W53SAの後継に当たる防水対応の機種。メインディスプレイは2.8インチ液晶でありワンセグに対応している。2軸折りたたみとなり鳥取三洋電機としてはこの機種が最初にして最後のテンキー部分にシートキーが用いられた。またFMトランスミッターも搭載されている。ただし前モデルのW53SAと異なりEZ FeliCaには対応していない。なお、待ち受け用画面として「ぐれ犬（いぬ）」がプリセットされている。なお、鳥取三洋電機製の携帯電話事業は京セラに移管されなかった為、同社の携帯電話事業はこの機種の発売をもって事業終息となった。 よって、この機種が同社製最後のモデルとなった。
2011年、ウエスタン・リーグに30試合出場し、打率.125, 本塁打0本の成績であった。2012年、ウエスタン・リーグで46試合に出場し打率.238, 4打点の成績で、前年より成績を向上させた。本職の二塁手の守備では1失策と安定していたものの、18試合で担当した遊撃手の守備においては6失策を数え、守備率.857と課題を残した。2013年、ウエスタン・リーグで69試合に出場し、打率.277, 13打点を記録した。守備位置は、遊撃手を中心に二塁手・三塁手・外野手としても起用された。遊撃手としては22試合に出場し3失策と前年よりは守備面では安定性を増した。同年シーズンをもって育成選手として3シーズン在籍したため、育成選手の規約に基づき、10月31日に自由契約公示されたが、11月11日、育成選手として再契約した。2014年、10月1日に球団から戦力外通告を受け、10月31日に自由契約公示された。その後社会人野球のパナソニックに入社した。
小学校1年生より「貝塚リトル」で硬式野球を始め、土生中学校在学時には「岸和田ボーイズ」に所属。市立和歌山高校では、1年の春季大会からベンチ入りし、高校通算20本塁打。甲子園出場経験はなし。川端慎吾は貝塚リトル時代から高校までの先輩に当たる。2010年のドラフト会議にて阪神タイガースから育成1位指名を受け、11月10日に支度金200万円・年俸300万円で仮契約。
父は第2代のイドリース2世で、弟にムハンマドとウマル、カーシムらがいる。828年に父が死去すると跡を継いだ。だが父ほどの才智が無いためにベルベル人の支持を得られず、領土を弟らに分与したため、王朝の衰退を招いた。836年に死去し、跡を子のアリー・イブン・イドリースが継いだ。その跡を継いだヤフヤー・イブン・ムハンマドも彼の息子である。
2012年以降、産官学問わず人工知能への莫大な投資が開始され、技術的特異点を直接的に引き起こすとされる汎用人工知能の研究と、既存の人工知能技術に関するビジネス転用の議論が活発に行われるようになった。2012年以降のディープラーニングの研究の加速と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるGoogle DeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY ComputingにおけるNSPU開発、OpenCog、GoodAI、NNAISENSE、IBM SyNAPSE、Numenta等、汎用人工知能（AGI）を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。これらの研究開発の現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築された神経科学と機械学習を組み合わせるアプローチが有望とされている。結果として、Hierarchical Temporal Memory（HTM）理論、Complementary Learning Systems （CLS）理論の更新版等、ディープラーニングを超える汎用性を持つ理論が提唱され始めている。従って、少なくとも2010年代後半からは、汎用人工知能の開発を介して、実際に技術的特異点を発生させるための国際的な競争が開始されていると言える。また、機械学習の高速化のために、CPU、GPU、FPGA、TPUを遥かに上回る計算性能を得られる、量子計算機やアナログ計算機の導入も検討され始めている。上記の研究で実現を目指している汎用人工知能の多くは、脳スキャンの精度の限界と計算量の問題から全脳アーキテクチャ方式に基づいている。全脳アーキテクチャ方式では、生命の脳が持つ各種の機能を、対応する機能ユニットとして1つずつ工学的に再現し、それらを正しく情報統合が行えるように人為的に繋ぎ合わせることで全脳アーキテクチャとし、疑似的な汎用性を実現する。全脳アーキテクチャ方式では、理想的な方式である全脳エミュレーション方式とは異なり、原子・分子レベルでの脳の再現は行わず、現実の生命の脳が持つ、コネクトームのような高次な情報統合を行う機構の再現度が低くなる。従って、脳のシミュレーションの域に留まり、人間的な感性が必要な、創造性の高い仕事（他人を感動させる音楽・映画を作る等）や繊細な作業（職人の勘を働かせた加工作業等）は全脳エミュレーション方式と比較して不得意とされる。しかし、機械の動作速度は非常に高速であり、生物的な人間の脳を全ての側面で超越する働きを見せる可能性が高い。人間の脳の規模における原子・分子レベルでの物理シミュレーションには膨大な計算資源が必要となるため、理論的に完全な汎用性の実現には数十年単位の時間が必要と考えられている。2017年頃より、未だに実験的ではあるが量子コンピュータ（量子アニーリング、デジタルアニーラ等）のクラウドコンピューティングとしてのサービス展開が相次いでいる。このようなサービスの発達と普及により、少なくとも2020年代にはニューラルネットワークの学習の大幅な高速化が達成される見込みである。特化型AIの影響が企業の命運を左右する程度まで拡大したのは、早くとも2015年以降のことである。2018年8月31日、原油高が大きな負担となっていたJALがNECに開発を依頼して新たにAI支援による旅客システムを導入し、約50年続けてきた人間の経験に基づく旅客システム運用を取り止めたことで、空席を殆ど0にまで削減することに成功し、大幅に利益率を向上させた事例が報告された。この事例はディープラーニング以後のAIが絶大な社会的インパクトをもたらす根拠となる事例と言える。