出場者は、5人1組で構成された一般参加チームが4組。まず、チームの代表者1人が歌を歌い、審査員に審査して賞金を決める。そしてバンドの演奏とともにさまざまな踊りを披露し、賞金を釣り上げたり下げたりした。全チームが終わったところで、最終的に一番獲得賞金が多かったチームには「発明賞」が、それ以外のチームから特にインパクトがあったチームには「ハッスル賞」がそれぞれ贈られた。
5人1組のチームを組んだ一般からの参加者たちが、歌と踊りで賞金を稼ぐ模様を放送していた視聴者参加型の公開番組。司会は、すでに演芸番組などで人気を博していた初代林家三平で、この番組ではそれまでにない豪快な司会としてさらに人気者となった。なお、三平はこの番組の司会者に起用が決まると奮起し、阿波踊りとツイストをミックスさせた独自の踊りを考案して熱心に稽古を重ね、それを披露した。番組はスタートしてすぐに高視聴率を獲得したが、やがてその内容から、同系列局で放送の『アベック歌合戦』（読売テレビ製作）や、フジテレビ系列局で放送の『日清ちびっこのどじまん』とともに「低俗番組」と槍玉に挙げられるようになった。やがて踊りが制限されることとなり、さらに1966年1月には裏に『ちびっこのどじまん』が移動し、結局1年2か月の放送で終わった。
虎造節保存会による「虎造節全国大会」に参加し優勝した後、審査員として参加していた澤孝子に入門を志願、2013年（平成25年）4月、一般社団法人日本浪曲協会現相談役、澤孝子の下に入門「広澤虎康」。同期に国本はる乃がいる。
音楽に興味を持ったきっかけは父親の車から流れるThe Beatlesに衝撃を受けたことからである。これを機に埼玉県川越市にあった尚美学園短期大学音楽情報学科音響コースに入学するも、クラシック音楽に夢中になりピアノに本格的な興味を持ち、東京コンセルヴァトアール尚美のピアノ指導科に入り、古典音楽を学ぶ。しばらくピアノを学んでいたが、ある日ダイソーで購入した清水次郎長伝名人浪曲うなり集 二代広沢虎造のCDを見つけ、自らの祖父が彼が幼い頃、レコードで良く聞いていた事もあり興味を持った事から、浪曲の世界に入る。
澤田 正昭（さわだ まさあき）は、日本の考古学者、博士（学術）。専門は文化財の保存科学で、特に遺跡の保存と活用。現在は古代壁画の分析と保存に関心をもつ 。石川県出身。
機械翻訳の着想は17世紀まで遡って由来を調べられるかもしれない。1629年に、ルネ・デカルトは、単一の記号をもって異なった言葉での同一の概念を割り当てる普遍言語を提案した。機械翻訳という発想が生まれた起原のひとつは、暗号学である。ウォーレン・ウィーバー（シャノンによる、情報理論の記念碑的業績である論文『通信の数学的理論』の書籍版の共著者）が1947年3月にノーバート・ウィーナー（サイバネティックスが著名）に送った手紙によると、ロシア語で書かれた文章について、それを「暗号化された英語の文章」とみなせば暗号解読の要領で機械的に翻訳できるのではないか、と提案している。しかし同年4月のウィーナーの返信によれば、(自然)言語は曖昧な表現が多いために、暗号解読のようにはうまくできないのでは、と懐疑的であった。米国およびソ連の場合、機械翻訳はこの暗号絡みのエピソードにも示されているように冷戦を背景とした需要があった。一方欧州の場合は、多国間交渉や条約などで多国語間の翻訳という課題を抱えていたという動機があり、2言語間ではなく多言語間の翻訳という比較的難しい問題に挑む一方、ある程度近い言語間の翻訳ではあった。日本の場合は、とにかく英日・日英の翻訳が望まれた。上位の学術分野としては自然言語処理あるいは計算言語学であるが、いずれもコンピュータの発達により自然言語を扱えるようになったことで発展した分野であり、また自然言語の統計的性質を研究する点など、暗号学に起源の一部を辿れる点も似ている。機械翻訳はこれらの分野で主要な応用の位置にある。大学や研究機関による成果の最も早いものは、1954年にジョージタウン大学などの研究グループにより発表された。これを皮切りに、形態素解析や係り受け解析などの機械翻訳に必要な技術の研究が始まった。日本では1950年代に九州大学の栗原俊彦らが研究を開始し、1950年代末に実験機「KT-1」を、またそれとは独立に電気試験所（後の電子技術総合研究所）の研究チームが実験機「やまと」を作成している。その後も研究が続いたが、当時のコンピュータの性能による限界が厳しく、米国では1964年に発表された「ALPACレポート」で機械翻訳の様々な問題点が指摘され実用レベルには程遠いとされたことにより、米国では（同時期に似たような経過を辿った他の人工知能分野と同様に）研究にしばらく予算がつかず約10年にわたって研究が停滞した。しかしそんな中でも研究する研究者はおり、研究は緩やかに進んだ。1980年代になると、ルールベースの機械翻訳システムが一定の成果を上げるようになった。一方、IBMは1990年代に異なる言語間の単語対応を統計的に獲得する「IBMモデル」という手法を提案した。これが統計的機械翻訳の始まりである。初期の統計的機械翻訳は単語の並べ替えに基づくものであったが、2000年代に句構造を利用した翻訳手法が発表され、語族が異なる言語間でも翻訳の精度が飛躍的に向上することとなった。2010年代に入り、ニューラルネットワークによるディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳（NMT）が登場したことで品質が向上した。