[イントロン]]の[[スプライシング]]を促進<ref name=konarska1984>{{cite journal|last1=Konarska|first1=Maria M.|last2=Padgett|first2=Richard A.|last3=Sharp|first3=Phillip A.|title=Recognition of cap structure in splicing in vitro of mRNA precursors|journal=Cell|date=October 1984|volume=38|issue=3|pages=731–736|doi=10.1016/0092-8674(84)90268-X|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/009286748490268X|accessdate=12 December 2014}}</ref>

== 形成 ==
[[RNAポリメラーゼII]](polII)にキャッピング酵素複合体が結合しており<ref name=fabrega>{{cite journal|last1=Fabrega|first1=Carme|last2=Shen|first2=Vincent|last3=Shuman|first3=Stewart|last4=Lima|first4=Christopher D.|title=Structure of an mRNA Capping Enzyme Bound to the Phosphorylated Carboxy-Terminal Domain of RNA Polymerase II|journal=Molecular Cell|date=June 2003|volume=11|issue=6|pages=1549–1561|doi=10.1016/S1097-2765(03)00187-4|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097276503001874|accessdate=23 November 2014}}</ref>、polIIがmRNAを転写し始めると、転写が終了するよりも前に以下の過程を経てキャップが付加される<ref name=shatkin>{{cite journal|last1=Shatkin|first1=A|title=Capping of eucaryotic mRNAs|journal=Cell|date=December 1976|volume=9|issue=4|pages=645–653|doi=10.1016/0092-8674(76)90128-8|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0092867476901288|accessdate=23 November 2014}}</ref>。

# [[RNAトリホスファターゼ]]が合成中のRNAの5'末端の三リン酸からリン酸基1つを取り除く。（5'(ppN)[pN]n）
# そこへ[[mRNAグアニリル転移酵素]]によって5'-5'結合が作られる。[[グアノシン三リン酸|GTP]]から[[ピロリン酸]]が取り除かれ、RNA末端とグアノシンの間には三リン酸結合が生じる。（5'(Gp)(ppN)[pN]n）
# [[mRNAグアニンN7メチル基転移酵素]]によって[[グアニン]]のN7原子がメチル化される。メチル基は[[S-アデノシルメチオニン]]に由来する。（5'(m7Gp)(ppN)[pN]n：cap-0）
# 場合によって、RNA末端1つまたは2つのリボースがメチル化される(cap-1/cap-2)<ref name=samie2014 />。
# さらにRNA末端がアデニン塩基の場合はN6原子もメチル化される<ref name=shatkin />。

== 除去 ==
盛んに翻訳が行われているmRNAの場合は、翻訳開始因子がキャップを保護しているため、キャップの除去は起こりにくい。ただし能動的にキャップの除去を行う様々な機構が知られている。キャップ除去酵素によってキャップ構造が除去されると、5'リン酸末端が生じてエキソヌクレアーゼによる分解が可能になる。

== 参考文献 ==
{{reflist|2}}

[[Category:リボ核酸]]


text:
# デビッド・トッド・ウィルキンソン
デビッド・トッド・ウィルキンソン（英: David Todd Wilkinson, 1935年5月13日 - 2002年9月5日）はアメリカ合衆国の宇宙物理学者。現代宇宙論における世界的なパイオニアで、特にビッグバンからの宇宙マイクロ波背景放射の研究で知られている。
ミシガン州のヒルズデール生まれ。ミシガン大学にて物理学者のH・リチャード・クレイン指導の下、物理学の博士号を修得した。
1965年から退職年の2002年まで、プリンストン大学の物理学教授を務める。彼はNASAの二つの人工衛星（COBE、WMAP）も含め、数多くの大型CMB実験に貢献した。なお、WMAPは打ち上げ後に彼が亡くなったため、彼の名がつけられた。
2001年、ジェームズ・クレイグ・ワトソン・メダルを受賞。

title: デビッド・トッド・ウィルキンソン

wikitext:
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'''デビッド・トッド・ウィルキンソン'''（[[英語|英]]: '''David Todd Wilkinson''', [[1935年]][[5月13日]] - [[2002年]][[9月5日]]）は[[アメリカ合衆国]]の[[宇宙物理学]]者。[[現代宇宙論]]における世界的なパイオニアで、特に[[ビッグバン]]からの[[宇宙マイクロ波背景放射]]の研究で知られている。

[[ミシガン州]]のヒルズデール生まれ。[[ミシガン大学]]にて物理学者のH・リチャード・クレイン指導の下、[[物理学]]の[[博士号]]を修得した。

[[1965年]]から退職年の[[2002年]]まで、[[プリンストン大学]]の物理学教授を務める。彼は[[アメリカ航空宇宙局|NASA]]の二つの人工衛星（[[COBE]]、[[WMAP]]）も含め、数多くの大型CMB実験に貢献した。なお、WMAPは打ち上げ後に彼が亡くなったため、彼の名がつけられた<ref>{{cite press release|publisher=Princeton University|date=September 6, 2002|url=http://www.princeton.edu/pr/news/02/q3/0906-wilkinson.htm |title=Physicist David Wilkinson, explorer of Big Bang afterglow, dies|accessdate=2009-09-17}}</ref>。

2001年、[[ジェームズ・クレイグ・ワトソン・メダル]]を受賞。

== 参考文献 ==
{{Reflist}}

{{典拠管理}}
{{DEFAULTSORT:ういるきんそん てひつと}}
[[Category:アメリカ合衆国の天文学者]]
[[Category:ジェームズ・クレイグ・ワトソン・メダルの受賞者]]<!-- 2001年 -->
[[Category:プリンストン大学の教員]]
[[Category:米国科学アカデミー会員]]
[[Category:ミシガン州ヒルズデール郡出身の人物]]
[[Category:1935年生]]
[[Category:2002年没]]

title: デビッド・トッド・ウィルキンソン

研究分野: 現代宇宙論

研究機関: プリンストン大学

主な受賞歴: ジェームズ・クレイグ・ワトソン・メダル (2001)


text:
# 三嶋神社 (七飯町)
三嶋神社（みしまじんじゃ）は、北海道亀田郡七飯町にある三島・大山祇信仰の神社。七飯町最古の神社で、北海道内でも古い神社である。

## 祭神
- 大山祇命
- 木花咲哉姫命
- 倉稲魂命（1907年7月8日稲荷神社を合祀）

## 歴史
創建は1504年、伊予国大三島の大山祇神社より七重鳴川に勧請したことにはじまる。当時の資料はほとんど残っておらず、勧請の詳細は不明。同時期に周辺では大山祇神社を崇敬した伊予河野氏の後裔と考えられる河野政通らが館（後の箱館）を築き活動していたが、関係ははっきりしない。
当初は大山祇神社と呼ばれていたが、その後三嶋神社に改称した。1579年に創建された大中山の三嶋神社（現：大中山神社）は、この神社から勧請されたと伝わる。
1732年に本町に社殿が造営される。この地には1901年に移転するまで社殿があり、「七飯の大イチョウ」が残っている。このイチョウは、北海道で最も古いイチョウとも言われる。1871年村社となる。1901年本町423番地に遷座。更に1939年、国道整備に伴い、現在地に遷座した。
祭神の倉稲魂命は、1907年稲荷神社を合祀したものである。

title: 三嶋神社 (七飯町)

wikitext:
{{神社
|名称    = 三嶋神社
|画像    = {{画像募集中|cat=亀田郡}}
|所在地  = [[北海道]][[亀田郡]][[七飯町]]本町6丁目2番地3
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|神体    =
|社格    = 旧[[村社]]
|創建    = [[1504年]]
|本殿    = 神明造
|別名    = 七飯三嶋神社
|札所等  =
|例祭    = 8月9日
|神事    =
}}
'''三嶋神社'''（みしまじんじゃ）は、[[北海道]][[亀田郡]][[七飯町]]にある[[三島・大山祇信仰]]の[[神社]]。七飯町最古の神社で、[[北海道]]内でも古い神社である。

== 祭神 ==
* [[オオヤマツミ|大山祇命]]
* [[コノハナノサクヤビメ|木花咲哉姫命]]
* [[ウカノミタマ|倉稲魂命]]（1907年7月8日[[稲荷神社]]を合祀）

== 歴史 ==
創建は[[1504年]]、[[伊予国]][[大三島]]の[[大山祇神社]]より七重鳴川に勧請したことにはじまる<ref name=北海道神社庁/>。当時の資料はほとんど残っておらず、勧請の詳細は不明<ref>[https://web.archive.org/web/20180903123203/http://mishima-jinja.org/mishimajinja.html ]</ref>。同時期に周辺では大山祇神社を崇敬した伊予[[河野氏]]の後裔と考えられる[[河野政通]]らが館（後の[[箱館]]）を築き活動していたが、関係ははっきりしない。

当初は大山祇神社と呼ばれていたが、その後三嶋神社に改称した<ref name=北海道神社庁>[https://hokkaidojinjacho.jp/%E4%B8%89%E5%B6%8B%E7%A5%9E%E7%A4%BE/ 三嶋神社]（北海道神社庁）</ref>。[[1579年]]に創建された[[大中山]]の三嶋神社（現：大中山神社）は、この神社から勧請されたと伝わる。

[[1732年]]に本町に社殿が造営される。この地には[[1901年]]に移転するまで社殿があり、「七飯の大イチョウ」が残っている。この[[イチョウ]]は、北海道で最も古いイチョウとも言われる<ref>[https://www.town.nanae.hokkaido.jp/hotnews/detail/00000769.html ななえの木]（七飯町）</ref>。[[1871年]]村社となる。1901年本町423番地に遷座。更に[[1939年]]、国道整備に伴い、現在地に遷座した<ref name=北海道神社庁/>。

祭神の[[ウカノミタマ|倉稲魂命]]は、[[1907年]]稲荷神社を合祀したものである<ref name=北海道神社庁/>。

== 脚注 ==
{{脚注ヘルプ}}
=== 出典 ===
{{Reflist}}

{{shinto-stub}}

{{DEFAULTSORT:みしましんしや}}
[[Category:北海道の神社]]
[[Category:北海道の旧村社]]
[[Category:七飯町の建築物]]
[[Category:七飯町の歴史]]
[[Category:三島・大山祇信仰]]

title: 三嶋神社

所在地: 北海道亀田郡七飯町本町6丁目2番地3

主祭神: 大山祇命 · 木花咲哉姫命 · 倉稲魂命

社格等: 旧村社

本殿の様式: 神明造

別名: 七飯三嶋神社

例祭: 8月9日


text:
# フレデリック・ウィリアム・ストレンジ
フレデリック・ウィリアム・ストレンジ（Frederick William Strange、1853年10月29日 - 1889年7月5日）はイギリス・ロンドンから1875年3月23日に来日した英語教師。日本における近代スポーツの父とされ、陸上競技やボート、野球といった競技の普及に努めた。スポーツマンシップを説き、学生に課外活動としてスポーツに取り組ませることで、今日の日本の学校において一般化している「部活動」や「運動会」といった活動の礎を築いた。著書『アウトドア・ゲームズ』は日本初のスポーツガイドブックである。ストレンジの半生は長らく不明とされてきたが、高橋孝蔵や渡辺融らの継続的な調査によって2007年頃、明らかとなり、2008年日本体育学会にて発表された。

## 経歴

### 訪日前
フレデリック・ウィリアム・ストレンジは1853年10月29日、ロンドン大学の近くでパブを営んでいたワイン商の父ジェームス・トンプソン・ストレンジと母マーサの間に8人兄弟の五男として生を受けた。元数学教師であったジェームスは息子達の教育に熱心で、ストレンジは7歳の頃、次兄のオーランド・ベイリーと共にロンドン北西地区ハムステッドの寄宿舎付きのチェリトン・ハウス・スクールへ出された。14歳で同校を卒業したストレンジは1868年に飛び級で自宅近くのユニヴァーシティ・カレッジ・スクール（ロンドン大学）へ入学することになるが、後にストレンジの将来に大きな影響を与えることになる菊池大麓も同じ年に江戸幕府留学生として同校へ留学している。同年秋、ユニヴァーシティ・カレッジ・スクールを中退し、末弟のフランク・ヘースティングとともに親元から離れたケント州東部のターネット・カレッジエート・スクールへ転校した。在学中にCOP（The College of Preceptors）の教員認定試験とオックスフォード大学のOUDLE（The Oxford University Delegacy of Local Examinations）試験に合格を果たし、準学士の称号を獲得した。
1869年の父の死に伴い、1870年後半にはターネット・カレッジエート・スクールを中退して実家に戻り、父の後を継いでワイン商となった長男ジェームス・ウォルターを手伝うこととなった。また、一家は父が残した8,000ポンド（現在の価値で約1億1000万円）の資産を元にテムズ河畔のチジックに転居した。17歳になったストレンジはここで家業の傍らテムズ河で活動するローイング・クラブに所属し、ボート競技に関する素養を育んだとされている。

### 訪日
この頃から1875年の訪日まで、ストレンジに関する記録は残されていないが、高橋孝蔵は自著『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』において、1872年の岩倉使節団の訪英及びイギリス国内の日本ブームという歴史的な背景と、1870年に再度渡英してユニヴァーシティ・カレッジ・スクールを首席で卒業し、ケンブリッジ大学へ入学を果たした菊池大麓が大学のローイング・クラブに所属していたという事実から、テムズ河でローイング・クラブに所属していたストレンジとなんらかの邂逅があり、来日を決断させるに至ったのではないかと推察している。
1875年3月23日、21歳になったストレンジは英国汽船オリッサ号に乗り横浜港へ到着すると、同年4月、一ツ橋の東京英語学校での職を得る。月給は100円と他のお雇い外国人と比較すると最も安いが、それでも当時の日本人教員の月給（5円から10円）と比べればかなりの高給であった。当時の資料では同校の英語教師の他に東京大学予備門の英語や数学も担当したとされている。
駅伝の命名者として知られるスポーツ指導者の武田千代三郎はストレンジの教鞭を受けた一人であり、ストレンジの人物像について「ストレートな物言いで口は悪いが生徒には慕われる先生であった」と振り返っている。

### スポーツ活動
授業の傍ら、ストレンジは東京大学予備門の学生たちに熱心にスポーツを教え、同時に自身も複数の外国人スポーツクラブの会員となり、様々な大会や競技会に参加している。東京アマチュア競技協会の記録によれば、来日した翌1876年のクリケットボール投げと1マイル競走で優勝しており、その翌年にはハンマー投、棒高跳びで2位になるなどしている。また、私生活ではこの頃出会ったエディス・ドワイト・サンフォードと1882年に結婚し、間に男女一人ずつの子供を授かっている。
ストレンジの草の根的なスポーツ奨励活動はやがて実を結び、1883年6月16日、ストレンジ主催で東京大学と予備門合同の陸上運動会が開催されるに至った。第1回の競技種目は100ヤード競争、220ヤード競争、440ヤード競争、ハードルレース、走り高跳び、走り幅跳び、棒高跳び、ハンマー投げ、砲丸投、クリケットボール投げなど、陸上競技の三要素を全て含んだ本格的なものであった。この大会は年を重ねるごとに人気を博し、やがて全国の学校へと広がっていくこととなった。武田千代三郎はストレンジが興した東大運動会が日本で初めての運動会であったと語っているが、実際には築地の海軍兵学寮の競闘遊戯会（1874年）、札幌農学校の遊戯会（1878年）など、同様の趣旨の大会は散発的に開催されていた。また、ボートの分野では学生にボートのルールや技法を伝えるだけでなく、継続して活動・定着化できるような組織作りに貢献し、1884年には日本初の学生レガッタである「東京大学走舸組競漕会」を開催している。

### 死去
スポーツ文化の普及に対する貢献が評価されたストレンジは1888年4月27日、34歳で勲五等双光旭日章を授与されるに至ったが、翌1889年7月5日、突然の心臓発作に見舞われ、死去した。34歳没。その死は葬儀の様子と共に英字新聞を含めた各新聞で驚きと悼みを持って伝えられた。
ストレンジの墓所は青山霊園に建立されており、日本陸上競技連盟が墓所管理を行っている。2013年にはストレンジの生誕160周年という節目の年を迎えた為、日本陸上競技連盟主催で墓前祭を執り行った。

## 部活の創設
ストレンジは今日、日本全国の学校で定着している部活動を開祖した人物として知られている。アメリカ人教師ホーレス・ウィルソンによって日本にもたらされたベースボールというスポーツは当時の学生の間でも人気を博し、ストレンジの勤める東京英語学校の隣にあった開成学校などでは定期的に試合が開催されていた。クリケットの名手でもあったストレンジはこのスポーツに大変興味を示し、第一高等中学校に改編された1886年4月に学生有志を集めて法学部ベースボール会と工部大学校ベースボール会を創設した。同年7月には東京大学にて心身を鍛錬し、相互の親睦を図ることを目的とした運動会を組織し、同会を頂点として競技毎の各部を傘下とした組織構造を作り上げた。これを契機として他の学校でも体育会や校友会といった名称で同様の組織が設立されるに至った。『東京大学百年史』ではストレンジのこうした活動について「英国流のスポーツ、特にボートと陸上競技の指導にあたり、帝国大学運動会の創立に貢献した功に報いるため、明治二十年九月二十九日、金百円を報酬として贈った」と記されている。また、菊池は自身のスピーチの中でストレンジについて「大学の運動会の成立に最も力を尽くした男」と評価している。

## 著書
ストレンジが執筆した『アウトドア・ゲームズ』は1883年に丸善から刊行された書籍であるが、同年の第一回東大運動会の入賞者賞品としても配布されており、ストレンジが企画したこの大会にあわせて執筆したと考えられている。序文で「日本でグラウンドが利用されないのは、学生たちがスポーツやゲームを知らないからであり、当書は戸外で楽しめるスポーツやゲームを紹介することを目的としている」と記されている通り、ホッケー、フットボール、クリケット、テニス、野球、陸上競技、蛙飛びなど、グラウンドで実施できるスポーツやゲームがそのルールとともに12種目紹介されている。これは日本初のスポーツガイドブックとされ、大きな反響を呼んだ。これを契機として遊佐盈作『新撰小学体育全書』、下村泰大『西洋戸外遊戯法』、坪井玄道『戸外遊戯法』など、『アウトドア・ゲームズ』に影響を受けた日本人の手によるスポーツ入門書が相次いで刊行された。

## お雇い外国人との違い
ストレンジは日本の近代化を推進するため日本政府が各国から招聘したお雇い外国人と混同されがちになるが、ストレンジは契約上在日外国人として東京英語学校と契約を交わしており、自腹で渡航費用を負担し、来日していたと考えられている。1873年（明治6年）に日本政府が公簡した「外国教師雇入心得」では海外から招聘する場合は2年、日本に在留している外国人を雇用する場合は半年の試用期間の後、1年の雇用契約を締結して良いと明記されており、東京英語学校校長が文部大輔宛に提出したストレンジの雇入伺書の契約期間が半年であったことがその理由となっている。

## 評価
- 服部一三（東京英語学校校長）
  - 「その外、外人が幾人もいたが、その中で最も記念すべきことを残したのは、英国人のストレンヂと云ふ人でこの人は競技が好きでボートレースとか陸上競技などは皆この人が始めたんで、盛に奨励して皆にやらしたもんぢゃが、その前には開成学校などにもそんな事は無かったよ。まあこの人は日本の運動競技界の鼻祖とも云ふ可きぢゃね」[39]
- 三宅雪嶺（大正時代のジャーナリスト）
  - 「外国流の運動は大学で数学受持ちのウイルソンが世話したこともあるが、それよりは東京英語学校、後の大学予備門の教師ストレンジといふのがあり、これが熱心に教へ、そこで学んだのが大学に入って運動を盛にしたことになる。このストレンジは顔が一種特別で、名詮自性、人にストレンジと呼ばれ、自らストレンジをもって居ったほどであり、本式の課業よりも外国流の運動を日本に適用したといふストレンジな業績がある」[40]

title: フレデリック・ウィリアム・ストレンジ

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'''フレデリック・ウィリアム・ストレンジ'''（Frederick William Strange、[[1853年]][[10月29日]] - [[1889年]][[7月5日]]）は[[イギリス]]・[[ロンドン]]から1875年3月23日に来日した英語教師<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.104">『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.104</ref>。日本における近代スポーツの父とされ、[[陸上競技]]や[[ボート]]、[[野球]]といった競技の普及に努めた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.7</ref>。[[スポーツマンシップ]]を説き、学生に課外活動としてスポーツに取り組ませることで、今日の日本の学校において一般化している「[[部活動]]」や「[[運動会]]」といった活動の礎を築いた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.192-195</ref>。著書『アウトドア・ゲームズ』は日本初のスポーツガイドブックである<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.147</ref>。ストレンジの半生は長らく不明とされてきたが、高橋孝蔵や渡辺融らの継続的な調査によって2007年頃、明らかとなり、2008年[[日本体育学会]]にて発表された<ref>[http://www.taiikushi.org/kaihou/187.htm 体育史専門分科会・会報（No.187／2008.1.1）]</ref>。

== 経歴 ==
=== 訪日前 ===
フレデリック・ウィリアム・ストレンジは1853年10月29日、[[ロンドン大学]]の近くでパブを営んでいたワイン商の父ジェームス・トンプソン・ストレンジと母マーサの間に8人兄弟の五男として生を受けた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.30-32</ref>。元数学教師であったジェームスは息子達の教育に熱心で、ストレンジは7歳の頃、次兄のオーランド・ベイリーと共にロンドン北西地区[[ハムステッド]]の寄宿舎付きのチェリトン・ハウス・スクールへ出された<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.48</ref>。14歳で同校を卒業したストレンジは1868年に飛び級で自宅近くの{{仮リンク|ユニヴァーシティ・カレッジ・スクール|en|University College School}}（ロンドン大学）へ入学することになるが、後にストレンジの将来に大きな影響を与えることになる[[菊池大麓]]も同じ年に[[江戸幕府]]留学生として同校へ留学している<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.64-70</ref><ref>『Univ.College London School Register 1866-67 to 1870-71』</ref>。同年秋、ユニヴァーシティ・カレッジ・スクールを中退し、末弟のフランク・ヘースティングとともに親元から離れた[[ケント州]]東部のターネット・カレッジエート・スクールへ転校した<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.76</ref>。在学中にCOP（The [[:en:College of Preceptors|College of Preceptors]]）の教員認定試験と[[オックスフォード大学]]のOUDLE（The Oxford University Delegacy of Local Examinations）試験に合格を果たし、準学士の称号を獲得した<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.78-79</ref>。

1869年の父の死に伴い、1870年後半にはターネット・カレッジエート・スクールを中退して実家に戻り、父の後を継いでワイン商となった長男ジェームス・ウォルターを手伝うこととなった。また、一家は父が残した8,000ポンド（現在の価値で約1億1000万円）の資産を元に[[テムズ河]]畔の[[チジック]]に転居した<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.82</ref>。17歳になったストレンジはここで家業の傍らテムズ河で活動するローイング・クラブに所属し、ボート競技に関する素養を育んだとされている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.86</ref>。

=== 訪日 ===
この頃から1875年の訪日まで、ストレンジに関する記録は残されていないが、高橋孝蔵は自著『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』において、1872年の[[岩倉使節団]]の訪英及びイギリス国内の[[ジャポニズム|日本ブーム]]という歴史的な背景と、1870年に再度渡英してユニヴァーシティ・カレッジ・スクールを首席で卒業し、[[ケンブリッジ大学]]へ入学を果たした菊池大麓が大学のローイング・クラブに所属していたという事実から、テムズ河でローイング・クラブに所属していたストレンジとなんらかの邂逅があり、来日を決断させるに至ったのではないかと推察している<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.102</ref>。

1875年3月23日、21歳になったストレンジは英国汽船オリッサ号に乗り[[横浜港]]へ到着すると、同年4月、[[一ツ橋]]の[[外国語学校 (明治初期)#東京英語学校|東京英語学校]]での職を得る<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.104"/>。月給は100円と他の[[お雇い外国人]]と比較すると最も安いが、それでも当時の日本人教員の月給（5円から10円）と比べればかなりの高給であった<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.119</ref>。当時の資料では同校の英語教師の他に[[東京大学予備門]]の英語や数学も担当したとされている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.115</ref>。

[[駅伝競走|駅伝]]の命名者として知られるスポーツ指導者の[[武田千代三郎]]はストレンジの教鞭を受けた一人であり、ストレンジの人物像について「ストレートな物言いで口は悪いが生徒には慕われる先生であった」と振り返っている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.120-123</ref>。

=== スポーツ活動 ===
授業の傍ら、ストレンジは東京大学予備門の学生たちに熱心にスポーツを教え、同時に自身も複数の外国人スポーツクラブの会員となり、様々な大会や競技会に参加している<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.134">『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.134</ref>。東京アマチュア競技協会の記録によれば、来日した翌1876年のクリケットボール投げと1マイル競走で優勝しており、その翌年には[[ハンマー投]]、[[棒高跳|棒高跳び]]で2位になるなどしている<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.134"/>。また、私生活ではこの頃出会ったエディス・ドワイト・サンフォードと1882年に結婚し、間に男女一人ずつの子供を授かっている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.174-175</ref>。

ストレンジの草の根的なスポーツ奨励活動はやがて実を結び、1883年6月16日、ストレンジ主催で東京大学と予備門合同の陸上運動会が開催されるに至った<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.140</ref>。第1回の競技種目は[[100ヤード競走|100ヤード競争]]、220ヤード競争、440ヤード競争、ハードルレース、[[走高跳|走り高跳び]]、[[走幅跳|走り幅跳び]]、棒高跳び、ハンマー投げ、[[砲丸投]]、クリケットボール投げなど、陸上競技の三要素を全て含んだ本格的なものであった。この大会は年を重ねるごとに人気を博し、やがて全国の学校へと広がっていくこととなった<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.141</ref>。武田千代三郎はストレンジが興した東大運動会が日本で初めての運動会であったと語っているが、実際には[[築地]]の[[海軍兵学校 (日本)|海軍兵学寮]]の[[競闘遊戯会]]（1874年）、[[札幌農学校]]の遊戯会（1878年）など、同様の趣旨の大会は散発的に開催されていた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.144-145</ref>。また、ボートの分野では学生にボートのルールや技法を伝えるだけでなく、継続して活動・定着化できるような組織作りに貢献し、1884年には日本初の学生レガッタである「東京大学走舸組競漕会」を開催している<ref>1976年『ボート百年』宮田勝善</ref>。

=== 死去 ===
[[File:F.W.ストレンジの墓.jpg|thumb|F.W.ストレンジの墓（青山霊園）]]

スポーツ文化の普及に対する貢献が評価されたストレンジは1888年4月27日、34歳で[[勲五等]][[双光旭日章]]を授与されるに至ったが、翌1889年7月5日、突然の[[心臓発作]]に見舞われ、死去した<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』pp.202-203</ref>。{{没年齢|1853|10|29|1888|4|27}}。その死は葬儀の様子と共に英字新聞を含めた各新聞で驚きと悼みを持って伝えられた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.203</ref>。

ストレンジの墓所は[[青山霊園]]に建立されており、[[日本陸上競技連盟]]が墓所管理を行っている。2013年にはストレンジの生誕160周年という節目の年を迎えた為、[[日本陸上競技連盟]]主催で墓前祭を執り行った<ref>[http://www.jaaf.or.jp/athlete/2013/20131101/f%E3%83%BBw%E3%83%BB%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E6%B0%8F-%E7%94%9F%E8%AA%95160%E5%91%A8%E5%B9%B4%E3%81%AE%E4%BC%9A%E3%82%92%E9%96%8B%E5%82%AC%E8%87%B4%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97.html F・W・ストレンジ氏 生誕160周年の会を開催致しました] 日本陸上競技連盟トピックス 2013年11月1日付</ref>。

==部活の創設==
ストレンジは今日、日本全国の学校で定着している[[部活動]]を開祖した人物として知られている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.9</ref>。アメリカ人教師[[ホーレス・ウィルソン]]によって日本にもたらされたベースボールというスポーツは当時の学生の間でも人気を博し、ストレンジの勤める東京英語学校の隣にあった[[開成学校]]などでは定期的に試合が開催されていた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.186</ref>。クリケットの名手でもあったストレンジはこのスポーツに大変興味を示し、[[第一高等中学校]]に改編された1886年4月に学生有志を集めて法学部ベースボール会と[[工部大学校]]ベースボール会を創設した<ref>『野球部史』第一高等学校校友会</ref>。同年7月には東京大学にて心身を鍛錬し、相互の親睦を図ることを目的とした運動会を組織し、同会を頂点として競技毎の各部を傘下とした組織構造を作り上げた<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.193</ref>。これを契機として他の学校でも体育会や校友会といった名称で同様の組織が設立されるに至った<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.194</ref>。『東京大学百年史』ではストレンジのこうした活動について「英国流のスポーツ、特にボートと陸上競技の指導にあたり、帝国大学運動会の創立に貢献した功に報いるため、明治二十年九月二十九日、金百円を報酬として贈った」と記されている<ref>1984年『東京大学百年史』東京大学</ref>。また、菊池は自身のスピーチの中でストレンジについて「大学の運動会の成立に最も力を尽くした男」と評価している<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.195</ref>。

==著書==
ストレンジが執筆した『アウトドア・ゲームズ』は1883年に[[丸善]]から刊行された書籍であるが、同年の第一回東大運動会の入賞者賞品としても配布されており、ストレンジが企画したこの大会にあわせて執筆したと考えられている<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.148">『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.148</ref>。序文で「日本でグラウンドが利用されないのは、学生たちがスポーツやゲームを知らないからであり、当書は戸外で楽しめるスポーツやゲームを紹介することを目的としている」と記されている通り、[[ホッケー]]、[[フットボール]]、[[クリケット]]、[[テニス]]、野球、陸上競技、蛙飛びなど、グラウンドで実施できるスポーツやゲームがそのルールとともに12種目紹介されている<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.148"/>。これは日本初のスポーツガイドブックとされ、大きな反響を呼んだ<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.172">『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.172</ref>。これを契機として[[遊佐盈作]]『新撰小学体育全書』、[[下村泰大]]『西洋戸外遊戯法』、[[坪井玄道]]『戸外遊戯法』など、『アウトドア・ゲームズ』に影響を受けた日本人の手によるスポーツ入門書が相次いで刊行された<ref name="『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.172"/>。

==お雇い外国人との違い==
ストレンジは日本の近代化を推進するため日本政府が各国から招聘した[[お雇い外国人]]と混同されがちになるが、ストレンジは契約上在日外国人として東京英語学校と契約を交わしており、自腹で渡航費用を負担し、来日していたと考えられている<ref>『倫敦から来た近代スポーツの伝道師』p.116</ref>。1873年（明治6年）に日本政府が公簡した「外国教師雇入心得」では海外から招聘する場合は2年、日本に在留している外国人を雇用する場合は半年の試用期間の後、1年の雇用契約を締結して良いと明記されており<ref>『お雇い外国人』[[梅渓昇]]</ref>、東京英語学校校長が[[文部省|文部]]大輔宛に提出したストレンジの雇入伺書の契約期間が半年であったことがその理由となっている<ref>『イギリスのF.W.ストレンジ』阿部生雄</ref>。

==評価==
*[[服部一三]]（東京英語学校校長）
**「その外、外人が幾人もいたが、その中で最も記念すべきことを残したのは、英国人のストレンヂと云ふ人でこの人は競技が好きでボートレースとか陸上競技などは皆この人が始めたんで、盛に奨励して皆にやらしたもんぢゃが、その前には開成学校などにもそんな事は無かったよ。まあこの人は日本の運動競技界の鼻祖とも云ふ可きぢゃね」<ref>1927年『第一高等学校同窓会報』第五号「思い出すま々に」服部一三</ref>
*[[三宅雪嶺]]（大正時代のジャーナリスト）
**「外国流の運動は大学で数学受持ちのウイルソンが世話したこともあるが、それよりは東京英語学校、後の大学予備門の教師ストレンジといふのがあり、これが熱心に教へ、そこで学んだのが大学に入って運動を盛にしたことになる。このストレンジは顔が一種特別で、名詮自性、人にストレンジと呼ばれ、自らストレンジをもって居ったほどであり、本式の課業よりも外国流の運動を日本に適用したといふストレンジな業績がある」<ref>1962年『明治文化資料叢書』第10巻スポーツ編「大学今昔譚」三宅雪嶺</ref>

==脚注==
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== 参考文献 ==
* 高橋孝蔵『倫敦から来た近代スポーツの伝道師 - お雇い外国人F.W.ストレンジの活躍』〈[[小学館101新書]] 136〉[[小学館]]、2012年。ISBN 978-4098251360

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[[Category:明治時代の外国人]]
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[[Category:1889年没]]

title: フレデリック・ウィリアム・ストレンジ

生誕: 1853年10月29日（171歳） · イギリスロンドン

死没: 1889年7月5日（35歳没） · 日本

死因: 心臓発作

墓地: 青山霊園

記念碑: 東京大学駒場地区キャンパス

国籍: イギリス

出身校: ユニヴァーシティ・カレッジ・スクール、ターネット・カレッジエート・スクール

時代: 明治時代

雇用者: 東京英語学校、東京大学予備門

著名な実績: 日本における部活動、運動会の普及

代表作: 『アウトドア・ゲームズ』

影響を受けたもの: 菊池大麓

影響を与えたもの: 武田千代三郎

配偶者: エディス・ドワイト・サンフォード

親: ジェームス・トンプソン・ストレンジ、マーサ

受賞: 勲五等双光旭日章


text:
# 伊原凛
伊原 凛（いはら りん、1982年10月24日 - ）は、日本の元タレント。東京都出身。夫はお笑いコンビダウンタウンの松本人志。韓国籍で本名：宣喜娜（ソンヒナ）。

## 略歴
聖心女子学院高等科を卒業後、モデルやタレントとして活動。オスカープロモーションに所属していた。
2006年4月から日本テレビ系情報番組『ズームイン!!SUPER』にお天気キャスターとして出演。2008年9月をもって番組を卒業し、芸能活動を引退した。
2009年5月、19歳年上のダウンタウン・松本人志とできちゃった結婚。同年6月26日、芝公園のザ・プリンス パークタワー東京で結婚披露宴。同年10月6日に第1子女児を出産。

## 人物
- 芸能活動するにあたって、両親から猛反対を受けたが、何があっても25歳で芸能活動を辞めるという約束で芸能界入りした。実際に25歳で番組のレギュラーを卒業し、芸能界を引退した。
- 2006年1月放送のTBS系「ドリームマッチ」で松本と知り合う[3]。2018年1月19日にフジテレビ系で放送された「ダウンタウンなう」で、伊原との出会いについて、SHIHOから「（奥さんと）どうやって会ったの?知りたい」と追及された松本は、「番組でアシスタントみたいなことしてて。その後、飲みに行って。（飲みは）後輩が誘って…」と打ち明けている[3]。
- 松本によれば「できちゃった結婚と言われているが、元々結婚するつもりだった」という。伊原がタクシーに乗車中に事故に遭い、酷い怪我は無かったものの、すぐに病院へ搬送されレントゲンを撮る際に医師から「妊娠している可能性はありますか?」と聞かれ、伊原本人も妊娠はしていないと答えたが、検査したところ妊娠が発覚した。すぐ松本に電話し、エコー写真を見せると「良いタイミングだから」と結婚することとなった。
- 趣味はデッサン、水彩画、フラワーデザイン、和太鼓。剣道1級。

## 出演

### テレビ
- ズームイン!!SUPER（2006年4月 - 2008年9月、日本テレビ） - お天気キャスター
- BSスタイル（NHK-BS）
- タモリ倶楽部 地上で地下鉄の音を聴く!?東京聴き鉄MAP（2007年8月10日、テレビ朝日） - マネージャーがロケに参加した関係で出演。

### ラジオ
- ACCESS TO YOU（2007年10月 - 2008年9月、FM NACK5） - パーソナリティ

### 雑誌
- CanCam（小学館）
- DIME（小学館）
- JJ 小冊子（光文社）

title: 伊原凛

wikitext:
{{女性モデル
| モデル名 = 伊原 凛
| ふりがな = いはら りん
| 画像ファイル =
| 画像コメント =
| 別名義 = 宣喜娜
| 愛称 =
| 生年 = 1982
| 生月 = 10
| 生日 = 24
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| 没月 =
| 没日 =
| 出身地 = {{JPN}}・[[東京都]]<ref name="nikkan2016"/>
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| 瞳の色 =
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| 身長 = 163
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| その他 =
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}}
'''伊原 凛'''（いはら りん、[[1982年]][[10月24日]] - ）は、[[日本]]の元[[タレント]]。[[東京都]]出身。夫はお笑いコンビ[[ダウンタウン (お笑いコンビ)|ダウンタウン]]の[[松本人志]]。韓国籍で本名：宣喜娜（ソンヒナ）。

== 略歴 ==
{{出典の明記|date=2024年1月|section=1}}

[[聖心女子学院初等科・中等科・高等科|聖心女子学院高等科]]を卒業後、モデルやタレントとして活動<ref name="nikkan2016"/>。[[オスカープロモーション]]に所属していた<ref name="nikkan2016"/>。

2006年4月から[[日本テレビ放送網|日本テレビ]]系情報番組『[[ズームイン!!SUPER]]』に[[ニュースキャスター#天気キャスター|お天気キャスター]]として出演。2008年9月をもって番組を卒業し、芸能活動を引退した<ref name="nikkan2016"/>。

2009年5月、19歳年上の[[ダウンタウン (お笑いコンビ)|ダウンタウン]]・松本人志と[[できちゃった結婚]]<ref name="nikkan2016">{{Cite news |url=https://www.nikkansports.com/entertainment/news/1645168.html |title=松本人志デキ婚 19歳年下と年貢納めた／復刻 |newspaper=日刊スポーツ |date=2016-05-18 |accessdate=2024-01-20}}</ref>。同年6月26日、[[芝公園]]の[[ザ・プリンス パークタワー東京]]で結婚披露宴。同年10月6日に第1子女児を出産<ref>{{cite news |url=https://www.zakzak.co.jp/entertainment/ent-news/news/20091009/enn0910091211001-n1.htm |title=松ちゃん大照れ パパの心境「ピンとこない」 |newspaper=zakzak |publisher=産経デジタル |date=2009-10-09 |accessdate=2009-10-09}}</ref>。

== 人物 ==
*芸能活動するにあたって、両親から猛反対を受けたが、何があっても25歳で芸能活動を辞めるという約束で芸能界入りした。実際に25歳で番組のレギュラーを卒業し、芸能界を引退した。
*2006年1月放送の[[TBS]]系「[[史上空前!! 笑いの祭典 ザ・ドリームマッチ|ドリームマッチ]]」で松本と知り合う<ref name="daily20180122">{{Cite web|和書|url=https://www.daily.co.jp/gossip/2018/01/22/0010920190.shtml |title=松本人志 19歳年下妻との出会いは共演後「飲みに行って…」 |website=デイリースポーツonline |date=2018-01-22 |access-date=2024-01-11 }}</ref>。[[2018年]]1月19日に[[フジテレビ]]系で放送された「[[ダウンタウンなう]]」で、伊原との出会いについて、[[SHIHO (ファッションモデル)|SHIHO]]から「（奥さんと）どうやって会ったの?知りたい」と追及された松本は、「番組でアシスタントみたいなことしてて。その後、飲みに行って。（飲みは）後輩が誘って…」と打ち明けている<ref name="daily20180122"/>。
*松本によれば「[[できちゃった結婚]]と言われているが、元々結婚するつもりだった」という。伊原が[[タクシー]]に乗車中に事故に遭い、酷い怪我は無かったものの、すぐに病院へ搬送され[[レントゲン]]を撮る際に医師から「妊娠している可能性はありますか?」と聞かれ、伊原本人も妊娠はしていないと答えたが、検査したところ妊娠が発覚した。すぐ松本に電話し、エコー写真を見せると「良いタイミングだから」と結婚することとなった。
*趣味は[[素描|デッサン]]、[[水彩|水彩画]]、[[フラワーデザイン]]、[[和太鼓]]。[[剣道]]1級。

== 出演 ==
=== テレビ ===
* [[ズームイン!!SUPER]]（2006年4月 - 2008年9月、[[日本テレビ放送網|日本テレビ]]） - お天気キャスター
* BSスタイル（[[NHK-BS]]）
* [[タモリ倶楽部]] 地上で地下鉄の音を聴く!?東京聴き鉄MAP（2007年8月10日、[[テレビ朝日]]） - マネージャーがロケに参加した関係で出演。

=== ラジオ ===
* [[ACCESS TO YOU]]（2007年10月 - 2008年9月、[[エフエムナックファイブ|FM NACK5]]） - パーソナリティ

=== 雑誌 ===
* [[CanCam]]（[[小学館]]）
* [[DIME (雑誌)|DIME]]（小学館）
* [[JJ (雑誌)|JJ]] 小冊子（[[光文社]]）

== 脚注 ==
{{脚注ヘルプ}}
<references/>

{{ズームイン!!SUPERお天気キャスター|4代目,2006年-2008年}}
{{松本人志}}
{{DEFAULTSORT:いはら りん}}
[[Category:日本の女性タレント]]
[[Category:過去のオスカープロモーション所属者]]
[[Category:ズームイン!!シリーズ関係者]]
[[Category:気象キャスター]]
[[Category:過去のNACK5パーソナリティ]]
[[Category:松本人志|+いはら りん]]
[[Category:聖心女子学院中等科・高等科出身の人物]]
[[Category:東京都出身の人物]]
[[Category:韓国・朝鮮系日本人]]
[[Category:1982年生]]
[[Category:存命人物]]

title: いはら りん · 伊原 凛

別名義: 宣喜娜

出身地: 日本・東京都

血液型: B型

title: 公称サイズ（2009年時点）

身長 / 体重:
163 cm / ― kg
5′ 4″ / ― lb

備考: 左利き

title: 活動

備考: お天気キャスター

配偶者: 松本人志

活動: モデル: テンプレート - カテゴリ


text:
# メシバナ。
『メシバナ。』は、2010年3月7日から9月26日までTBSほかで放送されていたミニ番組である。マルコメの一社提供。

## 番組内容
月替わりのゲストが、食べ物をテーマに語り合う。ナレーションは土井敏之アナ（TBSアナウンサー）。
番組ホームページでは、その週に登場した食べ物のレシピが掲載される。（レシピ担当は松田美智子）

## 出演者
出演者は、放送月に行われる何らかのイベントの関係者である。
- 2010年3月 - 森山未來・永島敏行・穂のか（舞台「変身」のキャスト）
- 2010年4月 - 片岡鶴太郎・河口恭吾・鎧塚俊彦（片岡はこの月個展を開催）
- 2010年5月 - 西村雅彦・飯島直子・デビット伊東（舞台「ナンシー」のキャスト）
- 2010年6月 - 寺脇康文・森公美子・中川晃教（舞台「X day」のキャスト）
- 2010年7月 - 錦戸亮・ともさかりえ・鈴木福・井上順（映画「ちょんまげぷりん」のキャスト）
- 2010年8月 - 石丸謙二郎・佐戸井けん太・音尾琢真（舞台「スリー・ベルズ」のキャスト）
- 2010年9月 - 生瀬勝久・東山紀之・吉沢悠（テレビドラマ「GM〜踊れドクター」のキャスト）

## 放送時間
- 2010年3月7日 - 3月28日 - 日曜日 12:54 - 13:00
- 2010年4月4日 - 9月26日 - 日曜日 11:40 - 11:45

## 放送局
- TBS
- 毎日放送

title: メシバナ。

wikitext:
{{基礎情報 テレビ番組
|ジャンル=[[ミニ番組]]
|放送国={{JPN}}
|制作局=[[TBSテレビ|TBS]]
|出演者=月替わり
|番組名1=2010年3月
|放送時間1=日曜日 12:54 - 13:00
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|}}
『'''メシバナ。'''』は、[[2010年]][[3月7日]]から[[9月26日]]まで[[TBSテレビ|TBS]]ほかで放送されていた[[ミニ番組]]である。[[マルコメ]]の一社提供。

==番組内容==
月替わりのゲストが、食べ物をテーマに語り合う。ナレーションは[[土井敏之]]アナ（TBSアナウンサー）。

番組ホームページでは、その週に登場した食べ物の[[レシピ]]が掲載される。（レシピ担当は[[松田美智子 (料理研究家)|松田美智子]]）

==出演者==
出演者は、放送月に行われる何らかのイベントの関係者である。

*2010年3月 - [[森山未來]]・[[永島敏行]]・[[穂のか]]（舞台「[[変身 (カフカ)|変身]]」のキャスト）
*2010年4月 - [[片岡鶴太郎]]・[[河口恭吾]]・[[鎧塚俊彦]]（片岡はこの月個展を開催）
*2010年5月 - [[西村雅彦]]・[[飯島直子]]・[[デビット伊東]]（舞台「ナンシー」のキャスト）
*2010年6月 - [[寺脇康文]]・[[森公美子]]・[[中川晃教]]（舞台「[[地球ゴージャス|X day]]」のキャスト）
*2010年7月 - [[錦戸亮]]・[[ともさかりえ]]・[[鈴木福]]・[[井上順]]（映画「[[ちょんまげぷりん]]」のキャスト）
*2010年8月 - [[石丸謙二郎]]・[[佐戸井けん太]]・[[音尾琢真]]（舞台「スリー・ベルズ」のキャスト）
*2010年9月 - [[生瀬勝久]]・[[東山紀之]]・[[吉沢悠]]（テレビドラマ「[[GM〜踊れドクター]]」のキャスト）

==放送時間==
*2010年3月7日 - 3月28日 - 日曜日 12:54 - 13:00
*2010年4月4日 - 9月26日 - 日曜日 11:40 - 11:45

==放送局==
*TBS
*[[MBSテレビ|毎日放送]]

==外部リンク==
*[https://web.archive.org/web/20100311030023/http://www.tbs.co.jp/meshibana/ メシバナ。]（TBS）

{{前後番組|
放送局=[[TBSテレビ|TBS]]|
放送枠=[[日曜日]]12時台[[ミニ番組]]|
番組名=メシバナ。
（2010.3.7 - 3.28）|
前番組=[[買いテキ!|買いテキ!サンデー]]|
次番組=[[音旅 聴ままにクラシック|音旅
聴ままにクラシック]]|
2放送局=TBS|
2放送枠=日曜日11:40-11:45枠|
2番組名=メシバナ。
（2010.4.4 - 9.26）|
2前番組=[[浅田真央 ドリーム・ラボ]]|
2次番組=[[文さんの特選名品館]]|
}}

{{Tv-stub}}
{{デフォルトソート:めしはな}}
[[Category:2010年のテレビ番組 (日本)]]
[[Category:TBSの番組の歴史]]
[[Category:TBSのミニ番組]]
[[Category:TBSのトーク番組]]
[[Category:TBSの一社提供番組]]
[[Category:食文化を題材とした作品]]

title: メシバナ。

ジャンル: ミニ番組

出演者: 月替わり

title: 製作

制作: TBS

title: 放送

放送国・地域: 日本

title: 2010年3月

放送分: 5分

title: 2010年4月から9月まで


text:
# 勾配消失問題
勾配消失問題（こうばいしょうしつもんだい、英: vanishing gradient problem）は、機械学習において、勾配ベースの学習手法と誤差逆伝播法を利用してニューラルネットワークを学習する際に、誤差逆伝播に必要な勾配が非常に小さくなり、学習が制御できなくなる問題である。
この問題を解決するために、リカレントニューラルネットワークではLSTMと呼ばれる構造が導入されたり、深層のネットワークではResNetと呼ばれる構造が導入される。
また、活性化関数の勾配が非常に大きな値をとり、発散してしまうこともある。このような問題は、勾配爆発問題（こうばいばくはつもんだい、英: exploding gradient problem）と呼ばれる。

## 勾配消失問題の発生
誤差逆伝播法を用いて学習する場合、ニューラルネットワーク上の各ノードの重みは、学習ステップごとに計算される損失関数を、自身のノードの重みで偏微分した勾配に比例して更新される。勾配消失問題は、この勾配が非常に小さくなることで、ニューラルネットワークの重みが更新されにくくなることによって生じる問題である。最悪の場合には、重みの更新が完全に起こらなくなってしまうこともある。この問題が起こる一例として、双曲線正接関数（sigmoid関数）のような古典的な活性化函数を用いた場合が挙げられる。誤差逆伝播法では連鎖律を用いて、ニューラルネットワークの出力層から遡って、各ノードの重みによる損失関数の偏微分が計算される。例として挙げたsigmoid関数は、勾配の値域が(0, 1)であるため、このような場合には、出力層から遠い層、すなわち入力層から見て近い層のノードほど指数的に勾配が小さくなり、結果として学習の進む速度が遅くなる。
誤差逆伝播法の開発により、教師あり学習で深層ニューラルネットワークを学習させることができるようになったが、当初はあまりうまくいかなかった。こうした学習の失敗について、Hochreiterが1991年に発表した学位論文で、その原因が勾配消失問題にあることを特定した。勾配消失問題は順伝播型の多層ニューラルネットワークだけでなく、回帰型ニューラルネットワークにおいても生じる。回帰型ニューラルネットワークは学習の際、ネットワークに入力される系列データを処理する時間ステップごとにモデルの複製を追加することで、時間方向に展開された非常に深い順伝播のネットワークと見なして逆伝播を適用することができる。このような学習方法は通時的誤差逆伝播法（BPTT法とも）と呼ばれている。

## 解決手法

### Multi-level hierarchy
勾配消失問題を解消するため、様々な手法が提案されている。その一つが、1992年にユルゲン・シュミットフーバーによって提案されたmulti-level hierarchyと呼ばれる方法である。これは本来学習したいモデルを分割して、それぞれを教師なし学習を用いて別個に事前学習し、最終的にそれらを接続したものに対し、誤差逆伝播を用いたファインチューニングを行う手法である。
部分モデルそれぞれは、前の階層に相当する部分モデルの出力から次の階層に供給すべき入力の圧縮表現を学習する。

#### 関連するアプローチ
類似する考え方として、教師なしの事前学習をニューラルネットワークに対して行い、一般的に有用な特徴検出器を学習するというものがある。その後、ラベル付きデータを用いて教師ありの誤差逆伝播法によりモデルをさらに学習する。
深層信念ネットワーク（Deep Belief Network, 以下DBN）は、2006年にヒントンらが提案したモデルで、二値もしくは実数値をとる潜在変数の連続した層によって、高度な特徴表現の分布を学習することができる。DBNは、より高度な特徴表現を獲得するために制限付きボルツマンマシンを多層に積み重ねたものである。全層を同時に学習するのではなく、入力層と直後の隠れ層に関する制限付きボルツマンマシンを学習し、次に隠れ層の1層目と2層目に関する制限付きボルツマンマシンを学習するといったように、層ごとに学習をするネットワークである。各層の制限付きボルツマンマシンは、入力に対する対数尤度の下界が増加することを保証するため、学習が適切に進めばモデル全体としても性能が向上することになる。
十分に学習された深層信念ネットワークは、隠れ層の最も深い層から入力層に向けて、各層で値を順にサンプリングしていくことにより、最終的にデータを再生成することができるため、生成モデルとして利用することができる。ヒントンは、自身の開発した深層信念ネットワークが高次元の構造化されたデータに対して、有用な特徴抽出器であると報告している。

### LSTM
回帰型ニューラルネットワークで用いられる手法として、長期短期記憶ネットワークが挙げられる。LSTMは、1997年にホッフライターとシュミットフーバーによって提案された。RNNは時間方向に展開することで順伝播型のニューラルネットワークと同様に逆伝播を行うことができるが、長時間にわたって展開すると層が深くなり、勾配の誤差が積み重なってしまう可能性がある。一方で、LSTMでは過去の入力特徴を保持する機構を持っているため、時系列が増えても情報の伝達がしやすい。
2009年には、筆記体の文字認識コンペティションにおいて、認識対象となる3つの異なる言語の事前知識なしに学習を行う深層多次元LSTMを用いたモデルが3度優勝し、非線形の層を多数持つ深層学習の性能の高さを示した。

### 残差ネットワーク(ResNet)
勾配消失問題への対策として、比較的新しく有用度も高いのが、2015年に提案された残差ネットワーク（ResNet）である。
ResNetは、ニューラルネットワークの一部に層を飛び越えるような接続を含む構造を持つ。
こうしたスキップ接続により、通常は直後の層の入力にのみ用いられる出力が、より深い層の出力に加えられその先の層に入力されるため、情報が層を超えて伝播するようになることが期待される。スキップ接続は、深層ニューラルネットワークをうまく学習するための重要な要素になっている。
ResNetでは、消失した情報を補完するために浅い層の出力をより深い層に対して単に加えるだけで、通常の浅いネットワークよりも学習時の損失と評価時の損失を抑えることができた。
なお、ResNetは比較的浅いネットワークのアンサンブルとして捉えることができるとされており、ネットワーク全体にわたって勾配情報を保持することで勾配消失の問題を解決しているのではなく、むしろ、多数の短いネットワークをアンサンブルさせることで勾配消失問題を回避しているとする説がある。

### 活性化関数の変更
正規化線形関数（ReLUと表記されることもある）は活性化関数の一つで、入力が正の範囲では単調増大するため、勾配消失の影響を受けにくい。2018年現在、深層学習で広く使われている活性化関数である。単調でない、飽和しない、振動する、といった性質を持つ活性化関数は、勾配消失問題を緩和するとともに、学習時間の削減にも寄与する。振動する活性化関数で、勾配をよく伝播し学習速度を向上させるものの例を、右の図に示している。

### 学習時の重みの初期値の設定
深層学習モデルの重みパラメータの初期値を適切に設定することにより、勾配消失や爆発といった問題を避けられることが知られている。代表的な初期化手法としては、2010年に提案されたXavielの初期値や、2015年に提案されたHeの初期値などがある。この2つのアプローチは、いずれも入出力のノード数をパラメータに用いた正規分布に従って重みを初期化するものであり、重みの分散を初期化時に制御することで、各層の活性化関数の出力や勾配の分散が増大、あるいは減少しないようにしている。

### バッチノーマライゼーション
ニューラルネットワークの学習において、入力データを正規化することで学習が進みやすくなることが知られている。バッチノーマライゼーションは、この考え方を深層学習モデルの層間に拡張した最適化手法で、途中の層でミニバッチごとの入出力を正規化するものである。バッチノーマライゼーションは2015年に提案された手法で、深層学習モデルでは、入力学習データによって隠れ層への入力の分布が偏っているという内部共変量シフト（internal covariate shift）と呼ばれる問題が生じていると仮定し、この入力の分布の偏りを正規化することで防ぐ狙いがある。バッチノーマライゼーションは深層学習の学習を安定化させることに寄与しており、その効果の一つとして勾配の消失や発散を防ぐことが報告されており、バッチノーマライゼーションを適用することで、層間の活性化関数の勾配が安定するという結果も実験的に得られている。

### 処理速度の速いハードウェアの活用
1990年代以降のハードウェアの進展により、コンピュータの演算能力、特にGPUに由来する演算能力は100万倍にも向上しており、勾配消失問題の存在が認識されたころと比べると、数段深いネットワークに対しても誤差逆伝播を用いた計算が普通に処理されるようになっている。シュミットハーバーは2015年の論文で、画像認識のコンペティションで高い性能を収めているものは基本的にこうした深層ネットワークだと述べる一方で、勾配消失問題を根本的に克服できたわけではないとしている。ヒントンらが2006年に勾配消失問題の解決に取り組んだ研究では、GPUではなくCPUを用いて学習されたモデルが利用されている。

### その他
ドイツの計算機科学者であるベーンケは、画像の再構成や顔認識といった問題を解くために、勾配の符号のみを用いてNeural Abstraction Pyramidと呼ばれるネットワークを学習した。
ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの重みが取りうる空間全体を探索するアルゴリズムを用いることでも最適化できる。例えばランダムな探索もここに含まれるし、よりシステマチックなアルゴリズムとしては遺伝的アルゴリズムなどもある。こうしたアプローチは勾配によらず最適化を行うため、勾配消失問題を避けることができる。

title: 勾配消失問題

wikitext:
{{machine learning bar}}
'''勾配消失問題'''（こうばいしょうしつもんだい、{{Lang-en-short|vanishing gradient problem}}）は、[[機械学習]]において、[[確率的勾配降下法|勾配ベースの学習手法]]と[[バックプロパゲーション|誤差逆伝播法]]を利用して[[ニューラルネットワーク]]を学習する際に、誤差逆伝播に必要な[[勾配 (ベクトル解析)|勾配]]が非常に小さくなり、学習が制御できなくなる問題である<ref>{{Cite journal|last=Okatani|first=Takayuki|date=2015|title=On Deep Learning|url=https://doi.org/10.7210/jrsj.33.92|journal=Journal of the Robotics Society of Japan|volume=33|issue=2|pages=92–96|doi=10.7210/jrsj.33.92|issn=0289-1824}}</ref>。
この問題を解決するために、[[回帰型ニューラルネットワーク|リカレントニューラルネットワーク]]では[[LSTM]]と呼ばれる構造が導入されたり、深層のネットワークでは[[ResNet]]と呼ばれる構造が導入される。

また、[[活性化関数]]の勾配が非常に大きな値をとり、発散してしまうこともある。このような問題は、'''勾配爆発問題'''（こうばいばくはつもんだい、{{Lang-en-short|exploding gradient problem}}）と呼ばれる。

{{toclimit|3}}

== 勾配消失問題の発生 ==
[[バックプロパゲーション|誤差逆伝播法]]を用いて学習する場合、ニューラルネットワーク上の各ノードの重みは、学習ステップごとに計算される[[損失関数]]を、自身のノードの重みで[[偏微分]]した勾配に比例して更新される{{Sfn|Basodi|Ji|Zhang|Pan|2020|p=197}}。'''勾配消失問題'''は、この勾配が非常に小さくなることで、ニューラルネットワークの重みが更新されにくくなることによって生じる問題である。最悪の場合には、重みの更新が完全に起こらなくなってしまうこともある{{Sfn|Basodi|Ji|Zhang|Pan|2020|p=197}}。この問題が起こる一例として、[[双曲線正接関数]]（sigmoid関数）のような古典的な活性化函数を用いた場合が挙げられる{{Sfn|Yang|2020|p=53-54}}。誤差逆伝播法では[[連鎖律]]を用いて{{Sfn|Yang|2020|p=54}}、ニューラルネットワークの出力層から遡って、各ノードの重みによる損失関数の偏微分が計算される。例として挙げたsigmoid関数は、勾配の値域が(0, 1)であるため、このような場合には、出力層から遠い層、すなわち入力層から見て近い層のノードほど指数的に勾配が小さくなり、結果として学習の進む速度が遅くなる{{Sfn|Yang|2020|p=54}}。

誤差逆伝播法の開発により、[[教師あり学習]]で[[深層ニューラルネットワーク]]を学習させることができるようになったが、当初はあまりうまくいかなかった<ref>{{Cite journal|last=Schmidhuber|first=Jürgen|date=2015-01-01|title=Deep learning in neural networks: An overview|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608014002135|journal=Neural Networks|volume=61|pages=90-91,93-94|language=en|doi=10.1016/j.neunet.2014.09.003|issn=0893-6080}}</ref>{{Sfn|Deng|2012|p=2-3,4}}。こうした学習の失敗について、{{仮リンク|ゼップ・ホッフライター|en|Sepp Hochreiter|label=Hochreiter}}が1991年に発表した学位論文で、その原因が'''勾配消失問題'''にあることを特定した<ref>{{cite thesis |first=S. |last=Hochreiter |title=Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen |type=Diplom thesis |publisher=Institut f. Informatik, Technische Univ. Munich |year=1991 |url=http://people.idsia.ch/~juergen/SeppHochreiter1991ThesisAdvisorSchmidhuber.pdf }}</ref><ref>{{cite book |first=S. |last=Hochreiter |first2=Y. |last2=Bengio |first3=P. |last3=Frasconi |first4=J. |last4=Schmidhuber |chapter=Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies |editor-first=S. C. |editor-last=Kremer |editor2-first=J. F. |editor2-last=Kolen |title=A Field Guide to Dynamical Recurrent Neural Networks |publisher=IEEE Press |year=2001 |isbn=0-7803-5369-2 }}</ref><ref>{{Cite journal|last=Schmidhuber|first=Jürgen|date=2015-01-01|title=Deep learning in neural networks: An overview|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608014002135|journal=Neural Networks|volume=61|pages=93-94|language=en|doi=10.1016/j.neunet.2014.09.003|issn=0893-6080}}</ref>。勾配消失問題は[[順伝播型ニューラルネットワーク|順伝播型]]の多層ニューラルネットワークだけでなく<ref>{{Cite journal|last1=Goh|first1=Garrett B.|last2=Hodas|first2=Nathan O.|last3=Vishnu|first3=Abhinav|date=2017-06-15|title=Deep learning for computational chemistry|journal=Journal of Computational Chemistry|language=en|volume=38|issue=16|pages=1291–1307|doi=10.1002/jcc.24764|pmid=28272810|arxiv=1701.04503|bibcode=2017arXiv170104503G|s2cid=6831636}}</ref>、[[回帰型ニューラルネットワーク]]においても生じる<ref>{{cite arxiv|last1=Pascanu|first1=Razvan|last2=Mikolov|first2=Tomas|last3=Bengio|first3=Yoshua|date=2012-11-21|title=On the difficulty of training Recurrent Neural Networks|eprint=1211.5063|class=cs.LG}}</ref>。回帰型ニューラルネットワークは学習の際、ネットワークに入力される系列データを処理する時間ステップごとにモデルの複製を追加することで<ref>{{Cite journal|last=Pascanu|first=Razvan|last2=Mikolov|first2=Tomas|last3=Bengio|first3=Yoshua|date=2013-06-16|title=On the difficulty of training recurrent neural networks|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/3042817.3043083|journal=Proceedings of the 30th International Conference on International Conference on Machine Learning - Volume 28|pages=III–1310–III–1318|publisher=JMLR.org|location=Atlanta, GA, USA|doi=10.5555/3042817.3043083}}</ref>、時間方向に展開された非常に深い順伝播のネットワークと見なして逆伝播を適用することができる<ref name="Deng2014">{{Cite journal|last=Deng|first=Li|date=2014|title=A tutorial survey of architectures, algorithms, and applications for deep learning|url=http://www.nowpublishers.com/article/Details/SIP-014|journal=APSIPA Transactions on Signal and Information Processing|volume=3|issue=1|language=en|doi=10.1017/atsip.2013.9|issn=2048-7703|page=18}}</ref>。このような学習方法は{{仮リンク|通時的誤差逆伝播法|en|Backpropagation through time}}（BPTT法とも）と呼ばれている<ref name="Deng2014"/>。

== 解決手法 ==
=== Multi-level hierarchy ===
勾配消失問題を解消するため、様々な手法が提案されている。その一つが、1992年に{{仮リンク|ユルゲン・シュミットフーバー|en|Jürgen Schmidhuber}}によって提案されたmulti-level hierarchyと呼ばれる方法である。これは本来学習したいモデルを分割して、それぞれを[[教師なし学習]]を用いて別個に事前学習し、最終的にそれらを接続したものに対し、誤差逆伝播を用いた[[ファインチューニング (機械学習)|ファインチューニング]]を行う手法である<ref name="SCHMID1992">J. Schmidhuber., "Learning complex, extended sequences using the principle of history compression," ''Neural Computation'', 4, pp. 234–242, 1992.</ref>。
部分モデルそれぞれは、前の階層に相当する部分モデルの出力から次の階層に供給すべき入力の圧縮表現を学習する。

==== 関連するアプローチ ====
類似する考え方として、[[教師なし学習|教師なし]]の事前学習をニューラルネットワークに対して行い、一般的に有用な{{仮リンク|特徴検出|en|feature detection (nervous system)|label=特徴検出器}}を学習するというものがある。その後、ラベル付きデータを用いて教師ありの誤差逆伝播法によりモデルをさらに学習する。
{{仮リンク|深層信念ネットワーク|en|deep belief network}}（Deep Belief Network, 以下DBN）は、2006年に[[ジェフリー・ヒントン|ヒントン]]らが提案したモデルで、[[バイナリ|二値]]もしくは実数値をとる潜在変数の連続した層によって、高度な特徴表現の分布を学習することができる。DBNは、より高度な特徴表現を獲得するために{{仮リンク|制限付きボルツマンマシン|en|restricted Boltzmann machine}}を多層に積み重ねたものである{{Sfn|Deng|2012|p=3}}。全層を同時に学習するのではなく、入力層と直後の隠れ層に関する制限付きボルツマンマシンを学習し、次に隠れ層の1層目と2層目に関する制限付きボルツマンマシンを学習するといったように、層ごとに学習をするネットワークである{{Sfn|Deng|2012|p=4}}。各層の制限付きボルツマンマシンは、入力に対する[[対数尤度]]の下界が増加することを保証するため、学習が適切に進めばモデル全体としても性能が向上することになる。
十分に学習された深層信念ネットワークは、隠れ層の最も深い層{{Efn|各種文献では、最上層という表現が使われることもある<ref>{{Cite journal|和書|author=川上玲|journal=情報処理|title=5分で分かる?!有名論文ナナメ読み|volume=59|issue=10|page=946|url=https://d-itlab.c.titech.ac.jp/~reikawa/publication/kawakami-ipsj-naname2018.pdf|date=2018-10-15|publisher=[[情報処理学会]]|format=pdf}}</ref>。}}から入力層に向けて、各層で値を順にサンプリングしていくことにより、最終的にデータを再生成することができるため、[[生成モデル]]として利用することができる<ref name="hinton2006">{{cite journal|last2=Osindero|first2=S.|last3=Teh|first3=Y.|year=2006|title=A fast learning algorithm for deep belief nets|url=http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf|journal=[[Neural Computation (journal)|Neural Computation]]|volume=18|issue=7|pages=1527–1554|doi=10.1162/neco.2006.18.7.1527|pmid=16764513|last1=Hinton|first1=G. E.|author-link1=Geoffrey Hinton|citeseerx=10.1.1.76.1541|s2cid=2309950}}</ref>。ヒントンは、自身の開発した深層信念ネットワークが高次元の構造化されたデータに対して、有用な特徴抽出器であると報告している<ref>{{Cite journal|year=2009|title=Deep belief networks|journal=Scholarpedia|volume=4|issue=5|pages=5947|doi=10.4249/scholarpedia.5947|last1=Hinton|first1=G.|bibcode=2009SchpJ...4.5947H|doi-access=free}}</ref>。

=== LSTM ===
{{Main|LSTM}}

[[回帰型ニューラルネットワーク]]で用いられる手法として、[[LSTM|長期短期記憶ネットワーク]]が挙げられる。LSTMは、1997年に{{仮リンク|ホッフライター|en|Sepp Hochreiter}}と{{仮リンク|シュミットフーバー|en|Jürgen Schmidhuber}}によって提案された<ref name=lstm>{{cite journal | last1 = Hochreiter | first1 = Sepp | author-link = Sepp Hochreiter | author-link2 = Jürgen Schmidhuber | last2 = Schmidhuber | first2 = Jürgen | year = 1997 | title = Long Short-Term Memory | journal = Neural Computation | volume = 9 | issue = 8| pages = 1735–1780 | doi=10.1162/neco.1997.9.8.1735 | pmid=9377276| s2cid = 1915014 }}</ref>。RNNは時間方向に展開することで順伝播型のニューラルネットワークと同様に逆伝播を行うことができる<ref name="Deng2014"/>が、長時間にわたって展開すると層が深くなり、勾配の誤差が積み重なってしまう可能性がある<ref>{{Cite journal|last=Ribeiro|first=Antônio H.|last2=Tiels|first2=Koen|last3=Aguirre|first3=Luis A.|last4=Schön|first4=Thomas B.|date=2020-08-26|title=Beyond exploding and vanishing gradients: analysing RNN training using attractors and smoothness|url=https://research.tue.nl/en/publications/beyond-exploding-and-vanishing-gradients-analysing-rnn-training-u|journal=Proceedings of the Twenty Third International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR|page=2371|language=English}}</ref>。一方で、LSTMでは過去の入力特徴を保持する機構を持っているため、時系列が増えても情報の伝達がしやすい。<!--ここはかなり独自研究気味で、出典を調査して適切な表現・内容に書き換えるべき。各種文献や解説サイトを見る限り、大きく外してはいないはず。 -->
2009年には、筆記体の[[手書き文字認識|文字認識]]コンペティションにおいて、認識対象となる3つの異なる言語の事前知識なしに学習を行う深層多次元LSTMを用いたモデルが3度優勝し、非線形の層を多数持つ深層学習の性能の高さを示した<ref>Graves, Alex; and Schmidhuber, Jürgen; ''Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks'', in Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris K. I.; and Culotta, Aron (eds.), ''Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS'22), December 7th–10th, 2009, Vancouver, BC'', Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation, 2009, pp. 545–552</ref><ref>{{cite journal | last1 = Graves | first1 = A. | last2 = Liwicki | first2 = M. | last3 = Fernandez | first3 = S. | last4 = Bertolami | first4 = R. | last5 = Bunke | first5 = H. | last6 = Schmidhuber | first6 = J. | title = A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition | journal = IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | volume = 31 | issue = 5| year = 2009 | pages = 855–868 | doi = 10.1109/tpami.2008.137 | pmid = 19299860 | citeseerx = 10.1.1.139.4502 | s2cid = 14635907 }}</ref>。

=== 残差ネットワーク(ResNet) ===
{{Main|残差ネットワーク}}
[[ファイル:Resnet.png|thumb|ResNetに含まれるスキップ接続を表す模式図。]]
勾配消失問題への対策として、比較的新しく有用度も高いのが、2015年に提案された[[残差ネットワーク]]（ResNet{{Efn|Residual neural networkの略であり、頭文字をとるとRNNとなるが、[[回帰型ニューラルネットワーク]]とは関係がない。}}）である<ref name="He2015">{{Cite conference|last1=He|first1=Kaiming|last2=Zhang|first2=Xiangyu|last3=Ren|first3=Shaoqing|last4=Sun|first4=Jian|date=2016|title=Deep Residual Learning for Image Recognition|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/7780459|journal=2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)|location=Las Vegas, NV, USA|publisher=IEEE|pages=770–778|arxiv=1512.03385|doi=10.1109/CVPR.2016.90|isbn=978-1-4673-8851-1}}</ref>。
ResNetは、ニューラルネットワークの一部に層を飛び越えるような接続を含む構造を持つ<ref name="Zaeemzadeh2021">{{Cite journal|last=Zaeemzadeh|first=Alireza|last2=Rahnavard|first2=Nazanin|last3=Shah|first3=Mubarak|date=2021-11-01|title=Norm-Preservation: Why Residual Networks Can Become Extremely Deep?|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/9079218/|journal=IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence|volume=43|issue=11|pages=3980–3990|doi=10.1109/TPAMI.2020.2990339|issn=0162-8828|arxiv=1805.07477}}</ref>。
こうしたスキップ接続により、通常は直後の層の入力にのみ用いられる出力が、より深い層の出力に加えられその先の層に入力されるため、情報が層を超えて伝播するようになることが期待される<ref name="Zaeemzadeh2021" />。スキップ接続は、深層ニューラルネットワークをうまく学習するための重要な要素になっている<ref name="Zaeemzadeh2021" />。

ResNetでは、消失した情報を補完するために浅い層の出力をより深い層に対して単に加えるだけで、通常の浅いネットワークよりも学習時の損失と評価時の損失を抑えることができた<ref name="He2015" />。
なお、ResNetは比較的浅いネットワークのアンサンブルとして捉えることができるとされており、ネットワーク全体にわたって勾配情報を保持することで勾配消失の問題を解決しているのではなく、むしろ、多数の短いネットワークをアンサンブルさせることで勾配消失問題を回避しているとする説がある<ref name="Resnet emsemble">{{cite arXiv|last1=Veit|first1=Andreas|last2=Wilber|first2=Michael|last3=Belongie|first3=Serge|date=2016-05-20|title=Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks|eprint=1605.06431|class=cs.CV}}</ref>。

=== 活性化関数の変更 ===
[[File:Growing Cosine Unit (GCU) activation function.png|thumb|Growing Cosine Unit(GCU)活性化関数の例。GCUは飽和しない振動する関数で、GCUを用いることにより多くのベンチマークで学習速度が向上している<ref name=":0">{{cite arXiv|last1=Noel|first1=Mathew Mithra|last2=L|first2=Arunkumar|last3=Trivedi|first3=Advait|last4=Dutta|first4=Praneet|date=2021-09-04|title=Growing Cosine Unit: A Novel Oscillatory Activation Function That Can Speedup Training and Reduce Parameters in Convolutional Neural Networks|class=cs.LG|eprint=2108.12943}}</ref>。]]
[[正規化線形関数]]（[[ReLU]]と表記されることもある）は活性化関数の一つで、入力が正の範囲では単調増大するため、勾配消失の影響を受けにくい<ref>{{Cite journal|last1=Glorot|first1=Xavier|last2=Bordes|first2=Antoine|last3=Bengio|first3=Yoshua|date=2011-06-14|title=Deep Sparse Rectifier Neural Networks|url=http://proceedings.mlr.press/v15/glorot11a.html|journal=PMLR|pages=315–323|language=en}}</ref>。2018年現在、深層学習で広く使われている活性化関数である<ref>{{cite journal |first1=Yann |last1=LeCun |first2=Yoshua |last2=Bengio |first3=Geoffrey |last3=Hinton |title=Deep learning |journal=Nature |volume=521 |issue=7553 |year=2015 |pages=436–444 |doi=10.1038/nature14539 |pmid=26017442|bibcode=2015Natur.521..436L }}</ref><ref>{{cite arXiv |last1=Ramachandran |first1=Prajit |last2=Barret |first2=Zoph |last3=Quoc |first3=V. Le |date=October 16, 2017 |title=Searching for Activation Functions |eprint=1710.05941 |class=cs.NE}}</ref>。[[単調写像|単調]]でない、飽和しない、振動する、といった性質を持つ活性化関数は、勾配消失問題を緩和するとともに、学習時間の削減にも寄与する<ref>{{cite arXiv|last1=Noel|first1=Matthew Mithra|last2=Bharadwaj|first2=Shubham|last3=Muthiah-Nakarajan|first3=Venkataraman|last4=Dutta|first4=Praneet|last5=Amali|first5=Geraldine Bessie|date=2021-11-07|title=Biologically Inspired Oscillating Activation Functions Can Bridge the Performance Gap between Biological and Artificial Neurons|class=cs.NE|eprint=2111.04020}}</ref><ref name=":0" />。振動する活性化関数で、勾配をよく伝播し学習速度を向上させるものの例を、右の図に示している。

=== 学習時の重みの初期値の設定 ===
深層学習モデルの重みパラメータの初期値を適切に設定することにより、勾配消失や爆発といった問題を避けられることが知られている<ref name="Balduzz2017-344">{{Cite journal|last=Balduzzi|first=David|last2=Frean|first2=Marcus|last3=Leary|first3=Lennox|last4=Lewis|first4=J P|last5=Ma|first5=Kurt Wan-Duo|last6=McWilliams|first6=Brian|date=2017-08-06|title=The shattered gradients problem: if resnets are the answer, then what is the question?|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/3305381.3305417|journal=Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning - Volume 70|page=344|publisher=JMLR.org|location=Sydney, NSW, Australia|doi=10.5555/3305381.3305417}}</ref>。代表的な初期化手法としては、2010年に提案されたXavielの初期値{{Sfn|Glorot|Bengio|2010}}や、2015年に提案されたHeの初期値{{Sfn|He|Zhang|Ren|Sun|2015}}などがある。この2つのアプローチは、いずれも入出力のノード数をパラメータに用いた正規分布に従って重みを初期化する{{Efn|Xavielの初期値は、2010年の提案では一様分布を用いた導出が紹介されている{{Sfn|Glorot|Bengio|2010|p=251, 253}}が、2015年のHeらの論文が示しているように、入出力のノード数をパラメータとして用いた正規分布として表すこともできる{{Sfn|He|Zhang|Ren|Sun|2015|p=1030}}。}}ものであり{{Sfn|He|Zhang|Ren|Sun|2015|p=1029, 1030}}、重みの分散を初期化時に制御することで、各層の活性化関数の出力や勾配の分散が増大、あるいは減少しないようにしている<ref name="Balduzz2017-344" />。

=== バッチノーマライゼーション ===
ニューラルネットワークの学習において、入力データを[[正規化]]することで学習が進みやすくなることが知られている{{Sfn|Bjorck|Gomes|Selman|Weinberger|2018|p=7705}}。{{仮リンク|バッチノーマライゼーション|en|Batch normalization}}は、この考え方を深層学習モデルの層間に拡張した最適化手法で、途中の層でミニバッチごとの入出力を正規化するものである{{Sfn|Bjorck|Gomes|Selman|Weinberger|2018|p=7705-7706}}。バッチノーマライゼーションは2015年に提案された手法で、深層学習モデルでは、入力学習データによって隠れ層への入力の分布が偏っているという内部共変量シフト（internal covariate shift）と呼ばれる問題が生じていると仮定し、この入力の分布の偏りを正規化することで防ぐ狙いがある{{Efn|その後の研究で、バッチノーマライゼーションは内部共変量シフトの問題の緩和には寄与していない可能性があるとしているものもある{{Sfn|Santurkar|Tsipras|Ilyas|Mądry|2018|p=2488-2489}}。}}<ref>{{Cite journal|last=Ioffe|first=Sergey|last2=Szegedy|first2=Christian|date=2015-07-06|title=Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/3045118.3045167|journal=Proceedings of the 32nd International Conference on International Conference on Machine Learning - Volume 37|pages=449，455|publisher=JMLR.org|location=Lille, France|doi=10.5555/3045118.3045167}}</ref>。バッチノーマライゼーションは深層学習の学習を安定化させることに寄与しており、その効果の一つとして勾配の消失や発散を防ぐことが報告されており{{Sfn|Santurkar|Tsipras|Ilyas|Mądry|2018|p=2492-2493}}、バッチノーマライゼーションを適用することで、層間の活性化関数の勾配が安定するという結果も実験的に得られている{{Sfn|Bjorck|Gomes|Selman|Weinberger|2018|p=7709-7710}}。

===処理速度の速いハードウェアの活用===
1990年代以降のハードウェアの進展により、コンピュータの演算能力、特に[[Graphics Processing Unit|GPU]]に由来する演算能力は100万倍にも向上しており、勾配消失問題の存在が認識されたころと比べると、数段深いネットワークに対しても誤差逆伝播を用いた計算が普通に処理されるようになっている。シュミットハーバーは2015年の論文で、画像認識のコンペティションで高い性能を収めているものは基本的にこうした深層ネットワークだと述べる一方で、勾配消失問題を根本的に克服できたわけではないとしている<ref name="#1">{{cite journal |last=Schmidhuber |first=Jürgen |title=Deep learning in neural networks: An overview |journal=Neural Networks |volume=61 |year=2015 |pages=85–117 |arxiv=1404.7828 |doi=10.1016/j.neunet.2014.09.003|pmid=25462637 |s2cid=11715509 }}</ref>。[[ジェフリー・ヒントン|ヒントン]]らが2006年に勾配消失問題の解決に取り組んだ研究では、GPUではなく[[Xeon|CPU]]を用いて学習されたモデルが利用されている<ref name="#1"/>。

=== その他 ===
ドイツの計算機科学者であるベーンケは、画像の再構成や[[顔認識システム|顔認識]]といった問題を解くために{{要出典|date=2017年6月}}、勾配の符号のみを用いて''Neural Abstraction Pyramid''と呼ばれるネットワークを学習した<ref>{{cite book|url=http://www.ais.uni-bonn.de/books/LNCS2766.pdf|title=Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation.|publisher=Springer|year=2003|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=2766|author=Sven Behnke}}</ref>。

ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの重みが取りうる空間全体を探索するアルゴリズムを用いることでも最適化できる。例えばランダムな探索もここに含まれるし、よりシステマチックなアルゴリズムとしては[[遺伝的アルゴリズム]]などもある。こうしたアプローチは勾配によらず最適化を行うため、勾配消失問題を避けることができる<ref>{{Cite web|url=http://people.idsia.ch/~juergen/fundamentaldeeplearningproblem.html|title=Sepp Hochreiter's Fundamental Deep Learning Problem (1991)|website=people.idsia.ch|access-date=2017-01-07}}</ref>。

== 脚注 ==
{{脚注ヘルプ}}
=== 注釈 ===
{{Notelist}}
=== 出典 ===
{{Reflist|30em}}

== 参考文献 ==
* {{Cite journal|last=Basodi|first=Sunitha|last2=Ji|first2=Chunyan|last3=Zhang|first3=Haiping|last4=Pan|first4=Yi|date=2020-09|title=Gradient amplification: An efficient way to train deep neural networks|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/9142152/|journal=Big Data Mining and Analytics|volume=3|issue=3|pages=196–207|doi=10.26599/BDMA.2020.9020004|issn=2096-0654|ref=harv}}
* {{Cite journal|last=Bjorck|first=Johan|last2=Gomes|first2=Carla|last3=Selman|first3=Bart|last4=Weinberger|first4=Kilian Q.|date=2018-12-03|title=Understanding batch normalization|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/3327757.3327868|journal=Proceedings of the 32nd International Conference on Neural Information Processing Systems|pages=7705–7716|publisher=Curran Associates Inc.|location=Red Hook, NY, USA|doi=10.5555/3327757.3327868|ref=harv}}
* {{Cite journal|last=Deng|first=Li|date=2012-01-01|title=Three Classes of Deep Learning Architectures and Their Applications: A Tutorial Survey|url=https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/three-classes-of-deep-learning-architectures-and-their-applications-a-tutorial-survey/|journal=APSIPA Transactions on Signal and Information Processing|language=en-US|ref=harv|pages=1-28}}
* {{Cite journal|last=Glorot|first=Xavier|last2=Bengio|first2=Yoshua|date=2010-03-31|title=Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks|url=https://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a.html|journal=Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics|pages=249–256|publisher=JMLR Workshop and Conference Proceedings|language=en|ref=harv}}
* {{Cite journal|last=He|first=Kaiming|last2=Zhang|first2=Xiangyu|last3=Ren|first3=Shaoqing|last4=Sun|first4=Jian|date=2015|title=Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification|url=https://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/html/He_Delving_Deep_into_ICCV_2015_paper.html|pages=1026–1034|ref=harv}}
* {{Cite journal|last=Santurkar|first=Shibani|last2=Tsipras|first2=Dimitris|last3=Ilyas|first3=Andrew|last4=Mądry|first4=Aleksander|date=2018-12-03|title=How does batch normalization help optimization?|url=https://dl.acm.org/doi/10.5555/3327144.3327174|journal=Proceedings of the 32nd International Conference on Neural Information Processing Systems|pages=2488–2498|publisher=Curran Associates Inc.|location=Red Hook, NY, USA|doi=10.5555/3327144.3327174|ref=harv}}
* {{Cite journal|last=Yang|first=Lexuan|date=2020-06-26|title=Improvements on Activation Functions in ANN: An Overview|url=http://cscanada.net/index.php/mse/article/view/11667|journal=Management Science and Engineering|volume=14|issue=1|pages=53–58|language=en|doi=10.3968/11667|issn=1913-035X|ref=harv}}

== 関連項目 ==
* [[勾配降下法]]
* [[深層学習]]

{{デフォルトソート:こうはいしようしつもんたい}}
[[Category:機械学習]]
[[Category:ニューラルネットワーク]]
[[Category:勾配法]]


text:
# アーサー・E・バートレット
アーサー・E・"アート"・バートレット（Arthur E. "Art" Bartlett、1933年11月26日 - 2009年12月31日）は、アメリカ合衆国の起業家であり、世界規模の不動産フランチャイズとなったセンチュリー21の創設者である。
1971年にビジネスパートナーと共に1つのオフィスで会社を設立し、1979年にトランス・ワールド・コーポレーションに8900万ドルで事業を売却した。バートレットの死去の時点で世界中に7700のオフィスを持つまでに拡大した。

## 生涯
バートレットはニューヨーク州グレンズフォールズで1933年に生まれ、1940年代に家族でカリフォルニア州ロングビーチに引っ越した。ロングビーチ・シティ・カレッジに入学したが、中退した。様々な職を経験した後、1960年代初頭にサンフェルナンド・バレーの住宅用不動産会社に入社した。その後、自分で不動産会社を経営するようになった。後にビジネスパートナーとなるマーシャル・フィッシャーとは、ダイナーで偶然出会った。
1971年にフィッシャーと共に、カリフォルニア州サンタアナでセンチュリー21を設立した。当初は1つのオフィスだけだった。この会社は、独立した不動産会社とフランチャイズ契約し、全国チェーンや地域チェーンとの競争力を高めるための広告、トレーニング、ブランドを組み合わせて提供した。1977年までに、センチュリー21は6,000人のブローカーを抱え、手数料やその他のライセンス料の2,300万ドルに達した。1979年には、トランス・ワールド・コーポレーションが現金と転換優先株で1株あたり28.50ドルで買収した。売却時の会社の評価額は8900万ドルに達した。2009年のバートレットの死去の時点で、同社は世界中に12万人のエージェントと7700のオフィスを持つまでに成長した。

## 私生活と死去
最初の結婚相手はコレット・キューピス(Collette Cupiss)だった。2002年にコレットが亡くなった後にナンシー・サンダース(Nancy Sanders)と結婚した。
2009年、アルツハイマー病の合併症により、カリフォルニア州コロナドの自宅で76歳で死去した。

title: アーサー・E・バートレット

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'''アーサー・E・"アート"・バートレット'''（Arthur E. "Art" Bartlett、[[1933年]][[11月26日]] - [[2009年]][[12月31日]]）は、[[アメリカ合衆国]]の[[起業家]]であり、世界規模の不動産フランチャイズとなった[[センチュリー21 (不動産業)|センチュリー21]]の創設者である。

1971年にビジネスパートナーと共に1つのオフィスで会社を設立し、1979年に{{仮リンク|トランス・ワールド・コーポレーション|en|Trans World Corporation}}に8900万ドルで事業を売却した。バートレットの死去の時点で世界中に7700のオフィスを持つまでに拡大した。

==生涯==
バートレットは[[ニューヨーク州]][[グレンズフォールズ (ニューヨーク州)|グレンズフォールズ]]で1933年に生まれ、1940年代に家族で[[カリフォルニア州]][[ロングビーチ (カリフォルニア州)|ロングビーチ]]に引っ越した。{{仮リンク|ロングビーチ・シティ・カレッジ|en|Long Beach City College}}に入学したが、中退した<ref name=LATimesObit>Lazo, Alejandro. [http://www.latimes.com/news/obituaries/la-me-art-bartlett6-2010jan06,0,4640543.story "Arthur E. Bartlett dies at 76; co-founder of Century 21"], ''[[Los Angeles Times]]'', January 6, 2010. Accessed January 7, 2010.</ref>。様々な職を経験した後、1960年代初頭に[[サンフェルナンド・バレー]]の住宅用不動産会社に入社した<ref name=NYTObit>Hevesi, Dennis. [https://www.nytimes.com/2010/01/07/business/07bartlett.html "Art Bartlett, Founder of Century 21 Real Estate, Dies at 76"], ''[[The New York Times]]'', January 6, 2010. Accessed January 7, 2010.</ref>。その後、自分で不動産会社を経営するようになった。後にビジネスパートナーとなるマーシャル・フィッシャーとは、ダイナーで偶然出会った<ref name=LATimesObit/>。

1971年にフィッシャーと共に、カリフォルニア州[[サンタアナ (カリフォルニア州)|サンタアナ]]でセンチュリー21を設立した。当初は1つのオフィスだけだった。この会社は、独立した不動産会社と[[フランチャイズ]]契約し、全国チェーンや地域チェーンとの競争力を高めるための広告、トレーニング、ブランドを組み合わせて提供した。1977年までに、センチュリー21は6,000人のブローカーを抱え、手数料やその他のライセンス料の2,300万ドルに達した<ref name=NYTObit/>。1979年には、トランス・ワールド・コーポレーションが現金と転換優先株で1株あたり28.50ドルで買収した。売却時の会社の評価額は8900万ドルに達した<ref>Staff. [https://www.nytimes.com/1979/07/26/archives/traps-world-corp-to-buy-century-21.html "Trans World Corp. To Buy Century 21"], ''[[The New York Times]]'', July 26, 1979. Accessed January 7, 2010.</ref>。2009年のバートレットの死去の時点で、同社は世界中に12万人のエージェントと7700のオフィスを持つまでに成長した<ref name=NYTObit/>。

==私生活と死去==
最初の結婚相手はコレット・キューピス(Collette Cupiss)だった<ref name=NYTObit/>。2002年にコレットが亡くなった後にナンシー・サンダース(Nancy Sanders)と結婚した<ref name=NYTObit/>。

2009年、[[アルツハイマー病]]の合併症により、カリフォルニア州{{仮リンク|コロナド (カリフォルニア州)|label=コロナド|en|Coronado, California}}の自宅で76歳で死去した<ref name=NYTObit/>。

==脚注==
{{Reflist}}

{{DEFAULTSORT:はあとれつと ああさあ}}
[[Category:1933年生]]
[[Category:2009年没]]
[[Category:アメリカ合衆国の実業家]]
[[Category:ロングビーチ出身の人物]]